SNS虚拟社区知识治理的效益测度模型研究

发布时间：2017-08-18 21:06

  本文关键词：SNS虚拟社区知识治理的效益测度模型研究

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【摘要】：随着计算机互联网技术的迅速发展，以美国的facebook为代表的SNS虚拟社区在世界范围内如雨后春笋般兴起繁荣，SNS虚拟社区不仅渐渐改变着人们相互交流的方式及效率而且也日益成为学术界的研究热点，特别是关于SNS虚拟社区知识治理的研究，越来越成为一个具有研究价值和实际意义的领域。许多学者对SNS虚拟社区的知识共享及其影响因素、发展现状及未来趋势等做了系统的研究，但是关于SNS虚拟社区的知识治理效益方面的研究更是凤毛麟角，基于此，本文试图在前人已有的研究基础上，建立测度模型探讨SNS虚拟社区知识治理的效益，这样的研究在如今互联网与电子商务均迅猛发展的背景下，具有实践和指导意义，对于寻求经济增长的新动力也是有意义的尝试。 本文首先对SNS虚拟社区的发展进行了综述，然后结合知识治理相关理论的发展介绍了SNS虚拟社区知识治理效益的影响因素（用户数量、用户间知识共享的程度）、衡量指标（用户规模、用户在线浏览时间、对平台的投资规模）及各指标间的关系，并据此梳理得出SNS虚拟社区知识治理的效益衡量模型，即以SNS虚拟社区平台的收益为因变量，以所选取指标为自变量的线性回归模型。该模型建立的依据主要是SNS虚拟社区具有网络效应以及影响个人行动的理论MOA（Motivation、Opportunity、Ability）理论，尽管衡量SNS虚拟社区 知识治理的效益不同于对其他效益的考核，知识治理效益不仅表现为用户分享知识的成本降低、平台内知识的不断积累、新知识的创造等针对SNS虚拟社区平台自身的财务指标方面的效益，还表现为用户、第三方等相关者满意度、商业价值的提升等外部效益，因此，知识治理的效益不仅指当下的经济利益，还包括知识治理对未来平台发展的有利影响；但是考虑到设置不能量化的虚拟变量对数据特性方面要求，经过分析和检验，最后决定在本模型中，不设置虚拟变量，而仅以上述三个指标进行回归分析。 在选定模型变量及模型形式后，本文通过搜集中国SNS虚拟社区行业的收益和评价指标，依据模型用SPSS19.0对数据进行回归分析，结论显示，上述三个指标对SNS虚拟社区进行知识治理效益有着明显的相关关系，其中用户规模对效益的影响最大，对平台的投资其次，而用户浏览时间的影响最后。总而言之，SNS虚拟社区知识治理的效益，最终都是取决于用户，因此本文还依据MOA行为影响理论从能力、动机、机会三个方面分析影响用户选择的因素，对于SNS虚拟社区来说，，只能够通过创造用户使用SNS虚拟社区的机会和改变用户使用SNS虚拟社区平台的动机两个方向出发，提高知识共享的效率、使知识传播方式和渠道更加多样、做好第三方游戏的开发合作、增强平台对用户的吸引力等。年投资规模和用户规模均与SNS虚拟社区年收入呈明显的正相关关系，月度浏览量虽然呈正相关关系但是其对平台年收入的影响没有前两者大。因此可以得出结论，SNS虚拟社区知识治理效益依赖于SNS虚拟社区的建设、广告投放商的青睐、平台对于用户的吸引、以及为用户提供的第三方应用的趣味性等。
【关键词】：SNS虚拟社区 知识治理 效益测度模型
【学位授予单位】：上海师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：F49
【目录】：

• 中文摘要6-8
• Abstract8-10
• 第1章 导论10-14
• 1.1 研究目的与意义10-12
• 1.2 文章主要内容与创新点12-14
• 1.2.1 本文主要内容12
• 1.2.2 本文创新点12-14
• 第2章 相关研究及其研究现状综述14-25
• 2.1 知识治理概述14-19
• 2.1.1 知识治理简介14-15
• 2.1.2 相关研究及实践综述15-18
• 2.1.3 SNS虚拟社区相关研究综述18-19
• 2.2 知识治理绩效研究的现状19-23
• 2.2.1 知识治理绩效相关理论研究19-22
• 2.2.2 知识治理绩效相关实践研究22-23
• 2.3 SNS虚拟社区知识治理在我国的发展现状23-25
• 第3章 知识治理效益测度指标选取25-31
• 3.1 SNS虚拟社区盈利模式25-29
• 3.1.1 SNS虚拟社区盈利模式25-26
• 3.1.2 中国 SNS 虚拟社区盈利模式26-29
• 3.2 知识治理效益影响因素分析29-30
• 3.3 SNS虚拟社区知识治理效益评价指标的选取30-31
• 第4章 效益测度模型的建立31-36
• 4.1 模型的建立及变量定义31-32
• 4.1.1 建立模型31-32
• 4.1.2 变量定义32
• 4.2 数据来源32-36
• 第5章 实证分析及结果分析36-44
• 5.1 实证分析36-42
• 5.1.1 描述性统计分析36
• 5.1.2 多元线性回归分析36-39
• 5.1.3 相关性分析39-40
• 5.1.4 剔除共线解释变量后的多元回归分析40-42
• 5.2 结果分析42-44
• 第6章 研究结论与政策建议44-49
• 6.1 研究结论44-47
• 6.2 相关政策建议47-49
• 致谢49-50
• 参考文献50-53

【参考文献】

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本文编号：696748