專業(yè)虛擬社區(qū)創(chuàng)意感知價(jià)值的影響因素
——基于反饋類型的調(diào)節(jié)作用

周 密，李嘉玥，趙文紅

（西安交通大學(xué)管理學(xué)院，陜西西安 710049）

0 引言

《中華人民共和國國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和2035 年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》指出要提升企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力，這離不開有效的知識管理。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展以及企業(yè)對于知識分享速度和范圍需求的擴(kuò)大，為提高知識管理水平、增強(qiáng)企業(yè)核心競爭能力，企業(yè)管理者逐漸將目光落入專業(yè)虛擬社區(qū)之中。專業(yè)虛擬社區(qū)不受地理與時(shí)空的限制，給予具有相似專業(yè)背景且對共同領(lǐng)域有興趣的知識工作者一個(gè)學(xué)術(shù)探討與技術(shù)提升的平臺，加速了知識應(yīng)用于實(shí)踐中轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力的過程［1］。通過專業(yè)虛擬社區(qū)提供的平臺，基于用戶生成內(nèi)容的模式，搜尋者在社區(qū)內(nèi)可以發(fā)布問題，吸引、收集和利用貢獻(xiàn)者提供的創(chuàng)意，并針對創(chuàng)意發(fā)起在線討論和互動。因此，創(chuàng)意作為貢獻(xiàn)者針對搜尋者發(fā)布的問題所提供的個(gè)人創(chuàng)新觀點(diǎn)或解決方案，是專業(yè)虛擬社區(qū)的核心競爭力，決定了社區(qū)的存續(xù)。擁有高價(jià)值知識資源池的社區(qū)在吸引新用戶、促活社區(qū)參與和用戶留存方面都有著積極影響［2］。

然而，豐富的知識資源池使得搜尋者出現(xiàn)信息超載的情況，為緩解信息壓力，他們不會遍歷所有創(chuàng)意，而是選擇已經(jīng)被識別出來、具有價(jià)值的創(chuàng)意進(jìn)行學(xué)習(xí)和討論，因此，先一步獲得高分的創(chuàng)意持續(xù)吸引搜尋者的注意力，而后來貢獻(xiàn)者的創(chuàng)意隨著社區(qū)內(nèi)創(chuàng)意總數(shù)的增多，僅僅是平鋪直敘的知識輸出，相較之下難以獲得關(guān)注，最后只能維持低分甚至零分。長此以往，從個(gè)人層面來說，增強(qiáng)了個(gè)體知識分享自我無效能［3］，個(gè)體會采取更消極的方式投入虛擬社區(qū)參與當(dāng)中；從社區(qū)層面來說，社區(qū)內(nèi)的旁觀者效應(yīng)更強(qiáng)，社區(qū)產(chǎn)生了越來越多的“搭便車”行為，破壞了社區(qū)可持續(xù)發(fā)展的生態(tài)［4］。因此，社區(qū)需要輔助貢獻(xiàn)者了解用戶對創(chuàng)意價(jià)值評價(jià)的影響因素，從而方便貢獻(xiàn)者把控創(chuàng)意編碼過程。

目前來看，大量社區(qū)評判創(chuàng)意價(jià)值的評價(jià)體系，如用戶有用性投票或點(diǎn)贊數(shù)量，具有主觀性。在這種機(jī)制下，用戶評價(jià)體現(xiàn)的是該創(chuàng)意為搜尋者帶來的效用，即感知價(jià)值而非客觀價(jià)值。創(chuàng)意貢獻(xiàn)者需要高贊同數(shù)作為精神報(bào)酬［5］，管理者需要有效管理社區(qū)內(nèi)知識流動，提升被用戶辨別為高價(jià)值創(chuàng)意的比例［6］，創(chuàng)造社區(qū)獨(dú)特的關(guān)鍵資源，增強(qiáng)社區(qū)價(jià)值。基于此，研究“哪些因素會影響用戶對創(chuàng)意感知價(jià)值的評判”便有了現(xiàn)實(shí)意義。

創(chuàng)意本質(zhì)是信息。關(guān)于創(chuàng)意感知價(jià)值的影響因素，以往研究者強(qiáng)調(diào)創(chuàng)意特征與貢獻(xiàn)者特征對用戶評判的作用，但是知識源于個(gè)體貢獻(xiàn)，卻在群體交流互動中實(shí)現(xiàn)其價(jià)值［7］，因此當(dāng)貢獻(xiàn)者發(fā)表創(chuàng)意后，創(chuàng)意會進(jìn)入群體評議階段，此時(shí)搜尋者對創(chuàng)意的價(jià)值感知不僅受到創(chuàng)意本身及貢獻(xiàn)者身份特征影響，還會受到源于其他用戶反饋的影響。在線反饋行為作為虛擬社區(qū)即時(shí)交互的典型功能之一，是激勵(lì)用戶參與、產(chǎn)生創(chuàng)意的重要機(jī)制［8］，故需要探討反饋影響用戶對創(chuàng)意感知價(jià)值的作用機(jī)制，然而相關(guān)研究較少。因此，本研究將在線反饋行為納入研究模型，探討在線反饋行為、創(chuàng)意特征和貢獻(xiàn)者身份特征對用戶創(chuàng)意感知價(jià)值的影響機(jī)制，從而為專業(yè)虛擬社區(qū)管理者高質(zhì)量服務(wù)與創(chuàng)意貢獻(xiàn)者更好地把控創(chuàng)意貢獻(xiàn)的編碼過程等方面提出可行性建議。

1 理論基礎(chǔ)與文獻(xiàn)綜述

1.1 感知價(jià)值研究綜述

1.1.1 虛擬社區(qū)用戶感知的創(chuàng)意價(jià)值

感知價(jià)值興起于20 世紀(jì)90 年代，從成本和收益的角度，有學(xué)者將感知價(jià)值定義為對產(chǎn)品效用的總體評估［9］。引入虛擬社區(qū)背景下，本研究將感知價(jià)值定義為：搜尋者比較從創(chuàng)意中獲得的收益和付出的成本后最終得到的效用。關(guān)于虛擬社區(qū)有研究表明，感知價(jià)值通過滿意度對用戶持續(xù)使用行為產(chǎn)生間接影響［10］。用戶感知到社區(qū)內(nèi)創(chuàng)意的價(jià)值越大，對社區(qū)的滿意度越高，使用意向就會越積極；與此相反，當(dāng)社區(qū)內(nèi)泛濫著大量良莠不齊的創(chuàng)意貢獻(xiàn)時(shí)，用戶的搜尋成本上升、使用體驗(yàn)被損害，則用戶貢獻(xiàn)創(chuàng)意的積極性降低，對社區(qū)可持續(xù)發(fā)展產(chǎn)生威脅，故社區(qū)需要積極提升創(chuàng)意的感知價(jià)值。

1.1.2 影響虛擬社區(qū)用戶感知的創(chuàng)意價(jià)值相關(guān)研究

感知價(jià)值的研究源于營銷學(xué)和心理學(xué)領(lǐng)域，包含兩個(gè)層面：功利主義價(jià)值觀和享樂主義價(jià)值觀［11］。遷移到專業(yè)虛擬社區(qū)中，這意味著搜尋者對于創(chuàng)意的感知價(jià)值評判不僅基于創(chuàng)意本身的客觀價(jià)值，還會受到主觀感知的影響。另外，專業(yè)虛擬社區(qū)處于虛擬的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，依靠用戶生成內(nèi)容方式進(jìn)行知識輸出，知識因此難以具有權(quán)威性，故在線社區(qū)中創(chuàng)意感知價(jià)值的影響因素研究逐漸受到學(xué)界重視。已有相關(guān)研究從多個(gè)方面選取變量探討搜尋者對創(chuàng)意感知價(jià)值的影響因素，大體可以劃分為3 類，即創(chuàng)意文本特征、創(chuàng)意貢獻(xiàn)者特征和在線反饋行為（見表1）。

表1 搜尋者對創(chuàng)意感知價(jià)值影響因素研究綜述

（1）創(chuàng)意文本特征。創(chuàng)意文本特征是搜尋者對于創(chuàng)意價(jià)值評判的主要渠道。專業(yè)虛擬社區(qū)中創(chuàng)意的專業(yè)性強(qiáng)，用戶專業(yè)水平卻不一致。對于普通非專家用戶來說，創(chuàng)意受歡迎程度和專業(yè)度之間存在顯著差異，寫作技巧在普通用戶接受專業(yè)內(nèi)容方面有顯著作用［12］，因此學(xué)者主要關(guān)注創(chuàng)意文本特征在提高用戶感知價(jià)值方面如何產(chǎn)生更好的效果。實(shí)證研究已經(jīng)檢驗(yàn)了文本的長度、風(fēng)格、結(jié)構(gòu)等特征的作用。

（2）創(chuàng)意貢獻(xiàn)者特征。專業(yè)虛擬社區(qū)中，任何用戶都可以發(fā)布創(chuàng)意信息，由于用戶專業(yè)水平不一致，這可能導(dǎo)致錯(cuò)誤信息的增多。作為創(chuàng)意來源，貢獻(xiàn)者特征涵蓋貢獻(xiàn)者在社區(qū)內(nèi)展示、參與以及獲得的各類信息，代表了創(chuàng)意來源可信度，成為用戶辨別創(chuàng)意價(jià)值的重要線索。以往研究強(qiáng)調(diào)了貢獻(xiàn)者專業(yè)性、活躍度以及以往經(jīng)歷在搜尋者評估創(chuàng)意感知價(jià)值中的重要作用。

（3）在線反饋行為。少數(shù)學(xué)者關(guān)注到創(chuàng)意進(jìn)入群體后的價(jià)值變化，即用戶在搜尋創(chuàng)意時(shí)與創(chuàng)意內(nèi)容、創(chuàng)意貢獻(xiàn)者和其他創(chuàng)意搜尋者發(fā)生的反饋行為。反饋行為通過為貢獻(xiàn)者和搜尋者提供更多信息影響創(chuàng)意的感知價(jià)值。具體而言，對于貢獻(xiàn)者而言，同行關(guān)于自己創(chuàng)意的反饋涵蓋了與創(chuàng)意相關(guān)的重要信息，有助于發(fā)展專業(yè)知識，從而提升自己的專業(yè)技能水平［13］；對于搜尋者而言，一方面，在線反饋行為的數(shù)量可以作為信號，表明該創(chuàng)意是否有用，從而提高創(chuàng)意感知價(jià)值［14］，另一方面，由于用戶之間的專業(yè)知識差距，搜尋者可以通過查看其他用戶的反饋來獲取新的信息作為創(chuàng)意價(jià)值的補(bǔ)充或佐證，降低采納該創(chuàng)意需要付出的認(rèn)知努力和驗(yàn)證成本［15］。

1.2 在線反饋行為

在線反饋行為的研究源于營銷領(lǐng)域，Buttle［22］將其定義為通過媒介和網(wǎng)絡(luò)平臺公開傳播的口碑信息。通過在線反饋行為，顧客可以獲得更多與商品質(zhì)量有關(guān)的線索，幫助顧客進(jìn)行決策［23］。積極的在線反饋行為會對產(chǎn)品銷售產(chǎn)生正向的影響［24］。為增強(qiáng)用戶的臨場感［25］，眾多虛擬平臺紛紛應(yīng)用在線反饋?zhàn)鳛橛脩艚涣鞯那溃嗟念I(lǐng)域關(guān)注到了在線反饋行為的影響。Kim 等［26］學(xué)者發(fā)現(xiàn)用戶原創(chuàng)內(nèi)容（UGC）以評論的形式在個(gè)人對現(xiàn)實(shí)的認(rèn)知中占有重要地位，甚至與新聞機(jī)構(gòu)發(fā)布的原創(chuàng)新聞內(nèi)容爭奪影響力。Sung 等［27］學(xué)者在對社交媒體進(jìn)行研究后發(fā)現(xiàn)，人們可以通過社交媒體中的反饋渠道瞬間對媒體消息作出反應(yīng)，表達(dá)對有關(guān)機(jī)構(gòu)或問題的看法，這會影響公眾對組織的態(tài)度。總的來說，在線反饋行為以低成本的方式讓用戶參與社區(qū)作日常貢獻(xiàn)，這會強(qiáng)化或改變其他用戶對創(chuàng)意的認(rèn)知，從而影響創(chuàng)意的整體價(jià)值評判。由于反饋中包含了豐富的信息，因此不同的反饋行為將會以不同的方式影響創(chuàng)意的感知價(jià)值，有必要對反饋行為進(jìn)行分類以了解不同類別的反饋行為如何影響搜尋者對創(chuàng)意的價(jià)值感知。

目前，關(guān)于在線反饋行為維度研究，主要包括反饋者身份、反饋效價(jià)、反饋目的及反饋內(nèi)容（見表2）。首先，在反饋者身份維度上，研究表明具有特殊身份的反饋者相比普通用戶，其影響力更高并且更容易得到關(guān)注。其次，反饋效價(jià)維度上，通常涵蓋正反饋、負(fù)反饋和表明用戶持中立態(tài)度的雙面反饋3 個(gè)維度［27］。第三，用戶通常會通過在線反饋行為表達(dá)自己的態(tài)度觀點(diǎn)，因此學(xué)者按照用戶通過反饋表達(dá)的目的將反饋行為進(jìn)行分類。最后，反饋內(nèi)容可以通過文字內(nèi)容和非文字內(nèi)容傳達(dá)自身的信息。

表2 在線反饋行為分類

1.3 文獻(xiàn)評述

現(xiàn)有的感知價(jià)值影響因素研究為本研究思路提供了很好的借鑒。創(chuàng)意從本質(zhì)上屬于信息范疇，獲取途徑更多依賴于社會關(guān)系，因此信息采納模型可以很好匹配本研究的問題。根據(jù)信息采納模型，創(chuàng)意源于貢獻(xiàn)者，創(chuàng)意的呈現(xiàn)方式，即貢獻(xiàn)者如何對創(chuàng)意進(jìn)行編碼，及貢獻(xiàn)者本身特征都是搜尋者在創(chuàng)意感知價(jià)值評判時(shí)的重要線索。

在創(chuàng)意文本特征方面，關(guān)于長度特征和風(fēng)格特征的結(jié)果目前已經(jīng)獲得了比較一致的結(jié)論，然而結(jié)構(gòu)特征聚焦于“段落數(shù)”單一變量，研究結(jié)果并不一致，例如郭順利等［17］發(fā)現(xiàn)段落數(shù)并不能顯著影響創(chuàng)意感知價(jià)值，這可能是由于段落數(shù)的劃分僅能體現(xiàn)創(chuàng)意貢獻(xiàn)者一部分的思維模式和邏輯結(jié)構(gòu)，而用戶的思維深度和信息組織能力并不一致，故研究結(jié)果的不一致很可能是由于將段落數(shù)作為研究單一變量太過籠統(tǒng)導(dǎo)致。創(chuàng)意的結(jié)構(gòu)特征可以減輕內(nèi)容表達(dá)對閱讀者認(rèn)知負(fù)荷的影響，進(jìn)而提升創(chuàng)意感知價(jià)值，本質(zhì)上體現(xiàn)的是貢獻(xiàn)者的邏輯思維。因此，本研究進(jìn)一步深挖結(jié)構(gòu)特征，引入文本邏輯來測度創(chuàng)意的結(jié)構(gòu)特征。

在創(chuàng)意貢獻(xiàn)者特征方面，根據(jù)社會網(wǎng)絡(luò)理論，個(gè)體在社會網(wǎng)絡(luò)中所處的位置會影響個(gè)人在網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中的影響力大小［32］。個(gè)體中心性越強(qiáng)，個(gè)人在網(wǎng)絡(luò)中將擁有更大的影響力以及更多的資源。由于經(jīng)歷長時(shí)間社區(qū)參與的用戶會獲取更多社區(qū)資源，并對社區(qū)內(nèi)的文化以及規(guī)則了解更為深刻，故本研究將從貢獻(xiàn)者社區(qū)參與方面探究創(chuàng)意貢獻(xiàn)者特征的作用。

除此之外，搜尋者在尋找創(chuàng)意時(shí)，為避免大量信息負(fù)擔(dān)，往往會關(guān)注已被其他用戶識別和討論的創(chuàng)意，在這種情況下，反饋?zhàn)鳛閯?chuàng)意評判的第三個(gè)渠道會發(fā)揮不可忽視的作用，但目前相關(guān)研究較少。將反饋進(jìn)行維度劃分的研究，更傾向于反饋傳達(dá)的態(tài)度或情感，而非反饋文本內(nèi)容，但反饋的文本內(nèi)容會以一種更直接的方式對搜尋者與貢獻(xiàn)者的知識交流效果產(chǎn)生影響。故本研究試圖填補(bǔ)這一研究空缺，將反饋的內(nèi)容作為維度劃分依據(jù)，探究不同類型的在線反饋行為對創(chuàng)意感知價(jià)值的作用機(jī)制。

綜上所述，將以信息采納模型為基礎(chǔ)，確定文本邏輯為創(chuàng)意文本特征、貢獻(xiàn)者社區(qū)參與為貢獻(xiàn)者特征，并將在線反饋行為按照內(nèi)容分類后共同納入本文研究模型當(dāng)中，以探究專業(yè)虛擬社區(qū)中創(chuàng)意感知價(jià)值的影響機(jī)制。

2 研究模型與假設(shè)提出

2.1 文本邏輯對創(chuàng)意感知價(jià)值影響

創(chuàng)意的結(jié)構(gòu)特征表明貢獻(xiàn)者對創(chuàng)意文本的組織方式，體現(xiàn)貢獻(xiàn)者的思維模式，有助于減輕搜尋者在閱讀創(chuàng)意文本時(shí)產(chǎn)生的認(rèn)知負(fù)擔(dān)，提高創(chuàng)意的感知價(jià)值［33］。為尋找可以代表創(chuàng)意文本結(jié)構(gòu)特征的新變量，本研究參考了語言學(xué)相關(guān)文獻(xiàn)。語言學(xué)研究起源于20 世紀(jì)，瑞士的語言學(xué)家索緒爾首次將結(jié)構(gòu)主義思想應(yīng)用于語言學(xué)研究，創(chuàng)立了結(jié)構(gòu)主義語言學(xué)，奠定了現(xiàn)代語言學(xué)的基礎(chǔ)。隨后，生成語言學(xué)派代表人喬姆斯基［34］將計(jì)算注意思想納入語言學(xué)的研究中。他將人類的語言技能看作一個(gè)包含兩個(gè)部分的高效計(jì)算系統(tǒng)，第一個(gè)部分是最小的表征符號，第二個(gè)部分是層層遞歸的計(jì)算程序，前者類似于詞組，后者則是詞組、句組甚至段組間的邏輯銜接，前者通過后者的操作使語言表達(dá)有了清晰的語義解釋，語言得以外化。綜上，語言學(xué)的研究表明人類的語言是由一個(gè)個(gè)獨(dú)立的要素構(gòu)成，這些要素本身的含義取決于要素之間的聯(lián)系方式，不同的聯(lián)系方式會影響信息接受者對信息發(fā)出者語言內(nèi)涵的理解，更清晰的邏輯表達(dá)有助于信息接受方閱讀負(fù)擔(dān)的降低。

關(guān)于在線社區(qū)的研究也證明了這一點(diǎn)。例如，施國良等［5］發(fā)現(xiàn)創(chuàng)意搜尋者關(guān)于創(chuàng)意價(jià)值評判的形成很大程度是在閱讀答案的過程中，而不是事先形成，因此創(chuàng)意如何被組織和加工決定了知識搜尋者的信息接受。由此可見，邏輯銜接可以通過增強(qiáng)單調(diào)詞句的表達(dá)力［35］，以及降低搜尋者的認(rèn)知成本，提升創(chuàng)意感知價(jià)值；除此之外，清晰的邏輯結(jié)構(gòu)也會提升創(chuàng)意的美觀性、吸引用戶閱讀。據(jù)此，提出以下假設(shè)：

H1：文本邏輯正向影響創(chuàng)意貢獻(xiàn)感知價(jià)值。

2.2 社區(qū)參與對創(chuàng)意感知價(jià)值影響

社區(qū)參與指貢獻(xiàn)者通過瀏覽、貢獻(xiàn)、反饋互動等形式參與社區(qū)的廣度和深度，其中廣度指用戶在社區(qū)中停留的時(shí)長，深度指用戶在社區(qū)參與行為中作出的貢獻(xiàn)。積極的社區(qū)參與，一是會使用戶與社區(qū)存在更多的情感牽絆，提高社區(qū)轉(zhuǎn)換成本［35］；二是在長期的社區(qū)參與和自我摸索中，用戶往往對于社區(qū)內(nèi)的文化以及規(guī)則了解更為深刻，其中包含如何組織語言去進(jìn)行創(chuàng)意貢獻(xiàn)可以獲得更多的有用性投票［36］。因此，這部分用戶的創(chuàng)意更可能被認(rèn)為具有高價(jià)值。

用戶個(gè)人聲譽(yù)積分可以綜合反映其社區(qū)參與的積極性。這是由于用戶想要在社區(qū)內(nèi)獲得高聲譽(yù)，一方面必須積極參與社區(qū)，為社區(qū)作出貢獻(xiàn)［37］；另一方面，專業(yè)虛擬社區(qū)每日聲譽(yù)得分會設(shè)置上限，獲得高聲譽(yù)積分的用戶往往在社區(qū)內(nèi)存在時(shí)間久［38］。因此，社區(qū)參與在本研究中將用聲譽(yù)表示。國內(nèi)外學(xué)者從創(chuàng)意貢獻(xiàn)頻次、社區(qū)身份認(rèn)同、社會資本等角度開展了關(guān)于聲譽(yù)影響機(jī)理的研究［39］，并發(fā)現(xiàn)高聲譽(yù)積分的用戶天然會獲得更高層次的社區(qū)認(rèn)同，并掌握更多的社區(qū)資源、擁有更高的社會地位［40］。另外，這部分用戶為了防止自身形象受損以及之前構(gòu)建的資源優(yōu)勢衰退，會主動進(jìn)行創(chuàng)意貢獻(xiàn)，并把控創(chuàng)意貢獻(xiàn)價(jià)值，積極為社區(qū)提供更優(yōu)質(zhì)的創(chuàng)意貢獻(xiàn)［41］。據(jù)此，提出以下假設(shè)：

H2：創(chuàng)意貢獻(xiàn)者的社區(qū)參與正向影響創(chuàng)意貢獻(xiàn)感知價(jià)值。

2.3 在線反饋行為

2.3.1 知識性反饋行為與社會性反饋行為

楊瑞［33］基于關(guān)鍵事件法對虛擬品牌社區(qū)內(nèi)用戶的互動行為進(jìn)行了研究，共獲得了165 個(gè)關(guān)鍵事件，隨后對這165 個(gè)關(guān)鍵事件進(jìn)行了分類，凝練出了6 類事件：友好態(tài)度、建議與幫助、認(rèn)同與共鳴、問題未解決、負(fù)面態(tài)度、干擾與爭執(zhí)，這6 類事件同樣會出現(xiàn)在用戶在線反饋行為的內(nèi)容當(dāng)中。Deng［42］學(xué)者通過對學(xué)術(shù)虛擬社區(qū)進(jìn)行研究后發(fā)現(xiàn)，在學(xué)術(shù)虛擬社區(qū)中的用戶更傾向于獲取知識、提供建議和知識信息作為反饋內(nèi)容。而盧恒等［43］學(xué)者同樣在對學(xué)術(shù)虛擬社區(qū)進(jìn)行研究后強(qiáng)調(diào)了用戶交互中情感信息的存在。據(jù)此，將上述6 類事件的內(nèi)容進(jìn)一步提煉：在專業(yè)虛擬社區(qū)中，當(dāng)出現(xiàn)友好態(tài)度、認(rèn)同與共鳴以及負(fù)面態(tài)度3 類事件時(shí)，用戶更傾向于用情感性表達(dá)；而建議與幫助、問題未解決、干擾與爭執(zhí)這3 類事件出現(xiàn)時(shí)往往會伴隨著知識性觀點(diǎn)的碰撞。因此本研究將用戶的在線反饋行為分為社會性反饋行為和知識性反饋行為兩類，以具體探討每種反饋類型影響用戶對創(chuàng)意感知價(jià)值的作用機(jī)制。由于認(rèn)同與共鳴和問題未解決這兩個(gè)事件的原始內(nèi)涵中既包含了知識性觀點(diǎn)，又包含了情感性表達(dá)，為對知識性反饋行為和社會性反饋行為這兩個(gè)概念作出更清晰的區(qū)分，將知識性反饋行為定義為用戶針對專業(yè)虛擬社區(qū)中的創(chuàng)意貢獻(xiàn)提供技術(shù)、信息方面的響應(yīng)；社會性反饋行為定義為用戶對專業(yè)虛擬社區(qū)中創(chuàng)意貢獻(xiàn)的認(rèn)可與否的情感性表達(dá)，反映社區(qū)對該創(chuàng)意歡迎的程度，但不包含任何有價(jià)值的技術(shù)信息。

2.3.2 知識性反饋行為與社會性反饋行為對創(chuàng)意感知價(jià)值影響

在線反饋行為是以在線評論的方式對特定創(chuàng)意發(fā)布的建議和看法，可以有效提高用戶對于創(chuàng)意的感知價(jià)值。首先，在線反饋行為為搜尋者提供了關(guān)于創(chuàng)意價(jià)值的新渠道，更多的信息有助于搜尋者對創(chuàng)意價(jià)值作出更好的評判，并且反饋允許貢獻(xiàn)者對創(chuàng)意進(jìn)行補(bǔ)充，有利于創(chuàng)意的完整性和專業(yè)性。其次，在線反饋行為數(shù)量的增多使得創(chuàng)意看起來突出，釋放了高創(chuàng)意價(jià)值的信號［14］，從而吸引搜尋者的注意。最后，在線反饋行為的及時(shí)性使得貢獻(xiàn)者或其他用戶能夠及時(shí)與搜尋者進(jìn)行交互，實(shí)現(xiàn)創(chuàng)意共創(chuàng)，從而提升了搜尋者的體驗(yàn)感，這種感覺也會被搜尋者遷移到創(chuàng)意本身，增強(qiáng)創(chuàng)意感知價(jià)值。

對于知識性反饋行為和社會性反饋行為而言，知識性反饋行為側(cè)重于專業(yè)知識信息的提供，社會性反饋行為側(cè)重于對創(chuàng)意的情感性表達(dá)，兩者雖然各有側(cè)重，但都會從上述3 個(gè)方面對感知價(jià)值產(chǎn)生積極影響，履行反饋行為的信息提供作用和信號作用，并提升搜尋者的體驗(yàn)感。據(jù)此，提出以下假設(shè)：

H3：知識性反饋行為正向影響創(chuàng)意貢獻(xiàn)感知價(jià)值。

H4：社會性反饋行為正向影響創(chuàng)意貢獻(xiàn)感知價(jià)值。

2.3.3 知識性反饋行為與社會性反饋行為的調(diào)節(jié)作用

由于搜尋者的知識域和專業(yè)水平不一致，專業(yè)水平較低的搜尋者只能被動跟隨貢獻(xiàn)者的邏輯演進(jìn)［5］，但當(dāng)知識進(jìn)入群體交互后，大量知識性反饋行為會打破文本邏輯慣性帶來的強(qiáng)價(jià)值感知，給予搜尋者更多的視角，發(fā)現(xiàn)創(chuàng)意的漏洞與不足，因此，知識性反饋行為的增多會削弱文本邏輯為搜尋者帶來的強(qiáng)感知價(jià)值。社會性反饋行為恰恰與此相反，受虛擬社區(qū)氛圍引導(dǎo)，專業(yè)虛擬社區(qū)中的社會性反饋行為多為正向反饋，較少出現(xiàn)負(fù)面情緒宣泄［44］，因此社會性反饋行為的出現(xiàn)會與強(qiáng)文本邏輯在搜尋者腦海里相互印證，最終增強(qiáng)搜尋者對于創(chuàng)意貢獻(xiàn)感知價(jià)值。據(jù)此，提出以下假設(shè)：

H5：知識性反饋行為負(fù)向調(diào)節(jié)文本邏輯與創(chuàng)意貢獻(xiàn)感知價(jià)值之間的關(guān)系。

H6：社會性反饋行為正向調(diào)節(jié)文本邏輯與創(chuàng)意貢獻(xiàn)感知價(jià)值之間的關(guān)系。

貢獻(xiàn)者的身份彰顯為其創(chuàng)意價(jià)值提供背書，但在線反饋行為的介入增加了搜尋者判斷創(chuàng)意價(jià)值的信息來源渠道，高聲譽(yù)者的明星效應(yīng)因此受到影響。雖然長久的社區(qū)參與使得高聲譽(yù)者深諳社區(qū)規(guī)則，獲得更高社區(qū)認(rèn)同，但由于社區(qū)潛在用戶廣泛，不乏新用戶加入，再加上社區(qū)中的用戶學(xué)術(shù)性更強(qiáng)［45］，搜尋者會更關(guān)注創(chuàng)意本身而非貢獻(xiàn)者的身份地位，因此隨著知識性反饋行為數(shù)量增加，削弱了身份信息的背書作用，搜尋者開始質(zhì)疑高聲譽(yù)者的創(chuàng)意貢獻(xiàn)價(jià)值。社會性反饋行為的增多同樣會削弱身份信息的背書作用，這是由于專業(yè)虛擬社區(qū)的用戶表達(dá)方式嚴(yán)謹(jǐn)、溝通態(tài)度理性［44］，故他們對于創(chuàng)意的評估會更加吹毛求疵［46］。據(jù)此，提出以下假設(shè)：

H7：知識性反饋行為負(fù)向調(diào)節(jié)用戶社區(qū)參與與創(chuàng)意貢獻(xiàn)感知價(jià)值之間的關(guān)系。

H8：社會性反饋行為負(fù)向調(diào)節(jié)用戶社區(qū)參與與創(chuàng)意貢獻(xiàn)感知價(jià)值之間的關(guān)系。

綜上，構(gòu)建本研究的模型框架如圖1 所示。

圖1 研究模型

3 研究方法

3.1 數(shù)據(jù)來源

思否社區(qū)是一個(gè)面向開發(fā)者的專業(yè)虛擬社區(qū)，創(chuàng)立于2012 年6 月，致力于為開發(fā)者提供純粹、高質(zhì)量的技術(shù)交流平臺。在該社區(qū)，用戶可以通過問答的形式進(jìn)行知識交流，創(chuàng)意搜索者不需點(diǎn)開個(gè)人主頁即可在問題頁看到創(chuàng)意貢獻(xiàn)者聲譽(yù)值，符合本研究要求。另外，該社區(qū)使用群體具有相似的知識背景，并且社區(qū)內(nèi)設(shè)置有標(biāo)簽這一功能以區(qū)分知識類別，推進(jìn)了知識分享內(nèi)容的聚焦，是國內(nèi)專業(yè)虛擬社區(qū)的典型代表。故選取思否技術(shù)開發(fā)社區(qū)作為研究案例。在數(shù)據(jù)收集上，通過Python 爬蟲軟件，隨機(jī)選取15 個(gè)標(biāo)簽作為爬蟲入口，按照有用性得票數(shù)從高到低各獲取60 個(gè)問題下所有回答信息，并利用其中獲得贊同數(shù)的3 626 條創(chuàng)意貢獻(xiàn)下所有數(shù)據(jù)應(yīng)用于最終分析，每條創(chuàng)意貢獻(xiàn)獲取其文本內(nèi)容與有用性投票數(shù)、其下反饋的文本內(nèi)容、反饋發(fā)出者的聲望值與“粉絲”數(shù)等。

3.2 變量設(shè)置

研究所涉及變量，測度的具體規(guī)則陳列見表3。其中，知識性反饋行為與社會性反饋行為通過專家評價(jià)法得到。由兩位具有計(jì)算機(jī)專業(yè)背景的人選根據(jù)編碼規(guī)則，分別對100 條反饋數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼計(jì)數(shù)，通過討論編碼不一致的評論意見改進(jìn)規(guī)則方案，隨后正式對所有反饋內(nèi)容進(jìn)行編碼，最終編碼的數(shù)據(jù)一致率接近100%，4 條產(chǎn)生分歧的數(shù)據(jù)被剔除，共3 622 條數(shù)據(jù)集合應(yīng)用于后續(xù)分析。編碼示例見表4。

表3 模型變量與測度方式

表4 編碼示例

另外，回顧前人相關(guān)研究發(fā)現(xiàn)，創(chuàng)意的內(nèi)容豐富度、貢獻(xiàn)者“粉絲”數(shù)以及同一問題下創(chuàng)意貢獻(xiàn)數(shù)3 個(gè)變量都會影響用戶對創(chuàng)意貢獻(xiàn)感知價(jià)值［47］，因此將這3 個(gè)變量作為控制變量。

3.3 分析方法

本研究的樣本與Mudambi 等［48］研究中的樣本具有相似性。其一，因變量樣本同樣具有截尾性質(zhì)，該變量受限于0 和1 之間，0 代表用戶認(rèn)為該創(chuàng)意貢獻(xiàn)無用，數(shù)值越大表明用戶認(rèn)為該創(chuàng)意貢獻(xiàn)的有用性越高。其二，思否社區(qū)與亞馬遜平臺相同，皆無法得知瀏覽過創(chuàng)意貢獻(xiàn)的人數(shù)，只提供了有用性投票的總票數(shù)，因此樣本共同存在固有的潛在選擇偏差。故本研究的樣本同樣適用于Tobit 回歸模型。構(gòu)建模型如下：

4 數(shù)據(jù)分析與結(jié)論

4.1 描述性統(tǒng)計(jì)分析

樣本數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)詳見表5，其中用戶聲譽(yù)與“粉絲”數(shù)兩個(gè)變量分布分散，在后續(xù)分析中作對數(shù)處理。統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明，社區(qū)中存在著大量未被評估的創(chuàng)意貢獻(xiàn)；大多用戶在編輯創(chuàng)意貢獻(xiàn)時(shí)習(xí)慣性用純文字的觀點(diǎn)輸出，很少使用工具豐富自己創(chuàng)意，不注重是否更容易幫助知識搜尋者理解自己的內(nèi)容表達(dá)；社區(qū)擁有更多“粉絲”數(shù)以及長久活躍的用戶更容易進(jìn)行創(chuàng)意貢獻(xiàn)；知識性反饋行為數(shù)高于社會性反饋行為數(shù)，顯示了專業(yè)虛擬社區(qū)的特點(diǎn)，用戶更在意知識內(nèi)容的交流與分享。

表5 變量描述性統(tǒng)計(jì)分析

4.2 相關(guān)性分析

表6 報(bào)告了各變量間相關(guān)系數(shù)，除變量log_Reputation 和 log_Fans 相關(guān)系數(shù)絕對值達(dá)到了0.812，其余變量間的相關(guān)系數(shù)絕對值皆小于等于0.4。為了識別各變量間是否存在自相關(guān)問題，計(jì)算了各變量的方差膨脹因子（VIF），結(jié)果都低于10，表明變量間不存在嚴(yán)重的多重共線性問題。

表6 變量相關(guān)性分析結(jié)果

4.3 Tobit 模型回歸分析

針對從思否社區(qū)所采集的數(shù)據(jù)，利用Stata 16 軟件對3 個(gè)模型作回歸分析。首先構(gòu)建只包含控制變量的模型（模型1），再依次將創(chuàng)意特征、反饋特征分塊納入Tobit 回歸模型構(gòu)建模型（模型2、模型3），結(jié)果如表7 所示，3 個(gè)模型的統(tǒng)計(jì)性檢驗(yàn)顯著，表明每個(gè)模型所包含的變量對創(chuàng)意貢獻(xiàn)感知價(jià)值的影響顯著。其中，模型3 的對數(shù)似然值的絕對值比模型 1 和模型 2 都要小，表明加入反饋特征后明顯提高了模型的擬合優(yōu)度；偽R2數(shù)值表明3 個(gè)模型的自變量對于因變量的解釋程度可以接受，且全模型的解釋力度最強(qiáng)。具體而言：

表7 變量回歸分析結(jié)果

模型1 的結(jié)果表明，控制變量中內(nèi)容豐富度、“粉絲”數(shù)、同一問題下貢獻(xiàn)者創(chuàng)意數(shù)均對創(chuàng)意感知價(jià)值有顯著影響。

模型2 檢驗(yàn)了創(chuàng)意文本特征和創(chuàng)意貢獻(xiàn)者特征對創(chuàng)意感知價(jià)值的影響，回歸結(jié)果均支持了H1，驗(yàn)證了創(chuàng)意文本特征及貢獻(xiàn)者特征對創(chuàng)意有用性的顯著積極影響。在知識具有高度專業(yè)性特征的專業(yè)虛擬社區(qū)中，由于個(gè)人對信息編碼和解碼能力不同，當(dāng)創(chuàng)意的質(zhì)量不明確時(shí)，搜尋者往往會尋找線索降低自身的專業(yè)性判斷負(fù)擔(dān)。創(chuàng)意的文本邏輯框架及貢獻(xiàn)者的高社區(qū)參與便是兩個(gè)良好的渠道：清晰的文本邏輯表明貢獻(xiàn)者對隱性知識的掌控能力，以及優(yōu)秀的語言表達(dá)和邏輯思維能力；貢獻(xiàn)者的高社區(qū)參與用貢獻(xiàn)者過去的經(jīng)歷為當(dāng)前發(fā)表的知識作背書，反映了貢獻(xiàn)者的高社區(qū)認(rèn)同。兩者均從側(cè)面反映了貢獻(xiàn)者的專業(yè)能力，從而間接提高了搜尋者對于創(chuàng)意的價(jià)值感知。

模型3 的回歸結(jié)果支持了H3，但H6沒有獲得支持。在線反饋行為以評論的方式針對創(chuàng)意文本內(nèi)容提出建議、表達(dá)看法和情感。根據(jù)反饋發(fā)出者的需求，可以按照內(nèi)容將在線反饋行為分為知識性反饋行為與社會性反饋行為兩部分，由于兩類評論本質(zhì)上會為搜尋者提供創(chuàng)意內(nèi)容之外的信息，更多信息有助于搜尋者對創(chuàng)意進(jìn)行判斷，因此均對創(chuàng)意感知價(jià)值有顯著積極的影響。但兩類反饋提供的信息內(nèi)容各不相同，專業(yè)虛擬社區(qū)中知識性反饋行為傾向于對創(chuàng)意的補(bǔ)充和質(zhì)疑，而社會性反饋行為受社區(qū)氛圍引領(lǐng)則趨向于積極，因此當(dāng)兩類反饋?zhàn)饔糜趧?chuàng)意文本特征與貢獻(xiàn)者身份特征時(shí)，它們的調(diào)節(jié)作用也各不相同。其中，知識性反饋行為的調(diào)節(jié)作用更加穩(wěn)定，對兩條路徑皆有調(diào)節(jié)作用。H6沒有通過，因?yàn)樯鐣哉{(diào)節(jié)只單一調(diào)節(jié)貢獻(xiàn)者社區(qū)參與路徑，對于文本邏輯的影響雖是正向卻并不顯著，這可能是由于專業(yè)虛擬社區(qū)的用戶特征所致。專業(yè)虛擬社區(qū)中的用戶更加理性，文本邏輯的強(qiáng)感知價(jià)值如果先入為主地占據(jù)搜尋者思維，僅僅是他人情感性表達(dá)而無知識性內(nèi)容的支撐，很難動搖搜尋者的預(yù)先判斷。

5 研究結(jié)果與建議

5.1 研究結(jié)果

與信息采納模型一致，專業(yè)虛擬社區(qū)中創(chuàng)意的感知價(jià)值受到創(chuàng)意文本及貢獻(xiàn)者特征的影響；除此之外，本研究納入了在線反饋行為，并將其按照用戶信息需求，根據(jù)反饋內(nèi)容分為了知識性反饋行為和社會性反饋行為，驗(yàn)證了在線反饋行為對于創(chuàng)意感知價(jià)值的影響，拓展了信息采納模型，檢驗(yàn)了除搜尋者和貢獻(xiàn)者外第三方用戶提供的信息對于搜尋者評價(jià)創(chuàng)意感知價(jià)值的影響。得到主要結(jié)論如下：

第一，創(chuàng)意的文本邏輯與貢獻(xiàn)者的社區(qū)參與對于搜尋者的創(chuàng)意貢獻(xiàn)感知價(jià)值均有正向顯著影響，且在專業(yè)虛擬社區(qū)中，創(chuàng)意搜尋者受創(chuàng)意本身內(nèi)容價(jià)值的影響要高于受創(chuàng)意貢獻(xiàn)者背景信息的影響。這與信息采納模型相一致。此外，在線反饋行為作為第三個(gè)搜尋者信息獲取渠道的作用得到驗(yàn)證，知識性反饋行為與社會性反饋行為對于創(chuàng)意貢獻(xiàn)感知價(jià)值具有正向顯著影響，社會性反饋行為的影響程度要高于知識性反饋行為，但知識性反饋行為的影響作用更穩(wěn)定。這可能有兩方面的原因：一是專業(yè)虛擬社區(qū)中成員具有相似的專業(yè)背景，且創(chuàng)意具有較強(qiáng)科學(xué)性和邏輯性，更容易被驗(yàn)證，因此他們對于知識的判斷更容易趨同；二是強(qiáng)烈的情感表達(dá)會引導(dǎo)更多專業(yè)知識水平低的用戶作出相似的判斷。

第二，雖然知識性反饋行為的直接作用弱于社會性反饋行為，但是專業(yè)虛擬社區(qū)中知識性反饋行為更容易引起用戶的重視，耗費(fèi)用戶更多的認(rèn)知努力，對信息質(zhì)量以及信息源兩條路徑皆具有調(diào)節(jié)作用，且對于信息質(zhì)量的影響要強(qiáng)于對信息源，而社會性反饋行為則只調(diào)節(jié)信息源這條路徑，對于信息質(zhì)量的調(diào)節(jié)作用并不顯著。這可能是由于專業(yè)虛擬社區(qū)中的用戶更加理性，當(dāng)文本邏輯的強(qiáng)感知價(jià)值先入為主地留下印象后，僅僅是對創(chuàng)意貢獻(xiàn)的情感性表達(dá)，而沒有足夠的知識內(nèi)容支撐他的判斷，并不會影響用戶預(yù)先的判斷。

第三，同一問題下的創(chuàng)意貢獻(xiàn)數(shù)對于創(chuàng)意貢獻(xiàn)感知價(jià)值持續(xù)呈現(xiàn)顯著負(fù)向影響，因?yàn)橥粏栴}下更多的創(chuàng)意貢獻(xiàn)會分散創(chuàng)意搜尋者的注意力，導(dǎo)致其不能對每一個(gè)答案給予公正的評分；“粉絲”數(shù)對創(chuàng)意感知價(jià)值呈現(xiàn)了顯著正向影響，因?yàn)橥ㄟ^“粉絲”數(shù)可以直觀地體現(xiàn)一個(gè)人的專業(yè)能力以及被社區(qū)的認(rèn)可度，專業(yè)虛擬社區(qū)的用戶會潛意識認(rèn)為擁有更多“粉絲”的用戶產(chǎn)生的創(chuàng)意貢獻(xiàn)價(jià)值更高；內(nèi)容豐富度對創(chuàng)意感知價(jià)值具有顯著正向影響，因?yàn)楫?dāng)用戶作出回答時(shí)，社區(qū)提供各種各樣的功能以豐富用戶的回答形式，這些功能具有降低創(chuàng)意搜索者閱讀負(fù)擔(dān)，提高創(chuàng)意可讀性的作用。

5.2 理論意義

首先，本研究基于信息采納模型構(gòu)建了專業(yè)虛擬社區(qū)中創(chuàng)意感知價(jià)值影響因素模型。以往結(jié)構(gòu)特征采用段落數(shù)這一變量進(jìn)行研究，得到矛盾的研究結(jié)果，本研究認(rèn)為這是因?yàn)槎温鋽?shù)無法良好地體現(xiàn)貢獻(xiàn)者的思維深度和邏輯結(jié)構(gòu)，僅僅段落數(shù)的劃分不足以代表結(jié)構(gòu)特征，因此整合了語言學(xué)方面的研究，引入文本邏輯作為新的結(jié)構(gòu)變量，并在模型中得到驗(yàn)證，清晰且有條理的文本邏輯顯著正向影響創(chuàng)意感知價(jià)值。

其次，本研究將在線反饋行為納入信息采納模型中，并將在線反饋行為按照反饋內(nèi)容劃分為知識性反饋行為和社會性反饋行為兩類，擴(kuò)充了信息采納模型。

此外，本研究豐富了專業(yè)虛擬社區(qū)研究內(nèi)容。之前關(guān)于虛擬社區(qū)的研究大多對象為社會性問答社區(qū)，而相較于社會性問答社區(qū)，專業(yè)虛擬社區(qū)中的問題專業(yè)性強(qiáng)，用戶存在專業(yè)知識門檻，因此這兩類社區(qū)中用戶感知價(jià)值的影響因素不完全相同；另外，以往相關(guān)研究常聚焦于主觀性強(qiáng)的概念，采用問卷的方式去探尋用戶心理過程，而本研究通過爬取專業(yè)虛擬社區(qū)的客觀數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究，豐富了專業(yè)虛擬社區(qū)的研究內(nèi)容，為專業(yè)虛擬社區(qū)創(chuàng)意感知價(jià)值相關(guān)研究提供了新的理論模型。

5.3 實(shí)踐意義

專業(yè)虛擬社區(qū)中創(chuàng)意貢獻(xiàn)的價(jià)值是用戶留存社區(qū)的關(guān)鍵，故本研究結(jié)論為專業(yè)虛擬社區(qū)如何運(yùn)營與管理，以吸引更多用戶、提高用戶忠誠提供參考。根據(jù)以上結(jié)論，提出以下具體建議：

（1）社區(qū)管理者需要為社區(qū)創(chuàng)意貢獻(xiàn)者提供參考創(chuàng)意回答框架。目前來看，雖然如思否社區(qū)等專業(yè)虛擬社區(qū)內(nèi)提供了創(chuàng)意撰寫的參考意見，但均以內(nèi)容引導(dǎo)為主，在創(chuàng)意結(jié)構(gòu)以及格式方面采用用戶自我設(shè)計(jì)的模式，然而，專業(yè)虛擬社區(qū)無邊界特征吸引了大量無經(jīng)驗(yàn)的新用戶，這部分用戶雖然具有足夠的專業(yè)知識，但對于如何讓創(chuàng)意搜尋者快速感知撰寫創(chuàng)意價(jià)值的寫作規(guī)則等相關(guān)知識知之甚少，很可能會出現(xiàn)創(chuàng)意無人問津的情形。初印象對于用戶是否選擇留在社區(qū)具有重要意義。在這種背景下，社區(qū)管理者可以根據(jù)社區(qū)所涉及有關(guān)具體內(nèi)容的區(qū)分為社區(qū)設(shè)計(jì)答題的參考框架，供創(chuàng)意貢獻(xiàn)者在撰寫創(chuàng)意時(shí)選擇，突出創(chuàng)意內(nèi)容價(jià)值。

（2）問答界面提供可選擇的創(chuàng)意貢獻(xiàn)者身份特征展示。隨著專業(yè)虛擬社區(qū)功能的豐富和完善，每個(gè)用戶可以在社區(qū)參與的活動具有多樣性，諸如知識問答、評論、博客等不同的創(chuàng)意分享方式會為創(chuàng)意貢獻(xiàn)者帶來不一樣的身份曝光，雖然如聲譽(yù)、“粉絲”量、成就等級等指標(biāo)都可以體現(xiàn)創(chuàng)意貢獻(xiàn)者的專業(yè)性，但由于社區(qū)技術(shù)限制，最終顯示在問答頁面的身份特征卻具有單一性。一般來說，很少有用戶會跳轉(zhuǎn)到創(chuàng)意貢獻(xiàn)者的個(gè)人主頁。因此，建議社區(qū)提供用戶可以自主選擇的創(chuàng)意貢獻(xiàn)者身份特征展示，來增加創(chuàng)意搜尋者對于創(chuàng)意貢獻(xiàn)者的了解程度。

（3）完善評論機(jī)制，控制單一問題下創(chuàng)意貢獻(xiàn)數(shù)量。雖然社區(qū)鼓勵(lì)成員進(jìn)行知識性討論，但是同一問題下過多的創(chuàng)意數(shù)量難免會存在“搭便車”行為，而創(chuàng)意貢獻(xiàn)者的精力是有限的，最終導(dǎo)致更多問題出現(xiàn)零回答量的尷尬局面。同一問題下過多的創(chuàng)意會增加創(chuàng)意搜尋者的搜索成本和信息處理成本，但過少的創(chuàng)意不利于社區(qū)可持續(xù)發(fā)展。因此，為減輕該兩極分化問題，社區(qū)管理者可以在同一問題下設(shè)置創(chuàng)意數(shù)量上限，并完善評論機(jī)制、豐富評論形式，最終有同樣想法的用戶可以在優(yōu)先提出該想法的創(chuàng)意貢獻(xiàn)者的評論區(qū)展開討論。

（4）引導(dǎo)社區(qū)內(nèi)評論區(qū)的知識交流氛圍。社區(qū)管理者應(yīng)促進(jìn)社區(qū)知識交流氛圍，降低僅通過情感表達(dá)的社會性反饋行為來進(jìn)行輿論引導(dǎo)的作用。交流是多方主體共同的行為，因此對于來自其他用戶的反饋，創(chuàng)意貢獻(xiàn)者本身也需要作出及時(shí)、簡潔的回復(fù)，做到切中要害地有問必答。同時(shí)，若是遇到情緒表達(dá)的社會性反饋行為，創(chuàng)意貢獻(xiàn)者的回應(yīng)要注意客觀性和專業(yè)性，提升身份特征對于自身專業(yè)素養(yǎng)的背書作用，降低情緒對于感知價(jià)值的質(zhì)疑與損害。

5.4 研究不足

（1）研究對象存在局限性。專業(yè)虛擬社區(qū)的種類可以細(xì)分為學(xué)術(shù)虛擬社區(qū)、在線創(chuàng)新社區(qū)和專業(yè)性網(wǎng)絡(luò)問答社區(qū)，本研究對象屬于專業(yè)性網(wǎng)絡(luò)問答社區(qū)。實(shí)際上，這3 類社區(qū)雖然都是專業(yè)虛擬社區(qū)存在共性，但在共性之下還有各自獨(dú)有的特征，例如在線創(chuàng)新社區(qū)會選擇眾包的形式收集任務(wù)解決方案，因此本研究結(jié)果在其他專業(yè)虛擬社區(qū)是否會得到相同結(jié)論有待驗(yàn)證。

（2）分析方法有欠缺，沒有考慮句間語義的邏輯關(guān)系。本研究用文本邏輯變量作為新的結(jié)構(gòu)變量在進(jìn)行測度時(shí)，認(rèn)為當(dāng)貢獻(xiàn)者使用序數(shù)詞等明顯的邏輯特征詞匯可以表征貢獻(xiàn)者具有清晰的文本邏輯，然而在現(xiàn)實(shí)的文本中，貢獻(xiàn)者還可以使用句與句間相互承接的關(guān)系表明文本邏輯。

（3）本研究雖然將反饋行為按照內(nèi)容進(jìn)行劃分，最終統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)仍然是知識性反饋行為和社會性反饋行為的次數(shù)，但沒有檢驗(yàn)在線反饋行為中包含內(nèi)容的差異對于最終搜尋者創(chuàng)意感知價(jià)值的影響。

5.5 未來展望

（1）未來可進(jìn)一步將知識性反饋行為和社會性反饋行為繼續(xù)細(xì)分，更深入探討不同類型的知識性反饋行為和社會性反饋行為如何影響搜尋者對創(chuàng)意的感知價(jià)值。

（2）本研究主要為客觀數(shù)據(jù)，通過收集平臺上公開的信息討論每個(gè)信息背后的含義對于創(chuàng)意感知價(jià)值的影響，然而個(gè)體還有更多的個(gè)性化特征影響創(chuàng)意感知價(jià)值的主觀評判，未來可以考慮將其納入研究。

（3）未來可以考慮擴(kuò)充樣本，收集專業(yè)虛擬社區(qū)中具有代表性的3 類社區(qū)的數(shù)據(jù)進(jìn)行對比，探究專業(yè)虛擬社區(qū)中不同類別社區(qū)之間的共性和個(gè)性，豐富專業(yè)虛擬社區(qū)研究，指導(dǎo)專業(yè)社區(qū)的運(yùn)營和未來發(fā)展。