开放式创新社区的用户知识协同交互机理及其可视化研究

张海涛，刘伟利，任 亮，刘 嫣

（1.吉林大学管理学院，长春 130022；2.吉林大学信息资源研究中心，长春 130022；3.中国科学技术信息研究所，北京 100038）

1 引 言

随着信息化时代的到来，虚拟社区及论坛的种类和数量越来越多，用户生成内容也越来越丰富，其中不乏有价值、有创意的知识资源。相关企业准确地把握住这一时代的机遇，建立了围绕企业产品或服务探讨的知识交流或知识创新平台，充分适应了“大众创新”的时代特征，为企业提供了大量稳定优质的外部创新力量，开放式创新社区正是在这一背景下应运而生。开放式创新社区是以吸纳互联网用户的创新力量，围绕企业技术创新、产品研发而建立的虚拟社区平台，吸引外部消费者用户同企业内部创新团队进行知识协同交互，以形成丰富的用户生成内容；以用户需求为创新导向，引导消费者深度参与到企业产品的设计及创新过程中。

目前，国内外学者主要围绕其内涵、过程机理、机制模型和用户行为等维度展开研究。近年来，研究者主要从用户行为角度深入展开研究。张克永[1]总结归纳了社区内不同用户知识行为的特征；王婷婷等[2]、陈良煌[3]聚焦于用户知识参与行为、共享行为的影响因素挖掘研究；秦敏等[4]构建了模型进行知识贡献行为的影响因素实证研究；Mahr等[5]认为，知识贡献行为产生于不同的动机，有利其主动贡献动机，有利己的反应贡献动机，Wasko等[6]认为，通过扎根分析推论出用户的知识贡献行为来自用户自我价值实现的需求。学者们多聚焦于社区内某一具体的用户行为进行研究，然而，知识创新是社区内一系列用户行为作用下的结果，正是用户在社区内一系列行为的协同、交互，产生了知识协同效应，奠定了知识协同创新的基础，故本文提出了知识协同的概念[7-8]。

知识协同，是指在知识创新的过程中，知识主体、客体、环境等关键要素在一定的时间、空间上达到的有序协同的状态，是知识管理的高级阶段，是主体间基于共同目的进行的知识交互工作，按照知识创造的方向传递出恰当的知识，从而使创新活动向“有序”协同的方向演进[9-10]。用户知识协同既是一项过程概念，也是一个主体概念。过程概念是指用户间的知识协同作用于知识的创新，知识的演化遵循基本的知识管理流程；主体概念是指知识创新来源于用户，同样可以传递于用户，服务于用户。具体而言，知识协同以知识创新为最终目的，主要通过用户之间并行或串行地协同工作，在用户间形成有序的知识流，不断升华，演变形成新的知识结构，促进了创新活动协同开放，最终实现知识创新[11-13]。McKelvey等[14]指出，知识协同是用户进行的一项“活动”，用户积极参与“知识开发”，活动对全部用户开放，促进知识的转移、传递及创新。知识协同指的是知识的共享、转移、重组和重用[15]。在线社区的知识协同具有多种形式，涉及用户提出问题引起某种形式的讨论，在一系列用户的回复反馈中，进一步反思，最后发布明确的结果或结论[6]。知识协同强调知识、时间和空间等要素的全面性、准确性、动态性和知识扩散性[16]。

综上所述，知识创新依赖于用户间知识协同作用而实现，知识协同融合了社区内多种类型的用户行为，是更深一层次的用户行为研究；同时，知识协同是知识的共享、重组直至创新的过程，是知识管理的高级阶段；知识协同作用主体是用户，最终结果是产生新知识。知识协同作用由用户间的交互来体现，引用“交互”来表示该作用，这主要包括知识贡献者之间的协同交互、知识贡献者与知识寻求者之间的协同交互、知识贡献者与社区管理者之间的协同交互、知识搜寻者与社区管理者之间的协同交互，上述不同用户间行为的交互作用形成用户知识协同的具体表现形式。此外，用户知识协同交互过程中建立了协同关联的纽带，形成特定的网络结构。本文聚集开放式创新社区重要创新主体——用户的知识协同交互机理研究，即研究用户如何协同参与到知识创新过程，以及形成怎样的紧密协同的关联网络。最后，结合实际案例进行可视化分析。本研究揭示了用户间知识协同交互的过程，分析出核心用户在知识创新过程中的关键作用，对于提高社区吸引力，营造社区创新氛围有较强的指导借鉴意义。

2 用户知识协同交互过程模型

新知识的产生与用户间的知识协同交互作用密切相关，知识存量在人脑中，属于用户个体的知识储备，而知识的产生、创造就是人脑中隐性化的知识在社区平台中以知识文本的形式显性化转化的过程[17]。互有知识交集的用户基于共同的话题产生知识协同交互活动，进而产生新知识，如图1所示。知识存量是用户协同展开知识创新的基础。知识存量来源于用户，协同交互的作用主体也是用户，因此，需要界定不同的用户群体，有针对性地论述用户个人之间如何进行知识协同交互。

用户知识协同交互作用于开放式创新社区平台，结合小米社区、华为花粉俱乐部等平台的考察实践，用户主要分为两大类：一类是企业内部用户为代表的“运营团队”“社区版主”，主要是指创新团队和平台的管理者；另一类是消费者用户，即创客和产品一般爱好者。上述用户围绕共同话题展开知识协同交互作用，符合图1的交互逻辑。

在企业用户与消费者用户之间，本文建立了知识协同共生关系，实现两大群体知识存量平衡后，成为由企业内部用户引导，众多消费者用户之间协同交互的过程。模型汇总了企业内部用户与消费者用户的知识协同共生过程，以及企业内部用户引导，消费者用户知识协同合作过程，并融合了用户知识协同交互过程中形成的三种用户网络模型。知识协同涉及不同用户间的合作、关联以及用户群体间的互动，用户知识协同交互模型中所涉及的各项要素，应用流程管理理论以及用户行为分析方法构建模型，如图2所示。

图1 用户知识协同交互逻辑

图2 用户知识协同交互过程模型

概括而言，用户知识协同交互作用产生新知识，是知识创新的基础。根据用户身份界定的不同，分为用户知识协同共生过程和用户知识协同合作过程，两者均是用户间知识协同交互作用的具体表现形式。

在用户知识协同交互作用下，基于协同效应衔接在一起，用户间建立起更紧密的关联，形成不同的用户关联网络，推动知识创新资源的正向增长。

2.1 用户知识协同共生过程

知识创新需要以知识资源的积累为基础，高效的知识协同能够促进整个社区知识资源的增加，用户间不仅是协同的，还存在更深一层次的关系，即共生关系，共生关系是生物体之间高度协同相关关系的一种界定。结合开放式创新社区，社区某板块成立，产生新的知识需求。对于企业内部用户来说，产品需要推广，需要创造一定的话题热度，需要了解产品在使用过程中的缺陷，需要把握产品未来创新研发的方向；对于消费者用户来讲，需要了解产品的参数性能、比较产品的性价比。因此，两大用户群体之间有强烈的知识学习及创新需求，而且二者必须互为依存、互利共生，才能协同满足双方知识需要，基于共同的需求、共同的话题引发知识创作，产生新知识，最终实现社区知识创新资源的均衡发展。消费者用户是管理者用户实现知识创新过程中必要的创新来源，企业用户能够引导消费者用户充分参与到知识创新过程中，二者互为依赖，形成共生关系。

协同共生机制的作用效果要高于企业内部用户或消费者用户独立进行知识创新的效果，双方知识存量实现了最优均衡，也为开启下一流程的知识协同合作提供铺垫。

社区内知识创新资源达到一定规模后，形成饱和状态。在社区版块成立之初，截至知识平衡状态之前，两大用户群体之间的协同共生过程遵循模型如图3所示。

开放式创新社区是以知识创新资源的集聚为手段，进而实现企业产品或服务的创新和优化这一最终目。因此，企业用户与消费者用户往往围绕企业相关产品展开知识协同交互活动，以“产品”为核心形成连接，以产品的周期为标准划分为三个阶段：产品推广、产品使用和产品售后。在产品推广阶段，消费者用户主要是学习了解产品相关知识，展开知识的搜寻、浏览行为；企业内部用户为了产品推广，主动发布新产品海报、评测和产品详细介绍等帖子，属于知识供给。在产品使用阶段，消费者用户围绕产品使用过程中存在的问题与企业内部用户交流探讨；企业内部用户针对这些问题，有针对性的优化设计，并在社区平台内解答。产品售后阶段，该产品生命周期即将结束，下一代产品即将发布，企业内部用户需要甄别有价值的产品设计和优化方案；而消费者用户通过一段时期的使用体验，提供相应的创意和产品优化方向[18]。最终，在两大用户群体协同共生的作用下，实现知识创新资源的均衡发展。

图3 用户知识协同共生模型

2.2 用户知识协同合作过程

由上文可知，企业内部用户与消费者用户已形成知识供需的平衡。然而，社区仍然存在大量知识需求：其一，是企业和相关消费者用户需要了解产品使用过程中的体验和评价；其二，是企业为继续提升社区知识活跃度的需要。社区管理者充分起到引导作用，优化创作环境，激励用户参与知识共享的意愿。用户间知识协同合作以知识流动为参照，根据知识流动演化的状态，将这一过程划分为知识共享、知识反馈和知识创新。

2.2.1 知识共享过程

知识共享是用户所掌握的知识显性化表达在社区平台中。知识协同要以知识内容的增加为依据，要合作首先要分享，只有分享自身掌握的知识，才能产生知识协同的作用客体。

如图4所示，知识共享是用户知识协同合作的起点，其中任何用户均有可能成为知识共享的主体，实际使用并上手体验相关产品，结合平台推送的产品信息，对相关产品知识的积累，不断提升自身专业素养，支撑其演化为特定的知识结构，增加知识储备。在社区激励机制的刺激下，一方面，引导用户创作，将隐性知识显性化表达，知识在用户大脑中构思、重组，形成特定有价值的知识文本，以文字、图片或者视频的形式展现，发布到社区平台，社区平台归类到相应的主题中，其他用户在社区内浏览检索，满足自身的知识需要；另一方面，社区平台配备了精准的知识推送机制，将优秀的知识话题置顶，或者推送给相关用户，吸引用户的浏览关注，扩大该知识话题的用户协同范围[19]。

2.2.2 知识反馈过程

用户间知识协同作用是双向的，交互即相互，所以才会存在知识的反馈。知识反馈是用户知识协同合作过程中的重点，是知识协同创新的关键。

如图5所示，知识在社区推送以及用户自身检索浏览的方式下，从知识共享者传递到知识接收者。知识接收用户根据自己的需求、经验等提炼有效信息，去除无效信息。在该过程中，对原知识共享者提出反馈，如对解决自身知识需求的用户点赞或收藏该帖；针对无效、冗余有错误的内容进行评论，并补充相关知识点。经过知识过滤之后，有价值的知识被存储在大脑中，并与自身原有的知识体系进行融合、重组，演化为新的知识结构，这种用户吸收学习的过程也正是知识反馈过程中的副产品。此外，在其他用户邀请及相应激励刺激下，用户可随时转变身份，成为知识共享者，主动创作知识并发布。对于原知识共享者，点赞、收藏等行为表示对自己创作内容的认可，肯定了知识的正确性；对于评论及补充内容，能够进一步使用户明确匮乏知识点，查漏补缺，完善自身知识结构，在恰当时机进行知识再创作。

2.2.3 知识创新过程

知识创新即用户知识协同的目的。知识创新意味着知识共享者在其他用户的反馈作用下，不断吸收外部知识，与自身经验、固有观念充分融合重组，不断完善用户知识体系，为知识创新提供素材和基础。

图4 用户知识协同合作之知识共享过程

图5 用户知识协同合作之知识反馈过程

如图6所示，知识创新是在协同的基础上，实现用户知识结构不断优化，进而创新生成有价值知识的过程。该过程以用户接收到知识反馈为起点，用户优化自身知识结构有两条路经：其一，是接受知识反馈，经与用户充分互动基础上提炼有效信息；其二，是检索浏览其他知识共享者发布的知识文本，通过吸收借鉴或者用户间交流互动提炼有效信息。通过广泛的同其他用户交流沟通，原知识共享者吸收大量外界有效知识，并经过长期积累、在头脑中进行加工、重组，形成新的知识组合，在大脑内部与原有知识融合匹配，进而产生新的知识结构。此时，用户应邀创作的知识融合新观点，具有创新性和指导性，能够直接被企业应用借鉴，用于产品的优化设计。

综上所述，用户知识协同合作过程由知识共享、知识反馈以及知识创新过程组成。知识共享是协同交互的起点，衍生出新话题，协同作用的知识客体；知识反馈是协同合作过程中的重要步骤，主要承载了用户间知识的交流、沟通及碰撞；知识创新是知识重组、创新产出的重要过程，用户知识协同合作是一个循环往复的过程，知识创新只是这一段循环的结束，同时，又作为知识共享开启下一轮的知识协同合作，如图7所示。

图6 用户知识协同合作之知识创新过程

图7 用户知识协同合作过程

3 用户知识协同交互网络

知识协同交互过程中，本文建立了用户间关联关系，以网络结构的方式呈现，即用户知识协同交互网络。用户之间也以社会网络的关联为基础，实现更牢固、更稳定的知识协同交互过程。结合社区实践，根据用户间知识协同交互作用，形成3种典型的用户网络模型：星型用户网络模型、环型用户网络模型和多关键点型用户网络模型[20]，均为用户知识协同交互作用下网络形式的表达。

图8 星型用户网络模型

3.1 星型用户网络模型

星型用户网络以一位用户为核心节点，连接众多与之有协同作用关系的用户，可呈现出星型网络的可视化特征。如图8所示，A代表核心用户，主动在社区平台上贡献该产品的使用指南、功能设计、硬件结构、缺陷不足以及产品优化完善的建议；A用户的关注者B、C、D、E、F、G浏览学习该知识文本，若用户认为帖子知识价值较高，会收藏、点赞，或者有用户参与评论，针对相关知识查漏补缺，用户A接受该反馈，与多名用户协同参与到知识交流过程中，为接下来的知识再创新做铺垫。

3.2 环型用户网络模型

环型用户网络由若干个用户形成点到点的链路首尾相连，引导知识在环路中沿着一个方向流动。如图9所示，用户间行为是协同衔接的，知识发帖者同时是问题发布者，该用户在社区平台内提出如产品购买、使用技巧以及产品瑕疵等问题；问题被推送给相关领域有知识背景的用户，产生大量浏览者，这些浏览者中会有少部分用户共享自身的经验学识，并表达在社区平台内；知识帖子发布后，平台上其他用户即知识评论者参与到评论过程中，提供新思路、新观点；最后，经过有关用户即知识分解者（一般为社区管理员）整理归纳提取有价值的信息，最终传递给问题的发起者。用户的行为衔接以知识的流动为载体，实现知识的供需对接，促进整个社区知识协同交互过程平衡发展。

图9 环型用户网络模型

3.3 多关键点型用户网络模型

多关键点型用户网络是由多个核心用户及其关联用户所构成的模型，由一系列小规模星型网络汇聚融合形成。社区中存在很多高人气、高威望的用户，常被称为大V，在网络中能够形成较高的知名度，与其他粉丝、用户之间关系的连接呈现星型网络结构，如图10所示；但大V用户并不总是进行知识供给，同样也会有知识需求的产生，其也会以一名普通用户的身份去浏览、学习以及评论其他大V用户的知识创作，产生大V之间的知识协同互动过程，形成了多关键点型的用户网络模型。该网络模型能够有效展示用户间知识协同交互过程，知识流在用户间多表示为双向，体现出知识在用户间流动及反馈的状态。

图10 多关键点型用户网络模型

接下来针对该模型进行更深入的研究，本文借用实际案例将用户间的协同关系可视化表达，解释用户间如何协同互动，形成何种网络结构，如何形成紧密的协同关联群体。

4 用户知识协同交互网络的可视化分析

本文以开放式创新社区的代表论坛“花粉俱乐部”为案例，选择某一典型板块，爬取用户间评论、浏览、关注等数据，利用UCINET制作可视化图谱并分析，揭示用户间的协同交互作用关系。

4.1 数据来源及处理

选取开放式创新社区“花粉俱乐部”内华为P30手机系列版块，玩机技巧栏目，数据试验爬取时间范围截至2019年12月21日18:30，起始时间为该板块成立之日，数据爬取结果如表1所示。

表1“花粉俱乐部”数据汇总

筛选出一部分具有代表性的用户进行数据的可视化展示，选取标准按照发帖和评论的总次数综合加权值从高到低进行排序。用户发帖量与评论量的权重占比为(0.667,0.333)，以用户参与评论一次作为基数1。选取加权活跃度前100名用户进行用户网络分析，使用Python 3.8.1版对上述数据进行预处理，并利用发帖用户与帖子回复用户的关联数据构建用户关系矩阵，设用户的协同交互网络模型表示为其中，有限集合U={u1,u2,…,un}，代表社区用户，是用户主体网络中的节点。

用户网络中边的集合：

其中，若θ(ui,uj)=0，则代表两位用户间不存在协同关系；若θ(ui,uj)=1，则代表两位用户间存在协同交互关系，如共同评论一项帖子，二者之间互有回复，包括点赞行为等。

用户网络中边的权重：

代表用户间协同交互共现的次数。如用户在同一帖子下均有评论或者互有回复交流界定为一次交互。根据上述原理思路，构建用户间协同交互关系矩阵。

4.2 用户知识协同交互网络图谱

每个节点代表一名用户，网络的边代表用户间协同关系，网络节点的面积代表中心度，即节点与其他节点间发生关联关系的总次数。

为方便软件处理及可视化，对上述用户进行编码（u1～u100），如表2所示。通过UCINET软件对该协同关系矩阵进行二值化处理，使用NetDraw功能构建用户知识协同交互网络图谱，如图11所示。

表2 用户编码汇总表（部分）

图11 用户知识协同交互网络图谱

4.3 结果与讨论

如图11所示，本文可以粗略地分析出u12、u29和u32为用户知识协同交互网络中的核心用户，会积极的参与社区讨论，引领社区活跃度的增加，提升社区的人气指数。交互频次较高的组用户为u1-u12、u5-u12、u1-u29等用户组，基本上已经形成了稳定的伙伴关系，具有较为明显的星型拓扑结构特征以及多关键点型拓扑结构特征。下文将进行一系列专业性的指标分析，进一步解释用户协同交互网络的结构、节点间的关联性和稳定性特征。

4.3.1 整体网络结构分析

整体的网络密度代表用户间的关联紧密程度，密度值的取值范围介于0～1，本用户网络属于无向网络，如果网络中有n个节点，那么其中所包含的节点间最大关系数的理论可能值为n(n-1)/2；如果该网络中包含的实际关系数目为m，那么该网络的密度为2m/[n(n-1)]。网络的密度代表了网络结构中，对用户合作、交流行为等产生的影响，密度越大，联系越紧密。表3为网络结构数据统计，计算得到用户协同交互网络的整体密度为0.1109，标准差为0.8723，表示该网络密度尚可，网络中用户之间存在较强的关联性，节点之间具有较强的紧密度，资源较为集中，用户不仅仅发帖，而且更倾向于用户间的沟通交流，知识资源正是在这样的协同交互网络中实现共享和交流。

表3 整体网络结构数量统计

4.3.2 个体网络结构分析

个体网络是指一系列用户个体和与之相关的多位用户个体所构成的网络关系结构。一般对个体网络的研究所进行测度的指标包括：点的度数中心度、中间中心性和接近中心性等指标。

1）点的度数中心度

通过UCINET软件计算出所有节点的相对中心度，表4展示了相对中心度排名较高的几名用户。

表4 个体网络节点相对度数中心度部分数据

个体点的度数中心度越高，代表其创作的内容受关注度越高，转发量、浏览量越高，参与用户间的知识协同交互频率越高。表4中的4位用户是整个社区板块下受关注度最高的用户，这类用户又被称为社区内的核心用户。其中，ID名称为“千里落花风”的用户具有最高的点度中心度，具有绝对的领先优势，其在社区内总发帖次数155次，总回帖次数达到38147次，经常发布高质量的知识文本帖子，具有较高的浏览量及回复次数，该用户带动了社区内知识创新的活跃度。

这也印证了开放式创新社区具有明显的多关键点型拓扑结构特征，核心用户引领活跃度一般的初级用户群，协同参与到社区的知识共享、交流互动中，正是这些关键节点的积极参与，促进了用户间的交互，进而实现知识的创造直到创新。

2）点的中间中心度

中间中心度指标的含义代表了该用户对社区网络中信息资源的控制程度。如果某一节点相对于其他节点的连接，位于最短的途径上，那么该节点具有较高的中间中心度。中间性这一概念是描述网络节点在多大程度上位于其他节点的“中间”位置，可以作为社会网络结构的中心。

如表5所示，上述4位用户具有最高的中间中心度，同点的度数中心度最高的四位用户相比，减少了用户u4，增加了用户u1。用户u1虽然点的度数中心度不高，即与其他用户间的连接数量不大，但中间性数值较高，具有较强的信息传递中转功能，能有效的影响并协调用户间的互动沟通。同样地，u12又具有最高的“中间中心度”，说明该用户同样处于该社会网络结构的中间，不仅具有极强的用户协同互动能力，同时，还具有极强的信息资源控制能力。点的中间中心度也能够印证星型网络拓扑结构的特征，较好的解释了本节所展示的用户知识协同交互网络结构，正是以上述4名用户为中间核心位置形成了共享交互、协同创新的星型网络。

表5 个体网络节点相对中间中心度部分数据

3）点的接近中心度

社会网络结构中，节点的接近中心度指的是该指标能够不受他人因素控制的测度。一般而言，接近中心度值越大，说明该节点与其他节点间的“距离”越远，也就越远离核心，在社区论坛中威望、影响力以及信息资源的控制能力方面就越弱。

如表6所示，u38、u9等用户接近中心度较高，同时，点的度数中心度以及中间中心度均比较低，这也印证了上述用户远离知识协同创新、知识共享交流的核心，处于用户知识协同交互网络的边缘位置。而u12用户具有最短的接近中心度，其他两项中心度的数值则比较高，则其理所应当的成为该网络结构中的核心。接近中心度的数值结果所体现的含义同上述两项指标含义类似，均体现出该社区网络结构以“千里落花风”“什么宇航”等用户为核心节点，通过核心用户积极的知识贡献、互动及创作形成了活跃的社区网络结构。

表6 个体网络节点接近中心度部分数据

4）个体网络结构洞分析

结构洞同样也是个体网络结构分析中重要的特征概念，结构洞一般应用在3人及以上的用户网络中，更确切地说，结构洞是两个用户节点的中间人或中介。网络中的结构洞占据着信息资源、社会资本控制的优势，比网络中其他位置上的成员更具有竞争优势。采用伯特提供的结构洞指数进行测度，共计有4个方面的参数值，即有效规模（Degree）、效率（Efficie）、限制度（Constra）和等级度（Hier‐arc）。其中，限制度指标参数最重要，节点的限制度越低，有效规模越大，那么其起到结构洞的功能作用越明显。

如表7所示，u12、u29、u32以及u4等用户具有最高的有效规模，其限制度的取值也相对最小。通过结构洞指标的测算，对比分析个体网络结构，几个中心度的指标评价结果基本一致。尤其是用户“千里落花风”在网络中受到限制能力低，具有很强的结构洞能力，即处于网络结构中的核心位置，同时也是中间位置，与不同群体间的距离最短，是不同群体间的中介及桥梁，拥有较强的社会资本控制能力。但该社区网络中结构洞数量仍然较少，大多数用户信息需求的积极性不高，或者社区社会资本不足，信息获取能力差，稳定有效的合作节点数量仍然较少。

综上所述，该网络整体密度较好，用户之间的信息交流和沟通阻力小，信息传播迅速；知识资源较为集中，用户间知识交流氛围浓厚、活跃度较高，通过几名核心用户发展为社区内的结构洞，并形成以上述用户为关键节点的星型网络拓扑结构，通过核心用户带动其他一般用户进行充分的知识共享及交流，使得知识在不同用户、不同群体间以结构洞为中介实现广泛的传递。同时，创新主体即不同用户间以知识为纽带形成紧密关联的协同交互组织，该组织以网络连接的方式形成，组织中有知识需求者、知识浏览者、知识创作者、知识评论者等分别对应不同的用户行为，共同围绕某一知识创新的需要，在核心用户的带动下，共同推进知识资源在不同用户间的转移、共享与集成并创造，协同开展知识创新活动。

与此同时，该网络也存在一系列问题，社区内的知识协同创新过程仅通过几个核心节点牵线搭桥，且核心成员数量不多，在知识贡献层面，用户间存在明显的两极分化现象，大多数用户仍处于社区网络结构的边缘，协同参与知识创新的积极性仍需加强。

表7 结构洞指标

5 结论与展望

结合理论及实践详述用户知识协同交互过程，本文构建了整体的用户知识协同交互过程模型，界定为用户知识协同共生过程和用户知识协同合作过程，通过一系列用户行为的交互作用，实现知识在社区全体成员间的共享、流通以及扩散，衍生出用户间知识协同的关联关系网络。通过可视化分析，本文得出用户知识协同交互网络属于多关键点型拓扑结构网络模型，用户知识协同交互的机理正是由一小部分核心用户带动社区其他活跃度一般的用户协同参与到知识创新的过程，知识在不同用户、不同群体间以结构洞为中介实现广泛的传递，推动着社区知识创新活动的良性发展。然而，用户知识协同交互网络研究过程中仍然存在一定的不足，用户协同交互与对应生成的知识文本，衍生的创新点等关联结构，仍需要进一步深入研究。