Связи, чрезвычайные события и адаптация: взгляд на эффективность организации через призму степенного закона

Бойзот Макс; Мак-Келви Билл

Введение;

От Гаусса к Парето: основы науки о степенном законе;

Рис. 1. Распределение Парето;

Закон необходимого разнообразия Эшби;

Когнитивная интерпретация закона Эшби;

Рис. 2. Поле Эшби;

Рис. 3. Возможности адаптации;

Три онтологических режима;

Рис. 4. Три режима в поле Эшби;

Рис. 5. Три схемы оценки в поле Эшби;

Обработка данных информации и шаблонов в поле Эшби ;

Таблица. Точки, связи и шаблоны;

Рис. 6. Проблема обработки шаблонов;

Значение исследования для основанной на степенном законе науки управления;

Заключение;

Системный анализ Анализ макросреды

Стратегическое планирование Антикризисное управление

Стратегическое планирование Выбор стратегии

Ключевые слова: степенной закон, гауссовская онтология, адаптация, закон Эшби, сложность, связи

Аннотация

Менеджеры должны уметь адекватно реагировать на угрозы и возможности, которые появляются после редких, чрезвычайных событий. В этой статье авторы рассказывают о сложности, которая возникает в результате «эффекта бабочки», о нелинейности и степенных распределениях. Они рассматривают закон необходимого разнообразия Эшби и анализируют процессы создания схем и адаптации в рамках гауссовской онтологии и онтологии степенного закона. В работе также описаны основанные на степенном законе подходы к управлению.

Журнал: «Стратегический менеджмент» — №1, 2014 (© Издательский дом Гребенников)

Объем в страницах: 23

Кол-во знаков: около 60,665

Библиографическая ссылка: печать / интернет

* Деятельность Meta (соцсети Facebook и Instagram) запрещена в России как экстремистская.

1. Allison G. (1973). The Essence of Decision. Little Brown, Boston, MA.

2. Anderson C. (2006). The Long Tail. Random House Business Books, London, UK.

3. Anderson P.W. (1972). «More is different». Science, Vol. 177, pp. 393–396.

4. Andriani P., McKelvey B. (2009). «Avoiding extreme risk before it occurs: a complexity science approach toward incubation». Risk Management: an International Journal, Vol. 12, pp. 54–82.

5. Andriani P., McKelvey B. (2007). «Beyond Gaussian averages: redirecting organization science toward extreme events and power laws». Journal of International Business Studies, Vol. 38, pp. 1212–1230.

6. Andriani P., McKelvey B. (2009). «Extremes and scale-free dynamics in organization science: some theory, research, statistics, and power law implications». Organization Science, Vol. 20, pp. 1053–1071.

7. Andriani P., McKelvey B. (2011). «From skew distributions to power-law science». In: Allen P., Maguire S., McKelvey B. (Eds.). Handbook of Complexity and Management. Sage, London, UK.

8. Argyris C. (1957). Personality and Organization. Harper, New York, NY.

9. Ashby R.W. (1956). An Introduction to Cybernetics. Methuen, London, UK.

10. Axtell R.L. (2008). Nonexistence of a Typical Firm in the U.S. Economy: Extremely Heavy Tails in Firm Size and Growth. Presented at Organization Science Winter Conference XIIIV, February 8, Squaw Valley, CA.

11. Axtell R.L. (2001). «Zipf distribution of U.S. firm sizes». Science, Vol. 293, pp. 1818–1820.

12. Bak P. (1996). How Nature Works: the Science of Self-Organized Criticality. Copernicus, New York, NY.

13. Bak P., Tang C., Wiesenfeld K. (1987). «Self-organized criticality: an explanation of 1/f noise». Physical Review Letters, Vol. 59, pp. 381–384.

14. Ball P. (2004). Critical Mass: How One Thing Leads to Another. Arrow Books, London, UK.

15. Barabasi A.L. (2002). Linked: the New Science of Networks. Perseus, Cambridge, MA.

16. Baum J.A.C., McKelvey B. (2006). «Analysis of extremes in management studies». In: Ketchen D.J., Bergh D.D. Research Methodology in Strategy and Management, Vol. 3. Elsevier, Oxford, UK, pp. 123–197.

17. Ben-Menahem Y. (1990). «The inference to the best explanation». Erkenntnis, Vol. 33, pp. 319–344.

18. Bennis W.G., O’Toole J. (2005). «How business schools lost their way». Harvard Business Review, Vol. 83, pp. 96–104.

19. Bhaskar R. (1975). A Realist Theory of Science. Leeds Books, London, UK.

20. Boisot M. (1995). Information Space. Routledge, London, UK.

21. Boisot M., Canals A. (2004). «Data, information, and knowledge: have we got it right?» Journal of Evolutionary Economics, Vol. 14, pp. 43–67.

22. Boisot M., Cohen J. (2000). «Shall I compare thee to… an organization?» Emergence, Vol. 2, pp. 113–135.

23. Boisot M., McKelvey B. (2006). «Speeding up strategic foresight in a dangerous, complex world: a complexity approach». In: Suder G.G.S. (Ed.). Corporate Strategies Under International Terrorism and Adversity. Chapter 3. Edward Elgar, Cheltenham, UK, pp. 20–37.

24. Botero J. (1999). «The immediately given as ground and background». In: Petitot J., Varela F., Pachoud B., and Roy J. (Eds.). Naturalizing Phenomenology: Issues in Contemporary Phenomenology and Cognitive Science. MIT Press, Cambridge, MA, pp. 440–463.

25. Boyd R., Richerson P.J. (1985). Culture and the Evolutionary Process. University of Chicago Press, Chicago, IL.

26. «Briefing: genetics, medicine and insurance» (2007). The Economist, Vol. 384, pp. 69–71.

27. Brock W.A. (2000). «Some Santa Fe scenery». In: Colander D. (Ed.). The Complexity Vision and the Teaching of Economics. Edward Elgar, Cheltenham, UK, pp. 29–49.

28. Burgleman R.A., Grove A.S. (2002). Strategy is Destiny: How Strategy-Making Shapes a Company’s Future. New York: Free Press.

29. Chaitin G.J. (1974). «Information-theoretic computational complexity». IEEE Transactions on Information Theory, Vol. 20, pp. 10–15.

30. Christensen C. (1997). The Innovator’s Dilemma. Harvard Business School Press, Boston, MA.

31. Clark A. (1997). Being There. MIT Press, Cambridge, MA.

32. Corning P. (2003). Nature’s Magic. Cambridge University Press, Cambridge, MA.

33. Day D., Colwell K. (2006). The Monsanto Paradox. Academy of Management Conference, Atlanta, GA.

34. Friedman M. (1953). Essays in Positive Economics. University of Chicago Press, Chicago, IL.

35. Galbraith J.R. (1973). Designing Complex Organizations. Addison-Wesley, Reading, MA.

36. Gell-Mann M. (2002). «What is complexity?» In: Curzio A.Q., Fortis M. (Eds.). Complexity and Industrial Clusters. Physica-Verlag, Heidelberg, Germany, pp. 13–24.

37. Glaser P. (2009). Fitness and Inequality in an Increasing Returns World: Applying the Tools of Complexity Economics to Study the Changing Distribution of US Stock Market Capitalizations from 1930 to 2008. Term paper, UCLA Anderson School of Management, Los Angeles, CA.

38. Gombrich E. (1960). Art and Illusion. Phaidon, New York, NY.

39. Granovetter M. (1973). «The strength of weak ties». American Journal of Sociology, Vol. 78, pp. 1360–1380.

40. Greene W.H. (2011). Econometric Analysis. 7th ed. Pearson Education, Upper Saddle River, NJ.

41. Grunwald P., Myung I., Pitt M. (2005). Advances in Minimum Description Length. MIT Press, Cambridge, MA.

42. Hanson N.R. (1958). Patterns of Discovery. Cambridge University Press, Cambridge, UK.

43. Harman G. (1965). «The inference to the best explanation». Philosophical Review, Vol. 64, pp. 88–95.

44. Hofer E., McKee S., Birnholtz J., and Avery P. (2008). «High-energy physics: the large hadron collider collaboration». In: Olson G., Zimmerman A., Bos N. (Eds.). Scientific Collaboration on the Internet. MIT Press, Cambridge, MA, pp. 143–151.

45. Holland J.H. (2002). «Complex adaptive systems and spontaneous emergence». In: Curzio A.Q., Fortis M. (Eds.). Complexity and Industrial Clusters. Physica-Verlag, Heidelberg, Germany, pp. 24–34.

46. Holland J.H. (1995). Hidden Order. Perseus Books, Cambridge, MA.

47. Janis I.L. (1972). Victims of Groupthink. Houghton Mifflin, Boston, MA.

48. Kaplan A. (1964). The Conduct of Inquiry. Chandler, San Francisco, CA.

49. Kauffman S.A. (1993). The Origins of Order. Oxford University Press, New York, NY.

50. Kelso J.A.S. (1995). Dynamic Patterns: The Self-Organization of Brain and Behavior. MIT Press, Cambridge, MA.

51. Kirchgaessner S., Kelleher E. (2005). «UK bombs drive insurance debate». Financial Times Europe, July 11, p. 5.

52. Lawson T. (1997). Economics and Reality. Routledge, London, UK.

53. Lewin K. (1951). Field Theory in Social Science. Harper, New York, NY.

54. Lipton P. (1991). Inference to the Best Explanation. Routledge, New York, NY.

55. Lorenz E.N. (1972). Predictability: Does the Flap of a Butterfly’s Wings in Brazil Set off a Tornado in Texas? Paper presented at the 1972 meeting of the American Association for the Advancement of Science, Washington, DC.

56. Main I. (1997). «Earthquakes — long odds on prediction». Nature, Vol. 385, pp. 19–20.

57. March J.G. (1991). «Exploration and exploitation in organizational learning». Organization Science, Vol. 2, pp. 71–87.

58. March J.G., Sproull L.S., Tamuz M. (1991). «Learning from samples of one or fewer». Organization Science, Vol. 2, pp. 1–13.

59. Margulis L. (1993). Symbiosis in Cell Evolution. W.H. Freeman, New York, NY.

60. McCauley J.L. (2004). Dynamics of Markets: Econophysics and Finance. Cambridge University Press, Cambridge, UK.

61. McKelvey B., Boisot M. (2009). «Redefining strategic foresight: «Fast» and «far» sight via complexity science». In: Costanzo L.A., MacKay R.B. (Eds.). Handbook of Research on Strategy and Foresight. Edward Elgar, Cheltenham, UK, pp. 15–47.

62. Miller J.G. (1978). Living Systems. McGraw-Hill, New York, NY.

63. Mirowski P. (1989). More Heat Than Light. Cambridge University Press, Cambridge, UK.

64. Mitchell M. (2009). Complexity: a Guided Tour. Oxford University Press, New York, NY.

65. Newman M.E.J. (2005). «Power laws, Pareto distributions and Zipf’s law». Contemporary Physics, Vol. 46, pp. 323–351.

66. Newman M.E.J, Barabasi A.L., Watts D.J. (Eds.). (2006). The Structure and Dynamics of Networks. Princeton University Press, Princeton, NJ.

67. Page S.E. (2007). The Difference: How the Power of Diversity Creates Better Groups, Firms, Schools, and Societies. Princeton University Press, Princeton, NJ.

68. Peirce C.S. (1933). Collected Papers of Charles Sanders Peirce. Harvard University Press, Cambridge, MA.

69. Perrow C. (1984). Normal Accidents. Princeton University Press, Princeton, NJ.

70. Pfeffer J., Fong C.T. (2002). «The end of business schools? Less success than meets the eye». Academy of Management: Learning & Education, Vol. 1, pp. 78–95.

71. Plotkin H. (1993). Darwin Machines and the Nature of Knowledge. Harvard University Press, Cambridge, MA.

72. Popper K.R. (1935). Logik der Forschung. Springer-Verlag, Vienna, Austria.

73. Reichenbach H. (1938). Experience and Prediction. University of Chicago Press, Chicago, IL.

74. Schumpeter J. (1934). The Theory of Economic Development. Harvard University Press, Boston, MA.

75. Sheffi Y. (2005). The Resilient Enterprise. MIT Press, Cambridge, MA.

76. Sipser M. (1997). Introduction to the Theory of Computation. PWS Publishing, Boston, MA.

77. Snijders T.A.B., Bosker R. (1999). Multilevel Analysis. Sage, Thousand Oaks, CA.

78. Sornette D. (2002). «Predictability of catastrophic events». Proceedings of the National Academy of Sciences, Vol. 99, Suppl. 1, pp. 2522–2529. 79. Stanley M.H.R., Amaral L.A.N., Buldyrev S.V., Havlin S., Leschhorn H., Maass P. and Stanley H.E. (1996). «Scaling behavior in the growth of companies ». Nature, Vol. 379, pp. 804–806.

80. Staw B.M., Sandelands L.E., Dutton J.E. (1981). «Threat rigidity effects in organizational behavior: а multilevel analysis». Administrative Science Quarterly, Vol. 26, pp. 501–524.

81. Surowiecki J. (2004). The Wisdom of Crowds. Doubleday, New York, NY.

82. Thelen E., Smith L. (1994). A Dynamic Systems Approach to the Development of Cognition and Action. MIT Press, Cambridge, MA.

83. Vaughan D. (1996). The Challenger Launch Decision. University of Chicago Press, Chicago, IL.

84. Vermeij G. (2004). Nature: an Economic History. Princeton University Press, Princeton, NJ.

85. Wasserman S., Faust K. (1994). Social Network Analysis. Cambridge University Press, New York, NY.

86. Weick K.E. (1993). «The collapse of sensemaking in organizations: the Mann Gulch disaster». Administrative Science Quarterly, Vol. 38, pp. 628–652.

87. Weick K.E. (1979). The Social Psychology of Organizing. Addison-Wesley, Reading, MA.

88. Weick K.E., Sutcliffe K.M. (2001). Managing the Unexpected. Jossey-Bass, San Francisco, CA.

89. West B.J., Deering B. (1995). The Lure of Modern Science: Fractal Thinking. Singapore: World Scientific.

90. White H.C. (1963). An Anatomy of Kinship. Prentice Hall, Englewood Cliffs, NJ.

91. Yin R.K. (1989). Case Study Research: Design and Methods. Sage, London, UK.

92. Zipf G.K. (1949). Human Behavior and the Principle of Least Effort. Hafner, New York, NY.

Бойзот Макс

Преподаватель Высшей школы администрирования и управления организацией в Барселоне (ESADE), старший научный сотрудник Центра исследований предпринимательства Шнайдера (Школа Уортона Университета Пенсильвании).

г. Барселона, Испания

Ph.D.В настоящее время исследует базу знаний эксперимента Atlas, который проводился на Большом адронном коллайдере Eвропейской организацией ядерных исследований (CERN).

Мак-Келви Билл

Преподаватель стратегии упорядочивания работы организации и науки о сложных системах в Калифорнийском университете и Школе менеджмента Андерсона (UCLA) в Лос-Анджелесе.

г. Лос-Анджелес, Америка

Ph.D., MIT. Руководил работой более 170 исследовательских команд на шестимесячных проектах, в рамках которых исследовались стратегические и организационные улучшения в клиентских компаниях. Его книга «Систематика организации» остается наиболее полной работой о систематизации и развитии организации. Автор 65 работ, посвященных применению исследований сложности в организации и управлении.

Электронная библиотека