是 沁 石燕青

(1.南京中醫藥大學衛生經濟管理學院，江蘇 南京 210023；2.南京農業大學信息管理學院，江蘇 南京 210095)

數字人文、社會計算等的發展催生了更多數字基礎設施的部署和推廣，人文社科專題數據庫承載著知識服務、社會記憶、文化遺產數字化保護、科普等方面的特殊使命，受到了越來越多的關注。為了更好地滿足用戶個性化、全域化、關聯化、富語義的知識需求，提高專題數據庫開放性、共享性與共建性變得越來越重要。黨和國家政府高度重視人文社科專題數據庫協同建設與協同管理問題，對我國文化資源保障與信息技術運用提出了新要求。2022年4月，中共中央辦公廳、國務院辦公廳印發《關于推進新時代古籍工作的意見》，強調積極對接國家文化大數據體系，加強古籍數據流通和協同管理，實現古籍數字化資源匯聚共享[1]。

目前，人文社科專題數據庫開放協同的方式主要有聯盟與眾包兩種模式。一方面，人文社科專題數據庫通過共建聯盟的方式共享特色資源，形成以優勢互補、協同合作為基礎的價值創造體系。例如，丹麥市政當局、歷史博物院、藝術博物館、圖書館等合作建成的丹麥歷史文化數據庫NOKS[2]；由聯合國教科文組織發起的，英國圖書館、檔案館等資源整合形成的歐洲文化遺產庫MICHAEL[3]，這些專題數據庫都有元數據標準統一、合作伙伴多元、合作模式多樣等特點。此外，隨著互聯網、大數據、人工智能等新技術的不斷涌現以及開放科學與公眾科學的興起，用戶在專題數據庫知識服務提供中扮演的角色發生了根本性變化。用戶不斷參與到人文社科專題數據庫建設的創意構思、方案設計、資源提供等環節，為專題數據庫填補資源空缺與服務創新提供了不竭動力。例如，美國普林斯頓大學圖書館特色館藏建設[4]、芬蘭Nikkila?記憶數據庫[5]等項目均采用眾包方式向公眾征集相關資料。這是開放科學、社會化媒體技術普及等的結果，也是社會對公共文化服務的新需求，更是機構與社會在公共文化服務價值創造過程中角色安排上的新趨勢。Parhalad C K等[6]指出，服務價值創造過程的本質是利益相關者發揮自身優勢，共同參與、緊密合作的過程。在圖情領域，Marty P F等[7]、Islam M A等[8]、趙發珍[9]、李楊等[10]將價值共創理論引入到圖書館、檔案館等信息服務機構，探討公共文化體系中協同關系建立的新渠道。根據價值共創理論，知識共創是指由知識服務機構主導，社會群體通過共建共享、眾包等途徑貢獻知識的行為，其本質是多用戶參與的知識服務生態系統中知識資源的整合，知識產品的創造。

人文社科專題數據庫開放協同過程中出現的新模式、新現象對傳統專題數據庫知識生產、組織、增值提出了新的挑戰，也對相關理論體系的研究提出了新的要求。目前，已有研究關注到人文社科專題數據庫資源建設以及協同管理等相關問題，但研究內容多以硬環境數據庫共建共享為主，缺乏從微觀視角對開放協同過程中專題數據庫知識流動與知識創造等內在機理的探究。基于此，基于知識流動視角，嘗試通過分層、分面的角度對人文社科專題數據庫協同管理知識共創過程及影響因素進行系統性分析，為不同領域、不同類型專題數據庫建設的縱向管理與橫向交流等提供理論支持，實現人文社科專題數據庫從“數據管理”到“數據治理”的升級和進階。

1 開放協同視角下人文社科專題數據庫知識共創過程

專題數據庫的知識共創過程本質上是一個涵蓋知識流動、吸收、整合、創新環節的知識增值過程。知識增值內涵可以細分為量增值和質增值，量增值具體表現為專題數據庫知識生態系統中知識量的增加，質增值具體表現為專題數據庫知識生態系統中知識質量的提升。在開放協同視角下，專題數據庫知識生態系統中，存在知識生產者(專題數據庫建庫主體、領先用戶)、知識消費者(普通用戶)與知識分解者(其他合作主體)3個知識增值節點，3個節點共同完成知識增值，節點之間的知識流動過程如圖1所示。

1)知識生產者的知識增值。知識生產者主要指的是專題數據庫種群和用戶，是知識的主要創造者，也是知識流動與知識創新的起點。首先，明確知識需求是專題數據庫協同管理的基礎，知識需求由用戶提出，并在雙方互動中逐漸明晰。明確知識需求后，專題數據庫群落通過構建聯盟、開發用戶、吸納知識中介機構等途徑獲取互補性資源以豐富其知識儲備，實現知識量的增值。專題數據庫群落通過對互補性資源的分析與整合形成新知識，較之原知識資源而言，新知識在先進性和科學性上都有所提高。知識生產者的知識創新開啟了專題數據庫知識交流與知識增值的第一階段。

2)知識消費者的知識增值。專題數據庫知識共創生態系統中的知識生產者在完成知識創新后，將知識通過專題數據庫平臺傳遞給知識消費者，知識消費者通過對知識進行獲取、篩選、內化，實現知識量增值。有別于傳統知識服務模式中數據的單向流動，在專題數據庫知識共創情境中，知識流動呈現“知識生產者—知識消費者”雙鏈閉環模式。知識生產者構建知識轉移平臺與知識消費者進行知識交互，知識消費者之間也可通過專題數據庫提供的交互渠道進行知識交流與共享。因此，知識消費者可以通過正式、非正式交流渠道實現知識轉移、知識共享、知識驗證、知識創新，以實現知識流動與知識增值。

3)知識分解者的知識增值。合作主體是以大數據、移動互聯網、人工智能等技術為主要途徑，以數據組織與數據融合為主要任務，以創造更高質量的數據資源與服務為主要目標，為專題數據庫平臺提供數據支持與技術服務的知識服務機構。本文將專題數據庫與合作主體定義為專題數據庫協同管理知識生態系統中的知識分解者，其主要功能為知識獲取、知識組織、知識共享。

綜上所述，在專題數據庫價值共創情境下，知識生產者(專題數據庫，領先用戶)、知識消費者(領先用戶，普通用戶)、知識分解者(專題數據庫，合作主體)都會通過知識交互實現知識流動與知識增值，且在專題數據庫知識共創生態系統中，同一個主體可能隨著知識組織的階段變化扮演著多重角色。

2 開放協同視角下人文社科專題數據庫知識共創生態演化模型

為了更深入刻畫不同參與主體的生態關系對知識共創結果與知識生態系統的影響，根據參與主體的差異與知識交流模式的不同，本研究將人文社科專題數據庫知識共創生態系統劃分為專題數據庫眾包知識共創生態系統與專題數據庫聯盟知識共創生態系統，如圖2所示。其中，“眾包型”知識共創中，數據資源和知識智慧主要在領先用戶與普通用戶的知識交互中產生，“聯盟型”知識共創主要關注建庫主體與合作機構的知識共享過程。無論是“眾包型”知識共創還是“聯盟型”知識共創，其知識涌現都呈現復雜的非線性特征。這與Lotka-Volterra模型的原理高度吻合[11]。因此，本研究運用Lotka-Volterra模型研究兩種類型知識共創關系及生態演化過程。

圖2 人文社科專題數據庫知識共創模式

2.1 開放協同視角專題數據庫知識共創生態系統共生關系預想

人文社科專題數據庫知識共創過程中，多主體在知識交互過程中存在類似生態學中的“共生”現象，兩個相似主題、不同能力位勢的參與主體通過“共生”彌補自身知識資源空白，通過優勢互補，實現互利共生[12]。本研究將知識共創中的共生關系劃分為“偏利共生”與“互利共生”兩種，在“偏利共生”關系下，人文社科專題數據庫知識共創過程中表現為對參與主體一方有利，對另一方無顯著影響的共生現象，如圖3所示。在“互利共生”關系中，人文社科專題數據庫知識共創對參與雙方都有利，如圖4所示。

圖3 “偏利共生型”知識共創關系模式

圖4 “互利共生型”知識共創關系模型

2.2 模型變量與假設

本研究對模型的變量及假設進行闡述：xi表示專題數據庫聯盟知識共創生態體系中的專題數據庫建庫主體；xj表示合作機構；xA表示專題數據庫眾包知識共創生態系統中的領先用戶；xC表示普通用戶；xE表示專題數據庫；xm表示人文社科專題數據庫知識共創生態系統中第m個參與主體；dxm表示t時刻參與主體xm的知識資源存量，反映參與主體的知識儲備存量；Δdxm表示t時刻參與主體xm知識資源存量的變化量，反映其認知水平；Dxm表示在無外界影響下，參與主體xm可擁有的知識資源存量的最大值；βm表示參與主體xm知識開放共享程度，反映其知識共創意愿；αm表示無外界影響下，參與主體xm知識存量的增長速度(0<αm<1)；θmn表示參與主體xm對參與主體xn共享知識資源的整合能力，反映了其數據處理、組織能力的大小(0<θmn<1)；γn表示其他主體對xm知識存量的影響。

專題數據庫知識共創生態系統的顯著特征為通過知識資源的開放、流動、共享、協同為參與主體提供互補性知識資源，實現不同參與主體知識增值，基于此，本研究提出以下假設：

(1)

3)假設專題數據庫知識增長與阻力呈線性關系，αi表示專題數據庫xi在t時刻的知識增長速度，因而專題數據庫知識增量表示為Δdxi=αidxi。

因此，t時刻專題數據庫知識增長模型可表示為：

(2)

考慮到專題數據庫知識共創中其他數據庫以及用戶對其知識存量的影響，基于其他專家學者的研究，將Lotka-Volterra模型表示為：

(3)

2.3 開放協同視角下專題數據庫聯盟知識共創生態學模型構建

假設專題數據庫建庫主體xi為了進行知識創新與服務優化與合作機構xj創建了專題數據庫聯盟，此時，專題數據庫建庫主體與合作機構知識共創動態模型表示為：

(4)

由于知識自然增長率αi、αj≠0，則當知識增長達到均衡時，有：

(5)

求解可得均衡點A0(0,0)、A1(Di(1+βj),0)、A2(0,Dj(1+βi))、A3(E1,E2)。

鑒于只有當dxi>0且dxj>0時，研究才有實際意義，因此，根據方程(4)可繪制專題數據庫知識共創演進趨勢圖，如圖5所示。

圖5 專題數據庫知識共創演化趨勢

根據圖5以及均衡點分析，專題數據庫知識開放共享度βi、整合能力θi、知識存量dxi、知識容量Di影響專題數據庫知識共創效果。本研究采取控制變量法進行進一步驗證。

1)當βi與βj值趨向于1時，說明專題數據庫與合作機構呈現充分的開放共享和高度對稱的格局，兩個主體在交互后沿圖7直線在A3點達到穩定狀態。因而，當專題數據與合作機構知識開放共享度均處于較高水平時，兩者之間易形成“互利共生”關系，以促進知識鏈的更新與延伸。較高的知識開放共享度說明在專題數據庫知識共創生態系統中，專題數據庫與合作主體之間存在高度信任關系。

2)當βi與βj→0時，專題數據庫與合作機構的知識共創意愿處于較低的狀態，兩者在A1或者A2處到達穩定狀態，此時專題數據庫與合作機構的交互效應較弱(接近于獨立共存)，難以形成實質性的知識交流，兩者實現知識增值可能性較低。

3)當0<βj<βi<1，βi與βj差值較大，βj→0，專題數據庫的知識開放共享度明顯大于合作機構，表現為專題數據庫積極共享數據資源，合作主體以獲取知識為主，反饋較少，兩者知識共創的穩定狀態趨于A3。當0<βi<βj<1，βj與βi差值較大，βi→0，此時合作機構知識貢獻度大于專題數據庫，兩者在A1處達到穩定狀態，具體演化情況與上述分析相似。因此，在專題數據庫與合作機構處于“偏利共生”關系時，主體都趨于低效率的穩定狀態。

基于上述分析，人文社科專題數據庫聯盟知識共創生態關系演化結果與條件如表1所示。

表1 人文社科專題數據庫聯盟知識共創生態關系分析

因而，在專題數據庫知識共創中，影響知識生態運行的關鍵因素為知識開放度、整合能力等。當知識開放共享度、知識整合能力處于高度對稱性及互補性時，聯盟中的專題數據庫與合作機構形成“互利共生”的生態關系，推動專題數據庫知識生態系統中各主體的價值增值；相反，專題數據庫的知識共創缺乏助力，聯盟中的相關主體易形成“偏利共生”的生態關系，影響知識鏈循環與更新，最終導致出現價值共毀現象。

2.4 開放協同視角下專題數據庫眾包知識共創生態學模型構建

專題數據庫用戶具有數量龐大、知識分布極不均衡的特征。在專題數據庫知識共創情境中，用戶參與度日益提高，主要表現為以專題數據庫為主導，用戶作為輔助，領先用戶貢獻的數據資源與服務創新相關知識，普通用戶貢獻其行為數據。基于以上分析與式(4)，本研究將領先用戶、普通用戶、專題數據庫三者的知識共創模型表示為：

(6)

根據前文推導，當三者知識資源增長到達均衡狀態時，有如下關系成立：

(7)

求解(7)，得到均衡點E(EA、EC、EE)。

專題數據庫眾包知識交互可以直接簡化為多個主體參與的知識鏈共存，因而其知識共創關系主要存在以下3種：

1)在專題數據庫聯盟中，專題數據庫知識開放共享度、知識整合能力是影響知識生態運行的重要因素。根據式(5)、式(7)對比可知，在單個專題數據庫內部，用戶知識整合能力、知識共享度也會對專題數據庫知識交互產生影響。當用戶知識整合能力趨于1(θAE→1，θCE→1)、用戶知識開放度趨于1(βA→1，βC→1)時，用戶與專題數據庫之間處于“互惠共生”關系，專題數據庫知識共創生態系統將在較短時間內達到高質量的平衡關系；用戶知識整合能力趨于0(θAE→0，θCE→0)、用戶知識開放度趨于0(βA→0，βC→0)時，用戶與專題數據庫之間處于“偏利共生”關系，即使專題數據庫保持開放共享態度，也會在一定程度上影響知識鏈更新與循環，進而破壞專題數據庫知識共創生態系統的平衡。

3)當專題數據庫知識整合能力趨于0(θEA→0，θEC→0)時，無論領先用戶知識開放共享度βA、普通用戶知識開放共享度βC如何變化，最終知識增值均衡點與專題數據庫獨自進行知識創新時的均衡點相比，未有大的變化，因此，專題數據庫知識整合能力不足將削弱知識開放共享效果，最終影響知識生態系統運行。

3 開放協同視角下人文社科專題數據庫知識共創影響因素分析

3.1 開放協同視角下專題數據庫聯盟知識共創影響因素仿真分析

根據調研，在某地區，為了整合地方特色資源，推動文化發展，構建了專題數據庫聯盟，主要包括核心成員xi(專題數據庫)，合作成員xj(合作機構)。在專題數據庫聯盟組建中，專題數據庫建庫主體共享知識資源，為用戶提供數據產品和知識服務。在此背景下，利用Matlab軟件分析不同開放共享關系模式下聯盟成員間的知識共創過程與不同關系對知識共創生態演化的影響。模型中的知識資源存量初始狀態Dxi=Dxj=100，共創時間為50，θij=0.3，θij=0.2，αxi=0.3，αxj=0.2。

在專題數據庫聯盟知識共創生態系統中，專題數據庫與合作機構的知識開放共享度和知識整合能力將形成不同的生態位，影響知識流動與知識共創生態系統演化。以下分別對專題數據庫知識開放共享度和知識整合能力進行數值分析。

首先，為揭示知識開放共享度對知識流動及知識共創生態系統的影響，分別對專題數據庫、合作主體知識開放共享度βi、βj進行賦值。βi=0.9，βj=0.9表示“互利共生”關系，βi=0.1，βj=0.9表示“偏利共生”關系。仿真結果如圖6所示，結果表明，專題數據庫知識開放度與知識存量呈現正反饋關系，專題數據庫知識共創生態系統在“互利共生”的生態關系下，知識流動更為順暢，進而能實現更好水平的知識增值均衡。當專題數據庫知識開放度差異較大時，數據庫與合作機構知識增長呈現較高的非對稱性，專題數據庫知識共創生態系統在“偏利共生”的生態關系下達到較低水平的知識增值均衡。

其次，為了揭示專題數據庫知識整合能力對知識增值與知識共創生態系統的影響，分別對專題數據庫知識整合能力進行賦值。不同知識整合能力影響下的各主體知識存量增長情況如圖6、圖7所示，其中，當θij=0.9，θji=0.9時，專題數據庫與合作主體處于“互利共生”關系，當θij=0.1，θji=0.9，兩個主體處于“偏利共生”關系。仿真結果如圖7所示，專題數據庫和合作機構知識整合能力呈現較高水平的對稱性時，兩個主體的知識增長速度都較快，專題數據庫知識共創生態系統將以較快速度達到更高水平的均衡狀態；當專題數據庫與合作機構知識整合能力存在較大差異時，兩個主體的知識增長呈現非對稱性特征，整合能力較弱的呈現乏力狀態，進而影響知識生態共創系統的循環。

3.2 開放協同視角下專題數據庫眾包知識共創影響因素仿真分析

專題數據庫價值創造來源于集體智慧的涌現，其表現特征并非個體智慧的簡單堆砌，而是呈現多主體交互形成新知識。眾包型價值共創依然具有知識交互的復雜特征，其知識增值的共生演變過程受到諸多因素的影響。為了探究用戶生態關系對知識增值與知識共創生態關系的影響，以下分別對用戶知識共享度與用戶知識整合能力進行數值仿真分析。βA=0.1表示用戶擁有低開放共享意愿，用戶與專題數據庫處于“偏利共生”關系，βA=0.9表示用戶處于高開放共享意愿，用戶與專題數據庫處于“互利共生”關系，仿真結果如圖8所示。結果顯示，知識增值過程受到參與主體知識流入與流出的動態循環的影響，任意主體知識貢獻量都會影響知識共創生態系統中集體智慧的涌現。

圖8 用戶生態關系與知識共創生態系統演化關系

為了進一步探究用戶知識整合能力對專題數據庫知識增值的影響，保持其他參數不變，將θAE、θCE分別設置為0.1與0.9，由此分析領先用戶與普通用戶的知識交互對知識創新過程的影響作用，仿真結果如圖9、圖10所示。通過對比可以看出，與普通用戶相比，領先用戶知識整合能力的變化對多主體知識共創的影響更為顯著。

圖9 領先用戶知識整合能力與知識共創生態系統演化關系

圖10 普通用戶知識整合能力與知識共創生態系統演化關系

圖11、圖12展示專題數據庫知識共創受知識開放共享度、知識整合能力的影響。仿真結果表明，隨著專題數據庫知識開放共享程度與知識整合能力的增加，三者知識存量顯著提升，意味著當三方出現“強共生”現象，處于“互利共生”關系時，知識共創生態系統的演化表現為知識的快速流動與循環。值得注意的是，當專題數據庫開放共享度、知識整合能力較低時，專題數據庫與用戶呈現“偏利共生”關系，此時知識鏈趨于扭曲狀態。專題數據庫作為知識共創的主要參與主體，其知識增長受阻時，會產生“連環效應”，影響知識鏈的更新與知識生態系統的循環。

圖11 專題數據庫知識開放共享度與知識共創生態系統演化關系

圖12 專題數據庫知識整合能力對知識共創生態系統演化關系

4 研究結論

本研究運用Lotka-Volterra模型，從知識共創生態視角出發，構建了專題數據庫眾包知識共創生態系統模型與專題數據庫聯盟知識共創生態系統模型，運用生態機制解釋其知識增值機理，并探討不同生態位下的演化趨勢。研究發現：

1)人文社科專題數據庫知識共創生態系統的演化與多主體之間的生態關系密切相關。以“互利共生”為基礎的對等參與是知識增值的啟動基礎，多主體在進行知識交互的同時，為知識共創生態系統注入了源源不斷的知識資源。因此，當合作主體處于“互利共生”的生態關系時，建庫主體應把握時機展開更為深入的合作；當合作主體處于“偏利共生”關系時，建庫主體應采取適當的措施提升合作主體知識開放共享意愿與知識整合能力，促使生態關系向“互利共生”轉變。此外，針對用戶的互動頻率和貢獻知識的評估結果，對于一些有潛力的領先用戶，可以重點分析其個性化特征與參與動機，進一步采取有針對性的激勵措施，拓展其智慧發揮空間，發展深層潛力。

2)專題數據庫知識開放共享是知識共創的“加速器”。與國外數字人文相關專題數據庫相比，我國人文社科專題數據庫建設起步較晚，開放共享、合作協同程度較低，并存在一定的知識缺口。盡管在開放協同情境下，用戶和合作數據庫是專題數據庫知識儲備的重要來源，但如果數據庫自身資源缺失，知識共創系統看似繁榮，實則為“一盤散沙”，參與主體無法實現知識量增值和質增值的目標。因此，建庫主體應該盡量保持數據資源互動的相對平衡，以向更優知識共創生態系統發展演化。

3)保持專題數據庫開放共享度與知識整合能力的協同是專題數據庫知識共創系統運轉的重要保障。盡管專題數據庫通過知識交互能在一定程度上增加數據存量，但并不意味著可以“坐享其成”。相反，專題數據庫必須不斷提高知識吸收、組織、融合能力，通過對多源異構的知識進行匹配、集成、挖掘等深度處理，不斷提高知識資源的內涵、層次和置信度。因此，專題數據庫需要把握開放共享度與知識整合的動態平衡，發揮“外向開放共享”與“內向組織融合”的雙引擎作用，推動專題數據庫知識共創生態系統向更高階段躍遷。