收稿日期：2020-05-14

作者簡介：鄭琳（1990-），女，講師，博士，研究方向：信息資源管理、信息法規(guī)與政策。

摘要：[目的/意義]對現(xiàn)有科研人員數(shù)據(jù)共享意愿影響因素研究進(jìn)行系統(tǒng)評價(jià)，明確不同影響因素的具體作用，解決當(dāng)前研究結(jié)果混雜、相悖的問題，根據(jù)研究結(jié)論探討提升科研人員數(shù)據(jù)共享意愿的有力措施。同時(shí)，探索Meta分析方法在圖情領(lǐng)域的應(yīng)用，豐富本領(lǐng)域研究方法與視角。[方法/過程]梳理相關(guān)理論和研究，提出研究問題和假設(shè)，采用Meta分析方法，以科研人員數(shù)據(jù)共享意愿影響因素為因變量，從18篇納入文獻(xiàn)中提取具體效應(yīng)值并進(jìn)行整合分析，驗(yàn)證研究假設(shè)并對研究結(jié)論做出解釋。[結(jié)果/結(jié)論]主觀規(guī)范、感知收益和感知易用性正向影響科研人員數(shù)據(jù)共享意愿，年齡、感知成本、感知風(fēng)險(xiǎn)負(fù)向影響科研人員數(shù)據(jù)共享意愿。當(dāng)前研究存在研究數(shù)量較少，對科研人員數(shù)據(jù)共享行為和意愿過程了解不夠深入的問題。

關(guān)鍵詞：科研人員;數(shù)據(jù)共享;開放數(shù)據(jù);影響因素;Meta分析

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2021.04.008

〔中圖分類號〕G203〔文獻(xiàn)標(biāo)識碼〕A〔文章編號〕1008-0821（2021）04-0069-10

Factors Influencing Researchers Intention of Data Sharing

——Based on Meta-analysis Method

Zheng Lin

（School of Social Development，Yangzhou University，Yangzhou 225008，China）

Abstract：[Purpose/Significance]This Paper evaluated existing research on factors of researchers data sharing intention systematically，in order make sure the specific role of different influencing factors and to solve the mixed and contradictory problems of current research results.Meanwhile，the paper explored the application and value in LIS，which aims to enrich methods and perspectives in LIS research.[Method/Process]By analyzing related theories and papers，the paper came up with research questions and hypotheses，then the paper extracted effect values from 18 including researches in order to carry out a comprehensive analysis，in order to verify research hypotheses and explain research conclusions.[Result/Conclusion]The study showed that subjective norms，perceived revenue and perceived usability had positive effect on researchers data sharing intention，age，perceived effort and perceived risk had negative effect on researchers data sharing intention.Currenthy，researches ignored the correct procedures of research data sharing.

Key words：researcher;data sharing;open data;influencing factors;Meta-analysis

科學(xué)研究已經(jīng)進(jìn)入到第四范式階段。在互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和信息技術(shù)的推動(dòng)下，科學(xué)研究從自然到社會，從宏觀到微觀層面的觀察、感知、計(jì)算、模擬等活動(dòng)正不斷產(chǎn)生海量的科研數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)不僅能夠作為科學(xué)研究中新型的科學(xué)基礎(chǔ)設(shè)施，更為科學(xué)研究帶來了新的研究視角、方法和工具，從根本上重塑了科學(xué)研究的范式。與此同時(shí)，由于科研數(shù)據(jù)共享不僅在豐富科學(xué)研究的原材料方面具有重要意義，還能夠在打通科研交流屏障、科研結(jié)果驗(yàn)證等方面發(fā)揮重要作用，因而，當(dāng)前的科研人員開始變得不僅關(guān)注一項(xiàng)科學(xué)研究的最終成果，還關(guān)注該科學(xué)研究實(shí)施過程中應(yīng)用的科研數(shù)據(jù)資源甚至是數(shù)據(jù)共享保障及行為研究。已有研究表明，多種因素可能影響科研人員的數(shù)據(jù)共享行為和意愿[1-3]，但是由于不同研究在對象、平臺、方法以及情景等方面有所區(qū)別，其最終的研究結(jié)論也會出現(xiàn)差異甚至相互矛盾的情況。Meta分析方法能夠以定量的方式對現(xiàn)有研究成果進(jìn)行再綜合，是當(dāng)前對二次數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)分析、明確不同影響因子的影響方向與程度的較為常見的方法。鑒于此，本文采用Meta分析研究方法，通過對現(xiàn)有相關(guān)研究數(shù)據(jù)加以提取并整合，以探明本文的主要研究問題：現(xiàn)有科研人員數(shù)據(jù)共享意愿研究中所提出的不同影響因素的具體作用到底為何？圍繞這一研究問題，本文圍繞下述3個(gè)方面制定了研究思路。首先，系統(tǒng)梳理相關(guān)研究進(jìn)展，探索性地提出科研人員數(shù)據(jù)共享意愿影響因素的研究假設(shè);其次，應(yīng)用Meta分析方法對現(xiàn)有研究結(jié)果進(jìn)行定量、系統(tǒng)的整合，分析不同影響因素的合并效應(yīng)值并開展討論;最后，明確現(xiàn)有研究存在的問題及未來可供研究的方向，審視本文的創(chuàng)新和不足之處，為后續(xù)相關(guān)研究提供可供參考的借鑒。

1理論基礎(chǔ)、相關(guān)研究與研究假設(shè)

縱觀現(xiàn)有科研人員數(shù)據(jù)共享意愿及影響因素的研究，從研究類型上看，主要采取了實(shí)證研究，但是對于具有普適性解釋效力的影響因素尚未達(dá)成一致。從研究方法上看，主要采用了截面數(shù)據(jù)研究的方式，通過問卷、訪談等方式測定被試科研人員的數(shù)據(jù)共享意愿及影響因素。從研究的理論基礎(chǔ)上看，主要采用了計(jì)劃行為理論（Theory of Planned Behavior，TPB）和制度理論（Institutional Theory，IT）。其中，計(jì)劃行為理論的源頭為1963年Fishbein和Ajzen聯(lián)合提出的多屬性態(tài)度理論，后經(jīng)修正發(fā)展為理性行為理論（Theory of Reasoned Action，TRA），并最終于1991年完成對模型的進(jìn)一步擴(kuò)展，提出計(jì)劃行為模型[4-5]。計(jì)劃行為理論認(rèn)為意愿會直接影響主體的行為選擇，而主體的意愿又會受到主觀規(guī)范、感知行為控制以及態(tài)度的共同影響。在計(jì)劃行為理論基礎(chǔ)之上，現(xiàn)有研究提出了一系列可能的科研人員數(shù)據(jù)共享意愿影響因素，包括感知收益、感知風(fēng)險(xiǎn)、感知易用性等[6-9]。制度理論由Scott W R于2007年提出[10]，與計(jì)劃行為理論主要關(guān)注行為個(gè)體層面的影響因素不同，制度理論擴(kuò)大了研究視角，增加了外部制度和環(huán)境壓力對行為主體意愿所產(chǎn)生的影響，因而被廣泛應(yīng)用到主體行為意愿的研究當(dāng)中?；谥贫壤碚?，現(xiàn)有研究認(rèn)為組織規(guī)范、制度規(guī)范等外部環(huán)境因素也會影響科研人員的數(shù)據(jù)共享意愿[11-13]。除上述理論模型外，還有研究從個(gè)體特征角度對科研人員的數(shù)據(jù)共享意愿進(jìn)行探討，指標(biāo)涵蓋年齡、性別甚至性格特征等[14-16]?；谏鲜鍪崂?，結(jié)合科研人員對數(shù)據(jù)共享接受行為的內(nèi)在作用機(jī)制，并借鑒現(xiàn)有研究提出的影響因素劃分標(biāo)準(zhǔn)[7，17]，本文將科研人員的數(shù)據(jù)共享意愿影響因素劃分成6個(gè)維度：個(gè)體特征、主觀規(guī)范、感知收益、感知成本、感知易用性以及感知風(fēng)險(xiǎn)。

1.1個(gè)體特征

科研人員個(gè)體特征層面的差異可能會影響其數(shù)據(jù)共享意愿，這些個(gè)體特征包括年齡、性別以及性格等。①年齡?？蒲腥藛T的年齡反映其所處研究生涯的不同階段，進(jìn)而可能影響不同階段下科研人員對于數(shù)據(jù)共享行為的接受意愿和心態(tài)。針對這一問題，2014年Eynden V V D等的研究認(rèn)為，科研人員的年齡會正向影響其數(shù)據(jù)共享意愿[18]，Linek S B等的研究也證實(shí)了這一觀點(diǎn)[16]。而Ostaszewski M、Amos H等的研究則認(rèn)為科研人員的年齡與其數(shù)據(jù)共享意愿呈負(fù)相關(guān)關(guān)系[15，19]。②性別。2011年，Tenopir C等的研究認(rèn)為，相較于男性，女性對新事物的接受態(tài)度更為謹(jǐn)慎和保守，因此女性科研人員可能更不愿意共享其科研數(shù)據(jù)[20]。2015年，Mai H O等的研究采用定量的方式證實(shí)上述猜想，提出性別會顯著影響科研人員的數(shù)據(jù)共享意愿[21]。③性格。科研人員的性格開放程度、樂觀程度、冒險(xiǎn)程度等特征可能會影響其數(shù)據(jù)共享意愿，鑒于此，2017年Stephanie等人的研究采用大五性格測試、黑暗三性格測試和社會期許量調(diào)查了受測者的科研數(shù)據(jù)共享意愿，發(fā)現(xiàn)科研人員的開放度、社會期許度與數(shù)據(jù)共享意愿呈正相關(guān)，而黑暗三性格得分則與數(shù)據(jù)共享意愿呈負(fù)相關(guān)。通過上述分析可知，科研人員的個(gè)體特征可能影響其數(shù)據(jù)共享意愿，因而本文將個(gè)體特征項(xiàng)納入Meta分析效應(yīng)值范疇，又由于Meta分析要求效應(yīng)值個(gè)數(shù)大于或等于3，當(dāng)前關(guān)于科研人員性別和性格對數(shù)據(jù)共享意愿研究的數(shù)量較少，不符合這一標(biāo)準(zhǔn)，故排除。基于此，本文僅將年齡納入研究范疇，并提出如下假設(shè)：

H1：年齡對科研人員的數(shù)據(jù)共享意愿具有正向影響。

1.2主觀規(guī)范

主觀規(guī)范是行為主體就是否要采取某一行動(dòng)而感受到的社會壓力，是評估行為意愿最為重要的指標(biāo)之一。現(xiàn)有研究認(rèn)為主觀規(guī)范對科研人員的數(shù)據(jù)共享意愿有正向影響，但是關(guān)于該指標(biāo)的影響度及解釋力并不統(tǒng)一[7，22]。關(guān)于主觀規(guī)范的作用力到底如何，已有研究通過量化的方式證明，當(dāng)主觀規(guī)范對行為主體意愿呈正向影響時(shí)，其影響力最弱，而當(dāng)其影響為負(fù)向時(shí)，主觀規(guī)范的影響力則十分顯著。鑒于此，為量化并明確主觀規(guī)范對科研人員數(shù)據(jù)共享意愿的真正影響，本文提出如下假設(shè)：

H2：主觀規(guī)范對科研人員的數(shù)據(jù)共享意愿具有正向影響。

科研數(shù)據(jù)共享浪潮下，許多機(jī)構(gòu)與組織都出臺政策以促進(jìn)科研人員共享數(shù)據(jù)，包括科研人員所處學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)、學(xué)術(shù)期刊以及學(xué)術(shù)委員會、基金會等，僅以主觀規(guī)范對上述不同組織的規(guī)范效力進(jìn)行籠統(tǒng)量化似乎過于局限。因此，部分研究選擇在理性行為理論的基礎(chǔ)上結(jié)合制度理論，將主觀規(guī)范細(xì)化并拆解為不同的子因素進(jìn)行衡量，包括來自期刊的規(guī)范壓力，來自基金的規(guī)范壓力以及科研人員所處組織內(nèi)的規(guī)范壓力[14，23]。鑒于此，本文將假設(shè)2進(jìn)一步拆分，提出如下子假設(shè)：

H2-a：期刊規(guī)范對科研人員的數(shù)據(jù)共享意愿具有正向影響。

H2-b：基金規(guī)范對科研人員的數(shù)據(jù)共享意愿具有正向影響。

H2-c：組織規(guī)范對科研人員的數(shù)據(jù)共享意愿具有正向影響。

1.3感知收益

感知收益是行為主體根據(jù)已有信息，對采取行動(dòng)后所能獲得的回報(bào)做出的心理預(yù)期，這種回報(bào)可能來自直接的利益回饋，也可能來自社會聲譽(yù)的提高，甚至還可能僅體現(xiàn)于自我滿足感的層面。2016年，孫曉燕對社會科學(xué)研究人員的調(diào)研顯示，感知收益對科研人員的數(shù)據(jù)共享意愿有顯著的正向影響作用，并且可以減少來自感知風(fēng)險(xiǎn)層面的負(fù)面影響，促進(jìn)科研數(shù)據(jù)共享[23]，英國Wellcome基金會的調(diào)查報(bào)告也顯示，論文被引量和學(xué)術(shù)聲譽(yù)是科研人員愿意共享數(shù)據(jù)的主要原因[24]，2019年，包秦雯等通過對地球科學(xué)領(lǐng)域科研人員進(jìn)行調(diào)查，進(jìn)一步支持了上述觀點(diǎn)[22]。鑒于此，本文提出如下假設(shè)：

H3：感知收益對科研人員的數(shù)據(jù)共享意愿具有正向影響。

1.4感知成本

感知成本是行為主體對采取某一行為可能付出的時(shí)間、精力以及智力等成本的心理預(yù)期。近年來，隨著科研數(shù)據(jù)共享的不斷平臺化，其共享過程也變得更加規(guī)范化，數(shù)據(jù)的共享不再局限于簡單的分享或上傳，而是涉及到不同學(xué)科和領(lǐng)域數(shù)據(jù)的細(xì)分、對數(shù)據(jù)類型及格式等進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，甚至還需要對數(shù)據(jù)的獲取、保存、處理以及共享方案進(jìn)行詳盡描述。即使是那些不經(jīng)過平臺的私人數(shù)據(jù)共享和交流行為，為了保證數(shù)據(jù)安全和隱私性，也需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行脫敏等一系列操作。上述對數(shù)據(jù)的處理勢必需要科研人員付出大量的時(shí)間、精力和智力成本，而科研人員又是較為繁忙且珍視時(shí)間和精力成本的一個(gè)群體，因此，其所感知到的來自時(shí)間、精力等方面的壓力很有可能對其科研數(shù)據(jù)共享的意愿產(chǎn)生負(fù)面效果，進(jìn)而阻礙其數(shù)據(jù)共享行為。鑒于此，本文提出如下假設(shè)：

H4：感知成本對科研人員的數(shù)據(jù)共享意愿具有負(fù)向影響。

1.5感知易用性

感知易用性是行為主體所感受到的，使用一個(gè)系統(tǒng)的容易程度?？蒲袛?shù)據(jù)共享的平臺化使得科研數(shù)據(jù)的共享行為可以看作是科研人員與數(shù)據(jù)共享平臺交互作用的一個(gè)結(jié)果，平臺的友好程度、界面設(shè)計(jì)等都會直接影響用戶體驗(yàn)，進(jìn)而影響科研人員的數(shù)據(jù)共享意愿[25]。2013年，Ostaszewski M向超過24 000位波蘭學(xué)者發(fā)放問卷，對回收的849份有效問卷進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)，有21%的科研人員認(rèn)為缺乏合理的存儲庫將抑制其數(shù)據(jù)共享意愿，另有20%的科研人員認(rèn)為缺少既定的平臺操作標(biāo)準(zhǔn)是其不愿共享科研數(shù)據(jù)的主要原因[26]。Knowledge Exchange于2014年的研究對22名來自不同學(xué)科的科研人員進(jìn)行了調(diào)查，認(rèn)為好的基礎(chǔ)設(shè)施將提升科研人員的數(shù)據(jù)共享意愿[21]。2015年，Kim Y等綜合采用計(jì)劃行為理論和制度理論構(gòu)建了理論模型，探索科研數(shù)據(jù)共享平臺/數(shù)據(jù)倉儲的可獲得性和可用性對科研人員數(shù)據(jù)共享意愿的影響，發(fā)現(xiàn)二者相關(guān)性為0.309，影響作用非常顯著[27]。鑒于此，本文提出如下假設(shè)：

H5：感知易用性對科研人員的數(shù)據(jù)共享意愿具有正向影響。

1.6感知風(fēng)險(xiǎn)

感知風(fēng)險(xiǎn)是行為主體對采取行動(dòng)可能帶來的負(fù)面結(jié)果的預(yù)判。與普通的知識共享或信息共享不同，科研數(shù)據(jù)的共享不僅帶有非常明顯的數(shù)據(jù)喪失和科研競爭色彩，還會涉及到數(shù)據(jù)的敏感性、數(shù)據(jù)被錯(cuò)誤解讀等問題。2011年，普渡大學(xué)圖書館對學(xué)校戶外水質(zhì)觀測站的6名博士研究生的數(shù)據(jù)共享態(tài)度進(jìn)行了調(diào)查，發(fā)現(xiàn)競爭成本對科研人員的數(shù)據(jù)共享意愿有著非常明顯的負(fù)面影響[28]，其于2011年的另一項(xiàng)針對3 000多名科研人員的調(diào)查研究結(jié)果顯示，出于競爭的考慮，有25%的科研人員希望在項(xiàng)目結(jié)束后再共享科研數(shù)據(jù)，甚至有5%的科研人員希望在退休后再共享科研數(shù)據(jù)[28]。2012年，Enke N等以德國的生物多樣性研究人員為對象，隨機(jī)選取了超過250位和超過3 000位科研人員進(jìn)行訪談和網(wǎng)絡(luò)問卷調(diào)查。結(jié)果表明有多達(dá)53%的人擔(dān)心在數(shù)據(jù)共享的過程中失去對科研數(shù)據(jù)的控制權(quán)，另有31%的人擔(dān)心自己的科研數(shù)據(jù)被不當(dāng)使用從而得出錯(cuò)誤結(jié)論[29]。鑒于此，本文提出如下假設(shè)：

H6：感知易用性對科研人員的數(shù)據(jù)共享意愿具有負(fù)向影響。

2研究設(shè)計(jì)

2.1研究方法

本文采用Meta分析方法。Meta分析也稱為薈萃分析，最早源自費(fèi)舍爾于1920年提出的“合并P值”的思想。1976年，統(tǒng)計(jì)學(xué)家Glass進(jìn)一步將之發(fā)展為“合并統(tǒng)計(jì)量”，并首次將這種分析方法命名為Meta分析[30]。Meta分析的工作原理是對不同的納入研究賦予不同的權(quán)重，進(jìn)而計(jì)算最終的合并效應(yīng)值。所謂效應(yīng)值，就是反映研究變量或指標(biāo)之間的關(guān)系程度或重要性的數(shù)值。與傳統(tǒng)的質(zhì)性文獻(xiàn)綜述相比，Meta分析不僅可以對研究結(jié)論進(jìn)行定量估計(jì)，還可以解決單個(gè)樣本規(guī)模較小的問題，提升研究的統(tǒng)計(jì)學(xué)檢驗(yàn)效能。更為可貴的是，Meta分析并不僅局限于回顧以往的研究，還可以幫助發(fā)現(xiàn)既往研究的不足之處，回答單個(gè)研究所無法回答出的問題。盡管曾有研究質(zhì)疑Meta分析是一種試圖將蘋果和橙子混為一談的方法[31]，但是不同學(xué)科對Meta分析的引入和應(yīng)用已經(jīng)證明其是一種有效且高質(zhì)的研究方法：20世紀(jì)70年代，Meta分析首先被引入醫(yī)學(xué)研究當(dāng)中并大放異彩，之后，藥學(xué)、教育學(xué)、生態(tài)學(xué)等學(xué)科紛紛引入Meta分析方法，獲得了可喜成果。相較之下，圖情領(lǐng)域?qū)eta分析的關(guān)注較晚，最早見于20世紀(jì)90年代：1993年，Trahan E撰文介紹了Meta分析在圖情領(lǐng)域的應(yīng)用前景，試圖在本領(lǐng)域推廣Meta分析[32]。1996年，Salang M M C采用Meta分析方法分析了信息需求與信息檢索之間的關(guān)系[33]。之后，圖情領(lǐng)域有關(guān)Meta分析方法的研究成果有所增加，但仍然罕見，且多集中在探討Meta分析對本領(lǐng)域重要意義與價(jià)值等理論層面，實(shí)際應(yīng)用不多。因而，本文選用Meta分析方法，一方面希望明確科研人員數(shù)據(jù)共享意愿的影響因素與作用，一方面也希望借此研究探索Meta分析在圖情領(lǐng)域的應(yīng)用價(jià)值，為后續(xù)相關(guān)研究提供有益借鑒，起到拋磚引玉的作用。

2.2文獻(xiàn)檢索與篩選

充分的文獻(xiàn)檢索能夠最大限度地降低發(fā)表偏倚，是開展Meta分析的重要基石。本文分別在中國知網(wǎng)（CNKI）、萬方數(shù)據(jù)庫、Web of Science等數(shù)據(jù)庫中使用3組檢索詞進(jìn)行組配檢索，這3組檢索詞分別是：①“科研數(shù)據(jù)”“科學(xué)數(shù)據(jù)”“研究數(shù)據(jù)”“學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)”;②“數(shù)據(jù)共享”“數(shù)據(jù)開放”“數(shù)據(jù)獲取”“開放獲取”;③“意愿”“態(tài)度”“影響因素”以及上述檢索詞的對應(yīng)單詞，分別為①“Research Data”“Scientific Data”“Academic Data”;②“Data Sharing”“Open Data”“Data Open Access”;③“Intent”“Intention”“Will”“Willingness”“Attitude”“Influencing Factor”“Influencing Effect”等。為進(jìn)一步保障納入文獻(xiàn)的全面性，本文同時(shí)采用滾雪球方式從目標(biāo)文獻(xiàn)的引文中進(jìn)一步獲取相關(guān)文獻(xiàn)，最終共得到相關(guān)主題中英文文獻(xiàn)40余篇。經(jīng)過文獻(xiàn)篩選，最終獲得符合Meta分析標(biāo)準(zhǔn)的納入文獻(xiàn)18篇。文獻(xiàn)篩選的標(biāo)準(zhǔn)如下：①剔除單純論述性的文獻(xiàn)，因?yàn)檫@一類型文獻(xiàn)中沒有可供提取的數(shù)據(jù);②剔除重復(fù)發(fā)表、采用相同研究對象或樣本的不同文獻(xiàn)，僅保留質(zhì)量較高的一篇;③剔除主觀性強(qiáng)或表述不清的文獻(xiàn)，保證研究結(jié)論可靠、高質(zhì)。

2.3數(shù)據(jù)提取與錄入

通過對納入文獻(xiàn)的詳細(xì)閱讀，同時(shí)基于本研究的研究假設(shè)，筆者在提取納入研究效應(yīng)量的同時(shí)，也請1位博士研究生同時(shí)開展納入研究的數(shù)據(jù)提取工作，以確保數(shù)據(jù)提取的可靠性，通過一致性計(jì)算，Kappa值為0.960，說明對數(shù)據(jù)的提取過程是具有高度一致性的。數(shù)據(jù)提取標(biāo)準(zhǔn)如下：①由于同一效應(yīng)值提取自不同文獻(xiàn)，不同文獻(xiàn)對于該效應(yīng)值的表述有所差異，因此提取數(shù)據(jù)的過程中應(yīng)對相同內(nèi)涵但是不同稱謂的效應(yīng)值進(jìn)行反復(fù)對照和確認(rèn)，確保將相同效應(yīng)值正確歸類;②如由于研究方法不同導(dǎo)致不同研究中的同一效應(yīng)值對應(yīng)不同的上下位類，則應(yīng)按照逐層取平均的方式進(jìn)行合并比較;③Meta分析方法規(guī)定，出于對合并效應(yīng)值代表性與說服力的考量，納入效應(yīng)值的個(gè)數(shù)應(yīng)該大于或等于3，因此，本研究中剔除了那些效應(yīng)量總數(shù)小于3的影響因素指標(biāo)。提取出的效應(yīng)值就是反應(yīng)不同因素對政務(wù)社交媒體采納具體影響的數(shù)值，具體到本文，主要就是指二者之間的相關(guān)關(guān)系r值。經(jīng)過對18篇納入文獻(xiàn)進(jìn)行編碼與詳盡閱讀，本文最終提取了18篇納入文獻(xiàn)的編碼表，如表1所示。

3結(jié)果分析與討論

3.1異質(zhì)性分析

不同納入研究之間可能會存在差異，也就是所謂的異質(zhì)性。異質(zhì)性產(chǎn)生的原因可能是研究對象不同所引起的，也可能是研究方法的不同導(dǎo)致的，而只有將這些納入研究之間的差異調(diào)節(jié)至統(tǒng)一假設(shè)前提之下才能對其效應(yīng)值進(jìn)行合并處理。根據(jù)Meta分析，效應(yīng)模型的選擇要根據(jù)納入研究之間的異質(zhì)性決定：異質(zhì)性小，使用固定效應(yīng)值模型;異質(zhì)性大，則使用隨機(jī)效應(yīng)模型。兩種模型之間的不同在于，固定效應(yīng)值模型假設(shè)不同研究結(jié)論的不一致是由于抽樣誤差導(dǎo)致，因而在賦予權(quán)重的過程中會主要考慮研究樣本量的差異，而隨機(jī)效應(yīng)模型則允許不同研究之間的真實(shí)效應(yīng)不同，除樣本外還會綜合考慮其他因素對研究結(jié)論的影響。固定效應(yīng)模型的關(guān)注點(diǎn)僅局限在納入研究范圍內(nèi)，而隨機(jī)效應(yīng)模型則試圖通過對納入研究的分析將結(jié)論推廣到其所代表的總體中去。

反映異質(zhì)性的數(shù)值主要有Q值、自由度df值以及I2。在Meta分析中，Q值可以被看作是不同納入研究之間的觀測變異，而自由度df則是期望變異的大小，Q值與df的差值就是不同納入研究之間超額變異的大小。通過衡量超額變異的大小，可以幫助判斷納入研究之間的異質(zhì)性。為了進(jìn)一步衡量異質(zhì)性程度，還可以參考I2的取值。I2代表著效應(yīng)量總變異中異質(zhì)性所占比重，根據(jù)Meta分析要求，I2值超過40，研究之間存在異質(zhì)性;超過50即存在較大異質(zhì)性;超過75則存在不可忽略的異質(zhì)性。具體到本文，可以看到除感知成本變量外，其他變量的異質(zhì)性均較高，不僅Q值大于df值，I2取值也較高。因此，本文中除感知成本外的變量都采用隨機(jī)效應(yīng)模型進(jìn)行合并，而由于感知成本變量的I2取值為44.403，處于Meta分析異質(zhì)性分區(qū)的臨界值范圍，因此本文同時(shí)選用固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型對該變量的合并效應(yīng)值進(jìn)行計(jì)算。實(shí)際上，在異質(zhì)性很低的時(shí)候，兩種效應(yīng)模型所得出的結(jié)論是基本一致的，這一點(diǎn)從表2中感知成本變量在不同效應(yīng)模型下的取值也能看出來。

3.2發(fā)表偏倚分析

有研究證明，那些報(bào)告較高效應(yīng)量的研究相較于報(bào)告低效應(yīng)量的研究更容易被發(fā)表，因而也更容易被納入到Meta分析中。除此外，文獻(xiàn)的語言、可獲得性等原因也可能導(dǎo)致對納入文獻(xiàn)無法全部獲取，這就是所謂的發(fā)表偏倚[34]。事實(shí)上，發(fā)表偏倚并不僅局限于Meta分析，它廣泛存在于所有基于文獻(xiàn)的研究方法之中。為計(jì)算納入研究的發(fā)表偏倚，本文分別繪制了不同影響因素的漏斗圖。一般而言，在效應(yīng)值個(gè)數(shù)較少的情況下，可直接對漏斗圖進(jìn)行觀測，通過觀察納入研究在漏斗圖中的分布情況判斷發(fā)表偏倚狀況。如代表納入研究的點(diǎn)在漏斗圖中分布較為對稱，則發(fā)表偏倚情況理想，反之，研究受發(fā)表偏倚的影響較大，不宜做Meta分析。在本文分別繪制的漏斗圖中，不同影響因素的漏斗圖分布情況均較為理想，可初步判斷本研究不受發(fā)表偏倚影響。與漏斗圖相比，失安全系數(shù)能夠通過具體數(shù)值更加精確地反映研究的發(fā)表偏倚情況。所謂失安全系數(shù)，就是需要找到的、能夠使研究結(jié)論逆轉(zhuǎn)且尚未被發(fā)現(xiàn)的研究數(shù)量。失安全系數(shù)越高，則Meta分析結(jié)論的穩(wěn)定性也就越高。關(guān)于失安全系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)，現(xiàn)有研究普遍采用“5k+10”的計(jì)算方法，即失安全系數(shù)應(yīng)至少等于效應(yīng)值數(shù)量的5倍再加10。

具體到本文，除年齡變量的失安全系數(shù)與標(biāo)準(zhǔn)有較小差距之外，其余變量的失安全系數(shù)均超過要求的標(biāo)準(zhǔn)，因而可認(rèn)為本研究不受發(fā)表偏倚的影響。

3.3敏感度分析

現(xiàn)有關(guān)于Meta分析研究的檢驗(yàn)分析一般只包含異質(zhì)性和發(fā)表偏倚兩種類型。實(shí)際上，一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)、完整的Meta分析過程還需要對整體研究的敏感度進(jìn)行分析。敏感度分析的目的在于檢驗(yàn)研究整體的穩(wěn)健性。其思路是通過改變效應(yīng)量類型或者調(diào)整納入效應(yīng)值數(shù)量等渠道，觀測調(diào)整后與調(diào)整前結(jié)論之間的差異。如果調(diào)整后的結(jié)論與調(diào)整前差異不大，則表明研究整體具有較強(qiáng)的穩(wěn)定性。鑒于本文的納入文獻(xiàn)中可供提取的數(shù)據(jù)類型有限，本文主要采取第二種方式，即調(diào)整納入研究的數(shù)量來測定研究的敏感度。具體思路為：分多次計(jì)算合并效應(yīng)值，每次按順序剔除一個(gè)納入效應(yīng)值，比較剔除前后合并效應(yīng)值的變化情況。也就是說，假設(shè)效應(yīng)值個(gè)數(shù)為k，則每次剔除1個(gè)效應(yīng)值，用剩下的k-1個(gè)效應(yīng)值計(jì)算合并效應(yīng)值，并得出k個(gè)剔除后的合并效應(yīng)值，與總合并效應(yīng)值進(jìn)行比對。在本文中，由于年齡一項(xiàng)只有3個(gè)效應(yīng)值，剔除1個(gè)后不符合Meta分析關(guān)于納入效應(yīng)值最低數(shù)量的需求，因此年齡一項(xiàng)并未進(jìn)行敏感度分析。其他影響因素的敏感度分析如表3所示。由表3可知，依次剔除單個(gè)效應(yīng)值后的合并效應(yīng)值與總合并效應(yīng)值差距不大，敏感度分析達(dá)標(biāo)。

3.4研究假設(shè)討論

在表2中，點(diǎn)估計(jì)就是最終的合并效應(yīng)值，而95%的區(qū)間估計(jì)則是效應(yīng)值有可能的取值范圍。根據(jù)Meta分析，如果置信區(qū)間經(jīng)過無效線（取值范圍內(nèi)包括0），說明自變量對因變量的影響作用不僅可能取正、取負(fù)，也有可能取0，影響作用無法判斷。具體到本文，年齡的合并效應(yīng)值為-0.041，且95%的置信區(qū)間不經(jīng)過無效線（-0.081～-0.002），P值等于0.039，說明年齡對科研人員數(shù)據(jù)共享意愿的影響會產(chǎn)生負(fù)面作用，年齡越大，數(shù)據(jù)共享意愿越低，且年齡對科研人員數(shù)據(jù)共享意愿的影響顯著。這一結(jié)論與本研究最初的假設(shè)恰好相反，畢竟，本研究最初假設(shè)科研競爭會隨著年齡的增加而減弱，進(jìn)而對科研數(shù)據(jù)共享意愿產(chǎn)生正向影響。針對最終結(jié)果為負(fù)向影響，本文選擇參考Amos H等的研究結(jié)論進(jìn)行解釋：與年長科研人員相比，年輕科研人員有可能會出于希望自己的研究方法、成果等被迅速認(rèn)可，提升學(xué)術(shù)地位等原因，更愿意共享自己的科研數(shù)據(jù)[19]。與此同時(shí)，由于年齡一項(xiàng)的納入效應(yīng)值數(shù)量以及樣本數(shù)量都較為有限，因此本研究建議這一結(jié)論僅做參考之用。

主觀規(guī)范的合并效應(yīng)值為0.424，且95%的置信區(qū)間不經(jīng)過無效線（0.173～0.622），P值等于0.000，說明主觀規(guī)范對科研人員的數(shù)據(jù)共享意愿具有正向影響，影響作用非常顯著。這說明，通過內(nèi)外部規(guī)范性壓力的作用可以促進(jìn)科研人員的數(shù)據(jù)共享行為。具體到主觀規(guī)范下的3個(gè)子假設(shè)可知，期刊規(guī)范、基金規(guī)范和組織規(guī)范的合并效應(yīng)值分別為0.152（95%置信區(qū)間0.051～0.250，P=0.003）、0.010（95%置信區(qū)間-0.040～0.0590，P=0.703）以及0.219（95%置信區(qū)間0.149～0.286，P=0.000***）。這說明，期刊的規(guī)定對科研人員的數(shù)據(jù)共享意愿有正向影響，影響作用顯著。本文認(rèn)為，這主要是因?yàn)樵诂F(xiàn)有科研評估體制下，科研成果數(shù)量對科研人員的評價(jià)具有重要作用，而學(xué)術(shù)論文的發(fā)表帶有強(qiáng)烈的買方市場色彩，這導(dǎo)致學(xué)術(shù)期刊具有很強(qiáng)的話語權(quán)，進(jìn)而迫使科研人員共享出自己的科研數(shù)據(jù)?；饓毫Φ闹眯艆^(qū)間經(jīng)過了無效線，無法證明其對科研人員數(shù)據(jù)共享意愿的具體影響。在3個(gè)子假設(shè)中，組織規(guī)范對于科研人員的數(shù)據(jù)共享意愿影響最大，也最為顯著，這說明要想促進(jìn)科研人員的數(shù)據(jù)共享行為，最直接有效的渠道來自于科研人員所屬機(jī)構(gòu)內(nèi)部。并且，現(xiàn)有研究也表明，科研人員在數(shù)據(jù)共享過程中會表現(xiàn)出較為明顯的從眾心理，看到自己周圍的人都在共享科研數(shù)據(jù)，又或者感知到共享科研數(shù)據(jù)已經(jīng)成為本機(jī)構(gòu)、本領(lǐng)域內(nèi)的一項(xiàng)約定俗成的習(xí)慣，都會提升科研人員的數(shù)據(jù)共享意愿[3，20]。

感知收益的合并效應(yīng)值為0.232（95%置信區(qū)間0.145～0.315，P=0.000），說明科研人員對數(shù)據(jù)共享收益的預(yù)期對其共享意愿具有正向影響，影響作用非常顯著。因此，可以通過給予科研人員一定回報(bào)的方式提升其數(shù)據(jù)共享意愿水平。這種回報(bào)既可以是經(jīng)濟(jì)方面的[20]，也可以是社會聲望方面的，還可以是數(shù)據(jù)引用、致謝以及數(shù)據(jù)獲取權(quán)限方面的。尤其在數(shù)據(jù)獲取權(quán)限方面，現(xiàn)有研究證明，科研人員在數(shù)據(jù)共享環(huán)節(jié)中往往伴隨著數(shù)據(jù)需求[35]。因而，學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)和數(shù)據(jù)共享平臺可以考慮設(shè)立一個(gè)基于數(shù)據(jù)共享行為的數(shù)據(jù)獲取權(quán)限制度，通過衡量不同科研人員的數(shù)據(jù)共享經(jīng)歷，評估其數(shù)據(jù)共享程度和質(zhì)量，并為其賦予不同的數(shù)據(jù)獲取級別，進(jìn)而提升其數(shù)據(jù)共享意愿。

感知成本的合并效應(yīng)值在不同效應(yīng)模型下分別為-0.133（95%置信區(qū)間-0.155～-0.110，P=0.000）和-0.136（95%置信區(qū)間-0.170～-0.101，P=0.000），兩者相差不大，說明感知成本對科研人員的數(shù)據(jù)共享意愿具有負(fù)向影響，影響作用非常顯著。隨著科研數(shù)據(jù)共享的規(guī)?；蜆?biāo)準(zhǔn)化，共享過程中對數(shù)據(jù)的范化處理要求只會越來越高，因此，時(shí)間、精力以及智力上的成本付出不可能被消除，只可能被弱化。這就需要學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)以及數(shù)據(jù)共享平臺等方面盡量簡化數(shù)據(jù)處理流程。結(jié)合感知易用性假設(shè)來看，其合并效應(yīng)值為0.222（95%置信區(qū)間0.084～0.353，P=0.002），也說明數(shù)據(jù)共享過程中的操作以及數(shù)據(jù)共享平臺的易用程度對科研人員的數(shù)據(jù)共享意愿具有非常顯著的正向影響，簡化數(shù)據(jù)共享標(biāo)準(zhǔn)、盡可能為科研人員提供充分的技術(shù)支援，都可以抵消來自感知成本層面的負(fù)向作用。

感知風(fēng)險(xiǎn)的合并效應(yīng)值為-0.133（95%置信區(qū)間-0.208～-0.058，P=0.001），說明感知風(fēng)險(xiǎn)對于科研人員數(shù)據(jù)共享意愿具有負(fù)向影響，影響作用非常顯著。鑒于此，可以通過降低科研數(shù)據(jù)共享的知識喪失和數(shù)據(jù)不當(dāng)利用的風(fēng)險(xiǎn)來提升科研人員的數(shù)據(jù)共享意愿?？梢钥紤]引入完善的數(shù)據(jù)共享時(shí)效機(jī)制，設(shè)置科研數(shù)據(jù)的禁錮期，同時(shí)通過對數(shù)據(jù)獲取人身份以及數(shù)據(jù)用途的嚴(yán)格審核等方式來消除科研人員對數(shù)據(jù)不當(dāng)利用可能帶來的風(fēng)險(xiǎn)的顧慮。表4匯總了本文的研究假設(shè)驗(yàn)證結(jié)果。

4結(jié)論與討論

本文利用Meta分析方法對科研人員數(shù)據(jù)共享意愿影響因素研究的結(jié)論進(jìn)行了系統(tǒng)評價(jià)，發(fā)現(xiàn)主觀規(guī)范、感知收益和感知易用性對于科研人員數(shù)據(jù)共享意愿呈正相關(guān)關(guān)系，年齡、感知成本、感知風(fēng)險(xiǎn)對于科研人員數(shù)據(jù)共享意愿呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，從一定程度上解答了之前的獨(dú)立研究所無法明確解答的問題。本文的另一個(gè)研究發(fā)現(xiàn)在于，在對納入文獻(xiàn)進(jìn)行分析的過程中，發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有研究對于影響科研人員數(shù)據(jù)共享意愿的因素認(rèn)識仍不全面，造成這種不全面的原因在于現(xiàn)有研究的理論基礎(chǔ)主要基于計(jì)劃行為理論和制度理論，而上述兩種理論更多關(guān)注于影響科研人員數(shù)據(jù)共享意愿的客觀因素，對于主觀因素，如科研人員的性格開放度、利他意愿程度等關(guān)注則相對較低。與此同時(shí)，現(xiàn)有研究傾向于將科研人員的數(shù)據(jù)共享行為和意愿看作是一個(gè)整體過程，卻沒有意識到科研人員的數(shù)據(jù)共享意愿可能受到先驗(yàn)經(jīng)驗(yàn)的影響，其對初次數(shù)據(jù)共享效果的滿意度將影響之后的持續(xù)數(shù)據(jù)共享意愿。因此，后續(xù)研究可以將上述兩個(gè)共享階段加以區(qū)分，探討初次共享后對于不同影響因素的期望確認(rèn)和滿意度評估將如何作為調(diào)節(jié)變量去影響持續(xù)共享環(huán)節(jié)中不同影響因素的具體作用，并探索提升初次共享效果和滿意度的有效方法。

本文的理論意義在于，本文從綜合、系統(tǒng)、量化的角度對科研人員數(shù)據(jù)共享意愿進(jìn)行再次評估，回答了獨(dú)立研究無法回答的研究問題。與此同時(shí)，科研人員數(shù)據(jù)共享意愿及影響因素的研究本質(zhì)上屬于圖、情報(bào)學(xué)科中信息行為領(lǐng)域的研究范疇，是數(shù)據(jù)時(shí)代下信息行為研究主題的新發(fā)展，具有重要的理論價(jià)值。本文的實(shí)踐意義在于，明確不同影響因素的具體作用和程度能夠?yàn)槿蘸蟮目蒲袛?shù)據(jù)管理和治理實(shí)踐提供理論支撐，對不同影響因素的闡釋可以為之后科研數(shù)據(jù)共享實(shí)踐的推動(dòng)提供有力的干預(yù)性手段。畢竟，科學(xué)研究的最終目的不僅在于解釋真理，也應(yīng)該回應(yīng)現(xiàn)實(shí)需求的關(guān)切。本文也正是在意識到科研數(shù)據(jù)共享管理與治理任務(wù)紛繁與復(fù)雜性質(zhì)的背景下，期望應(yīng)用本領(lǐng)域知識與研究方法為現(xiàn)實(shí)實(shí)踐提供理論支撐。

本文存在的一個(gè)研究不足在于納入文獻(xiàn)總量有待擴(kuò)充，這主要是現(xiàn)有相關(guān)主題研究數(shù)量仍然較少的原因，并且，本文嚴(yán)格地納入文獻(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)也進(jìn)一步縮小了納入文獻(xiàn)的體量。不過，雖然Meta分析方法誕生距今已經(jīng)數(shù)十年，但是Meta分析在不同學(xué)科的引入與應(yīng)用仍處在進(jìn)一步探索的階段，在這一階段下，關(guān)于Meta分析的納入文獻(xiàn)數(shù)量尚未有一個(gè)明確的觀點(diǎn)，一般認(rèn)為，研究問題的實(shí)際意義、樣本量以及效應(yīng)值個(gè)數(shù)等因素也可以部分抵消來自納入文獻(xiàn)數(shù)量方面的不足[36-37]。即使是應(yīng)用Meta分析最為成熟的醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，對納入文獻(xiàn)數(shù)量的標(biāo)準(zhǔn)也尚未達(dá)成一致：2013年，我國學(xué)者馬彬?qū)鴥?nèi)外中醫(yī)藥Meta分析類研究進(jìn)行評估發(fā)現(xiàn)，不同領(lǐng)域下發(fā)表的文章中，許多文章的納入文獻(xiàn)數(shù)量僅為十余篇甚至個(gè)位數(shù)[38]。因此，本文認(rèn)為，嚴(yán)格的納入標(biāo)準(zhǔn)、較為理想的樣本量和研究問題的理論與現(xiàn)實(shí)意義將從一定程度上彌補(bǔ)納入文獻(xiàn)數(shù)量層面的不足。本文的另一個(gè)不足是年齡指標(biāo)的納入效應(yīng)值數(shù)量較少，僅有3個(gè)。與此同時(shí)，由于相關(guān)研究數(shù)量較少，本研究僅解釋了部分影響因素，諸如性別、地理位置、所在學(xué)科以及數(shù)據(jù)質(zhì)量等因素都未被納入研究范疇。后續(xù)研究可以在此層面進(jìn)一步探索，構(gòu)建影響科研人員數(shù)據(jù)共享意愿的全指標(biāo)模型。

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