«Гарвардский прорыв» и анализ социальных сетей

. «Анализ социальных сетей» — раздел социологии, получивший свое развитие в Великобритании (Манчестерский университет) и США (Гарвардский университет) в 1960-х годах и использовавшийся изначально для анализа больших и малых социальных сообществ со сложной структурой связей между членами (в качестве первых сообществ для анализа использовались небольшой британский город, а также небольшие африканские племенные сообщества). Своими истоками анализ социальных сетей уходит в социометрические методы, гештальт-теорию и исследование в ее рамках групповой динамики в 1930-х годах [Kunda, 2006]. В работах Дж. Морено [Морено, 1958] по изучению возможностей психотерапии для выявления структуры дружеских отношений в группе встречаются термины «социальные конфигурации» (social configurations) и «социальные объединения» (social aggregates), служащие целям структурного описании межличностных отношений.

«Топологический подход», основанный на графическом изображении сообществ в виде «точек», соединенных «связями», был, по-видимому, впервые осуществлен в рамках теории поля Курта Левина [Kunda, 2006]. А использование для анализа социальных сообществ математического аппарата теории графов (а не только изобразительных средств) в качестве развития идей К. Левина и Дж. Морено было впервые осуществлено в конце 1940-х годов Д. Картрайтом и Ф. Харари. Использовав математический аппарат, они разработали модели групповой кооперации, социального давления, социальной власти и лидерства [Kunda, 2006].

«Гарвардский прорыв», как некоторые исследователи называют окончательное формирование идей, положивших начало анализу социальных сетей, произошел под руководством Х. Уайта и его коллег из Гарвадского университета [Scott, 2005]. Ключевым элементом «прорыва» считают параллельное использование двух математических инноваций:

1) разработку алгебраической модели теории групп на базе теории множеств;

2) разработку многомерного шкалирования — техники шкалирования, позволяющей представлять отношения в виде «социальных дистанций», в численном виде, а затем отображать их в виде диаграмм на «социальном пространстве».

В России термин «социальная сеть» известен относительно недавно. В последний год, однако, его популярность резко возросла, он вышел за пределы словаря профессионалов-социологов и используется повсеместно в бизнес-среде и в интернет-сообществах для обозначения прежде всего различных систем интернет-блогов и самих сообществ. Впрочем, блоги и сообщества, строго говоря, могут являться социальными сетями лишь потенциально, так как в их рамках далеко не всегда используются связи более высоких порядков, чем непосредственные связи. Без использования таких связей система не является сетью в строгом смысле этого слова, а представляет собой просто сообщество с возможностью установления двусторонних и/или односторонних связей между его членами.

Ключевым содержательным моментом в исследованиях с использованием аппарата анализа социальных сетей является выбор смысловой нагрузки связей между узлами сети, адекватный задачам исследователя. В зависимости от смысла, вкладываемого в понятие «связь», необходимо выбрать адекватный способ ее измерения, а также, используя подходящие алгоритмы анализа, строить с учетом этого смысла интерпретацию полученных результатов. Социологи в качестве связей в социальных сетях обычно используют понятие обмена различными ресурсами [Градосельская, 2001]. В качестве таких ресурсов выступают как материальные ресурсы, так и «символические»: деньги, труд, общение, информация. Иногда связи в моделях социальных сетей строятся на основе родственных связей, общих интересов (причем этот случай особенно интересен — для того чтобы исследователь мог провести такую связь, членам сети не обязательно даже быть знакомыми друг с другом). Широкое распространение в литературе получил пример с «председательствованием в совете директоров нескольких компаний» (interlocking directorship) [Kunda, 2006]. В нем несколько человек (директоров) включены в советы директоров нескольких компаний. Пример при всей своей простоте интересен симметрией в данных: исследователь может рассматривать директоров в качестве узлов сети, а в качестве связей между ними — факт совместной работы в совете директоров одной или нескольких компаний. С другой стороны, за узлы сети можно принять компании, и тогда связью между двумя компаниями становится факт участия в их советах директоров одних и тех же людей. Примечательно, что используемые для анализа алгоритмы в обоих случаях могут быть одними и теми же.

Основное достоинство методов социально-сетевого анализа, на наш взгляд, состоит в том, что в их рамках появляется отсутствующая в других методах возможность взглянуть на организацию или на коллектив в целом, свести серию одиночных взаимодействий к единым для сети показателям эффективности, выраженным в числах. Кроме того, что немаловажно, он позволяет проследить степень и характер влияния (и опять же выраженные математически) одиночного взаимодействия на сетевые показатели (метрики) в целом, а значит, и наметить пути оптимизации взаимодействий. Тем не менее возможность использования социально-сетевых методов для анализа взаимодействия людей в организации представляет собой отдельный вопрос. Социологи, говоря о применении таких методов, делают акцент на несовпадении формальной и функциональной структуры организации: «эти проблемы обусловлены трансформацией социальных институтов современных обществ в систему коммуникативных взаимодействий, границы которых конституируются не внешними ограничениями, а внутренними функциональными связями» [Градосельская, 2001]. Понимая, что именно социально-сетевые методы сбора и анализа данных способны выявить такие функциональные связи, Г.В. Градосельская пишет о процессах трансформации структуры современных организаций (о процессе повышения значимости функциональных связей): «данный процесс, обозначенный в современной социологии как процесс «сетевизации» (М. Кастельс), обусловливает позиционный конфликт между институтами и сетями» [Градосельская, 2001]. Под институтами здесь понимается формальная подсистема организации [Dabin, 1958].

Очевидно, что на одном множестве вершин, представляющих людей — сотрудников организации, можно построить несколько социальных сетей, каждая из которых будет объединять сотрудников связями с различным смысловым содержанием. Связи между двумя людьми в таких сетях могут быть обозначены как объективными показателями, так и субъективными, построенными на результатах самоотчета самих сотрудников: «степень близости сотрудников в формальной иерархической структуре организации», «степень личного знакомства между ними», «профессиональная близость — сходство профессиональных знаний и навыков», «степень симпатии», «количество писем, отправленных сотрудниками друг другу по корпоративной электронной почте в течение последнего года» — любой вариант «отношения» одного человека к другому, который можно оценить или измерить. Очевидно, большой интерес представляет совместный анализ нескольких сетей на одном множестве вершин, построенных на основе объективных и субъективных связей. В литературе такой анализ еще не описан, и, на наш взгляд, от него можно ожидать выявления некоторых неочевидных на первый взгляд связей и закономерностей.

Основные принципы построения методики «Азимут».

В основе методики «Азимут», предназначенной для диагностики социальной сети организации, лежит математический аппарат анализа социальных сетей, базирующийся на применении теории графов. При таком подходе сотрудники организации (или отдельные подразделения) представляются вершинами графа, а их отношения или ситуации взаимодействия — ребрами этого графа. При этом особый интерес представляет совместный анализ нескольких отношений (предполагающий построение нескольких графов-сетей на одном множестве вершин), позволяющий найти противоречия, например, между актуальными отношениями и представлением об оптимальных (рис. 1).

Рис. 1.

Пример графа, построенного по результатам социальных сетей

Используя аппарат анализа социальных сетей, можно выделить неформальные группы в рабочем коллективе — кластеры сотрудников (задаваемых подграфами полного графа) и проанализировать различия между ними. Наложив результаты этого анализа на результаты, полученные в рамках перекрестной оценки, можно попытаться выделить индикаторы проблемного взаимодействия и обосновать корректирующие организационные меры. Еще одно направление анализа данных методики «Азимут» — выделение сотрудников, занимающих ключевые с точки зрения структуры сети позиции, и анализ объективных характеристик этих сотрудников, а также оценок, полученных ими от коллег. Кроме того, методы анализа социальных сетей предполагают наличие симметрии между участниками отношений (вершинами графа — cases) и самими отношениями (ребрами графа — affiliations). Развернув анализ по отношению к взаимодействиям в организации (в этом случае вершинами становятся ситуации взаимодействия, а ребрами — сотрудники, вовлеченные в эти взаимодействия), можно попытаться получить обоснованные выводы по оптимизации схемы взаимодействий.

Исходные данные для анализа — выборы и оценки, в которых и объектами, и субъектами выступают сами сотрудники организации. В качестве объективных составляющих возможно использование информации, получаемой от отдела кадров организации, – информация о поле, возрасте сотрудников, занимаемой ими должности, пространственной близости рабочих мест взаимодействующих сотрудников, продолжительности рабочего дня, а также другие факторы. При этом могут быть рассмотрены отдельные подграфы, выделенные по критерию пола, возраста и т. д. Сравнение рассчитанных для таких подграфов метрик с метриками для организации в целом также может стать источником информации о продуктивном направлении развития. При анализе графов, кроме того, возможен моделирующий подход — варьирование веса отдельных связей, добавление новых связей, удаление или добавление новых вершин, а также пробное изменение атрибутов вершин с целью нахождения конфигурации сети, в большей степени отвечающей потребностям организации. Большое разнообразие форм анализа с использованием ограниченного набора методов позволяет не концентрироваться на технической стороне анализа, а уделить больше внимания содержательным вопросам.

Структура методики

. Методика «Азимут» состоит из 16 вопросов, в каждом из которых респонденту необходимо выбрать одного или нескольких своих коллег по некоторым предложенным критериям. В частности, такими критериями выступают личное знакомство, совместное решение рабочих задач, симпатия, субъективная эффективность взаимодействий. В некоторых вопросах оцениваемым сотрудникам необходимо осуществить простой выбор, в некоторых — выбор, сопряженный с оценкой выбранных коллег по пятибалльной шкале. Сбор данных осуществляется с помощью компьютера, подключенного к сети. Все члены оцениваемого коллектива, открыв браузер, заходят в систему оценки, а затем отвечают на вопросы «Азимута».

Обработка данных, полученных с помощью методики «Азимут».

Обработка результатов «Азимута» производится при помощи методов анализа социальных сетей. Показатели, рассчитываемые в результате обработки, можно разделить на показатели, являющиеся атрибутами отдельных сотрудников, и показатели-атрибуты взаимодействий между отдельными парами сотрудников (диадических взаимодействий). Показатели (метрики) сотрудников по принципу расчета можно условно разделить на «сетевые» и «несетевые». Если для расчета несетевых метрик сотрудника достаточно оценок, поставленных непосредственно оценившими его коллегами (учитываются только непосредственные связи в сети взаимодействий сотрудника), то при расчете сетевых показателей используются связи более высокого порядка — здесь необходимо учитывать оценки и связи коллег, которые оценивали сотрудника (а для них соответственно связи и оценки, полученные оценившими их коллегами, и т. д.). Таким образом, расчет сетевых показателей может быть чрезвычайно трудоемкой процедурой, которая может занять значительное время даже при расчете на современных компьютерах. Для каждого из сотрудников рассчитываются следующие показатели.

1. Общая доступность для рабочих контактов. Показатель доступности складывается из оценок доступности, поставленных сотруднику коллегами с учетом интенсивности взаимодействий. Оценки от коллег, более интенсивно взаимодействующих с сотрудником, внесут больший вклад в общий показатель доступности.

2. Общая эффективность взаимодействий с коллегами. Это также несетевая метрика. Принцип ее расчета такой же, как и для показателя общей доступности, только за основу берутся оценки коллег по эффективности взаимодействия с сотрудником.

3. Индекс востребованности сотрудника — насколько данный сотрудник востребован своими коллегами для решения рабочих задач. Это — сетевая метрика. Ее расчет осуществляется на основе алгоритма PageRank, лежащего в основе современных индексов цитирования. Расчет показателя осуществляется итеративно, количество проведенных итераций (шагов алгоритма расчета) зависит от размеров сети компании и от точности оценки, которую необходимо достичь. Для первичной оценки востребованности сотрудника (первый шаг расчета) используются оценки «нужности» рабочего контакта с сотрудником всех взаимодействующих с ним коллег (под «нужностью контакта» здесь понимается нужность сотрудника коллегам для решения их рабочих задач). При всех последующих шагах «нужность» всех сотрудников сети перераспределяется таким образом, что сотрудники, востребованные более востребованными сотрудниками, получают дополнительные баллы.

4. Индекс влияния сотрудника — насколько данный сотрудник влиятелен в своем рабочем коллективе. В основу его расчета положен тот же алгоритм, что и для расчета показателя востребованности. А в качестве исходных данных используются оценки коллегами личных симпатий и профессионального доверия к сотруднику. В основу концепции этого показателя положены концепции социальной власти Р. Л. Кричевского [Кричевский, Дубовская, 1991]. Из пяти принципов социальной власти в методике «Азимут» использованы две — референтная власть (на основе ответов коллег о симпатиях к сотрудникам) и экспертная власть (ответы коллег о профессиональном доверии к оцениваемому сотруднику).

5. Индекс корпоративной интеграции сотрудника — это также сетевой показатель. Показатель корпоративной интеграции сотрудника основан на его положении в структуре сети компании — насколько его положение позволяет ему пользоваться «властью посредника», third in the middle (рис. 2).

Этот граф хорошо иллюстрирует смысл данной метрики. На нем наглядно показано, что взаимодействие между двумя группами сотрудников (A, B, C и G, H, I) осуществляется только через сотрудников D и E. Следовательно, у обоих показатель корпоративной интеграции будет высоким.

Рис. 2.

Пример графа, включающего позицию посредника

Мартин Килдуфф и Дэвид Кракхард заинтересовались вопросом о факторах, влияющих на профессиональные достижения разных людей. Почему одни люди оказываются более продуктивными, чем другие? Почему карьера одних людей движется быстрее, чем карьера других? В рамках исследования в небольшой химико-технологической компании (116 сотрудников) показали, что продвижение сотрудников на работе зависит от двух факторов [Kilduff, Krackhardt, 2008].

1. Положение сотрудника в структуре сети взаимодействий компании, связанное с обладанием «властью посредника». В качестве этого показателя исследователи использовали betweenness centrality — количество кратчайших путей в сети между сотрудниками компании, проходящих через заданного сотрудника. Необходимо отметить фундаментальную трудоемкость расчета показателя betweenness, а также некоторые его свойства, связанные с его «нелокальностью» (под нелокальностью мы здесь понимаем учет всей сети компании для оценки центральности отдельного сотрудника). Это может приводить, например, к завышению оценок у взаимодействующих сотрудников из слабо взаимодействующих подразделений компании, неоправданному с точки зрения уровня их «власти посредника». Так, если при оценке сети крупной компании окажется, что из двух филиалов, расположенных в разных городах, в решении совместных рабочих задач принимают участие только сотрудники бухгалтерии (решая частные задачи, связанные со сдачей квартальных отчетов), то эти сотрудники получат очень высокие показатели по betweenness centrality (поскольку все кратчайшие пути между другими невзаимодействующими сотрудниками филиалов в сети взаимодействий в компании будут проходить через бухгалтеров), неоправданные с точки зрения уровня их «власти посредника». В действительности в описанной ситуации именно частность задач бухгалтеров не дает им реальной «власти посредника» — они не являются «проводниками взаимодействий» других сотрудников. Однако показатель betweenness centrality это предусмотреть не может из-за отсутствия в нем учета «границ взаимодействия». В отличие от подхода, принятого у Дж. Скотта [Scott, 2005], показатель корпоративной интеграции в методике «Азимут» рассчитывается по локальной окрестности: какое количество своих коллег, не взаимодействующих напрямую, связывает данный сотрудник. При этом учитывается и интенсивность взаимодействия. На наш взгляд, именно невозможность учесть содержательную часть взаимодействия сотрудников в социально-сетевых моделях (из-за многообразия решаемых задач) позволяет отдать предпочтение локальным метрикам, учитывающим соседние взаимодействия из некоторой ограниченной окрестности каждого сотрудника.

2. Личностное свойство сотрудника, которое авторы назвали «self-monitoring» (способность и желание контролировать впечатление, которое они производят на окружающих). Человек с высоким показателем по характеристике «self-monitoring», оказавшись в той или иной ситуации, задается вопросом: «Чего от меня ждут в этой ситуации?» и действует, исходя из ожиданий партнеров, в то время как человек с низким значением этого показателя ставит внутренний вопрос по-другому: «Как я могу быть собой в этой ситуации?». Такая разница в поставленных вопросах приводит к принципиально разному уровню осведомленности и соответственно дает возможность людям с высоким значением этого показателя получить преимущества при продвижении по службе. Авторы также показали, что для успешного продвижения необходимо именно взаимодействие двух факторов — структурного и личностного. И именно люди с высоким значением показателя «self-monitoring» способны извлечь максимум пользы от своего структурного положения в сети.

Для каждого диадического взаимодействия рассчитываются следующие показатели.

1. Интенсивность взаимодействия (относительные затраты рабочего времени). Отвечая на вопросы методики «Азимут», сотрудники оценивают взаимодействие друг с другом по интенсивности по пятибалльной шкале, по уровню временных затрат. Необходимо отметить субъективность таких оценок, так как два сотрудника, оценивающих одно общее взаимодействие, могут оценить его интенсивность по-разному. Масштаб количества затраченного времени у каждого свой.

2. Нужность контакта для каждого из взаимодействующих сотрудников. В этом показателе нет сложных расчетов: он отображается так, как оценил его каждый из сотрудников в диаде (рис. 3).

Рис. 3.

Эгоцентрическая сеть

3. Конфликтность контакта для каждого из взаимодействующих сотрудников. Этот показатель позволяет выявить «сговор» в коллективе против одного человека или группы людей. Если весь коллектив ставил друг другу в целом хорошие оценки, а кому-то одному (или определенной группе) – низкие, показатель конфликтности позволит выявить сложившиеся в коллективе группировки.

4. Взаимная оценка доступности каждого из взаимодействующих сотрудников для другого коллеги.

5. Взаимная оценка эффективности взаимодействия от каждого из взаимодействующих коллег.

При обработке результатов мы решали задачу приведения оценок взаимодействий каждого из сотрудников с коллегами к одной шкале. Чтобы на схеме эгоцентрической сети сотрудника взаимодействия с разными коллегами (и с учетом их оценок) изображались в едином масштабе, при обработке данных по методике «Азимут» учитываются экспертная точность (рассчитывается на основе коэффициента корреляции Пирсона) каждого сотрудника в оценке интенсивности взаимодействий, а также общее направление искажений оценок (на сколько в среднем баллов по пятибалльной шкале сотрудник завышал оценки интенсивности по сравнению с мнением взаимодействующих с ним коллег). В результате корректировок оценок интенсивности на эгоцентрической сети каждого сотрудника удается учесть мнение его коллег, сохранив при этом оценки интенсивности в одном масштабе.

В результате использования методики «Азимут» для каждого сотрудника в коллективе строится так называемая эгоцентрическая сеть. Пример такой сети приведен на рис. 3.

Литература

Градосельская Г.В. Анализ социальных сетей: автореф. дис…. канд. социол. наук. М., 2001.

Кабаченко Т.С. Психология управления: учеб. пособие. М.: Педагогическое общество России, 2000.

Кричевский Р.Л., Дубовская Е.М. Психология малой группы. М.: Издательство МГУ, 1991.

Ларионов А.Г. Современные реализации корпоративных психодиагностических методик: проблемы и решения // Доклад, представленный на конференции «Психологическая диагностика и тестирование персонала». М., 2005.

Ларионов А.Г. Архитектура и реализация компьютерных тестовых методик: краткий обзор. [Business Software Solutions. http://bssl.ru/articles/?id=1]

Макаренко А.С. Методика организации воспитательного процесса // Макаренко А.С. Педагогические сочинения в 8 т. Т. 1. М.: Педагогика, 1983.

Морено Дж. Л. Социометрия. Экспериментальный метод и наука об обществе. М.: Иностранная литература, 1958.

Мясищев В.Н. Психология отношений. М.: Издательство «Институт практической психологии»; Воронеж: НПО «Модек», 1995.

Спенсер Л.М., Спенсер С.М. Компетенции на работе. М.: HIPPO PUBLISHING LTD, 2005.

Суходольский Г.В. Математические методы в психологии Харьков: Гуманитарный Центр, 2004.

Уорд П. Метод 360 градусов. М.: HIPPO PUBLISHING LTD, 2006.

Шмелев А.Г., Ларионов А.Г. Телетестинг: Простота и скорость дистанционной обработки как фактор надежности результатов // Информационные технологии в образовании — 2000. Тезисы конференции. М.: МИФИ, 2000.

Шмелев А.Г., Ларионов А.Г. Телетестинг: надежность и валидность результатов // Школьные технологии. 2001. № 3.

Шмелев А. Г. Основы психодиагностики. Ростов-на-Д.: Феникс, 1996.

Шмелев А. Г. Психодиагностика личностных черт. СПб.: Речь, 2002.

Kilduff M., Krackhardt D. Interpersonal Networks in Organizations. N.Y.: Cambridge University Press, 2008.

Kunda G. Engineering Culture. Philadelphia: Temple University Press, 2006.

Scott J. Social Network Analysis: A Handbook. London: Sage Publications LTD, 2005.