原創(chuàng) Paul、Noshir 集智俱樂部 收錄于話題#網(wǎng)絡(luò)科學(xué)30個

導(dǎo)語

人力資本是企業(yè)的核心資源，而網(wǎng)絡(luò)科學(xué)方法的興起和企業(yè)級聊天軟件的普及，使得分析企業(yè)人力資本，找到組織中的關(guān)鍵節(jié)點、創(chuàng)新者、結(jié)構(gòu)洞，成為可能。本文介紹了網(wǎng)絡(luò)科學(xué)在企業(yè)人力資本分析中的應(yīng)用，以及如何構(gòu)建企業(yè)級的社交關(guān)系分析模型。

吳雨桐 | 翻譯

劉培源 | 審校

張爽 | 編輯

2018年11月，美國加州大學(xué)圣巴巴拉分校教授Paul Leonardi和美國西北大學(xué)商學(xué)院和傳播學(xué)院教授Noshir Contractor在《哈佛商業(yè)評論》發(fā)表文章《更好的人力資本分析》(Better People Analytics)。

研究者指出，使用來自員工的個人信息數(shù)據(jù)來進(jìn)行人力資本分析受到了很多炒作，甚至贏得了主流的認(rèn)可。然而，這些分析僅限于員工的個人屬性信息，大多數(shù)公司對哪些人才維度會影響其組織績效缺乏了解，因為他們忽視了員工之間的交流互動這樣的信息的重要性。

研究表明，員工的成功與他們與別人的交流模式有關(guān)，這也是“關(guān)系分析“作為一個新領(lǐng)域的重點。關(guān)系分析的關(guān)鍵是要企業(yè)社交網(wǎng)絡(luò)找到“結(jié)構(gòu)特征” —— 社交網(wǎng)絡(luò)中的模式，這些模式可以預(yù)測誰是“智多星”，哪些非高層領(lǐng)導(dǎo)的員工具有影響力，哪些團隊將效率高，創(chuàng)新力最好，公司中存在的信息孤島以及公司承受不起損失。

本文描述了需要關(guān)注與企業(yè)相關(guān)的社交網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征、以及大多數(shù)公司建立關(guān)系分析模型所需的原材料：企業(yè)內(nèi)部的交流數(shù)據(jù)。

1. 人力資本分析：做或不做？

目前，超過70%的公司認(rèn)為人力資本分析是當(dāng)務(wù)之急。這個領(lǐng)域的案例分析，例如谷歌的氧氣項目（Project Oxygen）找到了這家科技巨頭的最佳管理人員的實踐手段和策略，然后將其用于管理方面的輔導(dǎo)課程，以提高績效低下的員工的業(yè)績。再例如戴爾（Dell）為提高其銷售人員的成功率所做的嘗試，也表明了人力資本分析的力量。

但炒作出來的泡沫已經(jīng)與現(xiàn)實大相徑庭。事實上，在過去十年中，人力資本分析僅取得了微不足道的進(jìn)展。印度的著名信息技術(shù)咨詢公司，塔塔咨詢服務(wù)公司（Tata Consultancy Services）進(jìn)行的一項調(diào)查發(fā)現(xiàn)，只有5％的大數(shù)據(jù)投資投向了人力資源部門。德勤（Deloitte）最近的一項研究表明，盡管人力資本分析已成為主流，但只有9％的公司認(rèn)為他們對哪些關(guān)于人力資源的維度驅(qū)動組織績效具有很好的了解。

如果如貼紙所示，人力資本分析團隊有圖表和圖形來支持它們，為什么企業(yè)沒有遵循結(jié)果執(zhí)行相應(yīng)的策略和管理方案？研究者認(rèn)為，這是因為，大多數(shù)情況下，人力資本分析都采用有限的數(shù)據(jù)分析方法，也就是說，當(dāng)有關(guān)人與人之間的相互作用的數(shù)據(jù)同等重要時，他們僅使用有關(guān)個人的數(shù)據(jù)。

2. 向關(guān)系分析轉(zhuǎn)型

人與人之間的互動是我們稱之為“關(guān)系分析”（Relational Analytics）的一門新興學(xué)科的重點。通過將其納入人力資本分析策略，公司能更好地找到最具創(chuàng)新能力、最具影響力、和最員工。公司還將了解他們無法承受失去的關(guān)鍵參與者以及組織中的孤島。而用于關(guān)系分析的“原材料”已經(jīng)存在于公司中。通過電子郵件交換、和公司內(nèi)部的社交平臺上的聊天和文件傳輸、創(chuàng)建的數(shù)據(jù)，是公司的“數(shù)字資產(chǎn)”。通過進(jìn)一步的數(shù)據(jù)挖掘，公司建立起相應(yīng)的、預(yù)測功能強大的關(guān)系分析模型。這是人力資本分析從基于問卷的回答向利用數(shù)字跟蹤數(shù)據(jù)（Digital Trace Data）建立網(wǎng)絡(luò)的轉(zhuǎn)型。

目前的人力資本分析側(cè)重于個體本身的特征和其他信息，這些信息都是獨立于其他個體的，比如：年齡、種族、性別、受教育程度、獎金的多少、上下班的距離、缺勤的數(shù)量等等。而關(guān)系分析是把個體本身的信息考慮在內(nèi)的條件下，更側(cè)重于研究員工之間和對外的關(guān)系。

關(guān)于個人屬性信息的分析是必要的，但還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。個人屬性信息數(shù)據(jù)的匯總看起來像是關(guān)系數(shù)據(jù)，因為它涉及一個以上的人，但事實并非如此。關(guān)系數(shù)據(jù)例如捕獲一天中不同部門中兩個人之間的通信。簡而言之，關(guān)系分析是人類社交網(wǎng)絡(luò)的科學(xué)。

數(shù)十年的管理學(xué)和組織傳播學(xué)研究表明，員工之間的關(guān)系及其個人屬性信息可以解釋其在工作場所的績效。關(guān)鍵是找到社交網(wǎng)絡(luò)中的“結(jié)構(gòu)特征”：與績效好與不好相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)特征。就像神經(jīng)科醫(yī)生可以識別出預(yù)測雙相情感障礙和精神分裂癥的大腦網(wǎng)絡(luò)中的結(jié)構(gòu)特征，化學(xué)家可以查看液體的結(jié)構(gòu)特征并預(yù)測其動態(tài)脆弱性，組織負(fù)責(zé)人可以查看公司社交網(wǎng)絡(luò)中的結(jié)構(gòu)特征并進(jìn)行預(yù)測。

3. 關(guān)系分析的六個結(jié)構(gòu)特征

下面，我們就來看看關(guān)系分析的六個結(jié)構(gòu)特征：

圖1：創(chuàng)新構(gòu)想的能力 (Ideation)：找到公司里“智多星”

在應(yīng)聘過程中，大多數(shù)公司試圖通過教育背景、工作經(jīng)驗，性格、和智力等個人屬性信息來找到“智多星”，也就是點子多的人。這些信息固然重要，但它們并不能幫助我們看到人們從他人那里獲取信息或者他們的信息來源的多樣性。點子很多的人通常將一個團隊的信息與另一團隊的信息進(jìn)行綜合，以開發(fā)新的概念，他們把在一個部門中的解決方案進(jìn)行微調(diào)，放在另一個部門中解決問題。換句話說，他們在網(wǎng)絡(luò)中占據(jù)中介（Broker）地位。

社會學(xué)家Ronald Burt制定了一項衡量指標(biāo)，以表明某人是否處于中介地位。它被稱為“局限性”（Constraint），表示一個人在收集獨特信息時的局限性。在對銀行家，律師，分析師，工程師和軟件開發(fā)人員等不同人群的研究（Burt, 2004）之后，他發(fā)現(xiàn)，收集信息的局限性低的員工（不受小型、緊密的社交網(wǎng)絡(luò)約束）更容易產(chǎn)生新穎的觀點。

在另一項研究中，Burt跟隨美國一家大型電子公司的高層，用關(guān)系分析來確定600多家供應(yīng)鏈經(jīng)理中最有可能提出提高效率的想法的人。他們使用調(diào)查從經(jīng)理那里征集了這樣的想法，同時在他們的網(wǎng)絡(luò)上收集了數(shù)字跟蹤信息。之后，高級主管對每個提交的想法的新穎性和潛在價值進(jìn)行評分。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，能夠預(yù)測員工是否會產(chǎn)生有價值的想法的唯一個人屬性信息是在公司的資歷，并且其相關(guān)性不強。使用“信息局限性”這個關(guān)系分析的衡量指標(biāo)則要強大得多：在網(wǎng)絡(luò)中展現(xiàn)出來的供應(yīng)鏈經(jīng)理比具有高局限性的經(jīng)理更有可能產(chǎn)生好的想法。

Paul在一家大型軟件開發(fā)公司所做的研究（Rhee & Leonardi, 2018）證實了這一結(jié)果。該公司的技術(shù)研發(fā)部門是一個“山洞人的世界”（caveman world）。盡管它雇用了100多名工程師，但平均每個人只與另外五個人交談，而五個人通常只互相交談。

這種高信息局限性的社交網(wǎng)絡(luò)在公司中非常普遍，尤其是那些分工明確的組織。但這并不意味著沒有信息局限性低的人。有過軟件公司的案例，關(guān)系分析能夠幫助找出跨越多個社交網(wǎng)絡(luò)的一些工程師。隨后，管理層制定了相應(yīng)的計劃，鼓勵這些工程師去做他們本來想做的事情，并很快看到他們關(guān)于產(chǎn)品改進(jìn)想法的數(shù)量和質(zhì)量都大大增加了。

圖2：影響力 (Influence)：找到公司里能影響別人行為的人

提出一個好點子并不能保證它的落實。同樣，僅依靠高管的命令，并不意味著員工會有效執(zhí)行。實現(xiàn)想法需要企業(yè)中具有影響力的人。研究表明（Leonard-Barton & Deschamps, 1988），員工不是最容易被公司高層領(lǐng)導(dǎo)印象到，而是那些非領(lǐng)導(dǎo)角色中最具影響力的人。

如果是這樣，高管應(yīng)該只找出有影響力的員工，并說服這些人加入落實新的點子，就可以了嘛？錯誤。

與Paul合作的一家大型醫(yī)療設(shè)備制造商，在推出新的合規(guī)性政策時，嘗試了這種說服有影響力員工的方法。為了散播對該政策的積極態(tài)度，管理團隊與被最多同事評價為有影響力的員工分享了政策的好處。但是，六個月后，員工仍然沒有遵循新政策。

為什么呢？關(guān)系分析中的反直覺的道理提供了一種解釋：被大量同事稱為有影響力的員工并不總是最有影響力的人。最有影響力的人是與他人（即使只有少數(shù)人）也具有緊密聯(lián)系的人。而且，他們之間的緊密聯(lián)系又與其他人之間有著緊密的聯(lián)系。這意味著影響者的想法可以進(jìn)一步傳播。

影響力的社交網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征稱為“綜合突出”（Aggregate prominence），它是通過測量一個人的人脈之間的連接程度以及人脈與他們的人脈之間的連接程度來計算的（搜索引擎使用類似的邏輯對搜索結(jié)果進(jìn)行排序）。

于是，在醫(yī)療設(shè)備制造商的9個部門中，每個部門都通過關(guān)系分析確定了總突出得分最高的5個人。該公司詢問他們對新政策的想法，大約四分之三的受訪員工對此表示滿意。該公司提供了可以減輕對政策變化的恐懼心理的信息，然后，等待結(jié)果。

六個月后，這九個部門中超過四分之三的員工落實了新政策。而在尚未使用關(guān)系分析的其余七個部門中，只有四分之一的員工有了落實。

圖3：效率：找到公司里高效的組

我們可以用關(guān)系分析來衡量團隊內(nèi)部的化學(xué)反應(yīng)、及其利用外部信息和專業(yè)知識的能力。

一項研究（Reagans, Zuckerman, & McEvily, 2004）分析了美國一家大型合同研發(fā)公司的1500多個項目團隊。研究人員認(rèn)為，獲得各種信息、觀點和資源的能力將改善團隊績效，故將人口統(tǒng)計學(xué)中的變量多樣性對團隊績效的影響、與團隊成員社交網(wǎng)絡(luò)對團隊績效的影響進(jìn)行了比較。結(jié)果顯示，公司員工的多樣性只真正表現(xiàn)在兩類，即任期（tenure）和功能（function）。其他變量，比如，種族、性別和教育水平，已包含到職能這個變量中。但結(jié)果表明，這兩個領(lǐng)域的多樣性對績效的影響很小。

不過，關(guān)系分析數(shù)據(jù)則提供更深入的洞察。研究人員發(fā)現(xiàn)，兩個社會變量與更高的績效相關(guān)。一個是內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)密度（internal density），也就是團隊成員之間相互聯(lián)系的程度。高內(nèi)部密度對于建立信任、承擔(dān)風(fēng)險、并就重要問題達(dá)成協(xié)議至關(guān)重要。另一個是團隊成員聯(lián)系的外部范圍（external range），在具有較高外部影響力的團隊中，每個成員都可以與團隊外部的專家接觸，這些專家不同于團隊內(nèi)部其他成員的聯(lián)系人，這使團隊能夠更好地獲取重要信息和資源。因此，高效團隊的結(jié)構(gòu)特征是高內(nèi)部密度和高外部范圍。

在此研發(fā)公司，具有此結(jié)構(gòu)特征的項目組完成任務(wù)的速度要快得多。研究人員估算，如果公司30％的項目團隊的內(nèi)部密度和外部范圍僅比平均值高一個標(biāo)準(zhǔn)差，則可將在17天內(nèi)節(jié)省超過2,200個工時，相當(dāng)于完成近200個其他項目。

圖4：創(chuàng)新：找到公司里創(chuàng)新的組

具有高效結(jié)構(gòu)特征的團隊在創(chuàng)新方面遭遇“滑鐵盧”，因為創(chuàng)新常常需要團隊內(nèi)部的一些分歧和沖突。

成功的創(chuàng)新團隊有哪些其他條件？你可能會認(rèn)為，將績效最高的員工放在一起會產(chǎn)生最佳效果，但研究表明，這可能會對績效產(chǎn)生負(fù)面影響。盡管常識是，當(dāng)團隊由不同觀點的成員組成團隊時更具創(chuàng)造力，但也有研究表明，團隊成員的多樣性并不是團隊創(chuàng)新的良好預(yù)測指標(biāo)，即使是將創(chuàng)新團隊配備很多“智多星”，通常也不會取得比平均績效更好的成績。

但關(guān)系分析則用與團隊效率相同的變量（內(nèi)部密度和外部范圍）來建立創(chuàng)新團隊。但是，公式有所不同：創(chuàng)新團隊的結(jié)構(gòu)特征是高外部范圍和低內(nèi)部密度。也就是說，我們希望團隊成員具有廣泛且不重疊的社交網(wǎng)絡(luò)以獲取多樣化的想法和信息。

為什么？團隊內(nèi)部緊密的互動會導(dǎo)致相似的思維方式和更少的矛盾。這對效率有好處，但對創(chuàng)新不利。最具創(chuàng)新精神的團隊之間存在分歧和討論，有時甚至是沖突，這些分歧和討論會產(chǎn)生突破所必需的創(chuàng)造力。所以需要在創(chuàng)新和效率之間取舍，找到平衡點。

較高的外部范圍不僅需要引入新的想法，還需要獲得資源的支持。創(chuàng)新團隊必須籌集資金，并銷售他們的想法，因此，人脈廣泛的外部人員會對他們的成功產(chǎn)生重大影響。

幾年來，Paul與一家大型美國汽車公司合作，該公司試圖改善其產(chǎn)品開發(fā)流程。每個全球產(chǎn)品開發(fā)中心都有一個由專家組成的團隊來應(yīng)對這一挑戰(zhàn)。計劃負(fù)責(zé)人指出，他們會選拔具有適當(dāng)職能背景的人員，一貫地進(jìn)行創(chuàng)新工作，并確保他們來自不同背景并且年齡不同。換句話說，研發(fā)中心是使用屬性分析來形成項目團隊的。

但是，新的印度研發(fā)中心的經(jīng)理一直無法組建一支多元化的團隊：該中心的所有工程師的年齡大致相同，背景相似，職級也差不多。發(fā)現(xiàn)了這個問題后，經(jīng)理選擇了在不同辦公室從事項目、并在不同區(qū)域工作的工程師，從而自然創(chuàng)建了一個更多元的團隊。

碰巧，這樣的團隊也顯示出較低的內(nèi)部密度。其成員可以自由辯論，并進(jìn)行測試以解決意見分歧。一旦找到新的程序，他們便回到了外部聯(lián)系上，利用他們作為有影響力的人，可以說服他人驗證他們的工作。

三年后，印度研發(fā)中心的團隊比其他任何團隊都產(chǎn)生了更多的創(chuàng)新。五年后，它產(chǎn)生的創(chuàng)新點子和開發(fā)幾乎兩倍于其他所有團隊的總和。于是，該公司開始用關(guān)系分析來補充其屬性分析，以重新配置其他地區(qū)的創(chuàng)新團隊。

圖5：組織的信息孤島（Silo）

每個人都討厭信息孤島，但這對于現(xiàn)代企業(yè)來說是難以避免的。隨著組織內(nèi)發(fā)展出來的專業(yè)知識領(lǐng)域、職能、以及部門和部門的協(xié)作幾乎不可避免地變得越來越少，員工們講的技術(shù)語言不同或目標(biāo)相同。

我們通過衡量其模塊化程度（Modularity）來評估組織內(nèi)的信息孤立程度。最簡單地，模塊化是組內(nèi)通信與組外交流互動的比率。當(dāng)內(nèi)部與外部的互動比率大于5：1時，該團隊將處于不利狀態(tài)。

最值得注意的信息孤立組織之一，是一個小型的非營利性消費者權(quán)益保護(hù)組織，該組織希望了解其網(wǎng)站訪問量為何下降。芝加哥辦事處的60名員工分為四個部門：業(yè)務(wù)，運營，市場營銷、以及財務(wù)。每個部門對發(fā)生的事情都有不同的想法。

分析表明，所有四個部門的內(nèi)部和外部聯(lián)系比例均超過了5：1，最極端的情況是比率達(dá)到13：1。當(dāng)然，運營部門的工作重點完全放在訪問該站點的消費者的行為上，運營部門的員工收集了大量數(shù)據(jù)有關(guān)何時何地人們來站點評價公司。而其他部門甚至都不知道運營部門收集了這些數(shù)據(jù)，而且運營部門也并不知道其他部門可能會覺得這些有用。

為了解決該問題，該組織要求每個部門中的特定員工進(jìn)行聯(lián)絡(luò)。他們召開了每周一次的會議，各部門的經(jīng)理聚在一起討論他們的工作。每次會議定不同的主題，與主題相關(guān)工作的下層員工也加入相應(yīng)的會議參與討論。

簡而言之，這家非營利組織建立了部門直接交流的渠道。結(jié)果，運營部門了解到，營銷和公關(guān)發(fā)現(xiàn)將特定行業(yè)中越來越多的投訴與某些天氣模式和季節(jié)相關(guān)，因此運營部門的員工將這類信息考慮在他們的數(shù)據(jù)分析中，開始以新方式分析數(shù)據(jù)。

圖6：組織的脆弱性（Vulnerability）

盡管“中間人”可以幫助將信息從組織的一部分轉(zhuǎn)移到另一部分，但是過分依賴“中間人”會使公司脆弱。

以員工艾文為例，他曾是全球頂級消費品公司之一的包裝部門經(jīng)理、多個部門的聯(lián)絡(luò)人。他定期與世界各地的同行和供應(yīng)商交談。但在組織結(jié)構(gòu)圖上，阿文德沒有什么特別的：只是一名工作能力較強的中層經(jīng)理。公司面臨像艾文這樣的員工流失的風(fēng)險，因為沒有明顯的特征表明他們的重要性，因此公司要等到消失后才知道他們的能力。

沒有艾文，包裝部門將缺乏穩(wěn)健性。如果從其中刪除節(jié)點（員工），則可以維護(hù)連接時，網(wǎng)絡(luò)將很健壯。在這種情況下，如果艾文離開公司，則某些部門將失去與其他部門和供應(yīng)商的所有聯(lián)系。

并非艾文不可替代，他只是沒有被“備份”。該公司沒有意識到?jīng)]有其他節(jié)點在進(jìn)行他提供的必要的網(wǎng)絡(luò)連接。這使它變得脆弱：如果艾文病了或休假，工作進(jìn)程就會變慢。如果艾文決定不喜歡其中一個供應(yīng)商并停止與之互動，工作進(jìn)程就會變慢。如果艾文忙得不可開交，無法跟上他的許多人脈關(guān)系，工作進(jìn)程也會變慢。

在Noshir向公司展示包裝部門的這一問題的那天，他進(jìn)入了一個裝滿蛋糕和糖果的董事會會議室。一位高級主管高興地告訴他，該公司正在為艾文舉辦一個送別聚會，因為艾文正準(zhǔn)備退休。聚會繼續(xù)進(jìn)行，但在公司了解到艾文的重要性之后，他們達(dá)成了一項協(xié)議，將艾文留了幾年，同時，利用關(guān)系分析提供了一些繼任計劃，以便多個人可以擔(dān)任他的職務(wù)。

4. 思考與結(jié)語

隱私泄露丑聞頻出，從劍橋分析到谷歌的“南丁格爾計劃”，公司收集關(guān)系數(shù)據(jù)帶來了新的挑戰(zhàn)。盡管大多數(shù)雇傭合同都賦予公司記錄和監(jiān)視在公司系統(tǒng)上進(jìn)行的活動的權(quán)利，但一些員工仍認(rèn)為被動收集關(guān)系數(shù)據(jù)是對隱私的侵犯。公司需要制定關(guān)于數(shù)數(shù)據(jù)收集與分析的明確的人力資源政策，以保護(hù)員工的知情權(quán)、幫助員工理解公司的決定。

人員分析是一種制定循證決策的新方法，可以改善組織。但是在早期，大多數(shù)公司都將重點放在個人屬性分析上，而不是他們與其他員工的關(guān)系上。利用關(guān)系分析，公司可以發(fā)現(xiàn)員工，團隊或整個組織實現(xiàn)績效目標(biāo)的可能性。他們還可以根據(jù)員工網(wǎng)絡(luò)的變化或特定的管理需求，借助算法的力量，來調(diào)整員工分配。關(guān)系分析增強公司的決策標(biāo)準(zhǔn)，建立更健康，幸福、生產(chǎn)力更高的組織。

相關(guān)文獻(xiàn)：

[1]. Burt, R. S. (2004). Structural holes and good ideas. American journal of sociology, 110(2), 349-399.

[2]. Reagans, R., Zuckerman, E., & McEvily, B. (2004). How to make the team: Social networks vs. demography as criteria for designing effective teams. Administrative science quarterly, 49(1), 101-133.

[3]. Rhee, L., & Leonardi, P. M. (2018). Which pathway to good ideas? A n attention‐based view of innovation in social networks. Strategic Management Journal, 39(4), 1188-1215.

[4]. Leonard-Barton, D., & Deschamps, I. (1988). Managerial influence in the implementation of new technology. Management science, 34(10), 1252-1265.

[5]. Leonardi, P., & Contractor, N. (2018). Better people analytics. Harvard Business Review.

原文地址：

https://hbr.org/2018/11/better-people-analytics

原標(biāo)題：《誰是辦公室里最重要的人？從社交網(wǎng)絡(luò)看企業(yè)人力資本》

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