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知識型虛擬社區用戶分享行為影響因素的元分析

2024-12-31 00:00:00范哲張偉
現代情報 2024年8期

關鍵詞: 知識型虛擬社區; 角色理論; 分享行為; 元分析; 用戶信息行為

DOI:10.3969 / j.issn.1008-0821.2024.08.007

〔中圖分類號〕G252.0 〔文獻標識碼〕A 〔文章編號〕1008-0821 (2024) 08-0069-10

隨著社會化媒體的不斷發展, 知識型虛擬社區已經發展成為用戶交流思想、分享知識的主要平臺[1-2] , 如國內比較流行的知乎、經管之家、小木蟲、科學網、CSDN 等, 國外應用較多的Blue Shop、Yahoo! Answers、Reddit 等。在這些平臺, 用戶出于信息獲取、知識交流等目的, 呈現出各種參與行為, 其中分享行為被認為是社區中交流、協作、創造知識的首要階段與重要前提, 是知識型虛擬社區長效發展的重要驅動力[3-4] 。鑒于此, 知識型虛擬社區分享行為已成為信息管理、教育學等領域相關學者關注的重要研究方向, 大量文獻基于多視角探索了用戶個體、環境、關系、情感、認知、動機等方面對分享行為的影響, 研究結果較為豐富, 呈現出一定的差異性, 這是由知識型虛擬社區用戶分享行為的復雜性與多樣化決定的, 是社交網絡多樣性[5] 所賦予的。究其機理, 知識型虛擬社區的分享行為, 其實是用戶在一定的情境下出于被需要或自主動機等原因, 主動扮演或被賦予了“分享者”的角色, 因而產生符合分享者角色的行為。根據角色理論, 角色是一套權利義務和行為規范體系, 以及符合一定的社會期望的行為模式[6-8] , 是對某個角色應該“是什么” “做什么” “怎么做” 的詮釋。在網絡環境中, 時間與空間的疊加整合, 虛擬社區的每一位用戶并沒有固定的身份類型, 用戶可以同時跨越多個角色邊界, 每個人可能會兼具多種身份,比如既會是這個問題的“獲取者”, 又會是那個知識的“搜尋者”, 同時又是某個領域的“分享者”等, 使角色界限逐漸模糊[9] , 無法從單一的類別視角審視某一種角色, 而應從行為模式的角度探究角色背后的機理; 同時, 每個用戶所形成的網絡角色都是角色網絡化的過程, 對網絡交往與網際互動的研究, 必須從分析網絡角色入手[10] , 黃令賀等[11]也歸納了角色理論對于網絡社區用戶行為研究的價值和意義, 因此基于角色理論理解知識型虛擬社區的分享行為、解釋其影響因素是可行且必須的。本文在對知識型虛擬社區用戶分享行為影響因素開展元分析的基礎上, 從角色理論的視角出發, 基于角色構成要素對影響因素進行歸納, 為理解用戶在網絡中的行為模式提供新視角, 進而為知識型虛擬社區的健康發展提供理論借鑒。

1文獻回顧

1.1研究現狀

相關知識型虛擬社區用戶分享行為的研究, 集中于影響因素分析、動機機理方面, 研究者多選擇國內外知名知識型虛擬社區、問答平臺為實證平臺,基于社會資本理論[12-13] 、動機模型[14-15] 、自我決定理論[16] 、社會認知理論[15,17] 、社會交換理論[18] 、理性行為理論[18-19] 、滿足理論[20] 、價值理論[21] 、技術接受模型[19] 等理論, 從用戶個體感知[16-19] 、知識特征[17,20] 、平臺特性[13,15,18] 、社交環境[13,19-21] 、參與情境[18,21-22] 等維度探索知識型虛擬社區分享行為的影響因素。梳理文獻發現, 較多研究者試圖從知識特征出發, 從多維度揭示知識型虛擬社區用戶分享行為背后的動因, 相關實證研究較為豐富,理論視角呈現出多元化的特點。但現有研究多是將某些理論作為基礎, 局限于對分享行為某個視角的單獨分析, 缺乏使用綜合性的理論框架從整體上闡述分享行為“是什么” “做什么” “怎么做” 的影響機制。

具體而言, 研究者多采用結構方程模型、回歸分析等定量研究方法對前因變量與分享行為之間的影響效應進行驗證, 具有顯著關系的影響因素集中于知識質量、用戶需求與感知, 以及社區情境中的規范、期望等, 研究結論一定程度上可解釋知識型虛擬社區用戶分享行為影響機理, 但諸多文獻中的前因變量較為混雜, 影響作用的強弱與方向存在差異。如Hsu M H 等[22] 、胡昌平等[17] 驗證了自我效能與知識型虛擬社區用戶分享存在正向顯著關系時,蔣佩真[23] 、李憲印等[24] 卻發現自我效能與知識共享行為之間的關系不顯著; 王辰星[25] 提出主觀規范與知識型虛擬社區用戶分享顯著相關, 而蔣佩真[23]的研究結果表明主觀規范與知識共享行為不存在顯著相關關系。鑒于該主題在變量關系的量化研究上已具有一定數量的研究成果, 具備了階段性歸納的基礎, 有必要對相關主題研究及其結論進行梳理、綜合, 進而對分享行為的影響因素開展綜合性量化研究, 為研究結論提供更精確的估計。

1.2角色理論相關研究

角色理論(Role Theory)是社會學的一個重要理論模型, 它從角色的觀點出發, 分析和研究人的社會行為活動, 關注個體在社會互動中的角色塑造以及據此而做出的一系列社會行為[26] 。角色理論適用于分析研究人的社會心理、行為的產生及變化。目前, 該理論被應用于社會學、教育學、國際關系、企業管理、新聞傳媒等許多學科, 基于角色理論探究物理環境中具體情境下的行為: 使用角色理論解釋特定組織中一些職業或身份人群的特性[27-28] ;探討國家(地區)或組織之間的角色地位和關系[29] ;借助角色理論分析實際活動或行為, 進而提供理論支持或發展對策[30-31] 。其中, 行為的影響因素是這一主題重要的研究方向, 主要從角色身份、角色預期、角色共識、角色沖突等要素探索影響機理??梢?, 角色理論一定程度上已經成為揭示用戶主體行為的概括性理論。

部分研究者將角色概念及理論引入虛擬社區解釋網絡用戶的行為, 主題集中于獲取用戶主客觀行為數據指標來開展角色識別與分類[32-33] 、基于角色理論的網絡行為機理分析[9] 、虛擬社區角色轉變研究[34] 等方面, 但研究角色理論構成要素對虛擬社區用戶行為影響的文章較少。現有研究實證平臺多選擇知識型虛擬社區開展, 一方面可能是知識型社區的協作性、交互性與實際社會的相似使此類平臺成為該理論研究的適用對象, 同時, 知識型虛擬社區用戶分享行為影響因素的現有研究結論, 也反映了相關因素與角色理論內涵的一致性, 顯著性因素呈現出“個體依據自身的條件和社會的需要而選擇自己適合扮演的角色”[35] 進而遵循規范開展符合期望的行為的邏輯機理。因此, 角色理論可以概括性地對知識型虛擬社區分享行為影響因素進行系統解釋。

整體來看, 知識型虛擬社區用戶分享行為機理的歸納性文獻較為缺乏, 多年來一些研究者陸續嘗試從不同視角揭示其影響機制, 已有一定的研究成果積累, 但結論較為分散且存在一定的差異性。角色理論能夠幫助綜合考慮分享行為中涉及的基本要素, 可以提供一個整體性的理論框架視角分析共享行為的諸多影響因素。鑒于此, 本文將使用元分析(Meta-Analysis)方法, 以角色理論為指導, 重新梳理劃分知識型虛擬社區用戶分享行為的主要影響因素, 對作用于分享行為的影響因素關系強度進行整體性的估計與概括。

2研究設計

2.1 角色理論的維度構成

角色理論是根據人們所處的社會角色去解釋人的行為并揭示其中規律的一種學說, 角色的含義是個體在具體環境中由于占據一定的地位而顯示的態度與行為模式的總和[36] 。對于角色理論的內容構成, 不同學者在研究側重方面存在差異。吳菲[26]指出角色理論的主要內容包括角色扮演、角色認同和角色期望, 趙加兵[37] 提出角色理論包括4 個要素: 角色身份、角色預期、角色共識和角色沖突,金玉迪[30] 認為, 角色認知、角色身份和角色預期都是角色理論中十分重要的概念, 張明志[38] 的研究中, 角色理論包括角色認知、角色學習和角色預期。整體來看, 角色理論主要是圍繞對身份的認知、角色的期望, 基于角色共識前提的學習與調適、角色沖突開展研究的。虛擬環境下的用戶行為, 是“身體缺場” 的活動, 因此對角色的身份認知、共識、期望是展示理想自我的重要因素, 同時, 張薇薇等[39] 指出, 知識型虛擬社區用戶之間主要通過協作來分享知識、解決問題, 沖突相對較少, 且研究文獻中鮮見針對與角色沖突內涵相關的自變量的研究, 結合現有文獻分享行為影響因素的梳理結果,本文將從角色身份、角色共識、角色預期3 個維度開展研究。

2.1.1 角色身份

根據角色理論, 人們會根據對角色身份的認知來決定是否做出相應的行為。角色身份是針對角色所形成的特殊認知, 是演繹該角色的個體對其自身在社會中所處地位、作用及功能的理解和認識, 并在此基礎上與人展開互動[37] 。當個體具有強烈的角色身份認知時, 會基于自我價值觀感悟自己的角色, 傾向于做出更多符合角色身份的行為, 以實現自我身份確認[28] 。

靳娟娟等[31] 提出, 角色身份是指個體對自身所持有的看法和判斷, 用戶在知識型虛擬社區中的角色身份也可以理解為用戶在該類虛擬社區中對自身持有的看法和判斷, 如對知識型虛擬社區其他成員能力、可信度的看法, 對自己擁有的知識是否能夠幫助他人解決問題的判斷, 對搜尋到的知識是否感到滿意的判斷, 對使用知識型虛擬社區時操作的便捷性和容易性的判斷, 對參與知識分享活動是否感到身心愉悅的判斷等。

2.1.2角色共識

角色共識能夠促進知識型虛擬社區用戶的分享行為。角色共識是指社會群體成員對不同行為及行為規范達成的一致意見[37] , 是成員們具有一樣的價值觀、共同的目標或者相同的行為模式。一方面,角色共識在知識型虛擬社區中可以被認為是用戶之間共同遵守的規范, 如該類虛擬社區的用戶在得到他人幫助后, 會希望在別人遇到問題時也能提供幫助; 另一方面, 用戶之間的互動交流會基于彼此易理解的溝通方式, 借助共同語言也會拉近彼此之間的距離, 讓用戶更加愿意分享知識, 也能提高溝通的效率。

2.1.3角色預期

認為期待能產生行為的這一思想是角色理論所特有的[40] 。知識型虛擬社區用戶的分享行為會受到角色預期的影響。所謂角色預期, 是指社會及他人對角色占有者的期望, 已有研究證明, 來自他人的角色預期有助于個體按照要求與期望做出相應的行為[26] 。除他人對角色占有者的預期之外, 角色預期也包括自我預期, 即個體在與其他社會成員交流、相處過程中形成的對自身特定行為的期望, 受角色身份的影響和制約, 當角色預期與角色身份相匹配時, 角色預期能夠正向激勵個體的行為[37] 。

趙加兵[37] 指出, 角色預期是角色對其行為產生結果的期待, 在知識型虛擬社區中的角色預期可以被解釋為知識分享者實施分享行為后可能對個人或社區產生的結果的預期, 個體預期如獲得尊重、贏得聲望、獲得收益等, 社區相關預期主要是對虛擬社區發展的影響。李志宏等[41] 研究發現, 如果個體預估自己分享知識可能會促使個人或社區獲得收益,那么用戶積極分享知識的可能性就會變大。

2.2研究方法

元分析(Meta-analysis, 又稱薈萃分析、綜合分析)方法是對同一主題不同實證研究結果的定量綜合分析, 它運用統計學方法從同類研究中抽取信息、整合研究結果, 并以加權平均處理得到的效應值的形式反饋結果, 受樣本量大小的影響較?。郏矗玻?,可以避免單一研究結果造成的誤差影響, 從而得到更完整、更準確的結論。其中, 最常使用效應量(Effect Size)有比例、平均、相關系數這3 類[43] 。鑒于本文研究的是知識型虛擬社區用戶分享的影響因素與分享行為之間的相關程度, 所以選擇相關系數r 作為效應量進行元分析, 若研究結果只報告了路徑系數β 等相關數據, 則根據相關公式將路徑系數轉換為相關系數。

本研究進行元分析的具體步驟如下: ①確定文獻檢索關鍵詞, 全面檢索文獻; ②根據文獻納入元分析的標準篩選文獻; ③提取符合納入標準的文獻中的相關數據; ④進行統計分析, 包括描述性統計分析、異質性檢驗、發表偏倚、具體效應值分析等;⑤研究結果討論。

2.3文獻收集與篩選

元分析方法最重要的是能夠從多種數據庫中檢索與研究主題相關的各類文獻, 以避免發表偏倚的問題, 之后經過嚴格的篩選標準, 確保原始數據的高質量。為了保證文獻的查全率, 筆者從中文數據庫如中國知網CNKI、百度學術、維普、萬方和英文數據庫如Web of Science、ProQuest、SpringerLink、ScienceDirect中進行文獻檢索。以“知識虛擬社區”“虛擬學術社區”“問答平臺”“虛擬學習社區”以及具體的知識型虛擬社區如“知乎”“百度知道”“小木蟲”“Quora”等為主題檢索詞, 再加上主題詞“分享”“共享” 等相關表述進行檢索。英文檢索詞主要就是將中文檢索詞進行翻譯, 再結合英語用語習慣進行調整。

在獲得目標文獻全文的基礎上, 通過閱讀文獻的標題和摘要對檢索結果進行初步判斷, 保留可能符合納入元分析的標準的文獻, 元分析的標準如下:①文獻必須是實證研究, 排除綜述類、理論研究類文獻; ②文獻的研究對象必須是知識型虛擬社區中的知識分享行為; ③文獻中必須報告自變量與分享行為的相關系數r 或其他能轉換成相關系數的數據,如路徑系數等; ④樣本量明確; ⑤保證樣本的獨立性, 即排除使用相同樣本的研究。本文最終共獲得40篇符合納入元分析標準的文獻。

2.4數據編碼與預處理

本研究對最終納入元分析的40篇文獻進行相關信息的提取, 提取的信息包括作者、發表年份、研究對象、樣本量、影響因素及其相關系數或者其他能夠轉換為相關系數的統計量、文獻來源等。若一篇論文同時報告了不止一個獨立樣本(如一篇論文將研究對象分為年輕人和年長者來對比研究用戶在知識型虛擬社區中的分享行為)[44] , 則分開編碼, 1 個樣本編碼1 次, 產生多個獨立效應量, 在數據編碼的基礎上, 通過各文獻報告的影響因素相關系數、t 值、卡方檢驗值、標準化回歸系數β 值等數據, 選取已有的參考資料進行相應轉換[45-46]直接或間接地計算出單一效應值, 部分文獻編碼信息如表1 所示。

接著對提取到的變量進行梳理、歸類, 合并相同變量。同時考慮到作者研究理論基礎不盡相同,對自變量的定義存在差異等可能導致相同含義變量的表述不同, 在變量合并時, 需查看變量在文獻中具體指代的含義或變量的測量題項來輔助分類。通過梳理, 共歸納出17 個影響因素, 同時元分析要求合并效應值的個數不少于3[47] , 因此最終確定16 個影響因素納入元分析。最終, 本研究納入元分析的40 篇文獻共報告了42 個獨立樣本, 共有200 個效應值, 總樣本量為11 451個。

2.5 理論框架構建

最終確定納入元分析的16個影響因素分別是信任、自我效能、感知有用性、感知易用性、共享意愿、身份認同、感知滿意、愉悅感、社會互動關系、互惠規范、主觀規范、共同愿景、共同語言、結果期望、獎勵和知識質量。本研究根據角色理論3個核心內容的內涵以及影響因素具體指代的含義,將上述的影響因素進行歸類, 納入角色身份維度的有信任、自我效能、感知有用性、感知易用性、共享意愿、身份認同、感知滿意和愉悅感, 社會互動關系、互惠規范、主觀規范、共同愿景和共同語言屬于角色共識維度, 結果期望和獎勵納入角色預期維度。知識質量是指虛擬社區內部流通的知識的品質水平[17] , 多個研究[12,17] 均驗證了知識型虛擬社區的知識質量是影響用戶分享行為的重要因素, 還有學者指出用戶參與到社區中的初衷是獲取知識,因而社區中知識的質量尤為重要[19] 。因此, 本研究構建的理論框架如圖1所示。

3研究結果

本研究選用相關系數作為效應量, 使用CMA(Comprehensive Meta Analysis)軟件開展數據分析。將整理好的文獻作者、發表年份、影響因素相關系數以及樣本量信息錄入CMA 中, 軟件轉換出Fisher’sZ、Std Err(標準誤)等信息反映平均效應值的相關指標, 基于此結果對各影響因素的綜合效應開展元分析。

3.1整體元分析結果

如表2所示, 元分析的整體分析結果報告了整體效應值分布情況和異質性檢驗結果。

對42 項研究的200 個效應值進行整體元分析發現, 整體效應量在0.05 水平上都是顯著的, 且95%置信區間不包含0。根據Cohen J[48] 劃分各變量之間關系強度的標準: 0.1≤ r ≤0.3 時, 弱相關; 0.3<r<0.5 時, 中等相關; r ≥0.5 時, 強相關, 可知, 整體效應量具有中等顯著性。

異質性(Heterogeneity)是指各研究結果之間存在差異, Q 檢驗是基于總變異的檢驗, 假設效應量服從卡方分布, 若p<0.05, 則說明具有明顯異質性[49] , 如表2 所示, P<0.001,Q=4800.792, 因此納入元分析的各項研究是具有異質性的。同時,I 檢驗反映效應量的真實變異在總變異中所占的比重的結果(一般給25%、50%、75%的I 值賦予低、中、高的異質性[49] )也表明, 效應量總變異中真實變異所占的比重為95.855%, 即各項研究是存在異質性的。此外, τ >0時說明研究異質性嚴重[50], 本研究結果τ =0.083也反映出異質性的存在。因此, 在整體上探究知識型虛擬社區用戶分享行為與影響因素的相關程度時, 整體效應值具有異質性, 應選用隨機效應模型。

發表偏倚(Publication Bias)意味著元分析的結果可能會因為納入的文獻不夠全面而出現偏差。如圖2 所示, 漏斗圖中研究文獻基本分布于整體效應量的兩側, 極少數研究文獻出現在漏斗底端, 初步說明了知識型虛擬社區分享行為及其影響因素的研究不存在嚴重的發表偏倚。Rosenthal R[51] 認為, 失安全系數的值大于“研究的數量?5+10” 所獲得的值才能表明不存在發表偏倚。本文失安全系數N=1644, 大于要求值(200?5+10=1 010)。因此, 可認為本研究的元分析結果不受發表偏倚的影響。

3.2 具體元分析結果

3.2.1發表偏倚與異質性檢驗

本研究歸納的16 個影響知識型虛擬社區用戶分享的因素的元分析結果如表3 所示, 可以看出各影響因素的失安全系數N 除了共同愿景(N=0),其余都符合大于“研究的數量?5+10” 所獲得的值[51] 的要求。因此, 本研究除共同愿景之外的15個影響因素的研究結論存在發表偏倚的可能性較小。此外, 不管是依據I 還是τ 的值, 都能判斷出16 個影響因素的元分析結果是具有高度異質性的, 因此更加證實了選用隨機效應模型的合理性。

3.2.2 具體效應值分析

隨機效應模型的平均效應量和95%置信區間的結果如表3 所示, 只有共同愿景(Z=0.077)和共同語言(Z = 1.251)的Z 值沒有通過檢驗, 同時置信區間中包含了0, 因此判定共同語言和共同愿景兩個影響因素對知識型虛擬社區用戶分享行為的影響不顯著, 其余14 個影響因素具有顯著性, 具體的關系強度情況如表4 所示。

4結果討論

如表4 所示, 知識維度的變量與分享行為呈現強相關, 這是虛擬知識社區的交流分享以知識為主的特性決定的, 與多位研究者[12,17,52] 的研究結論一致, 同時反映出虛擬知識社區的成功源于社區能為用戶提供高質量的知識以滿足用戶的認知需求[53] ,也驗證了當前大多數研究從知識特征出發探討用戶發生共享行為的合理性。角色身份相關因素顯著影響知識型虛擬社區用戶分享行為, 并呈現出強相關與中等相關, 可見, 當知識型虛擬社區用戶具有明確的角色身份認知時, 會提升知識分享行為的可能性。角色共識維度的影響因素與知識型虛擬社區用戶分享行為呈現出中等相關與弱相關, 表明分享角色在行為及行為規范達成共識時會開展有效分享,但相關性不強, 一定程度上也印證了文獻[39]指出的虛擬知識社區分享行為以協作為主、沖突較少的觀點。角色預期維度的變量顯著影響知識型虛擬社區用戶分享行為, 其構成因素分別具有強相關和弱相關的影響作用, 這說明當用戶分享的行為產生了預期結果, 將能有效促使其積極分享知識。

角色身份是用戶對角色的認識判斷、態度和情感的總和[53] 。具體來看, 共享意愿是角色身份維度中影響共享行為的最強相關因素(r =0.585, P<0.001), 反映出意愿態度對共享行為的驅動作用,在其他因素中, 感知滿意的相關性最強結果討論(r =0.566, P<0.001)與多位研究者認為的“結果期望或自我效能是影響知識型虛擬社區用戶分享行為的最重要因素”[24,44,52] 觀點不一致。在溯源文獻時發現, 只是部分文獻將滿意度納入變量予以考察, 同時也可能是單篇文獻研究對象不一的原因導致的。但基于元分析的整合結果可知, 無論何角色身份, 感知滿意都是除共享意愿外最顯著影響知識型虛擬社區用戶分享行為的因素; 同時, 愉悅感也是強相關的因素, 表明情緒價值是知識型虛擬社區用戶角色身份中的首要關注點。角色身份維度中影響作用呈中等相關強度的變量依次是自我效能、感知有用性、感知易用性、身份認同和信任。自我效能是不同角色用戶在身份認知時對自身專業性知識勝任感的肯定判斷, 該變量具有較高的中等相關性, 這也是知識型虛擬社區的知識交流這一主要功能與特性所決定的。感知有用和感知易用性的中等相關表明, 用戶對此類平臺有用易用的感知判斷影響積極分享知識的行為。而用戶對于角色身份的理解、認同以及信任是角色身份維度中作用較小的影響因素。就角色身份維度而言, 虛擬知識社區用戶在扮演分享者角色進行知識分享行為時, 首先取決于對角色身份的情緒與情感認知, 其次是對自身的角色扮演技能與角色所處情境感知的判斷, 最后關注角色自我概念的認同與信任。

角色共識是分享者對該角色的權利、義務規范相互同意形成的共識態度[8],從元分析結果看, 該維度中社會互動關系和主觀規范與知識型虛擬社區用戶分享行為中等相關, 互惠規范呈弱相關。當前,眾多知識型虛擬社區已成為發展良好、運作成熟的知識型社交媒體, 社會互動關系的中等相關(r =0.454,P<0.001)反映出知識型虛擬社區的社交功能; 主觀規范是分享者在進行知識分享交流或協作時, 感受到社區環境及其他用戶、粉絲等對理想角色期望的壓力, 可能是由于當前知識型虛擬社區類型較多, 對專業知識要求和貢獻協作形態存在差異,用戶需要結合自身情況實踐角色, 因此主觀規范與分享行為相關性程度不強(r= 0.424, P<0.001)。知識型虛擬社區中知識貢獻、交流、分享行為實現了信息的交換、知識的流動與增值, 使此類行為具有可衍生的互惠性, 互惠規范一定程度上已成為此類平臺穩定運營的基本準則與模式[22,52] , 從而可能使分享者在共識態度上忽略了互惠規范, 表現為互惠規范與分享行為之間呈現弱相關(r=0.299,P<0. 001)。

角色理論認為, 角色的行為實踐總會受到“角色期望或預期” 的影響作用, 角色預期是角色的首要因素[54] 。從元分析結果來看, 角色預期維度中獎勵變量是強相關(r=0.520,P<0.001), 結果期望變量是所有變量中相關性最弱的變量(r=0.264, P<0.001)。用戶在知識型虛擬社區分享知識后產生的個人角色預期, 如獲得獎勵, 能夠有效地增加其參與分享的可能性, 這與多位研究者[17,19] 的研究結論是一致的。這也從側面說明了知識付費這一知識貢獻形態得以較好發展的原因, 比如知乎平臺鼓勵擁有專業知識和技能的用戶開通付費咨詢功能,為平臺的其他用戶提供圖文咨詢服務, 經管之家平臺的論壇幣是獎勵用戶的虛擬貨幣, 用戶可以通過幫助論壇其他用戶解決學術問題、上傳論壇沒有的個人筆記等方式來獲得獎勵, 可見分享者自身更重視該角色的自我價值實現, 各種獎勵形式對于激勵分享行為具有積極作用。結果期望的弱相關一方面說明了知識形態的分享行為中獎勵對于角色的激勵可以稀釋其他結果期望; 另一方面也反映出虛擬社區中分享型角色的用戶可能更重視知識貢獻、參與的過程, 更關注情緒、情感認知與認同。

5結論

研究基于角色理論的3 個維度構建了知識型虛擬社區用戶分享行為影響因素的理論框架, 基于元分析方法對已有實證研究中影響因素與知識型虛擬社區用戶分享行為的研究結果開展整合分析。結果表明, 除共同語言和共同愿景兩個影響因素外, 角色身份、角色共識和角色預期3 個維度的相關因素均顯著影響知識型虛擬社區用戶分享行為。其中,感知滿意、共享意愿等14個影響因素都顯著影響知識型虛擬社區用戶分享行為。整體而言, 知識型虛擬社區中用戶扮演分享型角色, 展現出該角色的行為自我, 既是社區平臺以知識交流為主的特性對于分享行為的影響, 也是社區共享情境所形成的社會認同、角色自我認同以及對角色扮演寄予的期望相互作用共同影響的結果。在以知識交流為主的虛擬環境中, 共享行為的角色扮演者脫離社會束縛,在角色屬性與個體需求的驅動下, 開展符合角色期望的分享行為。

基于此, 為了激勵、優化知識分享行為, 推動知識型虛擬社區可持續發展, 本文提出以下建議:知識型虛擬社區需要重視角色身份對用戶分享行為產生的影響, 通過完善虛擬社區的基本功能、技術支持等措施, 增加用戶的滿意度和愉悅感, 提高知識分享的意愿, 促使用戶分享知識; 同時, 知識型虛擬社區要關注分享角色的不同預期對分享行為產生的影響, 社區可以通過設置相應的獎勵機制, 讓用戶開展知識分享活動時實現自我價值的角色預期,從而有效推動分享行為的良性發展; 此外, 知識型虛擬社區要加強對社區內知識質量的把控, 制定并落實嚴格的信息內容審查制度, 同時規范角色分享行為的開展, 在分享者遵從角色共識的基礎上構建良好的社區氛圍, 真正實現知識流動與增值。

本文從角色視角理解虛擬社區分享行為具有一定的參考和借鑒價值, 但研究也存在一定的局限性。盡管樣本數據來源于多個數據庫且涵蓋各種文獻類型, 但依然有可能會遺漏一些文獻; 此外, 元分析方法固有的規范是要求合并自變量出現的頻次不少于3[47], 這也導致一些新提出的影響因素無法被納入研究, 今后可以繼續關注其他測量工具的使用,從更多角度進行探索。本文研究探討的是知識型虛擬社區用戶分享行為的影響因素, 未來可以對不同情境與組織的分享行為或知識型虛擬社區的其他角色行為開展探索, 從而挖掘豐富的用戶行為機理。

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