Личные контакты ваших сотрудников могут иметь такую же ценность, как и индивидуальный багаж знаний каждого из них. Анализ социальных связей, сокращенно SNA (Social Network Analysis), помогает максимально расширить коллективный «разум» компании.

На первый взгляд это было обычным мероприятием, организованным для общения людей по интересам. Триста ученых-исследователей, сотрудников гигантской компании Mars, производящей продукты питания, собрались в июне прошлого года в одном из бальных залов Лас-Вегаса. Они фланировали по залу, а на груди у каждого висела табличка с именем. Но вместо того чтобы обсуждать последние разработки в области упаковки M&M или питания для домашних животных, ученые передвигались по залу, напоминая стайку энергичных коммивояжеров. Их именные таблички, оснащенные системой радиочастотной идентификации RFID, загорались каждый раз при знакомстве с новым человеком, а лица выражали восхищение при виде растущих диаграмм социальных связей, которые отображались на огромных экранах в одном из концов зала. Эти диаграммы росли как гигантские молекулы каждый раз, когда кто-то из менеджеров беседовал с новым для себя человеком. Чтобы поощрить процесс расширения социальных связей, компания Mars пообещала призы тем сотрудникам, кто наберет наибольшее число контактов, или «баллов». Ученые — люди в значительной степени замкнутые и сосредоточенные на себе, к тому же из разных подразделений компании в Лос-Анджелесе и Нью-Джерси, — перемещались по залу в ореоле, состоящем из рукопожатий, кивков и обменов визитными карточками.

Так проходил тренинг по построению социальных связей для «технарей». Ему предшествовал год изучения социальных связей в отделе исследований и разработок компании Mars, особенность которого заключается в том, что он территориально как бы «распылен», а не находится в одном месте. Высшее руководство компании желало повысить коллективную способность своих сотрудников к инновациям, при этом оно было в курсе того, что их ученые-исследователи недостаточно взаимодействуют с коллегами из других офисов компании. Для того чтобы выяснить, кто с кем работает и каким образом к ученым приходят новые идеи, руководство решило составить некую карту профессиональных контактов данной группы сотрудников, используя метод анализа социальных связей (Social Network Analysis, SNA). В онлайновом опросе менеджеров отдела исследований и разработок попросили назвать 15 человек, с которыми они работают наиболее тесно — обращаются за советом, а также обсуждают свою профессиональную деятельность и на последующих этапах. С помощью Роба Кросса, доцента кафедры бизнеса в Университете Вирджинии и специалиста по анализу социальных связей, руководство компании составило карту существующих социальных связей и проверило данные о том, как ученые работают — и не работают — вместе.

Джон Хелферич, старший вице-президент по исследованиям и разработкам компании Masterfoods USA, считает, что Mars использовала результаты анализа социальных связей для того, чтобы как-то рассортировать, классифицировать взаимосвязи между ведущими исследователями. Компания смогла определить, к примеру, кто из научных сотрудников был перегружен взаимосвязями (то есть к кому за помощью обращалось слишком много людей), и теперь работает над тем, чтобы сократить число высших инстанций, которые приходится обходить для различных согласований и утверждений. «Это позволяет ускорить внедрение инноваций», — утверждает Хелферич.

Компании, которые, как и Mars, разочаровались в традиционных методах управления знаниями, ищут способы выявления тех потоков, по которым циркулируют знания в их организациях. Структурная схема компании, как выясняется на практике, часто не дает реальной картины, из которой было бы ясно, кто оказывает влияние, кто дает самые лучшие советы и какими способами сотрудники делятся друг с другом информацией, необходимой для успешной работы. Все это приобретает особую важность, если учесть, что миллионы людей, родившихся в период демографического взрыва (сразу после Второй мировой войны), в ближайшие десять лет будут выходить на пенсию. Анализ социальных связей четко показывает, как взаимодействуют сотрудники и подразделения компании, даже «рассредоточенные» по карте, и может помочь руководству компаний выявить ключевых специалистов в своей организации.

«Проведя анализ социальных связей, компании смогут выявить экспертов, к которым все обращаются за советом, и даже найти техническое решение внутри своей организации, необходимое для того, чтобы создать новое лекарство, выпустить новый товар и остаться лидером на рынке», — утверждает Дэвид Делонг, автор книги «Утерянное знание: Лицом к лицу с угрозой старения рабочей силы» (Lost Knowledge: Confronting the Threat of an Aging Workforce) и научный сотрудник исследовательской лаборатории AgeLab Массачусетского технологического института.

Анализ социальных связей не является полной заменой традиционных инструментов и методов управления знаниями, таких как базы знаний или порталы, но он может дать компаниям некую отправную точку или наметку, план того, как лучше в дальнейшем применять методы управления знаниями. К тому же один только анализ социальных связей не может гарантировать получения важной информации о том, почему люди ведут себя так или иначе, считает Хэл Кинг, президент компании King, Brown & Partners, занимающейся изучением рынка. «Анализ социальных связей как инструмент управления знаниями представляет собой, по существу, одномерный анализ, который обязательно должен быть дополнен демографическими данными и, что еще важнее, оценкой», — утверждает Кинг. Однако в качестве составляющей более масштабной стратегии управления знаниями (KM) анализ социальных связей (SNA) может помочь компаниям выявить основных лидеров, а затем запустить специальные механизмы — такие, как «группы практики» или другие объединения, чтобы эти лидеры могли передавать свои знания и опыт коллегам.

SNA выходит на корпоративную арену

Анализ социальных связей возник как социальная теория, которую создали и разрабатывали в 30-х годах прошлого века ученые, исследовавшие социальные модели. Одному из этих исследователей, психиатру из Нью-Йорка по имени Джакоб Морено, часто приписывают изобретение «социограммы» — диаграммы, состоящей из точек и линий, иллюстрирующих взаимоотношения и социальные взаимодействия между людьми. Ученые и математики развивали эти идеи в течение нескольких десятилетий, исследуя то, каким путем люди получают работу, становятся лидерами и приобретают друзей. Затем они отобразили поток этих данных на карте социальных взаимосвязей. С самого начала этот метод привлек философов, социологов и статистиков, ищущих способы проанализировать человеческие отношения математическим и наглядным изобразительным способом.

По словам Валдиса Кребса, гуру метода SNA, сотрудничавшего с IBM и основавшего компанию Orgnet.com, которая занимается программным обеспечением для SNA, анализ социальных связей можно определить как «нанесение на карту (отображение) и измерение отношений и потоков между людьми, группами, организациями, компьютерами или другими объектами, обрабатывающими информацию или знания».

За последние несколько лет с помощью Кребса и других сторонников метода SNA корпоративному сообществу буквально открыли глаза на эту когда-то непонятную и неизвестную науку — социологию. Иногда этот интерес вызван тем, что многие считают напрасными усилия, потраченные на построение баз данных, традиционных для метода управления знаниями, которые почти совершенно игнорируются сотрудниками компании. «Мы видим, что компании хотят иметь четкое представление о том, кто в их организации является ключевыми посредниками передачи знаний, — говорит Кросс. — Рост числа сетевых блогов (онлайновых дневников с возможностью комментирования записей), сайтов онлайновой поддержки и сайтов для построения социальных связей, таких как Friendster и LinkedIn, также помог «поднять планку» анализа социальных связей».

«Сегодня люди настолько часто общаются с помощью электронных средств коммуникации, что теперь намного проще зафиксировать, кто с кем беседует, — говорит Стэнли Вассерман, профессор социологии, психологии и статистики в Университете Индианы и ведущий исследователь в компании Visible Path, занимающейся программным обеспечением для анализа социальных связей. — Совершенно естественно исследовать эти сети и попытаться извлечь из них пользу».

Компании, заинтересованные в тестировании метода SNA, могут использовать специальное программное обеспечение. Оно подразделяется на две основные категории: программы, которые отслеживают электронную почту и другие виды электронных коммуникаций, и программы, которые работают на основе данных, собранных с помощью анкетирования сотрудников. В таких опросах сотрудников обычно просят обозначить их основные контакты внутри и за пределами организации, а также сообщить о том, кто из сотрудников дает хорошие советы и насколько часто они общаются с коллегами. Надо быть готовыми к тому, что это вызовет некоторое недовольство со стороны сотрудников, которые могут не захотеть, чтобы их контакты отслеживались, но, как получилось у компании Mars, это сопротивление можно приглушить, пообещав сохранить конфиденциальность полученной от людей информации и предложив им посмотреть варианты их «персональных сетей общения».

Анализ социальных связей может быть полезным диагностическим инструментом в целом ряде отраслей промышленности и профессий, от юридических фирм до фармацевтических компаний или компаний, оказывающих финансовые услуги. Но данная практика является относительно новой для корпоративной среды, и подсчет коэффициента окупаемости инвестиций в этом случае может быть трудной задачей. «Мы используем этот метод для того, чтобы выяснить, насколько хорошо мы соединены между собой, — говорит Вик Гулас, начальник отдела управления персоналом и знаниями консалтинговой компании MWH Global, специализирующейся на строительстве, безопасности жизнедеятельности и охране окружающей среды. — Трудность заключается в том, чтобы привязать реальные показатели конкретной компании к методу SNA». Кроме того, может возникнуть потребность в стратегическом и целевом использовании анализа социальных связей. Например, фармацевтические компании используют его для того, чтобы выявить ведущих научных сотрудников и обнаружить, каким образом к ним приходят идеи создания новых лекарств; правительственные организации используют данный метод для того, чтобы «засечь» лучших специалистов, которым скоро выходить на пенсию, и быстро разработать методы передачи их багажа знаний другим сотрудникам; а инвестиционные банки используют данный метод для того, чтобы найти наилучшие способы обслуживания клиентов и заключения сделок. «Утерянное знание — это невидимая проблема, поэтому компании не всегда видят эту угрозу, — говорит Делонг. — Анализ социальных связей делает ее видимой».

Находим недостатки

Анализ социальных связей может также вскрыть недостаточную активность взаимоотношений (сотрудничества). Два года назад ИТ-руководители в MWH Global оглядели как следует свою «распыленную» по карте, децентрализованную компанию и поняли, что должны что-то изменить. За время своего существования компания, основанная в Дэнвере, в результате различных слияний разрослась и открыла 150 офисов по всему миру, в которых занято 6000 сотрудников. Три автономных ИТ-отдела работали на разных участках независимо друг от друга, занимаясь ERP-системой, ИТ-инфраструктурой и другими крупными проектами. Компания приняла решение провести реорганизацию таким образом, чтобы все 160 ИТ-сотрудников, занимающиеся обслуживанием внутренних ИТ-потребностей компании, подчинялись и докладывали о проделанной работе какой-то одной структуре. Цель — заставить людей в Европе, Азии, Южной и Северной Америке общаться друг с другом, тем самым повышая уровень обслуживания и эффективность труда.

Но прежде чем проводить задуманную реорганизацию, Гулас, главный сторонник плана ИТ-централизации, решил протестировать метод SNA и посмотреть, какие взаимосвязи существовали между разрозненными ИТ-группами в компании. В сентябре 2003 года анализ социальных связей был проведен, и, по словам Гуласа, его результаты ясно показали, насколько группа ERP была отрезана от всех остальных ИТ-сотрудников, работая практически в полной изоляции. Это привело к тому, что степень сотрудничества с пользователями программного обеспечения для ERP была также крайне низкой, а сотрудники группы ERP получили репутацию людей, с которыми сложно работать. «Иногда люди не верят в то, что они отрезаны от остальной части организации, но в нашем случае полученная картина говорила сама за себя», — рассказывает Гулас.

По словам Кросса, который помогал Гуласу нанести на карту сетку социальных связей с помощью программного обеспечения на базе Web, данный метод может позволить компаниям, таким как MWH Global, получить представление о том, кто обладает наилучшими контактами, взаимосвязями на предприятии, а также кто слишком перегружен этими связями. Результаты подчас бывают удивительными. «Люди обнаруживают прерывание связей на функциональных линиях, физическом расстоянии и даже между людьми, работающими над ключевыми проектами», — говорит Кросс, являющийся также соавтором работы «Потайная мощь социальных сетей» (The Hidden Power of Social Networks). Некоторые из этих разрывов ожидаемы, но некоторые могут причинить реальный ущерб организации.

В компании Mars проект SNA вскрыл отсутствие нормального взаимодействия между продуктовыми подразделениями в Нью-Джерси и Лос-Анджелесе. «Мы нашли всего несколько мостиков, соединяющих эти две группы, а ведь этот недостаток взаимодействия приводил к тому, что подразделения периодически дублировали работу друг друга», — рассказывает Каролин Рузика, которая тогда занимала должность менеджера по групповым исследованиям и разработкам в Masterfoods USA, подразделении Mars, а к настоящему моменту уволилась из компании. Явные доказательства того, что степень взаимодействия действительно оказалась очень низкой, также подтолкнули компанию к решению данной проблемы. От сотрудников ожидают, что они будут постоянно поддерживать связь с определенными людьми, а их отчеты о проделанной работе теперь частично основываются и на успешном взаимодействии со своими коллегами.

Гулас также предпринял определенные шаги для преодоления проблем, выявленных проведенным в его компании анализом социальных связей. Руководство разработало новый план реорганизации функциональных групп, а не региональных команд, и побудительным мотивом к этому отчасти послужили прерывания связей на диаграммах SNA. Например, компания привыкла иметь по всему миру сотрудников, работающих на таких технологиях обмена сообщениями, как Lotus Domino. Но эти люди часто работали независимо друг от друга, практически не зная ничего о том, что делают их коллеги в других странах. Теперь выделен один менеджер, который курирует домен и регулирует данный участок работ компании по всему миру.

Чтобы повысить степень коммуникативного взаимодействия в группе ERP, руководство компании MWH решило разбить ИТ-команду, которая территориально находилась в Калифорнии. В то время в компании шел процесс апгрейда программного обеспечения J.D.Edwards, и руководство решило создать межфункциональные команды, соединив людей из группы ERP и других групп ИТ-отдела, чтобы разрушить разъединяющие их барьеры. Некоторые члены команды ERP были назначены на участок работ, связанный с большим проектом по апгрейду, над которым также работали ИТ-сотрудники из других подразделений.

Спустя год после первого анализа социальных связей Гулас решил провести еще один анализ, чтобы посмотреть, удалось ли добиться успеха за это время. Результаты показали, что соединенность и степень коммуникативности в ИТ-группе значительно повысились и что «большее число людей теперь знали, кто чем занимается». Более того, первый анализ показал, что средний ИТ-сотрудник знает 29 человек в организации, а через год этот показатель вырос до 39.

Результаты проведенных анализов социальных связей помогли Гуласу организовать тренинги по формированию команды, на которых встретились не знакомые друг с другом сотрудники компании из подразделений, расположенных в разных точках земного шара. Гулас использовал данные анализа для того, чтобы определить «группы стратегических знаний» среди менеджеров по проектам и менеджеров по клиентскому обслуживанию, которые в основном были неизвестны старшему персоналу. Гулас говорит, что его группа теперь работает эффективнее и что возросшая степень сотрудничества привела к экономии почти на 8%. «Это важный инструмент, который помогает нам удостовериться в том, что люди общаются друг с другом», — добавляет он.

Опасность: исчезающее знание

Если анализ социальных связей — хороший инструмент для выяснения того, к кому люди обращаются за информацией, он может также выявить потенциальную проблему в ситуации, когда большое число таких экспертов собирается выйти на пенсию. Это насущная проблема, учитывая, что к 2010 году более половины всего работающего населения Соединенных Штатов превысит 40-летний возрастной рубеж и что десяткам миллионов людей, рожденных в период демографического взрыва сразу после Второй мировой войны, в этом году исполнится 60 лет, а значит, в ближайшие годы они будут постепенно выходить на пенсию. С помощью карт социальных связей компании могут заблаговременно найти тех своих сотрудников, кто обладает необходимыми знаниями, и создать способы передачи этих знаний молодым специалистам, пока еще не поздно.

Например, руководство центрального ИТ-подразделения канадского правительства со штатом сотрудников в 1600 человек решило провести анализ социальных связей, чтобы определить, какие практические навыки им следует оставить и развивать дальше. Выяснилось, что в ближайшие пять лет в результате выхода людей на пенсию отдел может лишиться 40% старшего менеджерского состава. Используя программное обеспечение для анализа социальных связей от Knetmap, данная организация смогла определить, кто из сотрудников обладает наиболее важными знаниями и опытом, и лучше подготовилась к планированию процедуры передачи этих знаний.

Даже если планирование «преемственности» не стоит первым пунктом в вашей повестке дня, данные анализа социальных связей можно использовать для дополнительной мотивации ваших сотрудников. На собрании Mars в Лас-Вегасе научным сотрудникам выдали проспекты, изображающие их личную сеть социальных связей, а также предлагающие идеи по расширению этой сети. Потом их всячески поощрили к формированию новых социальных связей за пределами своей организации, чтобы повысить возможности генерирования новых идей в компании. Сейчас построение социальных связей входит в отчет о проделанной работе, и ученые должны ставить цели по дальнейшему расширению своих социальных сетей. Руководство Mars признало, что данные, полученные в результате анализа социальных связей, могут оказаться весьма показательными, особенно если дело касается эффективности работы сотрудника. Те, кто хорошо «соединен» взаимосвязями, часто оказываются эффективными работниками, и, наоборот, те, у кого взаимосвязей мало, часто и в своей работе результаты показывают невысокие. «Мы посмотрели на тех, кто остался в стороне, чтобы понять, почему они так изолированы», — говорит Рузика.

Сначала некоторые ученые не хотели отвечать на опросы. Но так как руководство компании Mars поступало с результатами опросов корректно (Рузика и Хелферич были единственными, кто видел эти данные, например, по поводу того, кто оказался «отщепенцем») и так как они не использовали эту информацию для введения штрафных мер, ученые в конце концов приняли этот проект.

«Когда люди получили собственные профайлы социальных связей, они ушли, воодушевленные идеей продолжать в том же духе и расширять сеть своих контактов, — говорит Рузика. — В конечном итоге то, что мы делаем, — попытка удержать людей и повысить вероятность инноваций».


Чистим «луковицу» взаимосвязей слой за слоем

Анализ социальных связей помогает отслеживать электронную переписку и обнаруживать такие взаимосвязи, которые не всегда «добираются» до централизованных адресных баз данных

Как большинство юридических фирм, Herrington & Sutcliffe ищет способы расширения своей клиентской базы сейчас, когда многие крупные компании взяли курс на сокращение своих расходов на юридические услуги. Один из способов расширить клиентскую базу, по словам президента фирмы Патрика Тисдэйла, - сделать так, чтобы 700 юристов, работающих в филиалах фирмы по всему миру, поделились друг с другом контактами своих клиентов. «Мы должны понимать, что деньги не свалятся на нас с неба», - говорит Тисдэйл.

Проблема, по мнению Тисдэйла, заключается в том, что, хотя адвокаты часто с удовольствием делятся информацией, вряд ли они будут рады, если это потребует от них дополнительного времени и усилий по занесению данных в специальную базу. Чтобы процесс обмена такой информацией шел эффективнее и быстрее, компания Orrick из Сан-Франциско пытается сделать специальную программу, основанную на анализе социальных связей, которая отслеживает адреса из электронной почты сотрудников. Эта программа может обнаруживать скрытые взаимосвязи, которые не всегда «добираются» до традиционных адресных баз данных.

Тисдэйл пока только присматривается к программному обеспечению от Visible Path, но говорит, что уже видна его коммерческая польза. Это программное обеспечение позволяет фирме собирать электронные адреса в одну базу данных и анализировать, какие взаимосвязи существуют между адвокатами и клиентами. Юристы могут также использовать данное программное обеспечение, когда ищут контактную информацию о потенциальных клиентах. Например, если юристу нужно связаться с бывшим президентом GE Джеком Уэлчем, ему достаточно набрать это имя в поисковом окне, и программа определит сотрудников фирмы, имевших контакты с Уэлчем напрямую или через кого-то. (Имена этих людей неизвестны ищущему; они определяются только индивидуальным кодом.) Затем этот юрист может отправить по электронной почте запрос о возможности связаться с Уэлчем тому анониму, чьи контакты с Уэлчем оказываются наиболее прямыми. Те, кто получает такой запрос, могут поступить тремя способами: отказать, сохраняя свою анонимность; отказать, назвав свое имя; предоставить контактную информацию.

При отслеживании почтовой переписки, конечно же, не принимаются в расчет сообщения личного характера. И кто-то может не гореть желанием тратить свое время, отвечая на запросы, поступающие от коллег.

Несмотря на это, Тисдэйл говорит, что «юридические фирмы сегодня должны использовать усовершенствованные методы анализа тех рынков, которые они хотят завоевать».


Ssannah Patton. Who Knows Whom, and Who Knows What? CIO Magazine. June 15, 2005