[摘要]針對目前國內(nèi)理論界在知識網(wǎng)絡中節(jié)點的結構位置測量方面存在的不足，通過中國情境下的樣本分析，運用社會網(wǎng)絡分析法，借助UCINET6.0軟件，探討并測度知識網(wǎng)絡的整體結構和節(jié)點在其中的位置。力圖建立一個可靠、有效的知識網(wǎng)絡結構測量工具。研究結果表明，該方法可操作性較強，具有相當?shù)膽�用價值。
　　[關鍵詞]知識網(wǎng)絡　結構　位置　測度
　　[分類號]F062.3
　　
　　知識經(jīng)濟時代的到來，意味著知識成為個人和組織競相擁有的寶貴資源。知識管理因此應運而生，而個體間、組織間知識網(wǎng)絡的構建則是知識管理的關鍵所在，知識節(jié)點則是知識網(wǎng)絡的生命力所在。就目前國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀來看，知識網(wǎng)絡的研究尚處于起步階段，以往對知識網(wǎng)絡的研究多集中在實際構建方面，或基于特定產(chǎn)業(yè)和特定領域來分析知識網(wǎng)絡的發(fā)展模式與構建作用，對于知識網(wǎng)絡的結構，尤其是知識節(jié)點在其知識網(wǎng)絡結構中的位置及其測量，尚無相關成果，而測量知識網(wǎng)絡結構是知識網(wǎng)絡理論和技術的基礎和起點，其結論具有重要的理論和現(xiàn)實意義。
　　
　　
　　1　知識網(wǎng)絡及其結構概述
　　
　　在管理學界，知識網(wǎng)絡的研究始于20世紀90年代中期，一直以來學術界對于知識網(wǎng)絡尚無一個明確和統(tǒng)一的定義。本文所稱的知識網(wǎng)絡是指由多條知識鏈構成的，集知識共享與知識創(chuàng)造等功能于一體的網(wǎng)絡體系。其中知識鏈是由個體與個體之間、組織與組織之間形成的一種鏈式結構。
　　本研究針對目前國內(nèi)外理論界在知識網(wǎng)絡中節(jié)點的結構位置測量方面存在的問題，通過在中國情境下的樣本分析，借助UCINET6.0軟件，力圖建立一個可靠、有效的知識網(wǎng)絡結構測量工具。需要說明的是，為了了解知識節(jié)點在網(wǎng)絡中的位置，本研究仍是把知識網(wǎng)絡暫時看成一個靜態(tài)的、橫斷面的結構來分析的。
　　
　　2　研究設計
　　
　　社會學中典型的網(wǎng)絡研究包括調(diào)查問卷發(fā)放，問卷要求被調(diào)查人詳細描述與其他人的互動關系。利用問卷調(diào)查結果可以構建一個網(wǎng)絡，其中頂點代表個人，線代表人與人之間的作用關系。典型的社會網(wǎng)絡研究包括中心性研究(所謂中心性即存在與其他個體聯(lián)系最為緊密的個體或存在具有最強影響力的個體)以及連通性研究(研究個體是否通過網(wǎng)絡彼此發(fā)生聯(lián)系，以及如何發(fā)生聯(lián)系)。
　　整體社會網(wǎng)絡的第一個前提條件是要有一個非常清楚的分析單位以及調(diào)查的社會網(wǎng)的網(wǎng)絡邊界。本研究選取四川高新區(qū)某一較為典型的研發(fā)企業(yè)的某部門作為整體網(wǎng)絡分析案例。所選取的研究對象為該部門全體成員30人，因為是研發(fā)企業(yè)，成員具有普遍性的知識交流與合作。該部門成員之間的關系網(wǎng)絡，可以看做是一個相對封閉的知識網(wǎng)絡。有了這個邊界清晰的知識網(wǎng)絡，我們就可以運用社會網(wǎng)絡分析整體網(wǎng)絡數(shù)據(jù)采集方法，構建一個簡單的30人規(guī)模的實證數(shù)據(jù)模型，用以說明企業(yè)知識網(wǎng)絡結構的分析參數(shù)和相關特征。我們綜合考慮了要研究的目標――網(wǎng)絡的整體結構，設計了一個核心問題“你在遇到問題的時候最愿意去找該團隊中哪個人去商量對策?”，然后將這個研發(fā)部門所有成員的姓名填在問卷的第一行，被調(diào)查者在第二行空白處填寫自己的姓名，被調(diào)查者可以在第一行的名字下面畫勾，如表1所示：
　　把所有的問卷搜集、合并就可以形成一個30×30階的鄰接矩陣。出于保護個人隱私，利用姓名的首字母H、L1、L2(對于同姓的，分別用1、2、3等加以區(qū)分)等來代表網(wǎng)絡成員，并出現(xiàn)在如表2所示的社會關系網(wǎng)絡圖及分析表中。
　　由于是對相對封閉網(wǎng)絡(一個部門)內(nèi)所有人進行調(diào)查，因此不必進行抽樣。通過問卷調(diào)查可以直接描繪出成員之間存在的知識交流與合作關系，本研究根據(jù)實證數(shù)據(jù)構建的知識網(wǎng)絡為30×30階的鄰接矩陣，如表2所示：
　　其中，鄰接矩陣對角線本來可以認為是沒有定義，記作“一”，本研究統(tǒng)一記為0。在運用網(wǎng)絡分析軟件ucINET6.0進行分析時，可以屏蔽所有對角線賦值的影響。
　　
　　3　知識節(jié)點在其知識網(wǎng)絡結構中的位置
　　
　　當行動者介入網(wǎng)絡中所有的關系時，行動者就是中心位置。行動者中心性，即節(jié)點的中心性的測量方法之一就是計算節(jié)點i介入的關系占網(wǎng)絡中所有關系的比重，即：
　　
　　對于網(wǎng)絡中的行動者來說，測量其在網(wǎng)絡中的位置的另一種方法就是測量他在網(wǎng)絡中占據(jù)位置的聲望。在行動者這個層次，當一個行動者在與其他行動者建立的關系中是客體時，該行動者便有了其聲望。在行動者這個層次測量行動者的聲望有兩種辦法：一種是計算把行動者i當成關系客體的所有行動者的數(shù)量，通常稱之為內(nèi)部聲望；另一種是計算把行動者i當成關系客體的行動者的數(shù)量的比重，稱之為相對內(nèi)部聲望。對于行動者i，內(nèi)部聲望的計算公式如下：
　　
　　其中，g為網(wǎng)絡的規(guī)模。
　　隨著社會網(wǎng)絡分析技術的發(fā)展，刻畫網(wǎng)絡的結構以及節(jié)點在其網(wǎng)絡結構中的位置，可以更加細致更加精確更加全面。本研究分別用密度、平均度、最短路徑、直徑等指標來測度整體知識網(wǎng)絡結構，并用中心度來衡量知識節(jié)點在網(wǎng)絡中的位置，這樣既可以了解整個知識網(wǎng)絡的結構，還可以識別網(wǎng)絡中節(jié)點各自的位置，更為重要的是識別出網(wǎng)絡中核心節(jié)點或關鍵節(jié)點，以便網(wǎng)絡中的各節(jié)點采取相應有效的知識管理措施。
　　
　　3.1 知識網(wǎng)絡的整體結構的測度
　　以上述研究部門為樣本調(diào)查所得到的矩陣數(shù)據(jù)，借助網(wǎng)絡分析軟件UCINET6.0得到一個知識網(wǎng)絡的拓撲結構圖(見圖1)。
　　從圖1中我們可以全面、直觀地看到一個知識網(wǎng)絡的整體結構以及各知識節(jié)點在其網(wǎng)絡中的位置。以下分別用密度、平均度、最短路徑、直徑等指標來測度整體知識網(wǎng)絡結構：
　　?密度與平均度。網(wǎng)絡密度是網(wǎng)絡層次的關鍵特征，是指網(wǎng)絡中節(jié)點企業(yè)相互聯(lián)結的程度。網(wǎng)絡密度和平均度都是用來衡量網(wǎng)絡中節(jié)點之間關系的數(shù)量的指標。網(wǎng)絡密度M是指網(wǎng)絡中線(即關系)的數(shù)量與可能存在線的數(shù)量的比值：
　　
　　其中，L表示網(wǎng)絡中線的數(shù)量，即關系的數(shù)量，N表示網(wǎng)絡中節(jié)點的數(shù)量。
　　節(jié)點的度ki是指與該節(jié)點相連的邊數(shù)，網(wǎng)絡平均度則是指網(wǎng)絡中節(jié)點度數(shù)的平均值： 通過計算，該網(wǎng)絡總關系數(shù)量為6280000，密度為M=0.719，平均度k=20.933，這說明該知識網(wǎng)絡各節(jié)點之間關系比較緊密團結。
　　?最短路徑與直徑。最短路徑在整體網(wǎng)絡結構分析中具有重要的地位，因為最短路徑提供了最高的效率和最低的費用。最短路徑是指經(jīng)由網(wǎng)絡從一個節(jié)點到另一個節(jié)點的最短距離。兩個節(jié)點之間的最短路徑可能是并且經(jīng)常是不止一條。網(wǎng)絡中兩個節(jié)點i和j的最短路徑上的邊數(shù)，記為dij。
　　網(wǎng)絡直徑D為網(wǎng)絡中最長的最短路徑，記為D=maxdij。在知識網(wǎng)絡中，網(wǎng)絡直徑是指從網(wǎng)絡中的一個節(jié)點成員出發(fā)，至少經(jīng)過D步就可以到達網(wǎng)絡中任一 節(jié)點成員。
　　由計算可知，本研究的樣本網(wǎng)絡的平均最短路徑為2，有最短路徑628條。網(wǎng)絡的直徑為2。
　　?聚集系數(shù)。計算聚集系數(shù)通常采取兩種定義：一種定義記為傳統(tǒng)社會學文獻中定義的傳遞性，即傳遞型三元組的比例。數(shù)學和物理學文獻中有關的討論始于Barrat和Weight(2000)，他們將聚集系數(shù)定義為：
　　
　　其中，NA是指網(wǎng)絡中三角形的個數(shù)，N3是指網(wǎng)絡中連通三點組的個數(shù)。這里連通三點組是指一個由三個節(jié)點構成的集合，此三個節(jié)點中的任意兩個節(jié)點之間都存在路徑，使得兩個節(jié)點被直接或間接地相連接。
　　另一個常用的聚集系數(shù)公式是由Watts和Strogatz(1998)提出的。首先定義節(jié)點的局部聚集系數(shù)Ci為：包含節(jié)點i在內(nèi)的三角形的個數(shù)除以以i為中心節(jié)點的連通三點組的個數(shù)，計算公式為：
　　式中Ei是節(jié)點i的ki個鄰居節(jié)點之間實際存在的邊的條數(shù)。由節(jié)點的局部聚集系數(shù)定義網(wǎng)絡的聚集系數(shù)為：
　　
　　根據(jù)兩個定義的特點，在實際運用中式(6)更適用于解析分析，式(7)更適用于計算機的數(shù)值計算。對于網(wǎng)絡結構長度大于3的環(huán)的存在情況的刻畫，Kim等人(2005)提出了定義局部環(huán)系數(shù)和網(wǎng)絡環(huán)系數(shù)。
　　本研究中的樣本網(wǎng)絡數(shù)據(jù)，借助UCINET6.0可以得到各個節(jié)點的聚集系數(shù)，如表3所示：
　　從表3中可以看出，C4的聚集系數(shù)最大，為0.934，經(jīng)過W2的成對組數(shù)最多，為406.000。就整個網(wǎng)絡而言，這是一個聚集程度高的知識網(wǎng)絡，意味著網(wǎng)絡中參與主體的鄰接邊較多，被其他參與主體連接的概率較大，因而各個參與主體(節(jié)點)之間的聯(lián)系緊密。
　　
　　3.2　位置中心性測度與分析
　　中心性是社會網(wǎng)絡分析中的重點之一，它可以反映行動者(節(jié)點)在社會網(wǎng)絡中所處的位置，同時也意味著其地位與權力。在知識網(wǎng)絡中，知識節(jié)點的中心性除了說明其位置，更意味著其獲取網(wǎng)絡內(nèi)知識資源的能力。以個體節(jié)點為分析核心，需要探討其位于網(wǎng)絡中的位置，可以用中心性作為衡量指標。
　　?程度中心性。計算程度中心性的公式為：
　　
　　公式(8)表示絕對數(shù)值，公式(9)表示標準化數(shù)值。其中，Xij是0或1的數(shù)值，代表節(jié)點組織j是否與節(jié)點組織i有來往關系，N是整個網(wǎng)絡中的節(jié)點數(shù)。
　　從圖1可以直觀地發(fā)現(xiàn)兩個處于中心地位的節(jié)點：W2和c1。進一步借助UCINET6.0計算該網(wǎng)絡的程度中心性，得出結果如表4所示：
　　從結果可知，W2的程度中心性處于最高水平，達到100.000％，整個網(wǎng)絡的網(wǎng)絡中心度為29.80％。這說明，節(jié)點W2與網(wǎng)絡內(nèi)的所有節(jié)點都有來往關系，是一個極具影響力的核心節(jié)點；整體網(wǎng)絡的程度中心性較低，說明該網(wǎng)絡次級派系(即小團體)較少，凝聚力較高。
　　?中介中心性。節(jié)點i的中介中心性是指經(jīng)過該節(jié)點的最短路徑的數(shù)量。由于某些節(jié)點之間有多條最短路徑，只有部分通過節(jié)點i，因此節(jié)點i的中介中心性計算公式為：
　　
　　其中，njk是連接j和k的最短路徑數(shù)量，njk(i)是連接j和k且經(jīng)過節(jié)點i的最短路徑的數(shù)量。
　　中介中心性比較大的節(jié)點在知識網(wǎng)絡中具有非常重要的作用，如果失去該節(jié)點，那么經(jīng)過該節(jié)點的所有最短路徑就會改變，擁有多條最短路徑的節(jié)點對就將失去一條獲取知識資源的捷徑，而對于經(jīng)過該節(jié)點的唯一一條最短路徑的節(jié)點對來說，節(jié)點之間知識資源的傳播就需要經(jīng)過更多的步驟。
　　通過UCINET6.0計算中介中心性，結果如表5所示：
　　節(jié)點W2的中介中心性最高，為31.219％，說明W2作為“橋”的作用比較突出，獲取知識資源的能力也很強，而且能夠中介其他節(jié)點的知識資源流轉，一旦缺少此節(jié)點，將會對該網(wǎng)絡造成很大的影響，網(wǎng)絡中的部分節(jié)點將失去與其他節(jié)點之間的聯(lián)系的橋梁，這對整個網(wǎng)絡的知識資源的共享與傳播是很不利的；其中有部分成員中介中心性很低，如Z4和Z5，說明它們在該網(wǎng)絡中相對來說處于邊緣地位，基本上起不到中介的作用，即使此類節(jié)點缺失也不會對整個網(wǎng)絡造成多大影響。網(wǎng)絡節(jié)點的平均中介中心性為2.94％，說明平均每個是0.294條不同的最短路徑上的點。
　　
　　4　結論
　　
　　
　　以上研究表明，運用社會網(wǎng)絡分析法分析并測度知識網(wǎng)絡的結構和節(jié)點在網(wǎng)絡中的位置，該方法可操作性較強，具有相當?shù)膽�用價值。用密度、平均度、最短路徑、直徑等指標來測度整體知識網(wǎng)絡結構，并用中心度來衡量知識節(jié)點在網(wǎng)絡中的位置，這樣既可以了解整個知識網(wǎng)絡的結構，還可以識別網(wǎng)絡中節(jié)點各自的位置及其對知識資源的控制力，更為重要的是，識別出網(wǎng)絡中核心節(jié)點或關鍵節(jié)點，以便網(wǎng)絡中的各節(jié)點采取相應有效的知識管理措施。

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