王鵬民 侯貴生 楊磊

〔摘 要〕[目的/意義]社會化問答社區(qū)作為網(wǎng)絡(luò)知識交互平臺，其持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵在于促進(jìn)用戶知識共享，提升共享知識質(zhì)量。[方法/過程]通過社區(qū)知識“質(zhì)”與“量”的細(xì)分，將社區(qū)用戶主動或被動參與社區(qū)知識共享獲得的知識收益區(qū)分為“質(zhì)”的收益與“量”的收益，并構(gòu)建社會化問答社區(qū)用戶知識共享的演化博弈模型，探討不同博弈假設(shè)下問答社區(qū)知識共享的均衡狀態(tài)。[結(jié)果/結(jié)論]通過仿真顯示，社會化問答社區(qū)共享知識質(zhì)量與用戶共享行為策略會受到用戶共享意愿與能力、用戶認(rèn)可與社區(qū)激勵、感知共享成本等因素的影響。

〔關(guān)鍵詞〕知識質(zhì)量；網(wǎng)絡(luò)知識；交互平臺；社會化問答社區(qū)；知識共享；演化博弈

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2018.04.006

〔中圖分類號〕G203 〔文獻(xiàn)標(biāo)識碼〕A 〔文章編號〕1008-0821（2018）04-0042-08

〔Abstract〕[Purpose/Significance]As a knowledge interaction platforms of network users，promoting the knowledge sharing level of users and enhance the quality of sharing knowledge of social Q&A; communities are related to the continuous development of communities.[Method/Process]The value or level of social Q&A; community knowledge could be subdivided into the quality and quantity of knowledge，so the community users knowledge gains could also be divided into qualitative gains and quantitative gains when they participate in community knowledge sharing actively or passively，then the evolutionary game model of social Q&A; community knowledge sharing was constructed based on the definition of community users sharing behaviors and knowledge revenues，and three kinds of knowledge sharing equilibrium states in social Q&A; community were analyzed under the different assumptions of evolutionary game.[Result/Conclusion]The different states of the knowledge quality and quantity of social Q&A; communities and the knowledge sharing strategies of community users were affected by the game model parameters such as users sharing willingness and ability，user acceptances and community incentive，perceived cost of knowledge sharing through the simulation.

〔Key words〕network knowledge；interaction platform；knowledge quality & quantity；social Q&A; community；knowledge sharing；evolutionary game

由于知識交互性更強，用戶依附度更高，社區(qū)知識質(zhì)量與共享氛圍更被認(rèn)可，國外的Quora、國內(nèi)的知乎等社會化問答社區(qū)正逐漸成為網(wǎng)絡(luò)用戶進(jìn)行大范圍社群交互與深層次知識共享的首選。黃夢婷與張鵬翼指出社會化問答社區(qū)用戶之間的信息交互與共享協(xié)作能顯著提升社區(qū)知識的完整性、細(xì)節(jié)性和信息量[1]，劉琦和杜榮同樣認(rèn)為社區(qū)用戶間高質(zhì)量與高水平的知識共享能夠有效地促進(jìn)社區(qū)知識創(chuàng)新與用戶滿意度[2]，Tsai與Pai則指出社區(qū)知識質(zhì)量的提升、共享氛圍的改善能夠提高新用戶對社區(qū)的感知價值，并影響其閱讀與發(fā)帖行為[3]。因此，社會化問答社區(qū)的知識質(zhì)量高低與社區(qū)用戶的知識共享水平已經(jīng)成為社區(qū)知識積累與用戶協(xié)同創(chuàng)新的關(guān)鍵因素。

數(shù)據(jù)顯示，國內(nèi)領(lǐng)先的社會化問答社區(qū)“知乎”擁有700萬注冊用戶，卻僅有不到40%的用戶有過至少1次的問答經(jīng)歷，而60%以上的用戶相對并不活躍[4]。社會化問答社區(qū)用戶在長期的問答交互中并非簡單的合作共贏關(guān)系，而是存在一定的競爭與私利行為。社區(qū)用戶只能基于有限理性判斷其他用戶的共享行為與共享知識質(zhì)量，并在持續(xù)的問答交互中調(diào)整自身策略以實現(xiàn)知識共享行為的最優(yōu)化與知識收益的最大化，即在演化博弈中實現(xiàn)社區(qū)知識共享的穩(wěn)定狀態(tài)。演化博弈被廣泛應(yīng)用于創(chuàng)新組織[5]、科研團(tuán)隊[6]、虛擬企業(yè)[7]、戰(zhàn)略聯(lián)盟[8]等知識與信息共享的研究中，隨著網(wǎng)絡(luò)社區(qū)的發(fā)展，社區(qū)用戶的知識共享呈現(xiàn)出新的特性，但演化博弈仍具有較好的適用性。張薷基于演化博弈分析了不同信任水平下虛擬社區(qū)用戶知識共享的演化穩(wěn)定策略[9]，Jiang等構(gòu)建了虛擬社區(qū)知識共享的演化博弈模型并進(jìn)行仿真分析，結(jié)果顯示演化博弈的規(guī)則可以顯著影響社區(qū)用戶的知識共享水平[10]。

基于對社區(qū)用戶知識共享行為與共享知識“質(zhì)”、“量”收益的界定，本文構(gòu)建社會化問答社區(qū)用戶知識共享的演化博弈模型，分析不同博弈假設(shè)下的演化穩(wěn)定策略，并通過博弈仿真探討在不同的均衡狀態(tài)下社區(qū)用戶的知識共享意愿與能力、用戶認(rèn)可與社區(qū)激勵、知識共享感知成本等因素對社區(qū)用戶知識共享狀態(tài)的影響機理，以提升社會化問答社區(qū)的共享知識質(zhì)量與知識共享水平。

1 研究基礎(chǔ)

1.1 社會化問答社區(qū)知識質(zhì)量

社會化問答社區(qū)的知識質(zhì)量是影響用戶知識共享的首要因素，關(guān)系到社區(qū)用戶的知識需求是否得到滿足以及用戶的持續(xù)使用。張蒙等指出社區(qū)知識是由用戶自愿提供與獲取的，如何保證與提升知識質(zhì)量是虛擬社區(qū)知識共享研究的重點[11]，當(dāng)前研究主要從社區(qū)知識質(zhì)量評價[12]，知識貢獻(xiàn)者人氣與權(quán)威性[13]、回復(fù)及時性與來源科學(xué)性[14]、答案的排名與信息量[15]等方面展開。其中，社區(qū)知識質(zhì)量僅作為單一的影響因素或整體的評價對象進(jìn)行研究[16]，而Peddibhotla認(rèn)為社區(qū)知識質(zhì)量應(yīng)當(dāng)包含用戶所共享知識的價值有用性與涵蓋廣泛性兩個方面，用戶共享知識的質(zhì)量和數(shù)量均對社區(qū)的持續(xù)發(fā)展至關(guān)重要[17]。莊子勻等將虛擬社區(qū)知識共享的“質(zhì)”界定為社區(qū)用戶在多大程度上以真實、準(zhǔn)確、相關(guān)、易理解的方式貢獻(xiàn)知識，將知識共享的“量”界定為用戶參與知識共享活動（如解答他人問題、更新信息、發(fā)布資料）的頻率與數(shù)量[18]。因此，社會化問答社區(qū)知識質(zhì)量可以細(xì)分為知識的“質(zhì)”與“量”兩個概念，知識的“質(zhì)”表示知識的價值性、專業(yè)性、有效性，即共享知識對用戶的有效價值；而知識的“量”表示知識的廣泛性、全面性、系統(tǒng)性，即共享知識在社區(qū)的積累數(shù)量。由此，本文將探討在知識貢獻(xiàn)與獲取過程中，社區(qū)用戶的意愿與能力對應(yīng)其共享知識“質(zhì)”與“量”的內(nèi)在關(guān)系，并以用戶共享知識的“質(zhì)”與“量”作為判斷其知識共享收益的標(biāo)準(zhǔn)，從而激勵用戶提高問答質(zhì)量，提升社區(qū)知識共享水平。

1.2 社區(qū)用戶的知識共享行為

社會化問答社區(qū)用戶通過檢索、瀏覽、發(fā)帖與回帖等知識貢獻(xiàn)與獲取行為實現(xiàn)社區(qū)知識的共享與積累，不僅是提升社區(qū)知識質(zhì)量與共享水平的關(guān)鍵，也是實現(xiàn)社區(qū)知識利用與協(xié)同創(chuàng)新的基礎(chǔ)。吳江等通過社會網(wǎng)絡(luò)分析與聚類分析指出，知識貢獻(xiàn)者與知識接受者在社區(qū)知識交互角色中占比最高，其知識貢獻(xiàn)與獲取行為在社區(qū)知識共享中的作用同樣最為關(guān)鍵[19]，在對移動學(xué)術(shù)社區(qū)知識流轉(zhuǎn)的研究中，李宇佳等同樣突出了知識貢獻(xiàn)者選擇、整理、發(fā)布與知識接受者獲取、吸收、納入自身知識結(jié)構(gòu)，以及雙方進(jìn)行知識共享、互動反饋等行為的重要性[20]。劉璇等認(rèn)為社區(qū)用戶發(fā)帖回帖行為具有很強的互惠性與傳遞性[21]，Yan等進(jìn)一步指出社區(qū)用戶的知識獲取行為能夠影響用戶的內(nèi)在感知，進(jìn)而影響用戶的知識貢獻(xiàn)行為[22]，可見用戶的知識貢獻(xiàn)行為與獲取行為并非獨立的，而是相互影響的，而且用戶貢獻(xiàn)與獲取的知識質(zhì)量將影響其接下來的知識共享行為。社會化問答社區(qū)用戶的知識共享行為雖然受到個體收益[23]與外部環(huán)境[24]等因素的影響，但本質(zhì)上仍是極度依賴個人意愿與能力的主觀行為，Zhao等認(rèn)為只有用戶才能決定其知識共享的態(tài)度以及共享知識的質(zhì)量[25]，沈惠敏和婁策群指出社區(qū)用戶知識貢獻(xiàn)與獲取的意愿與能力是問答社區(qū)用戶互利共生的關(guān)鍵[26]。因此，社會化問答社區(qū)知識共享的質(zhì)量取決于社區(qū)用戶貢獻(xiàn)和獲取知識的意愿與能力。社區(qū)用戶在分享個人見解或回答問題時，對自身知識的挖掘與外化意愿決定了用戶發(fā)帖回帖的“質(zhì)”；而整合編碼、理解表達(dá)等能力決定了用戶共享知識的“量”。即用戶貢獻(xiàn)知識的意愿決定貢獻(xiàn)知識的“質(zhì)”，而能力決定貢獻(xiàn)知識的“量”。社區(qū)用戶從問答社區(qū)獲取知識的行為與知識貢獻(xiàn)行為相反，用戶從問答社區(qū)中獲取知識的“量”取決于用戶對目標(biāo)知識的渴望與獲取知識的意愿是否強烈；而用戶為滿足知識需求而內(nèi)化為自身知識的“質(zhì)”取決于用戶搜尋、理解知識的獲取能力。即用戶獲取知識的意愿決定獲取知識的“量”，而能力決定獲取知識的“質(zhì)”。

1.3 社區(qū)用戶的知識共享收益

社會化問答社區(qū)用戶的知識共享收益及其影響因素的研究十分廣泛，包括知識本身的價值與特征[27]，用戶自身的心理感知[28]與預(yù)期收益[29]、社區(qū)環(huán)境[30]或激勵機制[31]等內(nèi)外部因素。Park等認(rèn)為問答社區(qū)用戶的知識共享意愿及驅(qū)動因素是用戶從知識共享過程中獲得的收益，如社區(qū)地位提升和知識效能期望等[32]，Lou同樣提出影響社區(qū)用戶知識貢獻(xiàn)數(shù)量和質(zhì)量的因素包括知識效能、自我價值實現(xiàn)等內(nèi)部因素以及得到他人認(rèn)可、獲取社區(qū)地位等外部因素[33]，周軍杰則指出社區(qū)用戶的知識貢獻(xiàn)行為除了受到期望收益、自我效能等個體認(rèn)知因素影響外，還受到社區(qū)共享環(huán)境的影響[34]。綜上，社區(qū)用戶知識共享收益的影響因素眾多，但判斷各因素對知識收益影響的程度或衡量知識共享收益的標(biāo)準(zhǔn)卻并不明朗。事實上，無論是用戶對問答社區(qū)的有用性感知還是用戶的知識收益，也無論是社區(qū)的激勵制度還是社區(qū)知識的積累創(chuàng)新，都是以用戶共享的知識質(zhì)量為基礎(chǔ)的。因此，判斷社區(qū)用戶知識共享收益的標(biāo)準(zhǔn)在于用戶共享知識的“質(zhì)”與“量”，也包括用戶在外部環(huán)境中得到的共享收益。甘春梅和王偉軍便指出知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)和用戶影響力評價等實質(zhì)性激勵以及用戶的知識地位與在線聲譽等虛擬性激勵均能有效促進(jìn)用戶的知識共享與交流[35]。在社會化問答社區(qū)中，用戶群體認(rèn)可的主要是用戶共享知識的“質(zhì)”，即用戶貢獻(xiàn)知識的價值或有用性，而社區(qū)激勵則是以用戶貢獻(xiàn)知識的“量”為標(biāo)準(zhǔn)，即用戶貢獻(xiàn)知識的頻率或活躍性。所以用戶參與社區(qū)問答和知識共享的收益除了知識本身價值收益外，還應(yīng)當(dāng)包括用戶群體認(rèn)可帶來的聲望名譽等虛擬性激勵收益以及社區(qū)激勵帶來的評級獎勵等實質(zhì)性激勵收益。

2 演化博弈分析

2.1 博弈模型參數(shù)與用戶收益矩陣

社會化問答社區(qū)是基于網(wǎng)絡(luò)形成的自由社群，用戶的使用與參與具有自主性與隨意性，不同于企業(yè)或團(tuán)隊等特定組織中成員“共享”與“不共享”的策略選擇，社區(qū)用戶若沒有知識需求或共享意愿是不會使用或進(jìn)入問答社區(qū)的。彭小晶與鄭小強將社區(qū)用戶的知識共享行為界定為“發(fā)帖”、“評論”和“瀏覽”，“發(fā)帖”意味著用戶全面共享知識，而“評論”僅是部分共享知識，“瀏覽”則表示不共享知識[36]，杜智濤根據(jù)用戶行為類型差異將社區(qū)用戶分為“主動型用戶”和“被動型用戶”，并指出兩類用戶在知識貢獻(xiàn)與知識獲取兩個知識化行為維度上的表現(xiàn)與影響因素均有不同[37]。本文借鑒主動型與被動型用戶的區(qū)分方法，將問答社區(qū)用戶群體界定為用戶α與用戶β兩個博弈主體，并將社區(qū)用戶的知識貢獻(xiàn)與獲取的行為策略界定為“主動共享”與“被動共享”。“主動共享”是指用戶積極搜尋、瀏覽、發(fā)帖、評論等多向交互行為，意味著用戶有意愿共享高價值知識并有能力貢獻(xiàn)盡可能多的知識，同時有意愿獲取大量社區(qū)知識并盡最大能力納入自身知識體系；而“被動共享”是指用戶搜索、瀏覽等單向使用行為，意味著用戶并沒有貢獻(xiàn)知識的意愿或能力，也不具有大量獲取知識的意愿，只是通過簡單的瀏覽行為，憑借自身的知識獲取能力得到社區(qū)知識，從而滿足其知識需求。

基于對社區(qū)知識質(zhì)量的界定以及對社區(qū)用戶知識共享行為與收益的分析，社會化問答社區(qū)用戶知識共享的演化博弈模型參數(shù)設(shè)置如下：

由此可得，問答社區(qū)用戶α、β在演化博弈中的知識“質(zhì)”、“量”收益矩陣，如表1所示。

社會化問答社區(qū)用戶α、β均主動共享知識時，收益包含獲取共享知識“質(zhì)”的收益、獲取共享知識“量”的收益、用戶群體認(rèn)可貢獻(xiàn)知識“質(zhì)”的收益、社區(qū)激勵貢獻(xiàn)知識“量”的收益4個部分，同時需要承擔(dān)知識共享的成本。若用戶α、β只有一方主動共享，而另一方被動共享知識時，主動共享一方可以獲得群體認(rèn)可收益和社區(qū)激勵收益，并承擔(dān)主動共享成本；被動共享一方只能通過不假思索的瀏覽，依靠自身知識獲取能力獲得知識“質(zhì)”的收益。當(dāng)用戶α、β均被動共享知識時，意味著社區(qū)知識匱乏，雙方均沒有知識收益，也不存在知識共享成本。隨著演化博弈的進(jìn)行，用戶α、β將根據(jù)知識收益與共享環(huán)境的變化而選擇不同行為策略，直至演化博弈系統(tǒng)達(dá)到均衡穩(wěn)定狀態(tài)，此時用戶的行為策略即為社區(qū)知識共享的演化穩(wěn)定狀態(tài)。

2.2 演化博弈進(jìn)程與演化穩(wěn)定策略

根據(jù)上述演化博弈關(guān)系，社區(qū)用戶α選擇主動共享知識的概率為x，則選擇被動共享知識的概率為1-x，或者可以理解為在用戶群體α中選擇主動共享的用戶占比為x，選擇被動共享用戶占比為1-x；同樣，社區(qū)用戶β選擇主動共享知識的概率或者用戶占比為y，則選擇被動共享知識的概率或者用戶占比為1-y。

平衡點D1（0，0）和D3（1，1）均為穩(wěn)定點，演化穩(wěn)定策略為[主動共享、主動共享]或[被動共享、被動共享]兩種均衡狀態(tài)。由于主動共享知識的外部收益不足以彌補用戶的感知成本，其能否獲取知識以及獲取知識的“質(zhì)”、“量”收益將影響用戶的共享策略選擇。如果用戶在共享中知識需求得到滿足，其共享意愿與能力都會得以提升，而一旦用戶的知識共享收益下降，用戶的主動共享意愿將隨之減弱，甚至選擇被動共享。此時演化相位圖如圖3所示。

通過對不同情況下的平衡點穩(wěn)定性分析與演化相位圖可以得出，社會化問答社區(qū)用戶知識共享的演化博弈模型存在[主動共享、主動共享]或[被動共享、被動共享]兩種均衡狀態(tài)。情況一和情況二分別是兩種均衡狀態(tài)的極端表現(xiàn)，而在情況三中則存在兩種均衡狀態(tài)。情況三表明社會化問答社區(qū)知識共享的演化博弈是一個結(jié)果不確定的長期博弈過程，當(dāng)演化博弈趨向于D2D3D4D5區(qū)域時，博弈系統(tǒng)收斂于D3（1，1）點，社區(qū)用戶普遍選擇主動共享知識，社區(qū)知識質(zhì)量與共享水平得以提升；而演化博弈趨向于D1D2D5D4區(qū)域時，博弈系統(tǒng)收斂于D1（0，0）點，被動共享知識成為用戶普遍選擇，將不利于問答社區(qū)的知識積累與持續(xù)發(fā)展。

3 演化博弈仿真分析

為更直觀的描述博弈模型參數(shù)對演化穩(wěn)定策略的影響，運用MATLAB軟件對演化博弈模型3種情況進(jìn)行仿真檢驗以探究其對演化穩(wěn)定狀態(tài)的影響機理。

3.1 情況一博弈仿真

根據(jù)情況一對博弈模型中用戶α、β的初始參數(shù)設(shè)置如下：社區(qū)用戶自有知識K=10，知識貢獻(xiàn)意愿Dw=0.5，知識貢獻(xiàn)能力Dc=0.5，知識獲取意愿Aw=0.8，知識獲取能力Ac=0.2，用戶對“質(zhì)”的認(rèn)可收益系數(shù)R=0.8，社區(qū)對“量”的激勵收益系數(shù)E=0.6，主動共享感知成本R=0.7。由此可得x0=y0=0，演化穩(wěn)定狀態(tài)為[主動共享，主動共享]，仿真結(jié)果如圖4所示。

情況一中社區(qū)用戶知識貢獻(xiàn)的意愿和能力變化對最終的穩(wěn)定策略并無影響，但用戶的知識獲取意愿卻能夠在一定程度上影響博弈均衡的速度。當(dāng)用戶知識獲取意愿強烈時，社區(qū)用戶會更為主動的共享知識以滿足自身知識需求，從而使演化博弈更快達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)。情況一意味著問答社區(qū)用戶更為注重個人的社區(qū)聲譽、知識地位以及社區(qū)激勵，或者對主動共享知識的感知成本較低。用戶多為社區(qū)意見領(lǐng)袖，知識地位與聲譽名望普遍較高，容易獲得用戶群體的廣泛認(rèn)可，此時社區(qū)知識共享活躍，高質(zhì)量知識積累迅速，然而現(xiàn)實中情況一并不多見，一般只出現(xiàn)在知識類型固定或共享范圍單一的小眾知識問答社區(qū)中。在成熟的社會化問答社區(qū)中，絕大多數(shù)用戶參與知識共享的目的是分享知識、尋求答案、滿足自身知識需求以及實現(xiàn)知識價值增值，而不會僅僅滿足于貢獻(xiàn)知識以獲得外部激勵收益。

3.2 情況二博弈仿真

根據(jù)情況二對博弈模型中用戶α、β的初始參數(shù)設(shè)置如下：社區(qū)用戶自有知識K=10，知識貢獻(xiàn)意愿Dw=0.5，知識貢獻(xiàn)能力Dc=0.5，知識獲取意愿Aw=0.4，知識獲取能力Ac=0.1，用戶對“質(zhì)”的認(rèn)可收益系數(shù)R=0.4，社區(qū)對“量”的激勵收益系數(shù)E=0.2，主動共享感知成本T=0.7。由此可得x0=y0=2，演化穩(wěn)定狀態(tài)為[被動共享，被動共享]，仿真結(jié)果如圖5所示。

情況二中社區(qū)用戶主動共享知識收益較低，而感知共享成本較高，使得用戶普遍選擇被動共享，模型參數(shù)調(diào)整并不能影響最終的演化穩(wěn)定策略，但社區(qū)用戶知識共享意愿與能力、用戶群體認(rèn)可和社區(qū)激勵的知識收益系數(shù)均能夠?qū)Σ┺南到y(tǒng)達(dá)到均衡狀態(tài)的速率有所影響，而用戶的知識共享感知成本對演化速率的影響更為明顯。情況二中的社區(qū)用戶大多是知識共享的旁觀者，不勞而獲或者搭便車的現(xiàn)象普遍存在，社會化問答社區(qū)運營效率低下，用戶體驗欠佳，用戶參與知識共享門檻過高或交互方式復(fù)雜繁瑣，社區(qū)用戶活躍度與交互頻率較低，致使社區(qū)知識質(zhì)量與價值效用根本無法滿足用戶的知識需求而導(dǎo)致用戶被動參與甚至不會參與社區(qū)知識共享。對于正處于發(fā)展階段的社會化問答社區(qū)，情況二的出現(xiàn)應(yīng)當(dāng)引起足夠重視，以便及時采取措施予以遏制并尋求改善，否則社區(qū)知識共享水平只能不斷降低，甚至加速問答社區(qū)的衰落。

3.3 情況三博弈仿真

根據(jù)情況三對博弈模型中用戶α、β的初始參數(shù)設(shè)置如下：社區(qū)用戶自有知識K=10，知識貢獻(xiàn)意愿Dw=0.5，知識貢獻(xiàn)能力Dc=0.5，知識獲取意愿Aw=0.8，知識獲取能力Ac=0.2，用戶對“質(zhì)”的認(rèn)可收益系數(shù)R=0.6，社區(qū)對“量”的激勵收益系數(shù)E=0.4，主動共享感知成本T=0.7。由此可得x0=y0=0.5，演化穩(wěn)定狀態(tài)為[主動共享，主動共享]與[被動共享，被動共享]，仿真結(jié)果如圖6所示。

情況三中社區(qū)用戶“主動共享”與“被動共享”知識的現(xiàn)象并存，社區(qū)知識質(zhì)量也隨之不斷變化。社區(qū)用戶的策略選擇不僅受到共享知識“質(zhì)”、“量”收益的影響，還會受到用戶群體認(rèn)可與社區(qū)激勵帶來的外部收益與主動共享知識感知成本的影響。情況三中模型參數(shù)的調(diào)整能夠影響最終的演化穩(wěn)定策略，如提升社區(qū)用戶知識共享的意愿與能力，提高用戶群體認(rèn)可與社區(qū)激勵的知識收益系數(shù)或者降低用戶的知識共享感知成本均能提高用戶知識收益，促使用戶選擇主動共享策略，實現(xiàn)社區(qū)知識主動共享的穩(wěn)定狀態(tài)。情況三更為符合社會化問答社區(qū)的現(xiàn)實狀況，社會化問答社區(qū)知識的積累與質(zhì)量的提升取決于用戶的知識共享策略以及博弈的演化穩(wěn)定狀態(tài)。社區(qū)用戶的知識共享意愿與能力會隨著社區(qū)交互的深入與知識共享的質(zhì)量而不斷演化，同時其策略選擇也會受到用戶群體認(rèn)可、社區(qū)激勵、感知共享成本等因素的影響。社會化問答社區(qū)只有確保共享知識質(zhì)量、強化外部激勵、改善共享氛圍、提高用戶知識共享收益，才能實現(xiàn)用戶知識的共享與社區(qū)知識的積累。

4 結(jié)論與展望

基于社區(qū)知識“質(zhì)”與“量”的分析，本文對社會化問答社區(qū)用戶的知識共享行為及共享收益進(jìn)行界定，并通過演化博弈模型及博弈仿真對社區(qū)用戶知識共享的演化博弈進(jìn)程及影響機理進(jìn)行了研究。研究發(fā)現(xiàn)，用戶知識貢獻(xiàn)與獲取的意愿與能力，用戶群體的認(rèn)可與問答社區(qū)的激勵以及用戶的共享感知成本決定了用戶共享知識的“質(zhì)”與“量”的收益，進(jìn)而影響了用戶知識共享的策略選擇與問答社區(qū)的知識積累。為此，社會化問答社區(qū)可以采取相應(yīng)措施促進(jìn)用戶主動共享知識，提升社區(qū)知識質(zhì)量。1）社會化問答社區(qū)應(yīng)當(dāng)嚴(yán)格控制社區(qū)用戶的問答質(zhì)量，在對用戶共享知識“量”進(jìn)行激勵的基礎(chǔ)上，借助用戶群體的認(rèn)知對得到普遍認(rèn)可與充分肯定的知識內(nèi)容予以標(biāo)示與獎勵，使其獲得相應(yīng)的社區(qū)榮譽與知識地位，提高社區(qū)用戶共享知識的外部激勵收益，提升知識內(nèi)容的專業(yè)性與有效性，確保社會化問答社區(qū)的核心價值。2）社會化問答社區(qū)應(yīng)當(dāng)注重維系并提升主動型用戶的知識貢獻(xiàn)意愿與能力，充分發(fā)揮其示范領(lǐng)袖作用，引導(dǎo)和激勵被動型用戶參與社區(qū)知識共享與用戶交互活動，培養(yǎng)被動型用戶的知識共享意愿與能力；同時社區(qū)可以采取必要的獎懲措施，鼓勵主動型用戶的知識貢獻(xiàn)行為，減少被動型用戶的知識獲取權(quán)益，提升社區(qū)用戶的知識共享積極性。3）社會化問答社區(qū)應(yīng)當(dāng)做好社區(qū)知識的整合與優(yōu)化，剔除無效重復(fù)知識，突顯并積累高質(zhì)量知識，降低用戶知識獲取門檻，方便用戶按需查找高質(zhì)量知識，為用戶提供科學(xué)有效且豐富廣泛的知識內(nèi)容；同時優(yōu)化用戶發(fā)帖、回帖等使用操作，提升社區(qū)用戶的問答體驗，降低用戶知識共享感知成本，提高社區(qū)用戶知識共享滿意度，實現(xiàn)問答社區(qū)的持續(xù)發(fā)展。

本文基于知識質(zhì)量對社區(qū)用戶知識共享的演化博弈行為展開研究，并沒有涉及社會化問答社區(qū)中用戶知識共享的內(nèi)容以及共享交互的情感性因素等對用戶知識共享策略選擇的影響，未來將利用文本挖掘、詞義分析、社會網(wǎng)絡(luò)分析等方法對社會化問答社區(qū)的知識質(zhì)量與社區(qū)用戶的知識共享行為作進(jìn)一步深入研究。

參考文獻(xiàn)

[1]黃夢婷，張鵬翼.社會化問答社區(qū)的協(xié)作方式與效果研究：以知乎為例[J].圖書情報工作，2015，（12）：85-92.

[2]劉琦，杜榮.基于參與動機的網(wǎng)絡(luò)社區(qū)知識共享質(zhì)量、創(chuàng)新及滿意度關(guān)系研究[J].情報理論與實踐，2013，36（3）：56-61.

[3]Tsai H T，Pai P.Explaining Members Proactive Participation in Virtual Communities[J].International Journal of Human-Computer Studies，2013，71（4）：475-491.

[4]王哲.社會化問答社區(qū)知乎的用戶持續(xù)使用行為影響因素研究[J].情報科學(xué)，2017，35（1）：78-83.

[5]王瑞花.創(chuàng)新組織內(nèi)知識共享的演化博弈[J].運籌與管理，2016，25（4）：31-38.

[6]莊倩，何琳.科學(xué)數(shù)據(jù)共享中科研人員共享行為的演化博弈分析[J].情報雜志，2015，（8）：152-157.

[7]商淑秀，張再生.虛擬企業(yè)知識共享演化博弈分析[J].中國軟科學(xué)，2015，（3）：150-157.

[8]米捷，林潤輝，董坤祥，等.OFDI企業(yè)與本土集群企業(yè)知識共享的演化博弈分析——基于知識位勢的視角[J].管理評論，2016，28（9）：106-120.

[9]張薷.基于信任水平下的虛擬社區(qū)用戶知識共享行為演化博弈分析[J].現(xiàn)代情報，2014，34（5）：161-165.

[10]Jiang G，Ma F，Shang J，et al.Evolution of Knowledge Sharing Behavior in Social Commerce：An Agent-Based Computational Approach[J].Information Sciences，2014，278（10）：250-266.

[11]張蒙，劉國亮，畢達(dá)天.多視角下的虛擬社區(qū)知識共享研究綜述[J].情報雜志，2017，（5）：175-180.

[12]姜雯，許鑫.在線問答社區(qū)信息質(zhì)量評價研究綜述[J].現(xiàn)代圖書情報技術(shù)，2014，30（6）：41-50.

[13]Gazan R.Micro Collaborations in a Social Q&A; Community[J].Information Processing & Management，2010，46（6）：693-702.

[14]張博，喬歡.協(xié)同知識生產(chǎn)社區(qū)的內(nèi)容質(zhì)量評估模型研究——以維基百科為例[J].現(xiàn)代情報，2015，35（10）：17-22.

[15]施國良，陳旭，杜璐鋒.社會化問答網(wǎng)站答案認(rèn)可度的影響因素研究——以知乎為例[J].現(xiàn)代情報，2016，36（6）：41-45.

[16]周波，張芳.知識市場情境的知識質(zhì)量評價模型[J].管理學(xué)報，2013，10（10）：1535-1544.

[17]Peddibhotla N B，Subramani M R.Contributing to Public Document Repositories：A Critical Mass Theory Perspective[J].Organization Studies，2015，28（3）：327-346.

[18]莊子勻，陳敬良，羅堯成.基于自我差異理論的在線科研社區(qū)知識共享模型構(gòu)建研究[J].圖書情報工作，2014，58（24）：91-98.

[19]吳江，周露莎.在線醫(yī)療社區(qū)中知識共享網(wǎng)絡(luò)及知識互動行為研究[J].情報科學(xué)，2017，（3）：144-151.

[20]李宇佳，張向先，張克永.移動學(xué)術(shù)虛擬社區(qū)知識流轉(zhuǎn)的影響因素研究[J].情報雜志，2017，36（1）：187-193.

[21]劉璇，汪林威，李嘉.在線健康社區(qū)中用戶回帖行為影響機理研究[J].管理科學(xué)，2017，30（1）：62-72.

[22]Yan Y，Davison R M，Mo C.Employee Creativity Formation：The Roles of Knowledge Seeking，Knowledge Contributing and Flow Experience in Web 2.0 Virtual Communities[J].Computers in Human Behavior，2013，29（5）：1923-1932.

[23]Chang H H，Chuang S S.Social Capital and Individual Motivations on Knowledge Sharing：Participant Involvement as a Moderator[J].Information & Management，2011，48（1）：9-18.

[24]Borges R.Tacit Knowledge Sharing Between IT Workers：The Role of Organizational Culture，Personality，and Social Environment[J].Management Research Review，2012，36（1）：89-108.

[25]Zhao K，Stylianou A C，Zheng Y.Predicting Users Continuance Intention in Virtual Communities：The Dual Intention-Formation Processes[J].Decision Support Systems，2013，55（4）：903-910.

[26]沈惠敏，婁策群.虛擬學(xué)術(shù)社區(qū)知識共享中的共生互利框架分析[J].情報科學(xué)，2017，（7）：16-19，38.

[27]Zheng Y M，Zhao K，Stylianou A.The Impacts of Information Quality and System Quality on Users Continuance Intention in Information-Exchange Virtual Communities：An Empirical Investigation[J].Decision Support Systems，2013，56（1）：513-524.

[28]Papadopoulos T，Stamati T，Nopparuch P.Exploring the Determinants of Knowledge Sharing Via Employee Weblogs[J].International Journal of Information Management，2013，33（1）：133-146.

[29]Analoui B D，Sambrook S，Doloriert C H.Engaging Students in Group Work to Maximise Tacit Knowledge Sharing and Use[J].International Journal of Management Education，2014，12（1）：35-43.

[30]MengHsiang Hsu，ChunMing Chang，ChiaHui Yen.Exploring the Antecedents of Trust in Virtual Communities[J].Behaviour & Information Technology，2011，30（5）：587-601.

[31]張敏，唐國慶，張磊.虛擬學(xué)習(xí)社區(qū)知識貢獻(xiàn)行為的激勵因素分析[J].情報理論與實踐，2017，（2）：86-91.

[32]Park N，Oh H S，Kang N.Factors Influencing Intention to Upload Content on Wikipedia in South Korea：The Effects of Social Norms and Individual Differences[J].Computers in Human Behavior，2012，28（3）：898-905.

[33]Lou J，F(xiàn)ang Y，Kai H L，et al.Contributing High Quantity and Quality Knowledge to Online Q&A; Communities[J].Journal of the American Society for Information Science & Technology，2013，64（2）：356–371.

[34]周軍杰.虛擬社區(qū)內(nèi)不同群體的知識貢獻(xiàn)行為：一項對比研究[J].管理評論，2015，27（2）：55-66.

[35]甘春梅，王偉軍.在線科研社區(qū)中知識交流與共享：MOA視角[J].圖書情報工作，2014，58（2）：53-58.

[36]彭小晶，鄭小強.虛擬社區(qū)知識共享困局及應(yīng)對——基于無限重復(fù)博弈[J].現(xiàn)代情報，2015，（3）：34-36.

[37]杜智濤.網(wǎng)絡(luò)知識社區(qū)中用戶“知識化”行為影響因素——基于知識貢獻(xiàn)與知識獲取兩個視角[J].圖書情報知識，2017，（2）：105-119.

（責(zé)任編輯：孫國雷）