虚拟问答社区用户知识隐藏行为影响因素实证研究

李嘉雯，秦 琴，柯 青

（南京大学信息管理学院，南京 210023）

1 引言

虚拟社区被定义为“一群主要通过计算机网络相互通信的人。他们有一定程度的了解，分享一定程度的知识和信息，并像朋友一样关心对方。”[1]。随着互联网技术的发展，虚拟社区的出现克服了传统学术交流的时间、空间等的限制，正逐渐成为一个人们获取知识、分享观点、交流思想的互动平台。本文所研究的知识问答型虚拟社区是指用户根据实际需求提出自己的问题，其他用户运用自己的经验知识回答该问题的互动式知识分享社区[2]。常见的例如知乎网、百度知道、天涯社区、新浪爱问知识人等等都属于这一类网络知识问答虚拟社区。相对于其他的虚拟社区，问答型虚拟社区的优点有：查找便利[3]、问题可由相关从业人员解答[2]、可关注兴趣相同的答主并互动[4]等。

根据NIELSEN 的调查研究发现，虚拟社区普遍存在着参与不平等的“90-9-1”规则[5]，即有90%的用户是潜水者，从不发表观点，有9%的用户偶尔发表观点，1%的用户提供了社区的绝大部分内容，也就是说绝大多数用户仅浏览其他人贡献的知识，不主动参与到知识分享中去。CONNELLY[6]将这种行为称为知识隐藏（Knowledge Hiding），并将其定义为个体在面对来自他人的知识请求时，故意保留或隐瞒的行为。

知识隐藏行为不仅会会对成员的创造力产生负面影响[7]，还会导致进一步隐藏行为，即那些认为自己被隐瞒了知识的人也会进行知识隐藏行为[8]，不利于虚拟社区知识的丰富和扩展。在虚拟社区中，由于缺乏正式的契约关系和外部激励[9]，用户在贡献知识时更容易出现隐藏行为[10]，导致最新的、有价值的信息无法在虚拟社区中完全共享[11]，这会极大影响知识交流的程度和效率，降低知识的利用价值[12]。由此可知，对于虚拟社区来讲，知识隐藏行为是一个值得关注的现象，大量的知识隐藏者（即潜水者）会严重阻碍虚拟社区知识的积累和发展。因而，深入探究知识隐藏行为的影响因素，理解社区中知识积累和知识拓展的机理，有利于虚拟社区的可持续发展。

2 知识隐藏行为影响因素相关研究

个体知识隐藏行为的影响因素可以分为三大类：主体因素、环境因素和行为客体因素。其中，主体因素主要探讨年龄、性别等个人特征对知识隐藏行为的作用；环境因素主要包括关系氛围、组织环境等；行为客体因素主要与知识特征有关[12]。对应知识隐藏行为的3 类影响因素，本文从个人因素、环境因素和知识因素3 个维度来梳理当前的研究成果。

2.1 知识隐藏中的个人因素

影响个体知识隐藏的个人因素可以分为人口特征、性格特征和认知特性[12]。

人口特征因素包括年龄、性别、学历和社区使用时间。SHEN[11]、HE[13]和YANG 等[14]在探讨知识隐藏行为时，将年龄、性别和经验等因素作为控制变量研究其对知识隐藏的具体影响。张敏等[15]的研究表明在健康社区中，不同性别的成员的健康知识隐藏意愿有所不同。

性格特征因素如恐惧、愧疚、外向型性格等。FANG[16]的研究表明恐惧对知识隐藏行为有正向影响，而愧疚对知识隐藏行为有负向影响。WANG[17]认为外向型性格会间接影响知识隐藏意愿。程程[18]研究结果显示外向型性格的学生要比内向型性格的学生更愿意分享自己的知识，即越内向的学生知识共享的意愿越低，越偏向隐藏知识。

认知特性是指在社交网络中形成的特定的语言和沟通方式[19]，包括自我无效能、感知风险、感知成本、知识心理所有权等[12,19]。与知识隐藏行为有关的认知特性主要是自我无效能和心理所有权。SHEN 等[11]、甘文波等[20]研究了自我无效能对知识隐藏的影响，研究表明当虚拟社区的用户没有信心为他人提供有价值的信息时，他们会倾向于回避他人的知识请求。HE[13]的实证研究表明个人的心理所有权感越强的成员，越可能采取知识隐藏行为，因为这些成员在分享知识时更可能感到个人损失、挫折和压力。潘伟等[21]认为成员感知的知识个人所有权容易产生知识私有化的行为，这是知识隐藏的关键之一。

2.2 知识隐藏中的环境因素

虚拟社区中的知识隐藏与线下的企业组织或知识团队中的知识隐藏有所不同，线下组织强调绩效氛围[21]、关系破坏[8]、集体主义[22]等环境因素的影响。但是无论是虚拟社区还是线下组织，都有互惠、公平和信任的氛围与个体知识隐藏行为的关系研究，因此本文从这3 个方面进行文献梳理。

互惠行为能满足双方的知识需求，进而增进成员间的交流，形成信赖感，可减少知识隐藏行为。互惠是知识共享的基础[23]，GHARIB 等[24]的研究表明，在线社区用户的互惠信念越高，参与行为就越活跃。SERENKO 等[25]认为消极的互惠信念较高时，会影响成员的职场排斥感和知识隐藏行为之间的关系。姜荣萍等[26]提出当成员处于消极的互惠规范，那么他很有可能会隐藏知识。

个体会将自己的付出与回报与他人对比，如果感受到不公，他们就会减少回应知识请求。TSAY 等[27]提出，感知公平可以被视为决定成员在组织活动中贡献的一种特殊规范，当成员感知到被不公平对待时，他们会采取报复行为，即知识隐藏。LIN 和HUANG[28]认为根据公平理论，个体对他人因较少的努力而获得的相似奖励很敏感，且个体会调整努力程度以反映个体对公平的感知。

如果个体对所处的环境产生信任，则会积极参与到知识共享中，减少知识隐藏行为。GHARIB 等[24]提出在线社区的背景下，成员间大多没有见过面或之前有过交流，所以如果没有一定程度的信任，用户可能不愿意共享知识。信任可以形成并保持社会交换关系，进而影响成员参与的积极性。CONNELLY 等[6]提出人际关系间的不信任会导致无效的社会交换，成员面对不信任的人时，更有可能采取知识隐藏行为。张宝生[29]提出在消极的互惠和人际间的不信任会加重知识隐藏行为取向。

2.3 知识隐藏中的知识因素

张敏等[12]提出知识特征可分为知识互惠、知识价值和知识复杂性，本文将知识互惠归结为环境因素。此外，宁菁菁[2]提出知识的类型，即显/ 隐性知识会影响用户分享知识，因此本文从知识价值、知识复杂性和隐性知识3 个方面来梳理。

知识价值通常应用于线下组织中知识隐藏的研究，因为在虚拟社区中，用户来自各行各业且可以回答问题的类型没有限制，所以知识的价值对每个用户来说并不相同。HUO 等[30]研究了在研发团队中知识价值对知识隐藏的作用。孙晓雅等[31]认为在竞争激烈的组织环境中，知识贡献者可能因为分享自己的专业技能而缺乏核心竞争力。

CONNELLY 等[6]提出如果被询问的知识要花过多的时间和精力来回答，即知识较复杂，会影响到成员完成自身的任务，此时他们会采取知识隐藏行为。张宝生等[29]认为知识的复杂性会影响知识隐藏行为，知识越复杂，往往越有价值，成员感到贡献知识对自身的损失越大，因而越容易给出不确切、不完整的回答。等[32]认为工作需求的认知，包含涉及知识的复杂性会间接影响成员知识隐藏。由此可知，当知识越复杂则回答问题会花费更多的时间和精力，且往往拥有较高的价值，用户更倾向于保留该知识，采取知识隐藏行为。

HERNAUS 等[33]认为虽然某些类型的学术知识（已发表的理论概念和方法程序）和学术信息（科学机会和事件）可能被视为协作共享的公共产品，隐性知识仍然被当作代表竞争优势的个人资源，且隐性知识比显性知识更容易隐藏。张茹[34]认为隐性知识的最本质的特征是难以表述性，在虚拟社区的环境中，隐性知识要通过迁移、隐喻和类推等描述性手段转化为显性知识，让知识寻求者获益。张娟娟等[35]提出在虚拟社区中，由于信息不对称，用户可能会故意隐藏自己的知识。此外，隐性知识转化的成本较高，这也增加了知识在共享过程中的不确定性。由此可知，隐性知识往往因其难以表述性以及所蕴含的价值，加上信息不对称而容易被用户隐藏。

通过文献调研发现，之前的研究往往集中于线下组织或团队的知识隐藏行为（TSAY[27]、HE[13]、CONNELLY[36]），或者着重关注虚拟社区的用户知识共享行为（YOON[37]、CHIU[38]、LIN[39]、李金阳[40]），对虚拟社区中知识隐藏行为的研究较少。对于虚拟社区中知识隐藏行为有必要进行深入探讨，因为首先由于虚拟社区缺乏集体约束，所以线下的知识隐藏行为影响因素并不完全适用；其次，知识共享行为和知识隐藏行为关注的影响因素并不完全相同，例如知识共享很少研究任务变量的影响[27]。另外，从仅有几项关注虚拟社区知识隐藏行为的研究来看（SHEN[11]、张磊[10]、甘文波[20]、张敏[15]、谷凯[41]），大多关注个人因素和情境因素，忽视知识本身特征，因此本文将从个人、情境和知识3 个方面分析虚拟社区知识隐藏影响因素，并将参与度作为调节变量进行研究。

3 理论基础、研究假设和研究模型

社会交换理论（Social Exchange Theory，SET）、社会认知理论（Social Cognitive Theory，SCT）和心理所有权理论（Psychological Ownership Theory，POT）是知识隐藏行为研究常用的理论基础。SET 认为社会交往实际上是相互交换的过程，个体利益的最大化是社会对象属性交换的最终目的[28,41]。个体之间的知识交换行为可理解为普遍意义上的社会交换，该理论能够帮助探索知识隐藏的内在影响机制。SCT 指出个体、环境和行为3 个要素之间存在两两相互影响的效用，从而对学习行为产生影响[27,28]。该理论的思想有助于理解个人因素和环境因素对于知识隐藏行为的影响机制。POT 反映了个体为控制目标体现出的一种心理意识，认为个体会从心理上对目标产生占有欲[13,21,30]。知识是个体的一种资产，也可以作为与其他主体交换的事物。个体往往将知识作为一种目标，对其拥有掌控的权力。知识隐藏行为的研究离不开心理所有权和个体因素的结合。

本文将SET、SCT、POT 3 种理论作为研究的理论基础，按照理论中的个人、情境和知识3 种特性，结合以往学者的研究成果，构建虚拟问答社区用户知识隐藏行为影响因素理论框架。除个人特征、情境氛围和知识特点3 个维度外，还考虑参与度的调节效应。

3.1 个人特征对知识隐藏行为的影响

由于虚拟问答社区的用户可使用昵称或匿名回答，内疚、恐惧等性格特征因素不明显，故本文主要考察虚拟社区用户的人口特征和认知特性对知识隐藏行为的影响。本研究中将个人特征中涉及人口统计特征的变量，例如性别、年龄、学历和社区使用时间作为控制变量，而将自我无效能和心理所有权两个主要的认知属性作为影响虚拟社区知识隐藏行为的个人特征的二阶反映变量。

自我无效能（Self-Inefficacy）源于社会认知理论的一个重要概念自我效能，它指自我效能的对立面，即人们对自己的知识、专长、能力等对他人有价值和有用的东西缺乏信心的程度[11]。在虚拟社区知识隐藏行为研究中，由于用户对自我的无效能的认知更为强烈，所以更多的强调自我无效能。在虚拟社区中如果用户拥有较低的自我无效能时，他们对自己的回答更有信心，也更愿意分享自己的知识[28]。相反，当用户拥有较高的自我无效能时，即对别人的提问没有足够的信心回答时，他们会降低自己在网络知识空间中成功贡献知识的自我期望，为了避免一些令人失望的结果，用户更强倾向于隐藏自己的知识[11]。

根据心理所有权理论，知识是个体需要心理占有和掌控的目标，受个体感知知识权力和领地心理的影响，社区中普遍存在知识隐藏行为[29]。当个体看到目标物为他人所利用时，会产生损失、困惑等负面情感[13]，为了减少产生知识损失的负面效应，个体倾向于隐藏知识。

因此，本文提出以下假设。

H1：个人特征会对用户知识隐藏行为产生显著正向影响效应。

3.2 情境氛围对知识隐藏行为的影响

情境氛围指在虚拟社区中通过用户的互动交流逐渐形成的可以被用户感知并能对用户行为产生影响的气氛或环境[20]。社会交换理论可以解释在虚拟社区中形成信任、互惠以及公平等氛围的原因。

互惠（Reciprocity）是指用户在贡献自己的知识后产生的对将来知识需求的收益预期[40]。当用户发现虚拟社区中的知识可以满足其知识需要，用户会更愿意贡献自己的知识，即呈现互惠互利的状态，也可以是物质或心理回报[40]。互惠有助于促进良好的人际关系，促进知识共享[41]。当用户感觉互惠氛围很低时，他们隐藏知识的意愿也会越强烈。

公平（Justice）是指个体感到自己和其他人被同等对待，能够获得与付出相应的奖励或资源等[28]。HUO等[30]提出较高的组织公平感会促进积极的氛围，相反，当成员感知到组织公平感较低时，他们会保留知识。当社区的成员感知到自己的付出没有获得相应的回报，他们就更偏向于减少努力[27]，保留知识，采取知识隐藏行为。

信任（Trust）是指用户对虚拟社区中所分享知识的信任以及相信社区中存在团结互助精神[41]。YANG[14]认为在线社区中如果没有相互信任那么用户将不愿意在社区中投入时间和精力，反之当用户信任社区中其他成员时，那么他会更愿意投入到社区中来。用户在信任的环境中会感到有义务贡献知识，从而更加积极地贡献知识，并愿意提供私有资源[40]。

因此，本文提出以下假设。

H2：情境氛围对用户知识隐藏行为产生显著负向影响效应。

3.3 知识特点对知识隐藏行为的影响

隐性知识概念是1958 年POLANYI[42]从哲学领域提出的，POLANYI 认为人类的知识有两种，一种可以用语言、文字或肢体等方式表达清楚的知识，即显性知识；另一种则是虽然知道该如何做，却很难用语言或文字表达明白的知识，即隐性知识。隐性知识因不易被他人获知而更易隐藏，HERNAUS 等[33]研究也表明学术界隐藏的隐性知识多于显性知识。隐性知识是经验类的知识[35]，往往具有较高的价值，再加上其难以表述性，所以用户对隐性知识倾向采取隐藏行为。

知识的复杂性用花费的时间和精力来表示[6]，用户需花费的时间和精力越多，知识越复杂。当被请求的知识越复杂，知识隐藏的行为越可能发生，此时只有部分答案可信[6]。左明辉[43]认为知识的复杂性会影响个体向社区转移知识。

因此，本文提出以下假设。

H3：知识特点对用户知识隐藏行为产生显著正向影响效应。

3.4 参与度的调节效应

参与度（Involvement）是个人一种主观心理状态，指用户对总体系统或特定系统的重视程度和个人相关性，这取决于用户的关注点[44]。PETTY 等[45]提出高参与度信息比低参与度信息具有更大的个人相关性和结果，或引发更多的个人联系。在虚拟社区中，不同参与度的用户贡献知识的程度也不同[46]，所以参与度在一定程度上会影响用户的知识隐藏行为。本文将参与度作为调节变量，探索其对于个人特征、情境氛围和知识特点3 个构念和知识隐藏行为的调节效应。参与度高的用户往往会投入更多的时间和精力了解社区中其他用户提出的问题[20]，因此，高参与度的用户会进一步了解所提问题，进而判断问题与自身的认知是否相符，个人特征在此过程中的作用会更加显著。CASALO等[47]提出虚拟社区的参与度与信任、满意度等密切相关，高参与度的用户对情境氛围的感受应更加强烈，因此，参与度可能会加强情境氛围对知识隐藏的负向影响。另外，参与度高的用户可能对知识的特点感知更加明确，所以参与度在一定程度上可正向调节知识特点对于知识隐藏行为的影响。

因此，本文提出以下假设。

H4a：参与度会显著加强个人特征对知识隐藏的正向影响作用；

H4b：参与度会显著加强情境氛围对知识隐藏的负向影响作用；

H4c：参与度会显著加强知识特点对知识隐藏的正向影响作用。

根据上述的研究假设，本文构建了虚拟问答社区用户知识隐藏行为影响因素模型，如图1 所示。

图1 用户知识隐藏行为影响因素研究模型Fig.1 Research model on influencing factors of users'knowledge hiding behavior

4 数据收集和分析

4.1 问卷设计

问卷采用成熟的里克特7 级量表（Likert 7-Scale），针对假设模型中的9 个维度共设计了43 个题项，详见表1，所有题项都来自或改编已有的文献。问卷调查对象按照自身意愿与测量题项的符合程度选择“非常不同意”“不同意”“有点不同意”“一般”“有点同意”“同意”“非常同意”的选项，并分别赋予1、2、3、4、5、6、7 的分值。

4.2 数据收集

知乎网的用户数量超过2.2 亿，是使用范围较广的虚拟问答社区，具有一定的代表性，所以本次的调查对象为知乎网的用户。本次采用网络发放的形式，从2020 年2 月29 日至3 月30 日，一共发放215 份问卷，剔除无效问卷6 份，共得209 份有效问卷，回收率为96.7%，调查对象的描述性统计分析如表2 所示。

4.3 信度、效度和多重共线性检验

由于偏最小二乘（Partial Least Squares，PLS）结构方程建模方法与基于协方差的结构方程模型方法相比，更适用于具有高阶构念的模型，且PLS 可以更有效地进行调节效应的测量[50]。本研究中的个人特征、情境氛围和知识特点都具有子变量，且要检验参与度的调节效应，所以宜采用PLS-SEM 方法。首先对研究模型进行验证性因子分析，以检验各潜变量的信度和效度，然后进行主效应检验，最后检验参与度的调节效应。

在验证性因子分析中，剔除了因子载荷小于0.6 的题项并选择因子载荷量较高的题项，最终保留了30 个题项进行后续研究（表1）。由表3 可知，所有潜变量的Cronbach's α 值和组合信度（CR）均超过0.8，表明模型信度水平较高；平均抽取变异量（AVE）均超过0.7，表明模型具有良好的收敛效度[44]。由表4 可知，各潜变量的AVE 平方根均大于该变量与其他潜变量间的相关系数，表明该模型各潜变量之间存在显著差异[51]，具有良好的区分效度。

表1 问卷设计Table 1 The questionnaire design

表2 调查对象描述性统计Table 2 Descriptive statistics of respondents

表3 变量Cronbach's α、CR 和AVE 值表Table 3 Variables Cronbach's α,CR and AVE value table

表4 区分效度Table 4 Discriminant validity

为评判模型中各自变量之间是否存在严重的相互依赖关系，本研究通过方差膨胀因子（VIF）检验个人特征、情境氛围和知识特点的多重共线性。由表5 可知，所有一级子变量的VIF 值在1.152～1.854 之间，均小于阈值3[52]。因此，本研究的3 个高阶构念都通过多重共线性检验。

表5 多重共线性检验Table 5 Multicollinearity test

4.4 研究模型结果

4.4.1 主效应检验

本文的结构模型分析结果如图2 所示，由模型分析结果可知，知识隐藏行为的R2值为0.168，表明路径关系中等，模型解释力适度[53]。个人特征和知识特点与其一阶子变量的路径系数均大于0.7，表明个人特征和知识特点的二阶模型构建良好。但是在情境氛围的3 个一阶子变量中，公平是情境氛围中最重要的方面，互惠次之，信任最弱。个人特征对知识隐藏行为的影响显著，影响系数为0.342，显著性水平为0.001，并且个人特征中的自我无效能对知识隐藏行为的影响系数为0.281（0.823×0.342），心理所有权对知识隐藏行为的影响系数为0.277（0.809×0.342），H1 成立；情境氛围对知识隐藏行为的影响不显著，H2 不成立；知识特点对知识隐藏行为的影响显著，影响系数为0.219，显著性水平为0.05，并且知识特点中的隐性知识对知识隐藏行为的影响系数为0.192（0.879×0.219），知识复杂性对知识隐藏行为的影响系数为0.193（0.881×0.219），H3 成立。

图2 结构方程模型分析结果Fig.2 Results of structural equation model analysis

对控制变量进行检验发现，年龄（b=0.046，t=0.544，p=0.587）、性别（b=0.081，t=0.789，p=0.431）、学历（b=0.118，t=1.432，p=0.153）和使用时间（b=-0.028，t=0.470，p=0.638）均对知识隐藏行为无显著影响。

4.4.2 调节效应

本文用SmartPLS 3 和SPSS 的层次回归法对参与度的调节效应进行检验，如表6 所示，结果均表明无显著调节效应，即参与度对个人特征和知识隐藏行为的关系、情境氛围和知识隐藏之间的关系以及知识特点和知识隐藏之间的关系无显著的调节作用。由此，H4a、H4b、H4c 不成立。

表6 PLS-SEM 调节效应检验Table 6 Moderating effect test of PLS-SEM

5 讨论

实证结果表明，在个人特征、情境氛围和知识特点3 个构念中，个人特征对虚拟社区中用户知识隐藏行为影响最大。当用户决定是否回答问题时，最主要考虑的自己能否回答该问题（即自我无效能），当用户认为自我无效能较高，即认为自己能力不足以回答该问题时，倾向隐藏知识。这一结论在SHEN[11]的研究中也得到证实，SHEN 解释当个体具有较高的知识共享的自我无效能感时，他们会降低对成功地在网络知识空间贡献知识的自我期望，因而选择保留知识。此外，当用户心理所有权较高，即知识占有欲较强、认为贡献知识会带来损失感的用户，往往会倾向隐藏知识。HE[13]将这一现象解释为个体，尤其是知识工作者很容易对与工作相关的知识产生心理所有权，并且个体往往会高估自己对所拥有知识的占有欲，也为了避免分享知识可能带来的个人损失或负面情绪，从而隐藏知识，所以较高的心理所有权会导致用户隐藏知识的行为。

知识自身的特点也会显著影响用户的知识隐藏行为，目前在线虚拟问答社区中对知识特点的研究较少，但是在知识特点对知识隐藏行为影响的结论上，与一些关注线下组织中的知识隐藏行为的研究相似。本研究中探讨了知识的显/隐性特征和复杂性特征，发现当知识的隐性特征越明显时，如经验知识、工作技能，用户越倾向在虚拟社区隐藏这类知识，这一结论支持HERNAUS[33]对科研人员的知识隐藏行为的研究结果，他认为在学术知识交流活动中，相比显性知识，学者们会更多的隐藏隐性知识。本研究还发现当知识越复杂时，用户也越倾向隐藏知识，该发现与多项研究的结论类似，例如CONNELLY[6]发现被请求知识的复杂度与知识隐藏行为呈正相关。LABAFI[54]提出复杂、专业的知识会使得人们传递知识的热情下降，进而导致知识隐藏。张宝生等[29]认为对于具有复杂性和内隐性的知识，个体更倾向于采取隐藏行为。

此外，通过比较个人特征和知识特点的影响系数，发现个人特征对知识隐藏行为的影响更加强烈，从行为决策的角度解释为用户在面对提问时首先考虑的是自身是否能够或者适合回答该问题，然后才考虑回答该问题所要花费的时间和精力[20]。

本文尚未发现情境氛围对于用户的知识隐藏行为具有显著影响，可能的原因为：首先，之前的大部分研究集中于线下组织中的知识隐藏行为，一些结论不适用于虚拟社区情境。现实中的群体往往较小并交流密切、彼此熟悉，而虚拟社区中的用户群体数量庞大，用户多为匿名且用户之间交流相对的较少，对彼此的情况并不了解，从而用户对于虚拟社区中互惠、公平和信任的氛围的感知并没有线下实际环境中感受到的强烈，这在一些研究中也得到证实（CHIU[38]、宁菁菁[2]、左明辉[43]）。所以情境氛围可显著影响在线下用户知识隐藏行为（LIN[28]、LABAFI[54]、ABUBAKAR[55]、张宝生[29]、姜荣萍[26]），而在虚拟社区中情境氛围的影响并不显著。其次，有研究人员指出[20]由于个人特征和知识特点对知识隐藏行为的影响较大，被调查者在回忆其在虚拟社区中的行为时，会无意识地忽略了情境氛围对自身行为的影响，导致情境氛围与知识隐藏行为的关系弱于实际情况。

影响知识共享和知识隐藏行为的因素的比较总结于表7，个体和环境因素是知识共享和知识隐藏的共同关注要素，知识隐藏更强调知识因素，而知识共享对此关注较少。本研究也证实个人特征和知识特点对知识隐藏行为均有显著影响，但是情境氛围对知识隐藏行为的影响并不显著。知识隐藏行为和知识共享行为的影响因素不尽相同，这是因为知识隐藏不是知识共享的对立面，它们是两个不同的概念，即使它们可能有相似的行为表现，潜在的动机和机制是显著不同的[6,13]。缺乏知识共享可能由于成员并未注意到知识请求或不清楚答案，而知识隐藏是成员知道答案却隐瞒知识[8]。

表7 知识共享和知识隐藏影响因素对比Table 7 Comparison of influencing factors of knowledge sharing and knowledge hiding

从调节效应的结果来看，个人特征、情境氛围和知识特点对用户知识隐藏行为的影响不受参与度的调节，这说明参与度的高低并不能改变用户的个人特征和知识特点对其知识隐藏行为的影响关系。此外根据CASALO 等[47]认为在虚拟社区中信任会影响用户的参与以及GHARIB[24]认为在线社区中互惠对用户的积极参与有正向影响，因此推测情境氛围可能会直接影响用户的参与度，即可作为参与度的前置变量，此时参与度可能作为情境氛围与知识隐藏行为的中介变量，后续研究将继续探讨该问题。

6 结论

本文的理论贡献为讨论了用户在虚拟社区的知识隐藏行为影响因素，利用社会认知理论、社会交换理论和心理所有权理论，将可能的影响因素分为个人特征、情境氛围和知识特点3 个方面，并将参与度作为可能的调节因素构建用户知识隐藏模型。通过实证方式证明，个人特征和知识特点会对用户知识隐藏行为产生正向影响，其中个人特征的影响系数更大，且参与度在此过程中的调节效应不明显。

从实践角度出发，若要减少虚拟问答社区中的知识隐藏行为，促进知识交流，可从个人特征和知识特点两方面入手。首先，虚拟社区可以根据用户回答问题的数量和质量（例如点赞数、收藏数等）两方面衡量，并进行多样化、个性化的奖励，例如在个人介绍的页面中展示优秀回答，并邀请回答类似问题，或可实行积分制，当用户回答的点赞、收藏和转发数量达到一定的数值，那么该用户在类似问题的回答可以优先推送，从而提高用户回答的信心，减少用户自我无效能感，鼓励用户提供更多更优质的回答。其次，虚拟社区要制定相关的制度和技术，对用户贡献的知识进行产权保护，避免其他用户对知识内容进行简单复制去回答类似问题，减少回答的重复性。另外，虚拟社区可以提供完善的付费知识平台，提问者可给予那些知识心理所有权较高且有能力回答问题的用户相应的经济补偿，也可减少答题者的心理损失感进而更愿意贡献知识。同时，付费平台可以让用户进行一对一的深入交流，有利于隐性知识和较为复杂的知识的传授。最后，虚拟社区可提高其易用性，建设操作简便且有多种辅助工具的答题系统，不仅节约用户答题的时间和精力，尤其在面对复杂的问题时，有了例如图形、影像或相关的链接等的辅助，可增强回答内容的丰富性和易理解性。

本文在研究过程中也存在一些局限性。本文针对是知乎网的用户进行调查，虽然知乎网是国内具有代表性的知识问答网站，但是基于单个网站的调查会有一定的局限性。另外，本文调查问卷的样本大多为大学本科以上的群体，具有较高的教育水平，将来的研究可以扩大调查对象的范围，并在此模型的基础上扩展到对其他类型的虚拟问答社区进行研究。