[提要] 虚拟社区在现今人们的网络生活中发挥着举足轻重的作用,虚拟社区已经成为人们日常生活中获得知识、分享知识的主要平台,因此虚拟社区的知识分享尤其是如何促进虚拟社区用户的知识分享引起研究者的广泛关注。本文从旁观者效应角度出发,构建虚拟社区中用户进行知识分享的旁观者博弈模型,验证虚拟社区中也存在旁观者效应,且虚拟社区中知识分享的直接收益、间接受益和知识分享的成本都会影响虚拟社区中用户进行知识分享的积极性,并据此为虚拟社区建设提供相应的策略建议。
关键词:虚拟社区;知识分享;旁观者效应
中图分类号:G206 文献标识码:A
收录日期:2019年3月5日
引言
网络技术的发展极大地改变了人们的生活。人们可以通过网络随时随地地发布信息获取知识。为了满足人们在互联网上的知识需求,各类虚拟社区如雨后春笋般涌现出来。虚拟社区的出现打破了时间、空间等条件对知识分享的限制,为人们分享知识和寻求知识提供了便利的条件。但是研究表明,绝大部分虚拟社区中存在着明显的不平等参与现象——即虚拟社区中90%的用户几乎不参与知识分享,只有9%的用户偶尔参与知识分享,仅有1%的用户经常进行知识分享。虚拟社区中用户的知识分享行为受到很多因素的影响,有研究发现,旁观者的存在是阻碍虚拟社区用户进行知识分享的重要原因,即虚拟社区中存在旁观者效应。
虚拟社区作为一个知识分享平台希望所有的用户都积极地参与到知识分享地过程中来,而旁观者效应抑制了用户在虚拟社区中进行知识分享的积极性,从而影响了虚拟社区地长期发展。因此,本文希望从博弈论的角度,构建虚拟社区中的知识分享博弈模型,对于虚拟社区知识分享的旁观者效应进行解读,探究影响旁观者决策的因素,进而提出相应的破解策略,帮助虚拟社区打破旁观者效应的阻碍。
一、理论基础
(一)旁观者效应。旁观者效应最早是由两位美国的心理学家巴利和拉塔内通过一系列的心理实验提出的社会心理名词,即当出现紧急情况时,当有旁人在场时个体提供帮助的可能性会降低,且随着旁观者数量的增多,求助者获得帮助的可能性越低。
(二)虚拟社区知识分享中的旁观者效应。旁观者效应最早用于解释紧急情景中的个体行为,而研究发现在一些非紧急的情境下也存在旁观者效应,而虚拟社区就是其中之一。Markey通过对在线聊天组的研究发现,网络聊天组中的知识分享行为会受到在线人数的影响,聊天组中的在线人数越多,用户在聊天组中提问获得回答的时间间隔越长。因此,旁观者效应不仅抑制着群体中个体进行知识分享的积极性,还会抑制整个群体进行知识分享的积极性。Voelpel等人通过对雅虎知识堂的研究发现,旁观者人数越少,虚拟社区中的用户进行知识分享的概率越高。黄凤等人通过实验发现当旁观者人数较多时个体进行知识分享的意愿显著降低,而当旁观者人数到达一定范围之后,个体进行知识分享的意愿会逐渐稳定在一个较低的水平上。
上述研究都表明,在虚拟社区的知识分享中也存在旁观者效应,即虚拟社区用户进行知识分享的积极性会受到虚拟社区中在线人数的影响,人数越多虚拟社区用户进行知识分享的积极性越低,且随着人数的增多,虚拟社区用户进行知识分享的意愿会逐步稳定在一个较低的水平上。
(三)虚拟社区中用户进行知识分享的其他影响因素。当前已经有很多学者对虚拟社区用户进行知识分享的影响因素进行了研究,但是由于研究背景的不同,得出的主要影响因素也有所差异。例如:孙大勇等人研究了社交网络中用户的信息贡献行为,发现用户属性,网络信任对用户的信息贡献行为具有显著影响;盛东方等人通过对国外虚拟社区知识分享影响因素文献的研究,总结出虚拟社区中用户的知识分享行为主要受到个人维度和环境维度等方面的影响。本文基于博弈论的方法,以前人对虚拟社区用户知识分享的影响因素为基础,从进行知识分享的收益和成本角度来构建博弈模型。
1、虚拟社区中用户进行知识分享的收益。用户在虚拟社区中进行知识分享所获得的收益主要有两个部分:直接收益和间接受益。直接收益是指当用户在进行知识分享的过程中,通过对自身分享知识的吸收所获得的知识层面的收益,以及对其他用户所分享的知识进行消化吸收所获得的知识。间接收益指虚拟社区中用户进行知识分享所获得的声誉、个人形象等方面的提升,及虚拟社区对知识分享行为的奖励,例如账号经验、级别上的提升。
2、虚拟社区中用户进行知识分享的成本。知识分享的成本主要有两个方面:知识的搜寻成本和知识的传递成本。知识的搜寻成本指用户在虚拟社区中进行知识分享前对相关议题的相关知识进行了解吸收所付出的时间、精力等成本。知识的传递成本主要指知识分享者在知识分享过程中需要付出的时间、精力及隐私等成本(例如注册虚拟社区账户需要付出的时间、精力成本及可能导致的信息泄露的风险成本)。
二、博弈模型的构建与分析
(一)两个参与人的旁观者博弈。假设虚拟社区中的每位用户均为理性经济人,因此每位用户均以个人利益最大化为原则。为简单起见,我们先对只有两个参与人的旁观者博弈进行研究,且不考虑虚拟社区中进行知识分享的用户所获得的额外收益,只考虑进行知识分享所获得的知识收益。因此,我们作出如下假设:
假设一:当有问题提出时,用户有两种策略可以选择:{回答,不回答}
假设二:由于知识溢出效应,如果有人进行知识分享时,虚拟社区中的每个用户(包括分享者在内)都可以得到单位a的知识收益,但知识分享者需要付出单位b的成本(例如获取知识并分享知识所需要付出的时间、精力等),同时知识分享者还可以得到单位c的额外收益。当所有人都不进行知识分享时,虚拟社区中的用户都不会获得任何收益。因此,我们可以得出如表1的博弈矩阵。(表1)
当a-b+c<0时,用户选择不分享为严格优势策略,因此会导致虚拟社区中的所有用户都不进行知识分享。
当a-b+c>0时,用户选择进行知识分享为严格优势策略,因此会导致虚拟社区中的所有用户都进行知识分享。
当0<a-b+c<a时,纳什均衡不唯一,博弈模型存在混合策略纳什均衡。根据混合策略纳什均衡的概念:假设用户A选择不分享的概率为q,则用户A选择分享的概率为1-q。因此,用户B选择不同的策略的预期收益分别如下:
用户B选择不分享的预期收益为:0×q+a×(1-q)
用户B选择分享的预期收益为:(a-b+c)×q+(a-b+c)×(1-q)
当用户B选择任何策略的预期收益都相等时,即0×q+a×(1-q)=(a-b+c)×q+(a-b+c)×(1-q)时,q=■。因此,求得用户A的混合策略纳什均衡为(■,1-■)。同理可知,用户B的混合策略也为(■,1-■)。因此,两个人都不进行知识分享的概率为(■)2,至少有一人进行分享的概率为1-(■)2。由此可知,在不考虑其他收益的情况下虚拟社区中用户进行知识分享的策略选择概率与用户进行知识分享所获得的直接收益a与额外收益c成正比,与进行知识分享需要付出的成本b成反比。
(二)多个参与人的旁观者博弈。当虚拟社区中的在线用户很多时,即有较多用户参与到旁观者博弈中时,用户选择不同知识分享策略的收益就会产生变化。我们假设虚拟社区中有n个在线用户,则n个用户中只要有一个用户进行知识分享,虚拟社区中的用户都可以获得单位a的直接收益,但分享者需要付出单位b的成本,同时知识分享者还可以得到单位c的额外收益。根据上一节可知,当a-b+c<0时,用户选择不分享为严格优势策略;当a-b+c>0时,用户选择进行知识分享为严格优势策略。因此,本节只考虑当0<a-b+c<a时的情况。因此,在n个参与者的情况下用户A的收益表如表2所示。(表2)
假设虚拟社区中所有用户都是相同的理性人,每个用户选择不分享的概率为q,选择分享的概率为1-q。
因此,用户A选择不分享的期望收益为:0×q+a×(1-qn-1)
用户A选择分享的期望收益为:(a-b+c)qn-1+(a-b+c)×(1-qn-1)
求得用户A的混合策略纳什均衡为(■)■,1-(■)■。
因此,当虚拟社区中的人数为n时,用户A选择不分享的概率为(■)■,由于b-c<a,因此(■)■与n成反比,即用户进行知识分享的概率随着虚拟社区中人数的增多而增多。当n趋于无穷大时,用户A选择不共享的概率为■(■)■=■。因此,当虚拟社区中的人数足够多时,用户选择旁观即不进行知识分享的概率会稳定在一定的水平。
三、结论及建议
(一)研究结论。综上两节可知,虚拟社区中的用户进行知识分享的概率与进行知识分享得到的直接收益a、额外收益b和所需付出的成本c有关,同时虚拟社区中的知识分享存在旁观者效应,即虚拟社区中人数越多人们进行知识分享的概率越低,人们进行知识分享的意愿与社区中的人数成反比。
(二)支持策略。虚拟社区中的旁观者效应会抑制虚拟社区中用户进行知识分享的积极性,影响虚拟社区的长期发展。因此,如何破解旁观者效应对于维持虚拟社区的活跃度,促进虚拟社区的长期发展具有重要意义。因此,根据上述结论我们可以为虚拟社区的建设提出如下建议:
第一,建立有效的奖励机制,对虚拟社区中的活跃用户提供相应的物质奖励或非物质奖励。例如,声誉机制、经验等级机制等。例如,百度贴吧建立的等级机制、知乎设置的“盐值”指数等都可以通过非物质的奖励提高用户的责任感和声誉感,从而提升用户进行知识分享所获得的收益。
第二,建立有效的隐私保护机制。出于对信息泄露的担忧,用户进行知识分享会付出一定的风险成本,降低用户进行知识分享的积极性。虚拟社区可以通过建立隐私保护机制,例如知乎的匿名发言机制、一些社交网站用户个人主页的隐藏机制等,可以帮助用户隐藏个人的私人信息,降低隐私泄露风险。
第三,降低分享门槛。进行知识分享的门槛过高会提高用户进行知识分享的传递成本,将一些知识分享意愿较高的用户挡在门外,因此虚拟社区应该简化账户注册步骤,降低虚拟社区用户进行知识分享的第一道门槛。
第四,建立邀请机制。旁观者效应的内在原因之一是责任分散理论,当旁观的人越多时,用户感知到的责任越低,因此虚拟社区应该建立邀请机制和声誉机制,例如知乎中提问者邀请与问题相关的用户进行回答,微博中对意见领袖及专业人士进行认证,降低责任分散效应,提升用户责任感,促进用户参与到知识分享中来。
(作者单位:北京邮电大学经济管理学院)
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