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原标题：绘制知识版图：在线知识分享系统的知识协同构建
该研究基于知识协同建构理论，将知识疆域量化为标签共现网络，旨在描述以“知乎”为代表的在线知识分享平台知识疆域的内容特点和演化模式，分别探究了知识疆域的内容与结构特征、知识疆域的演化规律以及节点的生成、死亡与生命周期特征。从理论意义而言，廓清了“知识协同建构理论”视域下“在线协作知识生产”内容与结构特征。从方法论意义而言，基于大数据分析技术，运用文本挖掘、社会网络分析方法和Pathfinder算法，对大规模知识文本共现网络进行分析和可视化呈现，对在线文本挖掘分析具有借鉴意义。从社会意义而言，研究结论综合评估了在线知识分享平台的知识疆域普惠性。
01引言知识传播关乎国家科技创新、社会进步与文明传承。基于社会化媒体的在线知识分享系统，因其开放协同、普惠共享的技术特征，能够满足公众泛在化、个性化的知识获取需求，从而驱动知识传播方式发生转型。相比于传统的建制性知识传播方式，在线知识传播具有重要变革意义。与传统的以学校为代表的建制性知识传播相比，在线知识传播具有以下特征。第一，多样性的参与者使得用户能够获得广泛的知识建构社群的协助。第二，去中心化、开放性的用户自组织环境，为用户认知能动性提供了重要保证。第三，用户的互动机制与在线社交知识平台的扁平化结构，使得用户可以对在线资源进行个性化应用，从而实现普遍深入的知识建构。
但是，这种新兴的知识传播方式也面临着知识传播疆域不确定性的挑战,学界和业界对于社会化媒体知识传播的内容特征以及知识疆域的结构特征尚缺乏有效评估，特别是针对社会化媒体的历时性、全局性分析的研究尚付阙如。
基于在线知识分享系统平台，对知识疆域的内容、结构以及演化特征的描述具有理论意义与现实意义。从理论意义而言，本研究经验性探究在线知识建构的协同效应，以期理解在线协同建构知识的内容、结构和演化特征。学术期刊和学术研究机构领衔的专业知识生产建制，其知识的生产通过所在科研机构、期刊所属学科以及学术论文的引用，呈现出建制性的协作机制。例如，大学的学术建制变化可能促进新知识的整合；论文的引用关系也促进了跨学科知识生产。而在线知识传播平台的知识生产与传播，则依赖于用户自创内容（如提问与回答）。在自组织的知识生产过程中，其知识疆域——即内容、结构和演化呈现何种特征？知识传播的过程是否出现了区隔（fragmentation）趋势？知识协作建构是否产生了新知识领域？这些是亟待回答的问题。
就现实意义而言，知识传播是国家知识经济战略深入发展的重要保证。知识的创新、成果转化、知识产品的应用等知识经济发展的重要环节皆依赖于知识在社会个体中的有效传播。同时，基于社会化媒体广泛而高效的知识传播，有助于提升政府和社会组织科学管理能力与科学决策水平，从而降低社会运行成本。从这个意义而言，对于在线知识传播疆域的全局性探究有助于客观评估在线知识传播平台的知识普惠作用，从而客观评价和提升新媒体知识内容资源的供给能力与传播能力，最终有效提升知识传播效率、提高全民科学素养，服务于国家知识经济发展战略。
02文献综述基于社会化媒体的知识传播，指一部分社会成员借助社会化知识传播媒体向另一部分社会成员分享特定的知识内容,并通过社交媒体的转发、评论等机制进行传播的信息扩散过程。既往在线知识传播研究可以归纳为以下三种研究路径。
第一，基于社会心理学与微观经济学视角的知识分享动机研究。社会心理学侧重分析个体参与社会性行为的心理动机。例如，马斯洛（Maslow）的需求层次理论、赫茨伯格（Herzberg）的激励-保健双因素理论（motivation-hygienetheory）、维克托·弗鲁姆（VictorH.Vroom）的期望理论、霍曼斯（Homans）的社会交换理论和班杜拉（AlbertBandura）社会认知理论等，皆提出了个体从事社会化知识分享行为的基本行为动机。同时，微观经济学领域从个体行为回报与成本均衡的角度，深入探究了社会组织中个体参与知识传播的行为动机。在该路径下，既往研究发现，个体参与知识分享与传播的主要动机包括用户的自我效能感与自我价值实现、利他心理、社会信任与归属、互惠以及获得社会性奖励（如社会声誉）等。
第二，基于媒介技术视角的媒介采纳研究，即利用个体行为理论（例如，技术接受理论和计划行为理论）和媒介使用与满足理论等对个体知识分享行为意愿构建阐释模型，从个体效能、媒介技术的易用性、有用性以及社会规范等角度阐释个体采纳在线知识分享系统平台的推动因素和技术壁垒。该研究路径将社会化媒体视为新的媒介技术，探究受众如何利用新媒介技术参与在线知识传播。
第三，基于复杂网络的知识传播动力学研究。该研究路径利用已有的信息传播模型（例如SIR传染病模型），探究在线知识分享系统的网络拓扑结构特征与知识传播效率的关系。既往研究首先计算了知识传播网络的拓扑结构特征参数（例如，度分布、聚集系数、网络平均距离、网络中心度等）。基于此，研究发现，网络的随机化程度提高了网络中知识的扩散速度。科万（Cowan）等考察了包括规则网络、随机网络和小世界网络在内的网络结构对个体间知识扩散的影响，发现“小世界网络”结构下的知识扩散速度最快。刘智洋等将“百度百科”词条映射为复杂网络，通过计算该网络的节点度分布平均距离、簇系数等发现在线知识网络具有无标度和小世界特征。与此同时，用户节点特征与在线知识传播效率也存在相关关系。例如，网络用户节点之间信任程度、网络的平均知识水平皆提高了知识传播效率。
纵观上述三种研究路径，既往在线知识传播研究主要
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