開放式創新社區在線用戶創新意見采納影響因素

姜亦涵 谷方杰 汪夢玉

摘 要：用戶創意是開放式創新社區中的一個重要創意來源，并被視為企業的戰略性資源。用戶創意的采納通常被視為創新質量的關鍵評價標準，這也是許多學者的研究焦點。本文對相關文獻進行了深入的整理與歸納，總結出影響創新意見采納的關鍵因素，這些因素包括：用戶特性、創新想法特性以及社交互動。文章還梳理了企業在不同的動機影響下對創新意見采納的側重點，并提出了相關的發展建議。

關鍵詞：創新；開放式創新社區；創意采納

一、引言

“創新”這個詞的概念最早由美籍奧地利經濟學家約瑟夫·熊彼特在1912年的《經濟發展理論》一書中提出。熊彼特將創新定義為“新的生產要素和生產條件的‘新結合”。他進一步認為創新是生產過程中的內生動力，而非外部因素的影響。經過這個理論在20世紀60年代由美國學者羅杰斯提出的“創新擴散理論”，對創新的理解進一步深化。

由于社會的進步和經濟的快速發展，市場競爭愈發激烈，企業對創新的認識也逐漸拓寬。傳統的創新模式正在向可持續創新模式轉變，愈發重視引入外部知識和技術的角色。市場的競爭壓力使企業不得不調整傳統的創新方式，以借助外部力量來實現突破。同時，用戶由被動的創新成果接受者轉變為創新過程的主動參與者。這種“用戶創新”模式逐漸成為企業創新的主流模式。

用戶共享創新信息并對創新問題進行探討的模式使開放式創新用戶成為企業創新的重要來源，對創新社區的重視使企業注入更多的資金來建設創新社區。

然而，創新社區的發展是一把雙刃劍。它能為企業的創新提供源頭，但在采納創新社區的建議時，需要處理大量的信息，這需要企業投入大量的資金。本文旨在分析創新社區意見采納的影響因素，探討其各種影響因素，研究哪些方法能最大化提升企業的創新績效。

二、文獻綜述

1.開放式創新社區

開放式創新社區（Open Innovation Community，簡稱OIC）是一個涉及大量用戶互動和探討、迭代創新想法的平臺，為企業創新發展提供了豐富的選擇。與此相關的概念，學者們提出了多種不同的研究方法，主要可以歸納為三種：用戶群體視角、網絡平臺視角以及網絡組織視角。

從用戶群體視角，Von Hippel教授首次提出“用戶是創新者”的觀點，定義用戶創新為“用戶提出對產品和服務改進或創新的方案”。從網絡平臺視角，Blohm將開放式創新社區看作企業利用Internet技術吸引用戶參與產品研發的平臺。從網絡組織視角，Fichter認為用戶創新是一個非正式網絡，匯集了來自不同組織的人，為企業創新帶來了集思廣益的可能。

國內學者對企業創新的理解也在發展。丁志慧等人將用戶創新社區定義為在線創新團隊，由特定成員組成，利用網絡技術處理產品問題或開發解決方案。戚桂杰和李奕瑩也認為OIC作為企業對用戶的窗口，提供了一種虛擬的開放創新環境，使企業外部的互動交流更廣泛?？偟膩砜?，國內學者普遍認為開放式創新社區是一個能對企業創新績效產生積極影響的虛擬網絡平臺。

2.企業創新社區信息采納機制

DiGangi和Wasko首次研究了創新社區中新產品開發人員信息采納的問題。基于信息擴散理論，他們通過案例分析發現信息的存在時間和復雜性會影響其被采納的過程。Bayus的研究則揭示，用戶過去發布的信息會影響其當前信息是否被采納。如果用戶過去有成功采納的信息，可能會對其當前信息產生負面影響。然而，Huang和Singh的觀點恰恰相反，他們認為用戶之前有成功采納的信息，對當前信息產生正面影響。

Li則綜合考慮了信息發布者特征、信息特征和信息呈現方式三個方面的影響。廖曉等人的研究發現，專家用戶在創新社區中的建議更有可能被采納，因為他們發布的信息具有較高的說服力。祁運麗對創新社區信息采納機制的總結則更全面，她在前人研究的基礎上提出，用戶的參與強度對創意采納有積極影響，而參與深度對創意采納有負面影響。

三、影響開放式創新社區創意采納的主要因素

1.創意采納的概念與測量方法

“創意采納”最初來自學者Rogers的創新擴散理論，指的是單位決定是否使用個人或群體的創意。后續的研究者對創意采納的理解主要基于Rogers的解釋。目前，企業主要從創意內容出發，利用客觀數據采納創意，并采用二分法進行度量，用0或1表示結果，0代表未被采納，1表示被采納。隨著在線用戶狀態的實時更新，創意內容也可能會改變。采用二分法可以方便地理解創意內容的動態變化并獲得客觀結果。判斷創意是否被采納，一般會參考企業創意采納部門專家對創意內容的回復以及創意實施的程度。

2.創意采納的影響因素

創意采納的過程是指用戶在新產品的開發階段提出相關的有質量有價值的建議，并且這一建議被企業所采納。郭愛芳等認為用戶本身與其創意作為用戶創新核心，用戶自身特征、所提創意的特征都可能對用戶創新結果產生一定影響。謝荷鋒等認為當前關于在線用戶創新社區創意采納的前因研究，主要集中在創建者特征、創意想法特征和社會交互三個方面。與之前的文獻相比較，謝荷鋒的文獻研究則更為全面，在前人的基礎上對創意采納的過程及其影響因素進行了進一步的完善。本文認為，創意采納的影響因素主要有用戶參與創意的深度與廣度、用戶以往對社區的知識貢獻、用戶在開放式創新社區與其他用戶的社會關系、創意社區的認同、創意人氣、所提出創意的長度等（見表1）。

3.創意特征對創意采納的影響機制

（1） 用戶特征

用戶特征會對企業創意采納產生影響，用戶特征具體可以分為用戶參與度、用戶以往貢獻。

用戶參與度可以具體分為用戶參與深度與用戶參與強度。用戶參與深度反映了成員參與行為的水平高低和復雜程度，即用戶分組。而用戶參與強度則可以理解為“源可信度”，即信息來源的可信度。本文認為用戶參與度具體體現在用戶群體與企業之間進行的互動，用戶群體與企業互動的深度與廣度能在很大程度上影響用戶創造的積極性，從而影響創意的質量，進而會對企業采納意見產生影響。用戶參與深度具體體現在用戶分組上，而用戶分組會讓信息采納的相關人員傾向于選擇和以前例子有關的意見，而這種“慣性行為”會讓信息采納人員錯過有質量的創新意見。因此，用戶參與深度會對信息采納產生負面影響。而用戶參與強度是指用戶信息的可信度，用戶發布信息的可信度越高，信息采納的可能性就越高。因此，用戶參與強度會對信息采納產生正向影響。

用戶以往貢獻指的是以往用戶為獲取社區發布的任務獎勵，而對社區所作做出的相應貢獻，而且這種貢獻也主要是以知識貢獻為主。一方面，在用戶幫助其他用戶的過程中，不僅能激發自己的創新思維，還能加強與他人的交互，促進社交關系；另一方面，用戶在創新社區所做的知識貢獻也能在一定程度上反映用戶的知識水平。因此，用戶以往貢獻對創新信息的采納有著顯著的正面影響。

用戶特征對企業創新有所影響，主要體現在用戶參與度和用戶以往的貢獻兩方面。用戶參與度可細化為參與的深度和強度兩個層面。參與深度反映了用戶在活動中的參與程度和復雜性，例如用戶是否分組參與等。參與強度則體現為信息的可信度。通常情況下，用戶參與度的深度和廣度能有效提升用戶的創新積極性，并最終影響創意的質量，從而對企業采納意見產生影響。然而，過深的用戶參與度可能造成信息采納人員錯誤地傾向于選擇與之前相似的意見，從而錯過一些高質量創新意見，因此可能產生負面效果。而信息可信度高則更容易被采納，所以用戶參與強度對信息采納有正向影響。用戶以往貢獻主要反映在他們以往在獲取社區任務獎勵時對社區的知識貢獻。這種貢獻主要包括提供專業知識、幫助解決問題、提出新觀念等。通過這種方式，一方面，用戶不僅能提高自己的創新思維，還能促進與他人的社交關系。另一方面，用戶在創新社區的知識貢獻能反映出他們的知識水平，也會對創新信息的采納產生正向影響。

（2） 創意特征

審查人員關注的主要創意特征包括：創新的長度、創新的論證和創新的人氣。

用戶在社區發布創新時，發布內容的長度關乎信息是否易被理解。一般來說，信息越長、內容越復雜、清晰度越低，理解難度和說服難度也就越大。過長的信息會增加審查人員的工作負擔，導致關鍵信息被忽視，從而降低創新被采納的概率。因此，信息長度應適中，既能表達創新思路，也易于被理解。

除此之外，用戶在發布創新內容時，可以通過添加圖片、視頻或超鏈接等方式，增強其說服力。有論證支持的創新描述能提升信息質量，這樣的信息更容易被審查人員接受，更有可能被采納。因此，創新描述中的論證和創新采納之間存在正向關聯。

在開放創新社區中，用戶發布的觀點會被其他人看到，他們可以通過點贊、投票或評論等方式表達對創新的看法，這反映了創新的人氣。高人氣的創新更可能被市場接納，也就更可能被企業采納。因此，創新的受歡迎程度和創新采納之間存在正向關聯。

（3） 社會交互

創新社區的社會交互也是用戶在創新社區的社會關聯度，即用戶之間建立的友好關系。像這種好友通常是對同一話題感興趣或通過有關社區活動認識的，參與到社交當中的個體之間密切的交流更有助于其開拓思維、促進社區行為的實現。另外，良好的社區關系會給用戶帶來歸屬感，用戶與用戶之間建立的信任進一步吸引其他人進入社區，這一用戶群體對社區的貢獻是不可估量的。因此，用戶的社會關聯度越高，越有利于創意被采納。

開放創新社區中的社交互動可以體現出用戶社交關聯度，即用戶與其他社區成員間的社交聯系。這些聯系通常源于共同的興趣點或社區活動，個體參與社區的交流，不僅能開拓思維，也有助于社區行為的推進。另外，良好的社區關系為用戶帶來歸屬感，用戶之間建立的信任將吸引更多人加入社區，由此可知，用戶的社交關聯度越高，其創新越可能被采納。

四、開放式創新社區創意采納視角

創新社區中的創意采納可以從認知、動機和情感三個視角進行分析。認知心理學揭示了社交對象的深度和廣度對創新采納的影響，創新擴散理論闡述了企業采納創新的動機，社會影響理論則從情感角度考慮了創意采納中滿足他人期望的規范性影響。盡管認知、動機和情感視角對創新采納有詳盡的闡述，但張寧等人則從價值共創視角出發，基于信號傳遞理論探討開放式創新社區中創意采納的影響因素。企業應針對具體情況，選擇最適合自身的采納創新意見的視角。

在認知視角下，用戶可能會認為企業過去采納的建議具有一定的可行性，因而降低了創新的多樣性。動機視角下的組織更傾向于采納低成本、易實施且有高經濟回報的創新。而情感視角涉及的社會影響理論指出了社區行為模式的規范性影響對創新采納的作用。

綜上，單一視角下的用戶創新創意采納雖然可以帶來優勢，但綜合多個視角進行創新意見采納會更加理想。盡管這可能會增加企業的工作量，但實質上會對企業帶來更大的提升。因此，本文建議企業在采納創新意見時，應以多角度綜合的方式看待問題。

五、結論與建議

1.結論

開放式創新社區的在線用戶創新意見是企業尋求長期競爭優勢的重要創新資源。然而，只有被采納的意見才能發揮其價值。因此，探究影響創新用戶意見采納的因素對于企業的長期經營至關重要。本文結合有關信息采納的原有研究，梳理出三類影響信息采納意愿的因素：用戶特征、創意特征、社會交互，并詳細解釋其內在影響機制。此外，還總結了企業在不同視角下采納意見的優勢與劣勢。

首先，主要影響創意采納的因素包括用戶特征（如用戶參與度、用戶以往貢獻），創新特征（如創新的長度、創新的認可度、創新的人氣）以及社交交互。用戶在創新社區的社會關聯度，即與其他用戶的友好關系會促進社區發展，有助于塑造創新氛圍，對創新意見采納有利。

其次，企業對創新意見的采納態度會因視角不同而有所偏重。因此，企業應根據自身條件，尋求最佳創新意見，并從綜合視角中采納。雖然各視角下的需求各有特點，但組織普遍傾向于采納受用戶歡迎且復雜性較低的創新。

2.建議

對于企業，用戶的認同感和參與強度可以篩選出大量的創新意見，企業可在這些已篩選的意見中進行評估，選擇最合適的。用戶間的社交關系對于建設具有歸屬感和依賴感的社區至關重要。用戶之間可以在社區中分享觀點、促進知識交流以及激發創新思維。此外，企業應提供一種工具標準以幫助用戶更好地表達創新內容。

對于用戶，增加參考頁面和圖片數量可以提高創新采納的可能性。用戶應在適當范圍內描述創新以利于審查。同時，審查員應允許用戶在合理范圍內描述創新，避免過度參與。想在社區中持續領先的專業人員，應被允許從更廣泛的視角，打破傳統框架進行思考，成為更具創新價值的社區用戶。

對于社區，應建立個性化的在線用戶參與產品創新支持體系。用戶創新的排名不僅應依據瀏覽量、評論數量等指標，還應考慮用戶的社會關聯度、參與深度和強度等因素。此外，社區需要建立針對不同用戶特征的信息數據庫，以挖掘對社區發展有價值的用戶。

參考文獻：

[1]VARADARAJANR.Innovating for sustainability：a framework for sus-tainable innovations and a model of sustainable innovations orientation[J].Journal of the Academy of Marketing Science，2017（1）：14-36.

[2]GUSTAFSSON A，KＲISTENSSON P，WITELLL.Customer co-creation in service innovation：a matter of communication？[J].Journal of Service Management， 2012（3）：311-327.

[3]GAMBAＲDELLA A，ＲAASCH C，VON HIPPEL E.The user innovation paradigm：impacts on markets and welfare[J].Management Science，2016（5）：1450-1468.

[4]王松，楊洋，劉新民.基于圖注意力網絡的開放式創新社區用戶創意潛在價值發現研究[J].數據分析與知識發現，2021（11）：89-101.

[5]Von Hippel，E.The Dominant Role of Users in the Scientific Instrument Innovation Process[J].Research Policy，1976（3）：212-239.

[6]Schr der A，H lzle K.Virtual Communities for Innovation：Influence Factors and Impact on Company Innovation[J].Creativity＆Innovation Management， 2010（3）：257-268.

[7]趙超.區塊鏈+在線創新社區的融合前景與運行機制[J].北方經濟，2021（8）：72-76.

[8]申青雯，苗虹.SaaS創新社區中開發者影響力的影響因素研究[J].經營與管理，2022（1）：14-22.

[9]Fichter K.Innovation Communities：The Role of Networks of Promotors in Open Innovation[J].Social Science Electronic Publishing，2009（4）：357-371.

[10]丁志慧，劉偉，黃紫微.面向用戶創新社區的企業知識創新價值鏈模型研究[J].科技進步與對策，2015（12）：129-133.

[11]戚桂杰，李奕瑩.企業開放式創新社區在線用戶貢獻度研究[J].科技進步與對策，2016（14）：81-87.

[12]Di Gangi P.M.，Wasko M.Steal My idea！ Organizational Adoption of User Innovations from a User Innovation Community：A Case Study of Dell Idea Storm[J].Decision Support Systems，2009（1）：303-312.

[13]Bayus，B.L.Crowdsourcing new product ideas over time：an analysis of the Dell IdeaStormcommunity[J].Management Science，2013（1）：226–244.

[14]Huang，Y.&Singh，P.V，Srinivasan K.Crowdsourcing New Product Ideas Under ConsumerLearning[J].Social Science Electronic Publishing，2014（9）：2138-2159.

[15]Li M，Kankanhalli A，Kim S H.Which Ideas Are More Likely to be Implemented in Online User Innovation Communities？An Empirical Analysis[J].Decision Support Systems，2016（8）：28-40.

[16]廖曉，李志宏，席運江.基于加權知識網絡的企業社區用戶創新知識建模及分析方法[J].系統工程理論與實踐，2016（1）：94-105.

[17]徐鵬宇.創新社區中在線用戶信息采納的影響因素[J].管理觀察，2018（25）：53-54.

[18]祁運麗.在線用戶創新社區中創意采納的影響因素研究[D].北京工商大學，2018.

[19]謝荷鋒，熊鷹，歐陽彪.在線用戶創新社區創意采納研究述評與展望[J].南華大學學報（社會科學版）， 2021（6）： 61-70.

[20]CUMMINGS J N.Work groups，structural diversity，and knowledge sharing in a global organization[J].Management Science，2004（3）：352-364.