社会网络分析与组织中的知识制图分析结合外文翻译资料

 2022-07-06 21:09:51

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社会网络分析与组织中的知识制图分析结合

Jay Liebowitz

（现就职于美国马里兰州罗克维尔市约翰霍普金斯大学

商务与管理研究生院信息技术系）

摘要：

目的：通过分析层次结构过程，提供一种有趣的方法来确定区间度量值，以便与组织中的社会网络分析进行知识映射。

设计/方法论/途径：为了通过知识管理来发展更好的组织和业务流程，一名知识审计应该更好地理解组织中的知识流动。使这些知识流动可视化的一个重要技术是知识图的应用。社会网络分析可用于开发这种知识图。区间度量应该应用于社会网络分析中，以此来确定组织中个人或部门之间联系的力量。本文运用层次分析法来开发这些区间度量，并将它们的值整合到社会网络分析中去生成一个有意义的知识图谱。

发现：当层次分析法与社会网络分析结合起来，可以成为开发用于知识映射目的的区间度量的有用技术。

研究限制/意义：层次分析法在大型社交网络地图中可能会变得繁琐和艰巨，需要在这个领域进行更多的研究来提高可扩展性。

实际影响：随着社会网络分析在知识管理界日益突出，层次分析法或许能够提供更有价值的方法来确定参与者之间关系的优势，而不仅仅是使用序号。

独创性/价值：将层次分析法与社会网络分析相结合为未来的知识制图活动提供了一种新方法。

关键词：社会网络，层次分析法，审计

论文类型：研究论文

1.引言

为什么组织会如此迷恋知识管理？其中一个重要原因是组织希望知识管理流程将允许创造知识以增加组织中的创新(Chauvel and Despres，2002；Earl, 2001)。创新可能以改进的组织业务流程、新产品或服务或更好的客户关系管理方式为形式。例如，JD Edwards通过首先为内部销售支持开发知识管理，将知识管理应用于他们的客户关系管理，将经验教训和成功经验带入第二阶段，并将知识园扩展到其业务合作伙伴和集成商(Harris et al., 2003)。

知识管理可以采用想法管理系统的形式，允许员工在网上获取和分享想法或建议。这些创意管理系统，如Imaginatik的Idea Central (Pluskowski, 2002)，允许在整个组织中获取和分享想法，并提供有效的评估过程来评估创意。这种方法所鼓励的社会化进程的增加可能导致实践者社区的即兴形成，他们从思想和确保互动中发现具有相似兴趣的人(Pluskowski, 2002)。这些互动有希望导致组织的创新。

为了增强人们之间的知识流动来激发创新性思维，组织应首先进行知识审计，并制定组织中知识来源、汇和知识流的知识图。换句话说，组织中的哪些人会去问问题的答案，或者组织中的部门如何在彼此内部和彼此之间进行交互？为了帮助开发知识图，可以使用社会网络分析(SNA)和相关的可视化工具来帮助分析这些信息。改进社会网络分析中当前最新技术的一种方法是开发新的方法来产生组织内各个人之间关系的间隔/比率度量，以确定其关系的强度。本文讨论了一种层次分析法(AHP)生成SNA中使用的有价值图的比率分数的新方法，以便开发组织的知识图。

本文将首先讨论知识映射，然后描述SNA。然后，将解释AHP并与SNA联系起来以产生用于知识映射的有价值图。

2. 知识映射

知识管理(KM)的关键部分是执行知识审计以确定组织内部的知识流动。 具体来说，涉及到知识审计的过程(Liebowitz et al., 2000):

（1）确定目标区域目前存在的知识（通常选择跨部门/功能的核心能力）：

  • 确定现有和潜在汇、来源、流量、目标区域的限制因素，包括可能影响目标区域的环境因素；
  • 识别和定位目标区域的显性和隐性知识；
  • 在目标区域中建立组织知识分类和流程的知识图，知识图以各自的密度将各种主题、人员、文件、想法和与外部资源的链接联系起来，使个人能够快速找到他们需要的知识。

（2）确定目标区域缺少哪些知识：

  • 执行差距分析以确定实现业务目标所缺少的知识；
  • 确定谁需要缺少的知识。

（3）向管理层提供知识审计的建议、管理现状和可能改进目标区域的知识管理活动。

知识审计过程的一个重要输出是提供洞察力以改进业务和组织过程的知识图。知识图描绘组织内知识的来源、流动、约束和汇（损失或停止点）。完善的知识地图有助于识别智力资本(Liebowitz,2003)，使新成员社交，并增强组织学习(Wexler, 2001)。知识图已得到广泛应用，甚至用于开发一个知识管理软件工具知识图(Noll et al., 2002)。一个组织应该将其知识映射到(Gray,1999):

  • 鼓励重复使用并防止重新发明，节省搜索时间和购置成本；
  • 突出专业知识的岛屿并提出建立桥梁以增加知识共享的方法；
  • 发现正处于学习阶段的有效和新兴的实践社区；
  • 为衡量知识管理项目的进展情况提供基准；
  • 通过帮助员工快速找到关键信息/知识来减轻专家的负担。

知识映射中的一些关键原则是建立边界并尊重个人信息披露，以各种形式识别和定位知识，并在流程、关系，政策、人员、文档、对话、供应商、竞争对手和客户中找到知识。要求制定知识地图的问题类型包括(Gray,1999):

  • 需要什么类型的知识来完成你的工作？
  • 谁提供它，你从哪里得到它，它是如何到达的？
  • 你做什么，你如何增加价值，关键问题是什么？
  • 当你完成后会发生什么？
  • 当它阻止你做得更多、更好、更快时，怎样才能改善知识流动？
  • 什么会让你的工作更轻松？
  • 出现问题时你会去求助谁？

通常，通过使用以下方法为知识图收集信息(Grey, 1999):

  • 进行调查、访谈和焦点小组；
  • 观察正在进行的工作；
  • 获取网络流量日志、策略文档、组织结构图和流程文档；
  • 探索共同的和个人的文件结构；
  • 专注于正式和非正式的聚会、交流和活动；
  • 从内部/外部来源收集；
  • 跨越多个层面（个人、团队、部门、组织）。

为了帮助开发知识地图，可以使用SNA。 下一节将讨论SNA的技术和工具。

3.社会网络分析的技术和工具

根据Hanneman(2002)的说法，SNA是对人、团体、组织、计算机或其他信息/知识处理实体之间关系和流量的映射和衡量。SNA涉及参与者（看参与者是如何在整个网络中定位或“嵌入”的）和关系（看到整个个人选择模式如何产生更全面的模式）。SNA已被用于社会学、人类学、信息系统、组织行为学以及其他许多学科。例如，Cross等人(2001)使用SNA来部分确定被收购公司的员工是否正在进行社交活动，并寻求收购公司的问题的答案。相关链接分析也被用于诸如发展慢性疾病预防的社会空间知识网络(Cravey et al,2001)和发展英国高等教育的学术网络和专业知识(Eldridge and Wilson,2003)。

SNA的基本思想是将个人嵌入与其他人面对面交往的网络中。家庭、邻里、学区、社区甚至社会在不同程度上都是社会实体(Hanneman,2002)。社交网络分析师对个人在一个结构中是如何嵌入其中的感兴趣以及结构如何从各个部分之间的微观关系中出现(Hanneman,2002)。然后，这可以在组织层面应用，以查看“参与者”（例如员工、部门等）如何通过他们的互动相互关联。通过SNA，可以生成知识图以帮助进行知识审计。

在SNA体系内，有各种各样的策略用于收集关于一组参与者之间关系的衡量标准。一种方法被称为“全网方法”，即收集关于每个参与者与所有其他参与者关系的信息。这种技术的一个主要局限性是收集完整的网络数据可能代价高昂且困难。第二种方法被称为#39;#39;雪球方法#39;#39;，分析人员由一个焦点参与者或一组参与者开始。然后，这些参与者中的每一个都被要求命名他们与其他参与者的部分或全部联系。接着，这些“其他参与者”被要求提供一些或所有的关系，并且雪球效应一直持续到没有确定新的参与者（或者直到确定了一些停止规则）。这种方法的局限性在于那些“孤立”的人可能无法确定，并且可能不清楚从哪里开始滚雪球。SNA使用的第三个主要战略是使用以自我为中心的网络，采用这种方法首先选择焦点节点（自我）并确定它们所连接的节点，然后可以确定在第一阶段中识别的哪个节点彼此连接。以自我为中心的方法关注个人，而不是整个网络(Hanneman, 2002)。

为了测量收集到的参与者之间关系的信息，有测量的名义、序数和间隔/比率水平。零一二进制标度是名义标度的一个例子，它将显示连接是不存在（零）还是存在（一），多种类别名义关系度量类似于多种选择与真假二进制表示。关系的序数量度与Likert量表类似，可以决定关系的“强度”。然而，第三类关系测量方法，即区间/比率法是最先进的衡量标准，它允许参与者区分不同的关系（例如，这个领带是领带的三倍）(Hanneman,2002)。

社交网络的例子如图1-3所示。

3.1社会网络分析工具

有许多SNA工具可用于开发和可视化社交网络，国际社会网络分析网(www.sfu.ca/~insna/)是一个提供访问这些各种工具的绝佳网站。一些领先的SNA软件是：

  • Agna (www.geocities.com/imbenta/agna/index.htm)；
  • 分析技术(Ucinet, Krackplot, Netdraw, Anthropac etc.)(www.analytictech.com/)；
  • 课堂社会计量学软件(www.classroomsociometrics.com/)；
  • Fatcat (www.sfu.ca/ ~richards/Pages/fatcat.htm)；
  • InFlow (www.orgnet.com/index.html)；
  • Java for Social Networks (www.public.asu.edu/ ~corman/jsocnet/)；
  • MultiNet (www.sfu.ca/ ~richards/Multinet/Pages/multinet.htm)；
  • Negopy (www.sfu.ca/ ~richards/Pages/negopy4.html)；
  • NetMiner (www.netminer.com/NetMiner/home_01.jsp)；
  • Pajek (http://vlado.fmf.uni-lj.si/pub/networks/pajek/default.htm)；
  • Siena (http://stat.gamma.rug.nl/snijders/siena.html)；
  • SocioMetrica LinkAlyzer (www.md-logic.com/id142.htm)；
  • STOCNET (http://stat.gamma.rug.nl/stocnet/)；
  • Visone (www.visone.de/)。

InFlow，Krackplot和NetMiner是三个领先的SNA工具。 InFlow由Valdis Krebs开发，已被用于各种应用，从分析电子邮件使用模式到在Amazon.com上发现图书购买行为(Johnson,2003)。InFlow在一个集成包(www.orgnet.com)中执行网络分析和网络可视化；Krackplot最初由David Krackhardt开发，现在由Analytic Technologies发布，是一个社交网络可视化程序；NetMiner也是一个网络分析和可视化工具，包括SNA研究中常用的15种分析工具。

4．层次分析法

SNA的一个重要组成部分是能够提供参与者之间的关系措施（即关系强度）。我们之前表示，间隔/比率方法是决定关系度量的首选，而一种尚未应用于SNA来计算间隔/比率度量的技术是AHP。

AHP由匹兹堡大学的Thomas Saaty(1980)开发，旨在帮助决策者评估过程。它量化了决策中使用的主观判断，并已在世界各地的许多应用中得到应用(Saaty，1982)。AHP使用成对比较来确定重要性或偏好的相对水平，Expert Choice是一款可以自动在PC上使用AHP的软件包。

让我们举一个使用AHP的例子来用于SNA。第一步是构建树状层次结构，以显示顶部的目标，然后显示下一级别的标准，然后显示最低级别的选择。如果我们试图用SNA开发知识图，那么我们想要确定的是组织中个人之间的知识流动。因此，我们可能想要问Jay（组织中的一名员工）这个问题：“当涉及。。问题时，你问谁？#39;#39;作为层次结构顶部的目标，如图4所示。

标准可能是：办公室政治、机构知识、一般建议和内容知识。替代方案可能是Bill，Bob，Mary和June（当然，你应该

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