社会网络结构与互动对知识转移的影响
来源:用户上传
作者: 付 尧 刘红丽
[摘 要] 本文探讨了社会网络结构（网络密度、结构洞与网络桥、网络中心性和网络范围）与社会网络互动（交流频度、亲密程度、联系强度）对知识转移的影响。
[关键词] 社会网络 知识转移 网络结构 网络互动
社会网络研究最早出现于社会学领域，研究社会经济行为和过程。这些研究最近逐渐扩展到企业领域。社会网络的概念最早是在英国著名人类学家R・布朗对结构的关注中提出来的。布朗所探讨的网络概念聚焦于文化是如何规定有界群体内部成员的行为。对于什么是社会网络，不同的学者从不同的角度给出定义。较成熟的社会网络的定义有：Wellman于1988年提出的社会网络是由某些个体间的社会关系构成的相对稳定的系统，即把网络视为是联结行动者的一系列社会联系或社会关系，它们相对稳定的模式构成社会结构。Coleman(1988)认为，社会网络是企业社会资本的重要部分，它通过人际关系建立起来并增加相应的人力资本。近年来许多学者从社会网络理论的角度来研究知识转移，本文主要探讨网络结构及网络互动对知识转移的影响。
一、网络结构对知识转移的影响
近年来，许多网络分析家提出特定的网络结构能够提供获取信息的最佳方式。网络结构是指一个参与者同其他参与者之间的社会联系。根据信息的流动，网络结构包括以下几个重要的维度：结构密度、结构洞与网络桥、网络中心性和网络范围。网络的不同结构特征对网络中的知识转移有不同的影响。
1.网络密度与知识转移
网络密度是一个社会网络中成员间相互联系的强度。成员间交流的密切程度和频度决定了他们的网络密度。从社会资本的关系和认知视角来看，网络密度是指网络中一组行动者之间关系的实际数量和其最大可能数量之间的比率。当实际的关系数量越接近于网络中的所有可能关系的总量，网络的整体密度就越大，反之则越小。高度连接的网络有助于有价值知识的流动，随着网络密度的增加，交流也会变得更加有效。网络密度越大，知识转移越有效。
网络密度是一个团队内聚性的指示器，内聚性能够产生信任。信任机制意味着指团队中的成员能够同网络中的其他成员持续的交换信息，合作与义务是这种社会关系的基础。网络密度对于知识转移的速度和准确性具有积极的影响。
2.结构洞、网络桥与知识转移
Burt在1992年提出结构洞理论，结构洞指社会网络中网络节点间间隙，反映不同群体间联系的缺乏。结构洞相对两端的个体处于不同的信息流中。Burt认为富有结构洞的网络为通过中介人获取非重叠信息提供了机会，中介人就是善于建立跨越结构洞的人际桥梁的人。当社会网络中存在网络节点间间隙的桥梁――网络桥时，便产生了跨越边界的“信息收益”，因为特定群体中的信息相对是重叠的，与那些只局限于单一群体的个体相比，联系不连贯群体的个体将面临更广阔的思想和机会。组织中跨越结构洞的经理人，能够获得信息和控制的优势。网络跨越的结构洞越多，网络的信息与知识就越丰富，越有利于知识转移。
3.中心性与知识转移
网络中心性是一个网络围绕一个中心的程度。中心性的程度是用来衡量网络中的一个成员独立访问其他成员的能力，中心性程度越高的成员，访问其他成员的路径就越短，获取知识就越容易。网络的中心性是确保信息能够以低成本容易的获得，中心性低的网络对于知识的转移具有消极的影响。在中心性高的一个“紧密”的网络结构中，一个网络成员能够容易的获得整个网络的所有信息。当信息资源是高度隐性的，或者信息变化迅速时，这种结构对于知识转移极为有效。
4.网络范围与知识转移
网络范围是指在跨制度的、组织的或者社会范围的连接的延伸程度。Reagans和McEvily(2003) 引入了网络的网络凝聚力和网络范围两个概念，并通过实证研究验证了“网络范围与知识转移的容易性之间呈正相关关系”的假设。Tsai（2000）提出一个人的网络范围越广，他的个人网络越复杂。在组织的内部或外部，跨边界的知识转移能提高绩效。例如，在公司内部，在一个生产部门的不同生产线上的知识转移能降低生产成本。不同生产线上的知识转移能使不同的工人从他人的工作经验中获益。这个界限也可以在外部。无论是在组织内部还是组织外部，网络范围越大，越有利于知识转移。
二、网络互动对知识转移的影响
网络互动是网络的团结和同质维度。在一个网络中，互动的类型将影响信息的获取和传递。网络成员间的交流频度、亲密的程度和联系强度能够影响网络中知识的转移。
1.交流频度与知识转移
交流频度可测量两个网络成员间资源流动的次数。一个网络成员同其他成员交流的越多，就越容易建立一种亲密的关系，就越有利于网络成员间的信息交换与知识转移。交流的频度对于获取复杂和易变的信息与知识是极为重要。Aldrich、Rosen和Woodward(1987)提出，网络成员间的交流频度与知识转移的绩效正相关。
2.亲密程度与知识转移
亲密程度是用来衡量网络成员间的互相信任程度的，测量两个人信息交换的深度，包括语言的和非语言的交流。亲密包括自我发现、互相帮助和支持、相同的兴趣和爱好以及信任和接受。当网络成员间谈论家庭情况和政治目标时可以被看作是比较亲密的关系。当成员间有共同的朋友、相似的观点和兴趣时，也可以被看作是比较亲密的关系。亲密程度越高，知识转移的意愿越强，越有利于知识转移。
3.联系强度与知识转移
早在1973年，Granovertter就以两人间交往频率的高低为标准，将联系区分为强联系和弱联系。强联系会导致更频繁的知识交换，引起更多的努力付出，保证知识寻找者对获取知识的充分理解，强联系能够影响知识转移的容易程度。弱联系则是接触新信息、获取新知识的有效路径。Granovertter认为，弱联系对于知识共享和转移是有效的，弱联系能够与组织中无连接的团队或个人建立桥梁，为新的信息提供通道，相反强联系则容易产生知识冗余。Hansen（1999）认为，组织内部团队间的弱联系有助于项目团队在其他团队中寻找有用的知识，弱联系有利于非复杂知识的转移但却不利于复杂知识的转移。
三、结论
本文对社会网络的网络结构与网络互动特性对知识转移的影响进行了探索，主要结论如下：在网络结构方面，随着网络密度的增加，交流也会变得更加有效，因此网络密度越大，知识转移越有效；网络跨越的结构洞越多，网络的信息与知识就越丰富，越有利于知识转移；网络范围越大，越有利于知识转移。在网络互动方面，交流频率越高，越有利于网络成员间的信息交换与知识转移；当成员间有共同的朋友、相似的观点和兴趣，亲密程度较高时，知识转移的效果越好；在联系强度方面，强联系可使知识被充分理解，但容易产生知识荣冗余，弱联系有助于接触新信息、获取新知识，但却不利于复杂知识的转移。
参考文献：
[1]Wellman B., Berkowitz S. D.. Social Structures:A Network Approach[M].Cambridge University Press，1988
[2]Burt R. S. Structural Holes:The Social Structure of Competition[M]. Harvard University Press, 1992
[3]Granoverter M. Economic action and social structure:the problem of embeddedness[J].American Journal of sociology,1985, (91):479～490
[4]Ray Reagans, Bill McEvily. Network Structure and Knowledge Transfer:The Effects of Cohesion and Range[J].Administrative Science Quarterly, 2003, (48):240～267
[5]Hansen M. T. The search-transfer problem:the role of weak ties in sharing knowledge across organization[J].Administrative Science Quarterly, 1999, 44:82～111
[6]周 密 赵文红 姚小涛:社会关系视角下的知识转移理论研究评述及展望[J].科研管理, 2007, 28(3):78～85
[7]马费成 王晓光:知识转移的社会网络模型研究[J].江西社会科学, 2006, (7):38～44
[8]罗家德:社会网分析讲义[M].社会科学文献出版社，2005
转载注明来源:https://www.xzbu.com/3/view-1485330.htm
