学术虚拟社区特征对知识交流效果影响的研究
2021-06-07袁勤俭毛春蕾
袁勤俭 毛春蕾
关键词:学术虚拟社区;社区特征;知识交流效果;感知学习;感知贡献
目前.国内外已形成一批功能完善且使用广泛的学术虚拟社区,它们营造了更加开放、自由、平等的学术交流氛围,能够弥补传统的学术交流在互动性和时效性上的不足。同时,由于其交流过程具有主题丰富、内容专业、互动及时、形式多样等特点,能满足科研工作者多样化的学术需求,因此,越来越多的科研人员在学术虚拟社区中进行知识交流。与此同时,学术虚拟社区相关问题也成为信息管理学科研究的重点领域之一。
在文献调研中发现.现有文献有关学术虚拟社区特征对知识交流效果影响的研究主要集中在以下3个方面:①学术虚拟社区的技术因素对知识交流效果的影响。孙思阳将技术因素分为技术效能性和技术安全性.并指出技术效能性由站点功能完备性、网页兼容性、网页速度流畅性构成,为用户的知识交流过程提供技术保障:技术安全性则是指网站对用户个人隐私的保护。而Davis F的研究证实了用户的感知有用性和感知易用性会影响其使用系统的意愿,并因此影响其最终行为。鲁若愚等则通过仿真建模发现社区的交互设计会对其绩效产生积极影响:②学术虚拟社区的激励机制对知识交流效果的影响。程豪杰等将学术虚拟社区中的激励机制分为了实质性激励(如金钱奖励、职称评定等)及虚拟性激励(如身份等级、平台内声誉、平台内荣誉等)两大类。徐美凤则发现学术虚拟社区的激励机制会通过影响动机进而促进用户的交流与共享行为,但是自然科学社区的成员更认同积分和等级这两种激励方式,而人文社科社区的成员则更认同等级和荣誉称号的激励:③学术虚拟社区的内容特性对知识交流效果的影响。常亚平等发现内容的客观性、时效性和趣味性通过分享意愿的中介作用对分享行为产生正向影响。Yu T K等则发现虚拟社区内容的有用性和相关性与成员的知识共享行为密切相关。
由上述可知,不少学者已关注了学术虚拟社区特征对知识交流效果的影响,但是还缺少系统地研究学术虚拟社区特征对知识交流效果影响的研究成果。为此,依据以往的相关研究和学术论坛、学术博客、学术社交网络、学术微信公众号、学术微博5种典型学术虚拟社区的特征,本文从学术虚拟社区的规范、内容和交互3个维度提取了社区参与限制、审核严格性、举报便种性、感知可靠性、感知丰富性、推送及时性、感知交互强度、感知交互实时l生8个特征.试图系统研究这些社区特征对知识交流效果的影响。
1研究假设与研究模型
1.1学术虚拟社区规范特征相关假设
社区参与限制是指学术虚拟社区对用户加入社区并参与社区活动的限制程度。董涛在研究学术社交网络的持续使用行为时,将平台规范纳入影响因素的研究模型。学术虚拟社区对用户参与的严格限制,相当于社区对参与成员进行了一次筛选,留下了有科研能力或科研需求的科研人员。这样的限制和筛选在一定程度上能够提高社区内的交流质量,使社区内的知识更具专业性和准确性,因而社区成员更容易获得所需知识。此外,学术虚拟社区的实名参与会约束其成员行为,减少不当言论的产生和不实信息的发布,这在一定程度上也保证内容质量,因而有利于成员的知识获取与学习。因此,本文提出如下假设:
H1:社区参与限制对用户的感知学习有正向影响。
审核严格性是指学术虚拟社区依据其审核规范对用户发布内容进行审查与核实的严格程度,不符合相应规范的内容将被删除。学术虚拟社区是科研人员进行知识交流与信息共享的平台,主要依靠社区成员自发上传学术资源或分享学术观点和学术信息。因此,建立严格的审核机制以控制社区内的噪音信息和不当言论显得格外重要。一方面,严格的审核机制能够对社区内无关信息,甚至低质量信息进行过滤,从而提高用户检索到有用信息的效率,使其感知到更高的学习价值;另一方面,根据计划行为理论的主观规范维度.社区内的规范和交流氛围会使用户感受到来自社区和其他用户的环境压力.并因此影响用户在社区中的交流和分享行为。良好的社区治理和社区审核规范在对创作者的行为进行约束的同时.也提升了其在创造和贡献知识过程中的认知专注,并正向激励了其创作内容的质量水平,从而使其感知到更高的贡献价值。基于此,本文提出如下假設:
H2-1:审核严格性对用户的感知学习有正向影响。
H2-2:审核严格性对用户的感知贡献有正向影响。
举报便利性是指当社区成员在使用社区过程中发现他人的不当言论时,能够立刻对之进行举报,从而维护社区良好氛围的便利程度。有学者指出,社区让用户感知到的规范性越强,就越能促进交流和学习过程的开展。举报功能作为审核机制的补充,是一种会对用户行为起到约束作用的社区规范.能够有效甄别出在审核环节中漏掉的不当信息.且所有社区成员都被赋予了使用此项功能的权利,因而在某种程度上比审核机制更加严格。此外,有学者通过实证研究发现,功能易用性是一种社区环境影响因素,当社区的功能设计贴近用户并能使用户感受到便种性时,用户会对社区产生好感并积极参与社区活动或进行知识分享。当社区的举报功能布局合理且使用便利时,更能够促进用户参与并鼓励成员贡献高质量内容。同时,成员间的相互监督有助于营造积极的社区氛围,提供高效且愉悦的知识交流体验.这将使知识提供者感知到良好的贡献价值,也使知识获取者感知到良好的学习价值。因此,本文提出如下假设:
H3-1:举报便利性对用户的感知学习有正向影响。
H3-2:举报便利性对用户的感知贡献有正向影响。
1.2学术虚拟社区内容特征相关假设
感知可靠性指信息需求者对于信息来源的可靠性和可信性的感知。经过专业机构认证的或具备某领域专业知识通常被认为是可靠性高的信息来源。对于来源于可靠性更高的信息源的信息,用户倾向于付出较少的认知努力,且只依据简单的线索和浅层思考就做出对目标的判断。在学术虚拟社区中,对于知识获取者来说,若他们感知到社区中的知识来源是可靠且值得信赖的,则当他们搜索到满足其需求的某类信息时,会在简单判断后产生积极反应,对所获得信息的价值给予认可,并感知到更强烈的学习价值,从而更倾向于在该社区中搜索所需知识并与他人展开知识交流。基于此,本文提出如下假设:
H4:感知可靠性对用户的感知学习有正向影响。
感知丰富性是指用户对学术虚拟社区中内容的多样性和丰富性的感知.当社区中内容涵盖多个学科领域,涉及多样化的交流主题时,用户的感知丰富性较强。张熠等将丰富性定义为用户感知到的内容的丰富度,主要可从资源丰富性、功能丰富性、模式多样化3个方面对其进行衡量,用户对丰富性的不同程度的感知将影响用户的知觉体验,其中,资源丰富性指涉及广泛的学术领域以及有丰富的专家资源;功能丰富性指具有如求职招聘、在线教育等多样化的实用功能:模式多样化则表现为能够基于会话关系或链接关系等多种交流模式进行交流。本文在相关文献的基础上将学术虚拟社区中内容的丰富性定义为:社区涵盖完善的学科领域、涉及多样的交流话题、积累丰富的学术资源。当社区提供能够满足不同专业领域学者的学科选择,能够使有相同交流话题的用户聚集在某一具体话题下展开有针对性的讨论,并帮助用户获取需要的学术资源时,用户就会感知社区内容丰富性高。
完善的学科领域一方面能满足不同专业领域内学者的科研需求:另一方面有利于学者从更全面的角度出发.开展跨学科的知识交流与融合.从其他学科中汲取灵感并将其运用至本学科的研究中.相较于将视线局限在特定范围的学科领域,这更能激发学者的创造性.因而使其感知到更高的学习价值。交流主题的多样性则能够满足学者多样化的学术需求,并为相同目标用户的聚集提供可能,用户可在某具体主题下获取所需信息,并与其他学者展开交流,了解该主题的最新进展和前人的研究经验。更具针对性和目的性的学术交流能够为研究者节约时间、提高效率,使其获得更好的学习效果。因此,本文提出如下假设:
H5:感知丰富性对用户的感知学习有正向影响。
推送及时性是指社区将用户关注或感兴趣的内容推送给用户的及时程度。学术虚拟社区内,用户通常根据自己的科研需求或兴趣爱好去关注某个特定的话题或某专业领域的用户,这一关注行为具有极强的目的性和主观性,反映了用户的真实需求,将这些内容推送给用户,能够更具针对性地满足其知识需求;而与用户主动搜索信息不同,关注内容的实时推送能够降低用户的搜寻成本;此外,信息的及时推送还能够帮助研究者掌握最新研究进展,因此,本文认为信息推送的即时性能够提高用户获取知识的效率,使其感知到更高的学习价值,故提出如下假设:
H6:推送及时性对用户的感知学习有正向影响。
1.3学术虚拟社区交互特征相关假设
感知交互强度是指社区成员与其他用户建立连接并进行交流互动的频率高低。交互过程涉及知识获取者和知识提供者两种角色.且两种角色并非固定,对某一位成员来说.当其在社区内搜寻并获取知识时,他就是知识获取者.而当其在社区内贡献知识时,他就是知识提供者。
用户间更高程度的互动会影响其社会认知和注意力,并因此影响其心理和行为。用户间的交互通常建立在其共同点之上,如交互双方可能来自同一专业领域,或有相同的科研兴趣,或对某一话题有相同、相似看法,这些相同点建立起用户间的纽带,使其更容易與他人展开知识交流,因而知识获取者能从交流中感知到更好的学习价值,而知识提供者则能感知到更好的贡献价值。此外,根据社会资本理论的结构资本维度,成员间交流频率的提高会增强成员间的关系强度.并最终促进社区内的知识交流:且随着成员间互动强度和频率的提高.知识获取者在社区中获取的信息和知识也就更多,而贡献这些知识的提供者则更能感知到自己的价值体现。基于此,本文提出如下假设:
H7-1:感知交互强度对用户的感知学习有正向影响。
H7-2:感知交互强度对用户的感知贡献有正向影响。
感知交互实时性是指社区成员感知到他人对其行为做出回应的及时程度。杨燕从互惠的角度出发研究用户间的交互关系,发现当用户感受到自己的付出能够得到及时、同等程度的回报时,他们的贡献意愿会更加强烈。张熠等的研究则发现大多数用户都希望能够在社区中与同行就当下热点话题进行实时的沟通与交流。一般来说,用户希望他们在学术虚拟社区内发布的内容能得到回应,如当其在社区中发表自己的看法时,他希望能与他人进行讨论或得到他人的认同.而发布学术问题则是希望得到其他用户的帮助与解答。由于知识的获取与贡献是相互的,当用户在社区内贡献知识的同时,也会期望将来能获取知识以作为他们所投入的成本和时间的回报,因此,当用户发表的内容得到他人及时、快速的回复时,他们将感受到公平和满意,并有动力继续为社区贡献知识。积极快速的交互响应能使交互双方感觉到尊重与肯定,有利于营造良好的互动氛围.提高学习者和贡献者在知识交流过程中的效率,使知识学习者感知到较好的学习价值,使知识贡献者感知到较好的贡献价值。因此,本文提出如下假设:
H8-1:感知交互实时性对用户的感知学习有正向影响。
H8-2:感知交互实时性对用户的感知贡献有正向影响。
2问卷设计与样本收集
2.1情景设计与量表设计
本文有8个情景变量高VS低水平组合的256种情景.利用SPSS软件正交实验降维后共生成12种情景组合。在借鉴已有研究的基础上,本文参考前文所述5种典型学术虚拟社区的实际特征和功能对每一个情景变量进行设计和编制,在问卷中以图文形式展示。同时,针对情景的设计和描述进行了小范围的访谈,确认被试能准确感知和分辨情景的高、低水平,并对不能被准确感知的情景进行了完善。
本文还设计了研究所需的测量题项。采用Lik.ert5级量表进行测量,分别从“非常不同意”到“非常同意”。为保证样本数据的有效性,设置两个反义题项于“推送及时性”和“感知交互实时性”的测量项中,如表1所示。
2.2问卷优化与样本收集
在预调查后,完善问卷并将12种不同情景组合的问卷通过微信、QQ、论坛等多个渠道随机发放给调查对象,收到302份问卷。剔除作答时间过短、未辨认出反义题项的问卷,最终得到241份有效问卷,满足结构方程模型的样本量要超过题项数5倍的要求。
将上述研究假设进行整合,得到如图1所示的研究模型。
3数据分析与模型检验
3.1人口统计特征描述
本文样本的人口统计特征分析显示:男性占比43.57%,女性占比56.43%,男女比例接近1:1,较为均衡;样本的年龄主要集中在18~30岁,占比92.94%;受教育程度以本科和硕士研究生为主,分别占比36.10%和58.09%,这是由于学术虚拟社区的使用者主要是有学术需求或学术兴趣的高学历人群,所以样本的学历特征与学术虚拟社区目标人群的学历特征是相符的,具有一定代表性;从调查对象使用学术虚拟社区的情况来看,91.29%的受访者使用学术虚拟社区的时间超过了1年,63.07%的被试每周会使用1次以上,因此本文的样本有丰富的使用学术虚拟社区的经验,对学术虚拟社区的特征和功能的理解更加深刻,有利于调查的展开,如表2所示。
3.2测量项正态分布检验和情景分组有效性检验
本文样本的Kolmogorov-Smirnov检验表明所有测量项呈现非正态分布.因此选择偏最小二乘法SmartPLS 3软件进行后续的模型分析。不同情景分组中的10个变量的单因素方差分析表明它们之间均存在显著差异,说明情景分组对于这些变量的控制是有效的。此外,单因素方差分析也表明不同情景中被试的性别、年龄、学历、社区使用年限、社区使用频率无显著差异。
3.3探索性因子分析与共同方法偏差检验
本文KMO(KMO值为0.840)与Bartlett球形度检验(显著性为0.00)满足做探索性因子分析的要求。在探索性因子分析中发现,有9个因子的特征值大于1,能够解释的总方差为81.962%,超过了60%。本文所有题项的因子载荷都超过了临界值0.45,并且只对应一种成分,因此通过检验,无需删除题项。
从探索性因子分析的结果来看,第1个因子的累计百分比为22.203%.小于40%,表明本文的研究不存在显著的共同方法偏差.不会对结果有效性产生严重影响。
3.4问卷的信度与效度检验
本文的统计分析发现所有题项的因子载荷均超过0.8.所有构念的Cronbach's Alpha系数都大于0.9,表明各测量项通过信度检验。
本文计算得到各构念的CR均大于0.9,AVE均超过0.8,说明有较好的收敛效度。此外,本文的统计分析也发现各变量的AVE值的平方根均大于其与其他变量的相关系数,说明具有良好的区分效度。
3.5模型拟合评估与路径分析
本文的感知学习和感知贡献的R2值分别为0.466和0.608.两个值都位于0.33~0.67之间,表示研究模型的解释能力处于中等水平。当Q2大于0时证明模型的预测相关性良好,本文感知学习和感知贡献的Q2值分别为0.397和0.474,均符合标准。
本文使用SmartPLS 3的Bootstrapping方法(N=1000)进行路径检验,发现除假设H2-1(P=0.055)在95%置信度上未能通过显著性检验外,其余假设均通过检验。此外,各路径系数值为正,说明产生的影响是正向的,如表3所示。
4结果分析与讨论
4.1社区参与限制对感知学习的影响
社区参与限制对感知学习(路径系数为0.096,p<0.05)有显著的正向影响,即学术虚拟社区对用户加入和参与的限制程度越高,用户越能感知到良好的学习效果。
学术虚拟社区是用户生成内容社区,社区中高质量内容的生成和用户间的合作交互行为都建立在社区中,拥有大量专业、权威、高水平用户的基础。在学术虚拟社区中,学术社交网络和学术博客对用户的参与有着严格的限制。以ResearchGate为代表的学术社交网络,需要用户在注册时提供真实有效的身份信息,并用所在机构的电子邮件地址进行验证:而以科学网为代表的学术博客也在其注册页面标明,原则上须具有硕士及以上学历.或具有中级及以上职称的用户才可开通博客账号,且会对用户注册时提供的真实姓名、所在机构、专业、职称、学历、联系方式等信息进行核实。这两类学术虚拟社区注册流程严格.门槛较高.因此学术社交网络和学术博客已成为生产高质量内容的社区代表。与学术微信公众号、学术论坛、学术微博对社区参与的不设限制相比.它们对用户的限制和筛选能够提高社区内的交流质量,一定程度上使得社区内的知识更具专业性和准确性,因而社区成员更容易获得所需知识。
4.2审核严格性对感知学习和感知贡献的影响
审核严格性对感知学习(路径系数为0.079,p>0.05)的影响不显著,但对感知贡献(路径系数为0.197,p<0.001)有显著的正向影响。
多数学术虚拟社区主要依靠社区成员自发上传学术资源或分享学术知识,良好的社区审核规范能够约束内容贡献者的行为,正向激励其创作内容的质量水平,从而提升感知贡献程度。在学术虚拟社区中,学术社交网络、学术微信公众号和学术博客对内容的审核较为严格.在这些社区中发布内容时,受到审核规范的约束,用户通常比较谨慎,会贡献质量更高的内容.其感知贡献的程度也就越高。学术论坛与学术微博对内容审核的严格性较弱,其内容往往具有较高的无序性,且无关信息较多,贡献者并未付出太多精力來创作内容,因而感知贡献的程度较低。
研究结果表明,审核严格性对感知学习的影响是不显著的。通过对部分被试的采访发现,一方面.社区对审核规范的声明一般位于较隐蔽的“帮助”导航栏之下,用户难以知晓社区对内容审核的严格程度;另一方面,他们无从了解社区真实的审核情况。因此用户获取知识时无法确定无关信息和低质量信息是否已被屏蔽,从而使得审核严格性对感知学习的影响并不显著。
4.3举报便利性对感知学习和感知贡献的影响
举报便利性对用户的感知学习(路径系数为0.189,p<0.001)和感知贡献(路径系数为0.276,p<0.001)均有显著的正向影响,即社区提供的举报功能越便利.越能使用户感知到较好的学习效果和贡献效果。
在学术虚拟社区中,学术社交网络、学术微信公众号、学术论坛和学术微博都提供了便利的举报手段约束成员行为,鼓励贡献高质量内容,同时向知识获取者传达社区内容都已通过甄别和筛选的信号,从而使知识提供者感知到良好的贡献价值,使知识获取者感知到良好的学习价值。与之相比,学术博客的举报便利性稍显薄弱,以科学网博客为例,在其网站各页面上未见相关举报功能的设置,用户缺乏相应举报手段。
4.4感知可靠性对感知学习的影响
感知可靠性对用户的感知学习(路径系数为0.397,p<0.001)有显著正向影响,即用户对社区内容的可靠性感知越高,知识学习效果越好。
在学术虚拟社区中.学术微信公众号的内容大多由官方整理发布,一定程度上能够保障其可靠性。学术博客和学术社交网络通常要求用户实名参与.且会在用户的个人主页上展示其真实身份信息、研究成果和影响力,也对用户发布内容的质量做出了要求,因而可靠性更高。而在学术论坛和学术微博中,成员的匿名参与和社区宽松的交流环境使得内容质量无法保证,带来大量冗余信息,感知可靠性较低。对学术虚拟社区的用户进行采访,发现用户更倾向于信赖感知可靠性的平台。
4.5感知丰富性对感知学习的影响
感知丰富性对用户的感知学习(路径系数为0.366,p<0.001)有显著的正向影响,即用户对社区内容的丰富性感知越高,其感知学习的程度也就越高。
在学术虚拟社区中,学术论坛、学术社交网络和学术博客通常能使用户感知到较强的内容丰富性.平台涵盖多学科多领域的话题交流和学术服务,能够满足用户多样化的学术需求,使用户具有更高的感知丰富性,进而具备更高的感知学习价值。与之相比,学术微信公众号和学术微博的内容多样性则相对较弱.平台主要以接收官方推送为主,主题较局限。
4.6推送及时性对感知学习的影响
推送及时性对用户的感知学习(路径系数为0.102,p<0.05)有显著的正向影响,即社区向用户推送消息越及时,用户越能感知到良好的学习效果。
在学术虚拟社区中.用户的关注行为反映了他们的真实需求,社区及时将这些内容推送给用户,能减少用户主动搜索的成本,提高其知识获取效率.帮助用户掌握最新研究进展.使其感知到更高的学习价值。在学术虚拟社区中,与学术论坛和学术博客相比,学术微信公众号、学术社交网络和学术微博具有更高的推送及时性,它们不仅可依据用户关注来实时推送学术动态,还可以依据用户浏览历史进行实时个性化推荐。
4.7感知交互强度对感知学习和感知贡献的影响
感知交互强度对用户的感知学习(路径系数为0.318,p<0.001)和感知贡献(路径系数为0.488,p<0.001)均有显著的正向影响,即用户感知到的交互程度越强.其感知学习和感知贡献的效果也就越好。
用户间的交流与互动是促进学术虚拟社区中知识共享的基础,当用户在社区中的行为都能够得到他人的回复和响应时,用户更倾向于将该社区作为遇到问题时寻求帮助的首选。在学术虚拟社区中,与学术博客和学术微博相比,学术论坛、学术社交网络和学术微信公众号能使用户感知到更加强烈的交互强度。学术论坛营造了良好的互动氛围,发帖和回帖是用户间交流的主要方式.用户可以发布遇到的科研难题以寻求帮助,其他用户则通过回帖的方式与之进行交流和讨论,社区内帖子的回复率都比较高。学术社交网络也提供了良好的交互功能,以ResearchGate为例.用户的个人主页上详细展示了该用户的关注与被关注情况、重要合作者等社交网络,用户也可以在社区中组建研究小组来与他人建立合作关系。学术微信公众号比较特殊,一方面用户可以通过评论发表观点:另一方面可以借助微信强大的社交功能将内容分享给好友、微信群或朋友圈,并与分享对象进行交流。
4.8感知交互实时性对感知学习和感知贡献的影响
感知交互实时性对用户的感知学习(路径系数为0.127,p<0.001)和感知贡献(路径系数为0.294,p<0.001)均有显著的正向影响,即当用户感知交互实时性高时.更能感受到良好的学习效果与贡献效果。
在学术虚拟社区中.学术社交网络和学术微信公众号依托社交平台实现消息的及时响应,能使用户感知到高水平的交互实时性。学术论坛、学术博客和学术微博则只有当成员登录社区时才能查看他人的评论、回复或消息,且收到他人消息和反馈的时间周期较长,交互实时性较低。
5研究结论及启示
5.1建立规范化的社区管理体系
本研究表明,学术虚拟社区参与限制和举报便利性会正向影响用户的感知学习,而审核严格性和举报便利性则对用户的感知贡献有正向促进作用。由此可见.学术虚拟社区管理规范是其稳定运行与良好发展的基础,规范化的学术虚拟社区管理体系能够保障社区内知识的质量水平并营造良好的社区交流氛围。因此,建议在学术虚拟社区的建设与运营过程中,要建立对高层次科研人员的吸引与筛选机制;建立有效的审核机制,过滤学术虚拟社区内的不实信息和无关信息;提供便利的举报方式,进一步保障学术虚拟社区的内容质量。
5.2提高社区内容的可靠性
本研究发现,感知可靠性会显著正向影响感知学习效果。在学术虚拟社区中,当知识获取者感知到社区中的知识来源可靠且值得信赖时,他们倾向于付出较少的认知努力判断内容质量,并通常认可所得内容的价值。因此,为了提高社区内容的感知可靠性,学术虚拟社区应采取以下措施:①鼓励用户实名参与.并在用户的个人主页上展示相关信息;②通过激励措施和成长体系,鼓励用户创造高质量内容;③利用相关筛选和排序功能,优先展示优质内容,如高层次科研人员发布的内容、获得较多点赞和转发的高质量内容。
5.3提高社区内容的丰富性
本研究表明,社区内容的丰富性会正向影响用户的感知学习效果。社区所提供的内容越豐富、功能越健全,越能吸引来自不同专业领域、有不同学术需求的用户加入,从而促进用户间的思想共享和多元碰撞,使用户感知到更高的学习价值。因此,为了提高社区内容的感知丰富性.学术虚拟社区应采用以下措施:①尽可能涵盖完善的学科领域并建立对应的学术群组,用清晰的导航结构予以展示,使用户可以快速定位到自己的专业领域。完善的学科领域能满足不同专业领域科研人员的学术需求,同时有利于学者从其他学科汲取灵感,开展跨学科的知识交流;②鼓励多样化的话题讨论,如论文投稿、出国留学、注册执考、资源共享、学术会议等,并对不同的话题进行归类展示.也可以像Re.searchGate一样提供学术合作、项目发布、学术影响力评价、岗位推荐等多样化的学术服务,满足不同学者的不同学术需求;③提供文献求助功能,简化学术资源的上传与下载过程,同时为上传资源者提供奖励,以营造良好的求助与应助氛围,丰富社区内的学术资源。
5.4完善社区内容推送机制
本研究发现,推送及时性会对用户的感知学习发挥正向影响作用。学术虚拟社区内容的及时推送能够更具针对性地满足用户的知识需求,并减少用户的搜寻成本,提高其获取知识的效率,还能够帮助研究者掌握最新研究进展.使其感知到更高的学习价值。因此,学术虚拟社区应完善内容的推送机制。因此,为了提高社区内容的推送及时性,学术虚拟社区应采用以下措施:①设置关注功能。用户可以根据自己的科研需求或兴趣爱好去关注某个特定的话题或某专业领域的用户,这一关注行为具有极强的目的性和主观性,往往能夠真实反映用户的信息需求;②设置推送功能。用户可按照自己的需要对推送功能进行设置,如可以设置推送的次数、推送的时间、推送的内容、推送的方式等。当用户关注的内容发生更新时.社区可将更新内容及时推送给用户;③设置个性化推送功能。学术虚拟社区可以通过相关数据分析技术,根据用户浏览行为和检索记录并结合用户的学术领域.挖掘其重点关注内容的属性和标签,并将一系列相关内容推荐给用户。个性化资源推荐能够节省用户的时间,使用户更加方便地获取资源,从而增强用户使用社区的粘性。
5.5完善社区交互功能
本研究发现,感知交互强度和感知交互实时性均会对用户的学习效果和贡献效果产生积极影响。在学术虚拟社区中,成员间交流频率的提高会增强成员间的关系强度,并最终促进社区内的知识交流:而实时的交互回应有利于营造良好的互动氛围,提高学习者和贡献者在知识交流过程中的效率.因此,学术虚拟社区应从交互强度和交互实时性两个方面出发完善交互功能。
在交互强度方面.首先,学术虚拟社区可以依据用户的专业领域和研究内容推荐有相同或相似背景的用户,帮助用户更便捷地找到学术同行或有相同研究兴趣的好友,为之后的交流与合作打下基础;其次,学术虚拟社区应丰富社区中的交互方式,除了常用的添加好友、发送消息、评论、分享、点赞、收藏、推荐等交互方式外,还可以允许用户间通过组建学术专题小组来建立更加稳定的合作关系;最后,学术虚拟社区可以采取一定措施激励用户间的帮助与交流,营造积极的互动氛围。
在交互实时性方面.可设置消息通知功能,当用户收到他人发送的站内消息、他人发起的交互、他人对交互的回应时,学术虚拟社区可以实时将这些动态通知给用户。例如,在ResearchGate社区中.用户可以关联自己的第三方社交账号.通过授权关联的社交账号来接收社区内的实时消息推送,从而最大程度缩短时滞性。此外,学术虚拟社区应允许用户灵活设置通知内容和通知方式,或允许部分不想要接收消息的用户关闭该功能,减少对用户不必要的打扰,为用户提供良好的使用体验。