AAA

Wykorzystanie analizy sieci społecznych (SNA) do budowy organizacji opartej na wiedzy

Paweł Stępka, Konrad Subda

Niniejszy artykuł przybliża metodę badawczą, jaką jest analiza sieci społecznych (Social Network Analysis, SNA) i jej praktyczne możliwości zastosowania w badaniu organizacji - pod kątem procesów przepływu informacji, wiedzy czy dyfuzji innowacji. Omawiana metoda pozwala na odtworzenie i wielowymiarową analizę dynamicznej sieci powiązań społecznych, która ma kluczowe znaczenie dla wspomnianych procesów w przedsiębiorstwie. W tym kontekście przybliżone zostały trzy podstawowe poziomy analizy: całej organizacji, części organizacji i poszczególnych pracowników. Zgodnie z tezą postawioną w artykule, badanie oparte na omawianej analizie powinno być traktowane jako punkt wyjścia do podejmowania kolejnych kroków mających na celu budowanie organizacji opartej na wiedzy.

Organizacja w sieci, sieci w organizacji

Pojęcia sieci i sieciowości to terminy, które przeniknęły i skutecznie zakorzeniły się we współczesnym języku - tak publicystycznym, jak i naukowym. Było to podyktowane koniecznością znalezienia sposobu opisywania nowej rzeczywistości, powstałej w wyniku kompleksowych zmian społecznych, ekonomicznych i technologicznych. Rozwój gospodarki globalnej, wpływający na zmiany w komunikacji, konkurencji i współpracy pomiędzy różnego rodzaju instytucjami, podmiotami rynkowymi czy pojedynczymi osobami, ukształtował współczesny obraz świata, w którym poszczególne obiekty społeczne są od siebie wzajemnie zależne, tworząc rozległą, skomplikowaną i dynamiczną strukturę o charakterze sieciowym. W sposób kompleksowy tematykę wspomnianych zmian porusza M. Castells w książce Społeczeństwo sieci, w której stawia tezę o tworzeniu się nowego kształtu społeczeństwa - społeczeństwa sieci1.

Wspomniane pojęcia przeniknęły i zostały skutecznie zaadaptowane również do nauk o organizacji i zarządzaniu. Warto bowiem zauważyć, iż chęć uzyskania trwałej przewagi konkurencyjnej bardzo często wymaga od przedsiębiorstwa podejmowania różnego rodzaju współpracy z innymi podmiotami rynkowymi. Liczba i częstotliwość więzi tworzonych pomiędzy organizacjami gospodarczymi, chociażby o charakterze kapitałowym, personalnym czy kooperacyjnym, powoduje, iż organizację można rozpatrywać jako element rozległej i dynamicznej sieci zależności. Tym samym współczesna organizacja, działająca w warunkach rynkowych, jest zmuszona utrzymywać i zarządzać wieloma współwystępującymi relacjami zewnętrznymi, m.in.: z klientami, dostawcami, podwykonawcami, partnerami w ramach aliansów strategicznych czy ośrodkami akademickimi i badawczymi, rozwijając swój kapitał społeczny2.

Jednocześnie wzrost znaczenia wiedzy jako kluczowego zasobu pozwalającego budować wartość przedsiębiorstwa sprawił, iż sama organizacja zaczęła być postrzegana jako dynamiczna struktura o charakterze sieciowym, w której kluczową rolę odgrywają wewnętrzne relacje społeczne między pracownikami, nakierowane na tworzenie, przepływ i wykorzystywanie wiedzy. W tym kontekście warto przywołać pojęcie organizacji sieciowej (networked organization) rozumianej jako struktura, w której jednostki i grupy, działając niezależnie, współpracują na rzecz wspólnego celu. W konsekwencji perspektywa sieciowa znalazła swoje zastosowanie również w innych aspektach funkcjonowania współczesnej organizacji, np. działania grup i wspólnot pracowniczych nakierowanych na rozwój wiedzy, określanych w literaturze między innymi jako sieci praktyków (Network of Practice-NoPs)3, sieci wiedzy4 czy innowacyjne sieci współpracy (Collaborative Innovation Networks, COINs)5. Tabela 1. ilustruje wspomniane zjawisko przedstawiając przykłady pojęć funkcjonujących w naukach o organizacji i zarządzaniu, które odwołują się do perspektywy sieciowej.

Tabela 1. Przykłady pojęć odwołujących się do metafory sieci i sieciowości pojawiające się w literaturze poświęconej organizacji i zarządzaniu

 Lp.  Pojęcie Aspekt Twórca (rok)
1 Sieci wartości (Value networks) Otoczenie i struktura organizacji Verna Allee (2003)
2 Organizacja sieciowa (Networked organization) Struktura organizacji Jessica Lipnack i Jeffrey Stamps (1994)
3 Sieci praktyków (Network of Practice-NoPs) Zespoły pracownicze John Seely Brown i Paul Duguid (2000)
4 Innowacyjne sieci współpracy (Collaborative Innovation Networks -COINs) Zespoły pracownicze Peter A. Gloor (2005)
5 Sieci wiedzy (Knowledge networks) Zespoły pracownicze Charles Savage (1996)
6 Knowledge networking Tworzenie wiedzy David J. Skyrme (1999)
7 Praca sieciowa (Net work) Praca w organizacji Patti Anklam (2007)
Źródło: opracowanie własne

Podjęty w niniejszym artykule temat skłania do zatrzymania się nad sieciowym rozumieniem organizacji działającej w gospodarce opartej na wiedzy. Przede wszystkim warto podkreślić, iż sieć to struktura względnie płaska (niehierarchiczna), w której jednostki są związane ze sobą różnego rodzaju relacjami społecznymi, przekraczającymi oficjalne granice wyznaczone przez formalną strukturę organizacyjną. Ponadto tak rozumiana organizacja jest przede wszystkim dynamicznym systemem, w którym relacje społeczne łączące pracowników ulegają ciągłej zmianie6. Trzecią, równie istotną, cechą tego rodzaju organizacji jest niewątpliwie jej złożony charakter, który wyraża się dużą liczbą zmiennych, mogących mieć wpływ na jej kształt i funkcjonowanie7. Sieciowa perspektywa, która kładzie nacisk na relacje społeczne pozwala na nowo przyjrzeć się kluczowym procesom wspierającym tworzenie organizacji uczącej się, takim jak: komunikacja wewnętrzna, tworzenie, akumulacja i transfer wiedzy oraz innowacji w organizacji.

Analiza sieci społecznych jako narzędzie badania procesów przepływu wiedzy w organizacji

Bogata literatura poświęcona zarządzaniu wiedzą wskazuje jednoznacznie, iż proces budowania organizacji opartej na wiedzy ma charakter wieloaspektowy i obejmuje szereg różnych działań, mających na celu usprawnienie wszystkich etapów tzw. procesu wiedzy (pozyskiwanie, kodyfikacja, transfer i wykorzystanie wiedzy)8. Chęć budowy organizacji uczącej się skłania między innymi do: wprowadzenia zmian strukturalnych mających na celu uelastycznienie organizacji i zmniejszenie barier pomiędzy pracownikami, wdrażania odpowiednich narzędzi technicznych wspierających procesy tworzenia i transferu wiedzy, prowadzenia działań na rzecz udrożnienia kanałów komunikacji i poprawy współpracy pomiędzy członkami organizacji.

Specyficzne uwarunkowania i potrzeby organizacji powodują, iż dobór działań i narzędzi wspierających przedsiębiorstwo w tym zakresie powinien być indywidualny. Z tego powodu rozpoczęcie prac nad tworzeniem organizacji opartej na wiedzy powinno być poprzedzone dogłębną analizą specyficznych dla każdej organizacji relacji zachodzących pomiędzy pracownikami przedsiębiorstwa. W przypadku procesu wiedzy podstawowym podmiotem jest bowiem człowiek, który tworzy, gromadzi, interpretuje i wykorzystuje wiedzę9. Działalność na tym polu jest dużym stopniu zdeterminowana jego aktywnością społeczną, polegającą przede wszystkim na współpracy z innymi pracownikami, która istotnie wzmacnia proces zarządzania wiedzą w przedsiębiorstwie.

Możliwość odtworzenia relacji zachodzących pomiędzy pracownikami organizacji, skupiona wokół kluczowych procesów i zasobów wiedzy, jest prawdziwym wyzwaniem. Jednocześnie należy podkreślić, iż większość wykorzystywanych analiz ogranicza się do opisowego podejścia badawczego, koncentrującego się na ocenie oficjalnego schematu organizacyjnego czy podejmowanych działań z zakresu zarządzania wiedzą lub badaniu potencjału poszczególnych pracowników (opartego na przykład na wykształceniu czy doświadczeniu zawodowym). Tego rodzaju badanie jest z reguły wspierane analizą jakościową, mierzącą poziom zadowolenia poszczególnych członków organizacji z komunikacji wewnętrznej, współpracy pomiędzy wybranymi osobami czy też z użyteczności narzędzi wspierających te procesy (np. intranet, wiki). Nie daje to jednak możliwości odtworzenia "dynamicznej tkanki społecznej" będącej odbiciem organizacji, w której wiedza - poprzez codzienną współpracę - przepływa między pracownikami.

Mapowanie i analizę wspomnianych relacji zachodzących pomiędzy członkami organizacji umożliwia natomiast analiza sieci społecznych (Social Network Analysis, SNA)10. Jest to narzędzie badawcze, które wywodzi się między innymi z matematycznej teorii grafów11, algebry macierzowej12 oraz statystyki13. Od wielu lat jest ono z powodzeniem stosowane w wielu dyscyplinach naukowych, a doświadczenia ostatnich lat wskazują, iż może być ono z sukcesem implementowane również w obszarze studiów nad organizacją i zarządzaniem wiedzą. Świadczyć może o tym gwałtownie rosnąca liczba prowadzonych badań przy wykorzystaniu SNA w rozwiniętych gospodarkach rynkowych, takich jak w Stanach Zjednoczonych czy Wielkiej Brytanii. W konsekwencji w literaturze przedmiotu analiza ta, wykorzystywana do badania organizacji, coraz częściej jest określana jako Organizational Network Analysis (ONA)14.

Jak wspomniano, główną zaletą SNA jest możliwość odtwarzania, wizualizacji i analizy złożonych, wielopoziomowych relacji społecznych, biorąc pod uwagę zarówno bezpośrednie, jak i pośrednie kontakty pomiędzy pracownikami. Zgodnie ze specyficzną terminologią SNA każda sieć społeczna składa się z tzw. węzłów (w tym przypadku pracowników lub grup pracowniczych) oraz łączących ich relacji (np. współpraca, przyjaźń, przynależność do tego samego działu). SNA od konwencjonalnych narzędzi badań społecznych odróżnia fakt, iż w centrum zainteresowania tej metody znajdują się tzw. dane relacyjne, a nie atrybuty15. W przypadku badania sieci społecznych w przedsiębiorstwie najistotniejsze są relacje poszczególnych osób i grup (np. działy czy wspólnoty praktyków), a nie ich formalne usytuowanie w strukturze organizacyjnej. To właśnie współpraca czy komunikacja w kwestiach merytorycznych wskazują faktyczną rolę danej jednostki (lub grupy osób) w ramach procesu tworzenia wiedzy, a nie jej (ich) zaszeregowanie, wykształcenie czy doświadczenie zawodowe. W praktyce bowiem o pozycji poszczególnych pracowników stanowią często czynniki indywidualne, takie jak otwartość, bezpośredniość czy doświadczenie, które nie zawsze są dostrzegane przez menedżerów.

W oparciu o tę metodę możliwe jest przeprowadzenie audytu zarządzania wiedzą w przedsiębiorstwie, który stanowi punkt wyjścia do inicjowania dalszych zmian nakierowanych na budowanie organizacji uczącej się. Samo odtworzenie i mapowanie sieci relacji społecznych ma dużą wartość poznawczą dla menedżerów, którzy, jak wykazują badania, często są zaskoczeni strukturą współpracy swoich pracowników, która bywa odmienna od ich dotychczasowych wyobrażeń16. Nie dysponują bowiem narzędziami pozwalającymi na poznanie rzeczywistego przebiegu głównych procesów w przedsiębiorstwie, rozpatrywanych z punktu widzenia codziennych kontaktów i współpracy pomiędzy członkami organizacji.

Tego rodzaju badanie wydaje się być cennym źródłem wiedzy przede wszystkim dla średnich i dużych przedsiębiorstw, zatrudniających powyżej stu pracowników. SNA jest również bardzo ciekawą propozycją dla organizacji o rozproszonej strukturze (wielooddziałowej czy skonstruowanej w formie grupy kapitałowej), jak też dla przedsiębiorstw restrukturyzowanych bądź dynamicznie rozwijających się. SNA może znaleźć również istotne zastosowanie w przedsiębiorstwach kształtujących na nowo swoją strukturę organizacyjną po dokonaniu przejęcia lub fuzji.

Badanie oparte na analizie sieci społecznych pozwala określić relacje społeczne w danym przedsiębiorstwie na różnym poziomie szczegółowości. Audyt może zostać poświęcony całej organizacji lub zawężony do mniejszych grup np. osób zaangażowanych w konkretny proces lub projekt ważny dla przedsiębiorstwa, osób posiadających konkretną wiedzę, istotnych pracowników zlokalizowanych w różnych biurach czy pracowników o kluczowym znaczeniu dla potencjału innowacyjnego przedsiębiorstwa.

Analiza może również być zróżnicowana w oparciu o rodzaj badanych relacji, tworzących sieć społeczną w organizacji. Badania mogą bowiem koncentrować się na ogólnej komunikacji pomiędzy pracownikami, ich współpracy w kwestiach merytorycznych czy relacji osób skupionych wokół określonej wiedzy lub procesu. Każdy z powyższych wyborów prowadzi do odtworzenia innej struktury sieciowej, a tym samym pozwala zbadać inny aspekt dynamicznej tkanki społecznej danej organizacji.

Istotne wyzwanie metodologiczne, związane z przeprowadzeniem analizy, stanowią źródła danych, które pozwalają na odtworzenie wspomnianych sieci relacji. Dynamiczna struktura przedsiębiorstwa, zgodnie z przyjętą praktyką, może być rekonstruowana na podstawie tradycyjnych badań ankietowych lub też na bazie elektronicznej aktywności pracowników, np. korespondencji elektronicznej, aktywności w intranecie czy w firmowej wiki. Do analizy SNA testowane są również inne niekonwencjonalne metody pozyskiwania informacji, takie jak np. identyfikacja kontaktów między pracownikami przy pomocy specjalnych czujników rejestrujących fakt zaistnienia rozmowy pomiędzy pracownikami17.

Bazując na wypracowanej metodologii stosowanej przy użyciu SNA, badanie sieci społecznych w organizacji powinno być prowadzone na trzech poziomach:

  • całej sieci (poziom makro),
  • części sieci, czyli tzw. podsieci (poziom meso),
  • poszczególnych pracowników (poziom mikro).
Taki sposób prowadzenia badań pozwala zarówno na uzyskanie ogólnego obrazu przedsiębiorstwa, jak również na szczegółową analizę wybranych elementów istotnych dla organizacji.

Analiza makro (cała sieć relacji w organizacji)

Analiza makro ukierunkowana jest na identyfikację charakteru organizacji pod względem komunikacji i współpracy. W ramach prowadzonych badań mapowane są procesy komunikacji, lokalizowane źródła wiedzy z danego zakresu oraz analizowany jest poziom i struktura znajomości pracowników w danym przedsiębiorstwie. W ten sposób powstaje swoista, nieformalna struktura organizacyjna przedsiębiorstwa (informal organizational chart)18.

Globalne właściwości sieci są definiowane za pomocą wskaźników charakterystycznych dla SNA. Przede wszystkim określana jest w tym przypadku tzw. spójność sieci, wskazująca na fakt występowania lub braku tzw. luk komunikacyjnych, czyli pęknięć strukturalnych sprawiających, że informacja lub wiedza nie dociera do poszczególnych pracowników lub grup pracowników. Ponadto na poziomie makro możliwe jest obliczenie tzw. gęstości sieci, oznaczającej stosunek liczby relacji do wszystkich potencjalnie możliwych relacji dla tej wielkości sieci. Wskaźnik ten w przypadku audytu pozwala stwierdzić, w jakim stopniu pracownicy wykorzystują dostępne kanały komunikacyjne do przekazywania informacji czy wiedzy.

Jednocześnie należy zaznaczyć, iż z punktu widzenia prawidłowego funkcjonowania danej organizacji nie jest pożądane, aby wszyscy pracownicy komunikowali się ze sobą. Zbyt intensywna komunikacja może bowiem powadzić do dezorganizacji pracy i wpływać destrukcyjnie na proces zarządzania wiedzą. Tym samym celem powinna być optymalizacja procesów komunikacyjnych, tak aby pracownicy mieli łatwy dostęp do wiedzy i informacji.

Innym użytecznym wskaźnikiem, często wykorzystywanym na tym poziomie analizy, jest wskaźnik średniego oddalenia (dystansu) pracowników. Wskaźnik ten odwołuje się do słynnego eksperymentu "oddalenia sześciu kroków" (lub "sześciu uścisków dłoni") Stanley'a Milgrama, który pozwolił autorowi udowodnić, iż każde dwie osoby na świecie są od siebie średnio oddalone o tzw. sześć kroków19. W przypadku przedsiębiorstwa zbyt wysoka wartość tego wskaźnika oznacza występowanie istotnych barier utrudniających przepływ informacji lub wiedzy, mających swoje źródło np. w słabej znajomości pomiędzy członkami organizacji lub zbyt zhierarchizowanej strukturze. Kiedy badane są relacje społeczne na poziomie makro, możliwy jest również podział sieci na dwa podzbiory: rdzeń i peryferia, tj. na grupę pracowników szczególnie zaangażowanych w procesy przepływu wiedzy i informacji oraz osoby mające relatywnie mniejszy wpływ na te procesy.

Rysunek 1. przedstawia przykładowy obraz sieci społecznej w średniej wielkości przedsiębiorstwie (ok. 100 osób), w której oznaczone trzy osoby są wyizolowane od reszty organizacji, co w praktyce oznacza ich zupełne odcięcie od informacji i wiedzy przekazywanych w organizacji. Kolorem czarnym zostały wyróżnione natomiast osoby tworzące tzw. rdzeń sieci, oznaczający intensywną wymianę informacji lub wiedzy w ramach organizacji. Pozostali pracownicy znajdują się tym samym na tzw. "peryferiach komunikacyjnych", co oznacza ich stosunkowo mniejsze zaangażowanie w badane procesy.

Rysunek 1. Przykład wizualizacji sieci współpracy w średniej wielkości przedsiębiorstwie

Źródło: opracowanie własne

Na tym poziomie analizy tworzone są również mapy wiedzy organizacji, dzięki którym możliwe jest zlokalizowanie źródeł kluczowych zasobów wiedzy, np. w poszczególnych działach. W ramach tego badania możliwa do przeprowadzenia jest również analiza zapotrzebowania na określone zasoby wiedzy w poszczególnych komórkach organizacyjnych oraz w konsekwencji - określenie tzw. luk wiedzy.

Należy zauważyć, iż analiza sieci społecznych na poziomie makro pozwala wskazać właściwości sieci i na tej podstawie stawiać ogólne hipotezy dotyczące struktury procesów przepływu wiedzy i informacji w organizacji, jak również diagnozować ewentualne bariery hamujące wspomniane procesy. Hipotezy te są następnie weryfikowane na pozostałych poziomach analizy.

Analiza meso (podsieci organizacji)

W przypadku analizy meso w centrum zainteresowania pozostają różnego rodzaju grupy społeczne funkcjonujące w ramach organizacji oraz ich zewnętrzne i wewnętrzne relacje. Analiza sieci społecznych nie tylko umożliwia badanie zachowania grup wyodrębnionych w oparciu o kryteria formalne, np. przynależność do odpowiednich działów, zaszeregowanie czy staż, ale również pozwala na identyfikowanie nieformalnych grup pracowników, którzy szczególnie blisko ze sobą współpracują czy komunikują się, dysponując określonym zasobem wiedzy, bądź uczestnicząc w tym samym procesie, np. zarządzania projektem, gospodarki magazynowej.

W celu przeanalizowania organizacji pod względem ewentualnych barier hamujących badane procesy, zarówno w przekroju horyzontalnym, jak i wertykalnym, rozpatrywany jest poziom współpracy pomiędzy działami oraz grupami pracowników o różnym stopniu zaszeregowania. Intensywność współpracy pomiędzy formalnie wyodrębnionymi grupami obliczana jest na podstawie współczynnika gęstości, oznaczającego wykorzystany procent wszystkich możliwych relacji20.

Oczywiście nie zawsze wszystkie jednostki organizacyjne mają potrzebę utrzymywania ścisłych kontaktów z pozostałymi działami21. Wyniki takiej analizy pozwalają wskazać ewentualne nieprawidłowości we współpracy między jednostkami organizacyjnymi i zadać pytanie o przyczyny takiej sytuacji. Jest to również możliwość zbadania poziomu współpracy wewnątrz poszczególnych działów, który to także znacznie może się różnić ze względu na wielkość lub sposób zarządzania.

Analiza sieci społecznych pozwala ponadto zbadać, na podstawie zagregowanych danych, pozycję poszczególnych działów w ramach całej organizacji - ze względu na proporcje pomiędzy relacjami skierowanymi do wewnątrz a skierowanymi na zewnątrz działu22. W oparciu o te wyniki można dokonać analizy ról tych jednostek w odniesieniu do powierzonych im zadań. W ten sposób możliwe jest zidentyfikowanie barier strukturalnych hamujących przepływ wiedzy w przekroju horyzontalnym. Analogiczne badania przeprowadzane są dla innych grup wyodrębnionych ze względu na kryterium formalne, takie jak wiek, poziom zaszeregowania, lokalizacja czy staż, co pozwala na analizę organizacji w innych przekrojach i zidentyfikowanie dodatkowych barier.

Istotną zaletą SNA jest jednak przede wszystkim możliwość zidentyfikowania specyficznych grup pracowników w oparciu o właściwości sieci. W ten sposób audyt pozwala wskazać tzw. sieci wiedzy funkcjonujące w danej organizacji, rozumiane jako nieformalne grupy pracowników współpracujących ze sobą w ramach danego obszaru wiedzy23. Świadomość funkcjonowania oraz kształtu tego rodzaju grup (tj. sieci wiedzy), które dynamizują lub blokują procesy przepływu wiedzy i informacji w ramach całej struktury, pozwalają kadrze menedżerskiej podjąć ewentualne działania na rzecz wspierania powstawania i funkcjonowania świadomych wspólnot praktyków (communities of practice).

Rysunek 2. przedstawia zidentyfikowaną sieć wiedzy, tworzoną przez pracowników posiadających zbiór informacji na temat wytwarzanego w badanej firmie produktu. Dzięki analizie sieci społecznych możliwe jest nie tylko wskazanie pracowników, którzy mimo posiadanej wiedzy nie uczestniczą w procesie przepływu i tworzenia wiedzy, ale również głównych ekspertów, czyli tzw. liderów wiedzy oraz pośredników spajających różne środowiska w ramach organizacji. Uzyskane w ten sposób informacje na temat kluczowych pracowników, posługujących się wiedzą z danego zakresu, pozwalają szczegółowo zaplanować działania mające na celu usprawnienie procesu przepływu wiedzy w ramach danej sieci.

Rysunek 2. Przykład sieci współpracy

Źródło: opracowanie własne

Przedstawiony powyżej przykład sieci wiedzy wskazuje na istotne bariery komunikacyjne wśród pracowników zajmujących się produktem w jednej z badanych firm. Przede wszystkim na uwagę zasługuje fakt, iż trzy osoby deklarujące wiedzę z tego zakresu są odcięte komunikacyjnie od pozostałych pracowników. Jak wykazała analiza, poza siecią znalazły się osoby odpowiedzialne za sprzedaż, podczas gdy osoby zajmujące się produkcją, serwisem i rozwojem produktu współpracowały ze sobą. Tym samym oznacza to, iż w praktyce firma nie wykorzystuje wiedzy, jaką pozyskują jej sprzedawcy od klientów na temat produktu. Jednocześnie struktura badanej sieci wskazuje, iż wiedza sprzedawców na temat produktu jest ograniczona. Tego rodzaju sytuacja wymaga podjęcia działań ukierunkowanych na integrację osób tworzących sieć wiedzy, tak aby zlikwidować istniejącą lukę komunikacyjną oraz uniezależnić proces przepływu wiedzy od głównych pośredników. Praktycznym rozwiązaniem może być tworzenie grup zadaniowych rekrutujących osoby z różnych działów, jak również promowanie współpracy pracowników w ramach tzw. wspólnot praktyków, wspieranych najczęściej przy pomocy różnego rodzaju narzędzi elektronicznych.

Analiza mikro (rola poszczególnych pracowników w organizacji)

Badania z wykorzystaniem metody SNA pozwalają również prześledzić specyficzne role, jakie w ramach organizacji odgrywają poszczególni pracownicy. Na tej podstawie menedżerowie mają możliwość zidentyfikowania pracowników, którzy dynamizują procesy przepływu wiedzy i informacji, są potencjalnymi innowatorami, jak również stanowią "wąskie gardła" w ramach tychże procesów.

Z punktu widzenia działań mających na celu budowanie organizacji opartej na wiedzy (knowledge - based organization) kluczowym wyzwaniem jest dotarcie do pracowników silnie zaangażowanych w tzw. proces tworzenia wiedzy lub odgrywających w nim kluczową rolę. Analiza sieci społecznych za pomocą charakterystycznych statystyk pozwala przypisać wszystkim pracownikom cztery podstawowe role: integratorów sieci, źródeł wiedzy, inicjatorów oraz pracowników peryferyjnych, tworząc tzw. macierz współpracy.

Rysunek 3. Macierz współpracy

Źródło: opracowanie własne

Pierwszą grupę tworzą osoby, które są uważane przez współpracowników za istotne źródła wiedzy, same zaś chętnie tą wiedzą się dzielą, inicjując wiele relacji. Integratorzy sieci to najcenniejsze osoby z punktu widzenia badanych procesów w organizacji. Pełnią one rolę liderów wiedzy, dzięki którym wzrasta kapitał intelektualny przedsiębiorstwa. Podobną rolę pełnią tzw. źródła wiedzy, którymi są osoby uważane przez współpracowników za kluczowych ekspertów w swoich dziedzinach. Jednocześnie jednak osoby te z różnych przyczyn (np. charakterologicznych, braku czasu) nie inicjują proporcjonalnej liczby relacji, co może sprawiać, że wiedza, którą dysponują, nie jest w wystarczającym stopniu dystrybuowana i wykorzystywana w przedsiębiorstwie. W skrajnych przypadkach osoby te mogą pełnić rolę "wąskich gardeł" (bottleneck), blokując wspomniane procesy24. Inicjatorzy relacji to z kolei pracownicy szukający wiedzy w organizacji, jednak sami - w ocenie innych - niestanowiący ważnych źródeł wiedzy. Pozostałe osoby znajdują się natomiast na obrzeżach badanych procesów, wchodząc w stosunkowo niewielką liczbę relacji25.

Do właściwej interpretacji macierzy współpracy konieczne jest skonfrontowanie z nią oficjalnej struktury organizacyjnej, jak również innych danych, takich jak staż pracy czy szczegółowy zakres obowiązków poszczególnych pracowników. W przypadku każdej z badanych osób należy odpowiedzieć bowiem na pytanie, jakie miejsce w sieci współpracy powinna ona zajmować w związku z powierzonymi jej obowiązkami czy doświadczeniem. Na tej podstawie możliwe jest wskazanie osób, które z różnych przyczyn zajmują odmienną pozycję w sieci, niż mogłyby na to wskazywać uwarunkowania formalne. Na tej podstawie planować można politykę w zakresie szkoleń wewnętrznych, jak i zewnętrznych, mentoringu czy podejmować działania zmierzające do integracji personelu.

Oprócz czterech podstawowych ról w każdej organizacji wyróżnić można osoby, które pełnią rolę tzw. łączników oraz tzw. brokerów informacji (pośredników). Łącznicy (bounadry spanners) to osoby, które spajają różne grupy pracowników, np. działy, różne biura, filie26. Pracownicy ci to, według części badaczy zajmujących się SNA, potencjalni innowatorzy, którzy poprzez łączenie różnych środowisk korzystają z ich wiedzy i doświadczenia27. Brokerami informacji (information brokers) w organizacji są pracownicy, dzięki którym możliwy jest przepływ wiedzy pomiędzy innymi pracownikami28. Tym samym stanowią oni istotne węzły dynamizujące procesy przepływu wiedzy. Z drugiej jednak strony zbyt duży wpływ brokerów informacji na proces przepływu wiedzy może sprawić, iż w przypadku nieobecności lub odejścia tych kluczowych pracowników badana sieć społeczna straci swoją spójność, co w praktyce może mieć negatywny wpływ na proces zarządzania wiedzą w przedsiębiorstwie. Stąd też analiza sieci społecznych umożliwia badanie tzw. odporności sieci, dzięki czemu możliwe jest określenie wpływu kluczowych brokerów informacji na jej spójność. W przypadku zdiagnozowanej nadmiernej dominacji brokerów informacji powinno się podjąć działania mające na celu optymalizację procesów przepływu informacji i wiedzy w organizacji, tak aby "odciążyć" głównych brokerów i zapewnić bezpośrednią komunikację pomiędzy zainteresowanymi pracownikami.

Rysunek 4. pokazuje skutki odejścia pięciu pracowników pełniących rolę głównych brokerów informacji w badanej organizacji (węzły wyróżnione kolorem czarnym). Jak można zauważyć, porównując obie wizualizacje, mimo iż badana sieć społeczna zachowała swoją integralność, to odejście tych osób znacznie pogorszyło spójność sieci, w której widoczne są wyraźne pęknięcia.

Rysunek 4. Badanie odporności organizacji na odejście pięciu głównych brokerów informacji

Źródło: opracowanie własne

Analiza ukierunkowana na poszukiwanie brokerów informacji pozwala organizacji zminimalizować uzależnienie procesów przepływu wiedzy i informacji od poszczególnych osób. Jest ona szczególnie istotna w przypadku przedsiębiorstw charakteryzujących się dużą rotacją pracowników oraz firm, w których kluczowi eksperci wkraczają w wiek przedemerytalny. Uświadomienie zagrożeń związanych z uzależnieniem kapitału intelektualnego organizacji od kilku kluczowych brokerów informacji powinno skłonić kadrę zarządzającą do podjęcia kroków mających na celu zatrzymanie kluczowych zasobów wiedzy, wzbogacając tym samym tzw. pamięć organizacyjną (organizational memory)29. Działaniem często podejmowanym jest w tym przypadku włączenie głównych brokerów informacji w prace grup zadaniowych, jak również do systemu mentoringu i szkoleń wewnętrznych.

Wnioski końcowe

Analiza sieci społecznych (SNA) to przykład dynamicznie rozwijającego się narzędzia badań społecznych, które od lat znajduje swoje praktyczne zastosowanie w studiach nad współczesną organizacją pod kątem funkcjonowania, kształtu i dynamiki specyficznych dla niej sieci relacji. Bogaty dorobek naukowy oraz doświadczenie wielu praktyków prowadzących audyty badające procesy przepływu wiedzy i informacji w różnego typu organizacjach sprawiły, iż analiza sieci społecznych została uznana za ważne narzędzie wspomagające proces budowania organizacji opartej na wiedzy30.

SNA, wsparta odpowiednim oprogramowaniem, daje możliwość dogłębnej analizy ukrytych na co dzień sieci relacji, które w dużym stopniu decydują o procesie wiedzy, powinna być traktowana jako punkt wyjścia do podejmowania kolejnych kroków mających na celu budowanie organizacji uczącej się. Wyniki badań bazujących na SNA lub ONA pozwalają bowiem szczegółowo określić kierunki dalszych działań w takich obszarach, jak: kształtowanie optymalnej struktury organizacyjnej, budowanie programów szkoleniowych dla wybranych pracowników lub ich grup (zarówno interpersonalnych, jak i zawodowych), tworzenie międzywydziałowych grup zadaniowych, planowanie szkoleń wewnętrznych, tworzenie systemu mentoringu. Możliwy jest również dobór najskuteczniejszych narzędzi technicznych wspierających rozwój organizacji w zakresie komunikacji wewnętrznej i tworzenia wiedzy.

Dodatkowo tę metodę badania organizacji wyróżnia jej ilościowy charakter, pozwalający skwantyfikować wiele zjawisk charakterystycznych dla procesu tworzenia się wiedzy i jej dyfuzji. Ponadto SNA daje możliwość stworzenia wizualizacji pokazujących w syntetyczny sposób aktualny stan przedsiębiorstwa pod kątem istniejących więzi społecznych. Jest to niezwykle pomocne narzędzie zarówno do planowania działań związanych z tworzeniem przedsiębiorstwa opartego na wiedzy, jak również do późniejszego pomiaru efektów wprowadzanych zmian.

Bibliografia

  • V. Alee, The Future of Knowledge. Increasing Prosperity through Value Networks, Butterworth-Heinemann, Oxford 2003.
  • P. Anklam, Net Work. A Practical Guide to Creating and Sustainin Netorks at Work and in the World, Butterworth-Heinemann, Oxford, 2007.
  • K. Ara, N. Kanehira, D. Olguín, B. N. Waber, T. Kim, A. Mohan, P. Gloor, R. Laubacher, D. Oster, A. (Sandy) Pentland, K. Yano, Sensible Organizations: Changing Our Businesses and Work Styles through Sensor Data, "Journal of Information Processing" 2008, t. 16.
  • J.S. Brown, P. Duguid, The Social Life of Information, Harvard Business School Press, Boston 2000.
  • R.S. Burt, Structural Holes versus Network Closure as Social Capital, [w:] N. Lin, K. Cook, R. S. Burt, Social Capital: Theory and Research, Aldine Transaction, Nowy Jork 2001.
  • R.S. Burt, Structural Holes and Good Ideas, "The American Journal of Sociology" 2004, t. 110, nr 2.
  • M. Castells, Społeczeństwo sieci, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2007.
  • C. Evans, Zarządzanie wiedzą, Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa 2005.
  • P.A. Gloor, Swarm Creativity: Competitive Advantage through Collaborative Innovation Networks, Oxford University Press, Oxford 2006.
  • K. Klincewicz, Cele zarządzania wiedzą, [w:] D. Jemielniak, A.K. Koźmiński (red.), Zarządzanie wiedzą, Wydawnictwa Akademickie i Profesjonalne, Warszawa 2008.
  • A. Kowalczyk, B. Nogalski, Zarządzanie wiedzą. Koncepcje i narzędzia, Difin, Warszawa 2007.
  • R. Cross, A. Parker, The Hidden Power of Social Networks. Understanding How Work Really Gets Done in Organizations, Harvard Business School Press, Boston 2004
  • J.L. Molina, The informal organizational chart in organizations: An approach from social network analysis, "Connections", nr 24 (1).
  • J. Scott, Social Network Analysis. A Handbook, SAGE Publications, Londyn 2000.
  • J. Travers, S. Milgram, An Experimental Study of the Small World Problem, [w:] M. Newman, A.L Barabási, J.W. Duncan, The Structure and Dynamics of Networks, Princeton University Press, Princeton 2006.
  • S. Wasserman, K. Faust, Katherine, Social Network Analysis. Methods and Applications, Cambridge University Press, Cambridge 2007.

Netografia

INFORMACJE O AUTORACH

PAWEŁ STĘPKA

Autor jest doktorem nauk humanistycznych w zakresie nauk o polityce (Uniwersytet Warszawski) oraz specjalistą ds. mediów i komunikacji. Od 2003 roku naukowo zajmuje się analizą sieci społecznych, którą wykorzystuje jako narzędzie wspierające zarządzanie wiedzą i komunikację wewnątrz organizacji. Jest także współzałożycielem Episteme Managers.







KONRAD SUBDA

Autor jest doktorem nauk ekonomicznych (Szkoła Główna Handlowa w Warszawie), a pracuje jako wykładowca PWSZ w Ciechanowie. Od 7 lat zajmuje się zagadnieniami związanymi z zarządzaniem wartością przedsiębiorstwa i problematyką funkcjonowania grup kapitałowych. Od roku swoją aktywność naukową poszerza o badania nad możliwościami aplikacyjnymi analizy sieci społecznych do zarządzania współczesnym przedsiębiorstwem. Przez ostatnie 7 lat pełnił funkcje dyrektora finansowego w kilku polskich spółkach. Jest współzałożycielem Episteme Managers.

 

Komentarze

Nie ma jeszcze komentarzy do tego artykułu.

dodaj komentarz dodaj komentarz

Przypisy

1 Zob. M. Castells, Społeczeństwo sieci, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2007.

2 R.S. Burt, Structural Holes versus Network Closure as Social Capital, [w:] N. Lin, K. Cook, R. S. Burt, Social Capital: Theory and Research, Aldine Transaction, Nowy Jork 2001, s. 31-53.

3 J.S. Brown, P. Duguid. The Social Life of Information, Harvard Business School Press, Boston 2000.

4 V. Alee, The Future of Knowledge. Increasing Prosperity through Value Networks, Butterworth-Heinemann, Oxford 2003, s.115-116.

5 P.A. Gloor, Swarm Creativity: Competitive Advantage through Collaborative Innovation Networks, Oxford University Press, Oxford 2006.

6 V. Alee, dz. cyt., s. 49-51.

7 Tamże, s. 61.

8 A. Kowalczyk, B. Nogalski, Zarządzanie wiedzą. Koncepcje i narzędzia, Difin, Warszawa 2007, s. 85-114.

9 Tamże, s. 21.

10 O metodzie (Social Network Analysis), www.episteme.com.pl.... [02.01.2009].

11 J. Scott, Social Network Analysis. A Handbook, SAGE Publications, Londyn 2000, s. 8-16.

12 R.A. Hanneman, M. Riddle, Introduction to social network methods, University of California, Riverside 2005, faculty.ucr.edu/~ha.... [12.11.2008].

13 S. Wasserman, K. Faust, Katherine, Social Network Analysis. Methods and Applications, Cambridge University Press, Cambridge 2007, s. 15.

14 P. Anklam, Net Work. A Practical Guide to Creating and Sustaining Networks at Work and in the World, Butterworth-Heinemann, Oxford 2007, s.53.

15 J. Scott, dz. cyt. , s. 3-5.

16 R. Cross, A. Parker, The Hidden Power of Social Networks. Understanding How Work Really Gets Done in Organizations, Harvard Business School Press, Boston 2004, s. 7.

17 K. Ara, N. Kanehira, D. Olguín, B.N. Waber, T. Kim, A. Mohan, P. Gloor, R. Laubacher, D. Oster, A. (Sandy) Pentland, K. Yano, Sensible Organizations: Changing Our Businesses and Work Styles through Sensor Data, "Journal of Information Processing" 2008, t. 16, s. 1-12.

18 J.L. Molina, The informal organizational chart in organizations: An approach from social network analysis, "Connections", nr 24(1), s. 81-82.

19 J. Travers, S. Milgram, An Experimental Study of the Small World Problem, [w:] M. Newman, A.L. Barabási, J.W. Duncan, The Structure and Dynamics of Networks, Princeton University Press, Princeton 2006, s. 130-148.

20 R. Cross, A. Parker, dz. cyt., s.158-159.

21 Tamże, s. 22-24.

22 P.Anklam, dz. cyt., s. 74-75.

23 V. Alee, dz. cyt., s. 113-115.

24 R. Cross, A. Parker, dz. cyt., s. 73-74.

25 Audyt komunikacji wewnętrznej w organizacji przy wykorzystaniu analizy sieci społecznych (SNA) Social Network Analysis, www.episteme.com.pl.... [20.11.2008].

26 R. Cross, A. Parker, dz. cyt., s. 74-76.

27 R. S. Burt, Structural Holes and Good Ideas, "The American Journal of Sociology" 2004, t. 110, nr 2, s. 349-399.

28 R. Cross, A. Parker, dz. cyt., s. 76-79.

29 K. Klincewicz, Cele zarządzania wiedzą, [w:] D. Jemielniak, A.K. Koźmiński (red.), Zarządzanie wiedzą, Wydawnictwa Akademickie i Profesjonalne, Warszawa 2008, s. 91.

30 C. Evans, Zarządzanie wiedzą, Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa 2005, s. 223-227.