基于SOR模型的在线知识社区用户潜水行为研究*

周 涛 刘佳怡 邓胜利

(1. 杭州电子科技大学管理学院 杭州 310018；2.武汉大学信息管理学院 武汉 430072)

0 引 言

近年来，在线知识社区作为一个众包和协作解决问题的交流平台得到了快速发展。在线知识社区通过聚集信息和知识，从而使参与者能够快速获得其所需知识以解决问题。国内常见的在线知识社区包括知乎、豆瓣、微博等，通过参与这些社区，人们可以有效地交流、学习和协作，降低了知识搜索和获取的成本。在线社区的知识共享是一种在个人之间进行的关于信息、技能或经验的知识交流活动[1]。在线知识社区的内容会吸引参与者，随着更多成员产生内容就会吸引新成员加入，如此便会形成一个循环，使得在线知识社区成为了有价值的社会资源。然而，随着知识社区用户规模的不断扩大，社区中开始出现大量的“沉默群体”，即只搜索或浏览信息而不分享的群体，通常被称为“潜水者”。潜水者成为知识社区中的大部分参与者这一现象可能会使得社区的有用性受到质疑，因此识别潜水的原因对于知识社区的发展是至关重要的。

已有文献主要研究了在线社区用户分享行为、信息披露行为、不持续使用等，较少关注在线知识社区用户潜水行为。某种程度上来说，分享行为、披露行为代表一种积极行为，潜水行为代表一种消极行为，两种行为的影响因素将存在差异。此外，用户潜水对于在线社区来说是比较常见的现象。但相对于其他类型社区如在线娱乐社区、交易社区等，用户潜水行为在知识社区中可能更为普遍，这是因为在线知识社区用户分享行为需要一定的专业知识背景作为支撑，对用户的专业技能要求较高。因此，研究在线知识社区用户潜水行为的影响因素，从而采取措施促进其参与和分享行为显得尤为必要。基于此，本文将基于SOR构建研究模型，考察动机因素对知识社区用户焦虑、社交网络疲劳及用户潜水行为的作用机理。研究结果将为在线知识社区提供借鉴，社区管理者可据此采取措施提高潜水者的活跃程度，促进其知识分享行为。

1 文献综述

1.1 用户潜水行为

在线知识社区的参与者通常分为两类：潜水者和张贴者，前者指的是那些阅读帖子但没有做出贡献的人，后者指的是在网上分享知识的人[2]。在线术语词典将潜水者定义为：“电子论坛上的沉默群体之一，偶尔发帖或根本不发帖，但会定期阅读该组织的帖子。”[3]。早期研究人员倾向于拒绝在知识共享环境中定义潜水者，认为潜水行为就是一种搭便车行为，对社区的贡献很少，研究者大多对潜水者持负面态度[4]。随着网络的不断发展，研究者对潜水的态度逐渐变得积极，认为他们也是社区的利益相关者，于是开始重点关注潜水者的行为动因。刘江等认为潜水者的内在动因包括个人需求与满足、安全隐私、专业知识匮乏，外在动因包括外部奖励、信息过载、交互延迟[5]。刘鲁川等认为社会比较、绩效期望和感知风险对社交媒体潜水行为具有显著影响[6]。李纲等识别微信群中的潜水者及其角色类型，通过演化分析发现成员潜水行为主要与成员身份地位、话题兴趣度及关系亲疏度相关[7]。基于这些文献，本文将从内部动机和外部动机出发，将焦虑情绪和社交网络疲劳作为中介变量，研究它们对用户潜水行为的影响。

1.2 SOR模型

SOR(Stimulus-Organism-Response)，即刺激-机体-反应模型，该模型将刺激作为前因变量，机体作为中介变量，反应作为结果变量，主要考察外部环境因素对个体行为的影响。刺激是影响个体心理状态的外部力量，机体是内部的过程和结构，通常中介刺激和反应之间的关系，反应是指个体的最终行为结果，可能是积极的，也可能是消极的[8]。Cao等认为SOR模型是解释外部刺激如何与个体的内在状态相互作用，最终导致个体行为的经典范式[9]。SOR模型被广泛用于研究信息系统用户行为。李琪等利用SOR模型研究了消费者购买行为，证实了零售电子商务模式下信任、满意度和关系承诺对社区团购具有显著作用[10]。周涛等基于SOR模型研究了社会化商务用户行为机理，考察了影响用户使用和分享行为的因素，发现情感支持、信息支持等显著影响虚拟社区感，进而影响用户行为[11]。王文韬等将平台弹性和组织承诺作为前因变量(S)，认知结构和情感焦点作为中介变量(O)，分析了智能健康手环用户的不持续使用行为[12]。基于这些研究可以发现，SOR模型是一个适用于解释个体在面对来自环境刺激时的内在心里感知和行为反应的总体框架。因此，本文采用SOR来研究知识社区用户潜水行为是合适的。

2 研究假设及模型

动机理论认为动机包括内部动机和外部动机，是影响用户行为的显著因素。内部动机反映了行为的过程，本文考察了社会比较和隐私关注这两个内部动机；外部动机反映了行为的结果，本文考察了信息超载和功能超载这两个外部动机。选取这些因素的理由是这些因素充分反映了知识社区和用户的特征，作为刺激(S)因素是合适的。在内部动机中，社会比较反映了用户在和其他更专业的用户比较后产生的消极感受，这种感受将降低用户的参与积极性，导致其潜水行为。隐私关注反映了用户对于信息隐私的担忧。若用户感到个人信息被不当收集和使用，其将感受到显著的隐私风险，不愿意进行分享行为。在外部动机中，信息超载反映了用户对于信息过载的感受。用户往往期望从知识社区获得高质量的知识来解决其遇到的困难和问题，社区中充斥的大量无效信息将降低用户对于知识社区价值的感知，因此信息超载将导致其潜水行为。功能超载反映了平台多余功能对用户使用行为的干扰。过于复杂、冗长的操作流程将会增加用户使用负担，影响其获取知识的便捷性和快速性，进而影响其行为。

另外，选择焦虑情绪和社交网络疲劳这两个因素作为机体(O)因素，比较贴切地反映了导致用户潜水行为的负面情感。当用户因为种种原因如缺乏专业知识和自信等产生焦虑情绪时，他们不可能进行分享行为。社交网络疲劳反映了用户长时间使用知识社区所产生的疲劳和倦怠感，他们无法从分享中获得满足感和成就感，这将导致其潜水行为。此外，动机因素(社会比较、隐私关注、信息超载、功能超载)将增加用户的焦虑情绪和社交网络疲劳这两个负面情感，进而导致用户的潜水行为。

据此，构建研究模型如图1所示。

图1 研究模型

2.1 内部动机

内部动机反映了来自于个体内心的因素，这些因素并不依赖于外部压力，其一般侧重于行为过程[13]。刘鲁川等基于扎根理论探究了社交媒体用户倦怠与消极使用行为间的关系，将社会比较和隐私关注划分为个人因素[14]，这些因素与用户的个性密切相关[15]，因此本文将社会比较和隐私关注作为内部动机进行研究。

社会比较反映了用户将自己和社区其他成员进行比较后产生的感受。作为社区的一员，用户往往比较在意自己在社区的影响力，因此可能自觉或不自觉的将自己和社区中更有成就的成员进行比较，这可能导致用户的失落感和消极情绪。社会比较还可以用来估计一个人过去和现在的社会地位，以及预测未来的前景[16]。对于人们来说，所有社会比较的主要焦点是评价自己[17]。社会比较降低了用户对自己知识、技能等的自信心，将会增加用户的焦虑情绪，减少其行为的活跃度，并可能逐渐形成对社区的疲劳和倦怠。基于此，本文提出以下假设：

H1a：社会比较正向影响焦虑情绪。

H1b：社会比较正向影响社交网络疲劳。

隐私关注反映了用户对个人信息隐私的担忧。对隐私高度关注的成员往往具有隐私焦虑，他们倾向于怀疑在线社区及其成员在未经允许的情况下滥用他们的个人信息[18]，这将给用户带来显著的隐私风险，使得他们不愿意参与社区分享。刘江等在探讨用户潜水行为动因时也将隐私关注划分为内在动因[5]。Osatuyi研究了个人隐私关注与用户行为意图之间的关系，发现隐私关注更容易引起焦虑，进而影响用户消极使用行为[19]。基于此，本文假设：

H2a：隐私关注正向影响焦虑情绪。

H2b：隐私关注正向影响社交网络疲劳。

2.2 外部动机

外部动机是来自个体外部的动机，以奖励、晋升、胁迫或惩罚的形式存在，强调的是行为的结果。从社会经济角度来看，如果个体感知到的利益低于成本，那么交换过程将停止。已有文献考察了信息超载和功能超载作为环境因素对用户消极使用行为的影响[14]，因此本文将二者作为外部动机进行讨论。

信息超载指的是在任何给定的时间接收过多的信息，以至于超出了个体的处理能力[20]。随着通信技术的发展，网络信息的生产和传播速度急剧增长，达到了用户的认知极限，当用户接触到频繁更新的信息时，他们会感到不知所措[21]，技术使用一旦超过最佳水平，实际上会产生负面结果。知识社区存在的大量知识质量良莠不齐，需要用户花费大量时间和精力进行筛选和甄别，这将增加用户的焦虑情绪和疲劳感。Lee等通过研究证实了信息超载会对个体的行为、情感和健康产生负面影响[22]。因此，本文提出以下假设：

H3a：信息超载正向影响焦虑情绪。

H3b：信息超载正向影响社交网络疲劳。

功能超载反映了用户对技术特征的感知，指的是信息系统平台所提供的功能超出用户的需求[23]。知识社区提供的功能越来越多，社区管理者预期这些新功能能够丰富用户体验，但部分功能可能适用性不强，反而增加了用户的负担和焦虑。根据认知匹配理论，非必需的功能会分散用户注意力，增加个体的认知负荷，导致用户的焦虑，进而会降低个体的绩效[24]，且过多功能会使得个体的时间被低效使用，降低了用户的工作效率。因此，本文提出以下假设：

H4a：功能超载正向影响焦虑情绪。

H4b：功能超载正向影响社交网络疲劳。

2.3 焦虑情绪

焦虑反映了一种负面的情绪状态，其特征是主观感觉的紧张、忧虑，并由自主系统的激活或觉醒引起。在线知识社区用户的焦虑不仅来自于系统功能因素、信息特征等外部特性，还受到用户个性特征因素的影响[25]。信息超载和功能超载即为系统功能等外部特性，内部动机的社会比较和隐私关注则与用户个性有关。Lepp等发现焦虑会对幸福感产生负面影响[26]。刘鲁川等认为社交媒体中焦虑情绪会使得用户不积极参与知识共享，而采取消极使用行为[6]。因此，本文假设：

H5：焦虑情绪正向影响潜水行为。

2.4 社交网络疲劳

疲劳反映了一种主观的感觉，包括两种形式：身体疲劳和心理疲劳，本文主要研究心理疲劳。心理疲劳是指一种消极的感知，如疲劳、疲惫、压力、倦怠、厌倦和焦虑。社交网络疲劳也可以被视为一种心理疲劳[22]。Ravindran等将其定义为“一种主观的、多维的用户体验，包括疲劳、烦恼、愤怒、失望、警惕、失去兴趣，或与社交网络使用和互动的各个方面相关的需求/动机减少”[27]。任胜楠通过实证研究证实了社交网络疲劳会影响用户的焦虑情绪和消极使用行为[28]，因此本文提出以下假设：

H6a：社交网络疲劳正向影响焦虑情绪。

H6b：社交网络疲劳正向影响潜水行为。

3 数据收集与分析

3.1 数据收集

研究模型共包含7个因子，各因子皆由3个指标进行测度，所有测量指标采用5点Likert法进行测量。所有指标参考经典外文文献，以提高量表的内容效度。问卷设计后，预先邀请20名用户作预测问卷填写，之后对问卷进行修改。表1列出了最终测量指标及来源。

表1 变量及测量指标

调查问卷以二维码和链接的形式发布在朋友圈、微博、知乎等，问卷发放的对象主要是学生和企事业单位员工，问卷发放持续三周，通过剔除无效问卷，最终得到有效问卷353份。其中，男性用户比例为52%，女性用户比例为48%，大学生及研究生比例为90%，用户常用的在线知识社区包括：微博(60%)、知乎(58%)、小红书(52%)、百度贴吧(44%)等。微博作为最大的社交平台之一，不仅传播一些娱乐信息，也有众多用户如医生通过微博来分享专业知识如医疗健康知识等，并和其他用户互动，取得了良好的效果。这充分体现了知识社区的特征。因此，本文认为选取微博作为研究对象是合适的。43%的用户每天使用知识社区的时长超过2小时，36%的用户每周使用知识社区的次数超过6次。

3.2 数据分析

首先进行信度和效度分析。如表2所示，Alpha值均大于0.8，标准负载均在0.7以上，AVE值均大于0.5，CR值均大于0.7，显示量表具有较好的信度和效度。接下来使用AMOS软件对结构模型进行分析，计算模型的路径系数值进行假设检验，图2显示了各变量之间标准路径系数和显著水平。除功能超载对焦虑情绪的作用不显著以外，其他系数都在0.05的水平显著。表3列出了部分拟合指数值，显示模型较好的拟合度。

表2 信度及效度检测

图2 路径系数值

表3 模型拟合指数

4 讨 论

如图2所示，除了H4a之外，其余假设均得到了支持。社会比较、隐私关注、信息超载均显著影响焦虑情绪和社交网络疲劳；功能超载显著影响社交网络疲劳；社交网络疲劳和焦虑情绪显著影响用户潜水行为。

内部动机方面，社会比较和隐私关注均显著影响焦虑情绪和社交网络疲劳，这与以往学者研究结果一致[6]，这说明在知识社区中，用户的社会比较和隐私关注十分重要。但在本文中，社会比较(路径系数分别为0.28和0.21)对焦虑情绪和社交网络疲劳的影响比隐私关注(路径系数分别为0.15和0.16)更强。这可能是由于如今用户虽然对个人隐私很关注，然而无力解决个人隐私泄露的问题从而导致部分人对此关注度有所下降，但隐私关注仍显著影响焦虑情绪和社交网络疲劳，因此平台需要优化隐私保护技术以缓解用户隐私关切。对比隐私关注，社会比较影响更加显著，这说明当用户与社区成员进行社会比较，认为他人在能力或技术知识比自己更优秀时，更容易引起用户的焦虑情绪和社交网络疲劳。

外部动机方面，信息超载和功能超载均显著影响社交网络疲劳。说明用户的社交网络疲劳不仅受到信息超载影响，功能超载也起到了重要作用。研究发现，信息超载显著影响焦虑情绪，但功能超载未影响焦虑情绪。这与之前学者研究结果不一致，这可能是因为随着社区平台的不断优化和发展，知识社区的功能虽然变得丰富多样，但用户可以根据自己的需求对其进行筛选，甚至可以关闭不必要的功能，如此便不会使得用户产生焦虑情绪。另外一方面，功能超载通过社交网络疲劳间接影响焦虑情绪，显示社交网络疲劳中介了功能超载对焦虑情绪的作用。

研究结果发现，社交网络疲劳显著影响焦虑情绪，二者均显著影响潜水行为，但是社交网络疲劳对潜水行为的影响更强(路径系数为0.49)，这说明用户感知的社交网络疲劳会引起用户的焦虑情绪，且用户的焦虑情绪和不愉快的心理疲劳都会对用户潜水行为产生重要作用，会使得用户不积极参与知识共享行为。因此社区平台应重点关注用户的消极情绪，调动用户的积极性，让用户参与到社区的知识共享中。

5 结 语

基于SOR模型，本文构建了在线知识社区用户潜水行为模型。研究发现，社会比较、隐私关注、信息超载显著影响焦虑情绪和社交网络疲劳，进而影响用户潜水行为，功能超载未显著影响焦虑情绪，但通过社交网络疲劳影响用户潜水行为。

研究结果启示：a.社区管理者应增强隐私保护，缓解用户焦虑。社区可以通过发布隐私声明、提供隐私设置等措施让用户在使用社区时觉得自己的个人隐私可以得到切实的保护，从而放心在社区中与他人互动和发布信息。b.社区管理者应保证社区信息的真实可靠，对信息进行严格审核，避免虚假信息的传播。社区平台针对用户不需要或不相关的信息要进行自动过滤，向用户推荐个性化的、相关的信息内容，使得用户对社区更加感兴趣，积极参与社区的知识共享。c.社区管理者应优化社区功能，尽可能使得功能满足用户的需求，避免无用的功能。例如社区可以根据用户不同的年龄和行业，向其提供功能选择建议，使得用户使用更加方便快捷。社区平台还可以为用户配备可选的功能，允许他们在指定的时间内关闭实时推送通知或即时消息功能。

本文主要考察了部分动机因素的作用，未来的研究可考察其他动机因素如利己主义、自我效能和社区环境因素对用户潜水行为的影响。除了社交网络疲劳和焦虑情绪，感知风险、不满意度等因素也可能影响用户潜水行为，未来的研究可考察这些因素的作用。