CC BY
11
циировались с приятными запахами, а бедность - с неприятными. На протяжении веков запах позволял определить не только социальный ранг человека, но и его профессиональное занятие. Запахи также использовались, чтобы различать пол человека, болезнь и здоровье, юность и старость.
К сожалению, отмечает автор в заключение, социологические исследования ощущений, включая обонятельные, по-прежнему остаются немногочисленными в основном, как утверждается, из-за лингвистических и методологических трудностей. Однако проведение исследований, касающихся роли запаха в восточных культурах, доказывает, что такие исследования возможны. Современное социологическое знание развивается по многим направлениям. «Было бы хорошо, если бы в нем также нашлось место для дальнейших исследований запаха, что может стать важным элементом новой области - социологии ощущений» (с. 44).
Т.В. Виноградова
2014.04.017. ВИЛЬЯНЬЮЭВА-ФЕЛЕС А., МОЛАС-ГАЛЬЯРТ Й., ЭСКРИБА-ЭСТЕВЕ А. ИЗМЕРЕНИЕ ПЕРСОНАЛЬНЫХ СЕТЕЙ И ИХ ВЛИЯНИЯ НА НАУЧНУЮ ПРОДУКТИВНОСТЬ. VILLANUEVA-FELEZ A., MOLAS-GALLART J., ESCRIBA-ESTE-VE A. Measuring personal networks and their relationship with scientific production // Minerva. - L., 2013. - Vol. 51, N 4. - P. 465-483.
Ключевые слова: включенность; академическая сеть; научная продуктивность.
Авторы, испанские социологи науки, предлагают метод для количественной оценки отношений, которые устанавливают ученые внутри и вне своей организации, а также связи между структурой этих социальных сетей и выполнением академических функций.
Согласно модели тройной спирали, инновации создаются посредством сложного взаимодействия промышленности, университетов и правительственных организаций. Из этого следует, что социальные сети имеют центральное значение для инновационной деятельности; недаром для их развития разрабатываются специальные программы. В то же время социальные сети плохо поддаются анализу и измерению. Поэтому авторы сочли необходимым заняться поисками нового подхода к количественному анализу профес-
сиональных отношений между исследователями, а также между ними и другими социальными акторами. Для этого они обратились к измерению неформальных социальных сетей.
Неформальные сети - это связи между сотрудниками, которые не регламентируются официальными процедурами, не всегда фиксируются документально и необязательно реализуются через организационные структуры или схемы. Подобный вариант сети включает рабочие отношения, сотрудничество и обмен ресурсами и знаниями, которые являются результатом персональных инициатив людей, которые могут и не принадлежать к одному подразделению.
Цель настоящего исследования состояла в том, чтобы определить, каким образом академическую продуктивность можно связать со структурой социальных сетей. Сети, о которых в данном случае идет речь, авторы называют «эгоцентричными сетями первого порядка» (с. 467). Эти персональные сети состоят из тех социальных акторов, с которыми исследователь поддерживает прямой контакт.
Социальные сети ученых отличаются друг от друга по двум основным параметрам: 1) содержанием транзакций (количеством, качеством и разнообразием ресурсов, которые циркулируют в этих сетях); 2) доступом, которым обладает данный индивид к этим потокам ресурсов, позволяющим ему добиваться лучших результатов. Соответственно, научная продуктивность индивида будет зависеть от размера и структуры его сети.
В социальной психологии традиционно различают «сильные» и «слабые» связи. Сильные связи основываются на доверии, взаимной поддержке и частом взаимодействии. Они помогают индивиду получить более глубокие и специфические знания в данной области, тем самым расширяя его возможности по производству знаний. Напротив, слабые связи определяются как поверхностное знакомство социальных акторов, которое характеризуется нечастыми интеракциями и не опирается на доверие и взаимную поддержку. Однако эти связи могут выступать в роли «локальных мостов» к другим социальным кругам, тем самым открывая доступ к новой информации и ресурсам.
Важным показателем авторы считают «включенность» в социальные сети, которую они определяют как отношение числа сильных связей к общему числу связей, которые поддерживает ин-
дивид. Они различают три типа персональных сетей в зависимости от разных моделей включенности в них индивида: сверхвключенность, интеграция и слабая включенность.
Сверхвключенность предполагает отсутствие в структуре персональной сети слабых связей. Это приводит к следующим последствиям: а) сокращению размера персональной сети, поскольку для поддержания сильных связей нужно больше ресурсов, что уменьшает число возможных контактов и ограничивает доступ в другие социальные круги; б) увеличению объема лишней информации и соответственно сокращению объема нужной; наличие сильных связей снижает вероятность контактов с членами других сообществ, которые могли бы привнести новаторские идеи.
В результате персональная социальная сеть становится консервативной и теряет связь с внешней средой. Это значит, что ученый поддерживает профессиональные отношения лишь с сотрудниками своего подразделения и не имеет связей с правительственными органами, промышленностью или другими социальными акторами.
Напротив, слабая включенность означает, что персональная сеть формируется преимущественно слабыми связями. В этом случае размер сети, как правило, больше, чем в первом варианте, что позволяет индивиду поддерживать контакты с разными социальными кругами. Но одновременно это лишает его преимуществ, которые дает доверие, и делает его профессиональные отношения менее устойчивыми. Хотя слабые связи и служат носителями новой информации, тем не менее в академическом контексте сети, которое не способствуют кооперации и доверию между исследователями, а соответственно и передаче неявного знания, скорее негативно сказываются на исследовательских результатах (с. 469).
Наконец, интегрированные сети содержат как слабые, так и сильные связи. Эта модель сети объединяет преимущества, которые дают включенность и доверие (стабильное сотрудничество и поддержка), и в то же время благодаря слабым связям обеспечивает приток новой информации. Исходя из вышесказанного, авторы выдвинули две гипотезы.
Гипотеза 1.1. Исследователей, обладающих интегрированной персональной сетью, будет отличать большая научная продуктивность по сравнению с теми, для кого характерна «сверхвключенность».
Гипотеза 1.2. Научная продуктивность ученых, чья персональная сеть характеризуется низкой включенностью, будет ниже, чем у исследователей, обладающих интегрированной сетью (с. 470).
«Включенность» описывает силу связей между индивидом и другими социальными акторами, но не проводит различий между этими акторами, их географической и институциональной вариативностью. Для гетерогенной сети характерно большее разнообразие контактов, что открывает индивиду доступ в другие социальные круги. Соответственно, чем выше уровень гетерогенности сети, тем к большему разнообразию и объему ресурсов получает доступ человек. В университетах исследователи, обладающие максимальной гетерогенностью персональной сети, поддерживают связи с учеными из других университетов, а также с сотрудниками промышленных и правительственных организаций на местном, национальном и международном уровнях.
Напротив, полная гомогенность сети означает отсутствие связей с другими социальными кругами, кроме своего узкого сообщества. Гомогенную сеть отличают избыток контактов; все ее члены связаны между собой, часто взаимодействуют и сконцентрированы в одном месте. Влияние гомогенных сетей на деятельность ученого и соответственно их продуктивность будет совпадать с тем воздействием, которое оказывает «сверхвключенность». Соответственно авторы сделали следующие предположения.
Гипотеза 2.1. Продуктивность исследователей, обладающих гетерогенными персональными сетями, будет максимальной.
Гипотеза 2.2. Продуктивность исследователей, обладающих наиболее гомогенными сетями, будет минимальной.
В исследовании, проведенном авторами, приняли участие 64 ученых, работающих на шести отделениях Университета Валенсии (Испания); все они занимались проблемами бизнеса и менеджмента. Для того чтобы получить данные об их персональных социальных сетях, авторами был проведен опрос.
Измерение научной продуктивности - это сложная и противоречивая область. Тем не менее авторам удалось разработать единый сложный индикатор, опирающийся на следующие показатели: статьи, представленные на национальных научных конференциях (1 балл); статьи, представленные на международных научных конференциях (2 балла); статьи, опубликованные в национальных ака-
демических журналах, и главы в научных книгах, опубликованных в Испании (3 балла); статьи, опубликованные в международных академических журналах и главы в международных научных книгах (4 балла); научные книги (5 баллов). На основе этих данных авторы вывели специальную формулу, по которой измерялась продуктивность каждого из респондентов за 2003-2004 гг. (с. 473).
Как уже говорилось, включенность - это отношение между «сильными связями» и общим количеством прямых связей, присутствующих в персональной сети актора. Академические связи, которые изучали авторы, можно разделить на два типа: 1) исследовательские связи, которые ученый поддерживает с другими университетскими преподавателями и исследователями, т.е. отношения человека с человеком; 2) связи с фирмами и институтами, относящимися к промышленному и государственному секторам, т.е. отношения человека и организации.
Для того чтобы идентифицировать сильные связи с другими университетскими исследователями, респондентов просили указать, какие из их контактов отвечают следующим двум характеристикам: а) контакты, которые кажутся респонденту надежными, профессионально важными и не конфронтационными, что говорит о доверии между респондентом и его коллегами; б) контакты с коллегой, с которым респондент обычно работает вместе и общается не менее трех раз в месяц, что говорит о наличии сильных связей и реципрокном характере отношений между двумя акторами.
Для выявления «сильных связей» с промышленными и правительственными организациями респондентов просили ответить на следующий вопрос: «С кем вы будете поддерживать связь, если сотрудник, с которым вы в основном контактировали, покинет организацию?» Альтернативы были следующие: а) только с организацией; б) только с человеком; в) с обоими; г) ни с кем. Выбор (в) говорит о наличии «сильных связей» между респондентом и данной организацией. После того как были выделены «сильные связи», авторы вычисляли уровень включенности персональных сетей респондентов по определенной формуле (с. 474).
Кроме этого, авторы вычисляли степень гомогенности сетей. Этот показатель варьировал от 0 - полная гомогенность (т.е. все члены, с которыми поддерживали профессиональные отношения, принадлежали к одной социальной категории) до 1 - полная гете-
рогенность (т.е. с каждой социальной категорией поддерживалось одинаковое число контактов).
На основе проведенного анализа были выделены три группы респондентов. В первую группу вошло 13 человек с высокой степенью включенности; во вторую - 32 человека, чью сеть можно считать интегрированной; наконец, в третью группу вошло 19 человек, чья сеть отличалась низким показателем включенности.
Оценка научной продуктивности этих трех групп подтвердила предположение авторов о связи между характером персональных сетей и их академической продуктивностью. Респонденты, демонстрировавшие интегрированную модель, обладали и более высокой продуктивностью. А ученые, чья сеть характеризовалась максимальной включенностью, имели самый низкий показатель продуктивности. Таким образом, гипотезы 1.1 и 1.2 получили эмпирическое подтверждение (с. 475).
Для того чтобы проверить связь между показателями гетерогенности и научной продуктивностью, авторы выделили четыре группы ученых. Первую группу (9 человек) отличала полная гомогенность их сетей как в отношении географического разнообразия (все контакты были локальными), так и институционального (отсутствие связей вне своего подразделения).
Вторая группа (21 человек) продемонстрировала географическое разнообразие (они поддерживали контакты не только с сотрудниками своего подразделения, но и с сотрудниками других подразделений), но одновременно сохраняла высокую степень институциональной гомогенности (98% их контактов были локальными).
Члены третьей группы (19 человек) в основном ограничивались локальными контактами (около 70%), но одновременно демонстрировали наибольшее институциональное разнообразие. Они имели наибольший процент связей (около 34%) с представителями промышленных и правительственных организаций.
Четвертую группу (15 человек) отличала высокая гетерогенность и в географическом, и в институциональном отношениях. Ее члены поддерживали максимальное число международных контактов (около 16% их связей имели международный характер), но в основном это были связи с другими академическими учеными (11%). Однако так же как и члены остальных групп, они поддержи-
вали контакты в основном с сотрудниками университета, в котором работают (с. 476-477).
Авторы провели анализ связи между гетерогенностью сети и научной продуктивностью. Они установили, что вторая и третья группы добились одинаковых исследовательских результатов. Первая группа, для которой характерна выраженная гомогенность персональных сетей, продемонстрировала самую низкую научную продуктивность. Напротив, четвертая группа имела как наивысший показатель гетерогенности сети, так и наивысшую научную продуктивность (с. 478). Следовательно, гипотезы 2.1 и 2.2. также получили эмпирическое подтверждение.
Таким образом, пишут авторы в заключение, полученные результаты еще раз подтвердили адекватность модели тройной спирали. Кроме того, они показали, что исследователи, которые создают социальные сети, объединяющие как сильные, так и слабые связи, более адаптированы к академической среде и более продуктивны. Но главным своим результатом авторы считают разработку новых количественных техник для измерения социальных сетей и их связи с научной продуктивностью.
Т.В. Виноградова
2014.04.018. ОБЕМБЕ Д. ОБМЕН ЗНАНИЯМИ, ДЛИТЕЛЬНЫЕ ВЗАИМООТНОШЕНИЯ И «ГАБИТУС».
OBEMBE D. Knowledge sharing, sustained relationships and the habitus // Management learning. - L.; New Delhi, 2013. - Vol. 44, N 4. -P. 355-372.
Ключевые слова: обмен знаниями; «габитус»; доверие; взаимоотношения между акторами; установки.
Автор, сотрудница Университета Де Монфор (Великобритания), провела исследование, посвященное обмену знаниями между сотрудниками одной из проектных организаций в Великобритании.
Социально-психологическим аспектам обмена знаниями посвящено много литературы, и прежде всего такому фактору, как взаимное доверие. В частности, было высказано предположение, что склонность индивидов доверять источникам знания зависит в том числе от длительности взаимоотношений между коллегами. Хотя в литературе и представлены неопровержимые доказательства
