摘要：为探索开源设计社区中不同成员构成对知识协作网络进化的影响,建立了开源设计社区知识协作网络进化过程模型,刻画了主体—任务知识匹配机制、协作伙伴选择机制、知识溢出机制和知识增长机制。使用多主体建模及仿真方法实现了开源设计知识协作网络进化过程的仿真。设计了一系列仿真实验,研究了不同数量比例的成员结构对知识协作网络进化的影响。实验结果表明,增加精英主体的比例能够显著提高项目的成长速度,但随着精英主体的增加,精英主体带来的项目成长速度与知识增长效应逐渐衰弱。基于仿真结果提出了开源设计社区的管理建议。

摘要：由于开源设计社区规模较大、社交网络复杂、用户行为多样等,针对用户实施的管理策略通常难以通过常识进行预判,为决策制定的科学性带来挑战。通过分析开源设计社区用户行为特征和社区特点,以社区用户历史行为数据以及由其构成的复杂社会网络等真实数据作为输入参数,基于复杂适应系统理论构建了开源设计社区的多主体仿真模型。通过使用基于现实数据的输入参数,对开源设计社区进行了多次动态仿真,结果证实了该多主体仿真模型对开源设计社区模拟的有效性,从而为开源设计社区科学管理和优化奠定了基础。

摘要：随着互联网技术的发展,万众创新模式的应用成为趋势,企业借助更为庞大的外界创新资源为自身服务,从而更快地占领市场先机。开源设计作为典型的万众创新模式,其社区参与人员是创新的核心主体,他们在社区创新绩效的高低是影响社区成功的重要因素之一。已有研究表明,在线评价对开源设计社区成员的创新绩效有一定的积极作用,但在社区不同类型成员中的作用如何,仍然需要进一步的探索和检验。根据认知评价理论以及开源社区成员参与动机和行为模式的相关成果,探讨在线评价对开源设计社区不同类型成员的创新绩效的影响。将社区成员类型划分为核心成员、活跃成员和次要成员,以成员类型作为调节变量,研究不同成员类型的评价数量、正面评价和负面评价对社区成员创新绩效的影响。通过对典型的开源设计社区Local Motors进行数据抓取,共收集4 462名社区成员的相关数据,采用Spss 21. 0的逐步回归分析方法进行实证检验。研究结果表明,成员类型对在线评价与开源社区成员创新绩效之间关系有显著的调节效应。在线评价对核心成员的创新绩效影响很小,对活跃成员和次要成员的创新绩效影响明显。①对于核心成员,评价数量与持续时间成正比,对创意数量无显著影响,正面评价和负面评价对创意数量和持续时间均无显著影响;②对于活跃成员,创意数量和持续时间均受评价数量的正向影响,正面评价对创意数量产生积极影响;③对于次要成员,受在线评价的影响最大,负面评价对持续时间产生消极作用。以Local Motors为例,证实在线评价对该社区不同类型成员的创新绩效有重要的影响,拓展了开源设计社区参与人员动机对行为的研究思路。研究结论有助于对开源设计社区激励机制进行优化,提高开源设计这一创新模式的成功率和效率。

摘要：为了对开源设计网络社区中的用户进行细分研究,首先采用复杂社会网络技术建立了社区组织的复杂网络模型.其次,根据用户在社区中的三种行为设立了备选指标,并通过指标聚类的方法对指标进行筛选,保证了聚类指标的全面性和代表性.在此基础上,以OpenIDEO为研究案例,采用K-Means算法对该社区中的用户进行了聚类,根据聚类结果将用户分为了创新型用户、传播型用户和普通用户,并进一步分析了各类用户的特点及参与动机.聚类结果表明,所提出的聚类指标及算法可以清晰地识别出开源社区的用户类型及占比,为开源设计社区管理机制和激励措施的优化提供了准确的依据.