張衛(wèi)東　陸璐　左娜

〔摘 要〕本文從網(wǎng)絡用戶角度探究參與LAM眾包的意愿和影響因素，有助于明確用戶的信息需求，推動LAM眾包的發(fā)展和優(yōu)化。從文獻回顧出發(fā)，通過問卷調查在了解用戶參與LAM眾包的意愿和影響因素的基礎上，借助SPSS軟件驗證、修正用戶參與眾包的影響因素模型。與模型維度對應，在平臺管理、任務特征、發(fā)包方責任、外在滿足和內在實現(xiàn)5個層面進一步討論。最后從重視眾包、確立優(yōu)勢和平衡關系3個方面進行總結。

〔關鍵詞〕眾包；用戶參與；LAM；意愿；影響因素

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2018.08.006

〔中圖分類號〕G250；G270；G268 〔文獻標識碼〕A 〔文章編號〕1008-0821（2018）08-0044-07

〔Abstract〕This thesis mainly explored the willingness and influencing factors of internet users participation in LAM crowdsourcing，and it clarified the users information needs and promoted the development of LAM crowdsourcing.After the review of the literature，the article tries to understand the willingness and influencing factors of users participation in LAM crowdsourcing based on a questionnaire survey，SPSS software was used to verify and correct the influencing factor model.[Result/Conclusion]Corresponding to the model，it discussed the conclusion from five dimensions：platform management，task characteristics，crowdsourcers responsibilities，external satisfaction，and internal implementation.Finally，the paper summarized in terms of paying attention to crowdsourcing，establishing advantages and balancing relationship.

〔Key words〕crowdsourcing；users participation；LAM；willingness；influencing factors

眾包最早被定義為“公司或機構將員工的工作任務以自由自愿的形式外包給大眾網(wǎng)絡的做法”[1]，包括發(fā)包方、眾包平臺和用戶3個重要主體，主要產生和應用于商業(yè)情景、人機交互、科研情報等領域。近年來，眾包在信息資源管理領域的應用不斷加深，特別是在LAM（圖書館、檔案館與博物館）領域，眾包憑借其知識增值性、溝通交流性、互動參與性、獎勵有償性、誠信規(guī)范性等特點和優(yōu)勢，成為信息機構在網(wǎng)絡時代優(yōu)化成本資源、吸引用戶參與、培育用戶資源的重要解決方案。

用戶是否具有參與眾包活動的意愿，是影響眾包質量最重要的要素。明確用戶的參與意愿及其影響因素有助于信息機構更好的解析用戶行為，通過優(yōu)化眾包流程最大化地激發(fā)大眾智慧，有助于指導信息機構制定有效的激勵策略，實現(xiàn)外部資源的內部轉化。用戶的參與意愿和影響因素也可以為眾包服務平臺提供優(yōu)化意見，提高當前眾包模式的運作效率和服務質量，實現(xiàn)品牌聲譽和經濟收益的共贏。

1 文獻回顧

1.1 研究進展

1.1.1 用戶參與的理論模型研究

研究者對用戶參與眾包活動的行為模型進行了持續(xù)性探索，主要包括以下幾個方面。第一，UTAUT（整合型技術采納模型）。技術采納模型是一個被廣為利用的理論模式，主要包含績效期望、付出期望、社群影響和配合情況四個核心概念，能夠發(fā)掘不同影響因素之間的聯(lián)系[2]。第二，社會營銷理論。眾包的強參與性滿足社會營銷的“產品”要求、懲罰激勵措施符合“價格”因素、平臺對應”地點”要素、提高生活質量切合“推銷”角度、用戶充當社會營銷的“評委”角色[3]。第三，社會認知理論。該理論可以將多種影響因素囊括至統(tǒng)一模型中，并對個人行為的影響有著強解釋力[4]。第四，創(chuàng)新競賽績效評價模型。依據(jù)Terwiesch等學者的研究將眾包分為發(fā)布前、任務參與、質量評估3個階段進行考量[5]。

1.1.2 用戶參與的影響要素研究

從現(xiàn)有研究分析，研究者傾向于將用戶參與的影響因素劃分為內在和外在兩個方面。內在動機主要涵蓋任務重要性和新奇性[6]、享受樂趣[7]、獲得新知識和新技能[8]、挑戰(zhàn)需求[9]等，更加趨向用戶滿足和感受。外在因素則包括最低報酬[10]、獎金[11]、名譽和社會壓力[9]等，更傾向探討工作以外的事物。研究者們在內外因素重要性的問題上也存在多樣性的看法，以Brabham D C[12]為代表的研究者認為相比外在因素，內在因素更能影響用戶的參與行為，以Hoissan M[13]為代表的研究者則認為它們的地位同等重要。

1.1.3 眾包實踐中的主要問題分析

在信息管理領域，眾包業(yè)務的推進還存在一些現(xiàn)實問題，研究者也從多個角度進行了剖析。從信息機構作為發(fā)包方的角度看，內容建設和服務水平上還有待改善。發(fā)包方選定的眾包任務必須面向用戶群體、激發(fā)公眾創(chuàng)意、適應完備的規(guī)則體系，無論是信息機構內部專業(yè)眾包平臺還是第三方平臺，信息機構都應通過信息技術和激勵體制來保障眾包服務水平。從眾包平臺的角度看，宣傳策略、誠信機制、評價體系和權益維護等都應被列入明確的規(guī)則條文。渠道的內外聯(lián)動可以實現(xiàn)任務的裂變式傳播[14]，誠信機制可以避免發(fā)包方和用戶的利益受損，雙向的評價體系利于塑造誠信可靠的形象，權益維護則是為了厘清知識產權的歸屬方。從用戶參與的角度看，激勵措施、溝通交流和行為道德是應重點加強的方面。發(fā)包方只有在用戶積極表達心理訴求的基礎上才能完善激勵措施，與發(fā)包方保持實時的溝通交流可以提升中標的概率，行為道德是用戶在眾包過程中需要遵守的基本紀律。

1.2 研究述評

盡管研究者們已經從理論和實踐角度對用戶參與眾包的影響因素展開了系統(tǒng)研究，但仍存在著兩方面的問題。首先，研究者們多選擇豬八戒、一品威客網(wǎng)等普適性或商業(yè)性眾包平臺為研究對象，缺乏廣泛代表性。另外，研究者們多將影響因素簡單地劃分為內在因素和外在因素，要素邊界不清，存在歧義，為了厘清分類，有學者又引入了“內化的外在動機”[15]概念。本文采用文獻調查和用戶調查相結合的方式，力爭對上述兩個問題作出有效的回應。

2 方法與模型

2.1 影響因素提取

基于對相關文獻的梳理回顧，筆者共得出21個指標作為用戶參與LAM眾包的核心影響因素（見表1）。

2.2 假設模型構建

2.2.1 假設模型構建的方法和依據(jù)

用戶參與LAM眾包影響因素的假設模型包括維度和影響因素兩部分，維度劃分是對所提取的21個影響因素進行初步歸類，通過內容分析法將反映共同主題的影響因素劃分到統(tǒng)一類別下，達到降低數(shù)據(jù)分析難度的基本目的。維度劃分的理論基礎是共同創(chuàng)造、群眾智慧和開放創(chuàng)新理論。以服務為邏輯主導的共同創(chuàng)造理論強調用戶參與到設計和制造過程中來，體現(xiàn)了發(fā)包方、用戶、平臺和資源4方面的相互作用。強調發(fā)掘大眾潛能的群眾智慧理論對用戶特征、眾包任務、中介平臺都提出了嚴格要求。強調外部力量的開放式創(chuàng)新理論具有多種創(chuàng)新渠道，整合了機構內外的可用資源。

2.2.2 假設模型分析

基于對影響因素的語義分析和對以上3項理論的融會貫通，21個影響因素被劃分為用戶、任務、平臺和發(fā)包方4個維度，見圖1。用戶維度包含5個影響因素，從用戶角度揭示參與眾包所獲得的物質和精神收獲。任務維度包括5個影響因素，從資源角度界定了吸引用戶關注和參與的眾包任務所具有的獨特優(yōu)勢。平臺維度包括6個影響因素，詳細列出了眾包平臺所應具備的功能特征。發(fā)包方維度包含5個影響因素，展現(xiàn)了發(fā)包方從任務發(fā)布到完成過程中必備的相關素養(yǎng)。

2.3 數(shù)據(jù)描述分析

依據(jù)假設維度和影響因素設計的網(wǎng)絡用戶參與LAM眾包意愿和影響因素調查問卷共26題，第一部分主要收集用戶的基本信息、參與眾包的頻率、意愿和對眾包的總體評價。第二部分通過李克特五分量表獲取用戶對不同影響因素的取向判斷。問卷通過問卷星平臺在2018年4月26日至2018年5月3日發(fā)布，共收回312份，其中有效問卷304份，問卷有效率達97%。

從用戶基本信息表（表2）可知，男性（42.76%）女性（57.24%）趨向平衡的比例體現(xiàn)了樣本的代表性。21～40歲是參與眾包的主力軍，其中21～25歲的用戶最愿意在眾包上投入時間和精力。參與本次調查的用戶主要是大學本科和碩士研究生，證明了知識背景對網(wǎng)絡用戶參與眾包行為的影響力。據(jù)網(wǎng)絡用戶參與LAM眾包意愿圖（圖2），幾乎所有的調查用戶都使用過眾包平臺，約83%的用戶1年中參與眾包的頻率在10次以上，可以看出眾包已經完全滲透到公眾的日常學習生活當中。雖然過半數(shù)的調查用戶都明確表現(xiàn)出對眾包服務的肯定，仍有15%左右的用戶保持中立，8%的用戶持堅決否定態(tài)度。盡管眾包已經成為一種常見的服務形式，但圖博檔必須在積極提供服務的基礎上總結經驗，實現(xiàn)眾包服務的優(yōu)化升級，從而提升用戶的接受度和好感度。

2.4 模型修正優(yōu)化

因子分析法是修正假設模型的主要方法。因子分析法可以幫助形成、構建數(shù)據(jù)間潛在的邏輯體系，將冗雜的題目堆砌轉變?yōu)殛P聯(lián)密切的變量結構?？傊?，因子分析法可幫助本文重新解釋21個變量的具體含義，并通過發(fā)掘它們的相互聯(lián)系重新確定維度，實現(xiàn)對假設模型的修正。

2.4.1 數(shù)據(jù)檢驗

信度檢驗顯示，Cronbachs Alpha值為0.875（大于0.800），表明該數(shù)據(jù)的測量誤差較小。KMO值為0.879（大于0.8），巴特利特球形檢驗p值為0.000（小于0.001），表明該數(shù)據(jù)適宜進行因子分析。每項變量的共同性都大于0.2，說明變量之間可測量的共同特質多，不考慮刪除題項。通過主成分分析法抽取特征值大于1（21個變量介于20～50，適合以特征值大于1作為因素萃取準則）的因子并完成陡坡圖驗證后，最終確立5個公因子，累計方差解釋度為62.432，滿足社會科學領域的精確要求。見表3。

2.4.2 修正模型

最大方差法旋轉所得的變量因子分析載荷矩陣顯示21個影響因素被分為5個維度，見表4。盡管旋轉后因子數(shù)量保持不變，但假設模型的4個維度擴展為5個，部分維度內的變量因子有所變化，所以需要重命名各維度，并解釋變量變化的原因和合理性。

1）第一個維度包含6個變量：模式豐富（0.782）、系統(tǒng)安全（0.770）、誠信保障（0.768）、推送切合（0.767）、權益維護（0.751）和平臺成熟（0.632）。這6個變量全部來源于假設模型中的平臺維度，用來表現(xiàn)眾包平臺應具備的管理手段，出于進一步揭示維度和影響因素內涵的考慮，將維度名擴展為“平臺管理”。

2）第二維度包含5個變量：成本投入（0.779）、參與熱度（0.743）、休閑趣味（0.727）、知識結構（0.700）和職業(yè)發(fā)展（0.684）。這5個變量全部來源于假設模型的中任務維度，用來展現(xiàn)參與度較高的任務所具備獨特優(yōu)勢，所以將該維度名擴展為“任務特征”。

3）第三個維度包含4個變量：參與業(yè)務（0.758）、成功經驗（0.756）、溝通反饋（0.755）和信譽良好（0.733）。這4個變量全部來源于假設模型中的發(fā)包方維度，用來塑造可信任的發(fā)包方形象，故第三維度命名為“發(fā)包方責任”。盡管機構地位同在第三和第五維度，但為了使第五維度維持3個影響因素，將其歸為后者。

4）第四維度包含3個變量：提升技能（0.735）、物質獎勵（0.713）和社交網(wǎng)絡（0.702）。這3個因素全部來源于假設模型中的用戶維度，從用戶角度歸納了參與眾包行為的驅動因素，由于它們都是從實體層面出發(fā)，所以將維度命名為“外在滿足”。盡管虛擬獎勵同在第四和第五維度，但為了使第五維度維持3個影響因素，將其歸為后者。

5）第五維度包含3個變量：自我實現(xiàn)（0.637）、虛擬獎勵（0.528）和機構地位（0.526）。這3個變量分別來源于假設模型的發(fā)包方和用戶維度，但它們基本反映了用戶心理特征，是從虛擬層面上驅動參與行為的影響因素，故將第五維度命名為“內在實現(xiàn)”。

總的來說，盡管模型修正后（見圖3）增加了1個維度，但影響因素的總個數(shù)在旋轉重組后保持不變，原假設模型分類的科學性也得到了印證。前3個維度分別從平臺、發(fā)包方和任務的角度揭示用戶參與眾包行為的動機，所以只對原維度名稱進行了語義補充。原用戶維度分裂成了實體角度的“外在滿足”維度和虛擬角度的“內在實現(xiàn)”維度，這兩個維度相互照應。

2.4.3 修正模型檢驗

從表5中可以看出，“平臺管理”、“任務特征”和“發(fā)包方責任”維度的α系數(shù)在0.7以上，說明維度內影響因素一致性高，“外在滿足”和“內在實現(xiàn)”的α系數(shù)大于0.5。由于維度內影響因素過少，后兩個維度的效度值影響小于0.7，但尚在接受范圍內。總之，假設模型和修正模型的信度、效度檢驗值都表明用戶參與眾包的影響因素模型實現(xiàn)了從實踐到理論的基本目標，其代表性和科學性決定了它足以成為激勵用戶參與LAM眾包行為的理論依據(jù)。

3 進一步討論

通過對理論的分析和數(shù)據(jù)的建構，本文明確了網(wǎng)絡用戶參與LAM眾包的意愿，構建了用戶參與眾包的影響因素模型，并且得出了以下結論。

3.1 平臺管理是推動用戶參與的必要條件

平臺管理維度無論是從影響因素數(shù)量還是信度效度的檢驗來看都至關重要，用戶在參與眾包任務的過程中最先、最直接接觸的就是眾包平臺，它們極大地影響著用戶對眾包服務的參與意愿和滿意度。在模式豐富、系統(tǒng)安全、誠信保障、推送切合、權益維護和平臺成熟6個影響因素中，模式豐富的載荷因子最大。眾包平臺提供的任務模式主要包括懸賞制、招標制、雇傭制和計件制[22]，懸賞制需要用戶將完整并高質量的解決方案提交給發(fā)包方，招標制是由具有專業(yè)背景的特定技術人才一對一地提供解決措施，雇傭制無論在工作周期和任務難度上都有嚴格的要求，計件制則一般適用于技術難度較低的重復性工作。眾包平臺應在仔細分析不同用戶群體的具體需求后，合理配置眾包的任務模式；系統(tǒng)安全、誠信保障和推送切合的載荷因子比較接近，都是用戶參與眾包的重要影響因素。系統(tǒng)安全是開展眾包工作的基礎，眾包平臺應當能發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡環(huán)境中的潛在威脅，實現(xiàn)運行安全、數(shù)據(jù)安全和安全管理3方面的有機統(tǒng)一；完備的誠信機制包含值得信賴的保證金平臺托管、嚴謹可信的服務商認證、真誠嚴肅的雙方信用互評和額度合理的誠信保證金繳納，它不僅是避免發(fā)包方和用戶合法利益受損的防范機制，也是雙方采取合法手段捍衛(wèi)權益的重要依據(jù)；眾包平臺在信息推送這一過程中扮演著聯(lián)結者的角色，一方面向用戶推送適合自己的眾包任務，另一方面提供給發(fā)包方可能具備接標能力的用戶。推送切合用戶需求的眾包任務必須基于精準的用戶分析，只有在全面獲取用戶的個人資料、專業(yè)背景、任務偏好、歷史記錄等信息的基礎上，眾包平臺才能建立內容豐富的信息數(shù)據(jù)庫，再結合各種語義算法將合適的任務推薦給特定用戶；眾包過程中，方案產權不僅頻繁轉換，轉換條件也十分復雜，通過明確的協(xié)議條文維護用戶的知識產權顯得尤為重要。被發(fā)包方采納的方案產權將轉移至發(fā)包方，如果沒有明確被采納，方案的產權仍歸用戶所有[31]。同時，眾包平臺要確保用戶知識成果的原創(chuàng)性，并且通過信息技術保證成果不被冒用盜用；平臺成熟是指平臺在多次修正優(yōu)化后應具備流暢成熟的運行流程，與新興的眾包平臺相比，它們的易用性和友好性更高，往往更能精準捕捉用戶的信息需求。

3.2 任務特征是吸引用戶參與的重要因素

任務特征維度中5個影響因素的各項指標與平臺管理維度相差甚微，載荷因子也較為平均，在眾多影響因素中扮演著重要角色。成本投入是指用戶在眾包任務中投入的時間、精力、金錢等成本，大部分用戶傾向于利用業(yè)余時間參與眾包，這也等同如果用戶在參與眾包過程中所投入的成本遠超過預期，他們的滿意度也將會極大降低[32]，甚至會因此減少參與次數(shù)或頻率；參與熱度是馬太效應的集中體現(xiàn)，熱度較高的眾包任務往往會持續(xù)受到更多關注，為了將該理論轉變成眾包的促進機制，發(fā)包方和眾包平臺要樹立清晰的發(fā)展目標來仔細策劃眾包任務的內容和推廣方式，將馬太效應發(fā)揮到極致；Braham、Deci等學者的研究已經表明休閑趣味是吸引用戶參與的最直接因素，它也為難度低、技術要求小的任務提供了新的發(fā)展方向，例如芬蘭國家圖書館的“Digitalkoot”項目通過將校對數(shù)字報紙的工作以游戲形式呈現(xiàn)吸引了大量用戶參與，為簡單的重復性工作增添了趣味；知識結構要求眾包任務切合用戶的專業(yè)背景，發(fā)包方可以在任務的詳細說明中表達相關要求，方便眾包平臺按專業(yè)分類任務和用戶按專業(yè)檢索任務；用戶更傾向對職業(yè)發(fā)展有益的眾包任務，通過完成它們，公眾有機會在獲取物質獎勵之余展示與職業(yè)相關的能力和價值，有助于用戶發(fā)掘潛藏的職業(yè)機會。例如一旦設計師在Threadeless平臺的眾包任務中拔得頭籌，他的才能會被大眾認可，名字也被印在成品上廣為流傳[33]，利于他在設計市場中奪取優(yōu)勢。

3.3 發(fā)包方責任是促進用戶參與的前提保障

發(fā)包方責任維度中參與業(yè)務、成功經驗、溝通反饋和信譽良好4個影響因素的載荷因子均穩(wěn)定在0.7以上，并且差距最小，說明該維度穩(wěn)定性較強。參與業(yè)務是指比起簡單的重復性工作，一些用戶對發(fā)包方所在機構和工作內容更感興趣，用戶希望通過參與發(fā)包方發(fā)布的眾包任務接觸到機構的業(yè)務活動，從而獲得相關的工作經驗，加強對單位的了解。該類用戶普遍具備較高的知識技能，更加傾向于InnoCentive.com等能吸引知名機構加入的眾包平臺；一般來說，成功經驗在一定程度上可以證明發(fā)包方的服務能力和誠信信譽，表明發(fā)包方可以及時處理所遇到問題，或有相應解決問題的意識和能力，這降低了用戶的參與風險；發(fā)包方和用戶之間的溝通交流可以通過文字、圖片等形式，也可以借助平臺或第三方交流軟件開展。溝通交流利于雙方達成合作意向，幫助用戶了解發(fā)包方的詳細要求，發(fā)掘隱藏信息，隨時反饋工作中遇到的問題，提高方案的中標概率。發(fā)包方也可以借此了解任務的完成進度；發(fā)包方的信譽主要是指遵守對大眾的承諾，在驗收方案后及時支付酬金，不會非法侵占用戶的知識產權等。

3.4 外在滿足是鼓勵用戶參與的物質基礎

外在滿足維度的提升技能、物質獎勵和社交網(wǎng)絡3個影響因素的載荷因子也都在0.7以上，是從物質上促進用戶參與眾包任務的重要因素。Braham D C的研究表明學習新知識和掌握新技能是用戶參與眾包的首要原因[8]，許多用戶出于自身成長的考慮，渴望通過完成眾包任務提升相關技能，以適應日新月異的信息社會和工作單位逐漸提升的用人要求；最具有代表性的物質獎勵是金錢，盡管眾多學者都將物質獎勵列入了用戶參與眾包的影響因素，但研究表明，物質獎勵并不對創(chuàng)造力起明顯促進作用，也就是說物質獎勵可以激勵用戶參與難度較低的眾包任務，但對于創(chuàng)意任務來說，也許不能幫助發(fā)包方得到滿意的答案；用戶還可以通過參與眾包發(fā)展社交網(wǎng)絡，利用眾包平臺的論壇、社區(qū)結識志同道合的朋友，不僅可以分享工作經驗，探討專業(yè)問題，還能擴寬信息的來源渠道，是一種有益的親社會行為。

3.5 內在實現(xiàn)是刺激用戶參與的精神歸宿

相對于其他4個維度，內在實現(xiàn)維度中的自我實現(xiàn)、虛擬獎勵、機構地位3個影響因素的載荷因子較低，這是由于它們都是從用戶角度出發(fā)，受不同用戶感知的影響巨大，再加上它們本身并非易測量的實體因素，所以缺乏穩(wěn)定性。其中，載荷因子最高的是自我實現(xiàn)，是指用戶通過參與眾包滿足自我展示、實現(xiàn)、營銷等心理。完成任務的成就感、勝任職責的自信感、挑戰(zhàn)自我的刺激感、幫助別人的滿足感都是用戶在日常生活中難以完全得到的感受，展示中標方案也是一種有效的自我營銷方式；平臺聲望值和虛擬貨幣是典型的虛擬獎勵，盡管用戶獲取虛擬獎勵的投入成本要遠高于其實際價值，但其在情感上的激勵作用不容忽視。發(fā)包方和眾包平臺要科學設置獎勵項目以刺激用戶的持續(xù)參與意愿，不僅使用戶產生精神上的滿足感，更可以與物質獎勵相連接；機構地位是指機構單位的知名度和影響力，雖然偏低的載荷因子表明用戶并不執(zhí)著于發(fā)包機構的知名度，但提供眾包服務的確是提升機構形象的重要方式，發(fā)包方可以通過發(fā)布眾包任務讓用戶加深對單位業(yè)務的了解，塑造利用公眾智慧解決機構問題的親民形象和維護公眾利益的誠信形象。機構單位要注重形象維護，爭取構建機構形象和用戶好感度的雙向利益循環(huán)渠道。

4 結 語

我國在信息管理領域，眾包的實踐還存在諸多的問題，例如專業(yè)性眾包平臺匱乏、用戶參與熱情不高、整體規(guī)模較小等。這其中既有信息機構思想意識的問題，又包含眾包任務選擇、平臺建設以及用戶培育等操作性問題。為了更好的推動LAM眾包實踐的開展，更好的吸引用戶參與到LAM機構的信息資源建設中來，應從以下幾個方面進一步開展工作。1）重視眾包、明確地位。作為重要的知識供求平臺，眾包可以優(yōu)化機構內部資源，促使機構完成向知識密集型的迭代升級，作為電子商務和知識經濟的結合體，LAM眾包還可以提高知識向收益的轉變速度，同時有助于加強公眾權益素養(yǎng)。2）確立優(yōu)勢、勇于競爭。以豬八戒網(wǎng)、威客網(wǎng)、任務中國、K68等為代表的同行業(yè)老牌眾包網(wǎng)站已經占據(jù)了較大的市場份額，LAM眾包必須通過產權維護確保眾包模式和內容不會被復制盜用，形成在某領域的絕對領先優(yōu)勢，與社交媒體發(fā)展合作關系來加強傳播宣傳。3）平衡關系、協(xié)同發(fā)展。對發(fā)包方來說，雖然缺乏明確定價議價的規(guī)范機制，但用戶針對任務的競爭關系使其主動權得到保證。對用戶來說，完成眾包任務不僅可以得到精神上和物質上的獎勵，并且具有眾包任務的選擇權。吸引用戶參與、加強資源建設、提高機構社會影響力是LAM等信息機構永恒的話題，眾包模式的出現(xiàn)為網(wǎng)絡環(huán)境下實現(xiàn)上述目標提供了有效的路徑，并且為公眾性、參與性、交互性、共享性等網(wǎng)絡特征賦予了新的時代內涵，為信息機構發(fā)展提供了新的動力。

參考文獻

[1]Howe J.The Rise of Crowdsourcing[J].Wired Magazine，2006，14（6）：176-183.

[2]張媛.大眾參與眾包的行為影響因素研究[D].大連：東北財經大學，2011.

[3]楊薇.公民眾包參與者的動機與行為關系[D].大連：東北財經大學，2015.

[4]肖皓文.基于社會認知理論的接包方參與眾包的影響因素研究[D].北京：北方工業(yè)大學，2017.

[5]師蕾.中國眾包平臺用戶參與行為影響因素研究[D].重慶：重慶大學，2012.

[6]Schroer J，Hertel G.Voluntary Engagement in an Open Web-based Encyclopedia：Wikipedians and Why they Do It[J].Media Psychology，2009，12（1）：96-120.

[7]仲秋雁，王彥杰，裘江南.眾包社區(qū)用戶持續(xù)參與行為實證研究[J].大連理工大學學報：社會科學版，2011，32（1）：1-6.

[8]Brabham D C.Crowdsourcing as a Model for Problem Solving：An Introduction and Cases[J].The international Journal of Research into New Media Technologies，2008，14（1）：75-90.

[9]Ryan R M，Deci E L.Intrinsic and Extrinsic Motivations：Classic Definitions and New Directions[J].Contemporary Educational Psychology，2000，25（1）：54.

[10]Horton J，Chilton L.The Labor Economics of Paid Crowdsourcing[C].ACM Conference on Electronic Commerce，2010：209-218.

[11]Yang J，Adamic L，Ackerman M.Crowdsourcing and Knowledge Sharing：Strategic User Behavior on Taskcn[C].ACM Conference on Electronic Commerce，2008：246-255.

[12]Brabham D C.The Myth of Amateur Crowds[J].Information Communication & Society，2012，15（3）：394-410.

[13]Hossain M.Crowdsourcing：Activities，Incentives and Users Motivations to Participate[C].International Conference on Innovation Management and Technology Research，2012：501-506.

[14]黎蕾.傳播學視域下產品創(chuàng)意眾包的運作研究[D].長沙：湖南師范大學，2016.

[15]Krogh G V.How Does Social Software Change Knowledge Management？Toward a Strategic Research Agenda[J].Journal of Strategic Information Systems，2012，21（2）：154-164.

[16]Organisciak P.Why Bother？Examining the Motivations of Users in Large-scale Crowd-powered Online Initiatives[D].University of Alberta，2010.

[17]Graham D.Creation and Recreation：Motivating Collaboration to Generate Knowledge Capital in Online Communities[M].Elsevier Science Publishers B.V.，2004，24（3）：235-246.

[18]Brabham D C.Crowdsourcing as a Model for Problem Solving：Leveraging the Collective Intelligence of Online Communities for Public Good[D].Convergence the International Journal of Research Into New Media Technologies，2008，14（1）：75-90.

[19]Leimeister J M，Huber M，Bretschneider U，et al.Leveraging Crowdsourcing：Activation-Supporting Components for IT-Based Ideas Competition[J].Journal of Management Information Systems，2009，26（1）：197-224.

[20]Liu T X，Yang J，Adamic L A，et al.Crowdsourcing with All-pay Auctions：A Field Experiment on Taskcn[J].Proceedings of the American Society for Information Science & Technology，2011，48（1）：1-4.

[21]Lakhani K R，Jeppesen L B，Lohse P A，et al.The Value of Openness in Scientific Problem Solving[J].Harvard Business Review，2007.

[22]吳俊，崔昊哲，趙嘉琪，等.眾包平臺任務分類與交易方式匹配研究——基于國內外眾包網(wǎng)站的探索[J].科技進步與對策，2015，32（14）：6-10.

[23]Olson D L，Rosacker K.Crowdsourcing and Open Source Software Participation[J].Service Business，2013，7（4）：499-511.

[24]Hertel G，Niedner S，Herrmann S.Motivation of Software Developers in Open Source Projects：An Internet-based Survey of Contributors to the Linux Kernel[J].Research Policy，2003，32（7）：1159-1177.

[25]Chai S，Kim M.What Makes Bloggers Share Knowledge？An Investigation on the Role of Trust[J].International Journal of Information Management，2010，30（5）：408-415.

[26]Djelassi S，Decoopman I.Customers Participation in Product Development Through Crowdsourcing：Issues and Implications[J].Industrial Marketing Management，2013，42（5）：683-692.

[27]劉幸晰.威客模式：網(wǎng)絡時代的互動式參考咨詢[J].國家圖書館學刊，2007，（3）：70-72.

[28]Pénin J，Burger-Helmchen T.Crowdsourcing of Inventive Activities：Definition and Limits[J].International Journal of Innovation & Sustainable Development，2011，5（2/3）：246-263.

[29]Terwiesch C，Xu Y.Innovation Contests，Open Innovation，and Multiagent Problem Solving[J].Management Science，2008，54（9）：1529-1543.

[30]Zou L，Zhang J，Liu W.Perceived Justice and Creativity in Crowdsourcing Communities：Empirical Evidence from China[J].Social Science Information，2015，54（3）.

[31]盧新元.眾包模式下基于接包方的風險分析及控制研究[C].第十一屆（2016）中國管理學年會論文集，2016：7.

[32]Sun Y，Wang N，Peng Z.Working for one Penny：Understanding Why People Would Like to Participate in Online Tasks with Low Payment[J].Computers in Human Behavior，2011，27（2）：1033-1041.

[33]戴晶晶.網(wǎng)絡眾包的過程模型和平臺（模式）構建研究：商業(yè)模式成型視角[D].南京：東南大學，2017.

（責任編輯：陳 媛）