整体网视角下的高校科研小团体人际沟通与知识共享关系研究

2015-12-15王德彬罗裕梅

现代情报 2015年7期

王德彬　罗裕梅

〔摘要〕知识共享，很大程度依赖于人际沟通。本文认为人际沟通主要由咨询网络、情感网络、一般信任及特殊信任四个网络构成，在此基础上，首先，提出了研究假设并设计了整体网问卷；其次，利用问卷收集高校科研小团体的网络数据；最后，对两个小团体进行了中心性分析、QAP回归分析。研究结论表明，咨询网络、一般信任及特殊信任与知识共享显著正相关，且其中心性越高，越有利于知识共享，而情感网络与知识共享负相关。

〔关键词〕整体网；小团体；人际沟通；知识共享

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2015.07.009

〔中图分类号〕G316 〔文献标识码〕A 〔文章编号〕1008-0821（2015）07-0047-06

〔Abstract〕Knowledge sharing，depends largely on the interpersonal communication.Consider that interpersonal communication was composed of consultation network，emotional network，general trust and special trust，Firstly，4 hypotheses was proposed and the questionnaire was developed，Secondly，network datum were collected.Finally，this paper conducted centrality analysis and QAP regression analysis on the the two small research university team.Conclusion show that the consultation Network，general trust and special trust and had positive correlation with knowledge sharing，and the test was significant，and the centrality of them was higher，the effect of knowledge sharing was better，while emotional network had negative correlation with knowledge sharing.

〔Key words〕overall network；small team；interpersonal communications；knowledge sharing

知识共享对于科研团队的知识创新具有重要作用[1]。知识的共享，很大程度上依赖于人际沟通[2-3]。人际沟通影响着主体人的知识共享行为，因而对人际沟通与知识共享间关系进行研究，对于协调成员关系，促进团队知识共享，提高知识创新能力，都具有重要意义。团队人际沟通中哪些因素影响着知识共享行为？它们对于知识共享产生了怎样的影响？网络中心性的高低对知识共享有怎样的影响？本文对上述问题的研究不同于以往所采用的多元回归和结构方程分析，整体网分析有利于探索团队成员网络特性的影响以及网络之间的关系，有助于加深人际沟通对知识共享的解释力度。

1 理论基础

11 人际沟通网络与知识共享的界定

在社会网络研究中，“网络”通常指由节点与节点之间的某种关系所构成的集合，网络数据通常用矩阵来收集，其中网络中的各个成员由节点来表示，矩阵行与列之间的数值大小表示两成员间的关系。“整体网”是社会网的一种，更加注重对拥有明确边界团体的研究，高校科研团队通常以导师为核心、研究生为主要成员，团队与外界有着明确的边界，团队中所有人可视为一个整体。因此，将高校科研小团体内部发生的咨询、情感等活动视为整体网，从整体网的视角对其中影响知识共享的人际沟通网络——咨询网络、情感网络、一般信任及特殊信任进行研究，能更深入地研究科研小团队中各个网络之间的关系，加深了人际沟通网络对于知识共享的解释力度。

基于Krackhardt（1992）对社会网的分类原则[4]，Cummings and Bromiley（1996）的信任存量量表[5]，罗家德（2005，2006）情感网络问卷的设计及对信任的分类[6-7]，结合本土研究的具体情形，本文所指的人际沟通网络主要由咨询网络、情感网络、一般信任及特殊信任4个构面组成。之所以参考上述学者的研究成果并依据其理论开发问卷进行数据收集，主要原因有二：其一，基于上述学者有关社会网的研究，已发展出一整套理论及问卷，在美国社会调查中得到了广泛的应用，问卷的效度得到了保证；其二，上述学者所设计的问卷已被广大研究者所采用并得到验证，量表的信度得到了多次检验[8]。

本文的研究对象为“以研究生导师为核心，研究生为主要成员，人数一般为5～12人，相对稳定且成员之间具有相对较强关系”的高校科研团队，即本文所指的小团体科研团队。又考虑到整体网分析对网络边界及资料完整性的要求，有别于林东清（2005）对知识共享的界定[8]，本文中的知识共享指团队成员间通过各种渠道进行交流和讨论进行的知识交换，并不包括团队成员与外部人员进行的共享活动。

12 咨询网络与知识共享

王娟茹和杨瑾（2012）认为，通过有效的沟通，团队成员之间可以更加充分的了解自我及他人在知识共享中的意愿与能力，有利于增加团队成员的安全感和认同感，有利于促进知识共享行为的发生[9]。在高校科研团队中，很多知识属于隐性知识，它与从事科研人员的经历、价值、情感密切相关，存在于科研者的潜意识之中，只能通过对话、面对面交流等形式传播[10]。高校科研小团体成员间联系较紧密，各个成员往往会通过从其他成员获取有关科研问题的咨询建议来构建各自的咨询网络，若某成员在科研小团体中被多数人咨询，代表该成员在科研工作中受到多数人依赖，即该成员咨询网络中心性较高。而其他成员对于该成员的依赖，又会使其他成员在咨询该成员之后，认识到自己对于该成员的“亏欠”，并待机回报[11]。由此，提出本文第1条研究假设：endprint

假设1：小团体的咨询网络与知识共享正相关，且咨询网络中心性越高，越是促进知识共享。

13 情感网络与知识共享

Krackhardt（1992）认为“情感网络”产生于成员与他人间的友谊或谈论私事的过程，属于社会关系网络中的“强连带”[4]。在小团体科研团队中，成员间向有关系的同事谈及私事，甚至倾诉科研工作中的各种情绪，构成了小团体成员间情感上的依赖关系，即为“情感网络”，而团队间的这种情感网络属于“强连带”，能在团队内带来情感上的支持，在团队成员间传递信任和影响力等。若一个团队情感网络中心性较高，即存在一个被很多团队成员都认可的中心人物，该中心人物的存在会使团队中情感生活丰富，对于团队的心理健康具有重大作用，这种作用将会促使团队成员排除情感上的困惑更专心地进行科研活动。根据上述分析，得到第2条假设：

假设2：情感网络与知识共享的正相关，情感网络中心性越高，越有利于知识共享。

14 信任网络与知识共享

根据信任的对象，罗家德将信任分为一般信任和特殊信任[7]。Barber认为一般信任指对他人依道德规范而行为的期待[12]，包括了对整个科研团队、对团队成员的信任，我国学者刘慧敏等（2007）、胡安东等（2007）和张生太等（2012）分别证明了信任在虚拟科研团队和企业中对知识共享的作用，结论不同程度支持了一般信任对于知识共享的促进作用[13-15]。相比而言，特殊信任仅存在于特定的团队成员间，是每个成员以自我为中心建立的，随着距离远近的不同，信任程度不同，可寻求的支持也不同[16]，如果某成员特殊信任网络中心性高，则表明该成员在科研工作中的合作机会多，科研工作得心应手。因此，得出以下假设：

假设3：信任（包括一般信任与特殊信任，下同）与知识共享具有正向关系。

假设4：信任网络中心性越高，越有利于团队的知识共享。

2 研究设计

依据以上理论和假设，本文开发了人际沟通网络的整体网问卷，并据此进行变量的定义、数据的收集与测量、数据预处理等，涉及的方法在此予以说明。

21 样本选择、数据收集与清洗

由于整体网问卷必须采用实名调查的方式，且需要受调查团队所有人的数据，故采用“线人收集法”和“提名法”[11，17]，通过研究者的熟人关系，让其说服其所在科研小团体的同学和老师接受问卷调查，问卷数据的收集以当面发放和填写为主，问卷发放及回收历时40余天，共收集到7个团队63份问卷，其中教师8人，博士生18人，硕士生37人。根据80法则，一个团队80%及以上成员填答问卷，该团队问卷方可使用，否则视为无效，团队核心人物（如研究生导师）的缺答也视为无效；一份问卷80%以上内容填满为有效，超过20%题项未答或答题不完整亦视为无效。依据80法则筛选之后剩下5个团队45份有效问卷。

22 变量定义、测量

221 知识共享的测量及数据获得

参考张伟（2012）对知识共享的测量方法[18]，本文以近2年来团队的科研成果（包括著作、论文、专利及课题等）和团队成员共同参与学术会议等相关科研活动的次数为测量依据，团队成员共同拥有一项科研成果或共同参与一次学术活动即看作发生一次知识共享。若Xij=k即表示成员i和成员j有k次知识共享，Xij=0表示两者无知识共享，拥有N人的小团体，其知识共享矩阵是一个对称的N*N矩阵。

222 网络的测量

咨询网络、情感网络、一般信任及特殊信任4个网络由整体网问卷测量，该问卷共12个题项（每个网络3题）构成，其中，咨询网络主要测量了团队成员因科研问题向其他成员请教、其他成员主动提供建议以及科研工作交流讨论的情况，情感网络测量了团队成员间谈及私事、因科研问题相互抱怨以及团队成员间熟悉程度的情况，一般信任网络测量了团队成员间交换意见、意见采纳以及对其他成员科研工作的满意度，特殊信任测度了团队中某成员对其他成员或是其他成员对某成员是否稳定可靠、诚实坦白以及信任程度。某小团体成员i在第K（K=1，2，3，…，12）题项中选择了成员j，则记Xij=1，可见，拥有N人的小团体所得人际沟通矩阵由12个N*N矩阵构成，不同于知识共享矩阵，这12个矩阵并不一定是对称的。

23 数据预处理

针对数据清洗剩下的45份有效问卷，按照咨询网络、情感网络、一般信任及特殊信任4个构面，对各个构面进行一致性分析，并用反映了团体成员与其他成员之间关系频次的指标——K核进行了凝聚性分析，最终选取了团队A和B作为本文最终的研究对象，团队A由11人构成，团队B由8人构成。

24 整体网分析步骤

第一步：对每个团队的5个矩阵（包含4个构面网络矩阵，1个知识共享矩阵）进行中心性测量。

第二步：分别对各团队4个构面和知识共享矩阵进行矩阵相关分析，判断其相关性。

第三步：以知识共享矩阵为因变量，以4个构面矩阵为自变量，进行矩阵回归分析。

第四步：得出分析结果。

3 整体网分析

31 中心性测量

因为某成员的中间中心性衡量了该成员作为“媒介”的能力，即在团队中其他两个人之间作为“纽带”的重要性，且中间中心性给出了衡量整个网络的团队中介性指标——标准化中间中心势，该指标衡量了团队中是否存在严重依靠某一个成员的情况，故本文中心性的测量选取的指标是点的中间中心度。某点的中间中心度其值越大，代表了该成员所处的网络位置越重要。点的中心度又分为点的绝对中间中心度（CABi）和标准化的中间中心度（CRBi），也称为相对中间中心度。其中CABi=∑n〖〗j∑nkbjk（i），i≠k≠i，j

从网络整体的中心性来看，每个团队的5个网络来看，除一般信任网络和知识共享网络以外，团队B的集中趋势均高于A，团队A的咨询网络、情感网络与知识共享网络的中间中心势依次为1434%、1411%和1295%，说明这3个网络比较均衡，并未集中于团队某个成员，一般信任和特殊信任两个网络主要集中于01成员，团队B中，除知识共享网络外，其他网络中，01均表现出了绝对的控制地位；从团队的各个成员来看，两团队中，01均是团队中占据优势地位、控制绝对资源的成员，团队A中，在咨询网络、一般信任网络和特殊信任网络3个网络中，01与21两位成员均处于团队最重要的位置，团队B中的各个网络，01都占据着最为重要的网络位置，而值得注意的是01均是两个团队中的导师。

32 各网络间矩阵相关检验

运用Ucinet对每支团队的5个矩阵间进行矩阵间关系的检验（dyadic QAP）同时给出相关系数的显著性，分析结果见表3和表4。

团队A中，除知识共享与情感网络间的相关性检验在001水平显著外，其他各个网络之间的相关性p值均小于0001，显著性非常高，团队B中，特殊信任与咨询网络、情感网络，知识共享与情感网络、一般信任、特殊信任的显著性稍低（p值介于0001～001），可见，无论团队A还是B，6个网络之间均表现出了高度的相关性。

33 QAP回归分析

为了研究知识共享矩阵与各网络的关系，本文以知识共享矩阵为因变量，分别以咨询网络、情感网络、一般信任网络及特殊信任网络为自变量，进行矩阵回归分析，回归分析的结果见表5和表6。

QAP回归分析依次报告了各自变量的系数（系数的显著性用星号表示，标准误报告在系数下方的括号）、截距、观测次数、拟合优度（R2）、调整后的拟合优度（2）以及模型的F检验值，值得注意的是，与计量经济学不同，矩阵回归分析的观测次数取决于自变量矩阵的行列，如团队A由11个成员组成，自变量由11*11的方阵构成，不考虑团队中成员与自身的关系，观次数值便为110（11*10）；表6和表7中，首先，以知识共享网络为因变量，将各网络作为单独自变量，进行QAP矩阵回归，随后，逐次加入一个网络，再次进行QAP矩阵回归，目的是判断各网络对于知识共享网络的显著程度以及各自变量网络间的共线性关系。

由回归结果，首先，团队A和B的知识共享网络与4个自变量网络的单个网络回归，模型整体显著性较高，都能部分解释因变量的变异（团队A的解释力度介于76%～399%，团队B的解释力度介于96%～206%），且系数统计显著性较高；其次，当依次增加自变量网络数量时，自变量的显著性均有所降低，表明自变量网络间存在部分共线性，特别的，当知识共享网络对4个自变量进行回归时，团队A各网络的系数显著性比团队B好，团队A各系数均在10%的显著水平，团队B除咨询网络达到10%外，其他3个网络显著水平均介于10%～15%；再次，无论是团队A还是团队B，咨询网络、一般信任和特殊信任网络对知识共享的影响都是正向的，情感网络对知识共享的影响是反向的；最后，考虑到各网络间，尤其是咨询网络和情感网络之间的共线性问题，4个网络对于知识共享的解释模型是有效的，虽然4个网络仅仅解释了知识共享变化的463%和183%，看似比例不高，但考虑到影响知识共享的原因还有很多（比如成员的知识结构、性格等），模型的解释力度也较高。

4 结论

根据上述实证分析的结果，结合中心性分析（见表7），得出以下结论：在科研小团体中，咨询网络、一般信任网络及特殊信任网络与知识共享呈现显著的正向关系，并且团队中心性越高，越是有利于知识共享，而情感网络与知识共享呈现负相关的关系，中心性越高越不利于知识共享，结论支持假设1、假设3和假设4，并不支持假设2。之所以出现对假设2的否定，针对本文的研究，可能的原因是，情感网络既测量了团队成员间情感上相互支持的“正能量”，也测量了成员间由抱怨而产生的“负能量”，若两团队中大多数成员将“负能量”归于情感网络，那么情感网络与知识共享的反向作用就不足为奇，而这种负能量在团队中的传播过程，越是存在掌握这种情绪的中心人物，传播的力度越大，造成的负面影响也越大。

5 结束语

运用整体网分析，探讨人际沟通4个网络与知识共享之间的关系是本文的主要目的，本文主要的贡献有两点：其一，过去对人际沟通与知识共享的研究，主要采用结构方程、多元回归分析的方法，重在探讨影响知识共享的路径和原因，而忽略了团队中“结构”和成员的“能动性”对知识共享的影响，本文以咨询网络、情感网络、一般信任网络及特殊信任网络4个网络为人际沟通的构面，在对网络相关指标进行测量的基础上进行的整体网研究，有助于弥补这一问题；其二，本文选取的样本团队为小团体科研团队，普遍存在于我国各高校中，且本文选取了两个团队用以对比分析，对我国的科研团队的建设具有借鉴作用。

然而，本文的研究也存在着一些不足，首先，由于整体网数据的收集需要封闭网络，且团队中所有人的资料都必须获取，资料的获取限制了本文的样本来源并非随机抽取，一定程度上限制了结论的推广；其次，各个科研小团体都具有其特殊性，如团队领导人的学术领导力、团队科研精神、团队成员的知识背景等都可能对知识共享产生影响，因此，本文所得结论并不完全适用每个团队。

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