大数据下中小企业竞争情报网络信息源使用行为研究

宋新平 吕国栋 杜念 刘昊来

收稿日期：2020-05-27

基金项目：国家自然科学基金项目“Web 2.0下全员有效参与竞争情报的行为形成机理及治理策略研究”（项目编号：71573107）。

作者简介：宋新平（1971-），女，教授，博士生导师，研究方向：竞争情报，信息管理，电子商务等。吕国栋（1998-），男，硕士研究生，研究方向：信息管理。杜念（1999-），女，本科生，研究方向：信息管理、电子商务。刘昊来（1995-），男，硕士研究生，研究方向：信息管理。

摘 要：[目的/意义]大数据下中小企业对竞争情报网络信息源的依赖性不断上升，但存在使用障碍。本研究旨在探究大数据下企业竞争情报网络信息源的使用行为，为企业竞争情报工作提供参考。[方法/过程]基于经典信息源分类，针对现有研究不足，创新性地将大数据下竞争情报网络信息源分为社会化媒体类、互联网公开类、互联网商务类。通过问卷调查与深度访谈方法进行研究。[结果/结论]研究发现，社会化媒体类网络信息源的重要性增强，但传统信息源的作用不容忽视，质量是影响网络信息源使用的首要因素。

关键词：大数据;企业;竞争情报;网络信息源分类;使用行为;影响因素

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2021.01.010

〔中圖分类号〕G250.25 〔文献标识码〕A 〔文章编号〕1008-0821（2021）01-0088-06

Research on the Use Behavior of SMEs Competitive Intelligence

Network Information Sources in Big Data Environment

Song Xinping Lyu Guodong Du Nian Liu Haolai

（School of Management，Jiangsu University，Zhenjiang 212013，China）

Abstract：[Purpose/Significance]In the big data environment，SMEs are more dependent on competitive intelligence network information sources，but there are barriers to use.The purpose of this study is to explore the use of corporate competitive intelligence network information sources under big data，and to provide a reference for corporate competitive intelligence work.[Method/Process]Based on the classification of classic information sources，in order to solve the existing research problems，the information sources of competitive intelligence networks under big data were innovatively classified into social media，Internet public，and Internet business.Research through questionnaires and in-depth interviews.[Results/Conclusion]The study found that the importance of social media network information sources has increased，but the role of traditional information sources cannot be ignored，and quality is the primary factor affecting the use of network information sources.

Key words：big data;enereprises;competitive intelligence;network information source classification;use behavior;influencing factor

大数据下信息源不断涌现，给企业CI带来机遇与挑战。一方面，社会化媒体、网络信息源激增成为企业获取CI的重要来源[1];另一方面，海量数据给企业带来信息超载、认知超负荷的压力，面临信息源众多难以选择的困境[2]。现实中，大企业拥有专职专业CI系统，而中小企业则相对匮乏，求助于分散的网络信息渠道，存在使用不理想、价值利用不充分等困难。因此，探究大数据下中小企业CI网络信息源使用行为具有重大意义。

现有研究集中在以下方面：①传统环境下，以往研究侧重信息源分类、使用行为及影响因素。Choo C W提出经典信息源分类[3]，郭梦雪等[4]、Robinson C V等[5]沿用此分类方式。Du Toit A S A[6]、Aldehayyat J S[7]指出中小企业更依赖人际内部信息源，网络正逐步成为中小企业最强大的信息源。Bahmani Z等认为质量、可得性及丰富性是影响信息源选择的重要因素[8]。②大数据环境下，已有学者意识到网络信息源的价值。化柏林等指出网络信息源是最主要的信息源，要综合使用网络信息源和传统信息源，实现多源信息融合[9]。Weiland D[10]、Blazquez D等[11]认为社会化媒体丰富了传统信息源，大数据是重要信息源。总体而言，鲜有学者涉及大数据网络信息源分类问题，其使用行为研究也相对甚少。因此，传统信息源分类方式已明显不适用于网络信息源，面临诸多使用障碍，需要对大数据下CI网络信息源进行分类，并对其使用行为及影响因素展开研究。

本文通过文献梳理，在经典信息源分类基础上，进一步将其细化，提出CI网络信息源分类。利用问卷调查和深度访谈，初步探究CI网络信息源使用行为及影响因素，并得到相关研究启示。

1 信息源分类

1.1 CI传统信息源

传统环境下，Choo C W[3]最早提出经典信息源分类，如表1所示，得到广泛应用。值得注意的是，其中广播媒体包含网络媒体，电子信息服务则主要指企业内部数据库。可见，此分类过于粗糙，是由于当时信息环境的局限性，学者们对其关注度不够，因而难以涵盖目前的网络信息源。

1.2 CI网络信息源

随着互联网发展，传统CI信息源过渡到网络信息源。现有研究将其分为论坛、Web2.0应用（RSS订阅、互联网商务分析工具等）、搜索引擎、企业及竞争对手网站、商业数据库、电子邮件等。CI网络信息源是传统信息源的进一步升级，也是由传统环境到大数据环境的过渡。

1.3 大数据下CI网络信息源

大数据下CI网络信息源是企业CI活动信息化的产物，是用户在网上直接取用的无数个信息源的集合。现有研究仅提及社交媒体、谷歌分析、移动传感器的应用[11]，且多为国外研究，尚未形成体系，缺乏大数据下CI网络信息源分类框架。

本文借鉴Choo C W经典分类，结合国内外最新研究成果，进一步对非人际-外部信息源中的广播媒体细化，形成大数据下CI网络信息源分类框架，如图1所示。

大数据下CI网络信息源分为3类：社会化媒体类、互联网公开类、互联网商务类，如表2所示。社会化媒体类包含虚拟社区、即时通讯、微博等;互联网公开类包含网络搜索、各类网站、网络数据库、定制数据服务;互联网商务类包含竞品获取、监测及分析服务、网站数据获取。

2 研究方法

2.1 研究对象

较之传统环境，大数据环境下企业CI网络信息源使用行为与影响因素发生了较大变化。本文以长三角地区部分中小企业的情报专员、职能情报部门（市场、营销或企划）人员为访问对象，采用以问卷调查为主、半结构化访谈为辅的方式进行探究。

2.2 问卷设计

结合访谈与调研，将问卷分为3部分：①企业基本信息，共2题。②企业对不同信息源的使用行为，设为多选题，共1题。③企业CI网络信息源使用行为的影响因素，共1题，包含7个小题项。从预调研结果来看，企业使用CI网络信息源过程中所受影响因素较多，一般题目无法区分其重要程度，故采用李克特量表进行打分。根据Likert 5点计分法将毫不影响至非常影响分别赋值1～5分，分值越高，则表示影响程度或影响因素的重要性越大。

2.3 研究实施

大规模发放193份调查问卷，回收176份。根据问卷数据的完备程度和填写规范进行筛选，得到有效问卷132份，有效率为75%。样本描述性统计见表3。

3 研究结果

3.1 大数据下CI传统信息源使用行为

调查发现，内部研讨会（66.67%）、企业内部人员（66.67%）、客户（62.67%）、竞争对手（58.67%）、内部数据与报告（56.00%）、行业展会与研讨会（55.33%）使用率较高，其余传统信息源在大数据下使用率较低，如圖2所示。

受访者表示内部研讨会、行业展会与研讨会很重要。企业较一致地认为，内部研讨会是各部门在收集详细信息后参与的面对面多方讨论，效率高、价值大，能较快达成共识。此外，情报人员指出，行业展会是收集竞争情报的重要手段。展会基本上涵盖了行业内主要供应商、生产商、代理商和下游用户等，可以在短时间内获取大量丰富的情报资料。并且其费用低廉，可以节省一大笔情报搜集成本，性价比很高。最为关键的是，可以直接通过展会参观竞争对手展台、听取对方介绍、获取相关产品资料，非常直观;即使对其产品进行解剖分析，提取生产工艺、关键指标及技术诀窍等情报信息，也是合理合法的，属于正当竞争。即便是电子商务企业，主要从事在线情报监测，但依然很重视展会等传统信息源。

3.2 大数据下CI网络信息源的使用行为

调查结果如图3所示，使用率由高到低分别为社会化媒体类73.33%，互联网公开类63.00%，互联网商务类46.89%。

1）社会化媒体类。即时通讯工具（88.00%）使用率最高，微博与抖音短视频（72.67%）其次，虚拟社区（59.33%）最低。据调研，中小企业借助社交媒体应用从外部商业环境中识别信息源收集信息。情报人员表示社交媒体可以提高工作效率，已成为捕获外部知识和竞争信息的重要渠道。通过微博、视频直播可以与外界实现跨时空对话，基于用户评论和留言进行情感分析，掌握自身及竞争对手的网络舆情动态。CI人员认为虚拟品牌社区能收集更为灵活的情报，通过用户意见、产品评论及人际交流挖掘市场需求和创新资源，甚至可以直接分析竞争对手社区信息。

2）互联网公开类。网络搜索类（89.33%）使用率最高。受访者认为百度、Google等搜索引擎操作简单，可以直接获取大量公开或非公开信息。而定制数据服务类信息源使用率相对较低。情报人员解释道，自动化RSS订阅虽然可以节省大量监测竞争环境的时间和精力，但是八爪鱼等数据抓取工具，对CI人员技术能力要求太高，使用较困难，因而难以普及使用。

3）互联网商务类。其所包含的信息源使用率总体不高，相对而言，监测及分析服务类（49.33%）、竞品获取类（48.67%）仍具有一定优势。CI人员表示专业版百度指数较为实用，具备市场需求挖掘、受众定位、效果监测、竞争分析和品牌诊断等功能，能将用户输入的搜索词及其相关的所有关键词进行聚合分析，帮助企业进一步细分市场需求，获取更加精准、全面的信息。此外，调研发现，大数据竞品分析工具得到越来越多情报人员的青睐，它能同时获得两种或两种以上产品的热度值、口碑情感等信息并进行比较，CI人员可以清晰且全面地掌握竞争对手特点并加以应对。

值得注意的是，网络信息源具有明显优势，能够得以重用。但是CI人员认为还存在以下问题：其一，用户使用效果不如预期的那样理想，存在分析能力不足、不会使用、不知如何选择等问题。其二，百度指数专业版等各类信息源工具，本身存在功能上的局限性，且收费高，目前还处于开发初期，功能不完善、发展不健全。其三，诸如生意参谋等综合性商务分析工具，虽然能解决商家看数据难、用数据难、懂数据难的困境，但仅在阿里巴巴等大型电子商务企业使用，中小企业仍然缺乏相应的平台设施。

3.3 大数据下传统信息源与网络信息源使用行为对比

调研结果如图4所示，出乎意料的是，传统信息源（55.11%）略高于网络信息源（54.11%）。CI人员表示，企业一般先利用网络信息源广泛搜集线索和背景资料，再通过传统信息源如可靠的人脉来进一步获取更加详实、可靠的信息，经过论证、求证后再应用。

3.4 大数据下CI网络信息源使用行为影响因素

调查结果如表4所示，各因素均值分布在3～4分，即“一般影响”至“较大影响”之间。整体来看，CI网络信息源质量得分最高（3.90），丰富性次之（3.82），可得性最低（3.59），说明中小企

业更注重CI网络信息源质量。具体来看，相关性（3.96）得分最高，完备性（3.91）、及时性（3.87）、准确性（3.86）、丰富程度（3.82）得分较高;而物理成本（3.64）、心理成本（3.53）得分较低;可见相关性得到极大关注。同时受访者表示，比较倾向于使用丰富程度高、个性化且省时省力的网络信息源。

4 结果讨论

4.1 大数据下传统信息源地位有所下降，但是部分信息源依旧不可替代

传统信息源使用下降，源于自身固有的局限性。但是它的一部分信息源，如人际信息源、展会仍然占据不可撼动的位置。这是本文的独特发现。

传统信息源不可替代的原因在于，部分传统信息源有着比网络信息源更强的丰富性。比如人际情报除了由言语传播内容外，还包含通过肢体动作、音调和情绪、交谈各方背景以及谈话的场合等表达出来的丰富“隐性信息”，而这些信息在理解有关内容，将其转化为情报时很可能是最有价值的。再如通过展览会获取情报信息具有得天独厚的优势。在企业向客户展示实力树立品牌形象的过程中，也向其他企业传递了情报信息。尽管这种信息传递是不得已的，却为企业获取情报信息提供了可能性，便于发现关键技术，挖掘潜在客户，了解市场走向、行业风口及热点趋势。

4.2 大数据下CI网络信息源地位日益上升，但是整体层面还存在认知不足、使用障碍问题

社会化媒体类成为主要CI网络信息源，原因在于其利于搭建人际情报网络，促进人际情报获取、交流与共享。与李霁友等观点一致，IM、SNS等社交软件是搭建人际情报网络的重要工具，协助企业CI人员通过双向交流、多向群聊、讨论组等方式获取更多人脉信息[12]。互联网公开类为CI人员主动获取外部情报提供了便捷的搜索工具。互联网商务类比如百度指数专业版，能够聚合多维信息，形成更细粒度、跨界关联的全局视图。其全面性给情报工作带来的价值，是传统信息源无法比拟的。

虽然互联网商务类信息源已形成初步认知，但仍存在认知水平不高、使用障碍等问题，原因在于：其一，中小企业缺乏相应的大数据基础设施及知识储备，也缺乏对环境中分散弱信号的识别能力。据国外咨询公司调查，国内企业虽对数据依赖程度比全球平均水平高出14%，但对数据自信程度却只有32%，原因是信息分析能力匮乏。正如Weiland D认为的那样，中小型企业没有足够的财政资源，且缺乏进行详细信息分析或实施代价高昂的信息管理系统所必须的知识，往往无法指定哪些信息对他们来说很重要，哪些不是，他们也不知道从哪里获取信息以及如何处理信息[10]。其二，中小企业数据分析能力不足、技术能力不够，管理者自身存在认知障碍问题。与Jiang J等观点一致，当商务环境变得日益复杂，尤其是大数据带来的海量信息及其引发的信息负载，使得很多组织感受到前所未有的分析能力困境，速度太快、体量太大、信息源太多，选择困难[13]。其三。此类网络信息源中的部分工具试用版功能不全，而功能齐全的收费又高，企业CI人员对其认识不足，且易受行业因素影响，目前仅在电子商务企业应用较广。支持了Weiland D的观点，大数据工具在情报分析中受到很多限制，这是由于该技术处于开发的早期阶段，当前使用的工具仍未得到足够的探索和复杂化[10]。

4.3 大数据下传统信息源与CI网络信息源互为补充、搭配使用  总体而言，传统信息源仍是企业CI的主要来源，网络信息源在企业竞争情报工作中还处于初级阶段，两种信息源都不容忽视。既要发挥网络信息源丰富性高的优点，也要发挥人的智能，比如人际情报信息源的强大优势。通过优势互补，实现人的智慧与机器智慧的协同。Janssen M等表示，随着数据变得越来越大，越来越复杂，越来越难以理解，给人类有限的心理能力在破译和解释未知环境信息方面造成了困难[14]。所以需要先进的网络信息源及其分析智能作为补充。受访者也提到，目前有太多的信息来源，每个信息来源似乎都有所不同，经常让受访者在尝试将信息源结合起来时感到头痛。因此需要融合使用两种信息源，加强组织学习，增强协作能力。

4.4 大數据下CI网络信息源质量是中小企业使用网络信息源时优先考虑的因素

这与Choo C W等学者在传统环境下的研究结果一致，同时也支持了大数据环境下Janssen M、Merendino A等多位学者的观点，即大数据下信息源质量是影响决策的首要因素。大数据下信息量巨大，企业会首先选择对决策价值更大的信息源，重点筛选、评估、整合高质量信息源，重视收益—成本之间的平衡。网络信息源的出现使得传统信息源的可得性大大增强。如社会化媒体类网络信息源提高了传统面对面人际信息源的可获取性，搜索引擎和网络数据库提高了传统纸质资料的可得性。大数据下获取信息比传统环境相对容易，可得性的影响程度就变得相对较低。

5 启 示

1）加强、重视传统信息源，发挥其丰富性高的优势，对有些信息源适当的进行升级，如展会等，使其更具有适应性，最大限度地弥补传统信息源的劣势。

2）网络信息源不应该停留在简单功能使用（如通信、信息初步获取等），应重点开发CI人员对高级功能的使用（如情报挖掘、关联分析），加强情报知识技能，提高数据分析能力。

3）重视传统信息源和CI网络信息源，寻求两者之间的平衡点，增强优势互补;加强员工数据挖掘与分析等技能的培训，提高工作效率。

4）在传统信息源和CI网络信息源使用过程中，应从收益—成本及企业实际出发综合考量。

6 结 语

本文提出了大数据下CI网络信息源分类框架，利用问卷调查和深度访谈法，对大数据下中小企业CI网络信息源使用行为及影响因素进行了探讨。本文是对该问题的首次尝试，由于时间紧、精力有限，只选取了较为典型的影响因素进行初步研究，未来需要进一步深入分析。