社会网络中盈利机制和业务模型研究

汤婧+蔡敏敏+王玉峰

中图分类号：TP391； 文献标志码：A 文章编号：1009-6868 （2014） 01-0038-006

Profit Mechanisms and Business Models for Social Networks

摘要：基于社会网络的几种主要盈利机制（广告、增值服务、交易费），受双边市场理论的启发，提出了社会网络的业务模型；针对社交网络的特点，提出了基于双边市场的用户参与的激励模型，以期能更好地激励用户参与社交网络应用。

关键词： 社会网络；双边市场；业务模型；盈利机制；激励机制

Abstract： In this paper， we summarize the main profit generators of social networks： advertising， value-added services， and transaction fees. Inspired by the two-sided market theory， we propose a formal business model for social networking applications. Depending on the characteristic of the social network， we propose an incentive model to motivate users to use social network applications.

Key words： social networks； two-sided market； business model； profit mechanism； incentive mechanism

随着网络技术的飞速发展和人们生活质量的提高，互联网已经在我们的生活中非常普及。社会网络在过去的10余年中更是呈现爆炸性的增长。人们通过社会网络互相联系，分享或寻找内容，传播信息。例如：提供联系的网站（如LinkedIn、Facebook、Myspace）和分享内容的网站（如Flickr、YouTube）[1]。在它们的示范作用下中国也现了大量的社会网络，如人人网、开心网、51网等。

现有的社交网络种类纷繁复杂，提供的服务也是多种多样。社会网络的分类如图1所示。依据它的主要使用范围可以分为：私人网络（如Facebook、Myspace）和商业网络（如LinkedIn、大街网）[2]。私人网络是社会网络最初的设计，供个人使用，例如Facebook是世界上最流行的社会网络。商业网络则更专注于建立专业联系，例如寻找新的就业机会。另一个分类标准则是关注焦点，可以分为一般网络（如Facebook、人人网）和特殊兴趣网络（如lawyrs、豆瓣网）。一般网络没有任何关注焦点，而特殊兴趣网络往往是根据一个特定的兴趣组织起来的社会网络。

在这几年里，社会网络已经成为覆盖用户广、商业价值高的互联网业务，迅速吸引了几乎所有的互联网用户和风险资本。在初始的热度之后，经验丰富的全球社交网络管理者们已经投入大量的精力和财力，集成他们现有的盈利模式以探索更合适的业务模型。

然而，由于对社会网络的盈利模式缺乏一定的理论基础，对于社会网络的研究仍处于盈利模式探讨及现状描述阶段[3]，大部分社会网络平台缺乏合理的业务模型作为指导，使社会网络的发展受到限制。

本文在发现社会网络拥有双边市场的特征（例如交叉网络外部性，价格非中性[4]）的基础上，运用刚兴起的双边市场理论来分析社会网络的业务模型，为分析社会网络的盈利提供一个理论分析的视角。理解双边市场带给平台的影响，且有针对性地建立平台运营新模式，实现对内的运营体系的转型和对外的服务和盈利模式创新。并在此基础上提出了基于双边市场的用户参与的激励模型。

1 双边市场简要介绍

1.1 双边市场的概念

双边市场理论自21世纪初出现以来，已经在理论研究和实践应用中获得了较快发展。它在很多重要的经济产业中发挥着重要作用，如支付、移动电话、金融交流、广告支持的媒体，及基于各种互联网的行业[5-6]。

Rochet和Tirole在价格结构上给出了双边市场的定义：如果对市场一边的收费提高会影响平台的交易量并减少由平台另一边所支付的交易量，那这个市场就是一个双边市场。

一个双边市场通常包括两个主要方面：一是市场中有两个不同类型的用户，通过一个中介机构或平台来发生作用或进行交易；二是一边的用户决策会影响另一边用户的结果。平台为两边提供交互，并通过向两边加入它收取一定的费用来盈利[7]。

1.2 双边市场的特征

在现代社会经济中有很多产业符合双边市场的特征。大体来说，双边市场包含以下几个特征：

（1）存在一个双边或多边的平台结构平台运营商提供有形或无形的服务。同时存在两类或更多类的终端用户通过这个平台发生交易或互相影响。

（2）不同类型的终端用户之间存在着显著的交叉网络外部性。这种外部性效应可以通过平台服务实现。

（3）平台企业定价时存在着价格非中性。除了双边市场的价格总水平之外。双边市场上的价格结构也会影响平台的交易量。

双边市场的网络外部效应通常被分为同侧网络外部性和交叉网络外部性。同侧网络外部产生每一边同侧用户给其他人带来的影响，这传统的单边市场中就存在。交叉网络外部性则是双边客户彼此交互的影响。交叉网络外部性可以分为：使用外部性和成员外部性。使用外部性是指用户和商家共同通过平台达成交易。成员外部性指一边的用户规模越大，必然会增加另一边用户的参加意愿。交叉网络外部性被认为是双边市场有别于传统单边市场的最重要特征。

1.3 社会网络的双边市场特征

现在社会网络的一个典型特征是平台化。所谓平台，就是一个信息集成与发布的场所。这种信息平台的关键之处，在于它面对的不再是单一的用户，而是信息的提供者与信息的接收者双方由此形成了一个双边市场。所有的社会网络平台都是一个个双边市场内容提供者是一边，而广大用户是另一边。

具体而言就是：社会网络一方面是用户之间交流的平台，用户通过平台扩展视野扩大交际圈。这样吸引广告商前来投放广告，广告商通过平台将自己的广告传达给用户，推销自己的产品，因此社会网络是一个媒体平台。一方面，社会网络为了满足网站不同的功能需求，引入系统开发商，在平台上运行第三方插件，并收取一定的费用，这样社会网络是一个软件平台。另一方面与电子商务融合，利用社会网络销售产品，从中盈利，社会网络又是一个销售平台。

由此可见社会网络具有双边市场的一些特征：

（1）交叉网络外部性特征

社会网络平台的外部性如图2所示。在社会网络的双边市场中，用户和商家（广告商、插件商、电商）之间有明显的交叉网络外部性特征。用户数量的增多会增加另一边商家的数量，同时商家的数量也会影响用户的数量。

（2）价格结构非中性特征

社会网络平台对平台两边都指定一个接入价格，如果这两个价格总和一定，通过改变价格在两边的分布，则改变两边加入平台的数量，进而影响平台收益。比如社会网络通常会补偿用户这一侧，增加用户数量吸引更多的商家参与。而对商家那一侧定较高的价格来盈利。

2 社交网络的盈利机制

当前各社会网络平台盈利主要有以下3类来源：广告、增值服务、交易费。

广告是几乎所有社会网络最基本的盈利模式。全球社会网络2013年的广告收入预计将达到100亿美元。Facebook 2013年第二季度实现营收16.2亿美元，而其中83%来自广告。开心网的收入结构大约80%也是来源于广告。其主要有普通广告、定向广告和植入式广告3种。普通广告主要指网站首页、页面上方与两侧的条幅状动态广告。这类广告单调，点击率低，广告效果不明显。定向广告[8]指通过网络追踪技术搜集整理用户信息，然后利用网络配送技术向不同用户发送不同的广告。通过对用户注册资料和浏览习惯的分析，有针对性地推荐广告是开心网、世纪佳缘等社会网络的重要手段。相比普通广告，定向广告更有针对性，营销效果更好。植入式广告指在游戏中插入商家的产品以达到潜移默化的宣传效果，而且将品牌融入娱乐，较易取得消费者认同。广告的收费方式主要分为3类：固定费用、根据点击次数付费、根据效果付费。

增值服务是指社会网络的基本服务免费，要获得高级服务就需要交费[9]。通过免费的策略来占领和培育市场，并抵御竞争者，通过增值服务来赚取利润[10]。QQ空间是该方式的典型。除免费应用外，腾讯还提供虚拟货币Q币，通过与实体货币的兑换用户付费获得更好的游戏体验。腾讯2013年第1季度的平台增值服务收入达17.014亿美元，占总营收的78.7%。随着个性化需求越来越多样化，增值服务将继续在社会网络营收中发挥重要作用。

交易费是指社交平台跟其他商家合作，从中获得利润抽成。其中包括两种方式：第三方应用开发和融合电子商务。第三方开发的应用的利润主要是游戏及应用（APP）分成。网络游戏和游戏应用中的虚拟商品是中国社会网络利润来源之一。社会网络最早自己开发各种应用和组件，在虚拟道具销售中以网站增值服务币结算，例如开心网的开心币。现在它们大多允许第三方在自己网站上搭建APP程序，与其分成获益。2012年第3季度，人人网在线广告业务收入1 700万美元，在线游戏收入2 420万美元，分别占总体营收的33.7%、48%。

融合电子商务是最近几年兴起的一种盈利方式。社会网络的电子商务模式是通过建立网络购物平台等利用社会网络销售产品，从中收取提成盈利。该模式已有不少实践：人人网推出人人爱购平台；开心网引入特价机票查询、电影票、团购；豆瓣的图书比价和电影的选座购票功能等。另外社交、本地、移动（SoLoMo）模式也是一个很好的发展点，是移动社交网络的一个很好的盈利方式。它最早由约翰·杜尔首次提出。用户可以报道点名、身边团购、就近优惠和浪漫邂逅。

3 基于双边市场的社会网络

业务模型的理论分析

社会网络的目标是利润最大化，这取决于从两边市场获得利润之和（通过它为两边所提供的功能）。因此社会网络中一个关键的问题是先培养和建设哪一边用户，也就是平台如何来平衡两边用户的需求以保证交易量最大——平台定价问题。Rochet和Tirole指出除了价格水平（平台两边的价格之和）之外，价格结构也同样会影响两边用户之间的交易量[11]。

价格结构决定了从两边赚取利润的相对增量。所以，平台定价成了双边市场的核心问题。平台对一边用户的定价不仅取决于用户需求及其边际成本，也取决于这边用户给另一边用户所带来的外部收益，也就是间接网络外部性的大小。而根据双边市场理论，平台对一边用户的定价还包括了另一边用户的需求弹性以及平台相应的边际成本。因此，平台对两边市场的定价结构就依赖于联合需求弹性和两边的边际成本。

本文提出的基于双边市场的社会网络业务模型首先研究垄断平台的定价方式下的定价策略，随后再扩展到多个平台竞争的情况。

3.1 垄断平台

[a1、a2]表示平台两边用户和商家的网络外部性参数，[n1、n2]表示平台两边的用户数量，[ps]表示平台收取的接入费用，[pt]表示平台按交易次数收取的交易费，平台为两边用户群提供服务的固定成本表示[f1]和[f2]，每次交易的可变成本表示为[c1]和[c2]。假设平台两边的交易次数分别在[[0，t1]]和[[0，t2]]上平均分布，[t1]和[t2]属于外生变量，在模型的推导过程中认为是常量。业务模型参数列表如图3所示。这样在平台收取交易费的情况下，用户的效用函数表示为[ul=alnm-ps，l=1，2，m=1，2，][nm]表示平台另外一边用户的数量。在平台收取交易费的情况下，用户的效用函数表示为[ul=a1nm-pt（tl/2）]。平台采用两步收费制的情况下，效用函数表示为[ul=a1nm-ps-pt（tl/2）]。

（1）只有成员外部性，没有使用外部性（平台对两边收取一定的接入费，没有交易费）的情况

现在的社交网络商们对于广告商多是采取这种定价方式。

Armstrong[12]给出了这一情况的研究，[ul=alnm-ps]，考虑到[nm]也是[um]的函数，可以得出：

[ps=alnm-ul=alφm（um）-ul] （1）

平台利润表示为：

[σ=[a1φ2（u2）-u1-f1]φ1（u1）+[a2φ1（u1）-u2-f2]φ2（u2）] （2）

对[u1]和[u2]求导可得：

[ps=fl-amφm（um）+φl（ul）φ'l（ul）] （3）

即对用户收取的费用：

[ps1=f1-a2φ2（u2）+φ1（u1）φ'1（u1）] （4）

对商家收取的费用：

[ps2=f2-a1φ1（u1）+φ2（u2）φ'2（u2）] （5）

可以得出在这种情况下，对于用户而言，如果平台提供服务成本[f1]比较低，而且平台另一边的广告商数量[φ2（u2）]众多，而用户对广告商的影响一般是正面的（[a2]>0），因此平台通常会对用户实行补贴或者免费以吸引大量的用户加入社会网络平台，并通过交叉网络外部性吸引广告商到平台上交易。但由于广告商对用户的网络效应[a1]一般是负的（用户一般对广告都感到反感）即广告数量的增加会降低用户的数量，所以一般会给广告商一个比较高的接入价。

（2）既有成员外部性，又有使用外部性（既收取接入费又收取交易费）的情况

一般对商家另一边是第三方软件商或电商的情况下采取这种方式。

平台用户和商家的期望效用函数分别为：

[u1=a1n2-ps1-pt1（t1/2）] （6）

[u2=a2n1-ps2-pt2（t2/2）] （7）

则可以推出：

[ps1=a1φ2（u2）-pt1（t1/2）-u1] （8）

[ps2=a2φ1（u1）-pt2（t2/2）-u2] （9）

平台利润函数：

[σ=（ps1-f1）φ1（u1）+（ps2-f2）φ2（u2）+[（pt1-c1）（t1/2）λφ1（u1）+（pt2-c2）（t2/2）λφ2（u2）]/2]

其中[λ]代表交易匹配的概率，是一个外生变量。它的大小由平台所使用的技术决定，只有平台自身才了解。例如豆瓣网向用户推荐的图书与用户的兴趣越接近则[λ]越大。

将（8）、（9）代入（10）求解得到：

[ps1=f1+φ1φ'1-a2φ2-14λt1（pt1-c1）] （11）

[ps2=f2+φ2φ'2-a1φ1-14λt2（pt2-c2）] （12）

一般在这种情况下，我们看到平台收取的接入费随着平台另外一边网络外部性（[a1、a2]均大于0）和另一边用户数的增大而减少。匹配度的提高（[λ]增大）会导致接入费用的降低，这表明匹配度的提高增加了用户的交易次数。平台倾向于以收取用户的交易费为重点，从而降低接入费以吸引更多的用户到平台上交易。对于另一边的商家也是如此。

3.2 竞争平台

接着我们考虑多平台竞争对定价策略的影响。为了计算方便，我们主要考虑采用两个对称定价方式的平台之间竞争在均衡状态下的定价公式、平台利润，这里假设两个平台在同一个边采用相同的定价方式和相同的定价公式。模型采用了标准的Hotelling模型。

假设两个平台位于线段[0，1]的两端，两边的用户在线段上均匀分布。[dl]表示平台两边的差异，[l=1，2]，假设两边的用户在两个平台上都是单归属，即每个用户只会在一个平台上注册交易，而不会同时在两个平台上交易。两个边的单个用户的预期交易次数[t1=t2=t]。[uil]和[ujl]表示[l]边的一个用户在平台[i]和[j]的效用。假设两个边的用户数之和都是1，即[n11+n21=1]，[n12+n22=1]，其中上标表示平台的序号，下标表示边的序号。

根据Hotelling模型，两个平台所吸引的用户数量是：

[nil=12+uil-ujl2dl]，

[i]，[j]，[l=1，2] （13）

（1）只有成员外部性，没有使用外部性（平台对两边收取一定的接入费，没有交易费）的情况

[uil=alnim-pil] （14）

将（14）式代入（13）中得到： [ni1=12+12a1（pj2-pi2）+d2（pj1-pi1）d1d2-a1a2]

[ni2=12+12a1（pj1-pi1）+d2（pj2-pi2）d1d2-a1a2]

展开（15）式可以得到两个平台分别在两边获得的市场份额：

[n11=12+12a1（p22-p12）+d2（p21-p11）d1d2-a1a2]

[n12=12+12a1（p21-p11）+d2（p22-p12）d1d2-a1a2]

[n21=12+12a1（p12-p22）+d2（p11-p21）d1d2-a1a2]

[n22=12+12a1（p11-p21）+d2（p12-p22）d1d2-a1a2]

平台[i]的利润函数：

对每个平台，[πi]是[（pi1，pi2，pj1，pj2）]的函数，对于平台[i]，需要在既定价格对[（pj1，pj2）]的情况下选择价格对[（pi1，pi2）]使得平台利润最大化。经过极值条件的求解，得到在[4d1d2≥a1+a22]的情况下，[σi]存在极大值。

为简便计算，考虑对称均衡的情况，假设[p11=p21=p1]，[p12=p22=p2]。

将利润函数对[p1]和[p2]求导得到两个反映函数的方程，联立求解得到均衡状态下的定价公式：

[ps1=f1+d1-a2]，

[ps2=f2+d2-a1] （16）

每个平台的利润：[σs=d1+d2-a1-a2/2]。

由此可见用户和商家间网络外部性的增强会降低平台的利润。平台对用户和商家提供服务的差异化程度的提高会提高平台的利润。因此，平台在竞争时一般会倾向于选择差异化经营，以提高平台利润。

（2）既有成员外部性，又有使用外部性（既收取接入费又收取交易费）平台之间竞争的情况

由上面可知，两边用户的效用：[uil=alnim-pisl-pitl（tl/2）]，其中[p]的下标[s]表示接入费，[t]表示交易费。将上式代入（13）：

平台利润函数：

[σi=pis1-f1ni1+pis2-f2ni2+pit1-c1t12λni1+pit2-c2t22λni2/2]

在对称均衡的条件下，假设[p1s1=p2s1=ps1]，[p1s2=p2s2=ps2]，[p1t1=p2t1=pt1]，[p1t2=p2t2=pt2]得到定价公式如下：

[pds1=f1+d1-a2-λt4pt1-c1]

[pds2=f2+d2-a1-λt4pt2-c2]

每个平台利润：[σd=d1+d2-a1-a2/2]

我们可以得到，平台对用户和商家提供服务的差异化程度和两边用户的网络外部性对于利润的影响跟上面一种情况是相似的。

4 用户参与社会网络的

激励机制

一个社会网络的价值取决于已有的用户。越多的用户使用，每个用户可以从网络获得的效用更多。用户数量的增长将驱动社会网络总效用的二次增长。而这也与社会网络应用的重点是用户的交互和参与相符合。因此，能否吸引大规模的用户群体（包括用户和商家）对社会网络的成功是至关重要的。

现在很多研究者致力于研究激励机制来，吸引用户加入到社会网络中来，并让这些用户能一直使用社交网络。文献[13]从网络外部性和激励理论来分析说明用户为什么加入社会网络应用。文献[14]从双边市场的角度提出了一种集成的概念模型来分析用户采用移动电子商务的行为。

一般而言，对用户侧来说，用户对社会网络的采纳是个典型的技术接受问题。技术接受模型（TAM）是Davis在Fishbein的理性行为理论（TRA）和计划行为理论（TPB）的基础上提出的[15]。根据理性行为理论，用户态度足以影响其行为意向，而行为意向与实际用户行为被认为是具有较高的相关性。更进一步，将理性行为理论中的信念具体划分为感知有用性（U）和感知易用性（EOU）。感知有用性指用户主观认为使用该系统能提高其工作绩效的程度，感知易用性指用户认为系统易用的程度。这一理论被用来解释用户对信息技术的接受情况。而计划行为理论将感知行为控制扩充到理性行为理论中，认为感知行为控制态度、主观规范都对用户行为意向有决定性影响，该理论也提出用户行为意向与实际行为存在高度相关性。

而对于商家侧而言（如开发者、广告商等），吸引其参与社交网络的动机可以采用TOE框架和IDT结合的理论来分析[16-17]，在TOE-IDT结合的框架中，特定组织（商家）对社交网络平台使用决策由下面因素决定：平台的创新特性（平台的特色、兼容性、费用以及安全等）以及商家自身的特点（规模、竞争压力以及针对的特定用户群体等）。

在以上理论启发下，针对社交网络的特点，本文初步提出了基于双边市场的用户参与的激励模型，以期能更好地激励用户参与社交网络应用。社会网络激励模型如图4所示。

研究和应用领域广泛使用动机理论来解释个体为什么接受并使用某种特定的信息技术。一般而言，动机理论，可以划分为外部动机和内部动机。外部动机指显式地来自外部的，由外部的奖励、环境或其他用户的压力所带来的激励；内部动机是指来自内部的，由兴趣或用户进行某种活动所带来的乐趣所驱动的激励[18]。

外部激励包括，虚拟货币构建声誉等。

内部激励，如用户感觉到他们的贡献对于社会网络应用是重要的或得到了显式地标示，用户会更加努力的参与到社会网络应用中[19]。

特别的，社交网络应用往往通过口碑推荐（WOM）来激励用户使用。与其他向消费者传递信息的方式如广告等不同的是，口碑宣传：对消费者而言具有较高的可信度，主要通过消费者个人的社会关系网络而不是大众媒体的渠道来传播关于产品或服务的信息。因此，一般而言，通过用户之间的口碑宣传来减少关于产品的信息不对称，提高企业的信誉进而促进产品的销售的效果比广告、专家评价等其他方式好。

对于新服务或产品，口碑对用户起到更大的促进作用，原因在于这些服务或产品没有形成稳定庞大的顾客群，绝大多数消费者对该产品还没有认识。而听取已用用户（尤其是具有社会关联的已使用用户）的评价是潜在用户决定是否参与的一个重要依据。

基于WOM的社交网络用户使用激励的5个原则[20]。社交网络应用对于不参与WOM的用户也是有用的，如果没有体验过特定社交网络应用的好处（技术优点、有用性、易用性等），大部分的人不会邀请其他人加入社交网络应用。期望用户采用WOM模式来，扩展社交网络用户规模的前提条件是社交网络应用对所有用户都是有用的，使邀请变得轻松易行。

经常采用奖励方式。一般而言，仅仅奖励邀请行为，会使邀请者存在罪恶感。因此不仅需要奖励邀请者，而且对被邀请加入社交网络应用的新用户也提供适当的奖励，从而实现双赢。

将控制权交给用户，类似病毒的WOM营销模式与用户的隐私保护是相反的两个方面。因此，尊重用户的隐私，将邀请的控制权完全交给用户。采用持续的方式来不断吸引用户的参与和贡献。比如，以友好的、不干扰的方式，持续的给用户发送有用的数据和信息来鼓励用户投入更大的精力来使用社交网络应用。

5 结束语

本文对当前社会网站的盈利机制做了深入分析，认为社会网络具有双边市场的典型特征。并深入研究了基于双边市场的社会网络业务模型。得出：

（1）由于社会网络用户边对商家有正的网络外部性，所以平台运营商倾向于对用户实行价格补贴，一般来说就是对用户不收取接入费用。

（2）商家对用户的负网络外部性越大，用户对商家的正网络外部性越大，都会使平台商提高对商家的定价水平。

（3）平台对第三方软件或电商的定价视情况而定。第三方插件商和电商对用户的正网络外部性一般是正面的，所以平台会降低对他们的接入费，主要依靠交易费来赚钱。

（4）多平台竞争时平台提供的差异化服务水平越高，利润越高。社交平台只能提高差异化服务水平，赢得用户的肯定和信赖，才能真正提高利润水平。

社会网络的价值取决于已有的用户数目。用户数量的增长将驱动社会网络总效用的二次增长。所以我们在总结现有的社会网络激励机制的基础上，提出了基于双边市场的用户参与的激励模型。本文得出的结论富有启发性，希望对社会网络中的盈利机制和业务模型研究和应用具有指导意义。

参考文献

[1] BENEVENUTO F， RODRIGUES T， CHA M， et al. Characterizing user navigation and interactions in online social networks [J]. Information Sciences， 2012， 195（7）： 1-24.

[2] HEIDEMANN J， KLIER M， PROBST F. Online social networks： A survey of a global phenomenon [J]. Computer Networks， 2012，56（18）：3866-3878.

[3] LIU J Y. Profit Models of Social Networking Service [C] //Proceedings of the 2011 IEEE International Conference on Management and Service Science（MASS），12-14 Aug， 2011， Wuhan， China： IEEE， 2011：1-4. doi： 10.1109/ICMSS.2011.5999095.

[4] 甘建辉. SNS网站定价模型及价格影响因素研究——基于双边市场理论视角 [J]. 商品与质量： 理论研究， 2012 （S8）： 59-60.

[5] EVANS D S， SCHMALENSEE R. The Antitrust Analysis of Multi-Sided Platform Businesses [R]. National Bureau of Economic Research， 2013.

[6] ZINGAL F， BECKER F. Drivers of optimal prices in two-sided markets： the state of the art [J]. Journal für Betriebswirtschaft， 2013，63（2）：87-116. doi： 10.1007/s11301-012-0091-8.

[7] SEN S， GUERIN R， HOSANAGAR K. Functionality-rich versus minimalist platforms： A two-sided market analysis [J]. ACM SIGCOMM Computer Communication Review， 2011， 41（5）： 36-43. doi： 10.1145/2043165.2043171.

[8] MITRA P， BAID K. Targeted advertising for online social networks [C] //Proceedings of the 2009 IEEE International Conference on Networked Digital Technologies（NDT）， 28-31 July， 2009， Ostrava： IEEE， 2009： 366-372.

[9] RAIVIO Y， LUUKKAINEN S. Mobile Networks as a Two-Sided Platform-Case Open Telco [J]. Journal of theoretical and applied electronic commerce research， 2011， 6（2）： 77-89.

[10] LEHDONVIRTA V. Virtual item sales as a revenue model： identifying attributes that drive purchase decisions [J]. Electronic Commerce Research， 2009， 9（1-2）： 97-113. doi： 10.1007/s10660-009-9028-2.

[11] ROCHET J C， TIROLE J. Two-sided markets： a progress report [J]. The RAND Journal of Economics， 2006， 37（3）： 645-667.

[12] 纪汉霖. 双边市场定价方式的模型研究 [J]. 产业经济研究， 2006， 20（4）： 15-24.

[13] LIN K Y， LU H P. Why people use social networking sites： An empirical study integrating network externalities and motivation theory [J]. Computers in Human Behavior， 2011， 27（3）： 1152-1161.

[14] GUO X， ZHAO Y， JIN Y， et al. Two-sided Adoption of Mobile Marketing Platforms： Towards an Integrated Conceptual Model [C] //Proceedings of the 2010 IEEE International Conference on Mobile Business and 2010 Ninth Global Mobility Round table （ICMB-GMR）， 13-15 June， 2010， Athens： IEEE， 2010：474-480.

[15] BENBASAT I， BARKI H. Quo vadis， TAM [J]. Journal of the Association for Information Systems， 2007， 8（4）： 211-218.

[16] ZHU K， KRAEMER K L， DEDRICK J. Information technology payoff in e-business environments： an international perspective on value creation of e-business in the financial services industry [J]. Journal of Management Information Systems， 2004， 21（1）： 17-54.

[17] ZHU K， DONG S， XU S X， et al. Innovation diffusion in global contexts： determinants of post-adoption digital transformation of European companies [J]. European Journal of Information Systems， 2006， 15（6）： 601-616. doi： 10.1057/palgrave.ejis.3000650.

[18] VASSILEVA J. Motivating participation in social computing applications： a user modeling perspective [J]. User Modeling and User-Adapted Interaction， 2012， 22（1-2）： 177-201. doi： 10.1007/s11257-011-9109-5.

[19] LING K， BEENEN G， LUDFORD P， et al. Using social psychology to motivate contributions to online communities [J]. Journal of Computer - Mediated Communication， 2005， 10（4）： 01.

[20] Key Ingredients To Make Your App Go Viral. [EB/OL]. （2013-11-05）. http：//mobile.smashingmagazine.com/2013/08/19/key-ingredients-to-make-your-app-go-viral/.

作者简介

汤婧，南京邮电大学在读硕士研究生；研究方向为对等网络、移动社交网络；已发表论文2篇。

蔡敏敏，南京邮电大学在读硕士研究生；研究方向为宽带信息网络、对等网络、移动社交网络。

王玉峰，南京邮电大学教授、日本国家信息通信技术研究院特聘研究员、日本早稻田大学媒体研究所客座研究员、江苏省无线通信重点实验室副主任、北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室客座研究员；研究方向为宽带信息网络、对等网络、移动社交网络；已发表论文20余篇，其中SCI检索文章15篇。

[13] LIN K Y， LU H P. Why people use social networking sites： An empirical study integrating network externalities and motivation theory [J]. Computers in Human Behavior， 2011， 27（3）： 1152-1161.

[14] GUO X， ZHAO Y， JIN Y， et al. Two-sided Adoption of Mobile Marketing Platforms： Towards an Integrated Conceptual Model [C] //Proceedings of the 2010 IEEE International Conference on Mobile Business and 2010 Ninth Global Mobility Round table （ICMB-GMR）， 13-15 June， 2010， Athens： IEEE， 2010：474-480.

[15] BENBASAT I， BARKI H. Quo vadis， TAM [J]. Journal of the Association for Information Systems， 2007， 8（4）： 211-218.

[16] ZHU K， KRAEMER K L， DEDRICK J. Information technology payoff in e-business environments： an international perspective on value creation of e-business in the financial services industry [J]. Journal of Management Information Systems， 2004， 21（1）： 17-54.

[17] ZHU K， DONG S， XU S X， et al. Innovation diffusion in global contexts： determinants of post-adoption digital transformation of European companies [J]. European Journal of Information Systems， 2006， 15（6）： 601-616. doi： 10.1057/palgrave.ejis.3000650.

[18] VASSILEVA J. Motivating participation in social computing applications： a user modeling perspective [J]. User Modeling and User-Adapted Interaction， 2012， 22（1-2）： 177-201. doi： 10.1007/s11257-011-9109-5.

[19] LING K， BEENEN G， LUDFORD P， et al. Using social psychology to motivate contributions to online communities [J]. Journal of Computer - Mediated Communication， 2005， 10（4）： 01.

[20] Key Ingredients To Make Your App Go Viral. [EB/OL]. （2013-11-05）. http：//mobile.smashingmagazine.com/2013/08/19/key-ingredients-to-make-your-app-go-viral/.

作者简介

汤婧，南京邮电大学在读硕士研究生；研究方向为对等网络、移动社交网络；已发表论文2篇。

蔡敏敏，南京邮电大学在读硕士研究生；研究方向为宽带信息网络、对等网络、移动社交网络。

王玉峰，南京邮电大学教授、日本国家信息通信技术研究院特聘研究员、日本早稻田大学媒体研究所客座研究员、江苏省无线通信重点实验室副主任、北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室客座研究员；研究方向为宽带信息网络、对等网络、移动社交网络；已发表论文20余篇，其中SCI检索文章15篇。

[13] LIN K Y， LU H P. Why people use social networking sites： An empirical study integrating network externalities and motivation theory [J]. Computers in Human Behavior， 2011， 27（3）： 1152-1161.

[14] GUO X， ZHAO Y， JIN Y， et al. Two-sided Adoption of Mobile Marketing Platforms： Towards an Integrated Conceptual Model [C] //Proceedings of the 2010 IEEE International Conference on Mobile Business and 2010 Ninth Global Mobility Round table （ICMB-GMR）， 13-15 June， 2010， Athens： IEEE， 2010：474-480.

[15] BENBASAT I， BARKI H. Quo vadis， TAM [J]. Journal of the Association for Information Systems， 2007， 8（4）： 211-218.

[16] ZHU K， KRAEMER K L， DEDRICK J. Information technology payoff in e-business environments： an international perspective on value creation of e-business in the financial services industry [J]. Journal of Management Information Systems， 2004， 21（1）： 17-54.

[17] ZHU K， DONG S， XU S X， et al. Innovation diffusion in global contexts： determinants of post-adoption digital transformation of European companies [J]. European Journal of Information Systems， 2006， 15（6）： 601-616. doi： 10.1057/palgrave.ejis.3000650.

[18] VASSILEVA J. Motivating participation in social computing applications： a user modeling perspective [J]. User Modeling and User-Adapted Interaction， 2012， 22（1-2）： 177-201. doi： 10.1007/s11257-011-9109-5.

[19] LING K， BEENEN G， LUDFORD P， et al. Using social psychology to motivate contributions to online communities [J]. Journal of Computer - Mediated Communication， 2005， 10（4）： 01.

[20] Key Ingredients To Make Your App Go Viral. [EB/OL]. （2013-11-05）. http：//mobile.smashingmagazine.com/2013/08/19/key-ingredients-to-make-your-app-go-viral/.

作者简介

汤婧，南京邮电大学在读硕士研究生；研究方向为对等网络、移动社交网络；已发表论文2篇。

蔡敏敏，南京邮电大学在读硕士研究生；研究方向为宽带信息网络、对等网络、移动社交网络。

王玉峰，南京邮电大学教授、日本国家信息通信技术研究院特聘研究员、日本早稻田大学媒体研究所客座研究员、江苏省无线通信重点实验室副主任、北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室客座研究员；研究方向为宽带信息网络、对等网络、移动社交网络；已发表论文20余篇，其中SCI检索文章15篇。