李雨桐， 黨延忠

(大連理工大學(xué)系統(tǒng)工程研究所， 大連 116024)

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基于交互記憶系統(tǒng)的團(tuán)隊(duì)發(fā)展?fàn)顩r分析方法①

李雨桐， 黨延忠

(大連理工大學(xué)系統(tǒng)工程研究所， 大連 116024)

通過(guò)對(duì)團(tuán)隊(duì)發(fā)展?fàn)顩r進(jìn)行分析，可以了解團(tuán)隊(duì)的發(fā)展?fàn)顟B(tài)，評(píng)價(jià)團(tuán)隊(duì)的發(fā)展過(guò)程，為團(tuán)隊(duì)建設(shè)提供必要的決策依據(jù). 本文從知識(shí)視角，依照交互記憶系統(tǒng)理論，指出交互記憶系統(tǒng)可以作為團(tuán)隊(duì)知識(shí)的表示模型之一，并提出了基于交互記憶系統(tǒng)對(duì)團(tuán)隊(duì)發(fā)展?fàn)顩r進(jìn)行分析的方法. 首先，對(duì)成員的知識(shí)構(gòu)成進(jìn)行分析，針對(duì)成員的交互記憶中差異知識(shí)，提出了成員的交互記憶-差異知識(shí)模型(TM_DKM)；其次，通過(guò)整合所有成員的差異知識(shí)得到交互記憶系統(tǒng)，提出了用交互記憶系統(tǒng)表征團(tuán)隊(duì)知識(shí)的交互記憶系統(tǒng)模型(TMSM)；再次，在TM_DKM和TMSM基礎(chǔ)上提出了團(tuán)隊(duì)發(fā)展?fàn)顩r分析方法；最后，結(jié)合一個(gè)實(shí)例對(duì)上述模型和方法進(jìn)行了驗(yàn)證，并對(duì)實(shí)例中該團(tuán)隊(duì)的發(fā)展?fàn)顩r進(jìn)行了評(píng)述. 本文提出的方法可用于創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)的狀態(tài)評(píng)價(jià)和發(fā)展過(guò)程評(píng)價(jià)以及問(wèn)題診斷等，比如教育部創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)、國(guó)家創(chuàng)新群體以及更廣泛的團(tuán)隊(duì)分析之中.

交互記憶系統(tǒng)； 團(tuán)隊(duì)知識(shí)； 團(tuán)隊(duì)發(fā)展?fàn)顩r； 知識(shí)管理

0　引　言

20世紀(jì)80年代以來(lái)，團(tuán)隊(duì)作為組織執(zhí)行任務(wù)的基本工作單元已經(jīng)得到越來(lái)越廣泛的應(yīng)用. 團(tuán)隊(duì)是一個(gè)由少數(shù)成員組成的小組，小組成員具備互補(bǔ)的技術(shù)或技能，依賴成員彼此間的互動(dòng)與協(xié)調(diào)，共同實(shí)現(xiàn)組織的績(jī)效目標(biāo)[1-2]. 通過(guò)改善組織的架構(gòu)僵化、內(nèi)部交流不暢等問(wèn)題，團(tuán)隊(duì)提高了組織的知識(shí)創(chuàng)造和創(chuàng)新能力，增強(qiáng)了組織在復(fù)雜環(huán)境中的響應(yīng)能力和應(yīng)變能力. 因此，如何管理和有效運(yùn)作團(tuán)隊(duì)是現(xiàn)代組織迫切需要解決的實(shí)際問(wèn)題，同時(shí)也是學(xué)術(shù)界關(guān)注的熱點(diǎn)研究問(wèn)題[3-4].

團(tuán)隊(duì)發(fā)展是一個(gè)從不成熟到成熟的動(dòng)態(tài)過(guò)程，先后經(jīng)歷建立、發(fā)展、成熟、衰退等幾個(gè)階段[5]. 每個(gè)階段具有不同的特征，表現(xiàn)出的團(tuán)隊(duì)績(jī)效[6]也不盡相同. 一方面，若管理者能夠了解團(tuán)隊(duì)的發(fā)展?fàn)顟B(tài)，指明團(tuán)隊(duì)當(dāng)前所處的發(fā)展階段，并對(duì)現(xiàn)階段制約其發(fā)展的問(wèn)題進(jìn)行有效診斷，將提高團(tuán)隊(duì)的績(jī)效水平，促使團(tuán)隊(duì)科學(xué)、健康地快速成長(zhǎng)；另一方面，若管理者能夠掌握?qǐng)F(tuán)隊(duì)在整個(gè)動(dòng)態(tài)發(fā)展過(guò)程中的演化進(jìn)程，分析其發(fā)展過(guò)程中的演化規(guī)律，預(yù)測(cè)其未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)，將提升團(tuán)隊(duì)的管理效率，為團(tuán)隊(duì)建設(shè)提供必要的決策支持. 為此，這就要求管理者對(duì)團(tuán)隊(duì)發(fā)展?fàn)顩r進(jìn)行客觀、全面地分析與評(píng)價(jià).

從現(xiàn)有研究成果來(lái)看，學(xué)者對(duì)于團(tuán)隊(duì)發(fā)展?fàn)顩r的分析與評(píng)價(jià)研究主要集中在團(tuán)隊(duì)效能[7](team effectiveness)的衡量方面. 測(cè)量指標(biāo)分為績(jī)效性結(jié)果、態(tài)度性結(jié)果和行為性結(jié)果三個(gè)方面[8-9]. 績(jī)效性結(jié)果包括團(tuán)隊(duì)的目標(biāo)達(dá)成率、決策時(shí)效性、生產(chǎn)力、產(chǎn)品的數(shù)量和質(zhì)量、滿足客戶需求等；態(tài)度性結(jié)果包括成員的工作滿意度[10]、團(tuán)隊(duì)承諾[11]、知識(shí)分享意愿、團(tuán)隊(duì)活力[12]等；行為性結(jié)果包括缺勤率、離職率等. 測(cè)量方法包括問(wèn)卷調(diào)查法、平衡記分卡[13]、層次分析法、模糊綜合評(píng)判方法[14]等.

然而，知識(shí)是組織最重要的資源，是團(tuán)隊(duì)發(fā)揮高效能的關(guān)鍵要素. 團(tuán)隊(duì)具有的知識(shí)分為兩個(gè)層面，一個(gè)是個(gè)人層面的知識(shí)，另一個(gè)是團(tuán)隊(duì)層面的知識(shí)，本文將后者即團(tuán)隊(duì)作為一個(gè)整體所具有的團(tuán)隊(duì)層面的知識(shí)，稱為團(tuán)隊(duì)知識(shí)(team knowledge).團(tuán)隊(duì)知識(shí)來(lái)源于成員的個(gè)人知識(shí)并通過(guò)團(tuán)隊(duì)互動(dòng)過(guò)程[15]逐步產(chǎn)生和發(fā)展，它是個(gè)人經(jīng)驗(yàn)與群體經(jīng)驗(yàn)長(zhǎng)期發(fā)展的結(jié)果. 表現(xiàn)為：當(dāng)團(tuán)隊(duì)剛剛組建時(shí)，團(tuán)隊(duì)知識(shí)幾乎為零；隨著成員在互動(dòng)過(guò)程中的交流與合作，團(tuán)隊(duì)知識(shí)逐漸生成和增長(zhǎng)；當(dāng)團(tuán)隊(duì)解體時(shí)，成員的個(gè)人知識(shí)依舊存在，但是互動(dòng)過(guò)程產(chǎn)生的團(tuán)隊(duì)知識(shí)將不復(fù)存在. 因此，團(tuán)隊(duì)知識(shí)隨著團(tuán)隊(duì)的組建而產(chǎn)生，隨著團(tuán)隊(duì)的互動(dòng)而增長(zhǎng)，隨著團(tuán)隊(duì)的成長(zhǎng)而變化，隨著團(tuán)隊(duì)的衰退而衰減. 它可以表征團(tuán)隊(duì)的發(fā)展?fàn)顟B(tài)，并利用它的狀態(tài)變化過(guò)程評(píng)價(jià)團(tuán)隊(duì)的動(dòng)態(tài)發(fā)展過(guò)程. 本文即從團(tuán)隊(duì)知識(shí)視角提出一套分析和評(píng)價(jià)團(tuán)隊(duì)發(fā)展?fàn)顩r的方法.

當(dāng)前研究結(jié)果表明，共享心智模型[16-17]和交互記憶系統(tǒng)[18]是兩種重要的團(tuán)隊(duì)知識(shí)的表征方式[19]. 共享心智模型強(qiáng)調(diào)團(tuán)隊(duì)成員個(gè)人知識(shí)的共享[20]，團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)該通過(guò)各種途徑促進(jìn)知識(shí)在成員間的共享和轉(zhuǎn)移，促使成員對(duì)團(tuán)隊(duì)所處環(huán)境的知識(shí)具有共同理解[21]. 而交互記憶系統(tǒng)則主張團(tuán)隊(duì)成員個(gè)人知識(shí)的分布[22]，成員對(duì)于其他成員所擅長(zhǎng)的知識(shí)并不需要實(shí)現(xiàn)共享心智模型所提倡的“共享”，而是明確“誰(shuí)知道什么”便可實(shí)現(xiàn)成員之間的知識(shí)協(xié)調(diào)[23-24]. 為了實(shí)現(xiàn)有效的團(tuán)隊(duì)過(guò)程和較高的團(tuán)隊(duì)效能，這兩種團(tuán)隊(duì)知識(shí)的表征方式缺一不可. 由于篇幅所限，本文僅從交互記憶系統(tǒng)視角對(duì)團(tuán)隊(duì)發(fā)展?fàn)顩r分析方法進(jìn)行研究.

交互記憶系統(tǒng)(transactive memory system，TMS)的提出是基于外援記憶(external memory)這一概念. Wegner[25]觀察到人們會(huì)利用他人作為記憶輔助來(lái)擴(kuò)充自己的知識(shí)容量，從而提出了交互記憶的概念. 交互記憶(transactive memory，TM)是指對(duì)來(lái)自不同知識(shí)領(lǐng)域的信息進(jìn)行編碼、儲(chǔ)存、檢索和交流活動(dòng)的共享的認(rèn)知?jiǎng)趧?dòng)分工，它通常是在親密關(guān)系基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的. Hollingshead[26]指出，在工作群體中，當(dāng)個(gè)人了解到其他成員的專長(zhǎng)時(shí)，獲取和編碼與此專長(zhǎng)相關(guān)信息的責(zé)任就會(huì)通過(guò)內(nèi)隱或外顯的方式分配給最合適的專家成員，此時(shí)TM便產(chǎn)生了.

由于TM的存在，在團(tuán)隊(duì)互動(dòng)過(guò)程中成員間的相互依賴逐漸衍生出更大且復(fù)雜的知識(shí)管理系統(tǒng). 團(tuán)隊(duì)成員之間形成的這種彼此依賴的，用以編碼、存儲(chǔ)和提取不同領(lǐng)域知識(shí)的合作性分工系統(tǒng)稱為交互記憶系統(tǒng)(TMS)[27-28]. TMS在團(tuán)隊(duì)發(fā)展過(guò)程中逐步形成，從不完善到完善逐步發(fā)展[29]. 當(dāng)成員擁有不同的專長(zhǎng)、且在必要時(shí)能結(jié)合對(duì)其他成員專長(zhǎng)的了解進(jìn)行自由互動(dòng)時(shí)，團(tuán)隊(duì)便形成了較為成熟的TMS. TMS促使成員通過(guò)彼此差異化專長(zhǎng)的認(rèn)知，減少了各自的信息負(fù)擔(dān)[30]；同時(shí)，團(tuán)隊(duì)形成了每個(gè)成員對(duì)于不同知識(shí)領(lǐng)域的分工體系，成員能在跨越個(gè)人知識(shí)領(lǐng)域的問(wèn)題上快速?gòu)乃双@取幫助. 上述優(yōu)勢(shì)使得TMS在成員滿意度[31]、團(tuán)隊(duì)績(jī)效[32-33]、團(tuán)隊(duì)生存能力[34]、團(tuán)隊(duì)創(chuàng)造力[35]等方面為團(tuán)隊(duì)帶來(lái)了積極作用.

綜上所述，TMS是嵌入在團(tuán)隊(duì)成員、團(tuán)隊(duì)結(jié)構(gòu)和團(tuán)隊(duì)互動(dòng)過(guò)程中的團(tuán)隊(duì)知識(shí)，是成員在團(tuán)隊(duì)互動(dòng)過(guò)程中根據(jù)TM形成的“知道誰(shuí)知道什么”的團(tuán)隊(duì)層面的知識(shí). 它可看作是成員TM中差異化專長(zhǎng)的整合，表征團(tuán)隊(duì)關(guān)于“誰(shuí)知道什么”的普遍了解狀況. 利用TMS可分析團(tuán)隊(duì)的發(fā)展?fàn)顟B(tài)，評(píng)價(jià)團(tuán)隊(duì)的發(fā)展過(guò)程. 一方面，發(fā)展?fàn)顟B(tài)從團(tuán)隊(duì)成員和團(tuán)隊(duì)知識(shí)兩個(gè)方面進(jìn)行度量. 測(cè)量每個(gè)成員的人際了解度、知識(shí)了解度、人際被了解度和知識(shí)被了解度來(lái)反映團(tuán)隊(duì)成員的發(fā)展?fàn)顟B(tài)；分析知識(shí)分布情況和知識(shí)領(lǐng)域分布情況來(lái)描述團(tuán)隊(duì)知識(shí)的發(fā)展?fàn)顟B(tài). 另一方面，通過(guò)比較時(shí)間序列上TMS表征的不同狀態(tài)，從成員親密度、團(tuán)隊(duì)知識(shí)水平、知識(shí)領(lǐng)域的動(dòng)態(tài)變化情況評(píng)價(jià)團(tuán)隊(duì)的發(fā)展過(guò)程.

鑒于此，本文提出了TMS的團(tuán)隊(duì)知識(shí)表示模型和基于TMS的團(tuán)隊(duì)發(fā)展?fàn)顩r分析方法，包括四個(gè)方面：首先，在對(duì)團(tuán)隊(duì)成員的知識(shí)構(gòu)成進(jìn)行系統(tǒng)分析的基礎(chǔ)上，針對(duì)成員TM中差異知識(shí)，提出了成員的交互記憶-差異知識(shí)模型(TM_DKM)；其次，利用知識(shí)鉸接法對(duì)全體成員的差異知識(shí)進(jìn)行整合，提出了用TMS表征團(tuán)隊(duì)知識(shí)的交互記憶系統(tǒng)模型(TMSM)；再次，在TM_DKM和TMSM基礎(chǔ)上提出了團(tuán)隊(duì)發(fā)展?fàn)顩r分析方法；最后，利用本文提出的模型和方法進(jìn)行實(shí)例分析，并對(duì)實(shí)例中該團(tuán)隊(duì)的發(fā)展?fàn)顩r進(jìn)行評(píng)述.

1　成員交互記憶中差異知識(shí)的表示

1.1成員的知識(shí)構(gòu)成分析

成員在未加入團(tuán)隊(duì)之前是組織中獨(dú)立的個(gè)人，個(gè)人所擁有的知識(shí)稱為個(gè)人知識(shí)(individual knowledge，IK). 在團(tuán)隊(duì)互動(dòng)過(guò)程中，成員逐步形成了對(duì)其他成員個(gè)人知識(shí)的了解：初期，僅僅了解其他成員一部分知識(shí)；隨著互動(dòng)的增多，了解的知識(shí)也逐漸增多. 為此，團(tuán)隊(duì)互動(dòng)過(guò)程使得每個(gè)成員的知識(shí)結(jié)構(gòu)發(fā)生變化，變化后的成員知識(shí)包括兩部分：一部分是IK；另一部分是對(duì)其他成員個(gè)人知識(shí)的了解，這里稱為成員交互記憶知識(shí)，簡(jiǎn)稱為交互記憶知識(shí)(transactive memory knowledge，TMK).

IK包括“知道是什么(know-what)”、“知道為什么 (know-why) ”、“知道怎樣做(know-how)”的知識(shí). TMK，即“知道是誰(shuí)(know-who)”的知識(shí)，包括“知道誰(shuí)知道是什么 (know-who：know-what) ”、“知道誰(shuí)知道為什么 (know-who：know-why) ”、“知道誰(shuí)能做什么 (know-who：know-how) ”的知識(shí).

其中，TMK既包括他本身?yè)碛星伊私馄渌蓡T也擁有的知識(shí)，稱為共有知識(shí)(common knowledge，CK)，又包括他本身不擁有而了解其他成員擁有的知識(shí)，稱為差異知識(shí)(differentiated knowledge，DK).

圖1一個(gè)成員的知識(shí)結(jié)構(gòu)

Fig. 1 Structure of a member’s knowledge

為此，團(tuán)隊(duì)中任意成員i的知識(shí)結(jié)構(gòu)如圖1所示，包括他自己的個(gè)人知識(shí)，如IK虛框中知識(shí)，和對(duì)成員j、成員l以至于成員t的知識(shí)的了解，即TMK(know-who)虛框中知識(shí). 其中i的TMK既包含他自身?yè)碛星伊私獬蓡Tj也擁有的知識(shí)，如CK虛框中知識(shí)，又包含他本身不擁有而了解成員l以至于成員t擁有的知識(shí)，即DK虛框中知識(shí).

圖2知識(shí)體系結(jié)構(gòu)

Fig. 2 Structure of knowledge system

對(duì)于know-what，know-why和know-how，從知識(shí)內(nèi)容的專業(yè)性來(lái)看，它的知識(shí)體系可表示為圖2所示結(jié)構(gòu). 其中，知識(shí)可劃分為若干知識(shí)領(lǐng)域，每個(gè)知識(shí)領(lǐng)域可細(xì)分為多個(gè)知識(shí)子領(lǐng)域，知識(shí)子領(lǐng)域又可繼續(xù)細(xì)分，直到不可再分的最小級(jí)別的知識(shí)子領(lǐng)域?yàn)橹? 無(wú)論是知識(shí)領(lǐng)域、知識(shí)子領(lǐng)域或是最小級(jí)別的知識(shí)子領(lǐng)域，都代表著知識(shí)體系中不同粒度的知識(shí). 作為知識(shí)體系的構(gòu)成要素，為了處理方便，本文將它們統(tǒng)稱為知識(shí)點(diǎn)(knowledge point，KP). 知識(shí)點(diǎn)間具有關(guān)聯(lián)性，既有上層與下層知識(shí)點(diǎn)間的從屬關(guān)系，如粒度大的知識(shí)點(diǎn)包含粒度小的知識(shí)點(diǎn)；又有同層知識(shí)點(diǎn)間的相關(guān)關(guān)系，如包含同一知識(shí)點(diǎn)的兩個(gè)上層且同層的知識(shí)點(diǎn).

因此，團(tuán)隊(duì)中成員的知識(shí)是由圖2所示的任意知識(shí)點(diǎn)構(gòu)成，有的知識(shí)比較籠統(tǒng)、宏觀和抽象，有的知識(shí)則比較詳細(xì)、微觀和具體. 根據(jù)上述分析，圖1中成員i的知識(shí)構(gòu)成可進(jìn)一步表示為圖3所示結(jié)構(gòu). 他的知識(shí)分為人際層和知識(shí)層，知識(shí)層是由不同粒度的知識(shí)點(diǎn)組成，在此不考慮知識(shí)點(diǎn)間關(guān)聯(lián)性. 其中，IK是由i所擁有的知識(shí)點(diǎn)構(gòu)成，TMK是由i了解人際層中成員及其所擁有的知識(shí)點(diǎn)構(gòu)成，并且TMK中知識(shí)點(diǎn)可分為CK和DK兩類.

圖3一個(gè)成員的知識(shí)構(gòu)成與關(guān)系

Fig. 3 Composition and relationships of a member’s knowledge

1.2交互記憶-差異知識(shí)模型

剔除圖3中IK，DK的構(gòu)成與關(guān)系如圖4所示. 從圖4可知，成員i的DK是一個(gè)由人際層和知識(shí)層組成的兩級(jí)結(jié)構(gòu). 這個(gè)兩級(jí)結(jié)構(gòu)包含兩種關(guān)系：一種是i對(duì)人際層中成員的了解關(guān)系，如，有向邊〈pi,pj〉表示i了解j，它的邊參數(shù)w〈pi,pj〉表示i對(duì)j的了解程度；另一種是i對(duì)人際層中成員所擁有知識(shí)點(diǎn)的了解關(guān)系，如〈pj,kpk〉表示i了解j掌握知識(shí)點(diǎn)kpk，它的邊參數(shù)w〈pj,kpk〉表示i對(duì)“j掌握kpk”的了解程度. 本文利用這個(gè)兩級(jí)結(jié)構(gòu)表示一個(gè)成員的差異知識(shí)，并稱為交互記憶-差異知識(shí)模型(transactive memory-differentiated knowledge model，TM_DKM).

圖4一個(gè)成員的差異知識(shí)的構(gòu)成與關(guān)系

Fig. 4 Composition and relationships of a member’s differentiated knowledge

令P={p1,p2,…,pm}為團(tuán)隊(duì)成員集合，成員數(shù)量為M.KP={kp1,kp2,…,kpn}為團(tuán)隊(duì)的知識(shí)點(diǎn)集合，知識(shí)點(diǎn)數(shù)量為N.

定義1布爾變量ρ(pi,pj,kpk)表示DK中成員i與知識(shí)點(diǎn)的關(guān)聯(lián)關(guān)系，即

(1)

其中pi,pj∈P，i,j=1,2…m；kpk∈KP，k=1,2…n. 則圖4所示pi的TM_DKM為

(2)

其中

1)Vi={pi,PiP-P,KiP-P-K}，Ei={EiP-P,EiP-P-K}，Wi={W(EiP-P),W(EiP-P-K)}.

2)pi了解的成員集合為

(3)

3)pi了解的知識(shí)點(diǎn)集合為

(4)

4)pi對(duì)PiP-P中成員的了解關(guān)系為邊的集合為

(5)

〈pi，pj〉為從pi指向pj的有向邊，表示pi了解pj.

5)pi對(duì)PiP-P中成員所擁有知識(shí)點(diǎn)的了解關(guān)系為邊的集合為

(6)

〈pj,kpk〉為從pj指向kpk的有向邊，表示pi了解pj具有kpk.

6)EiP-P中邊參數(shù)值集合為

(7)

w〈pi,pj〉為〈pi,pj〉的邊參數(shù)，表示pi對(duì)pj的了解程度.

7)EiP-P-K中邊參數(shù)值集合為

(8)

w〈pj,kpk〉為〈pj,kpk〉的邊參數(shù)，表示pi對(duì)“pj掌握kpk”的了解程度.

2　交互記憶系統(tǒng)整合的知識(shí)鉸接法

TMS是成員TM中差異知識(shí)的整合. 這里的整合，是指將所有成員的差異知識(shí)“鉸接”在一起，而形成團(tuán)隊(duì)關(guān)于“誰(shuí)知道什么”的普遍了解狀況. 為此，提出如下“知識(shí)鉸接法”：

令團(tuán)隊(duì)成員組成的集合為

P′={p1,p2,…,pm}.

第一步將pi和pj的差異知識(shí)分別表示為TM_DKMi和TM_DKMj，其結(jié)構(gòu)如圖5(a)所示，更新P′=P′-{pi,pj}.

第三步表示pt的TM_DKMt，更新P′=P′-{pt}，鉸接TM_DKMt與TMSij獲得TMSijt，其方法如第二步.

第四步重復(fù)第三步，直到P′=Ф，此時(shí)獲得的TMS1,2,…,m即團(tuán)隊(duì)的交互記憶系統(tǒng).

圖5pi與pj的差異知識(shí)進(jìn)行知識(shí)鉸接的方法過(guò)程

Fig. 5 Process of hinged joint withpiandpj’s differentiated knowledge

圖6交互記憶系統(tǒng)的構(gòu)成與關(guān)系

Fig. 6 Composition and relationships of transactive memory system

3　交互記憶系統(tǒng)模型

圖6所示的TMSM表示為

TMSM=(P,K′,EP-P,EP-P-K,W(EP-P),

W(EP-P-K))

(9)

其中

4)EP-P中邊參數(shù)值集合為

(10)

5)EP-P-K中邊參數(shù)值集合為

(11)

4　團(tuán)隊(duì)發(fā)展?fàn)顩r分析方法

利用上文提出的TM_DKM和TMSM可對(duì)團(tuán)隊(duì)的發(fā)展?fàn)顟B(tài)和發(fā)展過(guò)程進(jìn)行分析與評(píng)價(jià).

4.1發(fā)展?fàn)顟B(tài)分析指標(biāo)

從團(tuán)隊(duì)成員和團(tuán)隊(duì)知識(shí)兩個(gè)方面對(duì)團(tuán)隊(duì)發(fā)展?fàn)顟B(tài)進(jìn)行度量，分析指標(biāo)的定義和計(jì)算方法如下.

4.1.1團(tuán)隊(duì)成員的發(fā)展?fàn)顟B(tài)分析指標(biāo)

定義2成員的人際了解度(member interpersonal known degree，M-IKD)為

(12)

表示成員對(duì)團(tuán)隊(duì)中其他成員的了解情況.M-IKD越大，該成員在團(tuán)隊(duì)互動(dòng)過(guò)程中了解其他成員的成員數(shù)量越多；反之，M-IKD越小，他了解的成員數(shù)量越少.

定義3成員的知識(shí)了解度(member knowledge known degree，M-KKD)為

(13)

體現(xiàn)了成員對(duì)團(tuán)隊(duì)中其他成員掌握知識(shí)的了解情況.M-KKD越大，表明他了解別人掌握的知識(shí)越多；反之，M-KKD越小，則他對(duì)于別人掌握的知識(shí)了解越少.

定義4成員的人際被了解度(member interpersonal be known degree， M-IBKD)為

(14)

表示成員被團(tuán)隊(duì)中其他成員的了解情況.M-IBKD越大，在團(tuán)隊(duì)互動(dòng)過(guò)程中了解他的成員數(shù)量越多；反之，M-IBKD越小，團(tuán)隊(duì)中了解他的成員數(shù)量越少.

定義5成員的知識(shí)被了解度(member knowledge be known degree， M-KBKD)為

(15)

體現(xiàn)了團(tuán)隊(duì)對(duì)該成員掌握知識(shí)的了解情況.M-KBKD越大，團(tuán)隊(duì)對(duì)該成員擁有的知識(shí)了解越多；反之，M-KBKD越小，被團(tuán)隊(duì)中其他成員了解他所擁有的知識(shí)越少.

4.1.2團(tuán)隊(duì)知識(shí)的發(fā)展?fàn)顟B(tài)分析指標(biāo)

定義6知識(shí)共有度(knowledge common degree，KCD)為

(16)

是指知識(shí)點(diǎn)被團(tuán)隊(duì)成員共同擁有的程度.KCD(kpk)越大，表明團(tuán)隊(duì)中了解掌握kpk的成員數(shù)量越多；反之，KCD(kpk)越小，團(tuán)隊(duì)了解掌握kpk的成員數(shù)量越少. 根據(jù)知識(shí)共有度，團(tuán)隊(duì)的知識(shí)分布情況可表示為全體的知識(shí)共有度所包含知識(shí)點(diǎn)集合的并集，如式(17)所示.

(17)

其中Kλ為知識(shí)共有度為λ的知識(shí)點(diǎn)集合.

知識(shí)分布情況可以清晰地指明團(tuán)隊(duì)當(dāng)前的“熱點(diǎn)”和“冷點(diǎn)”. “熱點(diǎn)”是知識(shí)共有度較大的知識(shí)點(diǎn)，它是團(tuán)隊(duì)的專長(zhǎng)知識(shí)；“冷點(diǎn)”則是知識(shí)共有度較小的知識(shí)點(diǎn)，是團(tuán)隊(duì)的易流失知識(shí). 通過(guò)人才培養(yǎng)或引進(jìn)等方式可以改善團(tuán)隊(duì)的“冷點(diǎn)”狀況，為團(tuán)隊(duì)的有效管理和建設(shè)提供必要的決策支持.

知識(shí)分布情況從知識(shí)的微觀層面了解和評(píng)價(jià)了團(tuán)隊(duì)知識(shí)狀況. 此外，知識(shí)領(lǐng)域分布情況可從知識(shí)的宏觀層面、從知識(shí)領(lǐng)域的發(fā)展態(tài)勢(shì)反映團(tuán)隊(duì)知識(shí)的發(fā)展?fàn)顟B(tài). 如，團(tuán)隊(duì)包含的知識(shí)領(lǐng)域數(shù)量越多，表明該團(tuán)隊(duì)的知識(shí)內(nèi)容越豐富. 對(duì)于每個(gè)知識(shí)領(lǐng)域而言，它的廣度越大，團(tuán)隊(duì)對(duì)該領(lǐng)域的掌握范圍越寬；深度越大，則說(shuō)明團(tuán)隊(duì)對(duì)該領(lǐng)域的掌握程度越深.

為此，根據(jù)上文1.1節(jié)內(nèi)容，交互記憶系統(tǒng)的知識(shí)層是由許多不同粒度的知識(shí)點(diǎn)組成，較大粒度的知識(shí)點(diǎn)包含較小的知識(shí)點(diǎn)，較小的知識(shí)點(diǎn)又包含更小的知識(shí)點(diǎn)等，從而形成的一個(gè)層級(jí)網(wǎng)絡(luò). 團(tuán)隊(duì)中任意知識(shí)領(lǐng)域kpi可看作是這個(gè)層級(jí)網(wǎng)絡(luò)的子網(wǎng)絡(luò)，即以kpi為根結(jié)點(diǎn)、kpi的所有下級(jí)知識(shí)點(diǎn)為下級(jí)結(jié)點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò).

定義7知識(shí)領(lǐng)域的廣度(knowledge domain breadth，KDB)為

(18)

定義8知識(shí)領(lǐng)域的深度(knowledge domain depth，KDD)為

(19)

其中L(kpi,kpj)為kpi到kpj的最短路徑長(zhǎng)度，KPi為kpi及其所有下級(jí)結(jié)點(diǎn)組成的集合.

4.2發(fā)展過(guò)程分析指標(biāo)

團(tuán)隊(duì)發(fā)展是個(gè)動(dòng)態(tài)過(guò)程，成員互動(dòng)建立的親密度、團(tuán)隊(duì)知識(shí)水平、各個(gè)知識(shí)領(lǐng)域的掌握情況都將隨著團(tuán)隊(duì)發(fā)展而變化. 通過(guò)比較上述分析指標(biāo)在時(shí)間序列上的變化情況可了解團(tuán)隊(duì)的演化進(jìn)程及走向趨勢(shì)，評(píng)價(jià)團(tuán)隊(duì)的動(dòng)態(tài)發(fā)展過(guò)程.

定義9成員親密度(member intimacy，MI)為

(20)

其中s(pi,pj)的取值為0或1. 若s(pi,pj)=1表示pi與pj可達(dá)；反之，pi與pj不可達(dá). 當(dāng)成員之間沒(méi)有進(jìn)行任何形式的知識(shí)交流與合作時(shí)，MI最小為0. 而當(dāng)團(tuán)隊(duì)中任意兩個(gè)成員均有互動(dòng)、且成員之間相互了解、關(guān)系融洽時(shí)，MI最大其值為1.

定義10團(tuán)隊(duì)知識(shí)水平(team knowledge level，TKL)為

(21)

表示團(tuán)隊(duì)整體知識(shí)水平的高低.TKL越大，團(tuán)隊(duì)整體知識(shí)水平越高；反之，TKL越小，團(tuán)隊(duì)整體知識(shí)水平越低.

定義11知識(shí)領(lǐng)域kpk在△t內(nèi)的廣度增長(zhǎng)率(knowledge domain breadth growth ratio，KDBGR)和深度增長(zhǎng)率(knowledge domain depth growth ratio，KDDGR)分別為

(22)

(23)

根據(jù)時(shí)間序列上KDBGR(kpk)和KDDGR(kpk)的變化情況，可知：

1)當(dāng)KDBGR(kpk)和KDDGR(kpk)均增大時(shí)，團(tuán)隊(duì)對(duì)kpk的掌握范圍和深度逐漸增大.kpk是團(tuán)隊(duì)過(guò)程中持續(xù)發(fā)展的知識(shí)領(lǐng)域，可看作是團(tuán)隊(duì)當(dāng)前的熱點(diǎn)領(lǐng)域.

2)當(dāng)KDBGR(kpk)和KDDGR(kpk)均減小時(shí)，團(tuán)隊(duì)對(duì)kpk的掌握范圍和深度逐步減小.kpk是團(tuán)隊(duì)正處于消亡的衰退領(lǐng)域，今后一定時(shí)間內(nèi)其廣度和深度都有可能繼續(xù)減小.

3)當(dāng)KDBGR(kpk)增大而KDDGR(kpk)減小時(shí)，團(tuán)隊(duì)對(duì)kpk的掌握范圍逐漸增大而掌握深度逐步減小.kpk可看作是團(tuán)隊(duì)的新興領(lǐng)域，若kpk對(duì)團(tuán)隊(duì)未來(lái)發(fā)展具有價(jià)值，它的深度很可能持續(xù)增大；反之，深度將有可能繼續(xù)減小.

4)當(dāng)KDBGR(kpk)減小而KDDGR(kpk)增大時(shí)，團(tuán)隊(duì)對(duì)kpk的掌握范圍逐漸減小而掌握深度逐步增大.kpk可看作是團(tuán)隊(duì)當(dāng)前的專有領(lǐng)域，若kpk對(duì)團(tuán)隊(duì)未來(lái)發(fā)展具有價(jià)值，今后一段時(shí)間內(nèi)其廣度有可能增大，反之，它的廣度將持續(xù)減小.

4.3分析方法

利用上述分析指標(biāo)，提出團(tuán)隊(duì)發(fā)展?fàn)顩r分析方法如下：

1)搜集數(shù)據(jù). 成員的知識(shí)主要存在于團(tuán)隊(duì)工作過(guò)程、經(jīng)驗(yàn)管理的制度和方法中，以文件、手冊(cè)、圖紙等形式存儲(chǔ). 搜集所有成員在工作中用到的文本數(shù)據(jù)用來(lái)表示成員的知識(shí)和交互記憶系統(tǒng).

2)數(shù)據(jù)預(yù)處理. 利用“文本挖掘法”，從上述文本數(shù)據(jù)提取若干特征詞，其表現(xiàn)形式為一系列詞組和短語(yǔ)，作為團(tuán)隊(duì)的知識(shí)點(diǎn)集合. 其中，知識(shí)點(diǎn)間關(guān)聯(lián)關(guān)系，可以通過(guò)比較知識(shí)點(diǎn)間是否具有共同知識(shí)來(lái)確認(rèn). 共同知識(shí)是指知識(shí)點(diǎn)間共同擁有的長(zhǎng)度大于1的詞組或短語(yǔ). 若兩個(gè)知識(shí)點(diǎn)具有共同知識(shí)，則長(zhǎng)度大的知識(shí)點(diǎn)是長(zhǎng)度小的知識(shí)點(diǎn)的直接下級(jí)結(jié)點(diǎn). 因此，具有共同知識(shí)的知識(shí)點(diǎn)按照隸屬關(guān)系形成的層級(jí)網(wǎng)絡(luò)可看作是一個(gè)知識(shí)領(lǐng)域. 本文將通過(guò)字符串比較析取知識(shí)點(diǎn)中共同子串，并根據(jù)字符串長(zhǎng)度確定擁有共同子串的知識(shí)點(diǎn)間隸屬關(guān)系的知識(shí)領(lǐng)域獲取方法，稱為“知識(shí)領(lǐng)域析取法”. 利用該方法可獲得團(tuán)隊(duì)的知識(shí)領(lǐng)域集合.

3)構(gòu)建成員的交互記憶-差異知識(shí)模型(TM_DKM). 成員的知識(shí)由他在工作中用到的文本數(shù)據(jù)來(lái)表示. 其中，IK由他獨(dú)自整理的文件、手冊(cè)等材料挖掘出的知識(shí)點(diǎn)表示，TMK由他與其他成員合作發(fā)表的論文、專利、書籍等材料挖掘得到的知識(shí)點(diǎn)表示. 依據(jù)成員間合作關(guān)系，獲得差異知識(shí)中對(duì)其他成員和知識(shí)點(diǎn)的了解關(guān)系，構(gòu)建成員的TM_DKM，方法如1.1節(jié)和1.2節(jié)所示.

4)構(gòu)建團(tuán)隊(duì)的交互記憶系統(tǒng)模型(TMSM). 基于所有成員的TM_DKM，利用第2節(jié)提出的“知識(shí)鉸接法”，獲得團(tuán)隊(duì)的TMSM.

5)分析團(tuán)隊(duì)發(fā)展?fàn)顟B(tài). 根據(jù)4.1節(jié)中提及的分析指標(biāo)和計(jì)算公式，從團(tuán)隊(duì)成員和團(tuán)隊(duì)知識(shí)兩個(gè)方面綜合反映團(tuán)隊(duì)當(dāng)前的發(fā)展?fàn)顟B(tài). 其中，成員的人際了解度、知識(shí)了解度、人際被了解度、知識(shí)被了解度可度量成員的發(fā)展?fàn)顟B(tài)，知識(shí)分布情況和知識(shí)領(lǐng)域分布情況可描述團(tuán)隊(duì)知識(shí)的發(fā)展?fàn)顟B(tài).

6)評(píng)價(jià)團(tuán)隊(duì)發(fā)展過(guò)程. 比較時(shí)間序列上成員親密度、團(tuán)隊(duì)知識(shí)水平和各個(gè)知識(shí)領(lǐng)域的廣度變化率和深度變化率，從成員間親近密切程度、成員整體知識(shí)水平和知識(shí)領(lǐng)域的生成、發(fā)展、衰退等變化反映團(tuán)隊(duì)發(fā)展的演化過(guò)程和走向趨勢(shì).

上述團(tuán)隊(duì)發(fā)展?fàn)顩r分析方法的過(guò)程及步驟如圖7所示.

圖7基于交互記憶系統(tǒng)的團(tuán)隊(duì)發(fā)展?fàn)顩r分析方法的步驟流程

Fig. 7 Step process of team development analysis based on transactive memory system

5　實(shí)例驗(yàn)證

5.1實(shí)驗(yàn)背景

下面以某科研團(tuán)隊(duì)為例，對(duì)本文提出的基于交互記憶系統(tǒng)的團(tuán)隊(duì)發(fā)展?fàn)顩r分析方法進(jìn)行實(shí)例驗(yàn)證與分析. 某基礎(chǔ)研究團(tuán)隊(duì)，共有9位科研人員，發(fā)展至今十余年，從未出現(xiàn)人員外流或引進(jìn). 管理者想了解該團(tuán)隊(duì)當(dāng)前的發(fā)展?fàn)顟B(tài)和十余年里團(tuán)隊(duì)的發(fā)展變化情況.

5.2實(shí)驗(yàn)步驟及結(jié)果展示

利用基于交互記憶系統(tǒng)的團(tuán)隊(duì)發(fā)展?fàn)顩r分析方法，分析該團(tuán)隊(duì)的過(guò)程與步驟如下：

1)搜集數(shù)據(jù)：該團(tuán)隊(duì)主要開展科研工作，搜集9位研究人員截至2012年12月底在CNKI全文數(shù)據(jù)庫(kù)中的科研成果，包括期刊論文、會(huì)議論文、學(xué)術(shù)報(bào)告及專著.

2)數(shù)據(jù)預(yù)處理：采用文本挖掘法，從科研成果提取團(tuán)隊(duì)的知識(shí)點(diǎn)集合(不影響一般性，本文直接將論文關(guān)鍵詞作為知識(shí)點(diǎn)). 利用知識(shí)領(lǐng)域析取法獲得團(tuán)隊(duì)的知識(shí)領(lǐng)域集合.

3)構(gòu)建成員的TM_DKM：成員IK由他獨(dú)自發(fā)表的科研成果的論文關(guān)鍵詞表示. TMK由他與其他人員合作發(fā)表的科研成果中論文關(guān)鍵詞表示，利用合作關(guān)系量化DK中人員間的了解關(guān)系和了解合作者對(duì)合作發(fā)表的科研成果中論文關(guān)鍵詞的擁有關(guān)系. 圖8為根據(jù)上述方法獲得的成員b的TM_DKM.

4)構(gòu)建團(tuán)隊(duì)的TMSM：根據(jù)“知識(shí)鉸接法”構(gòu)建TMSM. 該團(tuán)隊(duì)2012年的TMSM，如圖9所示.

5)分析團(tuán)隊(duì)發(fā)展?fàn)顟B(tài)：以2012年為例，比較每個(gè)成員的人際了解度、知識(shí)了解度、人際被了解度和知識(shí)被了解度，分析團(tuán)隊(duì)成員當(dāng)前的發(fā)展?fàn)顟B(tài)；根據(jù)知識(shí)分布情況和知識(shí)領(lǐng)域分布情況衡量團(tuán)隊(duì)知識(shí)的發(fā)展?fàn)顟B(tài).

6)分析團(tuán)隊(duì)發(fā)展過(guò)程：從2000年到2012年，分別計(jì)算2000、2004、2008、2012年的成員親密度、團(tuán)隊(duì)知識(shí)水平、各個(gè)知識(shí)領(lǐng)域的廣度變化率和深度變化率，通過(guò)比較上述時(shí)間序列上的分析指標(biāo)值，評(píng)價(jià)團(tuán)隊(duì)發(fā)展的演化進(jìn)程.

圖8該團(tuán)隊(duì)中成員b的交互記憶-差異知識(shí)模型

Fig. 8 Transactive memory-differentiated knowledge model for memberbin this research team

圖8為成員b的TM_DKM. 其中，○、◇分別代表成員和知識(shí)點(diǎn). 從圖8可知，b曾經(jīng)與a、d、f、g合作發(fā)表過(guò)科研成果. 在合作過(guò)程中，b對(duì)其他成員的知識(shí)有所了解，如：b了解d具有“信息檢索、向量空間模型”等知識(shí)，了解a、f、g均具有“知識(shí)管理”，等.

圖92012年該團(tuán)隊(duì)的交互記憶系統(tǒng)模型

Fig. 9 Transactive memory system model for this research team in 2012

圖9為截至2012年12月底該團(tuán)隊(duì)的TMSM. 其中，○表示團(tuán)隊(duì)中9名成員，△、□、▲分別表示K1、K2、K3. 圖9可觀察各個(gè)知識(shí)點(diǎn)的具體分布，如“信息集成”主要分布在成員a、f、c；查詢團(tuán)隊(duì)中知識(shí)專家和知識(shí)導(dǎo)航路徑，如：a想獲得“知識(shí)傳播”，從圖9可知b、f、g為“知識(shí)傳播”專家，知識(shí)導(dǎo)航路徑為“a-b-知識(shí)傳播”、“a-g-知識(shí)傳播”、“a-f-知識(shí)傳播”，等.

5.2.1團(tuán)隊(duì)發(fā)展?fàn)顟B(tài)分析

從圖10和圖11所示的成員發(fā)展?fàn)顟B(tài)來(lái)看，截至2012年12月底，該團(tuán)隊(duì)a的人際了解度最高，b、f次之，c、g緊隨其后，e、d較c、g有所遞減，h與i值為零. 該團(tuán)隊(duì)中c的知識(shí)了解度最高，a次之，g、f、b、e、d逐個(gè)遞減，h與i的知識(shí)了解度為零. 從人際被了解度來(lái)看，a、b、f的值最高，c、g次之，e、d逐個(gè)遞減，h與i為零. 從知識(shí)被了解度來(lái)看，c的值最高，a次之，e、g較a有所遞減，f、b、d逐個(gè)遞減，h與i的值為零.

圖102012年該團(tuán)隊(duì)中成員的人際了解度和知識(shí)了解度

Fig. 10 Members’ interpersonal/knowledge known degree of this research team in 2012

當(dāng)前，a與c的發(fā)展?fàn)顟B(tài)最佳，是該團(tuán)隊(duì)的核心骨干；b、d、e、f、g次之；h與i尚未與他人合作，自身的人際了解度、人際被了解度、知識(shí)了解度和知識(shí)被了解度為零. 今后要繼續(xù)加強(qiáng)成員間的知識(shí)交流與合作，特別是h、i與其他成員間互動(dòng)，促進(jìn)團(tuán)隊(duì)知識(shí)的生成與利用.

圖112012年該團(tuán)隊(duì)中成員的人際被了解度和知識(shí)被了解度

從圖9所示的知識(shí)分布情況來(lái)看，當(dāng)前團(tuán)隊(duì)的知識(shí)點(diǎn)總量為107，其中，K1(△結(jié)點(diǎn))數(shù)量為16，約占總量的14.95%，K2(□結(jié)點(diǎn))數(shù)量為82，占總量比例最大約為76.64%，K3(▲結(jié)點(diǎn))數(shù)量為9，總量中比重最小約為8.41%.K3中知識(shí)的共有度最高，表明團(tuán)隊(duì)的“熱點(diǎn)”為“小世界網(wǎng)絡(luò)”、“知識(shí)傳播”、“個(gè)體策略”、“信息集成”、“理論結(jié)構(gòu)”等，該團(tuán)隊(duì)擅長(zhǎng)開展上述知識(shí)方面的科研工作.

從圖12所示的知識(shí)領(lǐng)域分布情況來(lái)看，截至2012年12月，該團(tuán)隊(duì)主要從事以下9大知識(shí)領(lǐng)域的研究工作. 知識(shí)領(lǐng)域分別為“網(wǎng)絡(luò)(19,22)、系統(tǒng)(20.5,25)、結(jié)構(gòu)(19.5,21)、模型(16.5,21)、知識(shí)(14,17)、信息(14.5,22)、模糊(10,16)、管理(11,11)、智能(4,4)”，“( )”內(nèi)數(shù)字分別表示該知識(shí)領(lǐng)域的廣度和深度. 其中，“系統(tǒng)”的廣度和深度最大，“網(wǎng)絡(luò)”、“模型”和“結(jié)構(gòu)”次之，表明該團(tuán)隊(duì)關(guān)于“系統(tǒng)”、“網(wǎng)絡(luò)”、“模型”和“結(jié)構(gòu)”領(lǐng)域的知識(shí)儲(chǔ)備最多，擅長(zhǎng)開展上述知識(shí)領(lǐng)域方面的科研工作. “智能”領(lǐng)域的廣度和深度最小，團(tuán)隊(duì)具有該領(lǐng)域一些知識(shí)，掌握程度尚淺.

圖122012年該團(tuán)隊(duì)的知識(shí)領(lǐng)域分布情況

Fig. 12 Knowledge domain distribution of this research team in 2012

5.2.2團(tuán)隊(duì)發(fā)展過(guò)程分析

從2000年到2012年，隨著人員間合作關(guān)系的增多，團(tuán)隊(duì)對(duì)于“誰(shuí)知道什么”的了解也逐漸增多，表現(xiàn)為交互記憶系統(tǒng)從不成熟到成熟逐年發(fā)展. 圖13中每幅子圖為特定年份上該團(tuán)隊(duì)的TMSM. 其中，成員均勻分布在子圖的中心圓上，中心圓外劃分為5個(gè)區(qū)域，分別描述K1、K2、K3、K4、Kλ≥5.

圖132000年、2004年、2008年、2012年團(tuán)隊(duì)的交互記憶系統(tǒng)模型

Fig. 13 Transactive memory system model for this research team in 2000、2004、2008 and 2012

從圖13可知，該團(tuán)隊(duì)在2000年僅有4名人員合作發(fā)表過(guò)科研成果，此時(shí)團(tuán)隊(duì)知識(shí)主要分布在K1、K2和K3三個(gè)區(qū)域，其中K2的知識(shí)點(diǎn)數(shù)量最多. 2004年，該團(tuán)隊(duì)K1、K2和K3的知識(shí)點(diǎn)數(shù)量較2000年均有所增加. 2008年，人員間合作越發(fā)緊密，K2數(shù)量顯著增多. 截至2012年底，團(tuán)隊(duì)中共有7名人員合作發(fā)表過(guò)科研成果.K2的知識(shí)點(diǎn)數(shù)量最多，在團(tuán)隊(duì)知識(shí)中占據(jù)很大比例，K3也較2008年有所增長(zhǎng). 當(dāng)前，該團(tuán)隊(duì)已經(jīng)發(fā)展成為具有一定知識(shí)儲(chǔ)備和特定專長(zhǎng)的科研團(tuán)隊(duì)，有能力開展相應(yīng)的科學(xué)研究工作.

從圖14所示的成員親密度和團(tuán)隊(duì)知識(shí)水平來(lái)看，隨著成員間不斷地知識(shí)交流與合作，成員親密度逐年增長(zhǎng)由2000年的0.198增長(zhǎng)至2012年的0.605；團(tuán)隊(duì)知識(shí)水平也從2000年的9.296增長(zhǎng)到2008年的18.722，2012年為15.904較2008年有所減少.

圖14　2000年、2004年、2008年、2012年成員親密度和團(tuán)隊(duì)知識(shí)水平

從圖15所示的團(tuán)隊(duì)知識(shí)領(lǐng)域變化情況來(lái)看，2000年、2004年、2008年、2012年的知識(shí)領(lǐng)域數(shù)量分別為6、7、8和9. 從2000年到2012年，“管理”的廣度和深度增長(zhǎng)率均增大，它可看作是團(tuán)隊(duì)的熱點(diǎn)領(lǐng)域，在團(tuán)隊(duì)發(fā)展過(guò)程中持續(xù)發(fā)展. 相反，“結(jié)構(gòu)”的廣度和深度增長(zhǎng)率均減小，作為團(tuán)隊(duì)的衰退領(lǐng)域，成員對(duì)它的研究逐漸減少. 對(duì)于“信息”、“網(wǎng)絡(luò)”和“系統(tǒng)”，研究熱度先后經(jīng)歷由低到高又到低的變化趨勢(shì)，可看作是團(tuán)隊(duì)的次衰退領(lǐng)域. 而“模型”和“模糊”領(lǐng)域在2008年均有所發(fā)展，隨后，停滯不前，不再發(fā)展. “知識(shí)”和“智能”是團(tuán)隊(duì)發(fā)展過(guò)程中逐漸發(fā)展起來(lái)的領(lǐng)域，由于廣度增長(zhǎng)率和深度增長(zhǎng)率的數(shù)據(jù)不完善，暫時(shí)無(wú)法看出它們的變化趨勢(shì). 但是從廣度和深度的數(shù)量變化上看，“知識(shí)”領(lǐng)域發(fā)展迅速，很可能在今后一定時(shí)間內(nèi)研究熱度持續(xù)增長(zhǎng).

6　結(jié)束語(yǔ)

本文從團(tuán)隊(duì)知識(shí)視角，依照交互記憶系統(tǒng)理論，提出了用交互記憶系統(tǒng)表征團(tuán)隊(duì)知識(shí)的表示模型和基于交互記憶系統(tǒng)的團(tuán)隊(duì)發(fā)展?fàn)顩r分析方法. 該方法可以表示團(tuán)隊(duì)知識(shí)的構(gòu)成與關(guān)系，從成員的人際了解度、知識(shí)了解度、人際被了解度和知識(shí)被了解度描述團(tuán)隊(duì)成員的發(fā)展?fàn)顟B(tài)，從知識(shí)的分布情況和知識(shí)領(lǐng)域分布情況反映團(tuán)隊(duì)知識(shí)的發(fā)展?fàn)顟B(tài)；并且通過(guò)比較時(shí)間序列上成員親密度、團(tuán)隊(duì)知識(shí)水平、各個(gè)知識(shí)領(lǐng)域的廣度增長(zhǎng)率和深度增長(zhǎng)率的變化情況，反映團(tuán)隊(duì)發(fā)展的演化進(jìn)程和變化趨勢(shì). 本方法適用于團(tuán)隊(duì)工作的過(guò)程、經(jīng)驗(yàn)、制度和方法中相關(guān)文件、手冊(cè)、圖紙等數(shù)據(jù)甚至大數(shù)據(jù)的分析，可推廣應(yīng)用于科研團(tuán)隊(duì)、教育部創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)、國(guó)家創(chuàng)新群體以及更廣泛的大群體的狀態(tài)評(píng)價(jià)、發(fā)展過(guò)程評(píng)價(jià)和問(wèn)題診斷.

此外，該方法分析和評(píng)價(jià)了團(tuán)隊(duì)在過(guò)去和現(xiàn)在的發(fā)展?fàn)顩r，利用上述分析結(jié)果可推測(cè)團(tuán)隊(duì)未來(lái)發(fā)展?fàn)顩r，如后續(xù)研究預(yù)測(cè)團(tuán)隊(duì)未來(lái)的知識(shí)熱點(diǎn)，各個(gè)知識(shí)領(lǐng)域的未來(lái)演化趨勢(shì)等. 由于團(tuán)隊(duì)知識(shí)的內(nèi)容較為復(fù)雜，本文僅利用交互記憶系統(tǒng)來(lái)表征團(tuán)隊(duì)知識(shí). 共享心智模型也是團(tuán)隊(duì)知識(shí)的一種表征方式，如何表示共享心智模型、如何利用共享心智模型分析團(tuán)隊(duì)發(fā)展?fàn)顩r是本文下一步要深入探討的問(wèn)題.

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Analytical method of team development status based on transactive memory system

LIYu-tong,DANGYan-zhong

Institute of Systems Engineering, Dalian University of Technology, Dalian 116024, China

Analyzing the status of team development can help to evaluate team current state and development process and provide necessary decision supports for team building. This paper, from the perspective of knowledge, shows that transactive memory system (TMS) can be used as a team knowledge representation, and proposes a method to analyse team development based on TMS. Firstly, according to a member’s knowledge structure, especially differentiated knowledge in his transactive memory, a member’s transactive memory-differentiated knowledge model (TM_DKM) is proposed. Secondly, a transactive memory system model (TMSM) is proposed by integrating all members’ differentiated knowledge. Then, an analytical method of team development status based on TM_DKM and TMSM is put forward. Finally, a case study is given to validate our model and method. Our method can be used to study innovation teams including their state and development process evaluations as well as problem diagnosis, such as innovative teams in the ministry of education, national innovative groups, and so on.

transactive memory system; team knowledge; team development; knowledge management

① 2013-10-15；

2014-09-26.

國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(71471028; 71271036).

李雨桐(1985—)， 女， 吉林省吉林市人， 博士生. Email: dearliyutong@163.com

C93

A

1007-9807(2016)04-0016-16