Sharing knowledge, gaining business: value implications of social status in online knowledge communities
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Online knowledge communities in which business managers and professionals across organizations share professional knowledge for peer support are common on social media but sparsely examined in the business-to-business (B2B) context. Drawing on status theory, the purpose of this paper is to investigate the economic value of managers’ status in online knowledge communities, conferred from their professional knowledge sharing. The boundary conditions for this economic value are further analyzed under the guidance of transaction cost theory. Design/methodology/approach A panel data set of 12,007 e-businesses on 1688.com, a well-known B2B online marketplace in China, and their managers in the affiliated online knowledge community (club.1688.com) was collected to empirically validity of the hypotheses. Findings Managers’ status in the online knowledge community contributes to their e-store performance in the online B2B marketplace. In addition, e-businesses with high asset specificity, transaction uncertainty and transaction frequency benefit more from their managers’ status conferred from professional knowledge sharing. Originality/value This research contributes to online community and social commerce research by studying the conditional values of participating in online communities. This study also extends the applicability of status theory and transaction cost theory to the context of online B2B social commerce and provides new perspectives and insights in synthesizing these two theories to explain the value implication of online knowledge communities. Practically this research highlights the value and importance of professional knowledge sharing, in addition to the commonly studied customer-oriented content sharing, on social media and offers B2B managers guidance to optimize their e-business performance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».