1、引言 IT服务外包是智力密集型产业，其成果是一种知识产品----软件及其服务。因此，在IT服务外包的微观层面，存在着大量的知识协作/协同，以人为主要载体的知识主体通过不断的知识交流，通过共享、转移、学习和创造，为客户提供知识服务。在动态的服务过程中，双方的项目成员构成了典型的虚拟团队，这种团队的跨时空分布，造成了语境缺乏和隐性知识转移障碍；跨组织形态，造成了管理与协调障碍；跨文化背景，造成了知识情境障碍。上述多种障碍势必影响团队成员间的知识转移或协同效率，而这正是IT服务质量和效率的决定性因素。 虚拟团队中的知识系统构成了知识网络。实证研究表明，组织理解的知识共享网络，与实际发生的知识非正式转移之间，存在严重的差距[1]。本文从复杂网络理论出发，对IT服务外包虚拟团队的知识协同展开研究，基于“社会人”假设分析该类型知识网络的基本特征，通过对知识网络生成和演化的微观分析，总结了知识网络协同演化的关键环节和关键变量，提出了演化分析的概念模型。
2、国内外研究现状和趋势 知识协同是以知识创新为目标，由多个拥有知识资源的行为主体（组织、团队、个人）协同参与的知识活动过程，是组织优化整合知识资源的管理模式和战略手段[2]。由于存在着相互间的知识交流，主体间形成一种网络关系，这种网络具有高度的复杂性[3]。把知识协同与复杂网络结合起来，并以虚拟团队为对象的研究，是当前知识管理领域的最新研究方向。
2.1虚拟团队的知识协同研究 王娟茹等[4]认为虚拟团队是组织实现知识转移的有效组织模式，通过建立知识转移博弈模型探讨了虚拟团队持续知识转移的条件，对团队规模与持续知识转移的关系进行了分析。刘慧敏等[5]则在对虚拟科研团队中信任和冲突进行分类总结的基础上，讨论了两因素对知识共享的影响效果，探讨了它们在虚拟科研团队形成过程中的发展变化趋势。郑国光等[6]探讨了软件开发虚拟团队促进知识转移的功能本质，总结了跨企业知识转移约束的一般方法，并建立了跨“时间—地域—组织—文化”多维度知识转移模型；同时，对软件开发虚拟团队进行了重新分类，并提出适应我国跨组织和文化的软件开发虚拟团队类型及组织结构。吴绍波等[7]认为知识协同机制包括知识协同机会识别和知识协同过程两部分，其中后一部分包括知识共享、知识转移、组织间学习以及知识创造。其它学者研究了成员个性和人际网络对虚拟团队知识贡献的影响；企业知识、协同工具知识和虚拟组织知识的划分；中小企业与客户方共享领域专家的障碍等。
2.2基于复杂网络理论的知识协同研究 在知识协同的研究方法上，可见到心理学、系统动力学、博弈论和复杂网络等的应用。基于复杂网络理论的研究表明，网络中的强联系能有效克服跨部门复杂知识转移的困难，弱联系是促进隐性知识转移的重要途径；信任及情感连带等关系使知识转移更为容易。Guo等[8]以某一特定的虚拟团队为案例，采用SNA分析方法研究了虚拟团队内部知识共享机制，研究发现团队成员之间的情感连带有益于知识共享，网络可达性和小团体的数量会影响团队内部知识共享的效率。Adam等[9]提出了一个基于全球化知识和本地化知识的企业间协同网络框架，认为框架中跨企业业务应该被协同地计划、执行和控制，这是较早以网络形态研究知识协同管理思路的文献。信息系统领域的学者们也开始研究复杂网络的应用，具体有：
1）基于个体和组织层面的网络感知研究；
2）网络理论在信息系统方面的应用研究；
3）快速演化平台下复杂网络概念和技术的变更。有学者利用网络工具，建立了虚拟团队的知识流图，提出了工作流规划中知识流优化方法，在满足资源约束的前提下，根据任务角色在工作流预期知识流网络中的网络特征，优化角色指派，提高工作流节点的知识流动效率。 目前以复杂网络或社会网络视角进行知识转移和共享研究较为活跃，但未能解决网络研究中的两个核心问题：
①网络位置对于个体行为和状态的效应；
②个体行为和状态对于网络变化的影响。即没有从“关系与结构”相结合的角度考察知识协同的行为与认知问题，难以认清知识协同的微观动力机制。
3．知识网络与知识协同 知识系统是由各种各样的知识及其关系组成的复杂系统。系统思想中最基本的概念就是要素和关系。如果把不同知识系统的要素和关系抽象为节点和边，那么可以对各个层次的知识构建网络，从网络的角度对其进行建模和分析。知识网络 (knowledge network)作为一个概念，早在 1995年就由 Beckmann[10]提出，其含义为从事科学知识的生产和传播的机构和活动。然而，迄今为止，对知识网络尚无一个明确和统一的定义。从知识网络的节点性质，可以分为如下三种：知识主体之间的网络、知识之间的网络和多类型节点之间的网络[4]。本题研究的知识网络，主要是指服务外包中虚拟团队的知识网络，是一种知识主体之间的网络。团队中每个成员都拥有一个个人的、由知识节点构成的知识网络，他们又通过个人知识网络进行交流与共享构成团队知识网络，个人知识网络是此网络系统中的一个子集，个人与个人之间的交流共享可以用子集结构之间的关系进行定量描述。从复杂网络的角度对系统子集团之间的不同关系进行描述和分析，为团队知识网络和知识协同的深入分析奠定了基础。 团队通过“协同”的方式进行知识创新,弥补知识缺口,消除“知识孤岛”,以获得多主体、多目标、多任务间的“1+1>2”的知识协同效应[11]。在此过程中，个体的知识资源得到整合，团队知识要素的运动从无序走向有序, 从差异走向协调一致, 从而实现团队知识运动的整体效益大于各部分效益之和。团队知识协同具有如下特征:
(1) 其目的是为了完成新产品和服务的提供，产生“1+1>2”的协同效应；
(2)从其过程上看是一个知识流动的动态过程, 它贯穿于团队关系的发展过程；
(3)其主体是参与合作的组织成员, 知识流动跨越组织边界, 协同机制也远比组织内部的知识协同复杂。
(4)其中心任务是知识创造, 成员间的知识学习、知识共享与知识转移都是为了实现知识创造的基本手段。 研究表明[8]，知识协同的效应一般来源于规模经济效应、范围经济效应和学习经济效应。但是，这些效应分析仅仅存在于定性分析层面，无法把握协同效应的内在机理。把知识网络与知识协同结合起来进行研究，通过在知识网络上把握知识流动的规律讨论协同效应，为知识协同的研究提供了新的视角。
4．IT服务中知识网络的协同演化分析 IT服务项目知识主体的跨组织、跨时空和跨文化，形成了知识网络的分布、动态和异构环境，这种环境下的知识流动是复杂的，符合复杂网络理论的应用特征。从IT服务的生命周期来看，其知识网络有一个由生成、演化等不同阶段组成的动态过程。每个阶段的网络，其任务、目标和解决的问题各有所侧重，从一种状态向另一种状态的演变都有关键参量的主导和转移。本文即以IT服务中的项目为研究背景，按照虚拟团队生命周期，依知识共享、转移、学习和创造过程追踪知识流动的轨迹，按知识网络中反映的个体属性、社会属性、知识属性，寻找新知识和知识产品产出的最佳路径。
4.1 IT服务中知识网络的特征分析 复杂网络形态各异，各具特征。从复杂网络理论来看，外包业态下的知识网络较为符合目标导引（goal-directedness）的网络形态：
(1)有一个特定目标，即按服务标准提供的软件产品；
(2)存在一个管理实体或经纪人(Broker)计划、协调着整个网络的活动，即有项目负责人对项目期间的知识流动有着计划、协调，促进知识共享、知识转移，保证知识产品的生产；
(3)有着清晰的网络边界，网络成员有一定的遴选过程。组织项目团队时，会进行一定的选择；一旦确定了项目团队，相互间就有了彼此身份的认同，项目期间主要是团队成员之间的知识交流，因此网络边界较为清晰。
(4)表现为核心-边缘型集中化结构，联系紧密、结构洞少。团队成员与项目经理、系统分析员等核心成员有着较多的知识联系，相互之间联系较少，呈现核心-边缘结构。 但是，由于该类组织中知识联系的频度、强度、边界和内容的独特性，有时其目标导引的网络形态特征并不明显。比如，由于跨组织边界和跨文化，可能存在着两个子网及其核心，并通过两个核心节点实现子网络的连接，如图1所示。这时，处于子网络中没有直接联系的成员之间的知识共享、转移就存在着一定的障碍。因此，存在较多的弱连接和结构洞。
4.2复杂知识网络的生成 知识网络的生成，实质是虚拟团队组建过程。在确定了项目目标后，考察目标产品的知识需求，通过与已有知识资源（包括组织公共资源和个体的私有资源）的对比分析，根据可用性、互补性、有效性等原则，寻找组织内外的知识主体，构建初期的项目团队，形成知识网络。 在选择知识主体组建知识网络时，考虑的因素主要有：
(1)知识互补性、知识势。知识势是一个相对概念，是一个知识主体相对于另一个主体的知识需求所能提供的知识量的多少。当两个知识主体所拥有的知识有较强的互补性时，相互之间的知识势值较大，有合作的可能。
(2)知识主体的社会关系。知识网络是知识主体之间的“节点-关系”连接，知识连接依附于社会关系连接。也就是说，知识主体之间首先建立一种社会关系，才能建立知识关系。社会关系的建立，依赖于两者之间动机、目的、个性、态度、信任等情感类因素。所以，有了知识势的计算后，还要考量知识主体之间的社会关系。
(3)知识的情境因素。知识必须与情境相结合，才能得到正确的理解和应用。跨文化和跨时空IT服务虚拟团队，主要通过邮件，利用文字和图形进行沟通，辅之以视频、音频，知识情境的一致性和可理解性难以实现。知识情境的表示可以采用两类方法，对于团队知识的共有情境，采用“公共云”的表示方法，例如对异国文化的统一表达，建立一个共享的情境知识库，使团队成员能够互相了解文化背景和字词表达方法；对于个体知识的私有情境，就需要采用“私有云”的方法，为每个知识点辅以情境的表达。 在初期成员遴选并构成知识网络后，可以从“知识发送方－知识接收方”角色特性和“结构－关系”节点特性双维度着手，建立知识协同网络的均衡分析模型，考察网络的有效性和稳定性，解决有利于知识协同或知识产品生产的最佳知识伙伴选择问题，也即解决知识欠缺问题。
4.3知识网络协同演化机制研究 在知识网络生成后，随着知识主体交流的深入，知识网络沿着某种轨迹进入演进阶段。在知识网络演化过程中，节点的知识存量不断变化，有着知识积累、知识学习和知识创造的活动形式；节点间的联系强度随着知识流动的增加或减弱也随着变化。 网络的协同演化分析，实质是寻求知识协同K(AB)>K(A)+K(B)（其中，K代表知识，A、B代表不同知识主体）的最佳途径。我们按4个步骤分解协同过程，分析网络演化影响因素及其作用机制（见图2）：
（1）知识共享机制 知识共享是个体知识向公共知识转化的过程，即K(A)、K(B)显性化的过程。此时，网络上传输的是经过显性化处理的公共知识。某个知识K(A)能够被不同知识背景的人所识别和获取，既需要以规范形式表达知识（隐性知识显性化，显性知识格式化），也需要考察知识主体共享其私有知识的意愿与能力，这就依赖于团队合作中的非正式机制。
（2）知识转移机制 知识转移是知识势能高的主体向知识势能低的主体转移知识的过程，即K(A)→K(B)= K(A+B)，其中知识势由知识主体所拥有的知识数量、质量和结构决定。知识转移效果取决于参与合作者的知识、经验与态度，同时还受正式或者非正式传播渠道的影响。知识转移双方通过合作获取新的知识，同时建立一种非正式社会关系，这种社会关系又反过来促进知识转移的发生。
（3）知识学习机制 知识学习指虚拟团队中的个体获得来自其他个体的新知识后将其理解和内化的过程，即K(A+B)→K(A⊙B)，其中⊙代表知识相互作用的一种操作。
（4）知识创造机制 知识创造指新知识K(AB)的产生，是协同演化的终级体现和最高阶段。知识共享、转移和学习后并不必然产生新的知识，所创造的新知识是个体原先非共同或单独拥有知识的组织程式和编码。新知识K(AB)的价值是什么呢？应该主要考虑对目标产品的贡献率，并与原始知识K(A)+K(B)比较。由于有特定的项目目标导引，IT项目知识网络协同过程具有较强的可度量性。 相对于知识学习和知识创造主要依靠个人知识处理能力完成，知识共享、知识转移对团队和关系网络的依赖度就高得多，并且知识共享和转移是知识学习与创造的前提条件。因此，虚拟团队的知识网络演化研究，主要集中在如何激励知识共享和知识转移的产生和如何提高效率方面。此时，重点考虑三个问题：知识主体的社会关系对知识协同的影响；知识主体在网络中的位置对其协同效率的影响；网络结构对知识流动效率的影响。本文利用SNA和知识管理理论，提出了“社会关系特性—个体属性—知识协同效果”的概念模型（见图3），用于宏观上实证协同过程中关系要素的影响作用，可以进行知识网络协同的结构演进分析，探讨网络结构的初始状态、演进状态及其跃变对结果的影响，寻求结构偏好和动力学模型，为网络拓扑结构优化提供参考。 图2 知识协同的微观过程 在知识协同概念模型中，知识协同效果受到知识主体个体属性和关系属性的影响，知识属性是调节变量，个体属性与关系属性互相作用，形成网络结构演化的主要动力。在个体属性中，主要考虑知识主体的进行知识协同的态度、意愿和对他人的信任感。在关系属性中，主要考虑知识主体所处的知识网络结构，在网络中的位置，以及它对整体网络的效应大小。知识属性则主要考虑软件开发技术类知识、领域知识和业务流程知识的不同。 图3 知识协同概念模型
5、小结 本文从利用知识网络展开IT服务外包业态下虚拟团队的知识协同研究。
首先，虚拟团队成员间的知识流转形成了一种知识网络，符合复杂网络特性；
其次，这种知识网络基本符合目标导引的核心—边缘网络结构，有其独特性；
第三，知识网络演化可以划分为网络生成、网络演进和网络结束等若干阶段，每个阶段有不同的研究内容；
第四，虚拟团队的构建就是实质上的知识网络生成，反映了网络的初始状态。初始状态的拓扑结构和相关参量决定了网络演进的方向；
第五，知识网络演进过程中的知识协同，可以划分为知识共享、知识转移、知识学习和知识创造四个阶段。在协同过程中，发挥关键作用的有知识主体的协同意愿、态度和信任感，有知识主体所处网络的结构、位置及其邻域结构、总体网络效应。同时，知识协同效果也受到所涉及的技术知识、领域知识和业务知识类型的影响。本文最后建立了知识协同“社会关系—个体属性—知识协同”概念模型，为进一步展开研究提供了理论基础。
参考文献：
[1] Crampton, C. Catherine Crampton. The Mutual Knowledge Problem and its Consequences for Dispersed Collaboration[J]. Organization Science, Vol. 12,issue 3,2001,p. 346-371.
[2] 樊治平,冯博,俞竹超,知识协同的发展及研究展望[J].科学学与科学技术管理,2007.11:85-91.
[3]席运江. 复杂网络模型构建及其在知识系统中的应用[D]. 大连理工大学,2006.12.
[4]王娟茹, 赵嵩正. 虚拟团队知识转移机理研究[J].情报杂志, 2007.5
[5]刘慧敏, 王刊良, 田军.虚拟科研团队中的信任、冲突与知识共享的关系研究[J].科学学与科学技术管理, 2007.6
[6]郑国光,程骏,李怀祖.软件开发虚拟团队在知识转移中的作用研究[J].情报杂志,2007.10
[7]吴绍波, 顾新. 知识链组织之间合作的知识协同研究[J].科学学与科学技术管理,2008, 8, 83-87.
[8] Yanli guo, Jianbin Chen, A Case Study: Social Network and Knowledge Sharing[C]. the international conference on E-Business and E-Government (iCEE2010)
[9]Adam O, Hofer A, Zang S, et al. A collaboration frame-work for cross-enterprise business process management [C].INTEROP-ESA‘05. Geneva, Switzerland. February 2005.
[10]Beekmann M J. Economic Models of Knowledge Networks，Networks in Action[J]. Berlin，Heidelberg，New York，Tokyo: SPringer-Verlag,1995:159-174.
[11]Anklam P. Knowledge Management: the Collaboration thread[J].Bulletin of the American Society for Information Science and Technology, 2002, 28(6): 8-11
