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企业自建在线创新社区中反馈对用户持续创新贡献的影响研究--新产品开发阶段的调节效应

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系统工程理论与实践 2022年第10期42卷 2769-2781页

作者：刘伟张波椋东北财经大学管理科学与工程学院大连116025

企业自建在线创新社区是企业与用户协同进行产品开发和价值创造的网络平台,是典型的信息技术驱动的企业开放式创新模式.本文基于社会认知理论、耶鲁态度改变理论与情境调节定向理论,考虑新产品开发阶段的情境因素,构建企业自建在线创新... 详细信息

企业自建在线创新社区是企业与用户协同进行产品开发和价值创造的网络平台,是典型的信息技术驱动的企业开放式创新模式.本文基于社会认知理论、耶鲁态度改变理论与情境调节定向理论,考虑新产品开发阶段的情境因素,构建企业自建在线创新社区中反馈对用户持续创新贡献影响的理论模型.获取小米MIUI社区中的用户创新发帖和反馈评论的非结构化数据,通过机器学习算法进行数据结构化处理,进而构建面板数据模型进行实证分析.研究表明,在线创新社区中的正反馈对用户持续创新贡献具有显著正向影响,负反馈对用户持续创新贡献也具有显著影响,但是关系的方向与反馈来源和情境有关.考虑反馈来源的不同,反馈对用户持续创新贡献的影响会存在显著差异,相比同伴反馈,专家反馈对用户的持续创新贡献的影响更强.考察新产品开发阶段的调节效应发现,相比创意产生阶段,测试发行阶段中专家负反馈对用户的持续创新贡献产生正向影响.本文研究丰富了企业自建在线创新社区情境下的用户创新、新产品开发和开放式创新的理论,并为平台经济背景下企业利用外部知识进行产品和服务创新的实践提供管理启示.

关键词：在线创新社区反馈用户创新新产品开发

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在线创新社区用户持续贡献形成机理——基于面板向量自回归的动态分析

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南开管理评论 2023年第5期26卷 236-245,I0047,I0048页

作者：李明伟青岛大学商学院

在线创新社区用户持续贡献是企业新产品研发创新至关重要的战略资源。但是,目前鲜有研究对在线创新社区用户持续贡献的形成过程进行探究,这一过程中有哪些关键影响因素,对比不同因素对用户持续贡献的影响与影响的时间变动效应,以及对于... 详细信息

在线创新社区用户持续贡献是企业新产品研发创新至关重要的战略资源。但是,目前鲜有研究对在线创新社区用户持续贡献的形成过程进行探究,这一过程中有哪些关键影响因素,对比不同因素对用户持续贡献的影响与影响的时间变动效应,以及对于不同社区等级用户这种影响有何差异。本文构建了用户持续贡献的动态效应模型,对用户持续贡献形成过程及机理进行研究。通过网络爬虫构建用户行为面板数据,结合面板向量自回归模型和脉冲响应函数进行实证分析。研究发现:用户贡献习惯、同伴交互和官方认可对用户持续贡献存在正向显著影响;三个变量对用户持续贡献的影响都呈现短期增长且长期衰减的趋势,但其影响在峰值与反应时间上存在明显差异;对社区等级较低的用户,同伴交互和官方认可对持续贡献影响效应更强。本文不仅为探究在线创新社区用户持续贡献形成过程提供了一个全新的视角,也对企业在实践中进行社区激励机制设计以提升用户持续贡献有重要启示。

关键词：在线创新社区用户持续贡献形成机理动态分析面板向量自回归

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在线创新社区中反馈对用户创新参与的影响研究

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在线创新社区中反馈对用户创新参与的影响研究

作者：张波椋东北财经大学

学位级别：硕士

在线用户创新社区（OUIC）是近年来企业间流行的创新获取方式,在社区中,用户提出各种各样的创意并由企业整合,从而实现开放式创新。然而,开放式创新社区有时并没有达到用户和企业的期望。只有用户持续参与,社区才能为公司持续提供创新... 详细信息

在线用户创新社区（OUIC）是近年来企业间流行的创新获取方式,在社区中,用户提出各种各样的创意并由企业整合,从而实现开放式创新。然而,开放式创新社区有时并没有达到用户和企业的期望。只有用户持续参与,社区才能为公司持续提供创新。但是在许多时候,参与创新的用户数量会随着时间的推移越来越少。在在线创新社区中,保持社区活力至关重要,即如何吸引新用户创新和激励老用户继续创新,所以了解用户的创新动机是一个必要的课题。现有文献主要从动机、交互等视角研究用户创新参与行为的影响因素,而本文基于反馈的视角,重点探讨新产品开发的不同阶段,不同类型的反馈对用户创新参与行为的差异作用。本文围绕态度改变理论与情境调节定向理论展开讨论,以企业专家正反馈、企业专家负反馈、普通用户正反馈、普通用户负反馈来区分用户收到的反馈。企业专家反馈指诸如“圈主”、“解答组”等具有官方身份的用户在帖子下提供的评论,普通用户反馈指社区普通用户在帖子下进行的评论,正负反馈的划分方法是计算评论的情感极性。本文假设,正向反馈对用户创新参与行为具有正向影响,负向反馈对用户创新参与行为具有负（正）向影响,但根据反馈来源及新产品开发阶段的不同其影响将有所区别。本文从小米科技有限责任公司创办的小米社区MIUI圈子获取数据,通过机器学习和文本情感分析进行编码,在对数据进行筛查之后共得到129231名用户的174297条帖子和对应的175757条评论,以此构建面板数据模型,并运用stata15.1进行统计分析和假设检验。结果显示,在线创新社区中的积极反馈与用户的创新参与行为存在显著的正相关关系,而消极反馈与用户的创新参与行为也存在显著的相关关系。考虑反馈来源和新产品开发阶段的不同,反馈对用户的创新参与行为的影响存在显著差异,在创意产生阶段,企业专家反馈对用户创新参与行为的影响不显著,而普通用户的反馈对用户创新参与行为具有显著的影响。在测试发行阶段,企业专家反馈与普通用户反馈对用户创新参与行为的影响均显著,且企业专家负反馈对用户的创新参与行为有显著的正向影响。本文创新之处主要体现在以下方面:第一,以往在线创新社区领域的研究主要聚焦在动机和交互视角,对反馈方向的研究较少。本文研究不同类型的反馈对用户创新参与行为的影响,完善了现有在线创新社区中关于反馈驱动用户创新参与行为的研究。第二,本文结合耶鲁态度改变理论,构建了在线创新社区中,反馈对用户创新参与的影响框架,为该领域的研究提供了一种新的视角和尝试。第三,本文将调节定向引入在线创新社区这一情境,丰富了动机领域和开放式创新领域的研究。

关键词：反馈用户创新参与新产品开发阶段在线创新社区

在线创新社区中创新激励对用户创新意愿的影响研究——考虑用户类型与工具支持的调节作用

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在线创新社区中创新激励对用户创新意愿的影响研究——考虑用户类...

作者：李悦东北财经大学

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纵观历史发展,创新是亘古不变的主题。人类进步需要创新,社会发展需要创新,企业的创新活动是否成功也已经成为衡量一个企业发展潜力、竞争实力的标杆。如今科学技术越来越发达,特别是互联网技术的发展尤其迅猛,产品的升级步伐加快,用户... 详细信息

纵观历史发展,创新是亘古不变的主题。人类进步需要创新,社会发展需要创新,企业的创新活动是否成功也已经成为衡量一个企业发展潜力、竞争实力的标杆。如今科学技术越来越发达,特别是互联网技术的发展尤其迅猛,产品的升级步伐加快,用户对产品的个性化需求越来越难以满足,企业市场的竞争越来越激烈。产品创新已经成为企业竞争的核心。企业在产品创新中面临着产品的创新周期大大缩短、用户需求越来越难控制、研发成本与用户满意度之间难以达到平衡、创新及时性与风险规避之间的矛盾难以解决,这些问题使得企业不得不越来越重视外部资源的开发利用。传统的创新模式已经无法满足企业的创新需求,需要与外部创新资源进行合作,进行开放式创新。而用户参与创新已经成为企业产品和服务创新的一种重要的方式,随着Web2.0技术的发展,一些企业通过建立在线创新社区搜集用户创新观点,如小米的MIUI社区、Dell的Ideastorm社区等。这些在线创新社区建立什么样的激励机制促进不同用户参与创新是值得深入研究的问题。本文以MIUI论坛社区为调查背景,基于激励理论,提出用户在激励作用下参与创新意愿的影响研究,引入解释水平理论,建立不同类型(普通用户和领先用户)的用户创新意愿影响的假设模型及假设。在实证部分,本文通过将问卷发放至小米用户活跃度较高的微博超话、QQ社群、微信社群的方式进行用户调查,收集了共437份有效问卷作为研究数据,其中领先用户123人,普通用户314人,之后我们使用SPSS、Statal5.1等数据分析软件对所获数据进行信度、效度检验,以验证数据来源可靠、模型建立合理,主要通过分层检验分析方法验证本文的研究假设。本文的研究结果表明:在线创新社区中,激励会对用户参与创新的意愿产生积极影响。对于不同类型的用户,社会满足需求、创新享受、知识认知需求这三种激励作用对其创新意愿产生影响的强弱存在差异,即这些激励作用对领先用户群体创新意愿的影响更加显著。对于普通用户,创新享受、知识认知需求虽然也会对其创新意愿产生积极影响,但是影响强度会弱于对于领先用户。工具包的支持可以使得普通用户更容易参与到创新活动中,增强了其创新享受,从而更愿意参与企业的创新活动。本文的创新之处在于:从激励理论的视角解释现有的用户创新模型,结合解释水平理论,构建了用户创新意愿影响模型,探索在创新激励的作用下普通用户与领先用户的创新意愿差别;研究了工具包对于创新意愿的影响,而且还将工具包与其他内在激励因素(创新享受、知识认知需求)进行交互,讨论两种影响因素的交互调节作用对用户创新意愿的影响。

关键词：在线创新社区用户创新领先用户创新工具包

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在线创新社区领先用户识别研究

在线创新社区领先用户识别研究

作者：杨少华西安理工大学

学位级别：硕士

开放式创新环境下,用户,尤其是领先用户,在现代企业创新中扮演着日益重要的角色,他们不仅能够为企业产品开发提供需求向导,还能切实参与到企业的产品开发和改进中来。企业利用领先用户创新不仅能够提高产品开发效率,节约成本,还能满足... 详细信息

开放式创新环境下,用户,尤其是领先用户,在现代企业创新中扮演着日益重要的角色,他们不仅能够为企业产品开发提供需求向导,还能切实参与到企业的产品开发和改进中来。企业利用领先用户创新不仅能够提高产品开发效率,节约成本,还能满足客户的定制化需求。因此,将领先用户纳入到企业的创新体系显得尤为必要。在企业利用领先用户参与创新之前,对领先用户的识别是首当其冲的任务。自Von HippelE教授提出领先用户的概念以来,领先用户的识别就成为众多学者研究的热点。尽管当前的研究已经具备了一些领先用户识别方法,但是这些方法存在着效率不高、需要消耗大量的人力和时间成本等问题。互联网技术的飞速发展促使企业纷纷建立了自己的在线创新社区,为用户创新提供了新的平台,同时,也给领先用户的识别研究提出了新的思路。学者们开始把目光聚焦于在线创新社区中的用户数据。在系统梳理现有的领先用户识别文献和相关方法的基础上,本文着眼于利用在线创新社区中的用户数据,提出了一套基于有监督式机器学习分类算法的领先用户识别方法体系。首先,通过文献查阅、专家访谈、资深用户访问以及对国内一些主流在线创新社区的长期观察发现,除了主题内容的创新性之外,领先用户和非领先用户还在活跃度、社区影响力和用户关系三个方面存在显著差异,据此,本文提出了基于用户内容信息以及基于用户行为数据的领先用户识别指标;其次,结合有监督式机器学习分类算法提出了领先用户识别模型的构建方法;最后,以MIUI论坛的真实数据为例进行了实例分析,结果表明,本文提出的识别指标在领先用户和非领先用户之间具有很好的区分度,并且利用真实数据训练出的识别模型对于预测集的识别也具有较高的准确度。

关键词：在线创新社区领先用户识别机器学习分类算法

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在线创新社区持续参与的影响因素及形成机制

在线创新社区持续参与的影响因素及形成机制

作者：李海强北京林业大学

学位级别：硕士

在线创新社区正逐渐成为企业进行技术创新的新途径。然而,现存的在线创新社区难以解决成员参与度低、用户黏性不足的问题。而现有研究大多停留在对在线创新社区成员初始参与激励问题的探究,对在线创新社区成员的持续参与行为关注较少,... 详细信息

在线创新社区正逐渐成为企业进行技术创新的新途径。然而,现存的在线创新社区难以解决成员参与度低、用户黏性不足的问题。而现有研究大多停留在对在线创新社区成员初始参与激励问题的探究,对在线创新社区成员的持续参与行为关注较少,无法为在线创新社区成员管理提供指导。因此有必要对在线创新社区成员的持续参与行为开展研究,分析社区成员持续参与行为形成的影响因素及其形成过程,以便在线创新社区更好地进行成员激励和管理。本研究首先基于研究问题,对国内外相关文献进行述评,总结在线创新社区成员持续参与行为研究的主要内容、研究模型和现有研究成果。其次,基于现有研究成果,提出研究假设并建立在线创新社区成员持续参与行为影响因素研究模型,采用结构方程建模方法进行假设检验。再次,选取在线创新社区中的持续参与成员进行案例研究,探寻在线创新社区成员持续参与行为的形成机制。最后,基于上述研究结果,就增强在线创新社区成员的用户黏性、激励社区成员持续参与提出政策建议,并对本研究进行总结和讨论。研究发现,感知有用性通过期望确认和满意度,显著影响社区成员的持续参与意图,同时社交网络激励对社区成员的持续参与意图有显著影响。研究还发现,在线创新社区成员的初始参与行为主要受到内在激励和感知价值的影响,逗留参与行为主要受到期望确认的影响,持续参与行为主要受到主观意识和社会影响因素的影响。本研究可以丰富在线创新社区的现有研究成果,同时为在线创新社区进行成员管理和社区激励提供借鉴和参考。

关键词：开放式创新在线创新社区持续参与接受后的信息系统持续使用模型结构方程模型社会影响理论

基于启发式—系统式模型的在线创新社区用户创意识别方法研究

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基于启发式—系统式模型的在线创新社区用户创意识别方法研究

作者：赵梦媛东北财经大学

学位级别：硕士

随着移动网络和社交媒体平台的发展,用户不仅是消息接收者更是主动的信息共同创造者。从企业的角度来看,在产品快速更新迭代的时代保持在创新的前沿,在不断发展的环境中获得竞争优势,通过开放创新从用户方面获取产品的创新想法对于产品... 详细信息

随着移动网络和社交媒体平台的发展,用户不仅是消息接收者更是主动的信息共同创造者。从企业的角度来看,在产品快速更新迭代的时代保持在创新的前沿,在不断发展的环境中获得竞争优势,通过开放创新从用户方面获取产品的创新想法对于产品开发尤为重要。在互联网企业的推动下,越来越多的用户乐于通过在线社区和社交协作平台进行知识分享和问题交流,随之产生了海量的在线用户评论。这有助于评论浏览者更方便地获得产品知识,帮助改善产品使用体验;更有助于企业优化对网络平台的搭建,提高信息获取效率、降低信息获得成本,从而实现对自身产品的创新和服务水平的提升。然而身处大数据时代,信息呈爆炸式增长,在线创新社区中存在海量非结构化的信息,企业难以从中获取有价值的高质量信息,高效识别用户创意对企业来说成为一个巨大的挑战。同时,影响用户评论是否包含产品创意的因素有诸多,如何系统地捕捉相关特征及其依赖关系非常重要。因此,开发设计一套用户创意识别文本分析框架体系迫在眉睫,也能为企业利用评论文本信息进行更多分类识别任务提供参考。本文研究目的是充分利用丰富的社交媒体内容,从在线创新社区中准确地识别包含用户创意的评论,精准定位为新产品特性和功能提供方向和目标的评论,挖掘嵌入在用户评论中的产品创意。主要的研究内容包括,针对在线创新社区用户创新问题,本文在设计科学研究范式的指导下,提出一种对评论文本数据进行分析,识别包含用户创意的评论文本分析框架。为系统地囊括更全面的创意性评论特征,基于双因素理论的启发式-系统式模型(HSM),综合了现有的文本挖掘和信息分类的研究成果,从在线创新社区中提取重要特征,构建表征用户创意评论识别的特征集。本文使用华为公司在线创新社区花粉俱乐部的用户评论数据对文本分析框架进行测试,通过常用的四类机器学习算法,支持向量机、随机森林、逻辑回归和XGBoost,进行数据分析和模型预测,验证研究模型的可用性。本文实验部分抓取了花粉俱乐部2022年3月至2022年9月数码板块手机系列数据,共计获得106379条评论。启发式-系统式模型分为启发式线索和系统式线索,设定八个维度作为启发式线索特征,五个维度作为系统式线索特征。针对在线创新社区的互动性和即时性,本文新构造时间特征、语义分析、官方回复特征和回复参与贡献特征维度;针对研究对象鲜明的属性特征,本文新构造评论效能、评论深度、语义分析和信息认知特征维度。分别对基线模型、单一特征维度、启发式或系统式组合特征维度、启发式-系统式模型在数据集上进行测试,并尝试寻找最优特征子集将其与所有特征的预测结果进行比较。最终所有算法都表现出优良性能,其中随机森林模型在准确识别用户创意评论的综合性能超过93%,优于其他分类识别算法。研究表明,基于启发式-系统式模型的所有13个特征维度对于提高在线创新社区数据集的创意识别性能都是重要的,启发式线索和系统式线索个体都能够使分类器产生较好的分类性能,同时系统式线索比启发式线索在产品创意识别上表现更优,但是当所有特征维度都包括在内组合成完整的启发式-系统式模型时,除支持向量机外,其他所有分类器都比单一特征维度或组合特征维度的表现优异。对于本文的数据样本,实验结果发现启发式线索中的词汇特征、在线互动、时间特征,和系统式线索中的情感特征、评论深度、回复参与贡献,是创意识别的有力指标,来源可信度、用户经验和语义特征则稍逊一筹。广泛分析和性能评估结果表明,本文所选取的启发式和系统式特征变量对用户创意的识别有显著影响,提出的文本分析框架在预测在线创新社区中用户评论是否包含创意方面具有可行性和有用性。本文基于启发式-系统式模型的核心理论,为识别在线创新社区中包含用户创意评论的影响因素提供了一个更全面的模型,不仅将评论者个人信息、评论内容等客观因素纳入考虑范围,也更多地关注到主观因素对于识别用户创意评论的影响,为用户评论相关研究提供了一个新的视角。在筛选大量的在线评论方面,本文的方法可以为企业提取用户创意想法提供巨大的帮助,探索如何定位潜在用户的想法,挖掘现有用户的价值,并最终推动产品质量提升和更好的创新。未来,企业可以给予更多的机会引导社区中的用户,鼓励他们参与社区的建设和管理,进一步研究如何衡量创意想法的商业价值,将有助于企业更好地调整创意的选择和使用策略。

关键词：在线创新社区用户创意启发式-系统式模型文本挖掘

用户异质性因素对在线创新社区用户激励的影响分析

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用户异质性因素对在线创新社区用户激励的影响分析

作者：杨宇东北财经大学

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随着产品市场用户需求不确定性的增加以及社会化媒体的广泛应用,仅依靠创意部门的封闭式创新方式已经不能满足企业创新需求,越来越多企业通过建立在线创新社区让用户参与创新,获取用户最直接的需求信息。为了更好地激励用户发表创新想法... 详细信息

随着产品市场用户需求不确定性的增加以及社会化媒体的广泛应用,仅依靠创意部门的封闭式创新方式已经不能满足企业创新需求,越来越多企业通过建立在线创新社区让用户参与创新,获取用户最直接的需求信息。为了更好地激励用户发表创新想法,在线社区采取给予优惠券和优质回答勋章等奖励方式,如何通过有效的激励手段鼓励用户创新,特别是领先用户主动持续地贡献个人创意已成为在线社区平台发展的关键性问题。由此,提出本文的研究问题,用户异质性因素对在线创新社区用户激励的影响分析。本文以小米MIUI社区新功能讨论区为背景,探索考虑用户异质性因素对在线创新社区用户激励的影响,从在线创新社区和用户双方博弈的视角,研究在线创新社区用户激励问题。本文在分析总结现有的在线创新社区、领先用户识别、用户创新激励等相关研究基础上,采用微分博弈方法分别构建不考虑用户异质性和考虑用户异质性的在线创新社区与用户创新者之间的行为博弈模型。通过最优控制理论求解模型得到在线创新社区识别用户信息有用性努力程度与用户创新努力程度的最优策略组合以及平台的最优物质激励支付项,比较分析考虑用户异质性因素的激励对在线创新社区和用户收益净值的影响。本文发现平台对用户的最优物质激励不仅与用户的产出弹性和成本弹性有关,还与采纳领先用户评论的概率和平台对用户的精神激励相关,并且双方努力程度还受到创意产出价值的影响。通过对不考虑用户异质性和考虑用户异质性时平台和用户双方收益净值的比较分析,本文发现当考虑用户异质性因素时,平台和用户的收益净值都高于不考虑用户异质性的情况,根据用户不同的激励需求设计有针对性的激励方式能够给双方带来更高的效用。本文总结出三点在线创新社区的管理启示,一是在线创新社区应该重视领先用户的识别并持续关注领先用户的动向。二是在线创新社区应该充分考虑用户的异质性,对不同类别用户有针对性地设计多样的奖励的方式。三是企业要提高自身对平台管理的重视程度,用户创意的实现需要用户和社区平台的共同努力。

关键词：用户异质性在线创新社区用户激励微分博弈

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区块链+在线创新社区的融合前景与运行机制

北方经济 2021年第8期 72-76页

作者：赵超中共广东省委党校(广东行政学院)决策咨询研究中心

在线创新社区依靠其数字化、网络化、平台化等属性,正成为创新模式数字化转换的一个重要实现路径,也是提升创新能力、激发人才创新活力的重要途径。但在线创新社区现实运行过程中,仍存在创新资源共享不足、各类创新资源错配、创新利益... 详细信息

在线创新社区依靠其数字化、网络化、平台化等属性,正成为创新模式数字化转换的一个重要实现路径,也是提升创新能力、激发人才创新活力的重要途径。但在线创新社区现实运行过程中,仍存在创新资源共享不足、各类创新资源错配、创新利益分配不公等问题,影响在线创新社区创新协同水平和创新效率的提升。文章把区块链引入到在线创新社区的研究中,通过研究区块链+在线创新社区的融合前景和运行机制,促进区块链赋能在线创新社区,提高在线创新社区创新资源共享与整体创新效率。

关键词：区块链在线创新社区运行机制实现框架

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