基于社交媒体的研究人员学术交流调研及学术社交平台优化探究*

华小琴 郎杰斌

（中国计量大学图书馆 浙江杭州 310018）

1 引言

2020年习近平总书记主持召开科学家座谈会时强调，要办好一流学术期刊和各类学术平台，加强国内国际学术交流。学术交流是研究人员交流知识、分享经验、掌握新知和开阔视野的重要方式，传统学术交流活动受时空等因素的制约，已无法适应日益增长的多样化信息获取需求，基于互联网交互技术的非正式学术交流平台应时而生。社交媒体倚赖互联网的沃土迅速发展，成为人们分享经验见解、知识生产与交换的重要平台，其所具有的受众面广、扩散速度快、更新及时化、交流动态化、信息存储便捷等优势日渐突出[1]。

早在21世纪初国外就尝试构建针对研究人员的社交网络，如Nature Network、Facebook for science等，虽以失败告终，但社交网站的学术服务理念深入人心，2008年开放获取机制和社交网络理念再次发酵，以Research Gate、Mendeley等为代表的在线学术交流平台发展迅猛，掀起了利用社交平台突破传统学术交流模式，实现学术研究与开放社交有机融合的新热潮。2014年Nature杂志对全球科学家使用社交媒体状况进行调研，发现社交媒体正影响着科研人员之间相互联系、信息共享与科研协作的方式[2]。随后国内科学网、小木虫等一批具有相似功能的社交平台获得学术界青睐，微信、微博等新媒体也逐渐成为学术互动和知识共享的新渠道。

随着社交媒体和学术社交网络应用实践的发展，相关研究的关注度和主题畛域也不断增强，主要集中在学术社交平台基本功能、网络分类、科学评估及学术服务、信息交流与推荐等，例如夏秋菊等人总结了科研社交网络的分析功能、社交功能和数据库功能[3]；Bullinger把学术社交网络分成研究目录型、研究意识型、研究管理型、研究协作型[4]；李玲丽等人对比国内外开放型学术社交平台各项指标，提出改进学术网络的建议[5]；袁成哲等人根据学术社交网络所呈现的特征向量构建了基于兴趣团队的推荐模型[6]；还有学者针对微博[7]、微信[8]等某一社交媒体进行研究；周庆山等人认为国外学术交流学已成规模，并形成了与学术社交平台相互融合的学术范式，需深化国内用户对学术社交平台的认可与使用行为研究[9]等。目前从学术交流视角对社交媒体属性的研究还比较匮乏，针对学术社交网络的用户认知、使用效果及用户交流行为和活跃度制约因素等研究相对欠缺，而不断推陈出新的社交媒体如何改弦更张，使研究人员获得更加优质与适配的知识服务，也是“互联网+”环境下学术领域亟需解决的问题。

2 研究方案设计

本研究采用网络调查法、问卷调查法与访谈法相结合的研究方法，以高等院校教职工及科研院所的研究人员为调研对象，并将4位不同学科领域的具有高级职称且有丰富科研团队负责人经验的武汉大学校友作为深度访谈的对象，据此深入探知科研人员对基于社交媒体在线学术交流的态度与评价及其对学术社交与相关服务的实际需求。2020年4月13日至6月1日期间共回收问卷363份，剔除填写者身份信息不符或填写不规范等情况在内的37份无效问卷，剩余有效问卷326份，回收有效率约为89.8%。本次调研男性占57.4%，女性占42.6%，年龄主要分布在22～40岁之间，占总人数的77.6%，中高级职称共占比66.8%，受教育程度以硕士研究生为主，学科涵盖文、法、理、工、农、医、管理等各领域，理学、工学及管理学共占比68.4%，样本的年龄结构、性别、学历、学科背景等较为全面，调查结果具备一定参考价值，基本数据如表1所示。

表1 样本基本数据

本研究选取目前国内外相对成熟的学术社交媒体与平台，了解用户社交媒体的认知及使用概况，如表2所示。由于许多学术网络平台具有综合型特征，以主要功能和增值服务为标准，将其分为大众型、学术型和知识型，其中部分平台兼有网站、APP和公众号，名称略有不同也视为同一种。

表2 国内外主要学术社交媒体与平台

3 结果及分析

3.1 学术社交媒体及平台的知晓率与使用情况

调研显示，学术社交媒体与平台的用户知晓率与使用率不一定成正比，即使不少社交媒介为人所熟知，在使用率上也存在较大差距。个别国际性学术社交平台如IdeaConnection、Sakai、Labroots、InnoCentive知晓率极低，故后续不纳入汇总统计；个别针对性较强的社交平台如丁香园、经管之家、图林博客圈等，只有专业相关的用户有所接触，知晓率也偏低。从大众型社交媒体来看，94.18%的用户选择“经常使用”微信，接着是QQ（74.62%）、微博（36.30%）；58.63%的用户“偶尔使用”微博，接着是百度贴吧（45.59%）、今日头条（43.32%）、豆瓣（38.12%）；87.63%的用户“从不使用”LinkedIn，接着是天涯社区（86.66%）、博客（75.16%），如图1所示。从学术型社交媒体来看，39.28%的用户选择“经常使用”小木虫，接着是科学网（25.68%）、百度学术（21.18%）、科研之友（20.31%）；93.21%的用户“从不使用”Kaggle，接着是Researcher ID（86.55%）、博研论坛（83.12%），如图2所示。从知识型社交媒体来看，32.81%的用户选择“经常使用”知乎，接着是果壳网（8.52%）、Quora（4.03%）；94.64%的用户“从不使用”InnoCentive，接着是Labroots（91.49%），如图3所示。

图1 大众型社交媒体使用频率

图2 学术型社交媒体使用频率

图3 知识型社交媒体使用频率

综上，当前研究人员学术交流“经常使用”的社交媒介是微信（94.18%）、QQ（74.62%）、小木虫（39.28%）、微博（36.30%）、知乎（32.81%）、科学网（25.68%）。以微信、QQ、微博为典型的学术知识转移与传播模式凭借即时快速的信息分享和简单易用的交互功能，占据庞大的用户群体，以小木虫、科学网等为典型的学术信息协同生产与共享模式，借由网络知识社区汇聚大众智慧，而国际知名学术媒体ResearchGate、Academia.edu、Mendeley，被“经常使用”的频率仅为12.49%、8.83%、10.67%，远低于全球范围内科研人员对ResearchGate的经常使用率（Nature全球调查结果为50%左右）[10]。

3.2 学术社交媒体及平台的用户群体差异与学科差异

研究人员应用社交媒体进行学术交流时各有偏好，微信及QQ有着压倒性的跨年龄层用户群体，钉钉用户群体局限在本单位内部，交互模式多发生在内部同事及课题组成员。经常使用小木虫的用户占比最高的是22～36年龄段（43.72%），经常使用知乎的用户占比最高的是22～27年龄段（38.35%），学科专业性区分不大，而经常使用科学网的用户主要为拥有博士学位的专业人员。研究人员的学术交流行为与其年龄、学历、学科背景、研究性质等密切相关，是其学术资本和社会互动程度的体现。

尽管都是全学科覆盖的国际性学术社交平台，但“经常使用”及“偶尔使用”ResearchGate进行学术交流的研究人员主要分布在医学、化学、生物学领域，“经常使用”及“偶尔使用”Academia.edu进行学术交流的群体主要集中在人文社会科学领域，用户群体基本上拥有硕士研究生及以上学历。从研究咨询、写作指导、项目申请、研究工具、科研协作、数据共享、经验获取、前沿资讯等方面，探寻学术社交媒体资源与服务利用的学科差异，由于样本涉及学科较多，统计时将研究人员统分为自然科学与人文社会科学两大类，如图4所示。

图4 学术社交平台内容获取的学科差异

自然科学背景的用户在探寻数据共享（63.12%）、探求研究工具（58.41%）及科研协作机会（53.65%）等方面表现出更高需求，人文社科背景的用户在写作指导（54.23%）、经验获取（52.07%）及研究咨询（47.58%）等方面表现出更强意愿。两者在对以行业进展、前沿热点、学术资讯、学科趋势、数据资料等为主的前沿资讯需求上差距较小，在资源索取上表现出的最大差异就是数据共享与科研协作，尤其是计算机专业的研究人员在数据共享上选择尤为一致，多缘于计算机领域本身对开源数据集的强烈需求。拥有相同研究背景或志趣相投的同知识存量的研究人员，实现相互启迪的学术交流模式是学习提升式或探索前进式的，而在自然科学领域，不同学科背景和研究特长的研究人员更易发生互补式的学术协同交流行为，通过跨学科协作激发科研创新，催生更多的“美第奇效应”。

3.3 学术社交媒体及平台的用户需求动机及差异

研究人员利用社交媒体进行学术交流的动机较为多元，如图5所示，比重较高的是跟踪最新研究进展（52.27%）、获取学术资源或知识（43.73%）及探讨学术观点或解决学术问题（42.16%）。研究人员通过社交媒体了解最新研究动态和专业领域前沿信息的需求比较强烈，追求多类型、多渠道的整合资源和有针对性、权威性的学术信息，也希望通过社交媒体融入具有相同研究兴趣或主题的社交圈子，但在寻找研究伙伴或科研协作机会上的意愿不是特别强烈，在寻求同行认可和建立学术名声方面也呈现较为低迷的状态。通过访谈也了解到，在个人和科研团队学术信息需求识晰的过程中，绝大部分课题组成员的学术信息需求是在团队负责人的分配下识别的，少部分是在团队其他成员的协同下确定，表明科研团队负责人的团队管理和知识经验直接影响成员的学术交流与协同需求。

图5 基于社交媒体的用户学术交流需求动机

不同的需求动机也会影响研究人员对社交媒体及平台的选择，出于节约时间与成本、获得研究反馈的目的，研究人员会优先选择大众型社交媒体进行学术交流；使用国内学术社交网络的研究人员在扩大交流及交际范围、寻求同行认可或建立学术名声、分享或传播研究成果等方面的需求远远高于使用国外学术社交平台的研究人员；使用国外学术社交网络的研究人员则对跟踪最新研究进展、捕捉学术热点或激发学术灵感、获取学术资源或知识等方面具有较高热情。

3.4 研究人员学术交流行为

学术社交网络藉由学术资源、在线服务和交流工具等建立起以学术交流为核心的社交关系，研究人员通过接收资源提供主体推送的各类学术资源，建立直接的对话、链接或引证关系，这种效益牵引式学术交流模式能否开启传递效益最大化，主要取决于研究人员是单纯的信息接收者还是信息呼应者。调查显示，78.45%的研究人员只关注同领域内科研动态及成果，67.33%的研究人员从未与平台上的人开展过学术合作，很多研究人员在社交平台上偶尔参加讨论，但从不主动发起咨询和话题（58.13%），不少人会以单一的学习者身份存在，在平台浏览他人言论/文章/研究成果，但只阅读不评论（53.72%），如图6所示。总体而言，研究人员的学术社交行为取决于对象的熟识度或权威性，且偏向于与同领域、同职务或同兴趣的人进行学术交流。在主观行为上，研究人员会因学术交流氛围不够浓烈及对象相熟度不高，尤其是由他人邀请或推荐被动开通社交账号的研究人员，常常会表现出学术社交不足[11]。尽管在知识交互与知识共享等方面多少有所触及，但比重普遍较小，研究人员浏览角色的孤独性未被打破，则不利于优质学术知识资源的二次传递或多级传递 。

图6 研究人员学术社交行为

3.5 学术社交平台建设的用户满意度及面临的制约因素

从资源数量、资源质量、用户服务、更新频率、互动体验、实用体验、趣味体验、原创性、同步性、共享性、内容呈现形式、文字表达方式等考察研究人员对学术社交媒介的满意程度，如图7所示，研究人员对学术社交媒介的考察选项均持中庸态度，在满意度上选择“一般”的比重远远大于其他备选项，其中研究人员满意度较高的是实用体验（35.14%）、资源数量（32.57%）及文字表达方式（24.31%）；很不满意的是资源质量（17.73%）、互动体验（16.67%）及用户服务（13.22%）。

图7 学术社交媒体及平台建设的用户满意度

结合已有相关研究，从交流方式固定局限、交流行为持续性差、学术用户识别困难、信息质量难以保证、用户规模难以保证、学术环境难以保证、学科知识分类不佳、专业针对性过强、交流回报甚少、平台功能较为单一、操作界面体验性差、知识产权缺乏保护等方面，考察研究人员在学术社交过程中面临障碍因素的比重，如图8所示。其中认同率较高的是信息质量难以保证（51.76%）、操作界面体验性差（48.37%）、学术环境难以保证（46.83%）、交流回报甚少（40.2%），可见学术信息质量、平台交互体验、学术环境、外部激励等仍是影响研究人员学术社交的主要因素。

图8 研究人员在学术社交过程中面临的制约因素

综上所述，研究人员对社交媒介的学术作用大体持肯定态度，但要求不仅仅停留在资源数量与文字表述等基础层面上，对信息内容的价值性、互动性及深层服务也有所追求。大量低质的、重复的、伪科学信息引发的信息超载现象，对研究人员的最小努力惯性思维、信息过滤及整合归纳能力提出挑战。尽管有些学术社交平台意在打破传统线性的信息链条，追求动态交互交流网络的快速运转（典型如小木虫的凝聚子群），但当社交媒介交互效果逐渐式微时，势必对平台界面设计及体验感提出更高要求，基于社交媒体的学术信息服务也不能是简单的信息生产与传递，而是在融合了学术知识的学科化服务支撑下构建合理有序的学术环境，这是关系到研究人员能否在学术交流中明确共同愿景、获得新知的硬核驱动因素，也影响着研究人员对社交平台的认同感。

许多学术社交平台重创建轻维护，缺乏学术知识交互功能和规范管理，设计不合理、操作不便捷、冗余信息及广告太多等现象普遍。支持用户进行互动交流的技术工具和手段较为单一，交互设计不流畅直接导致学术交流的迟滞性，普适化的统一服务在支撑不断追求高、精、尖的研究工作上显得捉襟见肘，对于学术社交媒体来说，除了建立科学合理、动态互通的信息资源体系，提升平台的服务品质与用户体验也极具重要性。

4 基于社交媒体的学术交流优化策略

4.1 完善信息供给与控制机制

许多学术社交平台信息无序冗杂源于没有实行精准的信息过滤机制，平台服务提供商应从改善信息资源的管控机制入手，对信息管理系统和信息仓储进行实时监管。应用信息过滤技术剔除垃圾或虚假信息、同质或低质信息，通过数据挖掘技术、信息聚合、云计算、超计算等手段汇聚整合学术信息资源，应用情境感知技术获取研究人员的情境信息，结合需求情景迅速反馈研究人员所需的信息资源，形成有次序、有频率的推送发布机制。开放用户举报接口并合理剔除举报或标记次数较多的信息，同时对个人隐私保护及相应责任作明确说明，建立知识产权侵犯行为的处理机制，营造健康持续的学术交流与知识传播环境。

还应紧跟当前计算机领域最新的推荐算法，构造信息资源的智能推荐模型，应用自动化采集技术及数据分析技术，对用户反射在平台上的搜寻、浏览、分享、关注、推荐、评述等记录进行抓取，结合智能追踪及用户画像等大数据时代的精准服务工具，面向算法和特定数据抓取建立用户模型，挖掘潜在需求和兴趣主题，有效汇聚优质学术信息资源，在主题关联整合之后实现关联知识推荐，并协助创建以学术研究为导向内容的用户文档。此外，平台也可应用头条推荐和算法模型，使研究人员发布动态或优质学术资源后，有机会在信息资源推荐中得到较高的推荐权重，通过抓取阅读量、下载量、点赞量、收藏量、转发量等指标数据进行量化评估与热度推荐。无论是学科分类或主题聚类，均可通过数据管理及云存储技术实现碎片信息和异构资源的有效存储、备份和迁移，形成一定规模的学术资源库，供随时调用。通过个性化推荐系统，智能推荐最新的学术动态、信息资源及研究视野，让高质量学术资源获得更多浏览。

4.2 强化技术支撑，提升用户交互体验

随着人工智能的兴起，开放信息构架、机器学习和数据挖掘相关算法得到广泛应用，学术社交平台也应紧跟技术的迭代创新，除了具备基础的查找、发布、评阅、回访、订阅、链接等功能，还应通过开放式信息系统互通兼容，允许研究人员在异构系统和不同形式的资源间自由跳转，实现跨平台、跨引擎信息检索与互操作，增强集成体验，提高学术用户的黏性。在学术交互上，根据用户身份属性、研究方向、兴趣爱好等特征进行信息资源推荐和匹配好友精准推荐，引导用户从被动的信息偶遇到主动的信息搜寻进而向学术互动靠拢。支持个人中心的创建及主页发布的个性化设置，应用智能化技术手段定期测度注册用户的规模与活跃性，分析用户的学术水平和异质性，基于精准的文本挖掘及有效的语义表示，提供专业匹配或易产生跨学科交流的潜在合作者推荐，在必要时创造虚拟现实情境的语音与视频交流，创造学术协作交流的互动环境。

2019年8月，中国互联网络信息中心（China Internet Network Information Center，CNNIC）发布的第44次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，我国网民使用手机上网的比例高达99.1%，手机搜索引擎用户规模达6.62亿，占手机网民的78.2%[12]，可见手机APP服务端已成为网民获取信息资源的主要来源，学术社交平台针对移动终端的信息服务势必在考量范围内。遗憾的是目前学术及知识型平台仅有知乎、小木虫、丁香园等个别APP开发较为完善，而微信、QQ等虽然提供了文献资料的分享功能，但文稿评议及共同撰写等功能尚付之阙如。钉钉虽然目前主要应用于办公，但其智能文档因在线编辑与智能协同两大功能，支持PC和手机多端多人实时编辑实现跨平台无缝协作和视频会议探讨，深受单位内部学术课题组欢迎，这种友好兼容性体验应被更多平台采纳。还可借鉴社会化文献阅读服务，使用户在文献评论互动功能中实现文献阅读与文献交流的融合[13]，借助可视化图文展示用户之间的共同兴趣、研究方向、引文关系、合著关系、会议共现关系等关键信息，达成高效率的信息理解与学术观察，实现学术交流与信息解读价值的最大化。

4.3 打造面向解决问题的知识服务与学术信息环境

学术社交平台与其他信息机制的融合是学术知识网络发展的必然趋势，正如NanoHUB、My Experiment等基于过程流的科研平台设计，学术社交平台应更加关注以研究人员为中心的研究过程的信息共享与知识交流。这就要求平台成立具有较高专业素养与沟通能力的服务团队，构建面向学术学科领域的知识组织体系。

当研究人员接受平台的嵌入式知识服务后，将适配的知识服务融入用户的科研环境和解决问题的过程之中。在用户了解学科发展时提供领域研究的前沿进展、知名专家、研究机构、学术会议和活动、学术期刊和专业网站、常用工具及方法、交叉学科等；在查找学术资源时提供所需文献、科学数据等信息资源，并根据用户搜索习惯及方向推送精准主题和关联研究；在寻求学术协同合作时能迅速响应组建学术交流圈与虚拟群组，进行人员对接、信息共享与流转等；在寻找课题项目时能获取基金项目、申报指南、学术经验、开放科学数据等；在科研项目开展过程中及时推送相关学术资源、预测性及评价性信息，提供研究人员智能推荐、研究趋势分析、领域知识导航等增值服务，在专深的参考咨询服务上，直接串联起与平台接轨的领域专家进行沟通与指导；在学术成果传播阶段，提供期刊投稿指南，充分利用平台媒介推广研究人员已发表的学术成果，并通过平台网络关系分析确定成果的定向推送对象，促成研究成果的精准传播，增强相似研究领域用户的合作机会，扩大成果被下载、引用的概率，并将这些应用情况和科研受众分析及时反馈给研究人员，形成良性循环的学术信息环境。

4.4 建立合理有效的激励与评价机制

合理有效的激励机制可以增强研究人员学术社交的积极性，在精神层面上，可以设置科学的学术荣誉等级评定和帮助积分制度，研究人员在平台上完成的学术交流与知识分享等行为均能获得学术声誉值或相应积分，据此设立各类“达人榜”“勋章榜”等，提升用户沉浸感和荣誉感。还可为对学术交流作出贡献的用户提供更高的平台权限或更具时效性的学术资源，在平台学科板块管理员的任免上也可考虑吸纳活跃度和参与度较高的用户。在物质层面上，可以尝试积分兑换奖品或借鉴知识付费模式（如付费问答、打赏等），打破“有提问，无回答”的交流困境，所幸当前人们对知识付费的认知已逐渐理性，从信息的野蛮生长到知识的深耕细作，其中固然有经济或资源回报的刺激，用户通过知识付费形式获得优质学术资源的使用权限，既是对发布者知识变现的奖励，也有利于激发精准学术交流和针对性分享。

评价模式也是激发学术交流欲望的有效手段，与国外完善丰富的学术评价指标体系相比，国内学术声誉评价指标略显单一，由于传统科研评价机制的限制，一些替代性衡量指标很难得到认可。可以借鉴Research Gate平台建立RG Score学术声誉评分机制的做法，将研究人员在学术社交平台上提出与回答学术问题、分享信息资源与研究成果、关注者数量与有效互动等行为，纳入研究人员的学术声誉值考量与科研工作绩效考核。

4.5 重构研究人员与不同平台主体的关联

由于研究人员集中在各大高校和科研院所，而拥有较大访问量的网络媒体欠缺的正是专业学者及其学术资源，重构研究人员与不同平台主体的关联乃至强化平台之间的联系，是拓展学术交流局面的有效渠道。由于部分社交媒体仍不免存在交流渠道不畅等问题，如微信公众号的留言渠道处于半开放状态，用户之间的即时性意见表达和互动反馈受阻。为此平台可根据专业领域、兴趣爱好、身份等分别设置学术交流群组，构建新型的互动型、群体性研究人员社区平台。目前人大复印报刊资料正尝试构建旗下科研学术交流平台，通过人文社科领域学者交流群、学术期刊主编交流群等4大科研群打造高端微信群矩阵。这种关联第三方社交媒体和设置学术交流群组准入条件的做法，能够避免大量低下和无效的学术对话，也能使平台在虚拟交流空间中及时接收互动反馈。

科研院所掌握着相当领域的研究环境、基础设施、科学数据及人员设备等，在面向某一学科进行快速交流及反馈时极具优势。推行学术社交服务需要打造领域科研信息环境，支持研究人员通过该环境进行学术信息的检索、发布、汇集与交流，接入集成检索、情景再现、开源软件、开放链接等技术，实现异构平台开放学术资源的一站式检索获取。若能支持第三方平台或服务工具的合理集成与嵌入，形成一套基于开放标准规范之上的可扩展、互通性的应用，将有助于发挥资源互动的优势，构建广泛的信息交流与能量交换的信息保障平台。

5 结语

作为高校信息资源中心的图书馆，应依形势充分运用社交网络寻求信息服务突破，将学术交流协同环境集成到图书馆学科服务上，将高校优质的学术内容与良好的网络传播渠道相结合。一方面，可效仿清华大学“微沙龙”O2O模式[14]，允许用户在线上发布学术话题，通过“微沙龙广场”寻找感兴趣的交流主题及潜在学术合作者，也可促成线下的面对面交流。另一方面，由于目前我国不少高校机构知识库建设还停留在初级阶段，加强机构知识库与学术社交平台的互操作，引入学术社交平台共建共享，优化社交平台的学术资源构成，也有助于规避以学术性和网络性为原则的机构知识库止步于典藏功能并沦为鸡肋的风险，通过开发多方主体社会潜能，有助于实现资源整合和个性化社交网络的开拓，以双赢模式增强科研服务能力。