Построение экспертных сетей. Краткий обзор
23.01.2021
Продолжая тему управления знаниями, мы хотели бы больше рассказать об экспертных сетях в организации. И для это мы подготовили краткий обзор, используя зарубежные источники.
Теория 6 рукопожатий
В основе сетевого анализа организации (ONA) можно найти теорию, выдвинутую в 1969 году американскими психологами Стэнли Милгрэмом и Джеффри Трэверсом.
Предложенная ими гипотеза заключалась в том, что каждый человек опосредованно знаком с любым другим жителем планеты через цепочку общих знакомых, в среднем состоящую из пяти человек.
Они попросили около 300 человек в штате Небраска отправить письмо в Бостон, штат Массачусетс. Но не по почте, а через своих знакомых. До бостонского адресата дошло 60 конвертов. Проследив пути этих писем, учёные пришли к выводу, что любых двух жителей вышеупомянутых штатов разделяют всего 6,2 "посредника". Полученные результаты признания в научном мире не получили, зато обрели широкий общественный резонанс.
Что может сетевой анализ?
Чтобы найти наименьшее число персон, которые могут охватить своей коммуникацией и влиянием через наименьшее число «рукопожатий» как внутри компании, так и в ее внешней «экосреде» применяется анализ организационной сети — Organizational Network Analysis, ONA.
Согласно порталу LinkedIN, использование ONA для управления знаниями дает бизнесу 15 преимуществ, среди которых — быстрое принятие решений и поиск ресурсов, исключение дублирования функций, распространение редких практик и качественная работа с клиентами.
ONA выявляет каналы распространения информации и влияния в организации. Таким образом, появляется возможность привлечения неформальных лидеров для управления изменениями в компании. Особое значение такой анализ приобретает для удержания экспертов в организации, передачи и сохранения важной для компании информации.
Визуализация связей
Наглядное представление взаимосвязей в организации позволяет значительно упростить идентификацию критических соединений и потенциальных препятствий для потока информации и совместной работы.
Обращая внимание на историю вопроса, стоит вспомнить теорию графов, родоначальником которой считается Леонард Эйлер. В 1736 году в одном из своих писем он формулирует и предлагает решение задачи о семи кёнигсбергских мостах.
В общем смысле граф представляет собой множество вершин (узлов), соединённых рёбрами. Для представления результатов анализа экспертных сетей широко применяются подобные графы, узлами в которых являются сотрудники, играющие различные экспертные роли.
Экспертные роли
При проведении ONA-исследования Ruolian Fang с соавторами выделили четыре типа ролей в экспертных сетях:
- Распространители знаний. Сотрудники, которые активно делятся своими знаниями со многими коллегами
- Хранители знаний. Работники, собирающие знания от других коллег и аккумулирующие их
- Передаточные звенья. Сотрудники, которые передают знания от одного коллеги к другому
- Гейткиперы. Работники, которые как создают и собирают знания от коллег, так и распространяют их среди других
- Периферийщики. Сотрудники, которые не задействованы в процессе управления знаниями
Управление рисками
Размышляя над тем, какие виды экспертных ролей могут представлять риск в управлении знаниями, в первую очередь важно обратить внимание на «переферийщиков», которые могут обладать важной информацией и не делиться ей. Однако есть еще одна роль, которая является «ахиллесовой пятой» организации, и это – гейткиперы.
Они способны успешно создавать и распространять ресурсы по сети, но в случае их ухода из компании все взаимосвязи могут разрушиться. И здесь уже встает вопрос о мотивации и удержании таких ключевых персон в управлении знаниями.
ONA показывает, где центральные узлы могли бы иметь наибольшее влияние — в группах, которые «не говорят много», например, — или где вам следует строить более прочные соединения для упрощения обмена информацией и устранения избыточности.
Если вы выявляете и управляете центральными узлами должным образом, изменения могут быть приняты более быстро и повсеместно, помогая ограничить дорогостоящие срывы, пока организация не будет согласована с бизнес-стратегией.
Построение экспертных сетей
Однако, построить функцию управления знаниями не так просто. Компании сталкиваются с тремя глобальными барьерами на пути к построению этой функции:
- Индивидуальными: нехватка времени, недоверие, низкая воспринимаемая ценность знаний, низкий уровень социального взаимодействия
- Организационными: дистанцированность сотрудников, конкуренция между командами, пренебрежение практиками управления знаниями со стороны первых лиц, большая дистанция власти
- Технологическими: отсутствие инфраструктуры для распространения знаний и платформы обучения по использованию платформ для управления знаниями
Как преодолеть эти ограничения?
Использование методологии организационно-сетевого анализа (Organizational Network Analysis, ONA) может быть первым шагом на пути к построению системы управления знаниями.
Эта методика поможет провести диагностику экспертных сетей, выявляя сотрудников, которые активно участвуют в процессах создания, хранения и распространения знаний. Также подобный анализ позволяет выявить «периферийных» сотрудников, не вовлеченных в управление знаниями.
Результаты полученной социометрии визуализируются в виде карты, наглядно представляющей информационные потоки в организации и облегчающей knowledge management процесс в компании.
Источники:
Harvard Business Review, https://hbr.org/2003/02/the-science-behind-six-degrees
Deloitte, https://www2.deloitte.com/.../organizational-network...
Ruolian Fang, Integrating Personality and Social Networks: A Meta-Analysis of Personality, Network Position, and Work Outcomes in Organizations, Organization Science, Vol. 26, No. 4, July–August 2015, pp. 1243–1260
Julie Le Gallo, Anne Plunket, Regional gatekeepers, inventor networks and inventive performance: Spatial and organizational channels, Research Policy, 49, (2020)
Saravanan Nadason, Ram Al-Jaffri Saad and Aidi Ahmi. Knowledge Sharing and Barriers in Organizations: A Conceptual Paper on Knowledge-Management Strategy, Indian-Pacific Journal of Accounting and Finance (IPJAF), Vol. 1, No. 4, 2017, pp. 32-41
