WikiDer > Социологическая теория диффузии

Sociological theory of diffusion

В социологическая теория диффузии это исследование распространение инноваций в социальных группах и организациях. Эта тема быстро развивалась с 1990-х годов, отражая любопытство к процессу социальных изменений и «подпитываемое интересом к институциональным аргументам, сетевому и динамическому анализу».[1] Теория использует тематическое исследование роста бизнес-вычисления для объяснения различных механизмов диффузии.

Концепция диффузии

В книге 1962 года Распространение инноваций, Эверетт Роджерс определяет социологическое распространение инноваций как процесс в социальная система где инновационная идея или концепция распространяются членами социальная группа по определенным каналам. Он выделяет четыре элемента, которые влияют на то, как и как быстро распространяется новая идея:[2]

  • Само нововведение
  • Типы используемых каналов связи
  • Время, в течение которого социальная группа подвергается воздействию инновации.
  • Природа социальной группы

В исследовании Сарри и Фаркухара исследователи объясняют, что теория диффузии используется в самых разных профессиях: от маркетинг к сельское хозяйство чтобы гарантировать, что новые продукты, идеи и методы будут хорошо приняты социальной группой.[3] Концепция распространения представляет особый интерес в области маркетинга, так как эта концепция влияет на успех или неудачу новых Объявления или продукты. Понимание этой теории помогает маркетологам влиять на то, как публика будет воспринимать каждое нововведение.

Скорость, с которой инновация распространяется среди массы людей, зависит от того, насколько положительно идея воспринимается аудиторией. Инновации, которые плохо сочетаются с существующими технологиями, не так хорошо принимаются и не распространяются в группе. Социальные структуры естественным образом построены в виде иерархии[нужна цитата]; таким образом, разные идеи следуют разными маршрутами или курсами в иерархии, в зависимости от типа и источника инновации.[4]

Изучение распространения инноваций привело к прогрессу в осознании трех важных аспектов социальных изменений: качества инновации, которые приводят к успешному распространению, эффект одноранговые сети и разговоры о распространении идей и важности различных "сегменты пользователей"(Робинсон). Теория распространения инноваций отличается от других теорий о процессах изменений, поскольку большинство изменений являются улучшениями или" повторными изобретениями "ранее существовавшего продукта или техники. Эти изменения обычно положительно воспринимаются членами группы, потому что они обычно больше соответствуют ценностям и потребностям группы.

Есть пять важных качеств, которые влияют на успех или неудачу инноваций. Во-первых, относительное преимущество; то есть превосходит ли новая инновация аналогичные существующие идеи с точки зрения удовлетворенности и удобства. Во-вторых, совместимость новой идеи с потребностями и практиками членов группы. В-третьих, простота нововведения: обычно чем проще нововведение, тем быстрее внедряется концепция. В-четвертых, "возможность судебного разбирательства"[нужна цитата] инновации; то есть, можно ли его протестировать без обязательств в течение определенного периода времени. Нововведение, имеющее доступный испытательный период, дает меньше неопределенности для члена группы, который будет его пробовать. Наконец, есть ли наблюдаемые результаты с использованием нововведения. Чем больше положительных и видимых результатов, тем выше вероятность, что эта идея будет принята в качестве постоянной идеи для группы.[5]

Почему происходит диффузия

Социологическая диффузия происходит, когда социальная группа или организация развивает нововведение: новую идею или поведение. Распространение в контексте корпораций и предприятий - это способ конкретизировать идею. Распространение инноваций позволяет лучше понять процесс социальных изменений: можно наблюдать качества, благодаря которым инновации успешно распространяются, а также важность коммуникации и сетей.[5] По словам Роджерса, новая идея распространяется через процесс принятия решений, состоящий из пяти этапов:[2]

  • Знания - Человек впервые узнает о новой инновации, но ему не хватает информации и вдохновения.
  • Убеждение - Интерес человека к инновациям резко возрастает, и он начинает исследования.
  • Решение - Человек взвешивает положительные и отрицательные результаты перехода к новой идее
  • Реализация - Человек добавляет инновации в систему. На этом этапе он или она также начинает определять полезность нововведения.
  • Подтверждение - Человек решает продолжить внедрение новой инновации.

Ключевой частью пяти этапов является решение; это основная причина существования диффузии. Решение принять или отклонить идею жизненно важно. Лица, ответственные за оценку инноваций, либо определяют, что новая концепция, вероятно, обеспечит будущий успех, и принимают ее, либо определяют, что она, вероятно, будет неудачной, и продолжают двигаться вперед в поисках других идей. Для организации контрпродуктивно вкладывать время, энергию и, в большинстве случаев, деньги в плохо развитую или плохую идею.

Важным аспектом процесса распространения и принятия решений является общение. По мере дальнейшего развития и распространения идея течет и движется через организацию посредством коммуникации. Общение - необходимое условие для закрепления идеи.[6] Нововведение зависит от коммуникационной сети внутри организации, чтобы укорениться. В книге Эмануэля Розена Анатомия БаззаРозен подчеркивает важность коммуникационных сетей в распространении и развитии идеи в рамках организационной системы. (Добсон)

Исследования распространения инноваций показали, что новые идеи должны соответствовать уже установленной системе, чтобы изменения не только происходили, но и происходили легко. (Пинар) Инновация, столкнувшаяся со структурными или идеологическими барьерами, не может распространяться. С другой стороны, если новая идея или нововведение имеет мало препятствий и признает места, где изменения логичны, движение к ним произойдет. (Фриман)

Сети и окружение

Взаимодействие фирмы с другими игроками, а также ее среда и организационная культура являются ключевыми в социальной теории диффузии.

Использование сетей

Влияние сетей и институциональной среды на внедрение инноваций можно объяснить с помощью теория социальных сетей модель. В такой модели узлы представляют агентов (например, компании или организации), а связи представляют собой связь между двумя объектами (например, отношения компании-клиента или конкурентные отношения). Распространение происходит, когда новая идея, продукт или процесс реализуется агентом и через эти связи проникает в других.[7]

Внутренняя и внешняя диффузия

Распространение информации и идей можно разделить на два режима:

Внутренняя диффузия это распространение информации и инноваций внутри сети, происходящее в пределах одной принимающей группы - данной отрасли или географической сети. Динамика внутреннего распространения требует, чтобы инновационные фирмы и фирмы, которые первыми начали внедрять новые идеи в сеть, которые затем подхватываются большинством фирм и отстающих фирм.[8] Ди Маджио и Пауэлл (1983)[9] утверждают, что фирмы ищут лучшие идеи и практики и копируют новые идеи, которые доказали свою эффективность. Это явление известно как миметический изоморфизм,[9] и по иронии судьбы может привести к кластеризации структуры и практики фирмы.[7] Кроме того, фирмы часто вынуждены перенимать новые идеи, поскольку они постоянно конкурируют с другими фирмами; то есть фирмы хотят выглядеть модернизированными и стремятся к легитимности во внедрении инновационных методов.

Внешняя диффузия относится к внедрению идей в сеть от внешних участников: фирм или других агентов на границе сети. К сторонним участникам относятся средства массовой информации и «агенты перемен». СМИ может усиливать тенденции и движения, происходящие на рынке, предлагая участникам сети новые инновации, раскрывая "лучшая практика"идеи и передача новых принципов.[8] Агентами по изменениям обычно являются бизнес-профессионалы (например, юристы, консультанты, банкиры или политики), которые распространяют новые практики или помогают в продвижении новых идей.[7] Эти люди часто представляют бизнес-модели, правовые стратегии или инвестиционные методы, которые используются несколькими организациями внутри сети и продолжают распространяться. Часто такая внешняя диффузия приводит к согласованию набора корпоративных стратегий или структур - феномен, который ДиМаджио и Пауэлл называют «нормативным изоморфизмом».

Экологические и культурные факторы распространения

Среда и культура агента влияют на решение принять идею, распространяющуюся через сеть. Некоторые из основных характеристик фирм, которые влияют на их решение о внедрении инноваций: кластеризация, слабые связи, и размер фирмы.

Кластеризация », существование группы тесно связанных агентов, часто используется в теории сетей.[10] Сюда входят, например, аналогичные фирмы, расположенные в непосредственной близости друг от друга (Кремниевая долина для технологических фирм; Нью-Йорк для банковских услуг). Такая кластеризация и близость увеличивает скорость распространения идей для фирм внутри кластера, поскольку другие фирмы с большей вероятностью примут идею, если другая фирма приняла ее в своем кластере.[7]

Агент с слабые связи имеет соединение с двумя или более кластерами.[11] Эти агенты являются неотъемлемой частью соединяющих групп, поскольку они обеспечивают связь между большими кластерами. Фирмы со слабыми связями могут быть изолированными фирмами, фирмами, ведущими бизнес в двух или более пространствах, или теми, которые являются внешними агентами изменений. Фирмы со слабыми связями внедряют новые проверенные методы для кластеров.

Было показано, что размер фирмы влияет на скорость распространения. Стренг и Соул (1998) показали, что крупные технические и специализированные организации с неформальной культурой обычно вводят новшества намного быстрее, чем другие фирмы. Более мелкие и более жесткие фирмы пытаются имитировать этих «первых последователей», пытаясь не отставать от конкурентов.[7]

Математическая обработка

Математические модели можно использовать для изучения распространения технологических инноваций среди людей, связанных друг с другом сетью одноранговых влияний, например, в физическом сообществе или районе.[12]

Комплексная система (особенно сложная сеть) модели могут быть использованы для представления системы индивидов как узлы в сети (или Граф (дискретная математика)). Взаимодействия, связывающие этих людей, представлены границами сети и могут быть основаны на вероятности или силе социальных связей. В динамике таких моделей каждому узлу назначается текущее состояние, указывающее, принял ли человек нововведение или нет, и уравнения модели используются для описания эволюции этих состояний во времени.[13]

В пороговых моделях внедрение технологий определяется балансом двух факторов: (воспринимаемой) полезности (иногда называемой полезностью) инновации для человека, а также препятствий для внедрения, таких как стоимость.[14] Множественные параметры, которые влияют на принимаемые решения, как индивидуальные, так и социально мотивированные, могут быть представлены такими математическими моделями.

Компьютерные модели были разработаны для исследования баланса между социальными аспектами распространения и ощутимой внутренней пользой для людей.[15] Когда эффект каждого отдельного узла был проанализирован вместе с его влиянием на всю сеть, ожидаемый уровень принятия, как было замечено, зависел от количества первоначальных пользователей, а также структуры и свойств сети. Два фактора, в частности, оказались важными для успешного распространения инновации: количество соединений узлов со своими соседями и наличие высокой степени общих соединений в сети (количественно оценивается коэффициент кластеризации).

Пример из практики: распространение бизнес-вычислений в организациях

Чтобы проиллюстрировать, как разные механизмы диффузии могут иметь разные эффекты в отдельных случаях, рассмотрим пример бизнес-вычисления. 1980-е и 1990-е годы были быстрыми смена парадигмы в способах работы многих организаций; в частности, рост компьютеров и связанных с ними технологий привел к тому, что организации приняли эти инновации, чтобы помочь вести свой бизнес (Attewell 1992: 1[16]). Таким образом, распространение бизнес-вычислений через организации в течение этого периода времени представляет собой информативное тематическое исследование, с помощью которого можно изучить различные механизмы распространения и их соответствующие роли.

Сети

Роли коммуникационных сетей, описанные в традиционных теориях распространения, заключались в том, чтобы облегчить поток информации о новой инновации и, таким образом, устранить одно из основных препятствий для принятия. В этой модели те, кто ближе всего к первоначальным поборникам новой инновации, быстрее реагируют и принимают, в то время как тем, кто находится дальше, потребуется больше времени, чтобы ответить (Rogers 1983;[8] Стрэнг и Соул 1998: 272[17]). Эта теория о роли сетей в диффузии, хотя и широко применима, требует, среди прочего, модификации в этом конкретном случае. Аттевелл (1992)[16] утверждает, что в этом случае знание о существовании компьютеров и их бизнес-приложений намного предшествовало их возможному внедрению. Основным препятствием для внедрения была не осведомленность, а технические знания: знание того, как эффективно интегрировать вычисления в рабочее место. Таким образом, наиболее подходящими сетями для распространения бизнес-вычислений были те сети, которые передают технические знания, необходимые для использования инноваций, а не те, которые просто передают понимание идеи, лежащей в основе инновации.

Учреждения

Новые учреждения, в особенности те, которые выступали в качестве преподавателей или консультантов, также сыграли важную роль в распространении бизнес-вычислений. Чтобы адаптироваться к развивающимся тенденциям в области бизнес-вычислений, организациям сначала нужно было получить технические знания, необходимые для работы с технологией (Attewell 1992: 3-6).[16] Однако «барьер знаний» можно уменьшить или частично преодолеть путем создания новых институтов. Новые институты, которые сформировались в течение этого периода времени - такие как сервисные бюро, консультанты и компании, упрощающие технологию, - снизили барьер знаний и позволили более быстрое распространение идей и технологий, лежащих в основе бизнес-вычислений. Этим объясняется феномен, при котором поначалу многие организации получали бизнес-вычисления в качестве аутсорсинговых услуг. Однако после того, как эти сервисные учреждения эффективно снизили барьер для внедрения, многие организации получили возможность предлагать бизнес-вычисления своими силами (Attewell 1992: 7-8).[16]

Инновационные решения

Роджерс (1983)[8] отмечает два важных способа, которыми инновации принимаются организациями: коллективные инновационные решения и авторитетные инновационные решения. «Коллективные инновационные решения» лучше всего определить как решение, которое принимается в результате широкого консенсуса в отношении изменений внутри организации. «Авторитетные инновационные решения», с другой стороны, требуют лишь консенсуса нескольких лиц, обладающих большими полномочиями в организации. В случае организаций, внедряющих бизнес-вычисления, решения властей были в основном невозможны. В исполнении Дж. Д. Эвеланда и Л. Торнацки (1990)[18] объясните, что, имея дело с передовыми техническими системами, такими как системы, связанные с бизнес-вычислениями, «решений часто бывает много (и они меняются местами), а технологии часто слишком велики и сложны, чтобы их можно было охватить когнитивными способностями одного человека - или, как правило, чтобы их можно было усвоить. или развернуты в рамках дискреционных полномочий любого отдельного участника организации ". Следовательно, для достижения критическая масса технических знаний и полномочий, необходимых для адаптации к бизнес-вычислениям. Это дало возможность для коллективных инновационных решений внутри организации.

Смотрите также

использованная литература

  1. ^ Стрэнг, Дэвид; Сара Соул (1998). «Распространение в организациях и социальных движениях: от гибридной кукурузы к ядовитым таблеткам». Ежегодный обзор социологии. 24: 265–290. Дои:10.1146 / annurev.soc.24.1.265.
  2. ^ а б Роджерс, Эверетт (2003). Распространение инноваций. Нью-Йорк: Свободная пресса.
  3. ^ Surry, D; Дж. Фаркуар (1997). "Теория диффузии и учебные технологии". Журнал учебной науки и технологий. 2 (1): 269–278.
  4. ^ Джинти, Жаклин. «Социальная теория диффузии». Отсутствует или пусто | url = (Помогите)
  5. ^ а б Робинсон, Лес. «Краткое изложение распространения инноваций» (PDF). Получено 19 ноября, 2012.
  6. ^ Стренг и Соул
  7. ^ а б c d е Стрэнг, Дэвид. «Распространение в организациях и социальных движениях; от гибридной кукурузы к ядовитым таблеткам» (PDF). Получено 18 ноя 2012.
  8. ^ а б c d Роджерс, Эверетт (1983). Распространение инноваций (третье изд.). Нью-Йорк, Нью-Йорк: Свободная пресса.
  9. ^ а б Ди Маджио и Пауэлл, Пол и Уолтер (1983). Возвращение к железной клетке (PDF).
  10. ^ Мишра, Шрайбер, Стэнтон, Тарьян, Нина, Роберт, Изабель, Роберт (2007). «Кластеризация социальных сетей». Алгоритмы и модели для веб-графа. Конспект лекций по информатике. 4863. С. 56–67. Дои:10.1007/978-3-540-77004-6_5. ISBN 978-3-540-77003-9.CS1 maint: несколько имен: список авторов (ссылка на сайт)
  11. ^ Грановеттер, Марк. «Сила слабых связей» (PDF). Архивировано из оригинал (PDF) на 2013-06-01. Получено 18 ноя 2012.
  12. ^ «Что математика может рассказать нам о распространении технологий в городах». Bloomberg CityLab. 10 апреля 2013 г.
  13. ^ «Как инновации проникают в сообщество? Математическое моделирование может дать подсказку».
  14. ^ Уоттс, Д. Дж. (2002). «Простая модель глобальных каскадов в случайных сетях» (PDF). Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки. 99 (9): 5766–5771. JSTOR 3058573.
  15. ^ McCullen, N.J .; Rucklidge, A.M .; Bale, C. S. E .; Foxon, T. J .; Гейл, В. Ф. (2013). «Многопараметрические модели распространения инноваций в сложных сетях». SIAM J. Appl. Дин. Syst. 12 (1): 515–532. Дои:10.1137/120885371.
  16. ^ а б c d Аттевелл, Пол (1992). «Распространение технологий и организационное обучение: на примере бизнес-вычислений». Организационная наука. 3 (1): 1–19. Дои:10.1287 / orsc.3.1.1. JSTOR 2635296.
  17. ^ Стрэнг, Дэвид; Сара Соул (1998). «Распространение в организациях и социальных движениях: от гибридной кукурузы к ядовитым таблеткам». Ежегодный обзор социологии. 24: 265–290. Дои:10.1146 / annurev.soc.24.1.265. JSTOR 223482.
  18. ^ Eveland, J.D .; Л. Торнацкий (1990). Процессы технологических инноваций. Лексингтон, Массачусетс: Lexington Books.