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知識管理的集聚效應的電商論文
會聚效應是1種常見的經濟現象，如產業(yè)的會聚效應，最典型的例子當數美國硅谷，會萃了幾10家全世界IT巨頭以及數不清的中小型高科技公司；國內的例子也不少見，在浙江，諸如小家電，制鞋，制衣，制扣，打火機等行業(yè)都各自會萃在特定的地區(qū)，構成1種地區(qū)集中化的制造業(yè)布局。相似的效應也呈現在其他領域，北京上海這樣的大城市就擁有多種會聚效應，包含經濟、文化、人材、交通甚至政治等等。知識管理中也存在著會聚效應，并且通過這類效應，咱們可以在某種程度上對于組織中知識的傳布以及同享起到必定的節(jié)制作用。
在AMT Club 的知識管理實踐中，咱們察看到了這樣1個例子，在Club的點擊以及回復排行榜中，1份來自IBM的演講技能資料取得了最高的點擊率以及回復率，遠遠超越了同類資料。不單單是資料自身，最初的幾個回帖以及評論也都在點擊率排行榜上盤踞了1席之地。Club中關于演講技能的資料其實不僅此1份，如來自微軟鉆研院李開復博士的優(yōu)秀演講人的二一個秘密等，其質量以及應用價值其實不比這份IBM的遜色乃至是更好，然而所取得的關注為何會有如斯之大的差別呢？這類現象在Club中并不是個別，在各個版面，各個討論區(qū)都會有1些討論或者者文章、資料取得了超越其他同類內容良多的關注。這些現象的本源就是知識管理中所存在的會聚效應。為何北京的1只胡蝶輕輕扇動翅膀，就有可能引起北美的1場颶風，《繁雜》1書中對于良多相似的問題進行了深刻的探討，并詳細討論了經濟流動中存在的正反饋效應。知識管理中的會聚效應也是這類正反饋效應產生作用的必然結果。就咱們上面的例子而言，1旦有幾個人瀏覽并回復了這份IBM的資料，它就有可能進入點擊以及回復排行榜，同時在論壇資料排列中處于比較靠前的位置，然后就容易被更多的人發(fā)現并瀏覽回復，自然在排行榜中的位置就會更為顯著，然后又吸引了更多的讀者以及回復，在這類正反饋作用的不斷強化之下，就呈現了咱們前面所描寫的結果，這份資料取得了比同類資料更多的關注率，乃至連跟貼評論也1塊隨著沾光了。反過來，如果1開始的幾個人是瀏覽并回復了李開復博士的資料，那末可能取得高關注率的就不是來自IBM而是來自微軟。
知識管理中會聚效應發(fā)生的緣由是多樣的，而且在不同的知識管理流動中，也可能有不同的緣由。在相似于AMT Club這樣的知識社區(qū)中，就存在著多種促成會聚效應的因素。首先就是資料的排序，不管使用哪一種知識社區(qū)軟件，知識資料都是要依照必定的順序存儲并顯示給知識社區(qū)成員的，排在前面的內容確定可以更易地為大家看到以及關注，良多軟件可讓社區(qū)成員自己定義顯示順序，如回復靠前或者者是發(fā)表時間靠前等等，然而大多數走訪者會使用系統(tǒng)的缺省排序，也就是說大多數人會使用相同的顯示順序，這就給發(fā)生會聚效應創(chuàng)造了前提。其次是知識社區(qū)的資料舉薦以及索引，如新貼1覽，精髓資料，首頁舉薦，知識地圖，電子雜志，搜尋排序等，通過這許多不同方式的組合，可使特定的資料更易讓更多的人看到并且關注，通過這類關注又進1步強化了其地位，并取得更加有益的位置，構成正反饋效應。比如，在新貼1覽中遭到較多關注的知識可以成為精髓，而遭到大家歡迎的精髓又可以取得首頁舉薦，讓每一個走訪者在1進入社區(qū)就看到，這類不斷強化的優(yōu)勢就會其會聚良多人的關注。第3種因素是知識社區(qū)的各種排行榜，比如點擊率排行榜，回復排行榜等等，前面IBM的例子咱們已經經對于此有了分析。盡管存在多種因素，然而這些因素其實不是單獨起作用，并且所起的作用也以及知識社區(qū)成員的習氣牢牢地聯絡在1起。一樣以知識社區(qū)為例，如果大家都習氣直接進入社區(qū)討論或者者尋覓資料，不太關注社區(qū)的索引或者者排行榜，那末資料的排序就會成為發(fā)生會聚效應的最主要因素，后二者不起作用；反過來，如果更多的人習氣通過知識地圖，索引，排行榜來找自己需要的知識以及資料，那末后二者就會起到更大的作用，而排序不起作用。在實際操作的知識社區(qū)中，組織成員的習氣是多樣化的，因而會聚效應就成了多種因素綜合作用的結果。在咱們的例子中，就是回復靠前的排序以及回復排行榜二者綜合作用的結果。
會聚效應的存在，使患上知識系統(tǒng)的管理者對于知識的同享以及傳布進行必定程度的節(jié)制成為可能。管理者可以鉆研多數組織成員的習氣，然后應用會聚效應拓展特定知識在組織內傳布以及同享的深度以及廣度，這些知識多是在1段時間內需要組織成員都盡快了解的，也能夠是推行知識管理系統(tǒng)自身的，比如如何使用知識管理系統(tǒng)的工具，或者者是但愿更多的人能深刻討論并有可能發(fā)生立異的。在知識社區(qū)中，如果需要社區(qū)成員對于某項知識進行深刻的討論，管理者首先可以借助回復靠前的排序功能使其處于靠前的位置，同時提高其在回復排行榜上的排名，吸引更多的知識社區(qū)成員進行更深刻廣廣泛的討論，立異常常就會在這類大討論中迸發(fā)出來；如果需要使某項知識在盡可能短的時間內讓更多的人知道，管理者可能采用的法子就是主頁舉薦，電子雜志以及點擊率排行榜。固然，具體采用何種法子還要參考前面咱們討論過的各種因素的作用大小，如果排行榜對于社區(qū)成員不起作用的話，就要斟酌采取其他有效的法子或者者通過推行以及引導使排行榜施展作用。
細節(jié)抉擇成敗，在使用會聚效應的節(jié)制功能進程中管理者必需細心斟酌具體的操作方式，精心設計知識管理系統(tǒng)的各項功能并隨時依據需要進行調劑。對于于點擊率排行榜，時間限制就是1個要斟酌的因素，這個排行榜是多長期內的排行呢？過去1年，幾個月，仍是幾天？時間太長，會使1些知識過期了卻依然滯留在排行榜上；時間太短，又可能致使首要的知識很快就由于時間問題而淡出排行榜。對于不同組織的知識社區(qū)來說沒有必定之規(guī)， 總的原則是如果知識內容的有效期比較長且更新比較慢，這個時間可以長1些，如果知識內容的有效期比較短或者者更新速度比較快，這個時間可以短1些，繁雜的系統(tǒng)則需要采用靈便的設計，進行1段時間的測試以后再依據結果進行調劑。分類是此外1個首要的因素，知識管理系統(tǒng)常常存在繁雜的分類體系，那末這個排行榜是不是要基于分類進行設計呢？由于極可能某些熱點種別會盤踞排行榜的大多數位置，而冷門種別則根本沒有機會進入排行榜。然而咱們又不可能設計良多排行榜，多常常象征著濫，這類情況下，可以通過聚類的方式減少排行數量同時又統(tǒng)籌到冷門種別，或者者用其他方式晉升需要推行的冷門種別。首頁舉薦也存在良多變數，比如更新的頻率以及舉薦的數量，這其實是1個問題，首頁的容量是有限的，數量多就象征著比較快的更新頻率。過慢的更新會使大家失去對于首頁的興致，不喜歡在首頁逗遛；而過快的更新則不易構成會聚效應，1個主題尚無取得足夠的關注就被刷新到主頁之外了。所有這些東西都不應當是1成不變的，需要知識管理者不斷地進行實驗、試探，總結經驗并隨時依據系統(tǒng)利用情況進行及時的調劑。
會聚效應可以匡助管理者在必定的程度上節(jié)制知識的傳布以及同享，然而這些取得會聚效應的
知識資料其實不是知識管理的全體，對于少許知識的過分關注也不是知識管理的初衷，咱們的目標仍是要通過知識管理使知識能有節(jié)制地在組織內進行盡可能廣泛的同享以及傳布。不管咱們使用哪一種軟件，是知識社區(qū)仍是知識庫或者者其他，對于知識的使用者或者者消費者而言，他們所要面對于的就是面前的那1個顯示器屏幕。知識管理者需要在他們走訪知識管理系統(tǒng)時，在有限的屏幕區(qū)域內盡量多的提供有效的知識以及信息，而且最為有效的常常是首頁，排行榜索引等的第1頁。前面咱們所討論的會聚效應在某種程度上都是基于這個條件，因而除了了前面提到的精心設計以外，還要對于頁面顯示進行有效的管理。這就以及商店的貨架排列1樣，真實的營銷專家會把最容易取得利潤的產品放在顯眼的位置以吸引消費者的目光，沒有誰會把人們幾年才買1次的東西以及幾近每天要買的東西1塊擺在外面。在知識管理中，咱們也需要鑒戒1下這樣的營銷思想，在最吸引知識消費者眼光的首頁等處所放上更有價值的知識以及更能匡助他們使用系統(tǒng)的工具，如搜尋引擎，各種索引，排行榜。在文章開頭的例子中，IBM的演講技能盤踞排行榜的首位是咱們認可的，然而那些跟貼以及評論也擠進了排行榜就不太適合，它們占用了其他價值更大的知識的屏幕空間。因而咱們就應當及時清算這些價值不大的內容，讓更受歡迎更有價值的知識內容呈現在有限的屏幕空間內，讓有效的知識盡量多地傳布以及同享給組織成員。
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