基于CiteSpace可视化分析情绪与创造创新:研究热点、知识演进和理论框架-南华大学学报社会科学版

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——基于CiteSpace可视化分析 情绪与创造创新:研究热点、知识演进和理论框架-南华大学学报社会科学版
情绪与创造创新:研究热点、知识演进和理论框架——基于CiteSpace可视化分析
谢荷锋,邹 洁①
(南华大学 经济管理与法学学院,池早早湖南 衡阳 421001)
[摘要]以Web of Science数据库1980—2017年发表的论文为基础,文章借助CiteSpace可视化功能,绘制了情绪与创造创新研究的科学知识图谱,重点梳理了情绪与创造创新研究的研究热点与知识演进,总结了相关理论框架,并对情绪与创新创造的进一步研究提出了建议。
[关键词]情绪; 创造创新; 知识图谱
在商业环境加剧变化的时代背景下,创造创新已经成为企业组织发展的最主要驱动力,在促进企业转型和维持组织核心竞争力中发挥着关键作用[1]。近年来,无论是管理实践还是学术研究,人们越来越倾向于摒弃传统中将创造和创新人为割裂的做法,而聚焦于融合了创造与创新各个阶段的全过程管理思想,创造创新已经成为研究企业创新两个不可分割的部分[2-3]。另一方面,在关注企业组织创造创新“硬件”因素的同时,与“人”相关的软因素,诸如“文化”、“氛围”等也越来越受到理论与实践的重视[4]。大量文献表明,个体情绪及其衍生的组织情绪氛围在创造和创新中扮演着关键的角色[1,5],探究情绪在创造与创新过程中的作用已然成为热点议题[4]。
尽管如此,关于情绪与创造创新的研究仍处于发展阶段。首先,自Weiss和Cropanzano(1996)提出“事件-情感-行为”模型以来,情绪与创造创新的研究主要集中在理论构建,实证检验相对缺乏;其次,现有的关于情绪与创造创新研究主要聚焦于不同的理论,产生了缺乏共同知识基础且较为分散的文献,进一步地,减弱了文献的互联性与理论的相通性,限制了相关理论的发展。最后,由于学界未能有效地检验情绪与创造创新关系研究的条件机制,已有的关于本议题的研究结论存在不一致[6]。鉴于此,本文采用科学计量学的方法,从研究热点与知识演进的角度,全面梳理了情绪与创造创新研究的文献,试图从较为分散的研究热点中归纳及构建情绪与创造创新关系研究的理论研究框架,为国内该议题的进一步深入探索提供基础。一研究方法(一)分析工具
CiteSpace是由美国德雷赛尔大学教授陈超美开发、用于分析科学文献以探测理论发展趋势与演进的可视化软件[7]。它通过绘制可视化图谱,寻找开创性和标志性文献、主流主题、演变趋势及研究领域间的关联,以探索学科演化的潜在动力机制与学科发展的前沿动态,籍此更好地帮助人们理解某一研究领域[8]。其基本原理是通过以共引分析(co-citation analysis)和寻径网络算法等理论在某一时区内寻找文献共现关系、形成共现网络姜信哲 ,然后将众多小的网络按时间顺序合并頔怎么读,最终得到大的递进的可视化网络。在CiteSpace绘制的图谱中,节点(圆圈)的大小表示在网络中出现的频次,节点越大频次越多;节点之间的连线表示共现关系,连线越粗表示共现强度越大;节点的颜色表示第一次出现的时间,从冷色逐渐变为暖色,蓝色表示较早的年份,红色代表最近的年份;中介中心性、突显频率指标能用来寻找关键节点,以紫圈标注的节点有较大(≥0.1)的中介中心性,以红色标注的节点表示某文献(或关键词)在某一时间突显[9]。
借助CiteSpace的可视化功能,采用文献共引分析及关键词共现的方法[7],我们绘制出情绪与创造创新研究的科学知识图谱,以把握情绪与创造创新研究的演进动态,籍此梳理出该议题研究的研究热点、理论框架及发展脉络。(二)数据来源与检索
数据来源于美国科学情报研究所(ISI)的网络数据库Web of Science,它是国际上最重要、最有学术权威性的引文信息源[10]。我们围绕情绪与创造创新的研究主题,限定“主题=emotion and innovation”或者“主题=emotion and creativity”,“时间跨度=1980—2017”,对英文文献进行检索,共检索到1076篇文献。通过对无效文献的逐一剔除,最终有效文献为293篇,并按照CiteSpace的要求,导出全部有效文献及参考文献,以作为该研究的数据池。运用CiteSpace进行分析时,以1为时间片段,选定数据池中文献的主题、关键词等进行数据处理军人闯官场 。二分析结果(一)情绪与创造创新研究的聚类特征
研究热点是指在某一段时间内,有内在联系的、数量相对较多的一组文献所探讨的学问或专题[7]。我们采用了CiteSpace的关键词聚类的时区视图的呈现功能和探测突变功能,探寻1980至2017年该议题研究热点的变化。本文数据库囊括的有效文献中共包括参考文献11885篇,剔除无效参考文献43篇,形成整合的情绪与创造创新知识网络中包括了194个节点,498条关联路径。
通过参数设置及阈值选定,我们对生成的网络进行关键词的LLS聚类,绘制了以时间维度来表示的聚类时区图(Timeline view)。该图谱呈现了30年来本议题在心理与管理学领域发展的基本态势(图1)。我们发现,本议题包括了9个主要聚类群(以高频关键词的聚类特征描述),分别是:活化(activation)、情绪调控能力(emotion regulation ability)、团队工作(teamwork)、自主权(autonomy)、积极效应(positivity ratio)、创意团队环境(creative team environment)、动机(motivation)、工作资源(job resources)和真实领导力(authentic leadership)极品艳修 。值得注意的是,不同研究主题间存在直接或间接的联系。
另一方面,透过聚类图谱的关键节点(图1中以圈标识,圈越大表示共引文献越多),我们发现截至2017年,9个聚类中有5个聚类一度成为研究热点,分别为活化、团队工作、积极效应、创意团队环境及动机。其中,活化聚类主要是以Baas、Dreu和Davis等人的研究为基础,且George和Zhou于2002年在心理学领域的顶尖杂志JAP发表题为“Understanding when bad moods foster creativity and good ones don’t: The role of context and clarity of feelings”的文章,Fredrickson和Branigan于2005年在CE杂志上发表的题为“Positive emotions broaden thought-action repertoires: Evidence for the broaden-and-build model”的文章,Bursts值分别为4.57、4.55,是具有标志性意义的参考文献,成为本议题在该时期内的研究热点及核心;团队工作聚类以Yuan和Anderson等人的研究为基础,其关键文献(中介中心度≥0.1)在2010年和2014年分别成为了研究热点;积极效应聚类是以Luthans、Ilies和Lyubomirsky等人的研究为基础,其关键文献在2010年成为了研究热点;创意团队环境聚类主要是以Elfenbein、George和Bledow等人的研究为基础,且其关键文献在2007年、2009年和2013年分别成为了研究热点;动机聚类是以Hirt、Kaufman等人的研究为基础,且关键文献在2008年成为了研究热点。

图1 情绪与创造创新研究聚类特征
进一步地,聚类图谱中各节点的连线越多,表示两个时区节点间传承关系越紧密。从聚类图谱我们可以发现,活化聚类、动机聚类与创意团队环境聚类跨节点联系较紧密,而自主权聚类、团队工作聚类、情绪调控能力聚类及真实领导力聚类相互间的联系相对甚少,各自形成小聚类,基本上处于孤岛状态,这表明关于情绪与创造创新关系的研究主题相互之间存在不均衡的关联关系,充分反映了当前相关研究的非凝聚态特征,暗示其核心理论以及一般性的研究框架尚不成熟,处于不断的演化过程中。(二)情绪与创造创新研究的知识演进
基于上述发现,我们进一步利用CiteSpace绘制了关键词时区视图(Timezone View),以研究本议题的动态演进过程。通过客观地呈现情绪与创造创新的研究热点随时间变化的动态过程,我们不仅能在时间维度上掌握情绪与创造创新研究的发展脉络,还能更直观地了解该研究关键词在不同时区的分布特征。
在CiteSpace分析界面中,node types选择keyword,topN=50,当节点与连线属性达到以上阈值时,其数据信息才能在图谱中呈现。运行软件生成了关键词共现时区图(见图2),在此基础上,对全部关键词进行LLR算法聚类,最后截取了TOP20(引用频次大于10)的高频关键词,同时列出了各自对应的中介中心性(见表1)。

图2 情绪与创造创新研究的知识演进
表1情绪与创造创新研究出现频次TOP20的关键词

图2描述了相关研究热点随着时间动态演化的基本特征。从中可以看出,学术界关于情绪与创造创新的研究呈现了突变式的演化特征。当前的文献证据显示,最早出现于1996年的较为零星的文献在很长时间内处于孤独的冷落状态,并没有引起过多的学术反响。这种状态持续了将近10年,直到2006年前后(考虑到从研究到发表的时间延迟),本议题的研究文献骤然增多,出现了爆发式增长。文献统计表明,仅仅2006年至2008年3年时间,国际权威期刊就发表了16篇相关主题的文献,而到2017年,该领域累计文献已经达到了162篇。
另一方面,图2显示,本议题的研究热点随着时间呈现了多样化的演化特征。对本议题研究关键词的统计表明,仅仅10年的时间,关键词(频率阈值达到6及其以上)迅速增长到30余个,并在整体上呈现了J型增长模式。从时间分布来看,以每3年为一时间切点,2006—2008年情绪与创造创新“关系”研究成为热点,主要围绕情绪(积极情绪)、创造力(绩效)、行为与动机等关键词展开;2009—2011年则主要关注本议题相关机制的研究,包括情感效价、创新、活化、员工创造力与组织等成为热点主题;到2012—2014年,学界则主要关注了情绪前因的研究,出现了认知、个体差异性、性格等关键词。值得特别注意的是,这期间出现了关于消极情绪的讨论话题并成为了热点;2015—2017年期间,学界则更为深入地探究了情绪与创造创新关系的理论与模型议题,出现了自我效能、决策及双调谐理论等研究主题。
进一步地,利用关键词共现的频次进行排序,我们选取了排名前20位的关键词,并列出了每一个关键词的中介中心性(见表2)。其中,中介中心性的大小反映了该主题词的学术关注度,是测量节点占据网络重要性的重要指标。一般认为,中介中心性大于0.1的节点是研究不同领域的关键枢纽,在网络结构中占据重要位置。从中可以看到,创造、情绪(心境)、绩效、行为和创新等关键词的中介中心性大于0.1,这意味着这些关键词在本议题研究中一度成为了研究热点。进一步地,排名前20位的关键词主要分布于2006年至2013年期间,且从整体上看每年的关键词呈上升趋势。
结合图2与表2,我们可以发现,情绪与创造创新关系研究的知识演进,呈现出了S型的知识演化模式。我们可以将其演进过程划分为四个阶段,分别为萌芽期(2006年以前)、突变期(2006—2008年)、快速增长期(2009—2013年)、平稳发展早期(2014—2017年)。我们发现,前20位的关键词主要集中于2006年至2013年期间,2013年以后的研究关键词是对前期研究的“漏沙式”聚集,也就是说,该阶段的研究既注重于对前期研究的总结与归纳,又正在逐步地挖掘重要的研究主题,但是由于该议题的研究理论不够成熟,研究主题仍呈现出“平铺式”的增长趋势。因此,当前正处于该议题平稳发展的早期,这深刻地暗示了情绪与创造创新研究正逐步进入理论成熟期,亟需学界总结归纳相关研究议题,完善情绪与创造创新研究的理论框架。三情绪与创造创新研究的理论框架
综合相关文献,关于情绪与创造创新的研究主要基于两种视角,即情绪信号功能视角和情绪动机功能视角。其中,情绪信号功能视角涉及到情绪信息理论和情绪投入理论,而情绪动机功能视角则涉及到情绪扩展理论及情感事件理论。这二视角四理论构成了当前相关研究的基本理论框架(见图3)。

图3 情绪与创造创新研究理论框架
基于情绪动机功能视角研究认为,情绪伴随着动机性行为产生,积极情绪会强化行为动机,消极情绪会削弱行为动机。基于该视角,目前较有影响的理论,一是以Fredrickson(1998,2001)[11-12]为代表的积极情绪扩展理论,该理论认为,积极情感能够促进个体思维的灵活性,有利于个体创造创新的发挥;而消极情感则会缩窄个体思维的活动空间与认知范围,因而会抑制创造创新的提升;二是Weiss和Cropanzano(1996)[13]提出的“情感事件理论”。该理论认为,情绪反应源自于对事件的评估,也就是说,引起工作环境变化的事件诱发员工的情绪反应,进而影响员工的行为活动与任务绩效。这两种理论的一个共同特征就是关注到情绪在创造创新活动中的动机功能,成为了本领域广泛采用的研究基石。例如,Isen(1999)[14]以情感事件理论为基础,通过实验研究方法,发现由某些刺激物,如特定事件、电影片段或节选音乐,诱发的积极情绪,拓展了个体的认知灵活度,会使得个体产生更高的绩效水平及创造力;Rhee(2007)[15]依据积极情绪扩展理论,认为当组织中具备积极情绪氛围时,组织内部会出现更多开拓性或扩展性互动行为,该互动行为更益于员工认知与情感系统的开拓与延伸,进而强化了个体的行为动机,最终推动了个体的创新行为。
基于情绪信号功能视角的创造创新研究则强调情绪伴随着倾向性行为产生,积极情绪会弱化行为倾向,消极情绪会促进行为倾向。该视角衍生出两类理论:“情绪投入理论”和“情绪信息理论”。情绪投入理论认为,人们以当前体验到的情绪作为反映当前环境的一种信息提示,以决定其投入程度;而情绪信息理论认为,情绪可以作为一种信息线索直接影响个体当前的判断,即个体对事物或环境进行认知评价,首要参考的信息就是情绪[16-17]。情绪投入理论与情绪信息理论具有一定的相似性,二者均强调情绪的信息功能,但二者的区别在于,前者强调情绪信息与任务情境的匹配对创造创新的影响,而后者强调情绪与特定认知加工策略之间的对应关系对创造创新的影响。情绪投入理论已经得到大量实证。研究表明,当体验到积极情绪时则意味着周围环境一切正常、当前状态良好,反而会促使人们放松下来,更少地付出努力去改变现状;而体验到消极情绪时则意味着当前状态存在不足之处,人们需要系统地对现状加以分析,弄清楚哪些方面出了问题,并对存在的问题加以解决[18-19]。另一方面,George和Zhou(2007)[5]基于情绪信息理论,表明积极情绪传达出一种安全信息,接收到安全信息的个体由于缺乏危机意识而极易懈怠,进而沉浸于当前的舒适圈以致停滞不前;而消极情绪暗示着一种问题状态,这种“病态”会激发个体的危机感,进而迫使个体采取行动解决当前的问题。
此外,从发展的最新动态来看,当前的研究正在转向于复杂情绪研究,即衍生情绪与动态情绪。衍生情绪主要包括情绪创造力、情绪劳动与情绪智力。Schaubroec和Jones(2000)[20],Ivcevic、Brscket和Mayer(2007)[21]以及Fuchs、Kumar和Porter(2007)[22]等的研究表明,衍生情绪能有效地预测员工的创新行为。另一方面,个体的情感体验总是动态的,情绪总是随外部事件而“起起落落”[13],这就意味着动态情绪状态才是“常态”。进一步地,情绪波动总伴随着个体关注焦点与思维模式的转变[23]。Bledow、Rosing和Frese(2013)[24]采用问卷与实验相结合的多重设计,以“凤凰涅槃、浴火重生”为比喻,验证了先体验高消极情绪,而后消极情绪减弱同时积极情绪加强——即体验情绪变换过程的员工能实现创新。
总体而言,情绪影响创造创新的路径主要有两条:一是情绪通过认知路径直接作用于创造创新,即通过情绪信号功能视角进行阐述;二是情绪通过动机路径间接作用于创造创新,即通过情绪动机功能视角展开研究。此外,当前在创造创新研究领域,学界开始转向于对复杂情绪的探究,从而使得创新情绪的研究更为深入和系统。四结论与展望
依据科学计量方法论,利用CiteSpace对Web of Science数据库中涉及情绪与创造创新关系研究的主题论文进行了系统深入的梳理,描述了情绪与创造创新关系研究的知识图谱及其演进规律,并通过进一步分析构建了相关的理论框架。得到如下结论。
第一,从情绪与创造创新关系研究的聚类图谱我们可以发现,该研究主要形成了九大热点,即活化、情绪调控能力、团队工作、自主权、积极效应、创意团队环境、动机、工作资源和真实领导力。进一步地,我们发现,活化聚类与动机聚类、创意团队环境聚类跨节点联系较紧密,而自主权聚类、团队工作聚类、情绪调控能力及真实领导力聚类相互间的联系相对甚少,各自形成小聚类,基本处于孤岛状态,这表明关于情绪与创造创新关系的研究主题之间的关联并不均衡,该议题尚处于不断演化的状态。
第二,研究演进的知识图谱显示,在2006年之前,情绪与创造创新关系研究的文献较为零星且处于冷落状态,直至2006年才出现了爆发式的增长,10年的时间其研究关键词(频率阈值达到6及其以上)迅速增长到30余个,并在整体上呈现S型演化模式。进一步地,我们发现情绪与创造创新的关系研究的演进过程主要分为四个阶段,分别为萌芽期、突变期、快速增长期、平稳发展早期。
第三,在科学计量的基础上,我们进一步分析了情绪与创造创新关系研究的理论框架。情绪与创造创新关系的研究主要是围绕“二视角四理论”展开,其中,二视角是情绪动机功能视角与情绪信号功能视角,四理论包括情绪事件理论、积极情绪扩展理论、情绪投入理论与情绪信息理论。进一步地,前两种理论聚焦于情绪是通过认知路径直接作用于创造创新,后两种理论侧重于情绪是通过动机路径间接作用于创造创新。这些理论已然成为本议题研究的理论基础。
情绪与创造创新关系的研究需要进一步关注如下几个方面:首先零下911,在研究内容方面,要重点关注情绪与创造创新关系的的情境嵌入性,因为情景因素不仅会影响工作态度与行为的关系,还会促进或抑制个体特性对创造创新的影响,检验不同情景因素在情绪与创造创新关系中的作用势将成为管理实践和管理研究的焦点之一。其次,在研究的理论基础方面,要聚焦关注多理论视角的探讨。现有情绪与创造创新关系的研究多以某单一理论为基础,这是导致相关研究结论莫衷一是的根本原因。鉴于情绪与创新行为间的复杂性特征,多理论视角探究可能是保证研究结论稳健性的关键。最后,在情绪内容研究中,还要更多地关注复杂情绪的研究。当前的研究主要聚集在简单情绪研究福州四中,对复杂情绪的研究相对甚少。事实上章硕,真实组织情境中总是存在着正面和负面情绪的复杂组合,仅对单一情绪的关注无疑会阻碍我们对其在组织创新中复杂的作用规律的理解。
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Emotion and Creativity&Innovation:Research Hot spot范修芳,Knowledge Evolution and Theoretical Framework
XIE He-feng,ZOU Jie
(UniversityofSouthChina,Hengyang421001,China)
Abstract:Based on the documents published from 1980 to 2017 from Web of Science database, the paper firstly draws knowledge mappings for the research of emotion and creativity & innovation with CiteSpace’s visualization function, and analyses the research hotspots and knowledge evolution of emotion and creativity & innovation. Then, it summarizes relevant theoretical frameworks and puts forward suggestions for further research for this field.
Keywords:emotion ; creativity & innovation ; knowledge mapping
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