知识管理论坛 >

2025 , Vol. 10 >Issue 4: 293 - 308

DOI: https://doi.org/10.13266/j.issn.2095-5472.2025.019

研究论文

虚拟品牌社区成员隐性知识显性化影响因素与作用路径研究

  • 李旭光 1 ,
  • 胡奕 1 ,
  • 王奕霖 2 ,
  • 孙琛 1 ,
  • 陆颖颖 , 1
展开
  • 1.山东理工大学信息管理学院 淄博 255000
  • 2.天津市自来水集团津南水务有限公司 天津 300350
陆颖颖，讲师，博士，E-mail：。

李旭光，教授，博士

胡奕，硕士研究生

王奕霖，硕士

孙琛，硕士研究生

收稿日期: 2025-03-04

  网络出版日期: 2025-08-31

基金资助

山东省泰山学者工程专项“依托社交网站的消费者虚拟社区创新性知识转移研究”(tsqn202306193)

国家自然科学基金面上项目“共享平台供给者数字韧性的形成与作用机制研究：基于复杂适应系统视角”(72272138)

收起

Research on the Influencing Factors and Impact Paths of Tacit Knowledge Externalization among Virtual Brand Community Members

  • Li Xuguang 1 ,
  • Hu Yi 1 ,
  • Wang Yilin 2 ,
  • Sun Chen 1 ,
  • Lu Yingying , 1
Expand
  • 1. School of Information Management, Shandong University of Technology, Zibo 255000
  • 2. Tianjin Water Group Jinnan Water Service Co. , Ltd, Tianjin 300350
Lu Yingying, Lecturer, PhD, E-mail: .

Li Xuguang, Professor, PhD;

Hu Yi, Master’s Candidate;

Wang Yilin, Master;

Sun Chen, Master’s Candidate;

Received date: 2025-03-04

  Online published: 2025-08-31

Supported by

Taishan Scholars Project titled “Research on the Transfer of Innovative Knowledge in Consumer Virtual Communities Based on Social Networking Sites”(tsqn202306193)

General Program of the National Natural Science Foundation of China titled “Formation and Mechanism of Digital Resilience of Sharing Platform Providers: A Complex Adaptive Systems Perspective”(72272138)

Fold

摘要

【目的/意义】 通过促进隐性知识的显性化，推动虚拟品牌社区内部的知识创新，为企业创新注入强大动力。 【方法/过程】 以小米社区成员为研究对象，对访谈数据进行编码分析与关系梳理，结合刺激—机体—反应（SOR）理论，构建虚拟品牌社区成员隐性知识显性化的影响因素及作用路径模型，最后针对个人、社区、品牌3个维度提出促进策略。 【结果/结论】 社区成员的风险感知和收益考量是影响隐性知识显性化行为的直接因素；成员的自我效能、内在驱动力，社区内的成员参与、社区内容与传播机制、社区管理与生态，以及成员对品牌的情感认同和对产品创新的持续关注则通过影响社区成员的风险感知和收益考量间接影响隐性知识显性化结果。

关键词： 虚拟品牌社区; 隐性知识显性化; 扎根理论; 知识创新; 影响因素

本文引用格式

李旭光 , 胡奕 , 王奕霖 , 孙琛 , 陆颖颖 . 虚拟品牌社区成员隐性知识显性化影响因素与作用路径研究[J]. 知识管理论坛, 2025 , 10(4) : 293 -308 . DOI: 10.13266/j.issn.2095-5472.2025.019

Abstract

[Purpose/Significance] By facilitating the externalization of tacit knowledge, this study aims to drive knowledge innovation within virtual brand communities, ultimately injecting strong momentum into corporate innovation. [Method/Process] Using Xiaomi community members as research subjects, this study conducted coding analysis and relationship mapping of interview data. Grounded in the Stimulus-Organism-Response (SOR) theory, a model was developed to identify the influencing factors and pathways of tacit knowledge externalization among virtual brand community members. Finally, promotion strategies were proposed from three dimensions: individual, community, and brand dimensions. [Result/Conclusion] Community members' risk perception and benefit considerations are direct factors influencing tacit knowledge externalization behavior. Members' self-efficacy and intrinsic motivation, along with community-level factors (including member participation, content dissemination mechanisms, management, and ecosystem), as well as members' emotional identification with the brand and continuous attention to product innovation, indirectly affect tacit knowledge externalization by influencing members' risk perception and benefit considerations.

Key words： virtual brand community; tacit knowledge externalization; grounded theory; knowledge innovation; influencing factor

1 引言/Introduction

2024年，李强总理在全国两会上强调，“充分发挥创新主导作用，以科技创新推动产业创新”[1]。为塑造发展新动能新优势，实现经济发展的创新驱动，企业需协同内外部知识源，提升自身创新能力。企业借助虚拟品牌社区，与消费者协同合作，共同探索技术问题解决方案，推动产品研发，修复产品缺陷[2]。这种社区层面的知识协同创新模式不仅提升了企业创新能力，也为消费者提供了更优质的产品和服务体验，满足了他们日益增长的个性化需求[3]。目前，许多企业已成功建立并运营了专属的虚拟品牌社区，如Dell公司的“Ideastorm社区”、苹果公司的“Apple社区+”、小米公司的“MIUI社区等”。
知识是虚拟品牌社区的重要资源，包括显性知识与隐性知识两种类型。知识管理的冰山理论指出，显性知识仅是“冰山一角”，隐藏在海面下的大量隐性知识才是推动社区知识创新和提升企业核心竞争力的关键[4]。社区知识创新需要企业层面的战略规划与资源投入，也需要用户层面的隐性知识显性化。然而，隐性知识难以直接获取，需转化为可以用语言、文字、公式等表达的显性知识才能释放其价值[5]。通过一定的手段或方法挖掘隐性知识并将其转化为显性知识的过程属于隐性知识显性化，该过程是实现知识创新的重要途径和手段。因此，研究如何将社区成员经验或技巧等隐性知识有效地转化为社区的显性知识，对于提升品牌的价值以及增强企业的竞争力具有重要意义。
目前，关于虚拟品牌社区成员隐性知识显性化的研究多从知识管理的宏观角度进行探究[6-7]，而以微观角度详细探究其显性化过程和机理的较少。基于此，本文将从微观视角探究影响虚拟品牌社区成员隐性知识显性化的具体因素及其作用路径，为社区知识管理和企业创新提供理论支持与实践建议。

2 文献综述/Literature review

知识创新是通过隐性知识和显性知识之间的相互作用和相互转化实现的[8]。虚拟社区的知识创新是通过显性知识的交流促进用户对知识的进一步理解与吸收，在群体互动中激发出隐性知识的传递与转化，最终形成新知识的动态过程[9]。在虚拟品牌社区中，群体协同创新意味着社区成员共同参与知识的交流、分享与创新，隐性知识显性化则是将成员们难以表达的隐性知识转化为可传播的显性知识，二者密切相关。
隐性知识由英国著名哲学家M. Polanyi首次提出，他认为隐性知识是未被明确表述的知识，是在行动中了解到的知识[10]。日本学者I. Nonaka等[11]基于个体认知角度，将隐性知识分为由心智模式发展起来的隐性知识（认知维度）和学习习得的隐性知识（技能维度）。后续学者基于不同的角度又将其划分为不同类型，如技巧、心智模式、解决问题的方法和组织常规4类，以及观点和想法2类[12-14]。但是从本质上，这些都是在M. Polanyi定义的基础上扩展而来的。
关于隐性知识显性化的过程研究，学者们提出的模型关注着从隐性知识的识别与提取、共享与传递、组织与管理到转化与创新的全过程，并提出通过不同的方式实现知识的创造和应用。例如I. Nonaka等提出的SECI模型包含社会化、外显化、组合化和内隐化4种模式[15]。这4种模式以连续循环的方式发展，并通过显性知识和隐性知识之间的动态互动形成知识创造的螺旋。此后，许多学者基于SECI模型进行了扩展[7,13,16]，如申传斌总结出“动态隐性→动态显性→静态显性→静态隐性”的模型，并通过创造、咨询、编码和应用实现持续循环。
不同情境下影响隐性知识显性化过程因素具有差异，但研究大多集中在个体（成员）、组织（团队）和社会的角度。张敏等指出[17]，接近动机、回避动机、情境因素、环境因素、个体技能、知识储备6个范畴对隐性知识显性化行为具有显著影响；C. Chi等[18]基于团队管理的视角提出，知识转移方的意愿、团队成员培养、转移和吸收知识的能力、项目团队的文化氛围、团队间的信任程度均能影响隐性知识的显性化过程；S. Y. Hung等[19]提到，关于隐性知识的文献大量关注社会驱动因素的识别，并验证了合作依赖和竞争依赖对隐性知识显性化行为具有截然不同的影响。
已有研究对隐性知识的概念、特征和分类，以及隐性知识显性化的具体过程、影响因素等方面进行了积极探索，并取得一定的研究成果。然而，从研究视角上看，关于隐性知识显性化的探究，学术界更加关注显性化过程的宏观层面，对隐性知识在微观层面上的显性化过程缺乏深入探讨。从研究对象上看，大量研究集中在传统知识密集型组织[20-22]，对全面探究且梳理虚拟品牌社区内隐性知识显性化影响因素的研究却相对较少。从研究内容上看，目前关于虚拟品牌社区成员隐性知识显性化影响因素的研究尚不全面。尽管已有研究从个体、团队和社会的角度探讨了影响隐性知识显性化的因素，但仍缺乏对分享内驱力、群体情感联结、社区技术生态等因素的充分考虑。因此，有必要从微观层面对虚拟品牌社区成员隐性知识显性化过程进行深入分析，并结合虚拟品牌社区特有的品牌关系和社区模式，进一步丰富隐性知识显性化的理论框架。

3 研究设计/Research design

3.1 隐性知识显性化过程模型

基于I. Nonaka和申传斌提出的模型，结合虚拟品牌社区的特点，本文将虚拟品牌社区成员的隐性知识显性化定义为“两阶段”过程：内部会话阶段，即成员通过自我反思将隐性知识碎片系统化（社会化），实现知识由动态隐性到动态显性的过程（外显化）；外部会话阶段，即成员将系统化的隐性知识通过编码过程转化为能以文字、图像、音视频等方式交流或共享的显性知识，并以发帖或回帖形式在社区发表（组合化），以实现知识由动态显性到静态显性的过程（内隐化）。被分享到社区内的显性知识能够被社区成员再次获取、吸收、升华成为个人的隐性知识碎片，并进入下一轮隐性知识显性化过程，该循环能够实现成员隐性知识与社区显性知识的持续转化与累积，为社区知识创新提供源源不断的知识资源，如图1所示：
图1 隐性知识显性化过程模型

Figure 1 Model of tacit knowledge externalization process

3.2 研究方法

针对虚拟品牌社区成员隐性知识显性化影响因素及其作用路径，已有文献中缺少全面、系统的理论模型。因此，笔者采用扎根理论，通过访谈和归纳方法提取关键因素并构建理论模型，具体方法如下：
（1）半结构化访谈。笔者采用半结构化深度访谈收集资料。首先，根据研究目的设计访谈提纲。随后，使用社区内发帖的方式随机招募5名用户进行预访谈，根据反馈完善提纲并形成最终版本。最后，采用目的抽样和滚雪球抽样相结合的方法，选取15名资深活跃论坛用户进行正式访谈。
（2）访谈文本编码分析。笔者将正式访谈语音记录转录生成文本，通过开放式编码、主轴编码、选择性编码自下而上对所收集的定性数据进行概念抽象和梳理归纳，以概括出原始材料中包含的具体范畴及范畴关系，该过程能够以归纳的方式逐步探究影响虚拟品牌社区成员隐性知识显性化的具体因素。

3.3 样本选择与数据收集

本文的访谈对象为小米社区成员。小米社区是小米公司为激发消费者积极参与公司产品创新而搭建的信息交流平台，拥有大量社区成员和活跃用户，如“MIUI综合讨论”的圈子目前有654.6万名成员，入驻员工1 561名，总发帖量达685.9万条，最新优化提案吸引2.4万人参加，圈内活跃成员数量庞大。因此，本文基于小米社区探究虚拟品牌社区成员的隐性知识显性化。
为准确选取社区内的活跃成员，在选择受访者时综合考虑成员的社区使用年限、社区使用频率、社区使用时长、知识分享情况等特征。数据收集过程严格遵守相关法律法规，确保所有数据在合规的前提下获取。具体而言，本文通过小米社区公开的成员信息进行筛选，选取了15名正式受访者，基本特征见图2。样本选取标准为同时满足社区使用年限大于6个月，社区使用频率至少为每周1次，社区平均每次使用时长大于3分钟，且一个月内在社区内进行过发帖或回帖的成员。
图2 受访者基本特征（正式访谈）

Figure 2 Basic characteristics of respondents (formal interviews)

访谈于2022年1月至3月进行，每位受访者的访谈时间为30—40分钟。访谈以线上形式进行，通过小米社区的私信功能联系受访者，并在访谈开始前明确告知研究目的、数据保密措施及受访者权益，确保其知情同意，谈话以录音形式进行记录。在访谈过程中，重点询问受访者在隐性知识显性化过程中的感受、行为及其影响因素。为保护受访者隐私，研究做匿名处理，以P1—P15分别代表15名受访者。在访谈结束后，将访谈录音转化为文本资料，最终得到8万余字规范化文档，供后续编码使用。受访者的基本信息见表1。
表1 受访者基本信息（正式访谈）

Table 1 Basic information of respondents (formal interviews)

编号 性别 年龄 学历 社区使用年限/年 社区使用频率 平均每次的社区使用时长/分钟
P1 男 24 本科 ≥5 每天1次及以上 30—60
P2 男 20 本科 ＜1 每周3次 60—120
P3 男 21 本科 3—4 每天1次及以上 30—60
P4 男 24 硕士 1—2 每周1次 60—120
P5 女 25 本科 3—4 每周2次 30—60
P6 男 20 专科 2—3 每周1次 60—120
P7 男 25 专科 2—3 每天1次及以上 60—120
P8 男 27 博士 ≥5 每周4次及以上 30—60
P9 女 24 硕士 ＜1 每周2次 30—60
P10 男 28 硕士 ≥5 每周4次及以上 30—60
P11 女 21 专科 4—5 每周2次 60—120
P12 女 26 本科 ≥5 每周3次 30—60
P13 女 30 本科 1—2 每周2次 30—60
P14 女 23 本科 4—5 每天1次及以上 30—60
P15 男 27 本科 2—3 每周3次 30—60

4 数据分析/Data analysis

本文遵循一般质性数据分析的思路，采取开放式编码、主轴编码和选择性编码对访谈文本资料进行分析，归纳相关概念并揭示其关系。为降低主观因素影响，编码人员包括两名来自信息资源管理专业的硕士研究生。编码过程共分3轮：①随机抽取3份访谈文本，综合采用背靠背和小组研讨的方式确定基础编码思路，建立初步编码框架；②在正式编码阶段，从剩余访谈记录中随机抽取9份访谈文本，由2名研究人员进行背靠背编码，采用自下而上的编码方法，进一步完善编码体系，确定最终编码框架；③为验证理论饱和度，针对剩余3份访谈文本进行编码，未发现新编码结果，由此认为编码达到理论饱和。

4.1 开放式编码

开放式编码是研究者以开放、客观的态度对访谈形成的文本资料进行现象抽取、概念提炼、范畴确定的过程[23]。本文在具体实施时主要采取以下步骤：①详细分析访谈文本，剔除无关或表述模糊的内容，提炼出符合研究主题的1 000余条原始语句，并赋予初始概念；②仅保留出现频次在3次以上的初始概念，共计得到35个初始概念；③进行概念范畴化时，归纳得出17个初始范畴。开放式编码的部分结果见表2。
表2 开放式编码结果

Table 2 Open coding results

初始范畴 初始概念 原始资料
B1成员专业资质 b1等级权威性 P5：“发帖人的等级会影响我的分享意愿，如果发帖人的等级比较高，我愿意去和他进行一些交流。”
B2分享内驱力 b4性格特征 P9：“我本身就是一个喜欢分享的人，几乎每次都会把自己的收获分享出去。”
B3社交风险感知 b6负面评价风险 P1：“因为他们有时候还挺偏激的，如果你分享的东西是不可用的，或者是有问题的，或者哪一步写的不到位的，人家问你细节你答不上来的，然后就有可能被骂，甚至把你喷得体无完肤。”
B4心理风险感知 b8存在感缺失 P4：“可能我的发帖就像一个石子扔进大海里面一样，可能自己的分享内容会被很多人的信息淹没，掀不起什么波澜，我本身也是不能接受这种情况的。”
B5知识收益感知 b10横向学习 P7：“其实你在看社区讨论的时候就是横向对比、进行学习的过程，比如你去买小米的打印机对吧？但是你并不知道是墨水打印机好还是激光打印机好，其实你看到他们回复的解释，对比他们选择的理由，你就能想到这种打印机原来有这么多优点，原来有这么多缺点，其实这时候你心里已经在衡量了，你就已经获取了知识，然后你就会知道你更合适（选择）哪种打印机。”
B6情感收益 b12认同感获取 P11：“我比较享受分享过后别人对我的称赞与认可，那种感觉给我带来欢喜。”
B7自我评价 b13感知自我专业性 P7：“小米社区里面爱发帖子的大佬其实很多，我觉得他们的评价或者是观点都是更客观更专业的，而我可能没有办法很客观地去评价一款手机，只能说这个手机带给我的感受是什么样的。”
B8外部激励 b14权限激励 P5：“比如那种只有你达到某一种等级，然后你发的东西字数才会有所提升，不然的话你可能发的字数只有30字以内，我觉得这样的话可能会激励我更多地发帖。”
B9社区技术生态 b16功能易用性 P2：“可能说我刚刚想回复，结果他让我登录，我可能接着就把这软件给关了，还有一些验证带给我的麻烦，都可以说阻止或者说影响了我回复的积极性。”
B10内容质量属性 b19客观性 P7：“我喜欢看别人对这东西的一个评测，优点缺点，包括自己的日常使用写得非常详细的那种测评，这种让我感觉内容更可信。”
B11成员互动机制 b22反馈时效性 P10：“如果我的分享成果能够立竿见影得到大家的反馈，那么我下次还想继续分享给大家。”
B12社区管理质量 b24管理制度有效性 P7：“社区存在审核机制不对的问题，总是有一些比较随意或者不是本板块的帖子，但是社区并没有去处理它，此外里面充斥的一些商业广告等。”
B13群体情感联结 b26互惠关系 P2：“我觉得每天就是互动的人是比较多的，也能跟使用相同手机的人进行一个很充分的交流，然后也确实是能够解决自己的一些问题。”
B14内容传播效果 b28热度指标 P9：“看帖子的观看量，因为它在右下角就有一个观看人群的数量，是不是有很多人关注。”
B15品牌情感联结 b30品牌认同 P3：“我发这些帖子的初衷不是为了奖励，只是单纯因为对小米的喜欢。”
B16产品创新关注 b32新版本发布 P12：“特别是新版本发布的时候，我会频繁地关注社区内容，那几天的发帖量也会增加很多。”
B17品牌归属感 b34社区归属感 P10：“还有一个原因就是习惯了，这里更像是我们米粉的一个家。”

4.2 主轴编码

主轴编码在开放性编码形成初始范畴基础上，通过剖析初始范畴之间的内在联系和逻辑关系，将其精炼成更加抽象的主范畴。通过对开放式编码形成的17个初始范畴进行脉络梳理和逻辑筛选，将同类型的初始范畴分组聚类，最终形成了涵盖个人、社区和品牌层面的9个主范畴。个人层面强调个体的内在特征和认知过程对行为的影响，社区层面强调外部环境对行为的影响，品牌层面强调个体在特定环境下的实际行动和表现。这3个层面相互作用，共同构成了虚拟品牌社区成员社区行为的多维度解释框架。主轴编码的全部结果见表3。
表3 主轴编码结果

Table 3 Axial coding results

维度 主范畴 初始范畴 范畴解释
个人维度 A1自我效能 B7自我评价 成员对自身专业性的评价和认知影响其分享行为的自信程度
A2内在驱动力 B2分享内驱力 个人的性格特征和兴趣导向是推动其主动分享知识的内在动力
A3风险感知 B3社交风险感知 成员对负面评价和权威冲突的担忧可能抑制其分享行为
B4心理风险感知 成员对存在感缺失和认同焦虑的感知影响其分享的积极性
A4收益考量 B5知识收益感知 成员通过社区讨论进行横向学习和实践验证，获取知识收益
B6情感收益 成员通过分享获得他人的认同感和情感满足
社区维度 A5成员与社区参与 B1成员专业资质 社区中成员的专业资质（如等级、技术权威性）影响其在社区中的信任度和分享意愿
B11成员互动机制 成员之间的反馈时效性和互动深度影响社区的活跃度和成员的分享意愿
B13群体情感联结 社区内的互惠关系和情感共鸣增强成员的归属感和分享动力
A6内容与传播机制 B10内容质量属性 社区内容的客观性、新颖性和语言风格适配性影响成员的参与意愿
B14内容传播效果 内容的热度指标和传播形式适配性影响知识的显性化效果
A7社区管理与生态 B9社区技术生态 社区的功能易用性和信息架构合理性影响成员的互动体验
B12社区管理质量 社区管理制度的有效性和管理风格的人性化影响成员的信任感和参与度
B8外部激励 社区通过权限激励和物质激励促进成员的分享行为
品牌维度

A8品牌情感

认同

 B15品牌情感联结 成员对品牌的认同感和产品热情驱动其主动分享和参与社区活动
B17品牌归属感 成员对品牌的归属感和信任感知增强其在社区中的长期参与和知识贡献

A9产品创新

追踪

 B16产品创新关注 成员对产品创新的追踪和技术特性的探索促进其在社区中的活跃度

4.3 选择性编码

选择性编码是在主轴编码基础上抽象核心范畴，建立其与其他范畴的系统联结，形成理论模型，以故事线形式揭示主范畴间脉络关系。本文将虚拟品牌社区成员隐性知识显性化定义为“两阶段”过程，将核心范畴指定为“虚拟品牌社区成员隐性知识显性化（O）”，并进一步细分为“内部会话：自我反思（O1）”“外部会话：编码及分享（O2）”两个核心范畴。对主轴编码得到的9个主范畴深入分析，进行选择性编码后得出自我效能、内在驱动力、成员与社区参与、内容与传播机制、社区管理与生态、品牌情感认同、产品创新追踪与风险感知和收益考量有着显著的因果关系，而风险感知和收益考量又与内部会话（自我反思）和外部会话（编码及分享）之间产生因果关系。最终，本文确定了主范畴要素的关系结构，个人维度的典型关系结构见表4，社区维度的典型关系结构见表5，品牌维度的典型关系结构见表6。
表4 选择性编码结果（个人维度）

Table 4 Selective coding results (individual dimension)

主范畴 典型关系结构 关系类型 关系结构内涵
A1自我效能 A1自我效能→A2内在驱动力 双向关系 成员自信心强会增强分享兴趣，兴趣驱动进一步提升成员信心
A1自我效能→A3风险感知 因果关系 自信增强会降低成员对负面反馈的敏感度，弱化风险感知
A1自我效能→A4收益考量 因果关系 自信增强使成员能精准识别知识分享的长期收益
A1自我效能→A9产品创新追踪 相关关系 自信心影响成员对产品技术特性的关注
A2内在驱动力 A2内在驱动力→A3风险感知 因果关系 内在兴趣驱动成员主动承担社交风险（如被质疑），追求知识贡献的满足感
A2内在驱动力→A4收益考量 因果关系 内驱力使成员更关注情感收益（如助人愉悦感），弱化短期物质回报
A2内在驱动力→A8品牌情感认同 双向关系 兴趣驱动分享增强品牌归属感，归属感反哺分享动机
A3风险感知 A3风险感知→R1内部阶段：自我反思 因果关系 感知社交风险（如被攻击）触发对分享内容的审慎反思
A3风险感知→R2外部会话：编码及分享 因果关系 感知信息淹没风险促使成员优化内容形式以提升可见性
A4收益考量 A4收益考量→R1内部阶段：自我反思 因果关系 物质收益不足（如流量失效）触发成员对分享平台的重新评估
A4收益考量→R2外部会话：编码及分享 因果关系 情感收益预期（如被认可）推动成员主动编码知识以增强传播效果
表5 选择性编码结果（社区维度）

Table 5 Selective coding results (community dimension)

主范畴 典型关系结构 关系类型 关系结构内涵
A5成员与社区参与 A5成员与社区参与→A1自我效能 相关关系 高等级成员互动提升新成员的自我效能
A5成员与社区参与→A3风险感知 因果关系 高等级成员互动通过信任传递降低新成员的社交风险感知
A5成员与社区参与→A4收益考量 因果关系 成员协作通过资源共享提升知识收益的可及性
A5成员与社区参与→A6内容与传播机制 双向关系 成员互动促进内容传播，内容质量影响互动深度
A5成员与社区参与→A9产品创新追踪 相关关系 成员活跃参与与产品创新追踪存在关联
A6内容与传播机制 A6内容与传播机制→A3风险感知 因果关系 官方反馈质量差（如机器人回复）加剧成员对信息可靠性的风险感知
A6内容与传播机制→A4收益考量 因果关系 图文结合的内容形式通过增强可读性提升知识传播效率
A6内容与传播机制→A7社区管理与生态 相关关系 内容传播效率依赖社区技术生态的易用性与管理规范性
A7社区管理与生态 A7社区管理与生态→A2内在驱动力 相关关系 物质激励通过短期收益驱动分享行为
A7社区管理与生态→A3风险感知 因果关系 管理松散（如广告泛滥）导致成员对社区环境的不信任感增强
A7社区管理与生态→A4收益考量 因果关系 积分激励制度通过物质奖励直接驱动成员的分享行为
A7社区管理与生态→A8品牌情感认同 双向关系 公平管理增强归属感，归属感提升成员对管理规则的接受度
表6 选择性编码结果（品牌维度）

Table 6 Selective coding results (brand dimension)

主范畴 典型关系结构 关系类型 关系结构内涵

A8品牌情感

认同

 A8品牌情感认同→A3风险感知 因果关系 品牌归属感通过情感联结降低用户对产品问题的风险敏感性
A8品牌情感认同→A4收益考量 因果关系 品牌热情驱动成员将知识分享视为价值传递，弱化短期收益需求
A8品牌情感认同→A9产品创新追踪 双向关系 品牌认同驱动创新追踪，创新透明度反哺品牌忠诚度

A9产品创新

追踪

 A9产品创新追踪→A3风险感知 因果关系 产品迭代透明度通过降低信息不对称性缓解用户对新功能的担忧
A9产品创新追踪→A4收益考量 因果关系 内测资格等稀缺资源通过物质收益预期激发成员的长期参与

4.4 理论饱和度检验

理论饱和度检验是判断编码分析何时结束的重要标准，当新的样本中无法再提炼出新的概念和范畴时，即认为达到理论饱和度[24]。通过对预留的3份访谈文本进行编码，结果显示没有新的概念、范畴或关系出现。因此，可以判断已构建的理论模型通过了饱和度检验。

5 模型构建及阐释/Model construction and interpretation

基于编码分析，本文提炼出9个主范畴和17个初始范畴。研究发现模型关系符合S. Mehrabian等提出的刺激—机体—反应（SOR）理论。该理论指出，有机体受到外部环境刺激后，通过机体内部心理认知活动引发个体行为变化[25]。为探究不同影响因素对不同阶段隐性知识显性化行为的作用路径，本文采用SOR理论模型展开分析：虚拟品牌社区成员首先受到了刺激（S）的作用，这种刺激来自于成员本身的生理、心理因素（个人维度：自我效能、内在驱动力）和外部的环境因素（社区维度：成员与社区参与、内容与传播机制、社区管理与生态；品牌维度：品牌情感认同、产品创新追踪）。成员在各种因素的刺激下，机体（O）产生变化，这种变化属于心理认知活动（个人维度：风险感知、收益考量）。机体变化会影响成员行为（R），即隐性知识显性化（内部会话阶段的自我反思、外部会话的编码及分享）。
以此关系脉络为基础，基于前文对刺激要素的划分：个人、社区、品牌3种维度，本文构建出一个全新的虚拟品牌社区成员隐性知识显性化影响因素及作用路径的理论模型，见图3。
图3 虚拟品牌社区成员隐性知识显性化的影响因素及作用路径模型

Figure 3 Influencing factors and pathways of tacit knowledge externalization among virtual brand community members

5.1 刺激(S)因素内部影响

研究发现，在小米社区中，刺激（S）因素通过个人、社区、品牌三维度的动态协同网络驱动隐性知识显性化。这种交互既包括同一维度内能力的积累与动机的强化，也涵盖跨维度中资源整合与价值共振，共同塑造成员对风险与收益的认知框架。
在个人维度中，自我效能（A1）作为内在驱动力（A2）的认知基础，直接激发知识分享的主动性。一方面，成员的专业自信通过成功经验积累不断强化，使其更倾向于主动寻找分享机会。例如，P10提到“只有经过验证的靠谱经验才会分享”，表明高自我效能感增强内在驱动力，推动其从能力验证者转变为知识传播者。另一方面，内在兴趣驱动的分享行为又进一步提升了成员的专业自信。P9表示“本身喜欢分享，几乎每次都会分享收获”，这种内驱力通过高频实践反哺了自我效能，形成能力和兴趣的闭环。这表明，个人维度的刺激因素并非单向作用，而是通过心理与行为的相互渗透，推动成员从“被动规避风险”转向“主动追求价值”。
社区维度的刺激因素则通过成员与社区参与（A5）、内容与传播机制（A6）与社区管理与生态（A7）的协同，构建了知识共享的生态基础。高等级成员的互动通过信任传递降低了新成员的社交风险感知，例如P5指出“等级高的发帖人更值得交流”，这种权威性通过信息可信度的增强，间接提升了社区内容传播效率。社区管理的规范性对内容生态的影响同样关键。P7抱怨“社区充斥广告和无关内容”，揭示松散管理会削弱成员对社区的信任，进而抑制其参与意愿。与此同时，优质内容形式（如图文帖）通过可读性优化提升传播效率，例如P11强调“图文帖能立刻传达核心信息”，这种传播效率的改善反哺了成员对知识收益的预期。社区维度的刺激因素通过“互动—内容—管理”的三角联动揭示隐性知识显性化对社区生态的高度依赖。
在品牌维度中，品牌情感认同（A8）与产品创新追踪（A9）的相关性体现了品牌价值对成员行为的深层渗透[26]。品牌归属感通过情感联结降低用户对产品问题的容忍阈值，例如P10将社区描述为“米粉的家”，即使产品存在瑕疵（如游戏掉帧），成员仍因情感共鸣积极参与讨论。这种认同感进一步驱动成员追踪产品创新，例如P12因“热爱小米”频繁关注新版本发布。同时，品牌忠诚度与创新透明度的关联并非单向，内测资格等稀缺资源通过收益预期激发成员活跃参与，而参与行为又深化其对品牌的情感依赖。例如P10提到“想换内测资格需多发帖”，表明品牌通过资源绑定策略将知识贡献转化为用户黏性。
跨维度的刺激因素联动凸显了知识显性化的系统性。个人维度的自我效能（A1）与品牌维度的产品创新追踪（A9）相关，P3通过“与工程师讨论问题”提升技术理解，而P12因“关注新产品”积累专业知识（A9）。可以看出，技术实践为自我效能提供验证场景，专业自信又驱动更主动的技术探索。此外，社区管理（A7）与品牌认同（A8）的双向关系表明，公平的规则设计（如积分兑换）不仅能直接激励行为，还能通过归属感强化间接提升成员对社区规则的接受度，例如P10认为“积分换周边让社区像家一样”。

5.2 刺激(S)因素对机体(O)因素的影响

隐性知识显性化的过程始于成员在多重刺激（S）下的心理认知重构，这些刺激包含个人维度的能力与动机、社区维度的互动生态与品牌维度的价值联结，共同作用于机体的风险感知（A3）与收益考量（A4）。

5.2.1 个人维度：能力积累与兴趣驱动的心理调适

在个人维度中，自我效能（A1）与内在驱动力（A2）通过专业能力的积累与情感满足的驱动，显著影响成员对风险与收益的认知平衡。
自我效能（A1）可以通过专业能力的实践验证弱化风险感知。成员对自身专业性的评价（B7自我评价）直接影响其对社交风险的敏感性。P7说到：“小米社区里面爱发帖子的大佬其实很多，我觉得他们的评价或者是观点都是更客观更专业的，而我可能没有办法很客观地去评价一款手机，只能说这个手机带给我的感受是什么样的。”这种自我认知的局限性使其更易担忧负面反馈（B3社交风险感知）。然而，专业技能的积累（b13感知自我专业性）能够通过实践验证降低不确定性。P10强调：“我只有一种情况愿意去分享，就是说一件事情经过了我的验证，我实践过，这个事情是靠谱的，是对大家都有帮助的经验，我才有可能进行分享。”这种能力驱动的自信不仅弱化了风险敏感性，还强化了对知识传播价值的理性评估（A4收益考量）。
内在驱动力（A2）则通过兴趣导向与情感满足重构收益预期[27]。兴趣驱动的成员更倾向于主动承担社交风险，即便面临信息淹没或权威冲突，仍关注知识贡献的满足感[28]。P9表示：“我本身就是一个喜欢分享的人，几乎每次都会把自己的收获分享出去。”这种内驱力（B2分享内驱力）使其在分享行为中更关注非经济收益。P9进一步提到：“而我自己的能力也会促使我去分享我的内容，我的能力可以帮助到大家时，我也会感到非常开心。”这种情感联结（B6情感收益）弱化对物质回报的需求，推动其将隐性知识显性化视为价值实现的途径。

5.2.2 社区维度：信任构建与生态优化的协同效应

社区维度的刺激因素通过成员互动、内容传播与规则设计的协同，构建了风险可控、收益可期的协作生态。
成员与社区参与（A5）通过信任传递与资源共享平衡风险与收益。高等级成员的权威性（B1成员专业资质）显著降低新成员的社交风险感知。P5指出：“发帖人的等级会影响我的分享意愿，如果发帖人的等级比较高，我愿意去和他进行一些交流。”这种互动（B11成员互动机制）通过信息可信度的提升，减少因信息不对称引发的质疑担忧（B3社交风险感知）。同时，群体情感联结（B13群体情感联结）通过归属感缓解心理风险[29]。P7提到：“我在小米社区里有一个玩得比较好的朋友，有时候我看到比较感兴趣的东西就会转发给他，他发的东西我也会愿意多看。”这种互惠关系不仅加速知识流动（B5知识收益感知），还通过情感共鸣降低对存在感缺失的焦虑（B4心理风险感知）。
内容与传播机制（A6）的优化直接影响成员对信息价值的判断。高客观性内容（B10内容质量属性）通过增强可信度降低风险误判。P7提到：“我喜欢看别人对这东西的一个评测，优点缺点，包括自己的日常使用写得非常详细的那种测评，这种让我感觉内容更可信。”而内容形式的适配性则通过传播效率的提升强化收益预期。P11强调：“我会非常愿意看图文帖，图片的话能让你立刻明白他到底想要传达什么内容，加上文字作为辅助解释这种的帖子，我就会觉得非常好。”这种高效传播（B14内容传播效果）不仅吸引更多关注，还使成员更愿投入精力进行知识编码。
社区管理与生态（A7）通过规则约束与奖惩机制调节参与行为[30]。松散的管理制度（B12社区管理质量）加剧环境风险感知。P7抱怨：“社区存在审核机制不对的问题，总是有一些比较随意或者不是本板块的帖子。”这种管理失效直接导致成员对信息污染的担忧（B3社交风险感知）。而物质激励（B8外部激励）则通过可量化收益驱动显性化行为。P10提到：“比如每个月达成活跃目标或分享，可以送什么话费啊，哪怕很少的话，我觉得也可以接受。”这种激励策略将知识分享与短期回报绑定，显著提升了成员的参与动机（A4收益考量）。

5.2.3 品牌维度：情感共鸣与创新绑定的价值内化

品牌维度的刺激因素通过情感联结与稀缺资源的绑定，将知识显性化行为升华为品牌价值的延伸。
品牌情感认同（A8）通过成员归属感与热情转移风险焦点。成员对社区的归属感（B17品牌归属感）降低对产品缺陷的敏感度。P10表示：“还有一个原因就是习惯了，这里更像是我们米粉的一个家。”即使遇到技术问题，成员仍因情感联结选择包容（A3风险感知）。同时，品牌热情（B15品牌情感联结）驱动成员将知识分享视为价值传递[31]。P8提到：“发烧友啊，天天都在折腾这些东西做分享，热情度十分高，那时候真的就一句话，如果你不喜欢折腾手机，那你就不要买小米。”这种热情（b31产品热情）弱化对短期收益的关注，使其更重视品牌文化的传播（A4收益考量）。
产品创新追踪（A9）则通过透明迭代与稀缺资源激发长期参与。创新透明度（B16产品创新关注）通过信息对称性缓解用户对新功能的担忧。P12指出：“特别是新版本发布的时候，我会频繁地关注社区内容，那几天的发帖量也会增加很多。”详细的产品测试信息减少了兼容性问题的焦虑（A3风险感知）。此外，内测资格等稀缺资源（B10内容质量属性）通过收益预期绑定知识贡献。P10坦言：“想加入内测资格组优先体验一些产品，或者用积分换取些产品周边。”这种资源依赖将知识显性化行为转化为长期参与的驱动力，同时深化了成员对品牌的情感依赖（A8品牌情感认同）。

5.3 机体(O)因素对行为(R)因素的影响

在虚拟品牌社区中，成员的风险感知（A3）与收益考量（A4）作为机体因素（O），通过触发自我反思（R1）与驱动编码分享（R2），直接影响隐性知识显性化的行为路径。这种从认知到行为的转化，既体现了成员对风险与收益的权衡，也揭示了知识共享行为背后的复杂心理机制。
（1）风险感知对行为的影响。社交风险与心理风险的交互作用显著抑制或调整成员的显性化行为。当成员感知到高社交风险（如被负面评价或权威质疑）时，往往会通过自我反思（R1）重新评估分享内容的可靠性，甚至选择规避高风险话题。P4提到：“我不知道自己能否收到一些正面反馈，如果我花费了很多心血的总结分享得不到别人的认可，我就会产生一种挫败感。”这种对认同缺失的担忧（B4心理风险感知）直接触发了对分享价值的深度反思（R1），导致其调整内容策略或减少输出频率。此外，信息淹没风险（B3社交风险感知）进一步抑制了显性化行为的外显。P4坦言：“可能我的发帖就像一个石子扔进大海里面一样，可能自己的分享内容会被很多人的信息淹没，掀不起什么波澜，我本身也是不能接受这种情况的。”为避免内容被忽视，成员可能通过优化表达形式（如增加图文细节）提升可见性，但这种策略本质上仍是风险规避的延伸。
（2）收益考量对行为的影响。知识收益与情感收益的协同作用则显著促进隐性知识的显性化。当成员通过社区互动获得横向学习机会或实践验证价值时，知识收益感知（B5）会驱动其通过自我反思（R1）优化知识结构，进而更系统地进行编码分享（R2）。P7提到：“其实你在看社区讨论的时候就是横向对比、进行学习的过程，比如你去买小米的打印机对吧？但是你并不知道是墨水打印机好还是激光打印机好，其实你看到他们回复的解释，对比他们选择的理由，你就能想到这种打印机原来有这么多优点，原来有这么多缺点，其实这时候你心里已经在衡量了，你就已经获取了知识，然后你就会知道你更合适（选择）哪种打印机。”知识内化（R1）促使成员将个人经验转化为可传播的显性内容（R2）。同时，情感收益（B6）通过满足感与认同感强化分享动机。P11表示：“我比较享受分享过后别人对我的称赞与认可，那种感觉给我带来欢喜。”这种认同感降低了风险顾虑，推动成员主动编码知识以扩大影响范围（R2）。P10提到：“我只有经过验证的靠谱经验才会分享”，表明情感满足与知识严谨性的结合，使显性化行为既具备社会价值又符合个人价值取向。
综上，风险感知与收益考量的动态平衡构成了隐性知识显性化的行为逻辑。高风险感知通过抑制冲动与触发策略调整限制显性化行为，而高收益考量则通过价值认同与情感满足驱动知识的结构化与传播。

5.4 行为(R)因素对知识创新的影响

通过内部会话阶段的自我反思和外部会话的编码及分享，成员将个人的隐性知识转化为社区内可交流和共享的显性知识。
在内部会话阶段的自我反思中，成员受到刺激（S）因素和机体（O）因素的影响，会对自身的隐性知识进行深入思考和整理。如果成员具备较高的专业技能和知识需求，他们能够更好地挖掘和系统化隐性知识；积极的情感体验和分享兴趣会促使他们更主动地进行自我反思，将隐性知识转化为更具价值的显性知识。然而，如果成员在某些刺激因素或机体因素方面存在不足，可能会导致自我反思不充分，影响隐性知识的显性化效果。
在外部会话的编码及分享阶段，成员将系统化的隐性知识进行编码并在社区中分享。良好的平台质量和社区互动为成员提供了理想的分享环境和交流机会，促进知识的传播和共享[32]；品牌关系的良好发展也能增强成员对品牌的认同感和归属感，进一步激发他们的分享意愿。但是，如果平台质量不佳、社区互动不活跃或品牌关系薄弱，可能会阻碍成员的编码及分享行为，影响群体协同知识创新。
如果成员能够有效完成自我反思阶段或编码及分享阶段的任务，将会对群体协同知识创新产生积极的影响。这些显性知识在社区中分享后，能够为其他成员提供宝贵的知识资源，促进成员之间的知识交流与融合[33]。其他成员可以在这些显性知识的基础上进行深入思考和拓展，推动知识的创新和发展。这样，整个社区的知识水平将得到提升，知识的深度和广度也将得到拓展，从而实现群体协同知识创新。对企业来说，社区内群体协同知识创新能够为其提供宝贵的市场反馈和创新灵感。通过社区成员的分享和交流，深入了解消费者的需求和意见，从而优化产品和服务，提升品牌竞争力。同时，社区中形成的创新知识和解决方案也为企业的研发和创新提供新的思路和方向，推动企业的可持续发展。

6 研究贡献与展望/Research contributions and Prospects

6.1 理论贡献

（1）本文创新性地提出虚拟品牌社区成员隐性知识显性化的微观“两阶段”过程模型，即内部会话阶段（自我反思）和外部会话阶段（编码及分享），拓展了隐性知识显性化的微观层面理论研究。
（2）本文构建出虚拟品牌社区成员隐性知识显性化的影响因素及作用路径模型，系统整合了9个主范畴和17个初始范畴，从个人、社区、品牌3个维度揭示刺激因素、机体因素与行为因素的动态作用关系，增强了影响因素研究的系统性和层次性。这一框架为后续多维度研究提供了新分析框架。
（3）通过访谈获得的影响因素验证了虚拟品牌社区成员隐性知识显性化行为的共性和独特性。在一般组织中，“平台质量”[34-35]和“社区互动”[36]是常见的共性因素，但本文给出了更具体的情景解释（“社区管理与生态”和“成员与社区参与”）。在独特性方面，“品牌情感联结”反映了成员与社区之间的关系纽带，不同于其他组织中带有“准入和退出机制”的特点，虚拟品牌社区具有灵活性和自主性，但也具备不稳定性和难以预测性。因此，稳固品牌关系成为后续研究隐性知识显性化的重要方向，本文为该主题研究提供了有价值的理论指导。
（4）微观层面隐性知识显性化研究与群体协同知识创新结合，为理解知识创新过程提供新视角。本文通过整合微观层面的隐性知识显性化与群体协同创新机制，揭示了隐性知识显性化在促进群体创新方面的关键作用，为知识管理研究和品牌社区优化提供了新的理论视角和实践启示。

6.2 实践启示

虚拟品牌社区作为知识共创的重要场域，其隐性知识显性化的效率与质量直接影响社区活力与品牌价值。
在个人维度，需建立以能力提升和兴趣激发为核心的知识转化机制。通过技术认证体系与技能培训提升成员的专业能力，降低其对社交风险的敏感性；同时，设计兴趣导向的内容推荐算法与情感激励策略，激活成员内在驱动力，强化其对情感收益与知识价值的认知。例如，社区可基于用户行为数据匹配其兴趣领域，推送个性化学习资源。
在社区维度，应构建多层次协作生态，聚焦信任建设、内容优化与规则完善。首先，建立高等级成员引导机制，通过技术权威的示范效应降低新用户认知门槛；其次，优化内容生产工具与传播形式，例如提供结构化图文模板与视频教程，降低编码分享的操作成本；最后，完善积分激励制度与审核规则，通过动态权益分配激发参与动机，同时依托AI技术过滤低质内容，维护信息可信度。这种设计既能缓解风险感知对行为的抑制，又能通过资源整合放大知识传播的协同效应。
在品牌维度，需实现情感联结与创新赋能深度融合。一方面，通过情感化运营将知识共享升华为品牌文化符号，例如通过品牌叙事增强消费者黏性[37]，或发起“米粉技术共创计划”，将用户贡献的解决方案纳入品牌故事传播，强化归属感；另一方面，以产品创新追踪为纽带，将内测资格、技术提案等稀缺资源与知识贡献深度绑定，形成持续互惠的生态系统。例如，企业可在产品研发节点邀请高活跃用户参与需求论证，使其隐性知识直接转化为创新动能。这种策略不仅提升社区的知识附加值，更通过用户驱动产品迭代增强品牌的市场敏感性与技术壁垒。
通过个人能力的系统性培养、社区生态的可持续优化与品牌价值的战略性塑造，虚拟社区可从工具性平台进化为知识共创的有机生命体，最终推动实现用户成长、社区繁荣与品牌创新的共赢局面。

6.3 研究局限与展望

本文还存在一些局限性，如样本范围有限，访谈数据存在主观偏差，缺乏定量分析。因此，在未来的研究中，将扩大样本规模，增加受访者数量；多位研究人员进行数据分析与交叉验证，减少主观偏差；结合定量研究方法，通过实证研究量化各个作用路径的影响程度。

李旭光：提出研究问题，指导研究工作实施；

胡奕：整理论文思路，撰写与修改论文；

王奕霖：整理论文思路，撰写与修改论文；

孙琛：整理论文思路，修改论文；

陆颖颖：整理论文思路，提供修改方向。

参考文献

原文顺序 | 文献年度倒序 | 文中引用次数倒序
[1]
新华社. 李强在政府工作报告中提出，大力推进现代化产业体系建设，加快发展新质生产力[EB/OL]. [2025-06-11]. https://www.gov.cn/yaowen/liebiao/202403/content_6936331.htm.

[2]
WANG K, TAI J C F, HU H. Role of brand engagement and co-creation experience in online brand community continuance: a service-dominant logic perspective[J]. Information processing & management, 2023, 60(1): 103136.

[3]
CHEN A, LU Y, GONG Y. Higher price: a benefit of online value co-creation activities in sponsored communities[J]. Information & management, 2022, 59(8): 103703.

[4]
陶晨晨.消费者契合、价值共创与跨境电商企业创新绩效[J]. 商业经济研究, 2024(17): 163-166.

TAO C C. Consumer fit, value co-creation, and innovation performance of cross-border e-commerce enterprises[J]. Journal of commercial economics, 2024(17): 163-166.

[5]
汪寿阳, 敖敬宁, 乔晗, 等.基于知识管理的商业模式冰山理论[J]. 管理评论, 2015, 27(6): 3-10.

WANG S Y, AO J N, QIAO H, et al. Iceberg theory: a new methodology for studying business model from knowledge management perspective[J]. Management review, 2015, 27(6): 3-10.

[6]
SIAL M A, PAUL Z I, RAFIQ Z, et al. Does mobile technology shape employee socialization and enable tacit knowledge sharing in public sector organizations[J]. Journal of open innovation: technology, market, and complexity, 2023, 9(3): 100089.

[7]
李旭光, 朱学坤, 王奕霖, 等.虚拟品牌社区意见领袖在知识协同创新中的作用研究[J]. 情报理论与实践, 2022, 45(12): 146-155.

LI X G, ZHU X K, WANG Y L, et al. A study on the effects of opinion leaders of virtual brand community in knowledge collaborative innovation[J]. Information studies: theory & application, 2022, 45(12): 146-155.

[8]
NONAKA I, TAKEUCHI H, UMEMOTO K. A theory of organizational knowledge creation [J]. International journal of technology management, 1996, 11(7-8): 833-845.

[9]
李贺, 彭丽徽, 洪闯, 等. 内外生视角下虚拟社区用户知识创新行为激励因素研究[J]. 图书情报工作, 2019, 63(8): 45-56.

LI H, PENG L H, HONG C, et al. Research on motivation factors of user knowledge innovation behavior in virtual community based on endogenous and exogenous perspectives [J]. Library and information service, 2019, 63 (8): 45-56

[10]
POLANYI M. Personal knowledge[M]. Chicago: the University of Chicago Press, 1958.

[11]
NONAKA I, TAKEUCHI H. The knowledge creating company[J]. Harvard business review, 2007, 85(7/8): 162.

[12]
LUBIT R. The keys to sustainable competitive advantage: tacit knowledge and knowledge management [J]. Organizational dynamics, 2010, 29(3): 164-178.

[13]
EL-DEN J, SRIRATANAVIRIYAKUL N. The role of opinions and ideas as types of tacit knowledge[J]. Procedia computer science, 2019, 161:23-31.

[14]
周楚轶, 陶冶, 李游.基于文化知识解构与重构的传统手工技艺文化产品设计研究[J]. 包装工程, 2023, 44(16): 237-245.

ZHOU C Y, TAO Y, LI Y. Research on the design of traditional handicraft cultural products based on the deconstruction and reconstruction of cultural knowledge[J]. Packaging engineering, 2023, 44(16): 237-245.

[15]
NONAKA I, KONNO N. The concept of “Ba”: building a foundation for knowledge creation[J]. California management review, 1998, 40(3): 40-54．

[16]
申传斌.基于知识管理的隐性知识显性化研究[J]. 科技管理研究, 2005, 25(11): 232-235.

SHEN C B. Research on the externalization of tacit knowledge based on knowledge management [J]. Science and technology management research, 2005, 25(11): 232-235.

[17]
张敏, 马臻, 张艳.在线健康社区用户隐性知识显性化行为的扎根分析[J]. 图书馆学研究, 2019(1): 53-61, 93.

ZHANG M, MA Z, ZHANG Y. A grounded analysis of users' tacit knowledge explicit behaviors in online health community[J]. Research on library science, 2019(1): 53-61, 93.

[18]
CHI C, ZHANG Z, LI C, et al. Research on the factors of the process of the tacit knowledge in knowledge service enterprises[j]. The open cybernetics & systemics journal, 2015, 9(1): 1776-1782.

[19]
HUNG S Y, TSAI J C A, CHEN K, et al. Tacit knowledge sharing in information systems development projects: social interdependence and regulatory focus perspectives[J]. Information technology & people, 2023, 37(4): 1449-1477.

[20]
KUCHARSKA W. Tacit knowledge influence on intellectual capital and innovativeness in the healthcare sector: a cross-country study of Poland and the US[J]. Journal of business research, 2022, 149(2): 869-883.

[21]
KARNANI F. The university’s unknown knowledge: tacit knowledge, technology transfer and university spin-offs findings from an empirical study based on the theory of knowledge[J]. The journal of technology transfer, 2013, 38(3): 235-250.

[22]
黄智慧, 王凤姣.图书馆知识转移生态化的机理及改进研究[J]. 图书馆学研究, 2021(22): 9-15.

HUANG Z H, WANG F J. A study on the mechanism and improvement of the ecologization of knowledge transfer in library[J]. Research on library science, 2021(22): 9-15.

[23]
库卡茨.质性文本分析：方法, 实践与软件使用指南[M]. 重庆: 重庆大学出版社, 2017.

KUKATZ W. Qualitative text analysis: methods, practices, and software user guide [M]. Chongqing: Chongqing University Press, 2017.

[24]
GLASER B G, STRAUSS A L, STRUTZEL E. The discovery of grounded theory; strategies for qualitative research[J]. Nursing research, 1968, 17(4): 364.

[25]
KAMBOJ S, SARMAH B, GUPTA S, et al. Examining branding co-creation in brand communities on social media: applying the paradigm of Stimulus-Organism-Response[J]. International journal of information management, 2018, 39(5): 169-185.

[26]
KIM H, YOO J, PARK M. Metaverse friends with social benefits: effects of social identity on the intention to purchase virtual products through site attachment, user engagement, and public self-consciousness[J]. Journal of retailing and consumer services, 2025, 83(1): 104158.

[27]
王楠, 王莉雅, 李瑶, 等.同侪影响对用户贡献行为的作用研究——基于网络客观大数据的分析[J]. 科学学研究, 2021, 39(12): 2294-2304.

WANG N, WANG L Y, LI Y, et al. Research on the role of peer influence on user contribution behavior: an analysis based on objective big data in the network [J]. Scientific research, 2021, 39 (12): 2294-2304

[28]
连婷婷, 袁曦临.基于互动仪式链理论的虚拟阅读社区研究——以豆瓣读书会小组为例[J]. 图书馆工作与研究, 2023(8): 59-64, 89.

LIAN T T, YUAN X L. A study on virtual reading communities based on interaction ritual chain theory: taking the Douban reading group as an example [J]. Library work and study, 2023(8): 59-64, 89.

[29]
SIMONETTI A, BIGNE E, NAVAS L F R. Consumer brand choice in the metaverse: exploring personal and social factors[J]. Technological forecasting and social change, 2025, 213(4): 124033.

[30]
王鹏民, 罗公利.主观博弈视角下虚拟学术社区用户知识交互行为分析[J]. 现代情报, 2022, 42(8): 61-73.

WANG P M, LUO G L. Analysis of user knowledge interaction behavior in virtual academic communities from a subjective game perspective [J]. Journal of modern information, 2022, 42(8): 61-73.

[31]
KAUR H, PARUTHI M, ISLAM J, et al. The role of brand community identification and reward on consumer brand engagement and brand loyalty in virtual brand communities[J]. Telematics and informatics, 2020, 46: 101321.

[32]
王爽.基于虚拟品牌社群的顾客忠诚度研究[D]. 石家庄: 河北科技大学, 2022.

WANG S. Research on customer loyalty based on virtual brand communities [D]. Shijiazhuang: Hebei University of Science and Technology, 2022

[33]
谢笑莲.元宇宙赋能下学术虚拟社区知识共享行为及其驱动因素[J]. 图书馆工作与研究, 2023(10): 3-12, 22.

XIE X L. Knowledge sharing behavior and driving factors in academic virtual communities empowered by the metaverse [J]. Library work and study, 2023 (10): 3-12, 22

[34]
丁照军, 王富强, 张玲玲.挑战性—阻碍性压力源对隐性知识共享意愿影响的实证研究[J]. 图书情报工作, 2023, 67(19): 92-110.

DING Z J, WANG F Q, ZHANG L L. An empirical study on the effect of challenging-hindering stressors on tacit knowledge sharing willingness[J]. Library and information service, 2023, 67(19): 92-110.

[35]
胡刃锋, 刘国亮.移动互联网环境下产学研协同创新隐性知识共享影响因素实证研究[J]. 图书情报工作, 2015, 59(7): 48-54, 90.

HU R F, LIU G L. An empirical research of industry-university collaborative innovation tacit knowledge sharing factors in mobile internet environment[J]. Library and information service, 2015, 59(7): 48-54, 90.

[36]
ŠKERLAVAJ M, CONNELLY C E, CERNE M, et al. Tell me if you can: time pressure, prosocial motivation, perspective taking, and knowledge hiding[J]. Journal of knowledge management, 2018, 22(7): 1489-1509.

[37]
ROMERO P M, LIM R E, PARK H. Branded virtual worlds in fashion gaming: examining the role of brand narratives and social presence in consumer engagement[J]. Computers in human behavior, 2025, 164(5): 108505.

Options
文章导航

/

〈 〉