知识基础观下开放式创新社区的领先用户识别方法

本文主要探讨的是开放式创新社区中如何通过知识基础观来识别领先用户这一关键问题。在全球化和技术快速发展的背景下，企业面临着创新需求的挑战，单纯依赖内部资源已不足以应对。为了寻求外部创新力量，企业倾向于建立开放式创新社区，吸引大量用户参与创新过程。在这个过程中，被称为领先用户的活跃用户因其丰富的知识、创新能力和影响力，对于企业的发展至关重要。 研究指出，领先用户通常具备以下特征：丰富的产品使用经验、高参与度、潜在的意见领袖地位、强大的社区影响力、强烈的创新动机以及寻求新产品解决问题的愿望。然而，现有的识别方法如问卷调查、聚类分析和机器学习在识别特定领域的领先用户时存在局限性，因为它们主要关注表面特征，未能深入挖掘用户与知识之间的深层次联系。 知识基础观强调创新的核心是知识创新，企业的创新活动本质上是对知识的获取、管理和创造。用户在社区中的知识分享和创造反映出他们的专业知识领域，这就意味着识别特定领域的领先用户需要深入了解用户与知识的关系网络。为此，文章提出了一种新颖的方法：首先，利用隐含狄利克雷分配（LDA）主题模型构建用户知识二分网络，这是一种将用户行为和知识内容关联起来的工具。接着，结合用户知识结构特征和传统的个体属性特征，通过网络拟合技术优化网络模型。 作者引入指数随机图模型（ERGM）的链路预测方法，这是一个强大的统计工具，用于在复杂网络中预测连接模式。这种方法能够捕捉到用户之间基于知识的互动关系，从而更准确地识别出那些在特定领域具有显著知识优势的领先用户。这种方法突破了现有研究的局限，为有效识别和利用开放式创新社区中的领先用户提供了一个新的理论框架和实践路径。 总结来说，本文的核心贡献在于将知识基础观融入到开放式创新社区的领先用户识别中，通过构建和分析用户知识网络，结合个体特征，提出了一种创新的识别策略，有助于企业在竞争激烈的市场环境中找到并充分利用领先用户的价值。这不仅有利于企业的创新活动，也有助于推动整个行业的知识共享和创新发展。