网络集体智慧质量影响因素研究&基于英语wiki、汉语wiki和百度知识的交叉实证研究_ci论文

网络集体智慧质量的影响因素研究——基于英文维基、中文维基和百度知道的交叉实证，本文主要内容关键词为：英文论文,实证论文,集体论文,因素论文,智慧论文，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。

       集体智慧(Collective Intelligence,CI)是一种共享的群体智能。在网络环境下，集体智慧可进一步定义为：“作为独立认知单元的个体们为实现共同目标，通过网络参与协作，进行理性思考、解决问题、制定决策、执行复杂任务，以及开发创造性思维时，所体现出来的一种团体性智慧或能力。”[1]目前，网络CI已被应用于多个领域，典型代表有社交网络服务、众包服务、分享服务、推荐和评论等[2]。越来越多的传统组织和企业也开始通过各种CI工具，借助外部智慧来解决实际复杂问题[3]。正如Howe所说，世界的创新步伐在不断变化，而牢牢地掌握着这种变化的，正是那些会使用CI工具的业余或专业人士[3]。令人遗憾的是，网络CI质量的可疑性仍是难以回避的问题[4]。Luyt和Tan认为，Web 2.0虽然缩小了信息生产者和信息消费者之间的隔阂，但信息的可靠性和准确性却在不断恶化[5]。Zwass也指出，网络知识生产大多是匿名的，因此如何保证共享性知识的质量便成为亟待解决的问题[6]。

       近年来，网络CI质量吸引了很多国内外学者的关注，所涉及的研究主题包括质量评估、测量、影响因素等。例如，Yaari等通过让用户对文献进行质量高低排序，探讨了信息消费者评价内容质量的方法及重点考虑因素[7]。Flanagin和Metzger的实验研究发现，很多人(尤其是成年人)都对维基百科中的内容持怀疑态度；相较于维基这种用户生成内容(UGC)，他们更信任大英百科全书这种完全由权威人士撰述的工具书[8]。Arazyd等针对96篇维基百科文章，实证分析了群体组成和任务冲突与信息质量的关联[9]。然而，前人研究大多是理论和案例分析，鲜有针对CI质量影响因素的实证成果。基于此，本文提出一个系统化的因果关系模型，通过论证CI质量、质量影响因素及CI有用性之间的关联，以及CI服务类型和语言在模型中的调节作用，试图为CI研究人员和行业实践人员提供一些指导性建议。

       1 概念模型与研究假设

       1.1 网络CI质量的影响因素

       Normatov和Joo提出，决定CI质量的因素有3种：动机(Motivation)、感知CI工具特点(Perceived CI Tool Traits)和群体特征(Crowd Traits)[1]。动机指贡献者参与CI的缘由，CI工具取决于CI服务类型，如Q&A(在线问答)，博客、社交网络和维基服务[10]。这两者较难从用户角度进行测量。群体特征包括贡献者专业性(Expertise of Contributors)、社区规模(Community Size)和贡献者多样性(Diversity of Contributors)。因此，本文针对群体特征这一维度，开发了相关变量并提出研究模型，见图1。即贡献者越专业、社区规模越大、贡献者越多样化，用户感知到的CI质量就越高。从前人对信息质量和有用性的研究(如技术接受模型)可知，感知质量对感知有用性有着积极作用。此外，Alag指出，网络CI有很多形式[11]，不同类型的服务中，CI的感知质量、质量决定因素和感知有用性之间的关联程度也不同。Hara等对4种语言维基百科的研究则显示，使用不同语言的用户在行为模式上既有相似之处，也有不同之处[12]。因此，CI类型和语言对感知CI质量、质量决定因素及感知CI有用性之间的关联很有可能起着调节作用。用户视角下的研究变量定义及相关文献背景见表1。

      

       图1 网络CI质量影响因素的概念模型

      

       1.2 研究假设

       网络CI服务可以帮助人们定位相关领域专家，并获取他们向大众分享的知识。但真正的挑战是如何在特定情境下，当知识以多种方式被描述、呈现和评价时，找到代表了其他个体真实水平的知识模型，并与其交流协作，解决问题[21]。当然，有时问题也可从新的视角得以解决，但若一个人对相关领域丝毫不了解，他是无法解决那个领域的问题的[22]。值得注意的一个有趣现象是，在Q&A站点(如Yahoo! Answers和百度知道)这种提供日常性问题解答的CI应用中，经常会碰上零散的、无组织的或毫无用处的信息。但如果我们在学术社区中向拥有一定专业知识和经验的社区成员提问，问题往往很快就被解决。基于此提出假设：

       H1：贡献者专业性与感知CI质量有正向关联。

       同一领域的专家，他们的观点和判断往往会有分歧[14]。因此，在拿出整体方案之前，应对各个专家的意见进行综合讨论。从这一角度可推出，在CI过程中，大量参与者比少数几位专家更重要。随着网络CI技术的崛起，Web 2.0环境下的小组式问题解决(Group Problem Solving)成为许多研究者的关注点。Steinbock等通过一个双情境学科实验，比较了57个本科生和研究生在团体协作和个人作业中的行为表现[23]。该研究的理论背景源自群决策中的互动理论，即小组成员可获取的开放性资源越多，他们的行动力、创造力和纠错率就越高，从而使小组整体表现胜过任何一个成员个体。Steinbock等的研究证实，在复杂问题的解决上，由中等水平的个体所组成的团队要比某一位专家表现得更好[23]。Surowiecki的研究给出了“大群体所做的决策比小群体或少数专家更优秀”的案例[14]。Javanmard等对维基百科用户的研究也发现，注册用户数量与贡献内容的质量之间有着正向关联[4]。基于此提出假设：

       H2：社区规模与感知CI质量有正向关联。

       H3：社区规模与贡献者多样性有正向关联。

       网络CI不仅为全球的独立用户提供了单一环境下的协作方式，还以“去中心化”的方法，促进了个体之间不同意见的交换，并大大增强了交流的实时性和异步性，从而“使不同的思维流最终汇聚为一条成为可能”[16]。不少学者提出，相较于全是水平差不多的“聪明人”团队，由不同知识水平的成员所组成的团队总是做得更好[15,21]。相关仿真模型也证实，随机挑选成员的小组与全是专家的小组相比，前者解决问题的能力更强[24]。Page认为，多样性可以开发团队成员的潜力，从而分辨和避开陷阱，最终制定出更出色的决策，即“差异”击败了“同质化”[17]。从反面来看，当成员的教育背景和学术经验非常相似时，很容易产生扼杀新思维的联想屏障[14]。此时很有必要加入新的观察视角，为团队补充新的思路和理念[14,22]。特别是面对复杂问题时，多样性更为有效。它可令人们更愿意表达自己的观点，减少个人或团队偏见所带来的负面影响[14,22]。相应的，错误一经发现就会被及时清除，如维基百科编辑者可以删除维基条目中不正确或带有偏见的信息。基于此提出假设：

       H4：贡献者多样性与CI质量正向相关。

       很多研究都表明，信息的感知质量影响着它的感知有用性[25]。Lee等针对CI质量评估的模型开发也显示，CI成果质量对其有用性的影响可以通过该数量、相关性、易理解性、客观性、可靠性等指标计算出来[18]。由此推论，CI质量决定了CI成果整体的有用性，质量越高，用户对信息的感知有用性就越高。基于此提出假设：

       H5：感知CI质量与感知CI有用性正向相关。

       CI服务有很多类型，最常见的当属维基。它是一个共享编辑界面的全球知识体，社群的任何成员都可以创建、修改、删除其中的内容，查看页面的各个历史版本，此外，维基技术的自我调节机制也提供了快速及时的错误纠正，避免虚假信息和信息泛滥[10]。另一种较具代表性的CI为Q&A服务。即，用户根据需要，有针对性地提出问题并发动其他用户解决问题。不同于维基百科是协作式CI，Q&A则是独立式。在不同的类型下，CI质量、质量决定因素和感知有用性三者之间的关联程度也不同。例如，若群体不具备足够知识量，就无法使问题得到很好的解决，这种情况在Q&A站点中尤为常见。而在维基服务中，用户可以通过零碎知识的共享，逐渐地形成最终的CI成果。因此，贡献者的数量和多样性比他们的专业水平更为重要。基于此提出假设：

       H6a：不同的CI类型，社区规模对贡献者多样性的影响程度也不同。

       H7a：不同的CI类型，贡献者专业性对感知CI质量的影响程度也不同。

       H8a：不同的CI类型，社区规模对感知CI质量的影响程度也不同。

       H9a：不同的CI类型，贡献者多样性对感知CI质量的影响程度也不同。

       H10a：不同的CI类型，感知CI质量对感知CI有用性的影响程度也不同。

       很多学者都曾针对文化差异性，搭建了各种模型进行研究，如最著名的Hofstede文化模型。也有学者特别从文化差异的视角出发，研究不同语言在维基百科中的影响。由此推测，代表着不同文化的不同语言对网络CI服务具有调节效应[12,26]。换而言之，由于全球用户均能够参与CI过程，他们所使用的语言(或CI呈现语种)对前文所提的5个因果关系起着方向或强弱上的影响。Callahan和Herring通过比较波兰语和英语维基百科中的名人条目，发现在不同文化背景下，文章的视角、价值观、内容等均存在显著差异[26]。Yang等针对威客用户行为的研究也指出，文化对网络社区中的信息扩散具有高度的综合影响力[27]。基于此提出假设：

       H6b：不同的语言，社区规模对贡献者多样性的影响程度也不同。

       H7b：不同的语言，贡献者专业性对感知CI质量的影响程度也不同。

       H8b：不同的语言，社区规模对感知CI质量的影响程度也不同。

       H9b：不同的语言，贡献者多样性对感知CI质量的影响程度也不同。

       H10b：不同的语言，感知CI质量对感知CI有用性的影响程度也不同。

       2 研究方法

       2.1 问卷设计

       问卷题项主要来自前人研究，并结合本文研究情境进行了适当修正。所有测度项均采用7级Likert量表(1=非常不同意，4=中立，7=非常同意)。中文维基百科问卷的构件、测度项及其来源见表2。

       2.2 问卷发放与收集

       维基百科是世界上最成功的多语言CI服务，百度知道则是中国最流行的CI服务。因此，本研究选择维基百科和百度知道为样本来源，同时采用英语和中文进行问卷编写和发放，代表不同的CI类型和语言。数据收集于2013年9月15日至10月15日间，在线调研邀请主要以E-mail和站内信的形式，随机发放给国内外著名社交网站(如Tumblr、微博)的用户。删除无效记录后，得到有效数据共680份，其中465份(中文有211份，英文有254份)来自维基百科用户，215份来自百度知道用户。

       3 实证研究结果

       本文采用结构方程模型(SEM)进行数据分析，所用软件为SPSS 18和LISREL 8.70。执行流程分为两步：第一步是通过验证性因子分析(CFA)，检验测量模型的信度和效度；第二步为通过路径分析及相关算法，验证提出的15个假设。

       3.1 验证性因子分析

       验证性因子分析需考察测度模型的拟合度、信度和效度。信度包括α系数和综合信度CR。效度包括聚合效度和区分效度，前者需考察标准因子载荷、平均萃取变差(AVE)及上述两个信度指标。后者则要求所有构件的AVE平方根均大于各构件结构间的相关系数。表3、表4、表5显示，所有拟合指标均高于可接受门槛；测度项因子载荷均满足可接受标准，AVE均大于0.5，CR和α系数均大于0.7，相关系数矩阵对角线上的系数值均大于该构件与其他构件的相关系数。因此，测度模型质量相当理想。

      

      

      

      

       3.2 假设检验

       首先检验5个因果关系假设(H1～H5)。在结构模型拟合情形理想的条件下(

df=4.56，RMSEA=0.072，NFI=0.97，NNFI=0.97，CFI=0.98，GFI=0.91，AGFI=0.88)，路径分析的结果(见表6)显示，贡献者专业性与社区规模均在0.001的显著水平上与感知CI质量正向关联。感知CI质量对感知CI有用性、社区规模与贡献者多样性也存在显著作用。贡献者多样性对感知CI质量则无显著影响。即，H1～H5这5个假设除了H4，其他4个均通过检验。

      

       CI类型和语言的调节效应(H6～H10)采用多组分析法进行，即通过t检验，比较观测样本间的路径系数是否存在显著差异，相关公式为[28]：

      

       为检验H6a～H10a的CI服务类型调节效应，本文采用了中文维基百科和百度知道的用户数据。表7显示，CI类型(维基百科VS在线问答)对社区规模与贡献者多样性(CS－DS)及感知CI质量与感知CI有用性(PQPU)之间的关系起着调节作用。即H16a和H10a得到支持，H7a，H8a和H9a被拒绝。由此可知，不同类型CI站点中，社区规模与贡献者多样性的关联程度存在显著差异：维基环境下关联显著，Q&A不显著；感知CI质量与感知CI有用性之间的关联强度也不同：维基百科要显著高于百度知道。

      

       为检验语言的调节作用(H6b～H10b)，本文采用了英文维基百科(n=254)和中文维基百科(n=211)的用户数据。t检验的结果显示，仅H10b通过了检验(英文维基路径系数：080***，中文维基路径系数：0.64***，t=1.754*)，H6b～H9b均被拒绝。即，相较于中文环境，英文环境下感知CI质量对感知CI有用性的影响更为强烈。

       4 分析与启示

       针对实证分析结果，笔者对即将实施或已经采用CI技术获取网络智慧的利益组织提出以下几点建议：①尽可能吸引具有一定专业知识和技能的贡献者，以提高网络集体智慧的可靠性、准确性和全面性。②吸引更多用户参与CI过程，使信息得到更多的修订和完善，从而提供更高质的知识服务，并为问题提供更多视角的解决方案。③相较于Q&A服务站点，拥有明确“知识分享”目标和宗旨的维基型站点更有必要扩大社区规模，以保证价值观念的丰富性和多样性。④若秉承“为用户提供实用性知识服务”宗旨，最好采用维基技术，开发英文版本的CI服务，如此才能保证信息在贡献者的协同编辑、把关和质量控制下，拥有较高的实用性。

       本研究也存在一定不足。首先，CI类型和语言被作为两个调节变量，但分析结果并未给调节效应提供明显的证据，本文对中西方文化差异的考虑也有一定局限。其次，本文仅从知识管理的角度，对两种类型的CI服务(维基和Q&A)进行了比较。Doan等认为网络CI可分为显性(如维基、Q&A、YouTube)和隐性(如社交游戏、团购服务)两种[2]，本文未将隐性协作CI纳入考量。因此，今后可适当扩展CI服务类型和语言，将文化因素纳入调节变量，并探讨更多形式的CI服务，以检验本研究模型的稳健性和通用性。

       收稿日期：2013－12－19

标签：ci论文;  用户研究论文;  网络模型论文;