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导语人力资本是公司的核心资源，随着网络科学方法的兴起和公司级聊天软件的普及，使得分解公司人力资本，找到组织中的重要节点、创新者和结构洞成为可能。 本文介绍了网络科学在公司人力资本分解中的应用和公司层面社会交流关系分解模型的构建方法。 年11月，美国加利福尼亚大学圣巴巴拉分校副教授paul leonardi、美国西北大学商学院和传达学院教授noshir contractor在哈佛商业评论中复制了《更好的人力资本分解》( Better PeoPle Ann ) 研究人员表示，利用员工的个人新闻数据分解人力资本受到了很多炒作，得到了主流的赞同 但是，这些分解仅限于员工的个人属性新闻，许多企业忽略了新闻(如员工之间的交流)的重要性，因此他们不理解这些人才维度会影响组织的绩效。 研究表明，员工的成功与他人的交流模式有关，这也是“关系分解”成为新行业的重点 关系分析的关键是在公司的社会交流网上找到“结构特征”。 社会交流网络中的模式可以预测谁是“智多星”，那些非上层领导的员工影响很大，那些团队效率最高，创新力最高，企业内存在的新闻孤岛和企业不能受到损失 阐述了与公司相关的社会交流网络结构的特征，和许多企业建立关系拆除模型所必需的原材料——公司内部的交流数据。 人力资本分解:要不要？ 目前70%以上的企业认为拆除人力资本是当务之急 在这个行业的例子中，Google的氧气项目( project oxygen )等在管理方面的指导课程中找到了这位大型科学技术人员的最佳做法和战略，以提高绩效低下的员工的业绩。 例如，戴尔( Dell )为提高销售者成功率所做的尝试显示了人力资本解体的力量 但是炒作的泡沫已经和现实大不相同了 事实上，在过去十年中，人力资本的解体取得了很小的进展 根据印度知名新闻技术咨询公司塔塔咨询服务公司( tata consultancy services )的调查，只有5%的大数据投资投入人力资源部门 德勤( deloitte )最近的研究表明，尽管人力资本分解已成为主流，但只有9%的企业非常了解维度驱动组织在人力资源方面的绩效 如标签所示，人力资本分解团队有支持它们的图表和图形，哪些公司没有根据结果执行相应的战略和管理计划？ 这是因为，在大多数情况下，在人力资本的分解中使用了有限的数据观察方法，即，在关于人与人之间的相互作用的数据同等重要的情况下，只采用了关于个人的数据。 变革者与人之间的关系分解是我们称之为“关系分解”的新学科的重点 将其纳入人力资本分解战略，企业将最创新、最有影响力、最能更好地找到员工 企业也明白，无法承受失去的重要参与者和组织内的孤岛 用于关系分解的“原材料”已经存在于企业中 用电子邮件交换、传送和制作企业内部社会交流平台上的聊天和文件的数据是企业的“数字资产”。 通过进一步的数据挖掘，企业建立了相应的、预测功能强的关系分解模型。 这是人力资本从基于问卷的回答向利用数字跟踪数据( digital trace data )构建互联网的分解的转变 现在的人力资本分解侧重于个人自身的特征和其他新闻，这些消息与年龄、种族、性别、教育水平、奖金多少、上班距离、缺勤数量等其他个人是独立的 关系分解是考虑个人自身新闻的条件，重点是研究员工之间和对外的关系 个人属性新闻的分解是必要的，但还不够 个人属性新闻数据的摘要看起来像关系数据，因为有多人参与，但并非如此 关系数据例如捕获一天不同部门的两个人之间的通信 简单来说，关系分解是人类社会交流网络的科学 几十年管理学和组织传播学的研究表明员工之间的关系及其个人属性新闻可以说明在职场上的业绩 重要的是找到社会交流互联网中的“结构特征”。 与性能好还是坏相关的互联网数据结构特征。 为了使神经科医生能够识别预测双相情感障碍和精神分裂症的大脑互联网的结构特征，化学家可以看到液体的结构特征来预测动态脆弱性，组织负责人可以看到企业社会的交流互联网的结构特征来预测 接下来，我们来看看关系分解的六个结构特征。 图1 :创新构想的能力( ideation ) :找到企业内的“智多星”是应聘的过程，很多企业试图从教育背景、经验、性格、智力等个人属性新闻中找到“智多星”，即想法多的人。 这些消息当然重要，但对人们从别人那里获得消息和看到新闻来源的多样化没有帮助。 想法很多的人将一个团队的新闻和另一个团队的新闻合并起来开发新概念，微调在一个部门的处理方案，在另一个部门处理问题 换句话说，他们在互联网中占有经纪人的地位 社会学家ronald burt制定了衡量某人是否处于中介地位的标准 这称为“限制”( constraint )，表示收集特定消息时主体的限制 在银行家、律师、拆卸师、工程师、软件开发者等各种人的研究( burt，2004 )后，收集新闻的限制性低的员工(不受小型紧密的社会交流互联网限制)更容易产生新视角。 另一项研究表明，burt可能会针对美国大型电子企业的高层提出使用关系分解在600多个供应链经理中提高效率的想法 他们利用调查从经理那里征集这样的想法，在网上收集数字跟踪新闻 然后，高级专员评价各提出的想法的新奇和潜在价值 结果表明，唯一能预测员工是否会产生有价值的想法的个人属性新闻是企业的经历，关联性不强 使用“新闻限制”这一关系分析的衡量标准要强得多:出现在互联网上的供应链经理可能比有高限制的经理产生更好的想法 保罗在大型软件开发企业进行的研究( rhee &； leonardi，)证实了这个结果 这家企业的技术开发部门是“洞穴人的世界”( caveman world ) 雇佣了100多名工程师，平均每人只和其他5人对话，5人通常不互相对话 这样高消息受限的社会交流网络在企业中非常普遍，特别是哪个分工确定的组织 但这并不意味着新闻限制低的人不在 有一个软件公司的例子。 关系分析有助于找到跨越多个社会交流互联网的工程师。 之后，管理层制定了适当的计划，鼓励这些工程师本来想做的事情，很快就看到产品技术革新的想法数量和质量大幅增加。 图2 :影响很大( influence ) :影响企业内其他人行为的人即使提出了好主意，也不能保证其执行 同样，仅仅依靠高管的命令并不意味着员工得到更有效的执行 实现想法需要对公司有很大影响的人 研究表明( leonard-barton &； deschamps，1988 )，员工不是最容易被企业高层领导印象，而是什么样的非领导能力中最有影响力的人 那样的话，高管只找到有影响力的员工，说服他们执行新想法好吗？ 错误 与保罗合作的大型医疗设备制造商在发表新的合规政策时尝试了这种说服影响大员工的方法 为了传播对这项政策的积极态度，管理小组与被评价为影响最大的同事分享了政策的利益 但是，六个月后，员工还没有遵循新政策 为什么呢分析关系中的不直观的道理被很多同事称为有影响力的员工，但不一定是最有影响力的人 最有影响力的人是和别人(即使是少数人)有密切联系的人 而且，他们之间的密切联系与别人有着密切的联系 这意味着影响者的想法会进一步传达 影响较大的社会交流互联网结构的特征被称为“综合突出”( aggregate prominence )，通过测量一个人的人脉之间的连接度和人脉及其人脉之间的连接度来计算(各大搜索引擎使用类似的逻辑将搜索展示的结果 因此，在医疗器械制造商的9个部门中，各部门都明确了通过关系分解总突出得分最高的5个个体 这家企业询问他们对新政策的想法，约四分之三的回答者对此很满意 这家企业提供了可以减轻对政策变化的恐惧心理的消息，等待结果 六个月后，这九个部门中四分之三以上的员工实施了新政策 在剩下的7个未采用关系分解的部门中，只有四分之一的员工在执行。 ； 图3 :效率:找到企业内的高效集团 ； ； 我们可以用关系分解来测定团队内的化学反应和利用外部新闻和专业信息的能力 一项研究( reagans，zuckerman，&； mcevily，2004 )拆除了美国大型合同研究开发企业的1500多家项目团队 研究人员认为获得各种新闻、观点和资源的能力可以改善团队绩效，因此人口统计学中变量的多样化对团队绩效的影响，与团队成员社会的交流互联网对团队绩效的影响 结果表明，企业员工的多样化只表现在任期( tenure )和职能( function )两个类别。 其他变量(如种族、性别和教育水平)包含在功能变量中 但是，我们发现这两个行业的多样化对绩效的影响很小 但是，关系分析数据提供了更深的发现内在 研究者们发现两个社会变量与更高的表演相关。 一是内部互联网密度，即团队成员之间的联系程度。 高内部密度对建立信任、承担风险和就重要问题达成协议很重要。 另一个是团队成员进行联系的外部范围( external range )，在外部影响较大的团队中，各成员与团队内部其他成员的联系方式不同，为了使团队更好地获得重要的新闻和资源，奇 因此，高效团队的结构特征是高内部密度和高外部范围 在这家研发企业中，具有这个结构特征的项目组完成任务的速度要快得多 研究人员估计，如果企业项目团队30%的内部密度和外部范围比平均值高标准偏差，17天可以节省2200多人的工时，完成近200个其他项目 图4 :创新:企业内创新集团找到具有高效结构特征的团队在创新方面遭遇了“滑铁卢”。 因为创新总是需要团队内的一点分歧和冲突 成功的创新团队有其他条件吗？ 你可能认为让具有最高绩效的员工在一起会有最好的结果，但研究表明，这可能会对绩效产生不利影响 常识上，团队由不同视角的成员组成团队时，更有创造性，但团队成员的多样化不是团队创新的好预测指标，即使将创新团队部署到很多“智多星”，通常也得不到比平均绩效更好的成绩。 但是，关系分解以与团队效率相同的变量(内部密度和外部范围)建立创新团队 但公式不同:创新团队的结构特征是高外部范围和低内部密度 也就是说，团队成员为了获得多样性，希望有广泛而不重叠的社会交流互联网。 为什么？ 团队内的紧密互动会减少类似的想法和矛盾。 这对效率有利，但对创新不利 最创新的团队之间有意见分歧和讨论，有时也有冲突，这些意见分歧和讨论会产生突破所需的创造性 所以有必要在创新和效率之间取舍，找到平衡点 高外部范围不仅需要引入新的想法，还需要资源的支持 创新团队必须筹集资金，销售想法。 因此，人脉广大的外部人对他们的成功有很大的影响。 这些年来，保罗与大型美国汽车企业合作，试图改善产品开发流程。 每个全球产品开发中心都有一个由专家组成的团队来应对这个挑战 规划师指出，他们选拔具有适当职能背景的人员，一贯进行创新工作，保证他们根据背景年龄不同。 换句话说，研发中心利用属性分解形成了项目团队 但是，新印度研究开发中心的经理没能组建多元化的团队。 这个中心的所有工程师年龄都差不多，背景相似，等级也一样。 发现这个问题后，经理在不同的办公室从一些事情开始做项目，选择了在不同地区工作的工程师，组成了越来越多的团队。 碰巧，这样的团队也显示出低的内部密度 其成员可以自由讨论，进行测试以处理分歧 一旦找到新的进程，他们就可以回到外部联系方式，利用他们作为有影响力的人，说服别人验证自己的工作。 三年后，印度研发中心的团队比其他任何团队都带来了更多的创新。 五年后，创新想法和开发几乎是所有其他团队的两倍。 因此，这家企业开始用关系分解来补充属性分解，重新部署其他地区的创新团队 图5 :组织新闻孤岛( silo) ； ； ； ； 每个人都讨厌新闻孤岛，但这对现代公司来说很难用 组织内迅速发展的专业信息行业、功能、部门和部门合作几乎必然减少，员工的技术语言不同或目标相同 通过测量“模块化程度”( modularity )来确定组织中新闻的孤立程度 最简单地说，模块化是组内通信和组外交流的交互比率 如果内部和外部交互的比率大于5:1，团队将处于不利状态 最引人注目的新闻孤立组织之一是想知道网站访问为什么下降的小非营利组织。 芝加哥办事处的60名员工分为业务、运营、市场营销和财务四个部门 各部门对发生的事件有不同的想法 根据解体，所有四个部门的内部和外部联系比例都超过5:1，最极端的情况是比率达到13:1 当然，运营部门的业务要点在于访问该网站的顾客的行为，运营部门的员工收集了大量的数据，关于人们什么时候、在哪里来到网站评价企业 其他部门甚至不知道运营部门收集了这些数据，运营部门不知道其他部门可能会感到这些有用 为了处理这个问题，组织要求各部门的特定员工联系 他们每周开会一次，各部门经理聚集在一起讨论他们的工作 每个会议决定不同的主题，与主题相关联的事业的下层员工也参加相应的会议参加讨论 简单来说，这个非营利组织建立了部门直接交流的渠道 结果，销售部门理解市场营销和公关发现将特定领域的更多投诉与特定的天气模式和季节相关联。 这是因为将这样的消息考虑到他们的数据观察，开始用新的方法分解数据。 图6 :组织漏洞( vulnerability )有助于中间人将新闻从组织的一部分转移到其他部分，但过分依赖中间人会使企业变得脆弱 以员工艾文为例，他是世界级支出品企业之一的包装部门经理，多个部门的联系人。 他定期和世界上的同事和供应商说话。 但是，在组织图中，阿文德没有特别的。 我只是个工作能力很强的中层经理。 企业面临着艾文这样员工流失的风险。 因为没有明显的特征，所以显示了他们的重要性。 因为这家企业在消失之前不知道他们的能力。 没有艾文，包装部门缺乏稳健性 从那里删除节点(员工)后，在可以维持连接的情况下，互联网会变得强大 在这种情况下，如果艾文离开企业，一些部门将失去与其他部门和供应商的所有联系。 不是艾文不能代替，他只是没有被“备份”。 这家企业没有意识到没有其他节点进行他提供的必要的互联网连接。 这将变得脆弱。 如果艾文生病或休假，工作过程会变慢。 如果艾文的决策不喜欢任何供应商，停止交流，业务流程就会变慢 艾文忙得不可开交，跟不上他多个人脉的关系，工作流程也变慢 noshir向企业展示包装部门的这个问题那天，他走进了装满蛋糕和糖果的董事会会议室 一位高级专员高兴地告诉我该公司正在为艾文举行送别会。 因为艾文准备退休了。 虽然会议还在继续，但在企业理解艾文的重要性后，他们达成了协议，离开艾文几年，利用关系分解提供继任计划，使很多人能够担任他的职务。 考虑到结论语的隐私泄露丑闻，从剑桥分解为谷歌的“南丁格尔计划”给企业收集相关数据带来了新的挑战 大多数雇佣合同赋予企业记录和监视企业系统中进行的活动的权利，但员工认为被动收集相关数据是侵犯隐私的 企业必须制定关于数据收集和分析的特定人力资源策略，以保护员工的知识权，使员工了解企业的决策。 人员解体是制定循证决定的新方法，可以改善组织 但是，许多公司侧重于分析单个属性，而不是与其他员工的关系 通过关系分析，企业可以发现员工、团队或整个组织实现绩效目标的可能性。 此外，您还可以根据员工的互联网变化和特定管理诉求，通过算法的力量调整员工的分配。 关系加强企业决策标准，建立更健康、幸福、生产力高的组织 相关文献: [1]. burt，r.s.( 2004 ).structuralholesandgoodideas.americanjournalofsociology，110(2)，349-399.[2] mcevily， b.( 2004 ).howtomaketheteam:socialnetworksvs.demographyascriteriafordesigningeffectiveteams.administra ve leonardi，p.m.( ) .。 a attention-basedviewofinnovationinsocialnetworks.strategicmanagementjournal，39(4)，1188-1215. ； [4]. leonard-barton，d..&； deschamps，I.( 1988 ).managerialinfluenceintheimplementationofnewtechnology.management science，34(10 )，1252-165 contractor，。 harvard business review .原文地址: HBR// 11/Better-PeoPle-Analytics翻译:吴雨桐审查学校:刘培源:张爽
