人員管理問題的社會網絡分析

梁晨

【摘 要】今年來隨著人們對人類社會的研究越來越深入，人與人之間關系的研究越來越多，社會網絡分析邊是很好的一個對人與人之間關系分析的方法，也越來越受人們的關注。而管理學變可以很好的利用其中對人與人之間關系的處理，來研究在管理過程中如何處理人與人之間的管理，知識管理，企業管理等等一系列問題。

【關鍵詞】管理 人際關系 社會網絡分析

1社會網絡分析基本原理

社會網絡分析是對社會網絡的關系結構及其屬性加以分析的一套規范和方法。它又被稱結構分析（structural analysis），因為它主要分析的是不同社會單位（個體、群體或社會）所構成的社會關系的結構及其屬性。社會學所研究的對象就是社會結構，而這種結構即表現為行動者之間的關系模式。社會網絡分析家B·韋爾曼（Barry Wellman）指出：“網絡分析探究的是深層結構——隱藏在復雜的社會系統表面之下的一定的網絡模式。”例如，網絡分析者特別關注特定網絡中的關聯模式如何通過提供不同的機會或限制，從而影響到人們的行動。

1.1主要因素

行動者（actor）：這里的行動者不但指具體的個人，還可指一個群體、公司或其他集體性的社會單位。每個行動者在網絡中的位置被稱為“結點（node）”。

關系紐帶（relational tie）：行動者之間相互的關聯即稱關系紐帶。人們之間的關系形式是多種多樣的，如親屬關系、合作關系、交換關系、對抗關系等，這些都構成了不同的關系紐帶。

1.2基本形式

二人組（dyad）：由兩個行動者所構成的關系。這是社會網絡的最簡單或最基本的形式，是我們分析各種關系紐帶的基礎。

子群（subgroup）：指行動者之間的任何形式關系的子集。

群體（group）：其關系得到測量的所有行動者的集合。

關系紐帶經常是不對稱地相互作用著的，在內容和強度上都有所不同。關系紐帶間接或直接地把網絡成員連接在一起；故必須在更大的網絡結構背景中對其加以分析。社會紐帶結構產生了非隨機的網絡，因而形成了網絡群（network clusters）、網絡界限和交叉關聯。交叉關聯把網絡群以及個體聯系在一起。不對稱的紐帶和復雜網絡使稀缺資源的分配不平等。網絡產生了以獲取稀缺資源為目的的合作和競爭行為。

這種結構分析的方法論意義是：社會科學研究的對象應是社會結構，而不是個體。通過研究網絡關系，有助于把個體間關系、“微觀”網絡與大規模的社會系統的“宏觀”結構結合起來。故英國學者J·斯科特指出：“社會網絡分析已經為一種關于社會結構的新理論的出現奠定了基礎。”[2]

1.3符號表示

社群圖：用于表示一個群體成員之間的關系，由點和線連成的圖。包括，有向圖、無向圖（關系方向）；二值圖、符號圖、有值圖（關系的緊密程度）；完備圖、非完備圖（成員之間的緊密度）。

矩陣：矩陣中的行與列都代表“社會行動者”，即圖中的各點。行與列對應的要素代表的就是各個行動者之間的“關系”。

2社會網絡分析法

2.1無向二元關系圖

圖是具有無向二元關系的社會網絡模型，也就是說每對行動者之間的聯系要么存在要么不存在。

一個圖G（N，L）由兩個信息集合組成：節點集合N={n1，n2，n3，…，ng}和各種節之間的邊的集合L={l1，l2，l3，…，ln}。其中只有一個節點的圖稱為平凡圖如圖1

圖1

2.2節點度

（degree簡稱度），用d（ni）表示，是指與節點關聯的邊的數量。也可以表述為節點的度是與節點鄰接的節點的個數。一個節點的度的最小值是0，即沒有其他節點與給定的節點鄰接；最大值是g-1，即給定的節點與圖中的所有其他節點鄰接。度為0的點稱為孤立點（isolate）。

圖的密度：圖中實際存在的邊與可能的邊的比例，即現在有的邊數L占最大可能變數的比率。用表示，計算公式為：

Δ =L/（g（g-1）/2）=2L/（g（g-1））。

其中g為節點個數，L為圖中邊的個數。

2.3有向圖

許多關系都是有向的，如果聯系從一個行動者指向另一個行動，則關系是有向的。例如國家之間的貿易關系。

有向圖：由代表行動者的一組節點和表現節點間的有向聯系的一組有向弧組成。

圖和有向圖的差別在于有向圖的邊的方向是指定的。

在有向圖中有方向的邊叫做弧

2.4有向圖節點的入度和出度

入度：d1（ni），是鄰接至ni的節點數。對于所有lk∈L和所有nj ∈N而言，節點ni的入度等于形如lk=的弧的數目。因此，入度是終止與ni節點的弧數。

出度：d0（ni），是鄰接自ni的節點數。對于所有lk∈L和所有nj ∈N而言，節點ni的入度等于形如lk=的弧的數目。因此，出度是從ni節點發出的弧數。

2.5有向圖的密度

一個有向圖的密度等于有向圖中弧出現的比例，其中圖中已存在的弧的個數除以改圖可能出現弧的總數計算得出，即：

Δ =L/（g（g-1））

其中L表示圖G的邊集，g為節點數，則g（g-1）為可能出現的弧的總數

可以得出最小值為0，最大值為1，如果密度為1的話，那么多有節點對都是相互的

2.6中心性

“權力”在社會學中是一個非常重要的概念。一個人之所以擁有權力，是因為他與他者存在關系，可以影響他人。在一個群體中，我們如何去界定某個人的權利大小？社會網絡學者就從“關系”的角度出發，用“中心性”來定量研究權力。人或者組織在社會網絡中具有怎樣的權力，或者說居于怎樣的中心地位，這一思想是社會網絡分析者最早探討的內容之一。

2.7點度中心性

點度中心性：與該點有直接關系的點的數目（在無向圖中是點的度數，在有向圖中是點入度和點出度），這就是點度中心度。

其中Cmax為最大中心度 Ci為節點i的中心度

2.8中間中心度的測量

具體地說，假設點j和k之間存在的測地線數目用gjk來表示。第三個點i能夠控制此兩點的交往的能力用bjk （i）來表示，即i處于點j和k之間的測地線上的概率。點j和k之間存在的經過點i的測地線數目用gjk （i）來表示。

那么， bjk （i）= gjk （i）/ gjk 。

2.9接近中心性

點的接近中心性：接近中心度又稱整體中心度，它是對圖中某點的不受他人控制的測度。

3知識管理的網絡分析案例

利用社會網絡分析促進組織內的管理工作的步驟大致分為3個步驟：根據收集數據得到當前人際關系情況、利用社會網絡分析法分析當前模式的問題、根據問題實施改進措施井評估效果。應該注意的是，社會網絡分析法僅僅給出目前存在的問題，并未給出解決方案，即使這樣，它仍然有助于指明方向。

3.1獲取數據

進行組織內部社會網絡分析的第一步是獲取關于借息流動、知識傳播模式的相關數據。獲取數據可以有兩種方式：（1）跟蹤、觀察實際情況，比如通過E-mail 日志、內部即時通訊等；（2）利用調查問卷的方式，輔助以重點訪談。

3.2繪制網絡結構

根據調查的數據，將其轉換為節點之間的各類關系數據，并利用SNA 的輔助軟件（比如UCNET 、Pajak 等）得到初步的社會網絡格。

3.3網絡結構分析

利用上述第一章第二節所要敘述的分析方法，針對性地進行各類分析，從而探索和發現個人、團隊、組織在信息流動、知識的共享及傳播過程中所存在的各種問題。

3.4解釋分析結果

根據所表現的問題，通過訪談、調研進一步深刻理解、解釋表象背后所隱藏的妨礙信息流動、知識傳播的深層次原因。注意社會網絡分析僅能給出網絡結構的問題，但并未說明為什么。

3.5采取干預措施

針對妨礙信息流動、知識傳播的文化、管理、激勵等因素，采取干預措施力圖促進組織內部的知識傳播及創新。

3.6評估干預效果

實施干預一定時間之后，通過觀察組織的信息流動、知識傳播網絡的變化，評估干預措施的效果[1]。

下面以某大學一研究組管理工作中的的社會網絡數據為背景，從整體結構分析、節點中心性、小固體分析等角度具體闡述如何利用社會網絡分析促進知識管理。（注：出于保護個人隱私，利用縮寫ZXI ， ZXU 、YGP 等來代表實驗室中研究組成員，并出現在下面的社會關系圖及分析表之中）。

網絡整體結構分析通過整體網絡結構的分析（平均距離及密度等），可以了解其整體特性結構是否適宜知識的共事及傳播。網絡密度度量節點間聯系的緊密程度，其計算公式為2L/[N（N … 1 ）]，其中L 為網絡中實際的連線數， N 為網絡節點數。如果一個組織中人際網絡的密度過低，則人與人之間關系被薄，交往甚淺，顯然不利于知識的共事與擴散。另一方面，過高的密度也會對組織績效產生負面影響，因為人的精力是有限的，花費過多的時間將付出超額的機會成本，同樣得不償失。目前，諸多實證研究表明過低成過高的密度均不利于知識傳播。知識傳播需擺具有粘性的網絡。

對于溝通網絡，以行為者之間擁有對方電話以及聯系的頻率作為問題測量，形成社會關系閣，如圖2所示。

圖2

該網絡的平均密度為0.4634 ，該數值比較適中。同時，進一步計算可發現：任何兩個行為者之間都是可達的，所以即使他們之間不具有直接聯系，他們也可以通過媒介找到對方。

平均距離度量網絡中任意兩點之間交流所需經過的連線數。整個網絡的平均距離為1. 718 ，即某行為者通過平均不到一個人做媒介便可以和另一個行為者聯系上。那么兩個行為者之間的距離究竟為多少呢？如圖3 所示，最長的距離存在于ZY→GL以及GL→YGP之間，均為4。

如圖2 所示，ZY 若想找到GLC 長虛線所示） ，以及GL 想找到YGP（短虛線所示）都需要另外3個人作為媒介。有趣的是，它們的惟一交叉點是LY，邊說明LY 是溝通的關鍵節點，它從一個側面反映出了LY的中心地位。下面的中心性分析將對此作進一步闡述。

總體來說，該研究組的溝通網絡密度比較合埠，問學之間能夠容易地找到彼此，較大的距離（如二的ZY 和研一的GL，研一的GL和博士生YGP） 主要存在于不同年級的同學之間，因此需要進一步加強年級間的交流。

中心性是社會網絡分析中的重點之一，它反映了行為者在其社會問絡中所處地位及權力影響，分為點度中心性和中間中心性。網絡具有過高或過低的中心性都不利于知識的共享和傳播對于過高的中心性來說，行為者會因負荷過多（如過多人向他尋求咨詢與幫助）而倍感壓力。同時，一旦該行為者離開組織，整個網絡的連通性將大受影響，甚至出現完全分裂的小團體。另一方麗，過低的中心性又會導致悶絡過度分散，缺少權威人物，同樣不利于知識傳播。中心性分析還可找尋網絡中處于邊緣地位的行為者。這些行為者可能會覺得自己得不到重視，工作積極性受挫，也可能是未被充分利用的專家。因此中心性分析有利于防止知識流失。對于咨詢網絡，以行為者在工作和學習中經常向誰咨詢、求助來作為問題測量，形成社會關系圖，如圖3所求。

圖3

從圖4 可以直接明了的發現兩個處于中心地位的人： LY 和ZRS 。進一步計算此網絡的點度中心性，結果如表3 所示： LY中心勢處于最高水平，達90% ，其次則是ZRS ，為60% ，整個網絡的點度中心勢為63.33% 。

絕對點度中心性（%） 相對點度中心性（%） 所占比例

4 LY 9.000 90.000 0.214

5 ZRS 6.000 60.000 0.143

1 ZXI 4.000 40.000 0.095

7 MYS 4.000 40.000 0.095

11 GL 4.000 40.000 0.095

10 YGP 4.000 40.000 0.095

3 JJ 3.000 30.000 0.071

8 SSG 3.000 30.000 0.071

2 ZXU 2.000 20.000 0.048

6 ZY 2.000 20.000 0.048

9 CYJ 1.000 10.000 0.024

ZRS 的中間中心性是最高的，達到48.796% ，其次則分別是是LY ，為36. 481 %， YGP 、MYS 的中間中心性也同樣處于較高水平，整個網絡的中間中心性是39.45% 。

綜合來看，該實驗室咨詢網絡的中心性情況也比較適中，以LY 和ZRS 為代表的核心成員在整個組織中發揮了積極作用，有效促進了知識傳播。但是，ZY 、CYJ， SSG等同學的中心性太低，成為了網絡的邊緣人物LY 、ZRS 應該在今后的研究、學習中加強與他們的交流。

4 結語

根據以上的實例可以看出，利用社會網絡分析可以清晰的看清人與人之間的關系網絡和關系密切程度，并通過社會關系網絡的分析來解決其中的管理問題，是的關系工作更快捷便利。

參考文獻：

[1]曾志勇.社會網絡分析在大學生群體管理中的應用實證研究.商業經濟，2011年第一期.

[2]洛克.社會網絡分析.上海格致出版社，2012.26-46.

[3]費鐘林.社會網絡分析的一種管理研究方法和視角.科學管理研究，2010年第24期.