張玲，周鑫

摘 要：從2016年開(kāi)始，各種知識(shí)付費(fèi)類產(chǎn)品在互聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)上層出不窮。知識(shí)付費(fèi)模式的出現(xiàn)，是信息爆炸時(shí)代優(yōu)質(zhì)內(nèi)容稀缺的結(jié)果，消費(fèi)者發(fā)現(xiàn)需要耗費(fèi)大量的時(shí)間和精力去從泛濫的網(wǎng)絡(luò)信息中篩選有用的信息，于是希望以付費(fèi)方式代替?zhèn)€人搜尋選擇，直接享用精選后的優(yōu)質(zhì)內(nèi)容。但在網(wǎng)絡(luò)問(wèn)答平臺(tái)進(jìn)行信息生產(chǎn)與傳播的過(guò)程中，由于知識(shí)分享者魚龍混雜以及平臺(tái)的系統(tǒng)質(zhì)量等因素，如何保證用戶對(duì)知識(shí)付費(fèi)的效用感知仍是尚待解決的問(wèn)題?；诖?，從網(wǎng)絡(luò)問(wèn)答平臺(tái)的知識(shí)付費(fèi)板塊出發(fā)，運(yùn)用文獻(xiàn)調(diào)研和問(wèn)卷調(diào)查相結(jié)合的方法，探究用戶對(duì)網(wǎng)絡(luò)問(wèn)答平臺(tái)知識(shí)付費(fèi)信任的影響因素。在問(wèn)卷調(diào)查的基礎(chǔ)上，采用相關(guān)分析和逐步回歸的分析方法，建立知識(shí)付費(fèi)信任及其影響因素的多元回歸模型，并得出系統(tǒng)感知是信任最為重要的影響因素的結(jié)論。最后，根據(jù)研究結(jié)論提出相應(yīng)的建議與展望，以期為促進(jìn)網(wǎng)絡(luò)問(wèn)答平臺(tái)的知識(shí)付費(fèi)發(fā)展提供一定的參考依據(jù)。

關(guān)鍵詞：信任;知識(shí)付費(fèi);網(wǎng)絡(luò)問(wèn)答平臺(tái);逐步回歸

中圖分類號(hào)：F49 ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A ? ? ?文章編號(hào)：1673-291X（2019）18-0159-03

一、相關(guān)研究評(píng)述

隨著大數(shù)據(jù)以及信息時(shí)代的不斷發(fā)展，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)不斷革新，改變了人們知識(shí)共享和知識(shí)獲取的途徑，提供更加個(gè)性化、精準(zhǔn)化問(wèn)答服務(wù)的網(wǎng)絡(luò)問(wèn)答平臺(tái)應(yīng)運(yùn)而生。韓芳芳認(rèn)為，網(wǎng)絡(luò)問(wèn)答平臺(tái)是基于網(wǎng)絡(luò)等信息技術(shù)的一種知識(shí)共享方式，即用戶可以根據(jù)自身的需求隨時(shí)隨地進(jìn)行問(wèn)題提問(wèn)和答案獲取[1]。目前，國(guó)內(nèi)主要的網(wǎng)絡(luò)問(wèn)答平臺(tái)有知乎、分答、果殼、喜馬拉雅FM、微博問(wèn)答、百度知道等。本文通過(guò)對(duì)以往文獻(xiàn)的梳理，將學(xué)者們對(duì)網(wǎng)絡(luò)問(wèn)答平臺(tái)的研究分為三類。

1.基于知識(shí)共享。比如，湯小燕結(jié)合虛擬社區(qū)知識(shí)共享的特點(diǎn)，構(gòu)建激勵(lì)機(jī)制的理論模型及系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型，探索關(guān)鍵因素對(duì)社區(qū)中不同類型用戶知識(shí)共享數(shù)量及社區(qū)知識(shí)共享數(shù)量和質(zhì)量的影響[2]。

2.基于知識(shí)付費(fèi)。韓芳芳認(rèn)為，知識(shí)付費(fèi)模式具有一定的市場(chǎng)性，用戶兼具使用者和消費(fèi)者的雙重身份，為得到滿足自身需求的答案或知識(shí)支付一定的費(fèi)用，倡導(dǎo)使知識(shí)更有價(jià)值并推動(dòng)實(shí)現(xiàn)知識(shí)盈余下共享經(jīng)濟(jì)的繁榮[1]。學(xué)者們對(duì)于網(wǎng)絡(luò)問(wèn)答平臺(tái)的知識(shí)付費(fèi)研究可以分為兩類：一類是對(duì)知識(shí)付費(fèi)影響因素的研究，如張帥等認(rèn)為個(gè)體需求、信息質(zhì)量、個(gè)體認(rèn)知和主觀規(guī)范、便利條件和替代品、經(jīng)濟(jì)因素為能對(duì)知識(shí)付費(fèi)產(chǎn)生影響的因素，且影響程度遞減[3];另一類則是基于知識(shí)付費(fèi)的持續(xù)使用意愿的研究，如趙保國(guó)等認(rèn)為，期望確認(rèn)程度、感知有性、主觀參照、滿意度正向影響用戶知識(shí)付費(fèi)的持續(xù)使用意愿，感知成本并不是用戶持續(xù)使用意愿的主要影響因素[4]。

3.基于信任機(jī)制的知識(shí)共享研究。鄭偉偉根據(jù)問(wèn)卷調(diào)研結(jié)果，構(gòu)建了基于信任維度的結(jié)構(gòu)方程模型[5]。而對(duì)于信任，學(xué)者們也展開(kāi)了許多研究。本文的信任為網(wǎng)絡(luò)問(wèn)答平臺(tái)的信任，利用學(xué)者M(jìn)ayer等對(duì)虛擬社區(qū)中信任的定義，界定該信任為在網(wǎng)絡(luò)問(wèn)答平臺(tái)中，某人在預(yù)期對(duì)方會(huì)表現(xiàn)出合乎自己利益的基礎(chǔ)上，不管有無(wú)能力控制對(duì)方的行為，都愿意承擔(dān)受傷害的風(fēng)險(xiǎn)[6]。學(xué)者們對(duì)于知識(shí)共享型社區(qū)或模式的信任的維度與影響因素研究較多，如曹倩文把虛擬社區(qū)知識(shí)共享信任測(cè)度分為直接信任和推薦信任兩個(gè)維度，并從社區(qū)情況、知識(shí)發(fā)布者、知識(shí)內(nèi)容以及知識(shí)共享經(jīng)驗(yàn)四個(gè)方面研究信任測(cè)度指標(biāo)，形成虛擬社區(qū)知識(shí)共享信任測(cè)度指標(biāo)體系[7]。由此，本文總結(jié)認(rèn)為，知識(shí)付費(fèi)作為新興的知識(shí)價(jià)值變現(xiàn)方式，對(duì)于該過(guò)程中信任的研究還比較欠缺。

綜合研究現(xiàn)狀，當(dāng)前的學(xué)術(shù)研究者已經(jīng)充分認(rèn)識(shí)到知識(shí)付費(fèi)是互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代信息過(guò)載背景下的必然產(chǎn)物，但目前大部分研究主要集中于對(duì)內(nèi)容付費(fèi)板塊的影響因素、產(chǎn)生、發(fā)展及影響的思考以及對(duì)消費(fèi)者持續(xù)使用意愿的研究;而對(duì)于信任的研究也多基于知識(shí)共享，對(duì)于提高知識(shí)付費(fèi)平臺(tái)用戶信任的方法以及基于信任的網(wǎng)絡(luò)問(wèn)答平臺(tái)的付費(fèi)研究還存在很多尚待解決的理論和實(shí)踐問(wèn)題。

二、研究方法

1.問(wèn)卷設(shè)計(jì)。首先，問(wèn)卷結(jié)構(gòu)。本文將問(wèn)卷分為三個(gè)部分：第一部分，個(gè)體背景資料調(diào)查;第二部分，網(wǎng)絡(luò)問(wèn)答平臺(tái)信任維度測(cè)量量表;第三部分，網(wǎng)絡(luò)問(wèn)答平臺(tái)信任影響因素測(cè)量量表。其次，問(wèn)項(xiàng)設(shè)計(jì)。本研究模型包含了5個(gè)變量，每個(gè)變量都由3—8個(gè)測(cè)量項(xiàng)目進(jìn)行測(cè)量，為保證內(nèi)容效度，本文的測(cè)量項(xiàng)目均來(lái)源于或改編自已有文獻(xiàn)。參考學(xué)者相關(guān)量表，把信任分為情感信任（AT）、認(rèn)知信任（PT）、系統(tǒng)信任（ST）三個(gè)維度;影響因素分別為個(gè)人信任傾向（DT）、感知的收益（PE）、成員聲譽(yù)（MR）以及系統(tǒng)感知（SE）。初始問(wèn)卷信任量表與影響因素量表共計(jì)35個(gè)題項(xiàng)，均采用李克特5級(jí)量表，1代表非常不同意，5代表非常同意。

2.預(yù)調(diào)研。初步完成問(wèn)卷設(shè)計(jì)后，將問(wèn)卷發(fā)布于問(wèn)卷星，通過(guò)微信平臺(tái)邀請(qǐng)具有知識(shí)付費(fèi)經(jīng)歷的50位用戶進(jìn)行預(yù)調(diào)查，所有問(wèn)卷均未出現(xiàn)極端值，均可保留。接著利用預(yù)調(diào)研得到的數(shù)據(jù)，采用SPSS軟件對(duì)初始問(wèn)卷進(jìn)行信度和效度檢驗(yàn)。

3.預(yù)調(diào)研信效度檢驗(yàn)。最終各部分量表的Cronbach α系數(shù)為：信任維度測(cè)量量表0.859，信任影響因素測(cè)量量表0.911，均大于0.8，證明初始問(wèn)卷在經(jīng)過(guò)測(cè)量問(wèn)項(xiàng)的凈化后具有良好的信度。

信任維度測(cè)量量表KMO值為0.852，信任影響因素測(cè)量量表0.912，問(wèn)卷各量表的KMO值都大于0.8，Bartlett統(tǒng)計(jì)值均為0.000，說(shuō)明適合做因子分析。檢驗(yàn)通過(guò)后，通過(guò)探索性因子分析提取影響因子，本研究采用主成分分析法，并采用最大方差法對(duì)因子載荷矩陣進(jìn)行旋轉(zhuǎn)。對(duì)信任維度測(cè)量量表進(jìn)行探索性因子分析，提取3個(gè)特征值大于1的因子，聚類比較理想;對(duì)信任影響因素測(cè)量量表進(jìn)行探索性因子分析，提取4個(gè)特征值大于1的因子，從結(jié)果來(lái)看并不理想，重新進(jìn)行探索，刪除冗余題項(xiàng)SE6、SE7后，聚類比較理想。由此可見(jiàn)，通過(guò)信度檢驗(yàn)、效度檢驗(yàn)、刪除冗余題項(xiàng)，得到最終量表。

三、正式調(diào)研

在預(yù)調(diào)研的基礎(chǔ)上，正式調(diào)研從2018年10月17日開(kāi)始進(jìn)行。問(wèn)卷在問(wèn)卷星平臺(tái)持續(xù)開(kāi)放10周，并同時(shí)走訪南京高校，邀請(qǐng)相關(guān)使用者填寫問(wèn)卷，最終收集了325份問(wèn)卷，剔除無(wú)效問(wèn)卷，得到209份有效問(wèn)卷。

1.樣本特征描述統(tǒng)計(jì)。本文主要調(diào)查了被試的性別、年級(jí)、專業(yè)類型以及曾在哪些網(wǎng)絡(luò)問(wèn)答平臺(tái)為知識(shí)付過(guò)費(fèi)。被調(diào)查者的個(gè)體特征反映如下：在性別方面，男女比例差異并不明顯，男士占比48.8%，女士占比51.2%。在年級(jí)方面，分布也比較均衡，大一占比22.01%，大二占比26.79%，大三占比32.54%，大四占比18.66%。由此可見(jiàn)，大學(xué)生作為接受高等教育的群體，對(duì)知識(shí)的需求比較突出，尤其是大二大三階段的學(xué)生，由于大量的專業(yè)課程以及論文競(jìng)賽的需求，往往對(duì)精選知識(shí)的需求量較大。因此，也會(huì)更多的人參與知識(shí)付費(fèi)。在專業(yè)類型方面，本次調(diào)研有四個(gè)專業(yè)大類，其占比分別為理科27.27%，工科26.32%，文科25.84%，經(jīng)管類20.57%。在為知識(shí)付費(fèi)的相應(yīng)網(wǎng)絡(luò)問(wèn)答平臺(tái)方面，結(jié)果顯示，知乎、果殼、喜馬拉雅FM分列前三，占比分別是54.55%、49.28%、44.02%，且從問(wèn)卷結(jié)果來(lái)看，有很大一部分大學(xué)生會(huì)為2個(gè)甚至2個(gè)以上的網(wǎng)絡(luò)問(wèn)答平臺(tái)的知識(shí)進(jìn)行付費(fèi)。但從未為知識(shí)付過(guò)費(fèi)的人數(shù)占比也達(dá)到了10.53%，本研究也期望通過(guò)探尋制定知識(shí)付費(fèi)信任度的措施來(lái)提高該部分人群參與知識(shí)付費(fèi)的意愿，達(dá)到良好的知識(shí)共享與知識(shí)繁榮的局面。

2.正式調(diào)研信效度檢驗(yàn)。問(wèn)卷回收完畢并剔除無(wú)效問(wèn)卷后，將所得數(shù)據(jù)輸入SPSS數(shù)據(jù)分析軟件，進(jìn)行正式調(diào)研的信效度檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果顯示，信任維度測(cè)量量表與信任影響因素測(cè)量量表的Cronbach α系數(shù)分別為0.803和0.824，均在0.8以上。并且，兩個(gè)量表的KMO值分別為0.801和0.920，都大于0.8，通過(guò)信效度檢驗(yàn)。

本文量表在參考已有文獻(xiàn)與借鑒學(xué)者的科學(xué)量表的前提下，取得了良好的調(diào)研結(jié)果。基于此，本文展開(kāi)實(shí)證分析。

四、實(shí)證分析

將收集到的問(wèn)卷數(shù)據(jù)整理輸入SPSS數(shù)據(jù)分析軟件中，并利用SPSS將所有問(wèn)項(xiàng)轉(zhuǎn)換成對(duì)應(yīng)的變量以進(jìn)行實(shí)證分析。

1.變量選取。本文結(jié)合問(wèn)卷調(diào)查數(shù)據(jù)及相關(guān)分析結(jié)果，選取信任（記為Y）為因變量，來(lái)衡量知識(shí)付費(fèi)的意愿程度;選取剩下的四個(gè)變量：個(gè)人信任傾向、感知的收益、成員聲譽(yù)與系統(tǒng)感知作為自變量，分別記為X1、X2、X3、X4。

2.多元線性回歸分析模型為研究因變量與多個(gè)自變量之間的關(guān)系，擬建立如下多元線性回歸模型：

3.多元線性回歸分析?；貧w結(jié)果（如下表所示）。

五、結(jié)論與展望

1.結(jié)論。本研究基于已有研究的基礎(chǔ)，根據(jù)文獻(xiàn)調(diào)研構(gòu)建了網(wǎng)絡(luò)問(wèn)答平臺(tái)知識(shí)付費(fèi)信任的影響因素體系，采用問(wèn)卷調(diào)查法收集了網(wǎng)絡(luò)問(wèn)答平臺(tái)知識(shí)付費(fèi)與信任的有關(guān)數(shù)據(jù)，利用SPSS軟件進(jìn)行信效度分析和相關(guān)分析，構(gòu)建多元回歸模型。通過(guò)多元回歸分析，本研究得出以下主要結(jié)論：一是用戶對(duì)網(wǎng)絡(luò)問(wèn)答平臺(tái)知識(shí)付費(fèi)的信任受到個(gè)人信任傾向、感知的收益、成員聲譽(yù)、系統(tǒng)感知的正向影響。二是由最終回歸模型得出，系統(tǒng)感知對(duì)信任的影響最為顯著，即在網(wǎng)絡(luò)問(wèn)答平臺(tái)中，知識(shí)質(zhì)量和系統(tǒng)質(zhì)量是影響用戶對(duì)于知識(shí)付費(fèi)信任的主要因素，其余重要因素按重要程度遞減依次為成員聲譽(yù)、感知的收益、個(gè)人信任傾向。

2.展望。知識(shí)付費(fèi)作為知識(shí)價(jià)值變現(xiàn)與知識(shí)管理的嶄新方式，推動(dòng)其發(fā)展具有重要的意義?；诒狙芯康慕Y(jié)論，認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)問(wèn)答平臺(tái)付費(fèi)板塊的管理者要著力提高用戶信任度，這對(duì)知識(shí)付費(fèi)的發(fā)展具有很強(qiáng)的推動(dòng)力。

首先，要注重提高系統(tǒng)質(zhì)量和知識(shí)質(zhì)量，以提高客戶的正向系統(tǒng)感知程度。具體而言，提高系統(tǒng)質(zhì)量即保證程序最優(yōu)化的運(yùn)行，包括流暢度、篩選信息的速度等，保證良好的用戶體驗(yàn);提高知識(shí)質(zhì)量的途徑，即注重精選信息以及推送信息的質(zhì)量，個(gè)性化地滿足客戶需求。

其次，著力提高成員聲譽(yù)。提高回答者的質(zhì)量，嚴(yán)格身份認(rèn)證與識(shí)別，盡可能避免回答者名不副實(shí)的現(xiàn)象。同時(shí)，注重構(gòu)建付費(fèi)者的使用感反饋機(jī)制，開(kāi)通對(duì)回答者所答內(nèi)容的評(píng)論、點(diǎn)贊、轉(zhuǎn)發(fā)等功能，保障付費(fèi)者的基本權(quán)益。此外，還要構(gòu)建對(duì)付費(fèi)者評(píng)論的反饋機(jī)制，避免惡意評(píng)價(jià)與不實(shí)評(píng)價(jià)的消極影響。雙向反饋一定程度上保證了回答者與付費(fèi)者繼續(xù)參與知識(shí)付費(fèi)的熱情。

再次，及時(shí)調(diào)研付費(fèi)者感知到收益的程度，制定分時(shí)期的用戶體驗(yàn)感與滿意度的調(diào)研計(jì)劃并著力實(shí)施，努力滿足付費(fèi)者信任的傾向與習(xí)慣。同時(shí)，借助大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，不斷提高個(gè)性化服務(wù)的質(zhì)量;大力打擊盜版與侵犯知識(shí)產(chǎn)權(quán)的行為，維護(hù)知識(shí)付費(fèi)的秩序。

最后，本研究還存在許多不足，雖然分析了基于網(wǎng)絡(luò)問(wèn)答平臺(tái)知識(shí)付費(fèi)的信任的維度與影響因素，闡釋了提高用戶信任的意義與參考措施，但是沒(méi)有構(gòu)建量化的仿真模型或結(jié)構(gòu)化的方程模型，未提供更具體、更具有實(shí)操性的建議。本文認(rèn)為，這將是網(wǎng)絡(luò)問(wèn)答平臺(tái)知識(shí)付費(fèi)板塊未來(lái)一個(gè)值得研究的方向。

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