在线知识社区中社会系统与知识系统协同序化机制和规律研究

Online knowledge community (OKC) under Web2.0 is a bottom-up social construction platform of knowledge, and it forwards evolution among the reciprocal causation between social system and knowledge system, which leads to the development of social system and knowledge system from a disorderly state to well-organized one continuously. The current researches about OKC order pay less attention to mutual influence between social system order and knowledge system order, and collaborative order mechanism and law between both of them. Due to the fact that some phenomena may not happen until the members and environment of OKC reaching a certain scale, this research project adopts the method of social science experiment. Firstly, according to the order principle in information science and informatics theory based Social constructivism; we will establish a OKC computational Experimental model based on Agent and Axelrod model. Furthermore, we will study dual dynamics mechanism about the social system order and knowledge order in OKC, aiming to find mutual influence law and driving factors between the both order in different levels, and founding the different characteristics and paths in the collaborative order of both order at different stages. Finally, we are going to further verify experiment model and empirical research conclusion through typical OKC case. This research project helps to perfect the informatics theory based social constructivism theory, and provides theoretical basis for optimizing the orderly development of online knowledge community.

Web2.0下的在线知识社区(OKC)是一种自下而上的知识的社会建构平台，它是在其社会系统和知识系统互为因果不断交替向前演化，使两者不断从无序到有序发展。当前有关OKC的序化研究较少关注其的社会系统序化与知识系统序化交互影响关系，以及两者协同序化的机制与规律。由于OKC中的某些现象只在一定的成员规模和环境下才有可能发生，为此本课题主要采用社会科学实验方法。首先，依据情报学的有序性原理和基于社会建构主义的情报学理论，建立基于Agent和Axelrod模型的OKC计算实验模型。进而研究OKC的社会系统序化与知识系统序化的双动力学机制，发现两者在不同层面序化的交互影响规律和序化的驱动因素，并发现两者在协同序化中不同阶段表现出来的不同特征和路径。最后通过典型OKC实例进一步验证实验模型和实证研究结论。本课题有利于进一步完善基于社会建构主义的情报学理论，为优化在线知识社区有序发展提供理论依据。

Web2.0下的在线知识社区(OKC)是一种知识社会建构平台。当前缺乏OKC演化视角下社会系统和知识系统如何交互序化的问题探究，课题采用社会计算实验方法和数据实证方法，对社会系统序化与知识系统序化影响关系，以及两者协同序化的机制与规律进行了研究。.本课题完成六个研究内容：(1)OKC协同序化中的知识建构过程分析。基于OKC认知、沟通和合作自组织机制，通过Wikipedia典型案例分析发现OKC中个体建构与社会建构的协同建构机理，以及社会系统与知识系统协同序化过程。(2)OKC序化指标及其相关计量方法研究。提出了知识系统和社会系统序化的宏观、中观和微观指标体系及其计量方法。(3)基于Agent和Axelrod模型的OKC计算实验模型研究。建立了OKC的计算实验模型，并利用Wikipedia数据对模型进行了校验。(4)OKC社会系统的社会网络与知识系统协同序化动力机制和规律研究。使用计算实验模型进行仿真，对结果进行向量自回归分析和社会网络分析，发现OKC社会网络的各序化指标与知识观点、知识体系等的协同序化规律和动力机制。(5)OKC社会系统的主观知识结构与知识系统协同序化动力机制和规律研究。使用计算实验模型进行仿真，对结果进行向量自回归分析和社会网络分析，揭示了两者间的相互影响规律和驱动因素。(6)OKC社会系统和知识系统协同序化的实证研究。使用Wikipedia的二手数据，基于格兰杰因果检验和向量自回归模型，验证了社会计算实验的研究结论。.从OKC动态演化和认知的视角，依据情报学有序性原理和社会建构主义的情报学理论，研究了Web2.0环境下OKC社会系统与知识系统协同序化的双动力机制，发现了两者在不同层面序化的交互影响规律和驱动因素。针对OKC中的某些现象只在一定的成员规模和环境下才有可能发生，本课题主要采用计算实验方法，并辅以OKC典型实例实证研究。该研究丰富了情报学的序化论和基于社会建构主义的情报学理论。研究结果对促进在线知识社区中成员间的社会互动和成员知识的外化，加快社区群体知识的自组织和序化具有重要的应用价值。