王文韜 張俊婷 李晶 張震 楊敏

摘 要：[目的/意義]從博弈視角出發(fā)，基于不完全信息多階段博弈模型對學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)用戶的知識貢獻(xiàn)進(jìn)行研究。根據(jù)用戶在學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)中知識貢獻(xiàn)及接受所采取的不同博弈策略進(jìn)行分析，為優(yōu)化學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)的用戶服務(wù)總結(jié)相關(guān)啟示。[方法/過程]以社會交換理論為基礎(chǔ)，對學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)中知識貢獻(xiàn)者及免疫者的復(fù)制動態(tài)博弈方程進(jìn)行假設(shè)和數(shù)學(xué)推演。[結(jié)果/結(jié)論]當(dāng)貢獻(xiàn)者貢獻(xiàn)知識的成本降低、得益提高時，貢獻(xiàn)者更趨向于執(zhí)行強(qiáng)貢獻(xiàn)博弈策略，反之，則更趨向于執(zhí)行弱貢獻(xiàn)博弈策略;當(dāng)免疫者意識到不接受貢獻(xiàn)知識可能的損失（機(jī)會成本）增大時，免疫者更趨向于采取弱免疫博弈策略，反之，則會趨向于執(zhí)行強(qiáng)免疫博弈策略。據(jù)此，提出相關(guān)研究啟示。

關(guān)鍵詞：社會交換理論;學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò);博弈模型;用戶;知識貢獻(xiàn)

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2020.05.008

〔中圖分類號〕G203 〔文獻(xiàn)標(biāo)識碼〕A 〔文章編號〕1008-0821（2020）05-0058-08

Research on User Knowledge Contribution of Academic

Social Network Based on Social Exchange Theory

Wang Wentao1 Zhang Junting1 Li Jing2 Zhang Zhen1 Yang Min1

（1.School of Management，Anhui University，Hefei 230601，China;

2.School of Information Management，SUN Yat-Sen University，Guangzhou 510006，China）

Abstract：[Purpose/Significance]From the perspective of game，the knowledge contribution of academic social network users is studied based on the multi-stage game model of incomplete information.According to the different game strategies adopted by the users in the academic social network，the knowledge and contribution of the game are analyzed to summarize the relevant enlightenment for optimizing the user service of the academic social network.[Method/Porcess]Based on the theory of social exchange，the hypothesis and mathematical deduction of the dynamic game equations of knowledge contributors and immunizes in academic social networks were carried out.[Result/Conclusion]When the cost of contributors contributing knowledge was reduced and the benefits were increased，contributors tended to implement strong contribution game strategies，and vice versa.When immunized people realized that they did not accept the possible loss of contribution knowledge（When the opportunity cost increased，the immune person tended to adopt a weak immune game strategy，and vice versa.Based on this，relevant research implications were proposed.

Key words：social exchange theory;academic social network;game model;user;user;knowledge contribution

社交網(wǎng)絡(luò)作為人們在線交流的重要工具之一，已涉及社會的各行各業(yè)[1]。如面向熟人關(guān)系的社交網(wǎng)絡(luò)平臺微信[2]，基于健身主題的社交網(wǎng)絡(luò)平臺Keep[3]，面向慢性病群體的社交網(wǎng)絡(luò)平臺慢友幫[4]。在學(xué)術(shù)科研領(lǐng)域社交網(wǎng)絡(luò)也在不斷滲透，如Researchgate[5-7]、Mendely[8-9]、Acadimic.edu[10-11]、小木蟲[12]等，學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)正日益受到學(xué)術(shù)界的關(guān)注，并成為圖書情報領(lǐng)域的重要研究課題之一[13]。

隨著學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)的不斷發(fā)展，其在學(xué)術(shù)交流和學(xué)術(shù)創(chuàng)新方面的積極作用越發(fā)明顯[14-15]，但現(xiàn)階段不同學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)平臺在不同程度上，都面臨著在線用戶重科研資料獲取、輕知識貢獻(xiàn)分享的問題[16-17]，很多用戶長期處于“潛水”狀態(tài)，他們不愿將自己的知識貢獻(xiàn)出來與別人分享，而且部分曾熱衷于貢獻(xiàn)知識的活躍用戶也會隨著時間的推移不再參與知識分享，這使得學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)中用戶參與不足、知識貢獻(xiàn)意愿低等現(xiàn)象日益嚴(yán)重[18]，當(dāng)該類用戶占據(jù)學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)人群中的大多數(shù)時，學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展就會遇到瓶頸。作為科學(xué)研究活動重要的輔助工具之一，探索學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)中用戶知識貢獻(xiàn)議題具有較重要的現(xiàn)實意義。目前國內(nèi)已有學(xué)者對學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)中用戶知識貢獻(xiàn)相關(guān)問題進(jìn)行研究，但多是通過結(jié)構(gòu)方程模型方法對學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)中知識貢獻(xiàn)問題進(jìn)行分析[19-22]。然而，在學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)中，貢獻(xiàn)者向免疫者分享知識資源時，其并不知道免疫者選擇接受還是不接受，在知識貢獻(xiàn)過程中，貢獻(xiàn)者與免疫者之間就成本與得益存在著博弈，通過數(shù)學(xué)博弈的方法能夠較好地分析知識貢獻(xiàn)中貢獻(xiàn)者與免疫者的博弈過程。因此，本文選擇數(shù)學(xué)博弈的方法對學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)中用戶知識貢獻(xiàn)行為進(jìn)行深入探討。

1 相關(guān)理論及概念

1.1 社會交換理論

社會交換理論由美國社會學(xué)家Homans G C提出，他認(rèn)為人類的一切行為都受到某種能帶來獎勵和報酬的交換活動支配[23]，之后，Blau P對社會交換理論進(jìn)行了修改和補(bǔ)充[24]，從社會結(jié)構(gòu)視角出發(fā)進(jìn)一步發(fā)展了該理論。作為一個發(fā)展較為成熟的理論，社會交換理論的研究和應(yīng)用已涉及到社會的很多領(lǐng)域[25-27]，在學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)中，社會交換理論同樣發(fā)揮著作用[28]。該理論是指人與人之間互動基礎(chǔ)上的一種交換過程，這種交換包括情感、報酬、資源、公正性等[29]，這些交換活動不可避免的會涉及到報酬（得益）和代價（成本）。如在學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)中，貢獻(xiàn)知識（成本）的用戶無法獲得與貢獻(xiàn)知識價值對等的交換價值（得益）時，很多用戶就會選擇不再使用學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)或降低使用頻次[30]。

因此，本文嘗試從社會交換理論出發(fā)，以成本與得益為參量，利用多階段博弈模型對學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)中知識貢獻(xiàn)的機(jī)制進(jìn)行數(shù)學(xué)模型構(gòu)建及分析。通過模型推演，得出在不同情況下，學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)用戶對待知識貢獻(xiàn)采取的博弈策略。據(jù)此，為我國學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)的用戶服務(wù)優(yōu)化提出一些對策。

1.2 學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)

社交網(wǎng)絡(luò)（Social Network），起源于社會學(xué)中的社區(qū)理論，在不同信息技術(shù)發(fā)展環(huán)境下，表現(xiàn)出不同的形式。20世紀(jì)80年代，社交網(wǎng)絡(luò)多以BBS（Bulletin Board System）電子公告牌系統(tǒng)的形式出現(xiàn)，用戶可以在BBS中發(fā)表自己的觀點(diǎn)或與其他用戶進(jìn)行信息交流。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，社交網(wǎng)絡(luò)逐漸演變成以用戶間的信息互動為主，具有代表性的如Facebook[31]、人人網(wǎng)[32]等;現(xiàn)階段，社交網(wǎng)絡(luò)則以微信[33]、微博[34]等社交媒體平臺為代表，用戶可以在這些平臺中獲取個性化的信息，社交網(wǎng)絡(luò)在該階段體現(xiàn)出的一個較為顯著的特征是不斷以群體為導(dǎo)向進(jìn)行細(xì)分演變，出現(xiàn)了很多針對特定人群或特定主題的垂直社交網(wǎng)絡(luò)。同時，社交網(wǎng)絡(luò)正在從生活、娛樂等領(lǐng)域向教育和學(xué)術(shù)領(lǐng)域轉(zhuǎn)變，學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)也因此逐漸受到人們的關(guān)注。

學(xué)術(shù)交流一般可分為正式交流和非正式交流兩類[35]，其中非正式交流包括學(xué)術(shù)博客、學(xué)術(shù)論壇、科學(xué)網(wǎng)站、學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)及科學(xué)推文[36]等。學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)作為互聯(lián)網(wǎng)時代非正式學(xué)術(shù)交流的重要渠道之一[37]，其發(fā)展正在改變學(xué)術(shù)交流的形式[38]，并有助于促進(jìn)科學(xué)知識的交流和融合[39]。作為社交網(wǎng)絡(luò)的一種類型，學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)主要為用戶提供信息發(fā)布、知識分享和科研工作交流[40]等功能，這些功能多是出于學(xué)術(shù)交流或科學(xué)研究的目的。

2 博弈模型選擇和分析

2.1 博弈參與方

在博弈中獨(dú)立決策、獨(dú)立承擔(dān)博弈結(jié)果的個人或組織稱為博弈方[41]。本研究將學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)中，與知識貢獻(xiàn)的相關(guān)用戶角色分為貢獻(xiàn)者（Contributor）和免疫者（Stifler）[42]。所謂貢獻(xiàn)者即在學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)中愿意貢獻(xiàn)知識的用戶，免疫者則是接受貢獻(xiàn)者發(fā)出知識的用戶。

從社會交換理論出發(fā)，在學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)中的用戶貢獻(xiàn)知識時需要付出一定的成本，而免疫者對貢獻(xiàn)者貢獻(xiàn)知識的價值判斷（機(jī)會成本），與原有知識結(jié)構(gòu)或價值觀的沖突等，都會導(dǎo)致免疫者接受或不接受貢獻(xiàn)者貢獻(xiàn)的知識。在現(xiàn)實情況中，學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)用戶（貢獻(xiàn)者）向其他用戶分享知識資源時，其并不知道其他學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)的用戶（免疫者）會選擇接受還是不接受，而免疫者的接受與否主要取決于其對知識資源機(jī)會成本的感知等因素，如免疫者意識到錯失貢獻(xiàn)的知識的損失增大時，免疫者會傾向于接受貢獻(xiàn)的知識，反之則傾向于不接受貢獻(xiàn)的知識。因此，在學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)中，貢獻(xiàn)者與免疫者之間就知識的貢獻(xiàn)（成本與得益）存在著博弈。綜上，本文將貢獻(xiàn)者和免疫者作為學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)中參與博弈的雙方，通過博弈模型的推演，分析他們在不同情況下，選擇的博弈策略及對應(yīng)的博弈得益。

2.2 博弈假設(shè)

文中探討的博弈在一定假設(shè)條件下進(jìn)行：

假設(shè)1：貢獻(xiàn)者在學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行知識貢獻(xiàn)時可選擇強(qiáng)貢獻(xiàn)博弈策略和弱貢獻(xiàn)博弈策略。對知識貢獻(xiàn)有很大行為愿望，頻繁執(zhí)行多次貢獻(xiàn)，視為選擇強(qiáng)貢獻(xiàn)博弈策略，反之則視為選擇弱貢獻(xiàn)博弈策略;免疫者在學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)中接受知識時可選擇強(qiáng)免疫博弈策略和弱免疫博弈策略。那些對貢獻(xiàn)者貢獻(xiàn)的知識具有較強(qiáng)抵制能力，且不容易被貢獻(xiàn)者說服，更不易讓自己變成貢獻(xiàn)者的行為即強(qiáng)免疫博弈策略，反之則視為弱免疫博弈策略。

假設(shè)2：貢獻(xiàn)者選擇強(qiáng)貢獻(xiàn)博弈策略時，其既可成功貢獻(xiàn)（被貢獻(xiàn)用戶接受了貢獻(xiàn)的知識，并繼承了貢獻(xiàn)該知識的能力）給執(zhí)行強(qiáng)免疫博弈策略的用戶，也可成功貢獻(xiàn)給執(zhí)行弱免疫博弈策略的用戶;貢獻(xiàn)者選擇弱貢獻(xiàn)博弈策略時，其只能成功貢獻(xiàn)給執(zhí)行弱免疫博弈策略的用戶，貢獻(xiàn)給執(zhí)行強(qiáng)免疫博弈策略的用戶會失敗。

假設(shè)3：學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)用戶在博弈前可選擇自己的博弈策略，一旦選擇，在博弈中不能改變，但在多個博弈回合之間，博弈雙方可以進(jìn)行博弈策略的改變。

假設(shè)4：在學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)中，貢獻(xiàn)者在貢獻(xiàn)知識時，只知道存在執(zhí)行強(qiáng)免疫博弈策略和執(zhí)行弱免疫博弈策略的用戶，但針對具體的貢獻(xiàn)對象時，貢獻(xiàn)者不知道被貢獻(xiàn)對象具體采取的是哪種免疫博弈策略。

2.3 博弈模型

由于假設(shè)4的情況，可見，在貢獻(xiàn)者與免疫者之間存在信息不對稱，故文中貢獻(xiàn)者與免疫者之間的博弈屬于不完全信息博弈。文中博弈雙方的選擇行為存在先后順序，且后選擇、后行動的博弈方在自身做出博弈策略前可觀察到博弈對方的博弈策略選擇。因此，文中學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)中貢獻(xiàn)者與免疫者之間的博弈為多階段博弈（Multistage Games）。

2.4 博弈方得益

文中博弈方得益（Payoffs）指在學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)中參與博弈的一方在選擇不同博弈策略時而獲得的相應(yīng)得益。對貢獻(xiàn)者來說，該類用戶可以選擇兩種博弈策略，即強(qiáng)貢獻(xiàn)博弈策略和弱貢獻(xiàn)博弈策略。對免疫者來說，該類用戶可采取的博弈行為策略有強(qiáng)免疫博弈策略和弱免疫博弈策略。

貢獻(xiàn)者選擇強(qiáng)貢獻(xiàn)博弈策略時，根據(jù)貢獻(xiàn)對象的不同行為策略可出現(xiàn)兩種得益結(jié)果。當(dāng)貢獻(xiàn)者的對象是選擇強(qiáng)免疫博弈策略的免疫者時，貢獻(xiàn)者付出貢獻(xiàn)成本為2c，獲得的收益為2t，而選擇強(qiáng)免疫博弈策略的免疫者的收益為2r，因此，貢獻(xiàn)者和免疫者各付出的成本為（2t-2c，2r）;當(dāng)貢獻(xiàn)者的對象是選擇弱免疫博弈策略的免疫者時，貢獻(xiàn)者需要付出的成本則依然是2c，獲得的收益為t，選擇弱免疫博弈策略的免疫者獲得的收益為r，因此，貢獻(xiàn)者和免疫者分別付出的成本為（t-2c，r）。

貢獻(xiàn)者在博弈時選擇弱貢獻(xiàn)博弈策略時，根據(jù)貢獻(xiàn)對象的不同行為策略也會出現(xiàn)兩種得益結(jié)果。當(dāng)貢獻(xiàn)者面對選擇強(qiáng)免疫博弈策略的免疫者時，貢獻(xiàn)者博弈成本為c，免疫者若沒有接受知識貢獻(xiàn)，貢獻(xiàn)者的得益為0，免疫者的損失為w，二者分別支出的成本為（-c，-w）;當(dāng)貢獻(xiàn)者面對的是執(zhí)行弱免疫博弈策略的免疫者時，貢獻(xiàn)者貢獻(xiàn)成本依然為c，貢獻(xiàn)者得益為t，免疫者得益為r，二者的支出成本分別為（t-c，r）。

3 博弈過程分析

博弈策略集合：貢獻(xiàn)者的策略集合為{強(qiáng)貢獻(xiàn)，弱貢獻(xiàn)}，記為{s1，s2};免疫者的策略集合為{強(qiáng)免疫，弱免疫}，記為{h1，h2}。

在知識貢獻(xiàn)過程中，貢獻(xiàn)者在策略選擇時采取混合策略，即以概率p選擇強(qiáng)貢獻(xiàn)博弈策略，以概率1-p采取弱貢獻(xiàn)博弈策略;同時，免疫者也采取混合策略以應(yīng)對貢獻(xiàn)者的策略進(jìn)行博弈，即以概率q選擇強(qiáng)免疫博弈策略，以概率1-q選擇弱免疫博弈策略。

3.1 貢獻(xiàn)者的復(fù)制動態(tài)方程

若貢獻(xiàn)者以概率p選擇強(qiáng)貢獻(xiàn)博弈策略，以概率1-p采取弱貢獻(xiàn)博弈策略，則：

1）當(dāng)貢獻(xiàn)者采取強(qiáng)貢獻(xiàn)博弈策略時，其期望收益為：

Ex（s1）=q（2t-2c）+（1-q）（t-2c）=qt+t-2c（1）

2）當(dāng)貢獻(xiàn)者采取弱貢獻(xiàn)博弈策略時，其期望收益為：

Ex（s2）=q（-c）+（1-q）（t-c）=t-c-qt（2）

當(dāng)貢獻(xiàn)者采取強(qiáng)貢獻(xiàn)博弈策略的期望收益等于采取弱貢獻(xiàn)博弈策略的期望收益時，亦即：Ex（s1）=Ex（s2），則有q=c2t。q>c2t時，Ex（s1）>Ex（s2），貢獻(xiàn)者采取強(qiáng)貢獻(xiàn)的收益大于采取弱貢獻(xiàn)的收益;q

由式（1）與（2）可知貢獻(xiàn)者的平均期望收益Ex為：

Ex=pEx（s1）+（1-p）Ex（s2）=p（qt+t-2c）+（1-p）（t-c-qt）（3）

因此，貢獻(xiàn)者選擇混合策略的復(fù)制動態(tài)方程為：

f（p）=dpdt=p[Ex（s1）-Ex]=p（1-p）（2qt-c）（4）

則由式（4）可知：

當(dāng)q=c2t，p取任一概率值時，f（p）=dpdt≡0，亦即貢獻(xiàn)者所有的混合策略均是其穩(wěn)定狀態(tài);當(dāng)q≠c2t，p=0，1時，f（p）=dpdt≡0，亦即貢獻(xiàn)者的穩(wěn)定狀態(tài)有兩個p=0和p=1。

進(jìn)一步，對f（p）求導(dǎo)得：

f′（p）=df（p）dp=（1-2p）（2qt-c）（5）

則由式（5）可知：

當(dāng)q>c2t，有f′（0）=df（p）dtp=0=2qt-c>0，f′（1）=df（p）dtp=1=-（2qt-c）<0，則可知p=1是平衡點(diǎn)，此時1-p=0，亦即貢獻(xiàn)者的演化穩(wěn)定策略是強(qiáng)貢獻(xiàn)博弈策略;當(dāng)q0，則可知p=0是平衡點(diǎn)，此時1-p=0，亦即貢獻(xiàn)者的演化穩(wěn)定策略是弱貢獻(xiàn)博弈策略。

3.2 免疫者的復(fù)制動態(tài)方程

若免疫者以概率q選擇強(qiáng)免疫博弈策略，以概率1-q選擇弱免疫博弈策略，則：

1）當(dāng)免疫者采取強(qiáng)免疫博弈策略時，其期望收益為：

Ey（h1）=p（2r）+（1-p）（-w）=2rp+wp-w（6）

2）當(dāng)免疫者采取弱免疫博弈策略時，其期望收益為：

Ey（h2）=pr+（1-p）r=r（7）

當(dāng)免疫者采取強(qiáng)免疫博弈策略的期望收益等于采取弱免疫博弈策略的期望收益時，亦即：Ey（h1）=Ey（h2），則有p=w+rw+2r。p>w+rw+2r時，Ey（h1）>Ey（h2），免疫者采取強(qiáng)免疫的收益大于采取弱免疫的收益;p

由式（6）與（7）可知免疫者的平均期望收益為：

Ey=qEy（h1）+（1-q）Ey（h2）=q（2rp+wp-w）+（1-q）r（8）

因此，免疫者選擇混合策略的復(fù)制動態(tài)方程為：

g（q）=dqdt=q[Ey（h1）-Ey]=q（1-q）（2rq+wp-w-r）（9）

則由式（9）可知：

當(dāng)p=w+rw+2r，q取任一概率值時，g（q）=dqdt≡0，亦即免疫者所有的混合策略均是其穩(wěn)定狀態(tài);當(dāng)p≠w+rw+2r，q=0，1時，g（q）=dqdt≡0，亦即免疫者的穩(wěn)定狀態(tài)有兩個q=0和q=1。

進(jìn)一步，對g（q）求導(dǎo)得：

g′（q）=dg（q）dq=（1-q）（2rp+wp-w-r）（10）

則由式（10）可知：

當(dāng)p>w+rw+2r，有g(shù)′（0）=dg（q）dtq=0=（w+2r）p-（w+r）>0，g′（1）=dg（q）dtq=1=-[（w+2r）p-（w+r）]<0，則可知q=1是平衡點(diǎn)，此時1-q=0，亦即免疫者的演化穩(wěn)定策略是強(qiáng)免疫博弈策略;當(dāng)p0，則可知q=0是平衡點(diǎn)，此時1-q=1，亦即免疫者的演化穩(wěn)定策略是弱免疫博弈策略。

4 研究結(jié)論

由上述博弈模型數(shù)學(xué)推理分析可知，在貢獻(xiàn)者的復(fù)制動態(tài)方程公式（5）中，當(dāng)貢獻(xiàn)成本c與收益的兩倍2t的比值小于免疫者選擇強(qiáng)免疫的概率時，即P趨近于1，這種情況下，貢獻(xiàn)者將選擇執(zhí)行強(qiáng)貢獻(xiàn)博弈策略?？芍?，通過降低貢獻(xiàn)者的貢獻(xiàn)成本，提高貢獻(xiàn)的得益，都有利于驅(qū)使貢獻(xiàn)者執(zhí)行強(qiáng)貢獻(xiàn)博弈策略;從免疫者的復(fù)制動態(tài)方程（10）來看，當(dāng)免疫者的機(jī)會成本w增大時，免疫者的演化穩(wěn)定策略是弱免疫博弈策略，反之則是強(qiáng)免疫博弈策略?？芍?，貢獻(xiàn)者應(yīng)貢獻(xiàn)更具有價值的知識，來提高接受者的得益。在免疫者意識到錯失貢獻(xiàn)的知識的損失增大時，免疫者則傾向于接受貢獻(xiàn)的知識。

5 研究啟示

本文通過知識貢獻(xiàn)者與免疫者不完全信息多階段博弈中得益與成本的分析，基于社會交換理論得出以下啟示。

5.1 增加普通用戶博弈得益，推動普通用戶向知識貢獻(xiàn)者轉(zhuǎn)化? 在學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)中，知識貢獻(xiàn)者對于知識傳播、科研交流等起到十分重要的作用，較多知識貢獻(xiàn)者的學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)發(fā)揮的作用遠(yuǎn)大于知識貢獻(xiàn)者較少的學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)。而知識貢獻(xiàn)者從普通用戶中產(chǎn)生，因此，如何使普通用戶轉(zhuǎn)化為知識貢獻(xiàn)者對科研交流及學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)發(fā)展至關(guān)重要。

從社會交換理論出發(fā)，由式（5）推算可知，學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)中用戶獲取的得益越大，其越有可能成為知識貢獻(xiàn)者，如免疫者在獲取得益較大的情境下，其更愿意執(zhí)行弱免疫策略（由式10推算可知），并成為新的知識貢獻(xiàn)者。在學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)中，學(xué)科領(lǐng)域的差異始終是一個關(guān)鍵要素[43]，而目前國內(nèi)的學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)中，針對不同社交群體的分類社交功能尚不完善。

在現(xiàn)實環(huán)境中，用戶使用學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)的目的之一就是獲取需要的知識，如一些用戶想要就一些問題得到同行的分析或幫助，而具備不同學(xué)術(shù)水平和層次的用戶需要的知識的水平也不盡相同。因此，學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)中，應(yīng)引入不同社交用戶群的分類功能，這樣做的目的是在同一層次中的用戶彼此間傳遞的知識更有可能獲得共鳴，且彼此通過對方解答問題獲取的知識價值也相當(dāng)，由此加快普通用戶向知識貢獻(xiàn)者的轉(zhuǎn)化進(jìn)程，增加學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)中知識貢獻(xiàn)者數(shù)量，當(dāng)每位用戶兼具知識貢獻(xiàn)者和知識接受者的身份時，學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)中知識流動的速度會發(fā)生較大飛躍，進(jìn)而有助于學(xué)科間、跨學(xué)科間交流及新知識的創(chuàng)造。由于學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)更多的是由學(xué)術(shù)資本驅(qū)動而非友誼驅(qū)動[44]，因此，通過引入不同社交用戶群的分類功能，有利于用戶間持續(xù)的交流，提高學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)的用戶持續(xù)使用意愿和用戶粘性。

此外，不同研究領(lǐng)域的社交用戶群間跨學(xué)科的深入交流也有利于不同用戶思想的傳遞和知識的創(chuàng)新[45]。隨著社會分工的不斷細(xì)化，不同領(lǐng)域間的深入交流和合作過程亦是知識在隱性狀態(tài)和顯性狀態(tài)間不斷螺旋轉(zhuǎn)化的過程，有利于加速新知識的創(chuàng)造[46]。

5.2 增加貢獻(xiàn)者博弈得益、降低成本，構(gòu)建知識貢獻(xiàn)驅(qū)動情境? 當(dāng)普通用戶轉(zhuǎn)化為知識貢獻(xiàn)者后，隨之而來的問題是如何維持其知識貢獻(xiàn)的動力以及在面臨不同博弈策略時如何推動其執(zhí)行強(qiáng)貢獻(xiàn)博弈策略。此外，對于本已是知識貢獻(xiàn)者的用戶，對上述問題的討論仍具有重要的現(xiàn)實意義。

5.2.1 完善學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)用戶激勵生態(tài)

根據(jù)上文博弈得益與成本的分析，要想使學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)中的用戶習(xí)慣并樂于進(jìn)行知識貢獻(xiàn)，學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)平臺必須要給知識貢獻(xiàn)者相應(yīng)的得益，得益越高，知識貢獻(xiàn)者越愿意貢獻(xiàn)知識（由式5推算可知）。因此，構(gòu)建一個良性的學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)知識貢獻(xiàn)用戶激勵生態(tài)十分必要，學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)可通過設(shè)置用戶評價指數(shù)[47]和培養(yǎng)虛擬學(xué)術(shù)團(tuán)隊[48]等措施實現(xiàn)用戶激勵生態(tài)的構(gòu)建。

1）構(gòu)建學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)用戶評價指數(shù)

在Researchgate中，用戶可以通過下載學(xué)術(shù)論文、信息瀏覽、知識貢獻(xiàn)與他人進(jìn)行交流、探討等活動來獲取和構(gòu)建自己的RG指數(shù)值。RG指數(shù)值作為評價作者指標(biāo)，其值越高代表相應(yīng)學(xué)者在學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)平臺中被同行認(rèn)可的程度也越高[49]。

事實上，現(xiàn)在學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)發(fā)展尚不成熟的一個重要原因是知識貢獻(xiàn)者和知識接受者之間存在知識獲取價值不對等的現(xiàn)象。在線普通學(xué)者想要獲取與優(yōu)秀學(xué)者進(jìn)行交流的機(jī)會，但這類群體往往發(fā)送的都是需要幫助的學(xué)術(shù)問題請求。優(yōu)秀的學(xué)者作為知識回復(fù)者，其回復(fù)知識的價值若不能得到相應(yīng)的回報，在多次的知識交流中，優(yōu)秀的學(xué)者可能會選擇沉默。因此，借助于構(gòu)建類似Researchgate中的RG指數(shù)值，引進(jìn)相關(guān)評價機(jī)制（如學(xué)術(shù)指數(shù)），優(yōu)秀學(xué)者通過與其他學(xué)者之間的知識交流和知識共享能夠提升自身的學(xué)術(shù)指數(shù)，并且得到學(xué)術(shù)社交同行的認(rèn)可，甚至成為同行中的虛擬空間領(lǐng)袖。從這個角度來說，知識貢獻(xiàn)者和知識接受者都能夠獲取他們自己想要的交換價值，這無疑有利于學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)的可持續(xù)發(fā)展。

2）培養(yǎng)虛擬學(xué)術(shù)團(tuán)隊

學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)中的用戶出于自身利益考慮，往往并不情愿將自己的知識貢獻(xiàn)給其他成員[50]。只有打消用戶使用學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)時對自身利益損失的顧慮，才能科學(xué)有效地促進(jìn)學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)用戶間的交流。從上述多階段博弈數(shù)學(xué)分析中也可看出，只有提高用戶在學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)中的得益，才能促進(jìn)其知識貢獻(xiàn)。因此，可在學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)中構(gòu)建虛擬學(xué)術(shù)團(tuán)隊，團(tuán)隊間因共同的科研主題和不斷豐富的學(xué)術(shù)交流活動，彼此間的信任度得到提升，為用戶貢獻(xiàn)知識資源行為提供信任支持。學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)中用戶感受到的成員之間的關(guān)系質(zhì)量、支持和較高得益等因素，都有利于用戶修正知識貢獻(xiàn)的動機(jī)[51]，促進(jìn)用戶進(jìn)行知識貢獻(xiàn)[52]，從而構(gòu)建學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)中學(xué)術(shù)交流的良性生態(tài)。

5.2.2 優(yōu)化學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)標(biāo)簽主題

由式（5）推算可知，降低貢獻(xiàn)者知識貢獻(xiàn)成本，能夠促使貢獻(xiàn)者執(zhí)行強(qiáng)貢獻(xiàn)博弈策略。因此，在學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)中，應(yīng)減少用戶知識發(fā)布的交互層級，優(yōu)化用戶知識貢獻(xiàn)路徑，有助于構(gòu)建知識貢獻(xiàn)驅(qū)動情境，推動用戶貢獻(xiàn)知識。如最新版的小木蟲PC端，用戶若要分享知識與其他用戶進(jìn)行交流，在交互界面中會有相關(guān)預(yù)推送知識的標(biāo)簽主題分類欄，如碩博家園、論文投稿、SCI期刊點(diǎn)評及基金申請等。

因此，通過優(yōu)化學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)標(biāo)簽主題，可快速將用戶想要貢獻(xiàn)的知識傳遞給更可能對該知識感興趣的用戶，以此降低知識貢獻(xiàn)成本。此外，還可在貢獻(xiàn)者進(jìn)行知識貢獻(xiàn)時給予一定的虛擬貨幣（可以兌換或用于虛擬交易）鼓勵，通過學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)虛擬補(bǔ)償?shù)男问剑档椭R貢獻(xiàn)成本，進(jìn)而推進(jìn)知識貢獻(xiàn)驅(qū)動情境的構(gòu)建。

5.3 降低免疫者免疫成本，構(gòu)建知識接受驅(qū)動情境

對于學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)來說，知識貢獻(xiàn)必不可少。而從知識傳遞層面看，知識貢獻(xiàn)者所貢獻(xiàn)的知識唯有被知識接受者接受，知識貢獻(xiàn)行為的意義才得以最終實現(xiàn)。因此，知識接受者是否接受知識貢獻(xiàn)者貢獻(xiàn)的知識便成為知識傳遞過程中重要環(huán)節(jié)。

從成本與得益的角度看，降低免疫者的免疫成本有助于構(gòu)建利于知識接受者接受知識的情境，能夠促使免疫者執(zhí)行弱免疫博弈策略，推動知識接受者對知識的接受（由式（10）推導(dǎo)）。對學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)平臺來說，學(xué)術(shù)信息就更容易在用戶間進(jìn)行傳播和分享。在學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)中，影響力的貢獻(xiàn)遵循著三度原則，用戶所做的事情會影響他們的好友（一度），好友的好友（二度），甚至好友的好友的好友（三度），如果超出了三度分隔的范圍，一般來說就影響不到用戶了，這里的事情包括態(tài)度、行為或創(chuàng)新思想等[53]。因此，可通過鼓勵學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)中用戶的深度交流，通過社交關(guān)系的紐帶，讓免疫者在接受信息時已對知識貢獻(xiàn)者有所了解，間接地降低對信息接受判斷時的免疫成本，免疫者可以更快地執(zhí)行弱免疫博弈策略，并獲得更多得益。

事實上，在學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)中強(qiáng)關(guān)系用戶間的知識貢獻(xiàn)，知識接受者更傾向于采取弱免疫博弈策略，這與用戶在使用學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)中，與陌生人的交流行為并不突出，更傾向于與熟人交流的情況類似[54]。因此，深度的學(xué)術(shù)社交互動能夠形成良好的知識接受驅(qū)動情境，有助于用戶在學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)中獲得更多得益。

6 結(jié) 語

文中對學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)中用戶在選擇強(qiáng)弱貢獻(xiàn)和強(qiáng)弱免疫博弈策略時的博弈行為進(jìn)行了分析，通過多階段博弈模型的數(shù)學(xué)推演，得出學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)中用戶采取不同策略對應(yīng)獲取的得益，并據(jù)此提出了優(yōu)化學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)對策。但文中博弈模型的分析尚未考慮學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)社交圈中的社交強(qiáng)、弱關(guān)系[55]，因此，在后續(xù)的研究中將嘗試將學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)中的用戶強(qiáng)弱關(guān)系參量引入到研究中，進(jìn)一步深化學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)中的知識貢獻(xiàn)研究。

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（責(zé)任編輯：陳 媛）