基于行动者网络框架的众包模式设计与管理研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    71403119
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    22.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    G0414.数字治理与信息资源管理
  • 结题年份:
    2017
  • 批准年份:
    2014
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2015-01-01 至2017-12-30

项目摘要

Crowdsourcing is an emerging online collaboration style based on the Internet services. The effective design and management of crowdsourcing mode play a pivotal role in the implementation of crowdsourcing projects. Based on the actor-network theory (ANT) framework, the research aims to explore the key issues and research questions in the design and management of crowdsourcing mode, by combining the multi-disciplinary theories from Sociology, Organizational Sciences, Cognitive Psychology, and Management Science. The research will cover the following sub-topics: (1) Investigate the principles and guidelines of task analysis and script design in crowdsourcing mode; (2) Explore the user’s motivation of participation and non-participation in crowdsourcing community, and thus design the specific incentive mechanism; (3) Examine the technology selection and IT governance in crowdsourcing projects, and propose the ternary fit model among the task, user, and social media with empirical validation; (4) Adopt the action research paradigm to explore the design process and implementation issues in Citizen Science, one of the typical crowdsourcing style, which will in turn verify the relevance and generalization of our theoretical and empirical findings. The research may contribute to the academic and literature work on collective intelligence and mass collaboration, and may shed light on the effectiveness and efficiency of crowdsourcing mode. Overall, the research findings will yield some academic and practical implications for deploying and implementing the crowdsourcing projects.
众包(Crowdsourcing)是一种新兴的基于互联网的群体协作模式,该模式的设计和管理对于众包项目的成功开展起到了至关重要的作用。本项目重点基于行动者网络框架这一理论基础,通过综合运用社会学、组织行为学、认知心理学和管理科学等理论知识及模型进行理论推演和实证,对众包模式设计和管理过程中一些关键问题进行探索。主要工作有:(1)构建众包模式中任务的需求界定和脚本设计的准则;(2)探索用户参与或不参与众包活动的主要动因并进行激励机制设计;(3)探索技术选择和IT治理对于众包模式管理的影响,提出并检验众包模式管理中“任务-用户-社会化媒体”的三元匹配;(4)采用行动研究探索公众科学这一众包模式的设计流程和管理问题,从而验证本项目理论研究的适用性。本项目的完成将增强众包活动执行的效力和效率,相关研究成果可丰富集体智慧及群体协作等理论,并可为组织有效实施和开展众包项目提供相应的理论支撑和决策依据。

结项摘要

众包是一种新兴的基于互联网的群体协作模式,强调通过开放创新的形式,利用群体智慧解决一些有针对性的任务,具有“任务驱动、目标导向”的特点。众包活动的成功依赖于科学系统的模式设计与管理机制。本项目重点基于行动者网络框架这一理论基础,通过综合运用管理科学、情报学、组织行为学、认知心理学等理论知识及模型进行系统性探索,对众包模式设计和管理过程中一些关键问题进行深入研究。主要研究内容包括:(1)构建众包模式中的任务示能性理论,并在此基础上开展实证分析;(2)探索用户参与或不参与众包活动的主要动因并进行激励机制设计;(3)探索众包实践过程中“任务-用户-社会化媒体”的三元匹配,并通过社会计算实验的方法去验证任务属性和用户属性的匹配程度;(4)针对科研众包和知识众包的特点,采用行动研究探索公众科学这一众包模式的设计流程和管理问题,从而验证本项目理论研究的适用性。重要研究发现包括:(1)众包项目的成功实施有赖于对行动者网络中的各主体及其关系进行深入挖掘;(2)在传统发包方、平台和接包方三元角色的基础上,渗透任务这一弱实体,通过任务去有效联接组织、众包平台和众包参与者三个实体,并对每一个实体的属性进行深入分析,从任务示能性的角度去重新审视众包项目的运作与管理;(3)用户参与众包活动的动机并非是单纯的“内在-外在”二元论划分,自我决定理论可以更好地帮助梳理用户参与众包动机的波谱。同时,众包社区中用户的参与和流失动机往往有较大差别,因此需要有针对性地分析;(4)从任务示能性角度出发可以更好地解构“任务-用户-社会化媒体”的三元匹配,尤其是“任务-用户匹配”以及“任务-平台”匹配;(5)在公众科学领域,以“机构观”的思想去改善众包流程设计的思路,倡导矩阵式的项目管理团队和运作模式。相关研究成果可丰富集体智慧及群体协作等理论,并可为组织有效实施和开展众包项目提供相应的理论支撑和决策依据。

项目成果

期刊论文数量(19)
专著数量(0)
科研奖励数量(2)
会议论文数量(4)
专利数量(0)
科研众包视角下公众科学项目刍议:概念解析、模式探索及学科机遇
  • DOI:
    10.13530/j.cnki.jlis.170022
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    中国图书馆学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    赵宇翔
  • 通讯作者:
    赵宇翔
社交媒体后续采纳阶段用户转移行为研究——以微信为例
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    情报学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    赵宇翔;彭希羡;朱庆华
  • 通讯作者:
    朱庆华
Conceptualizing task affordance in online crowdsourcing context
在线众包背景下概念化任务可供性
  • DOI:
    10.1108/oir-06-2015-0192
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    ONLINE INFORMATION REVIEW
  • 影响因子:
    3.1
  • 作者:
    Yuxiang Chris Zhao;Qinghua Zhu
  • 通讯作者:
    Qinghua Zhu
Exploring the dynamic contribution behavior of editors in wikis based on time series analysis
基于时间序列分析探究维基编辑动态贡献行为
  • DOI:
    10.1108/prog-06-2013-0034
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    Program –Electronic Library and Information Systems
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Linghe Huang;Qinghua Zhu;Jia Tina Du;Baozhen Lee
  • 通讯作者:
    Baozhen Lee
社会化媒体信息共享虚拟空间特征及其对信息素养培育的启示
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    图书馆工作与研究
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    鲍雪莹;赵宇翔;朱庆华
  • 通讯作者:
    朱庆华

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其他文献

面向众包平台的游戏化框架设计及元素探索
  • DOI:
    10.13366/j.dik.2018.03.026
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    图书情报知识
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    徐炜翰;赵宇翔;刘周颖
  • 通讯作者:
    刘周颖
公众科学项目中知识发现的流程及内在机理研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    情报资料工作
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    宋小康;赵宇翔;朱庆华
  • 通讯作者:
    朱庆华
众包社区中基于敏感性分析的用户偏好挖掘模型及实验
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    数据分析与知识发现
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张亭亭;赵宇翔;朱庆华
  • 通讯作者:
    朱庆华
基于SQA系统的社会化搜索答案质量评价指标构建
  • DOI:
    10.13530/j.cnki.jlis.150021
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    中国图书馆学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    孙晓宁;赵宇翔;朱庆华
  • 通讯作者:
    朱庆华
互联网环境下我国健康信息替代搜寻者特征及其行为模式研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    图书情报工作
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    宋小康;赵宇翔;宋士杰;朱庆华
  • 通讯作者:
    朱庆华

其他文献

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赵宇翔的其他基金

价值共创视角下老年群体数字素养的影响机理与培育模式研究
  • 批准号:
    72374104
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    41.00 万元
  • 项目类别:
    面上项目
公共文化服务领域开放数据的价值共创机制及实现模式研究
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2020
  • 资助金额:
    50 万元
  • 项目类别:
    面上项目
基于科研众包模式的公众科学项目运作与管理机制研究
  • 批准号:
    71774083
  • 批准年份:
    2017
  • 资助金额:
    48.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

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知道了

AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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