張霄明 田林芳 董倩

中國礦業(yè)大學（北京）管理學院， 北京 100083

社會網絡分析及其在知識管理中的應用

張霄明 田林芳 董倩

中國礦業(yè)大學（北京）管理學院， 北京 100083

社會網絡分析是對社會關系進行圖形化并定量分析的一種工具，基于一系列測度指標來分析網絡的結構特征，目前已經開發(fā)出一些工具軟件，能夠繪制網絡圖，并進行中心性、凝聚性、小團體、位置和角色的分析。近年，社會網絡分析被引入知識管理中，用于分析網絡結構對知識獲取、轉移、共享、創(chuàng)新的影響，本文闡述了此類應用的理論發(fā)展過程、典型應用案例和主要應用方法。

社會網絡分析；知識管理；UCINET

引言

創(chuàng)新是組織在市場多變和技術更新迅速的時代生存的根本，而創(chuàng)新依賴于知識交流和共享，對知識管理提出了更高要求。知識在個人和團隊之間的交流實質上構成了一種網絡，社會網絡分析逐步被引入到知識管理的理論和實踐中，用于探討網絡聯(lián)系的強弱、網絡規(guī)模、網絡范圍及聯(lián)系機制對知識獲取、轉移、共享、創(chuàng)新、應用等產生的影響及效果。

1 社會網絡分析的概念

社會網絡分析（Social Network Analysis）是常用的一種的網絡分析工具，起源于社會學領域，在上世紀40年代到60年代得到了關鍵性的發(fā)展。90年代以后逐漸應用于其它領域如心理學、政治學、國際貿易等的研究和實踐中，近年被引入管理學領域中，應用于戰(zhàn)略管理、知識管理和組織行為的研究中。

社會網絡可以定義為多個節(jié)點和節(jié)點之間的邊構成的整體。節(jié)點可以是個人或者組織，例如：團隊、企業(yè)、機構以及社區(qū)。節(jié)點之間已經或者有可能建立連接，連接表示節(jié)點之間具有某種關系。關系可以是多種類型：個人層面，行為互動關系，如交流、拜訪、出席會議；權威關系，如上司/員工，教師/學生；評價關系，尊重、討厭。組織層面：商業(yè)往來、物資買賣、信息交換、技術合作等。

社會網絡分析本質上是一種調查和測度一個社會系統(tǒng)中的主體（節(jié)點）的特征，以及主體之間的相互關系（邊），然后用圖的形式表達出來，并能夠分析關系的模式與特征的一整套的理論、方法和工具。

2 社會網絡分析的方法和工具

社會網絡分析重視主體之間的互動關系對于主體的行為以及績效的影響。它關注于個體之間的關系，從群體的角度去理解個體的行為，因而有別于傳統(tǒng)的以個體為研究對象的原子論分析思路。社會網絡分析法在整體網和個體網兩個層面進行探討。整體網層面關注一個群體整體，研究一個群體所有成員之間的關系構成的網絡，測度各種圖論性質、密度、子圖、角色和位置等。個體網層面關注某個特定主體，研究與之相連的主體構成的網絡，相似性、規(guī)模、關系的類型、密度、關系的模式、同質性、異質性等。

社會網絡分析認為社會關系、關系內涵、關系強度、社會網結構、個人位置等因素會對信任、情感支持、資源取得、信息傳播、人際影響等產生影響，進而又會影響經濟行動。

社會網絡分析對社會關系進行量化分析，涉及圖論、數(shù)學和統(tǒng)計學，因而計算機技術的發(fā)展以其強大的運算能力促進了社會網絡分析的發(fā)展和應用。當前已開發(fā)出多款社會網絡分析軟件，UCINET是其中最為流行且功能強大的一款，可以方便的錄入或者導入關系數(shù)據(jù)，繪制網絡圖，進行中心性分析、凝聚性分析、位置與角色分析等等，還具有一些基本統(tǒng)計分析功能。另外，開放式軟件系統(tǒng)StOCNET能夠實現(xiàn)社會網絡分析的大部分高級統(tǒng)計分析功能。

2.1 中心性分析

中心性是社會網絡分析法中一個重要指標，反映了主體在社會網絡中的地位以及權力和影響力的大小。若關注網絡整體，分析網絡整體中所有節(jié)點（主體）的整合程度，衡量的指標是中心勢（network centralization），中心勢是指整個網絡的總體整合度。若關注個體，分析單個個體在社會網絡中的位置，衡量的指標是中心度（point centrality），中心度是指一個節(jié)點（主體）在整個網絡中的相對重要程度。

節(jié)點的中心度主要有三種：點度中心度（degree centrality），中介中心度（betweenness centrality）和接近中心度（closeness centrality）。點度中心度反映一個主體和其他主體的直接交流程度，一個點的絕對度數(shù)中心度是與該點直接相連的其它點的個數(shù)。中間中心度反映一個主體對于他人之間交流的控制程度，考察一個點在多大程度上處于其它節(jié)點對的中間，是一個點在其它點之間相連的最短路徑上占據(jù)中間人的位置。接近中心度反映一個主體在信息傳遞方面的作用，若一個點和其它點都比較接近，在信息傳遞時越具有獨立性和有效性。軟件UCINET 6中Network—Centrality提供了相應分析功能。

2.2 凝聚性分析

凝聚性反映了部分主體之間互動較多，形成一個凝聚性（cohesion）強的小團體（small group），表現(xiàn)為圖中某些關聯(lián)緊密的點構成的一個子圖。整個網絡可以分離為多個小團體。社會網絡分析法提出了多種聯(lián)系緊密的小團體概念：派系（Cliques），n-派系（N-Cliques）和n-宗派（N-Clans），k-叢（K-Plex）和k-核（K-Core），LS集合和Lambda集合（Lambda Set）。軟件UCINET 6中Network--Subgroups和Network--Regions提供了相應分析功能。

2.3 結構洞和中間人分析

結構洞（Structural Hole）指存在一種非冗余的聯(lián)系，某主體居于兩個分離的小團體之間，起到聯(lián)絡的作用，一旦把這個主體移除，兩個小團體就無法聯(lián)系。這個主體就是中間人。社會網絡分析中判斷結構洞的標準有兩個，一是結構洞指標，二是中介中心度指標，兩者的含義和適用范圍有所不同。UCINET軟件Network菜單下Ego Network--Structural Holes提供了相應分析功能。

3 社會網絡分析在知識管理中的應用

知識是嵌入于社會網絡之中，人際關系有助于信息和知識的獲取，知識主體之間的知識交流促進了新知識的產生和知識推向商業(yè)化的應用。因此，社會網絡分析被引入知識管理的實踐中，用于分析網絡規(guī)模、網絡范圍、網絡聯(lián)系的強弱、網絡聯(lián)系的模式對知識獲取、轉移、共享、創(chuàng)新的影響。

3.1 應用的理論發(fā)展

1999年，哈佛大學的Hansen首先將社會網絡分析引入知識管理中，探討社會網絡中的弱聯(lián)系和強聯(lián)系對于組織內部知識轉移的影響。2003年，Patti Anklam在權威期刊《知識管理》上發(fā)表文章，認為社會網絡分析是支撐戰(zhàn)略知識管理的有力的診斷工具。2004年，Rob Cross等人基于前人研究，從總體上對社會網絡分析在企業(yè)知識管理中的應用進行探討，將個體網分析和整體網分析方法結合起來，進行實證研究，分析了關系節(jié)點、網絡結構與工作績效的關系。2007年，salvatore Parise調查了幾十家公司，提出社會網絡分析有利于知識創(chuàng)新、知識轉移和知識存儲以及工作經驗的繼承。Mary Branscombe提出社會網絡分析可以幫助管理者發(fā)現(xiàn)員工知道的和企業(yè)內部員工們所保有的知識。

3.2 應用的典型案例

IBM率先于2000年將社會網絡分析應用于知識管理實踐，他們的觀點是社會網絡分析可用于反映人與人之間或部門之間的重要知識關系，有助于提高組織中的協(xié)作、知識創(chuàng)新和知識傳播。在理論探討上，成立了IBM知識基礎學院（IBM Institute for Knowledge-Based Organizations，IKO；后改名為IBM商業(yè)價值研究院）進行了“運用社會網絡分析改進知識創(chuàng)造和分享”的相關研究，提出了一系列主張。在實踐中，IBM積極利用社會網絡促進知識管理，例如，建立了“創(chuàng)新智慧園”，收集全球員工提交的創(chuàng)新想法和實施方案。Andrew Parker等在2001年寫了《社會網絡的隱藏力量》一書，闡述了社會網絡分析在企業(yè)知識管理中的具體運用。

3.3 應用的主要方法

目前社會網絡分析在知識管理中常用于識別中心人物、邊緣人物、小團體以及中間人。具體方法如下：

（一）中心人物的識別。根據(jù)中心度識別中心人物，常用點度中心度指標，點度中心度高的人與其他成員聯(lián)系多，可以很快獲得各方面的信息和知識。此類成員，無論是知識源泉還是知識接受者，對于內部知識交流都有較大影響。如果該成員知識共享意愿較高，整體的知識交流會比較順暢，反之，則可能成為組織工作順利的瓶頸。此外，此類成員的離職也有可能造成巨大的知識流失。

（二）邊緣人物的識別。處于網絡外圍的人物，有可能是孤立節(jié)點。此類成員對于組織內部某單一部門的知識的共享影響不大或甚至不起什么作用，但可能擁有更多的弱聯(lián)結，在兩個網絡中充當著信息橋的角色，可以推動知識更大范圍的共享。但是，高層管理人員是邊緣人物，則會延緩決策。

（三）小團體的識別。根據(jù)直觀的圖形，并利用軟件的凝聚性分析功能，可以識別某一團體與整個網絡的關系，判斷其與整個組織的知識和信息的交流、分享情況。小團體內部的知識交流比較頻繁，知識的擴散和知識分享程度也比較高，有積極作用。小團體往往和正式組織結構劃分不一致，能夠促進了知識的跨部門流動。但是，也要避免小團體可能引起的派別之爭。

（四）結構洞和中間人的識別。根據(jù)直觀的圖形并結合中介中心度指標，或者是利用軟件的結構洞分析功能，可以識別出結構洞和中間人。結構洞連接了兩個或多個分離的小團體，處于該位置的中間人是知識交流的控制者，控制別的小團體之間知識如何流動。位于結構洞的知識擁有者或接受者，有機會獲得來自多方的非冗余知識，成為信息的集散中心。

4 結語

社會網絡分析在知識管理中的應用歷史不長，但已發(fā)揮成效。作為一種圖形化、定性與定量分析相結合的工具，社會網絡分析能夠為知識（特別是隱性知識）創(chuàng)新、獲取、轉移、共享和擴散的各個環(huán)節(jié)提供強有力的工具，能夠促進非正式組織間的知識流動，改善正式組織內部的知識活動，推進部門間的合作。

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10.3969/j.issn.1001-8972.2012.10.125

中國礦業(yè)大學(北京) 2011年“大學生創(chuàng)新性實驗計劃”項目（編號： 110505y）