基于社会网络分析法的组织知识网络及实例研究

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1、2009年第4期ScienceandTec科hn技olo管gy理M研an究agementResearch20o9No.4文章编号:1000—7695(2009)04—0211一o4基于社会网络分析法的组织知识网络及实例研究钟琦,汪克夷(大连理工大学管理学院,辽宁大连116024)摘要:组织内的知识流呈现网络结构,这一结构的形成与知识在组织中转移与扩散的社会属性息息相关。文章以社会网络分析法为基础,分别从“自我中心社会网’和‘‘整体社会网”的角度,结合实例对组织内部知识网络的若干问题进行探讨,包括节点的知识交流关系及强度分析、知识团体和关键知识节点的识别问题。关键词:知

2、识网络;社会网络;社会网络分析中图分类号:G302文献标识码:A越大,其社会资本越丰富;资本越多,摄取资源的能力越强。1引入社会网络分析法研究组织知识网络在一个网络中,个体或组织的社会资本数量决定了其在网络组织内的知识流是知识在组织内部不同知识主体之间的结构中的地位][。如果按照这一观点,在组织知识网络转移和扩散过程。在技术网络和社会网络的共同作用下,组中某成员与越多其他成员存在知识交流关系,其获取知识织内部知识流呈现网络状结构。从知识活动的发生过程来资源的能力越强。而实际上,如果组织的某成员只与一个小看,组织中的知识流动表现出群体联结的性质,即“网络”团体中的成员保

3、持知识交流关系,而这个小团体中所有成员特性;从知识活动发生的本质来看,知识流动更多的表现出之间已经互有联系,那么即使该成员离开这个知识网络,对非正式性质,受到知识主体行为的强烈影响,即“社会”属该网络中的知识传播和共享也没有什么影响。性J。而社会网络理论刚好可以提供一个将知识活动纳入可见单靠知识交流关系的多少和个人网络规模大小是到社会网络中进行考察的理论依据。因此我们可以在社会关无法准确衡量成员在网络中的地位和作用的。成员在知识网系视角下,利用社会网络理论和分析方法开展组织知识网络络中的非冗余交流关系才是决定该成员在网络中地位的关键的相关研究。因素。冗余性联系(red

4、undantcontact)指的是网络中那些信社会网络分析(Soeia1NetworkAnalysis,简称SNA)可以息和知识重复传递的联系。组织知识网络的效率和有效性往分为两类:一是自我中心社会网分析:它探讨的是个体在网往取决于网络中非冗余性联系的数量。络中的联结与位置;二是整体社会网分析:它探讨的是网络2.2节点在网络中的知识联结强度整体的构成与形态。知识在社会网络中流动会受到网络的对于联结强度的描述,Granovetter最先提出强联结和弱关系和结构等特征的影响,如何全面准确的描述和度量这一联结的概念J。个体与其较为紧密、经常联络的社会联系之知识网络,是评价组

5、织知识流动状况、改善现有知识网络的间形成的是强联结;与此相对应,个体与其不紧密联络或是基础。以往由于缺乏量化测评方法,对于知识流动与共享的间接联络的社会联系之间形成的是弱联结。从互动的频率、研究多为定性分析,这一局面在社会网络分析的理论与技术感情力量、亲密程度和互惠内容四个维度来区分联结的强弱。成熟后得到改观。社会网络分析通过映射和分析团体、组织、按照Granovetter的观点,强联结是个人与外界发生联系社区等内部人与人之间的关系,提供丰富的、系统的描述和的基础与出发点,而弱联结往往是获取无冗余资源的重要通分析社会关系网络的方法、工具和技术。将其应用到知识管道。实际

6、上,无论是弱联结还是强联结,对于组织的知识活理研究中可以使不可见的知识流转变为清晰的图景。这种动都起到重要作用,只是二者的优势各有不同的侧重点。如定量分析提供具体手段,从而实现组织知识网络的优化,提果说弱联结是接触并获取新知识的有效途径,那么强联结则高组织成员共享知识的能力]。保证了知识被充分理解和转移。弱联结理论关注信息与知识的发现与获取问题,强联结则更关注知识的流动问题⋯。对2基于“自我中心社会网”的组织知识网络强联结来说,一方面,相互之间频繁交流的个体或者有着强自我中心社会网分析主要解决两个问题:一是个体与哪烈感情依附的个体之间更容易分享知识。个体之间感情依附些

7、人有某种特定关系,这种关系因研究内容而异。二是个体越强烈,就越容易为对方利益投入更多的时间和努力,包括与他人这种特定关系的强弱程度,即联结强度,是怎样的。转移知识的努力。另一方面,强的人际关系也会促进信任的对于组织内部知识网络,如果把组织成员作为网络节点,形成。信任使各方不再顾虑知识分享的不恰当和误用,从而可以将以上两个问题表述如下:(1)网络中节点之间的知识更进~步的促进知识流动。交流关系:组织中的某成员与其他哪些成员存在知识交流的3基于“整体社会网”的组织知识网络关系。(2)网络中节点之间的知识联结强度:组织成员之间知识交流关系的强度如何描述,受

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