大數據下中小企業競爭情報網絡信息源使用行為研究

宋新平 呂國棟 杜念 劉昊來

收稿日期：2020-05-27

基金項目：國家自然科學基金項目“Web 2.0下全員有效參與競爭情報的行為形成機理及治理策略研究”（項目編號：71573107）。

作者簡介：宋新平（1971-），女，教授，博士生導師，研究方向：競爭情報，信息管理，電子商務等。呂國棟（1998-），男，碩士研究生，研究方向：信息管理。杜念（1999-），女，本科生，研究方向：信息管理、電子商務。劉昊來（1995-），男，碩士研究生，研究方向：信息管理。

摘 要：[目的/意義]大數據下中小企業對競爭情報網絡信息源的依賴性不斷上升，但存在使用障礙。本研究旨在探究大數據下企業競爭情報網絡信息源的使用行為，為企業競爭情報工作提供參考。[方法/過程]基于經典信息源分類，針對現有研究不足，創新性地將大數據下競爭情報網絡信息源分為社會化媒體類、互聯網公開類、互聯網商務類。通過問卷調查與深度訪談方法進行研究。[結果/結論]研究發現，社會化媒體類網絡信息源的重要性增強，但傳統信息源的作用不容忽視，質量是影響網絡信息源使用的首要因素。

關鍵詞：大數據;企業;競爭情報;網絡信息源分類;使用行為;影響因素

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2021.01.010

〔中圖分類號〕G250.25 〔文獻標識碼〕A 〔文章編號〕1008-0821（2021）01-0088-06

Research on the Use Behavior of SMEs Competitive Intelligence

Network Information Sources in Big Data Environment

Song Xinping Lyu Guodong Du Nian Liu Haolai

（School of Management，Jiangsu University，Zhenjiang 212013，China）

Abstract：[Purpose/Significance]In the big data environment，SMEs are more dependent on competitive intelligence network information sources，but there are barriers to use.The purpose of this study is to explore the use of corporate competitive intelligence network information sources under big data，and to provide a reference for corporate competitive intelligence work.[Method/Process]Based on the classification of classic information sources，in order to solve the existing research problems，the information sources of competitive intelligence networks under big data were innovatively classified into social media，Internet public，and Internet business.Research through questionnaires and in-depth interviews.[Results/Conclusion]The study found that the importance of social media network information sources has increased，but the role of traditional information sources cannot be ignored，and quality is the primary factor affecting the use of network information sources.

Key words：big data;enereprises;competitive intelligence;network information source classification;use behavior;influencing factor

大數據下信息源不斷涌現，給企業CI帶來機遇與挑戰。一方面，社會化媒體、網絡信息源激增成為企業獲取CI的重要來源[1];另一方面，海量數據給企業帶來信息超載、認知超負荷的壓力，面臨信息源眾多難以選擇的困境[2]。現實中，大企業擁有專職專業CI系統，而中小企業則相對匱乏，求助于分散的網絡信息渠道，存在使用不理想、價值利用不充分等困難。因此，探究大數據下中小企業CI網絡信息源使用行為具有重大意義。

現有研究集中在以下方面：①傳統環境下，以往研究側重信息源分類、使用行為及影響因素。Choo C W提出經典信息源分類[3]，郭夢雪等[4]、Robinson C V等[5]沿用此分類方式。Du Toit A S A[6]、Aldehayyat J S[7]指出中小企業更依賴人際內部信息源，網絡正逐步成為中小企業最強大的信息源。Bahmani Z等認為質量、可得性及豐富性是影響信息源選擇的重要因素[8]。②大數據環境下，已有學者意識到網絡信息源的價值。化柏林等指出網絡信息源是最主要的信息源，要綜合使用網絡信息源和傳統信息源，實現多源信息融合[9]。Weiland D[10]、Blazquez D等[11]認為社會化媒體豐富了傳統信息源，大數據是重要信息源。總體而言，鮮有學者涉及大數據網絡信息源分類問題，其使用行為研究也相對甚少。因此，傳統信息源分類方式已明顯不適用于網絡信息源，面臨諸多使用障礙，需要對大數據下CI網絡信息源進行分類，并對其使用行為及影響因素展開研究。

本文通過文獻梳理，在經典信息源分類基礎上，進一步將其細化，提出CI網絡信息源分類。利用問卷調查和深度訪談，初步探究CI網絡信息源使用行為及影響因素，并得到相關研究啟示。

1 信息源分類

1.1 CI傳統信息源

傳統環境下，Choo C W[3]最早提出經典信息源分類，如表1所示，得到廣泛應用。值得注意的是，其中廣播媒體包含網絡媒體，電子信息服務則主要指企業內部數據庫。可見，此分類過于粗糙，是由于當時信息環境的局限性，學者們對其關注度不夠，因而難以涵蓋目前的網絡信息源。

1.2 CI網絡信息源

隨著互聯網發展，傳統CI信息源過渡到網絡信息源。現有研究將其分為論壇、Web2.0應用（RSS訂閱、互聯網商務分析工具等）、搜索引擎、企業及競爭對手網站、商業數據庫、電子郵件等。CI網絡信息源是傳統信息源的進一步升級，也是由傳統環境到大數據環境的過渡。

1.3 大數據下CI網絡信息源

大數據下CI網絡信息源是企業CI活動信息化的產物，是用戶在網上直接取用的無數個信息源的集合。現有研究僅提及社交媒體、谷歌分析、移動傳感器的應用[11]，且多為國外研究，尚未形成體系，缺乏大數據下CI網絡信息源分類框架。

本文借鑒Choo C W經典分類，結合國內外最新研究成果，進一步對非人際-外部信息源中的廣播媒體細化，形成大數據下CI網絡信息源分類框架，如圖1所示。

大數據下CI網絡信息源分為3類：社會化媒體類、互聯網公開類、互聯網商務類，如表2所示。社會化媒體類包含虛擬社區、即時通訊、微博等;互聯網公開類包含網絡搜索、各類網站、網絡數據庫、定制數據服務;互聯網商務類包含競品獲取、監測及分析服務、網站數據獲取。

2 研究方法

2.1 研究對象

較之傳統環境，大數據環境下企業CI網絡信息源使用行為與影響因素發生了較大變化。本文以長三角地區部分中小企業的情報專員、職能情報部門（市場、營銷或企劃）人員為訪問對象，采用以問卷調查為主、半結構化訪談為輔的方式進行探究。

2.2 問卷設計

結合訪談與調研，將問卷分為3部分：①企業基本信息，共2題。②企業對不同信息源的使用行為，設為多選題，共1題。③企業CI網絡信息源使用行為的影響因素，共1題，包含7個小題項。從預調研結果來看，企業使用CI網絡信息源過程中所受影響因素較多，一般題目無法區分其重要程度，故采用李克特量表進行打分。根據Likert 5點計分法將毫不影響至非常影響分別賦值1～5分，分值越高，則表示影響程度或影響因素的重要性越大。

2.3 研究實施

大規模發放193份調查問卷，回收176份。根據問卷數據的完備程度和填寫規范進行篩選，得到有效問卷132份，有效率為75%。樣本描述性統計見表3。

3 研究結果

3.1 大數據下CI傳統信息源使用行為

調查發現，內部研討會（66.67%）、企業內部人員（66.67%）、客戶（62.67%）、競爭對手（58.67%）、內部數據與報告（56.00%）、行業展會與研討會（55.33%）使用率較高，其余傳統信息源在大數據下使用率較低，如圖2所示。

受訪者表示內部研討會、行業展會與研討會很重要。企業較一致地認為，內部研討會是各部門在收集詳細信息后參與的面對面多方討論，效率高、價值大，能較快達成共識。此外，情報人員指出，行業展會是收集競爭情報的重要手段。展會基本上涵蓋了行業內主要供應商、生產商、代理商和下游用戶等，可以在短時間內獲取大量豐富的情報資料。并且其費用低廉，可以節省一大筆情報搜集成本，性價比很高。最為關鍵的是，可以直接通過展會參觀競爭對手展臺、聽取對方介紹、獲取相關產品資料，非常直觀;即使對其產品進行解剖分析，提取生產工藝、關鍵指標及技術訣竅等情報信息，也是合理合法的，屬于正當競爭。即便是電子商務企業，主要從事在線情報監測，但依然很重視展會等傳統信息源。

3.2 大數據下CI網絡信息源的使用行為

調查結果如圖3所示，使用率由高到低分別為社會化媒體類73.33%，互聯網公開類63.00%，互聯網商務類46.89%。

1）社會化媒體類。即時通訊工具（88.00%）使用率最高，微博與抖音短視頻（72.67%）其次，虛擬社區（59.33%）最低。據調研，中小企業借助社交媒體應用從外部商業環境中識別信息源收集信息。情報人員表示社交媒體可以提高工作效率，已成為捕獲外部知識和競爭信息的重要渠道。通過微博、視頻直播可以與外界實現跨時空對話，基于用戶評論和留言進行情感分析，掌握自身及競爭對手的網絡輿情動態。CI人員認為虛擬品牌社區能收集更為靈活的情報，通過用戶意見、產品評論及人際交流挖掘市場需求和創新資源，甚至可以直接分析競爭對手社區信息。

2）互聯網公開類。網絡搜索類（89.33%）使用率最高。受訪者認為百度、Google等搜索引擎操作簡單，可以直接獲取大量公開或非公開信息。而定制數據服務類信息源使用率相對較低。情報人員解釋道，自動化RSS訂閱雖然可以節省大量監測競爭環境的時間和精力，但是八爪魚等數據抓取工具，對CI人員技術能力要求太高，使用較困難，因而難以普及使用。

3）互聯網商務類。其所包含的信息源使用率總體不高，相對而言，監測及分析服務類（49.33%）、競品獲取類（48.67%）仍具有一定優勢。CI人員表示專業版百度指數較為實用，具備市場需求挖掘、受眾定位、效果監測、競爭分析和品牌診斷等功能，能將用戶輸入的搜索詞及其相關的所有關鍵詞進行聚合分析，幫助企業進一步細分市場需求，獲取更加精準、全面的信息。此外，調研發現，大數據競品分析工具得到越來越多情報人員的青睞，它能同時獲得兩種或兩種以上產品的熱度值、口碑情感等信息并進行比較，CI人員可以清晰且全面地掌握競爭對手特點并加以應對。

值得注意的是，網絡信息源具有明顯優勢，能夠得以重用。但是CI人員認為還存在以下問題：其一，用戶使用效果不如預期的那樣理想，存在分析能力不足、不會使用、不知如何選擇等問題。其二，百度指數專業版等各類信息源工具，本身存在功能上的局限性，且收費高，目前還處于開發初期，功能不完善、發展不健全。其三，諸如生意參謀等綜合性商務分析工具，雖然能解決商家看數據難、用數據難、懂數據難的困境，但僅在阿里巴巴等大型電子商務企業使用，中小企業仍然缺乏相應的平臺設施。

3.3 大數據下傳統信息源與網絡信息源使用行為對比

調研結果如圖4所示，出乎意料的是，傳統信息源（55.11%）略高于網絡信息源（54.11%）。CI人員表示，企業一般先利用網絡信息源廣泛搜集線索和背景資料，再通過傳統信息源如可靠的人脈來進一步獲取更加詳實、可靠的信息，經過論證、求證后再應用。

3.4 大數據下CI網絡信息源使用行為影響因素

調查結果如表4所示，各因素均值分布在3～4分，即“一般影響”至“較大影響”之間。整體來看，CI網絡信息源質量得分最高（3.90），豐富性次之（3.82），可得性最低（3.59），說明中小企

業更注重CI網絡信息源質量。具體來看，相關性（3.96）得分最高，完備性（3.91）、及時性（3.87）、準確性（3.86）、豐富程度（3.82）得分較高;而物理成本（3.64）、心理成本（3.53）得分較低;可見相關性得到極大關注。同時受訪者表示，比較傾向于使用豐富程度高、個性化且省時省力的網絡信息源。

4 結果討論

4.1 大數據下傳統信息源地位有所下降，但是部分信息源依舊不可替代

傳統信息源使用下降，源于自身固有的局限性。但是它的一部分信息源，如人際信息源、展會仍然占據不可撼動的位置。這是本文的獨特發現。

傳統信息源不可替代的原因在于，部分傳統信息源有著比網絡信息源更強的豐富性。比如人際情報除了由言語傳播內容外，還包含通過肢體動作、音調和情緒、交談各方背景以及談話的場合等表達出來的豐富“隱性信息”，而這些信息在理解有關內容，將其轉化為情報時很可能是最有價值的。再如通過展覽會獲取情報信息具有得天獨厚的優勢。在企業向客戶展示實力樹立品牌形象的過程中，也向其他企業傳遞了情報信息。盡管這種信息傳遞是不得已的，卻為企業獲取情報信息提供了可能性，便于發現關鍵技術，挖掘潛在客戶，了解市場走向、行業風口及熱點趨勢。

4.2 大數據下CI網絡信息源地位日益上升，但是整體層面還存在認知不足、使用障礙問題

社會化媒體類成為主要CI網絡信息源，原因在于其利于搭建人際情報網絡，促進人際情報獲取、交流與共享。與李霽友等觀點一致，IM、SNS等社交軟件是搭建人際情報網絡的重要工具，協助企業CI人員通過雙向交流、多向群聊、討論組等方式獲取更多人脈信息[12]。互聯網公開類為CI人員主動獲取外部情報提供了便捷的搜索工具。互聯網商務類比如百度指數專業版，能夠聚合多維信息，形成更細粒度、跨界關聯的全局視圖。其全面性給情報工作帶來的價值，是傳統信息源無法比擬的。

雖然互聯網商務類信息源已形成初步認知，但仍存在認知水平不高、使用障礙等問題，原因在于：其一，中小企業缺乏相應的大數據基礎設施及知識儲備，也缺乏對環境中分散弱信號的識別能力。據國外咨詢公司調查，國內企業雖對數據依賴程度比全球平均水平高出14%，但對數據自信程度卻只有32%，原因是信息分析能力匱乏。正如Weiland D認為的那樣，中小型企業沒有足夠的財政資源，且缺乏進行詳細信息分析或實施代價高昂的信息管理系統所必須的知識，往往無法指定哪些信息對他們來說很重要，哪些不是，他們也不知道從哪里獲取信息以及如何處理信息[10]。其二，中小企業數據分析能力不足、技術能力不夠，管理者自身存在認知障礙問題。與Jiang J等觀點一致，當商務環境變得日益復雜，尤其是大數據帶來的海量信息及其引發的信息負載，使得很多組織感受到前所未有的分析能力困境，速度太快、體量太大、信息源太多，選擇困難[13]。其三。此類網絡信息源中的部分工具試用版功能不全，而功能齊全的收費又高，企業CI人員對其認識不足，且易受行業因素影響，目前僅在電子商務企業應用較廣。支持了Weiland D的觀點，大數據工具在情報分析中受到很多限制，這是由于該技術處于開發的早期階段，當前使用的工具仍未得到足夠的探索和復雜化[10]。

4.3 大數據下傳統信息源與CI網絡信息源互為補充、搭配使用? 總體而言，傳統信息源仍是企業CI的主要來源，網絡信息源在企業競爭情報工作中還處于初級階段，兩種信息源都不容忽視。既要發揮網絡信息源豐富性高的優點，也要發揮人的智能，比如人際情報信息源的強大優勢。通過優勢互補，實現人的智慧與機器智慧的協同。Janssen M等表示，隨著數據變得越來越大，越來越復雜，越來越難以理解，給人類有限的心理能力在破譯和解釋未知環境信息方面造成了困難[14]。所以需要先進的網絡信息源及其分析智能作為補充。受訪者也提到，目前有太多的信息來源，每個信息來源似乎都有所不同，經常讓受訪者在嘗試將信息源結合起來時感到頭痛。因此需要融合使用兩種信息源，加強組織學習，增強協作能力。

4.4 大數據下CI網絡信息源質量是中小企業使用網絡信息源時優先考慮的因素

這與Choo C W等學者在傳統環境下的研究結果一致，同時也支持了大數據環境下Janssen M、Merendino A等多位學者的觀點，即大數據下信息源質量是影響決策的首要因素。大數據下信息量巨大，企業會首先選擇對決策價值更大的信息源，重點篩選、評估、整合高質量信息源，重視收益—成本之間的平衡。網絡信息源的出現使得傳統信息源的可得性大大增強。如社會化媒體類網絡信息源提高了傳統面對面人際信息源的可獲取性，搜索引擎和網絡數據庫提高了傳統紙質資料的可得性。大數據下獲取信息比傳統環境相對容易，可得性的影響程度就變得相對較低。

5 啟 示

1）加強、重視傳統信息源，發揮其豐富性高的優勢，對有些信息源適當的進行升級，如展會等，使其更具有適應性，最大限度地彌補傳統信息源的劣勢。

2）網絡信息源不應該停留在簡單功能使用（如通信、信息初步獲取等），應重點開發CI人員對高級功能的使用（如情報挖掘、關聯分析），加強情報知識技能，提高數據分析能力。

3）重視傳統信息源和CI網絡信息源，尋求兩者之間的平衡點，增強優勢互補;加強員工數據挖掘與分析等技能的培訓，提高工作效率。

4）在傳統信息源和CI網絡信息源使用過程中，應從收益—成本及企業實際出發綜合考量。

6 結 語

本文提出了大數據下CI網絡信息源分類框架，利用問卷調查和深度訪談法，對大數據下中小企業CI網絡信息源使用行為及影響因素進行了探討。本文是對該問題的首次嘗試，由于時間緊、精力有限，只選取了較為典型的影響因素進行初步研究，未來需要進一步深入分析。