科學網博客用戶價值研究

張琦+徐志武+賀鈺瀅

摘要：[目的/意義]學術博客的發展與用戶使用緊密相關，探究哪些用戶價值會引導用戶使用學術博客，分析用戶價值間的關系。[方法/過程]借鑒伍德魯夫的顧客價值層次模型，采用階梯法對10位使用科學網博客的用戶進行半結構化訪談，并對訪談內容進行編碼。[結果/結論]創建科學網博客用戶價值綜合關聯矩陣圖，構建科學網博客用戶價值層次模型，并發現“博客寫作-成就感” “博客閱讀-學術交流” “推薦-傳播效果” “好友互鏈-學術交流”4條價值鏈關系。

關鍵詞：用戶價值 科學網 學術博客 層級結構 價值鏈

分類號：G250.2

引用格式：張琦， 徐志武， 賀鈺瀅. 科學網博客用戶價值研究[J/OL]. 知識管理論壇， 2017， 2（4）： 328-338[引用日期]. http：//www.kmf.ac.cn/p/1/152/.

1 引言

隨著互聯網技術和Web 2.0的深入發展，信息交流方式正在發生改變。在科研領域，學術社交網站的興起和發展，為廣大科研工作者提供了一種更便捷的交流方式。學術博客是其中的典型，它是主要由科研人員撰寫，以討論學術相關問題為主的博客。它可以幫助科研工作者保持交流的持續性，極大地擴展交流的空間范圍，增強了交流的時效性。

目前，學術博客發展迅速，且深受用戶影響。一方面，是因為越來越多的科研人員借助網絡平臺交流學術、傳播觀點；另一方面，普通大眾面對日益高熵的信息環境，需要獲取更多、更專業的科學內容進行知識建構。顯而易見，用戶的積極參與成為推動學術博客發展極其重要的力量。因此，對學術博客用戶進行研究有利于探尋用戶學術需求偏好、知識選擇標準以及網絡學術的行為動機等。

本文選取了用戶價值這一維度進行研究，力圖找到科學網博客用戶價值的構成要素，以及不同要素間的關聯關系。在信息領域，用戶價值是指用戶對于信息產品和服務提供者的價值，也可以指信息產品或服務對于用戶的價值[1]。價值研究是將“價值”這一抽象概念具像化的過程，抽絲剝繭式地分析用戶行為、態度等表象背后的原因，歸納總結價值是什么。之所以以科學網為研究對象，主要是因為它是眾多學術博客平臺中的佼佼者。作為國內最大的學術博客社區，科學網聚集了大量的科研人員，是我國科研工作者進行線上交流最重要的平臺之一。

目前，學術博客領域的用戶價值研究主要集中在感知價值和滿意度的關系上。實際上，早在營銷學、信息系統領域就已有大量實證研究表明用戶價值深刻影響用戶滿意度。在學術博客領域，如陳明紅等[2]分析得出用戶感知有用性、感知易用性和科學任務-學術博客適配度對滿意度有正向影響；王偉軍、甘春梅[3]發現體驗價值對用戶滿意感產生不同程度的正向影響。這些研究很好地闡釋了用戶價值的重要作用。而真正關于學術博客的用戶價值是什么，即如何測量這些價值的研究幾乎沒有。

因此，本文將如何測量用戶價值的相關理論引入到學術博客研究中，通過實證法探討學術博客中用戶的價值取向以及這些價值取向如何影響他們的行為。希望為學術博客服務商如何創造和提高價值提供建議，進而更好地為用戶服務。

2 研究基礎與研究方法

關于用戶價值的研究起源于營銷學，20世紀中葉，顧客價值（customer value）理論萌芽發展，而在20世紀80年代，圖書情報學領域也出現了信息用戶價值的研究。學者們創建了眾多研究方法定義和測量顧客價值，如SERVQUAL模型[4]、菲利普·科特勒的顧客讓渡價值模型[5]、蓋爾的顧客價值圖[6]等，這些模型將顧客價值劃分為不同維度進行了研究。

本文主要借鑒了伍德魯夫的顧客價值層次模型理論。與上述模型不同，伍德魯夫模型提供的是一種測量和分析框架，既有用戶調查的過程，又有對顧客價值的深入分析，伍德魯夫模型所采用的測量方法即階梯法。

本文的研究路線分為兩部分：①采用階梯法去完成用戶訪談、數據收集和分析；②結合伍德魯夫層次模型去構建科學網博客用戶價值模型。力圖通過測量科學網博客用戶價值的構成要素及其相互關系，去深入探究科學網博客的用戶價值。

本章節主要闡述伍德魯夫的顧客價值層級理論和階梯法的具體操作方法，以及它們在此次研究中的應用。

2.1 伍德魯夫顧客價值層級理論

1997年伍德魯夫從顧客的認知邏輯出發，提出了顧客價值層次模型（hierarchical value mapmodel），他認為“顧客價值是顧客在一定的使用情景中對產品屬性、產品功效，以及使用結果達成（或阻礙）其目的和意圖的感知偏好和評價”[7]。該模型建立在手段-目的理論（means-end theory）基礎上，將產品與顧客價值的關系分為3個層次：屬性層、結果層和價值層。手段-目的理論由營銷學家古特曼（J. Gutman）于1982年建立，他認為顧客在購買產品和服務時，其出發點是實現一定的價值[8]。

筆者的模型設計正是基于層次模型展開的，將學術博客的用戶價值從低到高分為3種層次：第一種是用戶使用學術博客時產生的功能價值；第二種是這些功能為用戶帶來的結果價值；第三種是最高層的價值。

2.2 階梯法

基于手段-目的理論，本文采用階梯法（laddering theory）進行實證分析。階梯法是一種定性和定量相結合的數據搜集方法，指“通過一對一的訪談來獲取信息，從而理解產品屬性層與用戶價值層之間的聯系。” [9]階梯法分為兩部分：半結構化的深度訪談；對訪談內容進行編碼和分析。

在半結構化訪談中，筆者使用開放式問題與訪談對象進行溝通，一層層鋪展。問題通常從產品的某個功能屬性開始，通過一系列引導性問題來確定屬性與更高層的結果和最終目的之間的關系。如“為什么瀏覽科學網上的文章？” “那對你意味著什么？” “如果科學網有（或沒有）收藏功能對你意味著什么？”該訪談的核心在于持續引導回答，完成由屬性到結果再到最終目的的全部階梯。進而發現用戶價值的關鍵要素以及它們在屬性層、結果層和價值層之間的關系，最后建立起一個完整的“階梯”。endprint

3 數據收集與分析

采用階梯法進行數據收集和分析，將內容信息編碼并進行分析。

3.1 數據收集

訪談過程從科學網博客功能層出發，引導、追問和鼓勵用戶討論科學網博客使用的重要結果，包括正面和負面的結果，以發掘最終目的層價值。筆者前期整理了科學網博客的功能，通過橫向對比其他網站，將該平臺的重要功能匯總如下：博客發表、博客傳播、積分機制、好友互鏈、群組、個人信息及其他。這些功能將作為階梯法的基本選項，即訪談會從用戶對這些功能點的使用展開。

本次訪談共走訪了10位科學網博客用戶，主要包括高校教師、研究生這兩個具有代表性的人群，其中一位為學報編輯，同時也是博士研究生。訪談對象的學歷均為博士，大部分人使用科學網博客的年限超過2年，是科學網博客資深用戶，訪談群體具有代表性。樣本統計結果如表1所示：

訪談是本次研究的基礎和核心。筆者從科學網博客的功能點出發，結合用戶的使用情景，采用半結構化的方式展開深入探討。訪談具有很強的開放性，筆者從錄音中提取每一個訪談對象的回答，將文本形式的訪談內容再轉化為更精煉的短語、詞組。不同的訪談對象對某一內容的表述不同，需要做適當的歸納總結。然后統計詞頻，賦予不同的權重。這些抽象概括出來的短語即是本研究的基礎數據。

3.2 數據分析

本文采用定量分析方法，利用編碼技術和階梯分析技術對數據進行歸類并轉換為頻率數據，測量科學網博客用戶價值的關鍵要素，對內容進行編碼分析，建立編碼概要（summary content codes）、綜合關聯矩陣（summary implication matrix）和假想價值層次圖（hypothetical hierarchical value map）。

3.2.1 內容編碼

首先，根據訪談內容建立一套編碼概要，這些編碼反映了訪談中涉及到的所有階梯的內容，也就是上一章節提到的基礎數據。筆者對科學網博客的用戶價值進行了概括，得出35個編碼，對概念界定不太清楚的內容做解釋說明，并給每個編碼賦予一個數值，數值與訪談內容出現的先后次序有關，比如數值1–9就是最先討論的內容，其他數值是隨著訪談深入而出現的。見表2。

這些編碼分別處于3個不同的層級：屬性層、結果層和目的層。科學網博客功能多，本文選取了用戶最常用的24個屬性層功能，除了1–9是科學網博客本來就有的功能，其他均為在此基礎上的衍生的；根據訪談者的使用情況，得出7個結果層價值；最終匯總成4個目的層價值。此外，用戶極少甚至不用積分機制、群組和個人信息等功能，因此本文不予討論。

3.2.2 創建綜合關聯矩陣

在內容編碼的基礎上構建一個得分矩陣，在矩陣中能夠將訪談中所得到的每個階梯置換成編碼鏈，如訪談的階梯鏈“博客發表-發表較自由-分享成果-傳播效果-影響力-成就感”可以轉化為編碼鏈“1-10-11-12-13-33”。將所有編碼集中到一個矩陣圖就形成了關聯矩陣。矩陣圖是為了說明用戶價值得分矩陣中所有的關聯關系。見表3。

從表3可以看出，科學網博客用戶價值方陣的橫軸和縱軸將包含上述35個編碼。矩陣的每一格代表在用戶價值得分矩陣中一對編碼共同出現的次數。每格由數字表示，表示用戶將某一對編碼關聯或相鄰的次數。需要注意的是，小數點左邊的數字代表兩個編碼直接關聯或相鄰的次數，右邊的數字代表間接關聯的次數。其中，間接關聯是指兩個編碼出現在同一個階梯中，但不直接聯系；空白處則表示兩個編碼沒有關聯關系。

綜合關聯矩陣概括出本次訪談中談論最頻繁的關聯，是構建層級結構圖的數據基礎。

3.2.3 構建層級結構圖

上述矩陣圖包含了價值編碼的直接關系和間接關系，在這些關系中主要有5種關聯關系，如表4所示：

這5種關聯關系將清晰呈現構建矩陣圖的過程。以博客發表為例：“博客發表-發表較自由”（1，10）有12.00的分值，這兩個元素間有10次直接聯系，0次間接聯系，它們構成一個價值鏈（1-10）。“發表較自由-分享成果”有11.00的分值，價值鏈擴展到“分享成果”（1-10-11）。在這條價值鏈上繼續擴展，可到“傳播效果”（1-10-11-12），繼而“影響力”（1-10-11-12-13），最后得到“成就感”（1-10-11-12-13-36）。除此之外，該價值鏈還涉及到 “利他性”（16）和 “學術交流”（15）。得出的價值鏈見圖1。

按照5種關聯關系將矩陣圖中的價值層級結構進行整合，納入最頻繁的關聯，剔除頻率較低的關聯，得到最終的科學網博客用戶價值層級結構圖，見圖2。

圖2可清晰看出科學網博客用戶價值存在層級關系，價值間存在交叉關系。最底層是科學網九大功能，往上一層是用戶使用各個功能的反饋信息，接著是使用結果層，最高層是目的層。

3.3 價值鏈分析

在價值層次結構圖（圖2）中，自下而上的路徑往往代表了可感知到的潛在價值鏈。價值鏈的各個數值越大，數值總和越大，說明用戶提及次數越多，用戶越看重該價值。本文抽取4條數值總和較大的價值鏈路徑進行分析，見表5-表8。

表5展示了“博客發表-成就感”的關聯關系，價值鏈最長，包含的編碼最多，數值總和最高為39.53。這表明作者在科學網發表博客的動機很大程度是為了獲得博文寫作及其被他人肯定所帶來的成就感，這正好印證了馬斯洛（Maslow）的需求層次理論，當作者的生理需求、安全需求滿足后，就會追求更高層次的尊重和自我實現需求。

表6展示了“博客閱讀-學術交流”的關聯關系，價值鏈相對較短，編碼較少，數值總和為12.09。對于一般網絡用戶而言，博客閱讀可能是為了獲取知識，但研究結果發現學術博客讀者閱讀的目的為了交流。這主要因為學術博客的用戶本身知識水平和專業素養高，他們不僅是信息的接收者，還是信息的創造者。用戶針對感興趣的話題積極參與討論，共同促進了學術交流。endprint

表7展示了 “推薦-傳播效果” 的關聯關系， 數值總和為21.15。雖然傳播效果并非最高層的價值，但多數用戶只回答到“傳播效果”，故不再向上延展。“推薦”和“傳播效果”的強相關，這說明同線下學術活動一樣，意見領袖在線上非正式交流環境中同樣起著傳播支點作用。

表8展示了“好友互鏈-學術交流”的關聯關系，數值總和為14.05。它和“博客閱讀”共同指向了“學術交流”。“好友互鏈”和“學術交流”的強相關，這也說明人際關系在網絡環境下的非正式交流活動中發揮非常重要的作用。網絡人際傳播已經成為了學術傳播不可缺少的途徑。

4 討論

本節針對用戶價值層級關系和關鍵價值鏈進行討論。

4.1 用戶價值層級關系

本文通過對用戶的深度訪談，歸納總結了35個內容編碼，將用戶的使用行為以及潛在的價值導向通過數據具象化表現，構建了價值層次模型圖。從模型圖可知，科學網博客存在自下而上的用戶價值層次，其中屬性層功能極多，與結果層關系復雜，而在最高價值層，成就感、學術交流、歸屬感和科學使命是四大要素；傳播效果、學術判斷和學術交流則是用戶價值層級中的關鍵節點。該結論說明用戶使用科學網博客這一行為受到了多重價值的引導，不同維度的價值之間關聯緊密，且存在交叉關聯。該結論為博客運營和管理者提供了全面、立體的認識，具有一定的理論指導作用。如管理者在后續的博客功能優化中，應該盡量權衡各個價值維度，進行全面評估，尋找最優方案以提升用戶價值。

4.2 關鍵價值鏈

根據矩陣圖，得出了4條主要的用戶價值鏈：“博客寫作-成就感” “博客閱讀-學術交流” “推薦-傳播效果” “好友互鏈-學術交流”。用戶價值鏈說明用戶在使用科學網博客時會著重受到哪幾方面的價值引導，并闡釋了這些價值鏈的產生路徑。該結論對用戶價值層級進行了補充，做了更具體的細化分析，有助于管理者在復雜關聯關系中分清主次。

因此，這也給管理者保持和擴大學術博客的影響力提供了思路：

（1）注重提升寫作的成就感。成就感源自于兩方面：一是自我感知；二是外界刺激。管理者重點要做好外界刺激工作，對學術博客按照學科分門別類，加強對各類優質博客的篩選，將優質者推送到平臺首頁、官方微博和微信平臺，擴大博文的傳播面。此外，還可以給予優秀博主一定的獎勵，如優秀博文集結成冊，贈送紀念禮品等。

（2）邀請和鼓勵更多學術人員參與博文創作，幫助用戶尋找感興趣的博文。博客內容是源，博文的豐富程度是用戶閱讀的基礎。博客本身具有很強的自由屬性，創造一個自由、開放的環境，讓博主享有高度的言論自由，產出更多元化、更豐富的博文。此外，幫助用戶尋找到他們更感興趣的文章也十分重要。目前科學網是通過學科分類、編輯整理和博文熱度進行推薦。但每個用戶的知識背景、興趣偏好不同，平臺需要增強信息檢索的效率和效果，幫助用戶更好地發現優質信息。此外，由于科學工作是一項專深的活動，如何增強科研信息的對稱性，促進科研信息的分享，也值得平臺思考。

（3）優化推薦機制，增強博文傳播效果。推薦是指用戶給博文手動“點贊”，根據用戶權重和推薦次數的不同，優秀博文將被推薦上榜。同時，推薦行為還是一種淺交流的方式，增強用戶參與，在博客社區中有重要的作用。優化推薦機制，不僅僅是將優秀博文在首頁呈現，還可以根據不同主題詞進行博客的推廣，如編輯進行專題整理，通過其他社交媒體傳播等。

（4）提高學術博客分享到其他平臺的可能性。從訪談結果可以看出，好友互鏈與學術交流呈現出很強的價值推動關系，這可能是因為朋友之間的知識推薦更具有信任感。因此，學術博客平臺應該在自身利益許可范圍內盡最大可能提高內容的可分享性，增強與其他平臺的兼容性，吸引更多用戶參與其中。

5 結語

本文借鑒伍德魯夫用戶價值層級理論，通過階梯法進行半結構化用戶訪談，將訪談內容進行編碼和數據分析，完成用戶價值層級的結構圖。研究表明，科學網博客用戶價值存在自下而上的層級關系，并且存在“博客寫作-成就感” “博客閱讀-學術交流” “推薦-傳播效果” “好友互鏈-學術交流”4條關鍵價值鏈。通過實證分析證明，營銷學領域的用戶價值理論運用到學術博客是可行的，對知識管理領域的研究具有一定借鑒意義。但由于時間和精力有限，研究尚有不足。首先，樣本量有限，大樣本分析將會使研究結果更穩定。其次，未考慮人群的劃分，不同用戶群體有著不同的價值偏好和評價，今后的研究應該注意對用戶群體的區分。

參考文獻：

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[2] 陳明紅， 漆賢軍， 陳雯. 學術博客的用戶滿意度模型及實證研究[J]. 圖書館論壇， 2014（10）： 76-83.

[3] 王偉軍， 甘春梅. 學術博客持續使用意愿的影響因素研究[J]. 科研管理， 2014， 35（10）： 121-127.

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[6] GALE B， WOOD R C. Managing customer value： creating quality and service that customers can see[M]. New York： Simon and Schuster， 1994.endprint

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[8] GUTMAN J. A means-end chain model based on consumer categorization processes[J]. The journal of marketing， 1982，46（2）： 60-72.

[9] REYNOLDS T J， GUTMAN J. Laddering theory， method， analysis， and interpretation[J]. Journal of advertising research， 1988， 28（1）： 11-31.

作者貢獻說明：

張 琦：論文設計、訪談與撰寫；

徐志武：論文修改；

賀鈺瀅：論文修改，表格樣式修訂。

Abstract： [Purpose/significance] The development of academic blogs is closely related to the use of users. The paper explores the user value which guides users to use academic blogs， and analyzes the relationship among user values. [Method/process] Based on Woodruffs customer value hierarchical model， the paper conducted semi-structured interviews with 10 ScienceNet blog users through the laddering theory， and then encoded the interview content. [Result/conclusion] This paper creates the comprehensive correlation matrix of customer value of ScienceNet blog， and builds the user value hierarchy model. It also finds four value chains： blog writing--accomplishment， blog reading--academic communication， recommendation--communication effect， mutual friendship--academic communication.

Keywords： user value ScienceNet academic blog hierarchy structure value chainendprint