说服系统在社会化问答系统中的应用分析

许一明 李贺 解梦凡

摘 要：[目的/意义]几乎所有互联网中的信息系统和服务都在试图改变用户的态度或行为。尽管社会心理学中的部分理论已被用于研究用户的意图和行为，但这些理论绝大多数都是从用户而非系统设计的视角来提供解决方案。[方法/过程]通过对信息说服技术和说服系统相关研究的梳理，使用说服系统设计模型，以知乎为案例对说服系统在社会化问答平台中的应用进行分析。[结果/结论]除喜欢、社会角色、第一印象、权威性、可检验性和竞争六项原则外，说服系统模型提出的不同系统特性中的说服原则均在知乎中有所体现。未体现的原则中，喜欢和第一印象原则有待进一步调查，而其他原则或可成为知乎下一步的改进方向。

关键词：说服技术;说服系统;社会化问答系统;信息系统设计

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2020.01.010

〔中图分类号〕G250.74 〔文献标识码〕A 〔文章编号〕1008-0821（2020）01-0091-10

Application of Persuasion System in Social Q&A System

——A Case Study of Zhihu

Xu Yiming Li He Xie Mengfan

（School of Management，Jilin University，Changchun 130022，China）

Abstract：[Purpose/Significance]Almost all the information systems and services in the Internet are trying to change the attitude or behavior of users.Although some theories in social psychology have been used to study the intentions and behaviors of users，most of these theories provide solutions from the perspective of users rather than system design.[Methods/Process]Through sorting out relevant researches on information persuasion technology and persuasion system，and using the design model of persuasion system，this paper analyzed the application of persuasion system in the social question-and-answer platform by taking Zhihu as a case.[Results/Conclusion]In addition to the six principles of liking，social role，first impression，authority，verifiability and competition，the persuasion principles of different system characteristics proposed by the persuasion system model were all reflected in Zhihu.Among the unreflected principles，the principles of liking and first impression needed further investigation，while other principles might become the next direction of Zhihus improvement.

Key words：persuasion technique;persuasion systems;social Q&A system;Information system design

隨着互联网的快速发展，传统问答系统已经不能满足人们的需求[1]，具有共享性、社区化等特点的社会化问答系统则应运而生并迅速发展了起来。在社会化问答系统中，问题与回答全部由系统用户贡献生成，具有一定原创性，且是在专业惯例和实践之外创建的内容[2]，即“用户生成内容（User Generated Content，UGC）”。随着以国外的Quora和国内的知乎社区为代表的社会化问答系统的发展壮大，这些系统上的UGC也呈现爆炸式增长。对预测市场、虚拟团队和社交网络的研究表明，随着参与者数量的增加，聚合信息的质量、产生的想法的数量和得到有价值答案的可能性都会增加[3-4]。与此同时，也出现了呈现出相反结果的研究。一些学者认为贡献过多会带来问题[5]：在超过阈值之后，增加新成员的边际成本会超过其边际价值，过多的贡献者会对UGC的价值产生负面影响。随着贡献者数量的增长，额外贡献者的边际价值降低，而与贡献相关的认知和协调成本增加。对于社会化问答系统来说，UGC内容质量的降低可能会引起用户的流失，许多大型网站的发展如雅虎问答早已停滞不前，甚至开始萎缩[6]。但知乎仍是一个势头强劲的网站。在2018年底，知乎官方宣布，截至2018年11月底，用户数破2.2亿，同比增长102%，其问题数超过3 000万，回答数超过1.3亿[7]。然而，尽管知乎目前取得了成功，但人们对于知乎网站发展的推动因素，以及知乎下一步的发展趋势和改进方向，仍然知之甚少。

另一方面，尽管用户众多，但在网络社区中，绝大多数成员是沉默的。早在2006年，就有维基百科的一位创始人发现：在维基百科中，有超过50%的编辑行为来自0.7%的用户[8];另一项针对数字医疗社交网络的调查显示：有73.9%的帖子来自于最活跃的1%用户，而有共90%的用户只发布了1.7%的帖子[9]。这些沉默的用户对社区的贡献很小，当他们占比过高时，可能还会对社区的活力造成损害[9]。虽然也有学者对这种沉默行为抱持着乐观的态度[10]，但在社会化问答平台中，如何激励和引导用户在社区中的贡献行为，无疑是一项很有意义的研究[11]。

本文通过对知乎这一国内较为成功的社会化问答系统进行分析，旨在探明两个问题：1）作为国内最成功的社会化问答系统，说服系统在知乎的系统设计中是否有所体现？2）是否能够利用说服系统的相关模型，对知乎的系统设计方面进行改善，以吸引新的用户，并激励现有的沉默用户？

1 理论背景

1.1 信息说服技术

在传统意义上，说服指的是“人类为影响他人的自主判断和行为的沟通”[12]。随着信息和通信技术（Information and Communication Technology，ICT）的迅速发展和普及，各种基于互联网的信息技术与系统为说服力的交互创造了机会，用户可以通过各个网络平台与他人接触。而这种旨在改变用户态度或行为的交互信息技术就被称为信息说服技术，也称说服技术[13]。信息说服技术在某些领域的作用已经越来越受到各界学者的重视。例如，利用Facebook平台改善糖尿病[14]及乳腺癌[15]患者的生活态度与生活方式，激发他们的健康行为;或是基于如网络聊天室、论坛对人们的抽烟和饮酒行为进行干预[16]，从而可能延迟甚至预防一些医疗问题，并缓解公共卫生保健的经济状况;还有学者将信息说服技术运用在移動学习的课件设计中，为特殊儿童学习马来语提供有效帮助[17]。

1.2 说服系统

说服系统被定义为：“在没有胁迫或欺骗的情况下，旨在加强、改变或塑造用户态度和/或行为的计算机软件或信息系统”[18]。在说服系统里，计算机可以是说服者，也可以作为说服中介存在[19]。虽然计算机不能像人类那样进行交流，但是许多研究表明，一些类似于社会交流的交互模式可以被用于人机交互[20]，计算机设备的可扩展技术[21]开始允许一些没有专业技术技能的用户在使用中对其技术进行操纵和修改，用户与信息技术间的联系不再仅仅是单纯对工具的使用，而是以交互为中心——每个个体成员以记忆、归因和感受的形式记住之前的交互行为，并据此建立对之后交互的期望[22]。相比之下，计算机作为说服中介的情况更加常见和广泛[23]，这指的是由人们自己通过计算机来说服他人，例如论坛、电子邮件、即时消息、博客或社交网络系统。而当有计算机这个中介时，人们说服表现与预期判断会与面对面说服有明显的区别[24]。

尽管社会心理学中的态度理论已经被广泛应用于研究用户的意图和行为，但这些理论的研究角度是以用户为出发点，基于“拇指法则”建立变量及测量维度，而非使用系统设计或开发的方法来开发软件解决方案。因此，本文将从说服技术和系统的角度，借鉴已有的一些系统功能设计框架，以知乎社区为例，讨论社会化问答系统说服力的设计和评估。

1.3 说服系统设计模型

目前，不同领域的不同学者对于说服系统的设计框架和策略有些不同。Wiafe I等[25]的研究表明，常用的说服框架或模型主要有Fogg[8]的三功能模型和Prochaska J[26]的跨理论模型。三功能模型认为，计算机在说服人们的过程中主要起着3种功能：工具、媒介和社会角色，是说服系统设计的重要参考模型。跨理论模型则是从心理学角度出发，认为个体在健康行为转变的过程中需要经历一系列变化阶段和过程，且不同的行为改变阶段需经历相应的变化过程，认为在人们的行为改变阶段和变化过程中应采用不同的说服策略。有学者使用跨理论模型来研究用户切换互联网服务商的行为[27]。

在本研究中，我们使用的是说服系统设计（Persuasive Systems Design，PSD）模型[19]。该模型是在Fogg三功能模型的基础上开发改进而来的。有别于三功能模型在设计和评估说服系统方面的笼统，PSD认为，需求规范是系统开发中最核心的阶段之一，要能够设计和评估软件系统的说服力，就必须要同时了解信息内容和软件功能。因此，PSD对系统中的说服元素进行了分类和映射，充分解释了设计原则如何转化为软件需求，并进一步实现实际的系统特性。

1.4 社会化问答系统

社会化问答是以共享性、社区化等特点为核心的网络时代的产物。它经历了数字参考咨询、专家咨询、社会化问答几个阶段，逐渐形成了现在的基于虚拟社区，用户在提出问题的同时回答其他用户的问题的交互式的社会化问答网站的模式。这一基于社交网络的在线问答系统可以主动将问题转发给那些最有可能（能力和意愿）以专业知识和相关兴趣回答问题的用户。社会化问答的设计基于两个社交网络属性：首先，社交网络中的朋友往往具有相似的兴趣爱好;其次，基于“友谊促进合作”[28]的原因，社交网络中的朋友具有较高的可信度和无私精神。因此，社会化问答倾向于在朋友之间传递问题，并通过朋友对问题的兴趣和朋友与请求者/转发者的亲密度这两个指标来确定问题的潜在答案。这提高了用户在短时间内提供高质量回答的概率[29]。

知乎社区是目前国内使用人数最多，UGC影响力最大的社会化问答系统之一，其内容涉及人们生活、工作、学习、娱乐等的方方面面。在知乎，用户可以提问，也通过发布问题的回答来说服他人，获得认同，建立声誉[30]。未注册的游客仅可查看已有问题的答案，如果要提问或回答，用户就必须注册后才能发布相关内容。通过积极参与，提供优质的UGC，说服更多的用户为其点赞，用户可以获得相应的奖励，如更高的声誉、徽章和特权。另一方面，用户也可以对其他用户的UGC进行点赞或反对来表明自己的态度。

2 PSD在知乎社区中的应用现状分析

PSD认为，在设计系统时应该采用有说服力的原则，以使其更具吸引力。本文对知乎社区进行了分析，并确定了目前存在的有说服力的原则，以及它们是如何实现的。

2.1 PSD模型

PSD模型是学者OinasKukkonen和Harjumaa在Fogg三功能模型的设计基础上，为了设计和评估说服系统所提出的。该模型在说服系统功能设计时将系统特性分类为主要任务、对话、系统可信度及社会支持。

2.2 PSD在知乎中的应用

2.2.1 主要任务支持

这一类的说服原则有助于系统用户实现其主要任务。在知乎中，用户的主要任务包括找到对自己有用的UGC，发布尽可能优质的UGC。

1）约简。简化用户的注册任务可能会提高用户注册的可能性[31]。知乎允许用户通过他们的社交账号如微信、微博、QQ注册，消除了用户填写注册表单的需要，从而简化了注册任务，册时间。

2）引导。在知乎社区中，网站通过徽章奖励鼓励用户在社区内完善个人信息及进行正向互动包括提问、回答、点赞、关注等行为。由于获得徽章可以提高用户在网络上的声誉，因此这种奖励可以被视为知乎鼓励用户参与的一种有说服力的尝试。

3）定制。知乎对定制原则的应用，是通过使用“话题”，允许用户指定他们感兴趣的主题领域，并在这些领域中出现问题时接收通知。“话题”类似许多网站的“标签”功能，可以帮助用户迅速识别关于某个主题的内容。但不同的是，话题间存在从属关系，一个话题可能拥有他的父级话题和/或子级话题，用户可以查看该话题完整的话题结构[32]。为保证信息组织效果，知乎目前对于添加话题者[33]，和添加的话题本身[34]都有一定的限制和规范。在知乎社区，用户可以关注他们感兴趣的任意数量的主题，并且会收到从属于这些主题的问题的通知。

4）个性化。知乎的注册用户都拥有自己的“个人主页”，可以对自己的头像、性别、签名、居住地、所在行业、职业经历等内容进行编辑或留空，以符合用户想要展示给外界的自身形象。

5）自我监控。在每个知乎用户的个人主页上，都显示着他们自己在网站上活动的大致表现。这些表现包括他们被知乎收录的回答和文章数，获得赞同、感谢和收藏数，参与公共编辑的次数，关注者及数量，被关注者及数量，提问、回答、文章、专栏、想法、收藏、关注的内容及数量，以及近期动态。在“创作者中心”，用户还能查询到自己发布的回答、文章、想法、视频的数量及其被阅读、被赞同的总数，和昨日数量，甚至还可以提供用户单篇或所有回答在一定时间段内的阅读、评论、赞同、感谢和收藏趋势图及分日报表。这些可供用户进行自我监控的相关信息，可以对用户产生一定的激励作用，说服用户持续使用该系统。

6）模拟。知乎社区允许用户观察UGC和用户声誉评分之间的联系。用户的个人主页展示了该用户发布的提问、回答、文章、想法等数量，从这些UGC中获得的赞同与评论数量，以及其他认证与成就。用户发布的UGC与其获得的各种声誉、认证与成就之间的关系可以被网站所有用户观察到。根据模拟原则，这可以说服用户发布更多优质的UGC。

7）预演。虽然我们在知乎中没有找到完全符合这一定义的具体使用。但是与此类似的是，未注册用户可以对现有问题、回答和文章进行查看浏览。这些用户并不是网站的正式用户，不能够发布UGC，也无法通过定制话题来获得相关推送。但是对现有UGC的浏览可以使这些未注册的用户体验到网站的整体环境和氛围，从而说服他们注册。

2.2.2 对话支持

这类影响原则使用反馈系统向用户提供支持，帮助用户更接近他们的目标。在知乎中，这个目标可以是发布一个提问、回答一个问题、提高一个人的声誉得分，或者找到对自己有帮助的UGC。对话支持类别原則包括：激励、奖励、提醒、建议、相似、喜欢和社会角色。

1）激励。知乎系统使用“赞同”投票作为激励。当用户对某一个问题提出回答，或是发布了一篇文章时，其他用户可以对该回答或文章投以“赞同”作为对其价值的认同。“赞同”可以使该回答在对应问题的所有答案中的排名上升，方便回答被更多人看到。另一方面，当用户发布的UGC被人“赞同”时，被赞同的用户会收到通知，获得激励。因此，“赞同”的数量也是对回答质量和发布回答者的反馈。

2）奖励。知乎系统以特权和徽章的形式向用户提供奖励。特权可以限制用户在知乎社区中的部分行为，特权越高，用户所受到的限制就越少，可执行的操作就越多。知乎建立了“盐值”评分体系来为每个用户进行评分，用户可以通过增加自己的“盐值”来获得特权。“盐值”的评分包括基础信用、内容创作、友善互动、遵守公约和社区建设5个维度。用户可以通过发布优质UGC等方式来获得“盐值”。“盐值”达到一定得分，用户可以获得参与公共编辑、评论区发图、高投票权重等特权[35]。徽章[36]是知乎提供给用户的另一种奖励。用户获得的徽章会在自己的个人主页上展示。用户通过完善个人信息、关注他人、发布回答、对他人的UGC点赞等行为可以获得相应的徽章。如“知无不言”，就是通过回答问题的次数达到对应标准获得的[37]。

3）提醒。在知乎社区中，系统会根据用户已发布的UGC，向用户推送相关领域的问题，邀请用户进行回答。另一方面，如果用户关注或浏览过的问题有了新的回答，知乎也会给用户发送通知，提醒用户阅读。

4）建议。知乎系统使用两种方式为用户提供建议。第一种方式是，当用户想要提问，在输入问题时，系统会在已有的数据中进行检索，并向用户推荐相似的问题。如果用户在这些问题中找到了有用的信息，就不会继续提问新的问题。另一种方式是，如前文所述，知乎使用“话题”来对问题进行分类。虽然编辑和创建话题仅限于那些“盐值”达到640的用户，但所有的用户都可以使用已有标签。在用户进行提问时，系统会根据问题内容建议其选择可能适合的话题。

5）相似。知乎在创立之初采用了严格的邀请注册制，社区内的用户相关度较高，形成了联系较为紧密的社交网络。但是，自2013年知乎开放注册以来，随着公共用户地大量涌入，这种社交网络也被迅速冲淡。虽然知乎引入了一些社交元素，采取了使用第三方账号登录或绑定其他社交工具的方式，并允许用户通过评论或私信的方式与他人进行站内互动[38]，但具体起到的效果还有待进一步调查。

6）喜欢。知乎的吸引力评级是一个比较主观的维度，不同的用户可能会有不同的评价。因此本文暂时没有给出相关意见。我们将在以后的研究中对知乎用户进行调查，以获取数据来确认这一原则。

7）社会角色。虽然知乎系统根据“盐值”分数给予了部分用户一些特权，但是并没有对用户进行确切的分类如传统论坛中的“版主”、“管理员”之类的社会角色。

2.2.3 系统可信度支持

系统可信度从系统设计的角度描述了如何设计一个系统，使其更加可信，从而更具说服力。知乎社区的可信度包括两个方面：一是系统本身的可信度，要使用户对系统产生信任，从而愿意分享知识，发布UGC;二是系统内容的可信度，作为一个社会化问答系统，系统内的绝大部分内容来自用户，因此需要对UGC进行一定的识别和引导。

1）可靠性。系统如果能够通过使用户感受到可靠（如真实、公平、公正等），则这个系统会具有更大的说服力。作为一个绝大部分内容由用户发布的社会化问答平台，知乎在页面右侧边栏不仅展示了该网站的电信与服务业务经营许可证、网络文化经营许可证，还提供了有关侵权、有害信息、不良信息等不当内容的举报链接和电话，并随页面滚动而始终保持在页面可显示区。

2）专业性。由于知乎社区的几乎所有内容均由用户提供，其专业性受到网站用户的极大影响。除一般问答之外，知乎会不定期举办“知乎圆桌”[39]，针对某一主题，通过互联网进行嘉宾讨论。每场圆桌都会有1位主持人和4位以上多年行业经验的嘉宾被邀请，以保证圆桌中的内容具有更高的专业性。另一方面，在一般问答中，知乎也为具有一定专业资历的个人和机构用户提供认证功能，并给通过认证的用户发放相应认证标识，在其用户名旁边和个人主页进行展示。认证需要用户提供相应的证件如身份证、工作证、工商营业执照、执业许可证等，并有工作人员对其进行专门审核。认证非永久有效，以保证认证状态处于用户相关证件材料有效期内[40]。

3）第一印象。知乎网站采用了清新明晰的蓝白配色，并在页面布置上，给广告位分配了相对较小的位置。当然，每个人对系统的第一印象还是要因人而异，在下一步的研究中，我们将进行相关调查，希望能够得到相关数据进行具体分析。

4）真实感。在内容提供方面，知乎社区鼓励用户使用实名使用，并不允许除知乎认证的机构账号外的用户使用公司、企业、机构、产品等非个人名称作为知乎用户名;不允许冒充他人或使用特殊符号作为用户名[41]，从而降低网站内容来源的虚拟性。在网站服务方面，通过点击页面侧边栏的“联系我们”，可以查询到知乎网站介绍及所属公司的名称、地址及相关联系方式。

5）权威性。知乎用户在发布UGC时，编辑框中会有“引用”按钮来帮助用户标注引用文献的作者姓名、出处、原文链接等。一方面是出于对原创和版权的尊重;另一方面，如果被引文献的来源比较权威，也能够增加该UGC的说服力。但是由于由于不像传统出版业那样有进入壁垒，UGC发布具有随意性[42]，在知乎中，大部分的UGC都是没有引用的。总体来说，对于权威性原则，知乎社区的具体应用并不明显。

6）第三方支持。在知乎社区有一些收费项目，如付费咨询、开通会员、“书店”里的收费电子书、“Live”里的收费讲座等。用户在购买这些收费项目时，会通过一些成熟的第三方支付（微信、App Store）进行付款，降低用户对于财产安全方面的疑虑。

7）可检验性。由于知乎系统内的内容数据量龐大、数据形式丰富、涵盖知识面广泛、且随时都有用户在对内容进行创建或编辑，想要将其全部检验显然是一件不可能的事情。因此可检验性原则在知乎并没有具体的实现。

2.2.4 社会支持

这类原则利用社会影响来说服用户使用系统。作为社会化问答平台，用户在知乎社区中不仅相互分享知识，还会进行社会互动，产生社会影响。

1）社会学习。用户可以在知乎社区中观察其他用户对目标行为的执行。用户提出的问题是公开的，他们的评论、点赞、收藏也是公开的，而每一条回答或文章的被点赞情况也是公开的。用户可以从这些社区行动中学习到这些公开的社区规范：发布、回答、提供反馈、以及发布内容的主题。

2）社会比较。知乎虽然使用了“盐值”评分系统来对活跃的用户进行激励，但盐值高的用户只能获得相关特权，并不会显示在用户的个人主页上。在公开的表现激励上，知乎采用了“优秀回答者”认证。“优秀回答者”标识会显示在用户的个人主页及用户名旁边，是系统通过参考用户在某些特定领域的话题下的活跃情况、回答内容质量和其他用户对其认可程度，以及用户是否符合专业、认真、友善的社区精神，是否有过严重违反知乎社区管理规定的行为等方面的考量之后发放给相应用户的[43]。用户可以通过查看优秀回答者的个人主页来查看他们的社区表现，从而将自己与他人进行对比。

3）规范影响。知乎在用户的个人主页上会对该用户的“认证与成就”进行展示，具体包括用户获得的赞同数、参与公共编辑次数、是否为优秀回答者等。当某位用户的朋友在系统中获得了比较高的成就或认证时，用户会感到被说服。

4）社会促进。在知乎中，这一原则实施的实例是“知乎Live”。知乎Live是一种社区直播类的讲座，用户通过参与直播，可以在听讲座的同时与主讲人进行实时交流互动，同时也可以看到其他用户与主讲人的互动问答[44]。根据社会促进原则，观看Live时积极提问互动的活跃用户，可以说服其他用户进行参与。另一个社会促进原则的体现，在用户登录知乎后，首页会显示其关注用户的近期动态，如发布了新的UGC、赞同了某个回答或文章、关注了某个问题等。这些动态的展示一方面引起用户对相关UGC内容的兴趣;另一方面也能够说服用户执行类似的行为。

5）合作。知乎用户之间的合作是非常明显的。例如，用户可以对他人提出的问题进行回答，也可以对他人的回答进行评论，而UGC发布者也可以根据回答或评论来改进自己原本的问题或回答，如修正其中的错误，或是使表述更加准确。这种用户之间的协作不仅可以显著提升回答的完整性、细节性和信息量[45]，还能够说服用户持续使用该系统。

[3]Foutz N Z，Jank W.Research Note—Prerelease Demand Forecasting for Motion Pictures Using Functional Shape Analysis of Virtual Stock Markets[J].Marketing Science，2010，29（3）：568-579.

[4]Martins L L，Gilson L L，Maynard M T.Virtual Teams：What Do We Know and Where Do We Go From Here？[J].Journal of Management，2004，30（6）：805-835.

[5]Asvanund A，Clay K，Smith K M D.An Empirical Analysis of Network Externalities in Peer-to-Peer Music-Sharing Networks[J].Information Systems Research，2004，15（2）：155-174.

[6]Wang G，Gill K，Mohanlal M，et al.Wisdom in the Social Crowd：An Analysis of Quora[C]//International World Wide Web Conference，2013.

[7]華尔街见闻.知乎官宣用户数突破2.2亿 同比增长102% 商业化或加速[EB/OL].https：//baijiahao.baidu.com/s？id=1619733215962241212&wfr=spider&for=pc，2019-05-10.

[8]Swartz，Aaron.Who Writes Wikipedia？[DB/OL].http：//www.aaronsw.com/weblog/whowriteswikipedia，2019-05-20.

[9]Van Mierlo T.The 1% Rule in Four Digital Health Social Networks：An Observational Study[J].Journal of Medical Internet Research，2014，16（2）：e33.

[10]Chen X，Li X，Yao D，et al.Seeking the Support of the Silent Majority：Are Lurking Users Valuable to UGC Platforms？[J].Journal of the Academy of Marketing Science，2019，（7）：1-19.

[11]Yardley L，Spring B J，Riper H，et al.Understanding and Promoting Effective Engagement With Digital Behavior Change Interventions[J].American Journal of Preventive Medicine，2016，51（5）：833-842.

[12]Herbert W S，Jean G J.Persuasion in Society[M].Taylor & Francis Ltd：London UK，2017：3-546.

[13]Fogg B J.Persuasive Technology：Using Computers to Change What We Think and Do[M].Morgan Kaufmann：San Francisco，2003：1-224.

[14]Zhang Y，He D，Sang Y.Facebook as a Platform for Health Information and Communication：A Case Study of a Diabetes Group[J].Journal of Medical Systems，2013，37（3）：9942.

[15]Abramson K，Keefe B，Chou W Y.Communicating About Cancer Through Facebook：A Qualitative Analysis of a Breast Cancer Awareness Page[J].J Health Commun，2015，20（2）：237-243.

[16]Lehto T，Oinas-Kukkonen H.Persuasive Features in Web-Based Alcohol and Smoking Interventions：A Systematic Review of the Literature[J].Journal of Medical Internet Research，2011，13（3）：e46.

[17]Ng K H，Bakri A，Rahman A A.Effects of Persuasive Designed Courseware on Children with Learning Difficulties in Learning Malay Language Subject[J].Education and Information Technologies，2016，21（5）：1413-1431.

[18]OinasKukkonen.Towards Deeper Understanding of Persuasion in Software and Information Systems[C]//International Conference on Advances in Computer-human Interaction.IEEE，2008.

[19]OinasKukkonen H，Harjumaa M.A Systematic Framework for Designing and Evaluating Persuasive Systems.[C]//Persuasive Technology，Third International Conference，Persuasive，Oulu，Finland，June.DBLP，2008.

[20]Burgoon J K，Bonito J A，Bengtsson B，et al.Interactivity in Human-computer Interaction：A Study of Credibility，Understanding，and Influence[J].Computers in Human Behavior，2000，16（6）：553-574.

[21]DesAutels P.UGIS：Understanding the Nature of User-generated Information Systems[J].Business Horizons，2011，54（3）：185-192.

[22]Al-Natour S，Benbasat I.The Adoption and Use of IT Artifacts：A New Interaction-Centric Model for the Study of User-Artifact Relationships[J].Journal of the Association for Information Systems，2009，10（9）：661-685.

[23]Navimipour N J，Rahmani A M，Navin A H，et al.Expert Cloud：A Cloud-based Framework to Share the Knowledge and Skills of Human Resources[J].Computers in Human Behavior，2015，46.

[24]Tidwell L C，Walther J B.Computer-mediated Communication Effects on Disclosure，Impressions，and Interpersonal Evaluations：Getting to Know One Another a Bit at a Time[J].Human Communication Research，2010，28（3）：317-348.

[25]Wiafe I，Nakata K.Bibliographic Analysis of Persuasive Systems：Techniques，Methods and Domains of Application[C]//Persuasive Technology：Design for Health and Safety;The 7th International Conference on Persuasive Technology;Linkping，Sweden，2012：61-64.

[26]Prochaska J.The Transtheoretical Model of Health Behavior Change[J].American Journal of Health Promotion，1997，（12）.

[27]Han C H，Tyagi S，Kim N，et al.Understanding Internet Service Switching Behaviour Based on the Stage Model[J].Information Systems and e-Business Management，2016，14（3）：665-689.

[28]Elizabeth，Pennisi.How Did Cooperative Behavior Evolve？[J].Science，2005，309（5731）：93.

[29]Li Z，Shen H，Liu G，et al.SOS：A Distributed Mobile Q&A System Based on Social Networks[C]//2012 IEEE 32nd International Conference on Distributed Computing Systems.IEEE，2014.

[30]沈宇飛，廖博，徐扬.社会化问答社区中声誉系统对知识分享活动的影响研究[J].情报学报，2018，37（11）：1154-1163.

[31]Fogg B J，Eckles D.The Behavior Chain for Online Participation：How Successful Web Services Structure Persuasion[C]//International Conference on Persuasive Technology.Springer，Berlin，Heidelberg，2007：199-209.

[32]知乎.知乎问题的“话题”和“标签”有什么不同？[DB/OL].https：//www.zhihu.com/question/19551643，2019-05-21.

[33]知乎如何创建新话题？[DB/OL].https：//www.zhihu.com/question/26593826，2019-05-21.

[34]知乎.在知乎上添加话题有哪些规范？需要注意哪些？[DB/OL].https：//www.zhihu.com/question/19581435，2019-05-21.

[35]知乎.什么是知乎盐值？[DB/OL].https：//www.zhihu.com/question/283094476/answer/500366662，2019-05-21.

[36]知一声.知乎“成就徽章”上线啦[DB/OL].https：//zhuanlan.zhihu.com/p/40721657，2019-05-21.

[37]知乎.徽章中心[DB/OL].https：//www.zhihu.com/appview/badge_center/intro？utm_source=wechat_session&utm_medium=social&utm_oi=46240251248640，2019-05-21.

[38]沈波，赖园园.网络问答社区“Quora”与“知乎”的比较分析[J].管理学刊，2016，29（5）：43-50.

[39]知乎.什么是“知乎圆桌”？如何参与？[DB/OL].https：//www.zhihu.com/question/20886632/answer/16501649，2019-05-23.

[40]知乎.知乎认证信息.[DB/OL].https：//www.zhihu.com/account/verification/intro，2019-05-21.

[41]知乎用户信息管理规范是怎样的？[DB/OL].https：//www.zhihu.com/question/19551824，2019-05-22.

[42]Foutz N Z，Jank W.Research Note—Prerelease Demand Forecasting for Motion Pictures Using Functional Shape Analysis of Virtual Stock Markets[J].Marketing Science，2010，29（3）：568-579.

[43]知乎.什么是知乎“优秀回答者”标识？[DB/OL].https：//www.zhihu.com/question/48509984/answer/111228361，2019-05-23

[44]蔡舜，石海荣，傅馨，等.知识付费产品销量影响因素研究：以知乎Live为例[J/OL].管理工程学报：1-13.https：//doi.org/10.13587/j.cnki.jieem.2019.03.009，2019-06-02.

[45]黃梦婷，张鹏翼.社会化问答社区的协作方式与效果研究：以知乎为例[J].图书情报工作，2015，（12）：85-92.

[46]Adaji I，Vassileva J.Persuasive Patterns in Q&A Social Networks[M].Persuasive Technology.Springer International Publishing，2016.

[47]齐小苗.信息说服技术的伦理初探[D].北京：中国社会科学院研究生院，2011.

[48]周立影.用户对社交网络上赞助社交推荐的反应研究[D].合肥：中国科学技术大学，2018.

（责任编辑：郭沫含）