微信公众号知识共享能力云评价模型构建方法及其应用

刘格格，张 军

（山东理工大学管理学院，山东淄博 255012）

1 研究背景

知识共享从方方面面影响着人们的生活与行为方式。比如，心脏猝死发生时，掌握急救知识在4 min 内进行心肺复苏，约有50%的人能够被成功救活，若能有效进行急救知识共享则能挽救更多生命。在“互联网+”时代背景之下，随着微信公众号数和活跃用户数的持续增长，微信平台使得用户在获取知识面前实现了人人平等，用户之间的交流不受某些客观条件的约束。知识共享是一个动态发展的过程，其本质取决于通过知识建立的联系，将知识通过联系与交互后进行深入思考，从而凝聚成智慧以实现知识创新；同时，在对部分隐性知识的显性化过程中，能够帮助人们更好地发现自己已有知识的缺陷。伴随知识共享程度的逐渐扩大，共享双方的知识会增加积累，进一步实现知识共享的双赢。

微信等一系列虚拟社区中的知识共享相关研究是大量学者重点关注的问题。自从Nahapiet 等［1］研究表明社会资本的结构特性是由结构、关系和认知3 个维度表征，便引起很多学者从社会资本视角出发对知识共享进行研究，如Wasko 等［2］在2005 年首次根据社会资本理论研究影响在线社区用户知识贡献度的因素；Chui 等［3］在社会资本理论的基础上，加入社会认知理论对虚拟社区中的知识共享进行研究；李亚琴等［4］根据技术接受理论对用户在线贡献内容的动因进行归纳。万晨曦等［5］研究发现，关于综合型虚拟社区的研究主要集中在微博、微信平台，但是国内对于综合型虚拟社区知识共享的研究还是较少。

近年来，已有学者从多个领域对知识共享能力进行评价，并涉及多种评价方法，如魏道江等［6］根据结构熵权法确定评价指标的权重，其他常用评价方法还有模糊综合评价法、层次分析法、BP 神经网络方法等，但这些方法普遍存在高模糊性、较强主观性、忽略因素的随机性等问题。云模型在考虑因素模糊性的基础上，将因素间的模糊性与随机性结合，已有学者将云模型运用到城市交通、技术创新、企业绩效等多个方面展开研究，但还未有学者将云模型应用于微信公众号知识共享能力评价。

微信作为集内容和关系于一体的社交平台，其评价指标体系的构成较为复杂，数据私密性较高、可获取性较小，针对传统的知识共享能力的研究并不完全适用；同时，目前对综合型社区知识共享的研究主要集中在知识共享影响因素、社区成员行为、动力学机制等方面［7-9］，对于综合型社区知识共享能力的综合评价指标体系研究还是比较缺乏。对此，本文以微信公众号为研究对象，根据社会认知理论、社会资本理论和技术接受理论，以知识生成能力和知识扩散能力两大层面为出发点，构建微信公众号知识共享能力评价指标体系，运用云模型对微信公众号知识共享能力进行整体综合评价，并根据评价结果提出相应的对策建议来提升微信公众号的知识共享能力，以期进一步促进综合型虚拟社区中公众号的知识共享能力提升，也希望能够为今后学者对于虚拟社区知识共享的研究提供一定的理论参考。

2 微信公众号知识共享能力评价指标体系构建

2.1 评价指标的确定

微信公众号知识共享能力的含义是指，公众号对知识进行一定的交流沟通后消化理解并对知识进行传播扩散的能力。其强调的是公众号对知识的理解及再生程度，及其与不同用户主体间知识的动态交互关系。知识的理解与再生在微信系统中主要体现为用户的知识生成能力，而公众号与用户间的动态交互关系指微信公众号发布知识后的知识扩散能力。因此，本文从社会资本理论、社会认知理论与技术接受理论出发，结合微信公众号自身特点，对微信公众号知识共享能力综合评价指标体系展开研究。用户参与虚拟社区的行为主要包括两方面，即发布信息与获取信息［10］。微信公众号作为虚拟社区知识共享中的独特用户，其参与虚拟社区的行为主要包括生成知识和扩散知识。本文根据微信公众号知识共享的特点，将其知识共享能力分为知识生成能力和知识扩散能力两个层面。

2.1.1 知识生成能力分析

从社会认知理论出发，本文将微信公众号的知识生成能力分为公众号影响度、知识呈现度和知识共享效能3 个维度［11］。

（1）公众号影响度表示用户在微信网络中所处的地位及其自身影响力水平。在微信知识共享网络中，公众号的重要程度表明其在进行微信知识互动时的影响力大小，影响度越高表示其在网络中的影响力越大，知识共享能力也随之提高。公众号拥有的活跃粉丝在知识共享网络中作为网络活跃节点存在，活跃节点越多越有利于网络的生成。经认证的微信公众号（以下简称“认证号”）能够获得更方便的用户管理权限，开通的高级接口也使得公众号与用户能够进行及时的交流互动。认证号也是体现微信公众号知识生成能力的一方面表现，用户更青睐于接受认证号发布的知识，其比私人微信账号更具影响度。微信公众号在采取知识共享行为时，公众号发布知识的原创性也是其中的影响因素之一。微信账号主体拥有的公众号数量也是其在微信平台中影响力的一种体现，在进行微信知识共享时，同一主体的不同公众号间具有更强的互助性和关联度。

（2）知识呈现度指微信公众号所发布知识的表现形式，是吸引用户参与知识共享的影响因素之一［12］。用户在微信公众号上进行知识共享时，若文章中含有超链接，可能会对知识进一步扩散提供了便捷通道；用户阅读含有超链接文章涉及的相关知识，进行更加深入的学习与理解，对知识共享能力有促进作用。知识共享评价的真实性通常是对于知识概念、原理的引用与解释，以及文章知识数据的来源是否准确等。部分微信公众号在发布知识过程中，会在文章内给出数据来源、参考文献等依据，这种知识共享文章的内容有理有据，可靠性更强，愈发能激起用户的阅读兴趣，尤其是一些关于专业领域方面的知识，用户更加注重文章内容的参考来源和相关依据。微信知识的呈现形式具有多样性，主要的呈现形式有文字、图片、音频、视频等。微信公众号在进行知识共享过程中，采用不同的传播方式可能会对知识共享能力产生不同程度的影响。笔者通过对5 所高校30 名经常通过微信公众号学习相关知识的本科生和研究生进行访问调查发现，图文并茂的文章更能激发用户阅读兴趣。不同的知识呈现形式一方面可以缓解用户的视觉疲劳，另一方面合理使用图片、音频和视频更有利于帮助用户对知识的理解。

（3）在社会认知理论中，知识共享效能被认为其有助于行为意愿的生成、行动计划的制订及行动的实施，对于将意愿转化为行动起到了一定的促进作用［11］。在微信公众号的知识共享能力中，知识共享效能指的是本身能够提供有价值的知识能力的信心程度。微信公众号文章相关发布情况，如原创性文章数、文章发布次数、文章发布篇数等，其与知识共享效能密切相关。知识共享效能同时也是微信公众号知识生成能力的一种具体表现形式，根据微信公众号文章相关发布情况表征，如，原创性文章数能够表明公众号自身对知识的自我消化与组织水平，是知识共享效能的一种体现；公众号在固定周期内的文章发布次数从侧面体现出公众号的知识更新频率，若文章发布次数较低或者干脆一次性发布周期内的全部文章，则极可能导致公众号对于部分实时知识得不到及时交互共享；文章发布篇数也可表明公众号对于知识的生成情况，在固定周期内需达到一定数量的文章发布方可吸引用户的关注，若文章数量过少，可能导致用户对公众号的依赖度过低，从而对微信公众号的知识共享能力产生负面影响。

2.1.2 知识扩散能力分析

从社会资本理论与技术接受理论出发，知识扩散能力主要体现在以下3 个维度：互惠度、感知有用度和群体交互强度。

（1）互惠度指知识共享的双方认为彼此间是公平的，知识共享过程中的双向交互关系对彼此都是有利的［13］。微信知识共享社区中的用户往往具有虚拟性，有时无法保障对方的知识共享行为是否可靠。微信公众号在加入社区初期时互惠度较低，随着用户间交互频次的增加，对于用户间的互惠度会逐渐提高。在微信社区中，知识共享在很大程度上比较依赖用户间的互惠度，即公众号在发布知识的同时也期望能够从其他成员处获取知识反馈，知识交互若仅仅是单方面行为，那知识共享中的交互关系也可能会随即停止，不同用户之间存在良好的互惠关系，双方的互惠机制才能进一步提高公众号知识共享能力。微信公众号进一步改版，将之前的“点赞”功能升级为“在看”功能，通过“在看”可以了解微信好友在看的文章，这一功能促进了用户间的交互，更有利于微信公众号的知识共享。在看数体现了微信用户之间对于知识共享的互动程度，在看数越高，用户之间的知识互惠度越高。微信文章的“在看”强调的是用户之间的关系，通过“在看”功能提供微信用户之间发生交互的桥梁，从一定程度上能影响用户间的互惠度。

（2）有学者研究发现，感知有用度能够显著提高用户的知识共享行为［7］。本文中感知有用度指微信用户对公众号知识共享的易用性、增值性等用户感知，通过感知有用度表达用户对知识共享的一系列感知情绪。但是从以往的研究来看，关于用户感知视角的指标可操作性较差，大多数研究均采用指标打分方法获取数据，具有极高的模糊性和随机性。笔者通过分析发现，微信上大量文章的阅读量都是远远超过其微信公众号平台所拥有的粉丝数量的。其中主要有两点原因：一是由于某些用户多次反复点击文章进行阅读，这部分用户中大多数人都是收藏了该文章以便随时阅读；二是因为该文章经用户转发到微信群、朋友圈等，形成多级传播渠道，从而增加了文章的阅读量。所以，阅读量指标也隐含了“收藏”和“转发”这两种用户行为。吴中堂等［14］根据微信公众号管理平台的统计功能，以阅读率为自变量、转发收藏率为因变量绘制散点图，发现两者具有极高的线性正相关关系。微信平台用户之间的社交网络关系是私密的，其转发、收藏等行为都是非好友不可见的，其他社交媒体上的评价指标在微信平台上可能并不适用。所以，本文根据微信平台的特点，从微信公众号推送的文章中获取相关阅读数来表示公众号的知识扩散能力。

（3）互联网的高连通性为访问资源创造了条件，与传统的知识共享相比，微信社区提供了用户之间实时交互的便利性。群体交互行为使微信公众号与其他微信用户之间形成一个动态知识交互圈，促使知识共享进行得有条不紊。本文中，群体交互强度指微信公众号与用户间、不同用户之间的知识互动程度［13］，是一种双向知识传导关系。用户接受微信公众号发出的相关知识后，可能会对知识进行一定的理解和思考，然后将自己的心得与感悟反馈给公众号。文章精选评论数是微信公众号管理员对知识内容解读后进行筛选产生的，其间接地体现了用户与公众号的交互关系。在微信知识共享网络中，评论人数作为网络中的部分节点，其与知识共享网络规模的大小有密切的关系。作者回复是与关注该文章用户的直接互动方式，通过作者与用户间的交互，使两者加深对所共享知识的深入理解与思考；而对用户评论或作者回复内容进行点赞，皆是对评论相关用户看法或文章作者观点的赞同行为，评论点赞互动的人数越多，这就意味着知识共享的深度和广度都将进一步提高。

2.2 评价指标的度量

2.2.1 知识共享能力二级指标属性度量

微信公众号影响度的度量主要考虑到微信公众号所处网络中的重要程度，根据活跃粉丝数、是否为原创号、是否为认证号以及账号主体的公众号数量来表征；知识呈现度表示在知识共享过程中存在的多种知识呈现形式，其中包括公众号发布的文章中是否含超链接、是否含参考来源和是否含图片、音频、视频等3 个属性；知识共享效能描述微信公众号主体本身的自我认知水平，根据原创性文章数、文章发布次数、文章发布篇数和阅读量超10 万人次文章数这4 个属性来表示；互惠度指的是知识共享的公众号与用户、不同用户之间的一种双向交流关系，通过文章在看总数、文章平均在看数、头条文章在看数及最大文章在看数进行表征；感知有用度是用户对公众号发布的文章的主观感知程度，通过文章阅读总数、文章平均阅读量、头条文章阅读量和最大文章阅读量4 个属性表示；群体交互强度表示用户对公众号所发布的文章进行阅读后的交互情况，根据精选评论数、精选评论获点赞数、作者回复数及作者回复获点赞数4 个相关属性进行表征。

2.2.2 指标属性标准化处理

通过选定时间段内获取微信公众号相关数据，为对数据处理更加方便，本文对用户知识共享涉及的部分非数值型定性指标做了标准化处理，并将其数值化。评价指标属性均可通过清博大数据平台和数据挖掘技术相结合获得具体真实数值，然后对全部指标相关数据进行标准化处理。获得原始矩阵规则如下：

2.3 构建多层次评价指标体系

本文基于社会认知理论、社会资本理论和技术接受理论对微信公众号知识共享能力进行研究，结合微信公众号自身特点，主要从知识生成能力和知识扩散能力两个层面展开分析，指标属性的设置根据真实数据对公众号知识共享能力进行量化，从而增强指标模型的应用性和适用性。评价指标体系的具体结构如图1 所示。

图1 微信公众号知识共享能力评价指标体系

2.4 确定指标权重

关于指标权重的确定，本文根据所得的标准化数据，运用熵权法确定各指标权重对各个指标在综合评价指标体系中的权重进行计算。具体步骤如下：

3 微信公众号知识共享能力综合云评价模型

3.1 云模型及相关理论

图2 云模型的数字特征

3.2 正向云发生器算法

正向发生器算法主要应用于云模型的3 个数字特已知的情况，据其得到数据总体分布范围和规律。具体步骤如下：

步骤3：计算云滴的隶属度。计算公式如下：

3.3 构建知识共享能力加权综合云评价模型

本文将微信公众号知识共享能力评价指标体系作为论域，将采集的样本数据作为云滴，构建综合云评价模型（如图3）。加权综合云评价模型形成的正态云的特征则反映了微信公众号的知识共享能力。

图3 微信公众号知识共享能力加权综合云评价模型

具体评价流程如下：

步骤1：确定评价因素集。本文已构建微信公众号知识共享能力评价指标体系（如图1），其中包括各级指标和具体属性特征。

步骤2：确定评价集与标尺云。评价集是根据各个指标属性所构成的定量数据集合，对于定量数据标准的划分分为5 个等级（见表1）。首先，求出所选各个数据样本的最大值，进而将整个区间划分为5 个子区间，分别为所代表的评级等级含义分别为“很差” “差” “一般” “好” “很好”。根据5 个不同的子区间分别输出各个子区间的标准云其中中间3 段云模型的期望超熵左右两端则采取半云模型来表述，期望分别为0 和1，对应的熵值为其对称云模型熵值的一半［16］。

表1 标尺云的数字特征

步骤3：确定指标权重集。根据所获取的真实数据，根据上文的熵权法公式（1）至公式（5）计算出属性值所对应的权重，并根据属性值权重进一步计算出各个维度的指标权重和各级指标所属维度内的对应权重，最终获得指标体系的总权重集。

步骤4：根据云模型确定评价云。首先，计算二级指标属性的云模型。云模型的隶属度为范围内，根据每个指标不同区间长度，将各个指标转化为范围内的数值参与计算。超熵经常根据模糊程度进行相应取值，常取0.05［17］。对于第个定量指标值，可提取几组样本数据，然后根据以下云模型公式进行计算：

其次，分别计算二级指标与一级指标的加权综合云模型。根据指标属性的云模型计算结果，计算第个二级指标的加权综合云模型。计算公式如下：

步骤5：综合评价结果确定与比较。计算待评价微信公众号知识共享能力的加权综合云模型E，据此判断微信公众号知识共享能力所属等级。根据正向云发生器算法，将综合云评价模型转化为正态云图，将其与标尺云进行比对，观察标尺云所在范围和形态，进而得到微信公众号知识共享能力的综合评价结果。模型如下：

式（10）中：E代表待评价微信公众号的加权综合云模型；代表第个一级指标的权重，并且

4 实证研究

在科技日新月异的当今社会，科学知识具有愈来愈重要的地位，本文选取了科普类微信公众号“环球科学”作为实证研究对象，进一步阐述本文提出的微信公众号知识共享能力评价指标体系和评价方法的具体应用过程。“环球科学”作为《环球科学》杂志社的官方公众号，是一个普及科学知识的科普类微信公众号；同时，它也是世界级科学杂志《自然》的版权合作伙伴，每月精选《自然》杂志中的部分文章进行翻译出版。

4.1 确定指标属性值

本文采集“环球科学”2019 年5 月19 日到2019 年6 月15 日的相关数据，数据来源是以使用“清博大数据”公众号回溯功能和相关数据挖掘方法获取的真实数据为基础，根据上文式（7）（8）计算23 个定量指标属性的云模型评价值，计算结果见表2 所示。

表2 “环球科学”知识共享能力评价指标的云模型评价值

4.2 确定各级指标权重值

根据获取的真实数据，采用式（1）至式（3）对数据进行标准化处理，然后运用熵权法确定各级指标权重，计算结果见表3 所示。

表3 “环球科学”知识共享能力各级评价指标权重值

4.3 计算各级指标加权综合云模型评价值

以表2 和表3 的数据为基础，根据式（9）计算“环球科学”知识共享能力二级指标的云模型评级值，计算结果见表4 所示。

表4 “环球科学”知识共享能力二级指标的云模型评价值

然后根据表3 和表4 的数据，对“环球科学”知识共享能力一级指标的云模型评价值进行计算，结果见表5 所示。

表5 “环球科学”知识共享能力一级指标的云模型评价值

4.4 微信公众号知识共享能力的加权综合云模型评价值

根据表2 至表5 中的数据，利用式（10）计算“环球科学”的知识共享能力加权综合云模型的评价值为：

4.5 评价结果分析

根据正向云发生器算法和隶属度计算公式（6），通过MATLAB 编程，将“环球科学”的加权综合云模型与标尺云绘制在一个云图中，如图4 所示，根据标尺云的等级划分，“环球科学”的知识共享能力介于一般和好之间，根据最大贴近度原则可以确定此公众号的知识共享能力属于“好”的等级。综合评价云的跨度范围大于图内的标尺云，反映了“环球科学”知识共享能力的不确定性和模糊性的特点。总体来说，此评价结果说明“环球科学”的知识共享能力还有改进的空间。

图4 “环球科学”加权综合云模型与标尺云的对比

根据表5 中的数据可以看出：“环球科学”知识共享能力的两个一级指标，知识生成能力处于“好”的等级，而知识扩散能力则是处于“一般”的等级。知识共享能力的6 个二级指标中，知识呈现度达到“好”的等级而且评价值较高，大于0.7，具备朝“很好”等级发展的可能；知识共享效能、感知有用性和群体交互强度都达到了“好”的等级；公众号影响度根据最大贴近度原则仅为“一般”等级；而互惠度虽然也达到“一般”等级，但其评价值却小于0.5 处于较低水平。为了进一步提升微信公众号的知识共享能力，应该根据一级指标和二级指标的云模型评价值寻找微信公众号存在的短板并分析其中原因，从而提出提升知识共享能力的策略。

首先，该公众号应该重点分析知识共享能力评价指标体系中一般等级指标中存在的薄弱环节，以寻求知识共享能力的提升。

（1）知识生成能力中的公众号影响度指标评价值偏低。主要是因为该公众号的知识共享内容主要是《自然》上发布的文章，此类科学知识有一定的理解难度，从而导致其活跃粉丝数偏少。活跃粉丝数对公众号的公众号影响度产生直接影响，有待加强粉丝团队的建设。将微信和用户作为节点，它们之间关系作为连边构成整个知识共享网络。账号主体拥有的公众号数量越多，可以创造更好的团队知识共享环境，团队之间的互推机制也能促进公众进行知识共享。而“环球科学”公众号主体所拥有的公众号数量较少，削弱了团队知识共享的能力，使其在微信知识共享网络中的公众号影响度偏低。

（2）知识扩散能力中的互惠度评价值较低。整体在看数相对于其他微信公众号而言，也处于一般偏下水平。主要是因为该公众号的用户主体主要为科研工作者、科普作家等，较一般的普通微信用户而言，此类用户在看功能使用度较低。但这类用户主体若有效利用其在看功能，在朋友圈中更易引起其他微信用户的共鸣，能够进一步提升“环球科学”公众号的知识共享能力。并且，该公众号应注意运用文章在看功能的强大推广作用，让更多的用户能够看到公众号知识共享的内容。

其次，该公众号应对达到好这一等级的4 个二级指标知识呈现度、知识共享效能、感知有用性和群体交互强度进行分析，寻求进一步提升的空间。

（1）知识生成能力中的知识呈现度在整个二级评价指标中得分相对较高，说明其知识共享表现形式较为多样化、综合化，对用户的吸引能力较强。根据其真实数据发现，该公众号任意文章中都至少达到了图文并茂，部分文章还一并兼有图文、音频、视频。“环球科学”公众号大多发布一些《自然》杂志上刊登的文章，关于文献的参考来源都标注的十分清楚。其发布的知识内容不仅具有较高的科学依据，相关出处还设置了超链接以进一步加深读者对文章内容的理解。虽然知识呈现度已经比较完善，但是对于知识呈现形式的组合和创新依然有待完善，否则容易导致用户视觉疲劳。知识共享效能得分不高，究其原因是因为文章发布篇数和阅读量超10 万人次的文章数较低。微信公众号对于文章发布情况应该达到一定的数量，以数量为基础，质量为保障，将知识共享频率维持在稳定的水平，提供有利于公众号知识共享能力的支撑。

（2）知识扩散能力中的感知有用性得分不高，主要是因为公众号阅读量相关属性值偏低。阅读量与转发量的正相关关系表明，此公众号的转发量也处于较低的水平。“环球科学”面对的用户群体类型不够广泛可能是影响其阅读量偏低的重要因素。该公众号可以加强利用微信相关推广功能，充分运用不同公众号之间的互推条件，提升公众号知名度和粉丝量。今后公众号应深入了解用户阅读习惯和兴趣，抓住用户关注的主流打通知识共享渠道，也能有效提高公众号文章阅读数。群体交互强度得分相对较低，主要是因为作者回复数较低，公众号作者与粉丝间的互动较少，从而导致整体群体交互强度处于一般的等级。公众号在往后的知识共享过程中，应充分发挥主观能动性，积极回复用户提出的问题并与粉丝建立良好的交互关系，从而有助于公众号群体交互强度的提升。

5 结论与展望

本文从社会认知理论、社会资本理论和技术接受理论出发，根据公众号数据私密性等相关特点，构建微信公众号知识共享能力评价指标体系，实现了定性指标与定量指标的结合，较客观地反映出微信公众号的知识共享能力。该评价指标体系即将公众号自身所具备的属性融入到知识生成能力中，又充分的体现出知识扩散过程中的交互特性。根据真实获取的数据利用熵权法确定指标权重，能够有效降低用户打分融入的个体主观性和随机性，具有很好的可操作性和科学性。构建的加权综合云评价模型既能够从整体上反映出待评公众号知识共享能力的整体水平，又能深入各级指标分析知识共享能力的短板为提升策略的指定提供一定的理论依据。

通过实证分析发现“环球科学”公众号的知识共享能力评价等级为“好”，还存在一定的改进空间。从提高其知识生成能力层面来看，虽然“环球科学”微信公众号知识生成能力处于“好”的等级，但还需积极培养活跃优质粉丝，利用团队之间的互推机制开展自身推广。与此同时，必须保持良好的知识呈现度，加强知识呈现形式的组合和创新，在文章原创性的基础上维持固定的文章发布频次。从提高其知识扩散能力层面来看，“环球科学”微信公众号知识扩散能力处于“一般”的等级，应该鼓励用户使用在看功能来提高文章在看数，运用在看功能来扩大科普知识的传播规模。并且，微信公众号要充分利用平台相关推广功能，提高文章相关阅读量，加强与粉丝之间的交流互动，提升公众号的粉丝粘度。总之，“环球科学”微信公众号应从知识生成能力和知识扩散能力两大层面共同出发，以期进一步提升自身知识共享能力。

本文接下来的后续研究可以从以下两方面展开：第一，扩大样本数据选取的对象数量与时间长度，扩展至大样本对象数据以进一步检验不同评价指标对知识生成能力的影响，扩大研究时间范围可以有效提高评价的普适性；第二，本文从知识生成能力和知识扩散能力两大层面出发对微信公众号知识共享能力进行评价，未来研究可考虑拓展知识创新能力等层面的指标，对指标体系进一步丰富，从而提高评价的准确度。