随着信息与通信技术的不断发展与应用，人类的知识传播模式已经发生了巨大的改变，传统的知识传播网络和互联网技术相结合，形成以“知乎”和“Quora”为典型代表的社会化问答社区。社会化问答社区的核心要素就是用户，通过用户与用户之间的知识连接创造价值。用户数量的增长，对于社会化问答社区的发展既是机遇又是挑战。各行各业、不同身份背景的用户大量涌入社会化问答社区导致社区的严谨性、专业性和严肃性急剧下降，问题回答的质量明显降低。在此背景下，本文以“知乎”为具体研究对象，从回答者行为和回答内容这两个视角展开研究，期望探寻出能够有效提升社会化问答社区回答质量的策略。
　　本文首先确定了研究的背景和意义，然后阅读大量的相关文献对国内外的相关研究进行综述，在此基础上确定了本文的研究目标、思路和方法，并简要介绍本文的研究内容和研究框架。本文研究的理论基础主要源于社会化媒体理论和用户生成内容理论支撑下的社会化问答社区相关的已有理论研究，同时立足于人类动力学和数据挖掘等方法层面的理论知识，从而为研究内容和研究方法的确立提供了依据。
　　在回答者行为视角的研究中，本文通过爬虫采集“知乎”社区上“优秀回答者”问题回答相关的行为数据，综合运用人类动力学的理论及相关的统计分析方法对采集到的行为数据进行分析和仿真验证。研究发现，“优秀回答者”回答问题的行为不是一个随机事件，而是一个时间间隔分布满足胖尾特征的幂律分布；其他用户对回答内容的点赞会对“优秀回答者”回答问题的兴趣产生更大的激励影响，进而可以减小“优秀回答者”连续两次回答问题的时间间隔；基于兴趣的人类动力学模型可以很好地解释“优秀回答者”回答问题的行为特征。
　　在回答内容视角的研究中，本文采集了“知乎”社区上“计算机科学”话题下的55个问题的87670条回答内容。通过对回答内容数据的研究分析和相关文献资料的查阅，确定了10个潜在的影响回答内容质量的基本特征，并综合运用数据挖掘中的二分类模型，对影响回答内容质量的核心特征进行研究。研究发现，回答内容标注数量越多，重点内容及结构越清晰，回答内容质量越高；文本长度分布在100-700更为合理；情感值更为积极的回答内容更能获得其他用户的认可。
　　基于以上研究发现，本文从社会化问答社区建设以及运营的角度提出了以下策略和建议来提升整个社区回答内容质量。回答者行为方面，为了激励更多“优秀回答者”回答问题，应该选择适当的推送时间；其次，围绕提升回答内容点赞数进行运营和优化，如交互层面可以支持“双击点赞”等。回答内容方面，回答内容的编辑可以支持自定义模板、对回答内容进行长度校验和重复性检测、判断回答内容的情感倾向。
　　本文研究在理论方面的贡献包含：引入基于兴趣的人类动力学模型，对社会化问答社区中的优秀贡献者的行为进行深入的研究，识别出他们回答问题行为的内在特征和规律，丰富了用户信息行为理论；针对社会化问答社区回答质量下降的问题，综合回答者行为和回答内容视角，为后续探讨社会化问答社区回答质量提升策略提供了理论依据。本文在应用实践方面的贡献包含：站在社会化问答社区运营商的立场，总结优秀贡献者回答问题行为的特征规律和影响因素，并针对影响回答质量的主要内容特征，提出具有操作性的回答质量提升策略，进而落实到社区平台功能的产品运营及功能优化方案中。