1 绪论
1.1 研究背景
21 世纪是知识经济时代，知识无论是在国家层面、企业层面还是个体层面都是核心竞争力的主要来源，这一点早已成为共识。在此基础上的知识管理一直是近些年研究的热点。知识分享作为知识管理的一个核心环节，对知识管理的绩效有关键性的影响，尤其是对知识创造的绩效有决定性的影响。
（1）社交媒体成为知识分享的新渠道
信息技术在知识管理中发挥的作用一直是这些年学术研究的热点，也是在实践中一直在不断推进的。从企业的内部信息管理系统，到公共的知识管理系统，这些信息管理系统主要侧重于已经被书面化的显性知识的贮藏和共享。互联网的发展使得这些信息管理系统可以跨越时间和地域，广泛的为人们所利用。Web2.0时代的到来，不仅使得整个网络成为一个巨大的知识储存体和通畅的分享途径，更催生了用户生成大量的内容，这些内容中不乏真知灼见。可以说互联网的普及使得人们获取知识的途径大大增加、成本大大奖励、知识分享更加便捷和高效。
Web2.0 以来的网络应用，注重双向传播方式，用户间有广泛而深度的互动，用户既是内容的接收者，也是内容的生成者和传播者。在这个浪潮中，应运而生了很多社交媒体类网络应用。从早期的博客、论坛、虚拟社区等到现在的Facebook、Twitter、国内的微信、微博、知乎等，这些应用的功能侧重点各有不同，但总的来说社交是其核心的功能之一。本文的研究对象就是社交媒体类应用，即英文 Social media，指的是基于互联网并建立在 Web 2. 0 理念和技术基础上，支持用户自身创造和交换内容的应用。它涉及群体聚集在网络上通过对话性媒介分享信息、知识和观点的活动、实践和行为。社交媒体融合了技术、人员、和内容，形成了一个个生态系统。社交媒体生态系统由一系列各种各样的网站组成，例如社交网络网站、专业社区、Blogs、文件分享网站、论坛、及时信息、虚拟世界等。在国内主要的社交媒体应用有微博、微信、知乎、豆瓣、QQ、专业论坛等。
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1.2 研究目的
社交媒体具有以往虚拟社区所不具有的特征，譬如构建了开放、自由、平等的沟通平台，降低了个体维护社会关系的成本，提高了个体参与社会化网络的意愿，鼓励用户在其中自发生成内容等等。这些特征使用户维护和拓展自己的社会关系网络成为可能，并且使其成为用户分享知识的重要平台。
基于此，本文在相关理论文献的基础上，拟探讨以下问题：（1）研究社交媒体情境下用户的社会资本情况；（2）研究社交媒体情境下，用户的知识分享行为，即知识贡献、知识搜集和知识分享的感知效果；（3）研究社交媒体情境下，用户的社会资本如何影响用户的知识分享行为。
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2 相关文献回顾
2.1 知识分享的相关研究
2.1.1 知识的概念界定
知识这个词有非常丰富的涵义，在不同的学科背景下、不同的视角里的理解差异较大。在企业文献中，关于知识没有一致公认的定义，但普遍认为知识是观念、规则、程序和信息的有组织的组合。对于知识和信息的区分，Nonaka (1994)认为信息是一种消息流，而知识是在信息的基础上加上了个体信念的判断。有许多研究者没有对知识和信息严格区分，强调在知识分享研究中严格区分知识和信息没有太大实践意义。
知识根据其属性可分为显性知识和隐性知识。隐性知识最早的定义来自Michael Polanyi，他将其定义为一种不可表达的深植在个体头脑中的知识，与其相对的是可以被表达、书面化、语言化的显性知识。隐性知识更多的依赖于持有者，嵌入在个体的思维中，难于沟通表达，因此隐性知识只能在人与人面对面的交往中分享。Nonaka and Takeuchi 定义的隐性知识则发生了变化，他们认为隐性知识一定程度上在特定的环境中是可以被明确表达的，并将其分为两类：认知的和技术的。认知的隐性知识包括信念、观点、范式、价值观念、直觉和心智模式。技术的隐性知识是关于知道怎么做(know-how)的部分，手艺和非正式的技能，包括经验、诀窍、技术等。相对于认知的部分，技术的隐性知识更容易被表达和语言化，进而有利于分享。在 Nonaka 提出的 SECI 模型中，正是隐性知识与显性知识在个体间的转换创造了新的知识。后续的一些学者拓展了隐性知识的定义，根据 Jasimuddin、Chennamaneni 和 Teng、Haldin-Herrgard 等多位学者的观点，隐性知识与显性知识并非一分为二的两个的分类，显性和隐性不是两个端点，而是根据隐性的程度不同形成一个连续体，显性知识中不同程度的包含着隐性知识。信息技术可以有效促进显性知识和可被表达的隐性知识分享，不可被表达的隐性知识分享则更多的依赖面对面交流。
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2.2 社会资本的相关研究
2.2.1 社会资本的概念
社会资本是一个适用性广泛的概念，自从被提出后，针对不同的研究有不同的定义，目前已被应用到多个学科，并且在不同的学科中都有强大的解释力。这同时也使得社会资本是一个相对复杂的概念，在不同的情况下有不同的界定[43]。最早被提出应用是在社会学中，后来拓展到政治学、经济学和管理学中，因此定义的侧重点都不同，但总的来说都涉及人与人连接的关系和在这种关系中嵌入的资源[44]。在管理学中，社会资本这一概念有个体层面和组织层面之分，具体的界定也有差异。本文根据文献总结了社会资本的不同概念，见表 2.1.
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3 理论模型与研究假设.......... 18
3.1 理论模型................... 18
3.2 研究假设................ 19
4 研究实施.................. 24
4.1 问卷设计..................... 24
4.2 问卷的发放与回收....................... 26
5 数据分析与假设检验................... 30
5.1 信度分析...................... 30
5.2 效度检验........................ 30
5 数据分析与假设检验
5.1 信度分析
问卷信度是指调查结果反映的与实际情况的一致性或稳定性，即反映被调查对象真实程度的指标。在本文中采用了 Cronbach 信度系数法。
为保证问题是同质且具备可回答性，笔者对回收的调查数据在 SPSS 22.0 软件中进行了信度分析。一般而言，信度系数小于 0.5 表示信度过低，需对问卷进行大量的修正；系数在 0.5 至 0.8 之间表示可以接受问卷设置较为合理[71]。当问卷的信度达到 0.8 时，则表示测量或问卷的信度极佳。对本文数据做标准化处理之后，得到的问卷整体信度结果如表 5.1 所示,得到总量表的信度系数为 0.963，同时各个分量表的信度最小的为 0.678，代表整个问卷的信度很好。
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6 结论与展望
6.1 研究结论和探讨
根据上一部分的假设检验分析情况，初步可以得出以下结论：
（1）结构资本对知识贡献和知识分享的感知效果有积极影响这一结论不成立
（2）关系资本和认知资本对知识贡献和知识分享的感知效果有积极影响
（3）社会资本的三个维度结构资本、关系资本和认知资本对知识搜集有积极影响。
（4）知识贡献和知识搜集在社会资本对知识分享的感知效果中发挥中介作用。
对于以上结论，首先分析为何结构资本对知识贡献有积极影响这一结论不成立。一方面原因是在社交媒体情境中，知识贡献除了考虑个体知识贡献的意愿外，还有个体知识输出的能力因素。用户要想贡献知识，除了对相关问题有一定的知识储备外，还应有能够将知识外化成文字或者语言的能力，而这一点往往对很多个体是欠缺的[77]。这也反映了在社交媒体情境中，个体知识搜集和获得的频次总是多于知识贡献的。用户较强的结构资本，即较强的社会联系和广泛的弱关系，更有利于其搜集知识而不是贡献知识。另一方面，本文问卷发放的样本虽达到了标准，但是数量仍然偏少，数据分析在一定程度上不具有全面的代表性，结构资本对知识贡献的影响需要更大样本的数据进行分析，以明确具体的影响。
参考文献（略）