隐性知识流转网成员合作的共生关系、演化模型及仿真研究
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作者:张宝生 张庆普
基金項目：国家自然科学基金资助项目“网络型知识组织成员错时空的隐性知识合作机制及其实现研究”（项目编号：71702039）;教育部人文社会科学研究一般项目“隐性知识流转网的成员合作机制及网络结构优化研究”（项目编号：16YJC870019）;黑龙江省自然科学基金项目“地方政府网络舆情综合治理体系构建及治理能力提升策略研究”（项目编号：LH2019G009）;黑龙江省哲学社会科学研究规划项目“黑龙江产业集群视角下的企业创新能力与政府补贴关系研究”（项目编号：2105219031）。
作者简介：张宝生（1982-），男，副教授，博士，硕士生导师，研究方向：网络舆情、知识系统工程。张庆普（1956-），男，教授，博士生导师，研究方向：知识管理、系统工程、管理决策优化。
摘要：[目的/意义]隐性知识流转网成员相互依存、彼此合作，构成复杂的共生生态系统，研究为隐性知识流转网形成健康、稳定的成员共生关系提供指导。[方法/过程]运用种群生态学的共生理论分析了成员间的合作共生关系和共生模式，运用Logistic模型描述了成员知识量的增长规律和演化过程，推演了演化均衡点和稳定条件，并进行了模拟仿真分析。[结果/结论]研究结果表明：互惠共生是成员合作的最优模式，成员共生演化稳定状态的知识量与成员共生系数和最大知识规模相关，知识自然增长率和初始知识规模影响成员知识增长速度和路径。成员共生系数受到合作效应和竞争效应两方面的影响，成员的知识贡献程度、价值共创水平及知识还原程度对成员双方共生演化稳定状态的知识量有积极正向作用，竞争因素抑制了成员知识量的增长。
关键词：隐性知识流转网;成员合作;共生关系;共生模式;共生演化
DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2020.11.004
〔中图分类号〕G201〔文献标识码〕A〔文章编号〕1008-0821（2020）11-0034-10
Research on Symbiosis Relationship，Evolution Mode and Simulation of
Member Cooperation in Tacit Knowledge Transfer Network
Zhang Baosheng1Zhang Qingpu2
（1.School of Management，Harbin Normal University，Harbin 150025，China;
2.School of Management，Harbin Institute of Technology，Harbin 150001，China）
Abstract：[Purpose/Significance]The members of tacit knowledge transfer network depend on each other，cooperate and innovate，and form a complex symbiotic ecosystem.The research provides guidance for the formation of healthy and stable member symbiosis of tacit knowledge transfer network.[Method/Process]It analyzed the symbiotic relationship and symbiosis mode among members，described the growth rule and evolution process of member knowledge by logistic model，analyzed the evolution equilibrium point and stability condition，and conducted simulation.[Result/Conclusion]The results showed that mutualism was the optimal mode of member cooperation.The amount of knowledge in the stable state of member symbiosis was related to member symbiosis coefficient and maximum knowledge scale.The natural growth rate of knowledge and initial knowledge scale affected the growth rate and path of member knowledge.The symbiosis coefficient of members was affected by cooperation effect and competition effect.The knowledge contribution level，value co-creation level of member and knowledge restoration level had positive effect on the knowledge quantity on evolutionarily stable state，and competition factors restrain the growth of members knowledge quantity.
Key words：tacit knowledge transfer network;member cooperation;symbiotic relationship;symbiotic mode;symbiotic evolution 根据社会网络相关理论，无论是显性知识还是隐性知识，知识的流转活动都可理解为在网络环境中，只是流转的具体路径和渠道的差别[1]。多元知识主体为应对复杂、不确定的创新环境，搜索利用具有互补性、异质性的隐性知识资源而发展形成了隐性知识流转网络[2]。从静态的角度来看，隐性知识流转网是一种结构：由节点（知识成员）和边（成员之间的关系）构成;从动态的角度来看，隐性知识流转网是一个过程、一种工作系统：隐性知识在网络中流动、传递[3];从目的角度看，隐性知识流转网是一种功能：实现隐性知识共享融合，促进知识创新和价值创造[4]。根据共生演化理论，种群只有与相关种群建立持续的合作关系才能在群体中占据有利地位[5]，合作是隐性知识流转网的功能实现和顺利运行的基础。隐性知识流转网的结构、关系及资源是不断更新迭代、动态演化的，具有自组织性[6];网络成员以隐性知识资源的流动和整合为纽带，相互依存、合作发展、共同进化，显现出生物学的共生特征，符合生态系统的进化机制，成员关系和知识量的变化是网络演化的微观表征[7]。成员合作共生是隐性知识流转网持续存在、发展和演进的基础。
经济学和管理学领域主体间的共生关系相关研究主要集中在创新生态系统、创业生态系统、创意产业空间、实体产业间等。欧忠辉等指出创新生态系统是由核心企业和配套组织在共生环境中从事价值创造和获取等共生活动的复杂系统[8]。刘平峰等对创新生态系统共生演化机制进行了研究，指出其是具有递进演化机制和多边多向交流机制的非线性耗散系统[9]。江瑶等对创意产业空间的知识溢出和互利共生进行了研究，分析了空间集聚形成的影响因素及作用机理[10]。李洪波等对创业生态系统共生演化进行了研究，指出创业生态系统是由创业参与主体和创业支持机构通过不同的共生方式形成的自组织协调系统[11]。韩峰等指出产业共生网络是通过物料、能源或信息的传递形成的企业间共生网络[12]。江露薇等在对装备制造业共生模式研究中指出，共生是区域产业由无序向有序、由竞争向合作、由数量向质量发展的路径选择[13]。
相关研究对系统内主体共生关系的探讨为本文奠定了研究基础，可将共生思想借鉴到隐性知识流转网成员关系的研究中。目前关于知识网络成员合作的研究对成员合作关系及合作过程的演化规律和整体把握不足，对合作效果的影响因素和路径缺乏细致刻画和深度挖掘。研究以成员作为共生单元讨论在合作共生环境中成员知识量的增长规律、过程模式及演化路径，将共生系统稳定状态的影响因素进行解构，并进行模拟仿真。在此基础上提出对策建议，为促进隐性知识流转网的成员合作，优化网络环境提供参考。
1隐性知识流转网成员合作共生系统概念模型
共生是一种普遍存在的生物现象，指两种或两种以上密切接触的不同物种或种群之间形成的彼此依赖和互利关系，资源互补的群体之间通过建立持续的合作关系在生态系统中占据有利地位，推动群体不断演化发展，共生系统由共生单元、共生模式、共生环境等要素构成[14]。隐性知识流转网的成员在一定的时空范围内，彼此以知识合作为基础，通过知识资源的流动和整合建立有机联系，成员间相互依存、影响、作用，经过持续的动态演化形成自组织的复杂共生生态系统。
11共生单元
共生单元指构成共生体或共生关系的基本能量生产和交换单位[15]。隐性知识流转网中的共生单元是知识成员或具有某一共性特征的知识成员群体，知识成员是构成共生系统的基本物质条件。知识是成员共生的基质，共生单元的质参量为成员的知识存量，反映了共生单元的内在性质，决定了共生单元的能量和状态;共生单元的象参量是知识属性、学科类型和关联性等，反映了共生单元的外部特征，决定了共生单元的功能和地位。质参量和象参量随着知识成员共生系统的演化而动态变化。隐性知识流转网成员由于知识存量和知识属性等特征的差异导致权力和价值的不同，在共生系统的演化过程中处于核心、外围、桥梁、主导、从属等地位，逐渐形成了核心节点、边缘节点、结构洞等多元连边的共生网络结构。
共生单元（网络成员）的质参量（知识存量）可以相互表达、流动和转化，质参量的这种兼容性使共生单元产生了内在联系，具备了共生的可能性，隐性知识流转网成员之间存在多种质参量相容关系。共生单元的基本活动是知识合作，通过合作使知识流动、转移、叠加并生成新知识、产生新能量，从而形成共生关系，促进共生单元共同进化。共生单元的知识合作反映了其物质和能量在共生系统中的流动和转化。
12共生模式
共生模式是共生单元相互作用的方式和强度，是行为方式和共生程度的具体结合，反映了共生单元之间的物质信息交流和能量互换关系[16]。隐性知识流转网成员在合作共生过程中知识会扩散，在共生单元间进行复制，使知识在系统中的密度增加;另一方面，合作会产生创新和知识溢出，使知识在共生系统中的维度增加，生成新能量。合作共生促进了网络和成员的知识增长，共生系统内知识增量的分配反映了共生行为的差异。根据共生结构和利益分配共生单元之间的共生模式可分为寄生、偏利共生和互惠共生[17]。
根据组织程度可分为点共生、间歇共生、连续共生及一体化共生模式[18]。点共生是成员单次、某方面的合作关系，共生关系具有随机性、偶然性和不确定性;间歇共生是成员按一定时间间隔多次在某一或几方面的合作关系，共生关系是计划、非随机的，但仍具有不稳定性;连续共生是成员在一定时间区间内具有连续的、多样化的合作，共生关系具有长期性、稳定性和必然性。一体化共生是成员在一定时间区间内形成的具有独立性质和功能的共生体，成员存在全方位的合作。
13共生环境
共生单元以外的因素总和构成共生环境，是成员共生发展的外在条件。隐性知识流转网的共生环境是成员合作的知识场域，合作规则、规范惯例、合作平台、網络提供的制度保障等因素塑造了共生环境。共生单元间的接触方式和联系通道称为共生界面，是共生单元进行信息、能量传导的媒介或载体，影响共生系统的稳定性和效率，成员通过共生界面实现知识资源的流转和整合，并产生新知识，隐性知识流转网成员的共生界面可以是同一物理空间的合作，也可以是通过现代信息媒介的跨时空合作。成员在共生环境中通过共生界面实现信息传输、物质交流、分工合作等功能。 综合上述分析，隐性知识流转网成员共生系统如图1所示。
2隐性知识流转网成员共生演化模型
21基本分析
生物学中的Logistic生长函数描述了生态系统的种群成长规律，受制于资源、环境等限制种群的增长速度会随着种群密度的增加而逐渐放缓，即Logistic增长速度在初期最快，当增长到一定程度后开始减慢，最后趋于稳定，直至停止增长达到饱和值[19]。隐性知识流转网成员通过在网络内知识的获取、吸收、消化、转化等過程得到成长，不断提升自身的知识存量。隐性知识流转网中成员的知识增长过程符合Logistic增长规律，成员合作共生的基质是知识，成员通过知识的合作融合产生新知识，随着知识转移、整合和合作创新的过程知识存量会增加，但知识的增长受到网络内的知识资源有限性、网络环境及成长空间的约束，在一定时间内面临不变的环境，即使充分利用网络内各种资源知识存量也不可能无限扩大，增长速度会逐渐变缓，知识同质化也会日趋严重，直至达到增长瓶颈，从高速增长期进入稳定均衡期。
Logistic模型可以表示多个种群间的相互作用关系，网络内不同种群的划分标准可以是个体层面、学科层面、组织层面等，成员合作共生可以是成员个体间、同类成员群体间的知识转移、合作创新等，在合作共生中知识发生了流转、扩散并涌现新知识，种群知识量的变化描述了其成长过程和成长程度，种群知识量的增加视为种群规模的扩大，知识量的变化幅度也表明了成员种群对网络资源的占有率、创造和获取价值的多少。
22成员共生模型构建
对双成员主体（知识种群）合作共生的知识演化进行参数设计，成员A的知识量为SA（t），成员B的知识量为SB（t），成员知识量（种群规模）是时间t的函数，在资源环境约束下成员知识量的饱和值为A、B。rA、rB为成员知识的自然增长率，即成员不参与合作，通过自主学习和独立创新获得的知识增长率，rA>0，rB>0。
221独立共存
在成员独立生长，单独进行知识活动，不依靠网络内其他成员时，成员知识量的演化动力学方程组为：
dSAdt=rASA1-SAA，SA（0）=SA0
dSBdt=rBSB1-SBB，SB（0）=SB0
其中：SA0、SB0为成员的初始知识量，rASA、rBSB为成员自身知识量增长趋势，1-SAA、1-SBB为Logistic系数，即系统环境、资源约束下的阻滞作用。
222合作共生
隐性知识流转网的核心功能是实现拥有互补知识的成员合作，当成员参与知识合作时，知识增长率会受到来自其他成员的增益。引入成员知识贡献系数α，即成员多大程度上共享、提供自身知识参与合作，0≤α≤1，当成员无所保留共享自身全部知识时，贡献系数为1，隐藏知识不提供时为0。在现代信息通讯技术的支持下，这种合作可以是跨时空的，即在社交媒介、虚拟现实、在线社区等媒介和平台的支持下，成员的合作是可以在虚拟情境下进行的，但由于时空阻滞会有一定的知识损失[20]，设损失系数为m，则还原系数n=1-m，0≤m，n≤1。成员贡献的知识被另一成员吸收、转化和融合，参与价值共创，设价值共创系数为β，当知识资源被充分利用，产生的知识价值大于原有贡献的知识时β>1;当知识资源只被部分利用，产生的知识价值小于原有贡献的知识时0≤β<1。η为合作系数，A、B分别代表两个成员，则ηA=βA（nBαB），ηB=βB（nAαA），反映了合作产生实际作用和效果。
当成员进行知识合作时，成员知识量的演化动力学方程组为：
dSAdt=rASA1-SAA+ηASBB，SA（0）=SA0
dSBdt=rBSB1-SBB+ηBSAA，SB（0）=SB0
223竞合共生
隐性知识流转网的理想状态是充分合作，但实际上不可避免地存在一定的竞争，即使在具有共同目标的同一组织内部，考虑到丧失知识优势的风险，成员间或多或少也会存在隐性的竞争，竞争会对知识的增长产生一定抑制作用，设竞争的影响系数为θ，θ≥0，在考虑同时存在合作和竞争的情况下，共生对知识增长的影响作用为ψ=η-θ，ψA、ψB为成员A、B的共生系数。
当存在竞争时，成员知识量的演化动力学方程组为：
dSAdt=rASA1-SAA+（ηA-θA）SBB，SA（0）=SA0
dSBdt=rBSB1-SBB+（ηB-θB）SAA，SB（0）=SB0
224多成员主体共生
考虑成员A和多个成员之间的共生关系，设和成员A合作的企业有N个，其中成员i对成员A的共生系数为ψiA，成员A对成员i的共生系数为ψAi。
多成员主体共生的成员知识量演化动力学方程组为：
dSAdt=rASA1-SAA+ψAiSii，SA（0）=SA0
dSidt=riSi1-Sii+ψiASAA，Si（0）=Si0
i=1，2，3，4，…，N
23共生模式讨论
根据成员双方的共生系数可以判断成员共生的演化模式及知识的流向和合作价值。如表1所示。
对均衡点P4进行全局稳定性分析，采用相轨线分析均衡点在不同初始状态下的稳定性。如图2所示。
直线LA=1-SAA+ψASBB=0和LB=1-SBB+ψBSAA=0将平面（SA，SB≥0）划分成A1、A2、A3、A4 4个区域。
图2ψA<1，ψB<1条件的相轨线
A1：dSAdt>0，dSBdt>0
A2：dSAdt>0，dSBdt<0
A3：dSAdt<0，dSBdt>0 A4：dSAdt<0，dSBdt<0
系统轨线无论从任一区域的任何点出发，都将趋向于P4点，P4具有全局稳定性。此外，当满足ψA<1、ψB<1时，SA=1+ψA1-ψAψBA>A，SB=1+ψB1-ψAψBB>B。共生系统得到了进化，成员间处于互利共生的关系，合作共生的收益大于独立时的收益，稳定状态的成员知识量大于双方单独运行时的饱和量，即共生拓展了成员发展空间，带来了知识增量。
3成员共生演化仿真分析
通過MATLAB仿真模拟隐性知识流转网的成员共生关系和演化路径。
31不同共生模式的演化仿真
讨论不同共生模式下，成员之间的共生演化。参考相关研究并结合成员合作实际情况，在考虑仿真规律性和数值合理性的基础上，设定初始参数值。设成员A、B的初始知识量为SA0=50，SB0=50;成员知识的自然增长率为rA=1，rB=07;成员独立发展的知识饱和量为A=800，B=800;演化周期t=30。讨论共生系数ψA、ψB不同取值组合下成员共生关系的演化过程。
311寄生共存模式
根据寄生模式的条件，取ψA=03，ψB=-03，成员之间寄生共生的演化结果如图3所示。
从图3中可以看出，成员共生处于寄生模式时，整个共生过程中知识资源是单向转移流动的。共生系数为正的成员稳定状态的知识存量高于独立发展时的最大知识量，合作促进了成员知识量的增长;共生系数为负的成员稳定状态时知识存量低于独立发展时的最大知识量，即合作抑制了成员知识量的增长，合作并没有产生新知识。合作使一方受益，合作成本较高或竞争负向影响等因素使另一方受损。
312偏利共生模式
根据偏利共生模式的条件，取ψA=03，ψB=0，成员之间偏利共生的演化结果如图4所示。
从图4中可以看出，成员共生处于偏利共生模式时，成员合作产生新知识，但只有一方成员获得新知识。这种合作关系对一方有利而对另一方既无利也无损失。共生系数为正的成员稳定状态的知识存量高于独立发展时的最大知识量，合作促进了成员知识量的增长;共生系数为负的成员稳定状态时知识存量等于独立发展时的最大知识量，即合作对成员知识量增长没有影响。
313非对称互惠共生模式
根据偏利共生模式的条件，取ψA=03，ψB=02，成员之间非对称互惠共生的演化结果如图5所示。
从图5中可以看出，成员共生处于非对称互惠共生模式时，成员合作产生新知识，且新知识在成员之间分配，存在着双向知识交流机制，共生单元共同进化。成员双方稳定状态的知识存量都高于独立发展时的最大知识量，双方都获益于合作，合作推动知识双向流动、融合创新，促进了知识量的增长，但知识增量存在差异，共生系数大的成员知识量增长大于共生系数小的成员。
314非对称互惠共生模式
1）自然增长率的影响
根据偏利共生模式的条件，取ψA=03，ψB=03，成员之间非对称互惠共生的演化结果如图6所示。
从图6中可以看出，成员共生处于对称互惠共生模式时，成员双方稳定状态的知识存量都高于独立发展时的最大知识量，双方的获益程度相等。成员A、B的差异是由于知识自然增长率不同，可以看出自然增长率影响共生成员的知识增长速度，但对稳定状态的最大知识规模没有影响，即学习、创新能力强的成员合作时的知识增长速度也会越快。
2）初始知识规模的影响
考察成员初始知识规模对共生演化的影响，取rA=rB=1，SA0=50，SB0=200，演化结果如图7所示。
从图7中可以看出，初始知识规模影响共生成员的知识增长速度，但对稳定状态的最大知识规模没有影响，即在其它条件相同时，初始知识量低、知识增长潜力空间大的成员知识增长速度更快。
3）最大知识规模的影响
考察成员独立发展的最大知识规模对共生演化的影响，取rA=rB=1，A=600，B=800，演化结果如图8所示。
从图8中可以看出，成员独立发展时的最大知识量影响互惠共生稳定状态时的知识规模，即在其它条件相同时，成员独立发展的知识饱和量越大，稳定状态的知识规模也越大，知识增长空间也越大。
32相关参数对共生系统演化路径的影响
讨论影响共生系数的相关参数对共生系统演化的影响，将共生系数的影响分解细化。ψA=βA（nBαB）-θA，ψB=βB（nAαA）-θB，即共生系数受到合作方的知识贡献水平、成员的知识吸收和创新能力、考虑到跨时空合作的知识损失，以及竞争产生的负面效应等因素影响。
321知识贡献系数的影响
设βA=βB=05，αA=06，αB1=03，αB2=06，αB3=08，讨论互惠共生模式下，不同知识贡献系数对成员共生演化的影响，对成员A和成员B的知识量演化路径进行仿真，结果如图9、图10所示。
从图9、图10中可以看出，成员B的知识贡献系数越大，成员A的知识增长规模越大，同时成员B的知识增长规模也越大。即成员知识共享程度越高，合作的效果越好、知识增量越大。除了合作方共享知识的促进作用，自身共享知识也会因为网络内整体知识量的提高而促进自身知识的增长，但合作方的影响作用更大。
322价值共创系数的影响
设αA=αB=06，βB=05，βA1=02，βA2=05，βA3=11，讨论互惠共生模式下，不同价值共创系数对成员共生演化的影响，对成员A和成员B的知识量演化路径进行仿真，结果如图11、图12所示。
从图11、图12中可以看出，成员A的价值共创系数越大，成员A的知识增长规模越大，同时成员B的知识增长规模也越大;βA3>1，成员合作创新产生的价值高于合作方共享知识的价值，产生了价值增值和知识增量，此时稳定状态的知识规模有较大的提升。即成员知识互补性越强、吸收能力及转化利用能力越强则合作收益越大，稳定状态的知识规模越大，这种价值共创能力对合作方也有积极的带动作用，合作方受益于网络整体知识量的提升。 323知识还原系数的影响
讨论跨时空合作情境下存在知识损失的情况，假设成员A和成员B知识还原系数相同，设nA1=nB1=1，nA2=nB2=07，nA3=nB3=05，αA=αB=06，βA=βB=05，因成员A和成员B条件相同，只仿真成员A的知识量演化路径，如图13所示。
从图13中可以看出，成员跨时空合作的知识损失越大、还原系数越小，成员知识增长的规模越小;n1为不存在知识损失的情况，稳定状态的知识规模最大。即跨时空对合作效果有一定制约，同一物理空间内的合作有更好的收益，知识还原系数越大，稳定状态的知识规模越大。
324竞争系数的影响
讨论存在竞争影响的情况，假设nA1=nB1=0，nA2=nB2=07，nA3=nB3=05，αA=αB=06，βA=βB=05，θA1=0，θA2=01，θA3=04，成员B不存在竞争的影响，对成员A和成员B的知识量演化路径进行仿真，结果如图14、图15所示。
从图14、图15中可以看出，成员的竞争影响越大，成员稳定状态的知识规模越小，竞争对成员合作收益有负向影响;θA1为不存在竞争影响的情况，稳定状态的知识规模最大;θA3超过了ηA3，竞争的影响超过了合作收益，成员A在合作共生中处于负收益状态（寄生）。同时成员A的竞争系数也会影响成员B的知识增长，网络整体受到了竞争影响的制约。
4结论与建议
基于种群生态学的共生理论构建隐性知识流转网成员共生模型，探讨了成员的共生关系，分析了成员合作的共生演化过程，对不同的共生演化模式进行了仿真分析。研究结果表明：成员知识量的变化描述了主体成长过程，成长规律符合Logistic增长规律，互惠共生是成员合作的最佳演化模式，通过成员双向知识交流创造新知识，成员双方得到共同进化。成员共生演化稳定状态的知识量与成员共生系数和最大知识规模相关，知识自然增长率和初始知识规模影响成员知识增长速度。成员共生系数受到合作效应和竞争效应两方面的影响，共生系数可分解为知识贡献系数、价值共创系数、知识还原系数和竞争系数的综合作用，仿真得出成员知识的共享程度、对提供知识的吸收利用水平及错时空情境下的知识还原程度对成员双方共生演化稳定状态的知识量有正向的影响，竞争程度对稳定状态的知识量有负向影响。
针对模型分析和仿真结果提出以下建议：
一是优化成员共生环境，提高知识贡献系数。在隐性知识流转网的制度设计上推动成员广泛的交流和社会化互动，如专题会议、现场调研、焦点访谈、对话研讨等多种形式的接触机会，在成员彼此深度接触中刺激成员分享、碰撞，挖掘彼此的思想、观点、技能、经验等隐性知识;通过场景设计为成员提供特别的示范、观察、模仿和迭代场景，深度解读和感知隐性知识要素，通过多维身心互动促进成员对隐性知识的共享和获取，提升成员合作参与意愿和动力。
二是提升质参量兼容度，提高价值共创系数。在隐性知识流转网的构建和节点引入上，根据网络功能和发展战略注重成员知识的互补性和契合度，优化知识资源质量，弥补网络知识关键缺口，提升成员知识的兼容度，放大网络功能。把寄生和偏利共生转向互惠共生模式，通过标准化和制度化的合作机制设计，提高合作效率。以互惠合作为导向引导成员积极参与价值共创，助力成员对隐性知识的精准领悟，提高成员对隐性知识的吸收、利用和再创新的能力。
三是构建成员共生界面，提高知识还原系数。构建隐性知识流转网的合作界面支持体系，成员错时空互动合作已成为常态，基于现代信息通讯技术降低时空距离和知识属性引起的知识流转损失，减少非正常性资源消耗。在以文字、图片、语音、视频等基础传输要素的基础上，应用远程视频、社交媒体、在线社区、3D成像、立体仿真模拟等工具在虚拟复合式情境下，反复展示、局部分解缩放、多角度观察，通过多元化复原方式尽可能地将隐性知识原态呈现，提高隐性知识获取的深度和广度。
四是塑造共同愿景目标，降低成员竞争系数。加强隐性知识流转网的顶层设计和成员的行动指南，塑造网络共同目标期望和合作创新理念，建立协同合作的文化环境氛围，促进成员对合作价值的感知，并转化为成员合作的内生动力，通过监督管理机制提高成员间的信任程度，淡化竞争氛围。在网络层面对成员合作行为给予认可，设计外在和内在激励机制，并将其内化为成员合作的自我激励和自主行为，从而消减竞争影响，降低成员的知识垄断心理和知識隐藏等机会主义行为。
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