周濤 袁青青 鄧勝利

摘 要： ［目的／ 意義］ 開源軟件社區(qū)用戶通常從社區(qū)中獲取代碼相關(guān)知識， 而缺乏貢獻的動機和意愿， 這將影響社區(qū)的可持續(xù)發(fā)展。［方法／ 過程］ 整合動機理論與社會資本理論， 構(gòu)建了開源社區(qū)用戶知識貢獻行為模型， 采用混合方法包括ＳＥＭ 和ｆｓＱＣＡ 對數(shù)據(jù)進行分析。［ 結(jié)果／ 結(jié)論］ 研究發(fā)現(xiàn)， 內(nèi)部動機（ 流體驗、自我效能）、外部動機（感知聲譽、互惠）、社會互動關(guān)系、社區(qū)認同、共同語言顯著影響用戶知識貢獻意愿和行為。ｆｓＱＣＡ 結(jié)果顯示， 流體驗、感知聲譽、互惠、信任是４ 個組態(tài)的共同核心條件。研究結(jié)果啟示， 開源軟件社區(qū)需要關(guān)注用戶的內(nèi)外部動機， 發(fā)展社會資本， 以激發(fā)用戶的知識貢獻意愿和行為， 促進開源社區(qū)持續(xù)快速發(fā)展。

關(guān)鍵詞： 開源軟件社區(qū)； 知識貢獻； 混合方法； ｆｓＱＣＡ

ＤＯＩ：１０．３９６９ ／ ｊ．ｉｓｓｎ．１００８－０８２１．２０２３．１１．０１２

〔中圖分類號〕Ｃ９３１ ６ 〔文獻標識碼〕Ａ 〔文章編號〕１００８－０８２１ （２０２３） １１－０１４６－１２

開源軟件（Ｏｐｅｎ Ｓｏｕｒｃｅ Ｓｏｆｔｗａｒｅ， ＯＳＳ）是指具有專業(yè)知識或經(jīng)驗的成員聚集在一起， 進行大規(guī)模集體合作， 通過開發(fā)、補充、更改、不斷完善等一系列過程獲得的軟件， 它的源代碼通常是對公眾免費開放的， 而且使用、修改和重新發(fā)布均不受限制。

知名度較高的開源軟件有很多， 例如操作系統(tǒng)Ｌｉｎｕｘ、Ｗｅｂ 服務(wù)器軟件Ａｐａｃｈｅ、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫ＭｙＳＱＬ、編程語言ＰＨＰ／ Ｐｙｔｈｏｎ 等。隨著數(shù)字經(jīng)濟的不斷發(fā)展，開源軟件逐漸受到學術(shù)界、企業(yè)界以及政府的高度重視。例如， 華為、騰訊、阿里巴巴、Ｇｏｏｇｌｅ、Ｆａ?ｃｅｂｏｏｋ 等知名企業(yè)大力支持開源軟件的開發(fā)與應(yīng)用。２０２１ 年１１ 月， 工信部發(fā)布《“十四五” 大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃》指出， “推動自主開源框架、組件和工具的研發(fā)， 發(fā)展大數(shù)據(jù)開源社區(qū)， 培育開源生態(tài)， 全面提升技術(shù)攻關(guān)和市場培育能力”［１］ 。同年１２ 月， 國家網(wǎng)信辦發(fā)布《“十四五” 國家信息化規(guī)劃》， 其中再次指出“鼓勵以國內(nèi)龍頭企業(yè)為主體， 企業(yè)、開發(fā)者、志愿者共同參與的大數(shù)據(jù)應(yīng)用開源社區(qū)建設(shè)”， 顯示開源軟件得到了政府部門的高度重視。

開源軟件社區(qū)（又稱開源社區(qū)）是由大量具有相同興趣愛好的開發(fā)者組成， 在遵守相應(yīng)的開源軟件許可協(xié)議下， 以合作互助的形式對軟件項目進行開發(fā)、維護、修改、增強等一系列活動的網(wǎng)絡(luò)平臺。開源社區(qū)提供了一個自由交流、相互學習的空間， 有力促進了開源軟件發(fā)展。像ＧｉｔＨｕｂ、Ａｐａｃｈｅ、Ｇｉｔｅｅ、ＳｏｕｒｃｅＦｏｒｇｅ 等都是知名的開源軟件社區(qū)，其中ＧｉｔＨｕｂ 是全球最大的開源社區(qū)， 具有很大的影響力， 吸引了大量開發(fā)者匯聚于此。對開源軟件社區(qū)來說， 它離不開社區(qū)成員貢獻大量的、高質(zhì)量的代碼， 而用戶往往偏向從社區(qū)中獲取知識， 不大愿意在社區(qū)中進行貢獻， 導(dǎo)致社區(qū)缺乏持續(xù)發(fā)展的動力。因此， 有必要研究影響用戶進行知識貢獻的因素， 從而幫助社區(qū)管理者采取針對性策略和措施來促進用戶貢獻行為， 實現(xiàn)開源社區(qū)的持續(xù)發(fā)展。

已有文獻往往從單一視角如網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)［２］ 、主觀規(guī)范［３］ 、感知行為控制［４］ 等研究開源社區(qū)用戶行為， 但用戶行為可能受到個體因素（用戶動機）和環(huán)境因素（社會資本）的雙重影響。一方面， 根據(jù)動機理論， 用戶可能出于個人的內(nèi)外部動機如提高聲譽、獲得回報等貢獻其代碼， 缺乏足夠的動機將影響用戶的貢獻積極性； 另一方面， ＯＳＳ 社區(qū)中的用戶通過頻繁的交互建立了較復(fù)雜的社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。根據(jù)社會資本理論， 蘊藏在社會網(wǎng)絡(luò)中的社會資本也將影響用戶行為?；诖耍?本文將基于動機理論與社會資本理論， 整合個體因素和環(huán)境因素兩個視角， 研究ＯＳＳ 社區(qū)用戶知識貢獻行為， 發(fā)現(xiàn)影響用戶在開源社區(qū)中進行知識貢獻的顯著因素。

研究方法方面， 已有研究往往采用單一方法進行分析， 本文將采用混合方法包括結(jié)構(gòu)方程模型（Ｓｔｒｕｃ?ｔｕｒａｌ Ｅｑｕａｔｉｏｎ Ｍｏｄｅｌｉｎｇ， ＳＥＭ）和模糊集定性比較分析（Ｆｕｚｚｙ－ｓｅｔ Ｑｕａｌｉｔａｔｉｖｅ Ｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅ Ａｎａｌｙｓｉｓ， ｆｓＱ?ＣＡ）方法。相對于ＳＥＭ 主要考察單個變量的“凈效應(yīng)”， ｆｓＱＣＡ 考察變量組合（組態(tài)）對結(jié)果變量的作用， 因此能夠提供更豐富的研究結(jié)果。本文的研究將為開源軟件社區(qū)運營者提供參考， 可據(jù)此制定有針對性的策略， 以促進用戶的知識貢獻行為， 實現(xiàn)社區(qū)的持續(xù)發(fā)展。

１ 文獻綜述

１.１ 開源軟件社區(qū)用戶行為研究

開源軟件社區(qū)作為一類新興模式， 得到了多學科領(lǐng)域包括計算機學科和管理學科等的關(guān)注。計算機學科側(cè)重從社會網(wǎng)絡(luò)視角研究ＯＳＳ 社區(qū)， 發(fā)現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對ＯＳＳ 社區(qū)用戶行為的作用。盧冬冬等［５］ 借助復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的方法， 以開源軟件項目Ａｎｇｕ?ｌａｒＪＳ 為例， 發(fā)現(xiàn)核心開發(fā)者的流失會導(dǎo)致嚴重的級聯(lián)失效現(xiàn)象。劉鵬等［２］ 通過收集Ｃｌｏｕｄ Ｆｏｕｎｄｒｙ社區(qū)中代碼提交數(shù)據(jù)， 分析了開發(fā)者協(xié)作網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)及演化過程。陳丹等［６］ 考察了ＯＳＳ 社區(qū)中開發(fā)者間的交互關(guān)系。

管理學科則往往基于社會影響理論、技術(shù)采納模型、理性行為理論等， 考察個體認知如主觀規(guī)范、感知有用性、感知行為控制等對ＯＳＳ 社區(qū)用戶行為包括貢獻、共享、參與等的作用。Ｚｈｏｕ Ｔ［３］基于社會影響理論， 發(fā)現(xiàn)社會認同影響用戶的貢獻意愿， 而主觀規(guī)范對用戶貢獻意愿沒有作用。田穎等［７］ 以ｎａｎｏＨＵＢ 開源社區(qū)為研究對象， 發(fā)現(xiàn)社會互動對用戶的知識共享行為具有正向影響， 共享的不確定性負面影響知識共享行為。常靜等［８］ 基于技術(shù)采納模型， 認為職業(yè)發(fā)展、興趣、學習、交流影響感知有用性及用戶參與行為。Ｂａｇｏｚｚｉ Ｒ Ｐ 等［４］基于理性行為理論， 研究了Ｌｉｎｕｘ 開源社區(qū)中用戶的參與行為， 發(fā)現(xiàn)用戶參與的態(tài)度、感知行為控制、對開源社區(qū)活動的認同、預(yù)期情緒、社會身份等對其參與行為有顯著影響。

除了用戶的貢獻、共享、參與等行為， 一些文獻還考察了ＯＳＳ 社區(qū)用戶的合作偏好、禮貌行為。陳丹等［６］ 發(fā)現(xiàn)開發(fā)者之間的合作次數(shù)越多， 越容易建立起新合作。何鵬等［９］ 研究了ＳｏｕｒｃｅＦｏｒｇｅ 開源社區(qū)中開發(fā)者對于不同合作方式的偏好行為， 發(fā)現(xiàn)社區(qū)新用戶偏向與開發(fā)項目較多， 有過特定角色身份的用戶合作。Ｗｅｉ Ｋ 等［１０］ 分析了開源軟件社區(qū)用戶網(wǎng)絡(luò)交流中禮貌行為上的差異， 研究發(fā)現(xiàn)核心用戶更多的是使用稱呼語、包容性詞匯， 而外圍用戶使用較多的是欣賞、崇拜、尊敬之類的詞匯。

從上述研究可以發(fā)現(xiàn)， 已有文獻從多個理論視角包括技術(shù)采納模型、理性行為理論、社會影響理論、社會網(wǎng)絡(luò)理論等考察了ＯＳＳ 社區(qū)用戶行為，發(fā)現(xiàn)個體認知如感知有用性、感知行為控制、主觀規(guī)范、社會互動等的顯著作用。根據(jù)社會認知理論， 除了個體認知， 用戶行為還將受到環(huán)境因素如社會資本的影響?；诖?， 本文將整合動機理論和社會資本理論， 綜合考察個體因素（用戶動機）和環(huán)境因素（社會資本）對ＯＳＳ 社區(qū)用戶貢獻行為的影響， 研究結(jié)果將為了解ＯＳＳ 社區(qū)用戶行為提供一個較完整視角。

１.２ 動機理論

動機理論（Ｍｏｔｉｖａｔｉｏｎａｌ Ｔｈｅｏｒｙ）主要研究單個用戶受到何種驅(qū)使， 導(dǎo)致其做出某一特定行為［１１］ 。該理論認為， 動機是解釋個體行為的前提， 也是激發(fā)個體心理過程的原因， 通過某些激勵因素， 進而滿足個體的內(nèi)在需求， 使個體產(chǎn)生內(nèi)在驅(qū)動力［１２］ 。個體實施某一行為可能會受到內(nèi)部（自主動機）和外部（受控動機）的激勵［１３］ ， 隨著研究的不斷深入，這種內(nèi)、外部激勵發(fā)展成與動機相關(guān)的兩個類別，即內(nèi)部動機、外部動機［１４］ 。其中， 內(nèi)部動機關(guān)注個體參與某項活動或者執(zhí)行某一行為是出于興趣或樂趣， 而外部動機更注重完成活動后能否獲得有價值的回饋。

已有研究考察了動機對用戶分享、貢獻、參與等行為的作用。秦敏等［１２］ 考察了利他性動機、認同性動機對開放式創(chuàng)新社區(qū)用戶自主貢獻行為的影響。Ｗａｓｋｏ Ｍ Ｍ 等［１５］ 分析了聲譽、幫助他人對用戶知識貢獻的影響。Ｉｓｋｏｕｊｉｎａ Ｚ 等［１６］ 探究了業(yè)余愛好、成就、利他主義、個人需求、主要工作需求等對ＯＳＳ 社區(qū)用戶知識分享的作用。另一方面， 內(nèi)部動機、外部動機包含的因素也有所不同， Ｔａｎｇ Ｑ等［１７］ 探討了內(nèi)部動機與外部動機對社交網(wǎng)站用戶分享優(yōu)惠券的影響。內(nèi)部動機包括自我價值感和社交， 外部動機包括經(jīng)濟回報和互惠。Ｓｕｎ Ｙ 等［１８］研究了內(nèi)部動機、外部動機對虛擬社區(qū)用戶持續(xù)參與的作用。Ｙａｌａｎ Ｙ 等［１９］ 分析了內(nèi)部動機（樂于助人、自我價值感和流體驗） 對知識貢獻的影響。Ｚｈａｎｇ Ｘ 等［２０］ 探討了內(nèi)部動機和外部動機對健康問答社區(qū)用戶知識分享意愿的影響。其中， 內(nèi)部動機包括利他主義、知識自我效能感和同理心， 外部動機包括互惠和感知聲譽。

從這些文獻可以發(fā)現(xiàn)， 已有研究采用動機理論考察了開放式創(chuàng)新社區(qū)、社交網(wǎng)站、虛擬社區(qū)、健康問答社區(qū)等環(huán)境下用戶行為。本文將應(yīng)用動機理論來考察ＯＳＳ 社區(qū)用戶貢獻行為。

１.３ 社會資本理論

社會資本理論（Ｓｏｃｉａｌ Ｃａｐｉｔａｌ Ｔｈｅｏｒｙ）是解釋個體間的社會聯(lián)系對個體行為影響的理論［２１］ 。社會資本通常是表示嵌入個人、組織、社區(qū)或社會的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中， 通過這個關(guān)系網(wǎng)絡(luò)獲得并衍生出的實際和潛在資源的總和。社會資本常被用于解釋組織或社區(qū)網(wǎng)絡(luò)中關(guān)系資源所產(chǎn)生的影響， 包括３ 個維度： 結(jié)構(gòu)資本、關(guān)系資本、認知資本。

現(xiàn)有文獻運用社會資本理論研究了用戶貢獻、電子口碑、持續(xù)分享等。Ｗａｓｋｏ Ｍ Ｍ 等［１５］ 考察了結(jié)構(gòu)維中的網(wǎng)絡(luò)中心性、認知維中的自我感知專業(yè)性與任職經(jīng)驗， 以及關(guān)系維中的承諾與互惠對用戶知識貢獻的作用。Ｙａｎ Ｊ 等［２２］ 分析了社會資本與在線用戶社區(qū)知識貢獻之間的雙向影響。Ｚｈｏｕ Ｔ［２３］研究了結(jié)構(gòu)資本、關(guān)系資本、認知資本對開放創(chuàng)新社區(qū)用戶貢獻行為的影響。Ｓｕｎ Ｙ 等［２４］ 探究了社會資本對信息技術(shù)交付過程中用戶滿意度的作用。Ｗａｎｇ Ｔ 等［２５］ 考察了社會資本中關(guān)系強度、共同語言和信任３ 個因素對社交網(wǎng)絡(luò)中的電子口碑的影響。Ｃｈｉｕ Ｃ Ｍ 等［２６］ 探究了結(jié)構(gòu)維、關(guān)系維、認知維對虛擬社區(qū)中用戶知識分享數(shù)量與質(zhì)量的影響。Ｈａｓｓａｎ Ｓ 等［２１］ 研究了社會資本中的承諾、共同語言對社區(qū)旅游社區(qū)用戶持續(xù)知識分享意愿的作用。

從上述研究可以發(fā)現(xiàn)， 現(xiàn)有文獻考察了多個情境下包括在線社區(qū)、開放式創(chuàng)新社區(qū)、社交網(wǎng)絡(luò)、旅游社區(qū)等社會資本對用戶行為的作用。基于這些文獻， 本文將采用社會資本理論來考察ＯＳＳ 社區(qū)用戶知識貢獻行為。

２ 研究模型與假設(shè)

２.１ 內(nèi)部動機

內(nèi)部動機是指用戶參與活動時所獲得的愉悅體驗和自我價值感［１８］ 。內(nèi)部動機側(cè)重于活動過程，對解釋社區(qū)用戶知識貢獻行為至關(guān)重要［２０］ 。本文主要考察流體驗和自我效能這兩個內(nèi)部動機的作用。流體驗反映了用戶全身心投入時所獲得的愉悅體驗， 代表了一種最佳體驗， 將能顯著促進ＯＳＳ社區(qū)用戶行為； 自我效能反映了用戶具備必要的知識和技能來貢獻軟件代碼。ＯＳＳ 社區(qū)作為專業(yè)型社區(qū)， 用戶若缺乏一定的軟件開發(fā)知識儲備， 將無法貢獻代碼。

流體驗是指一個人在完全參與到某項活動或某項事件時的一種心理狀態(tài)［２７］ 。具體來說， 用戶沉浸在社區(qū)活動中， 感覺不到周圍環(huán)境的變化， 達到一種全神貫注、忘我的境界， 并在這個過程中感到非?？鞓泛蜐M足。Ｙａｌａｎ Ｙ 等［１９］ 研究發(fā)現(xiàn)， 當用戶全神貫注地參與到社區(qū)活動中， 并達到最佳體驗時， 其更愿意在社區(qū)中貢獻知識。開源社區(qū)包含眾多的軟件項目， 其難易程度也各不相同， 用戶選擇并完成與自身能力相匹配的軟件項目這一過程， 能夠帶來極大的愉悅與成就感。Ｔｏｒｖａｌｄｓ Ｌ 等［２８］ 認為， 編程所帶來的樂趣與愉悅是促進用戶參與開發(fā)的動機之一。因此， 流體驗將促進用戶參與社區(qū)知識貢獻活動。

自我效能表示個體對自己實施知識貢獻行為的能力感知。用戶對向他人或社區(qū)提供有價值信息的能力感到越自信， 就越能夠獲取內(nèi)在的滿足。已有研究表明， 在用戶嘗試完成某些目標、任務(wù)或挑戰(zhàn)時， 自我效能起著重要作用［２９］ 。Ｂｏｃｋ Ｇ Ｗ 等［３０］研究指出， 自我效能可以作為知識分享自我激勵來源的一個重要因素。Ｋａｎｋａｎｈａｌｌｉ Ａ 等［３１］ 研究發(fā)現(xiàn)，對自己的能力、技能和專業(yè)知識有高度信心的用戶， 更愿意貢獻有價值的知識。開源社區(qū)用戶對于自身專業(yè)知識有信心， 相信自己有能力去解決這些問題， 那么他們愿意去貢獻軟件代碼。同時， 若用戶先前在社區(qū)中貢獻的代碼得到認可或是被很好地使用時， 會進一步提高該用戶的自我效能感， 促進其貢獻意愿。因此， 本文假設(shè)：

Ｈ１： 流體驗顯著影響開源軟件社區(qū)用戶貢獻意愿

Ｈ２： 自我效能顯著影響開源軟件社區(qū)用戶貢獻意愿

２.２ 外部動機

外部動機是指用戶把參與活動視為一種獲得金錢或非金錢回報的手段［３１］ 。外部動機更側(cè)重于結(jié)果， 即用戶參與社區(qū)活動是為了獲取有價值的結(jié)果［２０］ 。其中， 感知聲譽、互惠是影響知識貢獻的兩個重要外部動機［３２］ 。感知聲譽反映了其他用戶對該用戶的評價， 用戶在ＯＳＳ 社區(qū)貢獻代碼無法獲取經(jīng)濟回報， 因此提高聲譽將是影響其行為的重要動機。互惠反映了交換的公平性， 用戶貢獻代碼的同時也希望獲取其他用戶分享的高質(zhì)量代碼。若無法實現(xiàn)互惠， 用戶可能放棄貢獻行為。

感知聲譽反映了社區(qū)用戶對于個人影響力的關(guān)注， 用戶希望在社區(qū)中獲得一定的地位、名望或良好聲譽， 這能夠促進用戶更愿意在社區(qū)中貢獻知識。Ｃｈａｎｇ Ｈ Ｈ 等［３３］ 指出， 聲譽建立和地位提高能夠激勵社區(qū)用戶更頻繁的參與。Ｗａｓｋｏ Ｍ Ｍ 等［１５］ 研究表明， 當用戶意識到貢獻知識可以提高其在社區(qū)中的聲譽和地位時， 將愿意把自己有價值的知識貢獻到社區(qū)中。開源社區(qū)中用戶的聲譽通常來自于社區(qū)其他成員對自身的評價與認可度， 當用戶獲得來自其他用戶的積極評價時， 用戶會認為自己貢獻的代碼或軟件得到了認可， 其他用戶更愿意與自己交流并尊重自己。對于單個用戶來說， 良好的聲譽往往會引起其他成員的關(guān)注或是產(chǎn)生潛在合作與互動的機會。因此， 用戶愿意持續(xù)在社區(qū)中進行貢獻，以獲取更高的聲譽。

互惠是指社區(qū)用戶之間進行公平的信息和知識交流， 用戶愿意將自己的知識貢獻到社區(qū)中， 同樣也期望獲得知識回報與長期交流。根據(jù)社會交換理論， 用戶期望付出能夠得到相應(yīng)回報， 以實現(xiàn)公平交換。已有研究指出， 互惠能夠促進用戶知識貢獻意愿［３１］ 。Ｔａｍｊｉｄｙａｍｃｈｏｌｏ Ａ 等［３４］ 發(fā)現(xiàn)， 互惠與用戶的知識分享意愿呈顯著正相關(guān)。開源社區(qū)中， 用戶希望自己貢獻軟件代碼的同時能夠獲取相應(yīng)有用的知識， 來證明自己花費在知識貢獻上的時間和精力是值得的、有價值的， 這樣會讓用戶相信自己的努力是有回報的。開源軟件社區(qū)中互惠程度越高，用戶在其中進行知識貢獻意愿就會越強烈。因此，本文假設(shè)：

Ｈ３： 感知聲譽顯著影響開源軟件社區(qū)用戶貢獻意愿

Ｈ４： 互惠顯著影響開源軟件社區(qū)用戶貢獻意愿

２.３ 結(jié)構(gòu)資本

結(jié)構(gòu)資本是指社會網(wǎng)絡(luò)中用戶之間聯(lián)系的整體模式［３５］ ， 通常用社會互動關(guān)系來反映。社會互動關(guān)系體現(xiàn)了用戶間聯(lián)系的程度， 包括互動的頻率、持續(xù)時間等。頻繁的社會互動將提高用戶之間的熟悉度， 建立用戶之間的關(guān)系連接， 從而促進其代碼貢獻意愿。Ｃｈｉｕ Ｃ Ｍ 等［２６］ 認為， 社區(qū)成員之間的社會互動關(guān)系提供了一種經(jīng)濟高效的知識傳播渠道， 可以減少收集知識所需的成本， 極大地促進知識的交流和集成。用戶為了維系社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系， 耗費了大量的時間和精力進行互動， 因此他們繼續(xù)留在這個社區(qū)的可能性更大， 由于投入的沉沒成本， 用戶切換到其他社區(qū)的可能性比較低［３６］ 。而且這種黏性會促進用戶積極地進行知識貢獻， 以維持與他人的互動， 保持與社區(qū)其他用戶的聯(lián)系。同時， 隨著用戶之間的頻繁互動， 互相之間逐漸熟悉起來， 其更愿意在社區(qū)中貢獻代碼［２３］ 。因此， 本文假設(shè)：

Ｈ５： 社會互動關(guān)系顯著影響開源軟件社區(qū)用戶貢獻意愿

２.４ 關(guān)系資本

關(guān)系資本是指用戶之間的人際關(guān)系， 包括信任、認同等［３５］ 。Ｗａｓｋｏ Ｍ Ｍ 等［３７］ 認為， 當某一用戶對社區(qū)及其他用戶有強烈的認同和信任時， 關(guān)系資本隨之產(chǎn)生。信任反映了對其他用戶的能力、誠實和善意的信念， 能夠緩解不確定性和風險， 從而促進用戶知識貢獻行為。認同反映了用戶對社區(qū)的成員感和歸屬感， 將使得用戶感到有責任積極貢獻代碼， 以促進開源社區(qū)的持續(xù)發(fā)展。

信任是用戶在社區(qū)中進行合作、獲取資源和貢獻知識的一個重要前提， 當用戶間的信任度較高時，他們更愿意參與社區(qū)互動、貢獻知識。用戶的信任對于營造社區(qū)知識貢獻的氛圍非常重要。起初社區(qū)成員彼此間不熟悉， 用戶想要明確其他成員是否具有足夠的專業(yè)知識和能力來貢獻高質(zhì)量的知識， 此時信任就成為用戶間交換知識的關(guān)鍵所在［３８］ 。已有研究表明， 信任作為社區(qū)用戶所遵循的一組普遍接受規(guī)范和原則， 它對用戶的知識分享意愿具有促進作用［２６］ 。在開源社區(qū)中， 用戶的信任主要來自于社區(qū)知識質(zhì)量、其他用戶能力。用戶參與開源軟件社區(qū)中的貢獻活動時， 如果能夠獲得來自其他用戶的幫助或有用的知識， 該用戶會更加相信社區(qū)其他成員是值得信賴的， 也會愿意把自己有價值的知識貢獻出來。

社區(qū)認同是指個體將自己與另一個人或一群人分組的過程［３５］ 。在本文中， 社區(qū)認同表示用戶對ＯＳＳ 社區(qū)的歸屬感和認可。周濤等［３９］ 認為， 個體對其所在群體的認同會促進其積極參與集體活動。

Ｄｈｏｌａｋｉａ Ｕ Ｍ 等［４０］ 認為， 社區(qū)認同體現(xiàn)了用戶愿意與社區(qū)保持聯(lián)系， 進而促進用戶愿意在社區(qū)中貢獻知識。用戶通常不會輕易把自身有價值的知識貢獻出去， 但是當其把其他用戶視為自己的團隊伙伴時， 認為此時的貢獻是對自己有利的， 該用戶會愿意貢獻有價值的知識。當開源軟件社區(qū)用戶感受到社區(qū)成員共同努力解決一個問題所產(chǎn)生的凝聚力時， 會被這種氛圍感染， 產(chǎn)生歸屬感和認同感， 進而會愿意貢獻有價值的知識。用戶的社區(qū)歸屬感與認同感越高， 其在開源軟件社區(qū)中貢獻的積極性就會越強烈。因此， 本文假設(shè)：

Ｈ６： 信任顯著影響開源軟件社區(qū)用戶貢獻意愿

Ｈ７： 社區(qū)認同顯著影響開源軟件社區(qū)用戶貢獻意愿

２.５ 認知資本

認知資本是指能夠在各方之間實現(xiàn)共享表達、解釋和理解的資源［２５］ ， 可以通過共同語言來反映。共同語言包括共同詞匯、行話等， 有助于提高溝通效率， 增進用戶間的相互理解， 從而促進代碼共享。共同語言是一種促進用戶交流的關(guān)鍵手段， 它包括使用通用術(shù)語或行話、采用縮略語或符號進行交流， 以添加注釋或說明的方式分享信息等［２６］ 。Ｔａｍｊｉｄｙａｍｃｈｏｌｏ Ａ 等［３４］ 研究指出， 共同語言對用戶的知識分享意愿具有積極顯著的影響。在開源社區(qū)中， 共同語言為社區(qū)用戶提供了一個促進相互間理解的途徑， 有助于形成共同的術(shù)語與標記符號， 提高了用戶間交流溝通效率。同時， 共同語言能夠使開源軟件社區(qū)用戶雙方更好地理解對方， 避免溝通中一些不必要的誤解。與之相反的是， 共同語言的缺乏可能會導(dǎo)致用戶需要在溝通、理解上花費更多的時間和精力， 這會降低用戶在社區(qū)中知識貢獻的意愿［２３］ 。因此， 本文假設(shè)：Ｈ８： 共同語言顯著影響開源軟件社區(qū)用戶貢獻意愿２ ６ 貢獻意愿與貢獻行為貢獻意愿是指個體對自己行為的預(yù)期， 是其打算參與知識貢獻的主觀可能性［４１］ 。根據(jù)理性行為理論和計劃行為理論， 個體實施某一行為的意愿越強烈， 其實施該行為的可能性就越大， 也就是說，個體的實際行為受到行為意向的影響。李金陽［４２］認為， 積極的知識貢獻意愿會促使用戶在虛擬社區(qū)中進行知識貢獻。Ｖｅｎｋａｔｅｓｈ Ｖ 等［４３］ 研究結(jié)果表明， 用戶的行為意愿正向影響其接受行為。鄭萬松等［４４］ 也指出， 用戶的共享意愿顯著影響其行為。因此， 本文假設(shè)：

Ｈ９： 開源軟件社區(qū)用戶知識貢獻意愿顯著影響其貢獻行為

基于上述分析， 本文提出ＯＳＳ 社區(qū)用戶貢獻行為模型， 如圖１ 所示。

３ 數(shù)據(jù)收集與分析

３.１ 問卷設(shè)計與數(shù)據(jù)收集

為保證量表的內(nèi)容效度， 本文的所有指標均源自前人發(fā)表的文獻， 結(jié)合開源社區(qū)背景進行適當改編。其中， 流體驗的測量指標借鑒了Ｎｏｖａｋ Ｔ Ｐ等［４５］ 和Ｚｈａｎｇ Ｈ 等［４６］ 的研究， 自我效能的指標綜合了Ｌｉｎ Ｍ Ｊ Ｊ 等［４７］ 的研究成果， 感知聲譽的指標借鑒了Ｔｉｗａｎａ Ａ 等［４８］ 的研究， 互惠的指標借鑒了Ｗａｓｋｏ Ｍ Ｍ 等［１５］ 的研究成果， 社會互動關(guān)系、社區(qū)認同和共同語言的指標均改編自Ｆａｎｇ Ｙ Ｈ 等［４９］的研究， 信任的指標改編自Ｃｏｏｋ Ｊ 等［５０］ 的研究，貢獻意愿的指標參考了Ｌｉｕ Ｈ 等［５１］ 的研究成果，貢獻行為的指標改編自Ｚｈｏｕ Ｊ 等［２９］ 的研究成果。變量及測量指標來源如表１ 所示。問卷采用李克特７ 級量表， 在正式收集數(shù)據(jù)前， 邀請了１０ 名具有ＯＳＳ 社區(qū)使用經(jīng)歷的用戶進行預(yù)調(diào)查， 并根據(jù)他們的反饋結(jié)果對問卷指標進行調(diào)整， 以提高問卷的邏輯一致性和易于理解性。

調(diào)查問卷通過騰訊問卷和問卷星平臺進行數(shù)據(jù)收集， 共得到有效問卷３０７ 份。其中， 男性用戶占比為６１ ８９％， 女性用戶占比為３８.１１％； ８８.９３％的用戶年齡集中在２０～３９ 歲。ＣＮＮＩＣ 報告［５２］ 也顯示，２０～３９ 歲的網(wǎng)民占多數(shù)（３７.２％）。受教育程度方面，本科居多， 占比為５１.１４％。用戶較多使用的ＯＳＳ社區(qū)包括ＧｉｔＨｕｂ （５７.９８％）、Ａｐａｃｈｅ （３０.６２％）、ＳｏｕｒｃｅＦｏｒｇｅ（２８.６６％）、Ｇｉｔｅｅ（２１.１７％）等。

３.２ 數(shù)據(jù)分析

３.２.１ 結(jié)構(gòu)方程模型（ＳＥＭ）

首先， 使用ＳＰＳＳ ２５.０ 軟件對問卷的測量項目進行信度和效度檢驗。分析結(jié)果如表２ 所示， 克朗巴哈Ａｌｐｈａ 系數(shù)與ＣＲ 值均高于０ ７， 表明問卷量表具有良好的信度。同時， 各變量的ＡＶＥ 值范圍在０.６６６～０.７９８， 均大于０.６， 各測量指標對應(yīng)的因子載荷均大于０.７， 表明問卷量表具有較好的收斂效度。此外， 從表３ 可以發(fā)現(xiàn)， 各ＡＶＥ 值平方根均大于變量間相關(guān)系數(shù)， 顯示較好的區(qū)分效度。

其次， 使用Ａｍｏｓ ２６.０ 軟件對結(jié)構(gòu)模型進行分析， 采用極大似然估計（Ｍａｘｉｍｕｍ Ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ）方式進行參數(shù)運算與模型假設(shè)驗證， 模型中各標準化路徑系數(shù)與顯著性如圖２ 所示。除假設(shè)Ｈ６ 不成立外，其余假設(shè)均得到支持。貢獻意愿與貢獻行為的被解釋方差Ｒ２ 分別為８９％和８３％， 表明該模型的解釋能力較強。此外， 表４ 顯示除ＧＦＩ 略低于０ ９ 外，其余模型擬合指數(shù)的實際值均優(yōu)于推薦值， 表明該模型具有較好的擬合優(yōu)度。

３.２.２ 模糊集定性比較分析（ｆｓＱＣＡ）

本文采用ｆｓＱＣＡ ３.０ 對數(shù)據(jù)進行分析。在分析前需要對各變量的原始數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)校準， 以提高結(jié)果的解釋性?，F(xiàn)有研究中， 數(shù)據(jù)校準使用的方式各有不同， Ｒａｇｉｎ Ｃ Ｃ［５３］ 提出以９５％、５０％、５％為標準進行校準點劃分， Ｐａｐｐａｓ Ｉ Ｏ 等［５４］ 研究提出對于李克特７ 級量表類數(shù)據(jù)采用６、４、２ 的方式進行數(shù)據(jù)劃分， Ｍｉｋａｌｅｆ Ｐ 等［５５］ 研究認為， 當數(shù)據(jù)分布出現(xiàn)有偏時， 可以對校準點做一點調(diào)整， 該研究采用的是６、４.５、３ 的劃分方式進行數(shù)據(jù)校準。本文問卷題項使用李克特７ 級量表進行測量， 按照Ｐａｐｐａｓ 與Ｗｏｏｄｓｉｄｅ 的方式進行數(shù)據(jù)校準時， 數(shù)據(jù)出現(xiàn)有偏， 需要對校準點進行調(diào)整； 因此， 文中將各變量校準點設(shè)定為６（完全隸屬點）、４.５（交叉點）、２（完全不隸屬點）。

首先， 對各變量測量項取平均值， 并對各變量進行校準。將用戶貢獻意愿作為結(jié)果變量， 以此來確定單個條件變量是否為影響貢獻意愿的必要條件，分析結(jié)果如表５ 所示， “ ～” 符號是指條件變量不存在。如果條件變量的一致性水平超過０. ９， 則可以認為該條件是必要條件。從表５ 可以看到， ＦＥ、ＰＲ、ＲＥ、ＴＲ、ＳＬ 為貢獻意愿的必要條件， 而ＳＥ、ＳＩＴ、ＣＩ 這３ 個條件變量的一致性未超過０ ９， 表明ＳＥ、ＳＩＴ、ＣＩ 不是貢獻意愿的必要條件。

接著， 生成真值表以分析８ 個前因變量構(gòu)成的條件組合對貢獻意愿的影響。現(xiàn)有研究指出， 對于數(shù)據(jù)量超過１５０ 個的樣本， 頻率閾值可以設(shè)置為３或者更高一點， 至少要保留７５％的數(shù)據(jù)量［５３］ 。因此， 本文的頻數(shù)閾值設(shè)置為７。參考Ｐａｐｐａｓ Ｉ Ｏ等［５４］ 的研究， 先設(shè)定原始一致性閾值為０.８， 以確保最終組合路徑的解釋力度。然后設(shè)定ＰＲＩ（Ｐｒｏｐｏｒ?ｔｉｏｎａｌ Ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ ｉｎ Ｉｎｃｏｎｓｉｓｔｅｎｃｙ， 即按比例減少不一致性）閾值為０.７５， 使用排序選項對ＰＲＩ 一致性按照降序排列， 結(jié)果如表６ 所示。其中“●” 表示核心條件存在， “●” 表示輔助條件存在， “” 表示輔助條件缺失。研究顯示， 影響ＯＳＳ 社區(qū)用戶知識貢獻意愿的組合路徑存在４ 條， 組合路徑的總體一致性為０ ９６６， 不同組合路徑的一致性均大于０.９， 表明這４ 個變量組合對用戶貢獻意愿的影響效果顯著［５６］ 。同時， 組合路徑的總體覆蓋度為０ ７５５，表明具有較強的解釋力度［５７］ 。通過對這４ 條組合路徑的分析， 發(fā)現(xiàn)核心條件均為流體驗（ＦＥ）、感知聲譽（ＰＲ）、互惠（ＲＥ）、信任（ＴＲ）。

由表６ 可知， ４ 條組態(tài)路徑分別為： ①路徑１：ＦＥ?ＰＲ?ＲＥ? ～ＳＩＴ?ＴＲ? ～ＣＩ?ＳＬ， 顯示較高的流體驗、感知聲譽、互惠、信任、共同語言及較低的社會互動關(guān)系、社區(qū)認同組合將引發(fā)貢獻意愿； ②路徑２： ＦＥ? ＳＥ? ＰＲ? ＲＥ? ＳＩＴ? ＴＲ? ＣＩ， 顯示較高的流體驗、自我效能、感知聲譽、互惠、社會互動關(guān)系、信任、社區(qū)認同組合將引發(fā)貢獻意愿。該路徑與ＳＥＭ 結(jié)果基本一致， 但在ＳＥＭ 中信任的作用不顯著， 而在本路徑中信任是核心條件， 顯示了單個變量“凈效應(yīng)” 與變量組合（組態(tài)）作用的差異。

該路徑的覆蓋率較高（０.６３６）， 僅次于路徑４； ③路徑３： ＦＥ?ＳＥ?ＰＲ?ＲＥ? ～ＳＩＴ?ＴＲ?ＳＬ， 顯示較高的流體驗、自我效能、感知聲譽、互惠、信任、共同語言與較低的社會互動關(guān)系組合將引發(fā)貢獻意愿；④路徑４： ＦＥ? ＳＥ? ＰＲ? ＲＥ? ＴＲ? ＣＩ? ＳＬ， 顯示較高的流體驗、自我效能、感知聲譽、互惠、信任、社區(qū)認同、共同語言組合將引發(fā)貢獻意愿。該路徑與ＳＥＭ 結(jié)果基本一致， 且覆蓋率在４ 條路徑中最高（０.６８０）。結(jié)合路徑２ 可以發(fā)現(xiàn)， 當存在較高的內(nèi)部動機（流體驗、自我效能）、外部動機（感知聲譽、互惠）、關(guān)系資本（信任、社區(qū)認同）時， 結(jié)構(gòu)資本（社會互動關(guān)系）或認知資本（共同語言）二者只要具備１ 個， 就可引發(fā)用戶的貢獻意愿， 顯示了前面３ 個方面因素對貢獻意愿的重要作用。

４ 討 論

如圖２、表６ 所示， 本文除假設(shè)Ｈ６ 不成立外，其余假設(shè)均得到支持， 影響用戶貢獻意愿的前因變量組態(tài)路徑共有４ 條， 具體討論如下。

１） 內(nèi)部動機方面， 流體驗和自我效能均顯著影響用戶的知識貢獻意愿， 表明流體驗、自我效能能夠促進用戶的貢獻行為， 這與現(xiàn)有研究的結(jié)果一致［１９，３０，５８］ ， 顯示用戶不僅重視對自身專業(yè)能力的信心， 也關(guān)注社區(qū)參與過程中的愉悅體驗。自我效能是在用戶參與社區(qū)活動的初始階段的自我感知， 而流體驗是在用戶參與活動過程中產(chǎn)生的。在開源社區(qū)中， 貢獻軟件代碼需要一定的專業(yè)知識儲備， 用戶對自己的能力和專業(yè)知識越有信心， 越會有一種得心應(yīng)手的感覺， 越愿意在社區(qū)中貢獻知識。同時， 在開源軟件社區(qū)貢獻軟件代碼的過程中， 用戶全神貫注地投入到其中， 該用戶將非常享受這種沉浸感， 感受到其中的愉悅和快樂， 這種體驗將促使用戶積極進行知識貢獻。

２） 外部動機方面， 感知聲譽和互惠也顯著影響用戶的知識貢獻意愿。ｆｓＱＣＡ 結(jié)果也顯示， 這兩個因素是４ 條組合路徑的共同核心條件。這表明用戶希望在社區(qū)貢獻知識的同時能夠獲取一定的回饋， 例如聲譽、地位， 亦或是同等知識的交換， 這些回饋會讓用戶認為自己在社區(qū)中所耗費的時間和精力是有價值的、有意義的。開源社區(qū)是一個開放共享的社區(qū)， 用戶不一定期望獲取經(jīng)濟回報， 但往往期望能夠獲得他人的贊許與認可、獲取一定的聲譽地位， 這樣能夠吸引更多的關(guān)注以及與其他社區(qū)用戶合作的機會。開源軟件社區(qū)用戶貢獻自己有價值的軟件或代碼時， 同樣也希望獲得對等的軟件或代碼知識以滿足自身需求。因此， 當感知到自身在開源軟件社區(qū)的聲譽、社區(qū)的互惠程度越高時， 用戶在開源軟件社區(qū)貢獻的意愿會越明顯。

３） 社會資本方面， 社會互動關(guān)系、社區(qū)認同、共同語言對用戶的知識貢獻意愿具有顯著的影響。這說明用戶與社區(qū)中的其他用戶聯(lián)系越頻繁， 就越熟悉， 促使其貢獻自己的知識。同樣， 當用戶把自己作為社區(qū)的一部分或是對社區(qū)非常認可時， 用戶會認為自己應(yīng)該為社區(qū)出一份力以促進社區(qū)的發(fā)展， 從而更加愿意在社區(qū)中進行知識的貢獻。此外， 相同的表達方式、理解方式、通用符號會極大地促進用戶間的溝通交流， 這樣有助于社區(qū)用戶間的進一步貢獻行為。此外， 信任對用戶的貢獻意愿沒有顯著影響， 這與現(xiàn)有研究結(jié)果不一致［２６］ ， 這可能與開源軟件社區(qū)背景有關(guān)。開源社區(qū)用戶貢獻的是軟件代碼知識， 相對于電子商務(wù)交易所涉及的支付信息、個人隱私信息等， 不確定性和風險較低， 用戶不需要信任來緩解這種風險。因此， 信任對貢獻意愿沒有顯著作用。

４） ｆｓＱＣＡ 結(jié)果顯示， 影響用戶貢獻意愿存在４ 條路徑組合， 其中流體驗、感知聲譽、互惠均作為核心條件出現(xiàn)在各路徑組合中， 說明流體驗、感知聲譽、互惠是影響用戶貢獻意愿的核心因素， 這也佐證這３ 個變量對用戶貢獻意愿具有顯著的影響。同時， 自我效能、社會互動關(guān)系、社區(qū)認同、共同語言在不同組態(tài)中， 多次以輔助條件出現(xiàn)， 在一定程度上佐證了它們對用戶貢獻意愿的影響。此外， 信任均以核心條件出現(xiàn)在各組態(tài)中， 而ＳＥＭ的結(jié)果沒有發(fā)現(xiàn)信任對貢獻意愿的作用， 表明雖然信任對ＯＳＳ 社區(qū)用戶貢獻意愿的單獨影響不顯著，但是當與其他變量組合起來時， 則信任會影響用戶的貢獻意愿。這說明信任可能受到其他條件變量的影響， 由單個因素對用戶貢獻意愿影響不顯著轉(zhuǎn)變?yōu)楣餐龠M用戶的貢獻意愿。

５ 結(jié) 論

整合動機理論與社會資本理論， 本文構(gòu)建了ＯＳＳ 社區(qū)用戶知識貢獻行為模型， 采用混合方法包括ＳＥＭ 和ｆｓＱＣＡ 進行分析， 結(jié)果發(fā)現(xiàn)， 內(nèi)部動機（流體驗、自我效能）、外部動機（感知聲譽、互惠）、結(jié)構(gòu)資本（社會互動關(guān)系）、關(guān)系資本（社區(qū)認同）、認知資本（共同語言）顯著影響知識貢獻意愿。這些結(jié)果顯示ＯＳＳ 社區(qū)用戶貢獻意愿受到個體因素（用戶動機）和環(huán)境因素（社會資本）的雙重影響， 一方面， 用戶需要基于自身的動機包括內(nèi)部動機和外部動機來產(chǎn)生貢獻意愿， 缺乏足夠的動機將降低用戶的貢獻意愿。內(nèi)部動機方面， 用戶需要確保獲取良好的體驗和具備較高的程序設(shè)計技能；外部動機方面， 用戶高度重視個人的聲譽影響和交換的公平性； 另一方面， 環(huán)境因素如內(nèi)嵌于社會網(wǎng)絡(luò)中的社會資本將對用戶貢獻意愿產(chǎn)生影響， 用戶需要建立結(jié)構(gòu)資本、關(guān)系資本、認知資本來促進其知識貢獻意愿。結(jié)構(gòu)資本方面， 用戶需要與其他用戶建立緊密的關(guān)系連接； 關(guān)系資本方面， 用戶需要建立信任和對社區(qū)的認同； 認知資本方面， 用戶需要建立共同語言來提升溝通效率。已有研究主要關(guān)注個體因素如感知有用性、感知行為控制等對ＯＳＳ社區(qū)用戶行為的作用， 而忽視了環(huán)境因素如社會資本的影響， 使得研究結(jié)果較為局限。因此， 本文的研究結(jié)果有助于較全面地了解ＯＳＳ 社區(qū)用戶貢獻行為的影響因素和形成機理。

本文的理論貢獻包括： ①已有研究主要考察了個人認知如感知行為控制、社會影響等對ＯＳＳ 社區(qū)用戶行為的影響， 較少考察內(nèi)嵌在社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中的社會資本的作用。本文綜合考察了個體因素（內(nèi)部動機、外部動機）和環(huán)境因素（社會資本）對ＯＳＳ 社區(qū)用戶知識貢獻行為的影響， 研究結(jié)果為了解ＯＳＳ 社區(qū)用戶行為提供了較完整視角； ②本文ＳＥＭ 結(jié)果沒有發(fā)現(xiàn)信任對貢獻意愿的顯著作用，但ｆｓＱＣＡ 顯示信任是４ 個形成貢獻意愿的組態(tài)的共同核心條件， 表明雖然信任對貢獻意愿的單獨作用不顯著， 但當其與其他變量組合時， 也將顯著影響貢獻意愿， 顯示信任是貢獻意愿的必要條件， 而非充分條件。該研究結(jié)果充實了已有關(guān)于信任的研究成果； ③已有文獻主要采用單個方法如ＳＥＭ 進行分析， 本文采用了ＳＥＭ 與ｆｓＱＣＡ 混合方法， 相對于ＳＥＭ 僅能考察因果對稱關(guān)系和單個變量對結(jié)果變量的“凈效應(yīng)”， ｆｓＱＣＡ 能考察因果非對稱關(guān)系及變量組合（組態(tài)）的作用， 因此整合二者能夠提供相對于單個方法更豐富的結(jié)果。

本文的結(jié)果具有以下啟示： ①開源軟件社區(qū)需要關(guān)注用戶動機來激勵其貢獻行為。每個用戶參與社區(qū)貢獻時， 依據(jù)代碼的難易程度發(fā)放相應(yīng)的積分。當積分到達對應(yīng)等級時， 賦予相應(yīng)等級標志，以顯示該用戶對社區(qū)知識的貢獻。積分累積達成的等級在一定程度上能夠加強用戶對自身能力的信心， 進而會促進用戶的知識貢獻行為； ②社區(qū)可以舉辦一些活動來提高用戶對社區(qū)的認同。例如， 可以經(jīng)常組織面對面的線下交流活動， 邀請一些級別比較高的用戶、專家等與社區(qū)用戶進行知識和經(jīng)驗的交流， 進而提升用戶對社區(qū)的歸屬感和認同感。進一步加強用戶之間的互動關(guān)系， 使得相互間更加了解與熟悉； ③社區(qū)可采取提高平臺響應(yīng)速度、提供可靠服務(wù)等措施， 改善用戶的交互體驗， 并可統(tǒng)計歸納出常用詞匯、縮略語等推送給用戶， 建立其對共同語言的認知， 從而促進代碼貢獻。

本文的不足包括： ①本文主要考察了部分動機因素的影響， 未來研究可以考察其他動機如利他主義、成就感、經(jīng)濟回報等對用戶貢獻行為的作用；②用戶貢獻行為是一個動態(tài)的過程， 本文主要進行了截面研究， 未來可以開展縱向研究以考察用戶貢獻行為的變化。

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ｔｒｉｎｓｉｃ Ｍｏｔｉｖａｔｉｏｎ ［Ｊ］． ２０１３， ６４ （６）： １１４４－１１５７．

［２０］ Ｚｈａｎｇ Ｘ， Ｌｉｕ Ｓ， Ｃｈｅｎ Ｘ， ｅｔ ａｌ． Ｓｏｃｉａｌ Ｃａｐｉｔａｌ， Ｍｏｔｉｖａｔｉｏｎｓ，

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Ｔｒａｖｅｌｅｒｓ Ｃｏｎｔｉｎｕａｎｃｅ ｏｆ Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ Ｓｈａｒｉｎｇ ｉｎ Ｏｎｌｉｎｅ Ｔｒａｖｅｌ Ｃｏｍｍｕ?

ｎｉｔｉｅｓ ［Ｊ］． Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｒｅｔａｉｌｉｎｇ ａｎｄ Ｃｏｎｓｕｍｅｒ Ｓｅｒｖｉｃｅｓ， ２０２２， ６５：

１０２８８６．

［２２］ Ｙａｎ Ｊ， Ｌｅｉｄｎｅｒ Ｄ Ｅ， Ｂｅｎｂｙａ Ｈ， ｅｔ ａｌ． Ｓｏｃｉａｌ Ｃａｐｉｔａｌ ａｎｄ

Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ Ｃｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｉｎ Ｏｎｌｉｎｅ Ｕｓｅｒ Ｃｏｍｍｕｎｉｔｉｅｓ： Ｏｎｅ－ｗａｙ ｏｒ

Ｔｗｏ－ｗａｙ Ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ？ ［ Ｊ］． Ｄｅｃｉｓｉｏｎ Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｓｙｓｔｅｍｓ， ２０１９，

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Ｃｏｍｍｕｎｉｔｉｅｓ： Ａ Ｓｏｃｉａｌ Ｃａｐｉｔａｌ Ｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅ ［ Ｊ ］． Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ

Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ａｎｄ Ｈｕｍａｎ Ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ， ２０２０， １６ （ ４）：

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［２４］ Ｓｕｎ Ｙ， Ｆａｎｇ Ｙ， Ｌｉｍ Ｋ Ｈ， ｅｔ ａｌ． Ｕｓｅｒ Ｓａｔｉｓｆａｃｔｉｏｎ ｗｉｔｈ Ｉｎｆｏｒｍａ?

ｔｉｏｎ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｓｅｒｖｉｃｅ Ｄｅｌｉｖｅｒｙ： Ａ Ｓｏｃｉａｌ Ｃａｐｉｔａｌ Ｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅ ［Ｊ］．

Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍｓ Ｒｅｓｅａｒｃｈ， ２０１２， ２３ （４）： １１９５－１２１１．

［２５］ Ｗａｎｇ Ｔ， Ｙｅｈ Ｒ Ｋ Ｊ， Ｃｈｅｎ Ｃ， ｅｔ ａｌ． Ｗｈａｔ Ｄｒｉｖｅｓ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ

Ｗｏｒｄ－ｏｆ－Ｍｏｕｔｈ ｏｎ Ｓｏｃｉａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ Ｓｉｔｅｓ？ Ｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅｓ ｏｆ Ｓｏｃｉａｌ

Ｃａｐｉｔａｌ ａｎｄ Ｓｅｌｆ －ｄｅｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎ ［ Ｊ］． Ｔｅｌｅｍａｔｉｃｓ ａｎｄ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ，

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［２６］ Ｃｈｉｕ Ｃ Ｍ， Ｈｓｕ Ｍ Ｈ， Ｗａｎｇ Ｅ Ｔ Ｇ． Ｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇ Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ Ｓｈａ?

ｒｉｎｇ ｉｎ Ｖｉｒｔｕａｌ Ｃｏｍｍｕｎｉｔｉｅｓ： Ａｎ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ ｏｆ Ｓｏｃｉａｌ Ｃａｐｉｔａｌ ａｎｄ Ｓｏ?

ｃｉａｌ Ｃｏｇｎｉｔｉｖｅ Ｔｈｅｏｒｉｅｓ ［ Ｊ］． Ｄｅｃｉｓｉｏｎ Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｓｙｓｔｅｍｓ， ２００６， ４２

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［ ２８］ Ｔｏｒｖａｌｄｓ Ｌ， Ｄｉａｍｏｎｄ Ｄ． Ｊｕｓｔ ｆｏｒ Ｆｕｎ： Ｔｈｅ Ｓｔｏｒｙ ｏｆ ａｎ Ａｃｃｉｄｅｎｔａｌ

Ｒｅｖｏｌｕｔｉｏｎａｒｙ Ｌｉｎｕｓ Ｔｏｒｖａｌｄｓ ｗｉｔｈ Ｄａｖｉｄ Ｄｉａｍｏｎｄ ［Ｊ］． Ｈａｒｐｅｒｂｕｓ?

ｉｎｅｓｓ， ２００１， ５０ （７）．

［２９］ Ｚｈｏｕ Ｊ， Ｚｕｏ Ｍ， Ｙｕ Ｙ， ｅｔ ａｌ． Ｈｏｗ Ｆｕｎｄａｍｅｎｔａｌ ａｎｄ Ｓｕｐｐｌｅ?

ｍｅｎｔａｌ Ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎｓ Ａｆｆｅｃｔ Ｕｓｅｒｓ Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ Ｓｈａｒｉｎｇ ｉｎ Ｖｉｒｔｕａｌ Ｃｏｍ?

ｍｕｎｉｔｉｅｓ？ Ａ Ｓｏｃｉａｌ Ｃｏｇｎｉｔｉｖｅ Ｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅ ［Ｊ］． Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｒｅｓｅａｒｃｈ，

２０１４， ２４ （５）： ５６６－５８６．

［３０］ Ｂｏｃｋ Ｇ Ｗ， Ｋｉｍ Ｙ Ｇ． Ｂｒｅａｋｉｎｇ ｔｈｅ Ｍｙｔｈｓ ｏｆ Ｒｅｗａｒｄｓ： Ａｎ Ｅｘ?

ｐｌｏｒａｔｏｒｙ Ｓｔｕｄｙ ｏｆ Ａｔｔｉｔｕｄｅｓ Ａｂｏｕｔ Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ Ｓｈａｒｉｎｇ ［ Ｊ］． Ｉｎｆｏｒ?

ｍａｔｉｏｎ Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｊｏｕｒｎａｌ， ２００２， １５ （２）： １４－２１．

［３１］ Ｋａｎｋａｎｈａｌｌｉ Ａ， Ｔａｎ Ｂ Ｃ Ｙ， Ｗｅｉ Ｋ Ｋ． Ｃｏｎｔｒｉｂｕｔｉｎｇ Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ

ｔｏ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ Ｒｅｐｏｓｉｔｏｒｉｅｓ： Ａｎ Ｅｍｐｉｒｉｃａｌ Ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｉｏｎ

［Ｊ］． ＭＩＳ Ｑｕａｒｔｅｒｌｙ， ２００５， ２９ （１）： １１３－１４３．

［３２］ Ｈｕｎｇ Ｓ Ｙ， Ｄｕｒｃｉｋｏｖａ Ａ， Ｌａｉ Ｈ Ｍ， ｅｔ ａｌ． Ｔｈｅ Ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ ｏｆ Ｉｎ?

ｔｒｉｎｓｉｃ ａｎｄ Ｅｘｔｒｉｎｓｉｃ Ｍｏｔｉｖａｔｉｏｎ ｏｎ Ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌｓ Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ Ｓｈａｒｉｎｇ

Ｂｅｈａｖｉｏｒ ［Ｊ］． Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｈｕｍａｎ－Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｔｕｄｉｅｓ，

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［３３］ Ｃｈａｎｇ Ｈ Ｈ， Ｃｈｕａｎｇ Ｓ Ｓ． Ｓｏｃｉａｌ Ｃａｐｉｔａｌ ａｎｄ Ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌ Ｍｏｔｉｖａ?

ｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ Ｓｈａｒｉｎｇ： Ｐａｒｔｉｃｉｐａｎｔ Ｉｎｖｏｌｖｅｍｅｎｔ ａｓ ａ Ｍｏｄｅｒａ?

ｔｏｒ ［Ｊ］． Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ＆ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ， ２０１１， ４８ （１）： ９－１８．

［３４］ Ｔａｍｊｉｄｙａｍｃｈｏｌｏ Ａ， Ｂａｂａ Ｍ Ｓ Ｂ， Ｔａｍｊｉｄ Ｈ， ｅｔ ａｌ． Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ

Ｓｅｃｕｒｉｔｙ－Ｐｒｏｆｅｓｓｉｏｎａｌ Ｐｅｒｃｅｐｔｉｏｎｓ ｏｆ Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ－ｓｈａｒｉｎｇ Ｉｎｔｅｎｔｉｏｎ

Ｕｎｄｅｒ Ｓｅｌｆ － ｅｆｆｉｃａｃｙ， Ｔｒｕｓｔ， Ｒｅｃｉｐｒｏｃｉｔｙ， ａｎｄ Ｓｈａｒｅｄ － ｌａｎｇｕａｇｅ

［Ｊ］． Ｃｏｍｐｕｔｅｒｓ ＆ Ｅｄｕｃａｔｉｏｎ， ２０１３， ６８： ２２３－２３２．

［３５］ Ｎａｈａｐｉｅｔ Ｊ， Ｇｈｏｓｈａｌ Ｓ． Ｓｏｃｉａｌ Ｃａｐｉｔａｌ， Ｉｎｔｅｌｌｅｃｔｕａｌ Ｃａｐｉｔａｌ， ａｎｄ

ｔｈｅ Ｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎａｌ Ａｄｖａｎｔａｇｅ ［Ｊ］． Ｔｈｅ Ａｃａｄｅｍｙ ｏｆ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｒｅ?

ｖｉｅｗ， １９９８， ２３ （２）： ２４２－２６６．

［３６］ Ｌｉ Ｃ Ｙ， Ｋｕ Ｙ Ｃ． Ｔｈｅ Ｐｏｗｅｒ ｏｆ ａ Ｔｈｕｍｂｓ－ｕｐ： Ｗｉｌｌ Ｅ－ｃｏｍｍｅｒｃｅ

Ｓｗｉｔｃｈ ｔｏ Ｓｏｃｉａｌ Ｃｏｍｍｅｒｃｅ？ ［Ｊ］． Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ， ２０１８，

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［３７］ Ｗａｓｋｏ Ｍ Ｍ， Ｆａｒａｊ Ｓ． “Ｉｔ ｉｓ Ｗｈａｔ Ｏｎｅ Ｄｏｅｓ”： Ｗｈｙ Ｐｅｏｐｌｅ Ｐａｒ?

ｔｉｃｉｐａｔｅ ａｎｄ Ｈｅｌｐ Ｏｔｈｅｒｓ ｉｎ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｍｍｕｎｉｔｉｅｓ ｏｆ Ｐｒａｃｔｉｃｅ ［Ｊ］．

Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｓｔｒａｔｅｇｉｃ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍｓ， ２０００， ９ （２）： １５５－１７３．

［３８］ Ｌｉｎ Ｘ Ｌ， Ｗａｎｇ Ｘ Ｑ， Ｈａｊｌｉ Ｎ． Ｂｕｉｌｄｉｎｇ Ｅ－Ｃｏｍｍｅｒｃｅ Ｓａｔｉｓｆａｃ?

ｔｉｏｎ ａｎｄ Ｂｏｏｓｔｉｎｇ Ｓａｌｅｓ： Ｔｈｅ Ｒｏｌｅ ｏｆ Ｓｏｃｉａｌ Ｃｏｍｍｅｒｃｅ Ｔｒｕｓｔ ａｎｄ Ｉｔｓ

Ａｎｔｅｃｅｄｅｎｔｓ ［ Ｊ］． Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｍｍｅｒｃｅ，

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［３９］ 周濤， 石楠． 整合社會支持與網(wǎng)絡(luò)外部性視角的社會化商務(wù)

用戶體驗研究［Ｊ］． 信息與管理研究， ２０１９， ４ （６）： １３－２３．

［４０］ Ｄｈｏｌａｋｉａ Ｕ Ｍ， Ｂａｇｏｚｚｉ Ｒ Ｐ， Ｐｅａｒｏ Ｌ Ｋ． Ａ Ｓｏｃｉａｌ Ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ

Ｍｏｄｅｌ ｏｆ Ｃｏｎｓｕｍｅｒ Ｐａｒｔｉｃｉｐａｔｉｏｎ ｉｎ Ｎｅｔｗｏｒｋ－ａｎｄ Ｓｍａｌｌ－Ｇｒｏｕｐ－

Ｂａｓｅｄ Ｖｉｒｔｕａｌ Ｃｏｍｍｕｎｉｔｉｅｓ ［ Ｊ］． Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｒｅｓｅａｒｃｈ

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［４１］ Ｆｉｓｈｂｅｉｎ Ｍ， Ａｊｚｅｎ Ｉ． Ｂｅｌｉｅｆ， Ａｔｔｉｔｕｄｅ， Ｉｎｔｅｎｔｉｏｎ ａｎｄ Ｂｅｈａｖｉｏｒ：

Ａｎ Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ｔｏ Ｔｈｅｏｒｙ ａｎｄ Ｒｅｓｅａｒｃｈ ［Ｊ］． Ｃｏｎｔｅｍｐｏｒａｒｙ Ｓｏｃｉｏｌ?

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［４２］ 李金陽． 社會交換理論視角下虛擬社區(qū)知識共享行為研究

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［４３］ Ｖｅｎｋａｔｅｓｈ Ｖ， Ｄａｖｉｓ Ｆ Ｄ． Ａ Ｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌ Ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ Ｔｅｃｈｎｏｌｏ?

ｇｙ Ａｃｃｅｐｔａｎｃｅ Ｍｏｄｅｌ： Ｆｏｕｒ Ｌｏｎｇｉｔｕｄｉｎａｌ Ｆｉｅｌｄ Ｓｔｕｄｉｅｓ ［Ｊ］． Ｍａｎ?

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