Počítačová simulace a organizační studie - Computer simulation and organizational studies

Počítačová simulace je prominentní metodou v organizačních studiích a strategickém řízení.^[1] I když existuje mnoho použití pro počítačová simulace (včetně vývoje inženýrských systémů uvnitř technologicky vyspělých firem), většina akademických pracovníků v oborech strategické řízení a organizační studie využili počítačovou simulaci k pochopení fungování organizací nebo firem. V poslední době však vědci také začali k pochopení používat počítačovou simulaci organizační chování na mikroúrovni se zaměřením na jednotlivce a mezilidské vztahy poznání a chování^[2] jako týmová práce.^[3]

Zatímco strategičtí vědci mají tendenci soustředit se na testování teorií výkonu firmy, mnoho organizační teoretici jsou zaměřeny na popisnější teorie^{[Citace je zapotřebí ]}, sjednocujícím tématem bylo použití výpočetní modely buď ověřit nebo rozšířit teorie. Není náhodou, že se výzkumníci využívající výpočetní simulaci inspirovali nápady z biologické modelování, ekologie, teoretická fyzika a termodynamika, teorie chaosu, teorie složitosti a organizační studie protože tyto metody byly také plodně použity v těchto oblastech.

Základní rozlišení / definice

Vědci studující organizace a firmy využívající počítačové simulace využívají řadu základních rozdílů a definic, které jsou běžné ve výpočetní vědě

• Agent-based vs Equation-based: modely založené na agentech rozvíjet podle interakcí relativně jednoduchých akcí, zatímco modely založené na rovnicích se odvíjejí numericky na základě různých dynamických nebo ustálených rovnic (Poznámka: někteří tvrdí, že jde o falešný rozdíl, protože některé modely založené na agentech používají chování jejich agentů)
• Model: zjednodušené verze reálného světa, které obsahují pouze základní prvky teoretického zájmu^[4]
• Složitost modelu: počet koncepčních částí v modelu a spojení mezi těmito částmi^[5]
• Deterministické vs. stochastické: deterministické modely se odvíjejí přesně tak, jak je specifikováno nějakou předem specifikovanou logikou, zatímco stochastické modely závisí na různých remízách z rozdělení pravděpodobnosti
• Optimalizace vs. popisná: modely s herci, kteří buď hledají optima (například vrcholy ve fitness krajině), nebo ne

Metodické přístupy

V oblasti výpočetní simulace existuje celá řada různých metodických přístupů. Patří mezi ně mimo jiné následující. (Poznámka: tento seznam není vzájemně exkluzivní ani kolektivně vyčerpávající, ale snaží se být spravedlivý vůči dominantním trendům. Tři různé taxonomie viz Carley 2001; Davis et al. 2007; Dooley 2002)

• Modely založené na agentech: výpočetní modely zkoumající interakci více agentů (mnoho z následujících přístupů může být také založeno na agentech)
• Mobilní automaty: modely zkoumající více aktérů ve fyzickém prostoru, jejichž chování je založeno na pravidlech
• Dynamické síťové modely: jakýkoli model představující subjekty a nečinné entity (úkoly, zdroje, umístění, víry atd.), Které jsou propojeny prostřednictvím relačních odkazů jako v dynamická analýza sítě
• Genetické algoritmy: modely agentů, jejichž genetická informace se může v průběhu času vyvíjet
• Rovnice (nebo nelineární modelování): modely využívající (obvykle nelineární ) rovnice, které určují budoucí stav jeho systémů
• Modely sociální sítě: jakýkoli model představující aktéry propojené prostřednictvím stereotypních „vazeb“ jako v analýza sociálních sítí
• Stochastická simulace: modely, které zahrnují náhodné proměnné nebo zdroj stochasticity
• Dynamika systému: přístup založený na rovnicích pomocí neformálních smyček a zásoby a toky zdrojů
• NK modelování: herci modelovaní jako N uzly propojené prostřednictvím K spojení, které se (obvykle) snaží dosáhnout vrcholu fitness krajiny

Časný výzkum

Dřívější výzkum strategií a organizací využívajících výpočetní simulaci se zabýval buď makro-chováním systémů, nebo konkrétními organizačními mechanismy. Mezi hlavní body raného výzkumu patří:

• Cohen, March & Olsen's (1972) Model organizační volby v popelnici modelované organizace jako soubor řešení hledajících problémy v poněkud anarchické organizaci ve stylu „popelnice“.
• Marchova (1991) studie Průzkum a vykořisťování v organizačním učení využil základní rozdíl zkoumat / využívat John Holland (1975), aby ukázal hodnotu pomalých studentů v organizacích.
• Nelson & Winter's (1982) Evoluční teorie ekonomických změn použil simulaci, aby ukázal, že evoluční model může produkovat stejný druh čísel HDP / produktivity jako teoretická neoklasická racionální volba.

Pozdější výzkum

Pozdější výzkum využívající výpočetní simulaci kvetl v 90. letech a později. Mezi hlavní výhody patří:

• Carroll & Harrisonův (1998) model organizační demografie a kultury
• Davis, Eisenhardt & Bingham (2009) model organizační struktury v nepředvídatelných prostředích
• Gavetti & Levinthalův (2000) model kognitivního a zážitkového vyhledávání
• Levinthalův (1997) NK model adaptace na drsné krajiny s fitness
• Rivkinova (2000) studie strategického napodobování
• Rudolph & Repenningův model katastrofických bodů zvratu (2002)
• Sastryův (1997) model interpunkčních organizačních změn
• Zottův (2003) model strategického vývoje a dynamických schopností

Reference

tento článek potřebuje další citace pro ověření. Prosím pomozte vylepšit tento článek podle přidávání citací ke spolehlivým zdrojům. Zdroj bez zdroje může být napaden a odstraněn. Najít zdroje: „Počítačová simulace a organizační studie“  – zprávy  · noviny  · knihy  · učenec  · JSTOR (Duben 2009) (Zjistěte, jak a kdy odstranit tuto zprávu šablony)

Další čtení

• Adner, R .; Levinthal, D. (2001). „Heterogenita poptávky a vývoj technologií: důsledky pro inovace produktů a procesů“. Věda o řízení. 47 (5): 611–628. doi:10,1287 / měs. 47.5.611.10482. Archivovány od originál dne 2009-09-25. Citováno 2006-07-14.
• Bruderer, E .; Singh, J. S. (1996). „Organizační evoluce, učení a výběr: model založený na genetickém algoritmu“. Academy of Management Journal. 39 (5): 1322–1349. doi:10.2307/257001. JSTOR  257001.
• Carley, K. M. 2001. Výpočtové přístupy k sociologickému teoretizování. In J. Turner (Ed.), Handbook of Sociological Theory: 69–84. New York, NY: Kluwer Academic / Plenum Publishers [1].
• Carroll, G .; Harrison, J. R. (1998). „Organizační demografie a kultura: poznatky z formálního modelu a simulace“. Správní věda čtvrtletní. 43 (3): 637–667. doi:10.2307/2393678. JSTOR  2393678. Archivovány od originál dne 10. 9. 2006. Citováno 2006-07-14.
• Cohen, M. D .; March, J .; Olsen, J. P. (1972). „Model organizační volby v popelnici“. Správní věda čtvrtletní. 17 (1): 1–25. doi:10.2307/2392088. JSTOR  2392088.
• Crowder, R. M .; Robinson, M. A .; Hughes, H. P. N .; Sim, Y. W. (2012). „Vývoj rámce modelování založeného na agentech pro simulaci týmové práce inženýra“. Transakce IEEE na systémech, člověku a kybernetice - část A: Systémy a lidé. 42 (6): 1425–1439. doi:10.1109 / TSMCA.2012.2199304.
• Davis, J.P .; Eisenhardt, K.M .; Bingham, C.B. (2007). „Vývoj teorie pomocí simulačních metod“. Academy of Management Review. 32 (2): 480–499. CiteSeerX  10.1.1.562.5016. doi:10,5465 / AMR.2007.24351453.
• Davis, J.P .; Eisenhardt, K.M .; Bingham, C.B. (2009). „Optimální struktura, dynamika trhu a strategie jednoduchých pravidel“. Správní věda čtvrtletní. 54 (3): 413–452. doi:10.2189 / asqu.2009.54.3.413. hdl:1721.1/52690.
• Forrester, J. 1961. Průmyslová dynamika. Cambridge, Massachusetts: MIT Press.
• Gavetti, G .; Levinthal, D. (2000). „Dívat se dopředu a dozadu: kognitivní a zážitkové vyhledávání“. Správní věda čtvrtletní. 45 (1): 113–137. doi:10.2307/2666981. JSTOR  2666981. Archivovány od originál dne 2009-09-25. Citováno 2006-07-14.
• Harrison, J. R .; Lin, Z .; Carroll, G. R .; Carley, K. M. (2007). "Simulační modelování v organizačním a manažerském výzkumu". Academy of Management Review. 32 (4): 1229–1245. doi:10.5465 / amr.2007.26586485.
• Holland, J. H. 1975. Adaptace v přírodních a umělých systémech. Ann Arbor, MI: The University of Michigan Press.
• Hughes, H. P. N .; Clegg, C. W .; Robinson, M. A .; Crowder, R. M. (2012). „Agentové modelování a simulace: Potenciální příspěvek k organizační psychologii“. Journal of Occupational and Organizational Psychology. 85 (3): 487–502. doi:10.1111 / j.2044-8325.2012.02053.x.
• Kauffman, S. 1989. Adaptace na drsné krajině fitness. V E. Stein (Ed.), Přednášky ve vědě o složitosti. Reading, Mass .: Addison – Wesley.
• Kauffman, S. 1993. Počátky řádu. New York, NY: Oxford University Press.
• Langton, C. G. 1984. Vlastní reprodukce v celulárních automatech. Physica, 10D: 134–144.
• Lant, T .; Mezias, S. (1990). „Řízení diskontinuálních změn: Simulační studie organizačního učení a podnikání“. Deník strategického řízení. 11: 147–179. JSTOR  2486675.
• Lave, C., & March, J. G. 1975. An Introduction to Models in the Social Sciences. New York, NY: Harper a Row.
• Law, A. M. a Kelton, D. W. 1991. Simulační modelování a analýza (2. vydání). New York, NY: McGraw – Hill.
• Levinthal, D (1997). "Adaptace na drsné krajiny". Věda o řízení. 43 (7): 934–950. doi:10,1287 / měsíc 43,7,934.
• Lomi, A .; Larsen, E. (1996). „Místní interakce a globální vývoj: výpočetní přístup k dynamice organizačních populací“. Academy of Management Journal. 39 (5): 1287–1321. doi:10.2307/257000. JSTOR  257000.
• March, J. G. (1991). „Průzkum a vykořisťování v organizačním učení“. Věda o organizaci. 2 (1): 71–87. doi:10.1287 / nebo sc.2.1.71.
• Nelson, R. R. a Winter, S. G. 1982. Evoluční teorie ekonomické změny. Cambridge, Massachusetts: Belknap - Harvard University Press.
• Repenning, N (2002). „Simulační přístup k porozumění dynamice implementace inovací“. Věda o organizaci. 13 (2): 109–127. doi:10.1287 / nebo sc.13.2.109.535. hdl:1721.1/3803.
• Rivkin, J. (2000). „Imitace komplexních strategií“. Věda o řízení. 46 (6): 824–844. doi:10,1287 / měs. 46.6.824.11940.
• Rivkin, J. (2001). "Reprodukce znalostí: replikace bez napodobování při střední složitosti". Věda o organizaci. 12 (3): 274–293. doi:10.1287 / nebo sc.12.3.274.10106.
• Rudolph, J .; Repenning, N. (2002). „Dynamika katastrof: Porozumění roli kvantity v organizačním kolapsu“. Správní věda čtvrtletní. 47 (1): 1–30. doi:10.2307/3094889. JSTOR  3094889.^{[trvalý mrtvý odkaz ]}
• Sastry, M. A. (1997). "Problémy a paradoxy v modelu přerušované organizační změny". Správní věda čtvrtletní. 42 (2): 237–275. doi:10.2307/2393920. JSTOR  2393920.
• Schelling, T (1971). Msgstr "Dynamické modely segregace". Journal of Mathematical Sociology. 1 (2): 143–186. doi:10.1080 / 0022250x.1971.9989794.
• Simon, H. 1996 (1969; 1981) The Sciences of the Artificial (3. vydání) MIT Press [2].
• Sterman, J. 2000. Business Dynamics: Systems Thinking and Modeling for a Complex World. New York, NY: Irwin McGraw – Hill.
• Sterman, J .; Repenning, N .; Kofman, F. (1997). „Neočekávané vedlejší účinky úspěšných programů kvality: Zkoumání paradoxu zlepšení organizace“. Věda o řízení. 43 (4): 503–521. doi:10,1287 / měs. 43.4.503. hdl:1721.1/2506.
• Wolfram, S. 2002. Nový druh vědy. Champaign, IL: Wolfram Media.
• Zott, C (2003). „Dynamické schopnosti a vznik vnitropodnikového rozdílového výkonu firmy: poznatky ze simulační studie“. Deník strategického řízení. 24 (2): 97–125. doi:10,1002 / smj.288.