Мортен Хансен - Коллаборация

Мортен Хансен «Сети знаний. Объяснение эффективного обмена знаниями в компаниях, состоящих из множества предприятий», Organization Science (2002).

Вся информация и цитаты о Виво Нево взяты у Тим Аранго «Медиаисточник энергии, о котором знают все и никто», New York Times, 28 июля 2008 г.

Crouching Tiger, Hidden Dragon (англ.) . Фильм тайваньского кинорежиссера Энга Ли. Снят в 2000 г., стал самым кассовым неанглоязычным фильмом в истории американского проката. Премьера 16 мая 2000 г., в России — 19 апреля 2001 г. Прим. ред.

Некоторые исследователи пытались проанализировать воздействие черт характера на положение человека в сети. В исследовании Кэтрин Кляйн, Бенг-Чонг Лим, Джессики Зальц и Дэвида Майера «Как они этого добились? Рассмотрение предыдущей практики централизованности в командной работе» (Academy of Management Journal (2004): 952–963) авторы рассматривали черты характера, включая экстравертизм — одну из наиболее связанных с социальной одаренностью личностных особенностей. В ходе исследования обнаружилось, что этот фактор не относился к централизации человека в сети. Экстраверты не обладали более крупными сетями, чем интроверты. Я хотел бы отметить, что эта область не изучена полностью. Существует огромное количество исследований сетей, но лишь некоторые из них анализируют воздействие личностных черт на факторы сетей. Кроме того, это не значит, что ни одна из личностных особенностей не воздействует на сеть человека. Например, в ходе одного исследования было обнаружено, что такое качество, как самоконтроль, воздействует на то, насколько центральное место человек занимал в сети. См.: Аджай Мехра, Мартин Килдафф и Дэниэл Брасс «Социальные сети с высоким и низким самоконтролем. Значение для эффективности работы», Administrative Science Quarterly 46 (2001): 121–146.

За последнее десятилетие была проведена масса научных исследований компаний. Ученые все чаще переводили свои полученные результаты в управленческие советы. См., например: Эрминия Ибарра и Марк Хантер «Как лидеры создают и используют сети», Harvard Business Review, январь 2007 г., и Роберт Кросс и Роберт Томас «Динамичные результаты с помощью социальных сетей. Как лучшие организации используют сети для достижения результатов и роста», Сан-Франциско, Калифорния: Jossey-Bass, 2009.

Исследование электронных писем, календарей и телеконференций в крупной организации подтвердило, что наибольшая коммуникация возникает в формальных рамках. Конечно, это ожидаемо, если работа формально разделена по отделам, которые должны постоянно взаимодействовать. Тем не менее такое распределение функций может затруднять работу в организации. См.: Адам Кляйнбаум, Тоби Стюарт и Майкл Тушман «Коммуникация (и координация?) в современной сложной организации», рабочий документ 09-004 (Бостон: Harvard Business School, июль 2008 г.).

Некоторые адреса и информация были изменены с целью сохранения анонимности компании.

Разнообразие можно грубо определить как число разных типов контактов сети (так называемое многообразие в литературе о сетях). Более усложненной единицей измерения являются структурные пустоты — отсутствие связей между контактами человека (чем меньше таких связей, тем разнообразнее контакты, поскольку при отсутствии общения друг с другом они будут располагать разной информацией). См.: Рональд Берт «Структурные пустоты и хорошие идеи», American Journal of Sociology (2004).

Мортен Хансен «Сети знаний. Объяснение эффективного обмена знаниями в компаниях, состоящих из множества предприятий», Organization Science (май — июнь 2002 г.).

Разнообразие сетей бизнес-единицы делает команды более инновационными, как было выяснено по созданным патентам. Этот результат — анализ воздействия разнообразия сети на число выданных патентов — не был опубликован в научных статьях. Ниже представлены результаты регрессионного анализа. С их помощью можно предсказать вероятность подачи бизнес-единицей заявки на патент в конкретном году в зависимости от многообразия технологий, доступных через ее сети. Многообразие измеряется довольно грубым способом подсчета числа различных технологий, к которым бизнес-единица получила доступ через свои связи (варьируется от 4 до 17 из максимального количества 22). Результаты также приемлют более детальный параметр энтропии.

Данный анализ учитывает некоторые очевидные альтернативные объяснения — более крупные и старые бизнес-единицы имеют большее многообразие, отделы с большим количеством проектов в обработке получают патенты чаще, различные виды технологий в отделе (по отношению к самим контактам) стимулируют разнообразие.