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虛擬社區(qū)知識分享旁觀者效應(yīng)分析

2019-06-03 01:43:09張國權(quán)
合作經(jīng)濟與科技 2019年11期
關(guān)鍵詞:虛擬社區(qū)

張國權(quán)

關(guān)鍵詞:虛擬社區(qū);知識分享;旁觀者效應(yīng)

中圖分類號:G206 文獻標(biāo)識碼:A

收錄日期:2019年3月5日

引言

網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展極大地改變了人們的生活。人們可以通過網(wǎng)絡(luò)隨時隨地地發(fā)布信息獲取知識。為了滿足人們在互聯(lián)網(wǎng)上的知識需求,各類虛擬社區(qū)如雨后春筍般涌現(xiàn)出來。虛擬社區(qū)的出現(xiàn)打破了時間、空間等條件對知識分享的限制,為人們分享知識和尋求知識提供了便利的條件。但是研究表明,絕大部分虛擬社區(qū)中存在著明顯的不平等參與現(xiàn)象——即虛擬社區(qū)中90%的用戶幾乎不參與知識分享,只有9%的用戶偶爾參與知識分享,僅有1%的用戶經(jīng)常進行知識分享。虛擬社區(qū)中用戶的知識分享行為受到很多因素的影響,有研究發(fā)現(xiàn),旁觀者的存在是阻礙虛擬社區(qū)用戶進行知識分享的重要原因,即虛擬社區(qū)中存在旁觀者效應(yīng)。

虛擬社區(qū)作為一個知識分享平臺希望所有的用戶都積極地參與到知識分享地過程中來,而旁觀者效應(yīng)抑制了用戶在虛擬社區(qū)中進行知識分享的積極性,從而影響了虛擬社區(qū)地長期發(fā)展。因此,本文希望從博弈論的角度,構(gòu)建虛擬社區(qū)中的知識分享博弈模型,對于虛擬社區(qū)知識分享的旁觀者效應(yīng)進行解讀,探究影響旁觀者決策的因素,進而提出相應(yīng)的破解策略,幫助虛擬社區(qū)打破旁觀者效應(yīng)的阻礙。

一、理論基礎(chǔ)

(一)旁觀者效應(yīng)。旁觀者效應(yīng)最早是由兩位美國的心理學(xué)家巴利和拉塔內(nèi)通過一系列的心理實驗提出的社會心理名詞,即當(dāng)出現(xiàn)緊急情況時,當(dāng)有旁人在場時個體提供幫助的可能性會降低,且隨著旁觀者數(shù)量的增多,求助者獲得幫助的可能性越低。

(二)虛擬社區(qū)知識分享中的旁觀者效應(yīng)。旁觀者效應(yīng)最早用于解釋緊急情景中的個體行為,而研究發(fā)現(xiàn)在一些非緊急的情境下也存在旁觀者效應(yīng),而虛擬社區(qū)就是其中之一。Markey通過對在線聊天組的研究發(fā)現(xiàn),網(wǎng)絡(luò)聊天組中的知識分享行為會受到在線人數(shù)的影響,聊天組中的在線人數(shù)越多,用戶在聊天組中提問獲得回答的時間間隔越長。因此,旁觀者效應(yīng)不僅抑制著群體中個體進行知識分享的積極性,還會抑制整個群體進行知識分享的積極性。Voelpel等人通過對雅虎知識堂的研究發(fā)現(xiàn),旁觀者人數(shù)越少,虛擬社區(qū)中的用戶進行知識分享的概率越高。黃鳳等人通過實驗發(fā)現(xiàn)當(dāng)旁觀者人數(shù)較多時個體進行知識分享的意愿顯著降低,而當(dāng)旁觀者人數(shù)到達一定范圍之后,個體進行知識分享的意愿會逐漸穩(wěn)定在一個較低的水平上。

上述研究都表明,在虛擬社區(qū)的知識分享中也存在旁觀者效應(yīng),即虛擬社區(qū)用戶進行知識分享的積極性會受到虛擬社區(qū)中在線人數(shù)的影響,人數(shù)越多虛擬社區(qū)用戶進行知識分享的積極性越低,且隨著人數(shù)的增多,虛擬社區(qū)用戶進行知識分享的意愿會逐步穩(wěn)定在一個較低的水平上。

(三)虛擬社區(qū)中用戶進行知識分享的其他影響因素。當(dāng)前已經(jīng)有很多學(xué)者對虛擬社區(qū)用戶進行知識分享的影響因素進行了研究,但是由于研究背景的不同,得出的主要影響因素也有所差異。例如:孫大勇等人研究了社交網(wǎng)絡(luò)中用戶的信息貢獻行為,發(fā)現(xiàn)用戶屬性,網(wǎng)絡(luò)信任對用戶的信息貢獻行為具有顯著影響;盛東方等人通過對國外虛擬社區(qū)知識分享影響因素文獻的研究,總結(jié)出虛擬社區(qū)中用戶的知識分享行為主要受到個人維度和環(huán)境維度等方面的影響。本文基于博弈論的方法,以前人對虛擬社區(qū)用戶知識分享的影響因素為基礎(chǔ),從進行知識分享的收益和成本角度來構(gòu)建博弈模型。

1、虛擬社區(qū)中用戶進行知識分享的收益。用戶在虛擬社區(qū)中進行知識分享所獲得的收益主要有兩個部分:直接收益和間接受益。直接收益是指當(dāng)用戶在進行知識分享的過程中,通過對自身分享知識的吸收所獲得的知識層面的收益,以及對其他用戶所分享的知識進行消化吸收所獲得的知識。間接收益指虛擬社區(qū)中用戶進行知識分享所獲得的聲譽、個人形象等方面的提升,及虛擬社區(qū)對知識分享行為的獎勵,例如賬號經(jīng)驗、級別上的提升。

2、虛擬社區(qū)中用戶進行知識分享的成本。知識分享的成本主要有兩個方面:知識的搜尋成本和知識的傳遞成本。知識的搜尋成本指用戶在虛擬社區(qū)中進行知識分享前對相關(guān)議題的相關(guān)知識進行了解吸收所付出的時間、精力等成本。知識的傳遞成本主要指知識分享者在知識分享過程中需要付出的時間、精力及隱私等成本(例如注冊虛擬社區(qū)賬戶需要付出的時間、精力成本及可能導(dǎo)致的信息泄露的風(fēng)險成本)。

二、博弈模型的構(gòu)建與分析

(一)兩個參與人的旁觀者博弈。假設(shè)虛擬社區(qū)中的每位用戶均為理性經(jīng)濟人,因此每位用戶均以個人利益最大化為原則。為簡單起見,我們先對只有兩個參與人的旁觀者博弈進行研究,且不考慮虛擬社區(qū)中進行知識分享的用戶所獲得的額外收益,只考慮進行知識分享所獲得的知識收益。因此,我們作出如下假設(shè):

假設(shè)一:當(dāng)有問題提出時,用戶有兩種策略可以選擇:{回答,不回答}

假設(shè)二:由于知識溢出效應(yīng),如果有人進行知識分享時,虛擬社區(qū)中的每個用戶(包括分享者在內(nèi))都可以得到單位a的知識收益,但知識分享者需要付出單位b的成本(例如獲取知識并分享知識所需要付出的時間、精力等),同時知識分享者還可以得到單位c的額外收益。當(dāng)所有人都不進行知識分享時,虛擬社區(qū)中的用戶都不會獲得任何收益。因此,我們可以得出如表1的博弈矩陣。(表1)

當(dāng)a-b+c<0時,用戶選擇不分享為嚴(yán)格優(yōu)勢策略,因此會導(dǎo)致虛擬社區(qū)中的所有用戶都不進行知識分享。

當(dāng)a-b+c>0時,用戶選擇進行知識分享為嚴(yán)格優(yōu)勢策略,因此會導(dǎo)致虛擬社區(qū)中的所有用戶都進行知識分享。

當(dāng)0

三、結(jié)論及建議

(一)研究結(jié)論。綜上兩節(jié)可知,虛擬社區(qū)中的用戶進行知識分享的概率與進行知識分享得到的直接收益a、額外收益b和所需付出的成本c有關(guān),同時虛擬社區(qū)中的知識分享存在旁觀者效應(yīng),即虛擬社區(qū)中人數(shù)越多人們進行知識分享的概率越低,人們進行知識分享的意愿與社區(qū)中的人數(shù)成反比。

(二)支持策略。虛擬社區(qū)中的旁觀者效應(yīng)會抑制虛擬社區(qū)中用戶進行知識分享的積極性,影響虛擬社區(qū)的長期發(fā)展。因此,如何破解旁觀者效應(yīng)對于維持虛擬社區(qū)的活躍度,促進虛擬社區(qū)的長期發(fā)展具有重要意義。因此,根據(jù)上述結(jié)論我們可以為虛擬社區(qū)的建設(shè)提出如下建議:

第一,建立有效的獎勵機制,對虛擬社區(qū)中的活躍用戶提供相應(yīng)的物質(zhì)獎勵或非物質(zhì)獎勵。例如,聲譽機制、經(jīng)驗等級機制等。例如,百度貼吧建立的等級機制、知乎設(shè)置的“鹽值”指數(shù)等都可以通過非物質(zhì)的獎勵提高用戶的責(zé)任感和聲譽感,從而提升用戶進行知識分享所獲得的收益。

第二,建立有效的隱私保護機制。出于對信息泄露的擔(dān)憂,用戶進行知識分享會付出一定的風(fēng)險成本,降低用戶進行知識分享的積極性。虛擬社區(qū)可以通過建立隱私保護機制,例如知乎的匿名發(fā)言機制、一些社交網(wǎng)站用戶個人主頁的隱藏機制等,可以幫助用戶隱藏個人的私人信息,降低隱私泄露風(fēng)險。

第三,降低分享門檻。進行知識分享的門檻過高會提高用戶進行知識分享的傳遞成本,將一些知識分享意愿較高的用戶擋在門外,因此虛擬社區(qū)應(yīng)該簡化賬戶注冊步驟,降低虛擬社區(qū)用戶進行知識分享的第一道門檻。

第四,建立邀請機制。旁觀者效應(yīng)的內(nèi)在原因之一是責(zé)任分散理論,當(dāng)旁觀的人越多時,用戶感知到的責(zé)任越低,因此虛擬社區(qū)應(yīng)該建立邀請機制和聲譽機制,例如知乎中提問者邀請與問題相關(guān)的用戶進行回答,微博中對意見領(lǐng)袖及專業(yè)人士進行認(rèn)證,降低責(zé)任分散效應(yīng),提升用戶責(zé)任感,促進用戶參與到知識分享中來。

主要參考文獻:

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[7]黃鳳,丁倩,魏華,洪建中.帖子主題特征對虛擬社區(qū)知識分享行為的影響:旁觀者效應(yīng)的視角[J].心理學(xué)報,2018.50(2).

[8]張大勇,孫曉晨.社交網(wǎng)絡(luò)用戶信息貢獻行為影響因素分析[J].情報科學(xué),2018.36(2).

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[10]謝識予編著.經(jīng)濟博弈論[M].復(fù)旦大學(xué)出版社,2002.

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