虚拟社区隐性知识共享及其改进策略

●张娟娟，袁勤俭，黄奇，杜楠楠

虚拟社区隐性知识共享及其改进策略

●张娟娟a，袁勤俭a，黄奇a，杜楠楠b

（1．南京大学a．信息管理学院；b．工程管理学院，南京210093）

虚拟社区；隐性知识；知识共享；改进策略

以“囚徒困境”模型为起点，构建了虚拟社区成员间隐性知识共享的静态博弈模型和动态博弈模型，通过对两个模型进行分析发现，在静态博弈中，社区成员从其上传的付费信息内容中获取的收益、系统奖励及知识主体进行知识共享所需付出的成本是决定其共享策略的关键因素。而在动态博弈中除了这三个因素外，信任程度也会影响知识主体的共享策略。因此，为了促进成员隐性知识共享，虚拟社区应该提高系统奖励、系统易用性，增强社区成员间的信任感。

随着互联网和计算机技术的发展，虚拟社区成为广大网民沟通、交流、学习、娱乐的平台，在商业、社会以及教育方面发挥着重要作用。在虚拟社区中，社区成员可以不受时间、空间的限制，自由地表达情感，分享自己的观点和知识。网民加入社区的目的是寻找满足个人利益的信息，内容成为虚拟社区发展的关键，而内容来自于社区成员的知识共享行为。虚拟社区知识共享是指社区成员相互交流，将个人的知识共享到整个虚拟社区，实现知识在一定范围的自由流动，其本质是社区成员之间的一种社会交换行为。虚拟社区知识共享活动会激发更多的社区成员参与社区知识共享活动，从而不断积聚人气和流量，提升自身经济价值。可见，社区成员间的互动行为是虚拟社区发展的必要条件，社区成员间的知识共享行为是社区赖以存在与发展的基础。但是，虚拟社区知识共享活动并不是自然发生的，由于信息不对称，社区成员可能会刻意隐藏自己的知识，出现“搭便车”现象。虚拟社区面临着社区成员参与度低、不愿共享信息和知识等问题，知识的可获得性即知识共享行为成为虚拟社区面临的巨大挑战。

1 文献回顾

目前，关于虚拟社区知识共享研究主要集中在虚拟社区知识共享的动机、影响因素、［1］共享意愿、电子商务虚拟社区中消费者购买意愿研究、［2］虚拟社区中的高中心度成员和派系研究［3］以及虚拟社区成员互动过程中的决策行为。［4］这些研究成果从不同层面、不同角度探究了虚拟社区知识共享行为，为全面了解虚拟社区知识共享行为做出了巨大贡献。但是，绝大多数研究并没有将隐性知识和显性知识区分开来。同显性知识不同，隐性知识是经验类知识，存在于一个人的头脑中，不易被他人获知。隐性知识需要知识主体花费一定的时间、精力将其转化为显性知识，其共享是虚拟社区存在和发展的关键。知识作为一种竞争性资源，社区成员是否愿意将自己的知识拿出来与大家共享，取决于个人的利益关系。根据理性行为理论，个人会做出使自己效用最大化的决策。事实上，决策过程即是知识主体之间进行博弈的过程，最终达到纳什均衡，任何偏离纳什均衡状态的个体，其效用都会受到损害。因此，本文引用博弈论，对虚拟社区成员在隐性知识共享过程中可能出现的博弈行为进行分析。

2 虚拟社区隐性知识共享博弈的基本性质

虚拟社区成员隐性知识共享的客体是隐性知识，主体是社区成员，情境是虚拟社区。受这三个因素影响，虚拟社区隐性知识共享博弈呈现出如下性质：（1）不完全信息博弈。在虚拟社区中，隐性知识共享行为是一种自愿行为，其他个体无法强行占有和索取。此外，隐性知识转化成本高等特性也决定了其在共享过程中的不确定性。社区成员信息不完全、不对称属于不完全信息博弈。（2）个人有限理性。根据理性行为理论，社区成员追求以最少的投入获得最大的利益。由于隐性知识共享过程是一个不完全信息博弈的过程，知识共享决策存在不确定性，社区成员只能做出有限理性行为。（3）动态重复博弈。在虚拟社区中，社区成员的隐性知识共享行为是周而复始的，并不是一次性行为。各社区成员并不是同时做出共享决策的，他们根据之前观察到的共享行为调整自己的共享决策。可见，虚拟社区成员的知识共享行为是一个典型的动态重复博弈过程。

3 虚拟社区隐性知识共享博弈模型

3.1 静态博弈模型

3.1.1 基本假设及模型构建

本文以“囚徒困境”模型作为分析起点，其基本前提是双方均采取共享决策时获得的收益最大。假定虚拟社区成员隐性知识共享发生在两个社区成员i（i=1,2）之间，社区成员自身拥有的知识水平为ki（ki>0）；社区成员通过进行知识共享获得收益为ui（ui≥0）；假定社区成员对知识的吸收能力为ζi（0＜ζi≤1），ζi×kj（i≠j），则ζi为社区成员i在共享他人知识后获得的收益；为了鼓励社区成员积极参与知识共享，社区管理人员对将自己知识进行共享的成员进行奖励，奖励设置为p（p>0）；社区成员在将自己的知识进行共享时需要付出一定的时间、精力，同时，面临着知识共享造成的个人竞争优势的削弱，这里称其为“知识共享的成本”，成本系数为βi（0＜βi≤1），βi×kj即为成员共享自己知识所需付出的成本。根据上述模型的基本假设，可获得知识共享成员收益矩阵。如表1。

表1 静态模型中知识共享成员收益矩阵

由收益矩阵可知，在这个静态博弈模型中，社区成员通过比较自己的收益和成本，作出是否进行知识共享的决策。而社区成员的收益和成本与各个参数有关。可见，社区成员的决策选择最终由参数取值确定。

3.1.2 模型分析

（1）共享策略分析。对成员1而言：①当成员2选择共享策略时，若u1+p+ζ1×k2-β1×k1>0，即时选择共享策略；②当成员2选择不共享策略时，若u1+p-β1×k1>0时选择共享策略。同理，对于成员2而言：①当成员1选择共享策略时，若u2+p+ζ2×k1-β2×k2>0时选择共享策略；②当成员1选择不共享策略时，若u2+p-β2×k2>0时选择共享策略。

（2）参数分析。将成员1在①、②两种条件下可能存在的策略进行对比可知：a．当u1+p-β1×k1>0，即社区付费信息内容中获得的收益u1和社区为知识共享成员提供的奖励p足以弥补其进行知识共享的成本β1×k1时，无论成员2选择何种策略，成员1都会选择共享策略；b．当u1+p-β1×k1＜0，u2+p-β2×k2>0且u1+p+ζ1×k2-β1×k1>0时，即成员2选择共享策略时，虽然系统奖励p和其从付费信息内容中获得的收益ui并不能弥补其进行知识共享的成本β1×k1，但是，若其从成员2的知识共享中获得收益ζ1×k2足以弥补其进行知识共享的成本，成员1也会选择共享策略；c．当u2+p-β2×k2>0，且u1+p+ζ1×k2-β1× k1＜0，即成员2选择共享策略，但是成员1进行知识共享的成本高于其从付费信息内容中获得的收益u2、系统奖励p与从成员2知识共享中获得收益ζ1×k2之和时，无论成员2选择何种策略，成员1都会选择不共享策略。同理，将成员2在①、②两种条件下可能存在的策略进行对比可知：a．当u2+p-β2×k2>0时，无论成员1选择何种策略，成员2都会选择共享策略；b．当u2+p-β2×k2＜0，u1+p-β1×k1>0，且u1+p+ζ2× k1-β2×k2>0时，成员2选择共享策略；c．当u1+pβ1×k1>0，且u1+p+ζ2×k1-β2×k1＜0时，无论成员1选择何种策略，成员2都会选择不共享策略。

值得注意的是：①当u1+p-β1×k1＜0且u2+pβ2×k2＜0时，只有满足u1+p+ζ1×k2-β1×k1>0和u2+p+ζ2×k1-β2×k2>0这两个条件，成员双方才会选择共享策略；②u1+p-β1×k1＜0，u1+p+ζ1×k2-β1× k1>0成立的前提条件是成员2进行共享。但是，在u1+p+ζ2×k1-β2×k2＜0时，成员2选择不共享策略；也就是说这两个条件无法同时成立，不存在共享策略。③同理，u2+p-β2×k2＜0，u2+p+ζ2×k1-β2× k2>0和u1+p+ζ1×k2-β1×k1＜0这两个条件也无法同时满足，不存在共享策略。

结合以上情况得出知识共享参与成员可能的对策与相应的参数取值（详见表2）。

表2 知识共享参与成员的对策与相应的参数取值

3.2 动态博弈模型

在虚拟社区中，社区成员的知识共享是多次重复进行的活动。成员可以自由离开社区，他们对于何时出现最后一次隐性知识共享博弈无法预计。在这种重复博弈的过程中，社区成员间的每一次知识共享都可以被视为一次性博弈，重复博弈的对象不变，但前期的博弈结果将会影响后期的博弈过程。在满足3.1.1中的基本假设基础上，假定重复博弈次数为n，社区成员间以ai（i=1,2……n）的概率进行重复博弈，ai取决于先前博弈的满意程度。在动态博弈中，ai∈（0, 1］，当a=1时为无限次重复博弈；假定成员双方认为对方选择共享策略的概率为bi（0＜bi＜1；i=1,2），即成员双方的信任程度。也就是说，在第i博弈过程中，成员1认为成员2选择合作策略的概率为b2。

根据静态博弈模型中知识共享成员的知识收益矩阵，结合重复博弈概率以及成员双方认为对方选择合作策略的概率可知：在第i次博弈中，（1）当成员2策略不确定时，成员1选择共享策略的期望收益为ai×（u1+p+b2×ζ1×k2-β1×k1）；选择不共享策略的期望收益为0。那么，当ai×（u1+p+b2×ζ1×k2-β1×k1）＞0，即成员1的期望收益大于其知识共享成本时，成员1会选择共享策略；当ai×（u1+p+b2×ζ1×k2-β1×k1）＜0，即成员1的期望收益小于知识共享成本时，成员1会选择不共享策略。（2）当成员1策略不确定时，成员2选择共享策略的期望收益为ai×（u2+p+b1×ζ2× k1-β2×k2）；选择不共享策略的期望收益为0。那么，当ai×（u2+p+b1×ζ2×k1-β2×k2）＞0，即成员1的期望收益大于知识共享成本时，成员1会选择共享策略；当ai×（u2+p+b1×ζ2×k1-β2×k2）＜0，即成员2的期望收益小于其知识共享成本时，成员2会选择不共享策略。

结合上面两种情况得出动态博弈过程中知识共享参与成员可能的对策与相应的参数取值（详见表3）。

4 研究结论及启示

4.1 研究结论

以“囚徒困境”模型为起点，构建虚拟社区成员间隐性知识共享的静态博弈模型和动态博弈模型。通过对两个博弈模型中社区成员间可能存在的知识共享策略以及相应的参数取值进行分析，可以发现：（1）在静态博弈模型中，社区成员从其上传的付费信息内容中获取的收益、系统奖励及知识主体进行知识共享所需付出的成本是决定其共享策略的关键因素。由于社区成员从付费信息内容中获取的奖励取决于其上传的信息内容质量以及其他社区成员对该信息内容的需求状况。（2）在动态博弈模型中，除这三个因素影响外，知识主体共享策略还受到成员间信任程度的影响。

表3 动态博弈过程中知识共享参与成员可能的对策与相应的参数取值

4.2 研究启示

根据对两个博弈模型的分析结果可知，虚拟社区管理者可以采取如下措施促进社区成员间隐性知识共享。（1）提高知识共享奖励。较高的奖励降低了社区成员进行知识共享的风险，从而促进知识共享行为。（2）提高虚拟社区的易用性。知识主体进行知识共享的成本受自身将隐性知识转化为显性知识的能力和系统易用性两个因素影响，对于前一因素取决于知识主体自身，虚拟社区管理者无能为力，但是可以通过提高系统的易用性降低知识主体进行知识共享的成本。（3）对社区成员承诺，可将虚拟币兑换成现实世界的货币。对于社区成员而言，虚拟币只能在特定的社区内使用，这在一定程度影响了对隐性知识需求不大的社区成员进行知识共享的积极性。如果能够承诺社区成员虚拟币按照一定比例兑换成现实世界中的货币，可以激发社区成员的参与热情，促进知识共享行为。（4）培育良好的信任关系。社区成员是基于共同的兴趣、需求等自愿加入虚拟社区，虚拟社区为成员之间的沟通、互动和社区关系的建立提供了公共空间，以满足社区成员的需求，提高自身价值。社区管理人员可通过各项社区活动（如就社区内的共同问题发起专题征文或主题讲座）调动社区成员的参与度，在互动过程中社区成员通过相互了解、认识，建立起朋友等情感关系。情感关系的建立有助于增强社区的归属感，无形中促进了社区关系网络的建立，而良好的社区关系网络则有利于培养社区成员信任关系，从而促进社区成员的知识共享行为。（5）培育社区文化氛围。开放、平等的虚拟社区文化氛围有利于成员间的互动，从而促进成员间的信任关系。在一个充满信任的环境下，其成员在知识交流中的顾虑较少，有利于促进知识共享行为。

［1］Chai S，Kim M．What makes bloggers share knowledge?An investigation on the role of trust［J］．International Journal of Information Management，2010，30（5）：408－415.

［2］Lu Y，et al．From virtual community members to C2C e-commerce buyers：Trust in virtual communities and its effect on consumers’purchase intention［J］．Electronic Commerce Research and Applications，2010，9（4）：346－360.

［3］Dwyer P．Measuring the value of electronic word of mouth and its impact in consumer communities［J］. Journal of Interactive Marketing，2007，21（2）：63－79.

［4］李雪松，等．基于网络外部性的虚拟社区知识共享模型分析［J］．科技管理研究，2008，28（4）：250－252.

G252.8；G250.73

A

1005－8214（2014）10－0105－03

张娟娟（1990－），女，南京大学信息管理学院硕士生；袁勤俭（1969－），男，南京大学教授，博士生导师；黄奇（1961－），男，信息管理学院教授；杜楠楠（1989－），女，南京大学工程管理学院硕士生。

2013－10－19

［责任编辑］菊秋芳

本文系国家社会科学基金项目“数字出版物的营销模式研究”（项目编号：07BTQ003）和2012年度“教育部博士研究生学术新人奖”研究成果之一。