DOI：10.12154/j.qbzlgz.2026.02.010 1 引言 在全球科技竞争加剧与知识生产模式加速转型的双重驱动下，科研活动也日趋复杂化和跨学科化，传统自由探索模式在对接国家战略需求和破解复合型难题等方面逐渐显现出局限性[1]。在此背景下，有组织科研作为一种目标导向明确，通过系统规划、资源整合和协同多方力量集中攻关的科研模式，已成为突破学科壁垒和提升科研效能的重要途径，受到了政府、学界和企业等多方主体的高度关注与推进[2]。相较于自然科学领域以技术突破为导向的科研组织方式，哲学社会科学领域（下文简称哲社领域）作为服务社会现实问题和提升国家文化软实力的重要力量，其知识生产本质上是对人类社会发展规律的阐释与重构，这种特殊性决定了其更需要通过有组织科研来实现理论创新与实践需求的深度耦合。尤其在当前中国式现代化进程中，在面临国家文化安全和基层治理创新等重大议题时，往往更需依托于哲社领域研究提供理论支撑与智力服务，其独特社会价值与实践意义尚难以被自然科学领域替代[3]。然而，近年来由于学科背景差异和制度保障导向性不足等问题，哲社领域科研人员参与有组织科研合作的积极性不高。为充分发挥有组织科研在整合优势资源、提升科研效率和加速成果转化等方面的独特优势，已有研究从困境梳理、发展模式和推进策略等视角切入，围绕高校院所和科研团队等主体，探讨了有组织科研合作的实施推进。但从个体维度关注有组织科研合作推进的探究仍相对欠缺，尤其在哲学社会科学这一重要领域，科研人员参与有组织科研合作的行为动机仍有进一步探索空间。动机是驱使行为产生的根本要素[4]，画像是对行为的精准定位与描述[5]，厘清哲社领域科研人员参与有组织科研合作的行为动机群体画像，进而有针对性地提供引导与保障，对于激发哲社领域内有组织科研活力具有重要意义。本研究将以哲社领域科研人员为研究对象，聚焦其参与有组织科研合作的行为动机，通过构建分析行为动机群体画像，为推进哲社领域内有组织科研合作提供相关策略建议。 2 相关研究 2.1 科研合作动机 动机是指激发个体朝特定目标活动，并产生相关行为的内部动力。在科研合作情境中，科研合作动机是指科研人员参与科研合作活动的内在驱动因素，其促使科研人员与其他科研人员、团队或机构建立合作关系，共同开展科研项目。目前，学界关于科研合作动机的研究主要集中在动机识别分类和动机影响效应两个方面。 （1）在科研合作动机识别分类相关研究中，Franco和Haase[6]通过定性的案例研究方法，探讨了高校与产业合作过程中研究人员的合作动机，识别出学术声誉提升、成果应用转化、学术成果发表和科研经费获取四类动机；Ramos-Vielba等[7]采用因子分析方法，对科研团队与企业和政府机构之间的合作动机进行识别提取，归纳出资源获取、知识应用和研究推进三类动机；周晓晗等[8]通过构建三阶段动态博弈模型，发现领导企业和追随企业在研发合作过程中，存在成本风险控制、创新效率提升和研发收益提升三类合作动机。 （2）在科研合作动机影响效应相关研究中，不少学者从自我决定理论视角切入，将合作动机划分为内在动机和外在动机后探究其影响效应，例如，马蓝和安立仁[9]通过多元回归分析，探讨了内在动机（研发动机、学习动机）、外在动机（战略动机）和混合性动机对企业合作创新绩效的影响；Mascarenhas等[10]将合作动机划分为金钱动机（资金获取、成果商业应用）和非金钱动机（学习机会、资源获取）后，借助有序逻辑回归模型分析了科研人员参与产学合作时的动机对不同合作形式的影响；杨小婉等[11]研究了产学研合作动机（资助动机、学习动机、使命动机）通过合作行为对学术绩效的影响。 2.2 用户行为画像 用户行为画像是指通过对用户在特定场景下的行为数据进行收集、分析和建模，形成对用户行为特征的全面描述[12]。目前，用户行为画像分析在信息资源管理领域已得到广泛应用，根据研究目标的差异，相关研究主要可划分为特定行为模式分类与个性化推荐两类。 （1）基于用户画像对特定行为模式进行分类研究。此类研究按照数据采集方式的不同又大致可分为两类：一类通过问卷调研的形式进行数据采集，主要采用K-means聚类算法进行画像构建，例如，毛太田等[13]探究了移动社交媒体老年用户在面对虚假信息时的行为特征，将其划分为冷静求证型、担忧关注型、行为替代型和忽略回避型四类用户行为画像；王晰巍等[14]构建了直播带货平台用户信息行为画像模型，探索出交互型、消费性、狂热型和沉默型四类行为画像。另一类则采用网络爬取的方式在特定平台或网站上进行数据获取，例如，Zhang等[15]爬取Sweet Homeland平台上的数据，探究出糖尿病在线健康平台用户信息处理行为包括粗糙、中等和精细三类；Li[16]基于海洋知识兴趣社区的数据，发现该虚拟社区中用户的行为模式主要包括主题发布型、评论回复型和官方活动参与型；叶欣欣等[17]对Webnovel平台上相关数据进行爬取分析，刻画了海外网络文学读者阅读行为画像，具体包括偏好浪漫型、偏好幻想型和杂食型。
