社会化问答网站答案认可度的影响因素研究.docx

    社会化问答网站答案认可度的影响因素研究    施国良 陈旭 杜璐锋〔摘 要〕以探究社会化问答网站答案认可度的影响因素为目的，选取知乎为研究对象，以信息接收模型为理论基础，从答案特征和答题者特征两个角度提出了研究假设，并采用内容分析法和回归模型对假设进行检验研究发现答案长度、问题发布一段时间以后的答案及时性、答题者的影响力均正向影响答案认可度，答题者特征比答案特征对答案认可度的影响更大〔Key〕社会化；问答网站；认可度；影响因素；知乎；知识平台；知识社区〔〕C912；G302 〔〕A 〔〕1008-0821（2016）06-0041-05〔Abstract〕In order to explore the influence factors of the answer recognition in social Q&A website，the author selected“Zhihu”as research object.Based on the theory of IAM，the research hypothesis was put forward from two aspects of answer features and respondent features.The hypothesis was tested using content analysis method and regression model.The result showed that the answer recognition was affected by the answer length，the timeliness of answer，and the influence of respondent.It was also found that the respondent features has more influence on answer recognition than the answer features.〔Key words〕socialization；Q&A website；recognition；influnces factors；Zhihu；knowledge platform；knowledge community社会化问答网站是介于百科和传统问答之间的问答类SNS网站，是一个公共的知识平台，它的价值在于重建人与信息的关系。

知乎是目前国内最成功的社会化问答网站，通过关注话题、关注问题，关注用户的方式制造问题的最佳答案和全面的相关知识从2013年3月开放注册之初的40万用户发展到目前的1700万，知乎上浏览和回答问题的人数激增其热门问题下会有上百个不同的答案，为此知乎官方设置了点赞和按赞同数排序的功能来帮助浏览者筛选答案根据现有的研究，用户在这样的网站回答问题或出于互惠、或为了提高声誉[1]，又或者是为了深度娱乐、浸润、积极心态或心流体验，但不管出于何种目的，作为对自己答题行为的肯定，答案的高赞同数是每一位答题者所渴望的精神报酬同时，知乎网站本身的社交属性方便了用户间的交流，猎头或公司高层常常循着某一专业领域的高赞同数答案，发现己方想要的人才，并与之展开有偿合作，这或许是知乎带给答题者的间接的经济回报无论是网站的管理者还是答题者都对答案的高赞同数喜闻乐见，遂研究“哪些因素会影响社会化问答网站的答案认可度”就有了实际意义本文利用知乎上的真实数据，以实证研究的方法探讨这一问题，通过对实验结果的论述，帮助像知乎一样的社会化问答网站更有效的认识、引导和管理问题的答案，并为答题者制造高赞答案提供建议1 研究基础1.1 社会化问答网站的研究网络时代，社会化问答网站已成为人们获取知识的重要门户，也因此吸引了众多社会学学者的关注目光。

在知识分享动机的研究中，戚媛媛等[2]通过对高校学生的问卷调查，发现用户的绩效期望、努力期望、行为意愿以及服务环境中的促进因素均对交互式问答服务的使用有正向影响；有其他学者从不同的角度出发，将知识分享的动机形象地表述为互惠、声誉的提升和利他愉悦、自我学习、有形回报除了研究知识分享的动机外，贾佳[3]和张兴刚等[4]还通过对知识分享平台的比较研究论述了知识分享的网站环境以及知识分享的过程但就现有文献而言，对于知识分享效果的研究仍比较缺乏——尤其是利用网站真实产生的二手数据的实证研究1.2 信息的研究网站产生的真实数据是信息的一种，目前利用此类数据进行的研究主要集中在商业领域，包括（购物网站、电影推荐网站）评论有用性的影响因素研究[5]、（购物网站）产品口碑因素对产品销量影响的研究[6]以及（团购网站）产品因素对团购量的影响研究[7]这些研究有一个共同而成熟的研究模式——根据论题建立假设并以计量模型加以验证本文的研究利用了非商业网站的真实数据并借鉴了上述模式开展研究1.3 相关模型：ELM和IAM在信息传播领域，ELM（Elaboration Likelihood Model，精细加工可能性模型）是最被学界认可的说服过程模型之一，它以中心路径和边缘路径来解释人们形成和改变态度的过程[8]：中心路径强调信息接收者对信息本身质量的重视，通过深入仔细、全面系统地分析信息包含的观点来形成或改变态度；边缘路径强调接收者对信息本身之外的其它因素的重视，根据与信息相关的某些线索或自身的情感来形成或改变态度。

后来随着时代的发展，人们获取的信息中信息所占的比重越来越大，为了适应信息的传播情境，有学者[9]将ELM改进成了IAM（Information Adoption Model，信息接受模型），如图1所示该模型分别将信息内容和信息源作为中心路径和边缘路径作用于信息的有用性，并最终影响信息的接受行为2 研究假设根据上节的相关模型介绍，IAM非常契合本文的研究情境，将以此作为本文研究的理论基础在以往学者的研究中，由于处理的文本信息较短，研究者只能对其做简单的正负情感分析但社会化问答网站素以答案的专业和深刻著称，所以本文有必要对答案内容作深入地分析，并按深入程度将其分为外显特征和内隐特征从3个方面对答案认可度的影响因素进行分析，如图2所示图2 答案认可度的影响因素分析2.1 答案内容的外显特征2.1.1 答案长度首先，答案长度能反映答题者的重视程度，态度越认真的答题者往往给出的答案越长，这在一定程度上保证了长答案比短答案具有更高的质量其次，对于阅读者来说，当信息的获取不需要额外的搜寻成本，那么信息的长度就会加深或改变其原有的感知[10]，而这种认知度的改变能提升阅读者对信息有用性的评价因此本文提出如下假设。

H1a：答案长度与影响答案认可度正向相关2.1.2 答案及时性在评论信息的研究中，不少学者认为信息的及时性是衡量信息质量的关键维度，会对信息的有用性产生显著的正向影响[11]本文从具体的研究问题出发，认为越早发布的答案看到的人越多，相比晚些发布的答案可能获得更多的赞同数但与此同时，网站不断更新的问题信息使得过往的问题有了一定的时效性，每个问题（视问题的质量不同）在诞生后都将经历一段或长或短的热门关注期由于这段时期内问题的回答者和浏览者都迅速而密集的增加，答案曝光度的差异并不明显，其后在大量新问题的冲击下，答案的关注度和曝光度才迅速衰退因此，本文提出如下假设H1b：答案及时性只在问题发布的一段时间以后与答案认可度正向相关2.2 答案的内隐特征2.2.1 答案内容的观点答案内容的观点是答案的核心，答案包含的文字为论证答案包含的观点而服务布鲁克斯提出的知识方程式（K（S）+ΔI=K[S+ΔS]）表明：用户接收到的信息只有同用户本身的认知结构相匹配时，才能产生相应的接受行为所以就认知角度而言，当用户带着固有观点浏览问题答案时，会更倾向于赞同那些与自己价值观或预期相一致的观点因此本文提出如下假设。

H2a：答案内容的观点与答案认可度相关2.2.2 答案是否举例论证信息的组织、加工和表达方式是决定用户信息采纳意愿和行为的一个重要因素[12]在社会化问答网站，答题者为了增加答案的说服力，往往举生活中的真实例子，这些例子不仅包括名人轶事，还可能涉及自身或身边人的亲身经历从信息诊断力的角度而言，这些答案会比那些泛泛说理、平铺直叙的答案更具信息增加值因此本文提出如下假设H2b：答案的举例论证与答案认可度正向相关2.3 答题者特征2.3.1 答题者的影响力社交是社会化问答网站的属性之一，网站用户通过相互关注的方式建立起社交网络，网络节点所具有的内向中心度可以衡量个体的影响力[13]处在社交网络中的答案浏览者，会为了减少决策时间、减轻对自己所做决策的疑惑或增加与社交团体的交往，而采取与关注者一致的接受行为因此本文提出如下假设H3a：答题者的影响力与答案认可度正向相关2.3.2 答题者的答题熟练度答题者的历史答题数决定其答题的熟练程度，反映其对答题网站的熟悉程度以及答题经验的积累程度，而经验能力的提升会增加其发表信息的可信度因此本文提出如下假设H3b：答题者的答题熟练度与答案认可度正向相关3 研究方法3.1 数据来源和变量测度知乎是国内最大的社会化问答网站，多主观开放型问题，答案并不惟一。

本文选取其中有代表性的一个问题“为什么那么多人愿意无偿分享知识？”作为分析案例，在2015年5月12日获取其下所有非匿名用户发表的595条答案，并利用其中获得赞同数的271条答案以及对应的答题者信息对假设进行验证分析研究包含7个变量，其测度方式如表1所示需要说明的是，本文通过对该问题答案的逐条分析，将自变量答案内容的观点概括成3类：一类是利他观点，指答案内容中只提到了帮助他人；一类是利己观点，指答案中只提到了对自己有利的方面，包括提升自己、使自己愉悦或获取有形利益；另一类互利观点则同时包含了前两类各变量的描述性统计如表2所示3.2 分析方法本研究需要考察多个因素对同一结果的影响，因此选用多重线性回归模型作为理论验证的计量模型，其具体表达式如下：4 结果分析与讨论4.1 结果分析在确定适合做线性回归的前提下，本文将自变量按答案的外显特征、答案的内隐特征以及答题者特征分块纳入回归模型，分析结果如表3所示由表可知，各模型中自变量的VIF值均小于5，不存在多重共线性的问题模型Ⅰ考察答案的外显特征与因变量的相关关系，其中答案长度对答案认可度呈现显著地正向相关（β=0.288，p<0.01），而答题者的答题熟练度则不具有统计显著性。

另外，在模型Ⅲ中，表示答案特征的自变量对因变量的系数方向、显著性检验均未因答题者因素的加入而有所改变对3个回归模型进行总体分析，当自变量分块进入模型后，模型的决定系数都有不同程度的增加，特别是将答题者特征纳入后，决定系数的增长幅度很大显然，与答案特征相比，答题者特征对该模型的贡献更大，即答案浏览者对答案的认同感主要来自边缘路径最终假设检验结果如表5所示4.2 结果讨论实验结果表明，中心路径和边缘路径都对答案认可度产生了影响，研究假设得到了较好的验证在答案特征对答案认可度影响的研究中，答案内容的两个外显特征答案长度和答案及时性均与结果正向相关其中，由于问题时效性的存在，答案及时性只在问题发布的一段时间后影响因变量答案的两个内隐特征与答案认可度的相关关系未得到验证其中答案内容的观点不显著可能是因为用户在浏览问题答案之前并未对问题形成固有的观点，其观点的形成是在浏览问题的过程中；而是否举例论证则是答案表达的一种方式，虽然能增加一定的信息诊断力，但并不足以改变浏览者的态度，要使答案信息被接受可能还需要完美的信息加工和组织答题者特征的决定作用。