在線知識社區用戶知識協同績效的激勵組態路徑
——精神激勵還是物質獎勵？

周瑩瑩，陳建斌，程寶棟

（1.北京林業大學經濟管理學院，北京市 100083；2.北京聯合大學商務學院，北京市 100025）

一、引言

在互聯網時代，集知識共享與網絡社交功能于一身的在線知識社區（Online Knowlege Community，OKC）應運而生[1]。隨著開放注冊限制，大量社區用戶涌入在線知識社區，以豆瓣、知乎、百度知道等為代表的在線知識社區快速發展[2]，推動著大眾知識生產時代的到來[3]。巨大的信息容量和隨時隨意的插入、編輯，在迅速增加信息數量的同時也使信息的混亂程度明顯提高。在線知識社區改變了傳統在線交流方式[4]，但其運營面臨著非常復雜的局面。

首先，在線知識社區的傳統知識協作機制以社會化用戶生成內容（User Generated Content，UGC）為主[5-6]，對用戶的主動參與和主動貢獻的積極性具有較高的要求。其次，隨著用戶數量級的提升，市場化機制和科層式管理的作用漸顯[7]，互聯網情境下對制度的信任（或稱系統信任）逐漸取代人際信任成為信任基礎。尤其是簽約、現金獎勵等手段引入后，在線知識社區商業化進入新的階段[8]。最后，市場化手段的過度使用會導致知識質量和社交互動的損失[9-10]。金錢誘因可能造成馬太效應（少量專家貢獻大量答案和獲得大部分利益）和投機行為（為獲取利益而大量提問，或在問答之間串通以制造熱門假象）；付費機制抑制了知乎Live 欄目話題更新頻率和用戶評論與回答次數，并未產生更多內容，也沒有吸引更多用戶，卻改變了社區用戶之間的交流模式[11]。顯然，在線知識社區的知識協同興起于小眾的社會化生產和人際信任，但在追求用戶規模和商業利益的情形下，如何實現社會化和市場化機制、人際信任與系統信任的平衡和可持續發展成為一個新的挑戰。在此背景下，探究以知乎為代表的在線知識社區用戶參與知識協同的機制和相應的平臺激勵措施成為學術界廣泛關注的問題。

有關在線知識社區知識協同機制研究顯示，獲得經濟回報僅是用戶參與知識協同的眾多動機之一[12]，在線知識社區依據典型的經濟人假設引入經濟激勵方案以提升貢獻者的主動參與性[8]，但貢獻知識的質量并不會因此提高[9]；付費愈多，得到的答案會更長、更多、更豐富，但不代表提問者一定會得到更好的答案[10，13]。另外，在一定程度上，經濟激勵對于用戶生產內容的創作具有侵蝕效應和溢出影響，而目標激勵和挑戰激勵的結合可以有效防止這種侵蝕效應[8]。這意味著，主要依靠利社會性的知識生產可能面臨貢獻不足的問題。因此，只有綜合運用經濟激勵與社會激勵，才能更有效地在動機層面激勵用戶參與在線知識社區的知識協同[14]。

制度邏輯認為，制度環境是近似可分的多元邏輯系統，每種制度秩序都可借助自身沖突或互補的邏輯系統來塑造多樣化的組織行為[15]，而制度環境中的不同生態則反映出多元制度邏輯的不同組態[16]。在線知識社區用戶參與知識協同的自主性和主動性更強[1]，且用戶的無私奉獻精神更明顯，但在線知識社區內容生產模式的成功并非僅依靠道德教育來提高社區用戶的無私奉獻精神。相反，在線知識社區認識到了用戶自身參與動機（如成就、權力和從屬性等）的激勵作用，通過建立適當的激勵體系促進用戶參與知識共享[17]。平臺激勵是構成平臺生態的重要制度前提。在線知識社區的激勵體系首先是基于用戶理解的機制設計，同時也是多種制度邏輯共棲、共生或主導關系的進化結果。當前研究較多的是對單一激勵手段的理論解讀和假設驗證，尚未能進行系統化激勵組態研究。

基于上述分析，本文試圖回答以下問題：某些激勵因素是否以及在什么程度上是平臺用戶高質量知識生產的必要條件，這些要素如何耦合以激勵用戶知識協同績效的提升，不同激勵因素在驅動知識資本增值和社會資本增值方面是否存在異質性。本文可能的邊際貢獻在于：第一，從知識資本增值和社會資本增值兩個維度分析平臺激勵對知識協同績效的影響；第二，從市場化激勵和社會化激勵兩個方面系統分析提升知識協同績效的平臺激勵組態路徑。研究結論能夠為平臺更好地管理和激勵用戶參與、構建可持續的平臺生態提供參考。本文的研究模型如圖1所示。

圖1 研究模型

二、文獻綜述

（一）平臺激勵

知識管理的一個主要挑戰是激勵人們與他人分享其知識[18]。對于在線知識社區而言，這一挑戰通過建立相應的激勵系統來解決[19]。平臺激勵作為在線知識社區知識協同的關鍵影響因素之一[20]，相關研究得到了眾多學者的關注。在理論層面，社會認知理論在解釋不同類型激勵如何影響績效方面是最具體的[12]。針對平臺激勵機制，有學者提出用戶知識創作過程中感知有用性和感知易用性是促使用戶生成內容的內在和外在動力[21]。其中，內在動力則表現為自我效能感、享樂體驗、社交需要和價值觀念對用戶生成內容的積極促進作用[22]；外在動力表現為有形或無形的物質刺激，包括非物質外在收益、有形獎勵、互惠專家培養激勵等[23]，這會促使用戶進行內容創作。汪仕暘[24]認為，內容創作動機由高至低為娛樂、獲得認同感、記錄和自我表達、社會資本獲取、促進社會交往、獲得獎勵。可見，從激勵的形式看，現有研究一般將在線知識社區平臺激勵措施分為物質激勵（如獎品激勵、金錢激勵、積分激勵等）、精神激勵（如等級勛章、排行榜、身份標簽、任務驅動、特權激勵等）和能力激勵（培訓、交流等）。

物質激勵是用市場化的方式對用戶的知識貢獻行為進行反饋的直接手段，本文稱其為市場化激勵，主要包括虛擬貨幣和現金獎勵[25]。與許多系統強加的激勵機制不同，市場導向的激勵支持個人用戶之間直接交換貨幣利益，通過創造一個有趣的禮物經濟模式來實現廣泛的用戶生成[23]。作為市場化激勵最常用的手段[12]，虛擬貨幣和現金獎勵是在線知識社區普遍采用的提高用戶參與度的措施[26]。市場化激勵措施能夠激勵在線知識社區用戶參與知識創作[8]，原因在于當某一行為能夠提升自身利益尤其是經濟利益時，人們就傾向于付出相應的行動[27]。與此相反，一些心理學、經濟學學者指出，市場化激勵具有雙面性，在某些情境中，能夠侵蝕用戶的內在動機，不利于在線知識社區用戶的知識協同[8]。

非貨幣激勵，特別是社會認同等精神激勵，也會產生源于當前和未來正強化的激勵效果，在產生知識活動方面發揮著重要作用[28]。有關研究顯示，獲得經濟回報僅是用戶參與知識協同的眾多動機之一，用戶在虛擬社區中的知識共享行為更大程度是為尋求精神上的認可和滿足[12]。盡管匿名是在線交流的一般規則，但虛擬社區成員通常會尋求創建在線身份來識別彼此，并可能進行各種級別的自我披露[29]。一旦獲得了社會認同，人們就會在心理上與群體建立聯系并體驗其成功和失敗，這樣他們更愿意支持其認同的群體[30]，并為自己的活動感到自豪。社區聲譽是通過在線知識社區中貢獻知識來贏得尊重或提升地位的感覺[31-32]，代表出眾的能力和較高的實力，也能為用戶帶來成就感。因此，建立聲譽是知識共享的強大動力[31]。

除物質收益和精神收益外，獲得有用的信息和技能，也是用戶尤其是知識尋求者參與在線知識社區知識協同最直接的動因[33]。這種內在動機更加以自主為導向，是由于一個人對活動的內在興趣或喜悅（如做某事是因為它很有趣），而交流則是在線知識社區中知識協作包括知識共享、轉換、整合等行為的基礎[32]。當用戶參與知識互動并對相關問題產生新觀點時，這種互動就會對知識協作過程產生正向推動作用[34]。還有研究認為，溝通可以改變成員的態度，從而改變對組織的認同程度[35]。通過共享理解和組織認同實現的支持性溝通對知識共享產生了積極影響[34]。

綜上，本文將物質激勵稱為市場化激勵，包括虛擬貨幣和現金收益兩個因素。精神激勵和能力激勵統稱為社會化激勵，包括社會認同、社區聲譽、技能培訓和社區交流四個因素。

（二）知識協同績效

在線知識社區的知識協同績效是知識最終的價值實現方式[36]。目前，學術界對其尚無統一定義[33]，但其包含知識資本增值和社會資本增值兩個維度的結論已經得到眾多學者認可[2，36]。在線知識社區中的社會資本主要是指用戶間的聯系，以及通過用戶聯系獲得的個人財富[37]。社會資本理論認為，個體所體現的關系網絡對人際知識共享行為有影響[38]。關于社會資本的一個基本假設是社會系統具有直接或預期的價值[39]。病毒式營銷、開源社區和社交媒體的成功使社會資本的增值非常有吸引力[40]，因此，獲得社會資本增值也成為廣大用戶參與在線知識社區知識協同的原因之一。現有文獻主要從結構維度、關系維度和認知維度三個層面對社會資本進行研究[41]，其中結構維度衡量的是社會聯結狀況，即在線知識社區成員間存在的關系；關系維度是成員間的關系強度，表現為個體對在線知識社區內其他用戶的信任感、認同感和互惠性，即個體獲得幫助后會給予對方一定的回報[42]；認知維度的社會資本主要體現為在線知識社區成員的共享愿景，即在線知識社區成員的共同興趣、觀點、價值觀等[43]。

與社會資本增值相比，知識資本增值表現得更直接[36]。由于知識資本的共享性和非損耗性特征，知識資本增值除表現為顯性知識（經驗總結、過程文檔、知識庫等）的增加，或者交付給客戶的最終的顯性知識產品外，其內含隱性的知識成果同時成為知識資本的增值部分，表現為個人和團隊能力的提高、經驗的積累、流程的改善等[36]。顯性知識資本的增值主要測量知識協同最終形成的、被組織或團隊共同擁有的知識成果，如專利、工藝、章程等，程序庫、規則庫、知識庫、案例庫等可復用知識單元的增加；隱性知識資本的增值主要測量個體經驗和技巧的增加、團隊能力的提升、組織文化和慣例的改善等[44]。

三、研究設計

（一）指標測度

本文通過李克特（Likert）7 級量表對平臺激勵和知識協同績效各指標進行測度，各指標的題項均根據現有文獻并結合知乎平臺的實際情況進行設置。市場化激勵量表參考李曉方[17]、金曉玲[45]、孫思陽[46]、趙琴琴等[47]的研究，社會化激勵量表參考盧卡斯（Lucas）等[48]、拉斐利（Rafaeli）等[28]、庫米（Kumi）等[49]、白景坤等[7]、李曉方[17]的研究。知識協同績效的量表主要參考常（Chang）等[37]、周（Chow）等[42]、趙（Zhao）等[43]、陳建斌等[36]、周（Zhou）等[33]的研究。

（二）研究方法

定性比較分析法（Qualitative Comparative Analysis，QCA）是由史密斯（Smith）等[50]和拉金（Ragin）[51]開發的、基于布爾代數和集合論、通過識別現象發生的充分必要條件來分析復雜因果關系的方法，根據因素類型可分為清晰集定性比較分析法（csQCA）、多值定性比較分析法（mvQCA）和模糊集定性比較分析法（fsQCA）。定性比較分析法可以對復雜的管理問題提供更精細的分析，例如案例之間的異質性、并發條件、非對稱關系和等價路徑[51]。作為結合定量與定性分析的新方法，定性比較分析法對樣本規模要求不高，為管理學領域相關的非對稱、并發因果、等效性等復雜因果關系的研究提供了新思路，有利于深入分析現象驅動和理論驅動結合的組態問題[52]。鑒于上述優勢，定性比較分析法在知識管理領域已經得到一定的應用[53]。本文采用模糊集定性比較分析法進行研究，其中前因條件包括虛擬貨幣、現金收益、社會認同、社區聲譽、技能培訓和社區交流，結果變量包括知識資本增值和社會資本增值。

（三）數據來源

本文以知乎為例，以知乎用戶為調研對象，通過問卷調研的方式獲取數據。知乎創立于2010年，致力于鼓勵用戶在社區內創造并分享知識、經驗和見解。經過多年發展，知乎已經具有一定的用戶規模和較高的認可度。知乎2021年度財報顯示，2021年知乎的總營收達29.59 億元，同比增長118.9%，其中，第四季度營收為10.19億元，同比增長96.1%。第四季度月活躍用戶1.03億戶，同比增長36%。平均月瀏覽達5億人次，平均月用戶互動達3.9 億次。截至2021年12月31日，知乎的累計內容創作者達5 500 萬人，累計貢獻4.2 億條問答內容，涵蓋1 000 多種垂直領域。由此可見，作為中國最具代表性的在線知識社區[54]，其用戶黏性和受歡迎程度均較高。因此，以知乎社區為例研究在線知識社區平臺激勵對用戶知識協同績效的影響及其激勵組態具有一定的現實基礎和代表性。

本次調研于2021年10月進行，共招募260 名用戶參與線上問卷調研，回收問卷210 份，其中有效問卷201 份，有效回收率為77.31%。其中，被調研對象中男女占比分別為53.23%和46.77%，用戶在社區中的知識行為主要包括瀏覽知識、搜索知識、發表提問、回答問題、評論、點贊、發帖、與其他成員互動等，也有少量用戶通過知乎上傳文件、進行個人創作。從年齡看，30～40 歲的用戶最多，占比為54.22%，其次是20～30歲之間和40～50歲之間的用戶，占比分別為30.85%和12.44%。從學歷看，本科學歷用戶最多，占比達77.61%。從使用年限看，45.27%的用戶已經使用知乎3～5年，使用5年以上的用戶占比達到31.84%，1～3年的用戶占比為21.39%。從使用頻率看，最近一個月使用知乎20天以上的用戶占比為26.37%，15～20天的用戶占比為29.85%，10～15天的用戶占比為21.39%，知乎月使用天數低于10天的用戶占比為22.39%。

各變量的描述性統計分析結果如表1所示。

表1 各變量的描述性統計值

（四）數據校準

在模糊集定性數據分析前，需要對樣本數據進行校準[51-52]，即為每個變量設定3 個錨點：完全隸屬點（隸屬分數=1）、交叉點（隸屬分數=0.5）和完全不隸屬點（隸屬分數=0）。參考帕帕斯（Pappas）等[55]的研究，設定錨點如表2所示。

表2 各變量的校準標準

四、結果與討論

（一）單因素必要性分析

根據定性比較分析法的分析步驟，在組態分析之前需要對單個變量進行必要性分析，以判斷各前因條件是否為組態的必要條件[51]。必要條件指結果變量存在時一定存在的前因條件變量，因此，前因條件的必要程度意指該變量對結果變量實現的必要程度[56-57]。單個條件只有在其必要性超過0.9時，才能成為結果的必要條件[51]。分別以知識資本增值和社會資本增值為結果變量，對各個前因條件進行必要性分析，結果如表3所示。

由表3可知，對于知識資本增值和社會資本增值，各個前因條件的一致性均低于0.9，表明各前因條件均不是驅動知識資本增值和社會資本增值的必要條件[57]。

表3 前因條件必要性分析

（二）知識協同績效提升的聯動效應分析

在線知識社區用戶知識協同績效提升的聯動效應指多個前因條件組合共同推動知識協同績效的提升，而非僅靠單一條件作用的結果[58]。借助fsQCA 軟件，將原始一致性閾值設定為0.8[59]，案例頻數閾值設定為2，分別以知識資本增值和社會資本增值為結果變量，對前因條件進行組態分析。

1.知識資本增值的聯動效應分析

表4 給出了驅動知識資本增值的前因條件組態路徑。由表4可知，實現知識資本增值的平臺激勵組態共有4類8條，且不同組態之間存在一定的異質性和等價性。解的總體一致性為0.925，解的總體覆蓋度為0.734，各條路徑的一致性均在0.8以上，滿足了一致性和覆蓋度的要求[51]，表明4類路徑對結果具有較好的解釋力度。

表4 知識資本增值的組態路徑

由上述8條激勵組態可知，平臺僅依賴社會化激勵可以實現知識資本增值，但僅依賴市場化激勵卻難以提升用戶知識資本，將兩類激勵措施差異化組合可以更有效地驅動知識資本增值。8 條組態可分為四種類型，具體如下。

（1）技能提升型。包括組態1a和組態1b，兩者均以技能培訓為核心存在條件，組態1a 還以社區交流為核心存在條件，互補現金收益和社區聲譽為邊緣不存在條件。組態1a 表明，知識平臺上存在一個用戶群體，他們不追求社會認同，不需要物質獎勵，以純粹的技能提升（技能培訓和社區交流）驅動自身知識資本增值。這說明，單一的社會化激勵手段或少量組合也可以驅動一部分用戶的知識生產，進一步驗證了已有研究的結論[12，28]。

（2）社區交流驅動型。包括2a、2b，該類組態中社區交流均為核心存在條件，路徑2a 互補虛擬貨幣為邊緣存在條件，以社會認同、社區聲譽、技能培訓為邊緣不存在條件。路徑2b互補以虛擬貨幣、現金收益和社區聲譽為邊緣存在條件。社區交流驅動型組態表明，有一類用戶具有強烈的溝通需求，能夠通過社區交流獲得較為明顯的知識資本，不需要太多其他條件的輔助和激勵。這充分體現了社會化問答社區的優勢——在溝通交流中獲取異質性知識和信息，也進一步表明了便利的溝通渠道對在線知識社區的發展至關重要。

（3）社會化激勵主導型。包括3a、3b、3c，該類組態中知識生產需要以社會化手段組合為主、單一市場化手段為輔的激勵體系。此類組態包括三條路徑，核心條件均包含一種市場化激勵和多種社會化激勵措施，原始覆蓋度均達到了0.5 以上。這表明平臺在使用社會認同、社區聲譽、技能培訓、社區交流之類的社會化激勵措施的同時，輔以適量經濟刺激，可以發揮該類用戶知識生產的主體作用，且該類組態的適用人群規模較大。

（4）市場社會共驅型。第4 類組態以虛擬貨幣、現金收益兩個市場化激勵措施和社會認同、社區聲譽兩個社會化激勵為核心存在條件，原始覆蓋度為0.55。這表明該類用戶具有一定的規模，同時追求社會化收益和市場化收益，旨在通過社區交互獲得經濟收益，同時展現自身價值，獲得他人尊重和自身成就感[33]。該類用戶自身具備豐富的知識技能，不需要技能提升類的措施激勵，他們多以知識輸出為主，是在線知識社區知識互動的重要參與者。對于此類用戶，平臺在關注其社會認同和社區聲譽的同時，應充分考慮其市場化的激勵需求，為其提供更多的知識變現途徑。

2.社會資本增值的聯動效應分析

表5 呈現了社會資本增值的兩類5 條平臺激勵的組態路徑。其中，各條路徑的一致性均在0.8以上，解的總體一致性為0.939，解的總體覆蓋度為0.765，滿足了定性比較分析法對覆蓋度和一致性的要求[51]，表明5 條組態路徑對結果均具有較強的解釋力度。

表5 社會資本增值的組態路徑

由表5 可知，與知識資本增值的組態路徑相比，社會資本增值的激勵組態更強調社會化激勵和市場化激勵的綜合作用，且各路徑社會化激勵中社區交流的作用更顯著，在所有路徑中均為核心條件。驅動社會資本增值的5 條組態路徑可分為兩類。

（1）現金收益敏感型。該類組態包括兩條路徑，均以現金收益、社會認同和社區交流為核心存在條件。路徑1a 互補以虛擬貨幣為邊緣存在條件，路徑1b 互補以社區聲譽和技能培訓為邊緣存在條件，兩者原始覆蓋度均達到0.6以上。現金收益敏感型組態表明，有一類規模較大的用戶群體，他們首先關注社會認同、社區交流等社會化收益，同時有明確的現金收益追求，能為在線知識社區帶來明顯的社會資本增值。

（2）虛擬貨幣敏感型。該類組態包括三條路徑，均以虛擬貨幣、技能培訓和社區交流為核心存在條件，路徑2a互補以社會認同為邊緣存在條件，路徑2b互補以現金收益和社區聲譽為邊緣不存在條件，路徑2c 互補以現金收益和社區聲譽為邊緣存在條件。路徑2a的原始覆蓋度最高，達到0.66，其次為2c，原始覆蓋度接近0.6。路徑2b的原始覆蓋度最低，僅為0.33。該類組態與第一類組態相似，社會資本的增值需要社會化激勵和市場化激勵的共同作用，且均需要社區交流類的激勵。不同之處在于該類組態更關注技能培訓和虛擬貨幣的共同激勵作用。虛擬貨幣如知乎幣、直播鹽幣等，一般是用于在線知識社區平臺內部流通，目的是方便用戶購買相應服務或激勵用戶參與；技能培訓類的激勵則是提升用戶知識水平最直接的方式。這兩種措施的組合能夠為在線知識社區帶來更強的用戶黏性。

（三）穩健性檢驗

參考已有研究，本文對研究結果進行了穩健性檢驗[57，59]。首先，提升案例數閾值（由2提至3），產生的組態基本一致。其次，提高原始一致性閾值（由0.80提高至0.85），產生的組態基本一致。檢驗結果表明，本文得到的結果是穩健的。

五、研究結論與展望

（一）研究結論

本文借助模糊集定性比較分析法，從市場化和社會化兩個維度對在線知識社區的知識協同績效提升的平臺激勵組態進行分析，主要研究結論如下：

首先，虛擬貨幣、現金收益、社會認同、社區聲譽、技能提升和社區交流六種平臺激勵手段，均不是知識協同績效提升的單一必要條件，即對任一激勵手段來說，都有失效人群。

其次，知識資本增值的驅動路徑組態可分為技能提升型、社區交流驅動型、社會化激勵主導型和市場社會共驅型4類，社會資本增值的驅動路徑組態可分為現金收益敏感型、虛擬貨幣敏感型2類。

再次，知識資本增值意味著在線知識社區知識資源的增加，平臺激勵有四種路徑，其中以社會化激勵主導、市場社會共驅兩條路徑為主，僅靠市場化激勵難以實現在線知識社區用戶的知識資本增值。

最后，社會資本增值意味著用戶間、用戶與平臺間存在更緊密、更信任的連接，平臺激勵的2 類路徑組態中，社會化激勵手段占據主要地位，但輔以一定的經濟激勵更有效。且5 條路徑均以社區交流為核心存在條件，表明無論何種激勵路徑，都需要平臺為用戶提供便利的交流渠道。

（二）管理啟示

第一，在線知識社區的總體績效需要綜合考慮，既包括知識資本增值，如用戶和平臺獲得新知識，也包括社會資本增值，如用戶間、用戶與平臺間更緊密的聯系。兩類人群（知識生產者與消費者）、兩種績效之間需要互相促進。因此，平臺不僅要重視高水平知識生產者的激勵，還要同時重視普通用戶、知識尋求者的激勵，不可偏廢。

第二，研究結果表明，存在不同用戶群體與激勵組態之間的需求契合關系，如知識資本增值的激勵組態中，僅采取社會化激勵措施可以激發26%～30%的人群實現知識協同績效的提升，而社會化與市場化激勵措施組合下，這一比例可以提升至50%以上；社會資本增值的激勵組態中，市場化與社會化激勵措施的組合則可以促使60%左右的用戶實現知識協同績效的提升。這也間接證明市場化激勵手段具有局限性。平臺激勵可以根據用戶心理需求的不同，進一步優化激勵體系，避免單純的經濟刺激。

第三，在關注社會化激勵手段有效性的同時，平臺還要特別注意“薅羊毛黨”的存在。研究顯示，近30%的平臺用戶可能在純粹市場化激勵下參與內容生產。結合此前研究發現，市場手段的過度使用會導致知識質量和社交互動的損失，可能造成馬太效應和投機行為，改變用戶之間的互動與協作。因此，建立相應的用戶行為識別機制，并及時從平臺規則、激勵體系等方面做出相應調整，對于在線知識社區的健康發展十分必要。

第四，在知識資本增值的激勵組態中，社會認同、技能培訓均作為核心存在條件出現4次。由此可知，平臺在推動知識生產方面，需要特別關注用戶的社會化心理需求和能力提升。

第五，在社會資本增值的激勵組態中，社區交流作為核心存在條件出現5 次，虛擬貨幣出現3次。由此可知，在社區氛圍營造方面，平臺關注社會化激勵的同時，應輔以適當的經濟激勵。

第六，通過激勵組態分析，可以對平臺用戶整體進行細分，發現需求差異化的用戶群落，對用戶畫像具有一定的輔助作用。

（三）研究不足與展望

本文通過在線知識社區平臺激勵的組態分析，揭示了驅動知識協同績效提升的不同激勵路徑，有利于平臺的客戶細分、用戶畫像和精準激勵，為平臺的高效、健康發展提供決策參考。但本研究仍存在不足，首先，本研究設計的平臺激勵措施僅包括兩類六個變量，未來可以考慮更為復雜的激勵機制，豐富研究模型；其次，雖然模糊集定性比較分析法對樣本量沒有較高要求，但本研究的樣本規模可以進一步擴大，以提升數據的代表性。