IS论文分享Crowdworking: Nurturing Expert-Centric AbsorptiveCapacity-优快云博客

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这篇论文《Crowdworking: Nurturing Expert-Centric Absorptive Capacity》由Elham Shafiei Gol、Michel Avital和Mari-Klara Stein撰写，发表在《Information Systems Research》上，主要探讨了组织如何通过“众包工作”（crowdworking）这种新型的数字化工作形式来培养以专家为中心的吸收能力（absorptive capacity），从而从外部专家那里获取知识并创造价值。

一、引言

研究背景
- 随着数字化的发展，组织越来越多地与外部社区合作以创造价值，利用各种数字服务和产品。众包工作（crowdworking）作为一种新兴的数字化工作形式，为组织提供了与外部专家合作的新机会。与传统的微任务外包不同，现在的知识密集型众包工作允许组织利用大量专家的技能、创新和知识，从而不仅节省成本，还能带来战略竞争优势和创新潜力。
- 组织从外部知识获取价值依赖于其吸收能力（absorptive capacity），即识别、同化和应用新外部知识以实现商业目标的能力。尽管吸收能力的重要性已被广泛认可，但其在实践中的具体表现形式和如何针对特定领域发展仍存在争议。

研究目的
- 本文旨在探索组织如何发展与众包工作相关的吸收能力，以从外部专家那里获取价值。研究采用现象驱动的方法，以众包工作这一特定的“管理生态系统”为研究对象，试图揭示组织如何培养吸收能力以更好地利用外部专家的知识。

二、理论背景

吸收能力的定义与维度
- 吸收能力是指组织从环境中获取有价值机会和知识的能力。它可以被视为组织资源（组织在特定时间点所拥有的相关知识存量）或组织能力（吸收知识的能力）。在与外部专家合作的背景下，持续吸收知识的能力更为重要。
- 吸收能力可以是单维度的，也可以是多维度的。本文将吸收能力视为多维度的，重点关注其三个维度：识别（identification）、同化（assimilation）和利用（exploitation）外部知识。这种多维度的划分有助于明确各个维度背后的流程及其相互关系。
- 吸收能力在实践中可以表现为一般性的利用外部知识的能力，也可以是针对特定领域（如研发、外包、开放创新等）的能力。在与外部社区合作的背景下，社区的类型和目的会影响组织如何同化和应用特定社区的知识。因此，众包工作相关的吸收能力与其他领域的吸收能力（如研发相关、开放创新相关）有所不同。为了捕捉这种领域特定性，需要打开吸收能力能力的“黑箱”，探索其构成流程或例程。

众包工作相关吸收能力
- 众包工作的特点：众包工作是一种快速发展的数字化就业模式，预计到2025年全球参与众包工作平台的人数将达到5.4亿。它包括两种主要类型：常规工作（如微任务）和知识密集型工作。知识密集型工作涉及更复杂、专业化的任务，需要特定技能，与常规工作相比，其报酬更高，完成时间也更长。与众包不同，众包工作涉及有偿工作，且侧重于匹配和雇佣具备特定技能和经验的专家来完成工作，而不仅仅是获取创意。
- 众包工作相关吸收能力的挑战：在知识密集型众包工作领域，组织不仅要吸收外部知识，还要吸收外部专家本身。这是因为外部专家的知识往往与其个人经验和社交关系紧密相连，难以与专家本身分离。因此，组织需要将外部专家整合到工作中，并吸收他们的知识。这要求组织在吸引外部人员和知识方面应对双重障碍。

三、研究设计

研究方法选择
- 由于众包工作现象的当代性和尚未完全被理解的特性，本研究采用定性研究方法，特别是案例研究方法。案例研究方法适合于构建基于实证数据的理论，能够关注“情境”（领域）并专注于“活动序列及其展开”（例程）。
案例选择
- 研究选择了一家大型跨国制药公司（Pharma）作为案例。Pharma以其对知识卓越的追求而闻名，并且是全球首批大规模、持续性地应用众包工作的成熟组织之一。Pharma通过两个众包工作平台（Upwork和Proteams）整合外部专家资源。Upwork是一个拥有约1200万高技能工作者的大型知识密集型众包工作平台，而Proteams则是一个拥有约1400名高技能工作者的较小规模平台，专注于信息技术项目。Pharma通过其内部的众包工作门户将员工引导到这两个平台。
数据收集
- 数据收集方法包括半结构化访谈、参与者和现场观察以及非正式交流。研究者在2019年6月至11月期间进行了37次面对面或在线访谈，访谈对象包括Pharma的众包工作团队成员、Pharma员工以及Upwork和Proteams的工作人员。访谈内容涉及Pharma如何发展众包工作相关的吸收能力。此外，研究者还通过参与Pharma的正式和非正式会议、审查相关文档以及观察Pharma内部的众包工作实践来收集数据。
数据分析
- 数据分析遵循Miles和Huberman（1994）提出的程序，通过数据精简和数据展示来解释Pharma如何发展众包工作相关的吸收能力。初步数据分析在访谈过程中进行，以便根据需要调整后续访谈问题。数据收集完成后，研究者对访谈记录、观察笔记和文档证据进行编码和分析。首先，通过开放编码识别Pharma在众包工作和专家整合方面的不同例程。然后，根据理论和数据对代码进行分类和细化，以确定构成不同分析单位（如集中式与分散式沟通、促进式与自助式项目管理、迭代式与即时式项目交付）中众包工作相关吸收能力关键维度的不同例程配置。在第二阶段，研究者关注解释构建，将不同识别出的例程配置组合在一起（区分发展众包工作相关吸收能力的协调模型和分布式模型）。由于吸收能力被视为基于例程的动态能力，分析强调人们的行为（识别重要的例程和活动），而不是他们的职位和角色。数据分析达到理论饱和时，类别已经很好地发展，并且在分析过程中没有出现新的类别、维度或模式。

四、研究发现

协调模型（Orchestrated Model）
- 识别能力：Pharma通过集中化和中介化的沟通例程来识别和评估外部专家。Proteams的项目经理作为中介，负责与Pharma员工和外部专家沟通，减少Pharma在识别最佳外部专家时的成本和风险。他们通过评估专家的资料、以往工作质量等来选择最适合项目的专家。
- 同化能力：通过促进项目管理例程来整合外部专家。Proteams项目经理参与项目规划、协调任务分配、提供反馈等，帮助Pharma将外部专家纳入项目中。这些例程包括游戏计划（game plan）、协调和整合反馈等，有助于减少信息不对称，促进专家与Pharma员工之间的合作。
- 利用能力：通过试点和迭代改进例程来实施和利用外部专家的知识。Proteams项目经理通常先以试点形式运行项目，根据Pharma员工的反馈进行改进，以满足要求。这种逐步实施的方式使Pharma能够充分利用专家提供的知识，创造出具有商业价值的产品。
分布式模型（Distributed Model）
- 识别能力：Pharma通过分散化和直接的沟通例程来识别和评估外部专家。在Upwork平台上，Pharma员工直接与外部专家沟通，评估他们的资料和声誉，选择最适合项目的专家。这种模式增加了灵活性，但也增加了成本和风险。
- 同化能力：通过员工自助服务例程来整合外部专家。Pharma员工直接与外部专家签订合同，管理项目进度和质量。这种模式主要依赖于员工与专家之间的直接沟通和信任。
- 利用能力：通过即时应用例程来实施和利用外部专家的知识。在Upwork平台上完成的大多数项目在交付后立即应用于Pharma的业务运营。这些项目通常不需要试点，因为它们不涉及机密数据，且主要是对现有流程或产品的增量改进。

五、讨论

专家中心的吸收能力
- 本研究强调，在众包工作领域，吸收能力是专家中心的。组织不仅要吸收外部知识，还要吸收外部专家本身。这种能力的发展依赖于组织与外部专家之间的沟通、管理和合作。通过协调和分布式例程，Pharma能够成功地整合外部专家，并利用他们的知识为组织创造价值。
众包工作的发展
- 研究表明，众包工作不仅可以作为一次性的人力解决方案，还可以作为组织持续获取外部知识和专家资源的手段。通过协调例程，Pharma能够将外部专家纳入其工作生态系统，为组织创造更广泛的商业价值。这种模式为组织提供了一种灵活的人力资源获取方式，有助于组织在全球范围内获取人才，促进可持续发展和公平分配。
技术的作用
- 数字化技术，如众包工作平台、组织内部系统和第三方应用，为Pharma发展众包工作相关的吸收能力提供了支持。这些技术不仅促进了组织与外部专家之间的沟通和合作，还为组织提供了管理众包工作项目的工具和平台。