劉合翔 王 松 王衛(wèi)霞
(1.杭州電子科技大學(xué)人文藝術(shù)與數(shù)字媒體學(xué)院 杭州 310018;2.杭州電子科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院 杭州 310018)
在知識經(jīng)濟(jì)時代,知識創(chuàng)新已成為企業(yè)獲取持續(xù)競爭優(yōu)勢的重要手段。越來越多企業(yè)開始創(chuàng)建和使用在線的開放式創(chuàng)新社區(qū)收集用戶的意見、建議和反饋并與其展開互動,通過一定的知識創(chuàng)新過程,為其產(chǎn)品及服務(wù)的創(chuàng)新提供助力及參考。而要在實(shí)際業(yè)務(wù)中有效地促進(jìn)和管理有關(guān)的創(chuàng)新活動,就涉及到如何正確地理解其知識創(chuàng)新過程,以及對其知識創(chuàng)新能力做出客觀的評價。本文基于此需求,通過對相關(guān)研究的回顧總結(jié),結(jié)合對代表性開放式創(chuàng)新社區(qū)業(yè)務(wù)邏輯的考查,嘗試將此類社區(qū)知識創(chuàng)新能力分解到與其實(shí)際創(chuàng)新過程主要階段所對應(yīng)的幾個維度上來,并就社區(qū)自身微觀的可觀測數(shù)據(jù)來設(shè)計一套評測指標(biāo)體系,以構(gòu)造和檢驗(yàn)一個評測其知識創(chuàng)新能力的量化模型。
目前的研究普遍認(rèn)為知識創(chuàng)新是一個具有階段性特征的動態(tài)過程。例如樊治平[1]將知識創(chuàng)新過程分為知識創(chuàng)造和知識應(yīng)用兩個階段;Lichtenthaler[2]將知識創(chuàng)新理解為企業(yè)與外部進(jìn)行知識資源交互、涉及知識開發(fā)、知識引進(jìn)、知識利用等環(huán)節(jié)的一個過程;Leydesdorfl等[3]也認(rèn)為企業(yè)的知識創(chuàng)新是在知識共享的基礎(chǔ)上,對知識的吸收、運(yùn)用、轉(zhuǎn)化、整合的一系列活動;具體到平臺性的知識創(chuàng)新,徐思彥和李正風(fēng)[4]則是將其描述為用戶基于其興趣愛好或個人需求提出創(chuàng)意并分享,企業(yè)進(jìn)而收集和創(chuàng)造價值的一個動態(tài)的過程。張艷麗[5]認(rèn)為企業(yè)知識創(chuàng)新是通過從外部系統(tǒng)中獲取外部知識資源,并實(shí)現(xiàn)知識的存儲、知識共享等的過程。芮明杰[6]在知識創(chuàng)新模型上,將知識創(chuàng)新分為知識獲取、知識選取、知識融合、知識創(chuàng)造、知識擴(kuò)散和知識共享的六個階段。張永云[7]從知識創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)視角指出知識創(chuàng)新是知識要素間分布、互動、競爭和演化過程??梢钥闯?,相關(guān)研究對于創(chuàng)新過程的理解具有一定的相近性,揭示了知識創(chuàng)新過程中典型的創(chuàng)新活動。而對于特定的創(chuàng)新場景,其知識創(chuàng)新過程的劃分及關(guān)注的重點(diǎn)在借鑒上述框架之外還需結(jié)合實(shí)際場景的考量。
知識創(chuàng)新能力往往與創(chuàng)新過程中的創(chuàng)新活動直接關(guān)聯(lián)。Yam等[8]研究表明內(nèi)部知識獲取對企業(yè)技術(shù)能力有著積極的影響作用;Hung與Tang[9]通過對通過對日本、韓國和臺灣電子產(chǎn)業(yè)的抽樣調(diào)查發(fā)現(xiàn),外部知識獲取亦對企業(yè)的創(chuàng)新能力提升有著顯著的影響。熊捷[10]將知識獲取分為顯性的知識獲取和隱性的知識獲取,認(rèn)為不管是顯性知識獲取還是隱性知識獲取,對企業(yè)創(chuàng)新能力都產(chǎn)生顯著正向影響;Marvel[11]認(rèn)為知識獲取的不對稱性對知識創(chuàng)新創(chuàng)造至關(guān)重要;蘇敬勤[12]研究發(fā)現(xiàn)知識獲取可以增加企業(yè)知識的多樣性和異質(zhì)性,是開放式創(chuàng)新聯(lián)盟中提升知識吸收能力和企業(yè)創(chuàng)新能力的基礎(chǔ)。另外,在知識創(chuàng)新過程中,創(chuàng)新主體之間還需要不斷地進(jìn)行知識交流與互動才能達(dá)到有效創(chuàng)新。盛偉忠[13]以浙江省為主的331家制造業(yè)中小企業(yè)為樣本的實(shí)證研究證明,企業(yè)通過與外部知識間的互動學(xué)習(xí),通過知識吸收提煉的中介效應(yīng)可以提升其創(chuàng)新能力。研究認(rèn)為在企業(yè)創(chuàng)新過程中還需要將外部知識進(jìn)行商業(yè)化應(yīng)用達(dá)到組織目標(biāo)[14]。Lichtenthaler[15]實(shí)證研究表明,持續(xù)性地對知識應(yīng)用進(jìn)行投資的企業(yè)更善于利用平臺創(chuàng)造創(chuàng)新產(chǎn)品以滿足市場的需求。Neergaard[16]認(rèn)為知識應(yīng)用是把知識轉(zhuǎn)化成實(shí)際創(chuàng)新應(yīng)用的必要步驟,為新觀點(diǎn)或新產(chǎn)品的形成作貢獻(xiàn)。上述研究中雖然涉及到對特定類型的創(chuàng)新活動的創(chuàng)新效用考察,但未能從創(chuàng)新全流程活動出發(fā)來對知識創(chuàng)新的能力做結(jié)構(gòu)化的考察和分析。
而在涉及知識創(chuàng)新能力評估的有關(guān)研究上,研究的主要方法是通過詢問來對知識創(chuàng)新能力做出主觀評價,如王新春等[17]通過對內(nèi)部人員的問詢獲取其對知識的感知獲取、探索、適應(yīng)和吸收創(chuàng)新等方面能力的主觀評價;張克永[18]通過與專家和內(nèi)部人員的質(zhì)性訪談來對創(chuàng)新社區(qū)的知識共享績效展開評估;李林曉[19]也是基于一套主觀的評價指標(biāo),分別針對用戶和社區(qū)管理人員來做基于問卷的調(diào)研評估。相較而言,鮮有研究是基于社區(qū)現(xiàn)實(shí)的可觀察數(shù)據(jù)來給出客觀評價。
自從Nonaka和Takeuchi[20]提出了知識創(chuàng)新的SECI理論模型(見圖1)后,很多學(xué)者將其模型用于有關(guān)的知識創(chuàng)新研究之中,并針對不同的研究對象及研究場景對其進(jìn)行了適應(yīng)性的改造。例如耿新[21]從知識的分類與分布角度出發(fā),提出的知識創(chuàng)造的IDE-SECI模型;Li等[22]基于知識三分法即隱性知識、灰色知識和顯性知識,構(gòu)建的包含六種轉(zhuǎn)化模式的G-SECI模型;鄭承志[23]將知識創(chuàng)造過程可歸結(jié)為共同化、融合化和操作化三個階段的螺旋上升過程,并提出了知識創(chuàng)造的SIO-IE模型;以及廖先玲等[24]基于知識流動視角所對SECI模型做出的改造。而本文也將依據(jù)SECI模型,通過對以小米社區(qū)為代表的開放式創(chuàng)新社區(qū)考察,提出改造后的SECI模型,并基于對真實(shí)場景中的知識創(chuàng)新活動與知識創(chuàng)新流程梳理,歸納此類社區(qū)中知識創(chuàng)新的基本邏輯。
圖1 SECI模型
與經(jīng)典的SECI模型不同,本文在隱性和顯性的知識劃分基礎(chǔ)上,進(jìn)一步將知識分為“用戶隱性/顯性知識”和“組織隱性/顯性知識”4類,以與開放式創(chuàng)新社區(qū)中實(shí)際的業(yè)務(wù)邏輯相匹配,并將新劃分的4類知識,以及本文所梳理的5項(xiàng)知識創(chuàng)新活動(知識發(fā)布、知識互動、知識提煉、知識應(yīng)用與知識學(xué)習(xí))與原有的4個知識創(chuàng)新階段(外在化、組合化、內(nèi)隱化、社會化)依次對應(yīng)起來,從而形成一個改造后的SECI模型(見圖2)。
在該模型中涉及的5項(xiàng)知識創(chuàng)新活動中,前四類活動源于對開放式創(chuàng)新社區(qū)中實(shí)際用戶及組織行為的歸納,其間的對應(yīng)關(guān)系可參見本文依據(jù)小米社區(qū)中社群圈子的業(yè)務(wù)邏輯所梳理的其知識創(chuàng)新流程(見圖3),而該模型中的“知識學(xué)習(xí)”活動由于更多發(fā)生于產(chǎn)品及服務(wù)的改進(jìn)(組織隱性知識)為用戶所感知(用戶隱性知識)的用戶體驗(yàn)過程中,并不在此類社區(qū)自身直接的作用域之內(nèi),因此對于此類知識活動暫未納入本文當(dāng)下的考察范圍。但從知識創(chuàng)新的完整流程來說,將此活動一并納入到考察范圍并與其他幾項(xiàng)活動做整合考慮將使社區(qū)知識創(chuàng)新的評價體系更加完整,此目標(biāo)將有待后續(xù)進(jìn)一步的研究實(shí)現(xiàn)。
圖2 本文改造后的SECI模型
在圖3所反映的實(shí)際的知識創(chuàng)新流程中,用戶會根據(jù)自身的需求在社區(qū)平臺上發(fā)表不同類型的帖子內(nèi)容(建議、反饋、求助等),而用戶之間會就帖子進(jìn)行互動(瀏覽、點(diǎn)贊、評論等)。入駐社區(qū)的組織員工則是通過審閱發(fā)帖內(nèi)容,結(jié)合帖子的類別、帖子的互動熱度等因素,從帖子中選擇并精煉出有關(guān)提案,其中部分提案會被優(yōu)先處理,而被處理的提案中會有一部分會被立為待優(yōu)化改進(jìn)的項(xiàng)目,并在經(jīng)歷一定的項(xiàng)目開發(fā)周期后得以優(yōu)化。
圖3 小米社區(qū)中社群圈子的知識創(chuàng)新流程
基于上述的流程不難發(fā)現(xiàn),在現(xiàn)實(shí)中的知識創(chuàng)新載體(開放式創(chuàng)新社區(qū))中主要涉及2類知識創(chuàng)新主體:用戶(圈子成員)和組織(入駐員工),以及3種知識創(chuàng)新的客體:用戶貢獻(xiàn)的知識(帖子)、組織挖掘的知識(提案)及組織利用的知識(立項(xiàng))。而知識創(chuàng)新主體對知識創(chuàng)新客體施加作用,則是通過上圖中涉及的特定行為(如發(fā)帖、評論、審閱、響應(yīng)等)所歸納的4類知識創(chuàng)新活動來完成,最終以實(shí)現(xiàn)知識創(chuàng)新的輸出(產(chǎn)品及服務(wù)的創(chuàng)新)。由此,我們可將此類開放式創(chuàng)新社區(qū)知識創(chuàng)新的基本邏輯以如下圖形表示(見圖4)。
圖4 開放式創(chuàng)新社區(qū)知識創(chuàng)新的基本邏輯
在上述邏輯中,我們除了可以將知識創(chuàng)新活動可進(jìn)一步歸納為“用戶知識貢獻(xiàn)”和“員工知識加工”兩大類,還應(yīng)意識到4類知識創(chuàng)新活動之間還存在著一定的依賴關(guān)系(見圖5)。首先“知識互動”依賴于“知識發(fā)布”(所產(chǎn)生的帖子),而“知識提煉”除了依賴于“知識發(fā)布”,也依賴于“知識互動”——互動程度是提煉的重要依據(jù);最后,“知識應(yīng)用”(立項(xiàng)優(yōu)化)則是依賴于“知識提煉”(所形成的提案)。由此我們可以對開放式創(chuàng)新社區(qū)的知識創(chuàng)新邏輯形成更進(jìn)一步的認(rèn)識。
圖5 知識創(chuàng)新活動的分類與依賴關(guān)系
要對開放式創(chuàng)新社區(qū)的知識創(chuàng)新能力做出客觀評價,可以根據(jù)其知識創(chuàng)新的基本邏輯,將知識創(chuàng)新“能力”(C,Capability)——社區(qū)所實(shí)現(xiàn)的創(chuàng)新產(chǎn)出分解到與主要知識創(chuàng)新活動對應(yīng)的不同的產(chǎn)出維度上來,并為其構(gòu)建可量化的評測指標(biāo)。本文將前述的4類平臺知識創(chuàng)新活動分別映射到下表所示的4個維度的能力上,并為其設(shè)計了4項(xiàng)評測指標(biāo)(見表1)。其中最后一個指標(biāo)“周期內(nèi)提案的立項(xiàng)效能”是由“周期內(nèi)已立項(xiàng)的提案數(shù)”/“周期內(nèi)立項(xiàng)提案執(zhí)行的平均耗時”計算獲得。另外,由于知識創(chuàng)新能力的考察主要是從社區(qū)平臺的視角出發(fā),因此本文將用戶的“知識發(fā)布”活動對應(yīng)到組織的“知識獲取能力”,并以“知識互動水平”來表述社區(qū)在知識互動方面的“能力”。
表1 開放式創(chuàng)新社區(qū)知識創(chuàng)新能力的維度劃分及評測指標(biāo)
不過,在做社區(qū)或內(nèi)部社群之間的知識創(chuàng)新能力比較時,僅僅依靠以上4項(xiàng)指標(biāo)來做評判可能會有失“公允”,因?yàn)椴煌鐓^(qū)和社群因其主題、用戶群體以及發(fā)展歷史的不同而有著創(chuàng)新基礎(chǔ)的先天差異。
以小米社區(qū)為例,通過制圖(圖6、圖7)來考察其一級圈子和二級圈子的用戶規(guī)模(成員數(shù),x軸)、員工配置(入駐員工數(shù),y軸)以及知識存量(帖子數(shù),對應(yīng)氣泡大小),可以發(fā)現(xiàn)在此類社區(qū)的生態(tài)中,社群在有關(guān)的創(chuàng)新基礎(chǔ)指標(biāo)上表現(xiàn)出典型的冪率分布,表明各社群圈子的創(chuàng)新基礎(chǔ)存在著巨大的差異。
圖6 小米社區(qū)一級圈子的創(chuàng)新基礎(chǔ)差異
圖7 小米社區(qū)二級圈子的創(chuàng)新基礎(chǔ)差異
鑒于社區(qū)間創(chuàng)新基礎(chǔ)的先天性差異,有必要將創(chuàng)新能力中的先天因素和后天因素分解開來,由此本文借用物理學(xué)中能量的有關(guān)概念將社區(qū)的知識創(chuàng)新能力拆解為了兩個部分,其中由社區(qū)先天的“規(guī)模因素”決定的部分我們將其稱之為知識創(chuàng)新的“動能”(D,Dynamics)——由社區(qū)當(dāng)前人員數(shù)決定,指向創(chuàng)新主體潛在的能動性,以及知識創(chuàng)新的“勢能”(P,Potential)——由社區(qū)當(dāng)前資源量決定,指向創(chuàng)新客體潛在的受動性,而其他由社區(qū)后天的“活力因素”決定的部分我們則將其稱之為知識創(chuàng)新的“能效”(E,Efficiency)——由社區(qū)主題、社區(qū)內(nèi)容質(zhì)量和社區(qū)激勵機(jī)制等決定,反映創(chuàng)新動、勢能向創(chuàng)新產(chǎn)出轉(zhuǎn)化的效率(可分別定義為Ed和Ep)。上述因素與創(chuàng)新能力間的關(guān)系,連同因素間的作用關(guān)系可以通過以下的創(chuàng)新轉(zhuǎn)化邏輯來表達(dá):
動能-能力轉(zhuǎn)化:人員規(guī)模D——>資源創(chuàng)造Ed——>創(chuàng)新產(chǎn)出Cd;
勢能-能力轉(zhuǎn)化:資源規(guī)模P——>人員利用Ep——>創(chuàng)新產(chǎn)出Cp;
動能-勢能轉(zhuǎn)化:人員規(guī)模D——>資源創(chuàng)造Ed——>創(chuàng)新產(chǎn)出Cd——>新增資源規(guī)模Pi。
由于當(dāng)前的動能D通過當(dāng)前的動能能效Ed的轉(zhuǎn)化可以增加未來的勢能Pt,因此勢能Pt是一個動能D和動能能效Ed的時間函數(shù),而未來的動能Dt和勢能Pt又將基于未來的能效Edt和Ept的轉(zhuǎn)化形成新的創(chuàng)新產(chǎn)出,并反映為創(chuàng)新能力Ct。由此可以看出,動能D、勢能P、能效E和能力C均屬于會隨著社區(qū)自身的發(fā)展而變化的一組動態(tài)屬性。
對于以較短的動態(tài)周期(如按月)來考察已進(jìn)入相對發(fā)展穩(wěn)定期的社區(qū)來說,考察其時間片段的斷面值時可以暫時簡化這里因素間的相互關(guān)系,將它們作為獨(dú)立的因素來分別考量。而對于考察處在快速成長期或衰退期的社區(qū),以及考察社區(qū)知識創(chuàng)新能力的長周期演化的研究而言,則可能需要考慮并討論上述屬性間隨時間相互的作用與影響,關(guān)于這一類的主題的研究也有待后續(xù)做進(jìn)一步的探索。
在將前述創(chuàng)新能力的4項(xiàng)評測指標(biāo)進(jìn)一步分解為上述這兩部分的評測指標(biāo)時,本文將依據(jù)“知識創(chuàng)新能力=知識創(chuàng)新動能/勢能×知識創(chuàng)新能效,即C=(D∨P)*E”的公式來設(shè)計。例如,【知識提煉能力】周期內(nèi)社區(qū)中發(fā)起的提案數(shù)=【知識創(chuàng)新動能】社區(qū)入駐員工數(shù)×【知識創(chuàng)新能效】(周期內(nèi)入駐員工的平均審帖量×周期內(nèi)帖子的提案轉(zhuǎn)化比例)。同時文本還將評測指標(biāo)均設(shè)為了正向指標(biāo)(例如,將“周期內(nèi)立項(xiàng)提案執(zhí)行的平均耗時”這一負(fù)向指標(biāo)求倒轉(zhuǎn)化為“周期內(nèi)已立項(xiàng)提案的執(zhí)行效率”,從而使各指標(biāo)均能作為知識創(chuàng)新能力的正向評判依據(jù))。由此本文進(jìn)一步設(shè)計了各能力維度上的動/勢能指標(biāo)4個、能效指標(biāo)10個,最終構(gòu)成如圖8所示的開放式創(chuàng)新社區(qū)知識創(chuàng)新能力的結(jié)構(gòu)化量化評測模型。
圖8 開放式創(chuàng)新社區(qū)知識創(chuàng)新能力的結(jié)構(gòu)化量化評測模型
需要注意的是,在將該量化模型應(yīng)用于其他的開放式創(chuàng)新社區(qū)時,可能需要結(jié)合其實(shí)際的業(yè)務(wù)邏輯來對該模型中的指標(biāo)設(shè)定作出一定適應(yīng)性的調(diào)整。
結(jié)合本文對小米社區(qū)中所選擇產(chǎn)品圈子的實(shí)際評測過程,本節(jié)將為知識創(chuàng)新社區(qū)的知識創(chuàng)新能力評測給出以下的執(zhí)行參考路徑并結(jié)合實(shí)例做出說明。
本文選取小米社區(qū)這一國內(nèi)創(chuàng)建較早、具備一定典型性、有較大規(guī)模和影響力的開放式創(chuàng)新社區(qū)作為這類社區(qū)知識創(chuàng)新能力評測的目標(biāo)平臺。基于該社區(qū)的現(xiàn)實(shí)規(guī)模(截至2021.6.25,該社區(qū)一共涵蓋14個一級圈子和其之下的377個二級圈子,每一個二級圈子對應(yīng)一個單獨(dú)的主題社群)以及上一節(jié)中分析的該社區(qū)的生態(tài)特性(圈子間存在顯著的先天差異),本文選取了其中8個產(chǎn)品類目一級圈子其下帖子總量最大的二級圈子(已相對穩(wěn)定發(fā)展)來作為評測對象(具體選擇的二級圈子可參見下節(jié)分析圖表中的圖例)。
本文根據(jù)對小米社區(qū)知識創(chuàng)新活動的初步考察,設(shè)定了以一個月的時間跨度作為其知識創(chuàng)新能力的測評周期,既考慮到了其知識創(chuàng)新活動的頻度特性,也考慮知識創(chuàng)新能力評測的動態(tài)時效性。本文最終實(shí)際選取的評測周期為2021.5.21-2021.6.20。
依據(jù)所確定的目標(biāo)評測對象的社區(qū)特性,本文對所構(gòu)建知識創(chuàng)新能力的量化模型中涉及公式演算的評測指標(biāo)(對應(yīng)圖8中的知識創(chuàng)新能效指標(biāo))給出具體的定義(見表2)。
表2 知識創(chuàng)能能效評測指標(biāo)定義
根據(jù)已構(gòu)建的社區(qū)知識創(chuàng)新能力的量化模型中相關(guān)指標(biāo)所依賴的數(shù)據(jù),結(jié)合小米社區(qū)中可獲取數(shù)據(jù)項(xiàng),本文梳理的評測所需采集數(shù)據(jù)項(xiàng)的清單如下(見表3):
表3 知識創(chuàng)新能力評測的數(shù)據(jù)采集項(xiàng)
針對小米社區(qū)上的有關(guān)數(shù)據(jù)的網(wǎng)頁特征,本文利用python編寫網(wǎng)絡(luò)爬蟲,采集對應(yīng)評測周期內(nèi)發(fā)布的帖子及提案的全部有關(guān)數(shù)據(jù),并根據(jù)采集數(shù)據(jù)的實(shí)際情況進(jìn)行篩選、去重、補(bǔ)齊等工作,最終一共采集并保留了124 873個帖子以及1 295個提案的有關(guān)數(shù)據(jù)。
基于采集和已清洗的數(shù)據(jù),本文對相關(guān)指標(biāo)進(jìn)行測算和統(tǒng)計,通過不同維度及特定類別(如依據(jù)不同的帖子及提案類別、不同的互動類型、不同的提案處理方式)考察、時序考察(如指標(biāo)的逐日差異)、以及基準(zhǔn)設(shè)定(如取社群間的指標(biāo)平均值)和數(shù)據(jù)可視化(如繪制象限圖、雷達(dá)圖等)等方式對相關(guān)指標(biāo)做更進(jìn)一步的分析與比較,以對開放式創(chuàng)新社區(qū)知識創(chuàng)新規(guī)律進(jìn)行洞察,以及對不同社群間知識創(chuàng)新能力做客觀與直觀的評價。
本文采取總(能力)-分(動/勢能+能效)方式來對社區(qū)的知識創(chuàng)新能力進(jìn)行評測,其中“能力評測”主要考察創(chuàng)新產(chǎn)出,適用于對社群創(chuàng)新力的總體評價;“動/勢能”測評主要考察創(chuàng)新基礎(chǔ),適用于對社群創(chuàng)新潛力的評價;“能效評測”主要考察創(chuàng)新轉(zhuǎn)化,適用于對社群創(chuàng)新效率的評價?;诖怂鶚?gòu)建的一個知識創(chuàng)新能力的結(jié)構(gòu)性評測框架如下(見圖9):
圖9 知識創(chuàng)新能力結(jié)構(gòu)性評測框架
以下本文將對選取的小米社區(qū)代表圈子——即社區(qū)的代表社群(見各圖中圖例),依據(jù)前述框架展開知識創(chuàng)新能力的評測與分析。
以上創(chuàng)建圖表中,圖10-12分別表現(xiàn)的是各代表圈子在評測期內(nèi)的前三個知識創(chuàng)新能力維度指標(biāo)(參見表1)上的跨時域表現(xiàn)差異。圖13表現(xiàn)的是有做提案立項(xiàng)的代表圈子其立項(xiàng)項(xiàng)目的項(xiàng)目周期分布(對應(yīng)縱軸上的優(yōu)化時長)。
圖11 代表圈子知識互動水平(有效互動量)比較
圖12 代表圈子知識提煉能力(發(fā)起提案數(shù))比較
圖13 代表圈子知識應(yīng)用能力(提案立項(xiàng)效能)比較
通過以上對評測數(shù)據(jù)的可視化呈現(xiàn),可以快速捕捉到社群圈子在各知識創(chuàng)新能力維度上的表現(xiàn)差異及其在時間上的規(guī)律。例如通過圖10-12可以發(fā)現(xiàn),在知識創(chuàng)新能力的前三個維度上,各圈子的“能力值”均表現(xiàn)迥異,雖然在各維度能力值上各圈子的排名基本一致,但在各維度上能力值的差異程度上則有明顯的不同。同時其能力值的逐日表現(xiàn)均存在著較大波動,且各維度上能力值的波動并不同頻,因此對其評價不宜以“一時”論英雄。而圖13則反映出有做立項(xiàng)優(yōu)化的有限圈子中,立項(xiàng)數(shù)量(氣泡個數(shù))上也存在較大差異,而其項(xiàng)目的優(yōu)化周期從一日到二十余日不等,但仍以短周期(如當(dāng)日)居多。而有的圈子因評估的基數(shù)過小(如小愛同學(xué)圈的完成優(yōu)化立項(xiàng)僅一項(xiàng)),應(yīng)當(dāng)從相關(guān)統(tǒng)計值的比較中剔除,避免產(chǎn)生對統(tǒng)計值的誤讀。
根據(jù)前文的結(jié)構(gòu)化量化模型,我們將“知識獲取”和“知識提煉”的基礎(chǔ)設(shè)定為知識主體的人員量,并將其歸為創(chuàng)新的動能,而將社區(qū)“知識互動”和“知識應(yīng)用”的基礎(chǔ)設(shè)定為知識客體對應(yīng)的資源量,將歸其為創(chuàng)新的勢能(參考圖8)。而下圖就是針對8個代表圈子在本文涉及的4個維度上的知識創(chuàng)新動/勢能指標(biāo)所做的比較。
圖14 代表圈子知識創(chuàng)新的動/勢能比較
通過類似上圖的動/勢能指標(biāo)的圈子橫向?qū)Ρ?為減少絕對值的過大差異帶來的指標(biāo)間的比較困難,本文采用了雙軸及對數(shù)軸的處理),可以對不同社區(qū)在四個維度上的創(chuàng)新基礎(chǔ)形成快速的認(rèn)知,如各圈子有相對優(yōu)勢的創(chuàng)新條件(例如上圖中反映出小愛同學(xué)圈相比其成員規(guī)模,在獲配入駐員工數(shù)量上有明顯的相對優(yōu)勢),以及圈子間在各維度動/勢能指標(biāo)上表現(xiàn)的差異(例如上圖中各圈子間的創(chuàng)新勢能的差異幅度明顯大于創(chuàng)新動能差異)。
而根據(jù)動/勢能在上圖中的相對位置,我們還可以進(jìn)一步來挖掘圈子的其他特性:如果圈子的“互動勢能”曲線位置高于“獲取動能”柱圖頂部的位置,表明其“用戶知識貢獻(xiàn)的活躍度(發(fā)帖量/成員數(shù))”相對較高,而如果圈子的“應(yīng)用勢能”曲線位置高于“提煉動能”柱圖頂部的位置,則表明其“員工知識加工的活躍度(提案量/員工數(shù))”相對較高,而圖14中最左端的兩個圈子就符合此特性。
相較來講,知識創(chuàng)新的能效考察的是一個社區(qū)真實(shí)的知識創(chuàng)新活力,因此以下將重點(diǎn)針對知識創(chuàng)新能效來設(shè)計一種可視化分析與評價方法。
5.3.1知識獲取能效的比較與分析
通過構(gòu)建圖15的分析圖形:單月發(fā)帖成員的占比(氣泡大小)、單月發(fā)帖成員的平均發(fā)帖量(x軸)、單月高質(zhì)量發(fā)帖占比(y軸),并觀察各代表圈子在其坐標(biāo)系中的相對位置,能夠幫助社區(qū)決策管理與運(yùn)營人員快速識別出在知識獲取能效指標(biāo)上表現(xiàn)突出的具體社群(比如K30至尊紀(jì)念版圈,以下簡稱K30圈,在“發(fā)帖成員占比”和“發(fā)帖成員平均發(fā)帖量”指標(biāo)上表現(xiàn)突出),并形成對各圈子的獲取能效在該坐標(biāo)系上的表現(xiàn)分布的一個基本認(rèn)知(如各社群在坐標(biāo)系中是集中趨近還是較為分散)。
圖15 代表圈子知識獲取能效的指標(biāo)比較
另外,通過圖16所做的對各圈子中各發(fā)帖類型占比的比較,還可以進(jìn)一步揭示在圖15中y軸的高質(zhì)量發(fā)帖占比(相當(dāng)于用戶知識供給的知識密度)數(shù)據(jù)中所隱藏的結(jié)構(gòu)化信息(由帖子類型反映出的用戶知識供給的內(nèi)容偏好)。例如圖16中各圈子的高質(zhì)量發(fā)帖(求助+建議)中,求助類帖子相對建議類帖子更多。
5.3.2知識互動能效的比較與分析
基于圖17針對知識互動效能指標(biāo)的圖形構(gòu)建:單月發(fā)帖的單貼平均瀏覽量(x軸)和單月發(fā)帖的有效互動占比(y軸),并引入知識互動勢能指標(biāo)——單月發(fā)帖量(氣泡大小),同樣可以觀察各圈子在該坐標(biāo)系下的相對位置,以形成對各圈子在該維度能效指標(biāo)上表現(xiàn)以及位置分布特征的認(rèn)知。比如該圖中“小愛同學(xué)圈”和“小米電視4系列圈”在坐標(biāo)系中的特殊位置表明了其在互動維度上與其他圈子的氣質(zhì)迥異。
圖17代表圈子知識互動能效的指標(biāo)比較
圖18 代表圈子知識互動類別的比較
而通過圖18中對各圈子在不同形式互動(參見圖例)上表現(xiàn)的比較(為減少指標(biāo)間絕對值差異帶來的圈子間的比較困難,本文采用了對數(shù)軸的處理),則可以將圖17中y軸的單月發(fā)帖的有效互動占比(相當(dāng)于用戶互動的深入度)數(shù)據(jù)中隱藏的結(jié)構(gòu)信息(用戶對互動方式的偏好)呈現(xiàn)出來。例如圖18中就反映出小愛同學(xué)圈的用戶在互動中相比其他圈子更傾向于點(diǎn)贊而非評論,贊同而非異議。
5.3.3知識提煉能效的比較與分析
基于圖19針對知識提煉效能指標(biāo)的圖形構(gòu)建:入駐員工單月平均帖子審閱量(x軸)、單月帖子的提案轉(zhuǎn)化比例(y軸),并引入知識提煉動能指標(biāo)——入駐員工數(shù)(氣泡大小),可以觀察各圈子在該坐標(biāo)系下的相對位置,實(shí)現(xiàn)對各圈子在該能效維度指標(biāo)上表現(xiàn)及位置分布特征的認(rèn)知。例如,該圖中反映出K30圈入駐員工的審閱壓力明顯過大,而小愛同學(xué)圈則有著異常的提案轉(zhuǎn)化率。而根據(jù)各圈子在此坐標(biāo)系上的位置分布,則可為員工配置的適應(yīng)性調(diào)整提供參考依據(jù)。
另外,通過圖20對各圈子的不同類別帖子及所有帖子的提案轉(zhuǎn)化率比較,可以進(jìn)一步探索不同類別帖子在各圈子中被轉(zhuǎn)化為提案的潛力差異。例如在該圖中可以發(fā)現(xiàn),建議類和求助類帖子的提案轉(zhuǎn)化率明顯高于全部帖子的平均提案轉(zhuǎn)化率,而不同圈子中轉(zhuǎn)化潛力占優(yōu)的帖子類型則不盡相同,有的是建議占優(yōu),有的則是求助占優(yōu)。
圖19 代表圈子知識提煉能效指標(biāo)比較
圖20 代表圈子不同類別帖子的知識提煉比較
5.3.4知識應(yīng)用能效的比較與分析
基于圖21針對知識應(yīng)用效能3項(xiàng)指標(biāo)所構(gòu)建的圖形:單月提案的處理比例(x軸)、單月處理提案的立項(xiàng)比(y軸)、單月已立項(xiàng)提案執(zhí)行效率(氣泡大小),通過分析各代表圈子在該坐標(biāo)系相對位置,能夠識別在該能效維度指標(biāo)上表現(xiàn)突出的具體圈子(如小愛同學(xué)圈的提案處理比例與立項(xiàng)提案執(zhí)行效率,以及K30圈的提案立項(xiàng)比),并形成在該能效維度上社群差異的基本認(rèn)知(如有些代表圈子已在該坐標(biāo)系中消失)。需要注意的是圖21中的氣泡大小直接用于知識應(yīng)用效率的分析可能會造成誤判(例如小愛同學(xué)圈的執(zhí)行效率表現(xiàn)源于提案立項(xiàng)的孤例),因此還需要結(jié)合類似圖13的圖表綜合來做出評判。
由于圖21中的信息未能反映各圈子中對未立項(xiàng)提案的幾類處理的結(jié)構(gòu)比例,因此無法對知識應(yīng)用(立項(xiàng))前的“知識競爭”形成認(rèn)知。通過圖22的則可以彌補(bǔ)圖21在此結(jié)構(gòu)上分析的不足,既得以了解各社群中已立項(xiàng)提案中所在各階段(立項(xiàng)待開發(fā)、開發(fā)中、已優(yōu)化)的占比分布,也可以了解各圈子對于未立項(xiàng)提案去向(被處理方式)的結(jié)構(gòu)性差異(如圖22中,區(qū)別于其他代表圈子的處理方式構(gòu)成,小愛同學(xué)圈的未立項(xiàng)提案均做了回復(fù)處理)。
圖21 代表圈子知識應(yīng)用能效的指標(biāo)比較
圖22 代表圈子知識應(yīng)用比例的比較
5.3.5知識創(chuàng)新能效的維度比較與分析
在逐一完成對8個代表圈子在單維度能效指標(biāo)上的比較分析后,有必要對各圈子做下跨維度的比較,本文通過計算知識創(chuàng)新各維度能效指標(biāo)值的乘數(shù)(例如互動維度的能效指標(biāo)乘數(shù):“單貼平均瀏覽量”ד有效互動占比”),并構(gòu)建圖23形式的圖表(縱軸對應(yīng)各維度的能效指標(biāo)乘數(shù)值),來總體判斷各圈子在知識創(chuàng)新能效上所具有的“維度優(yōu)勢”。
圖23 代表圈子知識創(chuàng)新能效的維度比較
由于各維度上知識創(chuàng)新能效指標(biāo)乘數(shù)的量值差異較大,不利于做跨維度上的圈子比較,本文因此對各維度能效指標(biāo)的乘數(shù)值做了均值歸一化處理,最終形成圖23所呈現(xiàn)的代表圈子在各維度能效上的綜合相對表現(xiàn)。
通過該類圖表不僅可以識別出在知識創(chuàng)新能效上具有特定維度優(yōu)勢的圈子(例如有知識獲取和知識應(yīng)用維度優(yōu)勢的K30圈、有知識互動維度優(yōu)勢的小愛同學(xué)圈、有知識提煉維度優(yōu)勢的MIUI系統(tǒng)圈),而且能夠針對單個社群在能效上做跨維度比較(例如K30圈在知識的獲取、提煉和應(yīng)用維度上表現(xiàn)出眾,但在知識互動維度上則相對較弱)。
5.3.6知識創(chuàng)新各維度能效的綜合比較與評價
如果要對各代表圈子知識創(chuàng)新的能效做跨維度的比較和評價,還需要為能效的評價引入一定的評判基準(zhǔn),本文采用在各能效指標(biāo)上各代表圈子的平均值(基于多數(shù)能效指標(biāo)值的分布為正態(tài)分布。而社群在知識創(chuàng)新動能和能力指標(biāo)上的值一般為冪率分布,則不宜采取平均值作為其評價的基準(zhǔn))作為評價的基準(zhǔn)(該基準(zhǔn)未來還可進(jìn)一步擴(kuò)展為全社區(qū)所有圈子的指標(biāo)平均值),并以相對該基準(zhǔn)的偏差來反映各圈子在不同能效維度及其指標(biāo)上的相對優(yōu)劣勢。本文將利用圖24來為該邏輯下的知識創(chuàng)新能效比較和評價提供解讀支撐。
首先,由于各能效指標(biāo)的量綱不同,各指標(biāo)得到的圈子平均值也差異較大,哪怕做對數(shù)軸處理也仍會造成由平均值繪制的基準(zhǔn)線線型不規(guī)整(如圖中虛線),這會導(dǎo)致各圈子相比基準(zhǔn)線差異的解讀困難(如圖上方MIUI系統(tǒng)圈其指標(biāo)值邊界相對基準(zhǔn)線的偏移很難做解讀)。為解決這一問題,本文同樣采用了前述的均值歸一化處理,將所有代表圈子的各標(biāo)平均值均轉(zhuǎn)化為1,進(jìn)而將各圈子能效指標(biāo)的絕對值等比換算為相對值,而并不改變?nèi)ψ娱g指標(biāo)值的比值差異,從而使實(shí)現(xiàn)圖形中單一圈子跨維度及跨指標(biāo)表現(xiàn)的可比性(例如MIUI系統(tǒng)圈的知識應(yīng)用維度表現(xiàn)明顯相較它其他維度的表現(xiàn)更強(qiáng)),同時也更容易發(fā)現(xiàn)各維度上和指標(biāo)上的優(yōu)勢圈子(如圖中K30圈在員工平均審帖量,小愛同學(xué)圈在帖子的平均瀏覽量上,相較其他圈子有明顯優(yōu)勢)。
圖24 代表圈子知識創(chuàng)新效能的基準(zhǔn)比較
而基于圖23和圖24分別對各圈子所做的跨維度與跨指標(biāo)比較,若以均一化后的指標(biāo)值為基準(zhǔn)值2倍以上(這里的判定系數(shù)可根據(jù)值差異分布自行設(shè)定)作為該指標(biāo)優(yōu)勢圈子的評判標(biāo)準(zhǔn)(同理,也可設(shè)定劣勢圈子所對應(yīng)的判定條件),則可以得到如表4的評判結(jié)論。
表4 代表圈子知識創(chuàng)新能效評判結(jié)果
在以上的評測分析實(shí)例中值得注意的是,由于小米社區(qū)中的細(xì)分圈子數(shù)量龐大,本文在選取評測的代表圈子時對其社區(qū)生態(tài)還無法充分把握,因此在所選圈子的代表性、可比性(規(guī)??杀?、配套可比、主題可比)上或有進(jìn)一步探討與改進(jìn)的余地。此外,部分知識創(chuàng)新能效指標(biāo)仍會存在一定的冪率分布特性,因此通過取平均數(shù)來設(shè)置能效評估基線的策略還可考慮做進(jìn)一步的修正。最后,在實(shí)際的評測實(shí)踐中,相關(guān)的評測結(jié)論還應(yīng)在形成可視化的預(yù)判后做基于數(shù)值的確認(rèn)。
本文通過相關(guān)文獻(xiàn)回顧發(fā)現(xiàn),現(xiàn)有研究對于知識創(chuàng)新過程做了不同卻相近的階段劃分與創(chuàng)新活動歸類,而在知識創(chuàng)新能力評價方面,相關(guān)研究中多圍繞特定的知識創(chuàng)新活動展開,少有從知識創(chuàng)新全流程的角度出發(fā)對知識創(chuàng)新能力做結(jié)構(gòu)化的分析與考察。在評價手段上多是通過訪談及問卷來獲得有關(guān)人員的主觀評價,缺少基于社區(qū)現(xiàn)實(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)來做的客觀評價。針對這兩個方面的研究不足,本研究借鑒了現(xiàn)有研究中對知識創(chuàng)新過程的有關(guān)認(rèn)知,從由此所定義的一組知識創(chuàng)新的全流程活動出發(fā),運(yùn)用社區(qū)自身的運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)來對社區(qū)的知識創(chuàng)新能力進(jìn)行評測,搭建了一個結(jié)構(gòu)化、體系化的創(chuàng)新能力評測框架,為開放式創(chuàng)新社區(qū)的創(chuàng)新管理提供了一套實(shí)操性的客觀評測方法。
通過對傳統(tǒng)的SECI模型的改造,本文將模型中的知識創(chuàng)新過程落實(shí)到相應(yīng)的活動層面,通過引入社區(qū)場景下的知識主體與知識客體,梳理總結(jié)了目前開放式創(chuàng)新社區(qū)知識創(chuàng)新的基本邏輯,并在此基礎(chǔ)上根據(jù)此類社區(qū)知識創(chuàng)新活動的類別提出了評測知識創(chuàng)新能力的四個維度,從而進(jìn)一步延展并豐富了知識創(chuàng)新的過程理論。另外通過設(shè)計涵蓋這四個維度以及創(chuàng)新能力、創(chuàng)新動/勢能、創(chuàng)新能效三個層次,涉及18項(xiàng)量化評測指標(biāo)的知識創(chuàng)新能力的結(jié)構(gòu)化量化模型,本文也為現(xiàn)實(shí)中的知識創(chuàng)新社區(qū)的創(chuàng)新考核提供了一套參考工具。
基于對小米社區(qū)中8個產(chǎn)品圈子在該量化模型中指標(biāo)上的實(shí)際測評,本文發(fā)現(xiàn)了此類社區(qū)中各社群在知識創(chuàng)新能力上所表現(xiàn)出的結(jié)構(gòu)性差異及其他的一些特征,而本文的分析評測過程則是為此類社區(qū)知識創(chuàng)新能力的測評提供了一種新的操作路徑。通過實(shí)際案例的測評分析,驗(yàn)證了對此模型下的各評測指標(biāo)的組合可視化設(shè)計與呈現(xiàn),能夠直觀地反映出社區(qū)中知識創(chuàng)新的現(xiàn)狀與潛力,并為此類社區(qū)的運(yùn)營與知識創(chuàng)新提供相應(yīng)的決策依據(jù)和管理抓手。
需要說明的是,本模型的評測框架和評測邏輯更適用于與小米社區(qū)運(yùn)營方式相近的知識創(chuàng)新社區(qū)、評測的對象屬于已進(jìn)入相對穩(wěn)定發(fā)展期的社群、且評測為動態(tài)短周期評估的情況。對于不同運(yùn)行方式的社區(qū)和處在快速成長期和衰退期的社群的評測,或?qū)ι鐓^(qū)長序創(chuàng)新能力的演化研究,則需要做該評測模型的適應(yīng)性改造,后續(xù)的研究可以針對以上場景和主題做進(jìn)一步的擴(kuò)展研究。另外,在具備相應(yīng)研究條件時,后續(xù)研究也可考慮將知識創(chuàng)新流程中用戶的知識學(xué)習(xí)和吸收環(huán)節(jié)也納入到知識創(chuàng)新的評測體系中來,以實(shí)現(xiàn)一個對知識創(chuàng)新績效完整閉環(huán)的考察。