在讨论企业实时交互网络与企业知识共享理论的基础上,选取中信通公司的企业QQ群聊天记录为研究对象,依据聊天记录的特点构建知识共享强度数学模型,并基于该模型对企业知识共享网络和企业知识共享内容进行社会网络分析,使用Ucinet和Netdraw两种软件对企业知识共享网络和企业知识共享内容进行定量化和可视化的处理,得出以下结论:知识共享强度数学模型具有较强的合理性,同时社会网络分析法能够有效地诊断企业知识共享状态,也能够引导企业知识共享过程。
1 引言
    Web2. 0企业社会网络是企业利用Web2. 0进行信息化改革的一部分。德勤中国科技、传媒和电信行业的负责人周锦昌认为，允许用户创建及修改内容的、各种各样的沟通形式，都可以是企业社交网络(ESN，也可一叫做企业社会网络)的一种。例如，企业Wiki、内部博客、Fac,ebook ,Twitter , Youtube ,IM(即时通讯)等Web2. 0技术工具。从技术产品最初市场定位来看:Blob;最初定位是“个体交互”，Wiki最初定位是“群间交互”,SNS最初定位是“社会交互”,IM最初定位是“实时交互”，RSS最初定位是“延时交互”等。因此，依据Web2. 0技术工具的最初市场定位将Web2. 0企业知识共享的类型分为以下几种:“个体交互”网络下的企业知识共享、“群间交互”网络下的企业知识共享、“社会交互”网络下的企业知识共享、“实时交互”网络下的企业知识共享、“延时交互”网络下的企业知识共享。
    实时交互网络是一种重要的Web2. 0企业社会网络。在国内，最流行的IM软件是腾讯公司的QQ。QQ群是腾讯公司推出的多人聊天交流服务，群主在创建群以后，可以邀请朋友或者有共同兴趣爱好的人到一个群里面聊天。在群内除了聊天，腾讯还提供了群空间服务，在群空间中，用户可以使用群BBS、相册、共享文件等多种方式进行交流。企业QQ群指企业组织为了实现各个成员之间的即时通信等目的而开设和使用的群组。企业QQ群为企业成员相互即时交流提供了便利的平台。众所周知，知识共享的本质是信息的相互交流，因此对信息交流痕迹进行量化分析可以揭示知识共享的特征和规律。QQ聊天记录的独到之处是将交流内容和社会关系记录了下来，并且数据结构比较齐整。从企业角度来讲，企业QQ群聊天记录是组织知识共享的一种“数字映像”，对其进行交流内容和社会关系的分析可揭示企业内部知识共享的特征和规律。
2 实时交互网络与企业知识共享
    2.1 国内外研究综述
    目前国内外没有明确提出实时交互网络与企业知识共享方面的研究成果，而关于社会网络与企业知识共享方面的研究已比较深入，其主要内容如下，一是从传统组织结构出发探讨社会网络与知识共享。例如，杨瑞明等、王篙等、吴胜男等和姜鑫均是从传统组织结构出发，通过社会网络分析法对组织内部的正式网络(正式组织关系网络)或非正式网络(情感网络、咨询网络等)进行分析从而探索企业知识共享的机制和特点。二是从新型的组织结构—虚拟团队出发研究。例如，王学东等、赵文军、Sutaut。等和王青从虚拟团队出发，探讨了社会网络视角下虚拟团队知识共享的机制和特点。以上研究成果的数据源均是通过问卷调查法获得，带有一定的主观性，且其社会网络分析视角本质上仍是传统视角。此外，也有研究者使用社会网络分析法对不同类型的Weh2. 0社会网络进行分析，比如张明等以博客为例探测并分析了学术交流网络的结构和特点，Forkosh-Baruch等以若干Facebook和Twine:用户为样本分析其学术交流网络，周涛以Wiki为例对学生Wiki社群虚拟网络进行分析以及陈萌等以某专业硕士QQ群为例，分析虚拟学习社区网络的特点。不过，以上研究者虽然从Web2. 0社会网络分析视角出发，但是研究内容与企业知识共享不相关。本文则是从Web2. 0社会网络分析视角出发，选取Web2. 0的一种典型技术工具—IM为切容易点，确定客观性较强的企业QQ群聊记录作为数据源，进而来分析企业知识共享的机制和特点。
    2. 2基于实时交互网络企业知识共享的特点和机制
    IM(即时通讯)工具具有显著的即时性特征，为企业成员相互即时交流提供了便利的平台因此，在企业环境中，“实时交互”网络下的企业知识共享具有以下特点:知识共享对象广泛，知识共享主体是整个群体，即时性强等。
    IM视角下，企业知识共享的内容是各企业成员即时发布的信息，共享的途径是各企业成员之间相互交流形成的企业知识共享网络。具体到腾讯公司的QQ群，知识共享的内容主要是QQ群的使用情况信息，包括成员登陆QQ的频率、查看QQ群消息的频率、共享文件数量、聊天记录频次等，知识共享的途径是各个体成员的相互交流形成的社会网络，还可以通过以下社会网络信息进行衡量:熟悉的QQ昵称、熟悉的真实姓名、经常浏览谁的QQ空间以及经常和谁讨论等问题。从深层次讲，也可以选择企业QQ群的某一具体方面(如QQ群聊天记录)进行企业社交网络以及企业知识共享的深度挖掘。本案例就是选择国内某企业QQ群的聊天记录作为研究对象，使用Ucinet 6, Netdraw和Excel等工具探测分析实时交互网络，并在此基础上总结企业内部知识共享的特征和规律。
3 案例数据获取与基本分析
    3. 1案例数据获取
    “中国平煤神马能源化工集团有限责任公司”(简称“中平能化”)是一家以能源化工为主导的国有特大型企业集团，旗下拥有平煤股份和神马股份两家上市公司，居2010年中国企业500强第75位。“中平能化集团信息通信技术开发公司”(简称“中信通”)是中平能化的下属子公司，公司职工大约300人，公司主营业务是中平能化的计算机软硬件、宽带、网页、电话网络、电视网络的研发和维护，公司共有软件部、系统集成部、系统保障部、市场部四个部门其中软件部共有20名职工:经理、副经理各1名，技术主管3名，15个普通职员。
    企业组织中存在着多种网络关系，最常见的是正式组织网络和非正式组织网络。正式组织网络指由企业任务约束和驱动而形成的网络，是组织架构的具体反映，通常是可以被管理的。非正式网络指指企业正式组织结构之外或任务约束之外的由员工自发形成的网络，没有固定的组织形式，结构松散，形式多样，不易管理。此外，也存在一些半正式组织网络，主要指介于两者性质之间的网络。访问调查中，笔者发现该公司的QQ群主要有三种:某一部门群、某一部门各项目小组群和每年新员工群等。因此，采用简单分层抽样方法，选择与软件部相关的三个组织性质差异明显QQ群作为研究样本:软件部的QQ群(群A)、软件部某项目组的QQ群(群B),2011年新职工QQ群(群C)。群A由正式组织开设，群B由半正式组织开设，群C由非正式组织开设。数据对象是群A,B,C从2011年10月至2012年2月的聊天记录，由各QQ群上线时间较长的成员提供(保证数据的完整性)，将末发言的成员、无效记录和重复记录筛选后，各QQ群的大致情况如下(为了保护企业成员隐私，本文已用数字代替各成员)。
    从表1可以看出三个QQ群之间有一定联系:“群B”中有5个成员也是“群A”的成员;“群B”中有3个成员是“群C”的成员;“群A”中有4个成员是“群C”的成员。值得提出的是，成员1,2,3,4,5成员分别为软件部的经理、副经理和技术主管，成员19是某软件开发公司驻软件部的技术指导。
   3. 2案例数据的基本分析
    单条QQ群聊天记录的结构为由日期、时间、QQ昵称和QQ号(或邮箱地址)组成第一行，由聊天记录内容组成第二行(表2)QQ群的聊天多是围绕某一主题展开，针对这一主题可能有多条聊天记录，因此，从更高层次上讲，QQ群聊天记录由若干个主题讨论组成。
    经过数据处理，得到三个QQ群聊天记录的条数统计情况，出于成图需要，文中在数字代号前加了英文字母“d”(图1一图3)。QQ群成员聊天记录条数的数量可以在一定程度上反映各成员的知识共享强度，但是从聊天主题层次来讲，参与不同主题讨论的次数能从更高层次上衡量QQ群成员的知识共享强度。要衡量成员参与主题讨论的次数，首先需要对QQ群记录进行主题分割。某一主题讨论的发起和结束会持续一段时间，因此本文将通过记录时间对聊天记录进行分段，将聊天记录中间隔时间超过30分钟作为每段讨论的分割界限，即认为如果在一段讨论的最后一句话后半个小时内没有人发言，那么这些记录为一段讨论，以此种分割方法共得到N段讨论按以上方法可将群A,B,C的聊天记录分别分割为41 ,131和41段主题讨论(群A中成员6只有两条聊天记录，且并末与群中其他成员交流，考虑到成员6是该群中唯一的女性故本文将其保留，其聊天记录算作一次自我主题讨论)QQ群成员参与主题讨论的次数统计如下(图1一图3)。
 
表1 三个QQ群概况
 
表2 聊天记录格式

 
图1 群A各成员聊天条数和参与主题次数
 
图2 群B各成员聊天条数和参与主题次数

 
图3 群c各成员聊天条数和参与主题次数
    群A中聊天条数居前五名的成员是7,1,10,14和3，参与主题次数居前五名的成员是1,7,10,14和3，这表明群A中这五名成员的活跃程度最高“发言数”与“参与主题数”两条折线的整体趋势几乎一致，只是在成员7,8,12和16处出现略微下降;不过“参与主题数”折线比较平缓，说明将聊天条数按主题进行分割具有一定的公平意义，即聊天条数不多不代表参与主题讨论少。
    群B中聊天条数的排名先后是成员14,19,16,15 ,17和18，参与主题次数的排名先后是成员14,19,15,16,17和18“发言数”与“参与主题数”两条折线的整体趋势几乎一致，只是在成员16处出现略微下降成员14和19发言和参与主题讨论次数最多，远超过其他成员不过“参与主题数”折线比较平缓，同样说明聊天条数不多不代表参与主题讨论少与群A相比，群B的聊天条数和参与主题次数都多出很多，说明群B的知识交流和共享较为充分。
    群C中聊天条数居前六名的成员是31 ,23 ,22 ,20 ,32和34，参与主题次数居前六名的成员是22,23 ,34 ,31 ,28 ,20和25(与20并列)，这表明群C中成员23,22,32,34和20的活跃程度最高“发言数”与“参与主题数”两条折线的整体趋势仍趋于一致，不过与群A,群B相比折线中的下降点较多，尤其是成员32，有33条发言却只参与了3次主题讨论;然而“参与主题数”折线依旧比较平缓，再次说明聊天条数不多不代表参与主题讨论少。
    通过对群A,B和C的聊天记录时间进行合并处理，得到三个群的聊天记录在一天中的分布图(见图4)从图4可知，群A有两个聊天时间峰值:上午9一12点、下午15一18点群B有三个聊天时间峰值:上午9一13点、下午=14-18点、夜间20点到凌晨1点。群C有三个聊天时间峰值:上午9-12点、下午=14-18点、夜间20一0点整体上看，三个群的白天聊天时间占多数，0-8点基本没有发生聊天(群B除外)，因此三个群的活动时间基本是处于正常的作息时间段不过，群C的波动点最多，而群A和群B在白天的最高峰值点几乎相同这表明群A与群B的工作性质较为相似，与国企的企业性质相符;不过群B在晚上会有一个聊天波峰，说明其具有一定的非正式特征;而群C的时间波峰随意性较强，一以看出其非正式性最强企业知识共享网络与共享内容分析。

  4. 1企业知识共享网络的分析

     统计QQ群成员聊天记录条数的数量以及参与不同主题讨论的次数可以衡量QQ群成员的知识共享强度但是，企业中知识共享的实现本质上依靠的是隐藏在信息交流当中的社会网络，因此可以挖掘隐藏其中的社会网络，借助社会网络的理论和工具进一步分析成员之间的知识共享强度社会学中在分析人与人之间的关系时通常会采用一种测度方法来确定标准量，然后在此基础上构建矩阵进行分析本文将依据C. A. Hidalgo发表在《Science上一篇论文中的国家紧密度模型：。
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图4 群A,B,C聊天记录在24小时分布情况
     交流φ的设定是基于在第少段对话中，如果用户i出现时，用户J也出现，取他们两人中说话次数较小的那个数，然后将所有他俩共同出现的对话段数中的聊天较小的数加总，即可得到用户i和用户j之间的共享强度共享强度的设定是基于如果他们对讨论的话题都感兴趣或两者比较熟络，那么他们在对方出现发言时，也同时会出现，这说明他们交流的可能性会很大或会增加他们的共享强度这种计算方法更多注重参与的次数，而不是发言的频次，可以将那些每次对话说特别多，但是对话参与度很低的用户过滤掉。其实，该模型与作者共被引分析( author co-citation analysis , ACA)本质上相同，均是通过统计对象两两出现的次数来衡量其亲密关系。
    首先，根据以上知识共享强度模型构建QQ群矩阵本文使用自行编写的VBA程序对每个QQ群的聊天记录进行处理生成各QQ群的一模矩阵(关系与关系模式)由于三个QQ群之间有一定联系，本文将三个QQ群的聊天记录汇总，依旧使用VBA程序处理生成一个包括所有成员在内的一模矩阵然后，将以上四个矩阵输入到Ucinet中进行分析，并用Netdraw中的弹簧算法(Netdraw— LavoutGraph-Theoretic Layout—   Spring embedding)绘出四个矩阵的知识共享网络关系图(图5一图8)。图中每个圆点表不某位成员，圆点的大小表不他们在该网络中的程度中心度(Degree )情况(该成员与其他成员的相联结程度)，圆点之间的连线粗细表不成员之间知识共享强度的大小，圆点之间连线的长短可一在一定程度上表不各成员之间的密切程度，圆点在网络的中心或边缘位置表明他在该网络中角色;另外，作者颜色的不同可用于区分不同的成员分组情况(通过K-core分析获得)
    4.1.1正式网络关系分析
    群A网络中各成员的中心度(Degree)整体上平衡，只有成员6没有与其他人进行相互知识交流，其中心度也远低于其他成员，现实中成员6是该部门唯一的女性，或许是性别的过度失衡使之与其他成员的交流很少成员4与成员14,7,1，成员7与10相互之间的连线颜色较粗，即他们的知识共享强度相对较高成员1 ,2,3 ,4 ,5是现实中的部门领导，成员2 ,3 ,4 ,5位于网络中央，担当知识共享的中心角色，而部门最高领导1却位于网络边缘，反而成为一个边缘角色此外，从圆点的颜色可以看出，成员1和成员6自成一组，说明成员1和成员6确实与其他成员的知识交流存在一定问题从图1中可知，成员1的发言数和参与主题讨论次数均居于前列，反而被边缘化，可能是成员1的发言多为任务书或日常办公通知，其他成员多是做出工作方面回应而没有进行其他方面的交流总之，群A网络具有正式组织的特征。

图5 正式网络关系图

  4.1.2半正式网络关系分析
    群B网络中各成员的中心度(Degree)整体上平衡，各成员平衡分布于网络中，说明群B的知识共享情况较好成员14与成员19之间的连线颜色最粗说明二者的知识共享强度最高;成员14与成员15 ,16 ,17之间的连线颜色较粗，他们之间知识共享强度也较高;而成员18与其他成员的连线颜色均比较细，说明他与其他成员的知识交流较少各圆点的位置与中心度一样，也是整体均衡，说明彼此之间的交流关系很平等此外，圆点的颜色都一样，进一步说明该网络关系平衡总之，群B网络比群A网络结构平衡，知识共享氛围也比较好，是比较理想的知识共享网络模型。
    4.1.3非正式网络关系分析
    群C网络中各成员的中心度(Degree)差异性较大，各成员的知识交流差别明显成员18与成员31 ,32 ,20，成员31与成员18 ,32 ,21，成员23与成员34 ,26等相互之间的连线颜色较粗，即他们的知识共享强度相对较高成员17 ,29 ,13和35位于网络的边缘，与其他成员沟通较少此外，从圆点的颜色可以看出，网络中有五个小组，不同小组之间的知识交流强度差别很大，说明该组织结构较为复杂，知识共享的氛围不够好。

图6 半正式网络关系图

图7 非正式网络关系图

 4.1.4完整网络关系分析
    在研究过程中，本文将上述三种组织关系网络融合在一起，拟合出完整网络，从整体角度探索企业内部知识共享的特征和规律完整网络关系如图8所示。
    完整网络中，成员16和18的中心度最高，因为他们是群A,B,C中的共同成员，与所有其他成员的连接数较多整体上看，图右边的网络群的圆点紧凑度和连线紧密度均高于图左边，说明“软件部”的知识共享强度要高于“2011年新职工”;成员19比较特殊，与右边网络群的距离较远，因为现实中他是某软件开发公司驻软件部的技术指导，并不属于软件部;同时成员1也应注意与本部门的其他成员保持更多的互动性的知识交流，进一步促进本部门的知识共享氛围此外，图中分为9个小组，成员1,6 ,35 ,29都是单个成一组，与其他成员的知识共享程度低。
    1)网络规模、网络密度与企业知识共享
    在Ucinet软件中，对NetDraw进行相应操作可以间接获得某个知识共享网络的规模完整网络是其他三种网络的整合，因此其规模必然大于其他网络对于其他三种网络而言，半正式网络的规模最小，正式网络的规模最大，非正式网络的规模居中，如表3所示。
 

表3 网络规律
    表3中，半正式网络的知识共享效果最理想，因为其节点间的连线数达到了理论上的最大值，即网络密度为1;正式网络的知识共享效果也很好，因为其节点间的连线数接近理论上最大值的87 %;非正式网络的知识共享效果一般，因为对于21个节点的社会网络，理论上网络规模最大值可以达到420(对于无向网络)，其网络密度只有0. 371。
    2)中心点位置与企业知识共享
    在Ucinet软件中，通过“Network— Centrality—Closeness、Degree、Betweenness或Eigenvector等”来衡量，这里仅讨论Closeness, Degree和Betweenness三种。
    中介中心性(betweenness centrality)指一个行动者通过在其他行动者之间相连的最短路径上占据中间人的位置，从而为其他行动者充当潜在的“中介”角色的程度接近中心性(closeness centrality )越高，意味着一个行动者可以接触到网络中的许多其他行动者，并因此相对不受其他行动者的控制程度中心性(degree centrality)指一个行动者在某一网络中所拥有的联结的数目。表4中成员18 ,16 ,31 ,32,17在三种中心性的衡量中均进人前十名，在整体网络中占据着中心位置就处于中心点位置的成员来说，位于该位置的成员接触的其他成员比较多，具备较好的知识共享环境，可以在网络中很快地获得自身所需要的资源和知识，从而丰富网络内部共享的知识另外核心位置的成员还口f以影响其他成员之间资源的间接流动，拥有“中介人”的特殊权利。

 
图8 完整网络关系图
  
表4完整网络中各成员的中心性(排名前10)
    3)结构洞位置与企业知识共享在Ucinet软件中，通过“Network-Centralitv-Freeman Betweenness-Node  Betweenness”和Networks-Ego Networks一Structural  Holes”两种方法进行检测。

  
表5完整网络中的结构洞检测
    从表6可知，两种结构洞检测方法的结果比较一致，其共同结果为成员18,16,13和17，他们在完整网络中充当着知识共享的“中介”，从现实来看，以上四个成员均为2011年新人职工，他们是群A和群C的共同成员，这一现实与理论上的检测结果一致对于成员14和31来说，理论上他们应该是所在网络中的重要成员，占据着结构洞的位置，从图1和图3中可知，两位成员的聊天记录数和参与话题讨论数均位于前列，也验证了他们有能力占据结构洞的位置。占据结构洞位置的成员控制着完整网络中的知识流动的“阀门”，对整体网络的知识共享起着至关重要的作用。

  4. 2企业知识共享内容的分析
    根据企业内部知识的不同层次，知识可以分为个人知识、团队知识以及组织知识个体知识指存在于个人的头脑中的，通过工作实践经验或学习形成的指导日常工作的知识，表现为工作技能，它是企业智力资源的基础构成单位团队知识主要体现为团队、部门制定的各类制度、规范等或在日常工作流程中形成的各种指导工作的知识。组织知识主要是指组织的制度、文化、战略、价值观念以及组织成员可共享的技巧、思维模式等。
    由前文可知，群A,B,C的聊天记录分别被分割为41 ,131和41段主题讨论。本文认为不同成员参与一次对话即可看作参与一次企业知识共享，每段主题讨论的内容可看作是企业知识。接下来本文将使用社会网络分析法分析企业知识共享的内容以及相应特征。首先，构建初级二模矩阵，即每一个QQ群的万段主题讨论与该群的M为成员对应生成一个N*M的二模矩阵(关系与事件模式)，其中N是矩阵的列，M是矩阵的行其次，对各QQ群的主题讨论进行主题标注。根据以上企业内部知识的分类，本文将不同的主题讨论划分为以下三类:工作技能、公司制度和业务流程。在分析各对话的内容时，本文根据实际情况又加人了三个类:群聚活动、休闲娱乐和生活求助。因此，所有主题讨论按照以下六个主题归类:工作技能、公司制度、业务流程、群聚活动、休闲娱乐和生活求助。群A,B,C主题讨论的归类结果如表6所示。再次，按照归类的结果对初级二模矩阵进行聚合改造，形成新的矩阵，然后将矩阵输人到Ucinet中进行分析，并用Netdraw中的弹簧算法绘出三个矩阵的网络关系图(图9一图11)。图中每个圆点代表知识共享的内容，方框表不某位成员，图形的大小表不他们在该网络中的程度中心度(Degree )情况，圆点与方框之间的连线粗细表示成员贡献或者共享企业知识量的多少。
    4. 2.1正式网络的知识共享内容分析
    群A网络中圆点“公司制度”、“业务流程”和“工作技能”的中心度较高而“生活求助”的中心度最低，说明群A的知识共享具有很强的正式性，知识共享的内容主要是企业自身的知识，还有员工自身的“工作技能”共享也比较多成员7,1的中心度最高，说明其参与的知识贡献和共享最多圆点与成员之间的连线中，与“公司制度”连线最粗的成员7 ,1和10贡献或共享的“公司制度”知识最多此外，成员7,1拥有最多的箭头，他们参与所有类型知识的贡献与共享。
    4. 2. 2半正式网络的知识共享内容分析
    群B网络中圆点和方框的中心度很均衡，说明该群整体上知识贡献和共享的氛围很好，还有该群知识共享的内容最为广泛，涵盖了前文中的所有主题讨论分类圆点与方框之间的连线中，“业务流程”、“工作技能”和“休闲娱乐”与方框的连线最粗，说明该群在知识共享方面比较平衡，具有半正式组织的性质此外，各方框的箭头数也比较平衡，说明他们积极参与各类型知识的贡献与共享。
    4.2. 3非正式网络的知识共享内容分析
    群C网络中圆点“公司制度”、“休闲娱乐”和“群聚活动”的中心度较高而“生活求助”的中心度最低，现实中群C由新人职的员工组成，“公司制度”方面的知识共享最多在情理之中，除此之外，该群的知识共享多与工作无关，具有很强的非正式特征圆点与方框之间的连线中，“休闲娱乐”具有的连线最多最粗说明该群的氛围比较轻松，有利于企业外部知识的融入。

  
表6 各QQ群知识共享内容归类结果

 
图9 正式网络的知识共享内容分析图

 
图10 半正式网络的知识共享内容分析图

 
图11 非正式网络的知识共享内容分析图
5 结论
    经过以上案例分析，本文发现实时交互网络下的企业知识共享具有知识共享对象广泛、共享方式即时快捷以及群体参与度高的特点具体如下:
    一是知识共享客体比较广泛。QQ群成员可以随时讨论个人对工作的体会和见解等，相当于把“存在于个人头脑中的知识”展现出来，具有鲜明的个人特征;同时，群组成员也可以发起某一话题，比如企业任务流程中遇到的问题等，相当于“业务流程中的知识”，甚至“固化在企业组织制度、管理形式、企业文化、企业战略中的知识”，如企业的年终奖励制度。案例中群A中的知识共享对象既有公司制度、员工个人工作技能，还有业务流程中的知识以及个人生活求助信息等。二是知识共享主体是整个群体。任何企业成员都可成为话题的发起者，任何成员都可以在倾听其他成员的发言的同时即时发表自己的意见，直至问题的解决。三是知识共享方式即时快捷:任何企业成员都可随时提出某一话题，且其他成员可根据自己的立场和理解即时发表自己的意见，使问题得到尽快解决，即使在家里或者在外出差，依旧可以进行问题讨论或提供建议在传统环境下，企业知识共享的形式多是通过会议、电子邮件或者PPT等方式进行，效率较低或者员工参与度不够，时空限制比较大Web2. 0环境下，企业知识共享变得更加开放、平坦，互动性也更强，同时也克服了时空的限制。
    在正式网络关系中，知识共享网络呈现较强的正式组织特性，如图5中成员1(部门经理)独自成为一组，与其他成员呈现一种交流上的层级差异，还有图9中知识共享的内容最多的是公司制度，其次才是企业流程知识和个人工作技能等，也体现了正式组织的特性整体上来看，案例中群A的网络规模和密度的关系比较合理，知识共享氛围较好。
    在半正式网络关系中，知识共享网络呈现一定的正式组织特性，如图10中知识共享的内容包括公司制度、企业流程知识、个人工作技能、个人求助信息、休闲娱乐以及群聚活动等，各项内容的多少也比较平衡整体上看，案例中群B的网络规模和密度的关系符合理论上的理想值，知识共享氛围最好。
    在非正式网络关系中，知识网络呈现明显的非正式性，如图7中成员的知识共享网络比较复杂，还有图11中知识共享的内容公司制度、个人求助信息、休闲娱乐以及群聚活动，没有涉及具体工作中内容整体上看，案例中群C的网络规模和密度较小，知识共享氛围一般。
    在完整网络关系中，以上三个群的界限仍比较分明，其中成员18,16,13和17在完整网络中充当着知识共享的“中介”，他们将三个群联系在了一起成员14和31分别为群A和群C网络的知识共享中介如果他们六人能保持着良好的知识交流习惯，完整网络的知识共享氛围将会更好。
    总之，公司管理层应重视实时交互知识共享网络中的核心节点、边缘节点和孤立节点以及网络中的结构洞和小群体，还要加强领导和员工之间以及员工和员工之间的沟通交流，同时根据案例分析中的出现的问题作出相应的人员分工调整，以促进企业内部知识共享具体来讲。从以下方面展开:加强企业知识共享关系建设，优化组织结构;绘制企业知识共享地图，建立知识共享组织;运用SNA分析方法考核知识绩效，实施公平激励措施;加强员工之间的信任，创建信任的企业氛围，建立开放的知识共享环境;培养员工共同的知识共享价值观，形成良好的企业文化氛围。
    以上结论也印证了社会网络分析是一种有效的分析方法，它以定量化和可视化的方式去探究企业内部知识共享，能够诊断知识共享状态，也能够引导知识共享过程。同时也验证了文中构建的知识共享强度数学模型具有较强的合理性。
6 不足与展望
    本文采用社会网络分析法对企业QQ群聊天记录进行分析进而探索实时交互网络下企业知识共享的特征和规律，具有一定的现实意义和创新之处。但是，企业QQ群网络只是企业知识共享网络的一部分，只能从一定程度上诊断企业知识共享的状态和发现其规律，研究视角有限。如果能研究尽量多的企业知识共享网络(如企业Blob;网络、企业Wiki网络等)，将会对企业知识共享有更全面的认识和更有益的收获。