基于社交媒体的高校科技成果转化知识供需匹配

王培林

(安徽大学 管理学院，安徽 合肥 230601)

0 引言

在高校科技成果转化中，校企知识协同以因特网、社交媒体等现代信息技术为载体，在用户自愿参与过程中建立的隐性知识交流、共享与转移的开放交互式技术平台。它不仅是获得知识创造、转移及存储的系统，也是解决各种问题并提供多种知识服务给组织成员的系统，是集体智慧(collective intelligence)系统。

1 相关研究综述

自Ansoff[4]将协同引入管理领域后，主体协同及主体认知渐为国外科技成果转化领域的研究热点。kline & Rosenberg[5]、McKelvey[6]、Fiaz[7]指出，知识协同属知识管理高级阶段，是参与方积极投入并产生成果的协作创新活动，是科技成果转化实现的要件；Kotha[8]发现，与企业合作的高校占据社会网络核心位置。

目前，人们对于社交媒体有较高的认同度，大数据时代也呼吁产学研组织充分利用信息技术不断促进科技成果转化。如何借助社交媒体实现校企知识供需匹配，以实现校企知识协同，是高校科技成果转化中的一大难点。

为此，本文尝试从社交媒体对校企知识供需的支撑出发，探索如何实现基于社交媒体的校企知识供需匹配。

2 社交媒体对高校科技成果知识供需的支撑

在科技成果转化的校企知识协同中，社交媒体能有效支撑校企知识供需，为校企知识匹配提供技术前提条件。

2.1 清晰界定知识需求

由于科技成果蕴含着大量难以用口头表达的隐性知识，是直觉性的，导致科技成果转化变得更为困难。科技成果转化至少包括知识需求与知识供给两个部分，二者缺一不可。

作为知识接受方的企业与作为知识转移方的高校建立联系后，依据自身知识需求目标向高校发送转移请求，高校接到转移请求后，根据己确定的转移知识，以某种为双方所理解的方式向企业发送知识。企业接到知识后，以一种未成熟的形式存入企业个体隐性知识库。如果高校在解释知识的过程中出现问题，企业会重新向转移方发送信息，使高校调整其知识解读方式并重新发送，直至企业满意为止。

2.2 有效供给知识

成功的科技成果转化就是在知识从高校传递给企业的基础上，企业理解并运用知识，形成产业化成果或改变其行为思想。如果企业无法理解、认可所获得的知识，那么知识将难以实现转移及转化。这与Hendriks[9]的“成果转化是知识需求者与知识提供者之间的沟通过程”观点不谋而合。当高校转移能力与企业吸收能力都很强时，科技成果转化有效性最高。

这就需要有服务于校企知识协同的知识供需匹配系统，既能反映企业知识需求，也能体现出高校提供知识的方向。供需匹配知识系统有助于企业(知识需求方)明确自身知识需求，也有助于高校(知识提供方)确定企业知识需求，从而提供有针对性的知识答案。同时，隐性知识需求以及供给知识表达都取决于个体实际体验以及接受方的语言能力。

2.3 建立机构知识库

知识基础由个体所学及个体经历组成。在科技成果转化过程中，转化双方拥有互不相同的知识基础。高校研究者的职业知识基础由学校提供的培训课程组成，集中于理论基础，如生物、化学、管理学、经济学等。同时，他们的专业知识基础还包括研究实践经验，如收集数据、处理数据、分析数据、知识咨询等，不包含市场知识。企业研发人员的知识则以市场开发知识和市场知识为主，缺乏技术应用知识和理论基础知识。

转化双方不同的知识基础着科技成果有效转化。高校通过自身知识基础获取企业知识需求、己有知识基础以及所要转移知识本身特性等方面的知识，并在此基础上，对企业需要的知识使用图像工具或者自然语言进行恰当编译，形成知识载体。企业根据自身知识基础，获取知识载体所传递信息的认知，并把知识吸收、翻译成企业成员能够接受的图像或语言系统，内化于企业特定情境下，最后整合成企业新的知识。被转移的隐性知识需要个体经过自身知识过滤后解读。如同戴眼镜一样，个体知识基础为所有进入大脑的知识涂色，这些知识会立即在已有知识的帮助下被理解[10]。这一步骤是由大脑自动完成的：个体不能关闭知识基础中的已有知识。当个体意识到有知识进入时，新知识出现会激活知识基础中与这一知识相关的知识，如果有与已激活知识相关的知识，它也会被激活，如投入石头到池塘中激起的涟漪一样。所有这些激活都是自动的，个体不能关闭也不能控制，导致各方在基于自身已有知识基础转移或接受知识时，与接受方或转移方存在一定差距。

事实上，在校企知识协同中，具有相同或相近认知识结构的协同主体间较易发生知识成果转化。对某项技术而言，若双方对其技术背景及商业化前景有一定的共识，技术层面上没有认知距离或距离很小时，双方会自然选择合作。如果双方缺乏共同的知识基础，科技成果转化就会十分困难。这是因为科技成果知识的拥有者(高校)用来理解隐性知识的方式是独有的，只有当企业也学会这种理解方式时，双方才能够交流，科技成果才可以实现转化。如果高校选择的理解方式不为企业所熟悉，企业没有这样的知识，就可能看不到新知识的价值，很难对高校理解过的知识内容进行解读，更不可能将其与自身原有知识进行整合并进行商业化应用，导致科技成果转化将难以实现。反之，如果转移双方具有共同的认知，例如当高校的理解方式为企业熟知时，高校与企业间科技成果转化的阻力将大大减小。

为了使隐性知识完全被转移，或知识破损程度最低，应建立包含转化双方共同知识基础的机构知识库，使得科技成果的相关知识线索存取不受时间限制，以便于保存、发送和接收知识资源。这对科技成果转化具有重要的支持作用。

3 基于社交媒体的知识供需匹配模块设计

供需知识匹配系统，位于Web服务器端，连接着用户界面层和数据访问层，负责将用户知识需求和知识供给进行匹配，并将最终匹配结果返回给人机交互系统。

3.1 知识需求模块

知识需求模块主要为知识需求方(企业)通过社交媒体技术提供想法和经验发布、疑问求助、在线交流经验等平台。

3.1.1 应用类科技成果需求

应用类技术成果是指高校在长期的科研开发中所取得的新技术、新工艺、新产品、新材料、新设备，以及农业、生物新品种、矿产新品种和计算机软件等。这类成果可被企业直接转化。

应用类科技成果需求不仅包含事实类知识，更侧重于背景知识以及隐性知识相关的线索(如大学科学家的姓名及其研究领域、企业技术领域相关内容)。它是被显性化的科技成果。

3.1.2 政策性科技成果需求

政策性科技成果是一种软科学成果，是高校对科技政策、科技管理和科技活动研究所取得的理论、方法和观点，其成果的主要形式为研究报告、智库。这类科技成果多为不可显性化的科技成果，常表现为观点或建议类需求。

观点需求目的在于询问观点，鼓励知识供给方对自己或他人的观点以任意方式提出任何看法。这类需求既包括对形势预测或观点看法的咨询，也包含对方对这些观点是否感兴趣，同意或反对所提供的知识、知识类型或其中的观点。

建议需求目的则在于咨询建议，希望供给方能客观引导问题解决。知识需求通过澄清问题、利用假设以及询问细节等方式予以表达。

3.1.3 基础性理论成果需求

基础性理论成果是指企业在基础研究和应用研究领域中取得的新发现、新学说，其成果的主要形式为科学论文、科学著作、原理性模型或发明专利等。

知识需求系统负责获取、管理各类产、学、研等用户的知识需求，同时负责各类用户需求知识的储存及传递。在匹配操作时，会多次请求将获取到的某项用户需求从隐性知识库中调出。当用户得到一次知识供给后，要对用户需求进行更新，此时，需求知识系统需要将更新数据存储到隐性知识库中。

3.2 知识供给模块

收到用户知识需求请求后，产学研成员将知识需求与自身知识相匹配，查找与知识需求相关的隐性知识，并通过解释、归纳、提供建议等途径将其传递给用户。供给知识内容量大且复杂。

从供给知识的类型看包括文本、图片、音频、视频等多媒体类型；从供给知识内容上看，涉及到英文、中文等多种语言描述。从供给知识范围看，既有显性知识，也有观点类知识(Gives Opinion)以及建议类知识(Gives Suggestions)。

建议提供是指任意提供可引导任务方向的隐性知识，而观点提供经常在解决问题、作出决策、管理工作中出现。不管是观点类知识提供还是建议类知识提供，隐性知识提供的目的是为了对方在理解的基础上认可。它既不是问题描述，也不是决策。一旦对方认为，该知识存在问题或决定不了是否接受，科技成果将不会被成功转化。

3.3 情绪分析模块

在隐性知识提供中情况并不乐观，可能会有人认同供给方所提供的隐性知识，但可能很多人不认同，由此引发积极的社会情绪反映或消极的社会情绪反映。

情绪分析模块通过对转移方与接受方的相关情绪反映点进行分析，如通过博客评论、问答网站中对答案的评论、打分、支持率、反对率、对问题追踪、带感情色彩的词汇等，判断转移方与接受方参与知识转移的意愿，对此次知识转移持消极态度还是积极态度。

隐性知识的知识源是活生生的人(不是书本)，因而用户与知识源(人)的交流成为其传递的有效途径。在人与人交流过程中，社会情绪会影响交流效果。本系统中，社会情绪分析囊括了主要社会情绪内容，为分析产学主体间知识互动时的社会情绪因素提供了方法，有助于激活成员大脑中沉睡的隐性知识，使之成为可感知的知识。

3.4 供需互动模块

用户互动界面是用户登录和浏览平台的入口。用户对用户名和密码进行更改，通过个人数据空间管理自己的文件、群组文件等，利用Blog这个社交媒体可以构建个人主页，生成相应的网址链接，通过添加文章、分享文章实现对日志的管理。它提供了一个知识门户，通过该门户，产学研各组织可以相互交流，实现人机对话。用户互动界面可一天24小时地进行知识工作，这种结构能够使得工作在更短的时间周期内完成。尤其对于跨区域知识工作者，这种界面能提供很多潜在收益。

通常来说，用户表应该包括以下信息：①用户权限管理，如特定用户可以访问哪些模块等；②用户注册时间、最后登录时间；③用户所属机构；④用户好友：如用户邀请具有相同或相似研究方向的人；⑤ 用户社会网络联系方式，ORACID、QQ号、个人主页等信息；⑥ 为方便用户辨别该产学研用户否与自己的需求匹配，可以将用户相关知识产权列出来，如论文、专利等。

4 基于社交媒体的科技成果转化知识供需匹配关键路径

知识供需匹配是一个动态调整的过程，根据产学各组织在知识资源等方面的改变，以创新结果为导向，通过反馈回路及时作出适应性调整。此处的匹配过程不是基于结果的匹配，而是基于过程的匹配。它把所需求的知识不断代入供给，由此不断缩小供给目标知识范围，最终找到合适的内容，从而完成匹配。

4.1 企业方构建知识需求

知识需求是校企知识协同的源头。所有校企知识协同都源于知识需求，并最终满足用户知识需求。不能解决问题的校企知识协同不是成功的知识协同。企业由于市场竞争或自身发展需要产生某种知识需求，因自己无法满足自身知识需求，为寻求知识互补，选择从外部获取相关知识，成为知识需求方。

企业利用Blog/社交问答网站帮助员工将个人知识显性化，可以及时将自己的反思、想法、灵感、问题写成日志或问题，发布知识需求，并通过RSS将问题推送给感兴趣的供给方。

4.2 企业识别选择目标知识成果

高校教师及研究者既可通过Blog、社交问答网站提供知识，也可通过wiki表达知识。企业通过社交网络识别到相关科技成果，并在相关科技成果中选择适合自身目标的知识成果。

4.3 供需知识匹配

在选定目标知识成果后，企业方通过种种渠道联系高校方，希望高校方提供知识成果。高校方在接收到企业方的知识需求后，考虑是否提供知识成果。在慎重考虑后，高校方向企业方提供知识成果的相关资料。企业方接收到高校方提供的相关资料后，仔细评估其在本企业的应用性，识别出成果转化过程中可能遇到的问题以及需要高校方协助的事项，再次与高校方互动。在供需知识匹配阶段，供需双方可通过Blog、Wiki书写自己的研究心得、反思、经验等，通过社交问答网站提出问题，然后以某个主题为中心，通过论坛、RSS聚合等对该主题进行讨论。

个体可以通过注册一个属于自己的账号，设计自己的个人主页。在社交媒体上，个体可以随时记录自己的所思所想，上传自己的文章，他人可以发表评论。依据学科分类加入相关博客群，了解其他主体的知识，积极与其他主体进行沟通。还可以将Blog和RSS这两种社交媒体结合，通过RSS订阅他人知识或者发布自己的RSS订阅，从而实现知识沟通。Wiki是一种多人协作式写作的超文本系统，针对某一个主题，成员可以发挥集体优势，解决产学研实践中存在的问题。例如，在Wikispaces，个体可以设计自己的主页，上传信息，针对某一感兴趣主题与其他主体进行讨论。除分享文本图片等信息外，教师既可以运用优酷网、土豆网等视频网站下载视频，向专家学习，也可以上传自己的有价值的视频，向大家咨询意见。

4.4 知识供需匹配成果的注意事项

本系统涉及到3个主要知识供给主体：高校专家、研究机构工程师、企业业务专家，三者需要通力配合才能完成这个系统。当使用所需的知识基础时，高校研究者是理论部分的专家，研究机构人员是应用部分的专家，企业研发人员则是市场部分的专家。由于电脑、移动设备的运算能力及存储空间有限，系统将大部分数据和知识放置在服务器端。服务器存放的是支持多用户的wiki文档、XML文档和DTD(文档类型定义)集合。

要实现上述过程，基于社交媒体的知识支持软件及网站需识别其过程中的关键要求，如表1所示,。系统根据微观上的性价比分析引导问答过程中的步骤，如确定什么资源来询问，是否、如何共享答案。性价比分析也影响着提问者对成功获得某一问题答案的可能性预测。在多数情况下，性价比分析几乎是系统自动完成的，不需要提问者考虑其术语。例如，这样的分析引导着哪些答案在系统搜索中反馈的抉择，很可能提供所需信息以回答问题。在这样的层次，可提供超链接(如google链接)。提问者的前期知识、情境、历史都被显示为重要变量，影响着提问者问题构建以及可能的资源选择。

表1 知识供需匹配的关键路径及相关设计

资料来源：Michael J. Burns and Xerxes P. Kotval，2013

5 结语

社交媒体的特征属性决定了其与产学研隐性知识有效转移密不可分，为知识供需双方的学习沟通提供最大程度的支持，便于个体之间相互关注、相互交流，在校企知识供需匹配中发挥作用。

知识供需匹配过程主要包括构建问题、确定目标答案资源、提交问题、接受答案、评价答案、验证答案、共享答案是否合适、确定是否有人追踪问题。这一过程强调知识供需匹配过程的循环本质，有多个决策点可以回到过程中前一个阶段。