ISSN 1003-2797

CN 42-1085/G2

双月刊

同行评审期刊

齐虹 于洋

(中国人民大学信息资源管理学院,北京,100872)

目的/意义

作为一种新型的信息组织行为，社会化策展有利于降低信息爆炸带来的检索压力。本研究从社会资本的视角分析该信息行为，以期揭示其内在特征。

研究设计/方法

采用文献调研法，基于社会资本理论和学术界对于社会化策展行为的共识，构建研究模型和变量；应用社会网络分析和统计分析方法，探究变量间相互关系。

结论/发现

部分社会资本变量会影响社会化策展行为；社交关系网络是信息获取与传递的主要渠道；桥梁性作用会促进用户的策展行为；社会化策展行为兼具工具性和情感性特征。

创新/价值

从社会资本的角度探讨并归纳了影响社会化策展行为的因素，对社会化策展行为的内在机制进行探讨，并针对社会化策展平台提出改进建议。

关键词

社会化策展  社会资本  用户行为  花瓣网 

社会网络分析

1  引言

伴随着互联网的发展，以Facebook、Twitter、微博等一系列社交网站为代表的平台，产生了大量的用户生成内容，进一步加剧了信息复杂变化所带来的失控效应。如何从海量信息中找到用户需要的资源，成为用户和检索系统共同面临的问题。而当前基于机器学习、人工智能等技术的自动处理方法，在满足用户语义信息需求方面又存在局限。鉴于此，部分社交媒体平台，如Flickr galleries、Youtube playlists、Google + collections等，应用内容策展概念，通过向用户提供工具，使用户根据个人认知对社交媒体资源进行分类的组织方式，促使社会化策展这一理念逐渐推广和完善。其中，以Pinterest平台为代表的信息组织活动，不仅注重信息语义关联功能的实现，而且在满足分享互动方面亦有很大程度提升，进而促进了社会化和内容策展的融合。由此，作为一种新型信息自组织方式，社会化策展在各类社交平台中有着很好的应用前景，如何完善和提升社会化策展组织效能以更好地解决用户需求问题，因此对用户策展行为的特征及规律的研究被提上日程。

与此同时，近几年在用户行为研究领域，社会资本理论成为新兴的学术研究热点。该理论为研究人员透视用户信息行为中的社会-技术行动提供了一个崭新视角，对于用户行为研究具有较好的解释能力，相关研究集中在“信息技术和信息系统的使用研究”“在线参与研究”“知识贡献或共享研究”和“表现绩效研究”等主题[1]。鉴于社会化策展行为所具有的在线参与和知识共享属性，本研究从用户个人社会资本视角出发，探究其对策展行为的影响机制，以期对信息行为领域研究有一定的丰富和拓展。

2  概念诠释及相关研究

2.1 社会化策展相关概念

社会化策展是“策展”在社交媒体语境下的延伸。策展[2]（curate）源于艺术发展史上出现的策展人概念，是指收集、组织并管理展品的一组行动，活动步骤[3]包括调研、收集整理和展出。策展人（curator）是指承担组织策展活动的个人，具体负责管理或监督展品。在组织策展过程中，策展人需要对展品进行定性判断[4]，来体现策展人的工作内容、功能以及管理特征等[5]。而社会化策展涉及信息用户在各种平台上聚合、共享、排名、批判等行为[6]，并融入价值判断、评论、评价和选择等因素[7]，相对来讲更加复杂。

关于社会化策展的讨论角度多元，目前形成的共识包括：具有“社会化”和“策展”的双重属性[8-12]、基于主题聚类的迭代型信息组织[13-15]、以社交媒体资源为策展对象[16,17]、具有鲜明的个人特点[18,19]、以“收集-组织-分享”为核心[20]、以分享互动为主要目的[21-23]、以社交网站为活动平台[24-28]等特点。

总之，社会化策展是一种在支持策展功能的社交网络平台上，以分享互动为主要目的，以社群集体智慧和个人认知为判断规则，对网络信息资源进行采集、聚类、发布的迭代型信息组织活动，其本质是“社会化”与“策展”活动的综合。目前常见的社会化策展平台包括Pinterest、Storify、Together、花瓣网等，平台兼顾策展与社交双重属性。

2.2 社会资本及其相关理论

社会资本概念的提出虽已有近百年，但依旧在不同学科领域引起讨论，由于不同学科和研究者关注的社会资本主体不同，而延伸出不同分支的理论体系。

在对诸多理论的研究分析中笔者发现，林南在前人基础上总结并丰富了社会资本的不同观点，系统地揭示和探究了个人社会资本价值及其实现，认为社会资本植根于社会网络与社会关系之中，是在目的性行动中被获取的和/或被动员的、嵌入在社会结构中的资源[29]；而针对社交网站的研究中，Nahapiet[30]等认为社会资本分为三个维度，包括：描述社会网络基本特点的结构型社会资本、强调交流过程中行动者之间的理解与协作的认知型社会资本，以及反映人与人之间关系强度的关系型社会资本。Nahapiet的三维度模型延伸了社会资本在社交网络上的特点，能较全面地解释社交网络与社会资本的关系。因此，本研究在关注用户个体层面社会资本基础上，运用结构-关系-认知三维度模型丰富和发展社会资本理论，并以此作为本研究的理论基础。

综上，社会资本是一种基于社会关系的以个人为中心的资源集合，其形成于个体与社会网络其他成员的互动过程，并嵌入到成员共同组成的社会网络中。社会资本本质上由社会关系决定，受到个人的位置、同他人的关系紧密度等因素影响，并最终为个体产生回报。

2.3 相关研究综述

2.3.1 社会化策展用户研究

（1）策展用户身份划界

在社会化策展平台中，学者认为不同视角下用户具有不同的角色。于信息活动视角下，策展用户身份主要包括：内容生产者、策展人、内容消费者[31]；若只关注策展活动，用户身份既可以是信息消费者也可以是信息分发者[32]。由于社会化策展行为包括发现、选择、聚类、分享四部分[33]，故内容生产和消费环节应是与策展行为相关的不同活动。

（2）策展用户行为特点

首先社会化策展具有较强的互动性，如Pinterest上的评论主要集中在分享意见与判断、参与对话和分享个人信息[34]，表明社会化策展行为包括个人意见表达、互动等用户行为；其次，社会化策展通过社交活动实现使用权的分发，用户进行信息分类等行为，依靠集体智慧实现知识共享，体现用户行为在知识层面上的共享性[35]；最后，虚拟社区中的用户集体行为继承了部分真实世界中的社群特点，相关研究发现，在Pinterest这样的社会化策展平台中存在白人特权和反话语特点，说明社会化策展平台同样会延续真实世界种族歧视等社群集体行为特点[36]。

（3）用户参与社会化策展的动机

社会化策展平台是良好的信息获取来源。社会化策展能体现较高的信息过滤能力[37]，并以社群的方式实现信息组织筛选，为内容增加价值[38]，获得更精准的信息[39]。例如公民在参与新闻价值链的构建中，通过Facebook和Twitter等社交网络以策展的形式参与新闻组织[40]，并积极发挥好自己看门人的作用[41,42]。

社会化策展活动有利于解决具体问题。用户进行社会化策展的动机包括痴迷爱好、投资发展、享受社交活动与个人表达等因素[43]，这些动机产生于具体的问题。作为一种信息过滤及加工机制，社会化策展为解决当前阅读“碎片化”引发的问题提供了新的思路[44]。同时，社会化策展有利于知识传播，Caeiro等发现社会化策展可以帮助教师有效整合教育资源并支持其共享和发现[45]；McKnight等认为社会化策展在推荐学生阅读方面具有潜力[46]。此外，社会化策展还可以帮助用户更好融入社会，如可以帮助变性者提供更多的灵感与知识，使其更好的适应性别转换[47]。社会化策展活动可以满足情感需求。当前研究认为，情感需求是用户参与的主要原因，该过程可以产生归属感，让用户获得认同感[48]；并使用形象、叙事和描述来追求身份标识[49]，建立和维护他们的人际关系，获得身份认同[50]。

2.3.2 社会资本理论在社交网站中的应用研究

（1）社交媒体平台中的社会资本研究

研究的侧重点主要集中在影响社会资本的因素、用户活跃度与社会资本之间的关系方面。许雪斌在研究中发现，来自朋友的网络社会资本要高于来自网友的网络社会资本[51]；Johnston等发现社交网站的使用与社会资本之间存在显著关系[52]。李翠景认为用户行为、网络人际关系、信任和用户的社会资本之间均存在显著关系[53]；Park等通过实证发现社会资本与智能手机和社交网络的使用之间存在显著正向关系[54]；Ellison等研究了SNSs在线上和线下构建关系发展的过程，认为真正朋友的数量可以预测社会资本[55]。

（2）知识共享平台中的社会资本研究

相关研究多基于Napahiet等人的三维度社会资本模型。Hsu发现社会资本和互补资源的利益对知识共享具有积极作用，而社会资本的风险对知识共享有负面影响[56]；Zhao等在探讨社会资本对在线健康社区（OHC）知识创造的影响过程中发现，结构型社会资本对知识创新的外部化和组合发展起着至关重要的作用，而认知型社会资本通过网络密度间接影响OHC成员的知识创造[57]。

综上，社交媒体环境下社会资本的研究既关注社会资本对用户行为的影响，也关注影响社会资本的因素，所得结论为本研究提供一定的理论支撑。

3 社会化策展行为模型构建及变量设计

3.1 分析框架与理论模型构建

3.1.1 社会化策展行为分析框架

本文的社会化策展行为主要包括信息采集、信息聚类、信息发布三个步骤，以花瓣网为实证数据源，考虑到花瓣网的信息聚类和信息发布同步完成，因此本研究仅关注信息采集和信息聚类的相关活动。

（1）信息采集。主要是指用户从其他用户和网站采集图片资源进行的策展活动，本研究以采集的图片数量定量描述该过程。

（2）信息聚类。用户信息聚类反映了用户信息组织能力，相关特点主要体现在用户的策展产量（用户创建/修改的策展数量）和策展质量（用户策展的被消费程度，反映社群内其他用户对策展产品的认可程度）。如图1所示。

3.1.2  社会资本视角下社会化策展行为理论模型构建

本研究根据社会化策展特点，利用Nahapiet等人的三维度社会资本模型，并根据林南等人的理论对相关变量进行描述和说明。结构型社会资本由位置重要性、信息来源广泛性、用户声望、信息来源丰富性、信息来源达高性等变量描述，关系型社会资本由关系亲密程度描述，认知型社会资本由兴趣相似度描述。同时，将社会化策展行为分解为信息采集活动和信息聚类活动两个维度，其中，信息采集活动用信息采集能力描述，信息聚类活动用策展产量和策展质量等描述。通过探究社会资本三个维度7个变量对用户社会化策展行为的3个变量的影响，以期揭示社会化策展行为的内在特征。各变量内在关系框架如图2所示。

3.2 变量描述及测量依据

3.2.1 社会资本变量描述及测量

本研究利用统计分析和社会网络分析测量社会资本，社会资本变量来自相关研究，具体变量来源及含义如表1。测量以社会网络分析和VSM模型为主，兼用其它统计方法。

3.2.2 社会化策展行为变量描述及测量

（1）用户采集行为测量

用户信息采集能力，即用户为构建自己的策展列表（在花瓣网中称为“画板”）能自主发现所需图片的能力，用P(i)表示一段时间内用户i采集的图片数量。

（2）用户信息聚类行为测量

在信息聚类过程中，用户行为主要通过用户的策展产量SC和策展质量SCQ来体现，其中，用户i策展产量的测量SC(i)表示一段时间内用户i创建/修改的策展数量。策展质量则根据喜欢和关注行为的不同属性划分为策展娱乐性和策展实用性，分别以SCQ1和SCQ2表示，计算公式如下：

SCQ1(i)=一定时间内用户i的策展被喜欢次数/用户i总策展数量

SCQ2(i)=一定时间内用户i的策展被关注次数/用户i总策展数量

3.3 变量关系假设

在用户实施采集行为时，用户的社会资本会为其提供更多的途径与机会发现更好的图片资源；此外，用户进行策展的目的在于分享与交流，社会资本会为用户提供更多的机会去传播自己的策展。由此，本研究提出如下假设：

H1:用户的结构型社会资本会正向影响用户的信息采集行为

H2:用户的关系型社会资本会正向影响用户的信息采集行为

H3:用户的认知型社会资本会正向影响用户的信息采集行为

H4:用户的结构型社会资本会正向影响用户的策展产量

H5:用户的关系型社会资本会正向影响用户的策展产量

H6:用户的认知型社会资本会正向影响用户的策展产量

H7:用户的结构型社会资本会正向影响用户的策展质量

H8:用户的关系型社会资本会正向影响用户的策展质量

H9:用户的认知型社会资本会正向影响用户的策展质量

4 数据收集与实证分析

4.1 数据来源

成立于2003年的花瓣网(https://huaban.com)，是一个立足于实现图片资源共享的社交网站，兼顾SNS功能与社会化策展功能。花瓣网具有自己的主题分类体系和一些专用词汇，例如画板、采集等。其中，画板指用户按照一定主题所组织的图片资源集合，即“策展”；采集是指用户在互联网上发现的并连接到个人页面的图片资源。为获取和整理相关数据，通过python语句编写数据爬取程序进行操作。通过分析主页上更新内容，确定最近活跃用户列表；依据数据采集过程工作量和数据分析效率规则，于2019年2月24日采集最近活跃用户链接1,600个，数据整理后得到有效数据1,260条。然后采集用户有关详细信息，包括用户个人页面、关注页面、粉丝页面等页面的数据，分别存储于userinf.csv、curationtag.csv：Clist.csv和Blist.csv。最后根据社会资本测量方法对数据计算与整合，得到认知型社会资本数据文件taglike.csv、关系型社会资本数据文件SNA-closeness.csv和中间中心度数据文件SNA-between.csv，并将上述文件合并于userinf.csv中。

4.2 模型检验

4.2.1  社会化策展行为与社会资本关系探究

使用R语言，对自变量和因变量之间的可能性进行逐个检验，根据P值数据显示，假设多数成立，即多数指标均与因变量存在显著线性关系。在对自变量的共线性进行检测后发现，用户声望、位置重要性、广泛性之间存在多重共线性，广泛性、丰富性、亲密度之间亦存在多重共线性。通过对上文内容进行分析总结，排除p值过大和由于共线性导致的不合理数据，得到结果如表2所示。

统计分析显示，采集能力同时受到位置重要性、亲密度、用户声望影响，影响程度依次降低；策展产量同时受到位置重要性、亲密度、用户声望、相似度影响，影响程度依次降低；策展实用性和策展娱乐性，其受到影响的程度类似，自变量影响程度由高至低分别为用户声望、位置重要性、广泛性、亲密度、丰富性，其中，策展娱乐性还受到达高性负影响。

综上所述，以自变量的标准化回归系数为依据，各变量影响程度如下表3所示。

4.2.2 社会资本变量间关系探究

数据分析显示，社会资本之间存在多重共线性。从结构型社会资本内部逻辑分析，位置重要性、达高性、来源丰富性产生于用户的关注和被关注过程，故假设：用户声望和广泛性是达高性、位置重要性、来源丰富性的自变量。回归分析显示，位置重要性同时受到用户声望和广泛性影响。信息来源丰富性主要受到广泛性变量影响，达高性受到广泛性和信息来源丰富性影响。同时发现，当自变量没有位置重要性时，亲密度同其他六个自变量关系显著，当出现位置重要性时，相似度同亲密度关系不再显著。

4.3 结果讨论

模型检验显示，假设H1、H4、H7部分成立，H2、H5、H6、H8全部成立，H3、H9不成立。共现结果如图3所示：首先，有向线从自变量指向因变量，无向线表示变量之间存在相互关系，线段上的数字，表示自变量对因变量的影响程度，数字越小影响程度越大。其次，用户声望、广泛性、位置重要性、亲密度等是影响用户社会化策展行为的重要指标。

本研究中，认知型社会资本强调的是用户的策展成果与整个花瓣网上策展成果在主题方面的相似性，从统计分析结果来看，其仅影响用户的策展产量，即与全部策展成果的主题越相近，策展产量越高。鉴于策展产品以设计类为主，用户制作画板的行为也具有明显的设计从业人士特点，即多次积累和不断更新，导致呈现出更多的设计类产品，这更多是工具性行动的结果。

关系型社会资本常与结构型社会资本共同作用，对用户的社会化策展行为产生影响。采集活动中，较高的亲密度意味着可以更快与网络中的其他人进行交流，实现更快捷的信息流动，采集更多资源；在策展组织活动中，更高的亲密度不但会给用户带来更多的参考，也会增强用户参与策展的“使命感”，有利于生产更多的画板；从策展的被消费情况来看，更好的亲密度会带来更多的受众，实现策展产品的推广。

结构型社会资本不但会影响社会化策展行为，而且其内部变量之间也会相互影响。检验结果显示，结构洞理论在社会化策展活动中依旧成立，较高的中间中心度会提高用户获取信息资源的优势，显著影响策展行为；用户声望是用户情感性行动的原因，为维护自身的声望地位，用户会不断采集信息，从事策展活动。在策展质量方面，更多的粉丝意味着更多的消费，因此其效果十分明显；用户信息来源的广泛性说明具有更多的机会去获取优质资源，也会影响其策展质量；信息资源的达高性和丰富性对策展质量的影响呈负相关，这与花瓣网的页面设计有关，采集页面会显示图片采集于何处，这会促使粉丝前往信息来源用户页面，由于粉丝发现了更优质资源，导致策展质量在消费水平上降低，考虑到粉丝用户的时间成本，此类影响程度有限。从结构型社会资本内部看，关注与被关注是其他变量产生的前提，用户声望和广泛性影响位置重要性，广泛性独立影响来源丰富性和达高性，此外，结构型社会资本整体也会影响亲密度。

综上，由于关系型和结构型资本直接产生于用户行为之中，其相对更重要；认知型社会资本产生于集体活动之中，致使部分用户沉浸于自己的亚文化创造之中，对于整体文化兴趣不高，因此认知型资本影响较低。

5  结论与展望

5.1 研究结论

（1）部分社会资本会影响社会化策展行为。社会化策展行为主要受到结构型和关系型社会资本影响，其中只有策展生产环节受到认知型社会资本影响。从影响程度上看，结构型社会资本中的用户声望、位置重要性、广泛性和关系型社会资本对用户行为影响较大，尤其以位置重要性的桥梁性作用效果明显。而社会资本内部之间也存在一定的相关性，其中关系型社会资本受结构型社会资本影响。

（2）社群交互与分享是社会化策展行为形成的重要动力。对于社会化策展行为，亲密度、位置重要性影响程度更大，显示用户主要依靠关系紧密的好友或自己所具有桥梁优势实现信息传递，目的是于此过程中实现互动与传播，社交网络结构只是信息传递的主要渠道。

（3）桥梁性作用对用户策展行为有一定的推进作用。数据分析显示，位置重要性是社会化策展活动中的主要影响因素，桥梁性优势带来信息流动优势，方便用户获取信息与推广策展产品。

（4）社会化策展行为兼具工具性和情感性特征。作为影响社会化策展行为的主要因素，位置重要性、亲密度、用户声望等变量揭示了社会化策展行为同时具有工具性特征和情感性特征。并且随着社交网络的发展，用户在策展互动中更加注重情感需要，而情感性需求的满足，也会反过来影响用户社会化策展行为中的工具性需求。

5.2 社会化策展平台建设改进策略

（1）通过推荐功能增加社会资本。提高社会资本有利于增强用户的使用频率，相关平台可以应用推荐功能增加用户的社会资本，推荐单元包括用户和策展产品，前者重在重塑用户结构型和关系型社会资本，后者重在提高用户认知型社会资本。

（2）积极组织线下活动丰富社会资本。鉴于社会化策展平台同时兼具“社会化”和“策展”属性，平台可以通过定期举办线下主题活动，进一步增强用户互动的效果，丰富线上社交互动的不足，增强用户的社会资本。

（3）改进页面布局增强社交互动。目前多数社会化策展平台的页面布局较为单一，对社交互动的促进作用不强。此类平台应当参考其它社交媒体平台做法，增加例如好友策展动态更新、好友采集动态更新、高声望用户动态列表、主题画板推荐、新消息提醒、粉丝变化等交互性能更强的功能模块，增强用户之间互动的频率，促进用户的社会化策展行为。

（4）依托其他社交平台实现链接互动。相较于用户较为集中的社交平台（如Facebook、微博等），多数社会化策展平台用户数量较少，社会化策展平台可采用功能附件（如工具栏）的方式，将自己的策展功能推广到不同的流行社交平台，并提供自身的链接地址，以实际效果吸引用户，既可以宣传策展平台，也能丰富分享者的社会资本。

参考文献

专家评审意见

本文以花瓣网为例,从社会资本视角利用社会资本的三维结构模型对影响社会化策展行为的因素进行了实证研究,得出认知型社会资本仅影响用户的策展产量,关系型社会资本与结构型社会资本共同对用户的社会化策展行为产生影响,其中用户声望、广泛性、位置重要性、亲密度等是影响用户社会化策展行为的重要指标,并探讨了社会化策展行为的内在机制,同时提出了改进社会化策展平台的建议。论文主要存在以下几个问题:

1.文章未对运用“结构-关系-认知三维度模型”进行研究的原因进行说明,例如此模型相对于其它模型的优点等。

2.文章有关“策展行为用户特点”这部分内容存在几个问题。首先,“社会化策展反映了用户的互动交往需求”,这句话更偏向于形容用户参与社会化策展的动机;其次,“社会化策展强调共享与互动”,是不是与第一点有些重合;另外,第二点和第三点好像都没有涉及策展用户的行为特点,更多地是在形容社会化策展平台的特点,而且“倒映了真实世界的特点”是指哪些特点?可以举例说明;最后,本段中最后一个文献是不是与前面的“学者研究显示……”这一部分有些脱节,转换得有点突兀。

3.在“用户参与社会化策展的动机”中,第一段“社会化策展活动体现出逆碎片化功能,可有效解决移动阅读时代的各类问题”,此处应具体说明能够解决什么类型的问题,并举例说明怎么解决,而且这一句话是否应该放入下一段“社会化策展活动有利于解决具体问题”中更为合适,请作者再斟酌。

4.在“数据来源”中,“从2000个用户中筛选出1600个链接进行数据采集”,文章的筛选原则是什么,作者需要对此进行详细说明。

5.关于表格,在表1中,对于因变量,表中使用的分别是“采集”“画板”“平均赞”“平均关注”,自变量使用“粉丝”“关注”(表1、表3-5),这个和文章前面做假设时的用词不一样,另外后面解释的时候直接就变成了“策展娱乐性”“策展实用性”等,太过突然,建议文章能够统一自变量和因变量的表达和用词;表11建议分为两个表,并说明一个包含位置重要性,一个不包含,这样更加清楚。

6.关于图片,图7中的粉丝、关注是否分别指用户声望和广泛性,请作者在表达上统一用词,文章后面提到不包含用户声望和广泛性的模型,那么在图7的解释中可以加入对这两者VIF的解释。

*本文原载于《图书情报知识》2020年第4期87-96页

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制版编辑 | 姚志臻

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