信息系统实证研究的20种重要理论与应用
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5.2.2 关系强度研究

按照关系强度可以将社会资本分为强关系社会资本和弱关系社会资本:强关系主要表示人与人之间的稳固关系,弱关系则代表不稳定的关系。早在1973年,Granovetter就发现并首次提到了关系的强弱,指出强关系和弱关系都有利于社会网络从整体上获益:强关系能为群体成员带来利益,但也容易引发冲突;弱关系表示网络的松散连接,更有助于将新信息传播给更多的人[1],因为弱关系更容易包含大量持有不同观点、信息和资源的人才[2]。Beugelsdijk与Smulders就发现弱关系社会资本更有利于经济增长[3];Haythornthwaite是首个区分了互联网线上与线下不同关系强度的学者,他指出诸如互联网之类的新通信技术对于弱关系的形成和维持是有用的[4];Pickering等也在研究中指出,工人和组织更易从计算机中介支持的弱关系中获益[5];然而,Rost认为研究中有可能高估了弱关系的效应,尤其是在创新性的活动中,强关系十分关键和重要,缺少强关系的弱关系均无价值贡献[6]

按照关系强度分类的另外一种描述是内聚型网络(cohesive network)和稀疏型网络(sparse network),此种分类是刻画网络成员之间的关联冗余度与互联度。内聚型网络是具有凝聚力的网络,因为所有的参与者都连接到了网络。诸多学者指出了内聚型社交网络能够促进信息和知识的传递[7][8][9],如Obstfeld证明了嵌入内聚型网络的个体更有可能参与创新活动[10],因为网络的凝聚力发展了信任、互惠的规范,以及成员之间的共同身份,从而促进了协作。虽然内聚型网络能为组织的创新绩效提供各种优势,但也呈现出不利的一面,制约着创新活动的有效实施,因为紧闭的网络阻止了其成员搜索新的合作伙伴,从而导致“锁定”局面[11],所以有学者认为内聚型网络约束企业探索新知识、开拓新知识的能力[12]。稀疏型网络的特点与Granovetter的弱联系观点吻合,稀疏型网络能提供更为自由的信息、思想和知识的流动,支持组织获取对新信息和新机会的探索,从而提高组织绩效。Burt在此基础上提出了结构洞理论[13],其主要逻辑是认为组织嵌入稀疏网络中并占据中间位置可由此带来诸多收益。

[1] Granovetter M. The impact of social structure on economic outcomes[J]. Journal of Economic Perspectives, 2005, 19(1): 33-50.

[2] Sheer V C, Rice R E. Mobile instant messaging use and social capital: Direct and indirect associations with employee outcomes[J]. Information & Management, 2017, 54(1): 90-102.

[3] Beugelsdijk S, Smulders S. Bridging and bonding social capital: which type is good for economic growth? [EB/OL]. [2020-06-18]. http://www-sre.wu.ac.at/ersa/ersaconfs/ersa03/cdrom/papers/517.pdf.

[4] Haythornthwaite C. Strong, Weak, and Latent Ties and the Impact of New Media[J]. Information Society, 2002, 18(5): 385-401.

[5] Pickering J M, King J L. Hardwiring weak ties: Interorganizational computer -mediated communication, Occupational Communities, and Organizational Change[J]. Organization Science, 1995, 6(4): 479-486.

[6] Rost K. The strength of strong ties in the creation of innovation[J]. Research Policy, 2011, 40(4): 588-604.

[7] Uzzi B. Social structure and competition in interfirm networks: The paradox of embeddedness[J]. Administrative Science Quarterly, 1997, 42(1): 35-67.

[8] Hansen M T. The search-transfer problem: The role of weak ties in sharing knowledge across organization subunits[J]. Administrative Science Quarterly, 1999, 44(1): 82-111.

[9] Reagans R, Mcevily B. Network structure and knowledge transfer: The Effects of Cohesion and Range[J]. Administrative Science Quarterly, 2003: 240-267.

[10] Obstfeld D. Social networks, the tertius iungens orientation, and involvement in innovation[J]. Administrative Science Quarterly, 2005, 50(1): 100-130.

[11] Johannisson B. Networking and entrepreneurial growth[M]//Sexton D L, Landström H.The Blackwell Handbook of Entrepreneurship. Oxford: Blackwell Publishers Ltd., 2000: 368-386.

[12] Uzzi B. Social structure and competition in interfirm networks: The Paradox of Embeddedness[J]. Administrative Science Quarterly, 1997, 42(1): 35-67.

[13] Burt R. Toward a structural theory of action[M]. New York, NJ: Academic Press, 1992: 13-18.