謝 麗，趙培忻，丁海欣

(1.山東大學(xué) 管理學(xué)院，山東 濟(jì)南 250100；2.鄭州大學(xué) 旅游管理學(xué)院，河南 鄭州 450001)

0 引言

當(dāng)下，無(wú)論是對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)總體，還是對(duì)企業(yè)個(gè)體而言，創(chuàng)新都具有根本意義，也是重要的理論話(huà)題。成功的創(chuàng)新，歸根結(jié)底，需要獲得采納與應(yīng)用，即創(chuàng)新離不開(kāi)有效的擴(kuò)散。所謂擴(kuò)散，是指創(chuàng)新隨時(shí)間經(jīng)由一定渠道而在社會(huì)系統(tǒng)成員間傳播的過(guò)程[1]。該定義確定了擴(kuò)散的四類(lèi)主要構(gòu)成，即創(chuàng)新、傳播渠道、時(shí)間與社會(huì)系統(tǒng)。作為關(guān)鍵要素，社會(huì)系統(tǒng)具有決定性影響已經(jīng)成為擴(kuò)散研究中的共識(shí)[2]。但是如何體現(xiàn)該關(guān)鍵因素卻存在困難：社會(huì)系統(tǒng)或者缺席，或者以不充分與不現(xiàn)實(shí)方式體現(xiàn)。上述問(wèn)題不僅存在于加總或系統(tǒng)層面的擴(kuò)散研究中，如經(jīng)典的Bass模型[3]，在當(dāng)下基于一定網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)(比如無(wú)標(biāo)度、小世界等復(fù)雜網(wǎng)絡(luò))的微觀層面研究[4,5]亦有體現(xiàn)。在后一類(lèi)研究中，社會(huì)系統(tǒng)具有的普遍且關(guān)鍵特性，如動(dòng)態(tài)性、影響不對(duì)稱(chēng)性通常未得到應(yīng)有的重視。這意味著雖然擴(kuò)散與社會(huì)系統(tǒng)的協(xié)同演化是普遍且重要的現(xiàn)實(shí)狀況，但針對(duì)該問(wèn)題的研究卻鮮有涉及[2]。

有關(guān)社會(huì)系統(tǒng)關(guān)鍵要素的理論研究與現(xiàn)實(shí)情況存在一定距離，這可能造成理解上的偏差，進(jìn)而對(duì)實(shí)踐造成誤導(dǎo)。因此，如何以?xún)?nèi)生方式展示擴(kuò)散與社會(huì)關(guān)系的協(xié)同演化就具有重要的現(xiàn)實(shí)及理論意義。與其它諸多研究一樣，本文亦選擇網(wǎng)絡(luò)工具來(lái)具象化擴(kuò)散所在的社會(huì)系統(tǒng)[6]，并將致力于呈現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)演化的內(nèi)生性以及網(wǎng)絡(luò)關(guān)系中的不對(duì)稱(chēng)性，以更為現(xiàn)實(shí)地體現(xiàn)社會(huì)系統(tǒng)與擴(kuò)散的協(xié)同演化。首先，本文將簡(jiǎn)要回顧社會(huì)系統(tǒng)因素在創(chuàng)新擴(kuò)散中的呈現(xiàn)狀態(tài)，總結(jié)其特征，討論其局限性及影響；其次，提出網(wǎng)絡(luò)與擴(kuò)散協(xié)同演化的描述性框架，從獲取信息與降低認(rèn)知失調(diào)視角出發(fā)，在借鑒信息熵(information entropy)概念與累積優(yōu)勢(shì)(cumulative advantage)機(jī)制的基礎(chǔ)上，構(gòu)造相應(yīng)數(shù)學(xué)模型；再次，應(yīng)用智能體建模(Agent-based Modeling，ABM)技術(shù)，開(kāi)展系統(tǒng)的微觀仿真實(shí)驗(yàn)，從描述與推斷層面探索擴(kuò)散和網(wǎng)絡(luò)協(xié)同演化的典型特征；最后，總結(jié)理論成果，探討其實(shí)踐意義。

1 文獻(xiàn)回顧與評(píng)估

擴(kuò)散是關(guān)于新理念的傳播，涉及多種傳播形式，人際傳播在其中具有重要意義[1]。人際傳播的重要意義可以通過(guò)口碑這一獲得普遍肯定的典型形式予以體現(xiàn)。如Chandrasekaran等[7]指出，在擴(kuò)散的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素中，排在首位的是口碑傳播。事實(shí)上，口碑已經(jīng)成為解釋創(chuàng)新擴(kuò)散的框架性因素[1,3]，而對(duì)人際傳播重要性的確認(rèn)實(shí)質(zhì)上是對(duì)決定人際傳播過(guò)程與效果的社會(huì)系統(tǒng)重要性的確認(rèn)。雖然已有大量文獻(xiàn)研究創(chuàng)新擴(kuò)散并采用不同研究思路、模型與方法[1]，但由于各種原因，社會(huì)系統(tǒng)這一關(guān)鍵要素未能在現(xiàn)有文獻(xiàn)中獲得有效處理。

首先考察宏觀擴(kuò)散研究。作為這類(lèi)研究的典范，Bass模型[3]對(duì)后續(xù)諸多研究產(chǎn)生了巨大影響與啟發(fā)，但因?yàn)槠浼涌傂再|(zhì)，社會(huì)關(guān)系在其中是缺席的。換言之，Bass模型及其在宏觀層面的擴(kuò)展[2,8]以不現(xiàn)實(shí)方式體現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)要素，其設(shè)定等價(jià)于假設(shè)個(gè)體之間具有全聯(lián)通結(jié)構(gòu)，這也意味著個(gè)體在關(guān)系方面被認(rèn)為具有同質(zhì)性。在創(chuàng)新擴(kuò)散的主流傳播視角下[9]，如果承認(rèn)口碑是具體關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)下的一種個(gè)體間互動(dòng)，全聯(lián)通結(jié)構(gòu)就不能現(xiàn)實(shí)地體現(xiàn)該立場(chǎng)，并使關(guān)鍵擴(kuò)散影響策略，如種子選取(seeding)策略[10-11]無(wú)法得到體現(xiàn)，即便有所體現(xiàn)，也可能存在明顯偏誤。但以上問(wèn)題不僅僅是Bass模型族特有的問(wèn)題。宏觀研究無(wú)論是采用數(shù)理方式，還是仿真方式，都將面臨如何有效表征網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的挑戰(zhàn)：為了體現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，需要關(guān)注個(gè)體間的微觀關(guān)聯(lián)，這與上述研究的總體性質(zhì)具有內(nèi)在沖突。

其次考察擴(kuò)散的實(shí)證性研究。有研究嘗試從經(jīng)驗(yàn)層面探究現(xiàn)實(shí)中的擴(kuò)散網(wǎng)絡(luò)。雖然實(shí)證研究是當(dāng)前營(yíng)銷(xiāo)研究的主流，但對(duì)于體現(xiàn)擴(kuò)散的網(wǎng)絡(luò)要素而言，實(shí)證研究往往存在極大挑戰(zhàn)與局限[5]。如作為社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析的經(jīng)典例子，“空手道俱樂(lè)部”網(wǎng)絡(luò)雖然只包含34個(gè)節(jié)點(diǎn)，但構(gòu)建上述網(wǎng)絡(luò)卻花費(fèi)了一名研究者大約兩年的時(shí)間[12]。該實(shí)例也揭示出經(jīng)驗(yàn)類(lèi)研究的特征：研究多為具體案例，且討論的網(wǎng)絡(luò)規(guī)模也較小(比如Valente[13])。事實(shí)上，要從經(jīng)驗(yàn)上對(duì)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行完全把握被認(rèn)為存在極大挑戰(zhàn)[14]。對(duì)此，Wasserman & Faust[15]甚至慨嘆，“在小規(guī)模與封閉行動(dòng)者集合之外，要確定行動(dòng)者集合邊界未必是可能的”。現(xiàn)實(shí)中創(chuàng)新擴(kuò)散所在的社會(huì)系統(tǒng)往往不是小規(guī)模的，且很難確定其邊界。再者，雖然可以通過(guò)抽樣方式把握網(wǎng)絡(luò)，但要分析網(wǎng)絡(luò)與擴(kuò)散的協(xié)同演化顯然對(duì)實(shí)證研究提出了不切實(shí)際的要求。

關(guān)于網(wǎng)絡(luò)的討論或者是缺席的，或者存在巨大挑戰(zhàn)，那么是否網(wǎng)絡(luò)就是不可把握的？答案是“未必”。在具體體現(xiàn)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)方面，計(jì)算實(shí)驗(yàn)方法特別是ABM微觀仿真方法能夠有效應(yīng)對(duì)。在該方面，ABM技術(shù)被認(rèn)為能夠以最接近自然的方式描述行為互動(dòng)系統(tǒng)[16]，而創(chuàng)新擴(kuò)散就是這類(lèi)系統(tǒng)的典型。雖然仿真并不是事實(shí)，但可以擺脫現(xiàn)實(shí)的制約，從而探索可能意義上的“真”[17]。當(dāng)下，ABM微觀仿真技術(shù)被廣泛應(yīng)用于創(chuàng)新擴(kuò)散研究領(lǐng)域[4,18]，網(wǎng)絡(luò)要素也成為具體研究的標(biāo)配。在該類(lèi)研究中，網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)是多方面的，如多樣化的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)類(lèi)型。其中，常見(jiàn)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)包括：WS小世界網(wǎng)絡(luò)、BA無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)、隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)、規(guī)則網(wǎng)絡(luò)或網(wǎng)格(grid)，以及其它網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，如CNN網(wǎng)絡(luò)[19]、p-GNC 網(wǎng)絡(luò)[20]與自定義網(wǎng)絡(luò)[21]等。除具有整體性質(zhì)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)外，更具體的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)影響也會(huì)被討論[5]。這些參數(shù)包括節(jié)點(diǎn)度[21]、節(jié)點(diǎn)度分布[22]、節(jié)點(diǎn)間連接強(qiáng)弱[23]、局部影響半徑[24]、小世界網(wǎng)絡(luò)隨機(jī)重連概率[25]、聚集系數(shù)[20]等。

所有這些研究無(wú)疑豐富了網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)或以網(wǎng)絡(luò)形式呈現(xiàn)的社會(huì)系統(tǒng)與創(chuàng)新擴(kuò)散關(guān)系，特別是前者對(duì)后者影響的理解。并且，與框架性研究相比(如Rogers關(guān)于擴(kuò)散的范式性定義)，網(wǎng)絡(luò)的標(biāo)配性更具體地確認(rèn)了網(wǎng)絡(luò)或社會(huì)系統(tǒng)要素在擴(kuò)散方面的關(guān)鍵意義。即便如此，仍不能否認(rèn)上述討論有待深入。

首先，一切現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)既存在又演化[6]，社會(huì)關(guān)系亦不例外。但主流研究中的網(wǎng)絡(luò)基本上是以靜態(tài)方式呈現(xiàn)的。典型的靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)實(shí)施方式如下：在仿真實(shí)驗(yàn)前，根據(jù)相關(guān)參數(shù)生成具體網(wǎng)絡(luò)，之后在整個(gè)仿真過(guò)程中保持不變。在已有文獻(xiàn)中，以動(dòng)態(tài)方式體現(xiàn)擴(kuò)散網(wǎng)絡(luò)演化的研究相當(dāng)少[21,23,26]；以?xún)?nèi)生方式體現(xiàn)擴(kuò)散網(wǎng)絡(luò)演化的研究就更稀少[21,26]。如Goldenberg等[23]討論了強(qiáng)連接與弱連接對(duì)創(chuàng)新擴(kuò)散的影響，其中，弱連接以隨機(jī)方式在仿真過(guò)程中進(jìn)行動(dòng)態(tài)重連。這樣的設(shè)定有其合理性但不全面。更為重要的是，該研究同時(shí)忽視了強(qiáng)連接的動(dòng)態(tài)演化。換言之，網(wǎng)絡(luò)的隨機(jī)動(dòng)態(tài)演化并未觸及擴(kuò)散對(duì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的影響問(wèn)題。事實(shí)上，靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)問(wèn)題已被關(guān)注，如蔡霞等(2017年)明確呼吁應(yīng)當(dāng)探討網(wǎng)絡(luò)與擴(kuò)散的共生演化，認(rèn)為雖然網(wǎng)絡(luò)影響擴(kuò)散問(wèn)題獲得多數(shù)已有研究的關(guān)注，但擴(kuò)散影響網(wǎng)絡(luò)問(wèn)題卻鮮有涉及[2]；或僅被隱含指出，如Muller & Peres[5]關(guān)于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)影響創(chuàng)新績(jī)效的綜述討論是基于給定的(given)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)?；诮o定網(wǎng)絡(luò)的問(wèn)題描述也可以解讀為靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)成為研究中的默認(rèn)設(shè)定。雖然存在不同，但是兩篇文獻(xiàn)均提出了同樣的問(wèn)題且提示了問(wèn)題的持久性。

雖然網(wǎng)絡(luò)科學(xué)研究普遍認(rèn)識(shí)到網(wǎng)絡(luò)會(huì)隨時(shí)間發(fā)生演化[14]，但關(guān)于網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)演化研究仍稀少。這種現(xiàn)象同樣存在于其它具體研究領(lǐng)域，如輿情演化研究[27-29]。同時(shí)，雖然存在動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)模型，如經(jīng)典無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)，但擴(kuò)散研究也總是從靜態(tài)意義上展開(kāi)。何以出現(xiàn)這種情況？從根本上講，在解釋網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)生演化時(shí)需同時(shí)考慮網(wǎng)絡(luò)與發(fā)生于網(wǎng)絡(luò)上的行為。因此，解釋內(nèi)生演化就是解釋協(xié)同演化，但該項(xiàng)任務(wù)面臨多重挑戰(zhàn)。首先，如果要內(nèi)生地解釋兩類(lèi)要素的協(xié)同演化，就必須結(jié)合具體的研究主題。由于不同領(lǐng)域存在不同解釋?zhuān)巛浨檠莼I(lǐng)域基于觀點(diǎn)動(dòng)力學(xué)的網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)演化解釋[29]就與本文不同，這也說(shuō)明對(duì)已有模型的簡(jiǎn)單借用并不合適。其次，問(wèn)題解釋層面，從靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)走向內(nèi)生動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)將使原有的單向因果解釋失效，因此需要考慮雙向影響，即Follett[30]所謂的“循環(huán)響應(yīng)”(circular response)機(jī)制，這無(wú)疑會(huì)加大研究的復(fù)雜性，甚至使某些研究類(lèi)型無(wú)法有效實(shí)施。雖然網(wǎng)絡(luò)與行為(如創(chuàng)新采納或輿情演化)間的協(xié)同演化極為重要，且不斷有學(xué)者呼吁應(yīng)當(dāng)重視網(wǎng)絡(luò)與行為間的協(xié)同演化[2,27]，但是基于上述考慮，這類(lèi)研究也不多見(jiàn)。

關(guān)系不僅是動(dòng)態(tài)的，往往還具有方向性，且不對(duì)稱(chēng)關(guān)系普遍存在[15]。然而，除了極少數(shù)文獻(xiàn)[21,31]，無(wú)向網(wǎng)絡(luò)成為研究的默認(rèn)選擇，這種設(shè)定實(shí)質(zhì)上承認(rèn)個(gè)體間的影響具有對(duì)稱(chēng)性。導(dǎo)致該情況出現(xiàn)的原因眾多，或與簡(jiǎn)化模型構(gòu)建有關(guān)，或與經(jīng)典著作中默認(rèn)的無(wú)向網(wǎng)絡(luò)設(shè)定有關(guān)，或與擴(kuò)散研究中采用的流行病傳播思考框架有關(guān)[32]。雖然疾病傳播通常具有雙向性，但對(duì)于創(chuàng)新擴(kuò)散而言，現(xiàn)實(shí)中的不對(duì)稱(chēng)性影響更為常見(jiàn)[22]。更為重要的是，創(chuàng)新擴(kuò)散之所以關(guān)注網(wǎng)絡(luò)，是因?yàn)樵跀U(kuò)散中，少數(shù)個(gè)體通常具有不成比例的影響。這類(lèi)個(gè)體擁有不同名稱(chēng)，如創(chuàng)新型采納者[3]、早期采納者[1]、獨(dú)立者[21]等，或通常所謂的“意見(jiàn)領(lǐng)袖”。不同個(gè)體間存在差異，通常是意見(jiàn)領(lǐng)袖影響非意見(jiàn)領(lǐng)袖。如普通人對(duì)明星穿衣風(fēng)格的模仿。當(dāng)下的無(wú)向網(wǎng)絡(luò)設(shè)定無(wú)法有效體現(xiàn)這一點(diǎn)。

概言之，社會(huì)系統(tǒng)對(duì)創(chuàng)新擴(kuò)散具有關(guān)鍵意義，但需要體現(xiàn)在社會(huì)系統(tǒng)的關(guān)鍵特征上，如動(dòng)態(tài)性與不對(duì)稱(chēng)性。作為研究工具，網(wǎng)絡(luò)技術(shù)需要體現(xiàn)現(xiàn)實(shí)社會(huì)系統(tǒng)的關(guān)鍵性特征，但所有研究工具都具有其優(yōu)勢(shì)與局限。因此，相關(guān)文獻(xiàn)稀少并不意味著問(wèn)題不重要，而可能是受研究工具所限的結(jié)果。表1概括了已有研究的主要特征及本文研究定位。特別需要指出的是，Phan & Godes[21]同樣考慮了網(wǎng)絡(luò)的有向性與內(nèi)生演化，但在情景設(shè)定、解釋視角、機(jī)制設(shè)定與結(jié)果呈現(xiàn)等諸多關(guān)鍵方面與本文存在明顯的實(shí)質(zhì)性差異，特別是其重復(fù)擴(kuò)散的設(shè)定及對(duì)擴(kuò)散結(jié)果的純數(shù)量表征或不免影響結(jié)論的實(shí)踐啟示。即便如此，該研究仍有助于清晰顯示靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)與動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)的差異，進(jìn)而提供研究參照以及從新視角解釋擴(kuò)散與網(wǎng)絡(luò)協(xié)同演化的具體動(dòng)力。

表1 已有研究典型特征及本研究定位

創(chuàng)新擴(kuò)散是動(dòng)態(tài)的，擴(kuò)散所處的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)也是動(dòng)態(tài)變化的，兩者間的動(dòng)態(tài)演化具有循環(huán)響應(yīng)性，且個(gè)體間的影響也不對(duì)稱(chēng)。這些都是關(guān)鍵事實(shí)，但多數(shù)研究采取的靜態(tài)或外生動(dòng)態(tài)無(wú)向網(wǎng)絡(luò)，與之并不一致，也不利于理論解釋與實(shí)踐指導(dǎo)。參照已有文獻(xiàn)，本研究將采用有向網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，致力于從新視角提出與現(xiàn)實(shí)更為接近的描述性框架，更有效地揭示擴(kuò)散與網(wǎng)絡(luò)協(xié)同演化在不同條件下的結(jié)果。

2 機(jī)制分析與模型構(gòu)建

2.1 基本設(shè)定與概念框架

協(xié)同演化意味著擴(kuò)散受到網(wǎng)絡(luò)影響，擴(kuò)散也會(huì)影響網(wǎng)絡(luò)，以及網(wǎng)絡(luò)對(duì)擴(kuò)散的影響不是靜態(tài)的。與以往對(duì)網(wǎng)絡(luò)的靜態(tài)呈現(xiàn)不同，本研究?jī)?yōu)先考慮網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)生動(dòng)態(tài)演化。這就要求將擴(kuò)散過(guò)程引入網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)演化分析中。換言之，要以?xún)?nèi)生方式解釋網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)演化就意味著以協(xié)同演化方式討論擴(kuò)散及其所處網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。協(xié)同演化與內(nèi)生演化也以相關(guān)但側(cè)重點(diǎn)不同的方式回應(yīng)了已有研究[2]。網(wǎng)絡(luò)演化相對(duì)于擴(kuò)散的優(yōu)先性意味著，研究將聚焦于不存在創(chuàng)新負(fù)面口碑的單一創(chuàng)新擴(kuò)散情景——雖然現(xiàn)實(shí)中的擴(kuò)散要復(fù)雜得多。圖1給出了體現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)與擴(kuò)散協(xié)同演化的概念框架，并區(qū)分出核心性質(zhì)的網(wǎng)絡(luò)演化與創(chuàng)新采納過(guò)程。

圖1 網(wǎng)絡(luò)演化-創(chuàng)新采納協(xié)同演化框架

協(xié)同演化系統(tǒng)的具體設(shè)定如下：①所有潛在采納者均有可能因?yàn)榇蟊妭鞑?比如廣告)與人際影響而采納創(chuàng)新；②大眾傳播的影響在擴(kuò)散期間保持不變；③不存在創(chuàng)新拒絕者與不滿(mǎn)意采納者；④潛在采納者只能采納創(chuàng)新一次，換言之，研究分析的是首次采納行為；⑤已采納者始終保持活躍；⑥采納者潛量保持不變；⑦價(jià)格保持不變。這些設(shè)定多見(jiàn)于已有研究中(如Rand & Rust[18])，且與主流的擴(kuò)散傳播視角一致。

對(duì)個(gè)體影響的有向性與動(dòng)態(tài)性作如下規(guī)定：①個(gè)體間的影響不對(duì)稱(chēng)。對(duì)此，以有向網(wǎng)絡(luò)體現(xiàn)——在有向網(wǎng)絡(luò)中，有向邊的起點(diǎn)將對(duì)終點(diǎn)造成影響，反之，不成立；②在采納前，個(gè)體會(huì)在每一回合依照規(guī)則變更局部關(guān)系；③在個(gè)體更新具體連接時(shí)，其入度(指向個(gè)體的有向邊數(shù)量)始終保持不變，出度(離開(kāi)個(gè)體的有向邊數(shù)量)不受限制。出入度的設(shè)定基于以下考量：首先，維持穩(wěn)定關(guān)系需要一定的心理、生理等資源投入[31,33]，個(gè)體通常都會(huì)面臨資源有限性約束(比如著名的Dunbar數(shù))，入度保持不變與之對(duì)應(yīng)[21]；其次，現(xiàn)實(shí)中的意見(jiàn)領(lǐng)袖在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中可能擁有近乎無(wú)限的影響，出度的非受限性與之對(duì)應(yīng)。

2.2 網(wǎng)絡(luò)內(nèi)生演化機(jī)制分析與數(shù)學(xué)模型構(gòu)建

網(wǎng)絡(luò)演化是多因素促進(jìn)。完全隨機(jī)地變更關(guān)系屬常態(tài)，因此以外生方式體現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)演化有其合理性[23]。但演化不僅有外因，還有內(nèi)因，關(guān)鍵在于如何解釋并確定網(wǎng)絡(luò)演化的內(nèi)生機(jī)制。這涉及到兩類(lèi)問(wèn)題：如何確定變更主體與客體以及如何確定變更的可能性。

創(chuàng)新性質(zhì)是問(wèn)題的有效切入點(diǎn)。從采納決策主體角度看，創(chuàng)新之所以為創(chuàng)新，在于其與嶄新性(newness)密切相關(guān)的不確定性[1]。對(duì)于現(xiàn)實(shí)個(gè)體而言，因?yàn)橹T多原因，對(duì)完美創(chuàng)新的采納也有其風(fēng)險(xiǎn)與不確定性。風(fēng)險(xiǎn)與不確定性不僅僅存在于創(chuàng)新中，按照營(yíng)銷(xiāo)商品學(xué)派(commodity school)的觀點(diǎn)，日常便利品也是存在風(fēng)險(xiǎn)的[34]。對(duì)于創(chuàng)新，承認(rèn)風(fēng)險(xiǎn)因素存在更是合理的。因此，采納過(guò)程就可以視為一種降低不確定性的學(xué)習(xí)過(guò)程。個(gè)體在采納前會(huì)實(shí)施不同程度的信息獲取行為，在此過(guò)程中，采納者與非采納者具有不同價(jià)值。

關(guān)于擴(kuò)散的一類(lèi)經(jīng)典解釋框架為采取閾值思路，即當(dāng)有足夠多的個(gè)體采納創(chuàng)新后，個(gè)體的采納閾值——局部閾值[21,24]或全局閾值[35]將被超越。本研究包含局部閾值思維，但將以動(dòng)態(tài)方式描述之，即個(gè)體不再消極等待，而是通過(guò)對(duì)局部網(wǎng)絡(luò)關(guān)系、包含一定目的的更新以積極尋求采納的佐證。以積極主動(dòng)方式刻畫(huà)采納者符合現(xiàn)實(shí)，理論上也與消費(fèi)者角色的重新設(shè)定一致。對(duì)此，比如，服務(wù)主導(dǎo)邏輯(service dominant logic)就明確將消費(fèi)者確定為價(jià)值的共同創(chuàng)造者，且將其視為能夠帶來(lái)戰(zhàn)略利益的運(yùn)算符資源(operant resource)[36]，這樣的消費(fèi)者顯然更應(yīng)被設(shè)定為積極主動(dòng)的。

上述討論從信息角度確定了關(guān)聯(lián)變更主體與對(duì)象：未采納者具有變更局部關(guān)聯(lián)的動(dòng)力與行動(dòng)；與之相關(guān)的未采納者將被采納者代替，這是因?yàn)楹笳呔哂懈嘈畔r(jià)值，對(duì)于創(chuàng)新采納也具有更明顯的相關(guān)性。這樣的解釋就從實(shí)質(zhì)上體現(xiàn)了采納過(guò)程中的學(xué)習(xí)現(xiàn)象[5]。

采納個(gè)體與未采納個(gè)體不僅僅存在信息價(jià)值差異。一般而言，采納者體現(xiàn)了對(duì)創(chuàng)新的肯定，而未采納者則可能被理解為關(guān)于創(chuàng)新的負(fù)面信號(hào)[37]，兩者的共同存在易使未采納者產(chǎn)生認(rèn)知失調(diào)，從而產(chǎn)生動(dòng)力降低失調(diào)。于是，個(gè)體局部信息/態(tài)度方面的不確定性越大，其改變網(wǎng)絡(luò)關(guān)系的可能性也越高。因此，從不確定性角度確定變更可能性是合理的。測(cè)量不確定性有多種指標(biāo)，本文選擇信息論中得到廣泛應(yīng)用的信息熵指標(biāo)。本文中的信息熵H定義如下：

Hi,t=

Hi,t的計(jì)算完全基于個(gè)體給定時(shí)刻的局部網(wǎng)絡(luò)內(nèi)采納情況，可以視為其面臨不確定性的客觀測(cè)度[38]。然而，相同的不確定性程度未必產(chǎn)生相同程度的認(rèn)知失調(diào)，差異可能來(lái)自個(gè)體，也可能與其它因素有關(guān)。如商品學(xué)派關(guān)于商品的基本立場(chǎng)是商品總是存在差異的[34]，而商品差異通常也體現(xiàn)在個(gè)體對(duì)商品或相關(guān)創(chuàng)新的敏感度上。如與便利品相比，個(gè)體對(duì)偏好品、選購(gòu)品或特購(gòu)品更敏感。因此，由客觀不確定性造成的結(jié)果還需考慮其它因素的調(diào)節(jié)，從而產(chǎn)生綜合的關(guān)系變更可能性ξi,t：

即關(guān)系變更可能性是Hi,t的非減函數(shù)。這意味著，不同個(gè)體可能具有不同不確定性解釋機(jī)制。研究采用線(xiàn)性轉(zhuǎn)換機(jī)制。

fi(Hi,t)=min(kiHi,t,1)

其中，ki≥0可以理解為個(gè)體認(rèn)知失調(diào)敏感性調(diào)節(jié)參數(shù)，它會(huì)受到多種因素的影響，如個(gè)體異質(zhì)性與創(chuàng)新性質(zhì)。為簡(jiǎn)化討論，所有個(gè)體假設(shè)具有相同的敏感性(ki≡k)。

最后，對(duì)于潛在采納者而言，關(guān)聯(lián)斷開(kāi)與關(guān)聯(lián)重建對(duì)象均可能是多個(gè)。對(duì)于前者，研究采取隨機(jī)斷開(kāi)方式；對(duì)于后者，研究采取Price有向網(wǎng)絡(luò)模型中的累積優(yōu)勢(shì)機(jī)制[14]。

2.3 創(chuàng)新擴(kuò)散模型構(gòu)建

在實(shí)施局部網(wǎng)絡(luò)更新后，在創(chuàng)新采納者與大眾傳播的影響下，未采納個(gè)體在任一時(shí)刻都有可能采納創(chuàng)新，對(duì)此有不同建模選擇：Bass模型模式[18,39]、閾值模型[21,24]或符合直觀的概率處理方式等。本文選擇第三種方式，該方式在當(dāng)下的微觀創(chuàng)新擴(kuò)散研究中得到廣泛應(yīng)用[8,23]。因此，t時(shí)刻未采納個(gè)體的采納概率(pi,t)有：

2.4 系統(tǒng)測(cè)量指標(biāo)

采納比例(AR)與收益現(xiàn)值(NPV)被用來(lái)測(cè)定擴(kuò)散過(guò)程及結(jié)果。AR定義如下：

其中，Nt表示時(shí)刻t采納創(chuàng)新的累計(jì)人數(shù)；N表示創(chuàng)新采納者潛量。

采納比例關(guān)注純粹的擴(kuò)散數(shù)量，收益現(xiàn)值則關(guān)注價(jià)值，NPV定義如下：

r表示折現(xiàn)率或最小吸引力回報(bào)率(minimum attractive rate of return，MARR)，P表示創(chuàng)新價(jià)格，nj表示時(shí)刻j新增的采納者數(shù)量。

為了測(cè)量網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)演化，本研究采用相對(duì)平均絕對(duì)離差指標(biāo)RMADt。

RMADt=

3 仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

3.1 實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)定

系統(tǒng)人數(shù)方面，參照段文奇和陳忠[40]，蔡霞、宋哲和耿修林[20]、He & Lee[41]的研究，系統(tǒng)總?cè)藬?shù)設(shè)定為1 000。作為中等數(shù)量問(wèn)題建模的合適工具[18]，該設(shè)定可以兼顧仿真效率與結(jié)果的穩(wěn)定性及有效性。

傳播影響系數(shù)方面，參照Goldenberg等[23]的研究，大眾傳播系數(shù)(p)值分別為0.001、0.005、0.01；人際傳播系數(shù)(q)分別取值為0.01、0.025、0.05。

網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)方面，參照Phan & Godes[21]的研究，假設(shè)初始個(gè)體入度滿(mǎn)足去零點(diǎn)的泊松分布，即個(gè)體總會(huì)受到人際傳播影響。泊松分布的參數(shù)(d)確定了入度平均水平。為方便結(jié)果比較，泊松分布參數(shù)分別設(shè)為4、6、8。該設(shè)定出于如下考慮：基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)作為有向網(wǎng)絡(luò)顯示出度(控制)分布具有異質(zhì)性，入度(被控制)分布具有同質(zhì)性特征[42]。口碑影響過(guò)程類(lèi)似：少數(shù)人可以造成極大影響范圍，在受影響方面，影響信息量過(guò)多將造成認(rèn)知超載，而認(rèn)知要素同時(shí)提示不應(yīng)過(guò)度夸大個(gè)體在受影響方面的異質(zhì)性(如通常認(rèn)為智商服從鐘形分布，而鐘形分布是同質(zhì)網(wǎng)絡(luò)的典型特征[14])。因此，入度泊松分布(具有近似鐘形形狀)設(shè)定將使個(gè)體在受影響方面表現(xiàn)出同質(zhì)網(wǎng)絡(luò)特征[14]，出度演化設(shè)定的累積優(yōu)勢(shì)機(jī)制則與解釋異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)的偏好連接機(jī)制極接近，這樣可以動(dòng)態(tài)地體現(xiàn)影響方面的異質(zhì)性。

創(chuàng)新價(jià)格方面，鑒于價(jià)格不變?cè)O(shè)計(jì)，將其設(shè)定為1，以簡(jiǎn)化不必要的計(jì)算。折現(xiàn)率或MARR方面，與已有文獻(xiàn)一致[11,23,35]，本文將之設(shè)定為0.1。

仿真時(shí)長(zhǎng)與重復(fù)次數(shù)方面。在當(dāng)前的折現(xiàn)率設(shè)定下，30個(gè)回合后的收益幾乎可以忽略，因此單次仿真時(shí)長(zhǎng)設(shè)定為30。單一情景實(shí)驗(yàn)的重復(fù)次數(shù)有不同選擇：20次[11]、50次[10]與100次[39]等。更多的重復(fù)次數(shù)將提升結(jié)果的穩(wěn)定性，因此，研究選擇重復(fù)實(shí)驗(yàn)100次。

認(rèn)知失調(diào)敏感性參數(shù)(k)是控制網(wǎng)絡(luò)演化的關(guān)鍵直接參數(shù)，為了全面體現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)演化的影響，其值設(shè)定為0、0.25、0.5、0.75、1。k=0對(duì)應(yīng)靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)，從而能夠比較靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)與動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)下的結(jié)果，以檢測(cè)基于靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)果是否存在偏誤。

3.2 仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

研究選用由美國(guó)Argonne國(guó)家實(shí)驗(yàn)室開(kāi)發(fā)的Repast Simphony(2.7版本)平臺(tái)。經(jīng)過(guò)15余年的持續(xù)開(kāi)發(fā)與演化，該平臺(tái)已經(jīng)成為當(dāng)前主流的ABM建模選擇之一，在創(chuàng)新擴(kuò)散[11]等諸多領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。本研究采用Java編程方式開(kāi)展具體仿真。研究總共包含135種情景(3×3×3×5)，最終的結(jié)果數(shù)據(jù)集包含13 500條觀測(cè)。該樣本規(guī)模有助于保證研究結(jié)論的穩(wěn)定性與可信性。

3.2.1 描述性結(jié)果

圖2是擴(kuò)散采納比例(2-a)、收益折現(xiàn)(2-b)與網(wǎng)絡(luò)出度不均等狀況(2-c)的匯總情況?？梢园l(fā)現(xiàn)，首先，靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)與動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)下的擴(kuò)散結(jié)果存在差異，雖然差異未必體現(xiàn)在擴(kuò)散比例上，但均會(huì)體現(xiàn)在擴(kuò)散收益上。如網(wǎng)絡(luò)稠密且人際影響大(即d=8，q=0.05)下的擴(kuò)散比例與擴(kuò)散收益間的差異就是典型體現(xiàn)。

控制變量對(duì)擴(kuò)散結(jié)果的影響。大眾傳播與人際傳播的影響越大，擴(kuò)散比例越高，擴(kuò)散速度越快，速度差異可從現(xiàn)值結(jié)果清晰看出。在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)方面，網(wǎng)絡(luò)度均值越高，個(gè)體間的關(guān)聯(lián)越多，擴(kuò)散速度就越快，范圍也越廣。在網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)演化方面，個(gè)體越敏感，網(wǎng)絡(luò)演化越快，個(gè)體越有動(dòng)力且越容易獲得創(chuàng)新信息，擴(kuò)散也越容易。

網(wǎng)絡(luò)演化方面。人際影響越大、網(wǎng)絡(luò)越稠密，擴(kuò)散進(jìn)程就越快。同時(shí)，只有未采納者才有改變網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的動(dòng)力，而網(wǎng)絡(luò)演化持續(xù)時(shí)間越長(zhǎng)，網(wǎng)絡(luò)的不均等性越高?；诖?，可以認(rèn)為，人際影響越大，網(wǎng)絡(luò)越稠密，網(wǎng)絡(luò)的度分布不均等狀況會(huì)越不明顯。大眾傳播具有雙重影響：擴(kuò)散需要大眾傳播予以發(fā)動(dòng)，同時(shí)，大眾傳播也會(huì)造成與人際傳播類(lèi)似的結(jié)果。這意味著大眾傳播與其它因素間會(huì)同時(shí)存在競(jìng)爭(zhēng)以及協(xié)同性。再者，個(gè)體越敏感，網(wǎng)絡(luò)演化發(fā)生的可能性越高，網(wǎng)絡(luò)的度分布不均等狀況會(huì)越明顯。另一方面，如果擴(kuò)散比例較低，則有可能有更多個(gè)體不會(huì)出現(xiàn)認(rèn)知失調(diào)，從而缺乏網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)變更動(dòng)力，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)度分布不均程度即使隨敏感參數(shù)增大而增高，也會(huì)表現(xiàn)出獨(dú)特性。圖2(c)展示的趨勢(shì)多與一般情況一致，圖2(c)左下角則表現(xiàn)出較明顯的差異性：最低的度均值、大眾傳播與人際傳播參數(shù)造成最低的擴(kuò)散比例，在給定的擴(kuò)散時(shí)限內(nèi)，這種狀況在多數(shù)情況下產(chǎn)生了更低的度不均等狀況。

圖2 創(chuàng)新擴(kuò)散與網(wǎng)絡(luò)演化描述性結(jié)果

同時(shí)考察網(wǎng)絡(luò)演化與創(chuàng)新擴(kuò)散。更佳的擴(kuò)散結(jié)果往往與更不對(duì)稱(chēng)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)相伴隨。在靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)下，這類(lèi)結(jié)果往往會(huì)被歸因于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的影響[2,4,5]，但協(xié)同演化提示，網(wǎng)絡(luò)與擴(kuò)散間的關(guān)系需被理解為雙向交互。再者，擴(kuò)散結(jié)果包含擴(kuò)散比例與收益折現(xiàn)。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)越不對(duì)稱(chēng)往往意味著演化時(shí)間越長(zhǎng)，更意味著同樣的最終擴(kuò)散比例下會(huì)有更低的收益折現(xiàn)。因此，三類(lèi)指標(biāo)間的關(guān)系可能更復(fù)雜。一般而言，擴(kuò)散與網(wǎng)絡(luò)演化會(huì)受到其它因素的調(diào)節(jié)作用，在多數(shù)情況下，稠密網(wǎng)絡(luò)下的擴(kuò)散結(jié)果更優(yōu)，稀疏網(wǎng)絡(luò)下的網(wǎng)絡(luò)不均等狀況更明顯，“換位”體現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)與擴(kuò)散結(jié)果的復(fù)雜性。

最后，雖然不同情景下的結(jié)果存在差異，但關(guān)于擴(kuò)散與網(wǎng)絡(luò)演化的結(jié)論具有普遍性。在創(chuàng)新擴(kuò)散方面，現(xiàn)值指標(biāo)呈現(xiàn)出的結(jié)果更清晰，僅關(guān)注擴(kuò)散比例等純數(shù)量指標(biāo)會(huì)造成誤導(dǎo)性理解，關(guān)注擴(kuò)散過(guò)程的收益折現(xiàn)指標(biāo)能夠更好地揭示相同或相似表象后的實(shí)質(zhì)性差異及現(xiàn)實(shí)意義。

3.2.2 推斷性結(jié)果

參考文獻(xiàn)[11,18,31,35]，采取多元回歸分析方法，研究從推斷角度確認(rèn)網(wǎng)絡(luò)演化的直接控制參數(shù)(k)、其它控制因素及其與k交互對(duì)結(jié)果變量的影響。圖2顯示在極端情況下，即在稠密網(wǎng)絡(luò)與高口碑(d=8，q=0.05)情況下，采納比例表現(xiàn)出明顯不同的特征，為了更好地探究采納比例與控制變量關(guān)系，回歸分析將排除上述極端情景。再者，鑒于不同情景下的結(jié)果存在較大差異，本研究利用“OLS+穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤”方式處理可能存在的異方差影響。利用Stata16軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)處理，回歸結(jié)果見(jiàn)表2(括號(hào)內(nèi)數(shù)字表示標(biāo)準(zhǔn)誤)。

表2 創(chuàng)新擴(kuò)散與網(wǎng)絡(luò)演化回歸分析結(jié)果

首先，所有回歸模型對(duì)應(yīng)的F檢驗(yàn)結(jié)果都呈現(xiàn)出高度的統(tǒng)計(jì)顯著性，這意味著回歸方程從整體上是高度可信的；其次，三類(lèi)模型均能對(duì)數(shù)據(jù)作出令人滿(mǎn)意的說(shuō)明。所有回歸模型的調(diào)整R2均高于80%，除最終采納比例的調(diào)整R2較低外，其它兩類(lèi)變量對(duì)應(yīng)的調(diào)整R2或在90%以上或十分接近90%，這意味著上述模型簡(jiǎn)潔，且對(duì)數(shù)據(jù)的解釋力充分。此外，全部控制變量及交互項(xiàng)多是具有高度統(tǒng)計(jì)顯著性的。

網(wǎng)絡(luò)度均值參數(shù)。除d×k對(duì)最終采納比例的影響不顯著外，該參數(shù)及其它交互項(xiàng)都具有統(tǒng)計(jì)顯著性，這意味著網(wǎng)絡(luò)度均值對(duì)收益比例折現(xiàn)、度不均等性的影響將受到敏感性參數(shù)的制約。具體而言，對(duì)于最終采納比例，度均值越大，最終采納比例也越高；對(duì)于擴(kuò)散收益，d×k前的正回歸結(jié)果意味著，敏感性對(duì)度均值的影響呈正向調(diào)節(jié)作用，即度均值越大，敏感性越高，收益折現(xiàn)也越高；對(duì)于度不均等情況，d×k前的負(fù)回歸結(jié)果意味著敏感性具有負(fù)向調(diào)節(jié)作用，即度均值越高，敏感性越強(qiáng)，度不均等程度會(huì)越低。這些結(jié)果與更快的擴(kuò)散有助于縮短網(wǎng)絡(luò)調(diào)整時(shí)間，但更快的擴(kuò)散往往具有較高的收益折現(xiàn)情況一致。

傳播影響參數(shù)。對(duì)于三類(lèi)結(jié)果變量，大眾傳播的影響系數(shù)均為正，敏感性參數(shù)k的調(diào)節(jié)效應(yīng)均為負(fù)，而p×k相對(duì)于收益折現(xiàn)的結(jié)果不具有統(tǒng)計(jì)顯著性；再者，具有統(tǒng)計(jì)顯著性的結(jié)果存在一定差異。對(duì)于擴(kuò)散，在參數(shù)取值區(qū)間內(nèi)，大眾傳播的綜合影響系數(shù)始終為正；對(duì)于網(wǎng)絡(luò)演化，隨著k值增大，大眾傳播的綜合影響系數(shù)變?yōu)樨?fù)，這意味著敏感性會(huì)負(fù)向調(diào)節(jié)大眾傳播的影響，甚至改變影響性質(zhì)。人際傳播影響呈現(xiàn)出的規(guī)律性與網(wǎng)絡(luò)度分布均值類(lèi)似，這也與兩者對(duì)擴(kuò)散與網(wǎng)絡(luò)演化過(guò)程存在相似的影響一致。另一方面，雖然兩類(lèi)傳播對(duì)擴(kuò)散都有積極影響，但仍然存在一定差異，這或許與兩者影響細(xì)節(jié)的差異有關(guān)：大眾傳播影響不僅具有替代性，還具有協(xié)同性，最終結(jié)果是兩種不同性質(zhì)的影響在不同情景下的綜合反映。

敏感性參數(shù)k。在考察的所有情形中，對(duì)于擴(kuò)散，k的綜合影響系數(shù)均為正，且其主效應(yīng)為正，因此網(wǎng)絡(luò)演化越快，創(chuàng)新擴(kuò)散結(jié)果越好；對(duì)于網(wǎng)絡(luò)演化，其它因素將負(fù)向調(diào)節(jié)k對(duì)網(wǎng)絡(luò)度分布不均衡狀況的影響。此外，調(diào)節(jié)變量在擴(kuò)散的數(shù)量型指標(biāo)(比例與RMAD)與收益型指標(biāo)方面存在一定差異。

需要指出的是，控制變量與被解釋變量的真實(shí)關(guān)系可能更復(fù)雜。即便如此，仍然可以有信心認(rèn)為控制變量及控制變量交互作用的存在。結(jié)合具體的參數(shù)估計(jì)值，控制變量及相當(dāng)多的交互項(xiàng)不僅具有統(tǒng)計(jì)顯著性，還具有現(xiàn)實(shí)重要性。

4 結(jié)論

4.1 理論貢獻(xiàn)

創(chuàng)新擴(kuò)散的關(guān)鍵影響因素之一是其所在的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)[1,2]。事實(shí)上，網(wǎng)絡(luò)總是處于動(dòng)態(tài)演化中[14]，網(wǎng)絡(luò)成員關(guān)系也多是不對(duì)稱(chēng)的[15]；理論方面，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)與創(chuàng)新擴(kuò)散間的協(xié)同演化，特別是網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)生演化或擴(kuò)散對(duì)網(wǎng)絡(luò)演化的影響雖然亟待關(guān)注卻鮮有研究[2]。面對(duì)這樣的現(xiàn)實(shí)與理論需求，本研究提出擴(kuò)散與網(wǎng)絡(luò)演化協(xié)同的描述性框架，利用有向網(wǎng)絡(luò)工具，在同時(shí)考慮擴(kuò)散過(guò)程中的信息傳遞與認(rèn)知失調(diào)現(xiàn)象的情況下，借用信息熵與累積優(yōu)勢(shì)機(jī)制描述了擴(kuò)散與網(wǎng)絡(luò)關(guān)系的協(xié)同演化，構(gòu)造了對(duì)應(yīng)的數(shù)學(xué)模型?；诜抡鎸?shí)驗(yàn)的數(shù)據(jù)分析進(jìn)一步得到相關(guān)結(jié)論：首先，靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)與動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)下的擴(kuò)散結(jié)果及過(guò)程往往存在差異，并特別體現(xiàn)在收益折現(xiàn)方面；其次，更優(yōu)的擴(kuò)散結(jié)果多與更不均等的節(jié)點(diǎn)出度分布同時(shí)出現(xiàn)，但不能單純地將擴(kuò)散更優(yōu)理解為網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)影響的結(jié)果，而應(yīng)理解為交互作用的結(jié)果；再次，大眾傳播、人際傳播、網(wǎng)絡(luò)度均值以及個(gè)體敏感性都會(huì)產(chǎn)生影響，且諸影響要素間往往存在兼具統(tǒng)計(jì)顯著性與現(xiàn)實(shí)重要性的交互作用。這些基于實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的結(jié)果具體揭示了不同控制因素及其交互的復(fù)雜影響，進(jìn)而確認(rèn)了本研究的理論意義。此外，對(duì)擴(kuò)散網(wǎng)絡(luò)內(nèi)生動(dòng)態(tài)的討論也從一般意義上為理解網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)演化作出一定貢獻(xiàn)。

4.2 實(shí)踐價(jià)值

本文結(jié)論具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。首先，現(xiàn)實(shí)網(wǎng)絡(luò)總是處于動(dòng)態(tài)演化中，因此動(dòng)態(tài)與靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)背景下的結(jié)果會(huì)存在差異，實(shí)踐者必須警惕基于靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)作出的策略評(píng)估。本文關(guān)于擴(kuò)散和網(wǎng)絡(luò)演化關(guān)系的解釋體現(xiàn)了擴(kuò)散與網(wǎng)絡(luò)間的循環(huán)響應(yīng)關(guān)系[30]，靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)因?yàn)闊o(wú)法體現(xiàn)上述關(guān)系而可能?chē)?yán)重誤導(dǎo)實(shí)踐。其次，由于接受比例與收益折現(xiàn)并不總是一致，接受比例會(huì)掩蓋相同或相似表象后的實(shí)質(zhì)性差異，因此，基于接受比例的策略選擇可能存在誤導(dǎo)。再次，由于網(wǎng)絡(luò)演化不僅會(huì)受到傳播局勢(shì)引致的客觀不確定性影響，還會(huì)受到其它因素(如個(gè)體異質(zhì)性與產(chǎn)品類(lèi)型等)影響。因此，企業(yè)需要綜合考慮這些要素以獲得針對(duì)協(xié)同演化的深入理解。在上述方面，商品學(xué)派面向戰(zhàn)略選擇的產(chǎn)品類(lèi)型分類(lèi)框架[34]可以與論文的結(jié)論相互配合。

4.3 未來(lái)研究方向

首先，作為嘗試性探討，本研究簡(jiǎn)化了創(chuàng)新擴(kuò)散過(guò)程。實(shí)踐中，競(jìng)爭(zhēng)、負(fù)面口碑、競(jìng)爭(zhēng)策略總是伴隨擴(kuò)散過(guò)程，未來(lái)研究可以考慮更為現(xiàn)實(shí)的情景；再者，雖然考察了網(wǎng)絡(luò)演化信息與認(rèn)知?jiǎng)訖C(jī)，但現(xiàn)實(shí)情景更復(fù)雜，因此可以考慮引入更接近現(xiàn)實(shí)、更為復(fù)雜的解釋框架。此外，本文研究以有向網(wǎng)絡(luò)體現(xiàn)個(gè)體間的影響，但網(wǎng)絡(luò)關(guān)系可能兼具有向與無(wú)向性質(zhì)。網(wǎng)絡(luò)設(shè)定可以更貼近現(xiàn)實(shí)且有必要探究其它關(guān)鍵特征。在細(xì)節(jié)方面，研究開(kāi)展了比較系統(tǒng)的仿真實(shí)驗(yàn)，但無(wú)疑有更多實(shí)驗(yàn)情景有待探究；對(duì)控制變量與被影響變量函數(shù)關(guān)系的設(shè)定也可以作更深入細(xì)致的探究。