本文關鍵詞：基于企業(yè)學習網(wǎng)的知識轉移研究

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【摘要】：在知識經(jīng)濟時代,企業(yè)組織的一個重大變革是開始導入知識管理。一方面知識具備可重復利用性和累積增值性,另一方面由于個人或者組織擁有的知識是不完全且有限度的,故依賴知識轉移以實現(xiàn)知識增加與更新則成為知識管理的核心任務之一。概括地說,知識轉移可分為知識共享、知識傳遞、知識吸收三個子過程。其中知識共享是知識轉移得以發(fā)生的前提,根據(jù)赫茲伯格的雙因素理論,只有激勵因素才能激發(fā)知識轉移相關主體的積極性。因此,如何更好地激勵知識擁有者的知識共享動機?如何從眾多的共享動機中找出可以充當激勵因素的動機并加以有效干預,就成了知識轉移過程中不容回避的關鍵問題。在傳統(tǒng)社會環(huán)境下,出于"互惠"原則,不同個體與組織之間會通過互相交流知識與經(jīng)驗,實現(xiàn)知識連接。在非正式學習的知識社區(qū)內(nèi)進行知識轉移,則有很大區(qū)別,首先表現(xiàn)在非正式學習的知識社區(qū)內(nèi)成員身份是虛擬的,知識提供者的知識共享行為很難有傳統(tǒng)意義上的"回報";其次,非正式學習的知識社區(qū)內(nèi)往往存在著具有一定知識儲備卻不愿張揚的潛在知識專家。本文以面向非正式學習的企業(yè)社會學習網(wǎng)(簡稱企業(yè)學習網(wǎng),LENs)為中心,通過重構企業(yè)內(nèi)部知識轉移的動機和共享機制,探求提升知識轉移效果的激勵因素,增強企業(yè)核心競爭力。企業(yè)內(nèi)的知識傳遞是依照社會網(wǎng)絡節(jié)點依次進行的。針對IBM、NEC和施樂的研究表明,跨部門的非正式社群對促進知識共享、知識創(chuàng)新具有積極意義。非正式社群大多是準星型結構,邊緣清晰,核心人物普遍擔負著知識專家和意見領袖的角色;在核心人物周邊往往存在著有相近知識儲備的沉默者。這些沉默者不常在公眾場合發(fā)言,但在更為私密的場合會留下記錄,是社群內(nèi)的潛在知識專家和潛在意見領袖。為了識別并激發(fā)潛在知識專家的共享動機,研究將聚焦以下問題:(1)設計一套面向企業(yè)內(nèi)部員工非正式學習的SNS知識社區(qū)系統(tǒng),對傳統(tǒng)的企業(yè)學習網(wǎng)站進行SNS改造,使之適應非正式學習。(2)開發(fā)節(jié)點角色分析工具,用以評價用戶的節(jié)點角色。(3)開發(fā)語義分析工具,挖掘用戶各種帖子的知識價值。(4)找出影響知識共享動機的激勵因素,結合不同節(jié)點角色的特征設計干預策略。(5)進行實證研究,觀察干預措施對用戶知識共享行為的影響。為實現(xiàn)上述目標,本研究主要在三個層面上展開。首先,通過文獻梳理、問卷設計和專家訪談,在中國電信內(nèi)部學習網(wǎng)站就知識共享動機做了問卷調研和統(tǒng)計分析,發(fā)現(xiàn)興趣動機、好友動機和聲望動機這些與內(nèi)在認同相關的因素具有最高的激勵作用。其次,開發(fā)了相關的用戶角色識別工具和語義分析工具以識別潛在專家和橋節(jié)點,探討了知識流動的網(wǎng)絡建模、傳播路徑優(yōu)化和替代節(jié)點的尋找方法,語義分析的主題模型和對用戶發(fā)布內(nèi)容的價值判斷,以及面向非正式學習的知識社區(qū)設計問題。最后,根據(jù)用戶的知識共享動機進行了三輪干預,依據(jù)大量的實證數(shù)據(jù)對用戶行為進行定量分析。研究發(fā)現(xiàn),針對興趣動機的干預可以普遍提高用戶的參與度;針對好友動機的干預可以促進跨社群的知識轉移;針對聲望動機的干預可以激發(fā)潛在專家的共享行為。基于多年的工作實踐、理論探索和大量的實證數(shù)據(jù)分析,本研究可望在以下方面有所推進或突破:第一,對企業(yè)員工的知識共享動機做了量化描述和分析。在雙因素理論指導下,通過問卷調查找出了能夠提升企業(yè)員工知識共享意愿的激勵因子,并在后續(xù)的實證研究中通過干預取得了預期效果。第二,建立了企業(yè)內(nèi)部知識轉移模型�；谏鐣W(wǎng)絡理論和企業(yè)員工間的知識關系對企業(yè)內(nèi)部知識轉移的路徑做了描述和分析;利用Ucinet對企業(yè)內(nèi)部知識關系網(wǎng)絡和社會關系網(wǎng)絡進行可視化描述和分析,找出了知識轉移過程中存在的關鍵問題。第三,建立了社會網(wǎng)絡中的社群、核心成員及知識專家的識別機制和方法�；谏鐣W(wǎng)絡分析法對節(jié)點間聯(lián)結強度和節(jié)點重要性等網(wǎng)絡靜態(tài)特征進行度量及分析,通過節(jié)點間聯(lián)結強度識別出不同社群并找出社群間的結構洞,通過中心性分析識別出核心成員,利用LDA主題模型等語義分析方法識別出知識專家,尤其是不活躍的("潛水員"式)潛在知識專家。第四,通過提升網(wǎng)絡社區(qū)成員的知識共享動機和優(yōu)化知識轉移路徑,提高了企業(yè)社區(qū)網(wǎng)絡內(nèi)知識轉移的效率和質量。通過對能夠提升社區(qū)成員知識共享意愿的激勵因子進行干預,提升了知識提供者的社區(qū)活躍度;通過對社區(qū)中結構洞及不合理知識節(jié)點的識別,對社區(qū)內(nèi)知識轉移的路徑進行了優(yōu)化;通過對社區(qū)成員間的交往數(shù)據(jù)分析,顯示出社區(qū)網(wǎng)絡內(nèi)知識轉移的效率和質量有了明顯提升。
【學位授予單位】：華東師范大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：F272

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本文編號：1300523