1、社会化媒体情境下用户参与创新研究综述焦媛媛 付轼辉 周密（南开大学商学院，天津市，300071）摘 要：社会化媒体的兴起推动了用户参与创新的方式由线下转向线上，使用户参与创新的特征向分布式、网络式和协作式转变。学术界对此变化的关注逐渐升温，并出现了一些创造性的成果。本文基于该主题的国内外研究进展，首先解释了社会化媒体情景下用户参与创新的起源和内涵，并对实践中出现的多种基于社会化媒体的用户创新方式进行了类型划分。进一步地，从社会化媒体情景下用户参与创新的前因、过程和效果三个方面总结了当前研究的主要成果。在此基础上构建了社会化媒体情景下用户参与创新的 系统性解释框架。最后，就社会化媒体情境下用户参
2、与服务创新、识别有效创新用户、用户知识转移过程以及创新生态网络等问题对未来研究进行了展望。关键词：社会化媒体 用户参与创新 研究综述中图分类号： 文献标识码: A自 Von Hippel 教授在 20 世纪 70 年代提出“用户是创新者”的革命性观点以来，用户参与创新的现象逐渐被学界所重视，并发展成为创新管理领域中的重要主题之一。在著名的民主化创新一书中，Von Hippel 预言未来信息技术的涌现将促进用户创新进一步发展 1，这一判断随着社会化媒体（Social Media）的广泛应用得到了印证。 Web2.0 和移动互联时代的到来使社会化媒体成为社会信息交流的主导方式，从而推动了用户参与创
3、新的方式由线下转向线上。借助社会化媒体，用户参与创新的范式向分布式、网络式和协作式转变，不仅创新的参与者由以往的领先用户扩散到更为广泛的一般用户，他们的角色也不再限于被动地提供需求，而是更深层次地渗入到了创新的各个环节，由此也引发了虚拟创新社区、用户生成内容、创意竞赛等一系列新型的创新现象。实践中，通过社会化媒体使用户参与创新已成为领先企业常态化的创新模式选择。产品开发管理协会发布的2012 年产品开发比较绩效评价报告显示，82%的被调查企业都在新产品开发中运用了社会化媒体工具 2。一些企业从中获取了显著的利益，例如小米公司利用由 60 万名“ 米粉” 组成的 “小米社区”，让“米粉”参与小米
4、 MIUI 系统的设计和开发，实时捕捉用户需求和产品评价。宝洁公司利用“Connect & Develop”网络创新平台，直接向外部发布创新需求，鼓励广大用户提供创意和创新成果，在线平台上的用户参与了 35%-45%的宝洁新产品开发。学术界对社会化媒体情境下用户参与创新主题的关注始于 2002 年 Nambisan 在Academy of Management Review上发表的文章，他呼吁学者们重视用户在虚拟媒体中参与创新的重要意义及其所展现出来的新特点 3。然而，目前创新管理领域对社会化媒体的研究仍较为薄弱，尤其是社会化媒体如何影响用户参与创新活动的研究较为分散，缺乏系统性的解释框架。针
5、对业界实践领先于理论研究的现状，有必要对已有文献进行总结，为后续研究提供基础和方向。为此，本文以 2002 年为起点，通过学术网络数据库进行文献搜索，重点选取发表在Journal of Product Innovation Management 、 Research policy 、R&D Management 、 Management Science等著名创新和管理期刊上的论文，共获得相关文献 75 篇。通过对论文主题的分类和梳理，归纳出 了 What（什么是社会化媒体情境下收稿日期：基金项目：国家自然科学基金面上项目“基于社交网络同侪影响的产品线规划与协调研究”(71672095)作者简介
6、：焦媛媛（1970） ，女，南开大学商学院教授，博士生导师，研究方向为战略管理和创新管理的用户参与创新） Which（有哪些类型） Why（用户为何参与） How（用户如何参与创新过程） Effect（结果/ 影响）的研究主线。1 社会化媒体情景下的用户参与创新：源起与内涵长久以来，创新被认为是由企业主导的内部活动。Chesbrough 提出的开放式创新拓展了企业创新的边界，强调外部资源对创新活动的核心意义，企业必须有目的地利用外部知识流入来加速创新过程。Von Hippel 教授的系列研究强调用户作为一种重要的外部创新源在创新中的作用。他提出的“用户创新”、 “领先用户”、 “民主化创新”、
7、 “创新社区”等理念，把用户看作具有发言权和参与权的能动创新主体，改变了以往将用户视为被动的创新接受者的观点。用户创新的价值在化工、电子、医药、快速消费品和软件开发等行业都得到了体现， “倾听用户的声音” 成为企业创新成功必不可少的要素。随着社会信息传播范式由广播网络演变为社交网络 4，用户参与创新的方式由面对面的人际接触逐渐转变为在各种社会化媒体上的合作。社会化媒体是个人与社区分享、共创、讨论和修改内容的交互平台，例如博客、微博、论坛、虚拟社区、社交网站等。社会化媒体具有的四个典型特征建立个人信息档案、构建关系联结、搜索信息、产生内容 5，给予了用户更大的参与空间，使用户的创新活动超越了时间
8、和地理的限制。Surowieki 认为，蕴含在大众中的智慧远远超过个人或小群体，大众可以从潜在的“创新池”中识别出最好的创意 6。社会化媒体中保留并呈现的用户生成内容，包括数字、文本、图片、音频、视频等，这些结构化或非结构化的数据正是海量的大众智慧的体现。Matthew 总结了社会化媒体为创新提供的三个有利条件：创造力、专长和集体智力。创造力来源于拥有不同知识的人产生的发散性创意；专长是指具有专业经验的人提供了解决难题的途径；集体智力则指社会化媒体上多种群体的协作产生了更强的知识和能力 7。与传统的用户创新相比，用户借助社会化媒体参与创新展现出许多新特点：(1)参与更为广泛。社会化媒体所特有的
9、娱乐性、社交性等新型元素激发了用户参与创新的热情，在社会化媒体中，每个人都可以利用空闲时间来创造内容、解决问题和合作创新。(2)关系互动性更强。以往用户参与创新多出于个人兴趣自发进行，而社会化媒体使用户与企业、用户与用户之间能够建立去中心化的联系，各主体的交互更为密切。(3)创新活动更不可控。“用户生成内容 ”（User Generated Content）的模式深刻地改变了创新领域中企业与用户之间的权利分布，用户在社会化媒体中自主表达意见，其产生的信息更加不可预测，企业无法完全控制创新活动的方向与最终结果 8。(4)用户贡献的信息体量更大。在社会化媒体中，每一个人都是“ 行走的数据生成器”，
10、用户产生的各类信息数据被实时记录，形成了各种形式的巨大数据集合。这些数据的体量远远超过了传统用户创新中单个、分散的用户所贡献的信息。目前，尚未有统一的名称描述用户借助社会化媒体参与创新的现象。Fuller 将在线社区用户群体贡献创新知识的行为称为“基于社区的创新” (Community Based Innovation)9；Du 认为社会化媒体从三方面推动了企业的新产品开发活动：理解用户观点和产品需求、与用户共同开发新概念设计、创造产品关注和用户口碑，并将其概括为“社会化媒体驱动的创新” (Social Media Driven Innovation)10；Bosch 从用户生成的行为数据角度
11、出发，将企业利用社交媒体用户数据进行的创新活动命名为“用户数据驱动的创新”(User Data-driven Innovation)11。王莉等把客户通过企业网站参与产品开发称为“网络环境下客户参与” 12。综合以往学者的观点，本文将用户通过各类社会化媒体参与创新的行为概括为“社会化媒体情景下用户参与创新”，它泛指在 Web2.0 技术环境下，用户利用各类社会化交互平台和企业进行协作，在创新过程中创造内容、传递信息、分享知识以及传播创新，以达到直接或间接促进创新目的的活动。“虚拟客户整合（Virtual Customer Integration） ”、 “共创价值（Co-create Valu
12、e） ”、 “大众创新”（Crowd Innovation）等概念与社会化媒体情境下的用户参与创新有诸多相似之处，但其内涵和外延不完全相同。 “虚拟客户整合”站在企业的角度，强调企业将客户纳入创新过程所获得的收益，而社会化媒体情境下用户参与创新不仅是用户为企业创造价值，也不仅是企业服务于用户的手段，而是企业和用户作为对等的主体共同解决创新问题 13。消费领域的“共创价值 ”（Co-create Value）同时强调了消费者和企业之间的互动和协作，但是其共创的价值侧重于体验价值，而不一定是产品或服务创新知识。 “大众创新”（Crowd Innovation）主要指人们在实体空间或虚拟空间中进行的
13、自组织创新创业活动，而社会化媒体情景下的用户参与创新突出了网络通讯技术所发挥的优势，以及不同创新主体互动所产生的联系。表 1 相关概念间的内容比较Table1 Content comparison of related concepts相关概念 主导者 行为方式 核心内容 关键资源虚拟客户整合 企业 参与式 企业让客户参与新产品开发或改 进活动 需求与技术信息共创价值 企业-用户 双向互动 企业与消费者合作创造（体验） 价值 服务体验大众创新 大众 分布式 人们在线上或线下自组织创新创 业活动 专业能力、创客空 间社交网络情景下的用户参与创新企业-用户 网络互动 用户与企业基于社会化媒体平台
14、互动、协作而产生的创新 互动过程中产生的 显、隐性知识2 社会化媒体情景下用户参与创新的基本类型社会化媒体丰富的功能赋予了用户参与创新形式的多样性。以用户创新工具箱为肇始，用户参与的媒介开始具备初级的线上交互功能。众包、开源软件社区等模式的兴起使企业更加注重网络大众智慧的价值，使用户参与创新向网络式、协作式的模式转变。近年来，社交媒体的普及和大数据分析技术的发展使用户参与创新开始进入碎片式、分布式的新阶段。在这些方式基础上，实践中还衍生出创意竞赛、大规模定制、网络志、创客论坛等多种基于社会化媒体的用户创新方式。以往研究大多是针对某特定的创新方式而展开的，缺乏对各种创新实践方式的系统归纳。借鉴
15、Gangi 对创新来源的划分以及 Fuchs 对用户创新赋权的界定 814，本文按照创新源和用户参与程度两个维度，对各类用户参与创新的方式进行归纳。创新源指创新的最初发起者是企业还是用户，而用户参与程度则指用户对创新活动投入的体力、精神和情感的高低。横纵轴交叉形成了社会化媒体情景下用户参与创新的四种基本类型： （1）自组织型创新。指用户出于兴趣爱好，利用开源软件或社区自发地将各种创意变为现实产品的创新方式，例如虚拟创新社区、创客论坛。用户经常在虚拟社区与其同伴分享其创新和新型创作，多样化的社区用户形成了一系列差异化的知识集合，使得问题可以从多个角度被解决 15。社区形式的交流形式有利于知识的积
16、累，用户可以在他人解决方案基础上对其进一步改进。自组织型创新的主要不足是，如果企业不能有效地控制和引导用户，用户自发的创新行为可能与企业战略相偏离 16。（2）用户配合型创新。指由企业提供基本的产品原型，用户在此基础上进行模块组合、变型设计等创新加工，例如用户创新工具箱、大规模定制等。此类型的一般形式是企业设计基于计算机的创新辅助工具，用户在网络界面利用这些辅助工具进行产品设计并提交给企业。通过此种方式，企业可以将设计任务转交给用户，加快设计速度的同时也满足了用户多样化需求。然而，由于可供选择的元素种类变化都是由企业在前端预先设定的，因此限制了用户的创造力和创新的空间，难以产生突破式创新 17
17、。（3）企业激励型创新。指企业在线发布问题，大众群体提供解决方案，赢者获取报酬且其知识成果归企业所有的创新方式，例如众包、知识竞赛等。这是一种在线协作式的问题解决模式和生产模式 18。在网络经济背景下，问题往往需要不同技能、知识、信息和技巧的人员共同解决。而众包利用的正是集体智慧，展示的是公众网络协作的力量。企业应用众包的难题主要在于如何设置适当的激励，让更多人参与到知识竞赛中来，提升生成优秀解决方案的概率。（4）数据驱动型创新。指企业通过分析用户在社会化媒体上产生的数据，例如商品销售数据、用户评论信息、消费者浏览点击行为等，针对性地进行产品和服务创新。相比较其他类型的用户创新，数据驱动型创新
18、模式下用户多处于被动和无意识的参与状态 11。受限于数据分析技术，以往企业只能对少量的网络数据进行抽样分析或定性分析。例如，Kozinets 提出的 “网络志”（Netnography）是针对文本数据的定性分析方法，多用于研究网络用户行为或虚拟社群文化 19。而随着大数据、云计算、文本挖掘、自然语言处理等方法的成熟，学者和业界能够获得并处理更为大量的、多重来源的用户互动信息，利用大数据技术取代以往的随机抽样数据分析，企业能获得关于创新需求和用户偏好的更为完整的图景。图 1 社会化媒体情景下用户参与创新的类型Fig.1 Types of user involvement in innovatio
19、n under social media context3 社会化媒体情境下用户参与创新的前因Von Hipple 认为创新用户具有比普通人更强烈的产品使用需求，而现有产品往往不能满足。并且，创新用户可以从创新中获取暂时的利润或“创新租金” 20，因此用户参与创新的主要原因是满足自我使用需求以及从自身创新中获得回报。该结论是在现实世界的条件下得到的，然而用户在在虚拟环境中表达、参与和获益的方式与现实世界有很大差异。由于社会化媒体本身具有较强的吸引力，在使用社会化媒体过程中，用户可能在自身并未发觉的情况下对创新贡献了价值 21。例如，用户在社交网络中的点赞、浏览行为都是企业评估用户产品需求的数据
20、。随着用户在线上网络中的创新活动越发频繁，Nambisan 指出用户在虚拟环境中参与产品开发和支持的行为几乎是“自愿”的，并将用户参与创新的原因归纳为：与产品相关的利益，包括产品质量 的提高、用户产品知识的增长、满足用户对产品的内在好奇心和兴趣等；与社区相关的利益，指创新社区中的交互行为经过长期的发展形成了群体规范，使用户感到自身是社区中的成员，在其中获取归属感和身份感，并能得到“同侪认可”或“ 社会地位”。在社区内分享有价值的创意还满足了用户的利他和互惠动机；与媒介相关的利益，指虚拟媒体使用户进入沉浸状态并且产生愉悦感，自我意识和控制能力暂时降低，深度地投入到创新活动中 3。Nambisan
21、 还认为，产品相关的利益是传统意义上用户参与创新的主要原因，但其它两种利益将随着虚拟设计的不断完善而变得愈发重要。此后，学者对用户在社会化媒体环境中参与创新动机的研究基本可划分为外在动机和内在动机两类。外在动机主要指寻求社会地位、追逐经济利益等，而内在动机则包括满足好奇心、获取认同、自我尊重的提升、证明自身创造力、利他动机等精神方面的需求 22。并且，在社会化媒体情景下，一些社会化因素对促进用户参与创新尤其重要，如社交互动、群体利益等。例如，Roberts 根据自我决定理论，发现一些开源软件社区自身并没有设置奖金报酬，然而其通过支持自主、胜任、控制、关系等心理需求增强了用户的内在动机，使得开源
22、软件社区得到了蓬勃发展 23。在动机研究的基础上，学者们还探讨了能够激发用户动机的外部影响因素。这些因素可归纳为：创新任务层面的因素，主要包括创新任务的收益、风险、复杂程度、所需的努力程度等。例如 Leimeister 等发现给人们带来知识技能提升和职业生涯发展机会的创新任务能够吸引更多的用户参与 24。技术环境层面的因素，指虚拟创新系统的流畅性、安全性、开放性以及人性化的交互设计等。Balka 等通过 20 个在线创新社区的研究表明，创新社区的透明程度、可进入程度和成果可得程度对用户参与创新行为有显著影响 25。关系层面的因素。社会化媒体中的用户创新一定程度上是人际关系网络的反应，创新社区氛
23、围、用户与他人的关系会对用户参与动机产生影响。例如，Wasko 基于社会资本理论，发现创新社区中具有较高网络中心性的用户比其他人更多地产生了贡献行为 26。综上，根据环境心理学的刺激（Stimulus）-有机体（Organism ）- 反应（Response） （S-O-R）理论，在社会化媒体情境下用户参与创新的前因研究中，形成了外部影响因素（S）-用户动机（O）-用户参与行为（R）的较为完整的研究路径，如图 2 所示。图 2 社会化媒体情境下用户参与创新前因的研究路径Fig.2 Antecedents of user involvement in innovation under socia
24、l media context4 社会化媒体情景下用户参与创新的过程用户参与创新的过程是用户进行智力、体力和情绪上投入的过程 27。在创意产生、研究开发和创新商业化的不同阶段，用户参与的内容、形式、深度和广度等特征都发生了变化。下文针对不同的创新阶段对用户参与的特征进行展开探讨。4.1 创意产生阶段的用户参与创意产生阶段关注新型构思、概念设计的生成，用户的作用主要是提供创造性和新颖的想法。专家往往在现有信息元素基础上进行收敛性思考，其产生的创意新颖性较低。而用户不受现有技术运作和实现过程的影响，会产生更为原创性的创意 28。以往企业多使用问卷调查、焦点小组等手段从用户中寻求有价值的想法，并以此
25、建立、测试和提炼产品概念 29。尽管这些方法取得了一定成效，然而其提前设计的、结构化的问询机制限制了用户知识转移的效果，企业很难理解用户特定语境下产生的信息 30。并且，出于经济考虑，企业只能让少数用户群体参与到调查中来，而他们不能完全代表多样化的用户整体。社会化媒体是开展市场研究和提升市场洞察力的新途径。社会化媒体为用户提供了非结构化的交流环境，用户可以在没有外在干预的情况下，更加自主地表达观点。利用专业的分析技术对用户生成的内容进行处理，企业能够识别用户的代表性意见。例如，Bilgram利用网络志方法分析了 Twitter、Facebook 和论坛上用户对 Nivea 香体剂产品的留言，发
26、现与以往所认为的不同，用户对产品的关注点并非作用时间、皮肤刺激或气味，而是产品在衣服上残留的污点 31。此外，用户可以直接在社会化媒体上发布创意方案，也可以查看其它用户的创意，并进行反馈、评分、投票。这样的同侪评阅机制有助于识别方案缺陷和筛选方案。例如，Quirky 是一个关于创意产品的社交网站，它鼓励用户之间对各自的创意展开交流，并且提供了方案投票系统，Quirky 社区每周会选取上一周中得票最高的产品创意方案，将其付诸实现 32。由用户产生、选择的创意方案有较高的市场匹配度，通过社会化媒体倾听用户的声音，企业能更准确地发现创新机会。4.2 研究开发阶段的用户参与研究开发阶段是创意方案的实现
27、过程，其主要任务包括详细设计、成本管理、原型开发和产品测试。用户往往具有解决特定问题的经验，作为企业原有知识的补充，用户可以提供研发所需的一部分技术资源。因此，用户在此阶段扮演着共同创造者的角色。用户常常与企业进行协作研发。用户贡献技术方案信息，企业对知识和开发流程进行管理，在双方的配合中逐渐明确创新的细节。社交网络互动、众包、创新工具箱等方式都是用户参与研发的有效途径。通过社交网络，用户可以持续地与企业研发人员对话，向企业提供设计与开发的意见。众包汇集了多元化的知识，适用于解决企业研发中复杂性和多样性的问题。Poetz 指出，由众包方式产生的方案更加贴近市场。他利用婴儿产品开发众包竞赛的真实
28、数据，发现用户提交的方案更能代表用户自身的利益 28。创新工具箱则是解决用户信息“粘着性 ”的有效方式，向用户提供界面友好的、模块化的设计工具，由用户产生创新设计方案，有利于将用户的隐性知识传递给制造商企业。目前，面向社区和群体的创新工具箱逐渐兴起，它允许用户与他人进行协作开发，提升了设计方案的质量 33。此外，用户还可以与企业共同进行产品测试。Abrahams 利用爬虫技术获取社交媒体中用户对汽车质量的反馈，并运用语言分析和文本挖掘进行汽车性能缺陷挖掘，发现此方法能更准确地帮助企业找出汽车的质量隐患 34。通过社会化媒体识别并招募领先用户作为产品测试版本的体验者也是企业常用的开发手段 35。
29、用户也可以自组织地进行研发。一些专业社区上汇聚了具有特定专长的用户，他们往往是原型开发者。例如，大多数开源软件都是由开源社区的用户开发的，而不是企业的开发人员。用户自组织研发的主要障碍是缺少方案反馈、互补技术知识和资金支持，而Hienerth 通过对医疗、运动装备行业的跨案例研究，发现虚拟社区中的同侪对用户研发产生了“社区拉动效应” （Community Pull Effect）：创新用户在虚拟社区中构建了微型社会网络，这赋予其更多的可利用资源，例如技术知识、商业管理知识、社会声望、设备支持等，从而克服了研发的障碍。并且，与创业研究所强调的创业者具有的自我中心网络不同，创新社区中的社会网络只与
30、某类产品或话题相关，而并非围绕于某个个人 16。这使得网络资源更易于被创新者利用，降低了用户自身研发的门槛。4.3 创新商业化阶段的用户参与在创新商业化阶段，企业主要任务是创造人群对创新的认知度、激发人们的兴趣以及搜索目标用户的反馈。用户是创新的接纳者，虚拟社区、产品博客上汇聚了大量的用户流，企业可以在这些社会化电商平台上向消费者详尽地展示新产品的外观样式、功能、发行时间、价格、购买渠道等 36。与传统广告营销相比，社会化媒体营销的优势在于可以建立企业与用户之间更亲密的联系 37。以产品为纽带搭建聚集消费者的的社交网络平台，企业在拉近与用户距离的同时，利用“粉丝经济”效应促进了创新的推广。除此
31、之外，根据社会化媒体上用户的历史行为数据，企业可以向用户提供个性化推荐服务，实现新产品对目标群体的精准推送。个性化推荐系统使用户摆脱了信息过载的困扰，使其更便捷地找到合适的产品。用户在此阶段还扮演了创新传播者的角色。用户在选择新产品前，会向其社交网络内与该产品有关的个体寻求评价和推荐。他们认为社交网络中的同伴比商业性广告更值得信赖，因而更希望通过朋友接触新产品，而不是企业发布的信息指导 38。社交网络中的每个人都充当了其他人决策的“参照群体”，用户生成的关于新产品的在线评论，尤其是“点赞”、“喜欢”等积极评论能够增加他人对产品的兴趣和接受新产品的可能性。当很多人点击喜欢或者分享键时，即使自己没
32、有使用，创新也得到了更大程度的扩散。诸多研究都表明，社交网络中用户之间的同侪影响（Peer Influence） ，对创新扩散有显著的作用 39。Zhu 从 QQ用户中抽取了一系列数据，通过实验发现 QQ 好友之间的同侪影响激发了用户接受会员服务的意愿 40。 Aral 在 Facebook 上开展了一项包括 9687 名用户及其 140 万个朋友在内的随机自然实验，发现那些具有“病毒式传播”特征的产品引发了同侪影响和社会传染（Social Contagion）效应，并建议企业在产品设计和营销中要考虑社交媒体消费者的谈话要点，以刺激产品的网络口碑传播 41。此外，社交媒体中的意见领袖在创新扩散
33、中起着关键作用。Eck 指出意见领袖向普通用户施加了信息型和规范型两种影响，并通过仿真验证了意见领袖对新产品的使用会显著增加创新扩散的速度和规模 42。在创新过程中，用户参与的人数和深度都在发生着变化。用户参与创新的“漏斗模型”认为用户参与数量随着创新三个阶段逐渐减少 43，然而这一结论并未考虑到在创新商业化阶段，用户不仅是创新的接受者，还是创新的传播者。任何浏览、点击、评论产品的用户都直接或间接地参与了创新扩散过程，社会化媒体使创新商业化阶段参与用户的数量大为增加。从用户参与创新的深度来看，从创意产生时的对话、观察、提供意见，到研发阶段的众包、产品测试，用户越来越主动地涉入创新过程，其参与的
34、深度由低变高。而在创新商业化阶段，社会化媒体中的用户参与创新深度较低，许多用户并没有意识到其正在向创新作出贡献，他们的创新贡献是伴随其在线行为自动产生的 11。因此，社交网络情景下用户参与创新的深度呈倒 U 型状曲线。综上，社会化媒体情景下用户参与创新的过程可概括如图 3。图 3 社会化媒体情景下用户参与创新的过程模型Fig.3 The process model of user involvement in innovation under social media context5 社会化媒体情景下用户参与创新的效果尽管用户是具有潜在价值的创新参与者，然而社会化媒体情景下用户参与和创新绩效
35、之间的关系却一直存在争议。一种观点认为用户参与有利于创新成功。开放式创新理论认为，创新是企业向内部和外部同时进行宽度和深度搜索的过程，纳入外部资源能够提升创新绩效。在 Web2.0 技术环境下，社会化媒体增加了企业输入外部资源（用户知识）的途径，帮助企业超越本地搜寻的局限，从而能够在更宽广的范围中获取信息。因此，社会化媒体情境下用户参与有利于创新成功。Roberts 发现社交媒体中的用户参与合作研发对产品创新性有正向影响，而用户参与产品发行则对产品创新性、市场份额和利润均有正向影响44。 Du 认为利用社会化媒体收集市场信息增强了企业的用户导向，而利用社会化媒体收集技术信息则进一步将用户导向转
36、化为新产品开发绩效 10。Cui 等认为用户以信息资源提供者和共同开发者两种形式参与创新，这两种形式均提升了新产品的创新性，并提高了产品的财务绩效 45。Gruner 区分了开放型、辨识型和限制型三种企业主导的虚拟用户社区，并通过对 170 家企业的调查发现这三种虚拟用户社区对新产品开发均有不同程度的正向影响 46。另一种观点则认为，社会化媒体中的用户参与会对创新产生不利影响。这种观点大多基于两种理由：一是用户知识结构的局限性。新颖、有前景的、能引领市场的创新的产生需要创新者具有丰富的经验和专长，而用户在这方面恰恰比较欠缺 47。社会化媒体情境下的用户创新具有碎片化的特征，他们很少能集中时间、
37、精力去完成一个完整的创新过程。并且，用户往往已经习惯于现有的使用环境，他们固有的惰性阻止了其重塑未来市场。Lettl 认为，当用户缺少熟悉的参照物时，他们很难去准确地评估新型的产品概念。当创新的激进性很高时，仅凭借用户去描述潜在的未来产品，创新是不可能成功的 48。二是组织认知的局限性。为了获取竞争优势，企业的管理者必须将其精力和心智聚焦于若干个有限的议题上。利用社会化媒体搜索信息可能使企业陷入“过度搜寻”的困境：当有太多的信息输入时，可供企业选择和管理的信息过于庞杂，一些提议可能错误地被实施，而真正有用的想法则不被认真地关注。Marion 利用软件开发企业的调查数据，表明在产品研发阶段应用
38、Weblogs、Twitter 等社会化媒体工具会分散产品开发团队的注意力，从而对团队协作和生成产品概念有不利影响 49。对于社会化媒体情景下用户参与和创新绩效关系的争论，一些学者采取了权变的观点，认为二者的关系受到某些情景因素影响。Deborah 检验了创新正式化程度对社交媒体用户和创新绩效之间关系的调节作用，结果表明，当创新过程是结构化、有明确程序和规则时，创新可以从社交媒体用户信息搜索中更多获益；而当创新过程是模糊、有较大的柔性时，企业必须先将精力聚焦在搜索、选择社交媒体用户生成的内容，并对如何将这些信息转化为可利用的资源展开大量的讨论，从而削弱了对新产品开发的帮助 50。因此，Debo
39、rah 认为利用社交媒体中的用户资源开展创新需要企业具有获取和处理网络信息的内部结构。Candi 发现在实用型创新中，用户参与减少了技术解决方案的选择范围，这为企业带来了成本优势，有助于提升创新绩效；而在享乐型创新中，由于用户评估享乐型创新依赖于“社会化过程”，即用户必须受到社交网络同侪、专家评论等的影响后才能理解享乐型创新的意义，而这个过程需要在创新扩散后才能实现。这样，用户参与享乐型创新时并不能表达出有质量的信息 51。Bulent 则探讨了创新程度的调节作用，他发现在渐进型创新中，用户参与有助于有助于优化产品设计；而在突破性创新中，企业需要引领而不是满足客户需求，过多地倾听用户的意见会导
40、致产品新颖度下降 52。6 研究展望传播学家麦克卢汉曾提出“形式决定内容”的观点，即媒介的形式偏好于某些特定的内容，每一种新媒介的应用都使人类行为和社会生活的实质发生了变化。随着社会化媒体的兴起，用户参与创新由现实中的交流转变为在社会化媒体上的贡献与合作。这种变化不仅仅是参与媒介的升级，更带来了用户创新范式的改变由以往用户单独创新向用户网络式、分布式、协作式创新的方向发展。学术界对此变化的关注已经开始升温，并出现了一些创造性的成果。本文按照 WhatWhichWhy HowEffect 的主线，对社会化媒体情景下用户参与创新的内涵、模式、前因、过程和效果等方面的研究成果进行了回顾，并将此总结为
41、一个系统性的研究框架，如图 4 所示。 图 4 社会化媒体情境下用户参与创新的研究框架Fig.4 A research framework of user involvement in innovation under social media context在现有成果基础上，在未来研究中以下问题值得进一步探索：首先，目前研究更多地强调用户通过社会化媒体参与创新的优势而忽视了其不足。Bartl 针对虚拟用户整合的优势和劣势进行了一般性的探讨，他指出虚拟用户整合的优势在于降低营销风险、识别未来需求、优化多元创意、增强用户忠诚、降低决策偏见以及获取更有效的用户知识，其劣势则包括用户知识不匹配、目标
42、群体导向失衡、知识产权争议、内部运营动荡、缺乏安全性以及渐进性创新等 53。然而，这方面的结论尚缺乏实证研究的支持。尤其是用户参与创新的成本，例如企业识别适当的用户、管理用户共创过程等，并未引起足够的重视。其次，当前研究较多关注社会化媒体情景下的用户参与产品创新，而用户参与服务创新的研究较为欠缺。目前，服务主导逻辑正取代传统的产品主导逻辑，它强调价值由企业和消费者共同创造，这恰恰与社会化媒体情景下用户参与创新的本质相契合。传统情景下顾客参与新服务开发的研究已较为成熟 54，然而利用社会化媒体促进顾客参与服务创新需要哪些不同的方法、工具和能力，是亟待研究者们探清的问题。第三，在社会化媒体情境下，
43、如何有效识别高质量的创新用户是一个新的课题。以往实践常用群集筛选法、专业金字塔法等识别有价值的创新用户。然而一些研究表明，这些识别方法的工作量过大，并且过于依赖于用户的自我报告，一定程度上影响了实施效果。社会化媒体的出现使创新用户群体由少数高知识的用户向数量更大的一般用户扩散，有必要根据用户所展现出的新特征对其进行甄别和筛选。例如，Kratzer 通过对空客论坛的研究，发现具有高网络中介中心性的用户往往是领先用户，他们是各种不同知识群体之间互通的“桥梁”，并建议在线上用户创新迅速发展的情况下，更多地利用社会网络分析方法识别领先用户 55。第四，社会化媒体情景下用户创新活动的知识创造过程尚不明晰
44、。知识创造是用户创新研究的重要主题。依据 Nonaka 提出的知识“ 场”理论，知识在个人与群体之间的创造和转移需要借助特定的时空和环境。在社会化媒体情境下，知识创造的“场”发生了变化，用户与其他主体的交互由面对面的接触转变为线上的交流。相应地，用户知识转化和流动的方式也与以往产生了很大不同。例如，用户为一个创意方案投票，是用户的隐形知识转化为显性知识的过程；用户对产品的反馈与企业专家对反馈的回应，是显性知识合并产生新的显性知识的过程。为此，用户在社会化媒体中的知识创造、转移和转化过程需要学者们进行更为系统的解释。第五，社会化媒体情境下用户参与与创新绩效的关系仍存在争议，这可能是由于一些情景化
45、因素还未被探明引起的。除了学者已探讨的创新类型、创新正式化程度因素以外，更多的情景化因素需要被挖掘。例如，创新阶段可能有助于理解二者关系的争议。不同阶段用户参与的程度、方式以及用户的类型，可能对创新绩效产生差异化的影响。在模糊前端阶段，社会化媒体中大量一般性用户的参与可能使企业产生“筛选困难”，而领先用户的参与能够产生更有质量的突破性创新观点。在产品测试阶段，利用代表整体市场的一般用户进行产品测评可能更为有效。第六，自 Konizets 提出了“ 网络志 ”研究方法以来，许多学者以用户在社会化媒体中产生的文本内容为素材，采用扎根理论、案例研究等定性研究方法对用户创新行为展开了分析。目前，采用实
46、证方法的研究成果还相对欠缺，以大样本的现实数据为基础的研究需要被更多的开发。尤其是社会化媒体情境下，用户在不同阶段参与创新的测量需要在原有基础上进一步修正，以为未来的研究巩固基础。最后，学者们需要从更为宽广的视角去理解各个相关创新主体之间的行为。在以往文献中，学者们的研究焦点从用户个体或若干领先用户的创新到网络社区创新，经历了从个体到群体的发展过程。社会化媒体情景下，参与创新的主体更多，各主体之间的交互行为更为复杂。从当前基于用户- 企业的双元视角的研究出发，从网络或生态系统视角的研究可能是未来的趋势。在这方面，Jensen 等作了前瞻性的探索。他通过 LEGO 公司与其虚拟社区用户建立创新生
47、态系统的案例，探讨了创新生态系统中的焦点企业、领先用户、用户社区如何进行协作及其产生的效果 56。然而，这方面的研究仍有许多问题待被探讨。例如，如何有效地管理创新生态系统以产生最优的协同效应等。参考文献1 埃里克冯希普尔, 陈劲, 朱朝晖. 民主化创新M. 北京：知识产权出版社 , 2007.2 Markham S K, Lee H. Product Development and Management Associations 2012 Comparative Performance Assessment StudyJ. Journal of Product Innovation Manag
48、ement, 2013, 30(3):408-429.3 Nambisan S. Designing Virtual Customer Environments for New Product Development: Toward a TheoryJ. Academy of Management Review, 2002, 27(3):392-413.4 Kietzmann J H, Silvestre B S, Mccarthy I P, et al. Unpacking the social media phenomenon: towards a research agendaJ. Journal of Public Affairs, 2012, 12(2):109119.5 Kane G C, Alavi M, Labianca G, et al. Whats different about social media networks? a framework and research agendaJ. Social Science Electronic Publishing, 2014, 38(1):275-304.6 Surowiecki J. The wisdom of crowdsM. New York Anchor Books, 2005.
