学术社交网络用户知识共享意愿的影响因素研究

2020-10-20 05:57刘虹李煜
现代情报 2020年10期
关键词:虚拟社区学术交流

刘虹 李煜

摘  要:[目的/意义]从动机、机会、能力3个维度揭示学术社交网络用户知识共享意愿的影响因素。[方法/过程]基于MOA理论,构建学术社交网络用户知识共享意愿影响因素模型,搜集数据并采用结构方程模型方法对模型研究假设进行验证。[结果/结论]利他动机、声誉动机、社区认同动机、知识获取动机、信息质量、系统质量、自我效能对学术社交网络用户的知识共享意愿影响显著,社交关系动机、服务质量对学术社交网络用户的知识共享意愿影响并不显著。该模型对解释我国学术社交网络用户的知识共享意愿和指导学术社交平台建设具有指导意义。

关键词:学术社区;虚拟社区;学术交流;信息行为;科研合作

DOI:10.3969/j.issn.1008-0821.2020.10.008

〔中图分类号〕G2520  〔文献标识码〕A  〔文章编号〕1008-0821(2020)10-0073-11

Research on Influence Factors of Knowledge Sharing

Intention of Academic Social Network Users

Liu Hong1,2  Li Yu3

(1.School of Management,Nanjing University of Posts and Telecommunications,Nanjing 210003,China;

2.Research Base of Philosophy and Social Sciences in Jiangsu——Center of Innovation and Emergency

Management in Information Industry,Nanjing 210023,China;

3.School of Information Management,Nanjing University,Nanjing 210023,China)

Abstract:[Purpose/Significance]This paper reveals the influence and mechanism of variables of motivation,opportunity and ability on knowledge sharing intention of academic social network users.[Method/Process]Based on the MOA theory,this paper constructed a model of influencing factors of knowledge sharing intention of academic social network users,and used structural equation model method to verify the research hypothesis.[Result/Conclusion]The result showed that altruistic motivation,reputation motivation,community identity motivation,knowledge acquisition motivation,information quality,system quality and self-efficacy had significant influence on knowledge sharing intention of academic social network users,and social relationship motivation and service quality had no significant effect on knowledge sharing intention of academic social network users.This model was of great significance to explain the knowledge sharing intention of Chinese academic social network users and guided the construction of academic social platform.

Key words:academic community;virtual community;academic exchange;information behavior;scientific research cooperation

學术社交网络集中体现了科学20时代学术资源共享和协同合作的开放共享理念,为学术信息交流与资源共享提供了新的平台。然而,目前国内学术社交网络平台的服务运营中普遍存在用户活跃度偏低、对功能服务的采纳较少、知识共享热情不高的情况。学界对学术社交网络使用的研究主要集中在学术社交网络用户使用情况的调研和满意度分析,采用的数据分析方法往往是描述性分析与探索性分析。仅有为数不多的文章采用使用满足理论、信息接受模型等对学术社交网络用户的使用行为进行了研究,研究结论缺少反复论证与比较,有关学术社交网络用户知识共享意愿影响因素的研究成果也相对不足。

在此背景下,本文引入社会心理学、管理学等相关学科领域的理论知识,综合采用文献调研法、问卷调查法、统计分析与数据挖掘等研究方法,将学术社交网络用户的使用动机类型引入学术社交网络用户知识共享意愿的影响因素研究,以MOA理论为框架,整合信息系统成功模型、自我效能理论,从动机—机会—能力3个维度构建学术社交网络用户知识共享意愿的理论模型,结合学术社交网络特征,深入揭示学术社交网络用户知识共享意愿的影响因素和作用机理,为学术社交网络服务提供商提升服务水平、优化系统功能、提高资源建设水平提供理论参考。

1  文献综述与理论基础

11  虚拟社区知识共享意愿的研究现状

深入分析近10年虚拟社区知识共享意愿的研究成果,从虚拟社区知识共享意愿的研究对象、基础理论、研究方法3个角度来看:1)研究对象可归纳为知识共享意愿影响因素、持续知识共享意愿影响因素、隐形知识共享、知识转化、知识贡献、知识搜寻、知识付费、知识众包;2)基础理论主要包括计划行为理论、技术接受模型、社会资本理论、社会认知理论、社会交换理论、社会影响理论、S-O-R模型、信任理论、感知价值理论、自我效能理论、激励理论、感知风险理论、博弈论、动机理论、人格特质理论、双螺旋知识创新模型等;3)研究方法主要包括社交网络分析、结构方程模型、层次分析、系统仿真、扎根理论、问卷调查方法等。

张鼐等[1]从结构维度、认知维度、联系维度对社交资本理论的相关变量进行细分,基于社交资本理论、动机理论和参与水平深入剖析虚拟社区用户知识共享行为的影响因素和作用机制。陈明红[2]基于技术接受模型和社会资本理论对科学网用户的持续知识共享意愿展开研究,研究结果表明,用户信任和互惠对用户关系资本具有显著影响,共享语言和共享愿景对用户认知资本具有显著影响,关系资本和认知资本对用户满意度和持续知识共享意愿具有显著影响。Yuan D等[3]整合消费者和系统两个维度,考察电商社区消费者知识共享的影响因素。祁凯等[4]对学术虚拟社区用户的持续知识共享意愿展开研究。作者认为,感知价值是影响学术虚拟社区用户满意度和持续使用意愿的关键因素,包括实用、情感、社会、利他4个维度。

12  动机相关理论

1)利他动机

“利他”主义发端于社会学领域,是社会交换理论与自我决定理论中的重要组成部分。社会哲学家Auguste C根据法语构造出“利他”,词义与利己主义相反,利他主义更多地与无私、友善、助人为乐、内心满足等概念相关。在虚拟社区[5]、学术论坛[6]、学术团队协作[7]等领域的知识共享研究中均显示,利他动机与用户的知识共享意愿存在一定关联。

2)声誉动机

声誉理论最早用于解决资本市场中的道德风险问题,后被广泛应用于虚拟社区、电子商务等领域。在社会交换理论中,声誉被认为是人们参与社会交换行为所期望获取的激励和报酬,它是区别于金钱的非物质性回报[8]。用户之所以愿意在虚拟社区中答疑解惑或者分享自己的观点,一个重要原因即用户觉得这有利于提高声望[9];Kankanhalli A等[10]对知识管理系统的研究、Hummel J等[11]对虚拟社区的研究、刘宇清等[12]对移动阅读的研究都表明,声誉动机对用户的知识共享意愿存在正向影响。

3)社区认同动机

社区认同是用户对社区归属感的自我认知,是自我概念的有机组成[13]。当用户感知其属于某个社区,则会将该社区成员的通用特征加于自身,形成与该社区价值观和情感上的连接[14]。如果虚拟社区中拥有丰富信息资源的成员认为其他人与其共享类似愿景,则会主动展开知识分享活动[15];当社区内部没有共同目标愿景,会严重阻碍社区内部的知识共享活动,社区认同是社区内部知识分享畅通的保障[16]。

4)知识获取动机

在关系型社区中,知识获取是用户参与互动交流和知识分享的推动力,拥有共同兴趣和爱好的成员更容易结识,他们彼此互动交流分享信息,通过积累逐步从信息接受者转变为信息分享者[17]。在虚拟社区中,知识需求、获取知识、分享知识是一個不断循环的过程,当用户的知识需求得到满足后,用户参与知识分享的能力和意愿都会得到提升[18]。在社交媒体领域,Pongsajapan R[19]、胡秀[20]、王艳平[21]对Twitter和微信的研究表明,学习新知识和获取资讯信息是用户使用社交网络的重要原因。

5)社交动机

马斯洛需求理论提出,社交需求是人类的基本需求,为寻求群体认同与关爱,人们会与他人保持沟通和联系。学者对网络营销[22]、社交媒体[23]、学术社区[24]领域用户社交动机的研究表明,社交动机是影响用户知识分享意愿的重要因素。

13  知识共享相关理论

1)MOA理论

MacInnis D J等[25]在研究广告行业的用户信息处理时,首次提出MOA(Motivation Opportunity Ability)理论,他基于动机、机会、能力3个维度构建综合理论框架,以揭示用户对品牌的信息处理、认识反应、情感反应和品牌态度。其中,动机是用户执行某项行为的驱动因素,机会是用户执行某项行为的环境因素,能力是用户执行某项行为的技能因素。MOA理论被广泛应用于市场营销、电子商务、知识管理等领域的用户行为研究,Bigné E等[26]基于MOA理论框架构建航空公司在线购票系统的用户行为模型;Leung X Y[27]基于MOA理论对旅游者的酒店社交媒体再次使用意愿进行研究;Sksjrvi M等[28]融合MOA理论和传统创新采纳理论,从双功能创新视角评估产品创新和用户采纳决策,研究表明,MOA理论能够有效解释和预测用户行为。

2)信息系统成功模型

1992年,DeLone和McLean从信息质量和系统质量两个维度构建了信息系统成功模型用于测度信息系统对组织的影响。2003年,作者对初始信息系统成功模型进行改进,在原始维度的基础上引入服务质量和使用意向两个变量,用于测度信息系统使用对组织净收益的影响,很多学者对模型进行了改进、拓展,并在不同领域的实践中加以验证,典型研究对象如企业信息系统[29]、在线社区[30]、线上学习系统[31]、移动图书馆[32]等。

3)自我效能理论

自我效能是用户对自己执行任务胜任能力的主观信念。众多研究表明,自我效能与用户行为意愿具有正向关联。Lai H M等[33]对网络社区中潜水者和发帖者两种不同角色的用户行为展开研究,作者提出,知识自我效能对潜水用户和发帖用户在网络社区的知识共享意愿都存在积极作用,并且知识自我效能对发帖用户知识共享意愿的影响高于潜水用户;Hsu M H等[34]对电子商务领域用户使用行为展开研究,并证实一般自我效能和特定自我效能作为用户控制变量对消费者的电子商务使用行为存在显著影响;Chen S S[35]对企业员工知识共享意愿的研究中发现,自我效能间接影响知识共享意愿。

2  模型构建与研究假设

21  研究假设

211动机维度

1)利他动机

利他动机(Altruism Motivation,ALTM)指学术社交网络用户主动帮助他人、自愿分享学术资源而不索求回报的心理状态。在学术社交网络中,分享学术信息资源或分享学识和见解不仅需要用户花费时间和精力成本,还需要用户对知识流动持开放共享心态。利他主义用户越多,就越能形成良好的开放获取环境和主体规范,促进学术社交网络平台中知识共享行为的发生。据此,提出研究假设:

假设H1:学术社交网络用户的利他动机正向作用于知识共享意愿。

2)声誉动机

声誉动机(Reputation Motivation,REPM)指学术社交网络用户出于收获尊重、认可、地位、提高知名度等目的而分享学术资源和参与学术互动活动的心理状态。研究表明,在学术虚拟社区中,获得地位和声望、赢得尊重是很多用户参与知识共享活动的重要驱动因素[36]。在学术社交网络中,分享知识同样有助于提高用户的学术口碑和学术地位、提升用户的学术形象。據此,提出研究假设:

假设H2:学术社交网络用户的声誉动机正向作用于其知识共享意愿。

3)社区认同动机

社区认同动机(Social Identity Motivation,SIM)指用户对学术社交网络产生依附感和归属感,因而愿意在学术社交网络上分享学术资源和参与学术互动活动的心理状态。在学术社交网络中,具有高社区认同度的用户更倾向于遵循学术社交网络的社区规范和愿景,主动分享自己的学术资源并与他人进行学术交流。据此,提出研究假设:

假设H3:学术社交网络用户的社区认同动机正向作用于其知识共享意愿。

4)知识获取动机

知识获取动机(Knowledge Acquirement Motivation,KAM)指用户在学术社交网络上进行学术交流和互动以满足自己获取学术信息、追踪学术动向、启迪思路等信息需求的心理状态。获取信息资源是用户参与信息行为的原始动力[37],用户参与网络虚拟社区的驱动因素之一就是获取所需信息资源[38]。据此,提出研究假设:

假设H4:学术社交网络用户的知识获取动机正向作用于其知识共享意愿。

5)社交关系动机

社交关系动机(Social Relationships Motivation,SRM)指用户希望通过在学术社交网络上进行学术交流和互动以维系和增进与其他用户之间联系的心理状态。社交网络使得用户间的双向互动更加畅通,学术社交网络平台作为社交网络范畴内的垂直应用产品,同样具有社交功能。据此,提出研究假设:

假设H5:学术社交网络用户的社交关系动机正向作用于其知识共享意愿。

212  机会维度

1)信息质量

学术社交网络用户信息需求的满足程度与平台信息质量密切相关。信息质量是影响学术社交网络是否能够取得成功的关键要素,学术社交网络平台上高质量学术信息资源的存在可以提高用户对平台的信任感和归属感,从而增加用户在学术社交网络平台上进行知识共享的可能性。据此,提出研究假设:

假设H6:学术社交网络的信息质量正向作用于用户的知识共享意愿。

2)系统质量

系统质量表征了知识共享的技术质量,它会显著影响用户的知识贡献行为和知识搜寻行为[39],高质量的系统平台有利于提高用户对学术社交网络有用性和易用性的感知,有利于提升用户的知识共享意愿。据此,提出研究假设:

假设H7:学术社交网络的系统质量正向作用于用户的知识共享意愿。

3)服务质量

服务质量特征主要体现在个性化定制服务、管理规范、问题解决、后续服务等维度,学术社交网络平台提供的优质服务有助于加深用户对学术社交网络平台各项功能和学术资源的认知,降低学习各项功能所要付出的努力,从而提升用户在学术社交网络上进行知识共享的可能性。据此,提出研究假设:

假设H8:学术社交网络的服务质量正向作用于用户的知识共享意愿。

213  能力维度

自我效能(Self-efficacy,SE)是用户对其能成功使用学术社交网络来完成相关任务的自我感知[40]。学术社交网络的使用与传统资源平台存在差异,用户需花费一定时间与精力才能完成相关功能服务使用技巧的学习。据此,提出研究假设:

假设H9:学术社交网络用户的自我效能正向作用于其知识共享意愿。

22  理论模型

依托MOA理论,基于上文研究假设,构建学术社交网络用户知识共享意理论模型如图1所示。

3  数据分析

31  数据收集

对初始问卷进行小范围预调查,在确保有效揭示研究变量内涵的前提下,基于探索性因子分析结

果对问卷题项进行润色和删减,正式问卷包括38个测量问项。通过网络问卷调查和纸质问卷调查方式搜集数据,回收问卷427份,删除无效问卷,得到有效问卷382份,有效率8946%,样本的人口统计分布特征如表1所示。

32  信效度分析

信度分析的目的是确保问卷调查方法收集的数据具有稳定性,数据可靠、一致;效度检验的目的是确保调查问卷的设计的科学性,即问卷题项的表达清晰、明确,能准确反映理论模型中各研究变量的含义。采用SPSS和AMOS对模型信效度展开分析。

1)信度分析

选取Cronbach α系数法检验模型信度,当Cronbach α系数取值大于07时问卷信度通过检验[41]。问卷共包括38个题项,各变量的Cronbach α系数都大于07,信度通过检验。同时,删除变量“责任感”和“创建合作”后,利他动机、知识获取动机的Cronbach α系数值有所上升(表2)。因此,删除这两个变量,后续分析中理论模型的测量问项最终确定为36个。

2)效度分析

选取标准误差SE、多元相关平方R2、组合信度CR、平方差抽取量AVE 4个指标检验模型收敛效度,当SE>0、R2>036、CR>06、AVE>05时,效度通过检验,模型内在质量良好[60]。36个测量问项的标准误差全部为正数,多元相关平方的取值范围为[0569,0832],组合信度的取值范围为[0824,0933],平方差抽取量的取值范围为[0610,0740],收敛效度通过检验(表3)。

采用平方差抽取量法对模型的区别效度进行检验(表4),各研究变量与其他变量的相关系数全部小于其平方差抽取量的开方,区别效度通过检验。

33  研究假设验证

采用AMOS210对学术社交网络用户知识共享意愿结构方程模型展开路径分析,在理论模型的9个研究假设中,除研究假设H5、H8,其他7个研究假设的验证成立(图2)。

4  结果讨论与总结

41  结果讨论

1)动机维度的相关研究假设

利他动机的研究假设:虽然用户对利他动机的态度存在差异,但从整体看,用户对知识共享和学术交流持有开放和支持态度,愿意主动分享学術资源、学术观点并参与互动交流。因此,利他主义动机对学术社交网络用户的知识共享行为具有积极推动作用。

声誉动机的研究假设:声誉动机的测量问项包括知名度、口碑、认可、尊重,通过在学术社交网络中的知识交流活动,用户期望能够提高自己在学界的影响力、地位、知名度并获得认可,对学术声誉更为看重的人会更加乐意参与到学术社交网络中的知识共享活动。

社区认同动机的研究假设:用户在学术社交网络上的知识共享行为对平台的氛围塑造具有推动作用,有利于增强用户对学术社交网络平台的归属感,而归属感又会进一步鼓励用户在平台上的学术交流与互动。同时,用户对学术社交网络平台理念、氛围的高度认可是用户参与知识交流活动的重要保障。

知识获取动机的研究假设:通过学术社交网络获取有价值的学术资源如学术论文信息和学术会议信息、追踪同行的研究动向和相关领域的研究进展和前沿热点是用户坚持使用学术社交网络的主要目的,而参与学术社交网络平台的知识共享是获取相关信息的重要途径和手段,同时用户在获取相关资源的过程中不仅拥有了更多可以用于分享的学术资源,提高了知识共享的能力,也会激发自己的知识共享兴趣,从而更愿意参与到学术社交网络中的知识共享活动。

社交关系动机的研究假设:之所以在本研究中社交关系动机对学术社交网络的使用影响不显著,可能是因为虽然学术社交网络也提供一般社交网络都具备的社交功能,但是用户在学术社交网络上的社交互动行为并不频繁,在学术社交网络平台上用户往往还是主动与线下熟人进行社交互动,而与陌生人之间的互动往往是受任务驱动,互动频率也比较低,这与Ortega J L[61]、李玲丽等[62]的研究结论一致。因此,用户在使用学术社交网络的过程中社交互动动机并不强烈,社交互动不是驱动用户在学术社交网络中进行知识共享的主要因素。

2)机会维度的有关假设

信息质量的研究假设:用户认为学术社交网络平台上提供了丰富的、价值含量高的学术文献资源和学者信息,可以在平台上非常方便地检索和获取到所需文献资源,获取高质量的学术信息资源是用户使用学术社交网络的重要驱动因素,学术社交网络平台上信息资源质量受到认可后有利于提高用户的知识共享意愿。

系统质量的研究假设:用户友好型网页设计和便于学习和使用的各项系统功能有利于降低用户使用学术社交网络的门槛,而完善的功能架构和快速的响应机制则为用户的知识共享提供了有利的外部环境。高水平的系统质量是学术社交网络用户知识共享的重要保障。

服务质量的研究假设:之所以服务质量对学术社交网络用户知识共享意愿的影响不够显著,可能是由于目前学术社交网络平台的问题反馈机制与帮助服务等还不够完善,个性化信息推送服务尚未得到用户的广泛认可和使用。另外,Choe J M[63]在研究中曾指出,当用户使用信息系统一段时间以后,服务质量对用户使用的影响将变得不再显著。而本文调查对象大多是具有一定使用经验的老用户,因此服务质量对知识共享意愿的影响并不显著。

3)能力维度的有关假设

自我效能的研究假设:如果用户认为他具备较好的学习能力、可以很快学会使用学术社交网络的相关技能或者认为自己已经掌握了使用学术社交网络所需的相关技能,那么他参与学术社交网络知识共享的可能性更大。

42  研究总结

在深入分析学术社交网络用户知识共享意愿影响因素与作用机理的基础上,结合本文研究内容与研究结论,从学术社交网络服务提供商角度提供相应实践指导意见,旨在提升学术社交网络的服务水平,为学术研究与和科研合作提供优质平台,帮助实现用户对学术社交网络的高效利用。

1)提高学术资源质量,加强对学术资源的组织与揭示。学术社交网络的学术资源建设质量直接关系到用户科学研究工作的效率和质量,同时,科学合理的功能架构设计与用户对平台使用的自我效能感知和满意程度密切相关。尤其是对于学术社交网络这一聚焦内容运营与服务的专业平台,需要对学术信息资源进行多角度的深入揭示,网站的功能架构设计影响到用户对学术资源的有效利用。

2)优化平台功能架构设计,提升平台性能。系统质量对学术社交网络用户的知识共享意愿存在显著作用,平台的界面布局、功能集成、性能稳定性、任务响应速度都是学术社交网络的系统质量的重要组成部分,学术社交网络服务提供商应致力于优化网站界面设计水平,在凸显平台核心功能的前提下,充分考虑用户的使用习惯,降低功能操作难度,让用户能尽快熟悉平台布局,快速聚焦到所需功能并实现页面跳转。

3)完善交互功能,辅助学术交流活动。学术社交网络的用户使用主要是学术驱动而非社交驱动,社交功能是促进学术交流与知识共享的工具和手段。对于学术社交网络服务商的系统建设来说,在学术社交网络交互功能的开发建设过程中应避免对社交属性的过度关注,造成学术交流主旨的弱化。建议将社交功能建设与学术交流这一主题有机结合起来,致力于促进学术交流与科研合作的顺利展开,例如:开发项目合作模块用于发布用户的合作需求,为用户提出的相应限制条件如学科、研究方向、研究兴趣、国家等信息设置检索字段,便于检索;为用户推送相似研究方向的学者;对于在人际互动功能中学术交流活跃的学者提供激励,如引入同行评价机制对其在学术交流中的贡献进行评估,加强高贡献率学者在平台中的宣广和高质量学术文献的推荐。

参考文献

[1]张鼐,周年喜.社会资本和个人动机对虚拟社区知识共享影响的研究[J].情报理论与实践,2012,35(7):56-60.

[2]陈明红.学术虚拟社区用户持续知识共享的意愿研究[J].情报资料工作,2015,(1):41-47.

[3]Yuan D,Lin Z,Zhuo R.What Drives Consumer Knowledge Sharing in Online Travel Communities?Personal Attributes or E-service Factors[J].Computers in Human Behavior,2016,63:68-74.

[4]龚主杰,赵文军,熊曙初.基于感知价值的虚拟社区成员持续知识共享意愿研究[J].图书与情报,2013,(5):89-94.

[5]Wasko M M L,Faraj S.Why Should I Share?Examining Social Capital and Knowledge Contribution in Electronic Networks of Practice[J].MIS Quarterly,2005:35-57.

[6]Cho H,Chen M H,Chung S.Testing an Integrative Theoretical Model of Knowledge-sharing Behavior in the Context of Wikipedia[J].Journal of the American Society for Information Science and Technology,2010,61(6):1198-1212.

[7]李志宏,朱桃,賴文娣.高校创新型科研团队隐性知识共享意愿研究[J].科学学研究,2010,28(4):581-590.

[8]Blau P.Exchange and Power in Social life[M].Routledge,2017.

[9]Lakhani K R,Hippel E V.How Open Source Software Works:“Free”User-to-User Assistance[J].Research Policy,2000,32(6):923-943.

[10]Kankanhalli A,Tan B C Y,Wei K K.Contributing Knowledge to Electronic Repositories:An Empirical Investigation[J].Management Information Systems Quarterly,2005,29(1):7.

[11]Hummel J,Lechner U.Social Profiles of Virtual Communities[C]//Hawaii International Conference on System Sciences.IEEE,2002:2245-2254.

[12]刘宇清,常桂林.高校图书馆移动阅读用户知识共享影响因素研究[J].图书馆学研究,2018,(18):54-62.

[13]Riketta M.Organizational Identification:A Meta-analysis[J].Journal of Vocational Behavior,2005,66(2):358-384.

[14]Hall D T,Schneider B,Nygren H T.Personal Factors in Organizational Identification[J].Administrative Science Quarterly,1970:176-190.

[15]Chiu C M,Hsu M H,Wang E T G.Understanding Knowledge Sharing in Virtual Communities:An Integration of Social Capital and Social Cognitive Theories[J].Decision Support Systems,2006,42(3):1872-1888.

[16]Nahapiet J,Ghoshal S.Social Capital,Intellectual Capital,and the Organizational Advantage[J].Academy of Management Review,1998,23(2):242-266.

[17]李义敏.虚拟社区信息互动对网络用户消费角色转变的影响性研究[D].上海:东华大学,2009.

[18]蒙美连.虚拟社区用户知识共享影响因素研究[D].成都:西南交通大学,2016.

[19]Pongsajapan R.Liminal Entities:Identity,Governance,and Organizations in Twitter[D].Georgetown University,2009.

[20]胡秀.关系型虚拟社区用户参与动机与参与强度关系的实证研究[D].长春:吉林大学,2015.

[21]王艳平.基于微信朋友圈的用户信息共享使用动机研究[D].哈尔滨:黑龙江大学,2017.

[22]刘宏,张小静,张亚男.社交网络营销信息分享行为的动机研究[J].图书馆学研究,2017,(18):83-89,40.

[23]耿瑞利,申静.不同文化视域下社交网络用户知识共享使用动机研究[J].中国图书馆学报,2019,(1):1-21.

[24]常静,杨建梅.百度百科用户参与行为与参与动机关系的实证研究[J].科学学研究,2009,27(8):1213-1219.

[25]MacInnis D J,Jaworski B J.Information Processing from Advertisements:Toward an Integrative Framework[J].Journal of Marketing,1989,53(4):1-23.

[26]Bigné E,Hernández B,Ruiz C,et al.How Motivation,Opportunity and Ability Can Drive Online Airline Ticket Purchases[J].Journal of Air Transport Management,2010,16(6):346-349.

[27]Leung X Y,Bai B.How Motivation,Opportunity,and Ability Impact Travelers Social Media Involvement and Revisit Intention[J].Journal of Travel & Tourism Marketing,2013,30(1-2):58-77.

[28]Sksjrvi M,Samiee S.Assessing Multifunctional Innovation Adoption Via an Integrative Model[J].Journal of the Academy of Marketing Science,2011,39(5):717-735.

[29]Feng W Z,Duan Y Q,Mathews B,et al.Measuring ICT-based Agricultural Knowledge Transfer Under a Sender Advantage Asymmetric Information Structure[J].New Zealand Journal of Agricultural Research,2007,50(5):1307-1314.

[30]Zheng Y,Zhao K,Stylianou A.The Impacts of Information Quality and System Quality on Users Continuance Intention in Information-exchange Virtual Communities:An Empirical Investigation[J].Decision Support Systems,2013,56:513-524.

[31]Aldholay A H,Isaac O,Abdullah Z,et al.The Role of Transformational Leadership as a Mediating Variable in DeLone and McLean Information System Success Model:The Context of Online Learning Usage in Yemen[J].Telematics and Informatics,2018,35(5):1421-1437.

[32]李浩君,冉金亭.高校移動图书馆服务系统评价模型与实证研究[J].图书馆学研究,2017,(10):31-39.

[33]Lai H M,Chen T T.Knowledge Sharing in Interest Online Communities:A Comparison of Posters and Lurkers[J].Computers in Human Behavior,2014,35:295-306.

[34]Hsu M H,Chiu C M.Internet Self-efficacy and Electronic Service Acceptance[J].Decision Supp Ort Systems,2005,38(3):369-381.

[35]Chen S S,Chuang Y W,Chen P Y.Behavioral Intention Formation in Knowledge Sharing:Examining the Roles of KMS Quality,KMS Self-efficacy,and Organizational Climate[J].Knowledge-Based Systems,2012,31:106-118.

[36]Rheingold H.The Virtual Community:Homesteading on the Electronic Frontier[M].MIT Press,2000.

[37]Lin C Y,Chen Y S,Lo Y W.The Impact of Social Capital on the Knowledge Sharing Behavior Among the Community Members of a Social Network Knowledge Platform[M].Future Information Technology-Ⅱ.Springer,Dordrecht,2015:183-189.

[38]常亞平,朱东红.社交网络用户参与动机的测量[J].图书情报工作,2011,55(14):32-35.

[39]Shihab M R,Anggoro W B,Hidayanto A N.Factors Affecting Knowledge Sharing and Knowledge Utilization Behavior in an Indonesian Airline Company[C]//Informatics and Computing(ICIC),International Conference on.IEEE,2016:84-89.

[40]Gist M E,Mitchell T B.Self-efficacy:A Theoretical Analysis of Its Determinants and Malleability[J].Academy of Management Review,1992,17(2):183-211.

[41]Nunnally,J C.Psychometirc Theory[M].New York:McGraw Hill,1978.

[42]Kwon O,Wen Y.An Empirical Study of the Factors Affecting Social Network Service Use[J].Computers in Human Behavior,2010,26(2):254-263.

[43]Oum S,Han D.An Empirical Study of the Determinants of the Intention to Participate in User-created Contents(UCC)Services[J].Expert Systems with Applications,2011,38(12):15110-15121.

[44]Park J,Gabbard J L.Factors that Affect Scientists Knowledge Sharing Behavior in Health and Life Sciences Research Communities:Differences Between Explicit and Implicit Knowledge[J].Computers in Human Behavior,2018,78:326-335.

[45]Chiu C M,Hsu M H,Wang E T G.Understanding Knowledge Sharing in Virtual Communities:An Integration of Social Capital and Social Cognitive Theories[J].Decision Support Systems,2006,42(3):1872-1888.

[46]Dholakia U M,Bagozzi R P,Pearo L K.A Social Influence Model of Consumer Participation in Network-and Small-group-based Virtual Communities[J].International Journal of Research in Marketing,2004,21(3):241-263.

[47]Ridings C M,Gefen D,Arinze B.Some Antecedents and Effects of Trust in Virtual Communities[J].The Journal of Strategic Information Systems,2002,11(3-4):271-295.

[48]Syn S Y,Oh S.Why Do Social Network Site Users Share Information on Facebook and Twitter?[J].Journal of Information Science,2015,41(5):553-569.

[49]Kim J,Lee C,Elias T.Factors Affecting Information Sharing in Social Networking Sites Amongst University Students:Application of the Knowledge-sharing Model to Social Networking Sites[J].Online Information Review,2015,39(3):290-309.

[50]Aldholay A H,Isaac O,Abdullah Z,et al.The Role of Transformational Leadership as a Mediating Variable in DeLone and McLean Information System Success Model:The Context of Online Learning Usage in Yemen[J].Telematics and Informatics,2018,35(5):1421-1437.

[51]Rouibah K,Lowry P B,Almutairi L.Dimensions of Business-to-Consumer(B2C)Systems Success in Kuwait:Testing a Modified DeLone and McLean IS Success Model in an E-commerce Context[J].Journal of Global Information Management(JGIM),2015,23(3):41-71.

[52]Tam C,Oliveira T.Understanding the Impact of M-banking on Individual Performance:DeLone & McLean and TTF Perspective[J].Computers in Human Behavior,2016,61:233-244.

[53]Rana N P,Dwivedi Y K,Williams M D,et al.Investigating Success of an E-government Initiative:Validation of an Integrated IS Success Model[J].Information Systems Frontiers,2015,17(1):127-142.

[54]Hsu M H,Chang C M,Chu K K,et al.Determinants of Repurchase Intention in Online Group-buying:The Perspectives of DeLone & McLean IS Success Model and Trust[J].Computers in Human Behavior,2014,36:234-245.

[55]Bossen C,Jensen L G,Udsen F W.Evaluation of a Comprehensive EHR Based on the DeLone and McLean Model for IS Success:Approach,Results,and Success Factors[J].International Journal of Medical Informatics,2013,82(10):940-953.

[56]Palmer J W.Web Site Usability,Design,and Performance Metrics[J].Information Systems Research,2002,13(2):151-167.

[57]Rahman M S,Mannan M,Hossain M A,et al.Tacit Knowledge Sharing Behavior Among the Academic Staff:Trust,Self-efficacy,Motivation and Big Five Personality Traits Embedded Model[J].International Journal of Educational Management,2018:761-782.

[58]Jin C H.Adoption of E-book Among College Students:The Perspective of an Integrated TAM[J].Computers in Human Behavior,2014,41:471-477.

[59]Pi S M,Chou C H,Liao H L.A Study of Facebook Groups Members Knowledge Sharing[J].Computers in Human Behavior,2013,29(5):1971-1979.

[60]Bagozzi R P,Yi Y.On the Evaluation of Structural Equation Models[J].Journal of the Academy of Marketing Science,1988,16(1):74-94.

[61]Ortega J L.How is an Academic Social Site Populated?A Demographic Study of Google Scholar Citations Population[J].Scientometrics,2015,104(1):1-18.

[62]李玲麗,吴新年,张甫.开放型学术社交网络应用调查与分析——以 Academia.edu为例[J].情报资料工作,2013,(1):90-93.

[63]Choe J M.The Relationships Among Performance of Accounting Information Systems,Influence Factors,and Evolution Level of Information Systems[J].Journal of Management Information Systems,1996,12(4):215-239.

(责任编辑:孙国雷)

猜你喜欢
虚拟社区学术交流
学术交流及演出活动
学术交流活动
学术交流活动
校近期学术交流活动及获奖与出版
我校近期学术交流活动及获奖
我校近期学术交流活动及获奖
基于KANO模型问答型虚拟社区用户需求的分类研究
虚拟社区人际关系对旅游行为意向影响的实证研究
基于虚拟社区的定向出版模式
虚拟社区感对用户忠诚度影响的实证研究