基于复杂网络的知识传播动力学研究

发布时间：2020-05-29 16:35

【摘要】：本文的研究主题是基于复杂网络的知识传播动力学研究，主要研究基于复杂网络结构上的知识传播动力机制，根据结构功能主义可分解为宏观层面的结构动力学与微观层面的行为动力学两大理论板块，，运用数学建模与计算机模拟的研究范式对知识传播这个经典问题进行基础理论研究，具有一定的前沿性和学术性。具体而言，本文从理论框架上着重进行以下几个方面的深入研究： 1) 宏观层面的结构动力学研究。本文借助复杂网络几类经典物理模型(小世界WS模型、NW模型和无标度网络BA模型)的构造算法和实证研究，论证知识传播网络普遍具有复杂网络的特征参数，并进而构建了基于复杂网络的知识传播网络结构模型，通过计算机模拟分析得到了幂律特征，验证知识传播网络的宏观结构具有普遍的复杂网络特性。 2) 微观层面的行为动力学研究。本文在归纳出两种知识传播行为模式(pull push)的基础上，结合Cowan模型(2004，2006)行为规则的批判分析与修正，建构了基于复杂网络的知识传播行为动力学模型并模拟相关数据进行对照。作为该理论研究的某研究案例，总结出COM知识传播网络“三级跳”概念模型，并对其进行模拟分析，验证了该模型的预期假设，给出了不错的理论解释。 3) 将上述理论模型结合现实情境，推进知识传播的管理实践研究。本文结合复杂适应系统(CAS)理论探讨知识传播的复杂特征，受知识离散特征的启发选择华人文化所强调的“顿悟”学习心理作为理论基础，构建了量子学习(Q-Learning)模型，并将Nonaka的SECI模型拓展成为量子知识转化(Q-SECI)模型，同时在部分企业得到了实践检验。作为与基于复杂网络的知识传播相适应的管理模式，本文最后还从Wenger的“实践社群”构建、媒介管理以及基于复杂网络的组织结构微调等视角设计可操作模式，对于知识传播的理论与实务有一定学术价值。
【图文】：

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图3..42一1实证案例:C&C研讨网的知识传播网络图①图由UCI’NET软件自带的程序NetDrwa自动生成，所有数据均来自C&C研讨网的30x30邻接矩

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并在此基础上对Nonaka等人提出的知识创造SECI模型进行适合中国企业组织学习实践的改进。图6.4.1一2基于顿悟学习的量子Q一SECI模型理论框图根据前文对顿悟的心理学分析，顿悟学习是一种潜移默化积蓄的过程，直到有一个明显的认识飞跃而出现质变，从而使个体的行为模式或规则出现重大的变化。作为人类理解的知识，它是与背景环境密切相关，且本身也是由一个个具有独立意义的语意或意群构成;同时，结合前文对顿悟学习心理特征的分析，基于个体理解或者顿悟机制的知识创造具有明显的非稳态“跃迁”特征，因此借用“量子”作为隐喻来深刻描述人类组织学习内在机制，可能也是一种很值得尝试的选择。在此思想基础上，我们以“量子能级跃迁”来隐喻顿悟学习机制，提出学习
【学位授予单位】：中国科学技术大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2006
【分类号】：G302

【引证文献】