[ 時事補充 ] 方仰寧粉絲團後面到底有什麼鬼？

摘錄自李怡志的網誌: http://blog.richyli.com/?p=2046


      作者發現近期很熱門的「無限期支持方仰寧、支持警察」粉絲團，其粉絲團人數成長數字當詭異，5分鐘前總人數5829人，一轉眼5分鐘後，發現粉絲團人數成長到7399人。
      這人數成長相當快速是很快的。因此作者決定開始大量記錄資訊。
       持續記錄，竟發現一個晚上竟然成長了157%，變成88298人。怎麼可能成長這麼多？網友都不用睡覺的嗎？一個晚上多了5萬人，這不是作弊，什麼是作弊？

[論文研究] Does the Type of Anonymity Matter? The Impact of Visualization on information Sharing in Online Groups

撰文者：高妤寧

     此篇論文為四位作者再2011年共同撰寫，Katrin Wodzicki, Ph.D.,1 Eva Schwa¨mmlein, Dipl-Psych,1 Ulrike Cress, Ph.D.,1和Joachim Kimmerle,Ph.D.2

     題目為在不同匿名型態的下（看得到臉、看不到臉），為視覺化對資訊分享的影響，另外利用兩個中介變數，來看是否會影響訊息分享意願　

    之前有研究提及，將使用匿名的網站上的瀏覽者，分成兩種傾向的人，一種是prosocial,一種是proself，prosocial orientation，為重視團體；proself orientation，為重視個人利益，且Prosocial 和proself均會受到團體homogeneous(同質化)，還有集體目標的影響，這兩個變數的影響。

    另一個實驗說明，若團隊成員都顯示照片的話，

對proself這種傾向的人，若是把匿名捨棄掉，就是以實名的方式看到團隊成員的照片，它們會提高參與度；但對prosocial的人來說，若看到照片內的為十名的，則會減少參與。proself的人會一直分享訊息，因為他們感受到自己在團體中受到了矚目；prosocial的人會覺得自己和群體已經漸漸地無同質性

[論文研究] 從由努斯學到的五堂課 by 小均

Searching for Experts in the Enterprise: Combining Text and Social Network Analysis

這篇文章的出處為ACM conference
有鑒於員工在公司內工作時需要能快速得到所需訊息的方法，而以前的專家找尋系統皆未充分考慮到和陌生人交談所造成的social 影響，IBM結合建構了一個social-context-aware 的專家尋找系統- SmallBlue

為什麼員工需要專門尋找專家的系統？

員工在進行專案有問題時，會習慣透過personal network去尋找幫忙解決問題的人，但個

人網路也有其限制，當專案的規模越大越長期或是研發cycle越短時，個人網路的發展跟不上

專案所需，也因此需要專家尋找系統。

在先前的專家尋找系統多半皆是提供已存在個人網路內的專家搜尋沒有擴展到外部，例如：

HelpNet/Expert Finder/ContactMap

SmallBlue的介紹：

透過email和chat log來檢閱 dynamic profile information and get information about the degrees of

separation or social distance to the expert.

SmallBlue的四個以web 為基礎的tool

SmallBlue Ego ：陳列出使用者的個人網路(但在這篇PAPER中沒有討論到)

SmallBlue Find ：秀出符合搜尋關鍵字的專家候選人列表的介面

SmallBlue Reach ：提供個人資訊幫助使用者去了解這些專家並了解為什麼系統會推薦並判斷此專家是不是適合幫忙解決這個問題的人

SmallBlue Net ：秀出符合關鍵字在公司內部的社群網路圖

在資料擷取部分首先不考慮興建profile的方式→ 因為過於耗時且更新不易，反而採用private datea- email/chat log 在私人訊息的採用部分有每天更新及因為員工每天使用所以不需額外處理的優點但也有隱私方面的問題

在導入後收集員工的使用意見整理後得到以下資訊：

-74%：使用超過一次

-36%：每隔幾周就會使用一次

-69% ：表示願意繼續在trial period使用

在最後結論的部分提到Smallblue比起尋找專家更接近於找到可以幫忙解決問題的人，這兩者

有何差別呢? 專家：專通此問題解決的人而能幫忙解決問題的人則不一定是專家有時候可能

是知道專家是誰的人(資訊中介者)，而未來SmallBlue也會朝：1. 增加資料量提供員工更貼切

的幫助 2. 去更加了解使用者使用Smallblue的背後真正原因。

【論文研究】情感及結構化因素對於消費者在虛擬社群中互惠性之影響

撰文者：羅安宇

以資源交換理論為依據，檢查結構性及情感性的因素如何影響虛擬社群中的互惠性之行為，更進一步影響個人之投入與願意參與合購之活動。

結構性功能包含，內容豐富、信息獲取、快速搜索
情感因素包含包含，是否在虛擬社群感到開心

本研究以網路誌及線上問卷的方式研究美妝虛擬社群，除了證明虛擬社群中基礎結構性功能與情感都會正向影響其互惠性。也會影響消費者後續之行為，除了對此虛擬社群之承諾外，也有可能在虛擬社群中進行合購的活動，互惠性也是一個適當的中介作用，其中，情感性的互動比結構性的功能展現處更好的預測效果。




參考文獻：Understanding consumer-to-consumer interactions in virtual communities: The salience of reciprocity;Chan, KW ; Li, SY; JOURNAL OF BUSINESS RESEARCH 卷: 63期: 9-10  ,page1033-1040 ,2010

[論文研究] The Dark Side of Structural Holes: A Multilevel Investigation

先前的研究多半是探討Single-level下結構洞的益處，但本篇文獻從mulit-level的角度來探討結構洞的負面影響並研究怎樣的團隊組成會影響個體產出。

本篇研究主要有兩項變數：
1.group-level mean in structural hole
→ derived by averaging the individual structural hole position of team members in the organization.
2. group-level variance in structural holes.

並依此兩項變數根據Constraining Effect/Attitudinal Effect /Behavioral Effect 三方面提出一下六項假設：
1 結構洞中的group-level 平均數會對個體的自治造成負面影響

2 結構洞中的group-level 變異數會對個體的自治造成負面影響

3 結構洞中的group-level 平均數會對個體的工作滿意度造成負面影響

4 結構洞中的group-level 變異數會對個體的工作滿意度造成負面影響

5 結構洞中的group-level 平均數會對個體的績效造成負面影響

6 結構洞中的group-level 平均數會對個體的績效造成負面影響

在檢驗部分

作者挑選兩家不同類型的公司，第一間為operation取向的公司- video game的公司分公司

第二間 為production and marketing 取向的公司- 製藥公司

蒐集共225個樣本資料作HLM的回歸分析

得到以下結果：

假說成立：1.2.3.5

假說不成立：4.6

結論：

闡述Multi- level  網路理論及強調群組的組成和個體的結構洞會影響相關個體的產出，而Mulitlevel的結構洞dark side理論也得以發展 群體中的broker被視作可能會有競爭 權力取向行

為的人對於其他成員有負面的影響包含態度和行為並提出組織洞位置的group mean 和變異數

有負面影響的證據。

參考文獻：

The Dark Side of Structural Holes: A Multilevel Investigation 

published online 18 January 2013 Journal of Management 

[論文研究] Consumer Empowerment Through Internet-Based Co-creation

撰寫者：高妤寧  

此篇論文為Johann Füller, Hans Mühlbacher, Kurt Matzler, and Gregor Jawecki共同撰寫

  

    網路上虛擬的共創平台已經越來越流行，並且賦予給網路消費者在產品設計和決策制定上都有一定的權利，讓產品提供者和消費者可以一同合作開發一項新的產品。

    此篇研究主要透過10項變數、15個假說來探討未來產品合作開發的影響變數。

分別為輔助工具資源、任務參與程度、產品參與程度、權利授權程度這些直接變數；以及參與者心情、參與者對此組織的信任感這兩項變數來探討之間的關係。

    最後加入了使用者個人的特徵，創造力和領導特質當作調節變數。

此圖變數為以下

結論為

    以上的研究，為此相關議題最大規模的研究，未來對協同合作和溝通議題都有所幫助，因為現在是一個很創新的環境，所以共同創作是很重要的，透過此論文，可以探討未來甚麼樣的使用者會願意去參與共同創作這件事。