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内容大纲
本书针对中国数字与平台经济蓬勃发展下对泛知识行业中高质量内容的重要需求，结合内容分享平台中激励机制在实践应用和学术研究中的挑战，重点放宽和突破传统假设条件，运用管理科学、数据科学、行为科学等多学科理论和方法，挖掘宽假设条件下不同类型的激励机制对用户主动贡献的影响路径和长期效果，力争为知识分享平台形成持续、优质的内容贡献提供最新的理论依据和决策指导，以提升平台的整体知识内容水平，维持平台的长久发展，推动我国平台经济的健康发展。 -
作者介绍
张明月，上海外国语大学国际工商管理学院副教授。于2012年获得北京理工大学信息管理与信息系统专业学士学位，2017年获得清华大学管理科学与工程博士学位，并于2015年9月至2016年9月赴美国亚利桑那大学作为联合培养博士生学习访问。主持1项国家自然科学青年基金，曾获得2017年北京市优秀博士毕业生、2017年清华大学优秀博士论文、2012年北京市优秀毕业生、和小林实中国经济研究奖学金等荣誉。研究方向为电子商务、推荐系统、和消费者行为。在主流国际期刊和会议上发表论文10余篇。 -
目录
第1章 数字生活与知识经济的浪潮
1.1 知识经济与用户生成内容
1.2 知识经济下的内容分享平台
1.2.1 免费知识分享平台
1.2.2 付费知识分享平台
1.3 激励机制的分类及其影响效果
1.3.1 声誉激励
1.3.2 经济激励
1.4 技术视角下激励机制的设计
1.5 现阶段研究总结及发展动态分析
1.6 本书主要内容
第2章 免费知识分享平台：重评估机制
2.1 引言
2.2 相关工作现状分析
2.2.1 无需评估的用户激励机制
2.2.2 问责制理论
2.3 理论分析与研究假设
2.3.1 用户生成内容的贡献水平变化
2.3.2 用户生成内容的意见极性变化
2.3.3 用户生成内容的表达方式变化
2.4 重评估机制对用户行为的影响
2.4.1 数据收集与变量定义
2.4.2 探索性分析
2.4.3 短期效应与长期效应
2.4.4 稳健性检验
2.5 本章小结
第3章 免费知识分享平台：潜在的数字线索
3.1 引言
3.2 相关工作现状分析
3.2.1 用户贡献动机
3.2.2 显性激励与隐性激励
3.2.3 数字线索及对个人行为的影响
3.3 理论分析与研究假设
3.3.1 整数效应与用户贡献行为
3.3.2 显性激励的调节作用
3.3.3 “整数”的边际递减效应
3.4 基于二手数据的实证研究
3.4.1 数据来源与实证模型
3.4.2 整数效应在免费知识分享平台中的影响结果
3.4.3 稳健性检验
3.5 数字线索的影响机制探索
3.5.1 整数效应的模式
3.5.2 不同类型特权激励所起的作用
3.5.3 用户行为实验
3.6 本章小结
第4章 免费知识分享平台：来自同伴的激励
4.1 引言
4.2 相关工作现状分析
4.2.1 悬赏机制与内容贡献
4.2.2 时间稀缺性与内容贡献
4.2.3 同伴影响的相关研究
4.3 理论分析与研究假设
4.3.1 发布悬赏与否带来的影响
4.3.2 悬赏机制中金额大小的作用
4.3.3 悬赏机制中时间稀缺性的作用
4.4 基于二手数据的实证研究
4.4.1 数据来源与实证模型
4.4.2 关于赏金金额和时间稀缺性的影响结果
4.4.3 稳健性检验
4.5 信息质量发挥的作用
4.6 本章小结
第5章 付费知识平台：新手用户和专业用户的消费满意度
5.1 引言
5.2 相关工作现状分析
5.2.1 专家用户的推荐
5.2.2 在线知识付费的模式
5.2.3 消费者专业度
5.3 理论分析与研究假设
5.3.1 知识产品的当前价格对不同专业度用户的影响
5.3.2 知识产品的历史价格对不同专业度用户的影响
5.3.3 历史满意度对不同专业度用户的影响
5.4 消费者专业度的度量
5.5 基于二手数据的实证研究
5.5.1 数据、变量及实证模型
5.5.2 消费者在线知识付费满意度的影响因素
5.5.3 消费者专业度所扮演的角色
5.5.4 稳健性检验
5.6 本章小结
第6章 付费知识平台：印象管理重要吗
6.1 引言
6.2 相关工作现状分析
6.2.1 用户付费行为的研究现状
6.2.2 印象管理的研究现状
6.3 基于文本和图片信息的印象管理对用户付费行为的影响
6.3.1 任务—技术匹配理论与研究假设
6.3.2 研究设计
6.3.3 针对形象一致性的结果分析
6.3.4 稳健性检验
6.3.5 进一步探索：文本信息量与微笑形象
6.4 基于声音信息的印象管理用户付费行为的影响
6.4.1 启发式—系统式信息处理模型与研究假设
6.4.2 研究设计
6.4.3 针对声音的语速、响度、音调的结果分析
6.4.4 稳健性检验
6.4.5 响度与音调的相互作用
6.5 本章小结
第7章 人工智能技术下的挑战
7.1 大语言模型带来的冲击
7.2 用户对AI生成内容的态度
7.3 总结与展望
参考文献
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