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[目的/意义]研究在线问答社区中不同社会支持与社区信息如何影响“潜水中”社区成员的认知与行为，分析在线问答社区中潜水用户在线体验，以提高社区活跃度。[方法/过程]构建提问信息效价与回答社会支持之间的匹配对潜水用户(视作观察者)的平台满意度和参与意向的影响模型，采用2(接收信息效价：积极vs.负面)×2(社会支持类型：情感vs.信息)组间实验进行模型验证。[结果/结论]在线问答社区中信息效价与社会支持对潜水用户的认知与行为影响存在差异且对感知有用性和敏感性有交互效应，在积极信息中，潜水用户对情感支持比信息支持有更高的敏感性，而在负面信息中，信息支持比情感支持有更高的有用性；同时不同问答情景导致潜水用户的平台满意度和参与意愿存在差异。 相似文献
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基于知识质量的社会化问答社区用户知识共享的演化博弈分析 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义]社会化问答社区作为网络知识交互平台,其持续发展的关键在于促进用户知识共享,提升共享知识质量。[方法/过程]通过社区知识"质"与"量"的细分,将社区用户主动或被动参与社区知识共享获得的知识收益区分为"质"的收益与"量"的收益,并构建社会化问答社区用户知识共享的演化博弈模型,探讨不同博弈假设下问答社区知识共享的均衡状态。[结果/结论]通过仿真显示,社会化问答社区共享知识质量与用户共享行为策略会受到用户共享意愿与能力、用户认可与社区激励、感知共享成本等因素的影响。 相似文献
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[目的/意义]为解释知识问答社区用户分享知识时的情绪和体验，从PAT模型（Person-Artifact-Task model）入手，探求用户自身特征、社区的工具特征、知识共享任务特征对心流体验产生的影响以及心流体验与持续知识共享意愿之间的关联。[方法/过程]论文以百度知道社区的活跃用户为调查对象，回收205份有效问卷，利用Amos21.0软件对数据进行结构方程模型分析。[结果/结论]研究发现，知识问答社区用户自身特征中的技能水平、感知控制力、兴趣，社区工具特征的互动性、感知易用性，以及任务特征的挑战性对其心流体验的产生有正向影响；按照影响程度降序排列，依次为感知易用性、技能水平、感知控制力、互动性、兴趣；用户产生的心流体验越强，其持续参与知识共享的意愿越强；心流体验在除了清晰目标之外的其他6个自变量与持续知识共享意愿之间的中介作用得到了验证。在此基础上，论文从强化用户粘性、激发兴趣、提升互动等方面探讨对知识问答社区管理实践的启示。 相似文献
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【目的/意义】探讨社会化问答社区用户持续使用意向的影响因素,期望促进社会化问答社区的可持续发
展。【方法/过程】基于期望-确认模型和使用与满足理论,构建了社会化问答社区用户持续使用意向的影响因素模
型。通过问卷搜集547 份有效样本数据,采用PLS结构方程模型进行数据分析。【结果/结论】结果表明,用户对社会
化问答社区的感知有用性和满意感是影响用户持续使用意向的主要因素;感知有用性正向影响满意感;确认正向
显著影响感知有用性和满意感。与此同时,娱乐需求和信息需求正向显著影响持续使用意向。此外,社交需求对
持续使用意向不产生正向作用;而娱乐需求、社交需求和信息需求与满意感之间不存在显著相关关系。 相似文献
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[目的/意义]社会化商务环境下，由于不确定性和风险的存在，用户的体验较差，这将影响其交易意愿。而社会交互作为社会化商务的显著特征，将有助于缓解信息不对称，改善用户体验。因此，有必要研究社会交互对社会化商务用户体验的影响机理。[方法/过程]研究共收集了287份有效问卷，采用SPSS20和LISREL进行数据分析。[结果/结论]研究结果表明，人机交互（包括感知控制、感知个性化）和人人交互（包括专业度、熟悉度）显著影响流体验，流体验对用户的购买意愿和分享意愿有显著作用。因此，社会化商务平台应采取措施促进社会交互，从而改善用户体验，促进用户的社会化商务行为。 相似文献
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[研究目的]作为一类新兴应用,生成式AI在知识问答领域吸引了众多用户,这可能导致传统的知识问答社区用户流失,因此研究用户转移行为对提高知识问答社区用户粘性来说至关重要。[研究方法]基于PPM(推-拉-锚)模型,整合认知和情感体验因素,研究了用户的知识问答转移行为。对收集的483份有效数据采用混合方法包括结构方程模型(SEM)和模糊集定性比较分析(fsQCA)进行分析。[研究结论]研究结果发现,转移意愿受推力因素(信息过载、社区倦怠)、拉力因素(感知拟人度、感知准确度、感知可信度、沉浸体验)和锚定因素(社会影响)的综合影响。fsQCA识别出了三条导致转移意愿的主要路径。研究结果启示问答社区需降低信息过载,缓解用户的社区倦怠,从而实现用户保持和平台可持续发展。 相似文献
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【目的/意义】社会化问答社区目前已成为网络环境下用户搜寻和获取知识的重要途径。探析用户知识采
纳行为有助于提升社会化问答社区知识组织与服务能力,对社区的运营管理方面也具有重要的实践意义。【方法/
过程】本文选取知乎作为研究对象,应用扎根理论方法,通过数据资料收集、三级编码等过程,结合认知心理学的相
关理论,构建了社会化问答社区用户知识采纳行为模型。【结果/结论】研究发现：自我认知、平台认知、社会认知三
个维度对用户知识采纳行为具有显著影响,并通过认知有用性、认知易用性两个中介变量和技术、情感因素两个调
节变量分别刺激用户知识采纳的意愿,从而影响知识采纳行为。【创新/局限】从认知视域基于扎根理论的方法探索
社会化问答社区知识采纳行为的影响因素模型,但采集的知乎的样本容量较小,概念模型的信度和效度并未经过
大样本检验。 相似文献
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[目的/意义]研究的目的在于揭示社会化问答网站用户糖尿病相关信息需求,以及随时间的推移这些信息需求的演变。[方法/过程]以中文社会化问答网站糖尿病相关提问文本为基础,构造共词网络,运用词频分析、社会网络分析和社区发现的方法,确定网络社区演变路径,以可视化的形式呈现信息需求的特征及演变。[结果/结论]10年间用户表达出来的信息需求趋于集中,用户对健康管理的信息需求有较大增长,但这部分仍未成为核心关注点。建议用户更多地对健康管理给予关注,公共卫生部门加强糖尿病预防内容的科普,并对相关并发症加强防控和管理。 相似文献
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[目的/意义]为帮助用户在拥有海量文本信息的问答社区高效率、高质量定位到符合自身需求的信息。[方法/过程]本文提出基于主题特征的问答文本摘要生成模型，该模型融合Word2Vec和SLDA算法多层次表达问答文本语义特征，而后基于图排序的思想，结合MRR冗余控制算法与文本句特征标签，调整句子权重，高效筛选出贴合问题标签的摘要内容。[结果/结论]本文对知乎问答社区多个问题下的问答文本数据进行验证，结果证明该模型具有较高的可行性和有效性。但本文选取了500份回答文本数据进行实证，未来可进一步扩大数据量开展更为充分的验证。 相似文献
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[目的/意义]探究用户如何通过观察他人回答来提升知识贡献能力有助于优化平台的信息推送方式和用户的观察学习行为。[方法/过程]以国内最大的问答社区“知乎”为例,收集了用户的点赞和回答数据,基于社会认知理论并使用泊松回归模型分析了观察回答和关注行为对知识贡献的影响。[结果/结论]观察回答的数量和质量能显著提高用户的知识贡献,但质量较高时会负向调节其对知识贡献的影响。观察回答与关注用户、关注问题的相关性会显著提高用户的知识贡献,但与关注话题的相关性会显著降低用户的知识贡献。对于粉丝数较高的用户,观察回答与用户关注内容的相关性的影响会进一步加强。 相似文献
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【目的/意义】本文旨在分析社会化问答社区用户的信息需求对其信息搜寻行为的影响。研究的结论有助
于相关研究者深入理解社会化问答社区用户信息搜寻的动因和发生机理。【方法/过程】通过梳理和分析前人的研究
成果和相关的理论背景,构建适合本研究情境的信息搜寻影响因素模型。通过自陈述问卷进行实证调研,并利用
结构方程建模的方法进行数据分析和模型验证。【结果/结论】研究发现,在社会化问答社区中,用户的信息需求对其
信息搜寻的影响是一种间接的过程,信息需求只有依靠问答社区卷入度的中介作用才能影响用户的信息搜寻。 相似文献
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【目的/意义】社会化问答社区中的优秀贡献者能够经常性地提供优质的回答内容,对社区回答内容质量的 提升起到了关键的作用,因此,对社区中优秀贡献者行为进行研究具有重要意义。【方法/过程】以“知乎”社区为例, 通过爬虫采集社区上“优秀回答者”问题回答相关的行为数据,综合运用人类动力学的理论及相关的统计分析方法 对采集到的行为数据进行分析和仿真验证。【结果/结论】“优秀回答者”回答问题的行为不是一个随机事件,而是一 个时间间隔分布满足胖尾特征的幂律分布;其他用户对回答内容的点赞会对“优秀回答者”回答问题的兴趣产生更 大的激励影响,进而可以减小“优秀回答者”连续两次回答问题的时间间隔;基于兴趣的人类动力学模型可以很好 地解释 “优秀回答者”回答问题的行为特征。 相似文献
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【目的/意义】从知识共创理论和信息采纳模型出发探究在线健康信息用户依从意愿的影响机制,为改善在
线健康信息服务、提高在线健康信息用户依从有效性提供参考和建议。【方法/过程】首先,基于信息采纳模型,构建
知识共创视域下的在线健康信息用户依从意愿模型。其次,选取知乎问答社区中的牙齿美白话题为背景材料,设
计 2（治疗方案信息类型：保守与新兴）* 2（信息质量：高与低）* 2（来源可信度：高与低）的析因实验。最后,利用
SmartPLS 3.0软件对收集到的408份有效问卷数据进行分析,以检验模型有效性。【结果/结论】健康信息质量和信息
来源可信度正向影响信息有用性和信息不对称,信息有用性和信息不对称显著影响用户依从意愿,健康治疗方案
类型在信息不对称与用户依从意愿、信息有用性与用户依从意愿,以及用户卷入度的调节作用等路径中发挥权变
效应。【创新/局限】引入信息不对称和用户卷入度两个因素探讨了在线健康信息用户依从意愿的影响机制及其管
理启示,但研究对象局限于在校大学生,后续研究还应关注用户依从在在线健康社区知识共创中的作用机制。 相似文献
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【目的/意义】为揭示社会化问答情境下用户知识内化过程和内在动因,提升社会化问答社区知识的利用率
和重用率。【方法/过程】本研究基于同化顺应理论、信息加工学习理论构建了社会化问答情境下用户知识内化过程
模型,分析其作用过程和机理。然后,从组态视角运用模糊集定性比较分析（fsQCA）方法分析了用户知识内化的动
因和影响路径。【结果/结论】研究发现：社会化问答情境下用户的知识内化是以用户已有的认知结构为制约机制,
知识经过同化和顺应后被元认知监控,然后由知识反馈调节,同时受平台传播能力和用户自身吸收能力两个主要
因素影响。促成社会化问答情境下用户知识内化发生的条件组态路径有用户促进型和平台促进型两类;抑制社会
化问答情境下用户知识内化发生的条件组态路径有用户抑制型和平台抑制型两类。【创新/局限】不同类型和场景
下社会化问答社区用户的知识内化差异化动因还需进一步研究。 相似文献
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【目的/意义】探讨网络问答社区中意见领袖的社会与知识分享行为特征,为问答社区的发展提供改进建
议。【方法/过程】以知乎“旅行”问答话题下活跃用户为研究对象,通过python爬取用户的个人信息,利用数理统计
和社会网络分析对意见领袖的社会及知识分享行为特征展开研究。【结果/结论】研究发现,社会特征是意见领袖开
展知识共享活动的先决条件,网络问答社区的发展离不开社区用户的多元化;意见领袖为问答社区内容生成主力,
知识分享行为广泛分布于意见领袖的信息活动中且其行为影响力突出;中心团体联合促进意见领袖间的知识分
享,领袖群体间知识分享互动频繁。【创新/局限】对于意见领袖的特征分析只建立在“旅行”这一问答话题,样本数
量偏低,后期将会对更多的问答话题进行研究,以期得出更精准的、普适性更强的结论。 相似文献
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【目的/意义】解析社会化问答社区用户知识交互过程,识别用户交互过程中的关键影响因素,为管理者优
化用户体验,提高社区知识服务水平提供参考。【方法/过程】本文基于社会化问答社区信息生态链模型,利用问卷
调查法和访谈法,从交互主体、交互内容、交互平台以及交互环境四个维度构建了用户知识交互行为影响因素体
系,并运用DEMATEL方法对关键影响因素进行识别。【结果/结论】根据各因素的关联作用分析,表明了体验感知、
社区氛围、自我效能、价值认知、知识质量是社会化问答社区用户知识交互行为的关键影响因素,并据此为社区发
展提出了相关建议。【创新/局限】本文利用 DEMATEL 方法系统全面地分析了社会化问答社区知识交互行为影响
因素间的相互作用,揭示了影响用户知识交互行为的关键影响因素,为社区发展提出了相关建议。但研究数据存
在主观性,且缺乏实例验证。 相似文献
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[目的/意义]在线问答平台的付费模式包括付费提问与付费围观两种,对用户的付费围观行为进行研究,将有助于人们进一步认识用户付费围观行为,为在线问答平台持续吸引用户和优化目前的付费围观模式提供参考和建议。[方法/过程]借助质性分析软件Nvivo11,选取18个样本作为半结构化访谈对象,对获取的访谈资料进行定性分析,提炼出在线问答平台用户付费围观行为的路径及影响因素。[结果/结论]对研究结果进行分析发现,内在动机与外在动机触发用户付费围观行为产生,即用户通过浏览与搜索的方式发现围观问题,并付费查看回答,根据回答是否满足其需求,做出是否继续进行付费围观或进行付费提问的决定;回答者因素、围观者因素、其他用户因素和平台因素都会对用户的付费围观行为产生影响。 相似文献
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[目的/意义]进一步挖掘与分析网络问答社区用户信息需求,实现用户信息需求序化组织与聚合,提升网络问答社区服务质量。[方法/过程]融合GMM和Kmeans聚类算法对网络问答社区用户提问问题文本进行用户信息需求挖掘与分析,并采集途牛网络问答社区“北京”话题下的全部问题文本数据进行实证研究。[结果/结论]途牛网络问答社区中用户的信息需求主要分为三类：景点、住宿、出行和周转。文章所提出的网络问答社区用户信息需求聚合方法可以高效地识别出用户信息需求,实现话题下用户信息需求序化和组织,对网络问答社区提升信息组织水平和优化信息服务质量具有一定的参考价值。 相似文献
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[目的/意义]分析通证知识社区的知识分享网络结构,有助于把握区块链背景下的虚拟社区知识分享和传播规律。[方法/过程]以国内通证知识社区代表——币乎网为研究对象,通过网络爬虫方式获取币乎用户样本数据,采用社会网络分析和内容分析方法,运用UCINET工具对社区用户的知识分享网络进行网络特征分析。[结果/结论]样本网整体呈现出小世界效应和无标度网络特征;中心性高的核心用户对社区知识贡献和传播的影响力较高;通证激励有助于挖掘社区中的优质内容。 相似文献