孔 超 丁 璇 唐亦玲

（金陵科技學(xué)院圖書館，江蘇 南京 211169）

隨著我國互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，移動(dòng)支付方式得到了普遍的認(rèn)可，促進(jìn)了知識付費(fèi)領(lǐng)域爆發(fā)式的增長。2016年，大批量的知識付費(fèi)頻道上線，因此2016年被稱為知識付費(fèi)的元年。隨后在國家大力推廣分享經(jīng)濟(jì)政策的推動(dòng)下，2019年知識付費(fèi)平臺用戶人數(shù)規(guī)模接近1.4億，相比2016年增長近50%[1]。但2015年以來，中國居民CPI指數(shù)和家庭債務(wù)不斷增長，經(jīng)濟(jì)壓力逐漸增加，居民消費(fèi)回歸理性，同時(shí)知識付費(fèi)平臺在內(nèi)容質(zhì)量上良莠不齊，降低了用戶滿意度，阻礙了行業(yè)的健康發(fā)展，知識付費(fèi)行業(yè)急需轉(zhuǎn)變思維，從流量思維向內(nèi)容思維轉(zhuǎn)化，深耕細(xì)作垂直市場，打造差異化精品。面對5G、人工智能等新技術(shù)的到來，2020年可能成為知識付費(fèi)領(lǐng)域又一個(gè)重要節(jié)點(diǎn)，在此節(jié)點(diǎn)利用文獻(xiàn)計(jì)量軟件對近年來知識付費(fèi)領(lǐng)域熱點(diǎn)主題和演變趨勢作分析評估，以文獻(xiàn)計(jì)量和可視化分析的方式探索知識付費(fèi)行業(yè)未來發(fā)展趨勢，可以為知識付費(fèi)行業(yè)的良性發(fā)展提供參考。

1 研究方法及數(shù)據(jù)來源

1.1 研究方法

本次研究基于文獻(xiàn)計(jì)量方法展開，文獻(xiàn)計(jì)量分析是一種流行的科技文本挖掘工具，它可以定量分析特定領(lǐng)域發(fā)表的文獻(xiàn)[2]，利用廣泛的指標(biāo)和方法，發(fā)現(xiàn)基礎(chǔ)科學(xué)和技術(shù)的分布式架構(gòu)特征和模式，同時(shí)也能評估發(fā)展趨勢或未來研究[3]。CiteSpace是由美國德雷克賽爾大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院的陳超美教授開發(fā)研制的科學(xué)文獻(xiàn)計(jì)量自動(dòng)化軟件[4]，它專注于繪制和可視化科學(xué)知識領(lǐng)域的知識結(jié)構(gòu)，可以提供包括作者機(jī)構(gòu)的協(xié)作網(wǎng)絡(luò)分析、關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析、作者聯(lián)合引用分析和文獻(xiàn)共被引分析等功能。筆者應(yīng)用CiteSpace5.5 R2軟件進(jìn)行科學(xué)計(jì)量可視化分析，對“知識付費(fèi)”主題相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行關(guān)鍵詞共現(xiàn)（Timezone）、聚類分析（Cluster）和突發(fā)性檢測（Burst detection），從分析結(jié)果闡述國內(nèi)學(xué)者在知識付費(fèi)領(lǐng)域研究的發(fā)展趨勢、熱點(diǎn)及前沿。

1.2 研究數(shù)據(jù)

為了準(zhǔn)確把握“知識付費(fèi)”國內(nèi)研究的發(fā)展趨勢、熱點(diǎn)及前沿，在CNKI數(shù)據(jù)庫對期刊文獻(xiàn)進(jìn)行主題檢索，條件設(shè)置為：主題詞：“知識付費(fèi)”or“知識變現(xiàn)”or“付費(fèi)音頻”or“付費(fèi)問答”or“內(nèi)容變現(xiàn)”，論文發(fā)表時(shí)間：2010年1月1日—2019年12月31日。共檢索出文獻(xiàn)1112篇，將文獻(xiàn)按時(shí)間排序進(jìn)行篩選，手工刪除與主題不相關(guān)文獻(xiàn)（新聞、報(bào)告等），最終有效文獻(xiàn)583篇。

1.3 數(shù)據(jù)總體分析

將有效文獻(xiàn)信息集合，首先對數(shù)據(jù)進(jìn)行整體分析，包括文獻(xiàn)增長情況分析和文獻(xiàn)量-作者數(shù)量的矢量動(dòng)態(tài)分析。文獻(xiàn)增長分析如表1所示。

表1 2010-2019年國內(nèi)“知識付費(fèi)”文獻(xiàn)年代分布

從檢索數(shù)據(jù)可以看出，2016年之前無論是業(yè)界還是學(xué)界都處于知識付費(fèi)探索的早期階段，在2012-2014年期間，微博大號、微信公眾號等自媒體初現(xiàn)泛知識付費(fèi)，內(nèi)容具有不確定性。自媒體平臺《邏輯思維》開始試水付費(fèi)會員，第一批會員數(shù)達(dá)到5500名，入賬160萬，2014-2016年，資本開始入局泛知識付費(fèi)，相關(guān)平臺開始發(fā)展，以喜馬拉雅FM、分答、知乎Live、得到等為代表的泛知識付費(fèi)平臺不斷涌現(xiàn)，付費(fèi)用戶迅速增長，微博、微信相繼開通付費(fèi)贊賞功能，伴隨移動(dòng)支付的逐步完善，泛知識付費(fèi)開始形成。這一階段（2010-2016年）學(xué)界開始關(guān)注知識付費(fèi)并相繼發(fā)表相關(guān)成果，但仍處于研究的萌芽期，相關(guān)文獻(xiàn)僅19篇。2017-2018年該領(lǐng)域研究從萌芽期進(jìn)入極速上升期，2017年發(fā)表論文116篇，2018年發(fā)表論文225篇，2019年文獻(xiàn)量雖沒有增加，但該年著者人數(shù)有所增長，表明知識付費(fèi)領(lǐng)域開始呈現(xiàn)大科學(xué)時(shí)代的合作化研究范式。

根據(jù)表1所統(tǒng)計(jì)的累計(jì)文獻(xiàn)量和著者數(shù)量，繪制了圖1，進(jìn)行文獻(xiàn)量-作者數(shù)量的矢量動(dòng)態(tài)分析。

圖1 2010-2019年國內(nèi)“知識付費(fèi)”文獻(xiàn)增長分布

圖1對2010-2016年發(fā)表文獻(xiàn)量的趨勢做線性擬合，可決定系數(shù)R2=0.9182，擬合程度高，表明2016年后文獻(xiàn)量成線性增長趨勢，目前國內(nèi)知識付費(fèi)的相關(guān)研究處于快速發(fā)展階段。

為了更全面地揭示知識付費(fèi)領(lǐng)域的總體發(fā)展態(tài)勢，除了年度-文獻(xiàn)分析外，對論文的研究主體及其發(fā)文量進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)分析。從有效文獻(xiàn)（583篇）提取著者字段。按賴普斯定律（Price Law）定義計(jì)算核心著者最低發(fā)文量[5]，統(tǒng)計(jì)顯示：核心著者31人，發(fā)文78篇，發(fā)文量占總文獻(xiàn)量的13.9%，未達(dá)到賴普斯定律要求的50%的水平，說明知識付費(fèi)領(lǐng)域的核心作者總體影響力相對較小，沒有起到該領(lǐng)域的學(xué)術(shù)引領(lǐng)作用，這也說明知識付費(fèi)領(lǐng)域研究處于起步發(fā)展階段，需要學(xué)者根據(jù)該領(lǐng)域的實(shí)時(shí)發(fā)展情況，繼續(xù)跟進(jìn)研究，從而充實(shí)該領(lǐng)域的研究成果。

2 研究熱點(diǎn)

關(guān)鍵詞是描述文章核心內(nèi)容的代表性詞匯，對關(guān)鍵詞共現(xiàn)的分析有助于充分展示知識付費(fèi)研究的研究范疇以及知識結(jié)構(gòu)，挖掘研究熱點(diǎn)明確主要課題。本次研究將數(shù)據(jù)的年度區(qū)間設(shè)置為2016-2019年，以一年作為一個(gè)時(shí)間切片（Year Per Slice），將關(guān)鍵詞（Keyword）作為節(jié)點(diǎn)類型（Node Type），從每個(gè)時(shí)間切片中提取頻次排名前50的關(guān)鍵詞（Top50），選擇用尋徑算法（Pathfinder）的方式來繪制知識付費(fèi)高頻關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜，如圖2所示。

圖2顯示了2016-2019年詞頻3次以上的關(guān)鍵詞共現(xiàn)情況，字體的大小表示關(guān)鍵詞在2016-2019年中介中心性的大小，中介中心性高低可反映一篇文獻(xiàn)對某學(xué)科研究領(lǐng)域的樞紐作用[6]，字體越大表示關(guān)鍵詞中介中心性越高，從圖中可知中介中心數(shù)值排名前十位分別為：知乎（1.34）、變現(xiàn)（1.21）、喜馬拉雅（0.88）、用戶（0.63）、知識經(jīng)濟(jì)（0.55）、分答（0.54）、生產(chǎn)者（0.51）、付費(fèi)問答（0.5）、出版企業(yè)（0.47）、問答社區(qū)（0.47）。如果采用關(guān)鍵詞頻次揭示知識付費(fèi)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，那么其中“知識付費(fèi)”（325）頻次最高，“知識服務(wù)”（30）、喜馬拉雅（28）、影響因素（22）、知乎（21）、內(nèi)容付費(fèi)（20）、變現(xiàn)（20）、知識經(jīng)濟(jì)（19）、付費(fèi)意愿（16）等出現(xiàn)頻次比較高，無論是從中介中心性還是高頻關(guān)鍵詞視角都可看出知識付費(fèi)研究的學(xué)術(shù)網(wǎng)絡(luò)已逐漸開始形成。

聚類分析是一種探索性數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，用于識別和分析特定研究領(lǐng)域中的顯著術(shù)語和背景的分類，利用一系列算法將收集到的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為幾個(gè)結(jié)構(gòu)化的集群，從而發(fā)現(xiàn)知識領(lǐng)域的主題分布和組織結(jié)構(gòu)[7]。筆者用CiteSpace對583篇文獻(xiàn)的關(guān)鍵詞進(jìn)行聚類，由LLR算法識別出9個(gè)研究集群以及每個(gè)聚類相對應(yīng)的關(guān)鍵詞，具體如圖3所示。

圖2 知識付費(fèi)高頻關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖譜（詞頻大于3）

圖3 知識付費(fèi)高頻關(guān)鍵詞聚類圖譜

若對關(guān)鍵詞聚類共現(xiàn)圖譜（喜馬拉雅（#0）、社群經(jīng)濟(jì)（#1）、用戶體驗(yàn)（#2）、信任（#3）、知識付費(fèi)產(chǎn)品（#4）、回答者（#5）、技術(shù)接受模型（#6）、分享經(jīng)濟(jì)（#7）、微信公眾號（#8））進(jìn)一步歸納，發(fā)現(xiàn)知識付費(fèi)研究主要集中在：知識付費(fèi)產(chǎn)品、知識付費(fèi)用戶體驗(yàn)、知識付費(fèi)的經(jīng)濟(jì)效用、知識付費(fèi)平臺4個(gè)方面。

根據(jù)該領(lǐng)域研究熱點(diǎn)隨時(shí)間變遷的特征，借助CiteSpace軟件繪制熱點(diǎn)變遷時(shí)間線圖譜，見圖4。

由圖4可知，早期的知識付費(fèi)研究是從問答平臺相關(guān)研究開始的，主要研究成果集中在以“果殼網(wǎng)”推出的“在行”與“分答”以及“”知乎網(wǎng)”的“知乎live”等熱門產(chǎn)品的運(yùn)營模式上，包括商業(yè)模式、分配機(jī)制等，隨著研究的逐步展開，近期的研究熱點(diǎn)轉(zhuǎn)移至基于utaut模型的用戶行為（需求）研究、互聯(lián)網(wǎng)知識服務(wù)的營銷策略及可持續(xù)發(fā)展研究上。

3 研究脈絡(luò)

Citespace軟件中Timezone模塊提供了從中介中心性大小及時(shí)間分區(qū)的視角可視化關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的功能，可以提煉出知識付費(fèi)領(lǐng)域2016-2019年的研究脈絡(luò)，字體大小表示關(guān)鍵詞這4年的中介中心性的大小，字體越大數(shù)值越高，靠近網(wǎng)絡(luò)中心位置的關(guān)鍵詞代表時(shí)間段的核心主題。具體如圖5所示。

圖4 知識付費(fèi)領(lǐng)域研究主題和熱點(diǎn)變遷時(shí)間線圖譜

圖5 知識付費(fèi)研究的知識演進(jìn)圖譜（2016-2019）

正如業(yè)界共識，2016年是知識付費(fèi)的元年，這一年知識性問答產(chǎn)品引發(fā)關(guān)注，包括知乎live、分答、在行（果殼網(wǎng)推出的），學(xué)者們針對新出現(xiàn)的付費(fèi)語音問答產(chǎn)品展開探討，包括新的商業(yè)模式、知識變現(xiàn)路徑、人們的付費(fèi)行為以及他們的擔(dān)憂，“有限的時(shí)間內(nèi)的只言片語”是否能讓付費(fèi)者獲益，真正的專業(yè)類問題能否得到用戶的青睞[8]。知識付費(fèi)作為共享經(jīng)濟(jì)的一個(gè)新形態(tài)，它的出現(xiàn)標(biāo)志了一種新的高質(zhì)量的信息生產(chǎn)方式的到來。

2017年學(xué)者開始探究的新主題是：內(nèi)容付費(fèi)、喜馬拉雅、生產(chǎn)者、用戶、認(rèn)知盈余等。揭示了知識付費(fèi)的起源可以追溯到源于互聯(lián)網(wǎng)上基于認(rèn)知盈余的知識分享，當(dāng)人們發(fā)現(xiàn)購買付費(fèi)知識產(chǎn)品更高效時(shí)，知識付費(fèi)行為逐漸形成，這在2017年成為了一種現(xiàn)象[9]。同時(shí)他們也認(rèn)為2017年內(nèi)容創(chuàng)業(yè)的草根時(shí)代已經(jīng)終結(jié)，精耕細(xì)作的機(jī)構(gòu)化時(shí)代來臨了[10]，知識付費(fèi)的用戶將對內(nèi)容提出更高要求[11]，內(nèi)容生產(chǎn)的專業(yè)化、深度化和優(yōu)質(zhì)化將是運(yùn)營成功的核心要素[10]。重視人的連接、關(guān)系的知識社群產(chǎn)品將獲得更多人的認(rèn)可，它能讓用戶在小群體互動(dòng)中掌握更為微妙的知識，并在教與學(xué)的互動(dòng)中創(chuàng)造出新的知識，形成知識創(chuàng)造型社群[9]。

2018年知識服務(wù)、付費(fèi)意愿、大學(xué)生、知識共享、新媒體、技術(shù)接受模型、結(jié)構(gòu)方程模型等主題是研究熱點(diǎn)。值得關(guān)注的是，相較于研究主題的演進(jìn)，這一年的研究方法和范式也出現(xiàn)諸多變化，基于付費(fèi)行為、持續(xù)使用意愿等注重實(shí)證分析的文獻(xiàn)開始涌現(xiàn)，學(xué)者們開始采用各種理論建立研究假設(shè)，并運(yùn)用調(diào)查問卷、結(jié)構(gòu)方程模型及回歸分析等統(tǒng)計(jì)方法驗(yàn)證研究假設(shè)，得出研究結(jié)論。在文章中已采用的理論有感知價(jià)值理論、使用與滿足理論、社會交換理論、技術(shù)接受模型、期望確認(rèn)理論、社會資本理論等。研究群體的覆蓋面很廣泛，年齡層次涵蓋了18歲以下至50歲以上的人群，其中也不乏主要針對青年人群尤其是大學(xué)生群體的付費(fèi)意愿、動(dòng)機(jī)等相關(guān)研究，這類研究群體的選擇符合百度指數(shù)人群畫像提到的九成知識付費(fèi)用戶年齡分布在20-49歲的觀點(diǎn)。

2019年熱點(diǎn)主題是用戶需求、轉(zhuǎn)型升級等。隨著共享經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，學(xué)者們發(fā)現(xiàn)人們對優(yōu)質(zhì)、稀缺的內(nèi)容付費(fèi)意愿還在不斷加強(qiáng)，對品質(zhì)文化產(chǎn)品的需求仍在不斷增加，應(yīng)當(dāng)順應(yīng)市場，重視用戶需求，他們選擇從用戶運(yùn)營管理[12]、品質(zhì)革命[13]及服務(wù)體系構(gòu)建[14]等方向展開研究，通過問卷調(diào)查的形式，從目的、偏好、呈現(xiàn)形式、滿意度等方向展開廣泛調(diào)研，在調(diào)研基礎(chǔ)上，提出基于用戶需求的服務(wù)體系實(shí)施策略和用戶運(yùn)營策略。此外，在知識付費(fèi)浪潮下，出版行業(yè)的轉(zhuǎn)型升級也是學(xué)者關(guān)注的另一個(gè)焦點(diǎn)，他們對出版社構(gòu)建知識付費(fèi)模式的可能性[15]以及特定類別期刊轉(zhuǎn)型路徑提出發(fā)展思路[16]。

4 研究前沿

關(guān)鍵詞的突現(xiàn)分析是確定某領(lǐng)域研究前沿的一種文獻(xiàn)計(jì)量方法，通過某一時(shí)間段中引用量突增的關(guān)鍵詞，能發(fā)現(xiàn)在此時(shí)間段受到廣泛關(guān)注的研究主題，數(shù)值越高說明關(guān)注度越強(qiáng)，可將其確定為研究前沿[17]。

運(yùn)用CiteSpace軟件的突現(xiàn)詞（Burst terms）功能考察583篇有效文獻(xiàn)關(guān)鍵詞詞頻，將頻次變化率高的詞從主體詞中探測出來，如圖6所示。

圖6 知識付費(fèi)關(guān)鍵詞突現(xiàn)信息分析圖

突現(xiàn)結(jié)果為“回答者”“提問者”“變現(xiàn)”和“版權(quán)”4個(gè)關(guān)鍵詞受到廣泛關(guān)注。從時(shí)間劃分上看，有關(guān)版權(quán)的研究屬于當(dāng)前知識付費(fèi)領(lǐng)域的前沿問題。知識付費(fèi)作為版權(quán)產(chǎn)生、變現(xiàn)、利用的新模式，它與版權(quán)保護(hù)的核心理念是一致的，同是尊重知識、尊重創(chuàng)作[18]。為了知識付費(fèi)等知識服務(wù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，2015年以來相關(guān)的知識產(chǎn)權(quán)政策法規(guī)陸續(xù)出臺，2019年11月國務(wù)院印發(fā)了《關(guān)于強(qiáng)化知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)的意見》，它的推出對于知識付費(fèi)行業(yè)的發(fā)展具有長遠(yuǎn)意義。

5 結(jié)論

十九大報(bào)告指出，中國特色社會主義進(jìn)入新時(shí)代，我國社會主要矛盾轉(zhuǎn)化為人們?nèi)找嬖鲩L的美好生活需要和不平衡不充分的發(fā)展之間的矛盾。人們?nèi)找嬖鲩L的美好生活需要，說明了人們的需求不再是簡單生存型，而是更傾向內(nèi)涵豐富、層次更好的物質(zhì)精神雙重型，知識消費(fèi)就是新時(shí)代國人消費(fèi)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變升級的需要，也是分享經(jīng)濟(jì)（知識服務(wù)）市場供給側(cè)改革的結(jié)果[19]。筆者運(yùn)用文獻(xiàn)計(jì)量、知識圖譜的方式，回顧和審視了國內(nèi)2010-2019年的知識消費(fèi)主題研究的熱點(diǎn)、演進(jìn)以及前沿，研究發(fā)現(xiàn)：

（1）2010-2019年國內(nèi)知識付費(fèi)研究的知識演進(jìn)：初期對知識付費(fèi)現(xiàn)象的產(chǎn)生進(jìn)行辨析，圍繞熱門知識問答性產(chǎn)品做定性研究，對知識付費(fèi)運(yùn)營的模式做深入探討，闡述了內(nèi)容生產(chǎn)和社群性對知識付費(fèi)的影響，實(shí)證研究了知識付費(fèi)主要用戶群體的付費(fèi)意愿及行為特征，重點(diǎn)關(guān)注了知識付費(fèi)中的知識產(chǎn)權(quán)問題及出版企業(yè)轉(zhuǎn)型升級。

（2）研究方法上從對現(xiàn)象的闡述與評論，逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)閲@某一主題的分解、延伸和深入研究，論證過程廣泛采用數(shù)據(jù)支撐的多理論模型計(jì)量實(shí)證研究。近幾年知識付費(fèi)相關(guān)研究人數(shù)不斷增長，體現(xiàn)出大科學(xué)時(shí)代的合作化研究范式，促使了該領(lǐng)域的學(xué)術(shù)網(wǎng)絡(luò)逐漸形成。

未來除了上述研究前沿所提及內(nèi)容以外，筆者認(rèn)為還有以下兩個(gè)方面值得關(guān)注：

（1）知識付費(fèi)的定價(jià)研究。從上述文獻(xiàn)分析可知，近年來知識付費(fèi)正處于高速發(fā)展、方興未艾，用戶對內(nèi)容的專業(yè)化、深度化、優(yōu)質(zhì)化要求越來越高，這對內(nèi)容制作提出了更高的要求。如何匹配這種供需關(guān)系需要平臺或產(chǎn)品設(shè)計(jì)合理的知識定價(jià)機(jī)制，合理性要從用戶的個(gè)性化知識需求、對內(nèi)容提供者的激勵(lì)性、以及兼顧避免“數(shù)字鴻溝”過大的知識分享社會性問題等方面考慮。目前知識付費(fèi)平臺或產(chǎn)品多采用發(fā)布式定價(jià)方式（固定價(jià)格），背后的定價(jià)機(jī)制研究不多，優(yōu)惠形式除了特殊時(shí)間段打折降價(jià)以外，比較特別的是拼團(tuán)或分享朋友圈來享受優(yōu)惠價(jià)格，其合理性和實(shí)際效用有待學(xué)者評估，也有提出通過協(xié)商定價(jià)的方式來充實(shí)知識付費(fèi)定價(jià)策略，這一定價(jià)方法具備理論意義，但其在實(shí)際運(yùn)作中的效用也需未來通過實(shí)證方式去檢驗(yàn)。

（2）基于5G、AI等新技術(shù)的知識付費(fèi)場景的應(yīng)用研究。隨著第五代移動(dòng)通信技術(shù)（5G）、人工智能（AI）等新技術(shù)的日趨成熟，增強(qiáng)移動(dòng)寬帶的場景應(yīng)用將直接影響知識付費(fèi)，可以為其提供更多知識的分發(fā)渠道，基于5G的三大應(yīng)用場景技術(shù)落地（大帶寬、大連接、低時(shí)延），為知識付費(fèi)的生產(chǎn)端、傳播端、企業(yè)端提供新的發(fā)展機(jī)遇，包含了高品質(zhì)音頻在線化、實(shí)時(shí)化（eMBB）；多聲源同步、聲畫同步（uRLLC）；智能硬件聯(lián)接與虛擬化，理解與交互（IoT）。5G+AI、5G+AR/VR技術(shù)結(jié)合，能深入分析用戶瀏覽習(xí)慣，對知識產(chǎn)品進(jìn)行細(xì)分與定制化推薦，為用戶量身定制學(xué)習(xí)計(jì)劃，推出更加個(gè)性化產(chǎn)品。這些新技術(shù)與知識付費(fèi)的融合，是未來值得關(guān)注的焦點(diǎn)。