Мортен Хансен - Коллаборация

Томас Аллен «Управление потоком технологий» (Кембридж: MIT Press, 1977). В работе Аллена описано, что вероятность коммуникации между двумя разработчиками падает с 0,25 %, если они находятся в паре метров друг от друга (фактически работают рядом), до примерно 0,05 %, если они работают на расстоянии 25 метров.

Разумное возражение таково: на большом расстоянии друг от друга сотрудники не взаимодействуют, потому что работают в различных группах. Если это так, то это всего лишь специфика организационной структуры и никак не связано с тем, что коммуникация между разработчиками снижается по мере увеличения расстояния. Для проведения анализа Аллен разделил людей на формальные рабочие группы и отделил тех, кто работал в одной и той же группе. Здесь вероятность взаимодействия резко снижалась по мере увеличения физического расстояния.

См.: Мортен Хансен и Бьорн Ловас «Как международные компании используют технологические решения». То же явление возникает между фирмами. См.: О. Соренсон и Т. Стюарт «Сети синдикатов и территориальное распределение венчурных инвестиций», American Journal of Sociology 106, № 6 (2001). Другое исследование коммуникаций в крупных компаниях доказало, что территориальное распределение является препятствием коммуникации (см.: Адам Кляйнбаум, Тоби Стюарт и Майкл Тушман «Коммуникация (и координация?) в современной сложной организации», рабочий документ 09-004, Гарвардская школа бизнеса, Бостон, июль 2008 г.

Роберта Вольштеттер «Перл-Харбор. Предупреждение и решение» (Стэнфорд, Калифорния: Stanford University Press, 1962). Цитата со с. 387. Пример прибывающего (взлетающего) самолета также взят из этой книги (с. 11).

Мортен Хансен и Мартин Хаас «Соревнуясь за внимание на рынке знаний. Распространение электронных документов в консалтинговых компаниях», Administrative Science Quarterly (2001).

Мы нашли подтверждение этого довода в исследовании баз знаний крупной консалтинговой компании (там же). Консультанты гораздо чаще использовали базы данных, при этом качественной информации было меньше и она была представлена по небольшому количеству тем (в противоположность базам данных с большим объемом информации, плохо отфильтрованной и на множество разных тем).

Стэнли Милгрэм «Проблема тесного мира», Psychology Today 2 (1967): 60–67.

Дж. Трэверс и С. Милгрэм «Экспериментальное исследование проблемы тесного мира», Sociometry 32 (1969): 425–443. Более современное исследование также подтвердило данную цифру. Профессор Колумбийского университета Дункан Уоттс совместно с другими исследователями Питером Доддсом и Роби Мухаммадом обнаружили, что, когда 24 000 человек со всего мира отправляют электронные письма знакомым с целью добраться до одного из 18 выбранных человек, типичное число шагов в этой цепочке составляло от 1 до 5 (как и по результатам Милгрэма). См.: Питер Шеридан Доддс, Роби Мухаммад и Дункан Уоттс «Экспериментальное исследование поиска в глобальных социальных сетях», Science, 8 августа 2003 г.

Джасжит Сингх, Мортен Хансен и Джоэл Подольный «Мир не тесен для каждого. Пути дискриминации поиска информации в организациях», рабочая статья INSEAD (Фонтенбло, Франция: INSEAD, 2009).

Итоговый отчет Национальной комиссии по террористическим атакам против США, 77.

Отчет 9/11: отчет о совместном расследовании террористических атак, с. 55–56.

См.: М. Хансен и соавторы «Обмен знаниями в организациях: многочисленные сети, многочисленные этапы».

Первоначальное авторитетное исследование неясных знаний было произведено М. Полани в работе «Концепция неявного знания» (Нью-Йорк: Anchor Day Books, 1966).

Формула была взята из работы Сергея Брина и Лоуренса Пейджа «Анатомия системы крупномасштабного гипертекстного интернет-поиска», Стэнфордский университет (1996), http://infolab.stanford.edu/~backrub/google.html. Моей целью не было объяснение элементов формулы. Главная мысль здесь — показать четкую формулу определения ранга сайта: чем выше ранг, тем более релевантным для поиска по определенной теме считается сайт. См. также по ссылке http://en.wikipedia.org/wiki/PageRank#_note-0.

Между стратегическими экспертами ведется интересная дискуссия о том, что неявное знание является более ценным по сравнению с явно заданным знанием, поскольку конкурентам сложнее его скопировать. Такие знания являются конкурентным преимуществом компании. Если это так, неясно, почему компании медленно среагировали на формулу поиска в Google. Формула стала известной в 1996 г., когда Брин и Пейдж опубликовали свою статью.

Цитата из книги Фернана Пуана «Моя еда» (английский перевод, 2008, 61). Книга впервые вышла в 1969 г. (Париж, Франция). Эти слова вызывают сильный интерес. Она содержит мысль повара о том, что его реальные навыки являются неявными знаниями, и том, что навыки нельзя отразить в рецепте. Иногда люди думают, что великие шеф-повара не выдают свои рецепты — например, «секретного соуса», — потому что другие могут попросту скопировать их и стать такими же мастерами. Но это далеко от истины, поскольку сам секретный соус кроется в практической отработке рецепта, а не самом рецепте.

В следующих исследованиях показано, насколько сложно передавать неявные знания: Мортен Хансен «Проблемы поиска и передачи. Роль слабых связей в обмене знаниями между подразделениями организации», Administrative Science Quarterly (1999); У. Зандер и Б. Когут «Знания, скорость передачи и имитация организационных возможностей. Эмпирический тест», Organization Science 6 (1995): 76–92; Г. Шулански «Изучение внутреннего притяжения. Барьеры передачи лучших практик внутри компании», Strategic Management Journal 17, особый выпуск: Knowledge and the Firm (зима 1996 г.): 27–43.

Киран Малвани «Тренер чемпионов имел особое видение Али и других боксеров», специально для ESPN.com, 18 декабря 2007 г., http://sports.espn.go.com/sports/boxing/news/story?id=3158201.

См.: Мортен Хансен «Проблемы поиска и передачи. Роль слабых связей в обмене знаниями между подразделениями организации» (1999), Administrative Science Quarterly 44, 82–111.

Факты, подтверждающие данные табл. 3.2, выглядят следующим образом. Используя данные по выборке из 107 компаний, я провел регрессионный анализ, определяющий воздействие каждого управленческого способа устранения барьера. Коэффициенты регрессии показали следующие результаты. Они выявили, сколько прибыли создает каждый рычаг при снижении барьера, как показано на рисунке ниже. Например, коэффициент эффекта объединения при снижении барьера «изобретено не здесь» равен 35 %. Это означает, что увеличение объединения на 10 пунктов (по шкале от 0 до 100) снизит барьер на 3,5 пункта (по шкале от 0 до 100). Таким образом, переход от 0 до 100 по шкале объединения снизит барьер на 35 пунктов. Это существенное изменение.