Неявные знания в области военного руководства

вила (например, как точно оценивать людей, учитывая различные цели и обстоятельства), присутствующие в сообщаемых ими историях. Ученый периодически перефразировал комментарии участника, чтобы удостовериться в точности интерпретации. После каждого интервью ведущий записи готовил письменное резюме, фиксируя рассказы о примерах командования и приобретенных уроках в выражениях самого участника.

Затем ведущий интервью делал обзор этих резюме и члены исследовательской команды приходили к единому мнению относительно содержания резюме, используя в случае необходимости аудиозаписи. Наконец, когда итоги всех интервью были подведены, мы попытались идентифицировать и извлечь образцы неявных знаний. Они признавались имеющими отношение к сфере руководства, если базировались на личном опыте; не имели подкрепления официальным обучением или уставными сведениями; выражали определенные формы действий; относились к личностным и межличностным аспектам руководства, а не к технической стороне служебной деятельности. Мы определили степень согласия между дающими оценку относительно того, репрезентируют или нет записанные рассказы неявные знания. Для этого двух из них просили автономно оценить 18 из 81 созданных по результатам интервью резюме.

Далее количество историй, относительно которых дающие оценку достигли согласия, было поделено на общее количество независимо оцененных рассказов. После того как были устранены все разногласия по поводу того, какие знания важны для военного руководства (так как только один из "оценщиков" имел военный опыт), согласие между оценивающими достигло 90%. Иными словами, они согласились с классификацией знаний как неявных в 9 случаях из 10.
В обобщенных результатах интервью неявные знания редко были выражены непосредственным образом. Ранее отмечалось, что неявные знания в качестве процедурных легко не формулируются. Но они входили в состав историй командиров, связанных с их личным опытом. Следовательно, нам надо было извлечь концепт неявных знаний из этих историй.

Данный процесс представлял кодирование рассказов в виде упрощенного, стандартизированного формата, отражающего процедурные особенности неявных знаний. Каждая их часть перерабатывалась, образуя ряд предшествующих условий (утверждения ЕСЛИ), ряд последующих действий (утверждения ТОГДА/ТО), краткого объяснения (утверждения ПОТОМУ ЧТО) и других логических операторов (И, ИЛИ и ИНАЧЕ). Образцы закодированных разделов были показаны в табл. 1.
Кодированные примеры неявных знаний рассматриваются как маркеры сложных, преимущественно имплицитных ментальных представлений, которые недоступны сознательному самоанализу и формулированию. Такие примеры не являются, строго говоря, неявными знаниями в данной области, а скорее наиболее доступными описаниями того, как эти знания применяются в решении реальных проблем. Этот процесс кодирования дал 174 уникальных примера неявных знаний для трех организационных уровней.
Кодированные примеры служили двум главным целям нашего исследования. Во-первых, они послужили основой для разработки инструментария, позволяющего измерить владение неявными знаниями. Во-вторых, они являлись результатами, обеспечивающими понимание природы и структуры неявных знаний, при-
сущих руководителям различных организационных уровней. Эти примеры были проанализированы, чтобы определить более абстрактные категории неявных знаний, характеризующих сферу руководства. Эти категории использовались для разработки структуры, представленной в табл.

4, чтобы уточнить различия руководителей разных уровней и обнаружить связь наших открытий с литературой о специфике руководства.
Определение категорий неявных знаний. Трех военных высокого ранга из исследовательской группы попросили распределить по категориям (по их усмотрению) 174 примера. Сортировка была сделана отдельно для каждого организационного уровня (Horvath, Forsythe et al., 1994).

Объем или число определяемых категорий не ограничивались, если они не "перекрывались". Результаты независимой сортировки использовались для формирования набора различных матриц, показывающих несхожесть, по одной для каждого уровня. Затем эти матрицы подверглись кластерному анализу с использованием общего алгоритма, основанного на вычислении дистанции в рамках евклидовой геометрии.

Кластерный анализ относится к такому роду технической проверки, который позволяет обнаружить естественное группирование данных (Hartigan, 1975). Алгоритм выявил иерархически организованное кластерное "древо" образцов, причем кластеры распределялись по принципу проявленности в них успеха. Военные эксперты, отметив субкластеры высшего уровня, дали интерпретацию иерарахического древа, в результате чего получили диаграмму, основанную на содержании включенных разделов.

Эти выделенные субкластеры взяты для репрезентации категорий неявных знаний, они показаны в табл. 5.
Цифры в скобках примеры неявных знаний, соответствующие каждому из тех уровней, для которых была выполнена сортировка. Цифры в колонках относительное количество примеров (из общего числа), включенных в данную категорию на каждом организационном уровне. Например, к категории защита организации относится 9 из общего числа 67, полученных от батальонных командиров, что дает соотношение 0,13.

Иными словами, 13% примеров на уровне батальона имеют отношение к знаниям о том, как защищать организацию. Прочерк в таблице означает, что на данном уровне категория в результате кластерного анализа не выведена. Например, категория защита организации появляется только на уровне батальона, а не роты или взвода. В целом, 7 категорий из общего числа присущи только одному уровню, две категории проявляются на двух уровнях, но не на всех трех. Если категория была выявлена для двух из трех уровней, то они всегда оказывались смежными.

Пять категорий оказались присущими всем трем уровням. За названием категорий кратко излагается содержание примеров неявных знаний, составляющих данную категорию. Если же категория проявляется более чем на одном уровне, мы указываем, к какому уровню относится это описание содержания.
Затем мы попытались интегрировать выявленные нами категории в ту структуру, которая образовалась на основе литературных данных и которая была представлена в табл. 4 (см. табл. 6).

Оказалось, что абстрактные категории, которые позволил вычленить обзор, вполне согласуются с более конкретными категориями, определенными после интервьюирования. Каждая отдельная категория неявных знаний
64

Содержание раздела