誰是辦公室里最重要的人?從社交網絡看企業人力資本

2019年12月25日 16:28:41   [來源:互聯網]   [閱讀:0]
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導語

人力資本是企業的核心資源,而網絡科學方法的興起和企業級聊天軟件的普及,使得分析企業人力資本,找到組織中的關鍵節點、創新者、結構洞,成為可能。本文介紹了網絡科學在企業人力資本分析中的應用,以及如何構建企業級的社交關系分析模型。

2018年11月,美國加州大學圣巴巴拉分校副教授Paul Leonardi和美國西北大學商學院和傳播學院教授Noshir Contractor在《哈佛商業評論》發表文章《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據來進行人力資本分析受到了很多炒作,甚至贏得了主流的認可。然而,這些分析僅限于員工的個人屬性信息,大多數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,這也是“關系分析“作為一個新領域的重點。關系分析的關鍵是要企業社交網絡找到“結構特征” —— 社交網絡中的模式,這些模式可以預測誰是“智多星”,哪些非高層領導的員工具有影響力,哪些團隊將效率高,創新力最好,公司中存在的信息孤島以及公司承受不起損失。

本文描述了需要關注與企業相關的社交網絡結構特征、以及大多數公司建立關系分析模型所需的原材料:企業內部的交流數據。

人力資本分析:做或不做?

目前,超過70%的公司認為人力資本分析是當務之急。這個領域的案例分析,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課程,以提高績效低下的員工的業績。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與現實大相徑庭。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展。印度的著名信息技術咨詢公司,塔塔咨詢服務公司(Tata Consultancy Services)進行的一項調查發現,只有5%的大數據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%的公司認為他們對哪些關于人力資源的維度驅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,為什么企業沒有遵循結果執行相應的策略和管理方案?研究者認為,這是因為,大多數情況下,人力資本分析都采用有限的數據分析方法,也就是說,當有關人與人之間的相互作用的數據同等重要時,他們僅使用有關個人的數據。

向關系分析轉型

人與人之間的互動是我們稱之為“關系分析”(Relational Analytics)的一門新興學科的重點。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鍵參與者以及組織中的孤島。而用于關系分析的“原材料”已經存在于公司中。通過電子郵件交換、和公司內部的社交平臺上的聊天和文件傳輸、創建的數據,是公司的“數字資產”。通過進一步的數據挖掘,公司建立起相應的、預測功能強大的關系分析模型。這是人力資本分析從基于問卷的回答向利用數字跟蹤數據(Digital Trace Data)建立網絡的轉型。

目前的人力資本分析側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、缺勤的數量等等。而關系分析是把個體本身的信息考慮在內的條件下,更側重于研究員工之間和對外的關系。

關于個人屬性信息的分析是必要的,但還遠遠不夠。個人屬性信息數據的匯總看起來像是關系數據,因為它涉及一個以上的人,但事實并非如此。關系數據例如捕獲一天中不同部門中兩個人之間的通信。簡而言之,關系分析是人類社交網絡的科學。

數十年的管理學和組織傳播學研究表明,員工之間的關系及其個人屬性信息可以解釋其在工作場所的績效。關鍵是找到社交網絡中的“結構特征”:與績效好與不好相關的網絡數據結構特征。就像神經科醫生可以識別出預測雙相情感障礙和精神分裂癥的大腦網絡中的結構特征,化學家可以查看液體的結構特征并預測其動態脆弱性,組織負責人可以查看公司社交網絡中的結構特征并進行預測。

關系分析的六個結構特征

下面,我們就來看看關系分析的六個結構特征:

誰是辦公室里最重要的人?從社交網絡看企業人力資本

圖1:創新構想的能力 (Ideation):找到公司里“智多星”

在應聘過程中,大多數公司試圖通過教育背景、工作經驗,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行綜合,以開發新的概念,他們把在一個部門中的解決方案進行微調,放在另一個部門中解決問題。換句話說,他們在網絡中占據中介(Broker)地位。

社會學家Ronald Burt制定了一項衡量指標,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,工程師和軟件開發人員等不同人群的研究(Burt, 2004)之后,他發現,收集信息的局限性低的員工(不受小型,緊密的社交網絡約束)更容易產生新穎的觀點。

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

Paul在一家大型軟件開發公司所做的研究(Rhee & Leonardi, 2018)證實了這一結果。該公司的技術研發部門是一個“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絡在公司中非常普遍,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,關系分析能夠幫助找出跨越多個社交網絡的一些工程師。隨后,管理層制定了相應的計劃,鼓勵這些工程師去做他們本來想做的事情,并很快看到他們關于產品改進想法的數量和質量都大大增加了。

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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行。實現想法需要企業中具有影響力的人。研究表明(Leonard-Barton & Deschamps, 1988),員工不是最容易被公司高層領導印象到,而是那些非領導角色中最具影響力的人。

如果是這樣,高管應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合作的一家大型醫療設備制造商,在推出新的合規性政策時,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(即使只有少數人)也具有緊密聯系的人。而且,他們之間的緊密聯系又與其他人之間有著緊密的聯系。這意味著影響者的想法可以進一步傳播。

影響力的社交網絡結構特征稱為“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果進行排序)。

于是,在醫療設備制造商的9個部門中,每個部門都通過關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。而在尚未使用關系分析的其余七個部門中,只有四分之一的員工有了落實。

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圖3:效率:找到公司里高效的組

我們可以用關系分析來衡量團隊內部的化學反應、及其利用外部信息和專業知識的能力。

一項研究(Reagans, Zuckerman, & McEvily, 2004)分析了美國一家大型合同研發公司的1500多個項目團隊。研究人員認為,獲得各種信息、觀點和資源的能力將改善團隊績效,故將人口統計學中的變量多樣性對團隊績效的影響、與團隊成員社交網絡對團隊績效的影響進行了比較。結果顯示,公司員工的多樣性只真正表現在兩類,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。但結果表明,這兩個領域的多樣性對績效的影響很小。

不過,關系分析數據則提供更深入的洞察。研究人員發現,兩個社會變量與更高的績效相關。一個是內部網絡密度(internal density),也就是團隊成員之間相互聯系的程度。高內部密度對于建立信任、承擔風險、并就重要問題達成協議至關重要。另一個是團隊成員聯系的外部范圍(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部其他成員的聯系人,這使團隊能夠更好地獲取重要信息和資源。因此,高效團隊的結構特征是高內部密度和高外部范圍。

在此研發公司,具有此結構特征的項目組完成任務的速度要快得多。研究人員估算,如果公司30%的項目團隊的內部密度和外部范圍僅比平均值高一個標準差,則可將在17天內節省超過2,200個工時,相當于完成近200個其他項目。

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圖4:創新:找到公司里創新的組

具有高效結構特征的團隊在創新方面遭遇“滑鐵盧”,因為創新常常需要團隊內部的一些分歧和沖突。

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

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

為什么?團隊內部緊密的互動會導致相似的思維方式和更少的矛盾。這對效率有好處,但對創新不利。最具創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生突破所必需的創造力。所以需要在創新和效率之間取舍,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品開發流程。每個全球產品開發中心都有一個由專家組成的團隊來應對這一挑戰。計劃負責人指出,他們會選拔具有適當職能背景的人員,一貫地進行創新工作,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,新的印度研發中心的經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。發現了這個問題后,經理選擇了在不同辦公室從事項目、并在不同區域工作的工程師,從而自然創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部密度。其成員可以自由辯論,并進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,印度研發中心的團隊比其他任何團隊都產生了更多的創新。五年后,它產生的創新點子和開發幾乎兩倍于其他所有團隊的總和。于是,該公司開始用關系分析來補充其屬性分析,以重新配置其他地區的創新團隊。

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圖5:組織的信息孤島(Silo)

每個人都討厭信息孤島,但這對于現代企業來說是難以避免的。隨著組織內發展出來的專業知識領域、職能、以及部門和部門的協作幾乎不可避免地變得越來越少,員工們講的技術語言不同或目標相同。

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

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益保護組織,該組織希望了解其網站訪問量為何下降。芝加哥辦事處的60名員工分為四個部門:業務,運營,市場營銷、以及財務。每個部門對發生的事情都有不同的想法。

分析表明,所有四個部門的內部和外部聯系比例均超過了5:1,最極端的情況是比率達到13:1。當然,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據有關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據,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行聯絡。他們召開了每周一次的會議,各部門的經理聚在一起討論他們的工作。每次會議定不同的主題,與主題相關工作的下層員工也加入相應的會議參與討論。

簡而言之,這家非營利組織建立了部門直接交流的渠道。結果,運營部門了解到,營銷和公關發現將特定行業中越來越多的投訴與某些天氣模式和季節相關,因此運營部門的員工將這類信息考慮在他們的數據分析中,開始以新方式分析數據。

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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理、多個部門的聯絡人。他定期與世界各地的同行和供應商交談。但在組織結構圖上,阿文德沒有什么特別的:只是一名工作能力較強的中層經理。公司面臨像艾文這樣的員工流失的風險,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,包裝部門將缺乏穩健性。如果從其中刪除節點(員工),則可以維護連接時,網絡將很健壯。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商的所有聯系。

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

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,因為艾文正準備退休。聚會繼續進行,但在公司了解到艾文的重要性之后,他們達成了一項協議,將艾文留了幾年,同時,利用關系分析提供了一些繼任計劃,以便多個人可以擔任他的職務。

思考與結語

隱私泄露丑聞頻出,從劍橋分析到谷歌的“南丁格爾計劃”,公司收集關系數據帶來了新的挑戰。盡管大多數雇傭合同都賦予公司記錄和監視在公司系統上進行的活動的權利,但一些員工仍認為被動收集關系數據是對隱私的侵犯。公司需要制定關于數數據收集與分析的明確的人力資源政策,以保護員工的知情權、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系上。利用關系分析,公司可以發現員工,團隊或整個組織實現績效目標的可能性。他們還可以根據員工網絡的變化或特定的管理需求,借助算法的力量,來調整員工分配。關系分析增強公司的決策標準,建立更健康,幸福、生產力更高的組織。

相關文獻:

[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

翻譯:吳雨桐

審校:劉培源

編輯:張爽


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