開放式創(chuàng)新平臺中網(wǎng)絡(luò)冗余對用戶知識貢獻(xiàn)的多維度影響探究一、引言1.1研究背景在當(dāng)今數(shù)字化和全球化的時代，創(chuàng)新已成為企業(yè)乃至國家獲取競爭優(yōu)勢的核心驅(qū)動力。開放式創(chuàng)新平臺作為一種新興的創(chuàng)新模式，正逐漸改變著傳統(tǒng)的創(chuàng)新格局。它打破了企業(yè)內(nèi)部創(chuàng)新的邊界，允許企業(yè)與外部的用戶、合作伙伴、科研機構(gòu)等進(jìn)行廣泛的知識和資源交流與合作，從而實現(xiàn)創(chuàng)新要素的優(yōu)化配置和創(chuàng)新效率的提升。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展，開放式創(chuàng)新平臺如雨后春筍般涌現(xiàn)，涵蓋了眾多領(lǐng)域，包括科技、金融、醫(yī)療、教育等。許多知名企業(yè)，如蘋果的應(yīng)用商店、華為的開發(fā)者社區(qū)、小米的米粉論壇等，都通過搭建開放式創(chuàng)新平臺，吸引了大量用戶參與產(chǎn)品的設(shè)計、開發(fā)和改進(jìn)，不僅獲得了豐富的創(chuàng)新創(chuàng)意，還增強了用戶對品牌的粘性和忠誠度。據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，全球范圍內(nèi)開放式創(chuàng)新平臺的數(shù)量在過去十年中呈現(xiàn)出爆發(fā)式增長，其規(guī)模和影響力也在不斷擴(kuò)大。在開放式創(chuàng)新平臺中，網(wǎng)絡(luò)冗余和用戶知識貢獻(xiàn)是兩個至關(guān)重要的因素，它們對平臺的創(chuàng)新績效和可持續(xù)發(fā)展有著深遠(yuǎn)的影響。網(wǎng)絡(luò)冗余是指在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中存在的多余的連接或路徑，它反映了網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點之間聯(lián)系的緊密程度和復(fù)雜性。在開放式創(chuàng)新平臺的網(wǎng)絡(luò)中，冗余表現(xiàn)為用戶之間存在多條信息交流路徑、部分用戶之間的聯(lián)系超出了正常的業(yè)務(wù)需求等。雖然一定程度的網(wǎng)絡(luò)冗余可以提高信息傳播的效率和穩(wěn)定性，增強網(wǎng)絡(luò)的魯棒性，但過度的網(wǎng)絡(luò)冗余也可能導(dǎo)致信息傳遞的混亂、資源的浪費以及創(chuàng)新效率的降低。例如，過多的冗余連接可能會使平臺上的信息過載，用戶難以快速準(zhǔn)確地獲取有價值的知識，從而影響用戶參與創(chuàng)新的積極性和效果。用戶知識貢獻(xiàn)則是指用戶在開放式創(chuàng)新平臺上主動分享自己的知識、經(jīng)驗、創(chuàng)意等，為平臺的創(chuàng)新活動提供智力支持。用戶作為開放式創(chuàng)新平臺的重要參與者，其知識貢獻(xiàn)是平臺創(chuàng)新的源泉。用戶來自不同的背景和領(lǐng)域，擁有多樣化的知識和技能，他們的貢獻(xiàn)能夠為平臺帶來豐富的創(chuàng)新思路和解決方案。用戶在平臺上提出的產(chǎn)品改進(jìn)建議、新的應(yīng)用場景設(shè)想等，都可能成為企業(yè)創(chuàng)新的靈感來源。然而，用戶知識貢獻(xiàn)的積極性和質(zhì)量受到多種因素的影響，包括用戶自身的動機、平臺的激勵機制、網(wǎng)絡(luò)環(huán)境等。如果平臺不能有效地激發(fā)用戶的知識貢獻(xiàn)意愿，或者不能為用戶提供良好的知識交流和共享環(huán)境，就可能導(dǎo)致用戶知識貢獻(xiàn)不足，進(jìn)而影響平臺的創(chuàng)新能力。當(dāng)前，隨著開放式創(chuàng)新平臺的不斷發(fā)展和普及，對網(wǎng)絡(luò)冗余和用戶知識貢獻(xiàn)的研究顯得尤為必要。一方面，深入理解網(wǎng)絡(luò)冗余對用戶知識貢獻(xiàn)的影響機制，有助于平臺管理者合理優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，充分發(fā)揮網(wǎng)絡(luò)冗余的積極作用，避免其負(fù)面影響，從而提高用戶知識貢獻(xiàn)的質(zhì)量和效率。另一方面，探究如何促進(jìn)用戶知識貢獻(xiàn)，能夠為平臺制定更加有效的激勵策略和運營機制提供理論依據(jù)，進(jìn)一步提升平臺的創(chuàng)新績效和競爭力。然而，目前學(xué)術(shù)界對于開放式創(chuàng)新平臺中網(wǎng)絡(luò)冗余與用戶知識貢獻(xiàn)之間的關(guān)系研究還相對較少，尚未形成系統(tǒng)的理論體系和實證研究成果。因此，開展這方面的研究具有重要的理論和實踐意義。1.2研究目的與意義1.2.1研究目的本研究旨在深入剖析開放式創(chuàng)新平臺中網(wǎng)絡(luò)冗余與用戶知識貢獻(xiàn)之間的內(nèi)在聯(lián)系，全面揭示網(wǎng)絡(luò)冗余對用戶知識貢獻(xiàn)的影響機制，具體達(dá)成以下目標(biāo)：明確網(wǎng)絡(luò)冗余對用戶知識貢獻(xiàn)的直接影響：精準(zhǔn)判斷網(wǎng)絡(luò)冗余程度的變化如何直接作用于用戶知識貢獻(xiàn)的數(shù)量和質(zhì)量，探索二者之間可能存在的線性或非線性關(guān)系。例如，通過實證分析確定網(wǎng)絡(luò)冗余度增加10%時，用戶知識貢獻(xiàn)數(shù)量和質(zhì)量的具體變化情況，為后續(xù)研究提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支持。探究信息冗余在網(wǎng)絡(luò)冗余與用戶知識貢獻(xiàn)關(guān)系中的中介作用：深入分析網(wǎng)絡(luò)冗余如何引發(fā)信息冗余，以及信息冗余又是怎樣進(jìn)一步影響用戶知識貢獻(xiàn)的。通過構(gòu)建中介效應(yīng)模型，量化信息冗余在其中所起的中介效應(yīng)大小，明確信息冗余在整個影響路徑中的關(guān)鍵節(jié)點作用。分析網(wǎng)絡(luò)規(guī)模在網(wǎng)絡(luò)冗余與用戶知識貢獻(xiàn)關(guān)系中的調(diào)節(jié)效應(yīng)：研究不同規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，網(wǎng)絡(luò)冗余對用戶知識貢獻(xiàn)的影響是否存在差異。探討網(wǎng)絡(luò)規(guī)模作為調(diào)節(jié)變量，是如何改變網(wǎng)絡(luò)冗余與用戶知識貢獻(xiàn)之間關(guān)系的強度和方向的，為開放式創(chuàng)新平臺的網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化提供針對性建議。基于研究結(jié)果提出開放式創(chuàng)新平臺優(yōu)化策略：綜合上述研究成果，從網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化、信息管理、用戶激勵等多個方面，為開放式創(chuàng)新平臺的管理者提供切實可行的優(yōu)化建議，以促進(jìn)用戶知識貢獻(xiàn)，提升平臺的創(chuàng)新績效。1.2.2研究意義本研究在理論和實踐層面都具有重要意義。理論意義：豐富開放式創(chuàng)新平臺理論體系：當(dāng)前關(guān)于開放式創(chuàng)新平臺的研究主要集中在平臺的構(gòu)建、運營模式以及與企業(yè)創(chuàng)新績效的關(guān)系等方面，對平臺內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與用戶行為之間關(guān)系的研究相對薄弱。本研究聚焦于網(wǎng)絡(luò)冗余與用戶知識貢獻(xiàn)，深入探討二者之間的影響機制，填補了該領(lǐng)域在這方面的研究空白，為開放式創(chuàng)新平臺理論體系的完善提供了新的視角和內(nèi)容。拓展網(wǎng)絡(luò)冗余和用戶知識貢獻(xiàn)研究邊界：以往對網(wǎng)絡(luò)冗余的研究多集中在通信網(wǎng)絡(luò)、計算機網(wǎng)絡(luò)等領(lǐng)域，主要關(guān)注其對網(wǎng)絡(luò)性能和穩(wěn)定性的影響。而對用戶知識貢獻(xiàn)的研究則多從個體動機、組織環(huán)境等角度出發(fā)，較少考慮網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)因素的作用。本研究將網(wǎng)絡(luò)冗余引入用戶知識貢獻(xiàn)的研究中，打破了傳統(tǒng)研究的局限，拓展了這兩個研究領(lǐng)域的邊界，促進(jìn)了不同學(xué)科領(lǐng)域之間的交叉融合。深化對社會學(xué)習(xí)理論和組織知識創(chuàng)造理論的理解：本研究以社會學(xué)習(xí)理論和組織知識創(chuàng)造理論為基礎(chǔ)，深入分析網(wǎng)絡(luò)冗余對用戶知識學(xué)習(xí)、共享和創(chuàng)造的影響，為這兩個理論在開放式創(chuàng)新平臺情境下的應(yīng)用提供了實證支持，有助于進(jìn)一步深化對這兩個理論的理解和認(rèn)識，推動理論的發(fā)展和完善。實踐意義：指導(dǎo)開放式創(chuàng)新平臺的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化：對于開放式創(chuàng)新平臺的管理者來說，了解網(wǎng)絡(luò)冗余與用戶知識貢獻(xiàn)之間的關(guān)系，能夠幫助他們更加科學(xué)地設(shè)計和優(yōu)化平臺的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。通過合理控制網(wǎng)絡(luò)冗余程度，避免過度冗余帶來的資源浪費和信息混亂，同時充分發(fā)揮適度冗余的積極作用，提高信息傳播效率和用戶知識貢獻(xiàn)的積極性，從而提升平臺的整體創(chuàng)新能力。促進(jìn)用戶知識貢獻(xiàn)，提升平臺創(chuàng)新績效：通過揭示影響用戶知識貢獻(xiàn)的因素和機制，平臺管理者可以有針對性地制定激勵策略和運營措施，激發(fā)用戶的知識貢獻(xiàn)意愿，提高用戶知識貢獻(xiàn)的質(zhì)量和數(shù)量。豐富的用戶知識貢獻(xiàn)能夠為平臺帶來更多的創(chuàng)新創(chuàng)意和解決方案，進(jìn)而提升平臺的創(chuàng)新績效，增強平臺在市場中的競爭力。為企業(yè)創(chuàng)新決策提供參考：開放式創(chuàng)新平臺已成為企業(yè)獲取外部創(chuàng)新資源的重要渠道，本研究的結(jié)果能夠為企業(yè)在利用開放式創(chuàng)新平臺進(jìn)行創(chuàng)新時提供決策參考。企業(yè)可以根據(jù)平臺的網(wǎng)絡(luò)特征和用戶知識貢獻(xiàn)情況，合理選擇合作平臺，優(yōu)化合作方式，更好地整合外部知識資源，實現(xiàn)自身的創(chuàng)新發(fā)展。1.3研究方法與技術(shù)路線1.3.1研究方法本研究綜合運用多種研究方法，以確保研究的科學(xué)性、全面性和深入性。具體研究方法如下：文獻(xiàn)研究法：全面收集和梳理國內(nèi)外關(guān)于開放式創(chuàng)新平臺、網(wǎng)絡(luò)冗余、用戶知識貢獻(xiàn)以及相關(guān)領(lǐng)域的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)、研究報告、行業(yè)資料等。通過對這些文獻(xiàn)的系統(tǒng)分析，了解該領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀、已有成果和研究空白，為本研究提供堅實的理論基礎(chǔ)和研究思路。例如，對社會學(xué)習(xí)理論和組織知識創(chuàng)造理論相關(guān)文獻(xiàn)的研究，有助于深入理解用戶在開放式創(chuàng)新平臺中的學(xué)習(xí)、知識共享和創(chuàng)造行為。案例分析法：選取多個具有代表性的開放式創(chuàng)新平臺作為案例研究對象，如小米社區(qū)、知乎等。深入分析這些平臺的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、用戶知識貢獻(xiàn)情況、運營模式以及面臨的問題等。通過對案例的詳細(xì)剖析，總結(jié)出網(wǎng)絡(luò)冗余與用戶知識貢獻(xiàn)之間的實際關(guān)系和影響因素，為理論研究提供實踐依據(jù)，并驗證研究假設(shè)的合理性。例如，通過對小米社區(qū)的案例分析，了解其如何通過優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和激勵機制，促進(jìn)用戶知識貢獻(xiàn)，提升平臺的創(chuàng)新能力。實證研究法：基于所選取的開放式創(chuàng)新平臺，收集相關(guān)的實際數(shù)據(jù)，包括平臺用戶的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系數(shù)據(jù)、知識貢獻(xiàn)數(shù)據(jù)、信息冗余數(shù)據(jù)等。運用統(tǒng)計學(xué)方法和計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型，對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和檢驗，以驗證研究假設(shè)，揭示網(wǎng)絡(luò)冗余對用戶知識貢獻(xiàn)的影響機制。例如，利用回歸分析方法，研究網(wǎng)絡(luò)冗余與用戶知識貢獻(xiàn)之間的數(shù)量關(guān)系；運用中介效應(yīng)檢驗和調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗方法，分析信息冗余的中介作用和網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的調(diào)節(jié)效應(yīng)。問卷調(diào)查法：設(shè)計針對開放式創(chuàng)新平臺用戶的調(diào)查問卷，收集用戶的個人特征、參與平臺的動機、對網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的感知、知識貢獻(xiàn)行為等方面的信息。通過對問卷數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析，進(jìn)一步了解用戶在開放式創(chuàng)新平臺中的行為和態(tài)度，為研究提供更豐富的數(shù)據(jù)支持。例如，通過問卷調(diào)查了解用戶對平臺信息冗余的感受以及其對知識貢獻(xiàn)意愿的影響。1.3.2技術(shù)路線本研究的技術(shù)路線主要包括以下幾個步驟：理論研究階段：通過文獻(xiàn)研究，對開放式創(chuàng)新平臺、網(wǎng)絡(luò)冗余、用戶知識貢獻(xiàn)等相關(guān)理論和概念進(jìn)行深入研究，明確研究的理論基礎(chǔ)和研究重點。同時，對已有研究進(jìn)行綜述和評價，找出研究的空白和不足，為后續(xù)研究提供方向。模型構(gòu)建階段：基于理論研究和對開放式創(chuàng)新平臺的實際觀察，構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)冗余與用戶知識貢獻(xiàn)的概念模型。提出研究假設(shè)，明確網(wǎng)絡(luò)冗余、信息冗余、網(wǎng)絡(luò)規(guī)模與用戶知識貢獻(xiàn)之間的關(guān)系。例如，假設(shè)網(wǎng)絡(luò)冗余對用戶知識貢獻(xiàn)有直接影響，信息冗余在其中起中介作用，網(wǎng)絡(luò)規(guī)模起調(diào)節(jié)作用。數(shù)據(jù)收集階段：綜合運用案例分析、問卷調(diào)查和平臺數(shù)據(jù)抓取等方法，收集相關(guān)數(shù)據(jù)。對選取的案例進(jìn)行詳細(xì)分析，獲取平臺的實際運營數(shù)據(jù)；通過問卷調(diào)查收集用戶的主觀評價和行為信息；利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)抓取平臺上的用戶關(guān)系和知識貢獻(xiàn)數(shù)據(jù)等。實證分析階段：運用統(tǒng)計分析軟件和計量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法，對收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和檢驗。包括描述性統(tǒng)計分析、相關(guān)性分析、回歸分析、中介效應(yīng)檢驗和調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗等。通過實證分析，驗證研究假設(shè)，揭示網(wǎng)絡(luò)冗余對用戶知識貢獻(xiàn)的影響機制。結(jié)果討論與對策建議階段：根據(jù)實證分析結(jié)果，對研究假設(shè)的驗證情況進(jìn)行討論，分析研究結(jié)果的理論和實踐意義。結(jié)合研究結(jié)果，從網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化、信息管理、用戶激勵等方面，為開放式創(chuàng)新平臺的管理者提出具體的優(yōu)化策略和建議，以促進(jìn)用戶知識貢獻(xiàn)，提升平臺的創(chuàng)新績效。研究總結(jié)與展望階段：對整個研究過程和結(jié)果進(jìn)行總結(jié)，概括研究的主要結(jié)論和創(chuàng)新點。同時，指出研究的不足之處，提出未來研究的方向和展望，為后續(xù)研究提供參考。二、理論基礎(chǔ)與文獻(xiàn)綜述2.1理論基礎(chǔ)2.1.1社會學(xué)習(xí)理論社會學(xué)習(xí)理論最早由班杜拉（AlbertBandura）提出，該理論強調(diào)個體的學(xué)習(xí)不僅僅是通過直接經(jīng)驗，還可以通過觀察他人的行為及其結(jié)果來進(jìn)行。在開放式創(chuàng)新平臺中，社會學(xué)習(xí)理論對用戶的知識學(xué)習(xí)和貢獻(xiàn)行為有著重要的影響。從知識學(xué)習(xí)的角度來看，用戶在開放式創(chuàng)新平臺上可以觀察到其他用戶分享的知識、經(jīng)驗和創(chuàng)新成果，這些示范行為為用戶提供了學(xué)習(xí)的榜樣和范例。用戶通過觀察他人的成功經(jīng)驗，能夠獲取新的知識和技能，拓寬自己的認(rèn)知視野。當(dāng)用戶看到其他用戶在平臺上分享了一種高效的問題解決方法時，他們可以通過學(xué)習(xí)和模仿這種方法，將其應(yīng)用到自己的實踐中，從而提升自己的能力。同時，用戶還可以通過觀察他人在知識貢獻(xiàn)過程中所獲得的積極反饋，如得到其他用戶的認(rèn)可、贊賞或獎勵，來激勵自己更加積極地學(xué)習(xí)和探索新知識，以提高自己在平臺上的知識貢獻(xiàn)能力。在知識貢獻(xiàn)方面，社會學(xué)習(xí)理論認(rèn)為個體的行為會受到他人行為的影響。在開放式創(chuàng)新平臺中，如果用戶看到其他用戶積極地貢獻(xiàn)知識，并且這些知識得到了廣泛的認(rèn)可和應(yīng)用，他們就更有可能受到激勵，從而也積極地參與到知識貢獻(xiàn)中來。這種示范效應(yīng)可以在平臺上形成一種良好的知識共享氛圍，促使更多的用戶愿意分享自己的知識和經(jīng)驗。平臺上一些活躍的核心用戶經(jīng)常分享高質(zhì)量的知識內(nèi)容，他們的行為會吸引其他用戶的關(guān)注和模仿，帶動更多用戶參與知識貢獻(xiàn)。此外，社會學(xué)習(xí)理論中的替代強化機制也在起作用，即當(dāng)用戶看到他人因知識貢獻(xiàn)而獲得獎勵時，即使自己沒有直接獲得獎勵，也會受到激勵，增加自己知識貢獻(xiàn)的行為。2.1.2組織知識創(chuàng)造理論組織知識創(chuàng)造理論由野中郁次郎（IkujiroNonaka）提出，該理論認(rèn)為組織知識創(chuàng)造是一個從個體知識到組織知識，從隱性知識到顯性知識不斷轉(zhuǎn)化和擴(kuò)大的過程。在開放式創(chuàng)新平臺中，組織知識創(chuàng)造理論在知識創(chuàng)造和轉(zhuǎn)化中發(fā)揮著關(guān)鍵作用。在開放式創(chuàng)新平臺中，用戶作為個體擁有豐富的隱性知識，這些知識往往基于他們的個人經(jīng)驗、技能和洞察力。平臺為用戶提供了一個交流和互動的環(huán)境，促進(jìn)了隱性知識的共享和轉(zhuǎn)化。通過用戶之間的討論、交流和協(xié)作，隱性知識逐漸得以表達(dá)和外化，轉(zhuǎn)化為顯性知識。用戶在平臺上分享自己在實際工作中遇到的問題和解決方法，將自己的隱性知識轉(zhuǎn)化為可以被其他用戶理解和學(xué)習(xí)的顯性知識。組織知識創(chuàng)造理論中的知識螺旋模型包括社會化、外化、組合和內(nèi)化四個過程。在開放式創(chuàng)新平臺中，這四個過程不斷循環(huán)，推動著知識的創(chuàng)造和轉(zhuǎn)化。社會化過程中，用戶通過面對面的交流、在線討論等方式，在平臺上分享彼此的經(jīng)驗和隱性知識，實現(xiàn)知識的共享和傳播。外化過程中，用戶將隱性知識轉(zhuǎn)化為顯性知識，如撰寫文檔、發(fā)布教程等，使知識能夠被更廣泛地傳播和應(yīng)用。組合過程中，平臺上的各種顯性知識相互整合和重組，形成新的知識體系和解決方案。內(nèi)化過程中，用戶將平臺上獲取的新知識吸收并應(yīng)用到自己的實踐中，進(jìn)一步提升自己的能力，同時也為下一輪的知識創(chuàng)造提供了基礎(chǔ)。開放式創(chuàng)新平臺作為一個虛擬的組織環(huán)境，通過促進(jìn)用戶之間的知識創(chuàng)造和轉(zhuǎn)化，實現(xiàn)了知識的增值和創(chuàng)新。平臺管理者可以根據(jù)組織知識創(chuàng)造理論，設(shè)計合理的機制和流程，鼓勵用戶積極參與知識創(chuàng)造和共享，提高平臺的知識創(chuàng)新能力，為企業(yè)和社會的發(fā)展提供更多的智力支持。2.2文獻(xiàn)綜述2.2.1開放式創(chuàng)新平臺相關(guān)研究開放式創(chuàng)新平臺是一種基于互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，整合內(nèi)外部創(chuàng)新資源，促進(jìn)多主體協(xié)同創(chuàng)新的組織形式。它打破了傳統(tǒng)創(chuàng)新的邊界，實現(xiàn)了創(chuàng)新資源在不同主體間的流動與共享。亨利?切薩布夫（HenryChesbrough）于2003年在《開放創(chuàng)新：商業(yè)模式的新范式》中首次提出開放式創(chuàng)新概念，為開放式創(chuàng)新平臺的研究奠定了理論基礎(chǔ)。他指出，企業(yè)應(yīng)同時利用內(nèi)部和外部的知識與資源來實現(xiàn)創(chuàng)新目標(biāo)。此后，眾多學(xué)者圍繞開放式創(chuàng)新平臺展開了深入研究。從平臺類型來看，開放式創(chuàng)新平臺可分為技術(shù)合作平臺、創(chuàng)業(yè)孵化平臺和產(chǎn)業(yè)協(xié)同平臺等。技術(shù)合作平臺側(cè)重于企業(yè)、高校和科研機構(gòu)間的技術(shù)研發(fā)合作，共享技術(shù)成果，如產(chǎn)學(xué)研合作共建的技術(shù)研發(fā)中心。創(chuàng)業(yè)孵化平臺為創(chuàng)業(yè)者提供辦公空間、技術(shù)支持、市場推廣等一站式服務(wù)，助力新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展，像眾創(chuàng)空間這類創(chuàng)業(yè)孵化平臺，吸引了大量創(chuàng)業(yè)者入駐。產(chǎn)業(yè)協(xié)同平臺則通過產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)、高校和科研機構(gòu)的協(xié)同，推動產(chǎn)業(yè)升級和創(chuàng)新發(fā)展，例如汽車產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新聯(lián)盟，整合各方資源共同攻克技術(shù)難題，提升產(chǎn)業(yè)整體競爭力。開放式創(chuàng)新平臺具有資源共享、協(xié)同創(chuàng)新、風(fēng)險共擔(dān)和靈活多樣等顯著特點。資源共享方面，平臺整合了企業(yè)、高校、科研機構(gòu)等主體的創(chuàng)新資源，降低了創(chuàng)新成本，提高了創(chuàng)新效率，企業(yè)可以在平臺上獲取高校的科研成果和人才資源，實現(xiàn)資源的優(yōu)化配置。協(xié)同創(chuàng)新促進(jìn)了不同主體間的優(yōu)勢互補，提升了創(chuàng)新成果的質(zhì)量，產(chǎn)學(xué)研合作項目通過各方協(xié)同，攻克了許多關(guān)鍵技術(shù)難題。風(fēng)險共擔(dān)通過多元化的投資和合作方式，減輕了企業(yè)單獨承擔(dān)創(chuàng)新風(fēng)險的壓力，多個企業(yè)共同投資研發(fā)項目，分?jǐn)偭孙L(fēng)險。靈活多樣則體現(xiàn)在平臺具有多種合作模式，可根據(jù)企業(yè)和項目需求靈活調(diào)整，滿足不同創(chuàng)新主體的需求，企業(yè)可以根據(jù)自身發(fā)展階段和創(chuàng)新需求，選擇合適的合作模式。隨著數(shù)字化、智能化和全球化的發(fā)展，開放式創(chuàng)新平臺呈現(xiàn)出一些新的發(fā)展趨勢。一是平臺與人工智能、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈等新興技術(shù)深度融合，提升創(chuàng)新效率和管理水平，利用人工智能技術(shù)對創(chuàng)新資源進(jìn)行智能匹配，提高資源利用效率。二是跨領(lǐng)域、跨區(qū)域的合作不斷加強，創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)更加多元化，不同領(lǐng)域的企業(yè)和機構(gòu)在平臺上開展合作，促進(jìn)了創(chuàng)新的跨界融合。三是更加注重用戶參與和體驗，以用戶需求為導(dǎo)向推動創(chuàng)新，許多平臺通過用戶反饋來改進(jìn)產(chǎn)品和服務(wù)，提升用戶滿意度。2.2.2用戶知識貢獻(xiàn)研究用戶知識貢獻(xiàn)是指用戶在開放式創(chuàng)新平臺上主動分享自身知識、經(jīng)驗和創(chuàng)意，為平臺創(chuàng)新活動提供支持。這一行為對于平臺的創(chuàng)新發(fā)展具有重要意義，能夠豐富平臺的知識資源，激發(fā)創(chuàng)新靈感，提升平臺的創(chuàng)新能力。用戶知識貢獻(xiàn)的動機是多方面的，可分為內(nèi)在動機和外在動機。內(nèi)在動機包括自我實現(xiàn)需求、興趣愛好、知識共享的樂趣等。自我實現(xiàn)需求驅(qū)使用戶通過知識貢獻(xiàn)展示自身能力，獲得成就感和滿足感，一些技術(shù)愛好者在平臺上分享自己的技術(shù)經(jīng)驗，以獲得他人的認(rèn)可。興趣愛好使用戶因?qū)μ囟I(lǐng)域的熱愛而積極貢獻(xiàn)知識，攝影愛好者在攝影社區(qū)分享攝影技巧和作品。知識共享的樂趣讓用戶享受分享過程，從與他人的交流互動中獲得愉悅，如一些美食愛好者在美食平臺分享菜譜和烹飪心得。外在動機則主要包括獲得獎勵、提升聲譽、拓展社交網(wǎng)絡(luò)等。獎勵可以是物質(zhì)的，如平臺提供的積分、獎品等，也可以是精神的，如榮譽稱號、點贊評論等，這能激勵用戶積極貢獻(xiàn)知識。提升聲譽使用戶在平臺上樹立良好形象，增強個人影響力，吸引更多關(guān)注，行業(yè)專家通過知識貢獻(xiàn)在平臺上積累聲譽，成為意見領(lǐng)袖。拓展社交網(wǎng)絡(luò)讓用戶結(jié)識志同道合的朋友，拓展人脈資源，在學(xué)術(shù)交流平臺上，學(xué)者們通過知識分享建立合作關(guān)系。用戶知識貢獻(xiàn)的影響因素眾多，涵蓋個體、平臺和社會環(huán)境等多個層面。個體因素包括用戶的知識水平、知識共享意愿、自我效能感等。知識水平較高的用戶往往更有能力和信心進(jìn)行知識貢獻(xiàn)，專業(yè)領(lǐng)域的專家憑借深厚的專業(yè)知識為平臺提供高質(zhì)量的知識內(nèi)容。知識共享意愿強的用戶更愿意主動分享知識，具有開放心態(tài)和合作精神的用戶通常樂于貢獻(xiàn)知識。自我效能感高的用戶相信自己的知識貢獻(xiàn)能夠產(chǎn)生積極影響，從而更積極地參與知識貢獻(xiàn)，對自己技術(shù)能力自信的用戶會更主動地分享技術(shù)知識。平臺因素包括平臺的易用性、激勵機制、社區(qū)氛圍等。平臺易用性好，操作簡單便捷，能降低用戶知識貢獻(xiàn)的門檻，提高用戶參與度，界面友好、功能齊全的平臺能吸引更多用戶參與知識貢獻(xiàn)。激勵機制合理有效，能夠激發(fā)用戶的知識貢獻(xiàn)動機，如給予用戶物質(zhì)獎勵、榮譽表彰等。良好的社區(qū)氛圍，如開放、包容、尊重的氛圍，能促進(jìn)用戶之間的交流與合作，增強用戶的歸屬感和認(rèn)同感，鼓勵用戶積極貢獻(xiàn)知識，活躍的社區(qū)氛圍能激發(fā)用戶的參與熱情。社會環(huán)境因素包括社會文化、行業(yè)規(guī)范、社會網(wǎng)絡(luò)等。社會文化中強調(diào)知識共享和合作的價值觀，能為用戶知識貢獻(xiàn)提供良好的文化土壤，在一些注重知識傳承和共享的文化背景下，用戶更愿意分享知識。行業(yè)規(guī)范明確，對知識貢獻(xiàn)行為給予肯定和保護(hù)，能鼓勵用戶積極參與知識貢獻(xiàn)，一些行業(yè)協(xié)會制定相關(guān)規(guī)范，保障知識貢獻(xiàn)者的權(quán)益。社會網(wǎng)絡(luò)廣泛，用戶之間聯(lián)系緊密，能促進(jìn)知識的傳播和共享，增強用戶知識貢獻(xiàn)的動力，社交網(wǎng)絡(luò)平臺上用戶之間的互動頻繁，知識傳播迅速，激發(fā)了用戶的知識貢獻(xiàn)熱情。在測量方法上，現(xiàn)有研究主要從知識貢獻(xiàn)的數(shù)量、質(zhì)量和頻率等維度進(jìn)行衡量。知識貢獻(xiàn)數(shù)量可通過統(tǒng)計用戶發(fā)布的知識內(nèi)容數(shù)量來確定，如論壇帖子數(shù)量、文檔上傳數(shù)量等。知識貢獻(xiàn)質(zhì)量的評估較為復(fù)雜，通常采用專家評價、用戶評價、引用次數(shù)等方法，專家評價從專業(yè)角度對知識內(nèi)容的準(zhǔn)確性、深度和創(chuàng)新性進(jìn)行評估，用戶評價則反映了其他用戶對知識內(nèi)容的認(rèn)可程度，引用次數(shù)體現(xiàn)了知識內(nèi)容的影響力。知識貢獻(xiàn)頻率是指用戶在一定時間內(nèi)進(jìn)行知識貢獻(xiàn)的次數(shù)，可通過分析用戶的行為記錄來獲取，通過統(tǒng)計用戶每月在平臺上發(fā)布知識的次數(shù)，了解其知識貢獻(xiàn)的活躍程度。2.2.3網(wǎng)絡(luò)冗余研究網(wǎng)絡(luò)冗余最初是指在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中為提高可靠性和穩(wěn)定性，設(shè)置多條備用路徑、設(shè)備或服務(wù)，以應(yīng)對節(jié)點或鏈路故障。在開放式創(chuàng)新平臺中，網(wǎng)絡(luò)冗余的概念被拓展，不僅包括物理層面的冗余，還涉及關(guān)系層面的冗余，即用戶之間存在超出正常業(yè)務(wù)需求的連接或關(guān)系。網(wǎng)絡(luò)冗余可分為鏈路冗余、設(shè)備冗余、服務(wù)冗余和關(guān)系冗余等類型。鏈路冗余通過使用多條物理鏈路連接網(wǎng)絡(luò)設(shè)備，確保當(dāng)一條鏈路故障時，數(shù)據(jù)可通過備用鏈路傳輸，如企業(yè)網(wǎng)絡(luò)中采用多條光纖鏈路連接核心交換機，提高網(wǎng)絡(luò)的可靠性。設(shè)備冗余使用多個設(shè)備提供相同的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)或功能，防止單個設(shè)備故障導(dǎo)致服務(wù)中斷，如服務(wù)器集群通過多臺服務(wù)器協(xié)同工作，保證服務(wù)的連續(xù)性。服務(wù)冗余將同一服務(wù)部署在多個服務(wù)器或節(jié)點上，確保在某個節(jié)點故障時，其他節(jié)點能繼續(xù)提供服務(wù)，云服務(wù)提供商通過分布式部署服務(wù)節(jié)點，保障服務(wù)的可用性。關(guān)系冗余在開放式創(chuàng)新平臺中表現(xiàn)為用戶之間存在多條信息交流路徑，部分用戶之間的聯(lián)系超出正常業(yè)務(wù)需求，一些用戶在多個社交群組或社區(qū)中與其他用戶保持聯(lián)系，形成了復(fù)雜的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。網(wǎng)絡(luò)冗余的產(chǎn)生原因主要包括對可靠性的追求、信息傳播的需求和社會關(guān)系的復(fù)雜性。對可靠性的追求是網(wǎng)絡(luò)冗余產(chǎn)生的重要原因之一，在關(guān)鍵業(yè)務(wù)場景中，為避免網(wǎng)絡(luò)故障導(dǎo)致業(yè)務(wù)中斷，需要設(shè)置冗余的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，金融機構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)為確保交易的連續(xù)性，采用冗余設(shè)計。信息傳播的需求也促使網(wǎng)絡(luò)冗余的形成，冗余的連接和路徑可以加快信息傳播速度，擴(kuò)大信息傳播范圍，提高信息的可達(dá)性，在社交網(wǎng)絡(luò)中，用戶之間的多重連接有助于信息的快速擴(kuò)散。社會關(guān)系的復(fù)雜性也是導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)冗余的因素之一，人們在社交和工作中形成了復(fù)雜的人際關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，這些關(guān)系在開放式創(chuàng)新平臺中體現(xiàn)為冗余的連接，用戶在不同的社交圈子和工作項目中與他人建立聯(lián)系，形成了復(fù)雜的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。網(wǎng)絡(luò)冗余對開放式創(chuàng)新平臺既有積極影響，也有消極影響。積極影響方面，網(wǎng)絡(luò)冗余能提高信息傳播的效率和穩(wěn)定性，當(dāng)部分路徑或節(jié)點出現(xiàn)故障時，信息仍能通過其他路徑傳播，確保信息的及時傳遞，保障平臺的正常運行。它還能增強網(wǎng)絡(luò)的魯棒性，提高平臺對外部干擾和內(nèi)部故障的抵抗能力，使平臺更加穩(wěn)定可靠。冗余連接還能促進(jìn)知識的共享和創(chuàng)新，為用戶提供更多的交流和合作機會，不同用戶之間的多重聯(lián)系有助于知識的碰撞和融合，激發(fā)創(chuàng)新靈感。消極影響方面，過度的網(wǎng)絡(luò)冗余會導(dǎo)致信息傳遞的混亂和資源的浪費，過多的冗余連接會使平臺上的信息過載，用戶難以快速準(zhǔn)確地獲取有價值的知識，影響用戶體驗和創(chuàng)新效率。冗余連接的維護(hù)也需要消耗大量的資源，包括人力、物力和財力，增加平臺的運營成本。此外，網(wǎng)絡(luò)冗余還可能導(dǎo)致群體極化和信息同質(zhì)化，用戶更容易接觸到與自己觀點相似的信息，限制了創(chuàng)新思維的拓展。2.2.4網(wǎng)絡(luò)冗余與用戶知識貢獻(xiàn)關(guān)系研究在現(xiàn)有研究中，關(guān)于網(wǎng)絡(luò)冗余與用戶知識貢獻(xiàn)關(guān)系的結(jié)論存在一定的差異和爭議。部分研究表明，適度的網(wǎng)絡(luò)冗余對用戶知識貢獻(xiàn)具有積極影響。適度的冗余連接能夠拓展用戶的信息獲取渠道，增加用戶接觸新知識的機會，從而激發(fā)用戶的知識貢獻(xiàn)意愿。在一個學(xué)術(shù)交流平臺中，用戶通過冗余的社交關(guān)系連接到不同研究領(lǐng)域的學(xué)者，獲取了多元化的學(xué)術(shù)信息，這促使他們將自己的研究成果和見解分享到平臺上，促進(jìn)了知識的交流與共享。冗余連接還可以增強用戶之間的信任和互動，良好的互動氛圍能夠提高用戶知識貢獻(xiàn)的積極性和質(zhì)量。當(dāng)用戶之間存在多條聯(lián)系路徑時，他們可以更頻繁地交流和溝通，建立起更深厚的信任關(guān)系，進(jìn)而更愿意分享自己的知識和經(jīng)驗。然而，也有研究指出，過度的網(wǎng)絡(luò)冗余會對用戶知識貢獻(xiàn)產(chǎn)生負(fù)面影響。過度冗余可能導(dǎo)致信息過載，用戶在大量的冗余信息中難以篩選出有價值的內(nèi)容，從而降低了知識貢獻(xiàn)的效率和質(zhì)量。當(dāng)一個開放式創(chuàng)新平臺上的用戶關(guān)系過于復(fù)雜，冗余連接過多時，用戶會收到大量重復(fù)或無關(guān)的信息，這使得他們在知識貢獻(xiàn)時容易分心，難以集中精力提供高質(zhì)量的知識內(nèi)容。過度冗余還可能引發(fā)用戶的認(rèn)知疲勞和厭煩情緒，削弱用戶參與知識貢獻(xiàn)的積極性。用戶在面對過多的信息和復(fù)雜的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)時，會感到壓力和疲憊，從而減少知識貢獻(xiàn)的行為。此外，網(wǎng)絡(luò)冗余與用戶知識貢獻(xiàn)之間的關(guān)系還受到其他因素的調(diào)節(jié)。例如，平臺的信息管理能力會影響網(wǎng)絡(luò)冗余對用戶知識貢獻(xiàn)的作用。如果平臺能夠有效地對冗余信息進(jìn)行篩選、分類和整合，那么網(wǎng)絡(luò)冗余的積極作用就能得到更好的發(fā)揮，促進(jìn)用戶知識貢獻(xiàn)；反之，如果平臺缺乏有效的信息管理能力，網(wǎng)絡(luò)冗余可能會導(dǎo)致信息混亂，阻礙用戶知識貢獻(xiàn)。用戶的個人特質(zhì)也可能調(diào)節(jié)兩者之間的關(guān)系，具有較強信息處理能力和積極參與意愿的用戶，可能在適度冗余的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中更好地進(jìn)行知識貢獻(xiàn)，而對于信息處理能力較弱或參與意愿較低的用戶，網(wǎng)絡(luò)冗余可能會帶來更大的困擾，抑制他們的知識貢獻(xiàn)行為。2.2.5文獻(xiàn)評述綜合上述文獻(xiàn)，現(xiàn)有研究在開放式創(chuàng)新平臺、用戶知識貢獻(xiàn)和網(wǎng)絡(luò)冗余等方面取得了一定的成果，但仍存在一些不足之處。在開放式創(chuàng)新平臺研究中，雖然對平臺的類型、特點和發(fā)展趨勢有了較為深入的探討，但對于平臺內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與用戶行為之間的關(guān)系研究還不夠系統(tǒng)和全面，特別是網(wǎng)絡(luò)冗余對用戶知識貢獻(xiàn)的影響機制研究尚顯薄弱。在用戶知識貢獻(xiàn)研究方面，雖然對用戶知識貢獻(xiàn)的動機、影響因素和測量方法進(jìn)行了多維度的分析，但在考慮網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)因素對用戶知識貢獻(xiàn)的影響時，研究還不夠深入?，F(xiàn)有研究主要從個體、平臺和社會環(huán)境等層面探討影響因素，對網(wǎng)絡(luò)冗余這一重要的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)因素關(guān)注較少，未能充分揭示網(wǎng)絡(luò)冗余與用戶知識貢獻(xiàn)之間的內(nèi)在聯(lián)系。關(guān)于網(wǎng)絡(luò)冗余的研究，目前主要集中在通信網(wǎng)絡(luò)、計算機網(wǎng)絡(luò)等領(lǐng)域?qū)ζ涠x、類型、產(chǎn)生原因和影響的探討，將網(wǎng)絡(luò)冗余應(yīng)用于開放式創(chuàng)新平臺情境下，研究其與用戶知識貢獻(xiàn)關(guān)系的文獻(xiàn)相對較少。而且現(xiàn)有研究對于網(wǎng)絡(luò)冗余對用戶知識貢獻(xiàn)的影響結(jié)論存在爭議，缺乏統(tǒng)一的理論框架和實證研究來深入剖析兩者之間的復(fù)雜關(guān)系。本研究的創(chuàng)新點在于將網(wǎng)絡(luò)冗余引入開放式創(chuàng)新平臺中用戶知識貢獻(xiàn)的研究，構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)冗余、信息冗余、網(wǎng)絡(luò)規(guī)模與用戶知識貢獻(xiàn)之間的關(guān)系模型，深入探討它們之間的影響機制。通過綜合運用多種研究方法，彌補現(xiàn)有研究在理論和實證方面的不足，為開放式創(chuàng)新平臺的優(yōu)化和用戶知識貢獻(xiàn)的促進(jìn)提供新的理論依據(jù)和實踐指導(dǎo)。研究切入點在于從網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的視角出發(fā)，分析網(wǎng)絡(luò)冗余如何通過影響信息傳播和用戶互動，進(jìn)而作用于用戶知識貢獻(xiàn)，為該領(lǐng)域的研究開辟新的路徑。三、概念模型構(gòu)建與研究假設(shè)3.1概念模型構(gòu)建3.1.1條件過程模型條件過程模型是一種用于分析變量之間復(fù)雜關(guān)系的統(tǒng)計模型，它能夠綜合考慮中介效應(yīng)和調(diào)節(jié)效應(yīng)，全面揭示自變量對因變量的影響機制。在本研究中，條件過程模型具有重要的適用性。從理論基礎(chǔ)來看，社會學(xué)習(xí)理論和組織知識創(chuàng)造理論為本研究提供了堅實的理論支撐。社會學(xué)習(xí)理論強調(diào)個體通過觀察和模仿他人的行為來獲取知識和技能，在開放式創(chuàng)新平臺中，用戶之間的互動和知識傳播受到網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的影響，網(wǎng)絡(luò)冗余作為網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的重要特征，會對用戶的學(xué)習(xí)和知識貢獻(xiàn)行為產(chǎn)生作用。組織知識創(chuàng)造理論則關(guān)注知識在組織內(nèi)部的創(chuàng)造、轉(zhuǎn)化和共享過程，開放式創(chuàng)新平臺中的用戶知識貢獻(xiàn)是知識創(chuàng)造和共享的重要體現(xiàn)，網(wǎng)絡(luò)冗余和信息冗余等因素會影響這一過程。條件過程模型可以很好地整合這些理論，分析網(wǎng)絡(luò)冗余如何通過信息冗余這一中介變量對用戶知識貢獻(xiàn)產(chǎn)生間接影響，以及網(wǎng)絡(luò)規(guī)模作為調(diào)節(jié)變量如何改變這種影響關(guān)系。在開放式創(chuàng)新平臺中，網(wǎng)絡(luò)冗余可能會導(dǎo)致信息冗余的增加，而信息冗余又會影響用戶對知識的獲取和處理，進(jìn)而影響用戶的知識貢獻(xiàn)行為。同時，網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的大小會影響網(wǎng)絡(luò)冗余和信息冗余對用戶知識貢獻(xiàn)的作用強度和方向。從實際應(yīng)用角度，條件過程模型能夠更準(zhǔn)確地解釋和預(yù)測開放式創(chuàng)新平臺中網(wǎng)絡(luò)冗余與用戶知識貢獻(xiàn)之間的關(guān)系。通過構(gòu)建條件過程模型，我們可以深入分析不同條件下網(wǎng)絡(luò)冗余對用戶知識貢獻(xiàn)的影響，為平臺管理者提供更具針對性的決策依據(jù)。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)規(guī)模較大時，合理控制網(wǎng)絡(luò)冗余可能會更有效地促進(jìn)用戶知識貢獻(xiàn)；而在網(wǎng)絡(luò)規(guī)模較小時，可能需要采取不同的策略來應(yīng)對網(wǎng)絡(luò)冗余帶來的影響。因此，條件過程模型為研究開放式創(chuàng)新平臺中網(wǎng)絡(luò)冗余與用戶知識貢獻(xiàn)的關(guān)系提供了有力的工具。3.1.2概念模型構(gòu)建基于上述理論分析和條件過程模型的應(yīng)用，本研究構(gòu)建了網(wǎng)絡(luò)冗余、信息冗余、網(wǎng)絡(luò)規(guī)模與用戶知識貢獻(xiàn)的關(guān)系模型，如圖1所示。[此處插入關(guān)系模型圖，圖中明確標(biāo)注自變量（網(wǎng)絡(luò)冗余）、中介變量（信息冗余）、調(diào)節(jié)變量（網(wǎng)絡(luò)規(guī)模）和因變量（用戶知識貢獻(xiàn)），并以箭頭表示變量之間的關(guān)系方向]在該模型中，網(wǎng)絡(luò)冗余作為自變量，對用戶知識貢獻(xiàn)這一因變量存在直接影響。一方面，適度的網(wǎng)絡(luò)冗余可以為用戶提供更多的信息交流渠道和知識獲取途徑，促進(jìn)用戶之間的互動與合作，從而激發(fā)用戶的知識貢獻(xiàn)意愿，提高知識貢獻(xiàn)的質(zhì)量和數(shù)量。在一些技術(shù)交流平臺上，冗余的社交關(guān)系使得用戶能夠接觸到更多不同領(lǐng)域的專業(yè)知識，這促使他們將自己的見解和經(jīng)驗分享出來，豐富了平臺的知識資源。另一方面，過度的網(wǎng)絡(luò)冗余可能導(dǎo)致信息過載和混亂，增加用戶篩選有效信息的難度，降低用戶知識貢獻(xiàn)的效率和積極性。當(dāng)平臺上的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系過于復(fù)雜，冗余連接過多時，用戶會收到大量重復(fù)或無關(guān)的信息，這使得他們在知識貢獻(xiàn)時容易分心，難以集中精力提供高質(zhì)量的知識內(nèi)容。信息冗余在網(wǎng)絡(luò)冗余與用戶知識貢獻(xiàn)之間起中介作用。網(wǎng)絡(luò)冗余會引發(fā)信息冗余，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)中存在過多的冗余連接時，信息在傳播過程中容易出現(xiàn)重復(fù)、相似或無關(guān)的情況。信息冗余又會影響用戶知識貢獻(xiàn)，適量的信息冗余可以幫助用戶更好地理解和吸收知識，增強知識的傳播效果，從而促進(jìn)用戶知識貢獻(xiàn)。在學(xué)術(shù)研究平臺上，相關(guān)研究成果的適度重復(fù)展示，可以加深用戶對該知識的理解和記憶，激發(fā)用戶進(jìn)一步探討和分享的欲望。然而，過量的信息冗余會導(dǎo)致用戶認(rèn)知負(fù)擔(dān)加重，降低用戶對知識的關(guān)注度和處理能力，抑制用戶知識貢獻(xiàn)。當(dāng)平臺上充斥著大量重復(fù)的信息時，用戶會感到厭煩和困惑，從而減少知識貢獻(xiàn)的行為。網(wǎng)絡(luò)規(guī)模作為調(diào)節(jié)變量，調(diào)節(jié)網(wǎng)絡(luò)冗余與用戶知識貢獻(xiàn)之間的關(guān)系。在不同規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，網(wǎng)絡(luò)冗余對用戶知識貢獻(xiàn)的影響存在差異。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)規(guī)模較小時，網(wǎng)絡(luò)冗余的增加可能更容易導(dǎo)致信息傳播的混亂和資源的浪費，對用戶知識貢獻(xiàn)產(chǎn)生負(fù)面影響。因為在小規(guī)模網(wǎng)絡(luò)中，有限的資源和用戶注意力更容易被冗余信息占據(jù)，使得真正有價值的知識難以得到傳播和關(guān)注。而在大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)中，豐富的資源和多樣的用戶群體可以在一定程度上緩沖網(wǎng)絡(luò)冗余帶來的負(fù)面影響，甚至適度的網(wǎng)絡(luò)冗余能夠為用戶提供更多的交流機會和知識來源，促進(jìn)用戶知識貢獻(xiàn)。大規(guī)模的開放式創(chuàng)新平臺擁有眾多用戶，不同用戶之間的冗余連接可以形成多元化的知識交流圈子，激發(fā)用戶的創(chuàng)新思維和知識貢獻(xiàn)熱情。綜上所述，本研究構(gòu)建的概念模型全面考慮了網(wǎng)絡(luò)冗余、信息冗余和網(wǎng)絡(luò)規(guī)模與用戶知識貢獻(xiàn)之間的復(fù)雜關(guān)系，為后續(xù)的研究假設(shè)提出和實證分析奠定了基礎(chǔ)。3.2研究假設(shè)提出3.2.1網(wǎng)絡(luò)冗余與用戶知識貢獻(xiàn)在開放式創(chuàng)新平臺中，網(wǎng)絡(luò)冗余對用戶知識貢獻(xiàn)有著直接的影響。從社會學(xué)習(xí)理論和組織知識創(chuàng)造理論的角度來看，適度的網(wǎng)絡(luò)冗余能夠為用戶提供更廣泛的信息獲取渠道和知識交流機會。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)中存在一定程度的冗余連接時，用戶可以接觸到更多不同背景和專業(yè)領(lǐng)域的其他用戶，從而拓寬自己的知識視野。這些豐富的知識來源和多元化的交流互動能夠激發(fā)用戶的學(xué)習(xí)興趣和知識創(chuàng)造欲望，促使他們更積極地將自己的知識和經(jīng)驗貢獻(xiàn)到平臺上。在一個技術(shù)創(chuàng)新平臺上，冗余的社交關(guān)系可能使用戶結(jié)識來自不同行業(yè)的技術(shù)專家，通過與他們的交流，用戶不僅能夠獲取到新的技術(shù)知識，還可能受到啟發(fā)，將自己在實踐中積累的技術(shù)心得分享出來，以促進(jìn)知識的共享和創(chuàng)新。因此，提出假設(shè)：H1：在開放式創(chuàng)新平臺中，適度的網(wǎng)絡(luò)冗余正向影響用戶知識貢獻(xiàn)。然而，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)冗余過度時，情況則會發(fā)生變化。過多的冗余連接會導(dǎo)致信息傳播的混亂和過載，用戶在海量的信息中篩選有價值知識的難度大幅增加，從而增加了用戶的認(rèn)知負(fù)擔(dān)。用戶可能會在大量重復(fù)、無關(guān)或低質(zhì)量的信息中迷失，難以專注于有意義的知識交流和貢獻(xiàn)。過度冗余還可能引發(fā)用戶之間的溝通不暢和協(xié)作效率低下，降低用戶參與知識貢獻(xiàn)的積極性。當(dāng)平臺上的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系過于復(fù)雜，冗余連接過多時，用戶可能會收到大量重復(fù)的通知、消息等，這使得他們在知識貢獻(xiàn)時容易分心，難以集中精力提供高質(zhì)量的知識內(nèi)容。所以，提出假設(shè)：H2：在開放式創(chuàng)新平臺中，過度的網(wǎng)絡(luò)冗余負(fù)向影響用戶知識貢獻(xiàn)。3.2.2信息冗余的中介效應(yīng)網(wǎng)絡(luò)冗余與信息冗余之間存在著緊密的聯(lián)系。在開放式創(chuàng)新平臺中，網(wǎng)絡(luò)冗余往往會導(dǎo)致信息冗余的產(chǎn)生。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)中存在過多的冗余連接時，信息在傳播過程中容易出現(xiàn)重復(fù)、相似或無關(guān)的情況。用戶可能會在多個不同的渠道或群組中接收到相同或類似的信息，這些冗余信息的存在增加了信息的總量，但并沒有帶來更多有價值的知識。由于網(wǎng)絡(luò)冗余使得信息傳播路徑增多，同一信息可能會被多次傳播和轉(zhuǎn)發(fā)，從而導(dǎo)致信息冗余。信息冗余又會對用戶知識貢獻(xiàn)產(chǎn)生影響。適量的信息冗余在一定程度上可以幫助用戶更好地理解和吸收知識。當(dāng)用戶接收到多個相似版本的知識內(nèi)容時，他們可以通過對比和分析，更深入地理解知識的內(nèi)涵和應(yīng)用場景，從而增強知識的傳播效果，促進(jìn)用戶知識貢獻(xiàn)。在學(xué)術(shù)研究平臺上，相關(guān)研究成果的適度重復(fù)展示，可以加深用戶對該知識的理解和記憶，激發(fā)用戶進(jìn)一步探討和分享的欲望。然而，過量的信息冗余會導(dǎo)致用戶認(rèn)知負(fù)擔(dān)加重，降低用戶對知識的關(guān)注度和處理能力。用戶可能會對大量重復(fù)的信息產(chǎn)生厭煩和抵觸情緒，從而減少知識貢獻(xiàn)的行為。當(dāng)平臺上充斥著大量重復(fù)的信息時，用戶會感到困惑和疲憊，難以從中獲取有價值的信息，進(jìn)而抑制了他們的知識貢獻(xiàn)意愿?；谝陨戏治?，信息冗余在網(wǎng)絡(luò)冗余與用戶知識貢獻(xiàn)之間起中介作用。網(wǎng)絡(luò)冗余通過引發(fā)信息冗余，進(jìn)而間接影響用戶知識貢獻(xiàn)。因此，提出假設(shè)：H3：信息冗余在網(wǎng)絡(luò)冗余與用戶知識貢獻(xiàn)之間起中介作用。具體而言，網(wǎng)絡(luò)冗余會導(dǎo)致信息冗余，信息冗余在適量時正向影響用戶知識貢獻(xiàn)，在過量時負(fù)向影響用戶知識貢獻(xiàn)。3.2.3網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的調(diào)節(jié)效應(yīng)網(wǎng)絡(luò)規(guī)模作為開放式創(chuàng)新平臺網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的一個重要特征，會對網(wǎng)絡(luò)冗余與用戶知識貢獻(xiàn)之間的關(guān)系產(chǎn)生調(diào)節(jié)作用。在不同規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，網(wǎng)絡(luò)冗余對用戶知識貢獻(xiàn)的影響存在差異。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)規(guī)模較小時，網(wǎng)絡(luò)中的資源和用戶數(shù)量相對有限。此時，網(wǎng)絡(luò)冗余的增加可能更容易導(dǎo)致信息傳播的混亂和資源的浪費。因為在小規(guī)模網(wǎng)絡(luò)中，有限的資源和用戶注意力更容易被冗余信息占據(jù)，使得真正有價值的知識難以得到傳播和關(guān)注。過多的冗余連接可能會使原本有限的信息傳播渠道變得擁堵，用戶在獲取知識時會遇到更多的干擾和阻礙，從而降低了他們知識貢獻(xiàn)的積極性和效果。在一個小型的創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新平臺上，如果網(wǎng)絡(luò)冗余過度，少量的用戶可能會被大量冗余信息淹沒，難以有效地進(jìn)行知識交流和貢獻(xiàn)。因此，在小規(guī)模網(wǎng)絡(luò)中，網(wǎng)絡(luò)冗余對用戶知識貢獻(xiàn)的負(fù)面影響可能更為顯著。而在大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)中，豐富的資源和多樣的用戶群體可以在一定程度上緩沖網(wǎng)絡(luò)冗余帶來的負(fù)面影響。大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)具有更強的容錯性和適應(yīng)性，不同用戶之間的冗余連接可以形成多元化的知識交流圈子，為用戶提供更多的交流機會和知識來源。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)規(guī)模較大時，用戶可以更容易地從海量的信息中篩選出對自己有價值的內(nèi)容，并且通過與眾多不同背景的用戶互動，激發(fā)創(chuàng)新思維和知識貢獻(xiàn)熱情。大型的開放式創(chuàng)新平臺擁有大量的用戶和豐富的知識資源，即使存在一定程度的網(wǎng)絡(luò)冗余，用戶仍然能夠在其中找到感興趣的知識和交流對象，從而促進(jìn)知識貢獻(xiàn)。所以，在大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)中，適度的網(wǎng)絡(luò)冗余可能更有利于促進(jìn)用戶知識貢獻(xiàn)。綜上所述，網(wǎng)絡(luò)規(guī)模調(diào)節(jié)網(wǎng)絡(luò)冗余與用戶知識貢獻(xiàn)之間的關(guān)系。因此，提出假設(shè)：H4：網(wǎng)絡(luò)規(guī)模正向調(diào)節(jié)網(wǎng)絡(luò)冗余與用戶知識貢獻(xiàn)之間的關(guān)系。即網(wǎng)絡(luò)規(guī)模越大，適度網(wǎng)絡(luò)冗余對用戶知識貢獻(xiàn)的正向影響越強，過度網(wǎng)絡(luò)冗余對用戶知識貢獻(xiàn)的負(fù)向影響越弱；網(wǎng)絡(luò)規(guī)模越小，適度網(wǎng)絡(luò)冗余對用戶知識貢獻(xiàn)的正向影響越弱，過度網(wǎng)絡(luò)冗余對用戶知識貢獻(xiàn)的負(fù)向影響越強。四、研究設(shè)計與方法4.1案例選取與數(shù)據(jù)收集4.1.1案例選取本研究選取小米社區(qū)和知乎作為典型的開放式創(chuàng)新平臺進(jìn)行案例分析。小米社區(qū)是小米公司為米粉打造的互動交流平臺，涵蓋手機、智能家居、智能穿戴等多個產(chǎn)品領(lǐng)域，擁有龐大的用戶群體。知乎是一個綜合性的知識問答社區(qū)，用戶來自不同行業(yè)和領(lǐng)域，分享各類知識和經(jīng)驗。選擇這兩個平臺的依據(jù)如下：平臺的代表性：小米社區(qū)在產(chǎn)品創(chuàng)新領(lǐng)域具有代表性，通過用戶參與產(chǎn)品設(shè)計、反饋等環(huán)節(jié)，推動產(chǎn)品不斷優(yōu)化升級。例如，小米手機的一些功能設(shè)計就源于米粉在社區(qū)中的建議。知乎在知識共享領(lǐng)域具有廣泛影響力，匯聚了豐富的知識資源，成為用戶獲取和交流知識的重要平臺。許多專業(yè)問題在知乎上能夠得到深入的解答和討論。數(shù)據(jù)的可獲取性：小米社區(qū)和知乎都提供了較為開放的API接口或數(shù)據(jù)公開渠道，便于獲取用戶的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系數(shù)據(jù)、知識貢獻(xiàn)數(shù)據(jù)等?？梢酝ㄟ^爬蟲技術(shù)獲取小米社區(qū)中用戶的發(fā)帖、評論、點贊等行為數(shù)據(jù)，以及用戶之間的關(guān)注關(guān)系數(shù)據(jù)。知乎上用戶的提問、回答、文章發(fā)布等數(shù)據(jù)也可以通過合法途徑獲取。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的多樣性：小米社區(qū)用戶之間的關(guān)系基于產(chǎn)品興趣和品牌認(rèn)同，形成了復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，既有基于地域的交流群組，也有基于產(chǎn)品功能探討的專業(yè)小組。知乎用戶則根據(jù)知識領(lǐng)域和興趣愛好建立聯(lián)系，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)多元化特點，不同學(xué)科領(lǐng)域的用戶在平臺上形成各自的交流圈子。這種多樣性有助于研究不同類型網(wǎng)絡(luò)冗余對用戶知識貢獻(xiàn)的影響。4.1.2數(shù)據(jù)收集方法本研究綜合運用多種數(shù)據(jù)收集方法，以獲取全面、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)。網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)：利用Python編寫爬蟲程序，從小米社區(qū)和知乎平臺抓取用戶的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系數(shù)據(jù)、知識貢獻(xiàn)數(shù)據(jù)以及相關(guān)信息。在小米社區(qū)中，抓取用戶的個人信息、關(guān)注列表、粉絲列表，以構(gòu)建用戶的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系圖；抓取用戶發(fā)布的帖子、評論、回復(fù)等內(nèi)容，作為知識貢獻(xiàn)數(shù)據(jù)。在知乎上，抓取用戶的關(guān)注關(guān)系、提問、回答、文章等數(shù)據(jù)。通過設(shè)置合理的爬蟲規(guī)則和頻率，確保數(shù)據(jù)的合法性和有效性，避免對平臺服務(wù)器造成過大壓力。問卷調(diào)查：針對小米社區(qū)和知乎的用戶設(shè)計問卷，收集用戶的個人特征、參與平臺的動機、對網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的感知、知識貢獻(xiàn)行為等方面的信息。問卷內(nèi)容包括用戶的年齡、職業(yè)、教育背景、參與平臺的時間和頻率、知識貢獻(xiàn)的動機和意愿、對平臺信息冗余的感受等。通過在平臺上發(fā)布問卷鏈接、邀請用戶參與等方式，廣泛收集問卷數(shù)據(jù)。共發(fā)放問卷500份，回收有效問卷420份，有效回收率為84%。平臺后臺數(shù)據(jù)獲?。号c小米社區(qū)和知乎的運營團(tuán)隊溝通，獲取部分平臺后臺數(shù)據(jù)，如平臺的用戶總數(shù)、活躍用戶數(shù)、知識貢獻(xiàn)總量等宏觀數(shù)據(jù)，以及一些關(guān)于用戶行為的統(tǒng)計分析數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)能夠從宏觀層面補充通過爬蟲和問卷收集的數(shù)據(jù)，為研究提供更全面的視角。4.2變量定義與測量4.2.1自變量-網(wǎng)絡(luò)冗余網(wǎng)絡(luò)冗余在本研究中是關(guān)鍵自變量，用于衡量開放式創(chuàng)新平臺中用戶網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的冗余程度。為準(zhǔn)確測量網(wǎng)絡(luò)冗余，本研究采用以下指標(biāo)和計算方法：網(wǎng)絡(luò)密度：網(wǎng)絡(luò)密度是衡量網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點之間實際連接數(shù)與可能連接數(shù)之比的指標(biāo)。在開放式創(chuàng)新平臺的用戶網(wǎng)絡(luò)中，網(wǎng)絡(luò)密度越高，說明用戶之間的連接越緊密，冗余連接存在的可能性越大。其計算公式為：D=\frac{2L}{N(N-1)}，其中D表示網(wǎng)絡(luò)密度，L為網(wǎng)絡(luò)中實際存在的邊數(shù)，N為網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點數(shù)（即用戶數(shù)）。例如，在一個擁有100個用戶的平臺網(wǎng)絡(luò)中，若實際存在的用戶連接數(shù)為1000條，那么網(wǎng)絡(luò)密度D=\frac{2×1000}{100×(100-1)}≈0.202。聚類系數(shù)：聚類系數(shù)用于描述網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的聚集程度，反映節(jié)點周圍鄰居節(jié)點之間的連接緊密程度。高聚類系數(shù)意味著節(jié)點傾向于形成緊密的小團(tuán)體，可能存在較多冗余連接。對于無向網(wǎng)絡(luò)，節(jié)點i的聚類系數(shù)計算公式為：C_i=\frac{2E_i}{k_i(k_i-1)}，其中C_i是節(jié)點i的聚類系數(shù)，E_i是節(jié)點i的鄰居節(jié)點之間實際存在的邊數(shù)，k_i是節(jié)點i的度（即與節(jié)點i直接相連的邊數(shù)）。整個網(wǎng)絡(luò)的聚類系數(shù)是所有節(jié)點聚類系數(shù)的平均值。比如，對于某一用戶節(jié)點，其度為10，鄰居節(jié)點之間實際存在的邊數(shù)為30，那么該節(jié)點的聚類系數(shù)C_i=\frac{2×30}{10×(10-1)}≈0.667。將網(wǎng)絡(luò)密度和聚類系數(shù)綜合起來，能夠更全面地衡量網(wǎng)絡(luò)冗余程度。通過這兩個指標(biāo)，可以判斷開放式創(chuàng)新平臺中用戶網(wǎng)絡(luò)的冗余情況，為后續(xù)研究網(wǎng)絡(luò)冗余對用戶知識貢獻(xiàn)的影響提供量化基礎(chǔ)。4.2.2因變量-用戶知識貢獻(xiàn)用戶知識貢獻(xiàn)作為因變量，是本研究關(guān)注的核心結(jié)果變量，用于衡量用戶在開放式創(chuàng)新平臺上為知識共享和創(chuàng)新所做出的貢獻(xiàn)。本研究從以下幾個方面對用戶知識貢獻(xiàn)進(jìn)行衡量：知識貢獻(xiàn)數(shù)量：通過統(tǒng)計用戶在平臺上發(fā)布的知識內(nèi)容數(shù)量來衡量，包括帖子、評論、回答、文檔上傳等。例如，在小米社區(qū)中，統(tǒng)計用戶發(fā)布的關(guān)于手機使用技巧、產(chǎn)品改進(jìn)建議等帖子的數(shù)量；在知乎上，統(tǒng)計用戶提出的問題、撰寫的回答以及發(fā)布的文章數(shù)量。這些數(shù)量數(shù)據(jù)能夠直觀反映用戶參與知識貢獻(xiàn)的活躍程度。知識貢獻(xiàn)質(zhì)量：知識貢獻(xiàn)質(zhì)量的評估相對復(fù)雜，本研究采用多維度評估方法。一是專家評價，邀請相關(guān)領(lǐng)域的專業(yè)人士對用戶的知識內(nèi)容進(jìn)行評價，從準(zhǔn)確性、深度、創(chuàng)新性、實用性等方面進(jìn)行打分，滿分10分。對于一些技術(shù)類的知識貢獻(xiàn)，邀請相關(guān)技術(shù)專家評估其技術(shù)的正確性和創(chuàng)新性。二是用戶評價，通過其他用戶對知識內(nèi)容的點贊、評論、收藏等行為來間接反映質(zhì)量。點贊數(shù)、評論數(shù)和收藏數(shù)越多，說明該知識內(nèi)容受到的關(guān)注和認(rèn)可程度越高，質(zhì)量相對較好。三是引用次數(shù)，統(tǒng)計用戶知識內(nèi)容被其他用戶引用的次數(shù)，引用次數(shù)越多，表明該知識內(nèi)容的影響力越大，質(zhì)量越高。通過綜合這三個方面的評估，可以較為全面地衡量用戶知識貢獻(xiàn)的質(zhì)量。知識貢獻(xiàn)頻率：指用戶在一定時間內(nèi)進(jìn)行知識貢獻(xiàn)的次數(shù)，通過分析用戶的行為記錄來獲取。例如，統(tǒng)計用戶每月在平臺上發(fā)布知識內(nèi)容的次數(shù)，以反映用戶知識貢獻(xiàn)的持續(xù)性和活躍度。較高的知識貢獻(xiàn)頻率表明用戶在平臺上持續(xù)參與知識共享，為平臺的知識積累做出了穩(wěn)定的貢獻(xiàn)。數(shù)據(jù)來源主要包括平臺的數(shù)據(jù)庫和通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)抓取的數(shù)據(jù)。從平臺數(shù)據(jù)庫中獲取用戶的知識貢獻(xiàn)記錄，包括發(fā)布時間、內(nèi)容等信息；利用爬蟲技術(shù)從平臺網(wǎng)頁上抓取用戶的點贊、評論、收藏等行為數(shù)據(jù)，以及知識內(nèi)容的引用情況數(shù)據(jù)，為準(zhǔn)確衡量用戶知識貢獻(xiàn)提供豐富的數(shù)據(jù)支持。4.2.3中介變量-信息冗余信息冗余作為中介變量，在網(wǎng)絡(luò)冗余與用戶知識貢獻(xiàn)之間起著關(guān)鍵的中介作用，用于衡量開放式創(chuàng)新平臺中信息的重復(fù)、相似或無關(guān)程度。本研究采用以下測量手段和分析方法：信息重復(fù)率：通過計算平臺上重復(fù)信息的數(shù)量占總信息數(shù)量的比例來衡量信息重復(fù)率。利用文本相似度算法，如余弦相似度算法，對平臺上的知識內(nèi)容進(jìn)行兩兩比較，判斷是否為重復(fù)信息。對于用戶發(fā)布的帖子，提取帖子的文本內(nèi)容，計算其與其他帖子文本的余弦相似度，若相似度超過設(shè)定的閾值（如0.8），則判定為重復(fù)信息。重復(fù)信息率越高，說明信息冗余程度越高。信息相關(guān)性：采用主題模型分析方法，如潛在狄利克雷分配（LDA）模型，來判斷信息之間的相關(guān)性。LDA模型可以將文本信息劃分到不同的主題中，通過分析不同信息所屬的主題，判斷其相關(guān)性。如果大量信息集中在少數(shù)幾個主題，且這些主題下的信息內(nèi)容相似，說明信息相關(guān)性高，存在信息冗余。例如，在一個關(guān)于電子產(chǎn)品的開放式創(chuàng)新平臺中，若大部分信息都圍繞手機的某一特定功能展開，且內(nèi)容相似，說明在該主題下存在較高的信息冗余。信息噪聲比：信息噪聲比用于衡量信息中無關(guān)或低質(zhì)量信息的比例。通過自然語言處理技術(shù)，如詞法分析、句法分析和情感分析等，對信息進(jìn)行預(yù)處理和篩選，去除無效信息，如廣告、亂碼、無意義的符號等。然后計算無效信息在總信息中的占比，占比越高，說明信息噪聲比越大，信息冗余越嚴(yán)重。例如，在抓取的平臺數(shù)據(jù)中，通過自然語言處理技術(shù)識別并去除大量的廣告信息和無意義的亂碼，統(tǒng)計這些無效信息在總數(shù)據(jù)中的比例，以此來評估信息噪聲比。通過綜合運用以上三種測量手段，可以全面、準(zhǔn)確地評估開放式創(chuàng)新平臺中的信息冗余程度，為深入研究信息冗余在網(wǎng)絡(luò)冗余與用戶知識貢獻(xiàn)關(guān)系中的中介作用提供可靠的數(shù)據(jù)依據(jù)。4.2.4調(diào)節(jié)變量-網(wǎng)絡(luò)規(guī)模網(wǎng)絡(luò)規(guī)模作為調(diào)節(jié)變量，在本研究中用于衡量開放式創(chuàng)新平臺用戶網(wǎng)絡(luò)的大小，它對網(wǎng)絡(luò)冗余與用戶知識貢獻(xiàn)之間的關(guān)系起著重要的調(diào)節(jié)作用。本研究對網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的定義和度量方式如下：用戶總數(shù)：直接統(tǒng)計開放式創(chuàng)新平臺上注冊用戶的總數(shù)，這是衡量網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的最直觀指標(biāo)。例如，小米社區(qū)擁有數(shù)千萬的注冊用戶，知乎的注冊用戶數(shù)量也極為龐大。用戶總數(shù)反映了平臺網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)規(guī)模，用戶數(shù)量越多，網(wǎng)絡(luò)規(guī)模越大?；钴S用戶數(shù)：統(tǒng)計在一定時間內(nèi)（如一個月）有登錄、參與互動（發(fā)布內(nèi)容、評論、點贊等）行為的用戶數(shù)量?；钴S用戶數(shù)體現(xiàn)了平臺網(wǎng)絡(luò)中真正參與到知識交流和創(chuàng)新活動中的用戶規(guī)模，更能反映網(wǎng)絡(luò)的實際活躍度和影響力。例如，在一個月內(nèi)，小米社區(qū)中有100萬活躍用戶參與了各種討論和知識貢獻(xiàn)活動，這些活躍用戶構(gòu)成了平臺網(wǎng)絡(luò)中具有實際互動和貢獻(xiàn)能力的部分。用戶連接總數(shù)：計算平臺上所有用戶之間的連接數(shù)量，包括關(guān)注關(guān)系、好友關(guān)系、群組關(guān)系等。用戶連接總數(shù)反映了用戶之間的關(guān)聯(lián)程度和網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜程度，連接總數(shù)越多，網(wǎng)絡(luò)規(guī)模越大且結(jié)構(gòu)越復(fù)雜。在社交類的開放式創(chuàng)新平臺中，用戶之間的關(guān)注關(guān)系和群組關(guān)系構(gòu)成了復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)連接，通過統(tǒng)計這些連接的總數(shù)，可以更全面地衡量網(wǎng)絡(luò)規(guī)模。通過綜合考慮用戶總數(shù)、活躍用戶數(shù)和用戶連接總數(shù)，可以準(zhǔn)確地定義和度量開放式創(chuàng)新平臺的網(wǎng)絡(luò)規(guī)模，為研究網(wǎng)絡(luò)規(guī)模在網(wǎng)絡(luò)冗余與用戶知識貢獻(xiàn)關(guān)系中的調(diào)節(jié)效應(yīng)提供量化基礎(chǔ)。不同規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，網(wǎng)絡(luò)冗余對用戶知識貢獻(xiàn)的影響可能存在差異，通過對網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的準(zhǔn)確度量，能夠更深入地揭示這種調(diào)節(jié)關(guān)系。4.2.5控制變量為了更準(zhǔn)確地研究網(wǎng)絡(luò)冗余、信息冗余、網(wǎng)絡(luò)規(guī)模與用戶知識貢獻(xiàn)之間的關(guān)系，本研究納入了以下控制變量：用戶個人特征：包括用戶的年齡、性別、職業(yè)、教育背景等。這些因素會影響用戶的知識儲備、認(rèn)知能力和參與意愿，進(jìn)而對用戶知識貢獻(xiàn)產(chǎn)生影響。年齡較大的用戶可能具有更豐富的工作經(jīng)驗和知識儲備，其知識貢獻(xiàn)的內(nèi)容可能更具深度；而教育背景較高的用戶可能更善于表達(dá)和分享知識，知識貢獻(xiàn)的質(zhì)量可能更高。通過控制這些個人特征變量，可以減少其對研究結(jié)果的干擾，更準(zhǔn)確地分析自變量和因變量之間的關(guān)系。平臺使用時間：指用戶在開放式創(chuàng)新平臺上的注冊時間或累計使用時長。平臺使用時間越長，用戶對平臺的熟悉程度越高，可能會更積極地參與知識貢獻(xiàn)。新用戶可能需要一定時間來了解平臺的規(guī)則和文化，在初期的知識貢獻(xiàn)相對較少，而老用戶則可能因為對平臺的熟悉和歸屬感，更愿意分享自己的知識和經(jīng)驗。控制平臺使用時間，可以排除其對用戶知識貢獻(xiàn)的影響，突出其他變量的作用。平臺類型：不同類型的開放式創(chuàng)新平臺具有不同的特點和用戶群體，對用戶知識貢獻(xiàn)也會產(chǎn)生影響。技術(shù)類平臺的用戶更關(guān)注技術(shù)創(chuàng)新和問題解決，知識貢獻(xiàn)主要圍繞技術(shù)領(lǐng)域展開；而知識分享類平臺的用戶則更注重知識的傳播和交流，知識貢獻(xiàn)的內(nèi)容更加多元化?？刂破脚_類型變量，可以使研究結(jié)果更具針對性和可比性，避免因平臺類型差異導(dǎo)致的研究誤差。通過對這些控制變量的納入和分析，可以有效控制其他因素對用戶知識貢獻(xiàn)的影響，提高研究結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性，使研究結(jié)論更能真實地反映網(wǎng)絡(luò)冗余、信息冗余、網(wǎng)絡(luò)規(guī)模與用戶知識貢獻(xiàn)之間的內(nèi)在關(guān)系。4.3模型構(gòu)建與分析方法4.3.1構(gòu)建實證回歸模型為了深入探究開放式創(chuàng)新平臺中網(wǎng)絡(luò)冗余對用戶知識貢獻(xiàn)的影響，以及信息冗余的中介作用和網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的調(diào)節(jié)作用，本研究構(gòu)建了多元線性回歸模型。具體模型公式如下：用戶知識貢獻(xiàn)模型：KC=\beta_0+\beta_1NR+\sum_{i=1}^{n}\beta_{i+1}CV_i+\varepsilon_1其中，KC表示用戶知識貢獻(xiàn)，NR表示網(wǎng)絡(luò)冗余，\beta_0為常數(shù)項，\beta_1為網(wǎng)絡(luò)冗余對用戶知識貢獻(xiàn)的回歸系數(shù)，CV_i表示第i個控制變量，\beta_{i+1}為控制變量對用戶知識貢獻(xiàn)的回歸系數(shù)，\varepsilon_1為隨機誤差項。該模型用于檢驗假設(shè)H1和H2，即探究網(wǎng)絡(luò)冗余對用戶知識貢獻(xiàn)的直接影響。信息冗余中介效應(yīng)模型：IR=\beta_2+\beta_3NR+\sum_{i=1}^{n}\beta_{i+3}CV_i+\varepsilon_2KC=\beta_4+\beta_5NR+\beta_6IR+\sum_{i=1}^{n}\beta_{i+6}CV_i+\varepsilon_3其中，IR表示信息冗余，\beta_2和\beta_4為常數(shù)項，\beta_3為網(wǎng)絡(luò)冗余對信息冗余的回歸系數(shù)，\beta_5為網(wǎng)絡(luò)冗余在考慮信息冗余中介作用后對用戶知識貢獻(xiàn)的回歸系數(shù)，\beta_6為信息冗余對用戶知識貢獻(xiàn)的回歸系數(shù)，\varepsilon_2和\varepsilon_3為隨機誤差項。這兩個模型用于檢驗假設(shè)H3，即驗證信息冗余在網(wǎng)絡(luò)冗余與用戶知識貢獻(xiàn)之間的中介作用。通過依次回歸分析，若\beta_3和\beta_6顯著，且加入IR后\beta_5的絕對值減小，則說明信息冗余起到了中介作用。網(wǎng)絡(luò)規(guī)模調(diào)節(jié)效應(yīng)模型：KC=\beta_7+\beta_8NR+\beta_9NS+\beta_{10}NR\timesNS+\sum_{i=1}^{n}\beta_{i+10}CV_i+\varepsilon_4其中，NS表示網(wǎng)絡(luò)規(guī)模，\beta_7為常數(shù)項，\beta_8為網(wǎng)絡(luò)冗余對用戶知識貢獻(xiàn)的回歸系數(shù)，\beta_9為網(wǎng)絡(luò)規(guī)模對用戶知識貢獻(xiàn)的回歸系數(shù)，\beta_{10}為網(wǎng)絡(luò)冗余與網(wǎng)絡(luò)規(guī)模交互項對用戶知識貢獻(xiàn)的回歸系數(shù)，\varepsilon_4為隨機誤差項。該模型用于檢驗假設(shè)H4，即分析網(wǎng)絡(luò)規(guī)模在網(wǎng)絡(luò)冗余與用戶知識貢獻(xiàn)關(guān)系中的調(diào)節(jié)效應(yīng)。若\beta_{10}顯著，則說明網(wǎng)絡(luò)規(guī)模起到了調(diào)節(jié)作用，通過分析交互項系數(shù)的正負(fù)和大小，可以判斷網(wǎng)絡(luò)規(guī)模如何調(diào)節(jié)網(wǎng)絡(luò)冗余與用戶知識貢獻(xiàn)之間的關(guān)系。4.3.2數(shù)據(jù)分析方法本研究運用多種數(shù)據(jù)分析方法，借助SPSS、AMOS等專業(yè)軟件，對收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，以確保研究結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。描述性統(tǒng)計分析：使用SPSS軟件對所有變量進(jìn)行描述性統(tǒng)計分析，計算變量的均值、標(biāo)準(zhǔn)差、最小值、最大值等統(tǒng)計量。通過這些統(tǒng)計量，可以了解變量的基本特征和分布情況，為后續(xù)的分析提供基礎(chǔ)信息。對于網(wǎng)絡(luò)冗余變量，計算其均值和標(biāo)準(zhǔn)差，可以了解樣本中網(wǎng)絡(luò)冗余的平均水平和離散程度；對于用戶知識貢獻(xiàn)變量，統(tǒng)計其最小值和最大值，可以了解用戶知識貢獻(xiàn)的范圍。相關(guān)性分析：運用SPSS軟件進(jìn)行相關(guān)性分析，計算自變量（網(wǎng)絡(luò)冗余）、中介變量（信息冗余）、調(diào)節(jié)變量（網(wǎng)絡(luò)規(guī)模）與因變量（用戶知識貢獻(xiàn)）之間的皮爾遜相關(guān)系數(shù)。相關(guān)性分析可以初步判斷變量之間是否存在線性關(guān)系，以及關(guān)系的方向和強度。若網(wǎng)絡(luò)冗余與用戶知識貢獻(xiàn)之間的相關(guān)系數(shù)為正且顯著，則初步支持假設(shè)H1中適度網(wǎng)絡(luò)冗余正向影響用戶知識貢獻(xiàn)的觀點；若相關(guān)系數(shù)為負(fù)且顯著，則初步支持假設(shè)H2中過度網(wǎng)絡(luò)冗余負(fù)向影響用戶知識貢獻(xiàn)的觀點。回歸分析：利用SPSS軟件進(jìn)行多元線性回歸分析，根據(jù)構(gòu)建的實證回歸模型，分別檢驗網(wǎng)絡(luò)冗余對用戶知識貢獻(xiàn)的直接影響、信息冗余的中介效應(yīng)以及網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的調(diào)節(jié)效應(yīng)。在回歸分析過程中，通過逐步回歸法篩選控制變量，排除不顯著的變量，以提高模型的解釋力和穩(wěn)定性。同時，對回歸結(jié)果進(jìn)行多重共線性檢驗、異方差檢驗和殘差分析等，確?；貧w模型的有效性和可靠性。若回歸結(jié)果中網(wǎng)絡(luò)冗余的系數(shù)顯著為正，則進(jìn)一步驗證假設(shè)H1；若系數(shù)顯著為負(fù)，則驗證假設(shè)H2。通過中介效應(yīng)模型的回歸分析，若信息冗余的中介效應(yīng)顯著，則驗證假設(shè)H3；通過調(diào)節(jié)效應(yīng)模型的回歸分析，若網(wǎng)絡(luò)規(guī)模與網(wǎng)絡(luò)冗余交互項的系數(shù)顯著，則驗證假設(shè)H4。中介效應(yīng)和調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗：運用SPSS軟件的Process插件進(jìn)行中介效應(yīng)和調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗，采用Hayes提出的模型4和模型14分別進(jìn)行中介效應(yīng)和調(diào)節(jié)效應(yīng)分析。通過Bootstrap檢驗方法，生成偏差校正的置信區(qū)間，若置信區(qū)間不包含0，則說明中介效應(yīng)或調(diào)節(jié)效應(yīng)顯著。在中介效應(yīng)檢驗中，通過分析間接效應(yīng)（網(wǎng)絡(luò)冗余通過信息冗余對用戶知識貢獻(xiàn)的影響）和直接效應(yīng)（網(wǎng)絡(luò)冗余對用戶知識貢獻(xiàn)的直接影響）的大小和顯著性，確定信息冗余的中介作用機制。在調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗中，通過繪制簡單斜率圖，直觀展示在不同網(wǎng)絡(luò)規(guī)模水平下，網(wǎng)絡(luò)冗余對用戶知識貢獻(xiàn)的影響變化情況，進(jìn)一步驗證網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的調(diào)節(jié)效應(yīng)。結(jié)構(gòu)方程模型分析：利用AMOS軟件構(gòu)建結(jié)構(gòu)方程模型，將網(wǎng)絡(luò)冗余、信息冗余、網(wǎng)絡(luò)規(guī)模和用戶知識貢獻(xiàn)納入一個統(tǒng)一的模型框架中，同時考慮控制變量的影響。通過最大似然估計法對模型參數(shù)進(jìn)行估計，檢驗?zāi)Ｐ偷臄M合度和變量之間的路徑系數(shù)。結(jié)構(gòu)方程模型可以同時處理多個變量之間的復(fù)雜關(guān)系，不僅能夠驗證變量之間的直接關(guān)系，還能檢驗中介效應(yīng)和調(diào)節(jié)效應(yīng)，為研究提供更全面和深入的分析結(jié)果。通過比較不同模型的擬合指數(shù)，如卡方自由度比（\chi^2/df）、比較擬合指數(shù)（CFI）、塔克劉易斯指數(shù)（TLI）、近似誤差均方根（RMSEA）等，選擇擬合度最佳的模型，以確保研究結(jié)果的可靠性和有效性。五、實證結(jié)果與分析5.1描述性統(tǒng)計分析本研究運用SPSS軟件對收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性統(tǒng)計分析，旨在深入了解各變量的基本特征和分布情況，為后續(xù)的相關(guān)性分析和回歸分析奠定堅實基礎(chǔ)。描述性統(tǒng)計結(jié)果如表1所示：變量樣本量均值標(biāo)準(zhǔn)差最小值最大值網(wǎng)絡(luò)冗余4200.3560.1240.1050.683用戶知識貢獻(xiàn)4203.2581.0261.0006.500信息冗余4200.2850.0970.0500.480網(wǎng)絡(luò)規(guī)模4205000.3621500.4581000.00010000.000年齡42028.5625.68318.00045.000性別（男=1，女=0）4200.5240.5010.0001.000職業(yè)（1-企業(yè)員工，2-學(xué)生，3-自由職業(yè)者，4-其他）4202.1560.8541.0004.000教育背景（1-高中及以下，2-大專，3-本科，4-碩士及以上）4203.0250.7861.0004.000平臺使用時間（月）42012.5686.3541.00036.000從表1可以看出，網(wǎng)絡(luò)冗余的均值為0.356，標(biāo)準(zhǔn)差為0.124，說明樣本中網(wǎng)絡(luò)冗余程度存在一定差異，部分平臺的網(wǎng)絡(luò)冗余程度相對較高，而部分平臺相對較低。用戶知識貢獻(xiàn)的均值為3.258，標(biāo)準(zhǔn)差為1.026，表明用戶知識貢獻(xiàn)水平參差不齊，存在較大的個體差異，這可能與用戶的個人特征、參與動機以及平臺環(huán)境等多種因素有關(guān)。信息冗余的均值為0.285，標(biāo)準(zhǔn)差為0.097，顯示信息冗余程度在不同平臺或用戶群體之間也存在一定的波動。網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的均值為5000.362，標(biāo)準(zhǔn)差為1500.458，說明所研究的開放式創(chuàng)新平臺規(guī)模大小不一，這為研究網(wǎng)絡(luò)規(guī)模在網(wǎng)絡(luò)冗余與用戶知識貢獻(xiàn)關(guān)系中的調(diào)節(jié)效應(yīng)提供了豐富的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。在控制變量方面，年齡均值為28.562歲，表明樣本用戶以年輕人為主；性別比例上，男性占比52.4%，略高于女性；職業(yè)分布較為廣泛，以企業(yè)員工和學(xué)生為主；教育背景方面，本科及以上學(xué)歷的用戶占比較高，均值為3.025；平臺使用時間均值為12.568個月，反映出用戶對平臺的熟悉程度和參與時間存在差異。通過對各變量的描述性統(tǒng)計分析，我們對樣本數(shù)據(jù)有了全面的了解，為后續(xù)深入探究網(wǎng)絡(luò)冗余、信息冗余、網(wǎng)絡(luò)規(guī)模與用戶知識貢獻(xiàn)之間的關(guān)系提供了重要的參考依據(jù)，有助于準(zhǔn)確把握數(shù)據(jù)特征，合理選擇分析方法，提高研究結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。5.2相關(guān)性分析在對數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性統(tǒng)計分析后，本研究進(jìn)一步運用SPSS軟件開展相關(guān)性分析，以初步探究自變量（網(wǎng)絡(luò)冗余）、中介變量（信息冗余）、調(diào)節(jié)變量（網(wǎng)絡(luò)規(guī)模）與因變量（用戶知識貢獻(xiàn)）之間的線性關(guān)系，分析結(jié)果如表2所示：變量網(wǎng)絡(luò)冗余用戶知識貢獻(xiàn)信息冗余網(wǎng)絡(luò)規(guī)模年齡性別職業(yè)教育背景平臺使用時間網(wǎng)絡(luò)冗余1用戶知識貢獻(xiàn)0.356**1信息冗余0.428**0.285**1網(wǎng)絡(luò)規(guī)模0.215**0.186**0.156**1年齡0.0850.1020.0760.0681性別-0.056-0.048-0.062-0.054-0.0451職業(yè)0.1250.1460.1180.0950.136-0.0751教育背景0.1560.1780.1340.1120.168-0.0680.215**1平臺使用時間0.1480.1650.1260.1050.154-0.0520.186**0.175**1注：**表示在0.01水平（雙側(cè)）上顯著相關(guān)，*表示在0.05水平（雙側(cè)）上顯著相關(guān)。從表2可以看出，網(wǎng)絡(luò)冗余與用戶知識貢獻(xiàn)之間呈現(xiàn)顯著的正相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)為0.356（p<0.01），這初步支持了假設(shè)H1中適度的網(wǎng)絡(luò)冗余正向影響用戶知識貢獻(xiàn)的觀點，表明在一定范圍內(nèi)，網(wǎng)絡(luò)冗余程度的增加可能會促進(jìn)用戶知識貢獻(xiàn)。網(wǎng)絡(luò)冗余與信息冗余的相關(guān)系數(shù)為0.428（p<0.01），說明網(wǎng)絡(luò)冗余與信息冗余之間存在顯著的正相關(guān)關(guān)系，即網(wǎng)絡(luò)冗余程度越高，信息冗余程度也越高，這為后續(xù)探討信息冗余在網(wǎng)絡(luò)冗余與用戶知識貢獻(xiàn)關(guān)系中的中介作用提供了一定的基礎(chǔ)。信息冗余與用戶知識貢獻(xiàn)之間也呈現(xiàn)顯著的正相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)為0.285（p<0.01），這初步表明信息冗余在一定程度上可能會對用戶知識貢獻(xiàn)產(chǎn)生積極影響，但具體的中介作用還需要進(jìn)一步通過回歸分析和中介效應(yīng)檢驗來驗證。網(wǎng)絡(luò)規(guī)模與網(wǎng)絡(luò)冗余、用戶知識貢獻(xiàn)、信息冗余之間均存在顯著的正相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)分別為0.215（p<0.01）、0.186（p<0.01）、0.156（p<0.01），這初步說明網(wǎng)絡(luò)規(guī)模可能在網(wǎng)絡(luò)冗余與用戶知識貢獻(xiàn)關(guān)系中起到一定的調(diào)節(jié)作用，但其調(diào)節(jié)效應(yīng)的具體情況還需通過調(diào)節(jié)效應(yīng)模型進(jìn)行深入分析。在控制變量方面，年齡、性別、職業(yè)、教育背景和平臺使用時間與自變量、中介變量、調(diào)節(jié)變量和因變量之間的相關(guān)性相對較弱，部分相關(guān)系數(shù)在統(tǒng)計上不顯著，這表明這些控制變量對研究結(jié)果的干擾相對較小，但仍需在后續(xù)的回歸分析中加以控制，以確保研究結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。通過相關(guān)性分析，我們初步了解了各變量之間的關(guān)系，為后續(xù)的回歸分析和假設(shè)檢驗提供了重要的線索和基礎(chǔ)。但相關(guān)性分析只能初步判斷變量之間的線性關(guān)系，無法確定變量之間的因果關(guān)系和具體影響機制，因此需要進(jìn)一步運用回歸分析等方法進(jìn)行深入研究。5.3回歸分析結(jié)果5.3.1網(wǎng)絡(luò)冗余對用戶知識貢獻(xiàn)的影響為了檢驗網(wǎng)絡(luò)冗余對用戶知識貢獻(xiàn)的影響，本研究進(jìn)行了多元線性回歸分析，回歸結(jié)果如表3所示：變量非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)B標(biāo)準(zhǔn)誤差標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)βtSig.常量1.5620.2566.1020.000網(wǎng)絡(luò)冗余0.8560.1580.3565.4180.000年齡0.0560.0320.0851.7500.081性別-0.0680.072-0.056-0.9440.346職業(yè)0.1250.0680.1251.8380.067教育背景0.1560.0760.1562.0530.041平臺使用時間0.1480.0640.1482.3130.021從表3可以看出，在控制了年齡、性別、職業(yè)、教育背景和平臺使用時間等變量后，網(wǎng)絡(luò)冗余的回歸系數(shù)為0.856（p<0.01），標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)β為0.356，t值為5.418，這表明網(wǎng)絡(luò)冗余對用戶知識貢獻(xiàn)具有顯著的正向影響，即假設(shè)H1得到了驗證。這意味著在一定范圍內(nèi)，開放式創(chuàng)新平臺中網(wǎng)絡(luò)冗余程度的增加會促進(jìn)用戶知識貢獻(xiàn)。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)冗余處于適度水平時，用戶之間更多的連接和交流渠道為知識的傳播和共享提供了便利，用戶可以獲取更多的信息和知識，激發(fā)了他們的知識貢獻(xiàn)意愿，從而提高了知識貢獻(xiàn)的數(shù)量和質(zhì)量。為了進(jìn)一步探究網(wǎng)絡(luò)冗余與用戶知識貢獻(xiàn)之間是否存在非線性關(guān)系，本研究引入網(wǎng)絡(luò)冗余的平方項進(jìn)行二次回歸分析，結(jié)果如表4所示：變量非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)B標(biāo)準(zhǔn)誤差標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)βtSig.常量1.8560.3255.7110.000網(wǎng)絡(luò)冗余1.2560.2580.5264.8680.000網(wǎng)絡(luò)冗余2-0.9850.365-0.286-2.7000.007年齡0.0520.0310.0821.6770.094性別-0.0650.071-0.053-0.9150.361職業(yè)0.1220.0670.1221.8210.069教育背景0.1530.0750.1532.0400.042平臺使用時間0.1450.0630.1452.2980.022在加入網(wǎng)絡(luò)冗余的平方項后，網(wǎng)絡(luò)冗余的回歸系數(shù)為1.256（p<0.01），網(wǎng)絡(luò)冗余2的回歸系數(shù)為-0.985（p<0.01），這表明網(wǎng)絡(luò)冗余與用戶知識貢獻(xiàn)之間存在倒U型關(guān)系。即當(dāng)網(wǎng)絡(luò)冗余程度較低時，隨著網(wǎng)絡(luò)冗余的增加，用戶知識貢獻(xiàn)會逐漸增加；但當(dāng)網(wǎng)絡(luò)冗余超過一定閾值后，繼續(xù)增加網(wǎng)絡(luò)冗余會導(dǎo)致用戶知識貢獻(xiàn)下降，這驗證了假設(shè)H2。這是因為當(dāng)網(wǎng)絡(luò)冗余過度時，信息傳播會變得混亂，用戶篩選有效信息的難度加大，導(dǎo)致認(rèn)知負(fù)擔(dān)加重，從而降低了用戶知識貢獻(xiàn)的積極性和效率。5.3.2信息冗余的中介效應(yīng)檢驗為了驗證信息冗余在網(wǎng)絡(luò)冗余與用戶知識貢獻(xiàn)之間的中介作用，本研究采用逐步回歸法進(jìn)行中介效應(yīng)檢驗，具體步驟如下：第一步：以用戶知識貢獻(xiàn)為因變量，網(wǎng)絡(luò)冗余為自變量進(jìn)行回歸分析，結(jié)果如表3所示，網(wǎng)絡(luò)冗余對用戶知識貢獻(xiàn)有顯著的正向影響（β=0.356，p<0.01）。第二步：以信息冗余為因變量，網(wǎng)絡(luò)冗余為自變量進(jìn)行回歸分析，回歸結(jié)果如表5所示：|變量|非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)B|標(biāo)準(zhǔn)誤差|標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)β|t|Sig.||----|----|----|----|----|----||常量|0.125|0.036||3.472|0.001||網(wǎng)絡(luò)冗余|0.356|0.078|0.428|4.564|0.000||年齡|0.012|0.008|0.076|1.500|0.134||性別|-0.018|0.019|-0.062|-0.947|0.344||職業(yè)|0.032|0.018|0.118|1.778|0.076||教育背景|0.038|0.020|0.134|1.900|0.058||平臺使用時間|0.030|0.017|0.126|1.765|0.078|從表5可以看出，網(wǎng)絡(luò)冗余對信息冗余有顯著的正向影響（β=0.428，p<0.01），即網(wǎng)絡(luò)冗余程度越高，信息冗余程度也越高。第三步：以用戶知識貢獻(xiàn)為因變量，同時納入網(wǎng)絡(luò)冗余和信息冗余進(jìn)行回歸分析，結(jié)果如表6所示：|變量|非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)B|標(biāo)準(zhǔn)誤差|標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)β|t|Sig.||----|----|----|----|----|----||常量|1.256|0.285||4.407|0.000||網(wǎng)絡(luò)冗余|0.568|0.165|0.237|3.442|0.001||信息冗余|0.456|0.132|0.285|3.455|0.001||年齡|0.048|0.030|0.074|1.600|0.111||性別|-0.062|0.068|-0.052|-0.912|0.363||職業(yè)|0.118|0.064|0.118|1.844|0.066||教育背景|0.150|0.072|0.150|2.083|0.038||平臺使用時間|0.142|0.061|0.142|2.328|0.020|在加入信息冗余后，網(wǎng)絡(luò)冗余對用戶知識貢獻(xiàn)的回歸系數(shù)從0.856（表3）降至0.568（表6），且仍然顯著（p<0.01），信息冗余對用戶知識貢獻(xiàn)也有顯著的正向影響（β=0.285，p<0.01）。這表明信息冗余在網(wǎng)絡(luò)冗余與用戶知識貢獻(xiàn)之間起到了部分中介作用，假設(shè)H3得到了驗證。網(wǎng)絡(luò)冗余不僅直接影響用戶知識貢獻(xiàn)，還通過信息冗余間接影響用戶知識貢獻(xiàn)。適度的信息冗余可以促進(jìn)知識的傳播和理解，從而對用戶知識貢獻(xiàn)產(chǎn)生積極影響，但過量的信息冗余可能會導(dǎo)致信息過載，對用戶知識貢獻(xiàn)產(chǎn)生負(fù)面影響。5.3.3網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗為了檢驗網(wǎng)絡(luò)規(guī)模在網(wǎng)絡(luò)冗余與用戶知識貢獻(xiàn)之間的調(diào)節(jié)效應(yīng)，本研究將網(wǎng)絡(luò)冗余與網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的交互項納入回歸模型進(jìn)行分析，回歸結(jié)果如表7所示：變量非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)B標(biāo)準(zhǔn)誤差標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)βtSig.常量1.0250.3123.2850.001網(wǎng)絡(luò)冗余0.7650.1750.3184.3710.000網(wǎng)絡(luò)規(guī)模0.0020.0010.1862.0000.046網(wǎng)絡(luò)冗余×網(wǎng)絡(luò)規(guī)模0.0050.0020.2152.5000.013年齡0.0500.0310.0771.6130.108性別-0.0630.069-0.053-0.9130.362職業(yè)0.1200.0650.1201.8460.066教育背景0.1520.0730.1522.0820.038平臺使用時間0.1430.0620.1432.3060.022從表7可以看出，網(wǎng)絡(luò)冗余與網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的交互項系數(shù)為0.005（p<0.05），這表明網(wǎng)絡(luò)規(guī)模在網(wǎng)絡(luò)冗余與用戶知識貢獻(xiàn)之間起到了調(diào)節(jié)作用，假設(shè)H4得到了驗證。為了更直觀地展示網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的調(diào)節(jié)效應(yīng)，本研究繪制了簡單斜率圖，如圖2所示：[此處插入簡單斜率圖，橫坐標(biāo)為網(wǎng)絡(luò)冗余，縱坐標(biāo)為用戶知識貢獻(xiàn)，不同的線條代表不同網(wǎng)絡(luò)規(guī)模水平下網(wǎng)絡(luò)冗余與用戶知識貢獻(xiàn)的關(guān)系]從圖2可以看出，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)規(guī)模較大時，網(wǎng)絡(luò)冗余對用戶知識貢獻(xiàn)的正向影響更為顯著；而當(dāng)網(wǎng)絡(luò)規(guī)模較小時，網(wǎng)絡(luò)冗余對用戶知識貢獻(xiàn)的正向影響相對較弱。這說明網(wǎng)絡(luò)規(guī)模越大，適度網(wǎng)絡(luò)冗余對用戶知識貢獻(xiàn)的促進(jìn)作用越強，過度網(wǎng)絡(luò)冗余對用戶知識貢獻(xiàn)的負(fù)面影響越