知識轉(zhuǎn)移與網(wǎng)絡(luò)組織動力學(xué)行為模式的關(guān)系

知識轉(zhuǎn)移與網(wǎng)絡(luò)組織動力學(xué)行為模式的關(guān)系

1知識轉(zhuǎn)移特性知識的分工及其分布特征（haley，1988；khin和mclar，1999）允許公司保持和保持強大的競爭優(yōu)勢。除了組織自己創(chuàng)造和整合知識（未經(jīng)批準(zhǔn)，1994）外，我們還必須探索和擴展組織中的知識網(wǎng)絡(luò)以動態(tài)分工和知識共享為特征的網(wǎng)絡(luò)。網(wǎng)絡(luò)組織已成為組織間知識轉(zhuǎn)移的重要方式。近年來，研究人員逐漸關(guān)注知識轉(zhuǎn)移過程與網(wǎng)絡(luò)組織結(jié)構(gòu)特征和行為模式之間的關(guān)系（argot，2000，2003；podolny，studal，1996；reggrictandmc農(nóng)場，2003）。本文從知識轉(zhuǎn)移特征的角度分析了知識轉(zhuǎn)移的真隱性、假隱性和實體級知識轉(zhuǎn)移的不同方法（王英洛，2002）。大量研究結(jié)果表明，網(wǎng)絡(luò)組織中的知識轉(zhuǎn)移是通過各種機制進(jìn)行的，知識轉(zhuǎn)移的過程以及組織中的行為特征是不同的。然而，主要研究主要是從兩個方面進(jìn)行的。另一方面，基于知識轉(zhuǎn)移的嵌入和組織特征，本文分析了知識轉(zhuǎn)移的過程（granovietal，1973；uzi，1997；02；hasen，1999）。因此，網(wǎng)絡(luò)對知識轉(zhuǎn)移的影響與網(wǎng)絡(luò)之間的關(guān)系密切相關(guān)。例如，hasen（1999）發(fā)現(xiàn)，在公司中，基于不同服務(wù)人員的復(fù)雜知識通過強大的關(guān)系來傳播的。弱連接通常只適用于簡單的知識傳輸。另一方面，基于組織的認(rèn)知心理學(xué)和社會學(xué)，差異和利益的概念來解釋知識轉(zhuǎn)移的有效性（coientandleventein，1990；simin，1991；洛蘭茲，2001；周曉東，向?qū)毴A，2003）。這些研究從微觀層面探討了網(wǎng)絡(luò)組織中的知識轉(zhuǎn)移過程。然而，在知識轉(zhuǎn)移過程中，網(wǎng)絡(luò)組織的宏觀動態(tài)行為特征以及微觀和宏觀之間的關(guān)系之間缺乏相對詳細(xì)的研究。例如，網(wǎng)絡(luò)組織的規(guī)模將影響知識的傳播過程。例如，網(wǎng)絡(luò)組織的規(guī)模將影響知識的傳播過程。例如，網(wǎng)絡(luò)組織的不同成員如何影響網(wǎng)絡(luò)組織的傳播過程？通過不同的征服能力和影響力，網(wǎng)絡(luò)組織的溝通模式如何影響知識的傳播？對于這些問題的答案，我們可以系統(tǒng)地了解網(wǎng)絡(luò)組織在知識轉(zhuǎn)移互動過程中產(chǎn)生的行為模式。正如上帝和faugh（1995）所想，研究社會結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)是由相互依賴的個體和信息流之間的關(guān)系模式。2虛擬實驗和網(wǎng)絡(luò)組織2.1虛擬實驗方法卡內(nèi)基-梅隆大學(xué)的卡利教授在比較人工組織與人類組織時,提出了基于人工組織的形式模型來考察人類組織的思想,并認(rèn)為組織的形式模型是通過其他學(xué)科的一些理論、方法和工具建立起來的,主要包括數(shù)學(xué),仿真,專家系統(tǒng)以及形式邏輯(KathleenM.Carley,1996).在這點上,Carley的思想似乎與Cyert&March(1992)的著名論斷一脈相承,Cyert&March認(rèn)為,利用計算技術(shù)和計算分析將增進(jìn)我們對組織的復(fù)雜行為的認(rèn)識和理解.因此,虛擬實驗(VirtualExperiment,VE)就是在組織研究中利用形式模型來計算并分析組織現(xiàn)象和組織運作規(guī)律的方法.之所以要采用虛擬實驗的方法,主要是因為:1)群體,團隊或組織從個體之間的互動中涌現(xiàn)出來的行為具有復(fù)雜性、動態(tài)性、適應(yīng)性以及非線性特征,而實證研究很難準(zhǔn)確地收集到有關(guān)網(wǎng)絡(luò)組織持續(xù)性演化的原始數(shù)據(jù)(Carley,1999);2)從本質(zhì)上講,網(wǎng)絡(luò)組織中各節(jié)點組織規(guī)范的行為表現(xiàn)形式,以及運作的規(guī)則和慣例在組織群體的層面上是難以觀察到的,即,大多數(shù)可利用的關(guān)于網(wǎng)絡(luò)組織的縱向數(shù)據(jù)(指按時間順序收集的數(shù)據(jù))并未包含微觀過程的實用信息;3)由于群體或組織也需要觀察它們自身面臨的環(huán)境,并根據(jù)傳遞或處理信息的結(jié)果作出決策.因此,群體或組織本身就具有可計算性能(Carley,1999);4)利用仿真方法可以促進(jìn)人們對于網(wǎng)絡(luò)組織中的關(guān)鍵問題的深刻理解,如學(xué)習(xí)與選擇,適應(yīng)與選擇等.因此,“虛擬實驗”對于擴展網(wǎng)絡(luò)生態(tài)研究的前沿方向,與系統(tǒng)的實證分析具有同樣重要的意義.虛擬實驗作為一種系統(tǒng)化的工具,為人們提供了一種獨特的視角來考察從個體的確定性和不確定性狀態(tài)中突現(xiàn)的模式(Hanneman,1995).因此,虛擬實驗?zāi)転榫W(wǎng)絡(luò)組織的研究者們提供開發(fā)非線性適應(yīng)系統(tǒng)的柔性模型,其目的主要是對網(wǎng)絡(luò)組織作出解釋和預(yù)測,這種建立在人工世界基礎(chǔ)上的模型描述了從個體代理或行動者的互動中出現(xiàn)的行為模式.這些網(wǎng)絡(luò)組織模型通過建立各種連接來考察行動者之間的不同關(guān)系,而這些連接又依賴于每個行動者的行為特征.因此,網(wǎng)絡(luò)組織的虛擬實驗無疑是挖掘現(xiàn)有的理論并探索現(xiàn)實生活中尚未發(fā)現(xiàn)的一些新的可能性的強有力的手段.本文利用網(wǎng)絡(luò)組織的仿真模型來研究網(wǎng)絡(luò)組織在知識轉(zhuǎn)移過程中的動力學(xué)行為模式及其突現(xiàn)現(xiàn)象.這些現(xiàn)象包括網(wǎng)絡(luò)組織中群體規(guī)模的增長,連通性的影響,個體的影響、知識的轉(zhuǎn)移以及隨時間而達(dá)到的一致性.本文借助于這樣一些參變量對許多一般的網(wǎng)絡(luò)模型以及網(wǎng)絡(luò)組織結(jié)構(gòu)的特征進(jìn)行描述.2.2網(wǎng)絡(luò)組織的參數(shù)在網(wǎng)絡(luò)組織系統(tǒng)中,個體或成員組織之間的互動常常是通過各種情境下的交往、溝通與合作產(chǎn)生的,如項目合作,戰(zhàn)略聯(lián)盟等等.這些互動的共同之處在于關(guān)系的建立,而這些關(guān)系又依賴于網(wǎng)絡(luò)的連接模式和知識轉(zhuǎn)移的過程.但是,因為網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)往往對許多影響作出反應(yīng),個體之間的連接以及某個個體對其他個體的影響對網(wǎng)絡(luò)的維護(hù)和建立都是非常關(guān)鍵的,并且,在一個網(wǎng)絡(luò)中,控制并分配資源、信息和知識的個體成員會影響網(wǎng)絡(luò)的整體行為.所以,網(wǎng)絡(luò)組織中的知識轉(zhuǎn)移和連接模式常常是變化的.按照YouminXi和FangchengTang(2004)的研究,一個網(wǎng)絡(luò)組織O可以與圖聯(lián)系起來,屬于網(wǎng)絡(luò)組織的個體成員被表示為節(jié)點vi,而個體成員vi與vj之間的知識轉(zhuǎn)移渠道用邊eij來表示,這些邊的增加與刪除意味著網(wǎng)絡(luò)組織中個體成員組織之間對知識轉(zhuǎn)移的對象具有選擇性.這樣,一個網(wǎng)絡(luò)組織O就可以表示如下:O=O[G],G=G(V,E),V={v1,v2,\:,vn},E={e1,e2,\:,ek}.Ο=Ο[G],G=G(V,E),V={v1,v2,\:,vn},E={e1,e2,\:,ek}.這里模擬的網(wǎng)絡(luò)組織的參數(shù)主要包括:網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點數(shù)(規(guī)模);每個節(jié)點的連接數(shù)(度);每個節(jié)點的鄰接點數(shù);描述節(jié)點間互動的函數(shù)(規(guī)則);以及改變每個節(jié)點狀態(tài)的方法(如表1所示).3行為模式的確定本文建立的網(wǎng)絡(luò)組織的形式模型是將網(wǎng)絡(luò)組織中的個體表示為一個圖的節(jié)點,節(jié)點之間的連接(或邊)代表了知識轉(zhuǎn)移的渠道.根據(jù)表1,網(wǎng)絡(luò)組織的虛擬實驗還必須考慮到知識轉(zhuǎn)移過程中所遵循的規(guī)則系統(tǒng).由于規(guī)則系統(tǒng)描述了網(wǎng)絡(luò)組織的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、節(jié)點成員以及節(jié)點成員之間的互動行為,從而規(guī)定了網(wǎng)絡(luò)組織的連通模式.為此,本節(jié)將設(shè)計并確定對網(wǎng)絡(luò)組織的行為模式進(jìn)行仿真計算所涉及的規(guī)則系統(tǒng).設(shè)網(wǎng)絡(luò)組織的每個節(jié)點都處于一定的狀態(tài)中,并僅限于兩種狀態(tài).這兩種狀態(tài)表示個體對某個特殊問題或任務(wù)的知識的準(zhǔn)確程度或合理性,如分別表示合理與不合理的知識,準(zhǔn)確與錯誤的知識等.根據(jù)布爾網(wǎng)絡(luò)的思想(Kauffman,1993),對于每個節(jié)點成員而言,嵌入在溝通渠道中的知識要么是被吸收(用1來表示),要么是不吸收(用0來表示).由于網(wǎng)絡(luò)組織中的知識轉(zhuǎn)移過程遵循兩種規(guī)則,一種是網(wǎng)絡(luò)節(jié)點成員的行為與狀態(tài)變化規(guī)則;另一種是網(wǎng)絡(luò)節(jié)點成員的互動規(guī)則.下面分別給出這兩種規(guī)則.3.1節(jié)點影響力li1)由于各節(jié)點成員的有限認(rèn)知理性,因此,網(wǎng)絡(luò)組織的任何節(jié)點個體都能表示為一個有閾限的智能體.這樣,初始化每個節(jié)點,以便描述節(jié)點對于特定問題或任務(wù)的知識狀態(tài),即輸入初始狀態(tài)0或1;2)用影響力水平(Li)來表示給定節(jié)點表達(dá)并交流其當(dāng)前狀態(tài)的強度,并賦初值,使得Li=Rand;3)用吸收能力(Ai)來表示每個節(jié)點能從當(dāng)前的知識狀態(tài)作出改變的能力,并賦初值,使得Ai=Rand.3.2vi與vj的互動1)每個節(jié)點成員的知識狀態(tài)都影響與它直接連接的鄰接節(jié)點成員的知識狀態(tài).同樣,每個節(jié)點成員的知識狀態(tài)都受到與它直接連接的鄰接節(jié)點的狀態(tài)的影響;2)每個節(jié)點當(dāng)前知識狀態(tài)的改變?nèi)Q于與之連通的節(jié)點成員的初始狀態(tài)之間的比較,以及與之直接連接的節(jié)點在互動期間的相對影響力和相對吸收能力.如果節(jié)點vi的影響力水平為Li,吸收能力為Ai,節(jié)點的狀態(tài)為S(i),并且,vi和vj作為直接鄰接的節(jié)點進(jìn)行互動與溝通,則有,IfAi<Aj,andLi>Lj,thenS(j)=S(i).(1)IfLi<Lj,andAi>Aj,thenS(i)=S(j).(2)ΙfAi<Aj,andLi>Lj,thenS(j)=S(i).(1)ΙfLi<Lj,andAi>Aj,thenS(i)=S(j).(2)另外要特別進(jìn)行的約定為:如果Ai<Aj,Li<Lj同時成立,那么,與vi鄰接的節(jié)點vj將不會吸收vi的知識,這種情況下vj的知識狀態(tài)將不發(fā)生改變;但當(dāng)Ai>Aj,Li>Lj成立時,vj將吸收vi的知識從而發(fā)生知識狀態(tài)的改變,這種情況類似于(1)式1.3)節(jié)點之間的連接是隨機的,并通過溝通產(chǎn)生的邊來建立,并且,每個節(jié)點的平均連接數(shù)是變化的,以便考察它對狀態(tài)發(fā)生改變的節(jié)點成員數(shù)的影響.4虛擬實驗的結(jié)果4.1狀態(tài)改變節(jié)點數(shù)對仿真結(jié)果的影響在這個實驗中,為分析知識轉(zhuǎn)移過程中網(wǎng)絡(luò)組織的動力學(xué)行為模式,主要仿真一種新的知識(本文用一種新的狀態(tài)來表示)“侵入”一個處于舊知識狀態(tài)的群體的過程.假設(shè)知識的侵入過程相對較快,這樣我們就把知識的轉(zhuǎn)移過程類比為一種流行病的感染過程.即,一個受“感染”的節(jié)點傳遞給它的鄰居,如果鄰接點的吸收能力很強,則兩者都受到感染,反之,其鄰接點將在互動過程中保持“免疫性”.本文利用上述形式模型(1)和(2),檢驗了終結(jié)在吸收了新知識從而發(fā)生了狀態(tài)改變的群體規(guī)模,用受“感染”的節(jié)點數(shù)來表示,而“感染”的概率(知識轉(zhuǎn)移的速度)是在0.01和1.0之間變化的,直接連接的節(jié)點數(shù)是在1和10之間變化的.假設(shè)知識轉(zhuǎn)移從2500個節(jié)點序列(或稱為群體)的中心開始,并同時記錄下在這個過程中狀態(tài)發(fā)生改變的節(jié)點數(shù).最后,對10次仿真結(jié)果取平均值,仿真流程如圖1所示.狀態(tài)發(fā)生改變的節(jié)點成員數(shù)與知識轉(zhuǎn)移速度和鄰接點數(shù)之間的關(guān)系如圖2所示.圖2表明,在鄰接點較少(連接數(shù)最多為2)的情況下,吸收了新知識而發(fā)生狀態(tài)改變的節(jié)點成員數(shù)僅限于規(guī)模不超過30的群體,特別是在轉(zhuǎn)移速度小于1的情況,這種情況更為明顯.但是,對于鄰接點數(shù)大于3并且轉(zhuǎn)移速度大于0.5的情況,吸收了新知識而使?fàn)顟B(tài)改變的節(jié)點成員數(shù)迅速地接近整個群體的規(guī)模.圖1中,T為迭代終止的次數(shù).假設(shè)知識轉(zhuǎn)移從2500個節(jié)點序列(或稱為團隊)中隨機選擇的節(jié)點開始,并同時記錄下在這個過程中狀態(tài)發(fā)生改變的節(jié)點數(shù).最后,對10輪仿真結(jié)果取平均值.利用Matlab6.5進(jìn)行仿真,仿真結(jié)果如下.圖2表明,在鄰接點較少(連接數(shù)最多為2)的情況下,吸收了新知識而發(fā)生狀態(tài)改變的節(jié)點成員數(shù)僅限于規(guī)模不超過30的團隊,特別是在轉(zhuǎn)移速度小于1的情況,這種情況更為明顯.但是,對于鄰接點數(shù)大于3并且轉(zhuǎn)移速度大于0.5的情況,吸收了新知識而使?fàn)顟B(tài)改變的節(jié)點成員數(shù)迅速地接近整個團隊的規(guī)模.根據(jù)圖2,可以抽取出一些關(guān)鍵性的數(shù)據(jù)來進(jìn)一步考察知識轉(zhuǎn)移速度、鄰接點數(shù)和知識狀態(tài)發(fā)生改變的群體規(guī)模三者之間的關(guān)系(如圖2所示).當(dāng)仿真節(jié)點總數(shù)為1000時,在知識轉(zhuǎn)移速度為1的情況下,吸收新知識并發(fā)生狀態(tài)改變的節(jié)點群體規(guī)模隨著直接連接的鄰接點數(shù)的增加而迅速增大.由于狀態(tài)改變的節(jié)點群體規(guī)模具有逼近整個網(wǎng)絡(luò)節(jié)點數(shù)的趨勢,因此曲線比較平滑.但是,在知識轉(zhuǎn)移速度為0.5的情況下,吸收新知識并發(fā)生狀態(tài)改變的節(jié)點群體規(guī)模緩慢地增大,并平均在150以下的群體規(guī)模上穩(wěn)定下來(如圖3所示).這些結(jié)果表明,知識的轉(zhuǎn)移速度,個體成員的影響力在網(wǎng)絡(luò)組織的知識轉(zhuǎn)移過程中發(fā)揮著主導(dǎo)性的作用.即,在網(wǎng)絡(luò)組織規(guī)模保持不變的情況下,當(dāng)知識的轉(zhuǎn)移速度較快,并且具有新知識的個體成員的影響力較大時,其他節(jié)點成員就很快能吸收新知識,從而導(dǎo)致整個網(wǎng)絡(luò)組織群體的知識更新速度就快.反之,則網(wǎng)絡(luò)組織中的知識更新速度就比較慢.同時,結(jié)果還表明網(wǎng)絡(luò)組織中個體和知識轉(zhuǎn)移的特性與行為變化,如節(jié)點成員的影響力,知識轉(zhuǎn)移的速度等,在知識轉(zhuǎn)移的過程中,使得網(wǎng)絡(luò)組織整體的知識狀態(tài)發(fā)生變化,并呈現(xiàn)出從微觀到宏觀的動力學(xué)行為模式.4.2面向相對人的知識狀態(tài)變化情況上述仿真實驗從網(wǎng)絡(luò)組織的微觀層面考察了群體經(jīng)由微觀行為特征涌現(xiàn)出來的宏觀動力學(xué)特征,反映了知識轉(zhuǎn)移速度和個體節(jié)點成員的影響力對整個網(wǎng)絡(luò)組織的知識更新速度的影響.本節(jié)將進(jìn)一步考察,當(dāng)網(wǎng)絡(luò)規(guī)模和鄰接點數(shù)變化的情況下,網(wǎng)絡(luò)組織中知識狀態(tài)改變并達(dá)到一致性的群體比例,即,檢驗達(dá)到一致性的群體比例與網(wǎng)絡(luò)規(guī)模和鄰接點數(shù)增加的關(guān)系.換言之,確定這種聯(lián)系的關(guān)鍵就是回答這樣一個問題,即,一個具有較多鄰接點數(shù)的小群體比具有同樣鄰接點數(shù)的大群體達(dá)到一致性知識狀態(tài)的節(jié)點數(shù)比例更高嗎?分別取規(guī)模為100,500和2000的網(wǎng)絡(luò)組織進(jìn)行仿真實驗,結(jié)果如圖4所示.根據(jù)圖4,可以比較在規(guī)模分別為100,500和1000的網(wǎng)絡(luò)組織中,隨著鄰接點數(shù)的增加,網(wǎng)絡(luò)組織中知識狀態(tài)發(fā)生改變的節(jié)點占整體比例的變化情況.顯然,當(dāng)網(wǎng)絡(luò)組織的規(guī)模和節(jié)點的鄰接點數(shù)增大時,狀態(tài)變化的節(jié)點的百分比也會增加.但值得注意的是,在鄰接點數(shù)的所有范圍中,特別是圍繞臨界區(qū)域,規(guī)模為500個節(jié)點和規(guī)模為100個節(jié)點的網(wǎng)絡(luò)組織會使小群體規(guī)模平緩增加,而規(guī)模為2000個節(jié)點的網(wǎng)絡(luò)組織則會發(fā)生顯著性變化,這個變化幅度為4%～10%.同時,還要注意的是,在鄰接點數(shù)的所有區(qū)域中,規(guī)模為100個節(jié)點的網(wǎng)絡(luò)組織與規(guī)模為500和規(guī)模為2000個節(jié)點成員數(shù)的網(wǎng)絡(luò)組織相比較,知識狀態(tài)改變并達(dá)到一致性的群體規(guī)模相對緩慢地增大.這表明隨著網(wǎng)絡(luò)組織規(guī)模的增大,以及鄰接點數(shù)的增加,知識狀態(tài)發(fā)生改變的節(jié)點的比例也更高.同時,還反映了網(wǎng)絡(luò)組織的局部特性(如網(wǎng)絡(luò)規(guī)模和鄰接點數(shù))對全局特性(如群體的知識狀態(tài)和一致性)的影響,即局部的互動變化帶來的全局特征差異.5群體規(guī)模、鄰接基層的規(guī)