整體網視角下的高校科研小團體人際溝通與知識共享關系研究

王德彬　羅裕梅

〔摘 要〕知識共享，很大程度依賴于人際溝通。本文認為人際溝通主要由咨詢網絡、情感網絡、一般信任及特殊信任四個網絡構成，在此基礎上，首先，提出了研究假設并設計了整體網問卷；其次，利用問卷收集高校科研小團體的網絡數據；最后，對兩個小團體進行了中心性分析、QAP回歸分析。研究結論表明，咨詢網絡、一般信任及特殊信任與知識共享顯著正相關，且其中心性越高，越有利于知識共享，而情感網絡與知識共享負相關。

〔關鍵詞〕整體網；小團體；人際溝通；知識共享

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2015.07.009

〔中圖分類號〕G316 〔文獻標識碼〕A 〔文章編號〕1008-0821（2015）07-0047-06

〔Abstract〕Knowledge sharing，depends largely on the interpersonal communication.Consider that interpersonal communication was composed of consultation network，emotional network，general trust and special trust，Firstly，4 hypotheses was proposed and the questionnaire was developed，Secondly，network datum were collected.Finally，this paper conducted centrality analysis and QAP regression analysis on the the two small research university team.Conclusion show that the consultation Network，general trust and special trust and had positive correlation with knowledge sharing，and the test was significant，and the centrality of them was higher，the effect of knowledge sharing was better，while emotional network had negative correlation with knowledge sharing.

〔Key words〕overall network；small team；interpersonal communications；knowledge sharing

知識共享對于科研團隊的知識創新具有重要作用[1]。知識的共享，很大程度上依賴于人際溝通[2-3]。人際溝通影響著主體人的知識共享行為，因而對人際溝通與知識共享間關系進行研究，對于協調成員關系，促進團隊知識共享，提高知識創新能力，都具有重要意義。團隊人際溝通中哪些因素影響著知識共享行為？它們對于知識共享產生了怎樣的影響？網絡中心性的高低對知識共享有怎樣的影響？本文對上述問題的研究不同于以往所采用的多元回歸和結構方程分析，整體網分析有利于探索團隊成員網絡特性的影響以及網絡之間的關系，有助于加深人際溝通對知識共享的解釋力度。

1 理論基礎

11 人際溝通網絡與知識共享的界定

在社會網絡研究中，“網絡”通常指由節點與節點之間的某種關系所構成的集合，網絡數據通常用矩陣來收集，其中網絡中的各個成員由節點來表示，矩陣行與列之間的數值大小表示兩成員間的關系。“整體網”是社會網的一種，更加注重對擁有明確邊界團體的研究，高校科研團隊通常以導師為核心、研究生為主要成員，團隊與外界有著明確的邊界，團隊中所有人可視為一個整體。因此，將高校科研小團體內部發生的咨詢、情感等活動視為整體網，從整體網的視角對其中影響知識共享的人際溝通網絡——咨詢網絡、情感網絡、一般信任及特殊信任進行研究，能更深入地研究科研小團隊中各個網絡之間的關系，加深了人際溝通網絡對于知識共享的解釋力度。

基于Krackhardt（1992）對社會網的分類原則[4]，Cummings and Bromiley（1996）的信任存量量表[5]，羅家德（2005，2006）情感網絡問卷的設計及對信任的分類[6-7]，結合本土研究的具體情形，本文所指的人際溝通網絡主要由咨詢網絡、情感網絡、一般信任及特殊信任4個構面組成。之所以參考上述學者的研究成果并依據其理論開發問卷進行數據收集，主要原因有二：其一，基于上述學者有關社會網的研究，已發展出一整套理論及問卷，在美國社會調查中得到了廣泛的應用，問卷的效度得到了保證；其二，上述學者所設計的問卷已被廣大研究者所采用并得到驗證，量表的信度得到了多次檢驗[8]。

本文的研究對象為“以研究生導師為核心，研究生為主要成員，人數一般為5～12人，相對穩定且成員之間具有相對較強關系”的高校科研團隊，即本文所指的小團體科研團隊。又考慮到整體網分析對網絡邊界及資料完整性的要求，有別于林東清（2005）對知識共享的界定[8]，本文中的知識共享指團隊成員間通過各種渠道進行交流和討論進行的知識交換，并不包括團隊成員與外部人員進行的共享活動。

12 咨詢網絡與知識共享

王娟茹和楊瑾（2012）認為，通過有效的溝通，團隊成員之間可以更加充分的了解自我及他人在知識共享中的意愿與能力，有利于增加團隊成員的安全感和認同感，有利于促進知識共享行為的發生[9]。在高校科研團隊中，很多知識屬于隱性知識，它與從事科研人員的經歷、價值、情感密切相關，存在于科研者的潛意識之中，只能通過對話、面對面交流等形式傳播[10]。高校科研小團體成員間聯系較緊密，各個成員往往會通過從其他成員獲取有關科研問題的咨詢建議來構建各自的咨詢網絡，若某成員在科研小團體中被多數人咨詢，代表該成員在科研工作中受到多數人依賴，即該成員咨詢網絡中心性較高。而其他成員對于該成員的依賴，又會使其他成員在咨詢該成員之后，認識到自己對于該成員的“虧欠”，并待機回報[11]。由此，提出本文第1條研究假設：endprint

假設1：小團體的咨詢網絡與知識共享正相關，且咨詢網絡中心性越高，越是促進知識共享。

13 情感網絡與知識共享

Krackhardt（1992）認為“情感網絡”產生于成員與他人間的友誼或談論私事的過程，屬于社會關系網絡中的“強連帶”[4]。在小團體科研團隊中，成員間向有關系的同事談及私事，甚至傾訴科研工作中的各種情緒，構成了小團體成員間情感上的依賴關系，即為“情感網絡”，而團隊間的這種情感網絡屬于“強連帶”，能在團隊內帶來情感上的支持，在團隊成員間傳遞信任和影響力等。若一個團隊情感網絡中心性較高，即存在一個被很多團隊成員都認可的中心人物，該中心人物的存在會使團隊中情感生活豐富，對于團隊的心理健康具有重大作用，這種作用將會促使團隊成員排除情感上的困惑更專心地進行科研活動。根據上述分析，得到第2條假設：

假設2：情感網絡與知識共享的正相關，情感網絡中心性越高，越有利于知識共享。

14 信任網絡與知識共享

根據信任的對象，羅家德將信任分為一般信任和特殊信任[7]。Barber認為一般信任指對他人依道德規范而行為的期待[12]，包括了對整個科研團隊、對團隊成員的信任，我國學者劉慧敏等（2007）、胡安東等（2007）和張生太等（2012）分別證明了信任在虛擬科研團隊和企業中對知識共享的作用，結論不同程度支持了一般信任對于知識共享的促進作用[13-15]。相比而言，特殊信任僅存在于特定的團隊成員間，是每個成員以自我為中心建立的，隨著距離遠近的不同，信任程度不同，可尋求的支持也不同[16]，如果某成員特殊信任網絡中心性高，則表明該成員在科研工作中的合作機會多，科研工作得心應手。因此，得出以下假設：

假設3：信任（包括一般信任與特殊信任，下同）與知識共享具有正向關系。

假設4：信任網絡中心性越高，越有利于團隊的知識共享。

2 研究設計

依據以上理論和假設，本文開發了人際溝通網絡的整體網問卷，并據此進行變量的定義、數據的收集與測量、數據預處理等，涉及的方法在此予以說明。

21 樣本選擇、數據收集與清洗

由于整體網問卷必須采用實名調查的方式，且需要受調查團隊所有人的數據，故采用“線人收集法”和“提名法”[11，17]，通過研究者的熟人關系，讓其說服其所在科研小團體的同學和老師接受問卷調查，問卷數據的收集以當面發放和填寫為主，問卷發放及回收歷時40余天，共收集到7個團隊63份問卷，其中教師8人，博士生18人，碩士生37人。根據80法則，一個團隊80%及以上成員填答問卷，該團隊問卷方可使用，否則視為無效，團隊核心人物（如研究生導師）的缺答也視為無效；一份問卷80%以上內容填滿為有效，超過20%題項未答或答題不完整亦視為無效。依據80法則篩選之后剩下5個團隊45份有效問卷。

22 變量定義、測量

221 知識共享的測量及數據獲得

參考張偉（2012）對知識共享的測量方法[18]，本文以近2年來團隊的科研成果（包括著作、論文、專利及課題等）和團隊成員共同參與學術會議等相關科研活動的次數為測量依據，團隊成員共同擁有一項科研成果或共同參與一次學術活動即看作發生一次知識共享。若Xij=k即表示成員i和成員j有k次知識共享，Xij=0表示兩者無知識共享，擁有N人的小團體，其知識共享矩陣是一個對稱的N*N矩陣。

222 網絡的測量

咨詢網絡、情感網絡、一般信任及特殊信任4個網絡由整體網問卷測量，該問卷共12個題項（每個網絡3題）構成，其中，咨詢網絡主要測量了團隊成員因科研問題向其他成員請教、其他成員主動提供建議以及科研工作交流討論的情況，情感網絡測量了團隊成員間談及私事、因科研問題相互抱怨以及團隊成員間熟悉程度的情況，一般信任網絡測量了團隊成員間交換意見、意見采納以及對其他成員科研工作的滿意度，特殊信任測度了團隊中某成員對其他成員或是其他成員對某成員是否穩定可靠、誠實坦白以及信任程度。某小團體成員i在第K（K=1，2，3，…，12）題項中選擇了成員j，則記Xij=1，可見，擁有N人的小團體所得人際溝通矩陣由12個N*N矩陣構成，不同于知識共享矩陣，這12個矩陣并不一定是對稱的。

23 數據預處理

針對數據清洗剩下的45份有效問卷，按照咨詢網絡、情感網絡、一般信任及特殊信任4個構面，對各個構面進行一致性分析，并用反映了團體成員與其他成員之間關系頻次的指標——K核進行了凝聚性分析，最終選取了團隊A和B作為本文最終的研究對象，團隊A由11人構成，團隊B由8人構成。

24 整體網分析步驟

第一步：對每個團隊的5個矩陣（包含4個構面網絡矩陣，1個知識共享矩陣）進行中心性測量。

第二步：分別對各團隊4個構面和知識共享矩陣進行矩陣相關分析，判斷其相關性。

第三步：以知識共享矩陣為因變量，以4個構面矩陣為自變量，進行矩陣回歸分析。

第四步：得出分析結果。

3 整體網分析

31 中心性測量

因為某成員的中間中心性衡量了該成員作為“媒介”的能力，即在團隊中其他兩個人之間作為“紐帶”的重要性，且中間中心性給出了衡量整個網絡的團隊中介性指標——標準化中間中心勢，該指標衡量了團隊中是否存在嚴重依靠某一個成員的情況，故本文中心性的測量選取的指標是點的中間中心度。某點的中間中心度其值越大，代表了該成員所處的網絡位置越重要。點的中心度又分為點的絕對中間中心度（CABi）和標準化的中間中心度（CRBi），也稱為相對中間中心度。其中CABi=∑n〖〗j∑nkbjk（i），i≠k≠i，j

從網絡整體的中心性來看，每個團隊的5個網絡來看，除一般信任網絡和知識共享網絡以外，團隊B的集中趨勢均高于A，團隊A的咨詢網絡、情感網絡與知識共享網絡的中間中心勢依次為1434%、1411%和1295%，說明這3個網絡比較均衡，并未集中于團隊某個成員，一般信任和特殊信任兩個網絡主要集中于01成員，團隊B中，除知識共享網絡外，其他網絡中，01均表現出了絕對的控制地位；從團隊的各個成員來看，兩團隊中，01均是團隊中占據優勢地位、控制絕對資源的成員，團隊A中，在咨詢網絡、一般信任網絡和特殊信任網絡3個網絡中，01與21兩位成員均處于團隊最重要的位置，團隊B中的各個網絡，01都占據著最為重要的網絡位置，而值得注意的是01均是兩個團隊中的導師。

32 各網絡間矩陣相關檢驗

運用Ucinet對每支團隊的5個矩陣間進行矩陣間關系的檢驗（dyadic QAP）同時給出相關系數的顯著性，分析結果見表3和表4。

團隊A中，除知識共享與情感網絡間的相關性檢驗在001水平顯著外，其他各個網絡之間的相關性p值均小于0001，顯著性非常高，團隊B中，特殊信任與咨詢網絡、情感網絡，知識共享與情感網絡、一般信任、特殊信任的顯著性稍低（p值介于0001～001），可見，無論團隊A還是B，6個網絡之間均表現出了高度的相關性。

33 QAP回歸分析

為了研究知識共享矩陣與各網絡的關系，本文以知識共享矩陣為因變量，分別以咨詢網絡、情感網絡、一般信任網絡及特殊信任網絡為自變量，進行矩陣回歸分析，回歸分析的結果見表5和表6。

QAP回歸分析依次報告了各自變量的系數（系數的顯著性用星號表示，標準誤報告在系數下方的括號）、截距、觀測次數、擬合優度（R2）、調整后的擬合優度（2）以及模型的F檢驗值，值得注意的是，與計量經濟學不同，矩陣回歸分析的觀測次數取決于自變量矩陣的行列，如團隊A由11個成員組成，自變量由11*11的方陣構成，不考慮團隊中成員與自身的關系，觀次數值便為110（11*10）；表6和表7中，首先，以知識共享網絡為因變量，將各網絡作為單獨自變量，進行QAP矩陣回歸，隨后，逐次加入一個網絡，再次進行QAP矩陣回歸，目的是判斷各網絡對于知識共享網絡的顯著程度以及各自變量網絡間的共線性關系。

由回歸結果，首先，團隊A和B的知識共享網絡與4個自變量網絡的單個網絡回歸，模型整體顯著性較高，都能部分解釋因變量的變異（團隊A的解釋力度介于76%～399%，團隊B的解釋力度介于96%～206%），且系數統計顯著性較高；其次，當依次增加自變量網絡數量時，自變量的顯著性均有所降低，表明自變量網絡間存在部分共線性，特別的，當知識共享網絡對4個自變量進行回歸時，團隊A各網絡的系數顯著性比團隊B好，團隊A各系數均在10%的顯著水平，團隊B除咨詢網絡達到10%外，其他3個網絡顯著水平均介于10%～15%；再次，無論是團隊A還是團隊B，咨詢網絡、一般信任和特殊信任網絡對知識共享的影響都是正向的，情感網絡對知識共享的影響是反向的；最后，考慮到各網絡間，尤其是咨詢網絡和情感網絡之間的共線性問題，4個網絡對于知識共享的解釋模型是有效的，雖然4個網絡僅僅解釋了知識共享變化的463%和183%，看似比例不高，但考慮到影響知識共享的原因還有很多（比如成員的知識結構、性格等），模型的解釋力度也較高。

4 結 論

根據上述實證分析的結果，結合中心性分析（見表7），得出以下結論：在科研小團體中，咨詢網絡、一般信任網絡及特殊信任網絡與知識共享呈現顯著的正向關系，并且團隊中心性越高，越是有利于知識共享，而情感網絡與知識共享呈現負相關的關系，中心性越高越不利于知識共享，結論支持假設1、假設3和假設4，并不支持假設2。之所以出現對假設2的否定，針對本文的研究，可能的原因是，情感網絡既測量了團隊成員間情感上相互支持的“正能量”，也測量了成員間由抱怨而產生的“負能量”，若兩團隊中大多數成員將“負能量”歸于情感網絡，那么情感網絡與知識共享的反向作用就不足為奇，而這種負能量在團隊中的傳播過程，越是存在掌握這種情緒的中心人物，傳播的力度越大，造成的負面影響也越大。

5 結束語

運用整體網分析，探討人際溝通4個網絡與知識共享之間的關系是本文的主要目的，本文主要的貢獻有兩點：其一，過去對人際溝通與知識共享的研究，主要采用結構方程、多元回歸分析的方法，重在探討影響知識共享的路徑和原因，而忽略了團隊中“結構”和成員的“能動性”對知識共享的影響，本文以咨詢網絡、情感網絡、一般信任網絡及特殊信任網絡4個網絡為人際溝通的構面，在對網絡相關指標進行測量的基礎上進行的整體網研究，有助于彌補這一問題；其二，本文選取的樣本團隊為小團體科研團隊，普遍存在于我國各高校中，且本文選取了兩個團隊用以對比分析，對我國的科研團隊的建設具有借鑒作用。

然而，本文的研究也存在著一些不足，首先，由于整體網數據的收集需要封閉網絡，且團隊中所有人的資料都必須獲取，資料的獲取限制了本文的樣本來源并非隨機抽取，一定程度上限制了結論的推廣；其次，各個科研小團體都具有其特殊性，如團隊領導人的學術領導力、團隊科研精神、團隊成員的知識背景等都可能對知識共享產生影響，因此，本文所得結論并不完全適用每個團隊。

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（本文責任編輯：馬 卓）endprint