彭巍 胡遠(yuǎn)航 龔壯輝

摘要：針對(duì)復(fù)雜產(chǎn)品群智協(xié)同設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)中用戶群體結(jié)構(gòu)對(duì)其穩(wěn)定性的影響機(jī)制不明確的問(wèn)題，提出了新的網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性分析方法?；谏鷳B(tài)位理論分析了網(wǎng)絡(luò)中的生態(tài)角色，定義了個(gè)體生態(tài)位表征模型，采用移除網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)方式進(jìn)行了實(shí)證研究。研究發(fā)現(xiàn)，生態(tài)位寬度大的多面手和普通設(shè)計(jì)者及具有較小生態(tài)位寬度的多面手是影響網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性的關(guān)鍵角色。研究成果能夠?yàn)閺?fù)雜產(chǎn)品群智協(xié)同設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)的精準(zhǔn)調(diào)控提供參考。

關(guān)鍵詞：復(fù)雜產(chǎn)品；群智協(xié)同設(shè)計(jì)；網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性；生態(tài)位

中圖分類(lèi)號(hào)： TH122文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A

收稿日期：2021-08-28；修回日期：2021-12-16

基金項(xiàng)目：國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃資助項(xiàng)目（2018YFB1700801）

第一作者：胡遠(yuǎn)航（1996-），男，湖北松滋人，碩士研究生，主要研究方向?yàn)閺?fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析，復(fù)雜產(chǎn)品群智協(xié)同設(shè)計(jì)。

通信作者：彭?。?986-），男，湖北宜昌人，博士，講師，主要研究方向?yàn)閺?fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析，復(fù)雜產(chǎn)品群智協(xié)同設(shè)計(jì)。

Stability of Complex Product Collaborative Design Network from Ecological Perspective

PENG Wei， HU Yuanhang^a， GONG Zhuanghui^a

（a. Hubei Key Laboratory of Hydroelectric Machinery Design & Maintenance; b. College of Mechanical and Power Engineering， China Three Gorges University， Yichang 443002， China）

Abstract：Aiming at the problem that the influence mechanism of user group structure on the stability of complex product group intelligent collaborative design network is not clear， a new stability analysis method of complex product group intelligent collaborative design network is proposed. Based on niche theory， this paper analyzes the ecological role in the intelligent collaborative design network of complex product groups， defines the individual niche representation model， and makes an empirical study by removing network nodes. It is found that generalists with large niche width， ordinary designers and generalists with small niche width are the key roles affecting the stability of the network. The research results provides a reference for the precise regulation of complex product group intelligent collaborative design network.

Key words： complex products; group intelligence collaborative design; network stability; ecological niche

0 引言

復(fù)雜產(chǎn)品設(shè)計(jì)具有周期長(zhǎng)、成本高、定制化程度高等特點(diǎn)^[1]。傳統(tǒng)上，復(fù)雜產(chǎn)品的設(shè)計(jì)主要由企業(yè)完成。然而，隨著用戶個(gè)性化需求的增多、產(chǎn)品更新?lián)Q代時(shí)間縮短和研發(fā)成本上升，傳統(tǒng)的設(shè)計(jì)模式已難以滿足需求。伴隨互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)展而形成的群智協(xié)同設(shè)計(jì)模式為復(fù)雜產(chǎn)品的高效低成本設(shè)計(jì)提供了新的解決思路。群智協(xié)同設(shè)計(jì)是網(wǎng)絡(luò)社區(qū)用戶圍繞產(chǎn)品設(shè)計(jì)需求貢獻(xiàn)知識(shí)和智慧，共同完成設(shè)計(jì)任務(wù)的模式。網(wǎng)絡(luò)社區(qū)中的各類(lèi)用戶（如需求者、產(chǎn)品使用者、設(shè)計(jì)人員等）是設(shè)計(jì)活動(dòng)的主要完成者。群智協(xié)同設(shè)計(jì)在降低設(shè)計(jì)成本、縮短研發(fā)周期、滿足用戶定制化需求等方面具有不可比擬的優(yōu)勢(shì)，但是也面臨用戶群體不穩(wěn)定、設(shè)計(jì)能力動(dòng)態(tài)變化等導(dǎo)致的設(shè)計(jì)任務(wù)難以完成的問(wèn)題^[2]。因而研究復(fù)雜產(chǎn)品群智協(xié)同設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性對(duì)提升設(shè)計(jì)質(zhì)量、保障任務(wù)按期完成至關(guān)重要。

復(fù)雜產(chǎn)品群智協(xié)同設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性可借助復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的理論進(jìn)行研究。在研究視角方面，大部分學(xué)者從網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及功能角度入手分析網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性，如張曉冬等^[3]考慮了多種節(jié)點(diǎn)流失方式對(duì)OpenIDEO網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性的影響。盧冬冬等^[4]探究了不同類(lèi)型節(jié)點(diǎn)流失對(duì)AngularJS社區(qū)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和功能穩(wěn)定性的影響。高貴兵等^[5]從結(jié)構(gòu)脆弱性和功能脆弱性兩個(gè)維度衡量了制造生態(tài)系統(tǒng)的脆弱性強(qiáng)度。于國(guó)棟等^[6]從結(jié)構(gòu)和性能兩個(gè)維度對(duì)客戶協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的魯棒性指標(biāo)進(jìn)行了定義和分析。

在網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性分析方法方面，主要是通過(guò)連通性、網(wǎng)絡(luò)效率等指標(biāo)來(lái)研究不同因素對(duì)穩(wěn)定性的影響。如Lei等^[7]選擇最大連通子圖相對(duì)大小和協(xié)同知識(shí)效率相對(duì)大小對(duì)開(kāi)源汽車(chē)設(shè)計(jì)項(xiàng)目進(jìn)行了動(dòng)態(tài)魯棒性分析實(shí)驗(yàn)。蘇加福等^[8]提出了網(wǎng)絡(luò)連通性指標(biāo)和節(jié)點(diǎn)介數(shù)指標(biāo)分析協(xié)同用戶及知識(shí)流失對(duì)協(xié)同產(chǎn)品創(chuàng)新知識(shí)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性的影響。此外，Yang等^[9]研究了不同的節(jié)點(diǎn)攻擊方式對(duì)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性的影響，并驗(yàn)證了方法的可行性。

目前針對(duì)復(fù)雜產(chǎn)品群智協(xié)同設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性研究取得了豐碩的成果，形成了從網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建到指標(biāo)選擇及設(shè)計(jì)再到計(jì)算分析的完整方法體系。但是現(xiàn)有研究大多從網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和網(wǎng)絡(luò)功能角度切入，忽略了用戶角色及關(guān)系結(jié)構(gòu)變化對(duì)穩(wěn)定性的影響，在研究視角上有一定的局限性。盧冬冬等^[4]將節(jié)點(diǎn)按類(lèi)型和功能進(jìn)行了分類(lèi)，但本質(zhì)上還是從網(wǎng)絡(luò)特性出發(fā)開(kāi)展的研究。事實(shí)上，支撐復(fù)雜產(chǎn)品開(kāi)發(fā)的是一個(gè)創(chuàng)新設(shè)計(jì)生態(tài)系統(tǒng)^[10]，各種角色在其中發(fā)揮著獨(dú)特的作用。用戶角色對(duì)復(fù)雜產(chǎn)品的設(shè)計(jì)過(guò)程影響巨大^[11]，但其作用僅從網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和功能角度難以分析清楚，需要考慮單個(gè)節(jié)點(diǎn)的貢獻(xiàn)及節(jié)點(diǎn)間關(guān)系，綜合分析節(jié)點(diǎn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性的影響。而生態(tài)位理論能夠有效描述個(gè)體在系統(tǒng)中的位置及相互關(guān)系，滿足對(duì)用戶角色進(jìn)行細(xì)分的要求。為此，本文以復(fù)雜產(chǎn)品設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)為對(duì)象，從生態(tài)視角入手，根據(jù)復(fù)雜產(chǎn)品群智協(xié)同設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)的生態(tài)特征，研究其生態(tài)角色及表征方法，進(jìn)而研究生態(tài)結(jié)構(gòu)變化對(duì)復(fù)雜產(chǎn)品設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性的影響，為復(fù)雜產(chǎn)品設(shè)計(jì)過(guò)程管控提供理論支撐。

1 復(fù)雜產(chǎn)品群智協(xié)同設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)的生態(tài)特征分析

1.1 生態(tài)角色

復(fù)雜產(chǎn)品群智協(xié)同設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)有顯著的生態(tài)特征。設(shè)計(jì)人員即為生態(tài)中的個(gè)體，大量個(gè)體圍繞復(fù)雜產(chǎn)品設(shè)計(jì)活動(dòng)交互和協(xié)作，貢獻(xiàn)知識(shí)和能力，形成知識(shí)和技術(shù)創(chuàng)新。參考Guo等^[12]對(duì)社區(qū)人員分類(lèi)的研究成果，根據(jù)用戶特征將設(shè)計(jì)人員分別定義為普通設(shè)計(jì)者、核心設(shè)計(jì)者、管理者、社交者、積極設(shè)計(jì)者和多面手。普通設(shè)計(jì)者更多的是瀏覽創(chuàng)新想法與新技術(shù)，較少提交設(shè)計(jì)想法與創(chuàng)意；核心設(shè)計(jì)者具有較高的設(shè)計(jì)水平，也會(huì)積極提交創(chuàng)新想法與新方案；管理者在項(xiàng)目推進(jìn)方面有大量的活動(dòng)；社交者與各類(lèi)設(shè)計(jì)人員有大量溝通交流，但提交的創(chuàng)意相對(duì)較少；積極設(shè)計(jì)者設(shè)計(jì)水平一般，但會(huì)積極提交創(chuàng)新想法，并與其他設(shè)計(jì)人員廣泛交流；多面手參與范圍較廣，具有全能性。

1.2 生態(tài)角色的表征

本文基于生態(tài)位理論建立群智協(xié)同設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)中生態(tài)角色的表征模型。在多主體協(xié)同創(chuàng)新和設(shè)計(jì)方面，生態(tài)位理論常被用來(lái)分析主體的角色、位置及相互關(guān)系^[13-15]。復(fù)雜產(chǎn)品群智協(xié)同設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)是多主體協(xié)同設(shè)計(jì)及交互形成的，具有生態(tài)學(xué)特征，各類(lèi)角色在參與形式、貢獻(xiàn)數(shù)量等方面有較明顯的差異，因而適宜用生態(tài)位理論進(jìn)行研究。生態(tài)位寬度和生態(tài)位重疊度是描述個(gè)體（群體）生態(tài)位的主要指標(biāo)。生態(tài)位寬度反映了主體對(duì)環(huán)境資源的占用情況^[13]，在協(xié)同設(shè)計(jì)中可用來(lái)描述個(gè)體（群體）的參與范圍及貢獻(xiàn)。生態(tài)位寬度越大，參與越廣，貢獻(xiàn)越多。生態(tài)位重疊度反映了主體之間在生態(tài)位上的相似性^[13]，在協(xié)同設(shè)計(jì)中可用于表征個(gè)體（群體）在參與范圍和貢獻(xiàn)方面的相似性。重疊度越高，個(gè)體（群體）之間越相似。

借鑒現(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)生態(tài)位寬度的定義^[13，16]，將個(gè)體（群體）的生態(tài)位寬度定義為其在創(chuàng)新活動(dòng)中參與形式的多樣性與貢獻(xiàn)創(chuàng)意數(shù)量的綜合。參考Levins公式^[16]中的Shannon-Wiener指數(shù)，生態(tài)位寬度的計(jì)算方法定義為

其中，B_i為個(gè)體（群體）i的生態(tài)位寬度。P_ij為個(gè)體（群體）i在第j項(xiàng)設(shè)計(jì)活動(dòng)中貢獻(xiàn)次數(shù)占整體貢獻(xiàn)次數(shù)的比例，其中

其中，N_ij為個(gè)體（群體）i在每項(xiàng)活動(dòng)中的貢獻(xiàn)次數(shù)。

生態(tài)位寬度考慮的是個(gè)體（群體）占有環(huán)境資源的范圍與程度，而生態(tài)位重疊度為個(gè)體（群體）兩兩之間在占有環(huán)境資源上的相似性，一般采用Pianka公式^[16]計(jì)算：

其中，Q_ij為個(gè)體（群體）i與個(gè)體（群體）j的生態(tài)位重疊度。P_ik為個(gè)體（群體）i在第k項(xiàng)活動(dòng)中貢獻(xiàn)次數(shù)占整體貢獻(xiàn)次數(shù)的比例，P_jk為個(gè)體（群體）j在第k項(xiàng)活動(dòng)中貢獻(xiàn)次數(shù)占整體貢獻(xiàn)次數(shù)的比例，r為兩類(lèi)個(gè)體（群體）共同擁有的設(shè)計(jì)活動(dòng)類(lèi)別數(shù)量。

2 復(fù)雜產(chǎn)品群智協(xié)同設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性分析

2.1 網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性評(píng)價(jià)指標(biāo)

復(fù)雜產(chǎn)品群智協(xié)同設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性是當(dāng)產(chǎn)品設(shè)計(jì)人員流失后，網(wǎng)絡(luò)能維持其功能性的程度。通常用來(lái)評(píng)價(jià)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性的指標(biāo)有平均聚類(lèi)系數(shù)、網(wǎng)絡(luò)密度、連通圖大小、最短路徑長(zhǎng)度、網(wǎng)絡(luò)效率、平均度等^{[3-4，7]}。其中，最大連通子圖大小與網(wǎng)絡(luò)效率兩個(gè)指標(biāo)應(yīng)用最為廣泛。最大連通子圖相對(duì)大小能反映產(chǎn)品設(shè)計(jì)人員之間的協(xié)作程度，定義為^[4]

其中，S為網(wǎng)絡(luò)最大連通子圖相對(duì)大小，N′為網(wǎng)絡(luò)最大連通子圖中的節(jié)點(diǎn)數(shù)，N為網(wǎng)絡(luò)中的總節(jié)點(diǎn)數(shù)。

網(wǎng)絡(luò)效率反映創(chuàng)新知識(shí)與技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)中的傳播速率，定義為^[4]

其中，N為網(wǎng)絡(luò)中總的節(jié)點(diǎn)數(shù)，d_ij為節(jié)點(diǎn)i與節(jié)點(diǎn)j之間的最短路徑。S和?_g越大，網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性越好。

2.2 生態(tài)視角的網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性分析

不同于當(dāng)前多數(shù)文獻(xiàn)根據(jù)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)（如節(jié)點(diǎn)的度）確定節(jié)點(diǎn)流失規(guī)則從而分析網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性變化的方法，本文從生態(tài)視角對(duì)節(jié)點(diǎn)的生態(tài)位寬度及重疊度進(jìn)行計(jì)算，然后按照生態(tài)位寬度大小順序依次移除節(jié)點(diǎn)，分析人員角色和生態(tài)結(jié)構(gòu)對(duì)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性的影響?，F(xiàn)有研究在確定移除節(jié)點(diǎn)數(shù)量時(shí)，多選擇20至50個(gè)節(jié)點(diǎn)^[3-5]，本文參考現(xiàn)有文獻(xiàn)做法選擇移除30個(gè)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行分析，流程如表1所示。

3 實(shí)證研究

3.1 數(shù)據(jù)來(lái)源及處理

為驗(yàn)證本文方法的可行性，選擇Local Motors社區(qū)（https：//localmotors.com/）為研究對(duì)象。該社區(qū)通過(guò)匯集社區(qū)用戶與設(shè)計(jì)人員貢獻(xiàn)的創(chuàng)新想法與新技術(shù)來(lái)共同完成產(chǎn)品設(shè)計(jì)，從汽車(chē)的外形設(shè)計(jì)、概念設(shè)計(jì)、方案設(shè)計(jì)、工程設(shè)計(jì)、以及零部件制造，全部由用戶協(xié)同完成^[2]。在對(duì)象方面，Local Motors社區(qū)設(shè)計(jì)的汽車(chē)屬于典型的復(fù)雜產(chǎn)品；在設(shè)計(jì)活動(dòng)組織方面，涵蓋了產(chǎn)品設(shè)計(jì)的主要流程，用戶參與程度高。因而Local Motors社區(qū)可以作為復(fù)雜產(chǎn)品群智協(xié)同設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)的典型代表。本文選取其中已完成的汽車(chē)設(shè)計(jì)項(xiàng)目LMSF-01（2014年7月～2015年7月實(shí)施）的實(shí)際數(shù)據(jù)開(kāi)展研究。利用Python爬蟲(chóng)獲取項(xiàng)目數(shù)據(jù)共計(jì)9 775條，覆蓋了參與該項(xiàng)目的全部用戶（691位）和完整設(shè)計(jì)活動(dòng)，能夠反映一個(gè)復(fù)雜產(chǎn)品的群智協(xié)同設(shè)計(jì)全過(guò)程。數(shù)據(jù)包括兩類(lèi)設(shè)計(jì)人員貢獻(xiàn)，分別是創(chuàng)新貢獻(xiàn)（blogpost， brainstorm， entry， idea， topic）和交互貢獻(xiàn)（comment）^[2]。首先利用K-Means++算法將設(shè)計(jì)人員分成6類(lèi)，對(duì)應(yīng)前文劃分的角色，然后統(tǒng)計(jì)出各種角色參與項(xiàng)目設(shè)計(jì)活動(dòng)的情況，結(jié)果如表2所示。

3.2 生態(tài)位測(cè)度

首先根據(jù)式（1）和式（3）計(jì)算出各類(lèi)生態(tài)角色的生態(tài)位寬度和重疊度，分別如圖1和表3所示。

如圖1所示，普通設(shè)計(jì)者的生態(tài)位寬度最大，原因在于他們數(shù)量眾多，在網(wǎng)絡(luò)中分布廣泛，參與的設(shè)計(jì)活動(dòng)類(lèi)別較多。多面手群體的生態(tài)位寬度也較高，此類(lèi)人員數(shù)量雖少，但參與的項(xiàng)目活動(dòng)較多。管理者、社交者、積極設(shè)計(jì)者三者之間生態(tài)位寬度相近，因?yàn)樗麄冊(cè)陧?xiàng)目各類(lèi)活動(dòng)中貢獻(xiàn)的比例比較接近。核心設(shè)計(jì)人員在“entry”中貢獻(xiàn)了大量創(chuàng)意，但在其他創(chuàng)新活動(dòng)中貢獻(xiàn)較少，因此生態(tài)位寬度最低。

表3是生態(tài)位重疊度的計(jì)算結(jié)果，普通設(shè)計(jì)者與多面手的生態(tài)位重疊度較高，原因在于他們參與的活動(dòng)范圍都較廣，貢獻(xiàn)比例也接近。核心設(shè)計(jì)者、管理者、社交者、積極設(shè)計(jì)者相互之間重疊度也比較高，這幾類(lèi)設(shè)計(jì)人員在“blogpost”和“brainstorm”中參與較少，在其它方面的貢獻(xiàn)數(shù)量比較接近。

3.3 復(fù)雜產(chǎn)品群智協(xié)同設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)表征

將每個(gè)設(shè)計(jì)人員視為一個(gè)節(jié)點(diǎn)，設(shè)計(jì)人員之間有互相評(píng)論或者回復(fù)，或在同一主題下探討過(guò)相關(guān)技術(shù)問(wèn)題，兩者之間就建立一條邊。利用Python編程找出所有節(jié)點(diǎn)之間的交互關(guān)系，建立鄰接矩陣，最后將數(shù)據(jù)導(dǎo)入Gephi軟件，構(gòu)建無(wú)向復(fù)雜產(chǎn)品群智協(xié)同設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)，并在Matlab中繪制了度分布圖，結(jié)果如圖2所示，網(wǎng)絡(luò)參數(shù)如表4所示。

從圖2可以看出，設(shè)計(jì)人員之間的交互關(guān)系構(gòu)成了復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)。表4顯示共有691位設(shè)計(jì)人員，交互關(guān)系形成的邊數(shù)為2 889，核心網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)較大，邊緣節(jié)點(diǎn)較小，平均聚類(lèi)系數(shù)為0.542，平均路徑長(zhǎng)度為3.013，說(shuō)明網(wǎng)絡(luò)具有小世界特征，設(shè)計(jì)人員之間有良好的協(xié)作交互關(guān)系。觀察圖2b可以看出，節(jié)點(diǎn)度分布符合冪律分布，說(shuō)明網(wǎng)絡(luò)具有無(wú)標(biāo)度特性^[17]。

3.4 個(gè)體生態(tài)位寬度對(duì)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性的影響

圖3為按設(shè)計(jì)人員生態(tài)位寬度大小、節(jié)點(diǎn)度大小依次移除節(jié)點(diǎn)和隨機(jī)移除節(jié)點(diǎn)后最大連通子圖相對(duì)大小與網(wǎng)絡(luò)效率的變化曲線。由圖3可見(jiàn)，按生態(tài)位寬度排序移除節(jié)點(diǎn)與另外兩種常用方法（按度排序移除節(jié)點(diǎn)和隨機(jī)移除節(jié)點(diǎn)）得到的結(jié)果總體一致，都呈持續(xù)下降趨勢(shì)，說(shuō)明本文提出的方法具有合理性。圖3a中，按生態(tài)位寬度大小移除節(jié)點(diǎn)時(shí)，最大連通子圖相對(duì)大小和網(wǎng)絡(luò)效率均呈現(xiàn)先快速下降，然后趨于平緩甚至小幅上升，隨后又迅速下降的特征。這種規(guī)律在其它兩種移除方式中均沒(méi)有出現(xiàn)。曲線中段趨緩的主要原因是中等生態(tài)位寬度的節(jié)點(diǎn)雖然貢獻(xiàn)較大但與其它節(jié)點(diǎn)的交互并不多，即節(jié)點(diǎn)的度較小。因而移除這部分節(jié)點(diǎn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)的連通性和效率影響不大。曲線前段和后段下降都較快，說(shuō)明對(duì)應(yīng)節(jié)點(diǎn)的度較大，與其它節(jié)點(diǎn)聯(lián)系緊密。因此，提升復(fù)雜產(chǎn)品群智協(xié)同設(shè)計(jì)生態(tài)系統(tǒng)的穩(wěn)定性應(yīng)從穩(wěn)定生態(tài)位寬度偏大和偏小的個(gè)體入手。

3.5 生態(tài)角色對(duì)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性的影響

為分析生態(tài)角色對(duì)復(fù)雜產(chǎn)品群智協(xié)同設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性的影響，對(duì)各類(lèi)角色依據(jù)生態(tài)位寬度排序逐次移除節(jié)點(diǎn)，觀察網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性指標(biāo)的變化，結(jié)果如圖4所示。

由圖4可見(jiàn)，各類(lèi)節(jié)點(diǎn)移除后，最大連通子圖相對(duì)大小與網(wǎng)絡(luò)效率都呈現(xiàn)不同程度的下降。其中，多面手和普通設(shè)計(jì)者流失對(duì)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性影響最大。這兩類(lèi)設(shè)計(jì)人員擁有較大的生態(tài)位寬度，說(shuō)明生態(tài)位寬度大的設(shè)計(jì)人員流失后，會(huì)顯著影響網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性。

進(jìn)一步觀察圖4發(fā)現(xiàn)，隨著對(duì)應(yīng)多面手節(jié)點(diǎn)的移除，曲線先迅速下降，然后趨緩，之后又快速下降。結(jié)合圖3可知多面手中有一部分設(shè)計(jì)人員生態(tài)位寬度屬中等但對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)度較小，他們對(duì)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性影響較小。移除普通設(shè)計(jì)者節(jié)點(diǎn)時(shí)，曲線先快速下降然后逐漸趨緩，說(shuō)明普通設(shè)計(jì)者中只有生態(tài)位寬度大的少部分個(gè)體流失對(duì)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性影響較大。其它幾條曲線都較平緩，表明管理者、社交者、積極設(shè)計(jì)者、核心設(shè)計(jì)者的流失對(duì)復(fù)雜產(chǎn)品群智協(xié)同設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性的影響較小。根據(jù)表3可知，這幾類(lèi)設(shè)計(jì)人員間的生態(tài)位重疊度較大，即相互間的可替代性強(qiáng)，因此他們的流失對(duì)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性影響不顯著。

綜合圖3和圖4的分析結(jié)果可以得出，生態(tài)位寬度較大和較小的多面手及具有較大生態(tài)位寬度的普通設(shè)計(jì)者是影響復(fù)雜產(chǎn)品群智協(xié)同設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性的關(guān)鍵，提升網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性應(yīng)從穩(wěn)定這些個(gè)體入手。

4 結(jié)論

本文以復(fù)雜產(chǎn)品群智協(xié)同設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)為對(duì)象，融合生態(tài)位和復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論，分析了其生態(tài)特征及組成，提出了生態(tài)位測(cè)度的模型，在此基礎(chǔ)上形成生態(tài)視角的網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性分析方法，最后進(jìn)行了實(shí)證研究。結(jié)果表明，生態(tài)位寬度和用戶角色是影響復(fù)雜產(chǎn)品群智協(xié)同設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性的關(guān)鍵因素，其中生態(tài)位寬度大的多面手和普通設(shè)計(jì)者及具有較小生態(tài)位寬度的多面手對(duì)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性的影響最為顯著。為進(jìn)一步分析復(fù)雜產(chǎn)品群智協(xié)同設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性，下一步將從關(guān)鍵因素對(duì)它的影響途徑入手進(jìn)行研究。

參考文獻(xiàn)：

[1]李玉鵬，李孟澤，王召同.基于有向加權(quán)網(wǎng)絡(luò)模型的復(fù)雜產(chǎn)品多源設(shè)計(jì)變更傳播路徑優(yōu)化[J].機(jī)械工程學(xué)報(bào)，2019，55（6）：213-222.

LI Y P， LI M Z， WANG Z T. Multi-source design change propagation path optimization for complex products based on directed weighted network model[J]. Journal of Mechanical Engineering， 2019， 55（6）：213-222.

[2]鄭慶.復(fù)雜產(chǎn)品群智協(xié)同創(chuàng)新過(guò)程建模分析理論及方法研究[D].天津：天津大學(xué)，2018.

ZHENG Q. Research on modeling analysis theory and method of complex product swarm intelligence collaborative innovation process[D]. Tianjin： Tianjin University， 2018.

[3]張曉冬，周宏麗，胡楊.大規(guī)模協(xié)同環(huán)境下知識(shí)協(xié)作網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)魯棒性[J].計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)，2017， 23（11）：2353-2360.

ZHANG X D， ZHOU H L， HU Y. Dynamic robustness of knowledge collaboration networks in large-scale collaborative environments[J]. Computer Integrated Manufacturing Systems， 2017， 23（11）： 2353-2360.

[4]盧冬冬，吳潔，劉鵬，等.開(kāi)源軟件社區(qū)開(kāi)發(fā)者合作網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性研究——以Angular JS為例[J].復(fù)雜系統(tǒng)與復(fù)雜性科學(xué)，2020， 17（3）： 38-46.

LU D D， WU J， LIU P， et al. Research on the stability of open source software community developer cooperation network—taking angular JS as an example[J]. Complex Systems and Complexity Science， 2020， 17（3）： 38-46.

[5]高貴兵，榮濤，岳文輝.基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的制造系統(tǒng)脆弱性綜合評(píng)估方法[J].計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)，2018， 24（9）： 2288-2296.

GAO G B， RONG T， YUE W H. A Comprehensive vulnerability assessment method for manufacturing systems based on complex networks[J]. Computer Integrated Manufacturing Systems， 2018， 24（9）： 2288-2296.

[6]于國(guó)棟，楊育，李斐，等.客戶協(xié)同產(chǎn)品創(chuàng)新系統(tǒng)魯棒性分析與優(yōu)化[J].計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)，2014， 20（12）： 2926-2934.

YU G D， YANG Y， LI F， et al. Robust analysis and optimization of customer collaborative product innovation system[J]. Computer Integrated Manufacturing Systems， 2014， 20（12）： 2926-2934.

[7]LEI S， ZHANG X， XIE S， et al. Dynamic robustness of semantic-based collaborative knowledge network of open source project[J]. Entropy， 2021， 23（4）： 391.

[8]蘇加福，楊育，張娜.基于超網(wǎng)絡(luò)的協(xié)同產(chǎn)品創(chuàng)新知識(shí)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性[J].計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)，2018， 24（12）： 3082-3095.

SU J F， YANG Y， ZHANG N. Knowledge network stability of collaborative product innovation based on hypernetwork[J]. Computer Integrated Manufacturing Systems， 2018， 24（12）： 3082-3095.

[9]YANG G Z， QI X G， LIU L F. Research on network robustness based on different deliberate attack methods[J]. Physica A： Statistical Mechanics and Its Applications， 2020， 545： 1-10.

[10]歐陽(yáng)桃花，胡京波，李洋，等. DFH小衛(wèi)星復(fù)雜產(chǎn)品創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)演化研究：戰(zhàn)略邏輯和組織合作適配性視角[J].管理學(xué)報(bào)，2015， 12（4）： 546-557.

OUYANG T H， HU J B， LI Y， et al. Dynamic evolution of DFH small satellite complex product innovation ecosystem： strategic logic and organizational cooperation adaptation perspectives[J]. Chinese Journal of Management，2015， 12（4）： 546-557.

[11]WEBER THOMAS A. How to market smart products： design and pricing for sharing markets[J]. Journal of Management Information Systems， 2020， 37（3）： 631-667.

[12]GUO W， ZHENG Q， AN W， et al. User roles and contributions during the new product development process in collaborative innovation communities[J]. Applied Ergonomics， 2017， 63： 106-114.

[13]何郁冰，伍靜.企業(yè)生態(tài)位對(duì)跨組織技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新的影響研究[J].科學(xué)學(xué)研究，2020， 38（6）： 1108-1120.

HE Y B， WU J. Research on the impact of enterprise niche on cross-organizational technology collaborative innovation[J]. Studies in Science of Science， 2020， 38（6）： 1108-1120.

[14]尹航，雷家骕，李曉宇.制造業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新過(guò)程的概念設(shè)計(jì)生態(tài)位分析模型構(gòu)建與測(cè)評(píng)研究[J].中國(guó)科技論壇，2013（3）：63-69.

YI H， LEI J X， LI X Y. Construction and evaluation of niche analysis model of conceptual design for manufacturing product innovation process[J]. Forum on Science and Technology in China， 2013（3）：63-69.

[15]張悅，沈蕾，穆鈺，等.創(chuàng)意生態(tài)圈多主體價(jià)值共創(chuàng)研究——基于寧波和豐創(chuàng)意廣場(chǎng)的案例研究[J].研究與發(fā)展管理， 2020， 32（3）： 165-178.

ZHANG Y， SHEN L， MU J， et al. A study on multi-agent value co-creation in creative ecosystem—based on a case study of Ningbo hefeng creative square[J]. R&D Management， 2020， 32（3）： 165-178.

[16]李契，朱金兆，朱清科.生態(tài)位理論及其測(cè)度研究進(jìn)展[J].北京林業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)， 2003， 25（1）： 100-107.

LI Q， ZHU J Z， ZHU Q K. The research progress of niche theory and its measurement[J]. Journal of Beijing Forestry University， 2003， 25（1）： 100-107.

[17]PI X C， TANG L K， CHEN X Z. A directed weighted scale-free network model with an adaptive evolution mechanism[J]. Physica A： Statistical Mechanics and Its Applications， 2021， 572（15）： 1-13.

（責(zé)任編輯 李 進(jìn)）