熊回香，陳琦，代沁泉

（華中師范大學(xué)信息管理學(xué)院，武漢 430079）

1 引言

學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站，作為提供學(xué)術(shù)交流與合作的社會(huì)化網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)，在推進(jìn)領(lǐng)域合作、科技創(chuàng)新等方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用?，F(xiàn)有學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站的數(shù)量較多，并且在頁(yè)面布局、信息組織、功能提供等方面均各有自身的特點(diǎn)，然而，這些網(wǎng)站對(duì)用戶科研需求的滿足效果卻難以直接進(jìn)行估量。因此，探索一套簡(jiǎn)明統(tǒng)一、科學(xué)合理的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，以了解現(xiàn)有學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站在滿足科研用戶需求方面的現(xiàn)狀和不足，對(duì)于促進(jìn)科研用戶的學(xué)術(shù)交流與宏觀層面的科技進(jìn)步具有重要意義。目前，對(duì)學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站進(jìn)行有效評(píng)價(jià)已經(jīng)引起了國(guó)內(nèi)外學(xué)者的關(guān)注，現(xiàn)有研究大致可分為以下三類：第一，以提高知識(shí)交流效率為導(dǎo)向的評(píng)價(jià)研究。研究者分別利用非參數(shù)DEA（data envelope analysis）和Malmquist指 數(shù) 方 法[1]、SBM（slack-based-measure）模型和非參數(shù)核密度估計(jì)[2]、模糊層次分析法[3]構(gòu)建了學(xué)術(shù)虛擬社區(qū)知識(shí)交流效果評(píng)價(jià)模型。第二，以特定功能或能力為原點(diǎn)的多網(wǎng)站對(duì)比研究。例如，劉先紅等[4]從推薦項(xiàng)目和策略、冷啟動(dòng)方案、用戶偏好學(xué)習(xí)等幾個(gè)層面，對(duì)科研之友、ResearchGate等網(wǎng)站的推薦系統(tǒng)展開(kāi)了比較研究；許志敏[5]從網(wǎng)站定位、用戶分布、內(nèi)容生產(chǎn)等角度，對(duì)學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站的國(guó)際傳播能力進(jìn)行了比較研究。第三，基于網(wǎng)站設(shè)計(jì)者角度開(kāi)展的學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站普適性建設(shè)水平評(píng)價(jià)。Bhardwaj[6]制定了由12個(gè)大類和198個(gè)問(wèn)題組成的、包含學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站各種特征的檢查表，來(lái)對(duì)當(dāng)前四個(gè)流行的學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站進(jìn)行比較分析。李曉妍等[7]從學(xué)科分布、目標(biāo)用戶等方面，對(duì)當(dāng)前學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站進(jìn)行分析對(duì)比。也有少數(shù)學(xué)者利用定量思想，從網(wǎng)站的內(nèi)容、設(shè)計(jì)、功能和影響力4個(gè)層面出發(fā)，設(shè)計(jì)了相關(guān)指標(biāo)構(gòu)建社交學(xué)術(shù)網(wǎng)站的綜合評(píng)價(jià)模型[8]。

綜上所述，盡管學(xué)者們對(duì)學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站評(píng)價(jià)已經(jīng)進(jìn)行了部分有益的嘗試，但是對(duì)兼顧“定量綜合評(píng)價(jià)模型”和“用戶視角”的研究仍然略顯不足。對(duì)學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站展開(kāi)綜合性量化評(píng)價(jià)有利于全方位、直觀地了解網(wǎng)站各個(gè)方面的建設(shè)水平，而基于用戶視角探討學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站服務(wù)評(píng)價(jià)則有利于發(fā)現(xiàn)網(wǎng)站在滿足科研用戶需求方面的現(xiàn)狀，進(jìn)而有針對(duì)性地予以改進(jìn)，以更好地服務(wù)于用戶。因此，本文從科研用戶視角出發(fā)，將“以用戶為中心”的CRM-BSC（customer relationship management-the balanced score card）理論模型[9]引入定量的學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建，并通過(guò)多輪網(wǎng)絡(luò)調(diào)研對(duì)該模型予以修正與完善，最后，選取國(guó)內(nèi)外若干主流學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站開(kāi)展了實(shí)證分析，以期從理論上豐富現(xiàn)有研究，并從實(shí)踐上幫助學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站的管理者了解哪些方面是科研用戶重點(diǎn)關(guān)注的、又有哪些方面還尚未滿足用戶需求、應(yīng)該對(duì)哪些地方予以改進(jìn)等問(wèn)題，進(jìn)而促進(jìn)學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站功能的完善、優(yōu)化科研服務(wù)，最終推動(dòng)科研交流與合作的新發(fā)展。

2 學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站與CRM-BSC

2.1 學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站

在Web 2.0環(huán)境下，面對(duì)科研人員日益增長(zhǎng)的學(xué)術(shù)社交需求，以ResearchGate、科學(xué)網(wǎng)等為代表的學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站應(yīng)運(yùn)而生。目前，關(guān)于學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站的概念尚未達(dá)成共識(shí)，凝練已有的典型定義的共性[10-14]，本文將學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站定義為：以教師、學(xué)生、科研人員等為受眾群體，針對(duì)科研活動(dòng)的前期、中期、后期，提供諸如凝聚學(xué)術(shù)資源、在線交流等輔助科學(xué)研究、促進(jìn)學(xué)術(shù)交流與科研合作的功能或服務(wù)的一種社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)。與其他學(xué)術(shù)類網(wǎng)站（如學(xué)術(shù)期刊網(wǎng)站、學(xué)術(shù)搜索引擎等）相比，學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站具有明顯的社交屬性。而與其他社交網(wǎng)站相比，學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站則具有更強(qiáng)的專業(yè)性與原創(chuàng)性，以及更弱的盈利性[15]。

根據(jù)劃分標(biāo)準(zhǔn)不同，學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站的分類也有所不同：根據(jù)提供的服務(wù)內(nèi)容，可將其分為研究共享、資源共享和成果共享三大類[16]；根據(jù)涉及的學(xué)科范圍，可將其大致分為綜合型和專業(yè)型學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站[17]。其中，前者包括的學(xué)科范圍廣泛，可以滿足大多數(shù)群體的學(xué)術(shù)社交需求，如ResearchGate、科學(xué)網(wǎng)、小木蟲(chóng)等；而后者則服務(wù)于某類具體學(xué)科，如丁香園、答魔社區(qū)、經(jīng)管之家等。本文認(rèn)為第一種分類標(biāo)準(zhǔn)并不能嚴(yán)格區(qū)分現(xiàn)有學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站的定位，例如，ResearchGate既可以為學(xué)者提供在線科研協(xié)作工具，也可以通過(guò)問(wèn)答區(qū)進(jìn)行知識(shí)傳遞、利用個(gè)人主頁(yè)進(jìn)行科研成果管理，無(wú)法明晰其歸屬于哪一類。根據(jù)網(wǎng)站的建設(shè)定位，即可明確其服務(wù)的學(xué)科領(lǐng)域，能夠較為清晰地將網(wǎng)站歸為綜合型或是專業(yè)型，因此，本文更傾向于第二類劃分標(biāo)準(zhǔn)。

2.2 CRM-BSC理論模型

平衡計(jì)分卡理論（the balanced score card，BSC）[18]概念的正式提出要早于客戶關(guān)系管理理論（customer relationship management，CRM）[19]。前者作為一種績(jī)效考核方式，被廣泛運(yùn)用于企業(yè)的戰(zhàn)略規(guī)劃與評(píng)估；而后者則是一種新型的企業(yè)管理思想與經(jīng)營(yíng)戰(zhàn)略。由于CRM的復(fù)雜性，其實(shí)施的效果和有效性難以估量，于是有學(xué)者著眼于BSC模型在績(jī)效評(píng)價(jià)方面的優(yōu)勢(shì)，嘗試對(duì)其進(jìn)行改進(jìn)，以使其適用于對(duì)企業(yè)CRM戰(zhàn)略實(shí)施水平和有效性的評(píng)價(jià)，并形成了CRM-BSC理論模型[9]，該理論是依托平衡計(jì)分卡對(duì)企業(yè)的客戶關(guān)系管理效果進(jìn)行評(píng)價(jià)的方法，主張從客戶角度出發(fā)，以“客戶價(jià)值”“客戶滿意”“客戶互動(dòng)”“客戶知識(shí)”4個(gè)維度評(píng)價(jià)企業(yè)客戶關(guān)系管理的成效。與傳統(tǒng)的BSC相比，CRM-BSC更加關(guān)注對(duì)客戶需求的理解，在具體應(yīng)用CRM-BSC理論模型時(shí)，需要根據(jù)其強(qiáng)調(diào)的4個(gè)維度的核心內(nèi)涵和評(píng)價(jià)對(duì)象的具體特征來(lái)對(duì)其做適當(dāng)調(diào)整，并設(shè)計(jì)細(xì)化的衡量指標(biāo)。國(guó)內(nèi)已有學(xué)者在這方面進(jìn)行了卓有成效的探索，例如，孟慶良等[20]建立了一個(gè)包含客戶知識(shí)、客戶交互、客戶價(jià)值和客戶感知價(jià)值的四個(gè)視角的CRM有效性評(píng)價(jià)模型，并通過(guò)一個(gè)企業(yè)案例驗(yàn)證了該模型的可行性；尹懷瓊等[21-24]則認(rèn)為，CRM-BSC理論模型不僅適用于企業(yè)的績(jī)效評(píng)價(jià)，同樣也可應(yīng)用于非盈利性組織，并基于該模型先后對(duì)政府網(wǎng)站G2B評(píng)估指標(biāo)體系[21-22]、圖書(shū)館網(wǎng)站評(píng)價(jià)指標(biāo)體系[23-24]進(jìn)行了探索和實(shí)證。

盡管現(xiàn)有學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站在功能定位、用戶特征等方面各有差異，但是其建設(shè)的初衷皆是助力科研，用戶對(duì)于這類網(wǎng)站的重要性不言而喻，作為一類高度以用戶為中心的網(wǎng)站，從用戶視角來(lái)對(duì)其進(jìn)行評(píng)價(jià)有其必要性。同時(shí)，CRM-BSC理論模型在延續(xù)BSC理論優(yōu)勢(shì)的基礎(chǔ)上，更加強(qiáng)調(diào)“用戶視角”的重要性。由此可見(jiàn)，學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站與CRMBSC理論模型在核心著眼點(diǎn)上是共通的。具體而言，CRM-BSC理論模型可用于學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站評(píng)價(jià)模型構(gòu)建的可行性主要有以下幾點(diǎn)：首先，從理論層面來(lái)看，學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站的建設(shè)目標(biāo)與CRM-BSC理論模型的核心內(nèi)涵是相契合的，均強(qiáng)調(diào)為用戶提供更多的價(jià)值，并淡化對(duì)財(cái)務(wù)指標(biāo)的重視；其次，從實(shí)踐應(yīng)用層面來(lái)看，如上文所述，部分研究者已將CRM-BSC理論模型較好地運(yùn)用于政府的門戶網(wǎng)站、圖書(shū)館網(wǎng)站評(píng)價(jià)模型的構(gòu)建。學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站的服務(wù)理念與這兩類網(wǎng)站是非常相似的，因此，本文認(rèn)為CRM-BSC理論也同樣可應(yīng)用于評(píng)價(jià)學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站；最后，對(duì)學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站本身而言，現(xiàn)有的研究成果固然無(wú)法完全適用于對(duì)學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站的評(píng)價(jià)，本文將根據(jù)CRM-BSC的理論內(nèi)核，借鑒已有評(píng)價(jià)模型，并結(jié)合學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站具體表征進(jìn)行適當(dāng)改進(jìn)，著重關(guān)注少數(shù)而又能反映學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站特征的關(guān)鍵指標(biāo)，以更好地將CRM-BSC理論模型與本研究相結(jié)合。

3 學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建

3.1 學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站評(píng)價(jià)指標(biāo)體系初步設(shè)計(jì)

根據(jù)學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站的特征和參閱相關(guān)研究，本文初步確立了學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的一級(jí)指標(biāo)和三級(jí)指標(biāo)。鑒于CRM-BSC理論核心是“用戶知識(shí)”“用戶互動(dòng)”“用戶價(jià)值”和“用戶滿意”四個(gè)層面，因此，本文的一級(jí)指標(biāo)將直接使用這四個(gè)維度，而本文的三級(jí)指標(biāo)則參考相關(guān)文獻(xiàn)，并結(jié)合學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站特征而初步設(shè)定。針對(duì)二級(jí)指標(biāo)，考慮到盡可能減少評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建中的主觀隨意性，本文并不預(yù)先設(shè)定二級(jí)指標(biāo)，而是充分利用數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法、因子分析等方法客觀地展現(xiàn)評(píng)價(jià)模型的結(jié)構(gòu)層次，進(jìn)而萃取出二級(jí)指標(biāo)。初步擬定的一級(jí)指標(biāo)和三級(jí)指標(biāo)如表1所示。在深刻理解CRMBSC理論內(nèi)涵和參閱相關(guān)文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上[22]，下文將對(duì)所預(yù)設(shè)的一級(jí)指標(biāo)的核心概念界定以及三級(jí)指標(biāo)選定做進(jìn)一步解釋。

掌握用戶知識(shí)是有針對(duì)性地提供服務(wù)的基礎(chǔ)，“用戶知識(shí)”維度強(qiáng)調(diào)學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站應(yīng)利用現(xiàn)代信息技術(shù)搜集、分析、挖掘用戶的信息和特征，從而對(duì)用戶進(jìn)行分類、了解用戶。通過(guò)用戶的注冊(cè)信息和其添加的個(gè)人資料信息，學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站可以掌握一定的用戶知識(shí)，同時(shí)，可以對(duì)用戶進(jìn)行分類管理。而用戶的需求并非一成不變，學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站需要用動(dòng)態(tài)的眼光去看待[20]，因此，學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站還需要通過(guò)在線需求調(diào)查表、瀏覽統(tǒng)計(jì)等相關(guān)功能，來(lái)了解用戶實(shí)時(shí)的科研偏好和興趣。若對(duì)用戶的信息進(jìn)行分析和挖掘，則要求網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)具備一定的知識(shí)和技術(shù)水平。此外，鑒于科研用戶具有一定的信息甄別能力和信息安全意識(shí)，網(wǎng)站需要對(duì)用戶個(gè)人信息的安全給予充分的重視與保障。基于上述分析，本文在“用戶知識(shí)”維度下設(shè)計(jì)X1～X8共計(jì)8個(gè)三級(jí)指標(biāo)。

表1 預(yù)設(shè)評(píng)價(jià)一級(jí)指標(biāo)與三級(jí)指標(biāo)內(nèi)容

學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站所提供的功能與服務(wù)依賴于“互動(dòng)”過(guò)程才能傳遞給用戶，“用戶互動(dòng)”維度指的是用戶與用戶之間、用戶與網(wǎng)站之間的互動(dòng)行為。作為社交網(wǎng)站的一種類型，學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站的重要方面便是提高科研用戶的參與度和活躍度，以及營(yíng)造良好的學(xué)術(shù)互動(dòng)交流氛圍?；?dòng)活動(dòng)主要包括用戶之間的提問(wèn)與反饋和網(wǎng)站向用戶傳遞信息，而互動(dòng)行為需要依賴于在線交流、雙向交流、單向交流等渠道，通過(guò)這些渠道，用戶才能與自身的科研團(tuán)隊(duì)或者潛在合作者保持聯(lián)系，并及時(shí)了解其動(dòng)態(tài)。另外，通過(guò)新型的互動(dòng)交流方式，如移動(dòng)端APP、社交媒體賬號(hào)等，網(wǎng)站可以在PC端功能的基礎(chǔ)上，實(shí)時(shí)向用戶提供泛在化服務(wù)，以豐富用戶與網(wǎng)站之間的互動(dòng)?；谏鲜龇治?，本文在“用戶互動(dòng)”維度下設(shè)計(jì)X9～X16共計(jì)8個(gè)三級(jí)指標(biāo)。

“用戶價(jià)值”維度，是指通過(guò)有效管理客戶關(guān)系以滿足用戶的需求，從而更好地為用戶提供服務(wù)[23]?！坝脩魞r(jià)值”維度強(qiáng)調(diào)用戶在進(jìn)行了交互活動(dòng)的基礎(chǔ)上，學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站所提供的功能對(duì)其需求滿足程度的自我認(rèn)知，包括用戶在使用過(guò)學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站之后，對(duì)該網(wǎng)站的基礎(chǔ)情況（如界面布局、鏈接響應(yīng)、語(yǔ)言版本、網(wǎng)站導(dǎo)航、功能全面性等）、學(xué)術(shù)信息資源情況（如資源的比例、質(zhì)量、易獲取性、時(shí)效性等）、檢索功能情況、個(gè)性化推薦功能，以及是否有助于自身的科研活動(dòng)的一個(gè)基本認(rèn)知和與原有期望值的比較。基于上述分析，在“用戶價(jià)值”維度下，本文具體設(shè)計(jì)了X17～X31共計(jì)15個(gè)三級(jí)指標(biāo)。

科研用戶對(duì)學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站功能感到滿意，是實(shí)現(xiàn)網(wǎng)站與用戶“雙贏”的關(guān)鍵因素，而前3個(gè)維度的用戶體驗(yàn)均會(huì)在一定程度上會(huì)影響到對(duì)“用戶滿意”維度的評(píng)價(jià)，“用戶滿意”維度強(qiáng)調(diào)用戶對(duì)學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站所提供的功能與服務(wù)的綜合評(píng)價(jià)和整體印象，包括用戶的整體滿意度、用戶建議（投訴）、用戶持續(xù)使用意愿，以及向他人推薦的可能性。因此，本文在“用戶滿意”維度下設(shè)計(jì)了X32～X35共計(jì)4個(gè)三級(jí)指標(biāo)。

3.2 初始評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的檢驗(yàn)與完善

3.2.1 預(yù)調(diào)研問(wèn)卷的設(shè)計(jì)、發(fā)放與回收

預(yù)調(diào)研問(wèn)卷的設(shè)計(jì)分為三個(gè)部分。第一部分，調(diào)查被測(cè)者的性別、年級(jí)、所屬高校、學(xué)科領(lǐng)域；第二部分，采用Likert scale的形式調(diào)查35項(xiàng)三級(jí)指標(biāo)的重要性程度，依次設(shè)計(jì)了“非常不重要”“不重要”“一般”“重要”“非常重要”5個(gè)選項(xiàng)，并按照1、2、3、4、5分進(jìn)行賦值；考慮到不同用戶的實(shí)際需求不同，本文增設(shè)了第三部分：開(kāi)放性題項(xiàng)，旨在搜集用戶群體對(duì)于學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站還有哪些較為關(guān)注的功能或服務(wù)。

預(yù)調(diào)研于2020年1月進(jìn)行，共發(fā)布問(wèn)卷113份，經(jīng)篩選后獲得有效數(shù)據(jù)98份。受測(cè)者涵蓋各個(gè)年級(jí)本科生和碩博研究生，男女性占比均衡，問(wèn)卷發(fā)放對(duì)象涉及人文社會(huì)科學(xué)與自然科學(xué)領(lǐng)域（部分原始數(shù)據(jù)樣本如表2所示）。

表2 預(yù)調(diào)研問(wèn)卷數(shù)據(jù)樣本（部分）

3.2.2 描述性分析與信度效度分析

在描述性分析中，平均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)偏差分別反映了科研用戶對(duì)各項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)重要性程度的認(rèn)同和調(diào)查結(jié)果的穩(wěn)定性程度。本文將預(yù)調(diào)研數(shù)據(jù)導(dǎo)入SPSS 22.0，調(diào)用軟件的“描述統(tǒng)計(jì)”工具，求得各項(xiàng)三級(jí)指標(biāo)的平均數(shù)與標(biāo)準(zhǔn)偏差，如表3所示。

由表3可知，各三級(jí)指標(biāo)的重要性程度評(píng)分平均值均大于3.35，其標(biāo)準(zhǔn)偏差處于0.577～0.979，表明題項(xiàng)離散程度不大，由此可見(jiàn)，科研用戶對(duì)問(wèn)卷中的35項(xiàng)三級(jí)指標(biāo)均比較認(rèn)同，因此本文不對(duì)三級(jí)指標(biāo)做刪減。

將各一級(jí)維度所包含的三級(jí)指標(biāo)對(duì)應(yīng)的重要性程度求和再除以題項(xiàng)數(shù)，即可得四項(xiàng)一級(jí)指標(biāo)的重要性程度評(píng)分。以“用戶知識(shí)（F1）”為例，該過(guò)程在SPSS 22.0中的具體操作為：調(diào)用“計(jì)算變量”工具，設(shè)置目標(biāo)變量名稱為“F1”，輸入其數(shù)字表達(dá)式為F1=(X1+X2+X3+X4+X5+X6+X7+X8)/8，即可獲得F1的98份重要性程度評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)。同理，可分別計(jì)算F2、F3、F4的重要性程度評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)。隨后調(diào)用SPSS 22.0中“描述統(tǒng)計(jì)”工具，得到各一級(jí)指標(biāo)的平均數(shù)與標(biāo)準(zhǔn)偏差；信度檢驗(yàn)用于驗(yàn)證調(diào)研數(shù)據(jù)結(jié)果的一致性和可靠程度，利用SPSS 22.0計(jì)算原始數(shù)據(jù)樣本（見(jiàn)表2）的Cronbach'sα系數(shù)，來(lái)檢測(cè)問(wèn)卷內(nèi)部的一致性和變量之間的凝聚程度。量表各一級(jí)指標(biāo)的平均值、標(biāo)準(zhǔn)偏差和Cronbach'sα，如表4所示。

表3 三級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)的平均值與標(biāo)準(zhǔn)偏差

表4 量表各一級(jí)指標(biāo)平均值、標(biāo)準(zhǔn)偏差以及信度

從表4可以看出，4項(xiàng)一級(jí)指標(biāo)的重要性程度評(píng)分均值均高于3.8，其樣本偏差處于0.419～0.683，說(shuō)明基于CRM-BSC理論模型的四個(gè)維度來(lái)構(gòu)建學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站評(píng)價(jià)模型的效果比較理想。在信度方面，通常認(rèn)為當(dāng)Cronbach'sα系數(shù)高于0.7時(shí)，則調(diào)研結(jié)果信度較理想，計(jì)算結(jié)果表明各一級(jí)維度的Cronbach'sα均大于0.76；同時(shí)，整體信度為0.926，說(shuō)明量表問(wèn)卷的穩(wěn)定性與一致性較高。

效度檢驗(yàn)用于檢測(cè)問(wèn)卷的有效性，同時(shí)，其值的高低也是判斷數(shù)據(jù)可否進(jìn)行因子提取的標(biāo)準(zhǔn)。在結(jié)構(gòu)效度方面，利用SPSS 22.0對(duì)數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）和Bartlett's球形檢驗(yàn)，得到“用戶知識(shí)”“用戶互動(dòng)”“用戶價(jià)值”和“用戶滿意”4個(gè)維度的KMO值分別為0.773、0.823、0.846和0.803，總量表KMO的值為0.8，均高于0.6的可接受水平。同時(shí)，Bartlett's球形度檢驗(yàn)的顯著性水平皆等于0.000＜0.05，均符合因子分析的條件。通過(guò)上述檢測(cè)可見(jiàn)，本次預(yù)調(diào)研數(shù)據(jù)的信度效度均處于理想水平，量表比較科學(xué)，可用于進(jìn)一步的探索性因子分析。

3.2.3 基于探索性因子分析的二級(jí)指標(biāo)提取

因子分析通過(guò)少量的共性因子來(lái)描述多維指標(biāo)，以揭示因素之間的內(nèi)在關(guān)系結(jié)構(gòu)[25]。因子分析可分為驗(yàn)證性因子分析和探索性因子分析兩類。前者假定共性因子與變量群的關(guān)系是部分可知的，而后者事先并不假定其間的關(guān)系，試圖讓數(shù)據(jù)“說(shuō)話”。為了更加客觀、科學(xué)地分析評(píng)價(jià)模型內(nèi)部的層次結(jié)構(gòu)，本文采用探索性因子分析來(lái)提取學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站評(píng)價(jià)模型的二級(jí)指標(biāo)。在描述性分析與信度效度分析中，已經(jīng)證實(shí)預(yù)調(diào)研數(shù)據(jù)樣本具有一定的科學(xué)性和合理性，且符合因子分析的條件，因此，本文繼續(xù)利用SPSS軟件對(duì)原始數(shù)據(jù)調(diào)用“因子分析”工具。

首先，在表5中，“解釋的總方差”是指提取后的主成分包含原有變量信息量的程度；“初始特征值”是指初步提取因子的結(jié)果；“總計(jì)”為每個(gè)因子的特征值，該值越大表示該因子在解釋8個(gè)變量的變異時(shí)重要程度越高。表5中的數(shù)據(jù)顯示，共有2個(gè)因子特征值大于1，因此，F(xiàn)1可提取2個(gè)因子；“提取平方和載入”與“旋轉(zhuǎn)平方和載入”分別表示旋轉(zhuǎn)前與旋轉(zhuǎn)后的特征值、解釋變異量、累計(jì)解釋變異量。因子分析默認(rèn)只提取大于1的特征值。經(jīng)過(guò)旋轉(zhuǎn)后，因子之間的歸類會(huì)更加明晰，其特征值也隨之改變，但特征值總和不變。從“旋轉(zhuǎn)載荷平方和”中可以看出，所提取的2個(gè)因子能夠代表原有8個(gè)指標(biāo)共計(jì)56.343%的信息，一般認(rèn)為，方差解釋率達(dá)到55%便可以接受，因此，“用戶知識(shí)”維度抽取2個(gè)因子較為合理。

表5 “用戶知識(shí)”維度總方差解釋

表6 “用戶知識(shí)”維度旋轉(zhuǎn)成分矩陣

其次，所抽取的2個(gè)共性因子究竟代表何種意義，這需要依賴“旋轉(zhuǎn)成分矩陣”進(jìn)行分析。從表6可以看出，X1～X4歸屬于共性因子1，X5～X8歸屬于共性因子2。X1～X4這4個(gè)三級(jí)指標(biāo)主要包括用戶注冊(cè)操作、用戶個(gè)人資料維護(hù)、用戶分類管理以及用戶需求調(diào)查，集中于對(duì)用戶信息的了解，因此，將共性因子1命名為“了解用戶信息”；X5～X8主要包括信息瀏覽量統(tǒng)計(jì)、熱點(diǎn)瀏覽排行榜、網(wǎng)站運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)以及信息安全，集中于對(duì)用戶信息的分析，以充分理解其需求，同時(shí)，注重對(duì)用戶隱私和知識(shí)產(chǎn)權(quán)的保護(hù)，因此，將共性因子2命名為“用戶行為分析及信息安全”。

類似地，可對(duì)“用戶互動(dòng)”“用戶價(jià)值”“用戶滿意”維度進(jìn)行因子提取，其詳細(xì)操作本文不再贅述，在此僅闡述計(jì)算和分析結(jié)果。①對(duì)“用戶互動(dòng)”維度進(jìn)行提取，其方差貢獻(xiàn)率為63.865%，共有2個(gè)因子特征值高于1。根據(jù)其“旋轉(zhuǎn)成分矩陣”發(fā)現(xiàn)，因子1由X9～X14共計(jì)6個(gè)三級(jí)指標(biāo)組成，因子2由X15與X16兩個(gè)三級(jí)指標(biāo)組成。在分析三級(jí)指標(biāo)特性的基礎(chǔ)上，分別將因子1和因子2命名為“基礎(chǔ)互動(dòng)渠道”與“移動(dòng)端互動(dòng)渠道”。②對(duì)“用戶價(jià)值”維度進(jìn)行提取，其方差貢獻(xiàn)率為66.822%，共有4個(gè)因子特征值高于1。分析結(jié)果表明，因子1由X28、X25、X29、X27、X26、X24共計(jì)6個(gè)三級(jí)指標(biāo)構(gòu)成，因子2由X22、X23、X21構(gòu)成，因子3由X18、X17、X19、X20構(gòu)成，因子4由X30、X31構(gòu)成。根據(jù)各項(xiàng)三級(jí)指標(biāo)的特性，分別將因子1～4命名為“信息資源的質(zhì)量與信息檢索”“功能及信息資源的豐富性”“網(wǎng)站基礎(chǔ)建設(shè)”和“面向用戶個(gè)性化科研需求的支持度”。③對(duì)“用戶滿意”維度進(jìn)行因子抽取，其方差貢獻(xiàn)率為70.274%，僅有1個(gè)因子特征值高于1，因此，“用戶滿意”維度僅抽取1個(gè)因子，該共性因子由X35、X33、X34、X32這4個(gè)三級(jí)指標(biāo)構(gòu)成，將其命名為“用戶滿意度及用戶反饋行為”。

3.2.4 基于開(kāi)放性題目的評(píng)價(jià)指標(biāo)優(yōu)化

考慮到不同用戶的實(shí)際需求不同，開(kāi)放性題目的設(shè)置有助于發(fā)現(xiàn)因個(gè)人知識(shí)水平的局限性而未考慮到的指標(biāo)，因此，有必要根據(jù)開(kāi)放性題目獲取的結(jié)果對(duì)評(píng)價(jià)模型進(jìn)行補(bǔ)充。通過(guò)對(duì)開(kāi)放性題目進(jìn)行整理分析（表7），本文發(fā)現(xiàn)用戶所提及的需求大部分已包含在所設(shè)計(jì)的35項(xiàng)三級(jí)指標(biāo)內(nèi)，仍有一些需求本文尚未被涉及，這需要對(duì)原有的評(píng)價(jià)模型進(jìn)行完善和補(bǔ)充。在模型完善方面，有些用戶提及了學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站使用過(guò)程中的真實(shí)信息，而預(yù)設(shè)評(píng)價(jià)中所設(shè)置的三級(jí)指標(biāo)X1：“有無(wú)用戶注冊(cè)門檻，如要求使用真實(shí)姓名、真實(shí)機(jī)構(gòu)郵箱注冊(cè)”僅涉及用戶注冊(cè)，而未提及網(wǎng)站使用，因此，需要將X1修正為“網(wǎng)站所設(shè)置的用戶注冊(cè)及使用門檻的情況，如要求用戶使用真實(shí)姓名、所屬單位、機(jī)構(gòu)郵箱等”；在模型補(bǔ)充方面，較多的用戶提及了學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站的特色板塊、專業(yè)覆蓋情況，因此，考慮增加X(jué)36：“網(wǎng)站特色板塊的開(kāi)設(shè)情況”、X37：“網(wǎng)站專業(yè)領(lǐng)域的覆蓋情況”兩個(gè)新指標(biāo)，并根據(jù)新指標(biāo)的內(nèi)容和特點(diǎn)，將其添加至“網(wǎng)站基礎(chǔ)建設(shè)”與“功能及信息資源的豐富性”兩個(gè)二級(jí)指標(biāo)下。

表7 預(yù)調(diào)研問(wèn)卷通過(guò)開(kāi)放性題項(xiàng)所獲取的科研用戶需求

經(jīng)過(guò)完善與補(bǔ)充后，本文所構(gòu)建的學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站評(píng)價(jià)指標(biāo)體系如表8所示。

表8 完善后的學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

3.3 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的進(jìn)一步檢驗(yàn)

3.3.1 正式調(diào)研問(wèn)卷的設(shè)計(jì)、發(fā)放與回收

為了驗(yàn)證完善后的學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的科學(xué)性，為一～三級(jí)指標(biāo)權(quán)重的計(jì)算搜集數(shù)據(jù)樣本，本文進(jìn)行了正式網(wǎng)絡(luò)調(diào)研。問(wèn)卷自2020年2月5日開(kāi)始發(fā)放，歷時(shí)26天，共計(jì)發(fā)放問(wèn)卷187份，剔除無(wú)效答卷后得到147份樣本，數(shù)據(jù)集中男生占比44.2%，女生占比55.8%；本科生占比28.6%，研究生群體占比71.4%。調(diào)查對(duì)象來(lái)自清華大學(xué)、北京大學(xué)、澳大利亞國(guó)立大學(xué)等國(guó)內(nèi)外50余所高校，并涉及管理學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、法學(xué)、醫(yī)學(xué)等在內(nèi)的12個(gè)學(xué)科門類。由此可見(jiàn)，問(wèn)卷的調(diào)查對(duì)象比較廣泛，在一定程度上反映來(lái)自不同學(xué)歷層次、不同高校、不同專業(yè)領(lǐng)域的科研用戶對(duì)擬定的學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的認(rèn)可程度。正式調(diào)研問(wèn)卷部分?jǐn)?shù)據(jù)樣本如表9所示。

表9 正式調(diào)研問(wèn)卷數(shù)據(jù)樣本（部分）

3.3.2 描述性分析與信度效度分析

本文思路是先以公平函數(shù)為目標(biāo)，依據(jù)地區(qū)需求指數(shù)分配資源，且達(dá)到公平函數(shù)目標(biāo)；同時(shí)以效率函數(shù)為目標(biāo)，依據(jù)地區(qū)衛(wèi)生資源的投入與產(chǎn)出，在公平目標(biāo)基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)效率函數(shù)目標(biāo)。兩個(gè)目標(biāo)函數(shù)形成上下層關(guān)系，上下層互為約束，從而構(gòu)建復(fù)合系統(tǒng)雙層目標(biāo)優(yōu)化模型。

在評(píng)價(jià)指標(biāo)科學(xué)性驗(yàn)證方面，本文利用SPSS 22.0計(jì)算量表各維度的平均值、標(biāo)準(zhǔn)偏差和信度（表10）。同時(shí)，調(diào)用因子分析功能分別計(jì)算基于一級(jí)、二級(jí)維度所劃分的分量表的效度（表11）。

表10 量表各維度的平均值、標(biāo)準(zhǔn)偏差和信度

表11 各分量表的效度值

由表10可知，量表各維度的平均值均大于3.7，標(biāo)準(zhǔn)偏差處于區(qū)間(0.45,0.68)，且Cronbach'sα數(shù)值均高于0.78，這表明本文所設(shè)計(jì)的量表穩(wěn)定性和可靠性較為理想。

在結(jié)構(gòu)效度方面，當(dāng)以一級(jí)維度作為分量表劃分依據(jù)時(shí)，各分量表的KMO值均高于0.75；當(dāng)以二級(jí)維度作為分量表劃分依據(jù)時(shí)，除了“移動(dòng)端互動(dòng)渠道”“面向用戶個(gè)性化科研需求的支持度”之外，其他分量表的KMO值均高于0.7。分量表“移動(dòng)端互動(dòng)渠道”“面向用戶個(gè)性化科研需求的支持度”的KMO值僅為0.5的原因在于分量表中僅包含2個(gè)三級(jí)題項(xiàng)，而通過(guò)對(duì)其進(jìn)行因子分析可以發(fā)現(xiàn)，2個(gè)分量表中方差貢獻(xiàn)率分別為81.579%、80.778%，遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于55%的可接受水平。由上述分析可知，本文構(gòu)建的基本CRM-BSC的學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站評(píng)價(jià)模型較合理。

3.4 指標(biāo)權(quán)重賦值及評(píng)價(jià)模型最終確立

本文借鑒管丹丹[26]的研究成果中的權(quán)重確立方法，利用變異系數(shù)法為各層、各項(xiàng)指標(biāo)賦權(quán)。根據(jù)表9中的正式調(diào)研數(shù)據(jù)樣本，本文利用SPSS計(jì)算各級(jí)指標(biāo)的平均分與標(biāo)準(zhǔn)偏差，并且計(jì)算出標(biāo)準(zhǔn)偏差與均值的比率，從而得到變異系數(shù)。

根據(jù)一級(jí)指標(biāo)與二級(jí)指標(biāo)的變異系數(shù)，可計(jì)算其最終權(quán)重。例如，一級(jí)指標(biāo)“用戶知識(shí)”“用戶互動(dòng)”“用戶價(jià)值”和“用戶滿意”的變異系數(shù)分別為0.222、0.234、0.205和0.210，這4個(gè)一級(jí)指標(biāo)變異系數(shù)之和為0.871，則4個(gè)一級(jí)指標(biāo)的最終 權(quán)重分別為0.255（0.222/0.871）、0.269（0.234/0.871）、0.235（0.205/0.871）、0.241（0.210/0.871）。同理，將單個(gè)二級(jí)指標(biāo)的變異系數(shù)除以其所屬一級(jí)維度下所有二級(jí)指標(biāo)的變異系數(shù)之和，可以得出該二級(jí)指標(biāo)的最終權(quán)值。按照該方法可以計(jì)算出所有二級(jí)指標(biāo)的最終權(quán)重，具體結(jié)果如表12所示。

表12 一級(jí)、二級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)變異系數(shù)及最終權(quán)重

37項(xiàng)三級(jí)指標(biāo)的最終權(quán)重可類比二級(jí)指標(biāo)權(quán)重計(jì)算步驟求得，其組合權(quán)重為各項(xiàng)三級(jí)指標(biāo)對(duì)應(yīng)的一級(jí)指標(biāo)、二級(jí)指標(biāo)與自身三項(xiàng)權(quán)重之積，最終所有三級(jí)指標(biāo)的組合權(quán)重之和等于1。例如，X1：“網(wǎng)站所設(shè)置的用戶注冊(cè)及使用門檻的情況（如要求用戶使用真實(shí)姓名、所屬單位、機(jī)構(gòu)郵箱等）”，該指標(biāo)歸屬于一級(jí)指標(biāo)F1、二級(jí)指標(biāo)Y1。F1、Y1、X1的權(quán)重依次等于0.255、0.503、0.274，則X1的組合權(quán)重為0.035（0.255×0.503×0.274）。根據(jù)同樣的步驟和方法，可計(jì)算出其余36項(xiàng)三級(jí)指標(biāo)的組合權(quán)重，部分結(jié)果如表13所示。

4 基于CRM-BSC的學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站實(shí)證研究

4.1 實(shí)證研究設(shè)計(jì)與實(shí)施

鑒于實(shí)證過(guò)程的可操作性和評(píng)價(jià)結(jié)果的普適性，本文選定小木蟲(chóng)、科學(xué)網(wǎng)、ResearchGate作為實(shí)證研究對(duì)象。其中，小木蟲(chóng)成立于2001年，其論壇上已經(jīng)匯聚2000余萬(wàn)用戶、500余萬(wàn)篇主題帖以及14000萬(wàn)篇帖子，小木蟲(chóng)始終致力于為中國(guó)學(xué)術(shù)科研提供動(dòng)力[27]；科學(xué)網(wǎng)于2007年1月正式上線，擁有來(lái)自國(guó)內(nèi)各大專院校與研究所的科研工作者近100萬(wàn)人，網(wǎng)站的用戶整體具有較高的受教育程度[28]；ResearchGate于2008年創(chuàng)建，旨在助力全球科研工作者的學(xué)術(shù)交流及合作，網(wǎng)站已匯集了1600萬(wàn)科研人員，其中包括79位諾貝爾獎(jiǎng)獲得者[29]。本文選取以上3個(gè)網(wǎng)站的主要原因闡述如下。

表13 三級(jí)指標(biāo)最終權(quán)重及其組合權(quán)重（部分）

第一，三者同屬于綜合型學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站，并在全球權(quán)威機(jī)構(gòu)Alexa網(wǎng)站上排名均居前列[30]。本文僅選擇綜合型學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站進(jìn)行實(shí)證，是出于以下考慮：首先，若僅選擇針對(duì)同一專業(yè)的學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站進(jìn)行實(shí)證，當(dāng)前該類型的網(wǎng)站數(shù)量較少，僅適宜做特定網(wǎng)站的案例研究，而難以形成網(wǎng)站間的對(duì)比研究。本文目的在于通過(guò)設(shè)計(jì)的量化評(píng)價(jià)模型一次性對(duì)多個(gè)網(wǎng)站展開(kāi)評(píng)價(jià)，以此發(fā)現(xiàn)不同網(wǎng)站之間的差異，從而實(shí)現(xiàn)網(wǎng)站“取它之長(zhǎng)，補(bǔ)己之短”“以評(píng)促建”的研究目標(biāo)。當(dāng)然，本文對(duì)實(shí)證研究對(duì)象的選取，并不影響本文的評(píng)價(jià)模型可作為評(píng)價(jià)某單個(gè)網(wǎng)站的工具。其次，若本文選擇服務(wù)于不同專業(yè)的垂直型學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站，由于之后所邀請(qǐng)的評(píng)分人員需涵蓋不同專業(yè)，難免會(huì)出現(xiàn)由于對(duì)本專業(yè)領(lǐng)域網(wǎng)站使用較頻繁，而使用較少或幾乎沒(méi)有使用其他領(lǐng)域的網(wǎng)站，使得評(píng)分不客觀的現(xiàn)象。最后，若本文同時(shí)選擇綜合型學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站與專業(yè)型學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站，也同樣不可避免部分評(píng)分人員使用專業(yè)型學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站更加頻繁，相比之下，較少使用綜合型網(wǎng)站，導(dǎo)致的評(píng)分結(jié)果的不客觀性。

第二，三個(gè)網(wǎng)站創(chuàng)辦時(shí)間早、運(yùn)營(yíng)時(shí)間久，目前均已經(jīng)具備一定的用戶規(guī)模，能夠較好地體現(xiàn)當(dāng)前學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站的建設(shè)現(xiàn)狀。

第三，三個(gè)網(wǎng)站已被較多的學(xué)者作為研究對(duì)象進(jìn)行深入研究，能夠?yàn)楸疚奶峁┮欢ǖ慕?jīng)驗(yàn)參考。

學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的三級(jí)指標(biāo)共計(jì)包括37個(gè)具體題項(xiàng)，其中31個(gè)題型為定性評(píng)價(jià)指標(biāo)，邀請(qǐng)被試對(duì)象評(píng)分。另有6個(gè)題型（X3、X4、X5、X6、X15、X16）的結(jié)果可直接從網(wǎng)絡(luò)獲取，因此由筆者本人評(píng)分。實(shí)證研究過(guò)程中，邀請(qǐng)科研經(jīng)歷較為豐富的博士在讀人員、高校教師、科研機(jī)構(gòu)人員等共計(jì)39人，基于自身對(duì)學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站的使用體驗(yàn)，來(lái)對(duì)上述3個(gè)網(wǎng)站進(jìn)行評(píng)分，所邀請(qǐng)的評(píng)分人員涵蓋工學(xué)、理學(xué)、管理學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、文學(xué)、法學(xué)和教育學(xué)共7個(gè)學(xué)科門類。實(shí)證實(shí)驗(yàn)的評(píng)分制采取100分制，并以5分為最小間隔單位。實(shí)驗(yàn)自2020年2月19日開(kāi)始實(shí)施，歷時(shí)40余天，最終獲取有效評(píng)分35份，部分評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)如表14所示。

4.2 實(shí)證研究結(jié)果分析

4.2.1 學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站評(píng)分結(jié)果對(duì)比分析

本文對(duì)原始數(shù)據(jù)作處理，計(jì)算各網(wǎng)站、各題項(xiàng)分值的平均數(shù)，緊接著結(jié)合三級(jí)指標(biāo)的組合權(quán)重，計(jì)算各網(wǎng)站37個(gè)題項(xiàng)的加權(quán)得分，部分結(jié)果如表15所示。

如表15所示，ResearchGate、科學(xué)網(wǎng)和小木蟲(chóng)的綜合得分分別為87.94、80.65、82.71，均高于80分，這表明3個(gè)網(wǎng)站均在一定程度上滿足了科研用戶群體的學(xué)術(shù)社交需求。為了解當(dāng)前主流學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站在一級(jí)、二級(jí)維度上的得分表現(xiàn)，本文將同屬于某一二級(jí)維度下的三級(jí)指標(biāo)最終得分進(jìn)行求和即得到該二級(jí)指標(biāo)最終評(píng)分，將同屬于某一一級(jí)維度下的二級(jí)指標(biāo)最終得分進(jìn)行求和，即得到該一級(jí)指標(biāo)最終評(píng)分。分別計(jì)算三個(gè)網(wǎng)站在一級(jí)、二級(jí)維度上的評(píng)分情況，結(jié)果如表16所示。對(duì)得分結(jié)果利用Origin與AⅠ（AdobeⅠllustrator）軟件繪制可視化圖像，結(jié)果如圖1所示。

對(duì)各一級(jí)指標(biāo)的具體得分進(jìn)行分析，Research-Gate在各維度上得分均高于科學(xué)網(wǎng)和小木蟲(chóng)。具體而言，這3個(gè)學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站在“用戶互動(dòng)”維度得分相近，均為24分左右，但在“用戶知識(shí)”維度得分差異較大。“用戶價(jià)值”維度和“用戶滿意”維度上，ResearchGate均處于優(yōu)勢(shì)水平，而科學(xué)網(wǎng)與小木蟲(chóng)二者得分差距不大。結(jié)合三級(jí)題項(xiàng)加權(quán)分值，本文對(duì)二級(jí)指標(biāo)實(shí)證得分結(jié)果進(jìn)行分析可以發(fā)現(xiàn)：

表14 實(shí)證評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)（部分）

表15 實(shí)證研究對(duì)象得分表（部分）

表16 三個(gè)學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站在一級(jí)、二級(jí)維度上的得分

第一，在“了解用戶信息”以及對(duì)網(wǎng)站提出更高要求的“用戶個(gè)性化科研需求支持度”方面，相對(duì)于科學(xué)網(wǎng)與小木蟲(chóng)，ResearchGate的表現(xiàn)更為出色。ResearchGate采用了多種渠道了解用戶的研究興趣與偏好，并有針對(duì)性地匹配推薦內(nèi)容，通過(guò)首頁(yè)展示、電子郵件等形式，向用戶傳達(dá)整合后的個(gè)性化推薦內(nèi)容。相比之下，我國(guó)國(guó)內(nèi)的學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站在了解自身用戶和提供個(gè)性化服務(wù)方面則表現(xiàn)一般，例如，小木蟲(chóng)較少獲取用戶的真實(shí)身份、當(dāng)前研究項(xiàng)目等相關(guān)信息；科學(xué)網(wǎng)并未設(shè)置“在線用戶需求調(diào)查表”以了解其用戶的個(gè)性化需求。

第二，科學(xué)網(wǎng)與小木蟲(chóng)在“信息安全”方面均有提升的空間，并且小木蟲(chóng)還需加強(qiáng)其運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)建設(shè)。本文通過(guò)網(wǎng)絡(luò)調(diào)研發(fā)現(xiàn)，小木蟲(chóng)論壇的管理成員均僅在業(yè)余時(shí)間憑借興趣維護(hù)各板塊；相反地，科學(xué)網(wǎng)由中國(guó)科學(xué)院等機(jī)構(gòu)主管，ResearchGate則是從世界范圍內(nèi)招聘有才能的員工。在信息安全保障方面，ResearchGate對(duì)用戶服務(wù)條款、隱私政策、知識(shí)產(chǎn)權(quán)政策等描述極為詳盡，然而我國(guó)的網(wǎng)站在此方面描述較為簡(jiǎn)略。相對(duì)于一般網(wǎng)絡(luò)用戶而言，科研網(wǎng)絡(luò)用戶具有更高的信息安全甄別與保護(hù)意識(shí)，只有讓用戶切身感受到網(wǎng)站對(duì)其信息安全保障的重視，那么網(wǎng)站才能吸引并保留更多的用戶。

第三，在“基礎(chǔ)互動(dòng)渠道”方面，3個(gè)網(wǎng)站得分差異較大。具體而言，ResearchGate在“用戶提問(wèn)的反饋的及時(shí)性”方面弱于科學(xué)網(wǎng)和小木蟲(chóng)，而科學(xué)網(wǎng)各類交流工具的易用性均有待提高。就互動(dòng)渠道的專業(yè)性而言，ResearchGate和科學(xué)網(wǎng)略勝一籌，例如，科學(xué)網(wǎng)支持用戶通過(guò)學(xué)術(shù)名片的方式查看好友的研究方向、合作意向、課題組成員等信息；小木蟲(chóng)對(duì)其用戶尋找潛在合作者、拓展學(xué)術(shù)影響力等需求的滿足能力略顯不足。

圖1 三個(gè)學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站在一級(jí)、二級(jí)維度上的得分比較

第四，3個(gè)網(wǎng)站在“網(wǎng)站基礎(chǔ)建設(shè)”方面綜合得分差異不明顯，但就具體題項(xiàng)而言，3個(gè)網(wǎng)站卻各有春秋。例如，ResearchGate在界面美觀與布局方面均優(yōu)于我國(guó)國(guó)內(nèi)的2個(gè)網(wǎng)站，但作為國(guó)外網(wǎng)站，其在我國(guó)國(guó)內(nèi)的訪問(wèn)速度卻相對(duì)較慢。在語(yǔ)言版本方面，ResearchGate作為全球性學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站提供了統(tǒng)一的英文界面；科學(xué)網(wǎng)盡管未完全實(shí)現(xiàn)界面的英文化，但也進(jìn)行了初步的探索；而小木蟲(chóng)僅提供中文語(yǔ)言界面。在特色板塊方面，我國(guó)國(guó)內(nèi)的學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站則展現(xiàn)出較大的優(yōu)勢(shì)，例如，科學(xué)網(wǎng)開(kāi)辟了科學(xué)網(wǎng)視頻、小柯機(jī)器人等特色板塊；小木蟲(chóng)則具有SCⅠ期刊點(diǎn)評(píng)、木蟲(chóng)講堂等特色板塊；相比之下，ResearchGate所提供的特色板塊則較少。

第五，在多項(xiàng)與學(xué)術(shù)信息資源豐富性和質(zhì)量相關(guān)的維度中，ResearchGate與科學(xué)網(wǎng)均表現(xiàn)較好，小木蟲(chóng)則表現(xiàn)不佳。網(wǎng)絡(luò)調(diào)研發(fā)現(xiàn)，小木蟲(chóng)存在一定數(shù)量的無(wú)用信息、冗余板塊，甚至無(wú)效板塊，這在一定程度上影響了其用戶的體驗(yàn)。

第六，從最終的“用戶滿意度及用戶反饋行為”來(lái)看，科研用戶對(duì)于ResearchGate的整體滿意度更高，更有可能持續(xù)使用，并向其他學(xué)者推薦該網(wǎng)站。

4.2.2 學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站整體評(píng)分結(jié)果分析

為了解當(dāng)前主流學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站的整體建設(shè)水平，本文對(duì)ResearchGate、科學(xué)網(wǎng)和小木蟲(chóng)3個(gè)網(wǎng)站各維度得分求平均值，并與對(duì)應(yīng)的維度滿分進(jìn)行對(duì)比，數(shù)據(jù)結(jié)果如表17所示，其可視化圖像如圖2所示。

表17 主流學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站綜合得分情況

圖2反映了一級(jí)指標(biāo)與二級(jí)指標(biāo)的整體得分概況。3個(gè)學(xué)術(shù)交流網(wǎng)站在“用戶知識(shí)”和“用戶互動(dòng)”維度表現(xiàn)較好，而“用戶價(jià)值”和“用戶滿意”層面則相對(duì)表現(xiàn)較差，有待進(jìn)一步加強(qiáng)提升。具體而言，“用戶行為分析”“移動(dòng)端互動(dòng)渠道”的提供內(nèi)容比較契合用戶的科研社交需求，但是在“了解用戶信息”“網(wǎng)站功能及信息資源的豐富性”等層面上表現(xiàn)一般，而在“基礎(chǔ)互動(dòng)渠道”“網(wǎng)站基礎(chǔ)建設(shè)”“信息資源的質(zhì)量與信息檢索”“個(gè)性化服務(wù)支持”方面等維度上的功能和服務(wù)提供亟須改善。

圖2 主流學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站整體建設(shè)水平

綜上所述，從整體上來(lái)看，當(dāng)前主流學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站在“用戶行為分析及信息安全”“移動(dòng)端互動(dòng)渠道”這兩方面的表現(xiàn)相對(duì)較好，而在其他7個(gè)包含用戶基礎(chǔ)科研需求和個(gè)性化科研需求維度的得分卻不盡理想，究其原因主要有三點(diǎn)。首先，盡管近些年來(lái)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等信息技術(shù)發(fā)展迅猛，學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站在技術(shù)層面已有一定基礎(chǔ)。然而，作為一個(gè)復(fù)雜系統(tǒng)，這一類網(wǎng)站仍處于并將長(zhǎng)期處于發(fā)展過(guò)程中[31]，許多功能有待優(yōu)化與完善，“以用戶為中心”的服務(wù)理念也有待強(qiáng)化。其次，科研用戶群體的數(shù)量日益龐大，其學(xué)術(shù)偏好和需求也不斷地改變，與此同時(shí)海量異構(gòu)數(shù)據(jù)成指數(shù)式增長(zhǎng)。由于人力、物力等有限，學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站的快速響應(yīng)變化、迎合需求的行動(dòng)具有一定的滯后性。最后，對(duì)用戶提供精準(zhǔn)的個(gè)性化服務(wù)還存在一定的技術(shù)難關(guān)，并且相關(guān)的政策也對(duì)用戶的個(gè)人信息與知識(shí)成果予以高度重視和保護(hù)，科研用戶自身出于保護(hù)隱私的目的，也較少在網(wǎng)絡(luò)中提供真實(shí)準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)和信息，故學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站想要獲取用戶個(gè)性化科研興趣和偏好存在較大的難度，這導(dǎo)致相關(guān)維度得分相對(duì)偏低；從網(wǎng)站個(gè)體層面來(lái)看，ResearchGate在絕大多數(shù)維度上得分均高于科學(xué)網(wǎng)和小木蟲(chóng)，其中尤其以“了解用戶信息”“用戶行為分析及信息安全”“基礎(chǔ)互動(dòng)渠道”“功能及信息資源的豐富性”“面向用戶個(gè)性化科研需求的支持度”“用戶滿意度及用戶反饋行為”這6個(gè)維度的差距較大。我國(guó)學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站尚處于摸索和發(fā)展階段[7]，盡管網(wǎng)站已經(jīng)搭建，但其國(guó)際化發(fā)展理念不足，且沒(méi)有充分形成系統(tǒng)化的用戶激勵(lì)體系[5]，無(wú)法較好地滿足用戶對(duì)學(xué)術(shù)資源廣度、個(gè)性化科研服務(wù)、學(xué)術(shù)影響力評(píng)價(jià)等方面的需求。此外，我國(guó)很多科研工作者尚未形成使用學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站的習(xí)慣，這也導(dǎo)致學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站的整體活躍度不高[32]，既不利于網(wǎng)站功能、服務(wù)的價(jià)值和建設(shè)上的不足得到人們的關(guān)注，也不利于網(wǎng)站管理者提高運(yùn)營(yíng)的積極性，因此，科學(xué)網(wǎng)和小木蟲(chóng)在一些維度上與ResearchGate存在較大差距也就不難想象。

5 學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站建設(shè)的對(duì)策

現(xiàn)階段，學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站應(yīng)在把握技術(shù)發(fā)展紅利的基礎(chǔ)上，從科研用戶的角度出發(fā)，積極改善功能和服務(wù)提供以獲得用戶的認(rèn)可，才能在與用戶的良性互動(dòng)中實(shí)現(xiàn)“雙贏”。因此，基于CRM-BSC理論模型的4個(gè)維度，本文提出了學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站建設(shè)水平提升的4點(diǎn)對(duì)策。

（1）強(qiáng)化“用戶中心”理念，構(gòu)建科研用戶的知識(shí)庫(kù)?；贑RM-BSC的學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站評(píng)價(jià)模型中“用戶知識(shí)”維度的重要性僅次于“用戶互動(dòng)”維度，然而，在該維度上，當(dāng)前主流學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站的表現(xiàn)卻不及后者。本文建議學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站轉(zhuǎn)變戰(zhàn)略發(fā)展理念，基于科學(xué)研究人員的視角建立“用戶學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)——用戶學(xué)術(shù)行為庫(kù)——用戶學(xué)術(shù)需求庫(kù)”協(xié)同漸進(jìn)式的用戶服務(wù)體系，以進(jìn)一步加強(qiáng)對(duì)其用戶的了解。具體而言，科研用戶在網(wǎng)站進(jìn)行注冊(cè)時(shí)，網(wǎng)站需設(shè)置一定的準(zhǔn)入門檻，并整合用戶信息構(gòu)建學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)，將用戶的交互行為錄入學(xué)術(shù)行為庫(kù)以分析其學(xué)術(shù)偏好與興趣，通過(guò)“在線需求調(diào)查表”對(duì)用戶個(gè)體的差異化和多元化的科研需求進(jìn)行實(shí)時(shí)、精準(zhǔn)的調(diào)研。另外，網(wǎng)站應(yīng)注意對(duì)運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)進(jìn)行相關(guān)知識(shí)和技術(shù)培訓(xùn)，以提高其與時(shí)俱進(jìn)的能力。在“用戶信息安全”方面，本文建議網(wǎng)站既要注重政策的制定，同時(shí)也應(yīng)積極采用先進(jìn)技術(shù)（如基于大數(shù)據(jù)的認(rèn)證技術(shù)等）對(duì)用戶隱私信息進(jìn)行保護(hù)，以提升科研用戶對(duì)網(wǎng)站的信任度。

（2）鼓勵(lì)用戶創(chuàng)造內(nèi)容，促成有效互動(dòng)和知識(shí)共建共享。用戶不僅是學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站的使用者，同時(shí)也是價(jià)值共同創(chuàng)造者，用戶的互動(dòng)行為對(duì)于學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展的重要性不言而喻。學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站應(yīng)立足于科研用戶的視角，從實(shí)用性和易用性方面，對(duì)各類基礎(chǔ)交流工具進(jìn)行優(yōu)化，著眼于網(wǎng)站的專業(yè)屬性，積極為用戶提高學(xué)術(shù)交流的效率、拓寬學(xué)術(shù)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的提供支持。在此基礎(chǔ)上，網(wǎng)站可通過(guò)引入一定的激勵(lì)機(jī)制，將用戶在網(wǎng)站內(nèi)的行為數(shù)據(jù)與其科研影響力評(píng)價(jià)掛鉤，從而激發(fā)學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站用戶創(chuàng)造優(yōu)質(zhì)內(nèi)容，并參與知識(shí)共享的積極性。此外，學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站應(yīng)積極利用新一代移動(dòng)通信、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等先進(jìn)技術(shù)為用戶提供跨平臺(tái)、泛在性的學(xué)術(shù)交互服務(wù)。

（3）優(yōu)化網(wǎng)站的功能和服務(wù)，提升用戶價(jià)值。學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站的基礎(chǔ)建設(shè)、信息資源提供與個(gè)性化服務(wù)均為科研用戶所關(guān)注的重點(diǎn)，建議網(wǎng)站以科研用戶的情感與體驗(yàn)為基準(zhǔn)，優(yōu)化平臺(tái)視覺(jué)效果與整體布局，將用戶的個(gè)人研究興趣與網(wǎng)站信息資源相匹配，以生成用戶專屬界面和個(gè)性化推薦內(nèi)容，并進(jìn)行精準(zhǔn)推送，在已有服務(wù)的基礎(chǔ)上挖掘網(wǎng)站深層優(yōu)勢(shì)形成特色服務(wù)。與此同時(shí)，學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站作為輔助科研活動(dòng)的平臺(tái)，應(yīng)健全其學(xué)術(shù)資源質(zhì)量管理機(jī)制，盡可能地清除虛假和冗余信息，并提供便捷高效的檢索系統(tǒng)。此外，科學(xué)網(wǎng)和小木蟲(chóng)需積極拓寬用戶范圍，樹(shù)立國(guó)際化發(fā)展理念，分階段、漸進(jìn)式地實(shí)現(xiàn)網(wǎng)站多語(yǔ)言版本的建設(shè)，并進(jìn)行有效推廣，以更好地與前沿科學(xué)接軌，提高我國(guó)科研用戶注冊(cè)和利用網(wǎng)站的積極性，從而推進(jìn)網(wǎng)站的持續(xù)性發(fā)展。

（4）建立“四位一體”良性發(fā)展體系，培養(yǎng)忠誠(chéng)用戶。發(fā)源于平衡記分卡的CRM-BSC理論模型同樣也強(qiáng)調(diào)長(zhǎng)遠(yuǎn)目標(biāo)與短期目標(biāo)、成效與過(guò)程等多方面的均衡，用戶滿意度與忠誠(chéng)度的提高植根于其在“用戶知識(shí)”“用戶互動(dòng)”“用戶價(jià)值”環(huán)節(jié)中的需求被滿足的感知程度。然而，現(xiàn)有的學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站在“用戶滿意”層面整體得分偏低。學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站應(yīng)立足于用戶視角對(duì)自身的建設(shè)水平進(jìn)行定期測(cè)評(píng)，并將實(shí)時(shí)關(guān)注用戶反饋意見(jiàn)貫穿于服務(wù)提供的全過(guò)程，根據(jù)測(cè)評(píng)結(jié)果與用戶建議及時(shí)優(yōu)化自身服務(wù)，才能最終提高用戶滿意、增強(qiáng)用戶黏性。

6 結(jié)語(yǔ)

互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展，使得學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站在科研交流與合作創(chuàng)新方面的價(jià)值達(dá)到了新的高度，然而，科研用戶的學(xué)術(shù)社交需求并非一成不變，這就要求學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站從用戶的角度出發(fā)，不斷改善與優(yōu)化自身的功能和服務(wù)提供，以更好地提升用戶的體驗(yàn)。本文從用戶視角出發(fā)，依托CRM-BSC理論模型，構(gòu)建了針對(duì)學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并通過(guò)兩輪問(wèn)卷調(diào)研對(duì)模型進(jìn)行完善，同時(shí)，在實(shí)證的基礎(chǔ)上，驗(yàn)證了評(píng)價(jià)模型的可操作性和有效性。作為學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站定量評(píng)價(jià)研究，本文也存在一些不足，如網(wǎng)絡(luò)調(diào)研數(shù)據(jù)未形成一定規(guī)模、實(shí)證評(píng)價(jià)研究樣本數(shù)偏小，且存在因部分題項(xiàng)過(guò)于專業(yè)化使得受測(cè)者理解有誤，從而導(dǎo)致調(diào)查結(jié)果出現(xiàn)偏差，這是未來(lái)研究可進(jìn)一步改善的方向。