張海濤，劉偉利，任 亮，劉 嫣

（1.吉林大學管理學院，長春 130022；2.吉林大學信息資源研究中心，長春 130022；3.中國科學技術信息研究所，北京 100038）

1 引 言

隨著信息化時代的到來，虛擬社區(qū)及論壇的種類和數(shù)量越來越多，用戶生成內容也越來越豐富，其中不乏有價值、有創(chuàng)意的知識資源。相關企業(yè)準確地把握住這一時代的機遇，建立了圍繞企業(yè)產品或服務探討的知識交流或知識創(chuàng)新平臺，充分適應了“大眾創(chuàng)新”的時代特征，為企業(yè)提供了大量穩(wěn)定優(yōu)質的外部創(chuàng)新力量，開放式創(chuàng)新社區(qū)正是在這一背景下應運而生。開放式創(chuàng)新社區(qū)是以吸納互聯(lián)網(wǎng)用戶的創(chuàng)新力量，圍繞企業(yè)技術創(chuàng)新、產品研發(fā)而建立的虛擬社區(qū)平臺，吸引外部消費者用戶同企業(yè)內部創(chuàng)新團隊進行知識協(xié)同交互，以形成豐富的用戶生成內容；以用戶需求為創(chuàng)新導向，引導消費者深度參與到企業(yè)產品的設計及創(chuàng)新過程中。

目前，國內外學者主要圍繞其內涵、過程機理、機制模型和用戶行為等維度展開研究。近年來，研究者主要從用戶行為角度深入展開研究。張克永[1]總結歸納了社區(qū)內不同用戶知識行為的特征；王婷婷等[2]、陳良煌[3]聚焦于用戶知識參與行為、共享行為的影響因素挖掘研究；秦敏等[4]構建了模型進行知識貢獻行為的影響因素實證研究；Mahr等[5]認為，知識貢獻行為產生于不同的動機，有利其主動貢獻動機，有利己的反應貢獻動機，Wasko等[6]認為，通過扎根分析推論出用戶的知識貢獻行為來自用戶自我價值實現(xiàn)的需求。學者們多聚焦于社區(qū)內某一具體的用戶行為進行研究，然而，知識創(chuàng)新是社區(qū)內一系列用戶行為作用下的結果，正是用戶在社區(qū)內一系列行為的協(xié)同、交互，產生了知識協(xié)同效應，奠定了知識協(xié)同創(chuàng)新的基礎，故本文提出了知識協(xié)同的概念[7-8]。

知識協(xié)同，是指在知識創(chuàng)新的過程中，知識主體、客體、環(huán)境等關鍵要素在一定的時間、空間上達到的有序協(xié)同的狀態(tài)，是知識管理的高級階段，是主體間基于共同目的進行的知識交互工作，按照知識創(chuàng)造的方向傳遞出恰當?shù)闹R，從而使創(chuàng)新活動向“有序”協(xié)同的方向演進[9-10]。用戶知識協(xié)同既是一項過程概念，也是一個主體概念。過程概念是指用戶間的知識協(xié)同作用于知識的創(chuàng)新，知識的演化遵循基本的知識管理流程；主體概念是指知識創(chuàng)新來源于用戶，同樣可以傳遞于用戶，服務于用戶。具體而言，知識協(xié)同以知識創(chuàng)新為最終目的，主要通過用戶之間并行或串行地協(xié)同工作，在用戶間形成有序的知識流，不斷升華，演變形成新的知識結構，促進了創(chuàng)新活動協(xié)同開放，最終實現(xiàn)知識創(chuàng)新[11-13]。McKelvey等[14]指出，知識協(xié)同是用戶進行的一項“活動”，用戶積極參與“知識開發(fā)”，活動對全部用戶開放，促進知識的轉移、傳遞及創(chuàng)新。知識協(xié)同指的是知識的共享、轉移、重組和重用[15]。在線社區(qū)的知識協(xié)同具有多種形式，涉及用戶提出問題引起某種形式的討論，在一系列用戶的回復反饋中，進一步反思，最后發(fā)布明確的結果或結論[6]。知識協(xié)同強調知識、時間和空間等要素的全面性、準確性、動態(tài)性和知識擴散性[16]。

綜上所述，知識創(chuàng)新依賴于用戶間知識協(xié)同作用而實現(xiàn)，知識協(xié)同融合了社區(qū)內多種類型的用戶行為，是更深一層次的用戶行為研究；同時，知識協(xié)同是知識的共享、重組直至創(chuàng)新的過程，是知識管理的高級階段；知識協(xié)同作用主體是用戶，最終結果是產生新知識。知識協(xié)同作用由用戶間的交互來體現(xiàn)，引用“交互”來表示該作用，這主要包括知識貢獻者之間的協(xié)同交互、知識貢獻者與知識尋求者之間的協(xié)同交互、知識貢獻者與社區(qū)管理者之間的協(xié)同交互、知識搜尋者與社區(qū)管理者之間的協(xié)同交互，上述不同用戶間行為的交互作用形成用戶知識協(xié)同的具體表現(xiàn)形式。此外，用戶知識協(xié)同交互過程中建立了協(xié)同關聯(lián)的紐帶，形成特定的網(wǎng)絡結構。本文聚集開放式創(chuàng)新社區(qū)重要創(chuàng)新主體——用戶的知識協(xié)同交互機理研究，即研究用戶如何協(xié)同參與到知識創(chuàng)新過程，以及形成怎樣的緊密協(xié)同的關聯(lián)網(wǎng)絡。最后，結合實際案例進行可視化分析。本研究揭示了用戶間知識協(xié)同交互的過程，分析出核心用戶在知識創(chuàng)新過程中的關鍵作用，對于提高社區(qū)吸引力，營造社區(qū)創(chuàng)新氛圍有較強的指導借鑒意義。

2 用戶知識協(xié)同交互過程模型

新知識的產生與用戶間的知識協(xié)同交互作用密切相關，知識存量在人腦中，屬于用戶個體的知識儲備，而知識的產生、創(chuàng)造就是人腦中隱性化的知識在社區(qū)平臺中以知識文本的形式顯性化轉化的過程[17]。互有知識交集的用戶基于共同的話題產生知識協(xié)同交互活動，進而產生新知識，如圖1所示。知識存量是用戶協(xié)同展開知識創(chuàng)新的基礎。知識存量來源于用戶，協(xié)同交互的作用主體也是用戶，因此，需要界定不同的用戶群體，有針對性地論述用戶個人之間如何進行知識協(xié)同交互。

用戶知識協(xié)同交互作用于開放式創(chuàng)新社區(qū)平臺，結合小米社區(qū)、華為花粉俱樂部等平臺的考察實踐，用戶主要分為兩大類：一類是企業(yè)內部用戶為代表的“運營團隊”“社區(qū)版主”，主要是指創(chuàng)新團隊和平臺的管理者；另一類是消費者用戶，即創(chuàng)客和產品一般愛好者。上述用戶圍繞共同話題展開知識協(xié)同交互作用，符合圖1的交互邏輯。

在企業(yè)用戶與消費者用戶之間，本文建立了知識協(xié)同共生關系，實現(xiàn)兩大群體知識存量平衡后，成為由企業(yè)內部用戶引導，眾多消費者用戶之間協(xié)同交互的過程。模型匯總了企業(yè)內部用戶與消費者用戶的知識協(xié)同共生過程，以及企業(yè)內部用戶引導，消費者用戶知識協(xié)同合作過程，并融合了用戶知識協(xié)同交互過程中形成的三種用戶網(wǎng)絡模型。知識協(xié)同涉及不同用戶間的合作、關聯(lián)以及用戶群體間的互動，用戶知識協(xié)同交互模型中所涉及的各項要素，應用流程管理理論以及用戶行為分析方法構建模型，如圖2所示。

圖1 用戶知識協(xié)同交互邏輯

圖2 用戶知識協(xié)同交互過程模型

概括而言，用戶知識協(xié)同交互作用產生新知識，是知識創(chuàng)新的基礎。根據(jù)用戶身份界定的不同，分為用戶知識協(xié)同共生過程和用戶知識協(xié)同合作過程，兩者均是用戶間知識協(xié)同交互作用的具體表現(xiàn)形式。

在用戶知識協(xié)同交互作用下，基于協(xié)同效應銜接在一起，用戶間建立起更緊密的關聯(lián)，形成不同的用戶關聯(lián)網(wǎng)絡，推動知識創(chuàng)新資源的正向增長。

2.1 用戶知識協(xié)同共生過程

知識創(chuàng)新需要以知識資源的積累為基礎，高效的知識協(xié)同能夠促進整個社區(qū)知識資源的增加，用戶間不僅是協(xié)同的，還存在更深一層次的關系，即共生關系，共生關系是生物體之間高度協(xié)同相關關系的一種界定。結合開放式創(chuàng)新社區(qū)，社區(qū)某板塊成立，產生新的知識需求。對于企業(yè)內部用戶來說，產品需要推廣，需要創(chuàng)造一定的話題熱度，需要了解產品在使用過程中的缺陷，需要把握產品未來創(chuàng)新研發(fā)的方向；對于消費者用戶來講，需要了解產品的參數(shù)性能、比較產品的性價比。因此，兩大用戶群體之間有強烈的知識學習及創(chuàng)新需求，而且二者必須互為依存、互利共生，才能協(xié)同滿足雙方知識需要，基于共同的需求、共同的話題引發(fā)知識創(chuàng)作，產生新知識，最終實現(xiàn)社區(qū)知識創(chuàng)新資源的均衡發(fā)展。消費者用戶是管理者用戶實現(xiàn)知識創(chuàng)新過程中必要的創(chuàng)新來源，企業(yè)用戶能夠引導消費者用戶充分參與到知識創(chuàng)新過程中，二者互為依賴，形成共生關系。

協(xié)同共生機制的作用效果要高于企業(yè)內部用戶或消費者用戶獨立進行知識創(chuàng)新的效果，雙方知識存量實現(xiàn)了最優(yōu)均衡，也為開啟下一流程的知識協(xié)同合作提供鋪墊。

社區(qū)內知識創(chuàng)新資源達到一定規(guī)模后，形成飽和狀態(tài)。在社區(qū)版塊成立之初，截至知識平衡狀態(tài)之前，兩大用戶群體之間的協(xié)同共生過程遵循模型如圖3所示。

開放式創(chuàng)新社區(qū)是以知識創(chuàng)新資源的集聚為手段，進而實現(xiàn)企業(yè)產品或服務的創(chuàng)新和優(yōu)化這一最終目。因此，企業(yè)用戶與消費者用戶往往圍繞企業(yè)相關產品展開知識協(xié)同交互活動，以“產品”為核心形成連接，以產品的周期為標準劃分為三個階段：產品推廣、產品使用和產品售后。在產品推廣階段，消費者用戶主要是學習了解產品相關知識，展開知識的搜尋、瀏覽行為；企業(yè)內部用戶為了產品推廣，主動發(fā)布新產品海報、評測和產品詳細介紹等帖子，屬于知識供給。在產品使用階段，消費者用戶圍繞產品使用過程中存在的問題與企業(yè)內部用戶交流探討；企業(yè)內部用戶針對這些問題，有針對性的優(yōu)化設計，并在社區(qū)平臺內解答。產品售后階段，該產品生命周期即將結束，下一代產品即將發(fā)布，企業(yè)內部用戶需要甄別有價值的產品設計和優(yōu)化方案；而消費者用戶通過一段時期的使用體驗，提供相應的創(chuàng)意和產品優(yōu)化方向[18]。最終，在兩大用戶群體協(xié)同共生的作用下，實現(xiàn)知識創(chuàng)新資源的均衡發(fā)展。

圖3 用戶知識協(xié)同共生模型

2.2 用戶知識協(xié)同合作過程

由上文可知，企業(yè)內部用戶與消費者用戶已形成知識供需的平衡。然而，社區(qū)仍然存在大量知識需求：其一，是企業(yè)和相關消費者用戶需要了解產品使用過程中的體驗和評價；其二，是企業(yè)為繼續(xù)提升社區(qū)知識活躍度的需要。社區(qū)管理者充分起到引導作用，優(yōu)化創(chuàng)作環(huán)境，激勵用戶參與知識共享的意愿。用戶間知識協(xié)同合作以知識流動為參照，根據(jù)知識流動演化的狀態(tài)，將這一過程劃分為知識共享、知識反饋和知識創(chuàng)新。

2.2.1 知識共享過程

知識共享是用戶所掌握的知識顯性化表達在社區(qū)平臺中。知識協(xié)同要以知識內容的增加為依據(jù)，要合作首先要分享，只有分享自身掌握的知識，才能產生知識協(xié)同的作用客體。

如圖4所示，知識共享是用戶知識協(xié)同合作的起點，其中任何用戶均有可能成為知識共享的主體，實際使用并上手體驗相關產品，結合平臺推送的產品信息，對相關產品知識的積累，不斷提升自身專業(yè)素養(yǎng)，支撐其演化為特定的知識結構，增加知識儲備。在社區(qū)激勵機制的刺激下，一方面，引導用戶創(chuàng)作，將隱性知識顯性化表達，知識在用戶大腦中構思、重組，形成特定有價值的知識文本，以文字、圖片或者視頻的形式展現(xiàn)，發(fā)布到社區(qū)平臺，社區(qū)平臺歸類到相應的主題中，其他用戶在社區(qū)內瀏覽檢索，滿足自身的知識需要；另一方面，社區(qū)平臺配備了精準的知識推送機制，將優(yōu)秀的知識話題置頂，或者推送給相關用戶，吸引用戶的瀏覽關注，擴大該知識話題的用戶協(xié)同范圍[19]。

2.2.2 知識反饋過程

用戶間知識協(xié)同作用是雙向的，交互即相互，所以才會存在知識的反饋。知識反饋是用戶知識協(xié)同合作過程中的重點，是知識協(xié)同創(chuàng)新的關鍵。

如圖5所示，知識在社區(qū)推送以及用戶自身檢索瀏覽的方式下，從知識共享者傳遞到知識接收者。知識接收用戶根據(jù)自己的需求、經驗等提煉有效信息，去除無效信息。在該過程中，對原知識共享者提出反饋，如對解決自身知識需求的用戶點贊或收藏該帖；針對無效、冗余有錯誤的內容進行評論，并補充相關知識點。經過知識過濾之后，有價值的知識被存儲在大腦中，并與自身原有的知識體系進行融合、重組，演化為新的知識結構，這種用戶吸收學習的過程也正是知識反饋過程中的副產品。此外，在其他用戶邀請及相應激勵刺激下，用戶可隨時轉變身份，成為知識共享者，主動創(chuàng)作知識并發(fā)布。對于原知識共享者，點贊、收藏等行為表示對自己創(chuàng)作內容的認可，肯定了知識的正確性；對于評論及補充內容，能夠進一步使用戶明確匱乏知識點，查漏補缺，完善自身知識結構，在恰當時機進行知識再創(chuàng)作。

2.2.3 知識創(chuàng)新過程

知識創(chuàng)新即用戶知識協(xié)同的目的。知識創(chuàng)新意味著知識共享者在其他用戶的反饋作用下，不斷吸收外部知識，與自身經驗、固有觀念充分融合重組，不斷完善用戶知識體系，為知識創(chuàng)新提供素材和基礎。

圖4 用戶知識協(xié)同合作之知識共享過程

圖5 用戶知識協(xié)同合作之知識反饋過程

如圖6所示，知識創(chuàng)新是在協(xié)同的基礎上，實現(xiàn)用戶知識結構不斷優(yōu)化，進而創(chuàng)新生成有價值知識的過程。該過程以用戶接收到知識反饋為起點，用戶優(yōu)化自身知識結構有兩條路經：其一，是接受知識反饋，經與用戶充分互動基礎上提煉有效信息；其二，是檢索瀏覽其他知識共享者發(fā)布的知識文本，通過吸收借鑒或者用戶間交流互動提煉有效信息。通過廣泛的同其他用戶交流溝通，原知識共享者吸收大量外界有效知識，并經過長期積累、在頭腦中進行加工、重組，形成新的知識組合，在大腦內部與原有知識融合匹配，進而產生新的知識結構。此時，用戶應邀創(chuàng)作的知識融合新觀點，具有創(chuàng)新性和指導性，能夠直接被企業(yè)應用借鑒，用于產品的優(yōu)化設計。

綜上所述，用戶知識協(xié)同合作過程由知識共享、知識反饋以及知識創(chuàng)新過程組成。知識共享是協(xié)同交互的起點，衍生出新話題，協(xié)同作用的知識客體；知識反饋是協(xié)同合作過程中的重要步驟，主要承載了用戶間知識的交流、溝通及碰撞；知識創(chuàng)新是知識重組、創(chuàng)新產出的重要過程，用戶知識協(xié)同合作是一個循環(huán)往復的過程，知識創(chuàng)新只是這一段循環(huán)的結束，同時，又作為知識共享開啟下一輪的知識協(xié)同合作，如圖7所示。

圖6 用戶知識協(xié)同合作之知識創(chuàng)新過程

圖7 用戶知識協(xié)同合作過程

3 用戶知識協(xié)同交互網(wǎng)絡

知識協(xié)同交互過程中，本文建立了用戶間關聯(lián)關系，以網(wǎng)絡結構的方式呈現(xiàn)，即用戶知識協(xié)同交互網(wǎng)絡。用戶之間也以社會網(wǎng)絡的關聯(lián)為基礎，實現(xiàn)更牢固、更穩(wěn)定的知識協(xié)同交互過程。結合社區(qū)實踐，根據(jù)用戶間知識協(xié)同交互作用，形成3種典型的用戶網(wǎng)絡模型：星型用戶網(wǎng)絡模型、環(huán)型用戶網(wǎng)絡模型和多關鍵點型用戶網(wǎng)絡模型[20]，均為用戶知識協(xié)同交互作用下網(wǎng)絡形式的表達。

圖8 星型用戶網(wǎng)絡模型

3.1 星型用戶網(wǎng)絡模型

星型用戶網(wǎng)絡以一位用戶為核心節(jié)點，連接眾多與之有協(xié)同作用關系的用戶，可呈現(xiàn)出星型網(wǎng)絡的可視化特征。如圖8所示，A代表核心用戶，主動在社區(qū)平臺上貢獻該產品的使用指南、功能設計、硬件結構、缺陷不足以及產品優(yōu)化完善的建議；A用戶的關注者B、C、D、E、F、G瀏覽學習該知識文本，若用戶認為帖子知識價值較高，會收藏、點贊，或者有用戶參與評論，針對相關知識查漏補缺，用戶A接受該反饋，與多名用戶協(xié)同參與到知識交流過程中，為接下來的知識再創(chuàng)新做鋪墊。

3.2 環(huán)型用戶網(wǎng)絡模型

環(huán)型用戶網(wǎng)絡由若干個用戶形成點到點的鏈路首尾相連，引導知識在環(huán)路中沿著一個方向流動。如圖9所示，用戶間行為是協(xié)同銜接的，知識發(fā)帖者同時是問題發(fā)布者，該用戶在社區(qū)平臺內提出如產品購買、使用技巧以及產品瑕疵等問題；問題被推送給相關領域有知識背景的用戶，產生大量瀏覽者，這些瀏覽者中會有少部分用戶共享自身的經驗學識，并表達在社區(qū)平臺內；知識帖子發(fā)布后，平臺上其他用戶即知識評論者參與到評論過程中，提供新思路、新觀點；最后，經過有關用戶即知識分解者（一般為社區(qū)管理員）整理歸納提取有價值的信息，最終傳遞給問題的發(fā)起者。用戶的行為銜接以知識的流動為載體，實現(xiàn)知識的供需對接，促進整個社區(qū)知識協(xié)同交互過程平衡發(fā)展。

圖9 環(huán)型用戶網(wǎng)絡模型

3.3 多關鍵點型用戶網(wǎng)絡模型

多關鍵點型用戶網(wǎng)絡是由多個核心用戶及其關聯(lián)用戶所構成的模型，由一系列小規(guī)模星型網(wǎng)絡匯聚融合形成。社區(qū)中存在很多高人氣、高威望的用戶，常被稱為大V，在網(wǎng)絡中能夠形成較高的知名度，與其他粉絲、用戶之間關系的連接呈現(xiàn)星型網(wǎng)絡結構，如圖10所示；但大V用戶并不總是進行知識供給，同樣也會有知識需求的產生，其也會以一名普通用戶的身份去瀏覽、學習以及評論其他大V用戶的知識創(chuàng)作，產生大V之間的知識協(xié)同互動過程，形成了多關鍵點型的用戶網(wǎng)絡模型。該網(wǎng)絡模型能夠有效展示用戶間知識協(xié)同交互過程，知識流在用戶間多表示為雙向，體現(xiàn)出知識在用戶間流動及反饋的狀態(tài)。

圖10 多關鍵點型用戶網(wǎng)絡模型

接下來針對該模型進行更深入的研究，本文借用實際案例將用戶間的協(xié)同關系可視化表達，解釋用戶間如何協(xié)同互動，形成何種網(wǎng)絡結構，如何形成緊密的協(xié)同關聯(lián)群體。

4 用戶知識協(xié)同交互網(wǎng)絡的可視化分析

本文以開放式創(chuàng)新社區(qū)的代表論壇“花粉俱樂部”為案例，選擇某一典型板塊，爬取用戶間評論、瀏覽、關注等數(shù)據(jù)，利用UCINET制作可視化圖譜并分析，揭示用戶間的協(xié)同交互作用關系。

4.1 數(shù)據(jù)來源及處理

選取開放式創(chuàng)新社區(qū)“花粉俱樂部”內華為P30手機系列版塊，玩機技巧欄目，數(shù)據(jù)試驗爬取時間范圍截至2019年12月21日18:30，起始時間為該板塊成立之日，數(shù)據(jù)爬取結果如表1所示。

表1“花粉俱樂部”數(shù)據(jù)匯總

篩選出一部分具有代表性的用戶進行數(shù)據(jù)的可視化展示，選取標準按照發(fā)帖和評論的總次數(shù)綜合加權值從高到低進行排序。用戶發(fā)帖量與評論量的權重占比為(0.667,0.333)，以用戶參與評論一次作為基數(shù)1。選取加權活躍度前100名用戶進行用戶網(wǎng)絡分析，使用Python 3.8.1版對上述數(shù)據(jù)進行預處理，并利用發(fā)帖用戶與帖子回復用戶的關聯(lián)數(shù)據(jù)構建用戶關系矩陣，設用戶的協(xié)同交互網(wǎng)絡模型表示為其中，有限集合U={u1,u2,…,un}，代表社區(qū)用戶，是用戶主體網(wǎng)絡中的節(jié)點。

用戶網(wǎng)絡中邊的集合：

其中，若θ(ui,uj)=0，則代表兩位用戶間不存在協(xié)同關系；若θ(ui,uj)=1，則代表兩位用戶間存在協(xié)同交互關系，如共同評論一項帖子，二者之間互有回復，包括點贊行為等。

用戶網(wǎng)絡中邊的權重：

代表用戶間協(xié)同交互共現(xiàn)的次數(shù)。如用戶在同一帖子下均有評論或者互有回復交流界定為一次交互。根據(jù)上述原理思路，構建用戶間協(xié)同交互關系矩陣。

4.2 用戶知識協(xié)同交互網(wǎng)絡圖譜

每個節(jié)點代表一名用戶，網(wǎng)絡的邊代表用戶間協(xié)同關系，網(wǎng)絡節(jié)點的面積代表中心度，即節(jié)點與其他節(jié)點間發(fā)生關聯(lián)關系的總次數(shù)。

為方便軟件處理及可視化，對上述用戶進行編碼（u1～u100），如表2所示。通過UCINET軟件對該協(xié)同關系矩陣進行二值化處理，使用NetDraw功能構建用戶知識協(xié)同交互網(wǎng)絡圖譜，如圖11所示。

表2 用戶編碼匯總表（部分）

圖11 用戶知識協(xié)同交互網(wǎng)絡圖譜

4.3 結果與討論

如圖11所示，本文可以粗略地分析出u12、u29和u32為用戶知識協(xié)同交互網(wǎng)絡中的核心用戶，會積極的參與社區(qū)討論，引領社區(qū)活躍度的增加，提升社區(qū)的人氣指數(shù)。交互頻次較高的組用戶為u1-u12、u5-u12、u1-u29等用戶組，基本上已經形成了穩(wěn)定的伙伴關系，具有較為明顯的星型拓撲結構特征以及多關鍵點型拓撲結構特征。下文將進行一系列專業(yè)性的指標分析，進一步解釋用戶協(xié)同交互網(wǎng)絡的結構、節(jié)點間的關聯(lián)性和穩(wěn)定性特征。

4.3.1 整體網(wǎng)絡結構分析

整體的網(wǎng)絡密度代表用戶間的關聯(lián)緊密程度，密度值的取值范圍介于0～1，本用戶網(wǎng)絡屬于無向網(wǎng)絡，如果網(wǎng)絡中有n個節(jié)點，那么其中所包含的節(jié)點間最大關系數(shù)的理論可能值為n(n-1)/2；如果該網(wǎng)絡中包含的實際關系數(shù)目為m，那么該網(wǎng)絡的密度為2m/[n(n-1)]。網(wǎng)絡的密度代表了網(wǎng)絡結構中，對用戶合作、交流行為等產生的影響，密度越大，聯(lián)系越緊密。表3為網(wǎng)絡結構數(shù)據(jù)統(tǒng)計，計算得到用戶協(xié)同交互網(wǎng)絡的整體密度為0.1109，標準差為0.8723，表示該網(wǎng)絡密度尚可，網(wǎng)絡中用戶之間存在較強的關聯(lián)性，節(jié)點之間具有較強的緊密度，資源較為集中，用戶不僅僅發(fā)帖，而且更傾向于用戶間的溝通交流，知識資源正是在這樣的協(xié)同交互網(wǎng)絡中實現(xiàn)共享和交流。

表3 整體網(wǎng)絡結構數(shù)量統(tǒng)計

4.3.2 個體網(wǎng)絡結構分析

個體網(wǎng)絡是指一系列用戶個體和與之相關的多位用戶個體所構成的網(wǎng)絡關系結構。一般對個體網(wǎng)絡的研究所進行測度的指標包括：點的度數(shù)中心度、中間中心性和接近中心性等指標。

1）點的度數(shù)中心度

通過UCINET軟件計算出所有節(jié)點的相對中心度，表4展示了相對中心度排名較高的幾名用戶。

表4 個體網(wǎng)絡節(jié)點相對度數(shù)中心度部分數(shù)據(jù)

個體點的度數(shù)中心度越高，代表其創(chuàng)作的內容受關注度越高，轉發(fā)量、瀏覽量越高，參與用戶間的知識協(xié)同交互頻率越高。表4中的4位用戶是整個社區(qū)板塊下受關注度最高的用戶，這類用戶又被稱為社區(qū)內的核心用戶。其中，ID名稱為“千里落花風”的用戶具有最高的點度中心度，具有絕對的領先優(yōu)勢，其在社區(qū)內總發(fā)帖次數(shù)155次，總回帖次數(shù)達到38147次，經常發(fā)布高質量的知識文本帖子，具有較高的瀏覽量及回復次數(shù)，該用戶帶動了社區(qū)內知識創(chuàng)新的活躍度。

這也印證了開放式創(chuàng)新社區(qū)具有明顯的多關鍵點型拓撲結構特征，核心用戶引領活躍度一般的初級用戶群，協(xié)同參與到社區(qū)的知識共享、交流互動中，正是這些關鍵節(jié)點的積極參與，促進了用戶間的交互，進而實現(xiàn)知識的創(chuàng)造直到創(chuàng)新。

2）點的中間中心度

中間中心度指標的含義代表了該用戶對社區(qū)網(wǎng)絡中信息資源的控制程度。如果某一節(jié)點相對于其他節(jié)點的連接，位于最短的途徑上，那么該節(jié)點具有較高的中間中心度。中間性這一概念是描述網(wǎng)絡節(jié)點在多大程度上位于其他節(jié)點的“中間”位置，可以作為社會網(wǎng)絡結構的中心。

如表5所示，上述4位用戶具有最高的中間中心度，同點的度數(shù)中心度最高的四位用戶相比，減少了用戶u4，增加了用戶u1。用戶u1雖然點的度數(shù)中心度不高，即與其他用戶間的連接數(shù)量不大，但中間性數(shù)值較高，具有較強的信息傳遞中轉功能，能有效的影響并協(xié)調用戶間的互動溝通。同樣地，u12又具有最高的“中間中心度”，說明該用戶同樣處于該社會網(wǎng)絡結構的中間，不僅具有極強的用戶協(xié)同互動能力，同時，還具有極強的信息資源控制能力。點的中間中心度也能夠印證星型網(wǎng)絡拓撲結構的特征，較好的解釋了本節(jié)所展示的用戶知識協(xié)同交互網(wǎng)絡結構，正是以上述4名用戶為中間核心位置形成了共享交互、協(xié)同創(chuàng)新的星型網(wǎng)絡。

表5 個體網(wǎng)絡節(jié)點相對中間中心度部分數(shù)據(jù)

3）點的接近中心度

社會網(wǎng)絡結構中，節(jié)點的接近中心度指的是該指標能夠不受他人因素控制的測度。一般而言，接近中心度值越大，說明該節(jié)點與其他節(jié)點間的“距離”越遠，也就越遠離核心，在社區(qū)論壇中威望、影響力以及信息資源的控制能力方面就越弱。

如表6所示，u38、u9等用戶接近中心度較高，同時，點的度數(shù)中心度以及中間中心度均比較低，這也印證了上述用戶遠離知識協(xié)同創(chuàng)新、知識共享交流的核心，處于用戶知識協(xié)同交互網(wǎng)絡的邊緣位置。而u12用戶具有最短的接近中心度，其他兩項中心度的數(shù)值則比較高，則其理所應當?shù)某蔀樵摼W(wǎng)絡結構中的核心。接近中心度的數(shù)值結果所體現(xiàn)的含義同上述兩項指標含義類似，均體現(xiàn)出該社區(qū)網(wǎng)絡結構以“千里落花風”“什么宇航”等用戶為核心節(jié)點，通過核心用戶積極的知識貢獻、互動及創(chuàng)作形成了活躍的社區(qū)網(wǎng)絡結構。

表6 個體網(wǎng)絡節(jié)點接近中心度部分數(shù)據(jù)

4）個體網(wǎng)絡結構洞分析

結構洞同樣也是個體網(wǎng)絡結構分析中重要的特征概念，結構洞一般應用在3人及以上的用戶網(wǎng)絡中，更確切地說，結構洞是兩個用戶節(jié)點的中間人或中介。網(wǎng)絡中的結構洞占據(jù)著信息資源、社會資本控制的優(yōu)勢，比網(wǎng)絡中其他位置上的成員更具有競爭優(yōu)勢。采用伯特提供的結構洞指數(shù)進行測度，共計有4個方面的參數(shù)值，即有效規(guī)模（Degree）、效率（Efficie）、限制度（Constra）和等級度（Hier‐arc）。其中，限制度指標參數(shù)最重要，節(jié)點的限制度越低，有效規(guī)模越大，那么其起到結構洞的功能作用越明顯。

如表7所示，u12、u29、u32以及u4等用戶具有最高的有效規(guī)模，其限制度的取值也相對最小。通過結構洞指標的測算，對比分析個體網(wǎng)絡結構，幾個中心度的指標評價結果基本一致。尤其是用戶“千里落花風”在網(wǎng)絡中受到限制能力低，具有很強的結構洞能力，即處于網(wǎng)絡結構中的核心位置，同時也是中間位置，與不同群體間的距離最短，是不同群體間的中介及橋梁，擁有較強的社會資本控制能力。但該社區(qū)網(wǎng)絡中結構洞數(shù)量仍然較少，大多數(shù)用戶信息需求的積極性不高，或者社區(qū)社會資本不足，信息獲取能力差，穩(wěn)定有效的合作節(jié)點數(shù)量仍然較少。

綜上所述，該網(wǎng)絡整體密度較好，用戶之間的信息交流和溝通阻力小，信息傳播迅速；知識資源較為集中，用戶間知識交流氛圍濃厚、活躍度較高，通過幾名核心用戶發(fā)展為社區(qū)內的結構洞，并形成以上述用戶為關鍵節(jié)點的星型網(wǎng)絡拓撲結構，通過核心用戶帶動其他一般用戶進行充分的知識共享及交流，使得知識在不同用戶、不同群體間以結構洞為中介實現(xiàn)廣泛的傳遞。同時，創(chuàng)新主體即不同用戶間以知識為紐帶形成緊密關聯(lián)的協(xié)同交互組織，該組織以網(wǎng)絡連接的方式形成，組織中有知識需求者、知識瀏覽者、知識創(chuàng)作者、知識評論者等分別對應不同的用戶行為，共同圍繞某一知識創(chuàng)新的需要，在核心用戶的帶動下，共同推進知識資源在不同用戶間的轉移、共享與集成并創(chuàng)造，協(xié)同開展知識創(chuàng)新活動。

與此同時，該網(wǎng)絡也存在一系列問題，社區(qū)內的知識協(xié)同創(chuàng)新過程僅通過幾個核心節(jié)點牽線搭橋，且核心成員數(shù)量不多，在知識貢獻層面，用戶間存在明顯的兩極分化現(xiàn)象，大多數(shù)用戶仍處于社區(qū)網(wǎng)絡結構的邊緣，協(xié)同參與知識創(chuàng)新的積極性仍需加強。

表7 結構洞指標

5 結論與展望

結合理論及實踐詳述用戶知識協(xié)同交互過程，本文構建了整體的用戶知識協(xié)同交互過程模型，界定為用戶知識協(xié)同共生過程和用戶知識協(xié)同合作過程，通過一系列用戶行為的交互作用，實現(xiàn)知識在社區(qū)全體成員間的共享、流通以及擴散，衍生出用戶間知識協(xié)同的關聯(lián)關系網(wǎng)絡。通過可視化分析，本文得出用戶知識協(xié)同交互網(wǎng)絡屬于多關鍵點型拓撲結構網(wǎng)絡模型，用戶知識協(xié)同交互的機理正是由一小部分核心用戶帶動社區(qū)其他活躍度一般的用戶協(xié)同參與到知識創(chuàng)新的過程，知識在不同用戶、不同群體間以結構洞為中介實現(xiàn)廣泛的傳遞，推動著社區(qū)知識創(chuàng)新活動的良性發(fā)展。然而，用戶知識協(xié)同交互網(wǎng)絡研究過程中仍然存在一定的不足，用戶協(xié)同交互與對應生成的知識文本，衍生的創(chuàng)新點等關聯(lián)結構，仍需要進一步深入研究。