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学术社交网络知识交流效果研究述评

王瑞 袁勤俭

收稿日期:2020-06-06

基金项目:江苏省社会科学基金项目“学术虚拟社区知识交流的效果评价研究”(项目编号:17TQB003)。

作者简介:王瑞(1996-),女,硕士研究生,研究方向:电子商务,信息分析与应用。

通讯作者:袁勤俭(1969-),男,教授,博士,博士生导师,研究方向:电子商务、信息分析与应用。

摘  要:[目的/意义]梳理并总结学术社交网络知识交流效果的相关研究,帮助学界同仁把握其发展现状,为未来研究提供思路和方向。[方法/过程]将学术社交网络知识交流效果相关研究归纳为知识交流效果的影响因素研究、知识交流效果评价方法和评价指标体系研究、知识交流效果提升策略研究3个方面,分析各方面研究成果。[结果/结论]现有研究存在数据来源单一、相似概念混淆、构建评价体系考虑不全面等不足之处,未来可在这些方面取得进一步突破。

关键词:学术社交网络;知识交流;效果评价

DOI:10.3969/j.issn.1008-0821.2020.12.017

〔中图分类号〕G203  〔文献标识码〕A  〔文章编号〕1008-0821(2020)12-0170-08

A Review of Research on Knowledge Exchange Effect in

Academic Social Networks

Wang Rui  Yuan Qinjian*

(School of Information Management,Nanjing University,Nanjing 210023,China)

Abstract:[Purpose/Significance]This paper sorts out and summarizes the research on knowledge exchange effect in academic social networks to help academic colleagues grasp the development status,and provide ideas and directions for future research.[Method/Process]The researches were summarized into three aspects:research on influencing factors of knowledge exchange effect,research on evaluation method and evaluation index system of knowledge exchange effect,research on the strategy of improving the effect of knowledge exchange,and we analyzed the deficiencies of research results in each aspect.[Result/Conclusion]The existing researches had shortcomings such as single data source,confusion of similar concepts,incomplete consideration of constructing evaluation system,etc.Future research can make progress in these aspects.

Key words:academic social networks;knowledge exchange;evaluation

学术社交网络(Academic Social Networks,ASN)是指为了帮助科研人员完成学术互动和学术成果共享而搭建起的具有社交性质的网络平台,在ASN中,学者可以突破传统的学术交流模式,实现跨时空跨地域的学术资源共享和专业知识交流。早在2000年,SciLinks、Scientist Solutions等网站就尝试性地专门为研究人员的在线交流提供基本服务,随着在线知识交流的需求日益旺盛,Twitter、Facebook等面向大众的社交网站也开始尝试为研究人员搭建学术交流平台,然而其学术服务的专业性受到了不少质疑,直到2008年,以ResearchGate、Mendeley为代表的ASN开始涌现[1],这使得社交网络的开放性和学术交流的专业性得以有效融合,各领域科研人员的联系日益紧密。

目前,ASN已成为科研工作者获取学术资源、进行知识交流的重要平臺,因此相关研究引起了广泛关注,知识交流行为、科研合作网络、平台功能设计等均成为重要研究话题,为揭示ASN的研究现状,有学者进行了研究述评,如赵杨等从ASN基本功能、用户使用行为、学术合作行为、学术成果影响力评价以及学术社交网络的服务模式与资源推荐多个方面对国内外研究现状进行了综合分析[1];聚焦于用户知识交流行为,孙思阳等结合定量和定性分析方法对ASN中用户知识交流行为的发文量、作者分布、高频词分布、期刊分布等进行科学计量,并采用CiteSpace等软件对结果进行可视化呈现[2];徐美凤等则关注ASN的知识共享,对共享成员构成、互动特征、共享行为影响因素等内容进行了评析[3];更进一步地,蔡小筱等从个人、人际、社区3个方面对ASN知识共享影响因素相关研究成果进行梳理,发现现有研究存在概念定义不清、社区特殊性分析不足、影响因素考虑不全面等不足之处[4]。由上可知,相关研究综述已经从ASN整体研究总结转移到了知识交流、知识共享等具体某一方面的研究述评,学者开始关注越来越细致的内容,且当前综述性研究更注重行为研究的整合,与知识交流效果相关的研究成果涵盖较少。ASN的知识交流效果不仅影响研究人员当下的平台使用体验,对于未来的持续使用意愿也具有重要意义,研究知识交流效果对于平台提高用户满意度和用户粘性具有重要推动作用。正因如此,大量学者关注ASN知识交流效果,相关研究已具备一定数量,然而鲜有文献对现有研究成果进行述评,因此本文拟对ASN知识交流效果相关研究进行梳理总结并分析当前研究存在的问题,以期帮助学界同仁全面系统地掌握相关研究进展,为后续研究提供参考。

1  学术社交网络知识交流效果相关研究

目前学术社交网络知识交流效果的相关研究主要集中在影响因素研究、评价方法和评价指标体系研究、效果提升策略研究3个方面。

1.1  知识交流效果影响因素研究

1.1.1  与知识共享和知识交流行为有关的影响因素

ASN中的知识交流与知识共享行为对知识交流效果产生最直接影响,知识需求者在平台上提问,其他用户分享相关经历和科研成果帮助解决问题,用户间借助ASN形成的长期有效的互动是保证知识交流效果的重要前提。学者们从不同角度提出了知识共享和知识交流行为的影响因素:在知识共享行为研究中,Lee J等提出了由娱乐、声誉、学习、自我效能、无私、互惠、信任、社会参与、社区兴趣等18个因素构成的影响因素模型[5];聚焦到具体方面,张鼐等从结构资本、关系资本和认知资本3方面构建了基于社会资本的影响因素模型,其中关系资本和认知资本都对知识共享绩效产生正向影响,社会联系对成员的共同语言和共享意愿也具有正面意义[6];进一步地,蔡小筱探究了基于熟人关系的知识共享行为,提出认同感、信任和自我效能等个人心理因素产生积极影响,人情互惠规范、个人形象和声誉、风险等外在环境因素则产生阻碍作用[7];在知识交流行为研究中,Yan W W等提出不同学术影响力水平机构下的用户具有不同的表现,高学术影响力机构的用户在交流过程中具备优势且更受欢迎,中等研究水平机构的学者积极寻求信息,低水平机构的用户则相对不活跃[8];也有学者对影响因素进行了程度划分,如孙富杰将用户满意度和激励因素视为主要因素,有用性、信任度和愉悦性为次要因素,个人动机、社会影响和易用性则为相关因素[9];上述研究均从正面探索促进知识共享和交流的因素,而发掘阻碍因素对于提升知识交流效果同样具有重要意义,如张帅等通过内容分析梳理出ASN用户社交不足的关键影响因素:个体意向因素包括学术资本、主观规范、分享意识和时间精力;平台客观条件包括学术声誉机制和后发劣势;信息因素包括信息效益、隐私信息和专业知识[10];另外,知识隐藏意愿[11]、版权问题[12-13]也在一定程度上阻碍知识交流效果的提升。

1.1.2  与科研合作行为有关的影响因素

利用ASN,科研人员线上的学术合作成为思维激发、研究创新的重要来源,研究人员间频繁紧密的科研合作对提升ASN知识交流效果具有重要意义。學者们针对科研合作行为的影响因素进行了深入研究:如谭春辉等通过分析质性访谈数据构建影响因素模型,其中自我效能、群体认同、社群影响、互惠均正向影响合作意愿,合作意愿与合作行为正向相关,激励机制和系统易用性对合作行为同样具有显著的正向影响[14];同样利用深度访谈数据,王仙雅对影响因素进行了区分,她指出社区吸引力是外部驱动因素,求助型和研讨型互动是社区互动因素,体验感提升是内部驱动因素;外部驱动因素既可以直接促进合作形成,也可以通过影响社区互动和内部驱动因素间接促进合作形成[15];聚焦于更细致的内容,Rodrigues M W等指出研究兴趣和预期生产率的提高是研究人员积极与他人进行科研合作的重要原因,同时学者们通过交流合作习得新技术,合作也使其更易获得基金支持[16];Mohdeb D等则关注合作者间的链接强度,通过构建并验证链接强度模型得出,合作者间的学术亲密程度和其在合作中的科学贡献都在不同程度上影响其科学协作关系[17];以上研究忽略了科研人员间合作关系网络的影响作用,王文秀等则利用社会网络分析法深入挖掘用户评论和回复数据并构建科研人员关系图谱,网络度数、平均路径长度、中心性等指标的分析结果表明:平台关键用户是促进知识流动的重要环节,科研人员间强弱关系的合理开发是显性和隐性知识相互转化的重要条件,用户关系网络的紧密和完善是知识交流效率得以提升的重要保证[18];此外,Jiang H Q等利用ResearchGate平台上学者间的关系网络构建了ASN信息传播模型,通过分析信息在网络中的流动趋势和传播概率可以充分挖掘平台上的知识交流规律[19]。

1.1.3  与平台管理能力和功能设计有关的影响因素

ASN平台自身的管理能力和功能设计是知识交流服务的重要组成部分,完备易用的功能设计和便捷高效的操作流程不仅为用户的知识交流提供牢靠的技术支持,还有利于提升用户知识交流效果和持续使用意愿,因而学者也针对影响知识交流效果的平台管理能力与功能设计进行了研究:黄甫军从平台整体功能出发,分析了信息功能、合作功能、凝聚功能和管理功能对知识交流行为即关注、互动、学术分享和科研合作行为的影响,结果表明:信息功能利于增强学术分享,合作功能对各行为影响较小,凝聚功能对学术分享与科研合作作用较大,管理功能同样有助于增强学术交流[20];更进一步地,Bhardwaj R K通过比较分析ResearchGate、Academia.edu、Mendeley和Zotero四大主流网站的功能,发现服务性能、输出功能、隐私设置、文本显示、书目特征的可用性等均会影响用户的使用体验,进而影响整体知识交流效果[21];聚焦于平台的激励政策,施涛等指出外在激励有助于提高知识交流的外在收益,使得复制型知识贡献数量显著增加;内在激励则有利于提高成就感、自主感等内在收益,从而增加创作型知识贡献行为,提升平台知识质量和交流效果[22];从平台满足科研需求出发,韩文等将科研活动中的需求归纳为:自我推广、学术成果管理、科研人员交互、科研动态实时推送,指出资源聚合能力、交流时效性和推动学术合作的能力、学术资源管理功能、学者能力评价指标等均对知识交流效果具有一定的促进作用[23];也有学者针对具体平台进行了分析,如许林玉等分析“经管之家”用户行为数据后得出,平台用户访问量、论坛币、活跃度以及好友数量对知识共享数量有正向影响,而是否论坛币、活跃度以及好友数量对知识共享质量具有显著的正向影响[24];另外,ResearchGate平台自身构建的学术影响力评价指标RGScore也受到了关注,学者们针对指标间关系[25]、评价结果准确性[26-27]等问题进行了探究,结果表明RGScore可以有效反映用户的参与程度,平台开发合理的指标有利于激励用户上传出版物、分享学术资源,增加其学术影响力,同时提升知识交流效果。

综上可知,现有文献以用户和平台作为两个不同的切入点来研究知识交流效果的影响因素,用户角度包含知识共享、知识交流和科研合作行为的影响因素,平台角度涉及社区管理能力和平台功能设计,多角度归因可以细致全面地得出影响ASN知识交流效果的各项因素,然而现有研究所提多是间接影响因素,少有研究揭示专门针对知识交流效果的直接影响因素;在研究方法上,大部分研究运用质性分析方法或调查问卷来获取所需数据,较少研究包含用户的实际行为数据。

1.2  知识交流效果评价方法和评价指标体系研究

1.2.1  知识交流效果的评价方法研究

引入当下较为完善成熟的评价方法对ASN知识交流效果进行评价是提升评价结果可靠性的重要保证,对于指导学术社交网络建设,促进其良性发展具有重要的现实意义。目前已有多种评价方法被验证适用于ASN知识交流效果的评价,如宗乾进等以“科学网”中的博客访问量、分享量、博主量、博文量为指标构建学术博客知识交流效率评价体系,引入数据包络方法(DEA)分析该平台的综合效率、技术效率、规模效率、规模报酬等[28],DEA利用线性规划对具有可比性的决策单元进行相对有效性评价,适用于ASN这种没有绝对评价标准的对象[29];在这个基础上,万莉加入Malmquist生产率指数比较“人大经济论坛”和“小木虫”平台上不同时期知识交流效率和知识生产率的动态变化,结果表明“人大经济论坛”全要素生产率呈下降状态,ASN整体交流效率仍有巨大的改善空间[30];另外,考虑到非参数的DEA方法无法对模型中参数和模型本身进行检验,庞建刚等采用随机前沿分析方法(SFA)分析“经管之家”平台的知识交流面板数据,得到知识交流效率生产函数模型中各参数的估计值,并依据模型进行技术效率分析和动态效率演化,由于SFA方法将模型中的误差项分解为随机误差和技术无效率项,因此对于跨时期的面板数据SFA分析结果更接近现实[31];以上研究中的算法用于高维数据时稳健性较差,为解决此类问题,胡德华等引入遗传投影寻踪算法将知识交流效率评价体系中的多个指标转化为一个具有代表性的综合指数,测量了不同社区的交流效率,并确定了等级评价[32];也有学者引入单项度量指标-年度总引文增长率(K)的概念来衡量ASN在高被引学者学术传播过程中的作用[33];同时,ResearchGate平台所独有的RGScore也得到学者们的认可[34,26],成为了该平台评价知识交流效果的又一重要指标。

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