趙欣 吳婷玉 劉凝之 張之光

摘要：[目的/意義]旨在探討在線知識(shí)社區(qū)特有風(fēng)險(xiǎn)情境中的信任概念及其細(xì)分維度，開(kāi)發(fā)在線知識(shí)社區(qū)信任測(cè)量量表，支持知識(shí)型社區(qū)內(nèi)用戶行為的實(shí)證研究。[方法/過(guò)程]從有高共識(shí)度的信任概念出發(fā)，針對(duì)用戶在知識(shí)搜尋、知識(shí)貢獻(xiàn)和知識(shí)討論過(guò)程中面臨的3類風(fēng)險(xiǎn)，援引在線社區(qū)的制度性因素，界定在線知識(shí)社區(qū)信任的維度。進(jìn)一步，批判修改現(xiàn)有國(guó)內(nèi)外量表、編制17個(gè)初始題項(xiàng)，經(jīng)探索性因子分析和驗(yàn)證性因子分析，開(kāi)發(fā)出由面向搜尋風(fēng)險(xiǎn)的信任（含5個(gè)題項(xiàng)）、面向貢獻(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)的信任（含4個(gè)題項(xiàng)）、面向討論風(fēng)險(xiǎn)的信任（含3個(gè)題項(xiàng)）3個(gè)維度構(gòu)成的在線知識(shí)社區(qū)信任量表。[結(jié)果/結(jié)論]實(shí)證檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，該量表信效度良好，對(duì)知識(shí)搜尋行為、知識(shí)貢獻(xiàn)行為具有較好的預(yù)測(cè)作用。

關(guān)鍵詞：在線知識(shí)社區(qū)；面向搜尋風(fēng)險(xiǎn)的信任；面向貢獻(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)的信任；面向討論風(fēng)險(xiǎn)的信任；量表

分類號(hào)：G203

引用格式：趙欣， 吳婷玉， 劉凝之， 等. 在線知識(shí)社區(qū)信任的維度劃分與量表開(kāi)發(fā)[J/OL]. 知識(shí)管理論壇， 2024， 9（2）： 120-132 [引用日期]. http：//www.kmf.ac.cn/p/382/. （Citation： Zhao Xin， Wu Tingyu， Liu Ningzhi， et al. Dimensions Division and Scale Development of Online Knowledge Community Trust[J/OL]. Knowledge Management Forum， 2024， 9（2）： 120-132 [cite date]. http：//www.kmf.ac.cn/p/382/.）

在線知識(shí)社區(qū)（online knowledge community，OKC）為地理位置分散但志趣相投的用戶進(jìn)行知識(shí)分享與深度交流提供了全新平臺(tái)，改變了傳統(tǒng)的知識(shí)傳播與知識(shí)創(chuàng)造模式[1]。綜合性的在線知識(shí)社區(qū)有“知乎”“果殼”等，專業(yè)性的在線知識(shí)社區(qū)有“CSDN”“丁香園”“經(jīng)管之家”等。

作為新興知識(shí)源，知識(shí)型在線社區(qū)的存續(xù)與成功取決于社區(qū)成員的（持續(xù)）使用，即用戶的知識(shí)分享與交互行為，而用戶高頻率、高質(zhì)量的知識(shí)交互則取決于社區(qū)中的信任水平[2]。高水平信任發(fā)揮著膠水一樣的作用，將來(lái)自五湖四海、素未謀面的專業(yè)人士、愛(ài)好者聯(lián)系在一起。而當(dāng)信任水平較低時(shí)，用戶會(huì)懷疑OKC中存量知識(shí)的準(zhǔn)確性，擔(dān)心從此處獲取的某些錯(cuò)誤內(nèi)容可能造成工作、學(xué)習(xí)上的損失；會(huì)懷疑向OKC貢獻(xiàn)知識(shí)能否帶來(lái)回報(bào)，擔(dān)心在社區(qū)中分享知識(shí)浪費(fèi)時(shí)間精力、給自己帶來(lái)?yè)p失；會(huì)從自我保護(hù)的角度來(lái)解讀他人對(duì)自己的質(zhì)疑，將正常討論視作爭(zhēng)吵……，其搜尋、貢獻(xiàn)、討論等知識(shí)交互行為就會(huì)減少。

信任作為社科領(lǐng)域的經(jīng)典問(wèn)題得到眾多學(xué)者關(guān)注。R. C. Mayer等將“愿意處于易受損害的狀態(tài)”作為信任的本質(zhì)[3]，D. M. Rousseau等追問(wèn)“愿意接受可能損害”的原因，并將其概括為“積極預(yù)期”，從而將信任定義為：在面對(duì)風(fēng)險(xiǎn)和相互依賴情境中，基于有關(guān)他人意向和行為的積極預(yù)期而愿意接受自己有可能遭受傷害、損失的一種心理狀態(tài)[4]。在此基礎(chǔ)上，學(xué)者們探尋信任主體建立“積極預(yù)期”的基礎(chǔ)，發(fā)現(xiàn)了信任的多維性，如信管領(lǐng)域?qū)W者C. C. Huang等、A. Usoro等考察知識(shí)型社區(qū)中的信任，分別提出基于經(jīng)濟(jì)、技術(shù)、管理、行為、情感的五維度信任[5]，以及基于正直、能力和仁慈的三維度信任[6]。然而，以往研究將信任概念從線下移植到線上，忽略了OKC的特有風(fēng)險(xiǎn)，未對(duì)OKC用戶建立“積極預(yù)期”的原因進(jìn)行考察，由此開(kāi)發(fā)的量表難以精準(zhǔn)測(cè)度OKC信任，亦限制了相關(guān)因果關(guān)系的實(shí)證研究。

鑒于此，筆者回顧并分析OKC信任研究中存在的問(wèn)題，從用戶在線知識(shí)交流時(shí)面對(duì)的種種風(fēng)險(xiǎn)出發(fā)，援引OKC中的制度性因素作為用戶積極預(yù)期的基礎(chǔ)，考察知識(shí)型在線社區(qū)信任及其維度；按照T. R. Hinkin的量表開(kāi)發(fā)教程以及J. Farh等在中國(guó)管理情境下開(kāi)發(fā)量表的方法[7-8]，編制OKC信任測(cè)量量表，以期掃除OKC信任的理論盲區(qū)，為后續(xù)實(shí)證研究提供有效測(cè)量工具。

1? 文獻(xiàn)回顧/Literature review

與線下信任可依存血緣、地緣、業(yè)緣等不同，在線知識(shí)社區(qū)內(nèi)的用戶來(lái)自五湖四海，采用非面對(duì)面的溝通方式，社區(qū)以自組織為特點(diǎn)，缺乏傳統(tǒng)組織的正式架構(gòu)和金錢激勵(lì)，這些都難以確保用戶行為合乎彼此期望。換言之，在OKC中建立信任似乎異常困難，M. L. Wasko等建議不要在在線社區(qū)知識(shí)共享研究中使用信任這一概念[9]；但多數(shù)學(xué)者仍然從組織管理文獻(xiàn)中借鑒成熟概念與維度，對(duì)知識(shí)型在線社區(qū)信任展開(kāi)實(shí)證研究。

早期研究者將在線社區(qū)中的信任視為單一維度的概念，如J. Zheng提出可通過(guò)在線聊天提升用戶間的信任水平[10]；C. M. Chiu等將信任作為關(guān)系資本納入知識(shí)共享前因研究[11]。在這些研究中，信任的測(cè)量題項(xiàng)幾乎原意重復(fù)了信任的本質(zhì)即“愿意接受可能的損害”或者“有積極預(yù)期”，并籠統(tǒng)地指向在線知識(shí)交流中可能存在的所有風(fēng)險(xiǎn)。

隨著研究深入，學(xué)者逐步認(rèn)識(shí)到信任的復(fù)雜性，有關(guān)信任多維度劃分與測(cè)量的研究可大致歸為如下3類：

（1）將OKC中的信任視作一個(gè)發(fā)展過(guò)程，以信任發(fā)展階段為標(biāo)準(zhǔn)劃分維度。M. H. Hsu等實(shí)證檢驗(yàn)了在線社區(qū)用戶從基于計(jì)算的信任、到基于熟悉的信任最終發(fā)展為基于認(rèn)同的信任并促進(jìn)知識(shí)共享的過(guò)程機(jī)理[12]；K. F. Hashim等指出不同維度的信任出現(xiàn)在不同的時(shí)間階段，基于經(jīng)濟(jì)的信任或基于信息的信任產(chǎn)生于用戶進(jìn)入在線社區(qū)的初期，影響著用戶持續(xù)使用意愿，而基于認(rèn)同的信任產(chǎn)生于用戶持續(xù)使用的過(guò)程中，影響著知識(shí)貢獻(xiàn)的意愿[13]；S. M. Chen等基于信念—態(tài)度—行為意圖的分析框架，指出在線社區(qū)用戶的認(rèn)知信任逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)榍楦行湃?，最終促進(jìn)知識(shí)分享意愿產(chǎn)生[14]；A. V. Prakash等基于扎根理論方法提出傾向于信任的個(gè)性會(huì)發(fā)展成為對(duì)新技術(shù)的初步信任[15]。

盡管采用不同的名詞來(lái)劃分階段，但研究者均認(rèn)識(shí)到信任的階段性發(fā)展與OKC用戶間的交互次數(shù)、交互時(shí)長(zhǎng)有密切關(guān)系。在初次或一次性交互中，OKC用戶站在被信任者角度計(jì)算利益得失，預(yù)期被信任者會(huì)采取對(duì)自己有利的行為；在持續(xù)性交互中，OKC用戶多次承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)、被信任者亦多次實(shí)現(xiàn)預(yù)期，雙方會(huì)投入更多資源、擴(kuò)大交互范圍；進(jìn)一步，隨著交往的持續(xù)，OKC用戶會(huì)共享彼此的關(guān)切，用“我們”替代“他們”這個(gè)稱呼，產(chǎn)生心理認(rèn)同，愿意承擔(dān)各種可能的短期損失。按照發(fā)展階段來(lái)識(shí)別信任維度，屬于中觀（meso）研究思路[4]，若將不同學(xué)科對(duì)信任的研究視作一棟大廈的話，學(xué)者們應(yīng)乘坐電梯，更多地關(guān)注“走廊”而非“角落”，以便為不同領(lǐng)域的信任研究提供普適性的概念或理論基礎(chǔ)；然而，按照發(fā)展階段來(lái)識(shí)別信任維度恰與OKC信任研究的初衷相悖，OKC信任研究應(yīng)更多地關(guān)注在線知識(shí)社區(qū)這一“角落”的特殊情景與特有風(fēng)險(xiǎn)。

（2）突出被信任者，以被信任者的個(gè)人特質(zhì)作為信任維度劃分的標(biāo)準(zhǔn)。A. Usoro等將信任分為基于正直的信任、基于能力的信任和基于仁慈的信任[6]；M. Lin等認(rèn)為在線社區(qū)成員在知識(shí)共享過(guò)程中所展現(xiàn)的能力、善意、可靠性等品質(zhì)構(gòu)成了在線信任的基礎(chǔ)[16]；遲銘等強(qiáng)調(diào)對(duì)社區(qū)成員誠(chéng)信、可靠等個(gè)人品質(zhì)的信任影響著知識(shí)共享行為[17]。

在沒(méi)有充分討論適用性的情況下，不少學(xué)者將線下的、基于被信任者個(gè)人品質(zhì)的信任維度移植到在線社區(qū)信任研究中。若社區(qū)中的人是言行一致的，OKC用戶就能對(duì)其行為作出合理預(yù)期；若社區(qū)中的人是有能力的，OKC用戶預(yù)期在交流中能夠進(jìn)行學(xué)習(xí)；若社區(qū)中的人是仁慈的，OKC用戶預(yù)期自己的利益會(huì)得到照顧?；趯?duì)被信任者個(gè)人品質(zhì)的認(rèn)識(shí)，OKC用戶產(chǎn)生積極預(yù)期即信任。然而，問(wèn)題的關(guān)鍵在于：線下可以較容易地識(shí)別彼此的人格特質(zhì)，而線上則非常困難。在線下情境中，人們可以通過(guò)面對(duì)面交流中對(duì)微表情和肢體語(yǔ)言的觀察、人際關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中的“中間人”等多種有效途徑對(duì)他人的人格特質(zhì)作出評(píng)判。伴隨著從線下、相對(duì)封閉、面向熟識(shí)個(gè)體的環(huán)境向線上、相對(duì)開(kāi)放、面向陌生用戶的環(huán)境轉(zhuǎn)變，人們很難清晰識(shí)別某人的個(gè)人品質(zhì)?；谠诰€社區(qū)用戶個(gè)人品質(zhì)的信任維度劃分，無(wú)視線上線下差別，將OKC用戶產(chǎn)生積極預(yù)期的基礎(chǔ)錯(cuò)誤地錨定在識(shí)別陌生人人格特質(zhì)之上。

（3）區(qū)分被信任方的不同層級(jí)，按照普通用戶、社區(qū)管理者、在線社區(qū)/網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)來(lái)劃分信任維度。Y. H. Fang等將信任分為對(duì)社區(qū)成員的信任和對(duì)社區(qū)管理者的信任兩個(gè)層面，探討了在線社區(qū)信任的前因與后果[18]；田馨灤等將感知信任分為用戶信賴和平臺(tái)信賴兩個(gè)維度，采用扎根理論方法與解釋結(jié)構(gòu)模型考察信任對(duì)隱私疲勞的影響[19]；李欣儒等將信任分為供需雙方對(duì)平臺(tái)的信任、供需雙方之間的信任、需方對(duì)共享產(chǎn)品的信任等多個(gè)層面[20]；金燕等進(jìn)一步探討了不同層面間的信任轉(zhuǎn)移問(wèn)題[21]。

上述研究將信任錨定在具體人物上，未能抓住在線知識(shí)社區(qū)信任維度劃分的本質(zhì)。在C. Su等對(duì)朋友間通過(guò)社交媒體進(jìn)行商業(yè)交換的研究中，針對(duì)同一個(gè)信任對(duì)象即作為賣家的朋友提出兩種信任概念：對(duì)朋友的信任、對(duì)賣家的信任[22]。作為朋友，誠(chéng)實(shí)、可靠、信守承諾就是可以信賴的，而作為賣家，則要熟悉商品、能從顧客角度考慮問(wèn)題才是值得信賴的。與C. Su的觀點(diǎn)相似，知識(shí)型在線社區(qū)中的同一用戶會(huì)不斷變換角色，在知識(shí)搜尋、知識(shí)貢獻(xiàn)、知識(shí)討論情景中面對(duì)著不同風(fēng)險(xiǎn)，自然需要不同的信任維度。

綜上所述，筆者認(rèn)為OKC中信任的維度劃分，不宜采用普適性的信任發(fā)展階段作為標(biāo)準(zhǔn)；不宜將線下基于個(gè)人品質(zhì)的研究簡(jiǎn)單移植到線上；不宜將信任直接錨定在具體對(duì)象之上，而應(yīng)面向OKC不同知識(shí)交互情景中的風(fēng)險(xiǎn)、結(jié)合有助于OKC用戶建立積極預(yù)期的制度因素，來(lái)劃分OKC信任維度。

2? 在線知識(shí)社區(qū)信任的維度劃分與初始量表構(gòu)建/Dimension Division and Initial Scale Construction of Online Knowledge Community Trust

在具體情境中界定信任維度，要符合R. C. Mayer有關(guān)信任本質(zhì)的闡述，即“愿意處于易受損害的狀態(tài)”“有著積極的心理預(yù)期”，更要遵循D. M. Rousseau有關(guān)信任的定義，說(shuō)明情境中的風(fēng)險(xiǎn)前提，說(shuō)明產(chǎn)生積極預(yù)期的基礎(chǔ)或原因。

OKC中存在諸多不確定性，用戶面臨著如下風(fēng)險(xiǎn)：①OKC中存量知識(shí)準(zhǔn)確與否是不確定的，用戶擔(dān)心從此處獲取的知識(shí)含有某些錯(cuò)誤內(nèi)容，造成工作、學(xué)習(xí)上的損失，即OKC用戶在知識(shí)搜尋時(shí)面臨風(fēng)險(xiǎn)[23，24]；②在OKC中進(jìn)行知識(shí)分享后能否獲得回報(bào)是不確定的，用戶擔(dān)心自己花費(fèi)時(shí)間精力、向競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手輸送知識(shí)會(huì)造成損失，即OKC用戶在知識(shí)貢獻(xiàn)時(shí)面臨風(fēng)險(xiǎn)[1，25]；③OKC中眾多用戶討論發(fā)言、相互交鋒，參與者容易將正常爭(zhēng)論視作爭(zhēng)吵甚至攻擊，即OKC用戶在交流討論時(shí)面臨風(fēng)險(xiǎn)[26]。

OKC中存在著諸多制度性因素，是用戶產(chǎn)生積極預(yù)期的重要基礎(chǔ)。L. G. Zucker提出制度信任，強(qiáng)調(diào)結(jié)構(gòu)化的流程與保障措施使人產(chǎn)生信賴[27]；D. H. Mcknight等指出，制度不僅限于威懾還應(yīng)包含結(jié)構(gòu)保證與情景規(guī)范兩個(gè)方面[28]。在線知識(shí)社區(qū)中存在著對(duì)虛假信息發(fā)布者的懲罰制度、大眾對(duì)數(shù)據(jù)信息知識(shí)的檢驗(yàn)與評(píng)價(jià)機(jī)制、給分享者點(diǎn)贊打賞的聲譽(yù)獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制、用戶間“人人為我、我為人人”的互惠規(guī)范、議事規(guī)則等制度性因素[29]。

D. M. Rousseau等指出，風(fēng)險(xiǎn)是信任出現(xiàn)的前提，信任以對(duì)抗風(fēng)險(xiǎn)作為歸宿?；诖?，筆者將從OKC中用戶進(jìn)行知識(shí)交流與知識(shí)創(chuàng)造的3類行為即知識(shí)搜尋、知識(shí)貢獻(xiàn)、知識(shí)討論所面臨的風(fēng)險(xiǎn)入手考察OKC信任的維度[29]。D. M. Rousseau等還指出，與沖突、合作相關(guān)的法律法規(guī)、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)、社會(huì)規(guī)范等均屬于制度性因素?；诖?，筆者將針對(duì)不同風(fēng)險(xiǎn)，挖掘OKC中的制度因素，夯實(shí)OKC用戶產(chǎn)生積極預(yù)期的基礎(chǔ)。

2.1? 面向搜尋風(fēng)險(xiǎn)的信任

OKC用戶在知識(shí)搜尋過(guò)程中面臨著風(fēng)險(xiǎn)。研究發(fā)現(xiàn)，由于在線知識(shí)社區(qū)不設(shè)準(zhǔn)入門檻，對(duì)用戶身份無(wú)特別要求，專業(yè)人士、初學(xué)者、愛(ài)好者均可在社區(qū)中分享數(shù)據(jù)、信息，這可能導(dǎo)致社區(qū)內(nèi)出現(xiàn)冗余甚至是錯(cuò)誤信息，搜尋者需要進(jìn)行多次搜索迭代，耗費(fèi)大量時(shí)間精力進(jìn)行篩查搜尋[23]；對(duì)于多數(shù)搜尋者而言他們尚不具備有效辨別數(shù)據(jù)、信息真?zhèn)涡耘c適用性的能力，很有可能誤用知識(shí)，給工作學(xué)習(xí)帶來(lái)?yè)p失[24]。

針對(duì)上述風(fēng)險(xiǎn)，知識(shí)型在線社區(qū)有大眾評(píng)價(jià)機(jī)制以及官方的懲罰、獎(jiǎng)勵(lì)措施。知識(shí)型在線社區(qū)的用戶，可以根據(jù)自己對(duì)帖子內(nèi)容的評(píng)判，給予點(diǎn)贊、喜歡或進(jìn)行收藏、打賞等操作。在線社區(qū)管理者會(huì)對(duì)明顯有誤的內(nèi)容進(jìn)行刪除、折疊，對(duì)故意提供錯(cuò)誤數(shù)據(jù)或信息的ID實(shí)施禁言、封號(hào)處理；在線社區(qū)管理者亦會(huì)對(duì)高質(zhì)量帖子做置頂、標(biāo)題加亮處理，對(duì)提供高質(zhì)量?jī)?nèi)容的ID進(jìn)行獎(jiǎng)勵(lì)。

綜上，筆者提出面向搜尋風(fēng)險(xiǎn)的信任維度，指知識(shí)搜尋時(shí)OKC用戶愿意承擔(dān)可能產(chǎn)生的、因誤信、誤用數(shù)據(jù)信息而帶來(lái)的損失；OKC用戶之所以對(duì)搜尋結(jié)果有良好預(yù)期是基于OKC中存在的知識(shí)篩查機(jī)制。

回顧前人研究中的信任量表。M. H. Hsu等編制了3個(gè)題項(xiàng)的測(cè)量量表，從能夠獲得特別信息、花費(fèi)較少時(shí)間、花費(fèi)較少成本3個(gè)方面闡述了OKC用戶的積極預(yù)期[12]。S. Chai等提出對(duì)檢索工具的信任，分別從節(jié)約時(shí)間、節(jié)約成本兩個(gè)方面構(gòu)建題項(xiàng)，若用戶預(yù)期使用在線平臺(tái)的搜索工具可以快速查找到可信度高、相關(guān)度高的信息，則會(huì)產(chǎn)生信任感[30]。M. H. Hsu等編制了3個(gè)題項(xiàng)：①虛擬社區(qū)的成員可以幫助我學(xué)到新的東西；②虛擬社區(qū)的成員可以幫助我學(xué)到新的技術(shù)；③虛擬社區(qū)的成員可以幫助我產(chǎn)生創(chuàng)新性想法[31]。絕大多數(shù)題項(xiàng)指出面對(duì)搜尋風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，信任主體即OKC用戶的積極預(yù)期，但并未說(shuō)明建立信任、產(chǎn)生積極預(yù)期的基礎(chǔ)。

鑒于此，筆者以“對(duì)知識(shí)搜尋結(jié)果有積極預(yù)期”為句子主干，補(bǔ)充OKC中的若干常見(jiàn)知識(shí)篩選機(jī)制作為信任建立、積極預(yù)期產(chǎn)生的基礎(chǔ)，從而構(gòu)建測(cè)量題項(xiàng)。OKC用戶在面對(duì)搜尋風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，其預(yù)期主要集中在能否搜尋到所需數(shù)據(jù)信息以及是否耗費(fèi)大量時(shí)間這兩方面；而OKC用戶產(chǎn)生積極預(yù)期的基礎(chǔ)則涉及在線社區(qū)中的大眾評(píng)價(jià)機(jī)制、社區(qū)獎(jiǎng)懲機(jī)制、帖子排序推送機(jī)制等。例如M. H. Hsu編制的題項(xiàng)“加入社區(qū)后我可以在搜尋信息方面節(jié)約時(shí)間”，僅表明OKC用戶的積極預(yù)期而沒(méi)有說(shuō)明用戶產(chǎn)生積極預(yù)期的原因。因此，筆者將“在線社區(qū)對(duì)低質(zhì)量?jī)?nèi)容進(jìn)行折疊刪除”這一原因作為補(bǔ)充，編制題項(xiàng)“我預(yù)期可以快速查找到所需知識(shí)，是因?yàn)樯鐓^(qū)會(huì)將低質(zhì)量?jī)?nèi)容進(jìn)行折疊或刪除”。其余題項(xiàng)如表1所示：

2.2? 面向貢獻(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)的信任

OKC用戶在知識(shí)貢獻(xiàn)的過(guò)程中面臨著風(fēng)險(xiǎn)。研究表明，在線分享知識(shí)需要從知識(shí)接收者的視角對(duì)內(nèi)容進(jìn)行重新編碼，此過(guò)程有可能耗費(fèi)貢獻(xiàn)者的大量時(shí)間精力[1]；進(jìn)一步，因使用者水平有限而誤用知識(shí)，貢獻(xiàn)者還有可能遭到嘲諷，導(dǎo)致個(gè)人聲譽(yù)受損[25]；P. H. Gray等發(fā)現(xiàn)在線分享內(nèi)容可被競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手輕易獲取，貢獻(xiàn)者可能喪失知識(shí)權(quán)力（loss of knowledge power）[32]、喪失專業(yè)領(lǐng)域中的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。

針對(duì)上述風(fēng)險(xiǎn)，在線社區(qū)內(nèi)存在著互惠規(guī)范、聲譽(yù)機(jī)制。在線社區(qū)用戶普遍認(rèn)同“人人為我，我為人人”的互惠規(guī)范，社區(qū)內(nèi)“只索取不回報(bào)”用戶往往會(huì)遇到一定的社會(huì)輿論壓力。在線社區(qū)的運(yùn)營(yíng)管理者還設(shè)計(jì)了各種聲譽(yù)獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制，如用戶等級(jí)、勛章等，對(duì)積極貢獻(xiàn)知識(shí)的用戶進(jìn)行獎(jiǎng)勵(lì)；在社區(qū)首頁(yè)推送知識(shí)貢獻(xiàn)者及其發(fā)布的內(nèi)容，以提升知識(shí)貢獻(xiàn)者的專業(yè)聲譽(yù)，支持知識(shí)貢獻(xiàn)者借助社區(qū)平臺(tái)提供有償服務(wù)等。

綜上，筆者提出面向貢獻(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)的信任維度，指知識(shí)貢獻(xiàn)時(shí)OKC用戶愿意承擔(dān)可能產(chǎn)生的編碼成本、知識(shí)優(yōu)勢(shì)喪失風(fēng)險(xiǎn)；OKC用戶之所以愿意是因?yàn)轭A(yù)期未來(lái)會(huì)得到某種形式的回報(bào)，而這一預(yù)期的基礎(chǔ)是OKC中存在的互惠規(guī)范與聲譽(yù)機(jī)制。

回顧前人研究中的信任量表。M. H. Hsu等從互助角度提出題項(xiàng)有：如果我向其他用戶分享我的困難，我認(rèn)為他們會(huì)給予關(guān)心并有效回應(yīng)；我認(rèn)為社區(qū)中大部分的用戶都會(huì)盡自己所能幫助他人[12]。Y. H. Fang等從公平角度編制4個(gè)題項(xiàng)：①我認(rèn)為我得到的與我給予他人的幫助相當(dāng)?shù)模虎谖艺J(rèn)為我得到的與我回答他人問(wèn)題的積極性是相當(dāng)?shù)?；③我認(rèn)為我得到的與我回答他人問(wèn)題的速度是相當(dāng)?shù)模虎芪艺J(rèn)為我得到的與我在社區(qū)中分享知識(shí)所花費(fèi)的時(shí)間精力是相當(dāng)?shù)腫18]。陳星等提出的量表則強(qiáng)調(diào)社區(qū)成員預(yù)期在心理、健康等方面相互關(guān)心、支持[33]。絕大多數(shù)題項(xiàng)指出面對(duì)貢獻(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，信任主體即OKC用戶的積極預(yù)期，但并未說(shuō)明建立這種積極預(yù)期的基礎(chǔ)。

鑒于此，筆者以“對(duì)未來(lái)回報(bào)有積極預(yù)期”為句子主干，補(bǔ)充OKC中的互惠規(guī)范、聲譽(yù)機(jī)制作為信任建立、積極預(yù)期產(chǎn)生的基礎(chǔ)，從而構(gòu)建測(cè)量題項(xiàng)。OKC用戶在知識(shí)貢獻(xiàn)時(shí)的主要風(fēng)險(xiǎn)是時(shí)間精力損失、知識(shí)優(yōu)勢(shì)喪失，其預(yù)期主要集中在未來(lái)能否得到相應(yīng)回報(bào)、能否獲得其他收益這兩方面；而OKC用戶產(chǎn)生積極預(yù)期的基礎(chǔ)則涉及在線社區(qū)中的互惠規(guī)范、聲譽(yù)機(jī)制等。例如Y. H. Fang編制的題項(xiàng)“我認(rèn)為我在Java社區(qū)中得到的幫助與我給予他人的幫助是相當(dāng)?shù)摹?，僅明確了OKC用戶的積極預(yù)期而沒(méi)有說(shuō)明用戶產(chǎn)生積極預(yù)期的原因。因此，筆者將“社區(qū)中存在‘人人為我、我為人人的互惠規(guī)范”這一原因作為補(bǔ)充，編制題項(xiàng)“我預(yù)期從社區(qū)中得到的幫助與我給予其他用戶的幫助是相當(dāng)?shù)模且驗(yàn)樯鐓^(qū)中有‘人人為我、我為人人的互惠規(guī)范”。其余題項(xiàng)詳見(jiàn)表1。

2.3? 面向討論風(fēng)險(xiǎn)的信任

OKC用戶在知識(shí)交流討論的過(guò)程中面臨著風(fēng)險(xiǎn)。研究表明，與實(shí)時(shí)的面對(duì)面溝通相比，文字、圖片、視頻所傳遞信息的豐富度有限[34]。在線知識(shí)社區(qū)中，用戶無(wú)法借助肢體語(yǔ)言、聲音聲調(diào)等表達(dá)信息，有些時(shí)候，難以分辨某句話是人身攻擊還是理性質(zhì)疑，是爭(zhēng)吵還是爭(zhēng)論，容易導(dǎo)致OKC用戶間的誤解與沖突[26]。

針對(duì)上述風(fēng)險(xiǎn)，在線社區(qū)內(nèi)存在著管理者的監(jiān)管活動(dòng)、社區(qū)管理規(guī)則。在線社區(qū)中有管理員、版主，對(duì)知識(shí)交流活動(dòng)進(jìn)行監(jiān)管，處理用戶之間的爭(zhēng)議和矛盾。在線社區(qū)中有關(guān)于發(fā)帖、討論的規(guī)則，鼓勵(lì)理性發(fā)言、禁止人身攻擊，違規(guī)者將受到禁言甚至封ID的處罰。

綜上，筆者提出面向討論風(fēng)險(xiǎn)的信任維度，指交流討論時(shí)OKC用戶愿意承擔(dān)可能產(chǎn)生的、被誤解、被攻擊的風(fēng)險(xiǎn)；OKC用戶之所以愿意是因?yàn)轭A(yù)期爭(zhēng)議和沖突會(huì)得到很好的解決，而這一預(yù)期的基礎(chǔ)是OKC中存在的監(jiān)管活動(dòng)和管理規(guī)則。

回顧前人研究中的信任量表。A. Ardichvili等提出社區(qū)的成文制度、不成文規(guī)范以及管理者的活動(dòng)可以將“跑題”討論引回正軌[35]。J. J. Wu等從社區(qū)監(jiān)管方面編制題項(xiàng)：社區(qū)監(jiān)管能夠解決用戶間的矛盾與沖突；社區(qū)監(jiān)管能夠維持社區(qū)的秩序[36]。Y. H. Fang等從管理程序角度考察信任，量表涉及4個(gè)題項(xiàng)：①在社區(qū)中，所有決策會(huì)無(wú)差別地應(yīng)用于所有成員；②社區(qū)內(nèi)成員能夠?qū)ι鐓^(qū)決策表達(dá)意見(jiàn)；③社區(qū)成員都可以對(duì)社區(qū)程序做出的決策上訴；④社區(qū)內(nèi)的決策程序建立在正確的信息基礎(chǔ)之上[18]。幾乎所有的題項(xiàng)都指出在線社區(qū)存在的制度性因素，即OKC用戶產(chǎn)生積極預(yù)期的原因，題項(xiàng)并未說(shuō)明在線社區(qū)討論中存在的風(fēng)險(xiǎn)以及用戶的預(yù)期。

鑒于此，筆者以“預(yù)期爭(zhēng)議和沖突能得到有效解決”為句子主干，將OKC用戶的積極預(yù)期與OKC中的監(jiān)管活動(dòng)、規(guī)則程序等制度性因素結(jié)合起來(lái)構(gòu)建測(cè)量題項(xiàng)。OKC用戶在知識(shí)討論時(shí)的主要風(fēng)險(xiǎn)是被誤解、被攻擊，其預(yù)期主要集中誤解、爭(zhēng)議、沖突能否得到有效化解；而OKC用戶產(chǎn)生積極預(yù)期的基礎(chǔ)則涉及在線社區(qū)中的監(jiān)管機(jī)制與監(jiān)管活動(dòng)。例如Y. H. Fang編制的題項(xiàng)“Java社區(qū)的管理程序?qū)Υ恳粋€(gè)成員都是一致的”，該題項(xiàng)說(shuō)明在線社區(qū)存在的管理規(guī)則，但沒(méi)有說(shuō)明討論交流中存在的特有風(fēng)險(xiǎn)，沒(méi)有說(shuō)明OKC用戶的積極預(yù)期是什么。因此，筆者補(bǔ)充了“我預(yù)期發(fā)生在社區(qū)用戶間的沖突會(huì)很快得到解決”，編制題項(xiàng)“我預(yù)期發(fā)生在社區(qū)用戶間的沖突會(huì)很快得到解決，是因?yàn)樯鐣?huì)的管理規(guī)則是一視同仁的”。其余題項(xiàng)見(jiàn)表1。

3? 實(shí)證分析/Empirical analysis

筆者采用問(wèn)卷法收集數(shù)據(jù)，運(yùn)用SPSS與AMOS軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，按照T. R. Hinkin的量表開(kāi)發(fā)教程[7]，依次進(jìn)行探索性因子分析（Exploratory Factor Analysis，EFA）、驗(yàn)證性因子分析（Confirmatory Factor Analysis，CFA）、量表的信效度檢驗(yàn)。

3.1? 樣本

為增強(qiáng)研究的外部效度，本研究面向計(jì)算機(jī)、醫(yī)學(xué)、經(jīng)管等多個(gè)領(lǐng)域的在線知識(shí)社區(qū)用戶開(kāi)展問(wèn)卷調(diào)查。被調(diào)查者的教育程度均為研究生及以上學(xué)歷，是相關(guān)領(lǐng)域的專業(yè)人士，在知識(shí)型在線社區(qū)中進(jìn)行知識(shí)搜尋、知識(shí)貢獻(xiàn)、交流討論等活動(dòng)，是社區(qū)的主要用戶。本研究共回收問(wèn)卷338份，刪除問(wèn)卷大面積空缺、多個(gè)題目均為同一選項(xiàng)的無(wú)效問(wèn)卷后，得到有效問(wèn)卷332份，有效率為98.2%，描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表2所示：

基于折半法檢測(cè)量表信度的思想[37-38]，筆者將樣本數(shù)據(jù)隨機(jī)分為兩組，第一組166份數(shù)據(jù)用于探索性因子分析，第二組166份數(shù)據(jù)用于驗(yàn)證性因子分析。獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)結(jié)果顯示，兩組數(shù)據(jù)在性別（T=-0.542，p=0.588>0.05）、年齡（T=-0.15，p=0.881>0.05）、網(wǎng)齡（T=0.29，p=0.772>0.05）、在線社區(qū)經(jīng)驗(yàn)（T=-0.286，p=0.775>0.05）方面均不存在顯著差異，可將兩組數(shù)據(jù)視為來(lái)自同一總體的隨機(jī)樣本。

3.2? 探索性因子分析

筆者以表1所示OKC信任量表17個(gè)初始題項(xiàng)為基礎(chǔ)，計(jì)算每個(gè)題項(xiàng)在所屬維度上的總計(jì)相關(guān)性（corrected item total correlation，CITC），按照B. Yoo等的建議，若CITC系數(shù)小于0.5應(yīng)當(dāng)予以剔除[39]。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，面向討論風(fēng)險(xiǎn)的題項(xiàng)TD1、TD2總計(jì)相關(guān)性值小于0.5，因此，刪除TD1、TD2這2個(gè)題項(xiàng)。

進(jìn)行KMO檢驗(yàn)和Bartlett球形檢驗(yàn)，結(jié)果顯示，15個(gè)題項(xiàng)的KMO值為0.839>0.8，Bartlett球形檢驗(yàn)p<0.001，表明量表題項(xiàng)間具有相關(guān)性、存在公共因素，適合進(jìn)行因子分析。

筆者選擇主成分因子分析法、最大方差旋轉(zhuǎn)法進(jìn)行分析，共提取3個(gè)因子，刪除旋轉(zhuǎn)后因子載荷小于0.6或者在兩個(gè)及兩個(gè)以上因子載荷值大于0.4的題項(xiàng)TC5、TC7，最終3個(gè)因子累積解釋率為62.92%，每個(gè)題項(xiàng)的載荷均在0.6以上，表3為探索性因子分析結(jié)果。由表3可知，因子1包含5個(gè)題項(xiàng)，主要涉及面向知識(shí)搜尋風(fēng)險(xiǎn)的信任；因子2包含5個(gè)題項(xiàng)，主要涉及面向知識(shí)貢獻(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)的信任；因子3包含3個(gè)題項(xiàng)，主要涉及面向知識(shí)討論風(fēng)險(xiǎn)的信任。

3.3? 驗(yàn)證性因子分析

基于吳明隆的建議[40]，RMSEA值應(yīng)小于0.08，CMIN/DF應(yīng)大于1小于3，其他絕對(duì)適配度指數(shù)（如GFI）應(yīng)大于0.9，其他增值適配度指數(shù)（如NFI、IFI、TLI、CFI）應(yīng)大于0.9。筆者基于修正建議調(diào)整模型，刪減題項(xiàng)TC2，直到多項(xiàng)擬合度指標(biāo)值達(dá)到理想狀態(tài)，最終模型的CMIN/DF<3，RMSEA<0.08，GFI、IFI、TLI、CFI均大于0.9，擬合度優(yōu)于原參照模型。如表4所示：

基于探索性與驗(yàn)證性因子分析結(jié)果，筆者提出三維度OKC信任測(cè)量量表，將3個(gè)因子依次命名為面向搜尋風(fēng)險(xiǎn)的信任、面向貢獻(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)的信任、面向討論風(fēng)險(xiǎn)的信任，測(cè)量維度劃分及題項(xiàng)如表5所示：

3.4? 量表的信度與效度檢驗(yàn)

OKC信任量表的信度檢驗(yàn)包括內(nèi)在一致性信度與建構(gòu)信度。量表總的Cronbachs α為0.874，面向搜尋風(fēng)險(xiǎn)的信任、面向貢獻(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)的信任、面向討論風(fēng)險(xiǎn)的信任3個(gè)細(xì)分維度的Cronbachs α分別為0.859、0.803、0.803，遠(yuǎn)大于標(biāo)準(zhǔn)值0.7，說(shuō)明12個(gè)題項(xiàng)3維度的測(cè)量量表具有較高的內(nèi)在一致性。量表各維度的建構(gòu)信度（construct reliability，CR）均大于0.8，說(shuō)明量表的建構(gòu)信度良好。

OKC信任量表的效度檢驗(yàn)包括內(nèi)容效度、聚合效度與區(qū)分效度。筆者以學(xué)者公認(rèn)的信任概念為基礎(chǔ)，批判已有信任測(cè)量量表的不足，面向OKC中特有的搜尋風(fēng)險(xiǎn)、貢獻(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)、討論風(fēng)險(xiǎn)編制題項(xiàng)，經(jīng)4名研究人員討論篩選后形成初始題項(xiàng)，確保了量表的內(nèi)容效度。量表3個(gè)維度的平均方差抽取量（average variance extracted，AVE）分別為0.561、0.668、0.627均在0.5以上，表明量表的聚合效度較好。面向搜尋風(fēng)險(xiǎn)的信任、面向貢獻(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)的信任、面向討論風(fēng)險(xiǎn)的信任三維度間的直接相關(guān)系數(shù)小于AVE的均方根，說(shuō)明量表的區(qū)分效度良好。

筆者選擇知識(shí)搜尋行為、知識(shí)貢獻(xiàn)行為和知識(shí)應(yīng)用行為3個(gè)變量對(duì)OKC信任量表的預(yù)測(cè)效果進(jìn)行檢驗(yàn)。遵照C. J. Chen等的建議[41]，筆者采用行為頻率作為知識(shí)搜尋行為、知識(shí)貢獻(xiàn)行為的測(cè)量，并將其轉(zhuǎn)化為7點(diǎn)李克特量表值；采用趙欣等編制的包含2個(gè)題項(xiàng)的量表對(duì)知識(shí)應(yīng)用行為進(jìn)行測(cè)量[42]。相關(guān)分析結(jié)果顯示，面向搜尋風(fēng)險(xiǎn)的信任可以預(yù)測(cè)知識(shí)搜尋行為（β=0.416，p<0.01）、知識(shí)應(yīng)用行為（β=0.324，p<0.01）；面向貢獻(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)的信任可以預(yù)測(cè)知識(shí)貢獻(xiàn)行為（β=0.179，p<0.01）。

4? 討論與結(jié)論/Discussion and Conclusion

與前人按照普適性的信任發(fā)展階段來(lái)劃分在線社區(qū)信任維度不同，本研究基于R. C. Mayer、D. M. Rousseau等有關(guān)信任的概念，結(jié)合知識(shí)型社區(qū)具體情景，從社區(qū)中的特有風(fēng)險(xiǎn)出發(fā)，將OKC信任劃分為面向搜尋風(fēng)險(xiǎn)的信任、面向貢獻(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)的信任、面向討論風(fēng)險(xiǎn)的信任3個(gè)維度，明確了OKC信任量表研究的出發(fā)點(diǎn)與落腳點(diǎn)，更加適用于OKC信任研究發(fā)展。

與前人將線下研究中基于個(gè)人品質(zhì)的信任維度劃分簡(jiǎn)單移植到在線社區(qū)不同，本研究在劃分信任維度時(shí)充分考慮前人研究中忽略的制度性因素，如懲罰措施、用戶評(píng)價(jià)機(jī)制、互惠規(guī)范、聲譽(yù)機(jī)制、議事規(guī)則等?；谏鲜鲋贫刃砸蛩兀琌KC用戶產(chǎn)生了積極預(yù)期。這為在線社區(qū)運(yùn)營(yíng)管理者充分利用上述機(jī)制發(fā)展OKC信任提供了理論支持。

本研究在批判以往在線社區(qū)信任量表的基礎(chǔ)上，編制了OKC信任初始題項(xiàng)，經(jīng)過(guò)探索性因子分析、驗(yàn)證性因子分析以及信效度檢驗(yàn)，開(kāi)發(fā)了新的量表。其中，面向搜尋風(fēng)險(xiǎn)的信任含5個(gè)題項(xiàng)，從查找到所需信息、節(jié)約時(shí)間實(shí)現(xiàn)高效檢索、提升能力等角度表達(dá)了用戶的積極預(yù)期；面向貢獻(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)的信任含4個(gè)題項(xiàng)，從付出與回報(bào)相當(dāng)、提升專業(yè)聲譽(yù)等角度表達(dá)了用戶的積極預(yù)期；面向討論風(fēng)險(xiǎn)的信任含3個(gè)題項(xiàng)，從用戶間爭(zhēng)議、沖突得到有效解決等角度表達(dá)了用戶的積極預(yù)期。統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果顯示，OKC信任量表有良好的信效度。

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作者貢獻(xiàn)說(shuō)明/Author contributions：

趙? 欣：研究設(shè)計(jì)、問(wèn)卷設(shè)計(jì)、論文修改；

吳婷玉：?jiǎn)柧碓O(shè)計(jì)與發(fā)放、數(shù)據(jù)分析、論文撰寫；

劉凝之：?jiǎn)柧戆l(fā)放、數(shù)據(jù)分析；

張之光：文獻(xiàn)綜述、數(shù)據(jù)分析。

Dimensions Division and Scale Development of Online Knowledge Community Trust

Zhao Xin? Wu Tingyu? Liu Ningzhi? Zhang Zhiguang

School of Economics and Management， Xian University of Technology， Xian 710054

Abstract： [Purpose/Significance] This paper aims to explore the concept of trust and its subdivision dimensions in the unique risk situations of online knowledge communities， develop a measurement scale of online knowledge community trust， and support empirical research on user behavior within knowledge-based communities. [Method/Process] Based on the concept of trust with high consensus， this paper defines the dimensions of online knowledge community trust based on the institutional factors of online community， aiming at three types of risks faced by users in the process of knowledge search， knowledge contribution， and knowledge discussion. Further， the existing domestic and foreign scales were critically modified， and 17 initial items were compiled. Through exploratory factor analysis and confirmatory factor analysis， the online knowledge community trust scale is composed of three dimensions， namely， search risk-oriented trust（including 5 items）， contribution risk-oriented trust（including 4 items）， and argument risk-oriented trust（including 3 items）， was developed. [Result/Conclusion] The empirical test shows that the scale with satisfied reliability and validity， can predict knowledge searching and knowledge contribution well.

Keywords： online knowledge community? ? search risk-oriented trust? ? contribution risk-oriented trust? ? ?argument risk-oriented trust? ? scale

Fund project（s）： This work is supported by the National Natural Science Foundation of China titled “Knowledge Co-construction in Online Community： Research on Users Testing Behavior， Transformation Between Individual and Public Knowledge” （Grant No. 71872149）， and the National Natural Science Fund of China titled “Research on Knowledge Transfer Between Professional Virtual Communities and Electronic Knowledge Repositories： Based on Big Data and User Behaviors Perspective” （Grant No. 71402136）.

Author（s）： Zhao Xin， professor， PhD， E-mail： zhaoxin_zzz@163.com; Wu Tingyu， master candidate; Liu Ningzhi， master candidate; Zhang Zhiguang， associate professor， PhD.

Received： 2023-09-19? ? Published： 2024-03-15