虚拟学习社区的知识共享生态系统机制

　　【摘 要】为了揭示虚拟学习社区的知识共享生态系统机制，对知乎学习社区进行了整体功能的生态系统分析。利用爬虫软件获取了 19 个学习主题的 23653 位学习者的有效数据，涉及 21 个指标变量。依据知识共享的基本内涵、影响因素和变量特点，将 21 个变量划分为能力素养、个性倾向性、成就动机、自我表露和社会资本等五个维度，利用负二项回归方法分别进行了单一因素、单维因素和多维因素分析。研究结果表明：不同变量对知识共享的影响差异显著，不同因素的组合对知识共享的影响效果不同。研究结论：内在因素对知识共享具有稳定的显著的积极效应，外在因素对知识共享的影响易于波动。研究建议：虚拟学习社区应当构建最优化的知识共享生态体系，利用大数据和人工智能技术实现影响因素的动态优化组合，深度挖掘知识共享的稳定因素，适度地使用外部因素诱发和引导知识共享。

　　本文源自现代远距离教育 发表时间：2021-03-26《现代远距离教育》(双月刊)创刊于1984年，是由黑龙江广播电视大学;黑龙江省远程教育学会主办的教育类刊物。反映远距离教育科研成果，总结推广远距离教育经验，报道远距离教育信息。

　　【关键词】知识共享;虚拟学习社区;生态系统;负二项回归;远程教育

　　一、问题提出

　　知识共享是虚拟学习社区知识建构和知识创造的前提。随着信息通信技术和教与学技术的飞速发展，涌现出了维基百科、百度问答、知乎、慕课学习社区等众多具有重要影响力的虚拟学习社区，成为了学习者获取知识、创造知识、传播知识和分享知识的重要空间场域[1][2]。根据古纳瓦德纳的知识建构交互分析模型可知，群体成员的知识分享和比较是实现意义协商、推断假设、形成共识和意义建构等深度协作知识建构和知识创造的首要阶段和前提[3]。在线虚拟学习社区自身基本上不生产知识，是通过群体知识共享实现知识生成和知识创新的，这说明了虚拟学习社区功能模块和共享机制的设计对知识共享至关重要。

　　知识共享作为虚拟学习社区学习者进行知识获取、知识创造和知识传播的重要前提得到了广泛关注。根据研究的视角和内容可以将虚拟学习社区的知识共享研究分为理论构建研究和功能模块分析两部分。理论构建研究是根据已有理论进行知识共享影响因素的假设推理和验证过程，利用社会交换理论、社会资本理论、动机理论和社会学习理论等建立假设模型，通过问卷收集学习者数据进行模型验证[4][5]。功能模块分析是指研究者利用在线虚拟学习社区中已有的用户数据进行模型构建和验证，是基于虚拟学习社区中不同功能模块的真实数据进行的统计分析过程[6]。理论构建研究和功能模块分析分别从理论假设和实践数据维度揭示了知识共享的诸多影响因素，深化了人们对知识共享发生、发展和持续等意向和行为的认知。

　　令人遗憾的是，缺乏从生态系统视角对虚拟学习社区知识共享机制分析是目前研究的不足之一。不管是基于理论构建的研究，还是基于功能模块的实践运行分析，虚拟学习社区知识共享的影响因素并未得到全面而系统的解释，研究者主要从主体认知、问题解决或者研究兴趣等方面进行探索。在关于知识共享的一项研究调查中发现[7]，研究者分别运用了三十多种理论构建了知识共享假设模型。虽然以一种或者几种理论探索知识共享的影响因素可能具有针对性，但是虚拟学习社区是一个知识共享的生态系统，这种以个别理论对虚拟学习社区知识共享影响效果的解释可能存在着严重的片面性。从虚拟学习社区实践运行的功能模块分析看，研究者更多地从研究兴趣、理论基础以及问题解决的视角对虚拟学习社区的数据进行了模型构建和统计分析[8]，但是这种选择性的数据分析破坏了原有虚拟学习社区的知识共享生态系统，由于不同功能模块的组合对知识贡献影响的显著性存在明显不同[6]，使得知识共享的影响因素分析存在不稳定性、片面性或者偏离实际。

　　综上所述，知识共享作为在线虚拟学习社区学习者进行知识建构和知识创造的前提，尽管从理论构建和功能模块维度进行了深入探究，但是却忽视了虚拟学习社区知识共享生态系统这一重要特征，使得知识共享的影响因素探析存在着不确定性、不准确性以及片面性等问题。为此，本研究以著名的知乎问答学习社区为例，对知乎学习社区的全部功能模块及其数据进行了系统性分析，旨在揭示知识共享生态系统的运行机制。

　　二、文献综述

　　(一)知识共享

　　虚拟学习社区自身几乎不提供或者自动生成相关问题或者知识，需要学习者通过知识分享实现知识创造和集体智慧发展。众多研究者从不同理论视角对知识共享的本质和影响因素进行了探讨。根据不同的理论研究视角，知识共享内涵主要包括活动说、交换说、传播说、环境说、社会说和动机说。

　　1.知识共享活动说

　　从知识共享主体的目的和行为看，知识共享是一种知识寻找和知识分享的双向学习活动[4]。对知识分享者而言，知识分享活动取决于主体的心理动机、社会规范、集体氛围等因素。知识共享活动必须建立在主体知识分享的基础上，只有主体将自己的观点、文章或者收藏信息公之于众，他者才能够在此基础上与之进行互动交流和知识建构。对知识寻求者而言，知识共享是获取知识的前提和基础，知识寻求者通过知识搜寻活动查找所需知识，在搜寻、获得和使用知识过程中进行评价、反馈以及交互等活动。虚拟学习社区就是通过知识拥有者的分享和知识需求者的搜寻形成的一个知识发展、知识生成和知识创新的群体互动学习活动场域。

　　2.知识共享交换说

　　从知识共享发生的条件看，知识共享实际上是一个知识拥有者和知识获取者之间的利益交换过程[9]，是个体与个体、个体与群体之间进行的知识交换过程[10]。知识共享实际上并不会自然发生[11]，只有当学习者认为知识共享获得的利益高于成本时[12]，他们才会进行知识共享活动。社会交换理论是知识共享交换说的主要理论基础，从经济学视角揭示了知识共享发生、发展和持续的重要原因。互惠原则是社会交换理论的本质特征之一，揭示了知识共享的根本原因之一是希望得到与知识共享的同等利益。为了满足知识共享者的社会交换需求，诸多在线虚拟学习社区设置了积分、个人成就、付费问答等功能，这些功能的设置在一定程度上满足了知识贡献者的知识交换需求，从而进一步促进了他们进行知识共享。

　　3.知识共享传播说

　　从知识共享的信息流动过程看，知识共享是一个在信息技术环境下进行的知识拥有者和知识探寻者之间的知识传播过程，涉及知识诉求阶段、知识交换阶段和知识再生阶段，具有传播方式泛在性、传播主体融合性、传播内容聚合性、传播行为参与性、传播内容再生性[13]。知识拥有者是传播过程的信源，知识探寻者是传播过程的信宿，虚拟学习社区和通讯工具是传播通道，自然环境、信息化环境以及群体社会环境等是知识共享传播过程中可能的信噪来源。知识共享的传播要素和过程表明，人际间的知识共享效果、效率和质量等是整个传播生态系统运行的结果，传播系统中任何要素的空缺或者低效都将会导致知识共享活动的低效抑或中断。

　　4.知识共享环境说

　　从知识共享活动的环境看，在线用户的知识共享行为由他们所处的语境和环境塑造。场域理论揭示了一个人与他们周围的环境被看作是大量相互依赖的因素组合，虚拟社区环境能够对学习者施加心理压力，使其从事或者拒绝参与相应的行为[14]。虚拟学习社区的学习者是高度自治的，他们的信息共享认知过程受到人际交互动态性、知识分享质量以及虚拟信息化环境等诸多环境因素的影响[15]。知识共享环境说包括技术环境说和人文环境说。技术环境说关注的是虚拟学习社区人造技术环境对学习者知识共享意愿或者共享行为的影响，技术的可用性、易用性、愉悦性等影响着学习者对技术使用的感受，进而对学习者的知识共享意图和行为产生重要影响。人文环境说是指虚拟学习社区的所有成员经过长期交互和发展形成的社区文化、集体精神、团队认同等，良好的人文环境是知识共享的重要基础和持续发展动力。

　　5.知识共享社会说

　　从知识共享的人际互动关系视角看，知识共享是一个社会性的学习活动，是由学习者、教师和管理者等组成的具有一定组织结构、人际关系和社会认知等特点的社会性群体活动[16]。知识共享的过程实际上也是人际互动的过程，更是学习共同体形成和发展的过程，学习者之间以知识为中介形成了复杂的社会结构、群体关系以及社群文化。在知识共享这一社会系统中，学习者之间的结构密度与稳定性成为了知识共享效率的保障。人际互动的频率越高，学习者之间的知识共享程度就会越高;人际关系的稳定性越强，他们之间的知识共享活动或者质量就会越高。此外，社群成员的文化认同、集体身份认同和自我身份认同等是知识共享行为得以持续的基础，知识共享不能够脱离社会性而存在，这一过程必须在社会系统中发展和持续。知识共享者或者知识搜寻者都是社会系统中的能动者，通过成员组织、交流沟通、自我参照以及自我生产 [17]等实现知识共享。

　　6.知识共享动机说

　　从知识拥有者的共享目的看，知识共享是一个由知识拥有者内在动机驱动的心理活动和行为实践，知识共享行为的发生、发展、持续或者强弱主要取决于知识拥有者的动机[18]。知识共享受到各种动机的影响，不仅包括知识共享者个体的知识共享动机，而且也会受到社区文化、实践共同体以及主体间交互的影响。知识共享动机包括内在动机和外在动机。内在动机对知识共享意图和行为具有稳定功能，外在动机能够诱发、刺激和调节学习者的知识共享意图或者行为。知识共享动机说强调了知识贡献主体对知识共享的关键作用，主体的内在和外在的动机需求影响着知识是否能够共享、能够持续以及共享氛围的达成。

　　综上所述，知识共享是一个由动机驱动的社会交换过程抑或知识传播过程，信息化环境和人文环境影响着知识共享的效果和质量，是知识共享者、知识搜寻者、环境、知识、社会规范等形成的生态系统。在知乎学习社区中，学习者的知识共享程度由学习者的文章、回答以及协同编辑频次等指标变量指代。学习者公开发表的文章实质上就是他对整个知乎学习社区的知识贡献，任何学习者都可以搜索、获取、交流和领悟相关内容。回答指标变量代表了学习者对相关问题的直接知识共享，体现了回答者的观点呈现、协商交流和知识创新。协同编辑频次指标变量代表着学习者与他者的观点互动和知识生成，协同编辑频次越多，他们对虚拟学习社区的知识共享程度越高。

　　(二)影响因素

　　依据知识共享的基本内涵，可以从知识共享主体与对象、知识共享过程与环境、知识共享实践共同体等维度进行影响因素分析，主要包括动机因素、环境因素、个体因素和知识因素等。

　　1.动机因素

　　决定共享意图或共享行为的关键因素是共享者的外在动机和内在动机[19]。内在动机是指知识共享者指向知识共享本身的共享意图或者行为，主要涉及利他动机、自我效能、兴趣动机、需求满足、娱乐动机、自我认知、自我实现和探索动机等。外在动机是指知识共享意图或者行为的发生、发展和持续动力源于对奖励、表扬、物质以及荣誉等的追求或者需要，虚拟学习社区常常提供积分、有偿问答和数字勋章等方式激励学习者进行知识共享。外在动机主要包括功利动机、互惠动机、尊重动机、社交动机和自我展示等[20]。

　　2.环境因素

　　知识共享是一个活动过程、传播过程和交互过程，技术环境和人文环境成为了影响知识共享过程和绩效的主要因素[21]。就虚拟学习社区而言，信息技术成为了知识共享的主要中介和共享过程的活动场域，技术的易用性、可用性和愉悦性等使用体验能够促进学习者的知识共享。卓越的信息技术和共享环境是学习者知识共享的非充分的必要条件，其价值主要体现在是否能够支持共享活动、呈现共享知识、保持知识共享、建立共享共同体、提供共享动机功能等。人文环境是指知识共享群体的共享文化，主要影响因素包括组织文化、团队氛围、社群规范、成员结构、共享机制和成员关系等。

　　3.个体因素

　　知识共享是知识拥有者分享知识和知识探寻者寻找知识的双向活动过程，个体特征在一定程度上影响着知识共享的效果和效率。心理咨询大百科全书将个体特征解释为个体展现出来的性格、能力、气质等稳定的和本质的心理特征，个体的活动参与、教育程度以及社会生活条件等决定着他们的个体特征[22]。从知识共享主体的特征看，共享者的性别、性格、情感、身份和教育水平等对知识共享意愿和行为具有重要影响。从知识共享的知识接受者或者搜寻者看，他们的教育程度、认知能力、性格、性别、身份、信息素养、机会、意愿以及能力等对知识共享效果和发展具有影响[21]。

　　4.知识因素

　　知识是知识共享活动中分享者和搜寻者进行交互的中介抑或信息载体，知识的本体属性影响着双方的互动交流、分享过程以及共享效果[22]。从知识是否易于编码的视角看，知识可以划分为显性知识和隐性知识。显性知识易于表达和交流，便于知识共享活动中知识分享者进行呈现和知识管理。隐性知识由于具有默会性、非理性、情境性和个体性等特征，使得知识共享者难以进行符号编码和知识组织，知识搜寻者难以理解和内化，这就导致了隐形知识的共享活动难以顺利开展和持续进行。从共享知识的知识质量看，知识共享者分享的知识质量对虚拟学习社区学习共同体的形成和发展具有重要影响，水贴泛滥或者低质量内容充斥会影响社群成员之间的交互[23]，导致学习者对社区的依恋和吸引力下降，影响他们的知识共享意愿和共享行为。

　　(三)生态系统

　　英国的植物生态学家坦斯利(Tansley)提出了生态系统这一生态学功能单位[24]。生态系统是指特定某一区域的外生成分与内生成分，在能量传递和物质循环的相互影响、相互作用以及相互依存过程中形成的一个生态系统。生态系统的构建或者形成需要具备生物成分和非生物成分以及由它们形成的稳定关系。虚拟学习社区是由学习者、教师或者指导者等内生成分和虚拟学习环境、技术工具或者交互功能等外生成分组成的，是一个典型的信息技术环境支持下的知识共享生态系统。作为生态系统下的知识共享活动，需要全面地、系统地对虚拟学习社区创建的所有功能进行分析，只有这样才能够揭示出虚拟学习社区知识共享的真实效果，呈现不同影响因素的实际效果和交互效应。如若仅对虚拟学习社区的部分功能进行分析，将会使整个虚拟学习社区的生态系统被割裂，使得本应该存在的交互因素效应难以捕获或者结果错误。简言之，虚拟学习社区是一个生态系统，所有的功能或者因素都必须纳入到知识共享的生态系统中进行分析。为此，本研究将知识问答学习社区中个体的所有变量全部纳入进来，形成一个虚拟学习社区的知识共享生态系统结构模型，通过模型呈现真实学习社区的知识共享影响因素和机制。

　　三、研究假设与模型构建

　　依据知识共享的基本内涵、影响因素和相关理论，将知乎问答学习社区的用户、简介、回答、视频、提问、文章、专栏、想法、赞同、喜欢和收藏等 21 个指标变量划分为五个理论维度，包括能力素养、个性倾向性、成就动机、自我表露和社会资本。

　　(一)研究假设

　　1.能力素养

　　能力素养是指知识共享主体的认知能力、问题解决能力、批判性思维能力以及知识创新能力等，主要由知乎学习社区中的提问、想法和专栏三个指标变量组成。提问指标变量代表着知识共享主体和客体的批判性思维能力、问题解决能力。提问是人际互动交流的过程，也是知识创新的过程[25]，更是一种高级的知识共享过程。与低水平的知识复制相比，知识共享者越善于提问，那么他们之间进行互动的频率和知识共享的机会就越多，他们对整个学习社区的知识共享就越大。想法和专栏代表着知识共享者的知识创造能力和知识的多元化程度。想法多的学习者意味着他们具有较强的认知能动性、知识创造性和创新思维能力。专栏多意味着学习者具有多元化的知识，跨界融合的知识储备越多，学习者进行创新的能力越强，那么他们在虚拟学习社区中与他者进行互动交流的机会就会越多，他们对虚拟学习社区的知识共享就越强。主体分享的知识是经过整理的数据、形象、信息和价值观念[26]，是主体进行沉思、批判、创新和完善的结果，社会化问答社区的知识质量和数量取决于知识分享的主体能力[27]，用户是决定知识共享质量和数量的根本因素[28]，社区成员的教育程度和专业知识程度对知识共享具有显著的积极影响[29]。为了得到虚拟学习社区他者的关注和提高自己的影响力，学习者分享自己加工或者创造的知识将更容易获得他者关注和荣誉。

　　因此，知识共享者的能力素养对知识共享的影响假设 H1 是：知识共享者的能力素养越高，他们对虚拟学习社区的知识共享程度越大。

　　2.个性倾向性

　　《远距离开放教育》词典将个性倾向性解释为个人的意志倾向，对个人的态度和活动的积极性具有决定性影响，主要涉及兴趣、需要、信念、动机、理想以及世界观等内容。在知乎问答虚拟学习社区中，知识共享者的个性倾向性主要通过关注的话题、关注的专栏、关注的问题、关注的收藏和赞助的 LIVE 等指标变量组成。知识共享者所关注和赞助的内容是他们的兴趣、需要、信念、动机、理想以及世界观的主要体现方式，从他们关注的话题、专栏和内容等方面可以反映出他们的基本个性倾向性。社区用户对自己感兴趣的内容、知识或者观点更加专注，会投入更多的时间、精力和努力，从而提高了自己的愉悦感[30]。知识共享者对话题、专栏、问题和收藏等内容的兴趣越高，他们获得的心流体验就越高，他们的知识共享意愿就越高[31]。学习者的兴趣越多，他们与他者进行互动的机会越高、主动性越强、交流的机会越多，那么他们对虚拟学习社区的知识共享程度就会越高。知识共享者的个性倾向性对他们的知识共享意图和共享参与的积极性具有重要影响。

　　因此，知识共享者的个性倾向性对知识共享的假设 H2 是：知识共享者的个性倾向性越强，他们对虚拟学习社区的知识共享程度越大。

　　3.成就动机

　　成就动机是个体希望成功的一种内在驱动力，是自我发展和渴望成功的内在信念[32]。知乎问答学习社区为知识共享者提供了个人成就的展示功能，通过信息通讯技术手段实时向大众展现个体的知识共享成就，涉及赞同、喜欢、收藏、知乎收录、文章推荐以及专业认证等指标变量。赞同、喜欢和收藏等六个指标变量体现了知识共享的质量和程度，共享者在获得他者的鼓励、认可和积极情感表达时会得到心理成就感。虚拟学习社区中个体的存在需求、关系需求和成长需求需要他们共享更多的知识[33]，使得他能与他者建立紧密关系、获得荣誉以及成长为主要的活动引导者。共享者的成就动机指标变量，不仅意味着知识获取者对知识贡献者的信任，而且也表明了高质量的知识共享为知识共享者带来了资本，信任和资本对知识共享都具有积极的影响[34]。

　　因此，知识共享者的成就动机对他们知识共享的假设 H3 是：知识共享者的成就动机越强，他们对虚拟学习社区的知识共享程度越大。

　　4.自我表露

　　自我表露是指主体将自己的身份、兴趣爱好、个人经历、教育程度、生活方式以及家庭情况等信息以相应方式故意告知他者的过程[35]，这些信息是信息搜寻者难以从自我信息表露者那里了解到的。知乎问答学习社区向用户提供了个体信息的展示功能和空间，主要涉及网名、居住地、所在行业、教育经历和个人简历等。通过对表露信息的广度和深度进行控制，自我信息表露者能够创建和维持广泛的社会关系[36]，自我表露是社会人际关系发展和维持的核心指标和策略[37]，意味着他们对信息接收者的信任，表达了自己更愿意分享自己的个人信息以便于他者更详细地了解自己。从表露信息内容的广度和深度上看，信息的广度和深度越强，那么他者与信息表露者产生共鸣话题的机会就越多，进一步深入交流的机会、时间和深度就越容易实现。显然，个体的自我信息表露，不仅是一个自我知识的共享过程，而且能够获得更多的关注，增加了交流沟通和社交机会。

　　因此，知识共享者的自我表露对知识共享的假设 H4 是：知识共享者的自我表露程度越高，他们对虚拟学习社区的知识共享越大。

　　5.社会资本

　　社会资本是指个体的社会关系、组织结构以及其中的各种资源，知乎问答学习社区为学习者提供了“关注了”和“关注者”两个指标变量来指代他们的社会资本。个体行为是社会环境与个体认知之间相互交互的结果[38]，“关注了”和“关注者”分别代表了知识共享者和知识搜寻者之间的交互程度，体现了虚拟学习社区学习者的社会资本程度。虚拟学习社区中学习者的社会资本越高，表明他们之间相互交互的频率越高，意味着他们之间进行知识共享的机会越高，持续地相互关注表明了他们之间相互吸引、相互交流和相互欣赏的程度在逐步加深。在学习者之间不断相互关注的过程中，学习者从其他学习者那里获取知识的机会、数量和频次会逐步增强，关注者和被关注者的知识共享意愿和行为会逐步增加。关注了他者的学习者也会期望得到他者的关注，只要互惠交流能够得到保障，人们将会对关注自己的学习者给与回报[39]。虚拟学习社区中的知识共享意愿和行为会因互惠规范得以促进[40]，人际间的互惠关系能够积极地影响知识共享行为[41]。

　　因此，知识共享者的社会资本对知识共享的假设 H5 是：知识共享者的社会资本程度越高，他们对虚拟学习社区的知识共享越大。

　　(二)模型构建

　　通过对知乎问答学习社区用户的简介、回答、视频、提问、文章、专栏、想法、赞同、喜欢和收藏等 21 个指标变量的分析，根据相关理论将它们划分为能力素养、个性倾向性、成就动机、自我表露、社会资本和知识共享等六个维度。根据研究假设，构建了以指标变量为测量内容的虚拟学习社区知识共享生态系统结构模型，如图 1 所示。

　　四、研究设计

　　(一)数据来源

　　知乎是一个著名的分享知识、经验和洞见的在线问答学习社区，通过对热点主题或者事件的深度、理性以及多维度的群体讨论，实现高质量、多元化和深度性的知识分享。知乎目前注册用户高达 1.6 亿，每天将近有 3000 万的活动用户。知乎的使用者主要是青年群体，大学生是其中的重要组成部分，这对于探析开放性学习社区中大学生知识分享的影响因素尤为重要。知乎用户的数据信息由 22 个模块组成，涵盖了用户个人资料、个人成就、知识分享信息以及基本动态等内容。为了更好地分析知乎用户的知识共享影响因素，随机选取了英语学习、高中学习、学习方法、语言学习和物理学习等 19 个讨论话题。利用 R 语言自编的爬虫程序获取了 23835 位知乎用户的 21 个指标数据，删除数据残缺、格式错乱以及长期非活动的 182 位用户后，最终获得了 23653 位知乎用户的有效数据。然后，利用 EXCEL 中的字符计算函数对个人资料信息进行字符数量计算，利用数据分割方法对个人成就的相关数据进行分割，最终获得相关指标变量的数据信息。

　　(二)描述性分析

　　利用 SPSS22.0 对指标变量进行了描述性统计分析，涉及变量指标的最大值、最小值、平均值以及标准差等。从指标变量的最大值和最小值看，知乎用户之间的差异非常大，赞同、喜欢和收藏等指标变量之间的差距高达几百万之多。从知乎用户的平均值和标准差比较看，不同变量指标之间存在着显著的差异，收藏、关注者、赞同的平均值和标准差明显高于其它变量指标，如表 1 所示。

　　(三)分析方法

　　根据收集的知乎用户数据可知，知识共享因变量的问答、文章、参与编辑等指标变量数据是非负整数的计数型数据。计数型因变量的回归分析方法主要是泊松回归和负二项回归。泊松回归分析需要满足因变量的均值和标准差相等的条件。负二项回归分析并未假定均值和标准差相等，更适合离散程度非常大的数据分析，而且通过参数的引入纠正了数据过度离散产生的影响[42]。根据知识共享的变量指标描述性统计分析可知，变量指标的均值和标准差存在非常显著的差异，故负二项回归分析更适合离散程度非常大的知乎用户数据分析[8]。

　　五、研究结果

　　(一)相关分析

　　利用 SPSS 对知乎学习社区的 21 个指标变量进行了相关统计分析，各指标变量的相关系数和相关程度如表 2 所示。

　　文章(Y1)、回答(Y2)和参与编辑(Y3)三个指标变量几乎与其它所有自变量都具有显著的相关关系，只有文章(Y1)与关注了(F)、文章(Y1)与文章推荐(N)、文章(Y1)与参与编辑(Y3)、回答(Y2)与文章推荐(N)、参与编辑(Y3)与视频(B)、参与编辑(Y3)与文章推荐(N)这些相关关系不显著。用户简介(A)变量除了与赞助的 LIVE(H)变量不显著外，与其它所有指标变量都显著。视频(B)变量与提问(C)、关注了(F)、关注的话题(I)、关注的专栏(J)、关注的问题(K)、关注的收藏(L)、知乎收录(M)、文章推荐(N)、赞同(O)、喜欢(P)、专业认可(R)、参与编辑(Y3)等变量不显著，而且与赞助的 LIVE(H)变量存在显著的负相关。提问(C)变量仅与视频(B)和收藏(Q)两个变量不存在显著相关关系。专栏(D)变量除了与赞助的 LIVE(H)变量存在显著的消极相关关系外，与其它所有变量都存在显著的正向关系。想法(E)与赞助的 LIVE(H)相关关系不显著，关注了(F)与文章(Y1)相关关系不显著，关注者(G)与关注的收藏(L)相关关系显著。赞助的 LIVE(H)与其它变量的相关关系反差较大，存在明显地积极关系、消极关系和无相关关系。关注的话题(I)与知识共享的文章(Y1)呈现显著的负相关关系，除了文章推荐(N)外与其它变量具有显著的正相关关系。关注的专栏(J)与文章推荐(N)、收藏(Q)、不存在显著的相关关系，关注的问题(K)与视频(B)、文章推荐(N)不存在显著的相关关系，关注的收藏(L)与视频(B)、关注的专栏(J)不存在显著的相关关系，知乎收录(M)与视频(B)、赞助的 LIVE(H)、关注的专栏(J)、文章推荐(N)不存在显著的相关关系。文章推荐(N)与大部分变量都不存在显著的相关关系，赞同(O)与视频(B)、文章推荐(N)不存在显著的相关关系。喜欢(P)与视频(B)、赞助的 LIVE(H)、文章推荐(N)不存在显著的相关关系。收藏(Q)与提问(C)、赞助的 LIVE(H)、关注的专栏(J)、文章推荐(N)不存在显著的相关关系。专业认可(R)与视频(B)、赞助的 LIVE(H)、关注的收藏(L)、文章(Y1)不存在显著的相关关系。

　　(二)回归分析

　　1. 单一知识共享影响因素分析

　　知识共享因变量的测量指标分别是文章(Y1)、回答(Y2)和参与编辑(Y3)，以这三个指标之和代表学习者总的知识共享程度。知识共享单一影响因素回归分析是指知乎学习社区中单一因素对知识共享的影响，旨在于揭示单一因素对虚拟学习社区知识共享的影响程度，排除可能对某一因素产生交互影响的其它变量，为理解知识共享生态系统环境中影响因素的系统结构提供支持。利用 StataSE15 对简介、视频和提问等 18 个变量进行知识共享因变量的负二项回归分析，结果显示仅有文章推荐(N)对知识共享具有显著的消极影响(β=-0.0000139，p=0.001)，其余所有变量对知识共享都呈现出非常显著的积极影响。知识共享单一影响因素分析表明，除了文章推荐(N)之外的 17 个指标变量完全支持研究假设。

　　2. 单维知识共享影响因素分析

　　为了探究和验证不同维度对知识共享的影响，根据理论分析和研究假设确定了五个知识共享影响维度，利用负二项回归分析分别对五个维度的相关指标变量进行了分组回归，获得了能力素养、个性倾向性、成就动机、自我表露和社会资本等五个知识共享模型，如表 3 所示。所有模型的 χ 2 都显著，说明模型具有统计学意义。不同维度模型的伪 R 2指标大小不一、数值较小，说明单一理论维度指标构建的知识共享模型拟合不理想。AIC 和 BIC 两个模型拟合指标数值参差不齐、数值较大，说明能力素养、个性倾向性、成就动机、自我表露和社会资本等单一影响因素模型的拟合效果较差。

　　从五个影响因素的单独效应分析结果看，能力素养、自我表露和社会资本三个维度的指标变量对知识共享都具有显著的积极影响，与研究假设的积极影响是一致的。个性倾向性和成就动机两个维度的指标变量对知识共享的影响呈现了显著差异，个性倾向性维度的关注的问题(K)和关注的收藏(L)以及成就动机维度的喜欢(P)和文章推荐(N)等四个指标变量对知识共享具有显著的消极影响，与研究假设 H2 和 H3 并不完全一致。

　　3. 多维知识共享影响因素分析

　　虚拟学习社区是一个由各种因素相互作用形成的生态系统，知识共享的影响因素不仅需要关注单一维度影响因素的作用，而且需要探索不同维度影响因子相互作用下的效应变化。为此，对能力素养、个性倾向性、成就动机、自我暴露和社会资本等五个维度的指标变量采用逐步回归分析，依次将不同维度的指标变量纳入到回归模型中，最终形成了虚拟学习社区知识共享的生态系统模型，如表 4 所示。所有模型的 χ 2 都显著，说明模型具有统计学意义。模型的伪 R 2 指标随着模型中变量的增加逐渐减小，说明随着不同理论维度指标变量的加入，知识共享生态系统模型的拟合越来越好。当所有理论维度指标变量全部加入时， AIC 和 BIC 的数值最小，说明能力素养、个性倾向性、成就动机、自我表露和社会资本等因素全部纳入时的模型拟合效果最好。

　　从知识共享影响因素的生态系统效应可以看出，不同维度指标变量对知识共享的影响会随着其它维度指标变量的加入而发生较大变化，主要体现在指标变量对知识共享影响的程度和效应。能力素养维度和自我表露维度的指标变量对知识共享的影响随着其它维度指标变量的加入而逐步减弱，说明了其它因素对知识共享的影响逐渐增加。个性倾向性维度和成就动机维度的指标变量对知识共享的影响随着其它指标变量的加入呈现出波动变化，说明其它变量指标的累计加入使它们对知识共享的影响并不一致。社会资本维度的关注了(F)指标变量对知识共享具有显著的消极影响，与研究假设 H5 并不一致。

　　六、讨论

　　为了探索虚拟学习社区的知识共享生态系统机制，对知乎问答学习社区中的 21 个指标变量进行了负二项回归分析，包括能力素养、个性倾向性、成就动机、自我表露、社会资本和知识共享五个维度。研究结果表明，除了文章推荐(N)之外，知识共享单一影响因素的 17 个指标变量完全支持研究假设，因素组合后的指标变量效应变化显著，知识共享生态系统中的因素相互作用效应明显。

　　(一)能力素养与知识共享

　　由提问(C)、专栏(D)和想法(E)三个指标变量构成的能力素养维度对知识共享具有显著的积极效应。无论是单一变量和单一维度分析，还是所有影响因素的生态系统分析，能力素养维度的每个指标变量对知识共享的影响都呈现显著的积极效应。研究结果验证了假设 H1 成立，这与已有研究是一致的 [27][28][29]。在虚拟学习社区中，学习者的提问(C)、想法(E)和专栏(D)等反映了学习者的基本能力素养，能够提问和经常提问代表了学习者具有较高的知识创造能力，知识创造是保证知识共享内容的价值性、新颖性和发展性的基础。想法的多样性和持续性代表了学习者创新的能力和成果，是共享的知识得以生成和发展基础。专栏是学习者知识多样性的代表，学习者的专栏越多，他们与虚拟学习社区中他者互动交流的机会就越多，那么他们进行知识共享的数量将会明显提升。

　　(二)个性倾向性与知识共享

　　由关注的话题(I)、关注的专栏(J)、关注的问题(K)、关注的收藏(L)和赞助的 LIVE(H)五个变量指标构成的个性倾向性对知识共享影响呈现出显著的差异。从知识共享单一指标变量分析看，个性倾向性的每一个指标变量对知识共享的影响都呈现出显著的积极影响，这与以往的研究是一致的[31]。从知识共享单维度影响因素分析看，个性倾向性中的五个指标变量共同作用时对知识共享的影响存在显著差异。关注的专栏(J)和关注的问题(K)两个指标变量对知识共享具有显著的积极影响，但是关注的话题(I)、关注的收藏(L)、赞助的 LIVE(H)三个指标变量对知识共享具有非常显著的消极影响，与假设 H2 并不一致。从知识共享多维因素逐步回归分析看，关注的专栏(J)和关注的问题(K)两个指标变量对知识共享具有稳定的显著性积极影响，关注的话题(I)、关注的收藏(L)和赞助的 LIVE(H)三个指标变量对知识共享同样也具有稳定的显著性消极影响。

　　通过个性倾向性的单一因素、单维因素和多维因素对知识共享影响的比较分析，个性倾向性的五个指标变量的组合改变了单一因素对知识共享显著积极影响的效果，意味着个性倾向性的不同因素组合对知识共享的影响存在着显著差异。差异存在的可能原因是个性倾向性与知识共享关系的直接关联性存在差异。尽管个性倾向性涵盖了虚拟学习社区学习者的兴趣、需要、信念、动机、理想以及世界观等内容，但是能够促进知识共享的直接因素主要是学习者对问题本身和重点栏目的关注。知识共享程度评价的主要指标是学习者对问题回答的频次，那么他们对问题的直接关注将会直接促进知识共享。关注的专栏代表着学习者最为感兴趣的、持续关注的和与自身紧密相关的内容，专栏越多，意味着学习者参与知识共享的动机越强烈，知识共享的机会和意愿就会越高。关注的话题(I)、关注的收藏(L)和赞助的 LIVE(H)三个指标变量对知识共享的消极影响主要是因为它们与知识共享的动机和共享意愿关系不密切。关注的话题(I)只代表了学习者对话题数量的关注程度，但是这些话题并不能代表学习者会深入进行查阅、互动和共享，它与学习者对专栏的关注明显不同。关注的收藏(L)和赞助的 LIVE(H)仅代表了学习者感兴趣的、需要的或者重要的内容，但是收藏的内容并没有直接与学习者的回答数量、文章数量和参与编辑次数等知识共享指标相关。

　　(三)成就动机与知识共享

　　由赞同(O)、喜欢(P)、收藏(Q)、知乎收录(M)、文章推荐(N)和专业认可(R)等六个指标变量组成的成就动机对知识共享的影响并未都呈现出显著的积极影响，验证了假设 H3 不成立，与已有研究并不一致[33]。从知识共享单一影响因素看，成就动机中除了文章推荐(N)指标变量外，其它所有指标变量对知识共享都具有显著的积极作用。文章推荐功能对知识共享意愿或共享行为的消极作用可能是由问答学习社区的特殊社交组织形式决定的。文章被推荐的学习者会得到更多学习者的关注、互动或者评论，这样学习者可能会将更多的时间、精力和互动放在与他者的讨论上，而不是进行文章的创作。

　　从知识共享单维影响因素分析看，喜欢(P)和文章推荐(N)两个指标变量对知识共享具有显著的消极作用，验证了假设 H3 不成立，与已有研究并不一致[33]。喜欢(P)指标变量对知识共享的影响从单一因素分析的积极效应变为了单维因素分析的消极效应，意味着喜欢这一指标变量在与其它因素共同存在的环境下抑制了学习者的知识共享。喜欢(P)指标变量从积极向消极效应的转变可能缘于学习者的高级心理需求增加和知识共享评价的针对性反馈。根据马斯洛的需求层次理论，人的需求会从生理需求向自我实现需求逐步发展。当学习者获得了喜欢这种情感和归属的需要时，他们会更期望得到赞同、知乎收录、收藏和专业认可等自我实现的需求。学习者所共享的知识能够被同伴和社区认同将更能够激发他们的知识共享意图和行为，此时他们的低层次需求就会明显下降或者阻碍知识共享行为。

　　从知识共享多维度因素分析看，随着其它影响因素指标变量的加入，成就动机的指标变量对知识共享的影响存在显著的波动。从成就动机指标变量对知识共享影响效应的波动看，它们对知识共享的效应随着自我表露和社会资本维度指标变量的加入呈现出较大的变化，从各个指标变量的 Z 值和显著性程度可以明显看出。知乎收录和专业认可对知识共享的影响效应波动最大，随着自我暴露和社会资本维度指标变量的加入，知乎收录在自我表露因素加入后，它对知识共享的影响变得不显著了，说明了学习者的自我表露对知识共享的影响更加显著。自我表露越高，意味着学习者主体更具有开放性、主动性和亲社会性，这种主体自我实现的能动性远远超出了知乎收录对学习者的成就需求。专业认可指标变量在社会资本指标变量加入后对知识共享的影响变得不显著了，表明了学习者的人际关系、组织结构和认知资本等社会资本因素更有助于促进学习者的知识共享。

　　(四)自我表露与知识共享

　　从单一因素、单维因素和多维因素分析看，由简介(A)和视频(B)两个指标变量构成的自我表露对知识共享具有显著的积极影响，验证了假设 H4 是正确的。通过探索自我表露对知识共享的影响，发现了虚拟学习社区中学习者的自我信息表露体现了他们的主体性、开放性、社交需求以及信任等特征，而这些正是知识共享意向和共享行为的重要条件或者前提。学习者自我信息的表露意味着他们可能更具有知识共享的主体性和能动性，敢于公开更多的自我信息表明了他们对于他者是开放性的、信任的和亲社会的。此外，不管是简介(A)和视频(B)两个指标变量的单独分析，还是多因素、多维度组合分析，自我表露的指标变量对知识共享的显著的积极影响具有较强的稳定性。稳定性意味着知识共享的积极效应更多地取决于知识分享者的主体性，而不是来自于外部的物质激励和精神奖励。

　　(五)社会资本与知识共享

　　由关注了(F)和关注者(G)两个指标变量构成的社会资本维度在不同的情况下对知识共享的影响呈现出显著差异，验证了研究假设 H5 不成立，研究结果与已有研究并不一致[40][41]。从社会资本对知识共享的单一指标变量和单维因素分析看，关注了(F)和关注者(G)两个指标变量对知识共享都具有显著的积极影响。从单一指标变量层面上看，假设 H5 是成立的，与已有研究也是一致的，说明了学习者之间相互关注能够显著提高他们的知识共享。从社会资本对知识共享的多维影响因素分析看，关注了(F)和关注者(G)两个指标变量对知识共享的影响呈现出了显著变化。当学习者的社会资本影响因素与能力素养、个性倾向性、成就动机和自我表露等因素共同作用时，关注者(G)对知识共享的影响虽然仍是显著的积极影响，但是关注了(F)指标变量对知识共享却呈现出了显著的消极效应。消极效应可能是由个性倾向性、成就动机和自我表露等相关指标变量的加入而引发的。多维因素的回归系数表明，当社会资本维度的变量加入时，关注的专栏(J)、关注的问题(K)、喜欢(P)、简介(A)、视频(B)的 Z 值明显增大，说明这些变量增加了对学习者知识共享的影响。换句话说，关注了(F)这一社会资本指标变量在知识共享生态系统中的作用并不稳定，容易受到其它因素的影响，意味着学习者对他人的关注并不能够稳定地促进知识共享。相比之下，关注者(G)这一社会资本指标变量强调的是他者对学习者的关注，他者的关注能够增加学习者的成就感、观点认同感、社交机会以及问答互动，这对于他们在虚拟学习社区中的知识共享具有显著的积极作用。

　　七、结论与建议

　　(一)研究结论

　　1.不同变量对知识共享的影响差异显著

　　虚拟学习社区提供的功能对学习者知识共享意向和行为的影响并非都具有显著的积极效应，甚至在单一因素分析时就出现了文章推荐(N)抑制知识共享行为的现象。不同维度影响因素或者同一维度内指标变量对知识共享的影响也存在着显著差异，甚至是完全相反的效应。

　　2.知识共享生态系统因素相互影响显著

　　不同知识共享维度或者因素的组合对知识共享的影响存在着显著差异，不仅体现在指标变量对知识共享的影响程度上，而且也表现在对知识共享影响的方向上。在知识共享生态系统中，所有要素之间形成了一个动态的生态系统，除了各自发挥着自己的效能外，而且也与其它因素共同作用影响着学习者的知识共享行为和意向。

　　3.内在因素对知识共享的影响相对稳定

　　知识共享因素的不同组合方式呈现出了较为稳定的知识共享影响因素，主要包括提问(C)、专栏(D)、想法(E)、简介(A)、视频(B)、关注的问题(K)、关注的收藏(L)等。这些因素体现的是学习者的内在能力、素养、品质或者兴趣。尽管它们与不同因素进行了组合分析，但是由于学习者的这些内在因素具有相对稳定性，所以它们在知识共享生态系统中持续发挥着积极的影响。相比之下，关注的收藏(L)、文章推荐(N)和喜欢(P)等这些外部动机在知识共享生态系统中的效应变化较大，不同因素的组合会使它们产生完全相异的效果，学习者的外部影响因素成为了知识共享生态系统中最不稳定的因素。

　　(二)研究建议

　　1.构建最优化的知识共享生态体系

　　虚拟学习社区建设应防止盲目扩大功能，需要根据社区的使用对象、目的和实效提供相应功能。虚拟学习社区的系统功能并不是越多越好，而是要实现影响因素的最优化组合。譬如，知乎学习社区的文章推荐(N)对知识共享的影响始终是消极，社区设计者需要对这些功能进行修改或者替换。为了构建最优化的知识共享生态体系，需要从以下三个方面进行考虑：首先，根据社区目的提供相应功能。社区功能定位决定了设计者提供何种功能，切记直接照搬其它社区的功能设计。为了促进虚拟学习社区学习者进行知识共享，设计者需要根据促进知识共享的因素进行功能选择和设计，而不是提供大而全的功能堆砌。其次，根据知识共享的积极因素进行生态系统组建。通过对知乎学习社区的知识共享因素分析，能力因素、个性倾向性、成就动机、自我表露和社会资本等维度中的诸多因素对知识共享具有较强的积极的稳定影响，那么虚拟学习社区系统的建设就需要充分挖掘这些显著积极的稳定因素，寻找不同影响因素组合中最具优势的因素来组建系统。

　　2.构建大数据分析的动态要素组合

　　充分发挥不稳定知识共享因素的初始激发效能，根据知识共享的过程进行影响因素的动态组合是实现知识共享高效运行的重要保证。知识共享是一个动态的发展过程，不仅具有初始知识共享行为，而且具有持续共享行为。知识共享的初始行为主要由外部因素激发，而持续知识共享行为主要由学习者的内部因素保持[44]。那些外在的不稳定的知识共享影响因素仍然具有重要作用，诸如喜欢、积分和收藏等因素能够为知识共享的初始行为提供重要动力。因此，虚拟学习社区需要根据知识共享的初始行为和持续行为进行相应功能的调节，利用大数据分析技术和人工智能技术分析知识共享行为的不同阶段，虚拟学习社区根据反馈信息进行用户社区功能的自动调整，使学习社区中的功能组合始终处在一个最佳的知识共享生态系统状态。

　　3.开发基于稳定影响因素系统功能

　　学习者的内在因素在促进知识共享的行为中具有较强的稳定性，虚拟学习社区的设计者和开发者需要充分利用学习者的内在因素进行社区的设计、开发和实践。学习者的内在因素不仅涵盖了学习者的心理特征和认知特征，而且也包含了学习者对知识、专业或者话题本体的兴趣和偏爱。在开放性的虚拟学习社区中，应当利用大数据分析技术和人工智能技术分析学习者的知识基础、兴趣偏好、能力素养等内在特征，根据这些特征信息向学习者持续提供他们感兴趣的话题、内容或者问题，减少学习者寻找相关内容的时间和精力，这将更有助于促进他们的知识共享意向和行为。

　　4.适度地使用外部因素诱发和引导

　　系统必须是开放性的、非平衡性的、非线性的[45]，意味着知识共享系统需要提供相应的功能设计来实现这些目标。信息流动是知识共享活动进行的基本保障，非平衡态知识共享系统是信息流动的最佳状态。因此，虚拟学习社区系统需要利用信息技术手段让社区的信息流动起来，增强学习者人际间的互动和交流，使得整个社区或者群体产生认知差异、信息失衡以及适度认知冲突。为实现这一目标，虚拟学习社区的设计者、开发者或者管理者需要实时提供一些新的信息，以保障虚拟学习社区中群体认知处于一种动态关系。譬如，虚拟学习社区可以通过人工智能技术和大数据技术自动获取社区之外的相关主题内容，利用信息技术手段将这些内容嵌入到相应的话题讨论中，通过进一步开放社区、打破认知平衡、促进人际交流等促进社区学习者持续进行高质量的知识共享。