引用
Lara Khansa, Xiao Ma, Divakaran Liginlal and Sung S. Kim. "Understanding members’ active participation in online question-and-answer communities: A theory and empirical analysis." Journal of Management Information Systems 32.2 (2015): 162-203.
摘要：基於社區的問答網站（Q&A）近年來越來越受歡迎，因為它可以代替通用的搜索引擎來搜索開放式的複雜問題，具有明顯區別於其它通用搜索網站的語境特徵，但目前為止只有少數幾個在線問答網站保持了其成員的積極參與。與“潛水”網站（在聊天室中閱讀在線評論但不發表評論）不同，問答網站不僅發佈問題，還回答他人的提問。問答網站上信息技術產品的具體設計會對網站是否成功至關重要，所以研究領先的問答社區（如雅虎問答社區（YA）為有效的設計機制提供了更好的見解。成員的積極參與可以理解為目標的設定、追求和自動激活，本文提出了在線問答社區的成員積極參與行為在很大程度上是由工件（激勵）、成員現狀(等級和任期)和習慣(過去的行為)驅動的理論，並通過獲取到的雅虎社區用戶數據進行實證。
關鍵詞：積極參與、動態面板數據分析、系統生成的數據、目標導向的行動、習慣、激勵措施、在線社區、在線問答社區
介紹
在線問答社區近幾年越來越受歡迎，憑藉高週轉率快速地為用戶提出的開放式問題提供解答，同時利用社區智慧解決自然語言問題，為互聯網用戶在日常生活中獲取和分享知識提供了另一種方式。儘管這一新興技術在解決特殊網絡搜索需求方面發揮了至關重要的作用，但它在信息系統（IS）領域卻很少受到關注，再者我們對這些社區的人們不僅發佈問題而且回答他人的詢問的積極參與的原因瞭解有限，並且目前為止，只有少數幾個在線問答網站成功地保持了其成員的積極參與。
在線問答社區在許多方面與其他類型的在線社區存在不同。首先，與其他知識共享社區相比，在線問答社區有積分體系。社區成員可以通過積極參與獲得積分達到不同等級。與此同時，社區會懲罰過度的知識索取行為以提高問題的質量，並設有投票機制來對高質量的提問或者回答進行獎勵。第二，儘管有特定的審核員或管理員，所有成員也都可以在在線問答社區中提問、回答和評分，即在線問答社區採用基於成員等級進行權力分配的分散控制系統。第三，在線問答社區的成員參與是高度靈活的，不會被限定工作任務或者時間，很可能表現出週期性的模式。
本文的研究目的是開發和測試一個領先的在線問答社區（雅虎）中個人積極參與的模型，以提供如何設計網站工件的指導方針，並因此提供瞭如何在問答網站上激發提問和回答活動的見解。根據 IS 和其他學科的理論，我們提出了一個以目標為導向的行動框架，認為積極的在線參與行為分為目標設定、目標追求和自動激活三個階段。首先，參與行為首先受到外部因素的控制，比如非金錢激勵，它改變了目標設定過程。其次，遵循社區行為研究的傳統，模型強調了個人成員的現狀，包括成員等級和任期。最後，模型假設在線社區的行為除了刻意設定和追求目標外，還受到目標依賴自動性或習慣的驅動的影響。在這項研究中，對模型的測試數據來源於 8 個周的 2920 名雅虎成員。總的來說，這項研究通過提供一個連貫的理論視角來解釋成員積極參與在線問答社區，有望對信息系統的研究做出重大貢獻。
方法
下面，簡單介紹一下模型提出的相關理論，由此引出本文做出的假設。模型理論將目的性行為概念化為目標設定、目標追求和自動激活，即成員的參與性行為包含的三個階段，對應於機制設計的三個方面，工件（激勵措施）、成員屬性（等級和任期）、成員習慣（現在和過去），它們驅動成員在社區中的積極參與行為，如發佈問題和對已發佈的問題進行解答。目標設定以一個“為什麼”（Why）的問題開始，這個問題與行動背後的個人動機有關(例如，在線社區中的聲譽)。接下來是一個確定焦點目標的“什麼”（What）的問題(例如，成員級別的升級)。然後，在追求目標的過程中，提出一個“如何”（How）的問題來制定一個詳細的行動計劃(例如，發佈答案)。最後，將執行導致某種結果(例如，成功或失敗)的操作。
圖 1 展示了個人參與在線問答社區的概念模型，它表明了以下幾點：（1）目標設定取決於網站的成員結構；（2）目標追求隱含於個體成員的當前等級；（3）自動目標激活是從網站上的先前行為和當前行為中推斷出來的。
成員參與性行為的三個方面及做出的相應假設：
1a：成員在現階段的級別與一下級別之間的接近程度與其隨後階段發佈問題的數量負相關；1b：成員在現階段的級別與一下級別之間的接近程度與其在隨後階段發佈回答的數量正相關。
2a：成員在現階段的級別將與下一期階段成員發佈的問題數量正相關；2b：成員在現階段的級別將與下一期成員發佈的答案數量成正比。
2c：當前階段的成員水平對他在隨後階段發佈回答的積極影響比發佈問題的更大。
3a：成員任期將與該成員在隨後期間發佈的問題數量成負相關；3b：成員任期將與該成員隨後期間發佈的回答數量成負相關。
3c：一名成員在當前期間的任期對他或她今後的積極參與有消極影響，並且在發佈回答上的影響比要比發佈問題上的更大。
4a：成員在當期所發佈的問題數量與成員在下一期所發佈的問題數量呈正相關；4b：成員在當期所發的回答數與成員下期所發的回答數成正比。
5a：成員在前一階段所提出的問題數與成員在後一階段所提出的問題數成正比；5b：成員在前一段時間內的回答數與成員在後一段時間內的回答數成正比。
6a：成員在本期所發的問題數量對成員在後期所發問題數量的影響會隨著成員在本期的等級水平的提高而增強；
6b：成員在本期所發的回答數對成員在下一時期所發回答數的影響會隨著成員本期等級水平的提高而增強；
7a：成員在前幾期所發的問題數量對成員在以後幾期所發問題數量的影響會隨著成員在當期等級水平的提高而增強；
7b：成員在前幾期的所發的回答數量對後幾期成員所發回答的數量的影響會隨著成員當期等級水平的提高而增強。
8a：隨著成員任期的延長，成員本期所發的問題數量對成員下一時期所發問題數量的影響將會減弱；
8b：隨著成員任期的延長，成員本期所發回答數量對成員下一時期所發回答數量的影響將會減弱；
9a：隨著成員任期的延長，成員在前一階段所提出的問題數量對成員在後一階段所提出的問題數量的影響將會減弱；9b：隨著成員任期的延長，成員前一階段的回答數對成員後一階段的回答數的影響會減弱。
一、實驗
由於雅虎問答（YA）的會員基礎大和服務穩定性，本研究選擇其作為目標系統。其設計的積分機制為：分為 1-7 成員等級，通過積分區間劃分不同等級，每天登陸，就可獲得 1 積分，回答一條問題，積 2 分，對一條回答點贊，積 1 分，若回答被評為最佳答案，積 10 分；相反地，發佈一條問題，扣除 5 積分，從大家的回答中選擇最佳問答，可重新獲得 3 積分。對於每天可以發佈的問題、答案和投票的數量會有一些限制，隨著成員級別的上升，這些限制會逐漸取消，即等級越高權限越大。
1、數據收集
這項研究的數據是由一個網絡爬蟲程序收集的八個星期的雅虎網站數據。首先，我們收集了大約 3330 個已被解決的問題，問題的發佈時長為 6 個月，涵蓋了各種主題。然後跟蹤了發佈這些問題的用戶的參與行為，出於安全考慮，有些用戶設置隱藏自己的行為信息，將這些不完整的數據過濾後，最終獲得了 2920 個用戶的信息。通過用戶唯一標識的用戶 ID 來跟蹤用戶的活動和行為。圖 2 為雅虎個人資料頁的截圖，包括該用戶何時成為 YA 成員，用戶當前積分數和前一週獲得的積分、用戶當前等級、累計提問數和回答數等。
2、相關變量及輸出結果
我們對相關變量進行了描述性統計及變量相關性分析。得出結論：1）高等級成員比低等級成員平均發佈的答案數要多；2）成員發佈的問題數和答案數在不同等級的成員間幾乎沒有差異；3）相較於新成員，老成員在發佈問題的數量上呈斷崖式下跌；4）另外，不論任期長短，成員發佈回答的平均數量要多於提問的數量；5）儘管答案始終多於問題，隨著用戶任期的延長，答案的數量略有減少。
3、問題建模和魯棒性檢驗
我們使用多面板數據分析技術正式測試了我們的模型，包括普通最小二乘（OLS）或合用面板數據模型、固定效應模型（FEM）、基於廣義最小二乘（GLS）的隨機效應面板數據模型（REM）以及單向和雙向廣義矩量法（GMM）面板模型。方程（1）和（2）為給出的動態面板數據模型。
Table1 Model estimation for Questions and Answers This Week
上表結果說明方程（1）和方程（2）的兩步 GMM 模型都要優於一步 GMM 模型。數據結果表明，接近晉升的成員提出的問題較少，而回答的問題較多（β4=0.201，p<0.001，γ4=-2.909，p<0.001）,假設 1 得到驗證。此外，結果中還強調了成員級別對下一期用戶貢獻的顯著影響。前一週表現更為突出的成員在本週發佈更多的問題和回答（β5=0.075，p<0.001，γ5=2.345，p<0.001），證實了假設 2。成員等級對回答數的影響比對提問數的影響更為顯著（γ5=2.345，p<0.001，β5=0.075，p<0.001），證實了假設 2c。再者，成員任期對回答數和提問數有負面影響（β3=-0.002，p<0.001，γ3=-0.013，p<0.001），且對回答數的影響要多於對提問數的影響證實了假設 3。其餘假設（除了假設 7b）均可以從表中給出的結果得到證明。
假設 7b 意味著，對於成員級別較高的用戶來說，截止到前一週發佈的累計答案數與本週發佈的答案數之間相關性更強。但結果表明，這條假設是不成立的。
總結
本研究的目的是分析在線問答社區的成員參與積極性的影響因素。結合相關理論，提出了一個面向目標的行動框架，並用 8 周內從 2920 名 YA 用戶收集的數據對其進行了測試。基於動態面板分析，我們的研究結果表明，正如預期的那樣，積極的在線參與在很大程度上是由工件（如激勵）、成員屬性（如成員等級和任期）和習慣（如過去的行為）驅動的。具體地說，根據先前的研究，參與度隨著網站提供激勵的方式而顯著變化。此外，我們發現積極參與隨著成員等級升高而有所增加，隨著任期的延長而減少。最後，我們發現習慣對下一階段的參與行為有顯著影響，並且這種習慣效應隨著成員級別的提高而進一步增強，隨著任期的延長而減弱。總的來說，本研究的結果表明，積極的在線參與不僅受到成員現狀（級別高低和任期長短）的影響，而且還受到過去研究中經常忽略的習慣和技術因素的影響。這項研究對 IS 文獻有重要貢獻，它表明在線社區行為可以理解為目標的設定、追求和自動激活。
致謝
本文由南京大學工程管理學院 2019 級碩士李虹雨翻譯轉述。
感謝國家重點研發計劃（2018YFB1403400）和國家自然科學基金（71732003，61772014）支持！
閱讀更多 慕測科技 的文章
