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本讲座选自清华大学经济管理学院管理科学与工程系副教授郭迅华于2015年12月23日在清华RONGv2.0系列论坛之“社会关系网络与大数据技术”专场上所做的题为《组织内社会化媒体使用行为：多数据分析的探索和思考》的演讲。
各位老师、各位同学，非常感谢主持人的介绍，也非常欢迎大家来我经管学院，希望今天大家在我们学院有非常丰富的收获。今天报告的题目是关于组织内社会化媒体的使用行为，这也是我们一段时间以来一直在进行的一段工作，这里列出了我的主要合作者，这里面有相当多跨学科的合作。
我们在经管学院的管理科学与工程系做管理系统方面的研究，一方面关注的是如何设计出更好的技术和系统，以在管理当中发挥更大的价值，另一方面是在管理当中如何更为有效地运用技术和系统，所以这一直都是一个跨学科联系的研究方向。所以今天能够有机会在RONG这个平台上与大家交流分享，我觉得是一个特别难得也特别合适的。
我们现在正在进行的研究工作与社会学、计算机以及其他多给学科都有广泛的联系。在这里主要列一下目前主要的几个研究项目：
一、社会化媒体当中的信息提取，这是一项比较技术性的工作，跟刚才黄老师介绍到的情感分析和俞老师所介绍的前沿技术有十分紧密的联系。
二、医药供应链信息基础设施的建设。这个研究项目采取的是比较传统的社会科学研究方式，更多地基于大量的访谈案例，定性地研究资料展开。但是我们目前在这项工作当中也开始引入一些内容分析的手段，对传统的研究方法进行一定程度的补充和扩展。
三是我今天要讲的工作，这是比较传统的管理学问题，组织内部有关信息技术的使用以及信息技术的管理。这个问题如何能够称得上大数据？其实我心里一直都是有一些惶惑，我们在2010年时就开始做这一项工作，后来不知不觉地，这项工作就被纳入到大数据的框架之中了。如果现在来审视我们这项工作，我觉得这里面最突出的特点，在于其中涉及到了多种不同数据源的分析，这也是跟传统管理学研究最不一样的地方。所以我想这可能也是大数据这个概念的价值所在，给了我们一顶共同的帽子，使得各个学科能够在这顶共同的帽子下共同地联系起来，能够协同地开展工作。
下面我具体展开讲一下我们目前在这个研究下面上已经做的一些方法和进展。
首先这个工作是关于社交媒体的，社交媒体刚才听几位老师讲了很多，我们知道有多种不同的类型、社交网络的应用、内容的分享、开放式的协同协作。社交媒体现在在整个社会范围之内已经非常普及了，但是另一个角度也越来越受到关注。也就是说社交媒体如何对企业、组织产生影响？
这种影响又可以分为内部和外部两种视角。从外部视角看，我们一般会称作社会化商务或者社交商务，典型的像企业的微博公众号、微信公众号、公众博客，以及一般意义上的社会化营销，实际上都是从外部的角度看。
另一个角度是内部的角度，早期被称为企业2.0，也称作企业社交化，包括企业内部的博客、Wiki等形式的知识共享、企业内沟通网络等。企业2.0的概念在2006年前后，在美国进行了比较强的深度考察和深度宣传。所以在国内外企业都有相当多的实践。
在早期提出的时候，认为如果社会化媒体能够在组织内部得到有效应用，对于组织的知识管理和协作方式将会是一个彻底的变革，将会使企业在知识层面的运转从以往的方式转为全新的方式。
关于企业2.0的构想当中，他们认为这几种所谓的企业2.0版本的技术，他们叫做“SLATES”将营造一个组织内部社会沟通的环境。在这之后，国内外的企业都有相当多的实践，我们在过去的实践当中也考察了一些企业，这些企业不同程度上在内部社交方面都做了一些探索。
举两个例子。第一家公司的内部博客，总体来说经过长期的使用仍然不成功，基本上没有几篇文章出现。推行了两年之后，这个平台已经趋于荒废。同时另外一家公司，在几年当中内部的社交平台相当繁荣地发展起来，现在已经成为员工日常工作必不可少并且高度依赖的一个平台。
我们就产生了这样的一个疑问，当这种社交从社会进入到组织当中的时候，这个时候就有一个我们需要去研究、权衡的问题，对管理者来说，如何平衡这种社交化所带来的收益和挑战？收益我们都可以想象出很多或者说预测出很多，典型的像知识的分享、沟通效率的提升、创新、建设更良性的组织文化、使得员工的工作生活能够更好的平衡等，种种的都可能是这种新的形式可能带来的收益。
同时我们也可以看到，实践当中风险或者挑战也是无处不在的。首先社交化的应用是一种与日常工作耦合非常松散的应用，也就是说不是每天跟你的工作绑定在一起的，并不是说事务性的工作需要在网络上进行。
另外社交媒体的使用是高度非结构化的，所以首先会给员工带来精力的分散。我们考察了一家企业，他们应用了非常成功的一个平台上，每天有六千多篇原创帖子，这些帖子70%以上跟工作没有关系，50%是笑话，阅读量比较高的是笑话，第二高的是心灵鸡汤，可能跟工作多多少少有一些关系，也说不清楚有没有关系的。所以带来了精力的分散，从而导致劳动效力的降低。
另一方面，社交媒体从社会范围内来看，现在的舆情分析也关注了这一点，如何去引导或者如何去分析、关注社交媒体上的舆情氛围。在企业的内部，如果负面情绪广泛扩散或者有大量的增论出现在这样的平台上，对企业来说会不会是一种灾难性的后果？也正是由于这两方面的利弊同时存在，这时候就形成了基本的研究问题，在这种社会化媒体的组织应用当中，我们如何去收获它真正的收益？
于是我们就从头构思关于组织内社会化媒体的研究思路，首先第一个问题是为什么员工会使用这些系统？这是所谓的采纳问题，这种系统与工作是没有紧密关联的，所以实际上我们是不能强迫员工去使用的，另外是非结构化的，所以员工即使使用了，也有可能很快就放弃。究竟是什么样的力量能够使得员工持续使用？我们刚才看到了两个企业，一个在不长时间之后就荒废，另一个企业能够持续地进行下去，究竟是什么样的原因？第二个问题是使用了之后带来一些什么样的变化？特别是在组织内部的社会结构和网络结构上会产生什么样的变化。第三是组织能否从这些应用当中获益。
根据这三个问题我们可以形成一个研究的路线图，关注的焦点是这些社会化媒体主要的使用行为，也包括员工的使用行为，包括他们的认知和行动，他们的使用行为受到各种因素的影响，包括环境因素、员工自身的特点、技术的因素。使用行为会对这一个组织当中的社会结构进行塑造，同时社会结构也会影响组织行为。在这样的行为之后最后形成了组织后果，也就是说组织关键性的变量会产生影响，这些关键性的变量归根到底就是绩效。
除此之外还有所谓的组织承诺，也就是说员工的主人公意识，另外还有创新等其他的。在整个的路线图当中就形成这样子的问号，这个问号是哪些因素影响使用的。第二个问号是系统的使用跟组织当中的社会结构如何相互的塑造、相互的影响。第三是这些使用的结构最终带来了什么样的组织产出或者组织后果。
在过去的这几年当中我们试图借助一些数据对这几个问号展开一些分析，我们主要的研究工作是在一个电信企业的情境下进行的，这应该是中国最大的一个省级电信企业，他们的员工大概是四万人，分成了4500多个班组。他们有一个应用相当繁荣的系统，从2007年开始建设，在2012年我们考察的时候，每天能够发表5000篇以上的文章，有一万篇以上的评论。
这是我们借助的第一个系统，他们公司内部还有一个内部的提案系统，允许员工在这个系统上对于公司提出各种建设性的建议，这个系统当中每个月会有1500条以上的建议或者建言。
根据初步统计的使用量和变化情况，我们可以知道博客系统从使用初期开始有一个持续的上升过程，但是在达到峰值之后进入了一定的稳定期，有一定的下降。另一方面阅读数是持续增加的，也就是说这个平台的发文数虽然没有增加，但是作为知识库的作用可能是不断上升的。
我们所使用的数据，第一就是博客系统记录的数据，我们得到了它六年所有的使用数据，其中包括一千万篇以上的博文、三千多万条的阅读记录，因为这个系统的第一个版本没有记录阅读的情况，所以这个阅读数并不完整。评论数有一千七百多万条。
同时我们也得到了他们建言系统的数据，大概有两万多条的建言。我们还有比较完整的组织行为方法，在这个过程当中做了一次调查，在员工当中做了两千多人的抽样，主要是测量难以从网络使用数据当中直接识别的，其中包括了72项的问卷。我们还从企业的绩效系统、能力资源系统当中调取了这两千多人的绩效水平，这两千多人每个月都会有一次绩效评价，这部分数据我们也纳入到了我们的研究当中。
于是借助于这些数据，我们沿着刚才的路线图开展了一系列的工作。首先是第一个问题，员工为什么会使用这样的系统？是什么样的因素影响他？这样的一个问题应该说是研究当中经典的一个问题，那就是技术采纳问题，技术出现的时候人们为什么会接受它，为什么会使用它？
对于持续的使用，目前主要有两类理论，一类被称作ECT，也就是所谓的期望确认理论，这个理论认为人的行为是一个理性决策的过程，我使用的东西感觉满意，满意了之后就会继续使用，这是一种基于理性逻辑的理论。
第二个理论是习惯理论，这种理论认为技术的使用是内嵌的，嵌入在人体当中的。习惯理论有两种不同的表现形式，一种是把习惯看作个人的属性，你形成了这个习惯，你对这个系统就有了黏性，这种黏性会影响你接下来是不是使用它。另一种形式是把这个习惯表示为行为模式，上一期的行为会影响下一期的使用行为。
因此我们用这样的数据得到分析，在这样的情境下，系统的持续使用沿着哪一种逻辑，用什么样的方式形成的？
我们考察企业应用的具体情境，首先我们看到是自发的，也就是说非强制的，刚开始企业会用各种手段，宣传、教育等等各种强制手段，但是毕竟它与工作是松散联系的，并且是非结构化的，所以初期的强制实际上是不能够长久发挥作用的。所以初期使用习惯的作用可能是更为主要的。
同时我们也需要注意到是社交网络的应用，所以网络的外部性，也就是说用得人越多，对其他用户的影响也越大，所以网络外部性会发挥作用。
再一点跟公众的媒体不一样的是组织内部的环境，组织内部的环境是组织结构会发挥作用，也就是说这个网络在天然的结构上是不均匀的，老板的影响会比员工来的大，在局部上，领导者的影响力就会比员工来大。另一方面，也因为它是组织内部的，所以管理激励会持续地发挥作用。基于这样的逻辑，运用我们所得到的数据，我们最后形成了这样的一个解释逻辑。
在我们研究的环境下，持续使用的行为由习惯力量所支配。上一期的使用量会高度地影响下一期的使用量，但是这种习惯会受到其他因素的调适，首先是网络的外部性，这种网络外部性又是不均匀的，不同的人所产生的调适的影响又是不同的。第二个是管理激励，非常简单的管理激励，比如说对博客进行每周一度的排名，这种排名的方式对习惯的机制就会产生非常微妙的影响变化。某些团队会倾向于使自己的排名稳定在中游的水平，某些团队会力争往上走，至于他们的工作性质与他们团队自身的特点也有着非常密切的关系。所以这是我们对应的第一个问号。
对应到第二个问号，使用了之后，有一些什么样的影响？这个时候我们关注的是这一种社交媒体的使用，影响了他与这个组织当中社会关系的结构，有一些怎么样相互的影响。
我们借助的理论基础是社会资本理论，这项工作主要是在团队的层面上，在这个公司当中的班组的层面上进行。这里面我们提出的基本逻辑，也就是说使用行为与社会资本是一种交互影响的作用，在博客上的使用行为有助于积累、改变一个员工或者团队所拥有的社会资本，但是与此同时，他们所拥有的社会资本也会影响他们后续在这个平台上的使用行为。围绕着这个互动关系，我们也做了一系列的工作，这是其中一个已经发表的一项结果，员工所积累起来的社会资本，在组织内部组织起来的三个维度的社会资本都会对员工在后续的平台当中的活动产生影响。
对应到第三个问号是很多管理者所关心的，可能也是最根本性的问题，如何才能从中获益，也就是说这个使用会带来什么样的后果，用了之后是不是创新意识会提高？
于是我们在这个部分当中做了几个议题的研究，第一个是关于博客的使用和工作绩效之间的关系，我们从多个角度上进行了大量的分析之后，我们认为这个数据结果呈现出来，博客的使用实际上跟工作绩效之间是没有明显关系的。
但是如果我们进一步划分，我们把使用网络再划分为工作相关和非工作相关的两个子网络看的时候就发现了一些有趣现象，工作相关网络可以理解为工具网络，也就是说员工借助于这个实现更好的工作。非工作网络可以理解为表达网络，也就是说员工依赖于这个网络实现跟其他人的信息交换和情感联系。
这两种网络的结果有什么不同？工作相关的网络当中，结果非常明显的显示出工具相关网络当中的使用量越大，员工的绩效越高。我们仍然是借助了社会资本的几个纬度，从中识别了使用行为计算的指标。从中我们检验出所有的这几个指标与员工的绩效表现都是紧密相关的，同时员工前一期的绩效会对这些形成调节作用，前一期的绩效越弱，这种影响关系就越强烈。
在与工作无关的网络当中，结果又完全不同了。虽然我们看到形式上完全类似，但是实际上含义是完全不同的。在右边的结果当中，实际表示的含义是对于非工作的网络而言，那些以往工作绩效比较好的员工用得越多，绩效的提升就越高。那些以往工作比较差的员工，他们用得越多，后续的绩效就越差。也就显示出一种强者遇强、弱者遇弱的作用，这里面的作用有可能是绩效比较差的员工在大量地使用，当中精力的分散导致的影响更为强烈。
第二个我们也讨论了关于组织承诺，组织承诺是借助调查量表的方式测量的，整体上看使用行为也没有明确关系。但是我们特别关注了非工作的组织承诺，在与工作无关的使用行为当中，使用行为与组织承诺表示了非常明显的关系。也就是说，当员工在平台上进行工作相关活动时，是有助于提供员工对企业的归属感，但是70%以上无关的内容，可能就在于归属感的体现。
第三个是我们研究了使用行为和员工的建言，我们使用了建言系统的数据，最后得到的结果是使用行为改变了社会结构，社会结构能够去改变员工的认同感和创新意识，从而提升员工的创新行为，也就是对组织的建言。左边是使用行为当中所产生的社会结构，而社会结构会影响中间的两个认知变量，我们通过在博客文本当中做内容的分析识别这两个认知变量的，最终得到有关的创新数据。所以这一项当中我们同时用到了三种的手段处理数据。
这是我们这项工作目前所进展的一些结果、思路，所以今天也是借这个机会跟大家分享我们的做法，实际上也是跟大家共同来探讨我在这个过程当中所形成的一些思考。首先我们在这项研究工作当中用了多种不同的数据：系统记录数据、企业的存档数据（绩效）、问卷调查方式、控制实验。这些不同的数据可以整合在一起，运用了多种不同的分析手段。
整体进行下来应该说还是颇有收获的，首先这种多数据源的使用，给我们带来了更大的数据，更大的数据不见得量很大，而是我们更有可能去接近总体。在一个环境当中，我们更有可能避免局部抽样的使用而去界定总体，而且通过多元数据的获得，使我们想要关心到的变量能够有比较全面的覆盖。
第二个好处在于交叉检验，从不同来源的数据，从证据的角度来说可以成为证据链，从而使得我们研究的结果更有说服力。
第三，我们可以降低困扰传统研究手段的偏差，用问卷调查的方式，避免大量自报偏差的存在。以往工作中的方法偏差也可以得到一定程度的降低。
多数据源的引入也给我们带来了许多挑战，这些挑战有可能就需要借助于其他学科的一些专家给予我们一些启发了。首先是所谓的内容效度，刚才罗教授讲到了indicator，我们可以从数据当中得到大量的indicator，但是问题在于我们的这些indicator是不是真的反应了我们所要测量的那些变量？应该说这是一个相当难以解决的问题，我们从数据当中提供各种计算，从各种角度上计算，然后就用来做各种概念的indicator，我们如何测量是特别有效的？目前还没有找到特别有效的办法。
其次，我们从一个数据当中测量一个概念，又从另外一个数据当中测量一个概念，当我们把这两个测量放到一起的时候，可能会表现出结果上的冲突，这个时候可能就也反应出内在逻辑上的冲突，这种冲突如何深层次的理解，对我们来说也是相当大的挑战。
第三个挑战是数据驱动的挑战，因为我自己也做一些数据挖掘工作，所以我不认为数据驱动是不好的。数据驱动的偏差主要指的是当我们拥有大量数据的时候可能产生两个方面的问题，一个是我们的思维可能会被这些数据所局限住，在这些数据当中寻找议题，从而找出一些不见得是重要的议题，而真正需要我们关注的议题可能会被忽略掉。第二个挑战是，我们可能会有意无意的根据我们的需要拟合这些数据，从而使得这些数据跟我们期望的一致。比如说用内容分析衡量员工绩效的时候，我们会将内容分析里的变量进行调节，调节了这些参数之后可能得到了我们预期的结果，但是这样的结果多大程度上能够检验我们最初想检验的问题？这里面是存在着风险的。这几点应该说是我个人认为多数据源的研究将来需要着重克服的。
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