郭佳 曹芬芳

〔摘 要〕[目的/意義]外部獎懲缺位時，學(xué)術(shù)社區(qū)成員自覺進行知識貢獻行為有待研究。[方法/過程]通過建立復(fù)制者動態(tài)方程，解釋了在有限理性的學(xué)術(shù)虛擬社區(qū)知識貢獻活動中，規(guī)范內(nèi)化者和投機者的演化博弈，并將其納入NetLogo平臺中進行計算機仿真，模擬了更貼合學(xué)術(shù)虛擬社區(qū)現(xiàn)實的規(guī)范內(nèi)化演化。[結(jié)果/結(jié)論]結(jié)果顯示，社區(qū)知識積累、組織規(guī)模和認知成本均為社區(qū)成員放棄理性計算，選擇自覺遵守規(guī)范，主動貢獻知識的利他行為的影響因素，并據(jù)此對學(xué)術(shù)虛擬社區(qū)規(guī)范化管理提出建議。

〔關(guān)鍵詞〕學(xué)術(shù)虛擬社區(qū)；知識貢獻；演化博弈；NetLogo；規(guī)范內(nèi)化

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2018.10.013

〔中圖分類號〕G302 〔文獻標(biāo)識碼〕A 〔文章編號〕1008-0821（2018）10-0085-06

〔Abstract〕[Purpose/Significance]The behaviors of academic virtual community numbers consciously contributing their knowledge when external incentives absent deserve our exploration and study.[Method/Process]Using the replicator dynamic model，the paper explained the altruistic behaviors in virtual communities from the perspective of bounded rationality.This paper also simulated the evolution of altruistic behaviors driven by the internalization of virtual community norm by agent-based modeling with NetLogo.[Result/Conclusion]Results showed that community knowledge accumulation，scale of organization and the costs of rational calculation were the main factors that influenced users to behave altruistic whether the external incentives exist.According to the conclusion，the paper offered suggestion on virtual community management.

〔Key words〕academic virtual community；knowledge contribution；evolutionary game；NetLogo；internalization of norms

學(xué)術(shù)虛擬社區(qū)是以服務(wù)學(xué)術(shù)科研為目的，以特定專業(yè)主題為內(nèi)容，利于學(xué)術(shù)信息交流活動的專業(yè)社區(qū)[1]。用戶參與學(xué)術(shù)虛擬社區(qū)的本質(zhì)過程是從信息交流到知識分享的擴展過程。用戶間學(xué)術(shù)信息的交互是網(wǎng)絡(luò)社區(qū)存在的必要前提，用戶學(xué)術(shù)知識貢獻是網(wǎng)絡(luò)社區(qū)存在和發(fā)展的決定性因素之一，也是學(xué)術(shù)虛擬社區(qū)的核心價值之一[2]。目前大量研究聚焦于外部獎懲機制對虛擬學(xué)術(shù)社區(qū)用戶知識貢獻的影響，而以外部獎懲機制缺位為控制條件，對虛擬學(xué)術(shù)社區(qū)成員自覺主動進行知識貢獻行為進行深入探索的研究較為匱乏。筆者以“規(guī)范內(nèi)化”來闡釋在外部激勵缺位的情況下，虛擬學(xué)術(shù)成員依然遵循社會規(guī)范表現(xiàn)出一種組織公民行為[3]，如自覺更新個人主頁中的個人研究進展、成果；對求助者的問題主動進行回答，提供知識幫助等。此類成員認同學(xué)術(shù)社區(qū)規(guī)范和激勵知識交流的價值觀，將其作為行為準則并敦促其他成員遵守社區(qū)規(guī)范，社區(qū)規(guī)范與價值觀不再是一種外部約束而是內(nèi)化為個人目標(biāo)。本文試圖研究學(xué)術(shù)社區(qū)用戶知識貢獻中規(guī)范內(nèi)化現(xiàn)象的發(fā)生機制及演化過程，運用演化博弈作為研究用戶交互行為的工具，并在NetLogo平臺中進行仿真，模擬了更貼合現(xiàn)實的學(xué)術(shù)虛擬社區(qū)知識貢獻活動中規(guī)范內(nèi)化者與投機者的演化進程。根據(jù)研究結(jié)果對如何在社區(qū)發(fā)展的各個階段引導(dǎo)用戶進行知識貢獻提出建議，以期為管理者優(yōu)化社區(qū)管理和提高社區(qū)服務(wù)提供支持。

1 規(guī)范內(nèi)化與有限理性主體決策

1.1 社會影響理論與規(guī)范內(nèi)化

Kelman H C提出了社會影響對個體行為影響的3個過程：順從、認同與內(nèi)化。順從是指個體接受影響從而獲取他人或群體的支持或授權(quán)，主觀規(guī)范常用來反映順從過程；認同表示個人接受影響從而建立和維持他人或者群體的滿意的關(guān)系；內(nèi)化表示個人因為自己的目標(biāo)或者價值觀與其他成員類似，從而接受影響，相對主觀規(guī)范而言內(nèi)化部分主要是指客觀規(guī)范，即虛擬社區(qū)為了達到社區(qū)共同目標(biāo)或?qū)崿F(xiàn)社區(qū)價值，制定的社區(qū)規(guī)范和成員需要遵守的規(guī)則，是對成員規(guī)定應(yīng)盡的義務(wù)和責(zé)任的限定[4]。學(xué)術(shù)虛擬社區(qū)規(guī)范內(nèi)化是指社區(qū)成員對社區(qū)目標(biāo)、價值觀、信念、慣例的了解與承諾，內(nèi)化過程體現(xiàn)了個人價值觀或目標(biāo)與其他社區(qū)成員的一致性，將顯著影響虛擬社區(qū)成員的知識貢獻動機[5]。

內(nèi)化的規(guī)范是一種由內(nèi)在制裁實施的行為模式。內(nèi)在制裁包括羞恥、內(nèi)疚在內(nèi)的親社會情感[6]。人們之所以在沒有外在獎懲的情況下依然做出利他行為，是出于習(xí)慣，需長期培養(yǎng)[7]。遵循親社會規(guī)范是一種抵制短期利益誘惑，符合長期利益的行為。在規(guī)范未被內(nèi)化之前，只是個體追求自身最大化收益的約束條件，個體遵循規(guī)范的原因主要是違背成本大于遵守成本。而規(guī)范一旦內(nèi)化，規(guī)范內(nèi)化為內(nèi)部激勵，個體遵守規(guī)范是出于自愿而不是害怕懲罰。由于完全理性計算是否遵守規(guī)范很難實現(xiàn)，現(xiàn)實中人們做出的選擇通常是一種次優(yōu)選擇，其行為是由規(guī)則支配的行為[8]。規(guī)范的內(nèi)化者以簡單的道德準則替代復(fù)雜的成本收益計算，反而在復(fù)雜的環(huán)境中獲得了更高的利益，從而規(guī)范內(nèi)化對應(yīng)的心理機制也在演化中留存下來。規(guī)范內(nèi)化是人類有限理性的結(jié)果，利他行為因為規(guī)范內(nèi)化所具有的適應(yīng)性而留存[9]。

1.2 有限理性主體決策

學(xué)術(shù)社區(qū)活動中參與者的行為選擇會受到其他參與者行為選擇的影響，博弈論已成為研究用戶交互行為的一門理性的行為科學(xué)[10]。博弈論雖在各個學(xué)科研究中得到了廣泛的應(yīng)用，但也有理論本身存在的潛在問題，其中最主要的就是博弈論的理性前提，即對人們理性和行為能力完全性的基本假設(shè)問題。對于學(xué)術(shù)虛擬社區(qū)中知識貢獻主體而言，完全理性是指社區(qū)中每一個成員對其他成員的特征、策略選擇以及收益情況都是了解的，即對其他成員的情況都是確定的，且成員間是完全信任的，自始至終地追求其最優(yōu)目標(biāo)。但從切合實際的視角來講，社區(qū)內(nèi)成員間貢獻的知識數(shù)量和價值是不確定的，成員間信息不對稱情況廣泛存在。絕大多數(shù)人的決策行為在理性和情感上都依賴于可獲得的當(dāng)前信息、認知以及決策所需的時間和外部條件的限制，表現(xiàn)為有限理性[11]。在面對處理不確定的行為決策事件時，有限理性行為主體擁有兩種可供選擇的決策模式：首先有限理性主體可以借助已掌握的規(guī)則（主體自己總結(jié)、汲取他人經(jīng)驗或歷史的繼承的知識儲備形成決策規(guī)則庫），僅依據(jù)該事件的某些明顯特征進行快速、簡單啟發(fā)式?jīng)Q策；在待處理事件并不是包含于規(guī)則庫的熟知事件時，有限理性主體采取理性計算決策模式，通過選擇搜集事件的具體詳細資料，深入考察事件特征等耗用大量的有限資源的方式進行理性計算[12]。

綜上所述，將社會影響的過程和有限理性主體決策結(jié)合，可以初步描繪出學(xué)術(shù)虛擬社區(qū)規(guī)范在用戶決策中內(nèi)化的演化過程。在社區(qū)活動不活躍的創(chuàng)建初期，社群規(guī)模小、社區(qū)規(guī)范尚不完善，成員對遵循或違反規(guī)范的收益成本（如在貢獻知識獲得認同、聲譽的同時也面臨著個人信息暴露的風(fēng)險）并不熟知，往往傾向于采用理性計算決策。但由于主體面臨有限理性約束，遵守和違反規(guī)范的成本收益計算往往很復(fù)雜，一些行為的短期結(jié)果或可預(yù)期，但長期影響很難預(yù)測。此外用戶可能對違反規(guī)范的懲罰產(chǎn)生認知偏差，或認為可僥幸逃避懲罰，或自我夸大受懲罰概率，后一種認知偏差（過高估計規(guī)范實施效率）促使個體遵守規(guī)范，得以在環(huán)境適應(yīng)中不斷演化，最終涌現(xiàn)規(guī)范內(nèi)化現(xiàn)象。即隨著社區(qū)規(guī)模不斷擴大，社區(qū)規(guī)范不斷完善并被用戶熟知，成員對社區(qū)規(guī)范從順從到認同逐步向內(nèi)化演進，當(dāng)社區(qū)規(guī)范不再是一種外部約束而是一種內(nèi)在激勵，用戶將社區(qū)作為一種自我延伸，在此情境下用戶更傾向于規(guī)則支配下簡單啟發(fā)式?jīng)Q策。

2 演化博弈模型

學(xué)術(shù)虛擬社區(qū)中有限理性博弈方有多種不同的理性層次，學(xué)習(xí)的速度差別也很大。群體成員隨機配對博弈，也意味著進行的博弈是博弈位置無差異的兩人對稱博弈。博弈方向優(yōu)勢策略轉(zhuǎn)變是一個漸進的過程，不是所有博弈方同時調(diào)整，策略調(diào)整速度可以用生物進化的進化動態(tài)方程——復(fù)制者動態(tài)方程表示。在現(xiàn)有研究知識貢獻的博弈模型中，主體策略一般被簡化為“共享策略”和“不共享策略”，也有學(xué)者加入了基于對手的策略而決定自身的策略，稱之為“回敬策略”[13]。本文引入規(guī)范內(nèi)化的概念，考慮道德和規(guī)范的作用提出獎懲缺位的現(xiàn)實中存在規(guī)范內(nèi)化知識貢獻者和投機知識貢獻者，投機知識貢獻者基于有無他人監(jiān)督而決定自己的策略（即在有人監(jiān)督時，進行知識貢獻，在無人監(jiān)督時不貢獻），個體需要通過理性計算來發(fā)現(xiàn)是否有人監(jiān)督，是有限理性下的一種理性計算決策；而規(guī)范內(nèi)化者無論是否有他人監(jiān)督，都會遵守虛擬社區(qū)規(guī)范主動知識貢獻，也反映了一種對環(huán)境事件的熟悉，是一種規(guī)則支配決策。

2.1 模型變量與假設(shè)

Ri（i=1，2），個體知識吸收能力。將對學(xué)術(shù)虛擬社區(qū)知識貢獻收益產(chǎn)生重要影響，吸收能力強的個體更容易在知識交流活動中受益，知識吸收更為迅速，效率更高；

Ki（i=1，2），知識貢獻量。受主體知識庫決定，不同的個體知識貢獻量不同，在知識交換活動中，一方貢獻的知識量越大，另一方從中獲取的收益越大；

Ci（i=1，2），參與知識交流活動的成本。包含占用的時間成本、物質(zhì)成本以及可能運用到的信息技術(shù)成本等；

Ti（i=1，2），投機成本。在基于監(jiān)督?jīng)Q定是否投機，投機者需花費主觀認知能力去調(diào)查對手有無背叛自己和查看對方有無監(jiān)督自己，而規(guī)則支配決策的主體無論對方是否在監(jiān)督自己遵守社區(qū)規(guī)范，都不會付出認知成本，即所謂的規(guī)則理性，個體通過對社會規(guī)范的遵循而節(jié)約高昂的認知成本。

對本文研究的學(xué)術(shù)虛擬社區(qū)成員間的知識貢獻行為，做出如下假設(shè)：

1）在一個無限成員的學(xué)術(shù)虛擬社區(qū)內(nèi)，群體成員兩兩隨機配對進行知識貢獻博弈時雙方的各自策略集合均為{規(guī)則內(nèi)化知識貢獻，投機知識貢獻}。

2）雙方均遵循社區(qū)規(guī)范進行知識貢獻時，成員1的收益為R1K2-C1，同理成員2的收益為R2K1-C2。

3）當(dāng)成員1單方面參與知識貢獻活動，而成員2付出投機成本T2發(fā)現(xiàn)規(guī)范內(nèi)化的知識貢獻者并未監(jiān)督自己的行為，因此選擇不貢獻知識，成員1和成員2的收益分別為{-C1，R2K1-T2}，同理可得出成員1選擇投機而成員2選擇遵守規(guī)范進行知識貢獻的收益分別為{R1K2-T1，-C2}。

4）當(dāng)成員1和成員2雙方都選擇投機時，兩者都要付出投機成本，并且當(dāng)發(fā)現(xiàn)對方在監(jiān)督自己時，都會選擇知識貢獻，因此兩者的收益為{R1K2-C1-T1，R2K1-C2-T2}。

2.2 演化博弈模型

2.3 參數(shù)分析

結(jié)合演化博弈過程可知，均衡點都會經(jīng)過β*=（R1K2-T1）/（R1K2-C1）和α*=（R2K1-T2）/（R2K1-C2）這兩個均衡過度點，系統(tǒng)會在這個狀態(tài)維持一段時間，學(xué)術(shù)虛擬社區(qū)知識貢獻最終會穩(wěn)定在（規(guī)范內(nèi)化知識貢獻，規(guī)范內(nèi)化知識貢獻），還是（投機知識貢獻，投機知識貢獻），這兩種結(jié)果是沿著哪條演化路徑收斂于均衡點的，這與博弈支付矩陣以及參數(shù)的變化密切相關(guān)：

1）從臨界點表達式中可以分析出成員的知識吸收能力直接影響在知識交流活動中獲得的收益，知識吸收能力越大，臨界值越小，博弈雙方越有可能演化為雙方均遵守社區(qū)規(guī)范的知識貢獻行為；

2）通常情況下，成員知識貢獻量是衡量知識價值的重要標(biāo)志，知識貢獻量越大，臨界值越小，參與社區(qū)知識交流活動大的個體越有可能獲得更大的收益，成員的知識貢獻量與社區(qū)知識庫積累有緊密聯(lián)系。知識庫規(guī)模數(shù)量越大，范圍越廣，知識更新越快，社區(qū)成員越容易提高自身知識能力獲取最大收益，因此博弈雙方最終選擇遵守社區(qū)規(guī)范進行知識貢獻的概率也會增大；

3）監(jiān)督成本與知識交流成本，鑒于0≤α≤1，0≤β≤1，Ti值必然大于Ci值，這是與學(xué)術(shù)虛擬社區(qū)的實際相符合的，監(jiān)督成本越高，臨界值越小，博弈雙方會傾向于放棄投機轉(zhuǎn)而遵守社區(qū)規(guī)范進行知識貢獻；知識交流成本越低，臨界值越小，博弈雙方越有可能穩(wěn)定在遵循規(guī)范進行知識貢獻的范圍內(nèi)。

復(fù)制者動態(tài)方程在一定程度上模擬了社區(qū)規(guī)范內(nèi)化在知識貢獻活動中的博弈，由于個體的知識吸收能力不同，因此社區(qū)成員在知識交流活動中的收益不同，反映了社區(qū)構(gòu)成個體中的不同特質(zhì)。在以往的利他行為研究中考慮的是小規(guī)模合作中的直接互惠和間接互惠，但在大規(guī)模合作中通常會出現(xiàn)大量一次性匿名博弈，外在獎懲機制失效，本研究認為規(guī)范內(nèi)化可以在一定程度上解決這一合作問題。由于個體認知有限性和環(huán)境事件的復(fù)雜性導(dǎo)致監(jiān)督成本過高時，用戶更傾向于選擇以一種簡單的啟發(fā)式?jīng)Q策來終止理性計算。但在此情境中演化博弈也存在一定的局限性，如演化范圍的無限性，博弈方一對一等。本研究通過計算機模擬仿真對規(guī)范內(nèi)化下的知識貢獻做進一步探索，更貼近學(xué)術(shù)虛擬社區(qū)知識貢獻行為的復(fù)雜性特征。此外監(jiān)督下的投機行為在聲譽機制約束下具有一定的適用性，考慮到聲譽影響，違背規(guī)范帶來的短期收益可能會帶來長期的內(nèi)在制裁和聲譽敗壞，因而規(guī)范內(nèi)化得以實現(xiàn)。在實際學(xué)術(shù)虛擬社區(qū)活動中，尤其在實名制的社區(qū)中，如Researchgate，用戶的主頁展示了研究成果、文獻追蹤、研究興趣和社交網(wǎng)絡(luò)，瀏覽學(xué)者主頁和訂閱學(xué)者動態(tài)形成了一種潛在的監(jiān)督；或者在某類專業(yè)問題中提問者會@社區(qū)內(nèi)該領(lǐng)域?qū)＜?，學(xué)者的回答與否會對其聲譽產(chǎn)生一定影響。

3 NetLogo仿真實驗

3.1 模擬設(shè)計

NetLogo是一個用來對自然和社會現(xiàn)象進行仿真的可編程建模環(huán)境，一直以來，都是非常適合研究復(fù)雜系統(tǒng)的建模工具，本文將借助Netlogo自帶模型庫中的Cooperation模型[14]的基礎(chǔ)上進行二次開發(fā)，來模擬問答社區(qū)中知識貢獻行為在規(guī)則內(nèi)化條件下的演化。

Netlogo是由Turtles、Patches和Observer組成的二維世界。本文中Turtles的形象以牛為代表，Patches以草代表。以紅色和藍色兩種牛代表規(guī)范內(nèi)化知識貢獻者和投機知識貢獻者，簡稱利他牛和精明牛，受聲譽機制約束，探討隨著時間推移在不同條件下采取不同策略的群體相互競爭會有什么結(jié)果。假設(shè)個體具有無限的計算能力，且模擬中均為同質(zhì)個體。每頭牛所處位置的瓦片象征一個單位的資源，每輪每頭牛都會吃掉自己所站的瓦片上的草。兩種牛吃草得到的能量達到繁殖閾值后會產(chǎn)生一個同類型后代。利他牛會考慮整個群體的福利，只會在草的長度超過可再生閾值后吃草；而精明牛根據(jù)所處形勢進行決策，當(dāng)在它相鄰的8個Patches內(nèi)有其他牛存在，則會被發(fā)現(xiàn)投機行為，這種自私行為會被聲譽機制制裁，因此做出利他行為，在當(dāng)它相鄰的8個Patches上沒有其他牛的情況下做出自私行為（即在任何情況下都會吃草，不在乎資源的可再生）。

為了模擬學(xué)術(shù)虛擬社區(qū)客觀規(guī)范內(nèi)化純利他行為，本研究引入規(guī)范內(nèi)化閾值T來表示成員的規(guī)范內(nèi)化程度，程序初始化后，每頭牛被賦予一個浮動在0～100的隨機規(guī)范閾值T，牛吃草前面臨一個判斷自私行為是否會被發(fā)現(xiàn)的隨機數(shù)Random-float B，當(dāng)B>T，個體追求次優(yōu)結(jié)果，做出利他行為；當(dāng)B

3.2 參數(shù)設(shè)計

本研究模型中的主要變量有：

因變量：利他牛數(shù)量，精明牛數(shù)量（牛群總量默認為500）

自變量1：流動幅度（Stride-Length），決定流動范圍，每頭牛都會移動一段距離，在流動幅度的值上升時，可流動幅度加大，可認為該組織的規(guī)模更大且能提供的資源更多。流動能幫助個體得到新資源，從而使個人績效上升。流動幅度反映了學(xué)術(shù)虛擬社區(qū)中知識庫的儲備。用戶流動幅度越大，證明社區(qū)知識儲備數(shù)量越豐富，成員更容易汲取知識，提高自我知識能力。本研究中流動幅度為0～100。

自變量2：代謝力（Metabolism）相當(dāng)于牛在移動時的行為成本。該指標(biāo)可表征在學(xué)術(shù)虛擬社區(qū)中參與知識交流、獲取信息資源所付出的認知努力。本研究中代謝力范圍為0～99。

控制變量：繁殖閾值（Reproduction-threshold）初始默認值為88，草的能量（Grass-energy）初始默認值為80，草的可再生閾值初始默認值為5，草在可生長閾值以上的恢復(fù)生長概率（High-growth-chance）初始默認值為77，草在可再生閾值以下恢復(fù)生長概率（Low-high-threshold）初始默認值為30，草生長最大高度（Max-grass-height）初始默認值為20，繁殖成本（Reproduction-cost）初始默認值為54。

3.3 仿真結(jié)果及分析

1）設(shè)定初始條件Initial-cows=500，Metabolism=30，當(dāng)Stride-length=20、50和80時，分別如圖1，圖2和圖3所示。

以上仿真結(jié)果可以看出，虛擬社區(qū)的成員數(shù)在創(chuàng)始初期都會達到一個高峰，但隨著社區(qū)發(fā)展不斷成熟，社區(qū)成員規(guī)模逐漸固定在一個范圍內(nèi)。在考慮牛的Stride-length為自變量時，隨著步幅的增長，利他牛與精明牛的博弈更快分出勝負，Agent全部變?yōu)槔５乃俣仍絹碓娇?。在Stride-length為20的時候，博弈依賴于初始分布的具體狀態(tài)，博弈開始時有時是利他者勝出，有時候是精明者勝出，有時候處于交互狀態(tài)，但隨著博弈次數(shù)和時長的增加，最終還是利他者在博弈中勝出。當(dāng)Stride-length為50和80時，博弈中利他者勝出的時間更短，最終所有Agent變?yōu)槔叩臅r間也越來越提前。由于Stride-length在本文表征學(xué)術(shù)社區(qū)的知識庫規(guī)模，因此充分反映了社區(qū)知識庫規(guī)模在社區(qū)成員博弈結(jié)果中的作用，即社區(qū)規(guī)模越大，成員在社區(qū)知識活動中的收益也會越大，因此成熟社區(qū)相較于初創(chuàng)社區(qū)更吸引用戶，用戶更傾向于在成熟社區(qū)中遵守規(guī)范主動貢獻知識。

社區(qū)知識庫規(guī)模大小對規(guī)范內(nèi)化的演化進程快慢的影響，顯示了在社區(qū)發(fā)展初期知識庫規(guī)模較小且社區(qū)規(guī)范并不完善，從社區(qū)活動中獲得的自身知識收益提升與在獲取知識和參與知識交流活動的成本并不匹配，通過投機活動產(chǎn)生的額外投機收益誘使選擇投機的社區(qū)成員在博弈中占據(jù)上風(fēng)，且投機者在小規(guī)模群體中更容易掌控違背規(guī)范帶來的成本收益，因此社區(qū)初創(chuàng)時期總是會存在大量投機者，投機者與規(guī)范內(nèi)化者的博弈過程更持久，但隨著博弈時間的增加，學(xué)術(shù)社區(qū)在準入制度、成員數(shù)量、獎罰標(biāo)準等方面都已逐漸完善與成熟，學(xué)術(shù)社區(qū)存量用戶對社區(qū)的認同度、忠誠度更高，規(guī)范內(nèi)化者也逐步成為博弈主要力量。在成熟社區(qū)知識庫規(guī)模更大，社區(qū)成員參與以知識交流為主的學(xué)術(shù)社區(qū)活動時，更容易因思維碰撞產(chǎn)生知識1+1>2的效應(yīng)，因此用戶更早選擇放棄投機活動轉(zhuǎn)而遵循規(guī)則積極參與知識貢獻，規(guī)范內(nèi)化的演化過程更快。此外多次博弈結(jié)果也均顯示了規(guī)范內(nèi)化對環(huán)境的適應(yīng)，并不斷演化為社區(qū)主流行為模式。

2）設(shè)定初始條件Initial-cows=500，Stride-length=30，當(dāng)Metabolism=15、35時（個體代謝力要低于繁殖閾值54），分別如圖4和圖5所示。

以上仿真結(jié)果可以看出，在代謝力值上升時，利他者與精明者的博弈情況更復(fù)雜，代謝力值越低，利他者在與精明者的博弈中更快勝出，牛群全部演化為利他者的過程也越短。在本文研究中，以Metabolism表征學(xué)術(shù)社區(qū)成員進行知識交流的自我消耗，由于學(xué)術(shù)社區(qū)是進行專業(yè)知識交流的陣地，社區(qū)成員在進行知識交流過程中，會考慮所耗費的時間、精力以及對喪失知識優(yōu)勢的憂慮。仿真結(jié)果顯示了知識交流成本的大小影響學(xué)術(shù)虛擬社區(qū)規(guī)范內(nèi)化演化進程的快慢，只有在自我感知回報價值大于自我消耗時，知識貢獻者才會積極進行知識貢獻與傳遞，因此在自我消耗過大時，社區(qū)用戶中會存在很大一部分投機者，通過獲得額外的投機收益而避免付出過高的知識交流成本。只有在社區(qū)中規(guī)范內(nèi)化者占據(jù)主導(dǎo)地位時，通過營造積極的知識貢獻氛圍，引導(dǎo)社區(qū)成員的共同參與形成知識貢獻的協(xié)同效應(yīng)，在協(xié)同效應(yīng)帶來的額外收益超過知識交流成本的情況下，社區(qū)投機行為才能逐漸消失。

綜上所述，在組織規(guī)模增大和參與者知識交流所付出成本較少時，參與者越早傾向于獲得規(guī)則內(nèi)化帶來的次優(yōu)收益而選擇放棄投機，這也與復(fù)制者動態(tài)結(jié)果保持一致，但在仿真的過程中，規(guī)范內(nèi)化并不是只有“內(nèi)化”與“不內(nèi)化”兩種選項，是具有程度不同內(nèi)化差異，這也是與學(xué)術(shù)虛擬社區(qū)現(xiàn)實相符的，解釋了有限群體中規(guī)則內(nèi)化的演化，復(fù)制者動態(tài)只解釋了博弈雙方隨機配對，仿真中博弈雙方跟貼近現(xiàn)實，也存在一對多的博弈局面。此外，由于合作模型中牛從吃草過程中獲得的能量可以直接轉(zhuǎn)化為牛的能量，因此仿真并未考慮個體吸收能力的差異性。

4 結(jié) 語

本研究考慮了道德和規(guī)范在學(xué)術(shù)社區(qū)利他行為中的作用，在外部獎懲缺位時仍存在一部分社區(qū)成員自覺遵守社區(qū)規(guī)范，積極進行知識貢獻的現(xiàn)象入手，探索了客觀規(guī)范內(nèi)化在個體利他行為中的作用機制，并討論了促使個體選擇規(guī)范內(nèi)化利他行為的外在因素。本研究突破了從個體認知、信任、情感方面考察對組織公民行為影響的研究路線[3，15]，考察了社區(qū)規(guī)范由外部約束向內(nèi)部激勵的演化，是對學(xué)術(shù)虛擬社區(qū)中的利他行為研究的拓展。

復(fù)制者動態(tài)與NetLogo模擬仿真結(jié)果均顯示在組織流動性增大、知識庫規(guī)模擴大和個體參與知識交流活動成本較低時，利他行為出現(xiàn)的可能性較高。進一步反映了在虛擬社區(qū)成員間行為互動中，隨著社區(qū)的成熟和知識量的累積，系統(tǒng)復(fù)雜性和個人認知局限使成員放棄了對個人投機收益的計算，選擇了次優(yōu)的規(guī)范內(nèi)化收益。即使在社區(qū)成立初期成員間缺乏信任、社區(qū)規(guī)范不完善、成員間信息不對稱帶來了知識信息“搭便車”的現(xiàn)象，隨著社區(qū)成熟，社區(qū)規(guī)范內(nèi)化沉淀出一部分對社區(qū)認同感、歸屬感高的成員將自覺遵守社區(qū)規(guī)范，主動參與知識貢獻活動。因此在學(xué)術(shù)虛擬社區(qū)的不同發(fā)展階段，要采取不同的管理策略引導(dǎo)用戶的知識貢獻行為，提高社區(qū)知識交流活動的積極性，保持社區(qū)活力和持續(xù)發(fā)展。在社區(qū)成立初期，社區(qū)管理者要特別重視社區(qū)規(guī)范的作用，為社區(qū)建立清晰的價值觀、規(guī)范與愿景等，進行準確定位并宣傳和推廣，將社區(qū)規(guī)范內(nèi)化為用戶自身的信念。其中尤其需要重視互惠氣氛的培養(yǎng)，把互惠當(dāng)成一種價值觀培養(yǎng)，鼓勵知識接收者對知識貢獻者表達感謝；在社區(qū)逐漸步入成熟階段后，規(guī)范不斷內(nèi)化為成員潛在價值觀，正外部性的存在使得成員并不能從社區(qū)最大利益出發(fā)去貢獻知識，可通過聲譽機制、精神激勵及時回饋知識貢獻者，促進知識貢獻者從個體理性向集體理性過度。本研究仍存在一定的局限性，如缺乏對主體匿名化、行為虛擬化等因素的考慮，是在較為理想化狀態(tài)下對虛擬社區(qū)用戶行為的模擬。

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（責(zé)任編輯：陳 媛）