인터넷 지식공유에 영향을 미치는 요인 연구: 사회적 자본 이론과 자기표현욕구를 중심으로 The Factors to Promote Internet Knowledge Sharing: Based on Social Capital Theory and Self-Expression Concept원문보기
The previous researches about knowledge sharing were proceeded in terms of KMS (Knowledge Management System) in center. However, knowledge sharing is recently applied to Internet space, which is open to every users, as well as KMS, which is qualified for restricted people. For example, some portal s...
The previous researches about knowledge sharing were proceeded in terms of KMS (Knowledge Management System) in center. However, knowledge sharing is recently applied to Internet space, which is open to every users, as well as KMS, which is qualified for restricted people. For example, some portal sites, such as Naver, the most popular portal in Korea, have virtual spaces to share users' knowledges and it is common that many users use the spaces. Knowledge sharing online, compared with KMS, will be more advanced to promote intention for knowledge sharing because of the character of Internet space that is open to all users. Nevertheless, there are few researches about knowledge sharing in the Internet. Considering this situation, this study is attempted to figure out the factors to promote Internet knowledge sharing, based on social capital theory and self-expression concept. A survey of experienced Internet user and PLS (Partial Least Square) were utilized for analysis. The test of this study reveals that social capital and self-expression are significant factors to influence knowledge sharing intention, and that also personal innovation and self-efficacy are significantly related to the self-expression. However, personal innovation does not have significant impact on social capital. According to the result, self-expression, as well as trust and system itself, has significantly effect on knowledge sharing intention in order to promote knowledge sharing in the Internet.
The previous researches about knowledge sharing were proceeded in terms of KMS (Knowledge Management System) in center. However, knowledge sharing is recently applied to Internet space, which is open to every users, as well as KMS, which is qualified for restricted people. For example, some portal sites, such as Naver, the most popular portal in Korea, have virtual spaces to share users' knowledges and it is common that many users use the spaces. Knowledge sharing online, compared with KMS, will be more advanced to promote intention for knowledge sharing because of the character of Internet space that is open to all users. Nevertheless, there are few researches about knowledge sharing in the Internet. Considering this situation, this study is attempted to figure out the factors to promote Internet knowledge sharing, based on social capital theory and self-expression concept. A survey of experienced Internet user and PLS (Partial Least Square) were utilized for analysis. The test of this study reveals that social capital and self-expression are significant factors to influence knowledge sharing intention, and that also personal innovation and self-efficacy are significantly related to the self-expression. However, personal innovation does not have significant impact on social capital. According to the result, self-expression, as well as trust and system itself, has significantly effect on knowledge sharing intention in order to promote knowledge sharing in the Internet.
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
문제 정의
그러나 지식공유 행동을 살펴볼 때, 이런 자기 표현적 측면을 고려한 연구는 아직 부족한 형편이다. 따라서 본 연구에서는 이런 자기표현 욕구가 인터넷 환경 속에서의 지식공유의도에 중요한 요인으로 영향을 미치는 것으로 추론하여 연구를 진행한다. 또한 개인적인 측면뿐만 아니라 사용자들 간의 관계적인 측면을 고려하기 위해서 사회적 자본 측면을 채택하였다.
가설 설정
H1: 자기표현욕구는 지식공유의도에 긍정적( + )인 영향을 미친다.
H2: 자기표현욕구는 사회적 자본에 긍정적( + )인 영향을 미친다.
H3: 사회적 자본은 지식공유의도에 긍정적( + )인 영향을 미친다.
H4: 개인 혁신성은 자기표현욕구에 긍정적( + )인 영향을 미친다.
H5: 개인 혁신성은 사회적 자본에 긍정적( + )인 영향을 미친다.
H6: 자기 효능감은 자기표현욕구에 긍정적( + )인 영향을 미친다.
H7: 자기 효능감은 사회적 자본에 긍정적( + )인 영향을 미친다.
제안 방법
또한 사회적 자본과 자기표현욕구에 영향을 미치는 개인특성 변수로는 개인 혁신성과 자기 효능감을 사용하였다. 각 변수의 인과관계를 선행연구를 통하여 구조모형으로 제안하였고, 설문조사를 통해 실증분석을 실시하였다. 분석결과, 혁신성에서 사회적자본의 관계를 바탕으로 한 가설을 제외한 모든 가설은 신뢰수준 0.
또한 타당한 설문문항을 작성하기 위하여 문헌연구를 수행하였다. 각각의 측정항목들은 기존의 연구들에서 사용한 측정도구들을 본 연구의 목적에 맞게 수정, 적용하였다. 개인혁신성, 자기효능감, 사회적 자본과 같은 변수들은 이미 많은 연구들을 통해 이론적으로 뒷받침되기 때문에 탐색적 요인분석이 아니라 확인적 요인분석을 통하여 본 연구에서 사용된 측정항목들의 타당성을 검증하였다.
각각의 측정항목들은 기존의 연구들에서 사용한 측정도구들을 본 연구의 목적에 맞게 수정, 적용하였다. 개인혁신성, 자기효능감, 사회적 자본과 같은 변수들은 이미 많은 연구들을 통해 이론적으로 뒷받침되기 때문에 탐색적 요인분석이 아니라 확인적 요인분석을 통하여 본 연구에서 사용된 측정항목들의 타당성을 검증하였다. <표 1>은 구성개념을 설명하기 위해 사용된 측정항목들을 보여준다.
<그림 1>과 같이 제안된 연구모형의 가설들을 실증적으로 검정하기 위하여 설문을 통해 데이터를 수집하기로 하였다. 또한 타당한 설문문항을 작성하기 위하여 문헌연구를 수행하였다.
8 이상으로 충분한 구성 신뢰도를 가지고 있는 것으로 나타났다<표 3>. 더불어, 각 잠재 변수의 AVE(Average Variance Extracted: 평균추출분산) 값을 조사하였다. AVE는 하나의 잠재 변수와 그것을 측정하는 측정 항목들이 공유하고 있는 분산의 크기를 나타낸다.
따라서 본 연구에서는 이런 자기표현 욕구가 인터넷 환경 속에서의 지식공유의도에 중요한 요인으로 영향을 미치는 것으로 추론하여 연구를 진행한다. 또한 개인적인 측면뿐만 아니라 사용자들 간의 관계적인 측면을 고려하기 위해서 사회적 자본 측면을 채택하였다. 본 연구는 다음과 같은 순서로 진행된다.
본 연구는 인터넷 지식공유에 영향을 미치는 요인을 사회적 자본 이론과 자기표현욕구 변수를 중심으로 분석하였다. 또한 사회적 자본과 자기표현욕구에 영향을 미치는 개인특성 변수로는 개인 혁신성과 자기 효능감을 사용하였다. 각 변수의 인과관계를 선행연구를 통하여 구조모형으로 제안하였고, 설문조사를 통해 실증분석을 실시하였다.
<그림 1>과 같이 제안된 연구모형의 가설들을 실증적으로 검정하기 위하여 설문을 통해 데이터를 수집하기로 하였다. 또한 타당한 설문문항을 작성하기 위하여 문헌연구를 수행하였다. 각각의 측정항목들은 기존의 연구들에서 사용한 측정도구들을 본 연구의 목적에 맞게 수정, 적용하였다.
본 연구는 다음과 같은 순서로 진행된다. 먼저 이론적 배경을 설명하고, 선행연구들을 바탕으로 각 변수들 간의 관계를 가설로 제안된다. 그리고 실증적 분석을 위한 구조모형 설정과 측정도구 선정이 이뤄지며 분석을 통하여 몇 가지 시사점이 제시된다.
본 연구는 인터넷 지식공유에 영향을 미치는 요인을 사회적 자본 이론과 자기표현욕구 변수를 중심으로 분석하였다. 또한 사회적 자본과 자기표현욕구에 영향을 미치는 개인특성 변수로는 개인 혁신성과 자기 효능감을 사용하였다.
신뢰는 지식활동과 관련이 깊으며, 관계차원의 사회적 자본을 형성하는데 핵심적인 역할을 하기 때문에(Inkpen & Tsang, 2005), 본 연구에서는 관계적 차원의 사회적 자본 중에서 신뢰를 중심으로 연구를 진행하였다.
이상의 논의를 통해서, 제안된 가설의 실증적 분석을 위해 개인 혁신성과 자기 효능감, 자기표현욕구, 사회적 자본, 지식공유의도의 인과관계를 <그림 1>과 같이 연구모형으로 제안하였다.
측정 도구의 내적 일관성, 즉 신뢰도를 검증하기 위해 본 연구에서는 Cronbach’s α 값을 조사하였다.
대상 데이터
본 연구모델의 실증적 분석을 위해 2008년 4월에 대학생 및 대학원생을 대상으로 하여 총 250부의 설문지를 배포하여 이 중에 165부를 회수하였다. 이 중 무응답과 부적절한 응답을 제외한 162부의 설문지를 최종 분석에 사용하였다.
각 설문문항은 5점 척도로 측정하였다. 설문은 네이버 지식인이나 다른 포털 사이트의 게시판, 개인 홈페이지나 블로그를 통한 지식공유 경험자를 대상으로 실시되었으며, 응답자의 평균 연령은 24.2세이며 대학원생이 108명(66.7%), 대학생이 55명(33.3%)이다.
본 연구모델의 실증적 분석을 위해 2008년 4월에 대학생 및 대학원생을 대상으로 하여 총 250부의 설문지를 배포하여 이 중에 165부를 회수하였다. 이 중 무응답과 부적절한 응답을 제외한 162부의 설문지를 최종 분석에 사용하였다. 각 설문문항은 5점 척도로 측정하였다.
데이터처리
수렴 타당성 및 판별 타당성을 조사하기 위하여 확인적 요인분석(Confirmatory Factor Analysis)을 수행하였다. 요인적재량이 0.
수집된 자료에 대한 분석과 관련하여 표본통계량을 포함하여 서술통계량, 신뢰성 분석은 SPSS를 사용하였고, 확인적 요인분석 및 각 요인의 공변량 구조분석에는 구조방정식 모델인 PLS Graph를 활용하였다.
판별 타당성을 검증하기 위해 교차적재량(Cross-Loading) 분석과 AVE 제곱근분석을 수행하였다. <표 4>의 교차적재량 표에서 보는 바와 같이 모든 잠재변수의 구성개념에 대한 적재량은 0.
이론/모형
개인혁신성을 측정하기 위해 Joseph & Vyas(1984)의 연구를 사용하였고, 자기효능감을 위한 측정항목은 Compeau & Higgins(1995)의 연구를 사용하여 작성하였다.
자기표현욕구는 Bhattacharya, Rao & Glynn(1995), 사회적 자본은 Wasko & Faraj(2005)의 연구를 참고하였다.
성능/효과
Cronbach’s α 신뢰성검증과 요인적 재량 비교 결과, 측정 도구의 신뢰성이 적절한 것으로 검증되었다.
검증 결과 본 연구의 측정 도구는 모두 0.8 이상으로 충분한 구성 신뢰도를 가지고 있는 것으로 나타났다<표 3>.
경로분석 결과를 살펴보면, 자기표현욕구에 영향을 미치는 선행변수인 개인 혁신성, 자기 효능감이 모두 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이것은 다른 사람과 관계를 맺으려는 신제품과 서비스를 시도하는 성향이 강할수록, 기술사용에 대한 자신감이 강할수록 자기표현을 더 잘한다는 것을 보여준다.
632)를 가지고 영향을 미치고 있기 때문에, 지식공유 시스템이 이를 뒷받침하는 방향으로 설계되어야 함을 보여주고 있다. 기존의 연구에서 제안하는 것과 같이 단순히 시스템의 특성이 사용하기 쉽고, 유용하면 사용자들이 지식을 공유하는 것이 아니라, 시스템을 통해서 자신의 이미지를 표현할 수 있고, 정체성을 확보할 수 있을 때, 지식공유가 더 가속화 될 수 있음을 보여준다. 예를 들면 아바타나 미니미 등의 자기 자신을 표현할 수 있는 통로가 있거나 지식에 대해서 긍정적인 평가를 받거나 좋은 이미지를 형성하게 해줄 수 있는 시스템적 방법이 필요하다고 볼 수 있다.
셋째, 네트워크 밀도(Network Density)는 가능한 접촉범위 대상에서 실제로 접촉하는 사람들의 비율이다(Ibarra, 1995). 넷째, 네트워크의 중심성은 직/간접적인 관계를 통하여 연결되어 있는 사람들의 중심성(Centrality)의 함수로서 개인의 중심성을 나타낸다. 개개인은 중심성이 높은 사람들과의 관계를 통해서 자신의 네트워크 중심성을 높일 수 있다(Ibarra, 1992).
다음으로 기존의 연구들에서 개인특성이 직접적으로 지식공유에 영향을 미쳤던 반면에, 본 연구에서는 개인 혁신성, 자기 효능감과 같은 변수들이 사회적 자본과 자기표현을 통해 지식공유에 영향을 미치고 있음을 보여주었다. 이 결과는 사용자 개인의 혁신성과 자기 효능감이 단순히 시스템 사용을 촉진하여 지식공유를 일으키는 것이 아니라, 이런 개인 특성들이 사용자의 자기표현욕구와 사회적 자본을 자극하여 결과적으로 지식공유의도를 높이고 있음을 보여준다.
7 이상으로 나타났다. 따라서 본 연구에서 수행한 확정적 요인분석 결과 본 연구에서 사용된 측정도구가 수렴 타당성을 갖추고 있는 것으로 나타났다.
이것은 다른 사람과 관계를 맺으려는 신제품과 서비스를 시도하는 성향이 강할수록, 기술사용에 대한 자신감이 강할수록 자기표현을 더 잘한다는 것을 보여준다. 또한 모델 검정 결과는 자기표현욕구는 사회적 자본과 지식공유의도에 0.320(사회적 자본), 0.632(지식공유의도)의 높은 경로계수를 가지고 영향을 미치고 있는 것을 보여준다. 이것은 기존에 지식공유에 중요한 영향요인으로 나타난 사회적 자본에 자기표현이 선행요인으로 작용하며 또한 직접적으로 지식공유에 유의한 영향을 미치고 있음을 보여준다.
마지막으로 인터넷에서의 지식공유는 기존의 KMS에서의 지식공유와 달리 인터넷 환경의 개방성과 자율성 때문에 사회적 자본보다 개인의 자기표현욕구에 의해 더 큰 영향을 받는다는 것을 볼 수 있다. 실제로 인터넷 환경에서는 사용자들 간의 관계에 대한 신뢰나, 지식공유 행동에 대해 주어지는 경제적 인센티브가 KMS보다 적다.
이것은 기존에 지식공유에 중요한 영향요인으로 나타난 사회적 자본에 자기표현이 선행요인으로 작용하며 또한 직접적으로 지식공유에 유의한 영향을 미치고 있음을 보여준다. 본 연구모델은 자기표현욕구, 사회적 자본이 각각 선행요인에 의해 27.8%, 16.1% 분산이 설명되고 있으며, 지식 공유참여는 자기표현욕구와 사회적 자본에 의해 57.6%의 분산이 설명되고 있음을 보여준다. <표 5>은 가설 검증 결과이다.
기존의 연구의 경우, 정보 시스템적 관점으로(김재전, 유일 & 공희경, 2003), 조직 특성을 고려하여(조진현, 김정군, 최병구 & 이희석, 2002), 지식 본래의 속성(김진완, 이경진 &김유일, 2004)에 초점을 맞추어 지식공유 미치는 영향을 연구하였으나, 개인의 정체성 측면에서 지식공유의도를 다룬 연구는 없었다. 본 연구에서는 시스템의 사용자가 자신을 표현하려는 욕구가 강할수록 시스템에 지식을 등록하고 공유하려는 의도가 강해짐을 볼 수 있다. 따라서 최근의 인터넷 지식공유의 흐름을 잘 반영하고, 개인의 정체성 표현을 인터넷 지식공유에 적용한 연구의 활성화에 기여할 수 있을 것으로 생각된다.
각 변수의 인과관계를 선행연구를 통하여 구조모형으로 제안하였고, 설문조사를 통해 실증분석을 실시하였다. 분석결과, 혁신성에서 사회적자본의 관계를 바탕으로 한 가설을 제외한 모든 가설은 신뢰수준 0.01에서 유의한 관계를 가지고 있는 것으로 나타났다. 본 연구가 가지는 이론적, 실무적 시사점은 다음과 같다.
후속연구
본 연구는 인터넷 환경에서의 지식공유의도에 미치는 요인을 일반적인 범위에서 다뤘기 때문에 각각의 지식공유시스템의 차이에 따라 나타나는 결과를 알아낼 수 없었다. 따라서 연구의 범위를 좁혀서 특정 사이트나 시스템의 지식공유 행동을 분석한다면 좀 더 구체적인 결과를 얻을 수 있을 것이다.
본 연구에서는 시스템의 사용자가 자신을 표현하려는 욕구가 강할수록 시스템에 지식을 등록하고 공유하려는 의도가 강해짐을 볼 수 있다. 따라서 최근의 인터넷 지식공유의 흐름을 잘 반영하고, 개인의 정체성 표현을 인터넷 지식공유에 적용한 연구의 활성화에 기여할 수 있을 것으로 생각된다.
먼저 샘플수가 충분히 크지 못한 한계점을 가지고 있다. 또한 연령층도 20대에 제한되어 있기 때문에 본 연구의 결과를 쉽게 일반화하기에는 어려움이 있다. 연령대에 따라서 자기를 표현하고자 하는 욕구도 달라질 수 있기 때문에 다른 결과가 나올 수 있다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
네트워크의 구조차원의 다양한 형태 간에는 어떠한 상호 밀접한 관계가 있는가?
네트워크의 구조차원은 다양한 형태로 존재하며, 이들 간에는 상호 밀접한 관계가 있다. 첫째, 네트워크 연결의 강도를 볼 수 있다. 네트워크 강도는 친밀감, 정서적 강도, 접촉의 빈도와 관계의 지속 정도, 사회적 동질성, 등으로 설명되어진다(Marsden & Campbell, 1984). 둘째, 네트워크의 범위는 하나의 네트워크 단위가 다른 단위들과 연결되어 있는 정도이다(Ahuja, 2000). 셋째, 네트워크 밀도(Network Density)는 가능한 접촉범위 대상에서 실제로 접촉하는 사람들의 비율이다(Ibarra, 1995). 넷째, 네트워크의 중심성은 직/간접적인 관계를 통하여 연결되어 있는 사람들의 중심성(Centrality)의 함수로서 개인의 중심성을 나타낸다. 개개인은 중심성이 높은 사람들과의 관계를 통해서 자신의 네트워크 중심성을 높일 수 있다(Ibarra, 1992).
사회적 자본이란 무엇인가?
사회적 자본은 특정 경제주체가 자신의 사회적 유대관계를 통해 접근/확보할 수 있는, 자신의 목적 달성에 도움을 주는 유/무형의 자원으로 정의할 수 있다(장용선 & 김성진, 2006). 연구자들은 상이한 속성을 포함하고 있는 사회적 자본을 크게 구조, 관계, 인지 등의 3가지 차원으로 구분하고 있다.
연구자들은 상이한 속성을 포함하고 있는 사회적 자본을 어떠한 차원으로 구분하고 있는가?
사회적 자본은 특정 경제주체가 자신의 사회적 유대관계를 통해 접근/확보할 수 있는, 자신의 목적 달성에 도움을 주는 유/무형의 자원으로 정의할 수 있다(장용선 & 김성진, 2006). 연구자들은 상이한 속성을 포함하고 있는 사회적 자본을 크게 구조, 관계, 인지 등의 3가지 차원으로 구분하고 있다.
장용선 & 김재구. (2006). 사회적 자본의 지각이 지식활동에 미치는 영향에 관한 연구: 금융기관을 중심으로. 한국인사관리학회, 30(1), 59-91.
조진현, 김정군, 최병구 & 이희석. (2002). 조직구성원 신뢰의 지식공유에 대한 영향 연구. 지식경영연구, 3(1), 19-38.
Aaron, V. C. (1973). Cognitive sociology: Language and meaning in social interaction. Penguin Education (Harmondsworth).
Agarwal, R., & Karahanna. E. (2000). Time flies when your having fun: Cognitive absorption and beliefs about information technology usage. MIS Quarterly, 24(4), 665-694.
Agarwal, R., & Prasad. J. (1998). A conceptual and operational definition of personal innovativeness in the domain of information technology. Information systems research, 9(2), 204-205.
Ajzen, I. (2002). Perceived behavioral control, self-efficacy, locus of control, and the theory of planned behavior. Journal of applied social psychology, 32(4), 665-683.
Bandura, A. (1977). Social learning theory. Prentice hall, Englewood cliffs, NJ.
Bandura, A. (1986). Social foundations of thought and action. Prenticeh hall, Englewood cliffs, NJ.
Bhattacharya, C. B., Rao, H., & Glynn, M. A. (1995). Understanding the bond of identification: An investigation of its correlates among art museum members. Journal of marketing, 59(4), 46-57.
Schlenker, B. R., Britt, T. W., & Pennington. J. (1996). Impression regulation and management: Highlights of a theory of self-identification. In R. M. Sorrentino & E. T. Higgins(Eds.), Handbook of motivation and cognition. The interpersonal context. (3), 118-147.
Castells, M., & Ince, M. (2003). Conversations with Manuel Castells. MA: Polity
Chin, W. W. (1998). Issue and opinion on structural Equation Modeling. MIS Quaterly, 22(1), 7-16.
Coleman, J. S. (1988). Social capital in the creation of human capital. The american journal of sociology, 94(1), 95-120.
Dominick, J. R. (1999). Who do you think you are? personal home pages and self-presentation on the world wide web. Journalism and mass communication quarterly, 76(4), 646-658.
Dutton, J. E. & Dukerich, J. M. (1991). Keeping an eye on the mirror: Image and identity in organizational adaptation. Academy of management journal, 34(3), 517-554.
Fukuyama, F. (1995). Trust: The social virtues & the creation of prosperity. New York: A free press paperbacks book.
Gefen, D., Straub, D., & Boudreau, M. (2000). Structural equation modeling and regression: Guidelines for research practice. Communications of the AIS, 4(7), 1-77.
Gist, M. E., Schwoerer, C., & Rosen, B. (1989). Effects of alternative training methods on self-efficacy and performance in computer software training. Journal of applied psychology, 74(6), 884-891.
Marakas, G. M., Yi, M. Y., & Johnson. R. D. (1998). The multilevel and multifaceted character of computer self-efficacy: Toward clarification of the construct and an integrative framework for research. Information systems research, 9(2), 126-163.
Hilts, S. R., & Tufoff. M. (1993). The network nation: Human communication via computer. Cambridge: MIT Press.
Ibarra, H. (1992). Homophily and differential returns: Sex differences in network structure and access in an advertising firm. Administrative science quarterly, 37(3), 422-447.
Joseph, B., & Vyas, S. (1984). Concurrent validity of a measure of innovative cognitive style. Journal of the academy of marketing science, 12(2), 159-175.
Lesser, E. L. (2000). Knowledge and social capital: Foundation and applications. Boston: Butterworth heinemann.
Mael, F., & Ashforth, B. E. (1992). Alumni and their alma mater: A partial test of the reformulated model of organizational identification. Journal of organizational behavior, 13(2), 103 - 123.
Nahapiet, J., & Ghoshal. S. (1998). Social capital, intellectual capital, and the organizational advantage. Academy of management review, 23(2), 242-266.
Rogers, E. M. (1995). Diffusion of innovations. New York, Free press.
Rousseau, D. M., Sitkin, S. B., Burt, R. S., & Camerer, C. (1998). Not so different after all: A cross-Discipline view of trust. Academy of Management Review, 23(3), 393-404.
Schlenker, B. R., Britt, T. W, Pennington, J, Murphy R., & Doherty, K. (1994). The triangle model of responsibility. Psychological review, 101(4), 632-652.
Schlenker, B. R. (1980). Impression management: The self-concept, social identity, and interpersonal relations. monterey, CA.
Taylor, S., & Todd. P. (1995). Decomposition and crossover effects in the theory of planned behavior: A study of consumer adoption intentions. International journal of research in marketing, 12(2), 137-155.
Turner, J. C., Hogg, M. A., Oakes, P. J., Reicher, S. D., & Wetherell, M. S., (1987). Rediscovering the social group: A self-categorization theory. Oxford, England: Basil Blackwell.
Venkatesh, V., & Davis. F. D. (1996). A model of the antecedents of perceived ease of use: Development and test. Decision sciences, 27(3), 451-481.
Verkuyten, M., & Hagendoorn, L. (1998). Prejudice and self-categorization: The variable role of authoritarianism and in-group stereotypes. Personality and social psychology bulletin, 24(1), 99-110.
Wasko, M., & Faraj. S. (2005). Why should I share? Examining social capital and knowledge contribution in electronic networks of practice. MIS Quarterly, 29(1), 35-57.
Werts, C. E., Lin, R. L., & Joreskog, K. G. (1974). Intraclass reliability estimates: Testing structural assumption. Educational and psychological measurement, 34(1), 25-33.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.