文／谷斌 张意
基金项目：2012年度教育部人文社会科学研究规划基金项目“基于Super-P2P的虚拟社区知识信息有序化组织与共享模式研究”（12YJA630033）；广东省哲学社会科学“十二五”规划2011年度一般项目“社会网络环境下的知识信息共享模式研究”（GD11CTS01）；
摘要：本文以社会网络分析理论为基础，研究虚拟社区的知识共享及个性化推送相关问题。文章在对虚拟社区的知识、行动者、知识交流方式这几要素进行了分析后，总结了虚拟社区用户进行知识创造及知识共享的过程。并以此为基础，重点提出了基于社会网络分析理论的，包含知识需求分析、知识空间管理、知识推送服务3个模块的虚拟社区知识推送模型。
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关键词 ：虚拟社区；知识推送；社会网络分析；知识共享；模型
引言
虚拟社区是web2.0时代最重要的网络产物之一，在全民共同参与的社会化背景下，一方面，平台中存在着大量的非结构化信息资源，另一方面，知识利用遇到的困难也比以往任何时候更加突出。本文从此角度出发，以知识储量丰富、用户数目巨大的虚拟社区为对象，研究虚拟社区的知识共享及相关知识推送问题。
知识推送的概念，最早由美国《信息周刊》主编Ricadela在介绍微软公司的知识推送时提出, 旨在依据用户的知识需求主动将合适的知识提供给用户。目前学者们对这一领域的研究尚处于起步阶段。虚拟社区中信息资源繁杂零散，知识推送能够克服传统知识拉取方式被动、效率低下、精确度低的缺点，加强知识的有效利用。虚拟社区作为现代社会一种特殊的社区存在形式，无论采用何种定义，人都是其中最根本的因素。社会网络分析理论以人为中心，主要用于研究社群结构，将相对成熟的社会网络分析理论引入虚拟社区的知识应用研究，具有较好的契合点。
因此，本文以社会网络分析方法为依据，从用户的个性化知识需求角度出发，借助虚拟社区的知识共享过程来重点研究虚拟社区的知识推送相关问题。
1、虚拟社区知识、行动者、知识交流方式
本文研究的虚拟社区是指一般意义上的虚拟社区，包括微博、QQ空间、人人网、开心网等多种现代主流网络社区形式，并不特指专门的虚拟学习社区平台。以下从知识交流的各要素出发，对虚拟社区知识、行动者、交流方式等方面进行探讨。
1.1 虚拟社区的知识
在以往的研究中，社会网络分析方法多用于研究专业学习型虚拟社区中团队的知识交流状况。然而，人们并不只在工作场合下才需要知识，在日常生活中的方方面面都存在着知识需求。近些年逐渐兴起的虚拟社区如新浪微博、朋友网等以分享个人生活体验、传播信息和巩固朋友关系为主要内容，大量不断更新的看似以社交、娱乐为主的内容中实际也包含着丰富的知识，如旅游知识、IT技术、社交技巧、健康知识、新闻、资源链接等等。不论是原创还是转帖，不论是几十个字的个人观点还是长篇博文，如果系统能找到有效的方式对这些非结构化、零散的知识内容进行分类、推送，将大大扩展用户个人学习的途径，促进知识的利用。与一般专业学习型虚拟社区相比，综合性虚拟社区的知识具有更加精简、快速生产、纷繁复杂的特点，因而知识的体系的构建更加复杂。
1.2 虚拟社区的行动者
虚拟社区的行动者指的就是注册用户，通常，不同的虚拟社区拥有不同的用户群，不同的用户对知识交流的期望值不一。为了达到交流目的，行动者通常会有意识地选取符合自身需求、价值观点的主题和交流伙伴，虚拟平台本质上就是一个超大型的社会网络。行动者与其他行动者之间的关系为两种：相识与不相识。相识的行动者之间最初所分享的知识内容匹配度不一定很高，但由于亲密的关系两者之间的互动程度高，一方发布的知识内容很可能得到另一方的关注，在这种情况下，一方的知识体系构建在无形中就会影响到另一方；而不相识的两个行动者之间，彼此信任度最初一般较低，若两者产生频繁互动，如获得对方的关注、经常分享对方发布的内容等，一般代表着两者对某个领域的知识有着较高程度的、共同的认可或需求。
1.3 虚拟社区的知识交流方式
虚拟社区的用户进行知识交流的方式大体可分为三种：上载、中介传播、下载。上载是用户自觉意识的较高表现，指用户主动将自身所拥有的显性资源或是隐性经验显性化后上传的行为。通常，虚拟社区的建设者对这类用户十分看重，因为这部分高质量的内容提供者将决定社区局部甚至整个网络社区的活跃度；中介传播是指用户虽然自身不创造传播内容，但为了表达自己对某个主题内容的肯定或质疑，从而进行关注、转帖、分享、评论、点赞等行为，高质量知识的广泛传播离不开大量的中间传播用户；下载是社区用户对上传知识肯定的一种表现，这部分知识对多数用户具有较大学习意义，因此用户选择下载收藏，深度学习，而不仅仅只是进行中介传播。因此，用户的上载、中介传播、下载除了是知识交流的方式，更是反映用户与其知识期望值的重要指向标。
图1是虚拟社区用户进行知识创造及知识共享的简要示意图，虚拟社区根据组织目的可大致分为娱乐型、学习型、分享型、讨论型、交友型5大类，所有虚拟社区的知识都可归纳为隐性知识和显性知识两种：隐性知识在虚拟社区中反映为用户个人内在的观点、经验，用户可通过文字、图片、视频等工具使其显性化为某一领域的知识，如社交知识、IT知识等，然后通过平台的上载操作将资源分享给社区其他用户，这是一种原创行为，而其他用户对这些信息资源进行消化、吸收后，可形成新的隐性知识；显性知识在虚拟社区中通常反映为用户个人收藏的、包括平台内外的、已经显性化的信息资源，分享后经过下载、收藏动作可成为其他用户的个人显性知识资源。以上描述的是从隐性知识到隐性知识、从显性知识到显性知识的转换过程，除此之外，还存在着从隐性知识到显性知识、从显性知识到隐性知识的转化。如图1：
2、社会网络分析方法在虚拟社区知识推送中的利用
2.1 虚拟社区中的社会网络分析
将虚拟社区中的注册用户视为节点，用户之间的互动行为视为联系，这样就在虚拟社区中存在着大量的知识网络，同一用户一般会存在于多个知识网络，而多个知识网络之间可能存在交叉领域。对用户在某个知识网络中的活跃度、影响力进行分析，就可以分析该用户在这个知识网络中的影响力与知识接收受益情况。分析某个主题中 “明星”的关系网络，可以间接了解某个主题的知识共享情况。一般意义上的虚拟社区就社会网络层面有如下特点：节点数目多、知识网络交错；中心势、中心度计算复杂；“明星”效应显著；数据非结构化。
2.2 知识推送
网络环境下的知识推送是将知识管理方法与先进的信息技术相结合，在准确分析决策者的知识需求基础上，充分利用网络环境的优势，从组织知识资源中选取合适的知识，以及时、主动的方式向决策者提供知识服务，以便达到将最恰当的知识在最恰当的时间传递给最恰当的人，使他们能够做出最恰当的决策。虚拟社区中知识种类、存量都十分丰富，若没有高效的平台知识推送系统将其有效地利用，这些知识将仅仅是一些零散、杂乱无章的信息。
冯勇（2007）认为知识推送平台的关键组成部分包括三个部分: 知识需求分析模块、知识空间管理模块、知识推送服务模块。从本文讨论的研究对象来说，虚拟社区中知识需求分析模块主要通过用户网络行为、人际网络数据追踪及部分用户调查确定用户的知识需求，这是平台将知识对用户进行个性化推送的基础；知识空间管理模块主要在于统计平台现有资源，将各种形式的资源加以集成为推送服务提供资源；知识推送服务模块主要将知识空间模块集成的资源进行抽取、以适当的形式推送给用户。
2.3 以社会网络分析为基础的知识推送
社会网络分析方法对知识推送的重要性在于，社会网络分析理论紧紧抓住虚拟社区以“人”为中心的本质，从社区中人与人的关系、人与人之间行为的角度出发，去定位用户的知识需求，并以此为基础进行相关的推送服务。现以社会网络分析方法为基础，从知识需求分析、知识空间管理、知识推送服务三个模块分析虚拟社区的知识推送模型。
2.3.1. 知识需求分析模块
知识需求分析是进行用户知识推送的第一个步骤，只有彻底地了解用户所需要的知识，以平台为基础形成知识体系，构建知识需求列表，才能将合适的知识高效地推送给用户。首先利用社会网络分析方法分析用户在虚拟社区的人际关系情况，从用户与其他用户的互动行为来计算双方知识体系的关联度；其次根据用户的搜索历史、对所关注知识领域的处理情况统计出用户感兴趣的重点话题作为备选知识需求列表。
2.3.2. 知识空间管理模块
虚拟社区用户数目巨大，而每个用户自定义的主题、参与的话题，与平台定义的概念都可能有较大差别，因此有必要对用户的知识情境与情境知识进行匹配，进行整体资源重新排列，再依据特定的分类规则将用户发布的内容统一存储，同时确立该用户的备选知识推送列表。系统将平台现有资源与用户的备选知识需求列表进行匹配，已有资源需要根据用户的需要直接进行重组，缺口的资源需要以一定形式补充，如鼓励用户创造或平台补充等。总的来说，这是一个资源准备的过程。
2.3.3. 知识推送服务模块
对于典型的虚拟社区来说，大多数的知识资源均是以简短的日志方式呈现，如微博、QQ空间的说说等，因此用户最终接收知识资源的形式也是简短、零散的。平台需要将组织好的资源以合适的形式推送给用户，例如推荐“话题”或“用户”等。另外，向用户推送知识资源的时机也需要考虑，用户注册、手动搜索话题、对某个话题进行互动行为、关注其他用户时等，都是可以推送相关联的知识的好时机。用户如果接受了系统平台推送的用户或话题，并在此基础上有了互动，经过再分享和再创造后的知识资源就实现了再循环利用。
根据以上3个部分，知识推送模型可用下图2表示：知识需求分析模块，以用户为中心，以社会网络分析理论为基础，通过统计用户之间的互动关系及用户本身对话题的操作行为如浏览、搜索等，对用户的知识需求进行定位，包括归纳用户重点关注的话题、“明星”用户等；知识空间管理模块，根据已定位的用户个人知识需求，计算其资源缺口，再以话题为维度有针对性地在平台中进行资源抽取、重组；知识推送服务模块，抽取的资源将以合适的形式在合适的时间向用户进行推送。推送的知识若被用户接收后将可能影响其知识需求结构，形成新的知识网络，因而整个模型是封闭循环的。如图2：
3、结论
虚拟社区已经成为了当代社会最重要的网络平台之一，数以亿计的用户每天产生大量的信息数据，这些资源不仅可以被当做商业数据分析的原材料，也应该成为用户个人甚至社会提高自身知识素质的基础。本文以社会网络分析方法为依据，从用户自身出发，探索虚拟社区的知识共享过程及知识推送模型，期望通过挖掘过去、分析现状、预测未来，提高信息资源与用户需求的匹配度，从而实现信息“取之于民，用之于民”，发挥虚拟平台大数据的真正用途。
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参考文献
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作者简介：
谷斌，博士，教授，博士生导师，华南理工大学经济与贸易学院教师，研究方向：电子商务、知识管理、创新管理；
张意，华南理工大学经济与贸易学院硕士研究生，研究方向：知识管理。