要点总结 #
研究背景与问题：大模型等人工智能产品在通用性、可靠性和泛化性方面面临瓶颈，突破这些瓶颈需要用户的广泛参与。然而，现有研究多关注技术能力，忽视了用户参与行为及其创新潜力。本文基于动机—机会—能力（MOA）理论，探讨用户潜在创造力对数字产品创新绩效的影响，以及数字技术使用方式如何调节这一关系。研究发现，用户潜在创造力是数字产品创新绩效的重要影响因素，尤其是内在动机领先用户的创造力更具显著影响。
方法论与贡献：本文以全球最大的3D打印平台Thingiverse为研究对象，通过机器学习算法构建用户潜在创造力这一潜变量，并区分数字技术的利用式和探索式使用。研究发现，探索式使用增强了内在动机对数字产品创新绩效的促进作用，而利用式使用削弱了用户领先性的创新贡献。本文通过MOA理论整合了动机、能力和机会三个维度，揭示了用户潜在创造力影响数字产品创新绩效的规律，为数字产品创新实践提供了理论依据。
关键要点 #
论文重要性 #
研究价值：本文的研究为数字产品创新提供了用户行为管理视角的理论依据，尤其是在人工智能和大模型领域，用户参与和潜在创造力的开发对于提升模型的通用性、可靠性和泛化性具有重要意义。研究影响力：本文通过MOA理论整合了动机、能力和机会三个维度，揭示了用户潜在创造力影响数字产品创新绩效的规律，为数字产品创新实践提供了理论依据。未来研究方向：未来研究可以进一步探讨不同类型用户与数字技术使用方式的适配性，以及如何通过激励机制最大化用户潜在创造力的创新贡献。
深度解读 #
用户创造力 #
本论文通过动机—机会—能力（MOA）理论，深入探讨了用户潜在创造力对数字产品创新的影响。研究发现，内在动机和用户领先性是刻画用户潜在创造力的两个关键维度，尤其是具有内在动机的领先用户对数字产品创新绩效的提升作用更为显著。内在动机驱动的用户更倾向于参与创新活动，而用户领先性则反映了用户在某一领域内的知识水平和创新能力。两者的结合能够显著提升数字产品创新的绩效。此外，论文还指出，数字技术的使用方式在这一过程中起到了重要的调节作用，尤其是探索式使用能够增强内在动机对创新绩效的促进作用。这一发现为企业在数字产品创新中如何激励用户提供了新的思路。
数字技术双元性 #
论文提出了数字技术双元性使用的概念，即利用式使用和探索式使用，并探讨了它们对用户潜在创造力与数字产品创新绩效之间关系的调节作用。研究发现，利用式使用虽然能够提高效率，但可能会削弱用户领先性对创新绩效的促进作用，而探索式使用则能够增强内在动机用户的创新贡献。这一发现表明，企业在引导用户使用数字技术时，应根据用户的不同特性选择合适的使用方式。对于具有内在动机的用户，探索式使用能够更好地激发其创造力，而对于领先用户，过度依赖利用式使用可能会限制其创新空间。这一结论为企业在数字产品创新中的技术管理提供了重要启示。
用户分类管理 #
论文基于用户潜在创造力的两个维度——内在动机和用户领先性，提出了一个用户分类框架，将用户分为四种类型：具有外在动机的领先用户、具有外在动机的普通用户、具有内在动机的普通用户和具有内在动机的领先用户。研究发现，具有内在动机的领先用户对数字产品创新绩效的提升作用最为显著。这一分类框架为企业提供了用户管理的理论依据，帮助其识别和激励高价值用户。企业可以通过开放式创新竞赛、技术培训等方式，激励具有内在动机的领先用户参与创新活动，从而最大化其潜在创造力。这一研究为企业在数字产品创新中的用户管理提供了新的视角。
创新机会适配 #
论文进一步探讨了数字技术双元性使用与创新机会类型的适配性。研究发现，利用式使用更适合捕捉市场驱动型和渐进式创新机会，而探索式使用则更适合捕捉技术驱动型和突破性创新机会。这一发现为企业如何根据不同的创新机会选择合适的技术使用方式提供了理论支持。例如，在稳定的市场环境中，企业可以通过利用式使用提高创新效率，而在快速变化的技术环境中，探索式使用则能够帮助企业发现新的创新机会。这一研究为企业在数字产品创新中的技术选择和创新机会捕捉提供了重要的实践指导。
激励机制设计 #
论文提出了一个基于用户潜在创造力的激励机制设计框架，旨在通过数字技术双元性使用与用户类型的适配，提升数字产品创新绩效。研究发现，探索式使用对具有内在动机的用户具有显著的激励作用，而利用式使用则对外在动机用户更为有效。企业应根据不同类型的用户制定差异化的激励机制，例如，对于具有内在动机的领先用户，应鼓励其采用探索式使用方式，而对于外在动机用户，则可以通过利用式使用提高其创新效率。这一框架为企业在数字产品创新中的用户激励提供了系统化的管理工具，有助于提升整体创新绩效。
完整论文 #
