專業虛擬社區創意感知價值的影響因素
——基于反饋類型的調節作用

周 密，李嘉玥，趙文紅

（西安交通大學管理學院，陜西西安 710049）

0 引言

《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035 年遠景目標綱要》指出要提升企業技術創新能力，這離不開有效的知識管理。隨著互聯網技術的發展以及企業對于知識分享速度和范圍需求的擴大，為提高知識管理水平、增強企業核心競爭能力，企業管理者逐漸將目光落入專業虛擬社區之中。專業虛擬社區不受地理與時空的限制，給予具有相似專業背景且對共同領域有興趣的知識工作者一個學術探討與技術提升的平臺，加速了知識應用于實踐中轉化為生產力的過程［1］。通過專業虛擬社區提供的平臺，基于用戶生成內容的模式，搜尋者在社區內可以發布問題，吸引、收集和利用貢獻者提供的創意，并針對創意發起在線討論和互動。因此，創意作為貢獻者針對搜尋者發布的問題所提供的個人創新觀點或解決方案，是專業虛擬社區的核心競爭力，決定了社區的存續。擁有高價值知識資源池的社區在吸引新用戶、促活社區參與和用戶留存方面都有著積極影響［2］。

然而，豐富的知識資源池使得搜尋者出現信息超載的情況，為緩解信息壓力，他們不會遍歷所有創意，而是選擇已經被識別出來、具有價值的創意進行學習和討論，因此，先一步獲得高分的創意持續吸引搜尋者的注意力，而后來貢獻者的創意隨著社區內創意總數的增多，僅僅是平鋪直敘的知識輸出，相較之下難以獲得關注，最后只能維持低分甚至零分。長此以往，從個人層面來說，增強了個體知識分享自我無效能［3］，個體會采取更消極的方式投入虛擬社區參與當中；從社區層面來說，社區內的旁觀者效應更強，社區產生了越來越多的“搭便車”行為，破壞了社區可持續發展的生態［4］。因此，社區需要輔助貢獻者了解用戶對創意價值評價的影響因素，從而方便貢獻者把控創意編碼過程。

目前來看，大量社區評判創意價值的評價體系，如用戶有用性投票或點贊數量，具有主觀性。在這種機制下，用戶評價體現的是該創意為搜尋者帶來的效用，即感知價值而非客觀價值。創意貢獻者需要高贊同數作為精神報酬［5］，管理者需要有效管理社區內知識流動，提升被用戶辨別為高價值創意的比例［6］，創造社區獨特的關鍵資源，增強社區價值。基于此，研究“哪些因素會影響用戶對創意感知價值的評判”便有了現實意義。

創意本質是信息。關于創意感知價值的影響因素，以往研究者強調創意特征與貢獻者特征對用戶評判的作用，但是知識源于個體貢獻，卻在群體交流互動中實現其價值［7］，因此當貢獻者發表創意后，創意會進入群體評議階段，此時搜尋者對創意的價值感知不僅受到創意本身及貢獻者身份特征影響，還會受到源于其他用戶反饋的影響。在線反饋行為作為虛擬社區即時交互的典型功能之一，是激勵用戶參與、產生創意的重要機制［8］，故需要探討反饋影響用戶對創意感知價值的作用機制，然而相關研究較少。因此，本研究將在線反饋行為納入研究模型，探討在線反饋行為、創意特征和貢獻者身份特征對用戶創意感知價值的影響機制，從而為專業虛擬社區管理者高質量服務與創意貢獻者更好地把控創意貢獻的編碼過程等方面提出可行性建議。

1 理論基礎與文獻綜述

1.1 感知價值研究綜述

1.1.1 虛擬社區用戶感知的創意價值

感知價值興起于20 世紀90 年代，從成本和收益的角度，有學者將感知價值定義為對產品效用的總體評估［9］。引入虛擬社區背景下，本研究將感知價值定義為：搜尋者比較從創意中獲得的收益和付出的成本后最終得到的效用。關于虛擬社區有研究表明，感知價值通過滿意度對用戶持續使用行為產生間接影響［10］。用戶感知到社區內創意的價值越大，對社區的滿意度越高，使用意向就會越積極；與此相反，當社區內泛濫著大量良莠不齊的創意貢獻時，用戶的搜尋成本上升、使用體驗被損害，則用戶貢獻創意的積極性降低，對社區可持續發展產生威脅，故社區需要積極提升創意的感知價值。

1.1.2 影響虛擬社區用戶感知的創意價值相關研究

感知價值的研究源于營銷學和心理學領域，包含兩個層面：功利主義價值觀和享樂主義價值觀［11］。遷移到專業虛擬社區中，這意味著搜尋者對于創意的感知價值評判不僅基于創意本身的客觀價值，還會受到主觀感知的影響。另外，專業虛擬社區處于虛擬的網絡環境中，依靠用戶生成內容方式進行知識輸出，知識因此難以具有權威性，故在線社區中創意感知價值的影響因素研究逐漸受到學界重視。已有相關研究從多個方面選取變量探討搜尋者對創意感知價值的影響因素，大體可以劃分為3 類，即創意文本特征、創意貢獻者特征和在線反饋行為（見表1）。

表1 搜尋者對創意感知價值影響因素研究綜述

（1）創意文本特征。創意文本特征是搜尋者對于創意價值評判的主要渠道。專業虛擬社區中創意的專業性強，用戶專業水平卻不一致。對于普通非專家用戶來說，創意受歡迎程度和專業度之間存在顯著差異，寫作技巧在普通用戶接受專業內容方面有顯著作用［12］，因此學者主要關注創意文本特征在提高用戶感知價值方面如何產生更好的效果。實證研究已經檢驗了文本的長度、風格、結構等特征的作用。

（2）創意貢獻者特征。專業虛擬社區中，任何用戶都可以發布創意信息，由于用戶專業水平不一致，這可能導致錯誤信息的增多。作為創意來源，貢獻者特征涵蓋貢獻者在社區內展示、參與以及獲得的各類信息，代表了創意來源可信度，成為用戶辨別創意價值的重要線索。以往研究強調了貢獻者專業性、活躍度以及以往經歷在搜尋者評估創意感知價值中的重要作用。

（3）在線反饋行為。少數學者關注到創意進入群體后的價值變化，即用戶在搜尋創意時與創意內容、創意貢獻者和其他創意搜尋者發生的反饋行為。反饋行為通過為貢獻者和搜尋者提供更多信息影響創意的感知價值。具體而言，對于貢獻者而言，同行關于自己創意的反饋涵蓋了與創意相關的重要信息，有助于發展專業知識，從而提升自己的專業技能水平［13］；對于搜尋者而言，一方面，在線反饋行為的數量可以作為信號，表明該創意是否有用，從而提高創意感知價值［14］，另一方面，由于用戶之間的專業知識差距，搜尋者可以通過查看其他用戶的反饋來獲取新的信息作為創意價值的補充或佐證，降低采納該創意需要付出的認知努力和驗證成本［15］。

1.2 在線反饋行為

在線反饋行為的研究源于營銷領域，Buttle［22］將其定義為通過媒介和網絡平臺公開傳播的口碑信息。通過在線反饋行為，顧客可以獲得更多與商品質量有關的線索，幫助顧客進行決策［23］。積極的在線反饋行為會對產品銷售產生正向的影響［24］。為增強用戶的臨場感［25］，眾多虛擬平臺紛紛應用在線反饋作為用戶交流的渠道，更多的領域關注到了在線反饋行為的影響。Kim 等［26］學者發現用戶原創內容（UGC）以評論的形式在個人對現實的認知中占有重要地位，甚至與新聞機構發布的原創新聞內容爭奪影響力。Sung 等［27］學者在對社交媒體進行研究后發現，人們可以通過社交媒體中的反饋渠道瞬間對媒體消息作出反應，表達對有關機構或問題的看法，這會影響公眾對組織的態度。總的來說，在線反饋行為以低成本的方式讓用戶參與社區作日常貢獻，這會強化或改變其他用戶對創意的認知，從而影響創意的整體價值評判。由于反饋中包含了豐富的信息，因此不同的反饋行為將會以不同的方式影響創意的感知價值，有必要對反饋行為進行分類以了解不同類別的反饋行為如何影響搜尋者對創意的價值感知。

目前，關于在線反饋行為維度研究，主要包括反饋者身份、反饋效價、反饋目的及反饋內容（見表2）。首先，在反饋者身份維度上，研究表明具有特殊身份的反饋者相比普通用戶，其影響力更高并且更容易得到關注。其次，反饋效價維度上，通常涵蓋正反饋、負反饋和表明用戶持中立態度的雙面反饋3 個維度［27］。第三，用戶通常會通過在線反饋行為表達自己的態度觀點，因此學者按照用戶通過反饋表達的目的將反饋行為進行分類。最后，反饋內容可以通過文字內容和非文字內容傳達自身的信息。

表2 在線反饋行為分類

1.3 文獻評述

現有的感知價值影響因素研究為本研究思路提供了很好的借鑒。創意從本質上屬于信息范疇，獲取途徑更多依賴于社會關系，因此信息采納模型可以很好匹配本研究的問題。根據信息采納模型，創意源于貢獻者，創意的呈現方式，即貢獻者如何對創意進行編碼，及貢獻者本身特征都是搜尋者在創意感知價值評判時的重要線索。

在創意文本特征方面，關于長度特征和風格特征的結果目前已經獲得了比較一致的結論，然而結構特征聚焦于“段落數”單一變量，研究結果并不一致，例如郭順利等［17］發現段落數并不能顯著影響創意感知價值，這可能是由于段落數的劃分僅能體現創意貢獻者一部分的思維模式和邏輯結構，而用戶的思維深度和信息組織能力并不一致，故研究結果的不一致很可能是由于將段落數作為研究單一變量太過籠統導致。創意的結構特征可以減輕內容表達對閱讀者認知負荷的影響，進而提升創意感知價值，本質上體現的是貢獻者的邏輯思維。因此，本研究進一步深挖結構特征，引入文本邏輯來測度創意的結構特征。

在創意貢獻者特征方面，根據社會網絡理論，個體在社會網絡中所處的位置會影響個人在網絡當中的影響力大小［32］。個體中心性越強，個人在網絡中將擁有更大的影響力以及更多的資源。由于經歷長時間社區參與的用戶會獲取更多社區資源，并對社區內的文化以及規則了解更為深刻，故本研究將從貢獻者社區參與方面探究創意貢獻者特征的作用。

除此之外，搜尋者在尋找創意時，為避免大量信息負擔，往往會關注已被其他用戶識別和討論的創意，在這種情況下，反饋作為創意評判的第三個渠道會發揮不可忽視的作用，但目前相關研究較少。將反饋進行維度劃分的研究，更傾向于反饋傳達的態度或情感，而非反饋文本內容，但反饋的文本內容會以一種更直接的方式對搜尋者與貢獻者的知識交流效果產生影響。故本研究試圖填補這一研究空缺，將反饋的內容作為維度劃分依據，探究不同類型的在線反饋行為對創意感知價值的作用機制。

綜上所述，將以信息采納模型為基礎，確定文本邏輯為創意文本特征、貢獻者社區參與為貢獻者特征，并將在線反饋行為按照內容分類后共同納入本文研究模型當中，以探究專業虛擬社區中創意感知價值的影響機制。

2 研究模型與假設提出

2.1 文本邏輯對創意感知價值影響

創意的結構特征表明貢獻者對創意文本的組織方式，體現貢獻者的思維模式，有助于減輕搜尋者在閱讀創意文本時產生的認知負擔，提高創意的感知價值［33］。為尋找可以代表創意文本結構特征的新變量，本研究參考了語言學相關文獻。語言學研究起源于20 世紀，瑞士的語言學家索緒爾首次將結構主義思想應用于語言學研究，創立了結構主義語言學，奠定了現代語言學的基礎。隨后，生成語言學派代表人喬姆斯基［34］將計算注意思想納入語言學的研究中。他將人類的語言技能看作一個包含兩個部分的高效計算系統，第一個部分是最小的表征符號，第二個部分是層層遞歸的計算程序，前者類似于詞組，后者則是詞組、句組甚至段組間的邏輯銜接，前者通過后者的操作使語言表達有了清晰的語義解釋，語言得以外化。綜上，語言學的研究表明人類的語言是由一個個獨立的要素構成，這些要素本身的含義取決于要素之間的聯系方式，不同的聯系方式會影響信息接受者對信息發出者語言內涵的理解，更清晰的邏輯表達有助于信息接受方閱讀負擔的降低。

關于在線社區的研究也證明了這一點。例如，施國良等［5］發現創意搜尋者關于創意價值評判的形成很大程度是在閱讀答案的過程中，而不是事先形成，因此創意如何被組織和加工決定了知識搜尋者的信息接受。由此可見，邏輯銜接可以通過增強單調詞句的表達力［35］，以及降低搜尋者的認知成本，提升創意感知價值；除此之外，清晰的邏輯結構也會提升創意的美觀性、吸引用戶閱讀。據此，提出以下假設：

H1：文本邏輯正向影響創意貢獻感知價值。

2.2 社區參與對創意感知價值影響

社區參與指貢獻者通過瀏覽、貢獻、反饋互動等形式參與社區的廣度和深度，其中廣度指用戶在社區中停留的時長，深度指用戶在社區參與行為中作出的貢獻。積極的社區參與，一是會使用戶與社區存在更多的情感牽絆，提高社區轉換成本［35］；二是在長期的社區參與和自我摸索中，用戶往往對于社區內的文化以及規則了解更為深刻，其中包含如何組織語言去進行創意貢獻可以獲得更多的有用性投票［36］。因此，這部分用戶的創意更可能被認為具有高價值。

用戶個人聲譽積分可以綜合反映其社區參與的積極性。這是由于用戶想要在社區內獲得高聲譽，一方面必須積極參與社區，為社區作出貢獻［37］；另一方面，專業虛擬社區每日聲譽得分會設置上限，獲得高聲譽積分的用戶往往在社區內存在時間久［38］。因此，社區參與在本研究中將用聲譽表示。國內外學者從創意貢獻頻次、社區身份認同、社會資本等角度開展了關于聲譽影響機理的研究［39］，并發現高聲譽積分的用戶天然會獲得更高層次的社區認同，并掌握更多的社區資源、擁有更高的社會地位［40］。另外，這部分用戶為了防止自身形象受損以及之前構建的資源優勢衰退，會主動進行創意貢獻，并把控創意貢獻價值，積極為社區提供更優質的創意貢獻［41］。據此，提出以下假設：

H2：創意貢獻者的社區參與正向影響創意貢獻感知價值。

2.3 在線反饋行為

2.3.1 知識性反饋行為與社會性反饋行為

楊瑞［33］基于關鍵事件法對虛擬品牌社區內用戶的互動行為進行了研究，共獲得了165 個關鍵事件，隨后對這165 個關鍵事件進行了分類，凝練出了6 類事件：友好態度、建議與幫助、認同與共鳴、問題未解決、負面態度、干擾與爭執，這6 類事件同樣會出現在用戶在線反饋行為的內容當中。Deng［42］學者通過對學術虛擬社區進行研究后發現，在學術虛擬社區中的用戶更傾向于獲取知識、提供建議和知識信息作為反饋內容。而盧恒等［43］學者同樣在對學術虛擬社區進行研究后強調了用戶交互中情感信息的存在。據此，將上述6 類事件的內容進一步提煉：在專業虛擬社區中，當出現友好態度、認同與共鳴以及負面態度3 類事件時，用戶更傾向于用情感性表達；而建議與幫助、問題未解決、干擾與爭執這3 類事件出現時往往會伴隨著知識性觀點的碰撞。因此本研究將用戶的在線反饋行為分為社會性反饋行為和知識性反饋行為兩類，以具體探討每種反饋類型影響用戶對創意感知價值的作用機制。由于認同與共鳴和問題未解決這兩個事件的原始內涵中既包含了知識性觀點，又包含了情感性表達，為對知識性反饋行為和社會性反饋行為這兩個概念作出更清晰的區分，將知識性反饋行為定義為用戶針對專業虛擬社區中的創意貢獻提供技術、信息方面的響應；社會性反饋行為定義為用戶對專業虛擬社區中創意貢獻的認可與否的情感性表達，反映社區對該創意歡迎的程度，但不包含任何有價值的技術信息。

2.3.2 知識性反饋行為與社會性反饋行為對創意感知價值影響

在線反饋行為是以在線評論的方式對特定創意發布的建議和看法，可以有效提高用戶對于創意的感知價值。首先，在線反饋行為為搜尋者提供了關于創意價值的新渠道，更多的信息有助于搜尋者對創意價值作出更好的評判，并且反饋允許貢獻者對創意進行補充，有利于創意的完整性和專業性。其次，在線反饋行為數量的增多使得創意看起來突出，釋放了高創意價值的信號［14］，從而吸引搜尋者的注意。最后，在線反饋行為的及時性使得貢獻者或其他用戶能夠及時與搜尋者進行交互，實現創意共創，從而提升了搜尋者的體驗感，這種感覺也會被搜尋者遷移到創意本身，增強創意感知價值。

對于知識性反饋行為和社會性反饋行為而言，知識性反饋行為側重于專業知識信息的提供，社會性反饋行為側重于對創意的情感性表達，兩者雖然各有側重，但都會從上述3 個方面對感知價值產生積極影響，履行反饋行為的信息提供作用和信號作用，并提升搜尋者的體驗感。據此，提出以下假設：

H3：知識性反饋行為正向影響創意貢獻感知價值。

H4：社會性反饋行為正向影響創意貢獻感知價值。

2.3.3 知識性反饋行為與社會性反饋行為的調節作用

由于搜尋者的知識域和專業水平不一致，專業水平較低的搜尋者只能被動跟隨貢獻者的邏輯演進［5］，但當知識進入群體交互后，大量知識性反饋行為會打破文本邏輯慣性帶來的強價值感知，給予搜尋者更多的視角，發現創意的漏洞與不足，因此，知識性反饋行為的增多會削弱文本邏輯為搜尋者帶來的強感知價值。社會性反饋行為恰恰與此相反，受虛擬社區氛圍引導，專業虛擬社區中的社會性反饋行為多為正向反饋，較少出現負面情緒宣泄［44］，因此社會性反饋行為的出現會與強文本邏輯在搜尋者腦海里相互印證，最終增強搜尋者對于創意貢獻感知價值。據此，提出以下假設：

H5：知識性反饋行為負向調節文本邏輯與創意貢獻感知價值之間的關系。

H6：社會性反饋行為正向調節文本邏輯與創意貢獻感知價值之間的關系。

貢獻者的身份彰顯為其創意價值提供背書，但在線反饋行為的介入增加了搜尋者判斷創意價值的信息來源渠道，高聲譽者的明星效應因此受到影響。雖然長久的社區參與使得高聲譽者深諳社區規則，獲得更高社區認同，但由于社區潛在用戶廣泛，不乏新用戶加入，再加上社區中的用戶學術性更強［45］，搜尋者會更關注創意本身而非貢獻者的身份地位，因此隨著知識性反饋行為數量增加，削弱了身份信息的背書作用，搜尋者開始質疑高聲譽者的創意貢獻價值。社會性反饋行為的增多同樣會削弱身份信息的背書作用，這是由于專業虛擬社區的用戶表達方式嚴謹、溝通態度理性［44］，故他們對于創意的評估會更加吹毛求疵［46］。據此，提出以下假設：

H7：知識性反饋行為負向調節用戶社區參與與創意貢獻感知價值之間的關系。

H8：社會性反饋行為負向調節用戶社區參與與創意貢獻感知價值之間的關系。

綜上，構建本研究的模型框架如圖1 所示。

圖1 研究模型

3 研究方法

3.1 數據來源

思否社區是一個面向開發者的專業虛擬社區，創立于2012 年6 月，致力于為開發者提供純粹、高質量的技術交流平臺。在該社區，用戶可以通過問答的形式進行知識交流，創意搜索者不需點開個人主頁即可在問題頁看到創意貢獻者聲譽值，符合本研究要求。另外，該社區使用群體具有相似的知識背景，并且社區內設置有標簽這一功能以區分知識類別，推進了知識分享內容的聚焦，是國內專業虛擬社區的典型代表。故選取思否技術開發社區作為研究案例。在數據收集上，通過Python 爬蟲軟件，隨機選取15 個標簽作為爬蟲入口，按照有用性得票數從高到低各獲取60 個問題下所有回答信息，并利用其中獲得贊同數的3 626 條創意貢獻下所有數據應用于最終分析，每條創意貢獻獲取其文本內容與有用性投票數、其下反饋的文本內容、反饋發出者的聲望值與“粉絲”數等。

3.2 變量設置

研究所涉及變量，測度的具體規則陳列見表3。其中，知識性反饋行為與社會性反饋行為通過專家評價法得到。由兩位具有計算機專業背景的人選根據編碼規則，分別對100 條反饋數據進行編碼計數，通過討論編碼不一致的評論意見改進規則方案，隨后正式對所有反饋內容進行編碼，最終編碼的數據一致率接近100%，4 條產生分歧的數據被剔除，共3 622 條數據集合應用于后續分析。編碼示例見表4。

表3 模型變量與測度方式

表4 編碼示例

另外，回顧前人相關研究發現，創意的內容豐富度、貢獻者“粉絲”數以及同一問題下創意貢獻數3 個變量都會影響用戶對創意貢獻感知價值［47］，因此將這3 個變量作為控制變量。

3.3 分析方法

本研究的樣本與Mudambi 等［48］研究中的樣本具有相似性。其一，因變量樣本同樣具有截尾性質，該變量受限于0 和1 之間，0 代表用戶認為該創意貢獻無用，數值越大表明用戶認為該創意貢獻的有用性越高。其二，思否社區與亞馬遜平臺相同，皆無法得知瀏覽過創意貢獻的人數，只提供了有用性投票的總票數，因此樣本共同存在固有的潛在選擇偏差。故本研究的樣本同樣適用于Tobit 回歸模型。構建模型如下：

4 數據分析與結論

4.1 描述性統計分析

樣本數據的描述性統計詳見表5，其中用戶聲譽與“粉絲”數兩個變量分布分散，在后續分析中作對數處理。統計結果表明，社區中存在著大量未被評估的創意貢獻；大多用戶在編輯創意貢獻時習慣性用純文字的觀點輸出，很少使用工具豐富自己創意，不注重是否更容易幫助知識搜尋者理解自己的內容表達；社區擁有更多“粉絲”數以及長久活躍的用戶更容易進行創意貢獻；知識性反饋行為數高于社會性反饋行為數，顯示了專業虛擬社區的特點，用戶更在意知識內容的交流與分享。

表5 變量描述性統計分析

4.2 相關性分析

表6 報告了各變量間相關系數，除變量log_Reputation 和 log_Fans 相關系數絕對值達到了0.812，其余變量間的相關系數絕對值皆小于等于0.4。為了識別各變量間是否存在自相關問題，計算了各變量的方差膨脹因子（VIF），結果都低于10，表明變量間不存在嚴重的多重共線性問題。

表6 變量相關性分析結果

4.3 Tobit 模型回歸分析

針對從思否社區所采集的數據，利用Stata 16 軟件對3 個模型作回歸分析。首先構建只包含控制變量的模型（模型1），再依次將創意特征、反饋特征分塊納入Tobit 回歸模型構建模型（模型2、模型3），結果如表7 所示，3 個模型的統計性檢驗顯著，表明每個模型所包含的變量對創意貢獻感知價值的影響顯著。其中，模型3 的對數似然值的絕對值比模型 1 和模型 2 都要小，表明加入反饋特征后明顯提高了模型的擬合優度；偽R2數值表明3 個模型的自變量對于因變量的解釋程度可以接受，且全模型的解釋力度最強。具體而言：

表7 變量回歸分析結果

模型1 的結果表明，控制變量中內容豐富度、“粉絲”數、同一問題下貢獻者創意數均對創意感知價值有顯著影響。

模型2 檢驗了創意文本特征和創意貢獻者特征對創意感知價值的影響，回歸結果均支持了H1，驗證了創意文本特征及貢獻者特征對創意有用性的顯著積極影響。在知識具有高度專業性特征的專業虛擬社區中，由于個人對信息編碼和解碼能力不同，當創意的質量不明確時，搜尋者往往會尋找線索降低自身的專業性判斷負擔。創意的文本邏輯框架及貢獻者的高社區參與便是兩個良好的渠道：清晰的文本邏輯表明貢獻者對隱性知識的掌控能力，以及優秀的語言表達和邏輯思維能力；貢獻者的高社區參與用貢獻者過去的經歷為當前發表的知識作背書，反映了貢獻者的高社區認同。兩者均從側面反映了貢獻者的專業能力，從而間接提高了搜尋者對于創意的價值感知。

模型3 的回歸結果支持了H3，但H6沒有獲得支持。在線反饋行為以評論的方式針對創意文本內容提出建議、表達看法和情感。根據反饋發出者的需求，可以按照內容將在線反饋行為分為知識性反饋行為與社會性反饋行為兩部分，由于兩類評論本質上會為搜尋者提供創意內容之外的信息，更多信息有助于搜尋者對創意進行判斷，因此均對創意感知價值有顯著積極的影響。但兩類反饋提供的信息內容各不相同，專業虛擬社區中知識性反饋行為傾向于對創意的補充和質疑，而社會性反饋行為受社區氛圍引領則趨向于積極，因此當兩類反饋作用于創意文本特征與貢獻者身份特征時，它們的調節作用也各不相同。其中，知識性反饋行為的調節作用更加穩定，對兩條路徑皆有調節作用。H6沒有通過，因為社會性調節只單一調節貢獻者社區參與路徑，對于文本邏輯的影響雖是正向卻并不顯著，這可能是由于專業虛擬社區的用戶特征所致。專業虛擬社區中的用戶更加理性，文本邏輯的強感知價值如果先入為主地占據搜尋者思維，僅僅是他人情感性表達而無知識性內容的支撐，很難動搖搜尋者的預先判斷。

5 研究結果與建議

5.1 研究結果

與信息采納模型一致，專業虛擬社區中創意的感知價值受到創意文本及貢獻者特征的影響；除此之外，本研究納入了在線反饋行為，并將其按照用戶信息需求，根據反饋內容分為了知識性反饋行為和社會性反饋行為，驗證了在線反饋行為對于創意感知價值的影響，拓展了信息采納模型，檢驗了除搜尋者和貢獻者外第三方用戶提供的信息對于搜尋者評價創意感知價值的影響。得到主要結論如下：

第一，創意的文本邏輯與貢獻者的社區參與對于搜尋者的創意貢獻感知價值均有正向顯著影響，且在專業虛擬社區中，創意搜尋者受創意本身內容價值的影響要高于受創意貢獻者背景信息的影響。這與信息采納模型相一致。此外，在線反饋行為作為第三個搜尋者信息獲取渠道的作用得到驗證，知識性反饋行為與社會性反饋行為對于創意貢獻感知價值具有正向顯著影響，社會性反饋行為的影響程度要高于知識性反饋行為，但知識性反饋行為的影響作用更穩定。這可能有兩方面的原因：一是專業虛擬社區中成員具有相似的專業背景，且創意具有較強科學性和邏輯性，更容易被驗證，因此他們對于知識的判斷更容易趨同；二是強烈的情感表達會引導更多專業知識水平低的用戶作出相似的判斷。

第二，雖然知識性反饋行為的直接作用弱于社會性反饋行為，但是專業虛擬社區中知識性反饋行為更容易引起用戶的重視，耗費用戶更多的認知努力，對信息質量以及信息源兩條路徑皆具有調節作用，且對于信息質量的影響要強于對信息源，而社會性反饋行為則只調節信息源這條路徑，對于信息質量的調節作用并不顯著。這可能是由于專業虛擬社區中的用戶更加理性，當文本邏輯的強感知價值先入為主地留下印象后，僅僅是對創意貢獻的情感性表達，而沒有足夠的知識內容支撐他的判斷，并不會影響用戶預先的判斷。

第三，同一問題下的創意貢獻數對于創意貢獻感知價值持續呈現顯著負向影響，因為同一問題下更多的創意貢獻會分散創意搜尋者的注意力，導致其不能對每一個答案給予公正的評分；“粉絲”數對創意感知價值呈現了顯著正向影響，因為通過“粉絲”數可以直觀地體現一個人的專業能力以及被社區的認可度，專業虛擬社區的用戶會潛意識認為擁有更多“粉絲”的用戶產生的創意貢獻價值更高；內容豐富度對創意感知價值具有顯著正向影響，因為當用戶作出回答時，社區提供各種各樣的功能以豐富用戶的回答形式，這些功能具有降低創意搜索者閱讀負擔，提高創意可讀性的作用。

5.2 理論意義

首先，本研究基于信息采納模型構建了專業虛擬社區中創意感知價值影響因素模型。以往結構特征采用段落數這一變量進行研究，得到矛盾的研究結果，本研究認為這是因為段落數無法良好地體現貢獻者的思維深度和邏輯結構，僅僅段落數的劃分不足以代表結構特征，因此整合了語言學方面的研究，引入文本邏輯作為新的結構變量，并在模型中得到驗證，清晰且有條理的文本邏輯顯著正向影響創意感知價值。

其次，本研究將在線反饋行為納入信息采納模型中，并將在線反饋行為按照反饋內容劃分為知識性反饋行為和社會性反饋行為兩類，擴充了信息采納模型。

此外，本研究豐富了專業虛擬社區研究內容。之前關于虛擬社區的研究大多對象為社會性問答社區，而相較于社會性問答社區，專業虛擬社區中的問題專業性強，用戶存在專業知識門檻，因此這兩類社區中用戶感知價值的影響因素不完全相同；另外，以往相關研究常聚焦于主觀性強的概念，采用問卷的方式去探尋用戶心理過程，而本研究通過爬取專業虛擬社區的客觀數據進行實證研究，豐富了專業虛擬社區的研究內容，為專業虛擬社區創意感知價值相關研究提供了新的理論模型。

5.3 實踐意義

專業虛擬社區中創意貢獻的價值是用戶留存社區的關鍵，故本研究結論為專業虛擬社區如何運營與管理，以吸引更多用戶、提高用戶忠誠提供參考。根據以上結論，提出以下具體建議：

（1）社區管理者需要為社區創意貢獻者提供參考創意回答框架。目前來看，雖然如思否社區等專業虛擬社區內提供了創意撰寫的參考意見，但均以內容引導為主，在創意結構以及格式方面采用用戶自我設計的模式，然而，專業虛擬社區無邊界特征吸引了大量無經驗的新用戶，這部分用戶雖然具有足夠的專業知識，但對于如何讓創意搜尋者快速感知撰寫創意價值的寫作規則等相關知識知之甚少，很可能會出現創意無人問津的情形。初印象對于用戶是否選擇留在社區具有重要意義。在這種背景下，社區管理者可以根據社區所涉及有關具體內容的區分為社區設計答題的參考框架，供創意貢獻者在撰寫創意時選擇，突出創意內容價值。

（2）問答界面提供可選擇的創意貢獻者身份特征展示。隨著專業虛擬社區功能的豐富和完善，每個用戶可以在社區參與的活動具有多樣性，諸如知識問答、評論、博客等不同的創意分享方式會為創意貢獻者帶來不一樣的身份曝光，雖然如聲譽、“粉絲”量、成就等級等指標都可以體現創意貢獻者的專業性，但由于社區技術限制，最終顯示在問答頁面的身份特征卻具有單一性。一般來說，很少有用戶會跳轉到創意貢獻者的個人主頁。因此，建議社區提供用戶可以自主選擇的創意貢獻者身份特征展示，來增加創意搜尋者對于創意貢獻者的了解程度。

（3）完善評論機制，控制單一問題下創意貢獻數量。雖然社區鼓勵成員進行知識性討論，但是同一問題下過多的創意數量難免會存在“搭便車”行為，而創意貢獻者的精力是有限的，最終導致更多問題出現零回答量的尷尬局面。同一問題下過多的創意會增加創意搜尋者的搜索成本和信息處理成本，但過少的創意不利于社區可持續發展。因此，為減輕該兩極分化問題，社區管理者可以在同一問題下設置創意數量上限，并完善評論機制、豐富評論形式，最終有同樣想法的用戶可以在優先提出該想法的創意貢獻者的評論區展開討論。

（4）引導社區內評論區的知識交流氛圍。社區管理者應促進社區知識交流氛圍，降低僅通過情感表達的社會性反饋行為來進行輿論引導的作用。交流是多方主體共同的行為，因此對于來自其他用戶的反饋，創意貢獻者本身也需要作出及時、簡潔的回復，做到切中要害地有問必答。同時，若是遇到情緒表達的社會性反饋行為，創意貢獻者的回應要注意客觀性和專業性，提升身份特征對于自身專業素養的背書作用，降低情緒對于感知價值的質疑與損害。

5.4 研究不足

（1）研究對象存在局限性。專業虛擬社區的種類可以細分為學術虛擬社區、在線創新社區和專業性網絡問答社區，本研究對象屬于專業性網絡問答社區。實際上，這3 類社區雖然都是專業虛擬社區存在共性，但在共性之下還有各自獨有的特征，例如在線創新社區會選擇眾包的形式收集任務解決方案，因此本研究結果在其他專業虛擬社區是否會得到相同結論有待驗證。

（2）分析方法有欠缺，沒有考慮句間語義的邏輯關系。本研究用文本邏輯變量作為新的結構變量在進行測度時，認為當貢獻者使用序數詞等明顯的邏輯特征詞匯可以表征貢獻者具有清晰的文本邏輯，然而在現實的文本中，貢獻者還可以使用句與句間相互承接的關系表明文本邏輯。

（3）本研究雖然將反饋行為按照內容進行劃分，最終統計的數據仍然是知識性反饋行為和社會性反饋行為的次數，但沒有檢驗在線反饋行為中包含內容的差異對于最終搜尋者創意感知價值的影響。

5.5 未來展望

（1）未來可進一步將知識性反饋行為和社會性反饋行為繼續細分，更深入探討不同類型的知識性反饋行為和社會性反饋行為如何影響搜尋者對創意的感知價值。

（2）本研究主要為客觀數據，通過收集平臺上公開的信息討論每個信息背后的含義對于創意感知價值的影響，然而個體還有更多的個性化特征影響創意感知價值的主觀評判，未來可以考慮將其納入研究。

（3）未來可以考慮擴充樣本，收集專業虛擬社區中具有代表性的3 類社區的數據進行對比，探究專業虛擬社區中不同類別社區之間的共性和個性，豐富專業虛擬社區研究，指導專業社區的運營和未來發展。