知識社群系統運用之研究...
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第21屆三軍官校基礎學術研討會 高雄,中華民國103年6月
Kaohsiung, June 2014
知識社群系統運用之研究:以某私立大學為例 Research on the Employment of Knowledge Community Systems: A Case Study of a Private University
楊士旻
、吳明泉1
1長榮大學 資訊暨工程學院 資訊管理學系
71101 台南市歸仁區長大路1號 長榮大學 資訊暨工程學院 資訊管理學系
71754 台南市仁德區中洲里中洲5-36號
Email: [email protected], TEL:(06)2785123ext.6091
摘要:由於知識管理的日益重要,許多組織都在內
部設立知識分享(Knowledge Sharing)的社群系
統。然許多風行的社群網站 (例如Facebook、
Twitter等等)同樣的也可以協助知識分享,似乎足
以取代組織內部的社群系統。組織如何發揮內部
社群系統的價值,與外在社群網站競爭或整合,
成為組織知識管理的重要課題。
本研究嘗試以某私立大學內部知識社群系統
為對象,藉由收集該系統使用數據資料及發放問
卷的方式,來調查使用者對於此系統的接受度與
使用情形,進而從中探討影響使用者使用意願與
實際使用的原因。
經數據資料發現,該校的知識社群系統使用
率普遍偏低,且局限於以部分老師為主的少數社
群。相關使用的意願與原因正以問卷調查與分析
進行中。
關鍵詞:虛擬社群,知識分享,知識社群,雲端
服務
1.前言
由於科技的發展加上雲端技術不斷的進步,
使用網路的人數持續不斷攀升當中。隨著使用的
人口越來越多,網路服務所涵蓋的範圍也逐漸越
來越廣。根據創市際市場研究顧問[1]在2012年3
月針對大眾上網主要行為做訪問後得出前三名為
收發E-Mail(74.5%)、瀏覽入口網站(65.0%)、瀏覽
社群網站(60.3%)(如圖2)。由此可得知網路社群已
成為大眾最常用的服務之一,也因為網路社群的
這股熱潮,許多不同性質的社群平台相繼推出(像
Facebook、Twitter等),但除了這些公開型的社群
平台外,通常大型組織內部都會部屬屬於自己的
私有社群來管理較為機密的事項,其內容所涵蓋
的範圍相對比Facebook這類綜合型社群少了許
多,因此組織內部社群系統的使用率,勢必會受
到這些外來社群的興起而下降,但因為組織的一
些特性(像是資料的機密性、系統整合性等),所
以無法捨棄內部的社群來直接使用公用的社群,
因此組織該如何提升自身的知識社群系統,不受
外來社群因素降低使用率已經成為一項重要的議
題。
目前有關虛擬社群的研究方向,大都以公用
的社群為主要研究目標,單獨針對組織內部私有
雲所建立的社群來進行使用者分析與研究的卻著
墨不多,因此本研究便藉由某私立大學內部建立
的知識社群為研究對象,希望能對於各項使用行
為、意願進行較詳細與全面的探討,以提供給組
織作為參考。
根據前面所敘述的問題,本研究嘗試以某私
立大學為例,並將該校所提供的系統使用者數據
進行分析,從中觀察出目前知識社群系統的使用
情形及提出各項可能影響使用者使用的因素,具
體目標包括:
(1)瞭解使用者使用該知識社群系統的現況。
(2)探討使用者是否會因為不同的使用動機,影響
使用行為。
(3)探討使用者如何因為外部社群的替代性,影響
使用行為。
(4)探討使用者如何因為內部環境因素,影響使用
行為。
(5)探討不同族群間,各項行為及因素的差異情
形。
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圖1、研究流程圖
2. 文獻探討
為了探討「虛擬知識社群」內使用者的行為
模式,本研究首先收集相關文獻來了解所謂的虛
擬雲端到底有何特性,接著再分別整理出知識以
及社群的定義,進而分析影響知識社群使用的相
關因素。
2.1 雲端服務特性與服務模式
美國國家標準及技術研究院[2]2011年在其研
究院的出版期刊當中,將雲端的特性定義為五個
基本特性、三個服務模式以及四種部署模式,其
模型架構如圖2所示:
圖2、雲端特效模型架構圖
資料來源:NIST[2]
五個基本特性:隨選式自助服務、廣泛的網
路存取、共享的資源池、快速彈性、能夠測量的
服務;三種服務模式:軟體即服務、平台即服
務、設備即服務;四個部屬模式:公用雲、私有
雲、社群雲、混合雲
由以上相關定義可以得知,雲端化的優勢就
在於可以不限地區、時段來做使用,根據台灣網
路資訊中心[3]2013年調查結果顯示,在新興技術
的採用上,受訪的企業便將「雲端的部署」列為
近期策略性計畫 (strategic initiatives) 的主要發展
之一。由此可知雲端的部屬已經成為一種趨勢,
不論是企業、商人又或者單純只是資訊的分享及
傳播都漸漸地趨向於發佈在雲端這個大環境上。
2.2 知識管理
2.2.1 知識管理介紹
提到知識管理(Knowledge Management, KM)
一詞,首先要了解的就是到底何謂「知識」?
Purser & Pasmore[4]將知識定義為用以制定決策的
事實、模式、基模、概念、意見、及直覺的集合
體。而Davenport[5]提出,知識是一種流動性質的
綜合體,隨時都會因不同的因素而不斷的改變、
更新,其主要核心包含了經驗(experience)、時代
背 景 (context) 、 解 釋 (interpretation) 及 反 思
(reflection),為新經驗的評估、整合與資訊等提供
架構。在組織中,知識不單純只存在於文件或是
資訊系統中,也蘊含在日常例行工作、過程、執
行與規範當中。
劉常勇[6]提到知識可說是一種有價值的智慧
結晶,必須經過客觀分析與主觀認知而形成,且
與人息息相關,相對比較難系統化與明確的萃
取。呈現的方式可以藉由資訊、經驗、抽象的觀
念、標準作業程序、系統化的文件及具體的技術
等。呈現的方式雖然廣泛,但本質尚需具備創造
附加價值的效果。
由以上眾多學者所提出的論點可以得知「知
識」是以一種無形型態所存在的,以同樣一件事
情來看每個人的觀點都不盡相同,所以對於「知
識」很難能夠定義出一套標準的準則,不過簡單
來說可以將知識視為某些人所貢獻出的經歷、研
究發現等,透過傳遞與交流不斷的更新、改進,
進而創造出一個新的價值,以提升更有效率的問
題解決方法。
而所謂的知識管理,從字面上來翻譯的話也
就是將知識有系統的整合起來,以備需要使用的
能夠將整理過後的知識充分的拿來做使用。以下
便收集了幾位學者對於知識管理所定義出的概
論:
Wiig[7]在其著作「Knowledge Management
Foundations」率先提出了知識管理一詞,並
將其定義為協助組織成員取得知識的一種方
式,用來提升創造及創新以增進組織效率,
進而增加組織的競爭力。
Anderson[8]提出了KM公式,清楚將知識管
理定義為,「知識管理是為了因應複雜化的
社會,以知識創造出價值的一種策略性議
題」,其模式如下圖3所示,作者認為KM應
包括組織的分享、活用與實踐。資訊科技可
以提升KM的建置並且加快KM的流程。其
中知識的分享為KM主要目的,知識分享的
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程度越高,企業內部的人員越能夠容易取得
所需要的知識,進而創造出知識的價值。
KM經由科技的導入將人、知識以及資訊巧
妙的結合再一起,並在組織文化內經由分享
不斷的發揚光大。
圖3、Knowledge Management (KM)模式
資料來源:Anderson[8]
林東清[9]則將知識管理定義為組織競爭優勢
主要關鍵,對於存在組織內外部個人、社群
等有價值的知識,進行有系統的定義、獲取、
儲存、分享移轉、利用與評估等工作。
陳富媺[10]定義知識管理是一種系統化的組
織流程,藉由創造、獲取、組織與儲存、分
享與傳遞,來改善個人或是組織績效。知識
管理與對組織的表演有許多幫助,像是提高
組織生產力、改善組織適應力、增加現有的
商品和服務的價值,以及創造新知識密集的
服務及流程等。
由上述各學者所提出對「知識管理」所提出
的定義當中可以看出,所謂的知識管理簡單來說
便是將原本無形的知識加以統整、分類儲存後,
使它能夠有系統、組織的來做使用及傳遞,而從
中也可以得出其最主要的用處就是用來提升組織
內整體的競爭力,將前人的經驗不斷改進、精
粹,使之成為組織的優勢。
2.2.2 知識管理的流程(四化)
Polanyi[11]定義人的知識大致上可分為兩個
種類,內隱知識 (tacit knowledge)及外顯知識
(explicit knowledge)。內隱知識存在於每個人身
上,與自己本身所遇到的情境經驗有關係,每個
內隱知識都是主觀獨特的,並且難以具體化;而
外顯知識則是屬於客觀的理性知識,可以很清楚
的來做辨認,並且可以透過正式形式及系統性語
言傳遞的知識。外顯知識比較具體客觀,能以明
確的語言來形容,並且可以相互流通及向外部延
伸擴散。而後Nonaka & Takeuchi[12]將其他學者
對於內隱和外顯知識的差異歸納整理後提出了
SECI模式,他們認為組織可以藉由內隱和外顯這
兩種知識的轉換(Knowledge conversion)、互動過
程來創造知識,而移轉的過程、目的與機制大致
上可分為四種(圖4):
圖4、SECI模型架構
資料來源:Nonaka & Takeuchi[12],自行整理
林東清[9]在知識管理一書中提到,組織中內
隱與外顯知識的轉換是一種螺旋型的交互作用,
大體可分為下列四種:
1. 社會化(由內隱到內隱):指將內隱知識如經
驗、行為模式等等,經由內隱學習與「同
化」的過程,
2. 外化(由內隱到外顯):指將內隱知識如經驗、
技能、心智模式等外化,轉換為可定義、訴
諸文字的外顯知識之過程。例如程式設計師
→程式、建築師→藍圖、記者→報導文章。
3. 組合化(由外顯到外顯):是指由現有不同的外
顯知識,經由分析、分類、分享及重組等而
產生新的外顯知識之過程。
4. 內化(由外顯到內隱):內化簡單地說,指的是
將外顯知識轉換成內隱知識的過程。
而Nonaka[12]認為組織知識創造的過程就
像是螺旋一般,也就是「螺旋式的知識轉
換」(spiral knowledge transform)(如圖5):螺
旋式的知識轉換是由個人層次開始,逐漸開
始上升並擴大互動範圍,從個人擴散至群
體、組織甚至組織之間,最後到達組織之
外,過程中不斷會有社會化、外化、組合化
及內化的知識整合過程,這也即是知識創造
的過程[14]。
圖5、組織知識創造螺旋
資料來源:楊子江、王美音[13]
由以上的文獻當中可以看出,「知識社群」當
中就包含了知識創造的四個過程。社群成員彼此
之間的交流、建立關係,漸漸地由實作上學到東
西即所謂的社會化;而外化則代表著成員將自己
所知道的、看到的東西寫成文字分享給大家;將
社群中大家所分享的知識、經驗吸收起來即為內
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化;組合化的意思則代表將在不同領域間所學到
的,統合成一新的知識。
2.3 虛擬社群
2.3.1 虛擬社群的定義
Wang & Fesenmaier[15]將虛擬社群 (Virtual
Community) 解釋為由先進的科技所發展出來的,
且存在於虛擬的空間中。虛擬社群是一個不同以
往已經存在社群的新的社會個體,它建立在電腦
網路上,不同社群上的人們有相似的興趣和經
驗。而Boyd & Ellison[16]認為社群網站 (Social
Network Sites, SNS) 是建構以個人為中心的網絡,
形成以自我為中心的社群。Wellman[17]提到線上
社群的本質與真實社群是相同的,提供會員滿足
自我認同、經驗分享、友誼、社會支持的需求以
及獲得歸屬感,只是線上社群是以電腦為基礎的
運作平台,在技術及表現形式上與實體世界社群
不同,是藉由電腦維持的社會網絡關係。
綜合上述可以得知,所謂的虛擬社群其實就
代表著一群人的互動,比較不同以往的是互動的
方式從原來人與人面對面的交流,變成在網路這
塊虛擬的空間中交流
2.3.2 虛擬社群種類
Armstrong & Hagel[18]依消費者的需求為分類基
礎,將虛擬社群劃分為興趣、關係、幻想和交易
型社群。而在文中兩位學者也提到基本的虛擬社
群型態可從消費者角度來劃分。在消費者的環境
中,社群亦可有下述三個發展方向:
1.地域型社群:
此類社群圍繞著一個真實地區而成立,所有參與
社群的人都有一個共同的興趣,通常是基於他們
在實際上居住於同一地區的關係。
2.人口結構型社群:
此類社群的對象是在於特定的性別、年齡層或族
裔,例如:女性、青少年或銀髮為對象的社群。
這類型的社群具有發展規模的潛力,相較於地域
型社群更能夠滿足人們的需求。
3.主題型社群:
此類社群是以一些興趣為中心,包括以嗜好和業
餘消遣為焦點的社群,例如音樂、園藝、運動
等;或以關心的議題為焦點的社群,例如政治或
精神信仰,其幫助人們能和自己興趣相同的人接
觸,並提供人們專業的資訊。
由以上可以看出,社群的總類依據不同使用
者的使用喜好、因素可以區分的總類非常的多,
而社群內也不一定都只有其中一種模式,許多虛
擬社群裡所涵蓋的總類是很廣的,例如本研究所
探討的某私立大學所使用的知識社群,其中就包
含了興趣、關係、地域以及人口型,因此很難將
社群去單獨定義出一很明確的分類,且不同學者
對於社群分類的定義也都不太一樣,因此主要還
是以社群內所從事、分享、交流等來定義該社群
的屬性較為妥當。
2.3.3 知識社群
Wasko & Faraj[19]認為虛擬社群中的成員要
對某些知識有所需求,其他網路成員對其需求提
供其自身的知識,交流才會發生。在虛擬社群中
所進行的知識分享,涉及了個人以及社群的知識
建構與知識管理,社群裡集合了多元的知識基
礎,並透過收集或獲取知識、重整或管理知識、
使用知識或創造知識等機制來進行知識分享的活
動,如果沒有豐富並不斷更新的知識活動進行,
虛擬社群的價值是有限的[20]。由以上學者所提
出的論點可以得知,所謂的知識社群簡單來說就
是彼此在社群上分享彼此的經驗、知識及相互討
論等,在藉由系統平台做整合以及彙整的動作,
將知識得以有效率的保存下來。而在虛擬社群內
最常見的方式就是上傳文件又或者是發起討論。
3.系統使用資料分析與結果
3.1 使用資料分析
本研究首先嘗試與該校負責知識社群的單位
做訪談以及詢問有關系統目前的使用概況,之後
在經過幾次的協調以及向對方訴說主要研究目的
後,該單位同意以不牽涉到個人隱私為前提的情
況下,提供部分系統目前的使用數據。拿到的數
據當中包含了101年系統創建後到103年3月各社群
功能的使用數,其中所得數據中包含的欄位、解
釋整理如表5 。
表5、取得數據中各欄位的解釋
欄位名稱 解釋
社群名稱 各社群申請創建時所取的名稱
社群屬性分
類
分類不同性質的社群,共分為
班級、計畫、一般、社團以及
實驗室五種類別
社群開放程
度
各社群管理員對該社群設定的
開放程度,分開放、半開放、
不開放三種
社群訪客人
次
不論是否有無登入帳號,只要
點進該社群即增加一訪客數量
社群成員數 各個社群內加入的成員數量
文件數量
各項社群功能內所上傳的資料
筆數
行事曆數量
活動數量
相簿數量
討論數量
問卷數量
塗鴉牆數量
精華區數量
3.2 資料分析結果
將該校計算機網路中心所提供的使用數據整
理後可以得知,目前在此系統上社群的總數為299
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個、社群成員總數為10787人,但因「班級」屬性
的部分是由系統管理員透過各屆入學人數直接將
班級、成員內建進去的,這也就代表自行向管理
員申請創立社群的數量為75個,總人數為1689
人。由以上可以看出目前系統裡還是以內建的
「班級」屬性占大多數,自行申請的比例以及使
用人數相對少了很多。接著先將完全沒有在使用
的社群整理出來後移除,因為從未使用的社群從
數據中看不出任何使用行為模式,還有可能會造
成整體數據上的不正確。整理後得出有使用過的
社群總數量為140個,大約占了全部社群的47%,
這也代表著空著完全沒使用過的社群還是占半數
以上。而本研究更深入將上述提到的五個社群屬
性分項分別算個別使用率,整理後如下表6。
表6、社群各項研究統整
項目 /
屬性
班
級
自行申請
合
計
使用/
未使
用比
例
社
團
實
驗
室
計
畫
一
般
有使
用
77 9 3 30 21
140 47% 34% 75%
100
%
94
%
75
%
未使
用 147 3 0 2 7 159 53%
總社
群數 224 12 3 32 28 299
由以上可以得知雖然「班級」屬性的社群數
量是最多的,可是其中有在使用的比例只占了該
屬性的34%,反觀其他自行申請的社群使用率至
少都有75%。其中又以計畫和實驗室這兩種屬性
的使用率為最高,由此可以推論出目前使用系統
的性質是屬於實務性質,主要可能用作專案的討
論。但若單以系統整體使用率來看,其中有使用
過的社群「班級」(55%)還是占了大多數。
而在開放程度方面,系統分為「開放」:即便
沒有加入該社群、登入自己的帳號皆可觀看;「半
開放」:只要有登入帳號即可觀看,不需加入該社
群;「不開放」:除了要登入帳號外,還要對方同
意申請加入才可觀看。同樣以五個屬性項目分別
來看其開放率,如表7所示。
表7、各屬性社群開放比例
班級
自行申請 統
計 社團 實驗室 計畫 一般
完全
開放 57 2 0 9 4 72
有限
制 20 7 3 21 17 68
開放
率 74% 22% 0% 30% 19%
由以上可以得知,「班級」屬性的社群開放程
度是最高的,其餘自行申請的社群普遍開放程度
都比較低,推測應該是跟上述提到比較屬於實務
性質有關。有關為了處理實務而創立的社群,其
內容相對有些機密的性質存在,所以會比較在意
資料的外洩又或者是被提早知道將下來所要實施
的活動。例如專案的研究怕被抄襲、行政單位處
理內部資金的流動又或者是社團規劃活動討論
等。
由各個功能上傳資料數量來看,上傳檔案數
前三名的分別是文件區:661筆、塗鴉牆:371筆以及
討論數:314筆,從中可以得知使用這套系統的使
用者主要是以文件的公告、分享為主要目的, 而
在第二名塗鴉牆的部分,這功能有點類似於各個
社群內的即時群體聊天,這也就代表著使用者也
時常將平台當作彼此間閒聊、交流的一個地方。
因此從知識管理的角度來看整理後的數據,可以
得知使用系統的主要目的著重在社會化及外化的
部分,而內化以及組合化的部分,因為比較屬於
個人認知部分,沒辦法從數據上看出,因此本研
究將這部分便放入後續問卷的變數當中,希望藉
由問卷分析後得到的數據來輔助,相關整理表8所
示。
表8、各功能使用數量整理
功
能/
屬
性
班
級
自行申請
合計
各功
能使
用比
例(%)
社團
實
驗
室
計畫 一
般
文
件
數
69 76 9 230 277 661 37.0
行
事
曆
118 26 3 25 69 241 13.5
活
動
數
16 5 0 6 0 27 1.5
相
簿
數
35 18 7 60 22 142 7.9
討
論
數
113 9 2 172 24 320 17.9
問
卷 1 1 0 7 3 12 0.7
塗
鴉
牆
266 6 11 54 34 371 20.7
精
華
區
0 6 1 2 5 14 0.8
合
計 618 147 33 556 434 1788 100
上
傳
數
8.03 16.33 11 18.53 20.6
從表8也可以看出,「班級」和「自行申請」
中有使用過的社群數比例為77:63,可是從總使用
檔案數來看比例為618:1170,社群數較少的「自
行申請」其檔案數量幾乎快為「班級」的2倍,因
此可知「班級」的使用程度算是有點偏低的。而
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從功能面來看,使用度最低的分別是問卷、精華
區以及活動數,因此若想要提升系統的使用度,
可以由這幾個方面來進行。
3.3 小結
綜合以上分析結果整理出幾個目前重要概況:
(1) 該系統已設置了 2年多,但提出社群申請的
總數只有 75 個,因此推測大家使用的意願不
高又或者不知此系統的存在。
(2) 「班級」在意隱私性的程度最低,因此系統
機密性高的特性可能被忽略,進而被外在多
元性社群網站所吸引,造成使用率最低。
(3) 多數使用率高的社群,使用者還是侷限在校
內教職人員、教師處理校務為主要目的。
(4) 由各功能使用數量統計來看,部分功能使用
率偏低,像活動數、問卷,但這類的功能反
而比較能激起大家的參與以及增加系統知名
度。
4. 問卷調查與預期結果
由於單從資料分析的結果來看,雖然可以看
出目前系統大致的使用情形,可是卻無法得知使
用者對於此系統的使用動機、可能的影響因素以
及滿意度,因此本研究便額外提出幾個可能影響
使用者使用的變數,並且透過問卷的發放來做更
深入的使用者研究。
4.1 研究架構與假說
本 研 究 架 構 主 要 參 考 成 功 實 行 模 式
(Implementation Success)[21]並加以修改後如圖6,
主要構面分別為使用動機、系統特性比較、環境
因素及實際使用行為。其中本研究主要探討的對
象為某私立大學的師生以及教職員工對於知識社
群的使用行為,所以在成功實行模型中加了外部
變因,包括性別、年齡、身分、學院,藉以研究
學校內部不同背景的師生及教職人員在對上述四
個主要構面是否也會有影響。
圖6、研究架構圖
表 1、研究問題與假說
問
題
Q
Q1:使用者使用系統的動機為何?
Q2:使用者對於系統的滿意程度為何?
Q3:系統的使用程度為何?
Q4:使用者因為環境阻力的顧慮程度為何?
假
說
H
H1:各研究變數間之相關性
H1-1:使用動機會正向相關使用行為
H1-2:系統滿意度會正向相關使用行為
H1-3:環境助力會正向相關使用行為
H1-4:環境助力會正向相關使用動機
H1-5:環境阻力會負向相關使用行為
H1-6:環境阻力會負向相關使用動機
H2:人口統計對各研究變數之差異
4.2 操作性定義
本研究分別針對「使用動機」、「系統特性比
較」、「環境因素」及「使用行為」四個變數及相
關構面進行操作性定義,整理如表2。
表2、各變數之操作性定義
變
數 構面 操作性定義
系
統
特
性
比
較
資料內容
知識社群上使用者所分享
資料的內容、總類以及數
量
系統可靠性 系統正確執行使用者操作
的能力
介面易用性 操作系統時使用者所接觸
到的介面、排版、美觀等
開放程度
系統對於不屬於組織內部
的使用者做帳號申請、系
統使用的程度
資料安全 對於個人隱私、所分享資
料的保護性程度
平台多樣性 行動裝置支援使用系統的
多寡
使
用
動
機
人際互動 與朋友互動、結識新朋友
知識的交流 將自身所學、查到的知
識,整理成文件分享出來
資訊的吸收 將社群上所分享之資訊吸
收起來
環
境
的
助
力
高層的推動 高層(教師、上司)對於使用
平台的要求程度
同儕接受度 朋友間對此平台的使用程
度
資訊的服務 系統管理單位的支援、說
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明
使
用
行
為
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及功能等
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發起 / 參與討論
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4.3 問卷設計與實施
本研究訂定之研究工具,經過文獻探討後,
依據Lucas[21]之成功實行模型之研究內容,所提
出之問卷部分內容項目加以改編及新製題目選
項,以適用於本研究組織內部「知識社群」之重
點方向。
問卷中每個構面相關施測題目,採用李克特
式五點量表法(Likert Scale)來進行問卷研究。選項
分別為「非常不同意」、「不同意」、「普通」、「同
意」、「非常同意」五項,分數由1分至5分。李克
特式量表是一種評分加總式量表,測量每位受訪
者對各個項目的態度反應。分數總和愈高,代表
受訪者對於該構念的看法與態度愈正向,投入的
程度愈深,反之則否。
4.4 資料分析方法
本研究使用SPSS 17.0統計軟體[22]進行資料
分析,使用到的統計方法包含敘述性統計、信度
分析、相關分析,說明如下:
(1)敘述性統計分析
對樣本的人口統計資料與知識社群的使用
經驗進行敘述性分析,例如:平均數、標準差
與百分比等,以瞭解樣本的分佈情況。
(2)信度分析
以Cronbach's α係數作為本問卷信度之衡量
指標,α值越大代表問卷量表越穩定、內部一致
性越高 (如表3),作為判斷信度的依據。
表3、信度標準
α值範圍 解釋意義
0.90< α ≦1.00 十分可信
0.70< α ≦0.90 很可信
0.50< α ≦0.70 可信
0.40< α ≦0.50 稍微可信
0.30< α ≦0.40 勉強可信
0.00< α ≦0.30 不可信
(3)相關分析
以皮爾森相關係數(Pearson's r)檢定各變數間
之相關程度,相關係數(r)介於±1之間,正負符號
表示相關的方向,r值大小則代表關係的強弱 (如
表4),作為判斷相關性的依據。
表4、相關係數標準
r值範圍 相關程度
± 0.80< r ≦ ±1.00 極高度相關
± 0.60< r ≦ ±0.80 高度相關
± 0.40< r ≦ ±0.60 中度相關
± 0.20< r ≦ ±0.40 低度相關
0.00< r ≦ ±0.20 極低度相關
(4) 獨立樣本t檢定
適用於兩個不同獨立樣本間之平均數差異比
較,用來檢定不同性別與職業的使用者在各變數
間是否有顯著的差異。
4.5 未來工作與預期結果
目前除了將整體論文修改更完整外,也已將
所獲得的系統使用數據做了整合以及分析, 接著
便從數據中發現不足的地方,設計好問卷並發放
在網路上供受測者做填寫的動作,發放時間預計1
個月,屆時便會將所回收的問卷做更深入的使用
者分析。
預計在問卷分析完後,能夠得知主要影響使
用者的系統特性包含了哪些以及什麼樣的動機和
環境因素才能夠吸引使用者來使用。最後希望本
研究所得結果,能幫助該校甚至是其他組織當作
參考的依據,讓組織內部所部屬的私有社群系統
能得到更完善的使用。
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