趙欣 吳婷玉 劉凝之 張之光

摘要：[目的/意義]旨在探討在線知識社區(qū)特有風險情境中的信任概念及其細分維度，開發(fā)在線知識社區(qū)信任測量量表，支持知識型社區(qū)內(nèi)用戶行為的實證研究。[方法/過程]從有高共識度的信任概念出發(fā)，針對用戶在知識搜尋、知識貢獻和知識討論過程中面臨的3類風險，援引在線社區(qū)的制度性因素，界定在線知識社區(qū)信任的維度。進一步，批判修改現(xiàn)有國內(nèi)外量表、編制17個初始題項，經(jīng)探索性因子分析和驗證性因子分析，開發(fā)出由面向搜尋風險的信任（含5個題項）、面向貢獻風險的信任（含4個題項）、面向討論風險的信任（含3個題項）3個維度構成的在線知識社區(qū)信任量表。[結(jié)果/結(jié)論]實證檢驗發(fā)現(xiàn)，該量表信效度良好，對知識搜尋行為、知識貢獻行為具有較好的預測作用。

關鍵詞：在線知識社區(qū)；面向搜尋風險的信任；面向貢獻風險的信任；面向討論風險的信任；量表

分類號：G203

引用格式：趙欣， 吳婷玉， 劉凝之， 等. 在線知識社區(qū)信任的維度劃分與量表開發(fā)[J/OL]. 知識管理論壇， 2024， 9（2）： 120-132 [引用日期]. http：//www.kmf.ac.cn/p/382/. （Citation： Zhao Xin， Wu Tingyu， Liu Ningzhi， et al. Dimensions Division and Scale Development of Online Knowledge Community Trust[J/OL]. Knowledge Management Forum， 2024， 9（2）： 120-132 [cite date]. http：//www.kmf.ac.cn/p/382/.）

在線知識社區(qū)（online knowledge community，OKC）為地理位置分散但志趣相投的用戶進行知識分享與深度交流提供了全新平臺，改變了傳統(tǒng)的知識傳播與知識創(chuàng)造模式[1]。綜合性的在線知識社區(qū)有“知乎”“果殼”等，專業(yè)性的在線知識社區(qū)有“CSDN”“丁香園”“經(jīng)管之家”等。

作為新興知識源，知識型在線社區(qū)的存續(xù)與成功取決于社區(qū)成員的（持續(xù)）使用，即用戶的知識分享與交互行為，而用戶高頻率、高質(zhì)量的知識交互則取決于社區(qū)中的信任水平[2]。高水平信任發(fā)揮著膠水一樣的作用，將來自五湖四海、素未謀面的專業(yè)人士、愛好者聯(lián)系在一起。而當信任水平較低時，用戶會懷疑OKC中存量知識的準確性，擔心從此處獲取的某些錯誤內(nèi)容可能造成工作、學習上的損失；會懷疑向OKC貢獻知識能否帶來回報，擔心在社區(qū)中分享知識浪費時間精力、給自己帶來損失；會從自我保護的角度來解讀他人對自己的質(zhì)疑，將正常討論視作爭吵……，其搜尋、貢獻、討論等知識交互行為就會減少。

信任作為社科領域的經(jīng)典問題得到眾多學者關注。R. C. Mayer等將“愿意處于易受損害的狀態(tài)”作為信任的本質(zhì)[3]，D. M. Rousseau等追問“愿意接受可能損害”的原因，并將其概括為“積極預期”，從而將信任定義為：在面對風險和相互依賴情境中，基于有關他人意向和行為的積極預期而愿意接受自己有可能遭受傷害、損失的一種心理狀態(tài)[4]。在此基礎上，學者們探尋信任主體建立“積極預期”的基礎，發(fā)現(xiàn)了信任的多維性，如信管領域?qū)W者C. C. Huang等、A. Usoro等考察知識型社區(qū)中的信任，分別提出基于經(jīng)濟、技術、管理、行為、情感的五維度信任[5]，以及基于正直、能力和仁慈的三維度信任[6]。然而，以往研究將信任概念從線下移植到線上，忽略了OKC的特有風險，未對OKC用戶建立“積極預期”的原因進行考察，由此開發(fā)的量表難以精準測度OKC信任，亦限制了相關因果關系的實證研究。

鑒于此，筆者回顧并分析OKC信任研究中存在的問題，從用戶在線知識交流時面對的種種風險出發(fā)，援引OKC中的制度性因素作為用戶積極預期的基礎，考察知識型在線社區(qū)信任及其維度；按照T. R. Hinkin的量表開發(fā)教程以及J. Farh等在中國管理情境下開發(fā)量表的方法[7-8]，編制OKC信任測量量表，以期掃除OKC信任的理論盲區(qū)，為后續(xù)實證研究提供有效測量工具。

1? 文獻回顧/Literature review

與線下信任可依存血緣、地緣、業(yè)緣等不同，在線知識社區(qū)內(nèi)的用戶來自五湖四海，采用非面對面的溝通方式，社區(qū)以自組織為特點，缺乏傳統(tǒng)組織的正式架構和金錢激勵，這些都難以確保用戶行為合乎彼此期望。換言之，在OKC中建立信任似乎異常困難，M. L. Wasko等建議不要在在線社區(qū)知識共享研究中使用信任這一概念[9]；但多數(shù)學者仍然從組織管理文獻中借鑒成熟概念與維度，對知識型在線社區(qū)信任展開實證研究。

早期研究者將在線社區(qū)中的信任視為單一維度的概念，如J. Zheng提出可通過在線聊天提升用戶間的信任水平[10]；C. M. Chiu等將信任作為關系資本納入知識共享前因研究[11]。在這些研究中，信任的測量題項幾乎原意重復了信任的本質(zhì)即“愿意接受可能的損害”或者“有積極預期”，并籠統(tǒng)地指向在線知識交流中可能存在的所有風險。

隨著研究深入，學者逐步認識到信任的復雜性，有關信任多維度劃分與測量的研究可大致歸為如下3類：

（1）將OKC中的信任視作一個發(fā)展過程，以信任發(fā)展階段為標準劃分維度。M. H. Hsu等實證檢驗了在線社區(qū)用戶從基于計算的信任、到基于熟悉的信任最終發(fā)展為基于認同的信任并促進知識共享的過程機理[12]；K. F. Hashim等指出不同維度的信任出現(xiàn)在不同的時間階段，基于經(jīng)濟的信任或基于信息的信任產(chǎn)生于用戶進入在線社區(qū)的初期，影響著用戶持續(xù)使用意愿，而基于認同的信任產(chǎn)生于用戶持續(xù)使用的過程中，影響著知識貢獻的意愿[13]；S. M. Chen等基于信念—態(tài)度—行為意圖的分析框架，指出在線社區(qū)用戶的認知信任逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)榍楦行湃?，最終促進知識分享意愿產(chǎn)生[14]；A. V. Prakash等基于扎根理論方法提出傾向于信任的個性會發(fā)展成為對新技術的初步信任[15]。

盡管采用不同的名詞來劃分階段，但研究者均認識到信任的階段性發(fā)展與OKC用戶間的交互次數(shù)、交互時長有密切關系。在初次或一次性交互中，OKC用戶站在被信任者角度計算利益得失，預期被信任者會采取對自己有利的行為；在持續(xù)性交互中，OKC用戶多次承擔風險、被信任者亦多次實現(xiàn)預期，雙方會投入更多資源、擴大交互范圍；進一步，隨著交往的持續(xù)，OKC用戶會共享彼此的關切，用“我們”替代“他們”這個稱呼，產(chǎn)生心理認同，愿意承擔各種可能的短期損失。按照發(fā)展階段來識別信任維度，屬于中觀（meso）研究思路[4]，若將不同學科對信任的研究視作一棟大廈的話，學者們應乘坐電梯，更多地關注“走廊”而非“角落”，以便為不同領域的信任研究提供普適性的概念或理論基礎；然而，按照發(fā)展階段來識別信任維度恰與OKC信任研究的初衷相悖，OKC信任研究應更多地關注在線知識社區(qū)這一“角落”的特殊情景與特有風險。

（2）突出被信任者，以被信任者的個人特質(zhì)作為信任維度劃分的標準。A. Usoro等將信任分為基于正直的信任、基于能力的信任和基于仁慈的信任[6]；M. Lin等認為在線社區(qū)成員在知識共享過程中所展現(xiàn)的能力、善意、可靠性等品質(zhì)構成了在線信任的基礎[16]；遲銘等強調(diào)對社區(qū)成員誠信、可靠等個人品質(zhì)的信任影響著知識共享行為[17]。

在沒有充分討論適用性的情況下，不少學者將線下的、基于被信任者個人品質(zhì)的信任維度移植到在線社區(qū)信任研究中。若社區(qū)中的人是言行一致的，OKC用戶就能對其行為作出合理預期；若社區(qū)中的人是有能力的，OKC用戶預期在交流中能夠進行學習；若社區(qū)中的人是仁慈的，OKC用戶預期自己的利益會得到照顧。基于對被信任者個人品質(zhì)的認識，OKC用戶產(chǎn)生積極預期即信任。然而，問題的關鍵在于：線下可以較容易地識別彼此的人格特質(zhì)，而線上則非常困難。在線下情境中，人們可以通過面對面交流中對微表情和肢體語言的觀察、人際關系網(wǎng)絡中的“中間人”等多種有效途徑對他人的人格特質(zhì)作出評判。伴隨著從線下、相對封閉、面向熟識個體的環(huán)境向線上、相對開放、面向陌生用戶的環(huán)境轉(zhuǎn)變，人們很難清晰識別某人的個人品質(zhì)?；谠诰€社區(qū)用戶個人品質(zhì)的信任維度劃分，無視線上線下差別，將OKC用戶產(chǎn)生積極預期的基礎錯誤地錨定在識別陌生人人格特質(zhì)之上。

（3）區(qū)分被信任方的不同層級，按照普通用戶、社區(qū)管理者、在線社區(qū)/網(wǎng)絡平臺來劃分信任維度。Y. H. Fang等將信任分為對社區(qū)成員的信任和對社區(qū)管理者的信任兩個層面，探討了在線社區(qū)信任的前因與后果[18]；田馨灤等將感知信任分為用戶信賴和平臺信賴兩個維度，采用扎根理論方法與解釋結(jié)構模型考察信任對隱私疲勞的影響[19]；李欣儒等將信任分為供需雙方對平臺的信任、供需雙方之間的信任、需方對共享產(chǎn)品的信任等多個層面[20]；金燕等進一步探討了不同層面間的信任轉(zhuǎn)移問題[21]。

上述研究將信任錨定在具體人物上，未能抓住在線知識社區(qū)信任維度劃分的本質(zhì)。在C. Su等對朋友間通過社交媒體進行商業(yè)交換的研究中，針對同一個信任對象即作為賣家的朋友提出兩種信任概念：對朋友的信任、對賣家的信任[22]。作為朋友，誠實、可靠、信守承諾就是可以信賴的，而作為賣家，則要熟悉商品、能從顧客角度考慮問題才是值得信賴的。與C. Su的觀點相似，知識型在線社區(qū)中的同一用戶會不斷變換角色，在知識搜尋、知識貢獻、知識討論情景中面對著不同風險，自然需要不同的信任維度。

綜上所述，筆者認為OKC中信任的維度劃分，不宜采用普適性的信任發(fā)展階段作為標準；不宜將線下基于個人品質(zhì)的研究簡單移植到線上；不宜將信任直接錨定在具體對象之上，而應面向OKC不同知識交互情景中的風險、結(jié)合有助于OKC用戶建立積極預期的制度因素，來劃分OKC信任維度。

2? 在線知識社區(qū)信任的維度劃分與初始量表構建/Dimension Division and Initial Scale Construction of Online Knowledge Community Trust

在具體情境中界定信任維度，要符合R. C. Mayer有關信任本質(zhì)的闡述，即“愿意處于易受損害的狀態(tài)”“有著積極的心理預期”，更要遵循D. M. Rousseau有關信任的定義，說明情境中的風險前提，說明產(chǎn)生積極預期的基礎或原因。

OKC中存在諸多不確定性，用戶面臨著如下風險：①OKC中存量知識準確與否是不確定的，用戶擔心從此處獲取的知識含有某些錯誤內(nèi)容，造成工作、學習上的損失，即OKC用戶在知識搜尋時面臨風險[23，24]；②在OKC中進行知識分享后能否獲得回報是不確定的，用戶擔心自己花費時間精力、向競爭對手輸送知識會造成損失，即OKC用戶在知識貢獻時面臨風險[1，25]；③OKC中眾多用戶討論發(fā)言、相互交鋒，參與者容易將正常爭論視作爭吵甚至攻擊，即OKC用戶在交流討論時面臨風險[26]。

OKC中存在著諸多制度性因素，是用戶產(chǎn)生積極預期的重要基礎。L. G. Zucker提出制度信任，強調(diào)結(jié)構化的流程與保障措施使人產(chǎn)生信賴[27]；D. H. Mcknight等指出，制度不僅限于威懾還應包含結(jié)構保證與情景規(guī)范兩個方面[28]。在線知識社區(qū)中存在著對虛假信息發(fā)布者的懲罰制度、大眾對數(shù)據(jù)信息知識的檢驗與評價機制、給分享者點贊打賞的聲譽獎勵機制、用戶間“人人為我、我為人人”的互惠規(guī)范、議事規(guī)則等制度性因素[29]。

D. M. Rousseau等指出，風險是信任出現(xiàn)的前提，信任以對抗風險作為歸宿?；诖?，筆者將從OKC中用戶進行知識交流與知識創(chuàng)造的3類行為即知識搜尋、知識貢獻、知識討論所面臨的風險入手考察OKC信任的維度[29]。D. M. Rousseau等還指出，與沖突、合作相關的法律法規(guī)、社會網(wǎng)絡、社會規(guī)范等均屬于制度性因素。基于此，筆者將針對不同風險，挖掘OKC中的制度因素，夯實OKC用戶產(chǎn)生積極預期的基礎。

2.1? 面向搜尋風險的信任

OKC用戶在知識搜尋過程中面臨著風險。研究發(fā)現(xiàn)，由于在線知識社區(qū)不設準入門檻，對用戶身份無特別要求，專業(yè)人士、初學者、愛好者均可在社區(qū)中分享數(shù)據(jù)、信息，這可能導致社區(qū)內(nèi)出現(xiàn)冗余甚至是錯誤信息，搜尋者需要進行多次搜索迭代，耗費大量時間精力進行篩查搜尋[23]；對于多數(shù)搜尋者而言他們尚不具備有效辨別數(shù)據(jù)、信息真?zhèn)涡耘c適用性的能力，很有可能誤用知識，給工作學習帶來損失[24]。

針對上述風險，知識型在線社區(qū)有大眾評價機制以及官方的懲罰、獎勵措施。知識型在線社區(qū)的用戶，可以根據(jù)自己對帖子內(nèi)容的評判，給予點贊、喜歡或進行收藏、打賞等操作。在線社區(qū)管理者會對明顯有誤的內(nèi)容進行刪除、折疊，對故意提供錯誤數(shù)據(jù)或信息的ID實施禁言、封號處理；在線社區(qū)管理者亦會對高質(zhì)量帖子做置頂、標題加亮處理，對提供高質(zhì)量內(nèi)容的ID進行獎勵。

綜上，筆者提出面向搜尋風險的信任維度，指知識搜尋時OKC用戶愿意承擔可能產(chǎn)生的、因誤信、誤用數(shù)據(jù)信息而帶來的損失；OKC用戶之所以對搜尋結(jié)果有良好預期是基于OKC中存在的知識篩查機制。

回顧前人研究中的信任量表。M. H. Hsu等編制了3個題項的測量量表，從能夠獲得特別信息、花費較少時間、花費較少成本3個方面闡述了OKC用戶的積極預期[12]。S. Chai等提出對檢索工具的信任，分別從節(jié)約時間、節(jié)約成本兩個方面構建題項，若用戶預期使用在線平臺的搜索工具可以快速查找到可信度高、相關度高的信息，則會產(chǎn)生信任感[30]。M. H. Hsu等編制了3個題項：①虛擬社區(qū)的成員可以幫助我學到新的東西；②虛擬社區(qū)的成員可以幫助我學到新的技術；③虛擬社區(qū)的成員可以幫助我產(chǎn)生創(chuàng)新性想法[31]。絕大多數(shù)題項指出面對搜尋風險時，信任主體即OKC用戶的積極預期，但并未說明建立信任、產(chǎn)生積極預期的基礎。

鑒于此，筆者以“對知識搜尋結(jié)果有積極預期”為句子主干，補充OKC中的若干常見知識篩選機制作為信任建立、積極預期產(chǎn)生的基礎，從而構建測量題項。OKC用戶在面對搜尋風險時，其預期主要集中在能否搜尋到所需數(shù)據(jù)信息以及是否耗費大量時間這兩方面；而OKC用戶產(chǎn)生積極預期的基礎則涉及在線社區(qū)中的大眾評價機制、社區(qū)獎懲機制、帖子排序推送機制等。例如M. H. Hsu編制的題項“加入社區(qū)后我可以在搜尋信息方面節(jié)約時間”，僅表明OKC用戶的積極預期而沒有說明用戶產(chǎn)生積極預期的原因。因此，筆者將“在線社區(qū)對低質(zhì)量內(nèi)容進行折疊刪除”這一原因作為補充，編制題項“我預期可以快速查找到所需知識，是因為社區(qū)會將低質(zhì)量內(nèi)容進行折疊或刪除”。其余題項如表1所示：

2.2? 面向貢獻風險的信任

OKC用戶在知識貢獻的過程中面臨著風險。研究表明，在線分享知識需要從知識接收者的視角對內(nèi)容進行重新編碼，此過程有可能耗費貢獻者的大量時間精力[1]；進一步，因使用者水平有限而誤用知識，貢獻者還有可能遭到嘲諷，導致個人聲譽受損[25]；P. H. Gray等發(fā)現(xiàn)在線分享內(nèi)容可被競爭對手輕易獲取，貢獻者可能喪失知識權力（loss of knowledge power）[32]、喪失專業(yè)領域中的獨特優(yōu)勢。

針對上述風險，在線社區(qū)內(nèi)存在著互惠規(guī)范、聲譽機制。在線社區(qū)用戶普遍認同“人人為我，我為人人”的互惠規(guī)范，社區(qū)內(nèi)“只索取不回報”用戶往往會遇到一定的社會輿論壓力。在線社區(qū)的運營管理者還設計了各種聲譽獎勵機制，如用戶等級、勛章等，對積極貢獻知識的用戶進行獎勵；在社區(qū)首頁推送知識貢獻者及其發(fā)布的內(nèi)容，以提升知識貢獻者的專業(yè)聲譽，支持知識貢獻者借助社區(qū)平臺提供有償服務等。

綜上，筆者提出面向貢獻風險的信任維度，指知識貢獻時OKC用戶愿意承擔可能產(chǎn)生的編碼成本、知識優(yōu)勢喪失風險；OKC用戶之所以愿意是因為預期未來會得到某種形式的回報，而這一預期的基礎是OKC中存在的互惠規(guī)范與聲譽機制。

回顧前人研究中的信任量表。M. H. Hsu等從互助角度提出題項有：如果我向其他用戶分享我的困難，我認為他們會給予關心并有效回應；我認為社區(qū)中大部分的用戶都會盡自己所能幫助他人[12]。Y. H. Fang等從公平角度編制4個題項：①我認為我得到的與我給予他人的幫助相當?shù)?；②我認為我得到的與我回答他人問題的積極性是相當?shù)?；③我認為我得到的與我回答他人問題的速度是相當?shù)?；④我認為我得到的與我在社區(qū)中分享知識所花費的時間精力是相當?shù)腫18]。陳星等提出的量表則強調(diào)社區(qū)成員預期在心理、健康等方面相互關心、支持[33]。絕大多數(shù)題項指出面對貢獻風險時，信任主體即OKC用戶的積極預期，但并未說明建立這種積極預期的基礎。

鑒于此，筆者以“對未來回報有積極預期”為句子主干，補充OKC中的互惠規(guī)范、聲譽機制作為信任建立、積極預期產(chǎn)生的基礎，從而構建測量題項。OKC用戶在知識貢獻時的主要風險是時間精力損失、知識優(yōu)勢喪失，其預期主要集中在未來能否得到相應回報、能否獲得其他收益這兩方面；而OKC用戶產(chǎn)生積極預期的基礎則涉及在線社區(qū)中的互惠規(guī)范、聲譽機制等。例如Y. H. Fang編制的題項“我認為我在Java社區(qū)中得到的幫助與我給予他人的幫助是相當?shù)摹?，僅明確了OKC用戶的積極預期而沒有說明用戶產(chǎn)生積極預期的原因。因此，筆者將“社區(qū)中存在‘人人為我、我為人人的互惠規(guī)范”這一原因作為補充，編制題項“我預期從社區(qū)中得到的幫助與我給予其他用戶的幫助是相當?shù)?，是因為社區(qū)中有‘人人為我、我為人人的互惠規(guī)范”。其余題項詳見表1。

2.3? 面向討論風險的信任

OKC用戶在知識交流討論的過程中面臨著風險。研究表明，與實時的面對面溝通相比，文字、圖片、視頻所傳遞信息的豐富度有限[34]。在線知識社區(qū)中，用戶無法借助肢體語言、聲音聲調(diào)等表達信息，有些時候，難以分辨某句話是人身攻擊還是理性質(zhì)疑，是爭吵還是爭論，容易導致OKC用戶間的誤解與沖突[26]。

針對上述風險，在線社區(qū)內(nèi)存在著管理者的監(jiān)管活動、社區(qū)管理規(guī)則。在線社區(qū)中有管理員、版主，對知識交流活動進行監(jiān)管，處理用戶之間的爭議和矛盾。在線社區(qū)中有關于發(fā)帖、討論的規(guī)則，鼓勵理性發(fā)言、禁止人身攻擊，違規(guī)者將受到禁言甚至封ID的處罰。

綜上，筆者提出面向討論風險的信任維度，指交流討論時OKC用戶愿意承擔可能產(chǎn)生的、被誤解、被攻擊的風險；OKC用戶之所以愿意是因為預期爭議和沖突會得到很好的解決，而這一預期的基礎是OKC中存在的監(jiān)管活動和管理規(guī)則。

回顧前人研究中的信任量表。A. Ardichvili等提出社區(qū)的成文制度、不成文規(guī)范以及管理者的活動可以將“跑題”討論引回正軌[35]。J. J. Wu等從社區(qū)監(jiān)管方面編制題項：社區(qū)監(jiān)管能夠解決用戶間的矛盾與沖突；社區(qū)監(jiān)管能夠維持社區(qū)的秩序[36]。Y. H. Fang等從管理程序角度考察信任，量表涉及4個題項：①在社區(qū)中，所有決策會無差別地應用于所有成員；②社區(qū)內(nèi)成員能夠?qū)ι鐓^(qū)決策表達意見；③社區(qū)成員都可以對社區(qū)程序做出的決策上訴；④社區(qū)內(nèi)的決策程序建立在正確的信息基礎之上[18]。幾乎所有的題項都指出在線社區(qū)存在的制度性因素，即OKC用戶產(chǎn)生積極預期的原因，題項并未說明在線社區(qū)討論中存在的風險以及用戶的預期。

鑒于此，筆者以“預期爭議和沖突能得到有效解決”為句子主干，將OKC用戶的積極預期與OKC中的監(jiān)管活動、規(guī)則程序等制度性因素結(jié)合起來構建測量題項。OKC用戶在知識討論時的主要風險是被誤解、被攻擊，其預期主要集中誤解、爭議、沖突能否得到有效化解；而OKC用戶產(chǎn)生積極預期的基礎則涉及在線社區(qū)中的監(jiān)管機制與監(jiān)管活動。例如Y. H. Fang編制的題項“Java社區(qū)的管理程序?qū)Υ恳粋€成員都是一致的”，該題項說明在線社區(qū)存在的管理規(guī)則，但沒有說明討論交流中存在的特有風險，沒有說明OKC用戶的積極預期是什么。因此，筆者補充了“我預期發(fā)生在社區(qū)用戶間的沖突會很快得到解決”，編制題項“我預期發(fā)生在社區(qū)用戶間的沖突會很快得到解決，是因為社會的管理規(guī)則是一視同仁的”。其余題項見表1。

3? 實證分析/Empirical analysis

筆者采用問卷法收集數(shù)據(jù)，運用SPSS與AMOS軟件進行數(shù)據(jù)處理，按照T. R. Hinkin的量表開發(fā)教程[7]，依次進行探索性因子分析（Exploratory Factor Analysis，EFA）、驗證性因子分析（Confirmatory Factor Analysis，CFA）、量表的信效度檢驗。

3.1? 樣本

為增強研究的外部效度，本研究面向計算機、醫(yī)學、經(jīng)管等多個領域的在線知識社區(qū)用戶開展問卷調(diào)查。被調(diào)查者的教育程度均為研究生及以上學歷，是相關領域的專業(yè)人士，在知識型在線社區(qū)中進行知識搜尋、知識貢獻、交流討論等活動，是社區(qū)的主要用戶。本研究共回收問卷338份，刪除問卷大面積空缺、多個題目均為同一選項的無效問卷后，得到有效問卷332份，有效率為98.2%，描述性統(tǒng)計結(jié)果如表2所示：

基于折半法檢測量表信度的思想[37-38]，筆者將樣本數(shù)據(jù)隨機分為兩組，第一組166份數(shù)據(jù)用于探索性因子分析，第二組166份數(shù)據(jù)用于驗證性因子分析。獨立樣本T檢驗結(jié)果顯示，兩組數(shù)據(jù)在性別（T=-0.542，p=0.588>0.05）、年齡（T=-0.15，p=0.881>0.05）、網(wǎng)齡（T=0.29，p=0.772>0.05）、在線社區(qū)經(jīng)驗（T=-0.286，p=0.775>0.05）方面均不存在顯著差異，可將兩組數(shù)據(jù)視為來自同一總體的隨機樣本。

3.2? 探索性因子分析

筆者以表1所示OKC信任量表17個初始題項為基礎，計算每個題項在所屬維度上的總計相關性（corrected item total correlation，CITC），按照B. Yoo等的建議，若CITC系數(shù)小于0.5應當予以剔除[39]。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，面向討論風險的題項TD1、TD2總計相關性值小于0.5，因此，刪除TD1、TD2這2個題項。

進行KMO檢驗和Bartlett球形檢驗，結(jié)果顯示，15個題項的KMO值為0.839>0.8，Bartlett球形檢驗p<0.001，表明量表題項間具有相關性、存在公共因素，適合進行因子分析。

筆者選擇主成分因子分析法、最大方差旋轉(zhuǎn)法進行分析，共提取3個因子，刪除旋轉(zhuǎn)后因子載荷小于0.6或者在兩個及兩個以上因子載荷值大于0.4的題項TC5、TC7，最終3個因子累積解釋率為62.92%，每個題項的載荷均在0.6以上，表3為探索性因子分析結(jié)果。由表3可知，因子1包含5個題項，主要涉及面向知識搜尋風險的信任；因子2包含5個題項，主要涉及面向知識貢獻風險的信任；因子3包含3個題項，主要涉及面向知識討論風險的信任。

3.3? 驗證性因子分析

基于吳明隆的建議[40]，RMSEA值應小于0.08，CMIN/DF應大于1小于3，其他絕對適配度指數(shù)（如GFI）應大于0.9，其他增值適配度指數(shù)（如NFI、IFI、TLI、CFI）應大于0.9。筆者基于修正建議調(diào)整模型，刪減題項TC2，直到多項擬合度指標值達到理想狀態(tài)，最終模型的CMIN/DF<3，RMSEA<0.08，GFI、IFI、TLI、CFI均大于0.9，擬合度優(yōu)于原參照模型。如表4所示：

基于探索性與驗證性因子分析結(jié)果，筆者提出三維度OKC信任測量量表，將3個因子依次命名為面向搜尋風險的信任、面向貢獻風險的信任、面向討論風險的信任，測量維度劃分及題項如表5所示：

3.4? 量表的信度與效度檢驗

OKC信任量表的信度檢驗包括內(nèi)在一致性信度與建構信度。量表總的Cronbachs α為0.874，面向搜尋風險的信任、面向貢獻風險的信任、面向討論風險的信任3個細分維度的Cronbachs α分別為0.859、0.803、0.803，遠大于標準值0.7，說明12個題項3維度的測量量表具有較高的內(nèi)在一致性。量表各維度的建構信度（construct reliability，CR）均大于0.8，說明量表的建構信度良好。

OKC信任量表的效度檢驗包括內(nèi)容效度、聚合效度與區(qū)分效度。筆者以學者公認的信任概念為基礎，批判已有信任測量量表的不足，面向OKC中特有的搜尋風險、貢獻風險、討論風險編制題項，經(jīng)4名研究人員討論篩選后形成初始題項，確保了量表的內(nèi)容效度。量表3個維度的平均方差抽取量（average variance extracted，AVE）分別為0.561、0.668、0.627均在0.5以上，表明量表的聚合效度較好。面向搜尋風險的信任、面向貢獻風險的信任、面向討論風險的信任三維度間的直接相關系數(shù)小于AVE的均方根，說明量表的區(qū)分效度良好。

筆者選擇知識搜尋行為、知識貢獻行為和知識應用行為3個變量對OKC信任量表的預測效果進行檢驗。遵照C. J. Chen等的建議[41]，筆者采用行為頻率作為知識搜尋行為、知識貢獻行為的測量，并將其轉(zhuǎn)化為7點李克特量表值；采用趙欣等編制的包含2個題項的量表對知識應用行為進行測量[42]。相關分析結(jié)果顯示，面向搜尋風險的信任可以預測知識搜尋行為（β=0.416，p<0.01）、知識應用行為（β=0.324，p<0.01）；面向貢獻風險的信任可以預測知識貢獻行為（β=0.179，p<0.01）。

4? 討論與結(jié)論/Discussion and Conclusion

與前人按照普適性的信任發(fā)展階段來劃分在線社區(qū)信任維度不同，本研究基于R. C. Mayer、D. M. Rousseau等有關信任的概念，結(jié)合知識型社區(qū)具體情景，從社區(qū)中的特有風險出發(fā)，將OKC信任劃分為面向搜尋風險的信任、面向貢獻風險的信任、面向討論風險的信任3個維度，明確了OKC信任量表研究的出發(fā)點與落腳點，更加適用于OKC信任研究發(fā)展。

與前人將線下研究中基于個人品質(zhì)的信任維度劃分簡單移植到在線社區(qū)不同，本研究在劃分信任維度時充分考慮前人研究中忽略的制度性因素，如懲罰措施、用戶評價機制、互惠規(guī)范、聲譽機制、議事規(guī)則等?；谏鲜鲋贫刃砸蛩?，OKC用戶產(chǎn)生了積極預期。這為在線社區(qū)運營管理者充分利用上述機制發(fā)展OKC信任提供了理論支持。

本研究在批判以往在線社區(qū)信任量表的基礎上，編制了OKC信任初始題項，經(jīng)過探索性因子分析、驗證性因子分析以及信效度檢驗，開發(fā)了新的量表。其中，面向搜尋風險的信任含5個題項，從查找到所需信息、節(jié)約時間實現(xiàn)高效檢索、提升能力等角度表達了用戶的積極預期；面向貢獻風險的信任含4個題項，從付出與回報相當、提升專業(yè)聲譽等角度表達了用戶的積極預期；面向討論風險的信任含3個題項，從用戶間爭議、沖突得到有效解決等角度表達了用戶的積極預期。統(tǒng)計分析結(jié)果顯示，OKC信任量表有良好的信效度。

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作者貢獻說明/Author contributions：

趙? 欣：研究設計、問卷設計、論文修改；

吳婷玉：問卷設計與發(fā)放、數(shù)據(jù)分析、論文撰寫；

劉凝之：問卷發(fā)放、數(shù)據(jù)分析；

張之光：文獻綜述、數(shù)據(jù)分析。

Dimensions Division and Scale Development of Online Knowledge Community Trust

Zhao Xin? Wu Tingyu? Liu Ningzhi? Zhang Zhiguang

School of Economics and Management， Xian University of Technology， Xian 710054

Abstract： [Purpose/Significance] This paper aims to explore the concept of trust and its subdivision dimensions in the unique risk situations of online knowledge communities， develop a measurement scale of online knowledge community trust， and support empirical research on user behavior within knowledge-based communities. [Method/Process] Based on the concept of trust with high consensus， this paper defines the dimensions of online knowledge community trust based on the institutional factors of online community， aiming at three types of risks faced by users in the process of knowledge search， knowledge contribution， and knowledge discussion. Further， the existing domestic and foreign scales were critically modified， and 17 initial items were compiled. Through exploratory factor analysis and confirmatory factor analysis， the online knowledge community trust scale is composed of three dimensions， namely， search risk-oriented trust（including 5 items）， contribution risk-oriented trust（including 4 items）， and argument risk-oriented trust（including 3 items）， was developed. [Result/Conclusion] The empirical test shows that the scale with satisfied reliability and validity， can predict knowledge searching and knowledge contribution well.

Keywords： online knowledge community? ? search risk-oriented trust? ? contribution risk-oriented trust? ? ?argument risk-oriented trust? ? scale

Fund project（s）： This work is supported by the National Natural Science Foundation of China titled “Knowledge Co-construction in Online Community： Research on Users Testing Behavior， Transformation Between Individual and Public Knowledge” （Grant No. 71872149）， and the National Natural Science Fund of China titled “Research on Knowledge Transfer Between Professional Virtual Communities and Electronic Knowledge Repositories： Based on Big Data and User Behaviors Perspective” （Grant No. 71402136）.

Author（s）： Zhao Xin， professor， PhD， E-mail： zhaoxin_zzz@163.com; Wu Tingyu， master candidate; Liu Ningzhi， master candidate; Zhang Zhiguang， associate professor， PhD.

Received： 2023-09-19? ? Published： 2024-03-15