摘" "要：目前知識問答社區(qū)繁榮發(fā)展，但也面臨著用戶流失、知識增長緩慢、知識質(zhì)量難以保證的問題，并由此導(dǎo)致社區(qū)內(nèi)的知識交流效果不佳。理解知識交流效果的影響機制能夠幫助個體充分利用知識問答社區(qū)實現(xiàn)高質(zhì)量知識交流，同時為知識問答社區(qū)提供持續(xù)發(fā)展的路徑。為此，文章基于數(shù)字資本理論視角構(gòu)建了組態(tài)分析理論模型，采用定性比較分析方法，探討數(shù)字資本與社會資本、文化資本和經(jīng)濟資本的組合效應(yīng)。結(jié)果表明，知識問答社區(qū)的知識交流效果與其前因條件之間存在因果復(fù)雜性：就感知貢獻(xiàn)而言，社會資本和文化資本的組合是提升感知貢獻(xiàn)的核心條件，但數(shù)字資本可彌補其中社會資本或文化資本的缺失；就感知學(xué)習(xí)而言，數(shù)字資本、社會資本和經(jīng)濟資本是提升感知學(xué)習(xí)的核心條件。

關(guān)鍵詞：知識交流效果；數(shù)字資本；感知貢獻(xiàn)；感知學(xué)習(xí)；知識問答社區(qū)

中圖分類號：G206" "文獻(xiàn)標(biāo)識碼：Ａ" "DOI：10.11968/tsyqb.1003-6938.2024003

Research on the Influence Mechanism of Knowledge Exchange Effect in Knowledge Qamp;A Communities from the Perspective of Digital Capital

Abstract At present， knowledge Qamp;A communities are flourishing and developing. However， they are also grappling with issues such as user attrition， sluggish knowledge growth， and challenges in ensuring the quality of knowledge shared， which may lead to poor knowledge exchange in the community. Understanding the influence mechanism of knowledge exchange effect can help individuals make full use of knowledge Qamp;A communities to realize high-quality knowledge exchange， and at the same time provide a path for sustainable development of knowledge Qamp;A communities. To this end，based on the perspective of digital capital theory， this paper constructs a theoretical model of configuration analysis， and discusses the combined effects of digital capital， social capital， cultural capital and economic capital by QCA. The results show that there is causal complexity between the effect of knowledge exchange and its antecedents： the combination of social capital and cultural capital is the core condition to enhance perceived contribution， but digital capital can make up for the absent of one of them; as far as perceived learning is concerned， digital capital， social capital and economic capital are the core conditions.

Key words knowledge exchange effect; digital capital; perceived contribution; perceived learning; knowledge Qamp;A communities

Web 2.0時代，知識獲取方式日趨多元化，知識問答社區(qū)為用戶的某一問題提供個性化的表達(dá)以及有針對性的答案，實現(xiàn)了用戶間信息交流和知識交換。其使用門檻較低、內(nèi)容貼近生活、休閑化的特點更能滿足下沉市場用戶需求，因此積累了海量用戶基礎(chǔ)，成為知識獲取的主要方式之一。但在此背后，嚴(yán)重的用戶流失、多數(shù)用戶潛水、共享知識增長緩慢、知識良莠不齊等問題都影響了知識交流效果，導(dǎo)致社區(qū)活躍度下降，能夠滿足用戶需求的知識供應(yīng)不足，阻礙了知識問答社區(qū)持續(xù)發(fā)展。

盡管數(shù)字技術(shù)和智能設(shè)備不斷普及，不同人群之間的數(shù)字資本仍存在差異。Ragnedda將數(shù)字資本視作數(shù)字能力和數(shù)字接入的“歷史積累”［1］。在數(shù)字技術(shù)快速更新、在線信息爆炸增長的當(dāng)下，數(shù)字接入所包括的數(shù)字設(shè)備和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境是訪問使用知識問答社區(qū)的必要條件，而數(shù)字能力增加了更大程度接入和使用互聯(lián)網(wǎng)的可能性［2］，反映用戶是否能夠勝任利用知識問答社區(qū)交流知識。個體教育水平和知識能力、經(jīng)濟狀況、社會資本的差異都會形成信息技術(shù)使用上的差距［3］，先前已有研究證明了社會資本對虛擬社區(qū)用戶知識貢獻(xiàn)的作用［4］，數(shù)字資本作為一種可與其他資本相互轉(zhuǎn)化的獨立資本，與社會資本、文化資本和經(jīng)濟資本的組合效應(yīng)很有可能也會影響知識交流效果。

在文獻(xiàn)調(diào)研中發(fā)現(xiàn)，多數(shù)學(xué)者探索了知識問答社區(qū)情境下知識交流特定環(huán)節(jié)的影響因素，主要包括以下方面：（1）用戶因素對知識交流的影響。從用戶能力特質(zhì)看，李穎和肖珊指出知識問答社區(qū)用戶的技能水平促進(jìn)心流體驗的產(chǎn)生從而影響其持續(xù)參與知識共享的意愿［5］；從用戶動機看，Lou等發(fā)現(xiàn)作為外部動機的聲譽獎勵雖然對知識貢獻(xiàn)數(shù)量有激勵作用，但對貢獻(xiàn)質(zhì)量的影響并不顯著，而利他主義和知識自我效能等內(nèi)部動機顯著影響知識貢獻(xiàn)質(zhì)量［6］；從用戶關(guān)系看，王莉雅和王樹祥得出人際關(guān)系因素是提升知識貢獻(xiàn)數(shù)量和質(zhì)量的潛在原因這一結(jié)論［7］。（2）內(nèi)容因素對知識交流的影響。許多研究探討知識質(zhì)量對知識交流的影響，如李楓林和張俊兮指出知識質(zhì)量是用戶進(jìn)行知識采納的重要考慮因素［8］；除質(zhì)量外，答案的可信度對信息采納可能性具有積極作用［9］；同樣知識的其他特征也影響知識交流行為，包括答案的交互性和娛樂性［10］、回答效價和回答長度［11］、問題類型［12］等。（3）平臺因素對知識交流的影響。平臺機制方面，聲譽系統(tǒng)［13-14］、反饋機制［15-16］等非物質(zhì)獎勵和物質(zhì)獎勵［17-18］兩類激勵機制均對知識交流環(huán)節(jié)產(chǎn)生不同影響；平臺功能方面，知識問答社區(qū)功能特性將影響用戶使用體驗和參與積極性，如李海峰和王煒發(fā)現(xiàn)積分功能和感謝功能的組合抑制了知識貢獻(xiàn)，贊同功能和關(guān)注主題功能對知識貢獻(xiàn)的效應(yīng)是負(fù)面的［19］；平臺環(huán)境方面，社區(qū)氛圍和規(guī)范是用戶知識交流的重要影響因素，如呂美嬌和李青青指出社區(qū)氛圍影響用戶體驗感知和價值認(rèn)知，平等互惠的社區(qū)氛圍會促使成員之間彼此信任，進(jìn)而自愿分享知識［20］。

通過文獻(xiàn)梳理可以發(fā)現(xiàn)，在知識問答社區(qū)中較少有研究直接關(guān)注知識交流效果的影響機制，多數(shù)研究從用戶、內(nèi)容和平臺探討了知識交流某一環(huán)節(jié)的影響因素，為現(xiàn)有研究留下了一定空間：一方面知識交流效果受多維度因素影響，且這些因素的作用可能并非是相互獨立和線性的，因此需要針對組合效應(yīng)進(jìn)行更深入地探索；另一方面現(xiàn)有研究多基于社會資本理論、感知價值理論和信息系統(tǒng)成功模型，而數(shù)字資本理論描述了個體數(shù)字環(huán)境和數(shù)字能力的積累，已有研究探討了數(shù)字能力對知識交流的影響，從數(shù)字資本理論出發(fā)或許能獲得新的啟示。為此，本研究試圖將知識交流效果引入知識問答社區(qū)研究情境下，從數(shù)字資本視角歸納知識交流效果的直接影響因素，探討資本的組合效應(yīng)，完善知識交流效果影響機制模型，從而找到提升社區(qū)知識交流效果的有效途徑。

1" "模型構(gòu)建

根據(jù)先前數(shù)字資本視角下知識交流效果影響因素的探索性研究［21］，數(shù)字資本包括三個部分：數(shù)字接入、數(shù)字技能和信息意識，三者都對知識交流效果產(chǎn)生影響。Ragnedda認(rèn)為數(shù)字資本可以與文化資本、經(jīng)濟資本和社會資本相互轉(zhuǎn)化，即將現(xiàn)有的其他資本投入并轉(zhuǎn)移為數(shù)字資本，進(jìn)而累積數(shù)字資本以再投資于其他資本［1］?；谝陨限D(zhuǎn)化過程，文化資本、經(jīng)濟資本和社會資本可能也會影響知識交流效果。

MOA 模型從動機（Motivation）、機會（Opportunity）和能力（Ability）三個方面來解釋信息處理行為，其中機會的存在使得具備動機和能力的個體擁有了達(dá)成其目標(biāo)的客觀條件［22］。社會資本影響獲取信息和發(fā)布信息的動機［23］，因此社會資本能夠提供實現(xiàn)良好知識交流效果的動力；文化資本反映個體的知識，在社區(qū)中用戶能否將自己的知識轉(zhuǎn)化為答案將顯著影響知識貢獻(xiàn)［24］，同時個體理解他人的回答也需要一定的文化背景，因此文化資本可對應(yīng)達(dá)成目標(biāo)的能力要素；付費知識學(xué)習(xí)和數(shù)字接入設(shè)備環(huán)境依賴于經(jīng)濟資本，經(jīng)濟狀況會導(dǎo)致個體間使用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的差距［2］，由此經(jīng)濟資本提供提升知識交流效果的機會。由先前研究的探索性模型可知，數(shù)字接入提供實現(xiàn)高水平知識交流效果的機會（外部環(huán)境是否允許），而數(shù)字技能提供用戶進(jìn)行知識交流的數(shù)字化能力（是否能做），信息意識供以知識交流的動機（是否愿意做）［21］。綜上所述，知識交流效果的提升可能受到四種資本的共同影響。

就四種資本的互動而言，知識問答社區(qū)中個體可利用社會網(wǎng)絡(luò)即社會資本來解決數(shù)字接入問題、提升數(shù)字技能和信息意識，如用戶在數(shù)字設(shè)備上遇到困難可尋求社區(qū)成員的幫助。同時個體需要經(jīng)濟資本來獲取數(shù)字設(shè)備和信息通信技術(shù)以訪問知識問答社區(qū)。此外，個體需要知識、技能和能力即文化資本來有效使用問答社區(qū)進(jìn)行知識交流，實現(xiàn)知識的雙向傳遞。而擁有高水平數(shù)字資本的個體可以在知識問答社區(qū)中獲得經(jīng)濟效益，如通過回答問題或者提供付費咨詢獲得虛擬貨幣；數(shù)字資本較高的個體能夠基于自身的技能和意識更好地貢獻(xiàn)知識、基于數(shù)字接入條件更頻繁地與他人交互，由此在社區(qū)中獲得較多的關(guān)注和與更多社區(qū)成員交流的機會，從而將數(shù)字資本轉(zhuǎn)化成社會資本：基于數(shù)字資本個體能夠在知識問答社區(qū)中有效尋求理解知識，從而積攢文化資本。數(shù)字資本與其他資本以一種整體的、集成的復(fù)雜交互方式導(dǎo)致不同水平的知識交流效果，需從組態(tài)視角進(jìn)行探討。

數(shù)字資本的三個維度相互作用，交互復(fù)雜，數(shù)字接入水平會限制用戶數(shù)字技能學(xué)習(xí)實踐的途徑和經(jīng)驗，而數(shù)字技能較強的用戶通常信息意識也有所提升，出于信息意識個體又會有意提高數(shù)字技能，因此本研究將數(shù)字資本這一前因拆分為數(shù)字接入、數(shù)字技能和信息意識。知識問答社區(qū)允許人們通過發(fā)布問題和提供答案來交換信息［25］，社區(qū)成員知識尋求者也是知識貢獻(xiàn)者，成員間知識交流具有雙向性。先前文獻(xiàn)也以投入與產(chǎn)出比評價虛擬社區(qū)的知識交流效果［26-27］，因此本研究考慮以感知貢獻(xiàn)和感知學(xué)習(xí)兩方面來評估知識交流效果，并構(gòu)建理論模型（見圖1）來探討二者的前因組合及提升路徑。

2" "問卷設(shè)計與數(shù)據(jù)收集

2.1" " 變量選擇與測量

基于組態(tài)分析理論模型，本研究將數(shù)字資本這一前因拆分為數(shù)字接入、數(shù)字技能和信息意識，分別測量各部分水平。社會資本是個體所擁有的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中的實際資源和潛在資源的總和，包括了結(jié)構(gòu)維、關(guān)系維和認(rèn)知維［28］。從整體性視角考量社會資本，將其三個維度融為一個一級構(gòu)念，測量整體社會資本水平。Bourdieu認(rèn)為文化資本以三種形式表現(xiàn)出來，包括：（1）客觀文化資本，如圖片和書籍；（2）制度化文化資本，如教育證書；（3）內(nèi)在文化資本，即適當(dāng)、理解和使用文化所需的內(nèi)部能力［29］。由于知識問答社區(qū)知識交流更依賴于個體內(nèi)部的能力，借鑒Hsieh等的定義，將文化資本視作使用知識問答社區(qū)進(jìn)行知識交流所需的具體能力，關(guān)注知識和自我效能作為文化資本的關(guān)鍵組成部分［30］，從整體上測量文化資本。經(jīng)濟資本影響著一個人獲得信息和通信技術(shù)的能力。在Hsieh等的研究［30］基礎(chǔ)上結(jié)合知識問答社區(qū)研究情境，將其定義為獲取知識和通信技術(shù)的經(jīng)濟能力。在知識問答社區(qū)中主要體現(xiàn)在知識付費和訪問環(huán)境的支撐。借鑒國內(nèi)外研究中相似變量的測量項，并結(jié)合知識問答社區(qū)場景的特征，設(shè)計出用于研究的量表。

2.2" " 問卷預(yù)調(diào)研

根據(jù)前文構(gòu)建的量表設(shè)計了基于5點Likert量表的調(diào)查問卷。在正式發(fā)放問卷之前，利用問卷星平臺進(jìn)行小范圍預(yù)調(diào)研，進(jìn)一步完善問卷，以保證問卷設(shè)計的合理性和有效性。剔除無效問卷后，預(yù)調(diào)研總計回收有效問卷51份。對預(yù)調(diào)研回收問卷進(jìn)行了檢驗，其中形成型題項檢驗了權(quán)重顯著性和方差膨脹因子（Variance Inflation Factor，VIF），反映型題項利用Cronbach's α系數(shù)檢驗了信度，同時檢驗了收斂效度和區(qū)分效度。結(jié)果表明，反映型題項全部通過檢驗，部分形成型題項權(quán)重不顯著，因此對問卷題項做出進(jìn)一步修改，確定最終使用量表（見表1），隨后使用修改后的問卷實施大樣本的數(shù)據(jù)收集與分析。

2.3" " 數(shù)據(jù)收集

通過社交媒體收集到325份問卷。為保證樣本數(shù)據(jù)的有效性，基于以下標(biāo)準(zhǔn)對回收問卷進(jìn)行剔除：（1）作答時間過短；（2）篩選題項選擇未使用過知識問答社區(qū)；（3）答案一致或呈明顯規(guī)律；（4）正反向題項答案相差過大。最終得到228份有效問卷。

梳理有效樣本的人口統(tǒng)計學(xué)特征（見表2）可以看出，本研究樣本男性比例稍低于女性，主要年齡分布在19歲-28歲，學(xué)歷主要集中在本科和碩士研究生階段，基本符合在線知識問答用戶年齡集中在18歲-35歲年齡段，學(xué)歷較高的特點。從使用的知識問答社區(qū)來看，樣本的使用經(jīng)歷覆蓋了多個知識問答社區(qū)。從使用經(jīng)驗來看，大多數(shù)樣本都有一年以上的經(jīng)驗，近30%的樣本擁有五年以上使用經(jīng)歷。因此本樣本具有一定代表性。

2.4" " 量表信度和效度檢驗

此次使用的量表存在兩類題項：一是形成型指標(biāo)，包括了數(shù)字接入、數(shù)字技能、信息意識、社會資本、經(jīng)濟資本和文化資本；二是反映型指標(biāo)，包括了感知貢獻(xiàn)和感知學(xué)習(xí)。

形成型指標(biāo)不存在內(nèi)部一致性［37］，因此通常忽略信度檢驗，多考慮項目效度、共線性和區(qū)別效度。項目效度通常使用指標(biāo)權(quán)重的統(tǒng)計顯著性，指標(biāo)權(quán)重應(yīng)顯著并且數(shù)值大于0.2或至少大于0.1［38］。方差膨脹因子常用于評價形成型指標(biāo)的共線性關(guān)系，VIF值應(yīng)該接近于3或更低［39］。區(qū)別效度方面，指標(biāo)間的相關(guān)系數(shù)應(yīng)低于0.7［37］。本研究所有形成型指標(biāo)權(quán)重顯著且范圍在0.243-0.492，VIF值范圍在1.178-2.066，指標(biāo)間的相關(guān)系數(shù)最大值為0.697，均通過了檢驗。

反映型指標(biāo)采用內(nèi)部一致性衡量信度，常用的有組合信度和Cronbach’s α，大于0.7表明測量結(jié)構(gòu)較為可靠［40］。在效度方面，聚合效度以每個構(gòu)念的所有測量項的平均提取方差（AVE）衡量，可接受的AVE為0.5或更高；區(qū)分效度要求每個構(gòu)念的AVE平方根大于該構(gòu)念與其他構(gòu)念的相關(guān)系數(shù)［39］。檢驗發(fā)現(xiàn)，感知貢獻(xiàn)和感知學(xué)習(xí)的CR值和克朗巴哈系數(shù)最小值為0.805，平均提取方差分別為0.722和0.631，AVE的平方根均大于二者間相關(guān)系數(shù)0.492，這表明本研究的反映型測量結(jié)構(gòu)具有良好的信度和效度。

3" "定性比較分析

3.1" " 數(shù)據(jù)校準(zhǔn)

在fsQCA中，需要校準(zhǔn)變量以形成模糊集，其值范圍從0到1［41］。本研究直接以變量測量題項的得分均值來衡量該變量，采用直接校準(zhǔn)法將原始案例數(shù)據(jù)校準(zhǔn)為集合隸屬分?jǐn)?shù)。在確定錨點之前，對樣本數(shù)據(jù)做了Kolmogorov-Smirnov檢驗和Shapiro-Wilk檢驗，所有變量p值均小于0.05，因此拒絕了正態(tài)分布的假設(shè)，確定所收集的樣本數(shù)據(jù)呈左偏態(tài)分布。根據(jù)Pappas和Woodside的建議，左偏或右偏分布的數(shù)據(jù)使用80%百分位數(shù)（完全隸屬）、50%百分位數(shù)（交叉點）和20%百分位數(shù)（完全不隸屬）作為校準(zhǔn)錨點［41］。值得注意的是，fsQCA中正好在0.5上的案例將會從分析中刪除，為了盡可能將更多案例納入分析中，借鑒Jin等的做法將隸屬分?jǐn)?shù)為0.5的校準(zhǔn)值增加0.001［42］。

3.2" " 必要條件分析

在進(jìn)行充分條件分析之前需要進(jìn)行必要條件分析，通常認(rèn)為，一致性分?jǐn)?shù)大于0.9可認(rèn)定為必要條件［43］。本研究分別計算了高感知貢獻(xiàn)、低感知貢獻(xiàn)、高感知學(xué)習(xí)和低感知學(xué)習(xí)的各個前因條件以及非集的一致性和覆蓋率，得出分析結(jié)果（見表3），可以發(fā)現(xiàn)，沒有前因條件的一致性大于0.9，這表明并不存在構(gòu)成感知貢獻(xiàn)和感知學(xué)習(xí)的必要條件。

3.3" " 真值表構(gòu)建

利用fsQCA軟件構(gòu)建真值表，依據(jù)Ragin的建議，小樣本采用值為1的頻數(shù)閾值，而大規(guī)模樣本可以進(jìn)一步動態(tài)調(diào)整為更高的閾值［44］，結(jié)合本研究的樣本規(guī)模，最終將頻數(shù)閾值設(shè)置為2，從進(jìn)一步分析中刪除頻率較小的組合。同時，Ragin建議將低、中和高原始一致性的篩選閾值設(shè)為0.75、0.8和0.85［44］；PRI一致性應(yīng)該接近原始一致性分?jǐn)?shù)，低于0.5的條件組合存在顯著的不一致［45］。兼顧覆蓋度和一致性，參考已有研究，將原始一致性閾值設(shè)置為0.8，輔以0.65的PRI一致性閾值，以避免結(jié)果的同時子集關(guān)系［46］。

3.4" " 充分條件分析與結(jié)果討論

3.4.1" "感知貢獻(xiàn)的組態(tài)結(jié)果分析

梳理導(dǎo)致高感知貢獻(xiàn)的條件組態(tài)（見表4），結(jié)果發(fā)現(xiàn)組態(tài)路徑解釋了近60%的案例，總體來看，除經(jīng)濟資本外，其他變量均在某些組態(tài)中作為核心條件，對感知貢獻(xiàn)具有重要影響。

（1）社會資本*文化資本主導(dǎo)型高感知貢獻(xiàn)實現(xiàn)路徑。路徑1、路徑2和路徑4均表明社會資本和文化資本的組合是導(dǎo)致高水平感知貢獻(xiàn)的重要前因。社會資本包括了結(jié)構(gòu)資本、關(guān)系資本和認(rèn)知資本［28］，能夠刺激社區(qū)成員克服知識共享過程的障礙分享知識。交互聯(lián)結(jié)作為一種結(jié)構(gòu)資本將促進(jìn)社區(qū)成員知識分享［4］，擁有更緊密社交網(wǎng)絡(luò)的用戶交換知識更頻繁，他們所感知到的貢獻(xiàn)程度相應(yīng)更高。虛擬社區(qū)的參與者期望互惠，這可以證明他們在分享知識所花費的時間和投入的精力是合理的［4］，因此在知識問答社區(qū)中擁有更強關(guān)系資本的用戶更傾向于貢獻(xiàn)自己的知識。認(rèn)知資本提高具有相似經(jīng)驗的成員之間的溝通效率，從而激勵用戶積極參與知識貢獻(xiàn)。文化資本是影響感知貢獻(xiàn)的核心條件之一。先前研究已經(jīng)證明了知識、經(jīng)驗、閱歷顯著影響虛擬社區(qū)用戶知識貢獻(xiàn)［47］。盡管訪問社區(qū)幾乎沒有門檻，貢獻(xiàn)知識卻有所不同，并非所有用戶都有足夠的知識生成貢獻(xiàn)內(nèi)容，特別是專業(yè)性較強的問題解答需要一定的專業(yè)背景。因此文化資本限制用戶的貢獻(xiàn)意愿和行為，同時影響用戶貢獻(xiàn)知識的質(zhì)量。此外，如果沒有足夠的自我效能感或信心，即使是一個有足夠知識的人也可能無法達(dá)到預(yù)期的結(jié)果［48］。用戶如果認(rèn)為自己能夠幫助他人解決問題，就更愿意去貢獻(xiàn)，反之則會出于對提供錯誤答案的擔(dān)憂而放棄。

社會資本更多地提供用戶在知識問答社區(qū)貢獻(xiàn)的動力，而文化資本則決定了用戶是否能夠?qū)⑦@種動力實踐以生成知識。根據(jù)MOA模型，動機是產(chǎn)生行為的直接因素，而能力和機會調(diào)節(jié)這一過程，社會資本是用戶貢獻(xiàn)知識的動機，而文化資本決定了這種貢獻(xiàn)的質(zhì)量和數(shù)量。

值得注意的是，在知識問答社區(qū)情境下，機會的低水平可以通過能力和動機彌補。在數(shù)字接入水平較低、數(shù)字技能較弱的情況下，社會資本和文化資本能夠彌補這種缺失，以達(dá)到良好的感知貢獻(xiàn)（路徑1）。即使個體的數(shù)字接入條件存在不足，只要能接入社區(qū)，良好的文化資本和社會資本也能實現(xiàn)知識問答社區(qū)中的貢獻(xiàn)。此外，經(jīng)濟資本能夠在一定程度彌補數(shù)字接入水平不足帶來的負(fù)面影響（路徑2），良好的經(jīng)濟水平可以用來改善數(shù)字接入水平，如購買網(wǎng)絡(luò)設(shè)備、能夠承擔(dān)貢獻(xiàn)知識帶來的時間精力成本。在社會資本和文化資本存在的條件下，信息意識也是高感知貢獻(xiàn)的邊緣條件（路徑3），擁有高水平信息意識的用戶更愿意去分享自己的知識，因為他們認(rèn)識到信息共享的價值。

（2）數(shù)字資本*社會資本主導(dǎo)型高感知貢獻(xiàn)實現(xiàn)路徑。以數(shù)字技能和社會資本為主導(dǎo)，數(shù)字接入和信息意識充當(dāng)邊緣條件同樣也能達(dá)到高水平的感知貢獻(xiàn)（路徑3）。數(shù)字技能幫助用戶高效交流，提升貢獻(xiàn)內(nèi)容形式的多樣性和表達(dá)的可理解性，如使用圖片或者視頻來回答、引入數(shù)據(jù)圖表等，由此貢獻(xiàn)內(nèi)容可能會獲得更多的反饋，用戶感知貢獻(xiàn)程度更高。而具有更緊密社會網(wǎng)絡(luò)關(guān)系的用戶往往感受到他們幫助了更多人，也更愿意貢獻(xiàn)。就邊緣條件而言，高數(shù)字接入水平意味著個體訪問社區(qū)受到的時間、金錢、設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)等條件限制更少，更可能在社區(qū)中貢獻(xiàn)知識。如上文所說，高水平信息意識的用戶更愿意去分享自己的知識。數(shù)字資本使用戶能夠不受限制或者受限相對較小地在社區(qū)中貢獻(xiàn)知識，而社會資本則促使他們產(chǎn)生貢獻(xiàn)行為。同時高社會資本意味著用戶與他人交流的頻率和強度較高，這就要求用戶具有高水平的接入條件和數(shù)字能力。因此二者的組合對感知貢獻(xiàn)有重要作用。

（3）數(shù)字資本*文化資本主導(dǎo)型高感知貢獻(xiàn)實現(xiàn)路徑。路徑5和路徑6展示了在社會資本水平較低的情況如何實現(xiàn)高水平的感知貢獻(xiàn)。在路徑5中，高水平的數(shù)字技能*信息意識*文化資本即可實現(xiàn)高水平感知貢獻(xiàn)，說明即使數(shù)字接入條件較低，用戶的數(shù)字技能也能保證其順利做出貢獻(xiàn)，而信息意識則會刺激用戶有意識貢獻(xiàn)，以達(dá)到知識共享目的，同時他們的文化資本累積較多，有能力提供一些知識。在路徑6中，信息意識較為薄弱的情況下，用戶積累的文化資本促進(jìn)貢獻(xiàn)知識的數(shù)量，因為他們能夠在知識貢獻(xiàn)過程中提升自我效能感，而邊緣條件經(jīng)濟資本意味著用戶可能擁有為在線知識付費的經(jīng)濟基礎(chǔ)，從而提升自身的文化資本，數(shù)字接入和數(shù)字技能則提供貢獻(xiàn)知識所需要的實踐經(jīng)驗，通過這種方式用戶同樣能夠?qū)崿F(xiàn)高感知貢獻(xiàn)。

梳理導(dǎo)致低感知貢獻(xiàn)的條件組態(tài)（見表5），結(jié)果發(fā)現(xiàn)其組態(tài)路徑解釋了超過40%的案例，較好地解釋了低感知貢獻(xiàn)的前因組合。

（1）數(shù)字資本*低社會資本*低文化資本*低經(jīng)濟資本對感知貢獻(xiàn)的影響。路徑1和路徑3表明，在數(shù)字接入水平較低的情況下，無論數(shù)字資本的其他兩個組成部分如何，其與同時處于低水平的社會資本、文化資本、經(jīng)濟資本將共同削弱感知貢獻(xiàn)。這可能是由于缺少數(shù)字接入條件，用戶很難在社區(qū)中做出貢獻(xiàn)。數(shù)字技能的缺失將進(jìn)一步加重這種限制（路徑1），信息意識的存在盡管可能在一定程度上促進(jìn)用戶貢獻(xiàn)，但喪失數(shù)字接入環(huán)境仍然無法實現(xiàn)知識的貢獻(xiàn)（路徑3）。此外，在數(shù)字缺失的情況下，經(jīng)濟資本也缺失，這意味著難以使用經(jīng)濟資本改善數(shù)字接入條件，因此用戶無法在知識問答社區(qū)中做出較多貢獻(xiàn)。路徑2和路徑3展示了高信息意識*低社會資本*低文化資本*低經(jīng)濟資本對感知貢獻(xiàn)的影響。在信息意識存在的情況下，缺少其他三種資本同樣也會導(dǎo)致低感知貢獻(xiàn)。這說明用戶即使有信息共享意識，也會受限于數(shù)字技能（路徑2）、數(shù)字接入（路徑3）及其他資本。信息意識是用戶內(nèi)在的思想觀念，但這種觀念轉(zhuǎn)化成行為仍然需要能力以及外部環(huán)境的支撐和刺激，如信息處理能力、訪問社區(qū)的環(huán)境、社會資本提供的社交關(guān)系、文化資本提供的經(jīng)驗和知識以及經(jīng)濟資本支撐的貢獻(xiàn)成本。

（2）高數(shù)字接入*低數(shù)字技能*低信息意識*低社會資本*低文化資本*高經(jīng)濟資本對感知貢獻(xiàn)的影響。路徑4表明即使數(shù)字接入水平和經(jīng)濟資本較高，數(shù)字技能、信息意識以及其他兩種資本的不足仍然會導(dǎo)致感知貢獻(xiàn)水平的降低。用戶擁有足夠的數(shù)字接入條件，也會由于缺乏社會資本和信息意識帶來的動力不愿貢獻(xiàn)內(nèi)容，同時由于缺乏文化資本和數(shù)字技能而無法做出貢獻(xiàn)。這也印證了在數(shù)字設(shè)備和網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施逐漸普及的今天，數(shù)字接入條件已不再是限制大多數(shù)人貢獻(xiàn)知識的原因。但知識問答社區(qū)中的知識貢獻(xiàn)數(shù)量，特別是高質(zhì)量的知識貢獻(xiàn)依然存在嚴(yán)重不足：一方面是由于問答社區(qū)用戶貢獻(xiàn)的動力不足；另一方面則是由于貢獻(xiàn)知識依然存在文化背景和數(shù)字能力上的門檻，如何實現(xiàn)清晰、易于理解、有價值的知識貢獻(xiàn)仍然是大多數(shù)人面臨的問題。

3.4.2" "感知學(xué)習(xí)的組態(tài)結(jié)果分析

梳理導(dǎo)致高感知學(xué)習(xí)的條件組態(tài)（見表6），發(fā)現(xiàn)其組態(tài)路徑解釋了超過一半的案例，總體來看，實現(xiàn)高水平感知學(xué)習(xí)至少必須同時具備高水平的數(shù)字技能和社會資本，二者對感知學(xué)習(xí)具有重要影響。

（1）數(shù)字資本*社會資本主導(dǎo)型高感知學(xué)習(xí)實現(xiàn)路徑。路徑1、路徑2和路徑3均包括核心條件數(shù)字技能和社會資本，說明二者和感知學(xué)習(xí)間具有較強的因果關(guān)系。先前的研究表明，受人際關(guān)系影響的社區(qū)成員具有更強烈的態(tài)度和意圖來接受知識［31］。同時，虛擬社區(qū)中的社會聯(lián)系強度可能會影響一個人對知識搜索的價值評估［49］，社區(qū)成員的社會關(guān)系將有助于獲得所需的知識，如擁有較多關(guān)注者的成員發(fā)布提問能夠被更多人看見。此外，擁有更高社會資本的用戶對共同語言的感知更強，有助于減少對社區(qū)中知識的誤解。而社區(qū)成員對互惠關(guān)系的感知會導(dǎo)致他們更愿意提問，因為他們認(rèn)為社區(qū)成員能互相提供幫助。因此社會資本的三個維度均對感知學(xué)習(xí)具有積極作用。而個體對自身知識狀態(tài)與解決問題所需知識之間的差距需要通過數(shù)字技能來彌補。有研究指出，需求編碼能力、查詢過程控制能力等對網(wǎng)絡(luò)用戶的知識獲取有正向影響［50］。社區(qū)成員需要使用語言文字明確表達(dá)自己的信息需求、對顯性知識總結(jié)整理、將隱形知識顯性化表達(dá)，這些能力直接決定知識獲取成本的高低［51］。而知識交流效果的感知取決于成本與收益之間的關(guān)系，數(shù)字技能水平更高的用戶往往能夠獲得更多更有價值的知識，更高效地將這些知識運用到?jīng)Q策中，其感知的學(xué)習(xí)收益更高、學(xué)習(xí)效果更好。綜上所述，社會資本提升用戶尋求知識的意愿，并且使用戶能獲得更多的回答，而數(shù)字技能使用戶有能力獲取、加工、評價和利用所需知識，因此二者結(jié)合能實現(xiàn)高水平的感知學(xué)習(xí)。

路徑1表明在缺少文化資本的情況下，數(shù)字資本和社會資本的組合同樣能夠?qū)崿F(xiàn)高質(zhì)量的學(xué)習(xí)。除了上文所提及的數(shù)字技能和社會資本的作用，問答社區(qū)的知識傳遞依賴于用戶之間的互動，數(shù)字接入水平影響這種互動的頻率和強度，從而影響知識獲取的效果。而信息意識則促使用戶有意識尋求知識。文化資本對于感知學(xué)習(xí)的效應(yīng)主要在于自我效能，用戶對于自身知識水平較自信情況下，會認(rèn)為自己能夠從復(fù)雜的信息中發(fā)現(xiàn)知識，從而更加努力進(jìn)行信息搜尋［8］。數(shù)字資本和社會資本足以使用戶獲得較高水平的學(xué)習(xí)體驗，即使缺少文化資本。因為數(shù)字資本提供的數(shù)字技能使用戶即使缺乏專業(yè)知識也能通過信息來源、用戶特征等其他方式評估信息，從而提升感知學(xué)習(xí)程度。同時社會資本所提供的信息獲取動力能夠緩解低文化資本所造成的知識獲取意愿不強。

（2）多資本融合型高感知學(xué)習(xí)實現(xiàn)路徑。路徑2和路徑3中還包括了核心條件經(jīng)濟資本。相較于感知貢獻(xiàn)，經(jīng)濟資本與高感知學(xué)習(xí)具有更強的因果關(guān)系，可能是由于在感知貢獻(xiàn)的前因條件中，經(jīng)濟資本更多的提供的是數(shù)字接入環(huán)境，但在感知學(xué)習(xí)中，付費是知識問答社區(qū)中獲取高質(zhì)量、有針對性知識的一條有效途徑。低數(shù)字接入可能會限制知識問答社區(qū)中的互動，但高水平社會資本可以減弱這種負(fù)面效應(yīng)，盡管用戶可能沒有較多時間和較好的接入環(huán)境，但其在社區(qū)中已經(jīng)形成的社交關(guān)系，使其能夠在較低的互動頻率下也能獲得較多的知識。路徑3展示了高的數(shù)字資本、社會資本和經(jīng)濟資本即可達(dá)到高水平的感知學(xué)習(xí)。其中社會資本提供在知識問答社區(qū)中尋求知識的動機，而數(shù)字資本和社會關(guān)系使用戶能夠在龐大的社區(qū)中快速有效獲得所需知識，而經(jīng)濟資本進(jìn)一步拓寬了基于社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系形成的知識獲取途徑，因此這類用戶能夠很好地感受到知識學(xué)習(xí)的收益。

梳理導(dǎo)致低感知學(xué)習(xí)的條件組態(tài)（見表7）發(fā)現(xiàn)解的覆蓋度為0.6，說明其組態(tài)路徑解釋了大部分案例，具有較好的解釋能力。

（1）低數(shù)字技能*低社會資本對感知學(xué)習(xí)的影響。路徑10 表明在其他條件都存在的情況下，低水平的數(shù)字技能和社會資本也會導(dǎo)致感知學(xué)習(xí)水平較低。缺乏數(shù)字技能可能導(dǎo)致用戶在知識問答社區(qū)無法尋求到有價值的信息，或者需要花費較高的時間和精力成本。即使擁有經(jīng)濟資本為在線知識付費、擁有問題相關(guān)的知識背景，用戶也難以獲得良好的學(xué)習(xí)體驗，只能基于數(shù)字技能和信息意識在知識問答社區(qū)中搜索是否有類似的問題，但往往很難得到針對性的解答。

路徑1、路徑2、路徑4、路徑5、路徑6和路徑8同時缺失數(shù)字技能和社會資本。其中路徑1同時缺乏數(shù)字接入和經(jīng)濟資本，這將進(jìn)一步削弱感知學(xué)習(xí)，因為用戶還喪失了通過頻繁交互和知識付費途徑改善學(xué)習(xí)效果的渠道。路徑2的數(shù)字接入和文化資本也處于低水平，較低的自我效能可能使用戶喪失在知識問答社區(qū)中尋求知識的意愿。路徑4表明低水平的數(shù)字資本和社會資本導(dǎo)致感知學(xué)習(xí)水平較低，這與低數(shù)字技能和低社會資本的影響相似，說明數(shù)字資本和社會資本是更重要的限制感知學(xué)習(xí)的因素。路徑5表明盡管信息意識能夠在一定程度上刺激用戶在知識問答社區(qū)中尋求知識，但這種動機依然需要其他因素的支撐以轉(zhuǎn)化為實際行為。路徑6表明在文化資本存在的情況下，數(shù)字技能、信息意識、社會資本和經(jīng)濟資本的低水平依然會導(dǎo)致感知學(xué)習(xí)不佳，這表明文化資本的自我效能并不能彌補其他資本。而路徑8表明經(jīng)濟資本同樣無法彌補其他資本的負(fù)面效應(yīng)。

（2）低數(shù)字資本*低經(jīng)濟資本對感知學(xué)習(xí)的影響。路徑3表明低數(shù)字資本和低經(jīng)濟資本也會導(dǎo)致低感知學(xué)習(xí)。這可能是由于數(shù)字接入環(huán)境的缺失在一定程度上限制用戶訪問社區(qū)，從而較難尋求知識，而信息意識的缺失使他們也忽略了在社區(qū)中尋求知識的價值，低水平數(shù)字技能更限制了他們尋求知識的能力，而經(jīng)濟資本的不足也使他們無法通過付費咨詢得到想要的答案。因此無論是從尋求知識的動機意識還是尋求知識的能力和經(jīng)濟基礎(chǔ)，用戶都無法實現(xiàn)高水平的感知學(xué)習(xí)。

（3）低數(shù)字資本*低社會資本*低經(jīng)濟資本*高文化資本對感知學(xué)習(xí)的影響。路徑7和路徑6具有一定的相似性，都是在高文化資本的情況下，缺乏部分?jǐn)?shù)字資本、社會資本和經(jīng)濟資本。這表明無論數(shù)字技能和數(shù)字接入存在與否，其他三種資本和信息意識的缺失依然會產(chǎn)生負(fù)面效應(yīng)。用戶擁有尋求知識的能力和環(huán)境條件，也會受限于缺少尋求知識的動力和意識。而路徑9進(jìn)一步證明了這一點，數(shù)字接入和數(shù)字技能均處于高水平也無法抵消其他三種資本缺失帶來的負(fù)面效應(yīng)。

3.5" " 穩(wěn)健性檢驗

判斷QCA結(jié)果穩(wěn)健性主要根據(jù)兩個維度：一是擬合參數(shù)差異，即穩(wěn)健性檢驗結(jié)果的一致性和覆蓋度的差異不足以保證有意義且不同的實質(zhì)性解釋；二是集合關(guān)系狀態(tài)，即穩(wěn)健性檢驗的結(jié)果組態(tài)之間具有清晰的子集關(guān)系［43］。在前面的研究中，使用了0.8的原始一致性閾值，鑒于Ragin建議將低、中和高原始一致性閾值設(shè)為0.75、0.8和0.85［44］，為驗證上述結(jié)果的穩(wěn)健性，本研究分別將原始一致性調(diào)整為0.85和0.75，得出檢驗結(jié)果（見表8）。從表中可以看出，不同原始一致性閾值下高感知貢獻(xiàn)和低感知貢獻(xiàn)組態(tài)結(jié)果具有子集關(guān)系，而高感知學(xué)習(xí)和低感知學(xué)習(xí)組態(tài)路徑無差異，因此本研究結(jié)果具有一定穩(wěn)健性。

4" "結(jié)論與啟示

研究發(fā)現(xiàn)，知識問答社區(qū)的知識交流效果與其前因條件之間存在因果復(fù)雜性，就感知貢獻(xiàn)而言，社會資本和文化資本的組合是提升感知貢獻(xiàn)的核心條件，但數(shù)字資本可彌補其中社會資本或文化資本的缺失；就感知學(xué)習(xí)而言，數(shù)字資本、社會資本和經(jīng)濟資本是提升感知學(xué)習(xí)的核心條件?；谏鲜鼋Y(jié)論，可以發(fā)現(xiàn)數(shù)字資本和社會資本的組合對知識交流效果的兩方面都很重要，因此無論是知識問答社區(qū)平臺還是用戶都需要重點關(guān)注這兩種資本的提升。同時對感知貢獻(xiàn)而言，文化資本也具有重要影響；而經(jīng)濟資本則是感知學(xué)習(xí)的核心條件，在提升數(shù)字資本和社會資本的組合之余，也可根據(jù)實際需求改善二者。由此得到以下啟示：

（1）優(yōu)化平臺機制，積極參與社區(qū)互動，提升社會資本。一是優(yōu)化社交機制，幫助用戶增強社會聯(lián)結(jié)。社會資本對感知貢獻(xiàn)和感知學(xué)習(xí)均有重要作用，因此提升知識交流效果的有效途徑之一是幫助用戶構(gòu)建和積累充足的社會資本。先前有研究建議社區(qū)管理者通過各種交流工具和議題設(shè)置加強成員間的互動關(guān)系［52］。平臺應(yīng)該優(yōu)化社區(qū)的社交功能設(shè)計，激勵用戶更加頻繁地互動。目前知識問答社區(qū)平臺的交友功能并沒有得到足夠的重視，可以考慮根據(jù)用戶關(guān)注的問題領(lǐng)域及認(rèn)證信息推薦相似用戶，減少用戶尋找志同道合朋友的成本，具有共同興趣用戶的聚集有助于社區(qū)整體社會資本的提升。同時，社區(qū)中可以考慮增加群組服務(wù)功能，加強社區(qū)成員之間的聯(lián)系。二是積極參與社區(qū)互動，建立緊密社交關(guān)系。對比感知貢獻(xiàn)和感知學(xué)習(xí)的前因條件組合可以發(fā)現(xiàn)，社會資本在知識交流效果的兩方面都有重要作用。基于弱關(guān)系的社交網(wǎng)絡(luò)通常背景不同，可以提供多樣化的信息［53］。知識問答社區(qū)的優(yōu)勢正在于多元背景用戶間通過弱關(guān)系實現(xiàn)知識的交換。因此知識問答社區(qū)用戶應(yīng)積極與社區(qū)中的其他成員建立聯(lián)系，通過評論、點贊等互動方式展示自身的交流意愿；可持續(xù)關(guān)注感興趣的領(lǐng)域，找到與自身志同道合的成員；同時可積極貢獻(xiàn)內(nèi)容，提升自己在社區(qū)中的影響力，以獲得更多關(guān)注，從而積累更多的社會資本。

（2）優(yōu)化知識交流功能，提升信息意識和數(shù)字技能，降低數(shù)字資本門檻同時提升個體數(shù)字資本。一是優(yōu)化知識交流功能，降低知識交流所需數(shù)字資本門檻?；跀?shù)字資本的重要作用，社區(qū)應(yīng)重點優(yōu)化相應(yīng)功能設(shè)計，以降低用戶所需的數(shù)字資本水平。首先降低數(shù)字技能門檻。社區(qū)可以提供編輯模板，自動識別用戶上傳的圖片或文件，以用戶想要的方式呈現(xiàn)在答案中，減少用戶進(jìn)行格式調(diào)整花費的時間精力。在知識獲取過程中，社區(qū)可應(yīng)用答案質(zhì)量識別技術(shù)和個性化推薦技術(shù)，優(yōu)先展示貼合用戶興趣且質(zhì)量較高的知識，并增加多種結(jié)果排序方式以降低用戶篩選信息的成本。其次減少數(shù)字接入成本。知識問答社區(qū)的交互周期較長，等待回復(fù)需要花費不少時間，因此用戶需要花費較高的數(shù)字接入成本。一方面社區(qū)應(yīng)強化現(xiàn)有的交互功能，設(shè)置私信、評論等交互功能的快捷入口，增加提醒功能，在APP端增設(shè)交互信息的推送服務(wù)以提升交流的時效性；另一方面平臺應(yīng)設(shè)置合適的推送機制，設(shè)置相應(yīng)限時任務(wù)，并提供獎勵，激勵目標(biāo)用戶回復(fù)，以降低用戶提出問題但很長時間無人問津的概率。二是提高自身信息意識，提升數(shù)字技能，改善知識交流效果。關(guān)注數(shù)字資本門檻降低的同時，用戶也需要一定數(shù)字資本水平的提升。在社會化媒體中用戶需要有依照平臺規(guī)則主動參與、貢獻(xiàn)和協(xié)作的意識［54］。用戶應(yīng)意識到知識共享的價值，提高自身的信息意識，并有意識將這種需要付諸行動。同時，用戶需要認(rèn)識到知識問答社區(qū)具有互惠性，當(dāng)有能力解決他人疑惑時應(yīng)積極地向?qū)Ψ教峁┲С?。?shù)字能力方面，有研究建議用戶自身可以通過強化自己的專業(yè)知識、學(xué)習(xí)信息檢索方法和技巧提升信息素養(yǎng)以提高虛擬社區(qū)信息資源的利用率［55］。因此，一方面用戶可以參與到信息素養(yǎng)的公開課程中，提供自身的數(shù)字能力水平；另一方面可以在社區(qū)中尋求支持，通過社區(qū)幫助文檔等熟悉社區(qū)功能機制。

（3）引導(dǎo)規(guī)范知識表達(dá)，完善激勵機制，削弱文化資本限制。感知貢獻(xiàn)的組態(tài)路徑表明文化資本也是提升感知貢獻(xiàn)的核心條件。社區(qū)可引導(dǎo)用戶進(jìn)行規(guī)范性表達(dá)，特別是在一些具有專業(yè)性的問題下應(yīng)增加專業(yè)詞匯百科等功能。同時，可設(shè)置專業(yè)領(lǐng)域科普頁面，采用簡單易懂、生動有趣的方式介紹專業(yè)知識，提升社區(qū)內(nèi)總體文化資本。就自我效能的提升而言，目前多數(shù)社區(qū)已經(jīng)實現(xiàn)了點贊、評論等反饋機制，但這些機制的作用可進(jìn)一步強化，如增加類似投幣、送禮物等功能，根據(jù)貢獻(xiàn)程度設(shè)置名人榜或榮譽墻等專屬頁面，使用戶明顯感知到自己的回答得到認(rèn)可，增強用戶回答相關(guān)問題的信心以提升自我效能感。

（4）完善知識付費模式，降低經(jīng)濟資本門檻，實現(xiàn)知識經(jīng)濟雙贏。感知學(xué)習(xí)的組態(tài)分析結(jié)果表明，經(jīng)濟資本在一定程度上限制用戶的感知學(xué)習(xí)，提升用戶的感知學(xué)習(xí)也可從這一角度出發(fā)。知識付費已成為社會常態(tài)，社區(qū)應(yīng)改變現(xiàn)有的付費模式，公開透明展示付費規(guī)則，同時提供部分內(nèi)容的試閱，一方面緩解無用知識付費帶來的負(fù)擔(dān)，另一方面建立用戶對于平臺的信心，提升用戶付費意愿。此外可探索新的盈利模式，如完成瀏覽廣告或者分享等任務(wù)可免費獲得某個付費答案的瀏覽權(quán)限，通過廣告收入降低用戶知識付費花費的經(jīng)濟成本。

參考文獻(xiàn)：

［1］" Ragnedda M.Digital capital：A Bourdieusian perspective on the digital divide［M］.Bingley：Emerald Publishing Limited，2020：15-33.

［2］" Ferro E，Helbig N C，Gil-Garcia J R.The role of IT literacy in defining digital divide policy needs［J］.Government Information Quarterly，2011，28（1）：3-11.

［3］" Dimaggio P，Hargittal E，Neuman W R.Social implications of the Internet［J］.Annual Review of Sociology，2001，27（1）：307-336.

［4］" Chiu C M，Hsu M H，Wang E.Understanding knowledge sharing in virtual communities：An integration of social capital and social cognitive theories［J］.Decision Support Systems，2007，42（3）：1872-1888.

［5］" 李穎，肖珊.知識問答社區(qū)用戶心流體驗對持續(xù)知識共享意愿的影響研究——以PAT模型為視角［J］.現(xiàn)代情報，2019，

39（2）：111-120.

［6］" Lou J，F(xiàn)ang Y，Lim K H，et al.Contributing high quantity and quality knowledge to online Qamp;A communities［J］.Journal of the American Society for Information Science amp; Technology，2013，64（2）：356-371.

［7］" 王莉雅，王樹祥.組態(tài)視角下社交型問答社區(qū)用戶持續(xù)知識貢獻(xiàn)的影響路徑研究——基于社會生態(tài)框架［J］.科技進(jìn)步與對策，2023，40（17）：129-138.

［8］" 李楓林，張俊兮.社會化問答平臺中知識采納影響因素研究［J］.新世紀(jì)圖書館，2018（9）：54-59.

［9］" Jin J，Yan X，Li Y，et al.How users adopt healthcare information：An empirical study of an online Qamp;A community［J］.International Journal of Medical Informatics，2016，86：91-103.

［10］" 鄧勝利，管弦.基于問答平臺的用戶健康信息獲取意愿影響因素研究［J］.情報科學(xué)，2016，34（11）：53-59.

［11］" 李武，艾鵬亞，賓鋒.粉絲力量與知識付費：在線問答平臺用戶付費圍觀行為研究［J］.圖書館雜志，2019，38（4）：74-81.

［12］" 袁毅，楊莉.問答社區(qū)用戶生成資源行為及影響因素分析——以百度知道為例［J］.圖書情報工作，2017，61（22）：20-26.

［13］" 沈宇飛，廖博，徐揚.社會化問答社區(qū)中聲譽系統(tǒng)對知識分享活動的影響研究［J］.情報學(xué)報，2018，37（11）：1154-1163.

［14］" Goes P B，Guo C，Lin M.Do incentive hierarchies induce user effort？Evidence from an online knowledge exchange［J］.Information Systems Research，2016，27（3）：464-471.

［15］" 楊剛，閆璐，房貽慶，等.答案質(zhì)量反饋對社會化問答社區(qū)用戶持續(xù)答題意愿的影響研究——以“知乎”平臺為例［J］.圖書情報工作，2020，64（11）：46-56.

［16］" Wang N，Liu Y，Xiao S S.Which feedback matters？The role of expressions and valence in continuous high-quality knowledge contribution in the online Qamp;A community［J］.Decision Support Systems，2022，156：113750.

［17］" Feng X，Wang L J，Yan Y，et al.The sustainability of knowledge-sharing behavior based on the theory of planned behavior in Qamp;A social network community［J］.Complexity，2021：1-12.

［18］" 徐鵬，張聃.網(wǎng)絡(luò)問答社區(qū)知識分享動機探究——社會交換論的視角［J］.圖書情報知識，2018（2）：105-112.

［19］" 李海峰，王煒.在線問答學(xué)習(xí)社區(qū)的群體知識貢獻(xiàn)影響因素——基于WebGIS知乎學(xué)習(xí)社區(qū)的功能模塊分析［J］.開放教育研究，2020，26（1）：111-120.

［20］" 呂美嬌，李青青.社會化問答用戶知識交互行為影響因素研究［J］.情報科學(xué)，2022，40（6）：141-148.

［21］" 肖雨.數(shù)字資本視角下知識問答社區(qū)知識交流效果影響機制研究［D］.南京：南京大學(xué)，2023.

［22］" 陳則謙.MOA模型的形成、發(fā)展與核心構(gòu)念［J］.圖書館學(xué)研究，2013（13）：53-57.

［23］" 周濤，魯耀斌.基于社會資本理論的移動社區(qū)用戶參與行為研究［J］.管理科學(xué)，2008，21（3）：43-50.

［24］" 范哲，張乾.MOA視角下的問答網(wǎng)站用戶貢獻(xiàn)行為研究［J］.圖書與情報，2015（5）：123-132.

［25］" Oh S，Worrall A.Health answer quality evaluation by librarians，nurses，and users in social Qamp;A［J］.Library amp; Information Science Research，2013，35（4）：288-298.

［26］" 楊瑞仙，黃書瑞，于政杰.基于三階段DEA模型的學(xué)術(shù)虛擬社區(qū)知識交流效率評價研究［J］.情報學(xué)報，2021，40（3）：256-266.

［27］" 萬莉.學(xué)術(shù)期刊知識交流效率評價及影響因素研究［J］.中國科技期刊研究，2017，28（12）：1160-1165.

［28］" Nahapiet J，Ghoshal S.Social capital，intellectual capital，and the organizational advantage［J］.The Academy of Management Review，1998，23（2）：242-266.

［29］" Bourdieu P.Distinction：A social critique of the judgment of taste［M］.Cambridge：Harvard University Press，1986：84.

［30］" Hsieh P A，Rai A，Keil M.Addressing digital inequality for the socioeconomically disadvantaged through government initiatives：Forms of capital that affect ICT utilization［J］.Information Systems Research，2011，22（2）：233-253.

［31］" Liao S，Chou E Y.Intention to adopt knowledge through virtual communities：Posters vs lurkers［J］.Online Information Review，2012，36（3）：442-461.

［32］" Chang H H，Chuang S S.Social capital and individual motivations on knowledge sharing：Participant involvement as a moderator［J］.Information and Management，2011，48（1）：9-18.

［33］" Yong S H，Kim B，Lee H，et al.The effects of individual motivations and social capital on employees' tacit and explicit knowledge sharing intentions［J］.International Journal of Information Management，2013，33（2）：356-366.

［34］" Liu H，Li G.To gain or not to lose？The effect of monetary reward on motivation and knowledge contribution［J］.Journal of Knowledge Management，2017，21（2）：397-415.

［35］" Halic O，Lee D，Paulus T，et al.To blog or not to blog：Student perceptions of blog effectiveness for learning in a college-level course［J］.Internet and Higher Education，2010，13（4）：206-213.

［36］" Barzilai S，Blau I.Scaffolding game-based learning：Impact on learning achievements，perceived learning，and game experiences［J］.Computers amp; Education，2014，70（1）：65-79.

［37］" Rossiter J R.The C-OAR-SE procedure for scale development in marketing［J］.International Journal of Research in Marketing，2002，19（4）：305-335.

［38］" 郭晟豪，蕭鳴政.地方治理量化統(tǒng)計與實踐：形成型指標(biāo)而非反映型指標(biāo)［J］.華中科技大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版），2017，

31（4）：96-102.

［39］" Hair J F，Risher J J，Sarstedt M，et al.When to use and how to report the results of PLS-SEM［J］.European Business Review，2019，31（1）：2-24.

［40］" Diamantopoulos A，Sarstedt M，F(xiàn)uchs C，et al.Guidelines for choosing between multi-item and single-item scales for construct measurement：A predictive validity perspective［J］.Journal of the Academy of Marketing Science，2012，40（3）：434-449.

［41］" Pappas I O，Woodside A G.Fuzzy-set qualitative comparative analysis（fsQCA）：Guidelines for research practice in information systems and marketing［J］.International Journal of Information Management，2021，58：102310.

［42］" Jin X L，Zhou Z，Tian Y.A configurational analysis of the causes of consumer indirect misbehaviors in access-based consumption［J］.Journal of Business Ethics，2022，175（1）：135-166.

［43］" 張明，杜運周.組織與管理研究中QCA方法的應(yīng)用：定位、策略和方向［J］.管理學(xué)報，2019，16（9）：1312-1323.

［44］" Ragin C C.Redesigning social inquiry：Fuzzy sets and beyond［M］.Chicago：University of Chicago Press，2008：109-110.

［45］" Thomas G，Santi F，F(xiàn)iss P C，et al.Studying configurations with qualitative comparative analysis：Best practices in strategy and organization research［J］.Strategic Organization，2018，16（4）：482-495.

［46］" Greckhamer T.CEO compensation in relation to worker compensation across countries：The configurational impact of country‐level institutions［J］.Strategic Management Journal，2016，37（4）：793-815.

［47］" 王其虹.社會化問答社區(qū)優(yōu)質(zhì)用戶知識共享行為影響因素及仿真研究［D］.哈爾濱：哈爾濱工業(yè)大學(xué)，2018.

［48］" Hu J，Huhmann B A，Hyman M R.The relationship between task complexity and information search：The role of self-efficacy［J］.Psychology and Marketing，2007，24（3）：253-270.

［49］" Wasko M L，F(xiàn)araj S.Why should I share？ Examining social capital and knowledge contribution in electronic networks of practice［J］.MIS Quarterly，2005，29（1）：35-57.

［50］" 陳則謙.基于互聯(lián)網(wǎng)的知識獲取行為動力模型及實證分析［J］.情報雜志，2013，32（4）：149-154.

［51］" 李宇佳，張向先，張克永.移動學(xué)術(shù)虛擬社區(qū)知識流轉(zhuǎn)的影響因素研究［J］.情報雜志，2017，36（1）：187-193.

［52］" 程志超，吳印博.社會資本視角下虛擬社區(qū)知識分享對用戶粘性的影響機制研究［J］.情報科學(xué)，2017，35（12）：16-21.

［53］" Adler P S，Kwon S W.Social capital：Prospects for a new concept［J］.The Academy of Management Review，2002，27（1）：17-40.

［54］" 范哲.社會化媒體情境中信息素養(yǎng)的內(nèi)容框架研究［J］.情報雜志，2012，31（10）：170-174.

［55］" 譚春輝，任季寒.虛擬學(xué)術(shù)社區(qū)中用戶信息搜尋行為的影響因素組合研究——基于模糊集定性比較分析方法［J］.現(xiàn)代情報，2022，42（4）：39-51.

作者簡介：肖雨（1999-），女，南京大學(xué)信息管理學(xué)院碩士研究生，研究方向：信息行為與電子商務(wù)；王瑞（1996-），女，南京大學(xué)信息管理學(xué)院博士研究生，研究方向：信息行為與電子商務(wù)；袁勤儉（1969-），男，南京大學(xué)信息管理學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師，研究方向：信息行為與信息經(jīng)濟。

*本文系江蘇省高校社會科學(xué)研究重大項目“集成超越推動江蘇數(shù)字經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展對策研究”（項目編號：2021SJZDA043）、江蘇省文化和旅游科研重點課題“新時代我省智慧旅游高質(zhì)量發(fā)展路徑研究”（項目編號：22ZD04）與南京大學(xué)新時代文科卓越研究計劃“中長期研究專項”課題“數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實踐邏輯與理論創(chuàng)新研究”（項目編號：2022041）研究成果之一。

收稿日期：2024-01-09；通訊作者：袁勤儉（yuanqj@nju.edu.cn）；責(zé)任編輯：柴若熔