知识问答平台内容贡献者行为差异比较研究开题报告

1. 研究目的与意义

知识问答平台用户贡献行为研究综述

摘要：介绍知识问答平台这种知识组织形式的现状，以及贡献行为的基本概念，总结问答平台用户贡献行为的影响因素和行为特征的研究成果。指出目前研究存在的不足之处，最后提出未来可能的发展趋势和问答平台贡献行为的研究意义。

关键词：知识问答平台贡献行为 影响因素 行为特征

1 相关概念

知识问答平台的相关概念最早是由国外学者提出。Roush所理解的知识问答平台（Online QA Sites）是指在该平台上，用户可以提出问题并且解答其他问题，同时用户能够针对他人的回答和回复进行评论^[1]。丁栋红等将社会化问答平台定义为一种基于社会网络关系，以贡献知识和信息为目的，通过回答其他用户提出的问题以及关注其他用户和话题以实现社交功能的在线公共知识平台^[2]。笔者认为知识问答平台和前人所提出的知识平台等概念类似，本质上就是一种互动式的知识共享社区。在在线问答服务上，吴克文等人将其划分为数字参考服务（Digital reference service）、专家咨询（ask anexpert service）以及社会化问答服务(Social QA service )^[3].目前公众使用较多的问答平台主要是社会化问答平台，比如说Quora, Stack Overflow,知乎等。在知识问答平台上，用户可以提出自己的问题，其他用户看到问题，可以根据自己的经验，知识，认知提供相关答案。问答平台还会将用户的问题归类到相关话题之下，邀请其他用户进行回答。

知识贡献的概念最早出现在组织管理领域，即组织相关成员将自身所了解的同时也是组织所需要的知识贡献给组织^[4]。MA等人根据交互特征将虚拟社区中的贡献行为定义为社区中用户贡献知识，分享信息以及参与创造性行为^[5]。王楠等学者认为用户贡献行为指的是用户将所掌握的信息和知识通过在线社区传递给其他用户的行为^[6]。随着研究的深入，有学者将用户的贡献行为进行的更细致的分类研究。Mahr和Lievens^[7]根据贡献行为的主被动性，将贡献行为分为主动贡献和反应贡献。其中主动贡献行为被定义为用户主动发布社区中尚未出现的相关知识和信息的行为，反应贡献则被定义为用户对社区中已有的回答和问题进行评论和解答。Timko等人认为社区管理者可以从主动贡献行为和反应贡献行为获取到不同的信息^[8]。主动贡献行为可以让管理者了解到用户的建在需求，而反应贡献则可以反映用户对与社区已经显露的需求的态度。

2 研究现状

2.1 贡献行为的研究主题

关于用户贡献行为的主题研究包括用户贡献行为的影响因素研究，用户贡献行为的行为特征研究，贡献行为的形成机制以及贡献行为的转移研究等方面。大多数研究人员目前主要把研究主题集中于影响因素和行为特征上。

2.1.1 用户贡献行为的影响因素研究

社交媒体因用户的贡献行为而受益，因此，国内外学者大多数研究都是围绕用户贡献行为的影响因素展开的。为研究贡献行为的整体促进措施，众多学者总结出了不同层面上的贡献行为的影响因素。

Wasko以及Faraj认为虚拟社区的核心是知识，社区中的用户是因为知识而形成纽带，故提出互惠互利是影响用户贡献行为的主要因素^[9]。Ardichvili则基于自我感知理论，在认同Wasko等人观点的基础之上提出自我效能也会对用户的贡献行为产生影响^[10]。然而胡昌平等人在以往研究结论的基础之上，基于社会交换理论通过案例分析认为互惠对于个体的贡献行为没有显著影响 ^[11]。Chenget al通过构建行为影响理论模型，表明感知易用性与感知有用性均对用户的贡献行为产生正向影响^[12]。Chai总结以往的研究结论，并且利用实证分析发现自我表现的意愿，社区内的沟通方式以及他人对个体的认可程度均会对用户的贡献行为产生重要影响^[13]。张敏等人基于理性行为理论和社会认知理论的的研究结果显示，结果预期对于个体的贡献行为有正向影响作用^[14]。基于MOA模型，周朴雄等人研究表明动机-感知收益与情感满足，机会-环境引导以及能力-自我效能这三个范畴共同影响用户的贡献行为^[15]。范哲指出感知易用性与用户的贡献行为之间有正向相关关系^[16]。公晓着眼于外部因素，认为社交网络中的等级与排名制度会对用户的贡献行为产生影响^[17]。肖阳和潘伟平基于自我决定理论，通过问卷调查分析指出自我动机和社会动机均会对贡献行为产生正向作用^[18]。秦敏和梁溯基于亲社会行为理论，提出用户感知获得的在线信息支持和在线情感支持能够显著地正向影响贡献行为^[19].以上理论或者研究视角对于研究用户贡献行为的影响因素提供了大量的研究依据，大多数研究结果显示感知易用性会显著影响用户的贡献行为，同时外界环境（社区，其他用户）也会显著影响用户的贡献行为。

2.1.2用户贡献行为的行为特征研究

通过探究用户的贡献行为特征，可以充分挖掘更为丰富的用户类型，提高用户的贡献率。A．Capocci研究认为用户对词条的编辑具有选择偏好性，即被编辑次数越多的词条，越会有更多的新用户参与编辑^[20]。黄令贺等人发现，对于创建词条与编辑词条这类贡献行为，绝大多数用户无选择偏好性，即用户不会过度地基于外在形式决定创建词条或编辑词条^[21]。在还有许多学者在研究中考虑了时间维度，进而探究用户贡献行为的动态特征。李晓宇^[22]K．Panciera^[23]等研究发现随着时间的推移，用户的贡献度逐渐下降。李晓宇还特别指出，尽管用户的创建词条行为在随时间变化逐渐下降，然而在原有词条的基础上进行编辑行为的次数却在增加。A．J．Ｒeinoso等还发现用户的贡献行为受到工作和日常作息的重要影响^[24]。M.Kmpf 等人统计发现，用户两次贡献行为之间的时间间隔呈现幂律分布的特征^[25]。

上述研究从多维度揭示了贡献行为的行为特征，但是目前针对不同类别的行为特征研究基本较少，并没有明确将贡献行为进行分类并分别研究他们的行为特征。只是在针对贡献行为的行为特征进行研究时，研究某一种具体行为的特征。例如黄令贺等人仅仅研究了贡献行为中隶属于主动贡献的创建编辑词条这一行为的行为特征^[21]。

2.1.3研究不足与研究趋势

通过广泛阅读相关的文献资料，综合分析发现，目前关于问答社区用户贡献行为的研究已经硕果累累，然而目前研究尚存在以下不足之处：①文献多是以探究用户贡献行为的影响因素为主，较少有研究将不同行为的用户放在一起进行行为差异的研究；②目前文献的大多数数据来源是通过问卷调查，导致调查数据的主观性较强，可靠性验证起来较为困难；③目前许多学者的研究建立在用户贡献行为这个笼统的概念之上，并未将用户贡献行为细分并进行此相关研究。

关于问答平台用户贡献行为的研究趋势，有以下几点：从研究角度来说，由于用户的贡献行为有更为细致的分类，对这更细致的分类进行研究将会更好得帮助问答平台提升平台质量；从数据获取方式来说，相比于较为主观的问卷方式，数据挖掘的方式更能获得客观的研究数据，分析结果更具有说服性，因为很多研究开始着眼于爬取平台的用户数据进行研究；从研究对象来说，目前对于新兴平台的用户贡献行为的研究较少，所以在未来的发展中，对象的选取也可以多样化选择，比如百度知道、悟空问答等。

3.研究意义

随着问答平台数量的不断增加，以及用户问答平台进行贡献行为过程中存在的诸多问题，如何改善用户的贡献行为成为普遍关注的主题。研究人员通过研究问答平台的贡献行为的影响因素，行为特征等，将会对问答平台的未来发展产生一定影响，帮助问答平台根据研究成果采取一些措施来提高用户的贡献率，协助问答平台更好发展。

参考文献

[1] Roush W. What's the bestQA site? MIT Technology review [EB/OL][2016-08-10]. htp://www technologyreview com/communications/17932/?a-f,2006.

[2] 丁栋虹，杨志博.社会化问答网站知识共享的影响因素-基于知乎的案例研究[J]管理案例研究与评论, 2016,9(3):212-223.

[3] 吴克文,赵宇翔,朱庆华,社会化问答网站使用模式分析——以雅虎知识堂为例[J].现代图书情报技术,2009, 25(12):57-63.

[4] BIEER M,ENGELBART D,FURUTAR, et al. Toward Virtual Community Knowledge Evolution[J]. Journal ofManagement Information Systems,2002,18(4):11-35.

[5] MA M，AGARWAL R. Through a Glass Darkly: Information TechnologyDesign，Identity Verification, and KnowledgeContribution in Online Communities [J]. Information Systems Research, 2007， 18 (1) : 42-67.

[6] 王楠,王莉雅,李瑶,陈劲.同侪影响对用户贡献行为的作用研究——基于网络客观大数据的分析[J].科学学研究,2021,39(12):2294-2304.

[7] Mahr D，Lievens A. Virtual lead user communities：Drivers of knowledge creation for innovation [J].Research Policy,2012, 41(1): 167 - 177.

[8] Timko 0，John Q D. Stimulating innovation by user feedback onsocial media: The case of an online user in novation community [J].TechnologicalForecasting Social Change, 2017(2): 5-12.

[9] Wasko MM Faraj S, It Is WhatOne Does: Why People Participate and Help Others in Electronic Communities ofPractice[J].Journal of Strategic Information Systems, 2000,155-173.

[10] Ardichvili A,Page V, wendingT,Motivation and Barriers to Participation in Virtual Knowledge-SharingCommunities of Practice[J].Journal of Knowledge Management,2003,7(1):64-77.

[11]胡昌平,万莉.虚拟知识社区用户关系及其对知识共享行为的影响[J].情报理论与实 践,2015,38(06):71-76.

[12]Cheng,Z C Guo T C. The formation of social identity and self-identity based on knowledgecontribution in virtual communities: An inductive route model[J].Computers inHuman Behavior,2015,43(2).229-241.

[13] Chai S,Das S,RaoH R. Factors affecting bloggers’ knowledge sharing: An investigation acrossgender[J]. Jowrnal of Management Information Systems, 2011,28(3):309-342.

[14] 张敏,唐国庆,张艳,基于S-O-R范式的虚拟社区用户知识共享行为影响因素分析[J].情报科学,2017,35(11): 149-155.

[15] 周朴雄,王万吉.基于MOA分析的社会化问答平台用户知识贡献行为影响因素研究[J].技术经济,2020,39(04):17-21.

[16] 范哲,张乾.MOA视角下的问答网站用户贡献行为研究[J].图书与情报,2015(05):123-132.

[17]公晓,田丽.社交网络中知识贡献者行为影响因素探究[J].图书馆学研究,2016(18):98-101.

[18]肖阳,潘伟平.虚拟品牌社群成员知识贡献行为研究[J].南京航空航天大学学报(社会科学版),2020,22(03):39-45.

[19] 秦敏,梁溯.在线产品创新社区用户识别机制与用户贡献行为研究:基于亲社会行为理论视角[J].南开管理评论,2017,20(03):28-39.

[20] Capocci A,Servedio V D,Colaiori F，et al. Preferential attachment in the growth of socialnetworks: The Internet EncyclopediaWikipedia [J]. Physical Review E，2006，74(3):1-6.

[21] 黄令贺,朱庆华.百科词条特征及用户贡献行为研究——以百度百科为例[J].中国图书馆学报,2013,39(01):79-88

[22] 李小宇，罗志成.中文维基百科演化趋势与政策环境结构研究．情报杂志，2009，28(2):160-166.

[23] Panciera K，Halfaker A，Terveen L. Wikipedians are born，notmade : Astudy of power editors on Wikipedia [C//Proceedings ofthe ACM 2009 InternationalConference on Supporting Group Work. New York: ACM Press，2009:51-60.

[24] Reinoso A J, OrtegaF, Gonzlez -Barahona J, et al. Aquantitative approach to the use of the Wikipedia [C]//Proceedings of IEEE Symposium2009 Conference on Computers and Communications. Washington，DC: IEEE，2009:56-61.

[25] Kaimpf M, TismerS, Kantelhardt J W, et al. Fluctuations in Wikipedia access-rate and edit-eventdata . Physica A: Statistical Mechanicsand Its Applications,2012,39(23):6101-6111.

2. 研究内容和问题

基本内容：

基于前人理论，比较问答平台用户主动贡献行为和反应贡献行为之间的差异。

借助数据抓取软件，爬取用户数据并且运用回归分析，卡方检验等分析方法分别对数据进行分析。

3. 设计方案和技术路线

三、课题的研究方法、技术路线

研究方法：1.文献收集法：利用图书馆、网络等资源搜集相关文献，了解本课题的研究现状。

2.数据挖掘法：利用数据爬取软件，爬取知乎平台上用户的相关数据。3.数据分析法：使用数据分析软件对爬取的数据进行分析比较。

4. 研究的条件和基础

四、研究工作条件和基础

1.课题完成者是信息管理与信息系统专业毕业生，熟悉信息资源管理、信息检索、信息分析、数据　　　　　　库、信息服务的相关理论知识；

2.熟悉spss等软件，有较好的分析问题、解决问题的能力，具有较强的语言表述能力和文字表达能力，较强的计算机操作水平，有一定的科研、调查分析及数据处理能力；