組織派系中的“小世界”對知識擴散的影響研究評述

［摘 要］企業及學校中的“團隊”建設和“團隊”教學無不體現著小世界模型對于組織派系內創新知識的傳播和培訓效果的遷移的指導作用。本文介紹了小世界社會網絡模型的基本特征和理論來源，以及它在實際工作和教學學習中的運用，并在最后提出了該模型進一步發展的趨勢。

［關鍵詞］小世界；擴散；派系；合作學習

doi:10.3969/j.issn.1673-0194.2009.15.022

［中圖分類號］F232［文獻標識碼］A［文章編號］1673-0194（2009）15-0072-03

小世界網絡作為近年來對于復雜網絡研究的一個新成果，已經在互聯網、艾滋病傳播預測和生物學研究等許多領域得到了成功的應用，但是在經濟管理、社會、教育等領域尚缺少研究成果。在實際中，每個組織內部，知識與信息的傳播擴散方式，都有其自身的特點，而相當一部分企業中新興的“小班組”、“小團隊”建設，以及在學校教學工作中所采取的“分組教學”方式，都為小世界模型的研究與應用提供了相當廣泛的實踐素材，本文將就小世界模型的理論特點及其實踐作用進行闡述。

1 小世界模型

1.1 小世界網絡模型的理論來源

Watts 和Strogatz 于l998 年在對規則網絡( regular network) 和隨機網絡( random graph) 的研究基礎上， 提出了著名的W-S小世界網絡模型［1］。該模型的特性介于規則網絡和隨機網絡之間，它可以通過調節參數從規則網絡向隨機網絡過渡。圖1用一維環狀點陣對比了從規則網絡到隨機網絡的內部結構變化。在小世界網絡模型中，我們運用兩個關鍵指標來描述其特性：

（1）特征路徑長度L。用來表示任意兩個節點之間最短距離的全局性變量，可以用以下公式表示：

L=∑i，j∈Id(i，j)(N(N-1)/2)（1）

其中，I={1，…，N}為成員集合；d(i，j)為N個節點中的任意兩個節點i和j之間的最短距離。在小世界網絡模型中，L(p) ≈ L(1)。也就是說，它的平均路徑長度和隨機網絡模型的一樣短。

（2）集群系數C。用來描述任意兩個節點之間通過各自相鄰的節點連接在一起的可能性的局部性變量。現取集合SI，它的集聚度可用如下公式表示：

cl(S)=∑i，j∈Ix(i，j)#S(#S-1)/2（2）

公式中的x(i， j)實際上是給定成員i時所定義的j。這時，該網絡的集聚度可表示為：

C=∑i∈Icl(Γi)N（3）

其中，定義成員i的鄰居為Γi={j∈I/{i}:x(i， j);i，j∈I}。在小世界網絡模型中，C(p)C(1)。即它的集聚度要遠遠大于隨機網絡模型。

圖1 3種社會網絡［2］

從圖2可以看出，隨著“斷鍵重連”概率p從0到1的變化，特征路徑長度開始時急劇減小，而后趨于平緩；而集群系數開始時則基本無變化，之后卻急劇減小。圖中的p=0.1附近，則很好地表示了小世界網絡模型的結構特征。

圖2 L和C隨p的變化［3］

1.2 小世界模型與其他模型的對比

小世界模型是網絡結構向微觀方向發展的產物，社會中的每個人幾乎都處于自己的一個“小環境”之中。在企業中，在員工業務能力的提升以及培訓效果的有效性體現的過程中；在學校中，在提高學生團隊協作能力的合作學習過程中，小世界都起到了十分重要的作用。表1對小世界模型與其他兩種存在的社會網絡模型進行了比較，以便更清楚地了解小世界模型的基本模式。

表1小世界模型與其他兩種社會網絡模型的比較

模型名稱特點優勢劣勢用途

Regular模型交易者位置固定；擴散路徑較長；局部密度高規律性強；局部協調性高路徑長導致擴散慢物理學；技術擴散；價格效用等

Random Graphs模型交易者只有網絡空間位置；平均路徑長度短短路徑與隨機性雙重作用使擴散迅速各自為政，相互間有障礙時阻礙擴散聯盟；技術擴散；學習等

Small World模型派系;路徑短；網絡密度大集體創新；擴散快人為因素導致易獲得性低銀行數據庫；創新型組織；合作學習等

2 小世界中的知識擴散與合作學習

2.1 遷移理論

小世界是知識擴散的一種方式，而擴散理論是在遷移理論的基礎上發展起來的，最為著名的技術遷移理論就是Rogers（1995）的創新遷移理論。他將創新決策過程定義為5個階段：①知識（knowledge）（意識到并基本理解）；②說服（persuasion）（創新觀點的形成過程）；③決策（decision）（引導并促使在接受和拒絕間做出選擇）；④實施（implementation）（將創新運用于實踐）；⑤確認 （confirmation）（搜尋強化方式以持續使用）。這一理論框架說明個人或組織所做的關于是否采取改革的決策都是一個相當長的過程，而不是一種單一的，短暫的行動［4］。

2.2 小世界中的知識擴散

所謂擴散（diffusion），就是將信息或知識從一個體傳遞到另一個或多個體的過程。組織中的擴散一般會以兩種方式進行。一種是成員之間會發生一對一的擴散。在這種情況下，由于每個成員的吸收能力（absorptive capacity）不同，并且根據路徑依賴（path dependence）理論，成員在接受這些知識時都會對知識的來源及其價值進行一番自己的評判，這些都可能會造成知識在擴散過程中逐漸缺失。此時小世界模型就會發揮出明顯的優勢，因為在派系內部，成員之間可以繞開一些組織大環境中的限制條件而相互影響。由于它的局部密度很大且傳遞路徑很短，所以其對知識的吸收能力很高，從而有效應對了在一般擴散條件下知識逐級缺失的問題。知識的另一種擴散方式是通過廣播方式進行擴散。組織中的成員會把自己創新或學習到的知識以廣播的方式向組織中的其他成員進行擴散。在這種擴散方式中，組織成員的吸收知識的能力同樣起到很重要的作用。吸收能力弱的成員所能領悟的知識量就少，而吸收能力強的成員所能領悟并掌握的知識就多，從而會造成組織內部的不平衡性。在長期過程中會直接產生的一種問題就是，組織中有創新能力的成員只會向同等能力的人進行知識的擴散，從而使組織的核心知識只掌握在一少部分人手里。一旦這些人流失，將會使組織蒙受巨大的損失。但在小世界中，由于任何一位成員所掌握的知識都會在整個平臺上進行共享，所以只要這個內部的平臺系統在，人員的流動就不會對組織造成大的損失。

2.3 小世界中的合作學習

合作學習（cooperative learning）是指群體在學習知識的意愿指導下，以非競爭的方式合作從事某項工作。 在Lorenzo Cassi Lorenzo Zirulia（2007）的研究中，成員可以通過兩條途徑學習：①自學。從而改進他們個人的知識；②群體學習。在他們的社會圈子里相互影響并交換其知識［2］。在小世界網絡的合作學習中，我們假定每個進行學習的成員是小世界中的節點，該網絡并不能決定成員的行為，但它構成了成員進行自學的機會，為群體性學習提供了方便的途徑。

在合作學習中有正式和非正式兩種，在非正式學習中，社會關系(e.g. friendships)扮演了核心角色，只要成員之間的信任得到確認，那么尋求幫助時就會得到回應。Dahl and Pedersen (2004)曾對工程師之間知識的非正式交易進行了研究，他發現工程師們所保持的私人聯系中，66%是過去的同事，50%是同學以及47%是私人朋友［2］。

3 小世界模型在實際工作中的應用與發展趨勢

3.1 小世界模型在實際工作中的應用

根據Stephen P. Borgatti 和Rob Cross（2003）所做的研究工作，“小團隊”中每個成員所掌握知識的可知性（knowing）、價值（value）、易獲得性（access）以及實際接近性（physical proximity）（包括地理位置和社會關系上的接近性）都會對信息搜尋（information seeking）產生顯著性的影響［5］。團隊中某位成員所掌握的知識，對于團隊中其他成員來說，知道該知識的人越多，該知識的價值越大，得到該知識越容易，且與該成員的實際關系越密切，那么該成員所掌握的這一知識在團隊中的擴散速度越快，擴散面也越廣。

George Ehrhardt和 Matteo Marsili（2006）所做的研究則得出了兩個有趣的模型——Best-performance imitation (BI)模型和Merging behavior (MB)模型。Best-performance imitation (BI)可表示為：

hi(t+) = D{hj， j ∈ Ni(t)} + ηi(t)(4)

式中，代理人(agent)i所獲得的知識水平為hi(t+)，Ni(t)是包含了i周圍所有的鄰居，ηi(t)是一個隨機變量。這樣就得到：

D{hj， j ∈ Ni(t)} = max hj(t)(5)

即從鄰居處可獲得的知識水平與派系中最大知識水平相等。Merging behavior (MB):調整i的行為，使其和鄰居的行為相“融合”。

D{hj， j ∈ Ni(t)} =1|Ni| ∑j ∈ Ni(t)hj(t)(6)

BI模型是指修訂小世界中成員i所獲得的知識水平，以使他的知識水平達到派系內最大知識水平。MB模型是指調整成員i的行為，使其和派系內其他成員的行為相“融合”［6］。3.2 小世界模型的發展趨勢

小世界模型作為一種社會網絡擴散模型，它所包含的內容也在不斷地發展和完善之中。在科學研究和實踐工作中，它具有下面幾種發展趨勢：

（1）在小世界模型中，組織派系內部已經形成了一套完善的信息流和知識流的擴散通道。小世界模型繼續向前發展必將實現派系之間的全通道信息及知識的共享。在一過程中，管理者強有力的支持和團隊意識強烈的企業文化都將起到十分重要的作用。

（2）社會網絡分析的發展普遍引進了無尺度（scale-free）網絡的概念。在這一網絡中，大多數的節點都只有極少數的鏈接，而一些節點卻有大量的鏈接。它與小世界模型在一些情況下匹配得很好，許多網絡都出現了無尺度和小世界的雙重性［7］。

（3）教學中小組成員之間的互動及討論，以及課堂上各組成員之間以及與老師之間的互動，都是小世界網絡模型中合作學習所起到的顯著的積極作用，這些對教學質量的提高以及學生整體水平的提高都有深遠的意義。

主要參考文獻

［1］ Watts D J， Strongatz S H. Collective Dynamics of Small-World’ Networks ［J］. Nature， 1998， 393(6684): 409-410.

［2］ Lorenzo Cassi Lorenzo Zirulia. The Opportunity Cost of Social Relations: On the Effectiveness of Small Worlds［J］. Journalt of Evolutionary Economics， 2008， 18(1): 77-101.

［3］ Duncan Watts.The “New” Science of Networks［J］. Annual Review of Sociology， 2004， 30:243-270.

［4］ Marilyn Herie Garth W Martin.Knowledge Diffusion in Social Work:A New Approach to Bridging the Gap［J］.Social Work， 2002， 47(1)：85-95.

［5］ Stephen P Borgatti Rob Cross. Relational View of Information Seeking and Learning in Social Networks［J］. Management Science， 2003， 49(4)：432-445.

［6］ George Ehrhardt， Matteo Marsili Fernando Vega-Redondo. Diffusion and Growth in an Evolving Network［J］. Game Theory， 2006， 34(3): 383 397.

［7］ Robin Cowan. Network Models of Innovation and Knowledge Diffusion［R］. MERIT， Maastricht Economic Research Institute on Innovation Technology， Research Memoranda Series， 2004-016.

Review of the Effect of Knowledge Diffusion in Organizations’

Cliques Based on “Small Worlds”

LIU Kai，WEI Jun

(School of Economics Management， University of Science and Technology Beijing， Beijing 100083， P.R.China)

Abstract： Based on small-world model， team construction and team study in companies and colleges do make sense for the diffusion of innovative knowledge and training effect in cliques. This paper introduces the basic characteristics and the source of the theory on the model of small-world social networks， and the useful of small-world networks in working and teaching. At last， we provide the tendency of the small-world networks.

Key words: Small Worlds; Diffusion; Cliques; Cooperative Learning