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102听前请注意：1. 本期时长两小时，我们相当于把两期的内容揉碎了放进一期。 2. 理解门槛很高，也绝不轻松。我们不求所有人都能理解，但求对一部分听众有所启发。 3. 我们侧重内容，对听感几乎没有任何优化。 如果你很在乎这个，那这不适合你，也不要做这方面留言了。
Summary
本期播客探讨了现代管理科学的起源与发展，强调了管理学在个人生活中的重要性。通过麦克纳马拉的职业生涯，分析了管理原则与科学方法的应用，探讨了愿景与使命在管理中的核心地位，以及在越南战争中的教训，最后讨论了数据驱动管理与人性化管理的平衡。 在这段对话中，两位主持人探讨了福特公司的转型历程及其对中国企业的启示，强调了管理模式的适应性与实践的重要性。讨论中提到，管理者需要根据不同阶段的需求调整管理策略，并且强调了调查与沟通在管理中的重要性。最后，提出了目标手段分析法作为有效管理的工具。 本次对话探讨了管理科学中的重要发现与突破，强调了选择优秀领导和自我提升的重要性。讨论了四种领导类型及其特点，分析了愿景与执行力之间的关系，并探讨了贫困对目标设定的影响。对科学方法论在管理中的应用进行了深入分析，介绍了决策过程的四个阶段及其评估与修正的重要性。最后，反思了案例教学法的局限性，强调了管理学的价值与个人目标的实现。 本期节目围绕组织行为学与社会网络分析展开，探讨了中心性度量的概念及其在组织中的应用，特别是新节点的接入策略和广撒网策略的有效性。通过对小世界性质的分析，强调了在组织中建立联系的重要性，并讨论了策略的可得性与实际应用。最后，分享了个人成长与管理学的关系，强调普通人也能在管理学中找到自己的位置。
Keywords
现代管理科学, 管理学, 麦克纳马拉, 科学方法, 数据驱动, 人性关怀, 越南战争, 管理原则, 组织管理, 愿景与使命, 福特, 中国企业, 管理模式, 资本市场, 调查, 沟通, 领导力, 组织行为, 目标手段分析法, 管理科学, 领导力, 自我提升, 决策过程, 科学方法, 贫困, 愿景, 执行力, 案例教学法, 目标设定, 聊天, 组织行为学, 社会网络分析, 中心性, 接入策略, 广撒网, 组织联系, 小世界性质, 策略可得性, 个人成长
Chapters
00:00 现代管理科学的起源与发展
05:56 管理科学的定义与科学方法论
13:45 科学的本质与管理科学
19:16 愿景与使命在管理中的重要性
29:32 整体意义与复杂性
33:36 不同阶段的管理模式
40:04 交流与管理的关系
43:56 组织管理的网络结构
49:38 管理能力的评估与领导风格
55:57 目标手段分析法的应用
01:02:32 从价值判断到可执行单元的过程
01:09:56 目标与方法的思考
01:11:05 自我评估与执行过程
01:12:42 贫困与目标的关系
01:14:32 科学方法在管理中的应用
01:17:12 决策过程的四个阶段
01:22:52 分析方法与未来的钥匙
01:23:53 案例教学的局限性与反思
01:26:07 决策与心理的关系
01:27:42 创新与管理的平衡
01:30:59 领导力与管理者的区别
01:33:10 社会网络分析的核心概念
01:34:05 特征向量中心性与度中心性
01:35:26 新节点的接入策略
01:36:55 低成本广撒网的策略
01:38:21 小世界性质与网络结构
01:43:37 规模无关网络的特性
01:45:47 公司沟通与网络结构
01:48:24 策略的可得性与人际关系
01:49:46 广撒网策略的有效性
01:52:24 管理学的兴趣与个人成长
01:56:27 管理学的实际应用与思考
---可视化图表---
- Figure 1 饼状图
- 胜率统计分布： 低成本撒网策略战胜了精耕细作的专挑高介度中心性单元 （重成本重仓公司核心人物）下手的战略和用中等资源来高质量多链接节点的策略
- Figure 2： 柱状图统计的是在不同的网络结构里面每一种策略生理的次数
- 只有scale free的网络结构里重点攻克核心社交节点是有效率的
- 只要网络拥有小世界性质，那么广撒网策略基本上就是稳赢
- 如果一个公司足够大 足够专业化 足够成熟，是否应该低成本的方式尽量和最多的人聊来收集信息？而不是过度将希望寄托于几个你认为掌握组织结构知识的人？
- Figure 3- 点状分布图
- scatter plot -> X-axis: number of nodes Y- eigenvector centrality measure in the end graph
- 广撒网建立的绝对链接数量遥遥领先 ， 并且在许多游戏里最后取得的高质量链接（eigenvector measure）的数字并不比另外两者差，然而variance也确实更大
额外阅读
Centrality measures: 中心度概念的简要介绍
- Betweenness centrality （介度中心性）在网络经济学里面, 从一个局部网络到另外一个局部网络，如果都需要经过你这个节点 那你的介度中心性就很高
- Eigenvector centrality：特征向量中心性(eigenvector centrality)是测量节点对网络影响的一种方式。
针对连接数相同的节点，相邻节点分数更高的节点会比相邻节点分数更低的节点分数高，依据此原则给所有节点分配对应的分数。 - Degree centrality：度中心性， 与周围节点链接的绝对数量；
到底应该怎么样理解它的重要性 取决于你想要分析的一个网络的结构
关于小世界性质和scale-free网络的简单介绍。 我的学术第一语言是英语，为了保持精准我就不翻译成中文了。
Small-World Network:
Characteristics: High local clustering (your direct connections tend to know each other) combined with short average path lengths (you can reach almost anyone else in the network through relatively few steps, like the "six degrees of separation" idea).
Business Environment Sense: Think of a typical department or a cross-functional project team. People within the team collaborate closely (high clustering), but there are also key individuals (like managers or liaisons) who connect this team to other parts of the organization, allowing information or influence to travel quickly across the company (short paths). It represents environments with strong local cohesion but also efficient global reach.
Scale-Free Network:
Characteristics: Dominated by a few highly connected "hubs" while most nodes have very few connections. The number of connections per node follows a power-law distribution (many nodes with few links, few nodes with many links).
Business Environment Sense: This often reflects the informal influence structure or communication patterns in a large organization. You might have a few key senior leaders, veteran employees, or central figures (like a key IT support person or an administrative linchpin) who are connected to a vast number of people (the hubs). Information often flows through these hubs. While most employees have a smaller, more localized set of connections, these hubs are critical for broad dissemination or gathering of information. It represents networks with clear centers of influence and power.
In our simulations, testing across these types showed that the Degree Strategy (quantity) was robustly effective, regardless of whether the underlying business environment was tightly clustered (Small-World), dominated by hubs (Scale-Free), or more random.
Reference
1. 感兴趣的话有几本书：
Administrative Behavior, Herbert Simon 写的， 中文叫《管理行为》
《蓝血十杰》 里面最出名的就是麦克纳马拉，直接买来读就行了
2. 网络经济学的simulation借鉴的文章：
Erdős, P., & Rényi, A. (1959). On random graphs I. Publicationes Mathematicae Debrecen, 6, 290–297.
Watts, D. J., & Strogatz, S. H. (1998). Collective dynamics of ‘small-world’ networks. Nature, 393(6684), 440–442.
Barabási, A.-L., & Albert, R. (1999). Emergence of scaling in random networks. Science, 286(5439), 509–512.
很耐听，也很爱听。