在线知识社区(Online knowledge community,OKC)在web2.0的环境下应运而生,为用户提供了一个全新的知识交流平台,用户既是知识的接受者,也是知识的制造者。用户以信任关系为基础,一方面促使用户进行有效地沟通合作、知识共享,使得OKC的知识朝着有序的方向不断演化;另一方面用户完成合作知识共享后,社会关系也会发生变化,使得OKC的社会关系也不断朝着有序的方向演化。社区中的社会系统与知识系统交互影响,共同序化。然而现有的研究大多将OKC中的信任作为静态影响因素,分析信任对OKC的社会系统或知识系统的静态影响关系,缺乏考虑信任的动态影响以及社会系统与知识系统的交互影响关系,而且现有研究较少关注OKC的用户流动性问题以及不同信任环境下OKC演化的不同。因此,本文引入信任机制,考虑不同信任环境下,通过社会计算实验与维基百科的实证数据相结合对OKC的用户流动性、社会系统与知识系统的交互序化规律进行了研究。首先,本文基于信任理论,引入认知信任和情感信任,结合P2P网络中信任计量模型对OKC的用户之间的信任计量模型进行构建。其次,本文结合ASA框架和社会资本理论分析了OKC中用户的流动过程,将用户的决策分为吸引、选择、消磨3阶段,并构建了OKC的用户流动模型。接着,本文基于观点动力学经典模型——D模型,引入信任机制,分析用户的学习机制,构建了OKC的观点影响模型。在此基础上,本文采用社会计算实验的方法,通过调控相关变量控制OKC的信任环境在低、中、高三个等级上,对OKC的相关模型进行实现,并以以维基百科实际数据对社会计算实验模型进行了数据一致性验证,模型是可信的。然后,通过社会网络分析法对实验结果进行可视化分析,定性研究了不同信任环境下OKC的用户流动性、社会系统与知识系统的演化路径与规律的区别。最后,通过纵向数据分析法——时间向量自回归,定量分析了不同信任环境下OKC的社会系统与知识系统的交互影响规律的不同。本文基于以上实验结果总结出不同信任环境下OKC的用户流动规律、社会系统与知识系统交互序化规律,完善了社会建构的情报学理论,并为OKC设计者与管理者提出相应的建议。