摘要：厘清學術社交網絡用戶信息需求層次，對照國內外主流學術社交網絡平臺功能與需求匹配差異，優(yōu)化學術社交網絡服務功能，對促進學術交流與合作具有重要意義。首先，通過訪談法獲取學術社交網絡用戶信息需求，結合LDA主題模型形成10個信息需求要素；其次，基于Kano模型設計問卷并調查，界定信息需求要素的類別。研究結果表明，科研協同、多元化平臺、社交網絡和文獻獲取為期望型需求要素，學術評價和交流互動為必備型需求要素，寫作投稿和自我展示為無差別型需求要素，激勵機制和項目申報屬于魅力型需求要素。據此，根據不同的需求要素類型及主流學術社交網絡平臺功能，針對性提出我國學術社交網絡優(yōu)化策略，以更好地服務于科研人員學術交流與創(chuàng)新。

關鍵詞：學術社交網絡；信息需求；服務功能；Kano模型；LDA模型

中圖分類號：G250 DOI：10.3772/j.issn.1673-2286.2024.08.006

引文格式：吳瑞，張耀坤. 基于用戶信息需求分析的學術社交網絡功能優(yōu)化策略研究[J]. 數字圖書館論壇，2024，20（8）：51-58.

*本研究得到國家社會科學基金項目“在線學術社交網絡用戶信息行為規(guī)律與效用研究”（編號：18CTQ034）資助。

網絡信息技術的飛速發(fā)展，尤其是Web 2.0技術的產生與應用，使得用戶能夠更加方便、自由地互動，為社交媒體的蓬勃發(fā)展奠定了基礎。在此背景下，可滿足科研人員非正式學術交流需求的學術社交網絡應運而生。具體而言，學術社交網絡是指以促進知識交流和擴散為目的，能夠幫助科研人員建立和維護他們的人際關系網絡，同時能夠支持他們在研究過程中參與各項活動的服務或者平臺[1]。學術社交網絡憑借其豐富的學術信息資源和便捷的交流與協作機制為科研人員提供學術交流與合作機會，能夠彌補傳統(tǒng)學術交流方式的不足。特別是新冠疫情期間，線下的學術交流活動不得不轉至線上開展，學術社交網絡的應用也更加普及。

學術社交網絡是以學術信息和用戶為核心的學術信息交流平臺，目前對學術社交網絡的研究大多從服務功能和用戶行為兩個方面展開。①服務功能方面，相關研究認為學術社交網絡有交流、推薦、自我展示、學術信息獲取以及替代計量評價等功能[2]。BullingerHoffmann等[3]通過綜合比較全球24個典型的學術社交網絡平臺，將學術社交網絡的主要功能歸納為個人信息展示、科研交流、科研合作和科研信息管理。隨著替代計量學的發(fā)展，利用學術社交網絡上的各項指標進行科研活動替代計量評價也逐漸得到關注[4]。②用戶行為方面，相關研究主要從用戶信息需求、使用行為及其影響因素等角度展開。信息需求是信息行為產生的基礎，現有研究采用問卷和訪談法調查學術社交網絡的用戶信息需求，從科研生命周期理論視角構建信息需求模型，并比較了不同職業(yè)和學科特征用戶的需求差異[5]。使用行為研究涉及知識共享行為[6]、瀏覽行為[7]、協同行為[8]等。學者們基于扎根理論[9]、技術接受理論[10]、計劃行為理論[11]等探索了學術社交網絡用戶使用行為的影響因素，研究發(fā)現用戶個體特征、信息環(huán)境與質量、行為態(tài)度感知等對用戶行為具有顯著影響。

盡管學術社交網絡給科研活動帶來了便利，但科研人員對其提供的服務并沒有感到足夠滿意[12]。學術社交網絡存在用戶黏性不足[13]、學術信息質量不高[4]、功能落后[12]等問題。信息需求是用戶產生相應信息行為的內在動力，對于學術社交網絡而言，其設計各種功能為用戶提供服務的目的就是滿足用戶的各種信息需求。因此，深刻理解用戶的信息需求有助于學術社交網絡更有針對性地優(yōu)化服務，促進學術信息交流，推動科研創(chuàng)新與發(fā)展。

已有學者從科研生命周期理論視角關注學術社交網絡用戶需求[5]，或通過用戶評論提取需求要素[14]，從而提出功能改善建議。但這些研究未直接獲取信息需求要素并劃分種類，并忽視與主流學術社交網絡平臺功能現狀匹配。鑒于此，本文以學術社交網絡用戶為研究對象，通過半結構訪談和LDA主題模型獲取主觀信息需求并聚類，基于Kano模型對信息需求要素劃分類型，并結合主流學術社交網絡的服務現狀，有針對性地提出優(yōu)化學術社交網絡服務功能的策略。

1 研究方法

1.1 LDA模型

主題模型是一種無監(jiān)督式機器學習的文本挖掘方法，能夠在大量非結構化的文本中提取出潛在主題。LDA主題模型是常用的文本聚類方法，被廣泛地運用到各種研究當中。其利用詞與詞之間的共現網絡關系揭示主題分布，準確性較高。因此，使用LDA主題模型對訪談獲得的學術社交網絡用戶信息需求文本進行聚類，從而形成信息需求要素，作為后文設計問卷的基礎。

1.2 Kano模型

Kano模型是Noriaki Kano教授在雙因素理論基礎上提出的[15]，該模型被應用于圖書館服務[16]、手機產品[17]等領域，具有很強的適用性。Kano模型常用于識別用戶需求屬性[14]，找出影響用戶滿意度的最核心需求要素，有助于企業(yè)尋找提高產品與服務質量的路徑。本研究的目的是為我國學術社交網絡服務功能的優(yōu)化提出有效策略，應用Kano模型是適合的。

（1）典型Kano模型評價。Kano模型認為產品功能和用戶使用滿意度間存在非線性的關系，根據用戶對產品功能的個人感知體驗將需求要素劃分為5個類型。魅力型需求（A）對應超過用戶本來期望的產品功能，此類功能使得用戶滿意度急劇上升，即使表現不完善，用戶滿意度也不受影響。必備型需求（M）指用戶的基本要求：需求滿足時，用戶不會感到滿意；需求不滿足時，用戶會很不滿意。期望型需求（O）的滿足程度與用戶滿意度成正比：需求滿足時，用戶會感到很滿意；需求不滿足時，用戶會很不滿意。無差異型需求（I）指不論被滿足還是未被滿足，都不會對用戶滿意度造成影響的需求。反向型需求（R）與用戶滿意度呈反向相關，滿足該需求時，用戶滿意度反而下降。

運用Kano模型劃分需求類別時，根據正反兩個問題的回答將數量值最大的選項作為判定需求類別的依據。若同一需求正反問題答案的數量值相同，則判定該需求類別不可靠，用字母U表示。若某兩個選項的數量值比較接近，則無法準確進行需求分類。參照譚春輝等[18]的經驗，在典型Kano模型分類方法的基礎上，綜合運用混合類別分析法和Better-Worse系數分析法對需求類別作進一步深入分析。

2 基于LDA模型的學術社交網絡用戶信息需求要素界定

2.1 訪談設計

借鑒張帥[20]的研究，結合學術社交網絡用戶信息需求設計訪談提綱。在進行正式訪談之前，進行預訪談并修正訪談提綱。訪談提綱分為兩個部分：第一部分為引入部分，主要向受訪者介紹研究目的和注意事項，同時了解受訪者的個人基本情況；第二部分為受訪者需求調查，包括在學術社交網絡使用過程中有哪些信息需求等直接問題，以及使用哪些學術社交網絡、多久使用一次、使用目的為何、在什么地方使用、借助什么設備使用、主要使用哪些功能、對哪些功能滿意或不滿意、認為還需要提供或改善哪些功能等能夠從側面印證用戶信息需求的問題。

2014年《Nature》發(fā)表的一篇文章分析了全球科研人員使用學術社交網絡的情況，顯示青年科研人員是使用學術社交網絡的主要群體，且學歷大多是碩士研究生及以上[4]。因此選擇的訪談對象為學歷為碩士研究生及以上、年齡為22～40歲的學術社交網絡用戶。采取線下和線上結合的方式，共招募符合條件的訪談對象12名，其中教師4名（2名具有博士學位，2名具有碩士學位）、學生8名（博士研究生4名，碩士研究生4名）。

2.2 數據收集與預處理

為取得預期效果，訪談時間不少于30分鐘，訪談結束后，將訪談的內容轉成文本形式。對訪談得到的文本數據進行預處理，結合哈工大停用詞、百度停用詞等并補充一些常見的擬聲詞和口語化的詞，如“嗯嗯”“哈哈”“的”“呢”等，構建本研究的停用詞表。使用Python語言中的Jieba分詞庫對上述文本數據進行分詞處理。

2.3 信息需求要素界定

運用LDA主題模型進行主題聚類，關鍵在于設定狄利克雷分布值α、β以及主題數量K。參考李賀等[21]的研究，α和β分別設置為0.1和0.01；對于主題數量K，則利用主題困惑度來綜合確定。Python語言Sklearn庫中的Perplexity函數常用于計算主題困惑度，一般來說，最低的主題困惑度對應的主題數量是最優(yōu)的。本研究中主題困惑度值最低時，主題數量為10個，因此將學術社交網絡用戶信息需求分為10個。

在確定好LDA模型的主要參數值之后，將主題數量輸入Python語言代碼，進行用戶信息需求主題聚類，生成10組關鍵詞詞組。分別對每組關鍵詞進行歸納，如把合作、團隊、同行、討論組、研究、社群歸納為“科研協同”，得到10個需求要素——激勵機制、科研協同、文獻獲取、交流互動、自我展示、多元化平臺、項目申報、寫作投稿、社交網絡、學術評價，具體如表1所示。

3 基于Kano模型的學術社交網絡用戶信息需求分析

3.1 問卷設計與發(fā)放

根據歸納出的學術社交網絡用戶信息需求要素，結合Kano模型的核心思想，通過正反提問的方式來設計調查問卷，以此獲得學術社交網絡用戶對需求要素的感受。

調查問卷分成3個組成部分。第一部分是問卷的說明和調查對象判斷部分，主要說明問卷的研究目的和數據用途，以及判斷填寫的問卷是否符合被調查對象特征。第二部分是用戶需求部分，對同一個問題按照正反兩個角度提問，采用五級量表的形式（非常滿意、比較滿意、無所謂、比較不滿意、非常不滿意）進行測度。第三部分則是用戶基本情況采集部分，對問卷填寫者的性別、年齡、學科、教育程度、使用學術社交網絡的時間等基本信息進行采集。調查問卷通過問卷星平臺進行設置和發(fā)放，調查時間為2022年4月10日—5月12日，一共回收221份問卷，剔除回答時間較短、部分選項缺失的無效調查問卷后，得到有效問卷183份，有效率為82.8%。被調查對象的基本信息如表2所示。

通過SPSS軟件對調查問卷的數據進行信效度檢驗，結果如表3所示。Cronbach’s α和KMO值都大于0.7，因此調查問卷數據的信度和效度符合要求，可以進行下一步分析。

3.2 信息需求歸類

根據Kano模型劃分要求，對問卷數據進行整理之后得到學術社交網絡用戶信息需求歸類結果，如表4所示。由表4可知，10個用戶信息需求要素中，有5個信息需求要素屬于期望型需求，分別是科研協同、文獻獲取、多元化平臺、項目申報、社交網絡；有2個信息需求要素屬于無差別型需求，分別是自我展示和寫作投稿；有2個信息需求要素屬于必備型需求，分別是交流互動和學術評價；有1個信息需求要素屬于魅力型需求，即激勵機制。

3.3 混合類別分析

由表4看出，在需求要素激勵機制（NO=66，NA=71）、交流互動（NM=70，NO=60）和自我展示（NA=59，NI=60）下，分別存在一個與傳統(tǒng)Kano模型分類選擇數量相近的需求類別，因此，采用混合類別分析法作進一步的分析。使用式（1）～式（2）分別計算需求要素對應的總強度ST和類別強度SC，計算的結果如表5所示。

按照混合類別分析的原理，SC≤0.06且ST>0.6，表示此需求要素應當劃分為混合類別。激勵機制、交流互動和自我展示應該劃分為混合類別需求，其中：激勵機制由魅力型需求變?yōu)榛旌掀谕托枨蠛枉攘π托枨蟮幕旌项悇e；交流互動由必備型需求變成混合期望型需求和必備型需求的混合類別；自我展示由無差別型需求變成混合魅力型需求和無差別型需求的混合類別。

3.4 Better-Worse系數分析

進一步使用Better-Worse系數分析法對學術社交網絡用戶信息需求要素進行分析，通過式（3）～式（4）計算各個用戶信息需求要素的Better系數和Worse系數，并計算Better系數和Worse系數的平均值，計算結果如表6所示。

在此基礎上，通過Excel表格繪制學術社交網絡用戶信息需求要素Better-Worse系數分析散點圖，便于直觀、形象地展示各個要素的劃分情況。散點圖使用Better系數的平均值和Worse系數平均值的絕對值作為原點（0.599，0.616），橫坐標使用Better系數值，縱坐標使用Worse系數的絕對值，散點圖如圖1所示。

由圖1可知，學術社交網絡用戶信息需求要素被劃分到4個象限。在第一象限中，需求要素的Better系數、Worse系數絕對值都比較大，說明在這個象限內的需求要素變化會引發(fā)學術社交網絡用戶滿意度的明顯變化，此象限內的需求要素可以劃分為期望型需求要素。在第二象限中，Worse系數絕對值比較大，Better系數比較小，說明在這個象限內的需求要素對學術社交網絡用戶的不滿意度影響明顯，而對于滿意度的影響不明顯，此象限內的需求要素可以劃分為必備型需求要素。在第三象限中，需求要素的Better系數、Worse系數絕對值都比較小，說明在這個象限內的需求要素變化不會引發(fā)學術社交網絡用戶滿意度的明顯變化，此象限內的需求要素可以劃分為無差別型需求要素。在第四象限中，Worse系數絕對值比較小，Better系數比較大，說明在這個象限內的需求要素對學術社交網絡用戶滿意度影響明顯，而對于不滿意度的影響不明顯，此象限內的需求要素可以劃分為魅力型需求要素。因此，學術社交網絡用戶信息需求要素科研協同、多元化平臺、社交網絡和文獻獲取屬于期望型需求要素；學術評價和交流互動屬于必備型需求要素；寫作投稿和自我展示屬于無差別型需求要素；激勵機制和項目申報屬于魅力型需求要素。

4 主流學術社交網絡服務功能與Kano需求匹配分析

厘清當前國內外主流學術社交網絡的服務功能與國內用戶需求的匹配情況，有助于提出優(yōu)化學術社交網絡功能的策略。為此，選擇國內外主流的學術社交網絡平臺進行網絡調研，并結合Kano需求分析結果，比較需求類別與實際功能的差異。為確保分析結果具有一定的代表性，在選取樣本平臺時，基于如下規(guī)則：①學術社交網絡用戶具有一定規(guī)模，平臺運營狀況良好且網站可以正常訪問；②屬于綜合學科平臺。分別選取國內的科研之友、科學網、小木蟲和國外的ResearchGate、Academia. edu、Mendeley作為研究樣本，調研結果如表7所示。

由表7可知，無論是國內還是國外的主流學術社交網絡平臺，其基本功能都已較為完善，但也還存在未完全匹配用戶需求的情況。國內的學術社交網絡平臺相較于國外的平臺需求匹配度更高，缺失功能更少。科研之友、科學網僅缺失2項功能，小木蟲缺失4項功能。缺失功能最多的是Mendeley，共有7項功能缺失。

從單項功能配置來看，激勵機制、項目申報、寫作投稿、學術評價這4個需求要素在當前主流的學術社交網絡平臺中常被忽略，具體有以下原因。①忽略了用戶的真實需求。用戶的信息需求在不同的階段會發(fā)生動態(tài)變化，學術社交網絡平臺應當持續(xù)關注用戶需求的變化并及時完善功能、提供相應的服務。②囿于現有政策、技術手段或經費，無法提供或優(yōu)化部分功能。例如，國外學術社交網絡平臺較難搜集我國基金申報的數據，且無法直接與資助部門對接，而科研之友的母公司（愛瑞思軟件）為國家自然科學基金委等資助部門合作企業(yè)，故其項目申報功能最為完善。③平臺自身的定位決定其在功能方面有所側重而不是面面俱到，例如Mendeley更側重于文獻獲取服務，在交流互動方面的功能較少?？偟膩碚f，絕大多數學術社交網絡平臺朝著多元化、綜合化的方向發(fā)展，提供越來越全面的服務功能。

基于上述分析，發(fā)現主流學術社交網絡平臺功能與用戶需求較為匹配，其功能已經基本滿足用戶需求，但也還存在未匹配部分需求的情況?？偟膩碚f，就期望型和魅力型需求而言，科研協同、文獻獲取、多元化平臺、社交網絡4個需求要素的匹配度高，激勵機制和項目申報的匹配度略遜；必備型需求中，交流互動的匹配度較高，學術評價需求仍須進一步滿足；無差別型需求中，寫作投稿需求需要持續(xù)關注。

5 學術社交網絡功能優(yōu)化策略

根據Kano模型需求要素分類的結果，結合國內外主流學術社交網絡功能現狀，提出相應的功能優(yōu)化策略，以提升學術社交網絡的服務質量和用戶滿意度，促進學術交流與合作。學術社交網絡平臺應當綜合考慮需求要素分類和現實狀況，優(yōu)先關注期望型需求和魅力型需求，如果對應功能已經較為完善，則可依次考慮必備型需求和無差別型需求，同時持續(xù)細化現有的功能。

5.1 聚焦用戶需求匹配，優(yōu)先開發(fā)缺失的功能

綜合Kano需求分類和功能匹配情況可知，魅力型需求和必備型需求中學術評價匹配度較低。應考慮優(yōu)先發(fā)展學術評價功能，使用戶產生較高的滿意度，增強用戶的黏性。

魅力型需求包括激勵機制、項目申報。一方面，應完善激勵機制功能。激勵機制是用戶在學術社交網絡中獲得獎勵的方式。學術社交網絡平臺可以對一些活躍用戶進行獎勵，如贈送積分、給予標簽等，豐富激勵形式，提高學術社交網絡用戶的活躍度。另一方面，應拓展項目申報功能。項目申報是持續(xù)開展學術研究的動力，學術社交網絡平臺可以與項目申報系統(tǒng)展開合作，簡化項目申報過程中已有項目和論文等資料的輸入流程，如科研之友與項目申報系統(tǒng)銜接，在申報過程中，用戶可直接導入在科研之友中上傳的論文資料。

學術評價屬于必備型需求。在國家推動科研評價體系改革的背景下，學術評價要從學術影響、社會影響等多元角度入手。而學術社交網絡平臺提供的閱讀量、評價量、RG Score等指標則為社會影響力評價提供了可能，未來學術社交網絡平臺需要開發(fā)設計更優(yōu)的學術評價指標，提升用戶的滿意度，增加用戶的使用率。

5.2 精準定位需求差異，細化改進現有的功能

期望型需求和必備型需求中交流互動的匹配度較高，學術社交網絡平臺現有功能基本滿足了用戶的交流互動需求。應當精準定位需求差異，細化現有功能，充分滿足學術社交網絡用戶的信息需求。

期望型需求包括科研協同、多元化平臺、社交網絡、文獻獲取，此類用戶需求與現有學術社交網絡提供的功能匹配度已經較高，但仍可精細化。①探索基于研究方向、研究興趣等優(yōu)化推薦算法，推薦潛在協同對象，提供更多的科研協同機會。②打造網頁、手機APP、電腦端應用等多元化平臺，提升用戶使用便捷性，豐富使用形式，吸引更多的用戶加入學術社交網絡。③注重用戶間的關系，包括關注網絡、合著網絡、科研團隊等人際關系，協助用戶維持現有人際關系網絡和發(fā)展新的人際關系。④采取激勵機制促進用戶自主上傳文獻資源，豐富上傳的資源形式，同時依賴網絡爬蟲等技術手段，獲取公開出版的開放獲取文獻資源，為學術交流奠定知識基礎。

交流互動屬于必備型需求。學術社交網絡平臺中交流互動的便捷性、靈活性、多樣性是用戶首要考慮的因素。學術社交網絡平臺應當借鑒通用型社交媒體的交流互動形式，優(yōu)化現有的學術交流功能，包括群組會議等，吸引用戶基于學術社交網絡開展學術交流。

5.3 持續(xù)追蹤需求演化，取舍無差別型需求對應功能

無差別型需求滿足與否不會顯著影響用戶滿意度。寫作投稿和自我展示屬于無差別型需求。須辨析無差別型需求生成的原因是相關功能的價值不足還是用戶未充分在意此類功能，若確實無需優(yōu)化此類功能，可將精力用于滿足用戶必備型需求。

此外，按照Kano需求生命周期進程來看，部分無差別型需求會發(fā)展成魅力型、必備型和期望型需求，因此需要判斷無差別型需求后期是否有可能發(fā)展為魅力型、必備型和期望型需求，若有可能則需要持續(xù)關注用戶信息需求的動態(tài)變化，適時開發(fā)此類功能以滿足用戶的信息需求。

6 結語

學術社交網絡憑借其跨越時間和空間的優(yōu)勢，已經變成學術交流與合作的一個重要載體。本研究在系統(tǒng)性調研的基礎上，深入了解學術社交網絡用戶信息需求，并應用Kano模型對這些需求進行分類。將分類后的信息需求和實際情況進行對比匹配，提出一系列策略來優(yōu)化學術社交網絡功能。本研究為理解學術社交網絡用戶信息需求提供了堅實的理論基礎，并為改進學術社交網絡功能，促進科研人員更有效的交流與合作，激發(fā)創(chuàng)新活力提供了實用的指導。

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作者簡介

吳瑞，男，博士研究生，研究方向：用戶行為。

張耀坤，男，教授，碩士生導師，通信作者，研究方向：信息行為，E-mail：yaokunzhang@126.com。

Optimization Strategies for Academic Social Network Functions Based on User Information Demands Analysis

WU Rui1 ZHANG YaoKun2

（1. School of Public Administration， South China University of Technology， Guangzhou 510641， P. R. China； 2. School of Economics and Management， Nanchang Hangkong University， Nanchang 330063， P. R. China）

Abstract： It is of great significance for promoting academic exchanges and cooperation to clarify the level of information demands of users of academic social network （ASN）， compare the function and demand matching differences of mainstream ASN at home and abroad， and optimize the service functions of ASN accordingly. This paper obtains the information demands of the users of ASN through interviews， and forms 10 elements of information demands combined with the LDA topic model. Secondly， based on Kano model， questionnaires are designed and investigated to define the categories of information demand elements. The results show that research collaboration， diversified platform， social network， and literature acquisition are performance demand elements. Academic evaluation and communication and interaction are must-be demand elements. Writing and submission and self-presentation are indifferent demand elements. Incentive mechanism and project application are attractive demand elements. According to different types of demand elements and mainstream ASN functions， the optimization strategies for ASN in China are put forward to better serve the academic exchange and innovation of researchers.

Keywords： Academic Social Network； Information Demand； Service Function； Kano Model； LDA Model

（責任編輯：王瑋）