基于互联网的知识获取行为动力模型及实证分析，本文主要内容关键词为：互联网论文,实证论文,模型论文,动力论文,知识论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
修回日期：2013-01-18
在知识经济时代，知识资源对于人的生存和发展具有基础性的效用。人必须通过不断地获取知识来提升自身的综合素质，以适应环境和问题不断变化所带来的挑战。互联网是一个规模巨大而又不断增长的开放型知识资源平台，它已经成为人们获取知识的重要途径。动力是推动事物发展的力量。无论是人的活动还是组织的运作，都需要动力的激发与维持。知识获取行为也不例外。人们究竟是出于何种原因需要通过互联网来获取知识的？获取知识的行为受到何种动力的影响与制约？本研究通过构建基于互联网的知识获取行为的MOA模型来描述和测量引发知识获取行为的动力因素，以期发现或确定那些激发并维持知识获取行为的具体原因。研究结果一方面可以让通过互联网获取知识的网络用户对其行为具有更深入的认识，并提高其获取知识的效率；另一方面为Web2.0环境下以用户需求为中心的知识平台的设计或知识服务活动的开展提供有意义的参考。
1 MOA模型的一般形式与核心构念
解释信息获取动力的MOA模型源自于传播学和营销学领域对信息接收行为的研究。MOA模型由动机(Motivation)、机会(Opportunity)、能力(Ability)三个核心构念组成，具有较好的稳定性和对行为的预见性。MOA模型不仅适用于对信息获取行为的解释，在公共管理、社会资本、人力资源管理、知识管理等领域也有着较为广泛的应用。
MOA模型由心理学中的基本构念组合而来，其一般形式如图1所示。
动机(Motivation)——动机对行为具有激活、指向、维持和调整功能。MOA模型中的动机是一个确定的行为中意愿、兴趣和愿望的融合。动机是个体能动性的一个主要方面，它具有发动行为的作用，能推动个体产生某种活动，使个体从静止状态转向活动状态。同时它还能将行为指向一定的对象或目标。
机会(Opportunity)——机会是一个抽象的概念，它以时间性和有利性为主要特征，对人的行为起到推动或抑制作用。MOA模型中的机会指在特定时空里，主体所感知到的有助于激发其特定行为的外在客观环境中的有效成分。机会的存在使得具备动机和能力的个体拥有了达成其目标的客观条件。
能力(Ability)——MOA模型中的能力是指作为主体的人所具有的，直接影响人们完成活动质量和数量水平的内在可能性。能力的大小决定了个人能够完成活动的程度。能力是一个抽象的概念，需要经过一定形式的外化，才能得以体现。
动机、机会和能力之间的相互作用推动了行为的发生。它们之中的任何一个都与行为之间存在着密切的关联。MOA模型将这一关联描述为：动机是导致行为发生的直接原因，而机会和能力则对这一过程产生调节作用。
图1 MOA模型的一般形式
2 MOA框架下知识获取行为的动力模型
当个体认识到已有知识不足以解决某些问题时，知识需求就随之产生。知识需求是导致知识获取行为产生的内在需要。从最广泛的意义上来讲，任何懂得使用互联网的个人都有可能通过互联网中的各类知识传播平台获取知识内容，进而成为与知识传播活动相关的知识获取者。限于实证调查样本所涉及的范围，本文中的知识获取行为主要是指通过基于互联网的公共知识传播平台来获取知识内容，用以满足自身知识需求的行为。
2.1 知识获取行为的动机要素假设 知识获取行为是一种有目的的活动，动机对个体的知识获取具有积极影响。知识获取行为的动机是指引发并维持个体的知识获取行为，使之指向特定目标的动力倾向。参考奥苏贝尔(David P.Ausubel)[1]的学习动机理论结合博希尔(Boshier)[2]、谢菲尔德(S.D.Sheffield)[3]以及霍尔(Houle)[4]等人的实证分析结果，本文将自我提升(职业/学业发展)、求知兴趣(认知)以及利他(服务社会)三种动机作为影响基于互联网的知识获取行为的动机变量，分别对应个人目标取向、学习取向和社会目标取向。
自我提升(SE)是指个人获取知识的目的是促进个人学业或职业进展的需要；求知/认知兴趣(CIS)是指个体获取知识的行为主要是受到兴趣和好奇心的驱使，以获得知识和理解事物获得满足。利他(ALT)是指个人获取知识的目的是为了更好地服务他人与社会。
假设B1:自我提升与知识获取行为之间具有正向相关关系
假设B2:认知兴趣与知识获取行为之间具有正向相关关系
假设B3:利他与知识获取行为之间具有正向相关关系
2.2 知识获取行为的能力要素假设 知识获取行为的能力是指作为社会成员的个体在适应知识社会的生存和发展过程中，对所需知识进行查找和选择的内在可能性。这种能力源自于人们对自身知识状态与解决问题所需知识之间的差距。其外化形式可以从个体对知识质量的判断，知识需求意识，查找知识的准确性、全面性、时效性等方面进行衡量。本文中的知识获取行为的能力变量也由与这三方面相对应的能力构成：知识需求编码能力、查询过程的控制能力和查询结果的评价能力。
知识需求编码能力(KNC)是指知识获取者意识到自身的知识需求并将这种需求通过语言、文字或者其他形式转化为明确的概念或者查询条件的能力。知识需求是知识获取行为的始点，知识需求表达的准确与否决定了知识获取持续的时间以及知识获取主体所作的查询努力，并最终对知识获取的结果产生影响。
假设B4:知识需求编码能力与知识获取行为之间具有正向相关关系
查询过程的控制能力(SKS)是指通过规划和纠偏保证查询活动得以顺利完成的能力，包括对查询时间、查询途径、查询方法、查询命令的规划以及对查询过程中出现的问题和偏差的调整。查询过程的控制能力是知识获取过程中的核心环节，控制能力的强弱直接影响最终查询结果的全面性和准确性。
假设B5:知识获取过程的控制能力与知识获取行为之间具有正向相关关系
查询结果的评价能力(ESR)是指知识获取者对查询到的结果的内容与最初的知识需求进行相关性和准确性的匹配。这是一种需要在较短的时间里对知识内容或者关于知识的信息进行识别、判断和选择的能力。它是个去伪存真、去粗取精的过程，决定着知识需求的满足与否以及查询策略是否需要调整。
假设B6:查询结果的评价能力与知识获取行为之间呈正向相关关系
2.3 知识获取行为的机会要素假设 机会是知识获取者对自身能够通过互联网获取知识的外部条件的主观认知。影响知识获取者获取知识的外部条件有很多，比如查询成本，查询的便利性，感知的知识价值，技术可靠性和稳定性，网络的带宽、稳定性、准入限制，服务类型和形式，查询响应速度，人机界面，帮助功能等，对这些外部条件的有效感知，影响着知识获取者对基于互联网的知识传播平台的使用方式和使用频率。
本文认为对技术与系统感知的易用性是影响知识贡献行为的机会变量。感知易用性(PEU)为知识获取者在使用基于互联网的知识传播平台过程中感受到的容易使用的程度。
假设B7:知识获取者对技术及系统易用性的感知为其知识获取行为的发生提供了机会，两者之间具有正向相关关系
此外，获取知识的方式必须是经济的，要求费用低且效率高。对知识获取者而言，从何处、以何种方式获取知识首先要考虑付出的代价和成本。高的代价会阻碍知识获取的意愿。本文认为感知的经济性(PE)，即主体对知识获取行为的成本与收益判断，是触发知识获取行为的一个重要因素。
假设B8:感知的经济性与知识获取行为之间具有正向相关关系
综上所述，本文将影响知识获取行为的动机、机会和能力的次级动力要素变量归结为8个，其中动机部分包括自我提升、认知兴趣和利他；能力部分包括知识需求编码能力、查询控制能力、查询结果的评价能力；机会部分包括对经济性和易用性的感知。总体结构如图2所示。
图2 知识获取行为动力模型假设
从本质上来讲，模型的构成要素仅仅是一种理论上的探讨，具体的结果需要通过最后的数据分析来证实或者证伪。
3 知识获取行为动力要素模型的实证分析
3.1 问卷的编制首先，根据此项研究目的及理论分析的结果，在查阅并参考相关文献资料的基础上设计出原始量表。其次，对原始量表采用李克特式的多选项量表法(量表填答方式是5点量表，项目计分“1”为程度最低，表示“非常不同意”，“5”为程度最高，表示“非常同意”)，对来自知识管理、企业管理和图书情报领域的12位专家学者进行调查，征询他们对量表包含的各题项与量表设定的维度之间关于一致性和相关性的意见。在剔除掉一致性和相关性较差的题目后，形成本问卷的初始量表。量表中大部分测量维度和题项都来源于前人的研究。对于那些无法得到的测量维度和题项，本文在对相关文献进行系统回顾之后开发出了新的维度和题项。
3.2 问卷收集与人口特征统计分析本研究的正式问卷采用李克特(Likert)5点积分量表形式，将每个题项的评分等级划分为5等，即完全不符合、不符合、基本符合、符合和完全符合，同时赋予每个评分等级相应的分值1-5分。被调查者通过阅读每个题项的描述之后根据自己的理解进行判断，并在每个题项上标记出相应的分值。本文将上述量表的初始题项进行适当的语义修饰与拓展，以恰当的方式呈现在问卷中，同时加入了有关被调查者的一些基本的人口统计信息，从而形成了本研究正式的调研问卷。
本研究的问卷调查对象具有鲜明的群体特征，为保证调查对象身份的真实性以及数据本身的有效性，无法借助有效的工具和第三方进行大规模的网络问卷发放，所以本研究的问卷主要由笔者通过网络通讯工具(QQ和MSN)分别与使用中文维基百科、百度百科和科学松鼠会网站的用户建立起一对一的直接关系来完成调查问卷的发放与回收工作，从2011年11月-2012年2月共收集问卷351份，剔除无效问卷后，所得实际有效问卷304份，有效率86.6%。有效问卷判定的标准是：项目填写有缺失；项目填写有极端性反应；项目填写有明显的矛盾性反应。问卷的样本人口统计特征如表2所示。
3.3 问卷的信效度检验 本研究使用SPSS的因子分析对问卷的整体信度和效度进行初步检验，并在此基础上进行单个变量内部的信效度分析，以尽量保证问卷在内容和结构上的有效性。
3.3.1 问卷整体的信效度检验 a.信度与效度检验。本研究采用Cronbach's α系数测算问卷的信度。一般来说，α系数等于或大于0.70，才能满足问卷内部一致性效度的要求，α系数值越高，代表其检验的问卷内部一致性越大，问卷的信度越高。本研究使用SPSS17.0统计软件对问卷的整体信度进行分析，分析结果如表3所示，问卷的α系数为0.892，大于0.7，说明问卷的信度符合相关要求。
探索性因子分析是一种用来决定一个结构性概念是由几个维度构成的检验方法。在进行因子分析之前，需要进行KMO测度和Bartlett球形度检验，以分析统计数据是否适合进行因子分析。在Bartlett球形度检验结果小于0.001的情况下：KMO＞0.9，非常适合因子分析；0.8＜KMO＜0.9，适合因子分析；0.7＜KMO＜0.8，一般适合；0.6＜KMO＜0.7，不太适合因子分析；KMO＜0.6，不适合因子分析。由表4可以看出，问卷的KMO值大于0.7，且Bartlett球形度检验的结果(sig.)均小于0.001，达到显著，适合进行因子分析。因子分析的结果如表5、表6所示。
b.问卷的公共因子分析。知识获取行为问卷中提取出了9个特征值大子1的公共因子，分别是自我提升(SE)、认知与兴趣(CIS)、利他(ALT)、知识需求编码(KNC)、知识查询控制(SKS)、查询结果评价(ESK)、感知的易用性(PEU)、感知的经济性(PE)和知识获取行为(KSB)，累计解释方差为82.248%，从因子负荷情况来看，这9个公共因子与本文之前设定的研究维度完全相同，同时每个题项在单一维度的因子负荷系数在0.719-0.910之间，每个题项没有同时在多个维度上具有较高的因子负荷。这些分析结果说明量表具有较好的单维度性和收敛效度，同时也说明本研究对知识获取行为维度的划分是合理的。
3.3.2 问卷各维度内部的信效度检验 从表4-表7的Cronbacha's α系数、KMO值以及Bartlett球形检验和探索性因子分析的相关结果来看，知识获取行为问卷各维度内部的信度、效度和因子负荷情况都比较好，符合前文的理论研究模型的设定。
3.4 问卷结果的验证性因素分析 经过探索性因子分析，初步证实了本研究所使用的三类问卷在内容和结构方面的信度和效度是可靠的。为了进一步检验问卷的概念模型与数据模型之间的拟合度，得到较为客观的问卷调查结果，还需要进行验证性分析。本研究运用Amos17.0对理论模型与测量数据进行整体拟合度检验。
评价线性结构模型的好坏主要依据各种拟合指数。模型的拟合优度常用的评价指标有
与自由度df之比(CMIN/DF)、拟合优度指数(GFI)、均方根残差(RMSEA)、赋范拟合指数(NFI)、非范拟合指数(TLI)和比较拟合指数(CFI)。
RMSEA不受样本大小与模型复杂程度的影响，当RMSEA越小时，表示模型的拟合程度越高。CMIN/DF是卡方与自由度的比值。社会学家卡米尼斯和马克伊维尔认为CMIN/DF在2:1到3:1之间都是可以接受的。GFI、CFI、TLI的值一般大于0.9，模型才被认为具有良好的拟合度。
模型具体的拟合指标如表8所示。模型的各项指标都接近或者略高于一般设定的标准，表明模型的拟合优度虽然不是特别好，但是其结果已经在可以被接受的范围内。=
4 知识获取行为动力模型的实证分析结果
一般认为参数估计值的t值(C.R.)绝对值至少大于1.96，P值小于0.05，是假设通过检验的标志。
对于知识获取行为模型，如表9所示，求知动机(CIS)、自我提升动机(SE)、知识需求的编码能力(KNC)、知识查询过程的控制能力(SKS)、感知的易用性(PEU)以及感知的经济性(PE)与知识获取行为(KSB)之间具有正向相关关系的假设得以验证支持，其中自我提高、对查询过程的控制和感知的经济性对行为的影响最为显著；而利他动机(ALT)和查询结果评价(ESR)与知识获取行为之间具有正向相关关系的假设被拒绝。
a.求知兴趣和自我提高是影响通过互联网获取知识行为的主要动机。通过互联网获取知识主要是出于求知兴趣(CIS)和自我提高(SE)的原因。求知是人的一种本能，个体因受到兴趣和好奇心的驱使，以得到知识和理解事物获得满足，求知动机指向知识内容本身。人们通过互联网获取知识的另一个重要原因是自我提高，即为了能够更好地完成工作和学习任务，提高自身的能力。人类正在步入知识社会，知识成为创造财富，提升竞争优势的关键资源。互联网上聚集了丰富的知识资源，通过互联网获取知识不但可以帮助人们解决工作、学习和生活中遇到的各式各样的问题，更会进一步提升人们的能力和优势，这也是一个通过互联网有目的的自我提高的过程。结合利他动机(ALT)与知识获取之间的正向相关关系未能得到实证研究的支持这一结果，也进一步说明了人们通过互联网获取知识主要是出于自身原因，即主要受到“利己”动机的支配。
b.知识需求编码和知识查询控制是影响通过互联网获取知识的主要能力。获取知识有两个基本前提，第一个是要产生知识需求，第二个是要有知识可以被获取。任何人都存在知识需求，但并不是任何人在任何条件下都会意识到自己需要什么知识，并把这种需要表达出来。能够将知识需求使用语言或文字(或其他形式的符号)进行明确表述的行为本文称之为知识需求编码(KNC)，即认识到自己需要什么知识，并将这种需要转化为查询的主题或词汇。如果知识需求出于模糊的、潜在的未编码状态，则知识查询就不会开始。在获取知识的过程中，对查询过程的掌控能力是不可或缺的，不熟悉查询过程，不了解查询条件和基本方法，是无法在数据量海一般庞大的互联网络或者数据库里找到自己需要的知识的，因此知识查询过程的控制能力(SKS)是人们满足自身知识需求的基本能力，这种能力的高低会直接影响到知识查询结果的准确程度。互联网上的知识生成机制未能受到严格的控制，鉴别知识内容的准确与否是十分必要的。本研究对查询结果的评价(ESR)与知识获取行为之间的正向相关关系的假设未能得到实证研究的支持，该结果在一定程度上表明人们对于通过互联网获取知识的结果及其内容的评价意识比较薄弱。这种情况的存在很可能会导致人们对于知识的“偏听偏信”。
c.感知的经济性和感知的易用性是影响通过互联网获取知识行为的主要机会。人们使用互联网获取知识的频率很高，每天使用互联网获取知识的人数占到了被调查样本的74.7%。在通过互联网获取知识时，人们最为关心的两个问题是知识是否免费使用，以及获得知识的难易程度，这也可以解释感知的经济性(PE)——节省时间、节约成本——成为吸引知识获取者通过互联网获取知识的机会因素，这也正是人们越来越多地通过互联网获取知识的重要原因。
由于互联网的普遍性和开放性，任何人都可以通过一台联网的计算机而进入互联网的世界。随着Web2.0/Web3.0时代的到来，网络应用变得越发人性化和生活化，更重视个人的体验也更容易被使用，感知的易用性(PEU)应该是每个网站、每个数据库系统被经常使用的前提条件，一个操作起来复杂而且不便于使用的系统，无论内容多么丰富，其利用率也会大打折扣。除此之外，成本因素仍然是网络用户最为关心的问题之一，人们总是想以更少的成本带来更多的收益。在面对互联网的时候，那些免费的内容往往具有极高的关注度和使用率。
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