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既往在线知识传播研究可以归纳为以下三种研究路径。
第一，基于社会心理学与微观经济学视角的知识分享动机研究。社会心理学侧重分析个体参与社会性行为的心理动机。例如，马斯洛的需求层次理论
、赫茨伯格（Herzberg）的激励—保健双因素理论（Motivation-hygiene Theory）
、维克托·弗鲁姆（Victor H. Vroom）的期望理论
、霍曼斯（Homans）的社会交换理论
和班杜拉（Albert Bandura）的社会认知理论
等心理学理论，皆提出了个体从事社会化知识分享行为的基本行为动机
。与此同时，微观经济学领域从个体行为回报与成本均衡的角度深入探究了社会组织中个体参与知识传播的行为动机
。在该路径下，既往研究发现，个体参与知识分享与传播的主要动机包括用户的自我效能感与自我价值实现、利他心理、社会信任与归属、互惠以及获得社会性奖励，例如社会声誉（Reputation）等
。
第二，基于媒介技术视角的媒介采纳研究，即利用个体行为理论，例如，技术接受理论（Technology Acceptance Model）和计划行为理论（Theory of Planned Behavior）
和媒介使用与满足理论
等对个体知识分享行为意愿建构阐释模型，从个体效能、媒介技术的易用性、有用性以及社会规范等角度阐释个体知识贡献与分享行为的推动因素和技术壁垒
。该研究路径将社会化媒体视为新的媒介技术，探究受众如何利用新媒介技术参与在线知识传播。
第三，基于复杂网络的知识传播动力学研究。该研究路径利用已有的信息传播模型（例如SIR传染病模型）探究在线知识分享系统的网络拓扑结构特征与知识传播效率的关系
。既往研究侧重于探究知识传播网络的拓扑结构特征参数（例如，幂率分布、度分布、聚集系数、网络平均距离、网络中心度等）
。基于此，研究发现，网络的随机化程度提高了网络中知识的扩散速度
。科万（Cowan）等考察了包括规则网络、随机网络和小世界网络在内的网络结构对个体间知识扩散的影响，发现“小世界网络”结构下的知识扩散速度最快
。刘智洋等将百度百科的词条映射为复杂网络，通过计算该网络的节点度分布平均距离、簇系数等发现在线知识网络具有无标度和小世界特征
。与此同时，用户节点特征与在线知识传播效率也存在相关关系。例如，网络用户节点之间信任程度、网络的平均知识水平皆提高了知识传播效率
。
纵观上述三种研究路径，既往在线知识传播研究主要关注微观个体知识传播行为动机与行为意愿（Behavioral Intention），而缺乏对宏观知识内容特征的考量。此外，以调查方法和内容分析方法为主导的研究方法滞后、对在线知识分享与传播一手数据的匮乏以及知识传播相关理论与新方法之间尚未弥合的鸿沟，是导致在线知识传播宏观知识内容特征研究阙如的主要原因。相比较而言，基于计算传播学研究范式（例如，文本挖掘和网络分析），对在线知识进行语词与标签（Tag）层面的“元知识”分析，是改进上述研究缺陷、推进知识传播研究的进路之一。