為探究眾包創(chuàng)新平臺中個體間互動對其創(chuàng)新貢獻的影響機制,從社會網(wǎng)絡(luò)視角,基于典型眾包創(chuàng)新平臺——戴爾公司IdeaStorm相關(guān)數(shù)據(jù),通過分析用戶參與眾包創(chuàng)新的互動網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),以用戶間互動網(wǎng)絡(luò)的中心性指標(出度中心度、入度中心度、中間中心度、入接近中心度和出接近中心度)測度用戶間的互動行為,以用戶的提交創(chuàng)意數(shù)、平臺得分和獲得的投票數(shù)來衡量用戶的眾包創(chuàng)新貢獻,通過選取IdeaStorm平臺中眾包創(chuàng)新項目的相關(guān)數(shù)據(jù),實證研究參與用戶間互動對其創(chuàng)新貢獻的影響。結(jié)果表明:眾包創(chuàng)新平臺中用戶間互動對其創(chuàng)新貢獻有顯著影響,出度中心度對創(chuàng)新貢獻的正向影響程度最高。但并非所有用戶間互動的關(guān)鍵變量對創(chuàng)新貢獻都有顯著正向影響。其中,入度中心度負向影響用戶的提交創(chuàng)意數(shù)、中間中心度負向影響用戶的提交創(chuàng)意數(shù)與平臺得分、接近中心度則負向影響用戶的創(chuàng)新貢獻。設(shè)計科學(xué)的互動反饋機制和獎勵評分機制,有助于引導(dǎo)用戶高質(zhì)量互動并產(chǎn)出高水平的創(chuàng)新解決方案。

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【部分圖文】：

圖1中間中心度測度網(wǎng)絡(luò)的可視化

對于有向關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，接近中心度包括入接近中心度（In?closenesscentrality）與出接近中心度（out?closenesscentrality）。該網(wǎng)絡(luò)各節(jié)點的接近中心度分析結(jié)果見表5�？梢园l(fā)現(xiàn)無論是出接近中心度還是入接近中心度，一個節(jié)點與其他網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的捷徑距離之....

圖3研究模型

對于多重共線性的檢驗，主要通過方差膨脹因子指數(shù)（VIF）來判斷。VIF越大，表示共線性越嚴重。統(tǒng)計學(xué)一般認為，VIF>10時，提示有嚴重的多重共線性存在。各模型回歸檢驗結(jié)果（表10）顯示，各變量的VIF均小于10，即不存在多重共線性。2.結(jié)果分析與模型修正

圖2中間中心度的分布圖

圖1中間中心度測度網(wǎng)絡(luò)的可視化（四）結(jié)構(gòu)洞分析

圖4模型結(jié)果

(1）眾包創(chuàng)新平臺中用戶間互動對其創(chuàng)新貢獻有顯著影響，但并非所有用戶間互動的關(guān)鍵變量對其創(chuàng)新貢獻都有顯著正向影響。出度中心度對創(chuàng)新貢獻的正向影響程度最高。表明在眾包創(chuàng)新過程中，如果一個用戶的輸出關(guān)系越多，其創(chuàng)新貢獻越突出。對眾包創(chuàng)新平臺而言，需要激發(fā)用戶的主動參與活力，引導(dǎo)其產(chǎn)生....

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