Процессы распространения знаний в параметризованной сети информационных обменов

В статье представлена разработанная авторами модель параметризованной сети информационных обменов. Рассматривается процесс распространения знаний внутри группы людей, объединенных профессиональными интересами (организации различных форм собственности, их структурные подразделения). Сеть описывается нечетким неориентированным графом первого рода, в котором вершины идентифицируют индивидов, а ребра – связи между ними. Нечеткое множество ребер графа задает качественные характеристики процесса распространения знаний, которые оказывают непосредственное влияние на результат рассматриваемого процесса: общность профессиональных интересов индивидов (когнитивный потенциал обмена знаниями) и оценка интенсивности их общения (как часто индивиды контактируют). Первый показатель строится на основе данных о структуре знаний индивидов в определенной области профессиональных знаний. Показатель интенсивности взаимодействия сотрудников определяется на основе информации о частоте их общения (общение один на один, общение в группах, на семинарах, круглых столах и т. д.). На основе введенных показателей качества связи между индивидами в сети выделяются кластеры (в теории графов – компоненты связности) – подгруппы индивидов, между которыми происходит особенно интенсивное общение. Модель включает набор обобщающих характеристик процессов распространения знаний, которые могут быть использованы для анализа текущего состояния сети. Информация, необходимая для вычислений может быть извлечена из корпоративных социальных сетей, поддерживающих организацию и хранение профилей сотрудников (их знаний и компетенций), электронные средства коммуникации и базы корпоративных знаний. Сам разработанный модельный инструментарий может быть добавлен в качестве надстройки в корпоративную социальную сеть для сравнительного анализа и поддержки управленческих решений в сфере менеджмента знаний. Работа модели иллюстрируется расчетным примером (приведены результаты расчетов, их анализ и иллюстрации нечетких графов). Определены достоинства модели и направления ее доработки.