随着人们日益增长的信息需求与知识需求,问答形式的信息服务应运而生。问答服务经过了从单向简单问答到双向互动问答的发展模式,最终发展为包含社交网络的社会化问答模式。这样的模式一方面使得用户间的交流变得快速便捷,但是另一方面随着无限制注册用户的增加,用户接收到的信息也变得参差不齐。为更好过滤不相关、低质量的信息与知识,让用户快速、准确地获得能解决自身问题的高质量回答,本文利用文本分析的方法从社会化问答平台的问答数据入手,探讨哪些因素会影响社会化问答平台用户的知识采纳意愿。本文的研究不仅拓展了现有相关研究范围,而且通过实证分析后提出的建议还可以帮助平台更好地为用户提供精确的问答服务。本文首先在已有研究基础上结合精细加工可能性模型、意见领袖理论和社会互动理论,从信息质量、意见领袖特征和用户间互动三个维度,分析了包括文本详细度、切题性、可读性、回答者专业性、回答着活跃度、回答者声誉、互动程度和互动情感对知识采纳意愿的影响并提出相应假设;其次爬取“知乎热榜”中的问答信息作为样本数据,利用统计分析的方法和文本分析法对已收集到的样本数据进行处理,提取研究假设的测量指标;再用相关分析对各变量之间的相关性进行检验,利用经过验证的回归方程计算自变量的回归系数识别关键影响因素;最后根据实证结果提出相应的建议与对策。实证结果表明,回答文本的详细度、可读性、切题性对社会化问答平台的使用用户的知识采纳意愿有积极影响,回答者声誉、专业度和活跃度对知识采纳意愿起正向影响作用,互动程度和互动情感也对知识采纳意愿有正向影响作用,其中互动程度、回答者专业性和文本详细度对社会化问答用户知识采纳意愿的影响作用远大于其他因素。由于样本数据中的拥有认证信息和参与公共编辑的回答者仅为2%左右,所以回答者认证信息数和参与公共编辑的次数对回答者专业度的解释力度不够,这两者与用户知识采纳意愿之间的影响作用并不显著。本文研究引入意见领袖特征和用户的在线互动行为作为新的变量,丰富了现有研究框架,而且以问答平台中客观存在的数据为研究对象,得到了更为客观的研究结论。但是也存在样本数据的选择不够全面、对于用户的在线在互动行为分析不够深入的局限性,在未来的研究工作中还需要进一步的完善。