stringtranslate.com

Распространение инноваций

Распространение инноваций по Роджерсу. С последовательными группами потребителей, принимающих новую технологию (показано синим цветом), ее доля рынка (желтый) в конечном итоге достигнет уровня насыщения. Синяя кривая разбита на секции последователей.

Диффузия инноваций — это теория , которая пытается объяснить, как, почему и с какой скоростью распространяются новые идеи и технологии . Теория была популяризирована Эвереттом Роджерсом в его книге «Диффузия инноваций» , впервые опубликованной в 1962 году. [1] Роджерс утверждает, что диффузия — это процесс, посредством которого инновация передается по определенным каналам с течением времени среди участников социальной системы. Истоки теории диффузии инноваций разнообразны и охватывают множество дисциплин.

Роджерс предполагает, что на распространение новой идеи влияют пять основных элементов: сама инновация, ее последователи, каналы коммуникации , время и социальная система. Этот процесс в значительной степени зависит от социального капитала . Инновация должна быть широко принята, чтобы быть самоподдерживающейся. В рамках скорости принятия существует точка, в которой инновация достигает критической массы . В 1989 году консультанты по управлению, работающие в консалтинговой фирме Regis McKenna, Inc., предположили, что эта точка лежит на границе между ранними последователями и ранним большинством. Этот разрыв между привлекательностью ниши и массовым (самоподдерживающимся) принятием изначально был назван «маркетинговой пропастью». [2]

Категории последователей: новаторы, ранние последователи , раннее большинство, позднее большинство и отстающие. [3] Распространение проявляется по-разному и в значительной степени зависит от типа последователей и процесса принятия инновационных решений. Критерием для категоризации последователей является инновационность, определяемая как степень, в которой индивид принимает новую идею.

История

Концепция диффузии была впервые изучена французским социологом Габриэлем Тардом в конце 19 века [4] и немецкими и австрийскими антропологами и географами, такими как Фридрих Ратцель и Лео Фробениус . Изучение диффузии инноваций началось в подотрасли сельской социологии на Среднем Западе США в 1920-х и 1930-х годах. Сельскохозяйственные технологии быстро развивались, и исследователи начали изучать, как независимые фермеры принимают гибридные семена, оборудование и методы. [5] Исследование принятия гибридных семян кукурузы в Айове, проведенное Райаном и Гроссом (1943), укрепило предыдущую работу по диффузии в отдельную парадигму, которая будет постоянно цитироваться в будущем. [5] [6] С момента своего возникновения в сельской социологии, диффузия инноваций применялась в многочисленных контекстах, включая медицинскую социологию , коммуникации , маркетинг , исследования развития , укрепление здоровья , организационные исследования , управление знаниями , биологию сохранения [7] и исследования сложности , [8] с особенно большим влиянием на использование лекарств, медицинских методов и коммуникаций в области здравоохранения. [9] В организационных исследованиях ее основная эпидемиологическая или форма внутреннего влияния была сформулирована Х. Эрлом Пембертоном, [10] [11] например, почтовые марки и стандартизированные кодексы школьной этики.

В 1962 году Эверетт Роджерс , профессор сельской социологии в Университете штата Огайо , опубликовал свою основополагающую работу: «Диффузия инноваций» . Роджерс синтезировал исследования из более чем 508 исследований диффузии в областях, которые изначально повлияли на теорию: антропология , ранняя социология, сельская социология , образование , промышленная социология и медицинская социология . Роджерс применил ее к здравоохранению для решения проблем гигиены, профилактики рака, планирования семьи и вождения в нетрезвом виде. Используя свой синтез, Роджерс создал теорию принятия инноваций среди отдельных лиц и организаций. [12] «Диффузия инноваций» и более поздние книги Роджерса являются одними из наиболее часто цитируемых в исследованиях диффузии. Его методологии тесно связаны с недавними исследованиями диффузии, даже несмотря на то, что эта область расширилась и подверглась влиянию других методологических дисциплин, таких как анализ социальных сетей и коммуникация. [13] [14]

Элементы

Ключевыми элементами исследования диффузии являются:

Характеристики инноваций

Исследования изучили множество характеристик инноваций. Мета-обзоры выявили несколько характеристик, которые являются общими для большинства исследований. [22] Они соответствуют характеристикам, которые Роджерс изначально привел в своих обзорах. [23]

Роджерс описывает пять характеристик, которые оценивают потенциальные последователи при принятии решения о принятии инновации: [23]

  1. Совместимость: Насколько хорошо это нововведение соответствует существующим ценностям, моделям поведения или инструментам?
  2. Возможность тестирования: можно ли попробовать продукт перед покупкой?
  3. Относительное преимущество: Чем это нововведение лучше альтернатив?
  4. Наблюдаемость: Заметны ли ее преимущества? Если кто-то другой использует инновацию, могу ли я увидеть, как она используется?
  5. Простота/Сложность: чем легче что-то усвоить или понять, тем быстрее это распространяется.

Эти качества взаимодействуют и оцениваются как единое целое. Например, инновация может быть чрезвычайно сложной, что снижает вероятность ее принятия и распространения, но она может быть очень совместимой с большим преимуществом по сравнению с текущими инструментами. Даже при такой высокой кривой обучения потенциальные последователи могут в любом случае принять инновацию.

Исследования также выявляют другие характеристики инноваций, но они не так распространены, как те, которые Роджерс перечислил выше. [24] Размытость границ инновации может повлиять на ее принятие. В частности, инновации с небольшим ядром и большой периферией легче принять. [25] Инновации, которые менее рискованны, легче принять, поскольку потенциальные потери от неудачной интеграции ниже. [26] Инновации, которые нарушают рутинные задачи, даже если они приносят большое относительное преимущество, могут не быть приняты из-за дополнительной нестабильности. Аналогично, инновации, которые облегчают задачи, скорее всего, будут приняты. [27] Тесно связанные с относительной сложностью, требования к знаниям являются барьером для использования, представленным трудностью использования инновации. Даже когда существуют высокие требования к знаниям, поддержка со стороны предыдущих последователей или других источников может увеличить шансы на принятие. [28]

Характеристики индивидуальных усыновителей

Как и в случае с инновациями, было установлено, что у последователей есть черты, которые влияют на вероятность принятия инновации. Было изучено множество индивидуальных черт личности на предмет их влияния на принятие, но единого мнения по этому вопросу не было. [29] Способности и мотивация, которые в отличие от черт личности различаются в зависимости от ситуации, оказывают большое влияние на вероятность принятия инновации потенциальным последователем. Неудивительно, что потенциальные последователи, мотивированные принять инновацию, скорее всего, внесут необходимые коррективы для ее принятия. [30] На мотивацию может влиять значение, которое несет в себе инновация; инновации могут иметь символическую ценность, которая поощряет (или препятствует) ее принятию. [31] Впервые предложено Райаном и Гроссом (1943), общая связанность потенциального последователя с широким сообществом, представленным городом. [6] Потенциальные последователи, которые часто бывают в мегаполисах, с большей вероятностью примут инновацию. Наконец, потенциальные последователи, которые имеют власть или агентство для создания изменений, особенно в организациях, с большей вероятностью примут инновацию, чем те, у кого меньше власти над своим выбором. [32]

В дополнение к модели диффузии для более детального понимания индивидуальных решений о внедрении технологий часто используются поведенческие модели, такие как Модель принятия технологий (TAM) и Единая теория принятия и использования технологий (UTAUT).

Характеристики организаций

Организации сталкиваются с более сложными возможностями принятия, поскольку организации являются как совокупностью своих индивидуумов, так и собственной системой с набором процедур и норм. [33] Три организационные характеристики хорошо соответствуют индивидуальным характеристикам, указанным выше: напряжение для изменений (мотивация и способность), соответствие инновационной системе (совместимость) и оценка последствий (наблюдаемость). Организации могут ощущать давление напряжения для изменений. Если ситуация организации несостоятельна, она будет мотивирована принять инновацию, чтобы изменить свою судьбу. Это напряжение часто проявляется между ее отдельными членами. Инновации, которые соответствуют уже существующей системе организации, требуют меньше случайных изменений, их легко оценить и с большей вероятностью будут приняты. [34] Более широкая среда организации, часто отрасль, сообщество или экономика, также оказывает давление на организацию. Когда инновация распространяется через среду организации по какой-либо причине, организация с большей вероятностью примет ее. [26] Инновации, которые намеренно распространяются, в том числе по политическому мандату или директиве, также, скорее всего, быстро распространяются. [35] [36]

В отличие от индивидуальных решений, где поведенческие модели (например, TAM и UTAUT ) могут использоваться для дополнения диффузионной структуры и раскрытия дополнительных деталей, эти модели не применимы напрямую к организационным решениям. Однако исследования показали, что простые поведенческие модели все еще могут использоваться в качестве хорошего предиктора организационного принятия технологий, когда вводятся надлежащие процедуры первоначального отбора. [37]

Процесс

Распространение происходит через пятиэтапный процесс принятия решений. Он происходит через ряд каналов коммуникации в течение определенного периода времени между членами схожей социальной системы. Райан и Гросс впервые определили принятие как процесс в 1943 году. [38] Пять стадий (шагов) Роджерса: осведомленность, интерес, оценка, испытание и принятие являются неотъемлемой частью этой теории. Человек может отвергнуть инновацию в любой момент во время или после процесса принятия. Абрахамсон критически рассмотрел этот процесс, задав такие вопросы, как: Как технически неэффективные инновации распространяются и что препятствует технически эффективным инновациям завоевать популярность? Абрахамсон предлагает, как организационные ученые могут более всесторонне оценить распространение инноваций. [39] В более поздних изданиях « Распространения инноваций » Роджерс меняет свою терминологию пяти стадий на: знание, убеждение, решение, реализация и подтверждение. Однако описания категорий остаются схожими на протяжении всех изданий.

Решения

Тип конкретного решения определяют два фактора:

На основании этих соображений были выделены три типа инновационных решений. [40]

Скорость принятия

Скорость принятия определяется как относительная скорость, с которой участники принимают инновацию. Скорость обычно измеряется продолжительностью времени, необходимого для того, чтобы определенный процент членов социальной системы принял инновацию. [41] Скорость принятия инноваций определяется категорией принятия индивидуума. В целом, индивидуумам, которые первыми принимают инновацию, требуется более короткий период принятия (процесс принятия) по сравнению с поздними последователями.

В рамках кривой принятия в какой-то момент инновация достигает критической массы . Это происходит, когда количество индивидуальных последователей гарантирует, что инновация является самоподдерживающейся.

Стратегии внедрения

Роджерс описывает несколько стратегий, помогающих инновациям достичь этой стадии, включая случаи, когда инновация принимается уважаемым человеком в социальной сети и создается инстинктивное желание определенной инновации. Другая стратегия включает в себя внедрение инновации в группу людей, которые с готовностью будут использовать данную технологию, а также предоставление позитивных реакций и выгод для ранних последователей.

Распространение по сравнению с принятием

Принятие — это индивидуальный процесс, детализирующий ряд стадий, которые человек проходит от первого знакомства с продуктом до его окончательного принятия. Диффузия означает групповое явление, которое показывает, как распространяется инновация.

Категории усыновителей

Роджерс определяет категорию последователей как классификацию людей в социальной системе на основе инновационности. В книге «Диффузия инноваций » Роджерс предлагает всего пять категорий последователей, чтобы стандартизировать использование категорий последователей в исследовании диффузии. Принятие инновации следует S-образной кривой , если ее отложить на определенный период времени. [42] Категории последователей — это новаторы, ранние последователи , раннее большинство, позднее большинство и отстающие. [3] Помимо привратников и лидеров мнений, которые существуют в данном сообществе, агенты изменений могут приходить извне сообщества. Агенты изменений приносят инновации в новые сообщества — сначала через привратников, затем через лидеров мнений и так далее через сообщество.

Неудачная диффузия

Неудачная диффузия не означает, что технология не была принята никем. Скорее, неудавшаяся диффузия часто относится к диффузии, которая не достигает или не приближается к 100% принятию из-за своих собственных слабостей, конкуренции со стороны других инноваций или просто отсутствия осведомленности. С точки зрения социальных сетей, неудавшаяся диффузия может быть широко принята в определенных кластерах, но не оказать влияния на более отдаленных людей. Сети, которые чрезмерно связаны, могут страдать от жесткости, которая также препятствует изменениям, которые может принести инновация. [45] [46] Иногда некоторые инновации также терпят неудачу из-за отсутствия местного участия и участия сообщества.

Например, Роджерс обсудил ситуацию в Перу, связанную с внедрением кипячения питьевой воды для улучшения уровня здоровья и благополучия в деревне Лос-Молинос. Жители не знали о связи между санитарией и болезнями. Кампания работала с жителями деревни, чтобы попытаться научить их кипятить воду, сжигать мусор, устанавливать туалеты и сообщать о случаях заболеваний в местные органы здравоохранения. В Лос-Молинос стигма была связана с кипяченой водой как с чем-то, что потребляют только «нездоровые», и поэтому идея о том, чтобы здоровые жители кипятили воду перед употреблением, была воспринята неодобрительно. Двухлетняя образовательная кампания была признана в значительной степени безуспешной. Эта неудача проиллюстрировала важность ролей каналов коммуникации, которые участвуют в такой кампании для социальных изменений. Исследование диффузии в Сальвадоре показало, что в процессе передачи инноваций может быть задействовано более одной социальной сети. Одна сеть несет информацию, а другая несет влияние. Хотя люди могут слышать об использовании инновации, в случае санитарии Лос-Молинос Роджерса сеть влияния и статуса препятствовала принятию. [47] [48]

Гетерофилия и каналы коммуникации

Лазарсфельд и Мертон первыми обратили внимание на принципы гомофилии и ее противоположности, гетерофилии . Используя их определение, Роджерс определяет гомофилию как «степень, в которой пары взаимодействующих индивидов схожи по определенным признакам, таким как убеждения, образование, социальный статус и т. п.» [49] Когда у индивидов есть выбор, они обычно выбирают взаимодействовать с кем-то, похожим на них самих. Гомофильные индивиды вступают в более эффективную коммуникацию, потому что их сходство приводит к большему приобретению знаний, а также к изменению отношения или поведения. В результате гомофильные люди склонны способствовать диффузии между собой. [50] Однако диффузия требует определенной степени гетерофилии для введения новых идей в отношения; если два индивида идентичны, диффузии не происходит, потому что нет новой информации для обмена. Поэтому идеальная ситуация включала бы потенциальных последователей, которые гомофильны во всех отношениях, за исключением знания инновации. [51]

Продвижение здорового поведения является примером баланса, необходимого для гомофилии и гетерофилии. Люди, как правило, близки к другим людям с похожим состоянием здоровья. [52] В результате люди с нездоровым поведением, таким как курение и ожирение, с меньшей вероятностью столкнутся с информацией и поведением, которые способствуют хорошему здоровью. Это представляет собой серьезную проблему для коммуникаций в сфере здравоохранения, поскольку связи между гетерофильными людьми относительно слабее, их сложнее создать и поддерживать. [53] Развитие гетерофильных связей с нездоровыми сообществами может повысить эффективность распространения хорошего поведения в отношении здоровья. Как только одна ранее гомофильная связь принимает поведение или нововведение, другие члены этой группы с большей вероятностью также перенимают его. [54]

Роль социальных систем

Лидеры общественного мнения

Не все люди оказывают одинаковое влияние на других. В этом смысле лидеры общественного мнения оказывают влияние на распространение как положительной, так и отрицательной информации об инновациях. Роджерс опирается на идеи Каца и Лазарсфельда и теорию двухэтапного потока при разработке своих идей о влиянии лидеров общественного мнения. [55]

Лидеры общественного мнения оказывают наибольшее влияние на этапе оценки процесса принятия решений об инновациях и на тех, кто принимает их позже. [56] Кроме того, лидеры общественного мнения, как правило, имеют большее влияние на средства массовой информации, более космополитичны, имеют больше контактов с агентами изменений, больше социального опыта и влияния, более высокий социально-экономический статус и более инновационны, чем другие.

В начале 1950-х годов в Чикагском университете было проведено исследование, в котором была сделана попытка оценить экономическую эффективность широковещательной рекламы в распространении новых продуктов и услуг. [57] Результаты показали, что лидерство мнений, как правило, организовано в иерархию внутри общества, причем каждый уровень в иерархии имел наибольшее влияние на других членов на том же уровне и на тех, кто находился на следующем уровне ниже. Самые низкие уровни, как правило, были больше по численности и, как правило, совпадали с различными демографическими характеристиками, на которые могла быть нацелена массовая реклама. Однако было обнаружено, что прямое сарафанное радио и пример были гораздо более влиятельными, чем широковещательные сообщения, которые были эффективны только в том случае, если они усиливали прямое влияние. Это привело к выводу, что реклама лучше всего была нацелена, если это возможно, на тех, кто находится в очереди на принятие, а не на тех, кто еще не охвачен цепочкой влияния.

Исследования теории акторно-сетевого взаимодействия (ANT) также выявляют значительное совпадение концепций ANT и диффузии инноваций, которые изучают характеристики инноваций и их контекст среди различных заинтересованных сторон в социальной системе для создания сети или системы, которая реализует инновации. [58]

Другое исследование, связывающее эту концепцию с теорией общественного выбора, обнаружило, что иерархия влияния на инновации не обязательно совпадает и, скорее всего, не совпадает с иерархиями официального, политического или экономического статуса. [59] Элиты часто не являются новаторами, и инновации, возможно, должны быть представлены сторонними лицами и распространены по иерархии до высших лиц, принимающих решения.

Электронная коммуникация социальные сети

До появления Интернета утверждалось, что социальные сети играют решающую роль в распространении инноваций, особенно неявных знаний, в книге « Решение IRG – иерархическая некомпетентность и как ее преодолеть» . [60] В книге утверждалось, что широкое распространение компьютерных сетей отдельных лиц приведет к гораздо лучшему распространению инноваций, с большим пониманием их возможных недостатков и выявлением необходимых инноваций, которые в противном случае не произошли бы. Социальная модель, предложенная Райаном и Гроссом [38], расширена Валенте, который использует социальные сети в качестве основы для категоризации последователей вместо того, чтобы полагаться исключительно на системный анализ, используемый Райаном и Гроссом. Валенте также рассматривает личную сеть отдельного человека, что является иным применением, чем организационная перспектива, поддерживаемая многими другими учеными. [61]

Недавние исследования компании Wear показывают, что, особенно в регионах и сельской местности, значительно больше инноваций происходит в сообществах, имеющих более крепкие межличностные связи. [62]

Организации

Инновации часто принимаются организациями посредством двух типов инновационных решений: коллективных инновационных решений и решений об инновациях, принимаемых авторитетом. Коллективное решение происходит, когда принятие происходит на основе консенсуса. Решение об инновациях, принимаемое авторитетом, происходит путем принятия среди очень немногих лиц с высокими позициями власти в организации. [63] В отличие от процесса принятия решений об инновациях, эти процессы принятия решений происходят только в организации или иерархической группе. Исследования показали, что при надлежащих процедурах первоначального отбора даже простая поведенческая модель может служить хорошим предиктором принятия технологий во многих коммерческих организациях. [37] Внутри организации определенные лица называются «чемпионами», которые стоят за инновацией и преодолевают оппозицию. Чемпион играет очень похожую роль, что и чемпион, используемый в бизнес-модели эффективности Six Sigma . Процесс состоит из пяти этапов, которые немного похожи на процесс принятия инновационных решений, который выполняют отдельные лица. Эти этапы: установление повестки дня , сопоставление, переопределение/реструктуризация, уточнение и рутинаизация.

Расширения теории

Политика

Распространение инноваций стало применяться за пределами своих первоначальных областей. В случае политологии и администрирования распространение политики фокусируется на том, как институциональные инновации принимаются другими институтами на местном, государственном или страновом уровне. Альтернативный термин — «передача политики», где акцент больше делается на агентах распространения и распространении политических знаний, например, в работе Дайан Стоун . [64] В частности, распространение политики можно определить как «знание о том, как политика, административные механизмы, институты и идеи в одной политической обстановке (прошлой или настоящей) используются при разработке политики, административных механизмов, институтов и идей в другой политической обстановке». [65]

Первые интересы в отношении распространения политики были сосредоточены на изменении во времени или принятии государственной лотереи, [66] но в последнее время интерес сместился в сторону механизмов (эмуляция, обучение и принуждение) [67] [68] или в каналы распространения [69] , где исследователи обнаруживают, что создание регулирующего агентства передается по каналам страны и сектора. На местном уровне изучение популярной политики на уровне города позволяет легко находить закономерности в распространении посредством измерения общественной осведомленности. [70] На международном уровне считалось, что экономическая политика передается между странами в соответствии с изучением местными политиками успехов и неудач в других местах и ​​внешних мандатов, данных глобальными финансовыми организациями. [71] Когда группа стран добивается успеха с набором политик, другие следуют за ней, как это показано на примере дерегулирования и либерализации в развивающихся странах после успехов азиатских тигров . Повторное введение нормативных актов в начале 2000-х годов также показывает, что этот процесс обучения, который соответствовал бы этапам знания и принятия решения, можно рассматривать как уроки, извлеченные из успешного роста Китая. [72]

Технологии

Перес, Мюллер и Махаджан предположили, что диффузия — это «процесс проникновения на рынок новых продуктов и услуг, который обусловлен социальными влияниями, включающими все взаимозависимости между потребителями, которые влияют на различных участников рынка с их явным знанием или без него» [73] .

Эвеланд оценил диффузию с феноменологической точки зрения, заявив: «Технология — это информация, и она существует только в той степени, в которой люди могут применять ее на практике и использовать ее для достижения ценностей» [74] .

Распространение существующих технологий измерялось с помощью «S-образных кривых». К таким технологиям относятся радио, телевидение, видеомагнитофон, кабельное телевидение, туалет со смывом, стиральная машина, холодильник, домовладение, кондиционер, посудомоечная машина, электрифицированные домохозяйства, телефон, беспроводной телефон, сотовый телефон, мили авиаперелетов на душу населения, персональный компьютер и Интернет. Эти данные [75] могут служить предиктором будущих инноваций.

Кривые диффузии для инфраструктуры [76] выявляют контрасты в процессе диффузии персональных технологий по сравнению с инфраструктурой.

Последствия усыновления

Возможны как положительные, так и отрицательные результаты, когда человек или организация решают принять определенную инновацию. Роджерс утверждает, что эта область нуждается в дальнейшем исследовании из-за предвзятого позитивного отношения, которое связано с инновациями. [77] Роджерс перечисляет три категории последствий: желательные против нежелательных, прямые против косвенных и ожидаемые против непредвиденных.

В отличие от этого Вейнерт выделяет две категории: государственное против частного и выгоды против затрат. [78]

Общественное по отношению к частному

Публичные последствия включают влияние инновации на тех, кто не является субъектом, в то время как частные последствия относятся к влиянию на субъекта. Публичные последствия обычно включают коллективных субъектов, таких как страны, государства, организации или социальные движения. Результаты обычно касаются вопросов общественного благополучия. Частные последствия обычно касаются отдельных лиц или небольших коллективных образований, таких как сообщество. Инновации обычно касаются улучшения качества жизни или реформирования организационных или социальных структур. [79]

Преимущества по сравнению с затратами

Преимущества инновации, очевидно, являются положительными последствиями, в то время как затраты являются отрицательными. Затраты могут быть денежными или неденежными, прямыми или косвенными. Прямые затраты обычно связаны с финансовой неопределенностью и экономическим положением субъекта. Косвенные затраты сложнее определить. Примером может служить необходимость покупки нового вида пестицида для использования инновационных семян. Косвенные затраты также могут быть социальными, такими как социальный конфликт, вызванный инновацией. [79] Маркетологи особенно заинтересованы в процессе диффузии, поскольку он определяет успех или неудачу нового продукта. Для маркетолога весьма важно понимать процесс диффузии, чтобы обеспечить надлежащее управление распространением нового продукта или услуги.

Преднамеренный по отношению к непреднамеренному

Теория диффузии инноваций использовалась для проведения исследований непреднамеренных последствий новых вмешательств в общественное здравоохранение. В книге приводятся многочисленные примеры непреднамеренных негативных последствий технологической диффузии. Внедрение автоматических сборщиков томатов, разработанных сельскохозяйственными колледжами Среднего Запада, привело к внедрению более твердых томатов (которые не нравятся потребителям) и потере тысяч рабочих мест, что привело к краху тысяч мелких фермеров. В другом примере установлено, что внедрение снегоходов в культуру оленеводства саами привело к краху их общества с широко распространенным алкоголизмом и безработицей среди оленеводов, плохим здоровьем среди оленей (таким как язвы, выкидыши) и огромным ростом неравенства.

Математическая обработка

Распространение инновации обычно следует S-образной кривой, которая часто напоминает логистическую функцию . Модель диффузии Роджера заключает, что популярность нового продукта будет расти со временем до уровня насыщения, а затем снижаться, но она не может предсказать, сколько времени это займет и каким будет уровень насыщения. Басс (1969) [80] и многие другие исследователи предложили моделировать диффузию на основе параметрических формул, чтобы заполнить этот пробел и предоставить средства для количественного прогноза сроков и уровней принятия. Модель Басса фокусируется на первых двух (Внедрение и Рост). Некоторые из расширений модели Басса представляют математические модели для последних двух (Зрелость и Спад). MS-Excel или другие инструменты могут быть использованы для численного решения уравнений модели Басса и других уравнений моделей диффузии. Модели математического программирования , такие как модель SD, применяют теорию диффузии инноваций к реальным проблемам с данными. [81] В дополнение к этому, основанные на агентах модели следуют более интуитивному процессу, разрабатывая правила индивидуального уровня для моделирования диффузии идей и инноваций. [82]

Модели сложных систем

Сложные сетевые модели также могут использоваться для исследования распространения инноваций среди людей, связанных друг с другом сетью одноранговых влияний, например, в физическом сообществе или районе. [83]

Такие модели представляют собой систему индивидов как узлов в сети (или графе ). Взаимодействия, связывающие этих индивидов, представлены ребрами сети и могут быть основаны на вероятности или силе социальных связей. В динамике таких моделей каждому узлу присваивается текущее состояние, указывающее, принял ли индивид инновацию, а уравнения модели описывают эволюцию этих состояний с течением времени. [84]

В пороговых моделях [85] внедрение технологий определяется балансом двух факторов: (воспринимаемой) полезности (иногда называемой полезностью) инновации для отдельного человека, а также барьеров для внедрения, таких как стоимость. Множественные параметры, которые влияют на решения о внедрении, как индивидуальные, так и социально мотивированные, могут быть представлены такими моделями как ряд узлов и связей, которые представляют реальные отношения. Заимствуя из анализа социальных сетей, каждый узел является новатором, последователем или потенциальным последователем. Потенциальные последователи имеют порог, который представляет собой долю его соседей, которые принимают инновацию, которая должна быть достигнута, прежде чем он примет ее. Со временем каждый потенциальный последователь рассматривает своих соседей и решает, следует ли ему внедрять, на основе технологий, которые они используют. Когда эффект каждого отдельного узла анализируется вместе с его влиянием на всю сеть, ожидаемый уровень внедрения, как было показано, зависит от количества первоначальных последователей, а также структуры и свойств сети. Два фактора оказываются важными для успешного распространения инновации: количество связей узлов с их соседями и наличие высокой степени общих связей в сети (количественно определяемой коэффициентом кластеризации ). Эти модели особенно хороши для демонстрации влияния лидеров мнений по сравнению с другими. [86] Компьютерные модели часто используются для исследования этого баланса между социальными аспектами распространения и воспринимаемой внутренней выгодой для людей. [87]

Критика

Несмотря на то, что было опубликовано более четырех тысяч статей по многим дисциплинам о диффузии инноваций, причем подавляющее большинство было написано после того, как Роджерс создал систематическую теорию, было мало широко принятых изменений в теории. [8] Хотя каждое исследование применяет теорию немного по-разному, критики говорят, что из-за отсутствия связности теория осталась в застое и ее трудно применять последовательно к новым проблемам. [88] [89]

Диффузию трудно количественно оценить, поскольку люди и человеческие сети сложны. Чрезвычайно сложно, если не невозможно, измерить, что именно вызывает принятие инновации. [90] Это разнообразие переменных также привело к непоследовательным результатам в исследованиях, что снизило эвристическую ценность. [91]

Роджерс разделил вклад и критику исследований диффузии на четыре категории: предвзятость в пользу инноваций , предвзятость в пользу индивидуальной вины, проблема отзыва и проблемы равенства. Предвзятость в пользу инноваций, в частности, подразумевает, что все инновации положительны и что все инновации должны быть приняты. [1] Культурные традиции и верования могут быть поглощены другой культурой посредством диффузии, что может наложить значительные издержки на группу людей. [91] Односторонний поток информации, от отправителя к получателю, является еще одним недостатком этой теории. Отправитель сообщения имеет цель убедить получателя, и обратного потока практически нет. Человек, реализующий изменение, контролирует направление и результат кампании. В некоторых случаях это лучший подход, но в других случаях требуется более интерактивный подход. [92] В сложных средах, где получатель получает информацию из многих источников и возвращает обратную связь отправителю, односторонней модели недостаточно, и необходимо изучить множественные потоки коммуникации. [93]

Смотрите также

Ссылки

Примечания

  1. ^ ab Rogers, Everett (16 августа 2003 г.). Diffusion of Innovations, 5-е издание. Simon and Schuster. ISBN 978-0-7432-5823-4.
  2. ^ Ширтцингер, Уоррен (1989-08-22). "Crossing the Chasm Summary". High Tech Strategies . Получено 2022-07-19 .
  3. ^ ab Rogers 1962, стр. 150.
  4. ^ Киннунен, Дж. (1996). «Габриэль Тард как отец-основатель исследований распространения инноваций». Акта социологика . 39 (4): 431–442. дои : 10.1177/000169939603900404. S2CID  145291431.
  5. ^ ab Валенте, Т.; Роджерс, Э. (1995). «Истоки и развитие парадигмы распространения инноваций как примера научного роста». Science Communication . 16 (3): 242–273. doi :10.1177/1075547095016003002. PMID  12319357. S2CID  24497472.
  6. ^ abc Райан, Б.; Гросс, Н. (1943). «Распространение гибридных семян кукурузы в двух общинах Айовы». Сельская социология . 8 (1).
  7. ^ Масия, Майкл Б.; Миллс, Морена (2018). «Когда сохранение становится вирусным: распространение инновационной политики и практики сохранения биоразнообразия». Conservation Letters . 11 (3): e12442. doi : 10.1111/conl.12442 . hdl : 10044/1/76315 . ISSN  1755-263X.
  8. ^ ab Greenhalgh, T .; Robert, G.; Macfarlane, F.; Bate, P.; Kyriakidou, O.; Peacock, R. (2005). «Сюжетные линии исследований в области распространения инноваций: метанарративный подход к систематическому обзору». Социальные науки и медицина . 61 (2): 417–430. doi :10.1016/j.socscimed.2004.12.001. PMID  15893056.
  9. ^ Бервик, ДМ. (2003). «Распространение инноваций в здравоохранении». Журнал Американской медицинской ассоциации . 289 (15): 1969–1975. doi :10.1001/jama.289.15.1969. PMID  12697800. S2CID  26283930.
  10. ^ Пембертон, Х. Эрл (1936). «Кривая скорости распространения культуры». American Sociological Review . 1 (4): 547–556. doi :10.2307/2084831. JSTOR  2084831.
  11. ^ "institutional diffusion | World Bank Blogs". Blogs.worldbank.org. 2009-11-16. Архивировано из оригинала 2014-08-04 . Получено 2014-07-17 .
  12. ^ ab Rogers 1962, стр. 83.
  13. ^ Роджерс, Э.; Шумейкер, Ф. (1971). Коммуникация инноваций: кросс-культурный подход. Free Press.
  14. ^ Изли, Д.; Клейнберг, Дж. (2010). Сети, толпы и рынки: рассуждения о высокосвязанном мире . Cambridge University Press. С. 497–535. ISBN 9780521195331.
  15. Роджерс 1983, стр. 11.
  16. ^ Мейер, Г. (2004). «Методология диффузии: время для инноваций?». Журнал коммуникаций в здравоохранении: международные перспективы . 9 (S1): 59–69. doi :10.1080/10810730490271539. PMID  14960404. S2CID  20932024.
  17. Роджерс 1983, стр. 17.
  18. ^ Гошал, Д.С.; Бартлетт, К. (1988). «Создание, принятие и распространение инноваций дочерними компаниями многонациональных корпораций». Журнал международных деловых исследований . 19 (3): 372. doi :10.1057/palgrave.jibs.8490388. S2CID  167588113.
  19. Роджерс 1983, стр. 21, 23.
  20. ^ Стрэнг, Д.; Соул, Сара (1998). «Диффузия в организациях и социальных движениях: от гибридной кукурузы до ядовитых пилюль». Annual Review of Sociology . 24 : 265–290. doi :10.1146/annurev.soc.24.1.265.
  21. Роджерс 1983, стр. 24.
  22. ^ Гринхалг, Т.; Роберт, Г.; Макфарлейн, Ф.; Бэйт, П.; Кириакиду, О. (2004). «Распространение инноваций в организациях сферы услуг: систематический обзор и рекомендации». The Milbank Quarterly . 82 (4): 581–629. doi :10.1111/j.0887-378x.2004.00325.x. PMC 2690184. PMID  15595944 . 
  23. ^ Роджерс, 1962.
  24. ^ Гринхалг, Т.; Роберт, Г.; Макфарлейн, Ф.; Бэйт, П.; Кириакиду, О. (2004). «Распространение инноваций в организациях сферы услуг: систематический обзор и рекомендации». The Milbank Quarterly . 82 (4): 597–598. doi :10.1111/j.0887-378x.2004.00325.x. PMC 2690184. PMID  15595944 . 
  25. ^ Денис, Дж. Л.; Герберт, И.; Лэнгли, А.; Лозо, Д.; Троттье, Л. Х. (2002). «Объяснение закономерностей диффузии для сложных инноваций в здравоохранении». Обзор управления здравоохранением . 27 (3): 60–73. doi :10.1097/00004010-200207000-00007. PMID  12146784. S2CID  6388134.
  26. ^ ab Мейер, AD; Гоес, JB (1988). «Организационная ассимиляция инноваций: многоуровневый контекстный анализ». Academy of Management Review . 31 (4): 897–923. doi :10.5465/256344. JSTOR  256344. S2CID  17430228.
  27. ^ Доббинс, Р.; Кокерилл, Р.; Барнсли, Дж. (2001). «Факторы, влияющие на использование систематических обзоров». Международный журнал оценки технологий в здравоохранении . 17 (2): 203–14. doi :10.1017/s0266462300105069. PMID  11446132. S2CID  25109112.
  28. ^ Aubert, BA; Hamel, G (2001). «Внедрение смарт-карт в медицинском секторе: канадский опыт». Социальные науки и медицина . 53 (7): 879–94. doi : 10.1016/s0277-9536(00)00388-9 . PMID  11522135.
  29. ^ Гринхалг, Т.; Роберт, Г.; Макфарлейн, Ф.; Бэйт, П.; Кириакиду, О. (2004). «Распространение инноваций в организациях сферы услуг: систематический обзор и рекомендации». The Milbank Quarterly . 82 (4): 599–600. doi :10.1111/j.0887-378x.2004.00325.x. PMC 2690184. PMID  15595944 . 
  30. ^ Ферли, Э.; Габбей, Л.; Фицджеральд, Л.; Локок, Л.; Допсон, С. (2001). «Организационное поведение и организационные исследования в здравоохранении: размышления о будущем». В Эшбернере, Л. (ред.). Доказательная медицина и организационные изменения: обзор некоторых недавних качественных исследований . Бейзингсток: Palgrave.
  31. ^ Ивленд, Дж. Д. (1986). «Распространение, передача технологий и внедрение». Знание: создание, распространение, использование . 8 (2): 303–322. doi :10.1177/107554708600800214. S2CID  143645140.
  32. ^ Роджерс, Э. М. (1995). Распространение инноваций . Нью-Йорк: Free Press.
  33. ^ Гринхалг, Т.; Роберт, Г.; Макфарлейн, Ф.; Бэйт, П.; Кириакиду, О. (2004). «Распространение инноваций в организациях сферы услуг: систематический обзор и рекомендации». The Milbank Quarterly . 82 (4): 607–610. doi :10.1111/j.0887-378x.2004.00325.x. PMC 2690184. PMID  15595944 . 
  34. ^ Gustafson, DH; F Sanfort, M; Eichler, M; ADams, L; Bisognano, M; Steudel, H (2003). «Разработка и тестирование модели для прогнозирования результатов организационных изменений». Health Services Research . 38 (2): 751–776. doi :10.1111/1475-6773.00143. PMC 1360903. PMID  12785571 . 
  35. ^ Øvretveit, J; Bate, P; Cleary, P; Cretin, S; Gustafson, D; McInnes, K; McLeod, H; Molfenter, T; Plsek, P; Robert, G; Shortell, S; Wilson, T (2002). «Качественное сотрудничество: уроки исследований». Качество и безопасность в здравоохранении . 11 (4): 345–51. doi :10.1136/qhc.11.4.345. PMC 1757995. PMID 12468695  . 
  36. ^ Эксворти, М.; Берни, Л.; Пауэлл, М. (2003). «Как большие ожидания в Вестминстере могут быть разбиты на местном уровне: местная реализация национальной политики по неравенству в области здравоохранения». Политика и политика . 30 (1): 79–96. doi :10.1332/0305573022501584.
  37. ^ ab Li, Jerry (2020), «Внедрение технологии блокчейн: изучение фундаментальных драйверов», Труды 2-й Международной конференции по науке управления и промышленной инженерии , ACM Publication, апрель 2020 г., стр. 253–260. doi : 10.1145/3396743.3396750
  38. ^ ab Rogers 1962, стр. 79.
  39. ^ Ньюэлл, С. (2001). «Управленческие причуды и мода». Организация . 8 (1): 5–15. doi : 10.1177/135050840181001 .
  40. ^ Роджерс, Э. М. (1995). Распространение инноваций . Нью-Йорк: Free Press. С. 372.
  41. Роджерс 1962, стр. 134.
  42. ^ Фишер, Дж. К. (1971). «Простая модель замещения технологических изменений». Технологическое прогнозирование и социальные изменения . 3 : 75–88. doi :10.1016/S0040-1625(71)80005-7.
  43. Роджерс 1962, стр. 282.
  44. Роджерс 1962, стр. 283.
  45. ^ Гиббонс, Д. (2004). «Сетевая структура и влияние неоднозначности инноваций на диффузию в динамических организационных полях» (PDF) . Журнал Академии управления (Представленная рукопись). 47 (6): 938–951. doi : 10.2307/20159633. hdl : 10945/46065. JSTOR  20159633.
  46. ^ Чой, Х.; Ким, Ш.; Ли, Дж. (2010). «Роль сетевой структуры и сетевых эффектов в распространении инноваций». Промышленный маркетинговый менеджмент . 39 (1): 170–177. doi :10.1016/j.indmarman.2008.08.006. S2CID  61392977.
  47. ^ Берт, RS (1973). «Дифференциальное влияние социальной интеграции на участие в распространении инноваций». Social Science Research . 2 (2): 125–144. doi :10.1016/0049-089X(73)90015-X.
  48. ^ Роджерс, Э. (1995). Распространение инноваций . Нью-Йорк: Free Press.
  49. Роджерс 1983, стр. 18.
  50. ^ Макферсон, М.; Смит-Ловин, Л.; Кук, Дж. М. (2001). «Птицы одного полета: Гомофилия в социальных сетях». Annual Review of Sociology . 27 : 415–44. doi : 10.1146/annurev.soc.27.1.415. S2CID  2341021.
  51. Роджерс 1983, стр. 19.
  52. ^ Ростила, М (2010). «Рыбак рыбака видит издалека — и заболевает? Гомофилия мигрантов и здоровье в Швеции». Социология здоровья и болезни . 32 (3): 382–399. doi : 10.1111/j.1467-9566.2009.01196.x . PMID  20415788.
  53. ^ Роджерс, Э.; Бхоумик, Д. (1970). «Гомофилия-гетерофилия: реляционные концепции для исследования коммуникации». Public Opinion Quarterly . 34 (4): 523–538. doi :10.1086/267838.
  54. ^ Чентола, Д. (2011). «Экспериментальное исследование гомофилии в принятии здорового поведения». Science . 334 (6060): 1269–1272. Bibcode :2011Sci...334.1269C. doi :10.1126/science.1207055. PMID  22144624. S2CID  44322077.
  55. ^ Кац, Элиу; Лазарсфельд, Пол (1970). Личное влияние, роль, которую играют люди в потоке массовых коммуникаций. Transaction Publishers. ISBN 978-1-4128-3070-6.
  56. Роджерс 1962, стр. 219.
  57. ^ Рэдфорд, Скотт К. (2011). «Связывание инноваций с дизайном: реакция потребителей на визуальную новизну продукта». Журнал управления инновациями в продуктах . 28 (s1): 208–220. doi :10.1111/j.1540-5885.2011.00871.x.
  58. ^ Кэрролл, Н. (2014). Теория акторно-сетевого взаимодействия: бюрократический взгляд на инновации в сфере государственных услуг, Глава 7, Технологические достижения и влияние теории акторно-сетевого взаимодействия, стр. 115-144, Издательство IGI Global, Херши, Пенсильвания
  59. ^ Экономическая политика в эволюционной перспективе. Архивировано 20 сентября 2011 г. на Wayback Machine Ульрихом Виттом, Институт исследований экономических систем Общества Макса Планка.
  60. ^ Эндрюс, Дэвид (1 января 1984 г.). Решение IRG: иерархическая некомпетентность и как ее преодолеть. Souvenir Press. ISBN 978-0-285-62662-1.
  61. ^ Валенте, TW (1996). «Пороги социальных сетей в распространении инноваций». Социальные сети . 18 : 69–89. doi : 10.1016/0378-8733(95)00256-1 .
  62. ^ Уир, Эндрю (2008). «Инновации и сила сообщества в провинции Виктория» (PDF) . Австралазийский журнал региональных исследований . 14 (2): 195.
  63. ^ Роджерс 2003, стр. 403.
  64. ^ Стоун, Дайан (2012). «Передача и перевод политики». Политические исследования . 33 (4): 483–499. doi :10.1080/01442872.2012.695933. S2CID  154487482.
  65. ^ Марш, Д.; Шарман, Дж. К. (2009). «Распространение политики и передача политики». Исследования политики . 30 (3): 269–288. doi :10.1080/01442870902863851. S2CID  154771344.
  66. ^ Берри, Фрэнсис Стоукс (1990). «Усыновление государственной лотереи как политические инновации: анализ истории событий». The American Political Science Review . 84 (2): 395–415. doi :10.2307/1963526. JSTOR  1963526. S2CID  143942476.
  67. ^ Симмонс, BA; Элкинс, Z. (2004). «Глобализация либерализации: диффузия политики в международной политической экономии» (PDF) . American Political Science Review (Представленная рукопись). 98 : 171–189. CiteSeerX 10.1.1.459.2364 . doi :10.1017/S0003055404001078. S2CID  13872025. 
  68. ^ Фабрицио Джиларди (июль 2010 г.). «Кто чему учится в процессах диффузии политики?». Американский журнал политической науки . 54 (3): 650–666. doi :10.1111/j.1540-5907.2010.00452.x. S2CID  54851191.
  69. ^ Джордана, Дж. (2011). «Глобальное распространение регулирующих агентств: каналы передачи и этапы распространения». Сравнительные политические исследования . 44 (10): 1343–1369. doi :10.1177/0010414011407466. S2CID  157148193.
  70. ^ Шипан, К.; Волден, К. (2008). «Механизмы диффузии политики». Американский журнал политической науки (Представленная рукопись). 52 (4): 840–857. CiteSeerX 10.1.1.204.6531 . doi :10.1111/j.1540-5907.2008.00346.x. 
  71. ^ Уэй, Кристофер (2005). «Политическая нестабильность и диффузия регулирования финансового рынка». Анналы Американской академии политических и социальных наук . 598 : 125–144. doi : 10.1177/0002716204272652. S2CID  154759501.
  72. ^ Месегер, Ковадонга (2005). «Изучение политики, распространение политики и создание нового порядка». Анналы Американской академии политических и социальных наук . 598 : 67–82. doi : 10.1177/0002716204272372. S2CID  154401428.
  73. ^ Перес, Ренана (2010). «Распространение инноваций и модели роста новых продуктов: критический обзор и направления исследований». Международный журнал исследований в области маркетинга . 27 (2): 91–106. doi :10.1016/j.ijresmar.2009.12.012.
  74. ^ Ивленд, Дж. Д. (1986). «Распространение, передача технологий и внедрение: размышления и разговоры об изменениях». Science Communication . 8 (2): 303–322. doi :10.1177/107554708600800214. S2CID  143645140.
  75. ^ Мур, Стивен; Саймон, Джулиан (15 декабря 1999 г.). «Величайший век, который когда-либо был: 25 чудесных тенденций последних 100 лет» (PDF) . Анализ политики (364). Институт Катона.
  76. ^ Грюблер, Арнульф (1990). Взлет и падение инфраструктур: динамика эволюции и технологических изменений в транспорте (PDF) . Гейдельберг и Нью-Йорк: Physica-Verlag. ISBN 3-7908-0479-7. Архивировано из оригинала (PDF) 3 мая 2011 года.
  77. ^ Роджерс 2003, стр. 470.
  78. ^ Вейнерт 2002, стр. 299.
  79. ^ ab Wejnert 2002, стр. 301.
  80. ^ Басс, Фрэнк М. (1969). «Новый рост продукта для образцовых потребительских товаров длительного пользования». Management Science . 15 (5): 215–227. doi :10.1287/mnsc.15.5.215. ISSN  0025-1909.
  81. ^ Хохбаум, Дорит С. (2011). «Рейтинг клиентов по их готовности принять новые продукты». Исследование операций . 59 (5): 1171–1183. doi :10.1287/opre.1110.0963. S2CID  17397292.
  82. ^ Насринпур, Хамид Реза; Фризен, Марсия Р.; Маклеод, Роберт Д. (2016-11-22). «Агентная модель распространения сообщений в электронной социальной сети Facebook». arXiv : 1611.07454 [cs.SI].
  83. ^ Что математика может рассказать нам о распространении технологий в городах.
  84. ^ Как инновации проникают в сообщество? Математическое моделирование может дать подсказки
  85. ^ Уоттс, DJ (2002). «Простая модель глобальных каскадов в случайных сетях». Труды Национальной академии наук . 99 (9): 5766–5771. Bibcode : 2002PNAS...99.5766W. doi : 10.1073/pnas.082090499 . PMC 122850. PMID  16578874 . 
  86. ^ Изли, Д.; Клейнберг, Дж. (2010). Сети, толпы и рынки: рассуждения о высокосвязанном мире . Кембридж: Cambridge University Press. С. 497–531. ISBN 9780521195331.
  87. ^ Маккаллен, Нью-Джерси (2013). «Многопараметрические модели распространения инноваций в сложных сетях». Журнал SIAM по прикладным динамическим системам . 12 (1): 515–532. arXiv : 1207.4933 . doi : 10.1137/120885371.
  88. ^ Мейерс, П.; Сивакумар, К.; Наката, К. (1999). «Внедрение инноваций в промышленных процессах: факторы, эффекты и маркетинговые последствия». Журнал управления инновациями в продуктах . 16 (3): 295–311. doi :10.1111/1540-5885.1630295.
  89. ^ Кац, Э.; Левин, М.; Гамильтон, Х. (1963). «Традиции исследований распространения инноваций». American Sociological Review . 28 (2): 237–252. doi :10.2307/2090611. JSTOR  2090611.
  90. ^ Даманпур, Ф. (1996). «Организационная сложность и инновации: разработка и тестирование моделей множественных непредвиденных обстоятельств». Наука управления . 42 (5): 693–716. doi :10.1287/mnsc.42.5.693.
  91. ^ ab Downs, GW; Mohr, LB (1976). «Концептуальные вопросы изучения инноваций». Administrative Science Quarterly . 21 (4): 700–714. doi :10.2307/2391725. JSTOR  2391725.
  92. ^ Гислер, Маркус (2012). «Как образы бренда-двойника влияют на процесс создания рынка: продольные выводы из роста популярности косметики с ботоксом». Журнал маркетинга . 76 (6): 55–68. doi :10.1509/jm.10.0406. S2CID  167319134.
  93. ^ Робертсон, М.; Свон, Джеки; Ньюэлл, Сью (1996). «Роль сетей в распространении технологических инноваций». Журнал исследований управления . 33 (3): 333–359. doi :10.1111/j.1467-6486.1996.tb00805.x.

Внешние ссылки