科技信息用户价值层次研究：一个基于系统综述的概念框架

王钰

[摘 要] 根据伍德鲁夫的用户价值层次理论，采用系统综述方法对科技信息用户价值研究领域的69篇科学期刊文献进行研究。首先对研究现状和研究脉络进行描述性分析，包括研究成果的时间分布、国家分布、主要发表期刊等。其次总结科技信息属性层面的价值，将其按照用户接触信息的顺序分为从外到内的3个层次：延伸属性价值、形式属性价值、核心属性价值。然后分析属性层价值转向使用结果层价值的路径，提出使用结果价值包括金钱价值、功能价值、情感/认知价值、社交价值与条件价值（前因）5个方面，同时对最终目的层的用户价值进行阐述。最后提出由属性价值、使用结果价值、最终目的价值构成的信息用户价值层次框架。

[关键词] 科技信息 信息用户价值 信息价值理论 系统综述

[中图分类号] G231 [文献标识码] A [文章编号] 1009-5853 （2018） 01-0082-08

[Abstract] According to Woodruffs customer value hierarchy model， conduct a systematic literature review of 69 papers in the research field of science and technology information user values. Demonstrate a descriptive statistics including the research outputs yearly distribution， country distribution， main journals and so on. Then discuss about the attribute-based user values，regarding to the order of users information using， than can be divided into three types： extended values， form values and core values. Moreover， five elements of the consequence-based value are identified， i.e. monetary value， functional value， epistemic/emotional value， social value and antecedent effect of conditional value. Finally， a conceptual framework is proposed to address the user values of science and technology information.

[Key words] Science and technology information User value of information Theory of information value Systematic review

1 引 言

1966年，霍华德（Howard）首次提出信息价值理论（information value theory，IVT）[1]。与香农（Shannon）和韦弗（Weaver）于1949提出的信息理论相比，IVT将信息与决策相结合，重点考察信息对决策结果的影响。自此，IVT作为一个研究框架被应用于许多领域，例如投资分析、政策分析、临床试验等。根据该理论框架，信息的价值可以通过测量信息在完成某项任务中提供的改进量来衡量。由于金钱作为交易媒介可发挥一般等价物的功能，现有的IVT研究通常聚焦于货币价值，将信息价值量化为一定数量的金钱价值，或标准价值[2]。然而，当决策的战略性或非结构化增强以后，信息价值很难完全用货币来客观测量。

在科技信息的使用中，用户的决策通常很模糊，而且非常复杂，往往没有办法选出一个“最佳答案”，更遑論衡量其经济价值。在这种情况下，结合用户价值视角来对信息进行评估就非常必要。伍德鲁夫（Woodruff）对用户价值的定义是：“用户在一定的使用场景中对产品属性、产品功效和结果达成（或阻碍）其目的和意图的感知偏好和评估。”[3]他将用户价值划分为3个层面，即属性层、结果层和最终目的层。属性层是指用户购买和选择产品之前，对产品特殊属性和性能的价值评价。当购买和使用产品后，用户从需要或偏好某种特定属性转而关注产品是否能够实现他们的预期结果。这体现了产品使用结果层的价值。核心目的层则反映了使用者的核心价值取向，是用户选择产品的内在驱动因素。3个层次互相关联，低层次价值是获得高层次价值的途径，产品属性是将结果传递给顾客的“手段”。同时，用户的使用情境也会影响其对于价值的感知和评价。

本文从用户视角出发考察信息价值，结合伍德鲁夫用户价值层次理论，采用系统综述方法，试图建立一个信息价值的评估框架，来定义科技信息的用户价值。为此，本文提出的研究问题是：科技信息的用户价值有哪些层次？以及这些层次是如何作用于用户价值的？

2 研究方法

系统综述（Systematic review）是指对研究问题、主题相关的现存研究成果进行识别、评估和解释的一种手段[4]。系统综述与传统综述相比有很大区别。传统综述通常问题面较广，资料检索和文献筛选方面没有严格规定，研究者容易根据自己的个人观点，有目的地选择其认为重要的材料，从而产生综述结果的偏倚。系统综述则有助于减少这种研究者偏差[5]。该方法往往聚焦于一个问题，有明确的检索策略，全面收集资料，并在文献筛选上实施明确严格的标准；然后通过定性或定量方法来进行归纳分析，因此结果客观性强[6]。本文使用系统综述的研究方法，遵循里特尔（Littell）等人推荐的有组织、清晰透明、可复制的研究程序[7]。具体分为3个步骤，分别是计划综述、执行分析和报告结果[8]。endprint

为此，我们确定了一个方案以便于找到相关研究主题的文献。随后确定一个模板进行编目，从而完善最终的样本文献。本研究选取EBSCO检索平台的Academic Search Complete（ASC）数据库和中国知网数据库。前者覆盖了广泛的学科领域，收录自1887年至今超过10100种期刊索引。它是专门为学术机构设计的，并且适用于本文这样的多学科研究任务[9]。中国知网则是目前最大、最具代表性的中文学术文献数据库，覆盖多个学科领域，有助于全面把握中文相关研究成果。

研究文献的主题限定为“科技信息价值”，并且以终端用户视角的价值评价为出发点。因此，在研究对象方面，本文首先排除了对机构、企业等用户价值的研究，聚焦于探讨科技信息终端用户（end-user）价值的相关文献。终端用户被认为是测量信息成功使用的重要因素，因而在信息科学研究领域非常重要[10]。其次，本文排除了以信息经济价值视角开展研究的相关文献，选取从用户价值视角，重点探索用户主观感知价值的相关研究。再次，本文也排除了一些关于非科技信息用户价值的研究文献。

在检索词方面，首先通过试错法进行测试检索，随后选出与本文研究主题最相关的检索词，见表1。由于用户价值（user value）也被一些研究者称为“顾客价值（customer value）”“主观价值（subjective value）”“感知价值（perceived value）”等，“value”有时会出现“valuation”“valuations”等形式。因此，使用布尔运算符AND以及通配符“*”来确保找到包含这些词汇的复数形式和其他变化形式。为了全面掌握研究脉络，本研究不限定文献发表日期。

文献筛选工作分为3步：第一步，通过检索词检索出相关文献758篇；第二步，看题目、关键词和摘要来检查是否与研究相关，选出147篇文献；第三步，阅读引言和结论，最终选出样本文献69篇。评估标准在于是否主要是关于“科技信息用户价值”的研究，当不清楚这篇文章是否超出研究范围，将放入下一步重新评估。

最后，阅读全文文献，并按照来源、学科类型、研究类型和方法、主要研究概念/层次等对文章进行分类，并将获得的数据整理在Excel表格中，以备进一步的数据综合分析。

3 研究结果及分析

针对69篇样本文献，从3个方面进行分析和研究。首先，对研究现状和研究脉络进行梳理；其次，整合并提出属性层的科技信息价值；最后，分析使用结果层面的用户价值，并对其进行分类。

3.1 描述性分析

以下从期刊发表状况、研究方法、学科变化和研究层次聚焦点4个方面对样本文献进行描述性分析。

3.1.1 发表期刊和年份

样本文献分布在1986—2017年之间，大体呈递增趋势。2000年以前相关论文有6篇；2000—2010年间相关论文20篇；2010年后该领域研究增多，截至2017年10月共有43篇相关论文，大约占样本文献的三分之二。大部分文章来源于图书情报档案领域期刊。英文文献的发表期刊以《信息处理与管理》（Information Processing and Management）和《美国信息科技学会学报》（Journal of the American Society for Information Science & Technology）为最多，各有3篇。中文则以《情报杂志》最多，也有3篇。另外，会议文章有6篇。由于某些文献对于特定科技信息的研究具有学科专指性，往往发表在该学科门类的期刊上，而不同国家的学者发布的期刊也有国家和地域特点；因此，许多杂志仅发表了一篇文献。

3.1.2 地域与作者

图1显示了研究者的地域分布，从中可以看出，信息用户价值研究具有一定的地域集中性。中国和美国对于该领域的研究最多，紧随其后的是以色列和韩国。

从时间维度来看，最早进行信息用户价值研究的是美国学者泰勒（Taylor）和以色列學者阿西塔夫（Ahituv）。之后这两国学者的研究仍然占据重要地位，以色列学者以拉邦（Raban，5篇）为代表，提出了信息价值的社会评估方法，并通过用户支付意愿（Willingness to Pay，WTP）和接受意愿（Willingness to Accept，WTA）这两种方法来对用户价值进行测量。美国学者胡（Hu，2篇）探讨了在时空条件变换下的信息用户价值。

中国学者从2007年开始进行信息用户价值的研究，研究队伍随着时间发展不断壮大。其中邓昭明（3篇）重点研究了旅游信息的用户价值，徐丽芳（2篇）侧重于科技信息的用户价值研究。韩国学者则从2008年开始，周（Cho，2篇）探讨了文化语境对于信息用户价值的影响，李（Lee，2篇）注重考察公共和国家研发信息对于用户的价值。

3.1.3 研究主题与学科分布

同时，我们还发现了研究文献在时间维度上的研究主题演变。早期的研究，特别是2000年以前的文献，6篇中的5篇都集中于对理论、概念进行探讨。时间线中的第一篇研究来自泰勒（Taylor），他强调用户在信息系统中的重要性，并提出信息价值是基于用户的。随后阿希塔夫（Ahituv）提出信息的3种价值。这些研究奠定了用户价值研究的理论基础。随着时间推移，信息用户价值理论被不断细化，并应用到不同的信息门类和学科研究之中，如表2所示。2004年开始，信息用户价值研究从图书情报档案领域向其他学科领域延伸，包括环境信息、政府信息、交通运输信息等在内的特定类型科技信息的用户价值研究纷纷涌现。2010年以后，不论是所涉学科范围还是研究数量都有了更大提升，关注信息用户价值的学科门类更广泛。截至目前，研究者探讨了音乐信息、地球科技信息、旅游信息、军事信息等15种类型科技信息的用户价值。

3.1.4 研究方法与聚焦层次endprint

科技信息用户价值主流的研究方法是定量研究（46篇），通过分析调查问卷、设计实验、构建模型等方式进行。其中，WTA/ATP方法最为常用，其次是通过构建贝叶斯网络模型进行研究。占第二大比例的是定性研究（20篇），包括概念和理論研究，文献综述等。然后是混合方法（3篇）。具体参见图2。

根据研究聚焦或涵盖的用户价值层次进行分类，其中关注信息属性价值的研究有39篇，关注使用结果价值的有36篇，既关注属性层面也关注结果层面的有18篇。此外，8篇文献特别关注使用情境（Context）对信息用户价值的影响。

3.2 属性与功能层面的用户价值

信息由于其本身的质量和属性不同，对用户的价值感受也会产生不同影响。特别是用户在使用信息之前（before-use），只能依靠先前经验和间接线索来评估信息的价值。学者们认为，信息属性或质量可以被认为是适合于用户使用[11]，满足用户期待和要求[12]，对用户具有高价值的信息特质。我们总结样本文献对于信息属性价值的分类，如表3所示。

从中可以看出，学者对于信息属性价值的分类有一定共性。随着开放存取和互联网技术的发展，科技信息交流已经从正式交流转变为正式交流与非正式交流协同发展，用户可接触到的科技信息数量远超过去。在高密度信息环境下，用户不可能在阅读所有信息后才对信息进行价值评价，而是需要先通过能在一定程度上反映信息质量的属性特征以及其他用户的反馈信息等，来进行初步的筛选判断。我们从用户接触信息属性价值的各层级顺序将其分为从外围到核心的3个层次，如图3所示。

第一层是科技信息的核心层价值，其价值由信息的内容及其质量来体现，是用户需求的中心价值。信息质量属性会显著影响用户使用信息获得的结果价值。当读者在数据库中选定或获取特定信息后，与信息内容本身相关的属性或信息质量就是用户评判的对象，包括信息内容的准确性、完整性、时效性、可用性等。

第二层是科技信息的形式层价值，包括信息的格式、呈现方式与顺序、作者、处理程度（原始数据或半处理数据）、重用程度（一手或二手）等。当用户在数据库中搜索信息时，信息的形式特征和印象特征往往是影响用户评价信息价值的重要因素。福格（Fogg）等人对2684位网络用户的调查发现，约50%的用户对信息可信度的评价来自于其对外观和设计的感受[22]。普伦克（Plenkovi?）的研究也发现，信息产品使用恰当和有意义的视觉设计，可以更好地促进信息接收者解码信息，从而提升用户对信息价值的评价[23]。

第三层是科技信息的延伸层价值。用户一般通过数据库获取和使用信息。在此过程中，用户与电脑媒介环境的互动往往是无缝的。这导致数据库服务体验也成为用户评估信息价值的一个层次。交互性强的搜索引擎，充足的信息储存，对于获取信息有重要影响。另外，在信息泛滥的当今，数据库可以为用户提供多种附加价值，如定制信息、引文收藏整理、建立用户内容库等。这些在很大程度上方便了用户的信息搜索和使用，从而提升用户的感知价值。

3.3 使用结果层面的用户价值

信息是一种经验产品，其全部价值只有在用户使用后才能够被使用者完全评估。间接或部分的质量线索对评估经验产品的价值是有限的，用户必须亲身体验信息产品才能形成价值判断。这种价值评价是个人、主观的，因为信息接收者只有将新获信息与自己原已拥有的信息对比之后才能得出价值判断[24]。而无论是已拥有的信息还是价值判断，其对每个人来说都是不同的。

3.3.1 从属性层到结果层

信息的属性和功能价值在用户使用前实际上只提供了“潜在价值”（potential value），直到被用户使用，其价值才被唤醒。用户从属性层价值转向使用结果层价值的路径如图4所示。

用户在获取和使用信息之前，先判断其属性价值；在使用过程中产生体验价值。体验价值（experienced value）是指用户在使用信息过程中产生的认知体验，对于用户评价信息价值有显著影响[25]。同时，用户在使用信息的过程中也会产生与使用前预期判断不一致的情况，也就是失验。根据期望失验理论（Expectancy Disconfirmation Theory）[26]，信息使用结果高于或低于期望价值，均会影响用户的感知价值评价。当结果比期望的更好，用户就会提高其感知价值评价；反之，就会降低评价。例如，天气预报有雨，提醒用户带伞。如果下雨了，用户会提高对预报信息的价值评价；而如果没有下雨，用户则会降低评价。最后，用户会根据信息是否满足自己的特定任务或目标，而对其提高使用结果的程度有一个价值评价；因此，结果价值具有强烈的任务导向特征。

3.3.2 用户结果层价值

在顾客价值研究领域，学者们对产品的结果价值有多种分类方式，如表4所示。

这些研究适用于一般商品，信息产品有其独特性。信息只有在被用户以某种目标分析、处理和组织之后才能产生价值，因而信息的结果价值与用户的任务和目标紧密相关。坎特（Kantor）在详细地调查研究之后发现，信息（及信息服务）对个人用户主要会在认知、情感、任务相关、时间和金钱等层面产生价值[29][30]。综合样本文献的研究结果，我们认为科技信息的结果层价值主要分为5种：金钱价值、功能价值、情感/认知价值、社交价值和一个前因价值——条件价值。

金钱价值（Monetary Value）表示用户对价格物有所值或不值的感知。随着网络信息服务的发展，通过互联网获取、使用科技信息可以节省大量时间和金钱[31]。

功能价值（Functional value）代表了科技信息帮助用户高质、高效完成任务，并提升任务表现的程度。它节省时间，提供便利。功能价值也被认为是使用信息的普遍动机[32]。拉邦（Raban）和梅泽（Mazor）设计了一个试验来研究用户对信息功能价值的感知[33]。用户需要完成一些难度超出常识和个人经验水平的金融知识题目，可以通过在特定信息商店购买信息来帮助自己完成游戏。大部分被试者都选择购买信息来回答问题，结果显示买了信息的人具有更高的正确率以及更高得分。该研究充分表明了用户对于信息功能价值的感知。endprint

情感/認知价值（Epistemic/Emotional value）是指用户在使用信息产品和服务过程中获得的正面、积极的情感和认知体验。情感价值诉诸感性，包括愉悦感、幸福感、成就感等感受。认知价值诉诸理性，包括认知能力提升、获得新认知方法、寻求新奇的满足等。两者常常是结合在一起的。例如，当用户持续地收集与阅读信息时会出现心流体验。心流是在任务挑战和技能达到平衡时的一种高度专注和兴奋的状态。心流体验所带来的享受感、控制感、丧失时间感等情绪对于用户评价信息价值有显著影响[34]。

社交价值（Social value）是指通过信息使用，用户社会认可或社会自我的增强。随着学术交流的社交化，科技信息使用环境的社交性越来越强，人际影响也越来越大，社交价值的影响力逐渐增强。

最后，条件价值（Antecedent effect of conditional value ）指的是由于时间和地点等条件因素的不同而独立产生的价值，只有在特定环境或情况下才能够获得[35]。条件价值的影响是前因的，会直接影响用户对金钱价值、功能价值、情感/认知价值和社交价值的评价。它根据时间、地点、社会和技术环境，或用户的心理状态而产生。比如情绪会影响对信息价值的感知。当用户认为任务表现不佳时，相较处于消极情绪的状态，处于积极情绪的状态会促使其更多搜寻信息并提高对信息的价值评价；当用户认为任务表现很好时，则恰恰相反，处于积极情绪会使其降低对信息的价值评价，而处于消极情绪则会促使其进一步搜索信息，给予信息更高的价值评价[36]。除了情绪，物理环境[37]、时间压力[38]、文化背景[39]等都会影响用户的价值评价。

3.4 最终目的层面的用户价值

产品属性价值会因产品形式变化而变化，结果层面的价值也会随着环境和需求而改变。而最终目的层代表的是使用者的核心价值取向，是一个人所拥有的最持久和最稳定的一些特征。这一层次的用户价值，抽象度和稳定性都是最高的。它们是科技信息用户获取和使用信息最根本的驱动力，是以产品或服务为手段意欲达到的最终意图和目的。

不同用户、不同任务导向的背后均有着不同类型的价值需求在支撑。马斯洛需求层次理论将人的需要从底层到高层分成生存需要、安全需要、情感和归属需要、尊重的需要和自我实现的需要。使用科技信息完成相关工作任务的核心目的可能是出于对生存价值的需要，也可能是情感价值需要或者自我实现价值的需要，这取决于用户自身的人生观和价值观。林利（Linley）和厄舍伍德（Usherwood）开发了社会影响审计量表（Social Impact Audit），它测量信息在个人成长、社会凝聚力、社区能力、自主性、形象和身份、健康和幸福等方面的影响，在一定程度上可以解释科技信息用户最终目的层面的价值[40]。

4 信息用户价值层次框架

由此，我们已经可以形成用户价值的完整分析框架，如图5所示。

这个概念框架整合了信息属性层面的价值和用户使用价值，同时也将用户的目标连接到一起。该框架体现了用户通过目的-手段（means-ends）来感受信息价值的方式。由最底层开始，用户在购买或使用信息产品之前，将信息产品视为一系列属性和属性特征，并由外向内地评价其属性价值，包括延伸属性、形式属性和核心属性3个部分。当用户使用信息时，用户从偏好某种特定属性转而关注信息是否能实现其预期结果，即转向关注信息的使用结果，具体包括金钱价值、功能价值、情感/认知价值和社交价值和条件价值。同时条件价值会前因地影响用户对使用结果价值的感知。再向上一层是用户的最终目标价值。

本文通过系统综述的方法，分析并勾勒了科技信息用户价值研究领域的变化图景，揭示了该领域的发展现状，为进一步进行信息用户价值研究提供了知识基础，也为全面地研究信息用户价值提供了必要的补充。同时，探索并构建了科技信息用户价值的层次框架，来加深对其用户价值层次的理解。对于科技信息产品的生产者、传播者、服务提供者和研究人员而言，可以为其通过对信息产品和服务的设计、研发来提升用户价值，提供坚实的理论支撑和思考原点。

注 释

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（收稿日期：2017-10-28）endprint