第五章人际竞争情报分析方法概要

第五章人际竞争情报分析方法概要

学习目标

通过本章学习，了解人际竞争情报基本概念、理论与方法，掌握人际竞争情报信息搜集过程、分析方法及其应用领域。

（1）人际竞争情报基本理论熟悉（2）掌握人际网络构建方法3）掌握人际竞争情报基本分析工具（4）掌握人际竞争情报基本分析思路能力目标社会网络成就了盖茨

在微软（Microsoft）成为家喻户晓的品牌之前，它的创始人比尔·盖茨（BillGates）拥有的社会关系网中就有一个得天独厚的优势。那就是他的母亲玛丽·盖茨（MaryGates）。当时，她与IBM公司的高层管理者约翰·埃克斯（JohnAkers）同是一家慈善组织联合劝募会（UnitedWay）的董事会成员，而埃克斯正在带领IBM向台式机业务进军。案例5-1

有一次，玛丽·盖茨与埃克斯谈及计算机行业中新成立的一些公司，埃克斯认为它们无法与自己的传统合作伙伴匹敌，但玛丽认为IBM低估了这些新公司的实力。

也许是她改变了埃克斯在IBM应该向谁采购其个人计算机DOS操作系统这个问题上的看法，也许是她的观点印证了埃克斯已经知晓的情况。但不管当时的实际情况到底是哪一种，反正在他俩这一席话之后，埃克斯同意考虑小公司提供的DOS技术方案，微软公司就是其中的一员。

接下来发生的事情就尽人皆知了：微软赢得了DOS合同，并最终取代IBM成为全球最强大的计算机公司。

如果比尔·盖茨没有强大的社会关系网络，这个轰动一时的新操作系统也许就会被埋没。比尔盖茨有一个强大的家庭网络，帮助他链接上资源平台，让他能链接上世界上最好的硬件公司。否则IBM不要说和这个年纪轻轻，不打领带的哈佛退学生签订合同，甚至连进IBM都有可能被拒之门外。第一节人际竞争情报分析理论基础

与人际竞争情报分析相关的社会资本理论主要有格兰诺维特的“嵌入性理论”（Embeddedness）与“弱联系优势理论”(TheStrengthofWeakTie)、博特的“结构洞理论”（StructuralHoles）、魁克哈特的“强联系优势理论”（TheStrengthofStrongTie）以及社会资本负债理论。一、嵌入性理论

“嵌入性理论”认为各种经济活动要受到其所在的社会结构的制约。格兰诺维特认为“嵌入性”有两种：关系嵌入和结构嵌入。

关系嵌入是指个人行为根植于个人关系之中，结构嵌入指群体行为根植于更广阔的社会关系当中。

人际竞争情报工作开展要充分考虑到“嵌入性”因素存在。情报规划、搜集、分析、发布活动要避免低度社会化倾向。

二、弱联系优势理论和结构洞理论

“弱联系优势理论”和“结构洞理论”都强调了构建大型社会关系网络对企业竞争优势的影响，它们是人际竞争情报网络构建和发展的理论基础。

网络角色之间的关系强弱可以用联系频率、关系内容（主要指信息、资金、知识、技术、物资在角色之间的互惠方式）、时间长短来衡量。

大型社会关系网络可以给企业带来两个好处，其一能将企业需要散布的信息扩散到更远的地方；其二可以更广泛地从网络中即时、准确获悉有价值的信息。

“结构洞理论”进一步说明特殊的弱联系位置可以为角色带来“洞效应”，即信息利益和控制利益的超额获取。

A是集团内部的协调者B被称为为中介者C是联络员D称为齐美尔带图5-2特殊的弱关系——结构洞三、强联系效应

一方面，人际情报传播和共享研究应注意强联系支持作用。另一方面，人际情报分析应该关注东西方文化的差异导致对关系强弱作用有不同的解释。四、社会资本负债理论

有很多学者反思社会资本带来的弊端，由此也就有所谓的社会资本负债理论。社会资本负债理论主要观点有社会资本代价性（维持费用、委托——代理机制）和社会资本的风险性（排斥“外人”、限制成员的自由和商业动机、对成员向上发展形成压制）。

第二节人际竞争情报研究基本方法——网络建模一、人际竞争情报网络建模对象确定原则社会网络是由行动者（actor）通过相互联系（tie）而形成的社会结构，分析主要对象是节点和关系。

心理学家舒茨根据需求把人际关系分为三类：包容的需求、控制的需求以及感情的需求。由此，情感网络、情报网络、咨询网络和信任网络成为社会学重点研究的四个网络。

企业社会关系网络具有复杂多源性，关系形成的原因往往以功能需求为导向，这和企业追求利益本质是相吻合的。比如营销要经历潜在客户寻找、获得销售机会、解决客户需求，维持客户关系四个过程，从社会资本支持角度看，可以通过建立市场网络、客户网络、组织内部网络来实现。如果把关系的外延扩大，社会资本就有实体社会资本和虚拟社会资本之分。随着网络发展和普及，几乎所有的企业都建立了自己的网站。Web2.0推出使企业、个人在虚拟社会空间交往的形式日益丰富和复杂。网络不仅成为企业宣传产品和服务的场所，同时也是企业利用虚拟社会资本获得持续竞争力的重要途径。虚拟社会资本将有助于提升企业在虚拟空间中的声誉和影响力，进而提高企业在现实世界中的竞争能力，最终改善企业的竞争地位。二、人际竞争情报网络资料搜集

网络资料搜集从变量角度看，分为两类：结构性变量和构成性变量。结构性变量就是人际竞争情报分析的行动者及其相互关系，它们是网络分析的基础变量。构成性变量在一般的社会网络分析中是不考虑的，很多社会网络分析学派甚至是“反类属”的，即认为网络分析不应该纳入行动者的属性。但人际竞争情报网络分析需要充分考虑到行动者的主观能动性，需把其属性变量纳入研究范围。（一）结构性变量搜集策略

人际竞争情报网络研究是以整体网为主要研究对象，整体网的封闭性、有限性决定了网络变量获取不宜使用抽样的方法。同时根据研究的行动者和关系的不同，用问卷法、访谈法、文献法、观察法和实验法来获得分析数据。如果研究的对象以社会实体为主，问卷法、访谈法是调查最常用的工具。表5-1企业中知识流与情报流整体社会网络问卷范例企业团队人员问题12345671、当你在竞争情报活动各阶段中遇到困难时会向谁请教2、当你搜集到重要信息时，你会向先告诉哪些人文献法和观察法主要应用于不便于用问卷和访问方法研究的课题。文献法根据被研究对象的资料，如期刊、报纸、档案、网络信息等文献，进行追踪调查，以寻找其关系网络。WEB2.0的广泛使用使竞争情报工作者利用网络信息获悉人际竞争情报网络成为重要途径。该类方法归纳为两大类，其一是利用搜索引擎寻找社会关系。一方面，可以根据研究需要，通过搜索引擎自带的link搜索命令获得研究对象的网络链接资源体，就能发现基于链接的相互之间的关系；另一方面，是把搜索引擎和内容分析相结合，快速获得研究目标的社会关系网络。

图5-3利用搜索引擎获得人际竞争情报关系

图5-4利用博客信息交互获得人际竞争情报关系实验法是依据实验设计而获取网络分析的资料。比如美国心理学家米尔格拉姆通过信件传递发现“六度分离”现象。随着社会网络软件发展，利用计算机进行仿真模拟已经成为网络研究的重要途径。如在UCINET软件中，可以输入行动者数量、行动者的出度获得随机网络，这就方便了小世界现象的研究。（二）构成性变量搜集行动者的基本属性和行为属性是主要的构成性变量。

表5-2人际竞争情报网络结构性变量搜集1、企业概况法定名称

企业规模创立日期

业务类型

具体业务活动以及产品

行业类别

经营地区和范围

经济类型（国有、集体、私有、股份制合资、外资）2、企业历史创立者及其继承人

创立原因3、企业高管人员情况高管任职经历

高管教育背景高管决策案例

高管社会背景三、人际竞争情报网络模型描述网络模型描述是人际竞争情报研究方法的核心。当网络的节点和关系确定后，就可以用社群图和矩阵两种方式描述。

图5-5基于专利转让的社群图当节点非常多时，社群图就很复杂，此时可以用邻接矩阵进行描述。邻接矩阵A（G）=[ai，j]v*v，ai，j=1表示顶点vi到vj有箭头线，若不考虑方向，只要vi到vj有边，则ai，j=1，否则为0。由此可见，若是无向图，邻接矩阵将是一个对称矩阵。A（G）的每行之和称为该节点的出度和，每列之和称为该节点的入度和，出入度的大小反映了该节点关系的稠密程度。

关系网络还有模态之分。如果网络是由同一集合中的行动者关系构建而成的，称为1-mode网络；如果网络的关系是来源于两个集合中的行动者，则是2-mode网络，2-mode网络往往转化为1-mode网络进行研究；自然如果网络是由三个集合中的行动者构建而成，则有3-mode网络等等。表5-3高管在董事会任职情况表企业A企业B企业C企业D企业E高管a01100高管b01010高管c00110高管d10000高管e01001高管f11000高管g000012-mode网络一般要转化成1-mode网络进行分析。转化最简单策略就是看集合中成员是否共同选择了另一个集合中元素，如果是共同选择，那么这些成员之间就认为存在关系。在表中高管b，c，g共同选择公司D任职，这就认为b，c，g之间有关系。反过来，企业B和C均有高管a任职，这说明企业B和C有关系，根据上述拆分原则，可以得到下面两个网络。2-mode如何向1-mode转化有很多策略，详细情况可参考相关文献。如图5-6所示。四、人际竞争情报网络模型分析

人际竞争情报网络模型分析包括静态分析与动态分析两种。静态分析是指根据人际竞争情报网络的当前时间快照来揭示网络角色和关系的客观特征，结合竞争情报活动规律，为企业社会资本当前战略与战术决策提供支持。

静态分析有两种，一种是对单个网络进行特征指标分析，另一种是对多个网络进行验证性的回归和相关分析；网络静态分析只能对当前的网络关系现状进行扫描式的分析，无法解释人际竞争情报网络是如何形成，不能对网络关系的今后发展趋势进行说明。为了弥补静态研究的缺陷，社会网络分析诞生了众多动态分析模型和概念，这些思想结合人际竞争情报研究主题，可以很好补充人际竞争情报研究方法。（一）网络特征分析

根据分析视角可以把人际竞争情报网络特征指标大致分为微观分析、中观分析和宏观分析三类指标。微观分析指标主要研究网络节点或整体网络的关系多寡程度，由此分析节点或网络在人际竞争情报活动规划、搜集、传播以及分析中的应用；中观分析指标主要研究网络节点的结构特征，探讨竞争资源的配置和流动形式，分析“社会嵌入”下的节点面临的战略机会和行为意图；宏观分析主要用派系指标对网络中群体间的互动行为模式进行分析。表5-4网络微观分析指标分析目标微观分析指标计算方法在人际竞争情报研究主题中的应用密度指标（若社群图是有方向的关系，则有出度密度和入度密度之分）：该指标用来度量网络节点的联系的紧密程度。节点密度：网络中各节点之间的关系总数与节点的关系总数之比。网络密度：网络中各节点之间的关系总数与现有的关系总数之比。该值大于0.5表示网络联系比较紧密节点密度大小是把节点纳入人际情报网络的依据之一。节点密度大小是情报资源配置的重要依据。节点的密度大小会影响节点在情报搜集与发布中的作用网络密度大小会影响网络群体对信息、知识传播的效用（经济性、时效性、客观性、准确性、预见性）。群聚指标：衡量网络中各节点相互间关系疏密状况。网络群聚系数说明了网络各节点之间的传递性概率，即如果节点A与节点B相连，节点B与节点C相连，那么节点A与节点C相连的概率大小。节点的群聚系数：Ci=包含节点i的三角形个数/以顶点i为中心的三点组个数。网络群聚系数：所有群聚系数的算术平均值。C值在0～1之间，靠近0的节点结构空洞丰富，网络群聚系数越小表明该网络比较稀疏。

节点的群聚系数是把节点纳入人际情报网络的依据之一。网络的群聚系数是网络是否稳定的重要标准，群聚系数低的网络一般不稳定，需要额外给予维护。节点群聚系数大小是节点信息来源多样性，差异性的衡量指标。网络群聚系数大小是网络信息差异性的重要指标。网络直径：两个节点之间的路有可能有多条，它们之间的可达性程度用连接它们之间的最短路径（GeodesicPath）的长度来表示（用经过的边的条数来度量），该长度也被称为两个节点间的最短距离或直径（Diameter）网络直径：网络中所有节点间的最短路径总和/网络理论总关系数R。网络维护所需的资源与网络的直径大小有关系。网络直径影响信息搜集的正确性、时效性，同时影响信息传播的速度。网络中节点关系紧密程度与往来直径有密切关系。表5-5网络中观分析指标

分析项目中心分析指标计算方法在人际竞争情报研究主题中的应用度中心（若联系是有方向的，就有出度中心程度和入度中心程度）节点K的度中心程度=K节点的度数/该节点理论最大度数n-1（n为网络总节点数）。度中心大的节点是情报需求规划的依据。度中心大的节点具有很强的权威性，这些节点是重要的情报源，是人际情报网络构建要素，是企业社会资本战略实施的助推者。节点的度中心是竞争对手分析的重点，通过度中心计算，可以获悉对手的社会资本量。中介中心：中介中心的节点是位于网络中其他节点相互联系的路中。节点k的中介中心=∑∑gijk/gijgijk表示两个节点I，j之间的最短路径经过节点k的次数，gij表示表示网络中任意两个节点I，j之间的最短距离路径数。

中介中心程度大的节点是网络维护的重点，一旦失去，会导致网络瘫痪中介中心的节点是其他节点进行信息传递的依赖，网络中的路中心程度大的节点越多，会对整个网络的情报搜集和传播带来较大的影响。中介中心节点是竞争对手分析的重点，打击竞争对手网络，往往可以通过攻击路中心而得逞。

接近中心：重点关注网络节点相互可达的时间和路径长短。节点K的接近中心=节点K理论上到其他各节点最短路径总和你n-1/节点K实际到其他各节点最短路径长度总和该值为0-1之间，越靠近1说明该节点与其他节点靠得很近，实时跟踪该节点，可以即时获取行业内、竞争对手企业内、战略联盟中的重要情报，为适时调整企业竞争战略提供分析基础。特征中心：特征中心大的节点，意味着这些节点和网络中心程度大的节点距离接近，关系紧密。对节点距离的维度进行因素分析，找出影响距离的最大作用维度，该维度的大小作为特征中心性特征中心能更客观揭示权力的度量，网络中心程度的测量不能脱离所有其他与之相关点的中心度，也就是说，一个角色若和中心角色相连，它的中心地位也将提高。特征中心是一个全局概念，可以更科学考察网络节点的地位。表5-6网络宏观分析指标

分析项目小团体分析指标计算方法在人际竞争情报研究主题中的应用n-派系：从两个节点的距离程度来定义一个团体。k-从：从两个节点的连接程度来定义一个团体。n-派系：任意两个节点之间的距离小于等于n的所有节点。集合k-从：n个节点的小团体中，每个节点与其他节点有n-k条联系1）从情报搜集和传播角度分析，一个距离小的或连接程度紧密的小团体中往往具有较高的传播效率，但信息来源的差异性比较小。2）从竞争对手分析来看，一个小团中的节点行为具有相似性，群体中的节点会对群体外的节点表示出相似的竞争策略，群体中的个体往往具有很好的协作关系。（二）网络验证性分析验证性分析是指竞争情报工作者对关系结构产生的现象进行证实的一种研究方式，在统计上主要用相关和回归分析法。人际竞争情报网络验证主要是对人际情报活动的一些客观规律进行实证研究，它是竞争情报工作者进行人际情报研究的重要方法之一。（三）人际竞争情报网络动态分析图5-7从规则网络到随机网络的变换过程上述网络模型均没有深入探讨关系发生概率p的生成机制。Barabasi和Albert认为现实社会中的引用网络、协作关系网络、万维网络大都具有“累积优势”，即网络新节点择优连接到具有大量连接的节点上，这种想法能在很多社会网络中得到验证，由此提出的无标度（Scale-free）网络模型。该网络动态过程主要是：1）增长：开始于较少的节点数量（m0），在每个时间间隔增添一个具有m（m≤m0）条边的新节点，连接这个新节点到m个不同的已经存在于系统中的节点上；2）择优连接：在选择新节点的连接点时，假设新节点连接到节点i的概率π取决于节点i的度数即。第三节借助UCINET软件进行人际竞争情报分析一、UCINET软件基本介绍图5-8UCINET主界面（一）File菜单图5-9File菜单界面二级菜单主要功能ChangeDefaultFolder改变默认文件夹（即工作目录）CreateNewFolder新建文件夹（即工作目录）CopyUcinetDataset复制数据集RenameUcinetDataset重命名数据集DeleteUcinetDataset删除数据集PrintSetup打印设置TextEditor编辑文本文件ViewPreviousOutput查看前面的输出结果LaunchMage启动可视化工具MageLaunchPajek启动网络分析工具Pajek，其大规模数据可视化功能强Exit退出软件表5-7File菜单主要功能（二）Data菜单图5-10Data菜单界面表5-8Data菜单主要功能二级菜单主要功能DataEditors利用一些数据编辑工具编辑数据Random利用各种随机分布创建矩阵或图ImportviaSpreadsheet导入表格类数据ImportTextFile导入文本类数据Export导出数据Css聚合数据Browse以矩阵形式浏览数据Display定制数据在记事本中展示Describe给数据添加行标题、列标题等说明信息Extract抽取部分数据Remove清除部分数据Unpack分拆多关系数据Join合并数据MatchNetandAttributeDataset匹配网络和属性数据MatchMultipleDataset匹配多元网络数据SortAlphabetically按字母顺序排序SortbyAttribute按属性排序Permute置换数据Transpose转置矩阵AttributetoMatrix根据属性数据创建矩阵Affiliations将2-模网数据转成1-模网数据SubgraphsfromPartitions根据网络分区抽取子图PartitionstoSets将分区数据转换成点-群发生矩阵CreateNodeSets创建群体指标向量ReshapeMatrix重组矩阵表5-9Transform菜单主要功能二级菜单主要功能Block数据分块Collapse数据压缩CSS聚合数据Dichotomizeinteractive二值化数据symmetrize对称化数据Normalize标准化数据MatchMarginals按边缘值标准化数据Recode重新编码矩阵数据Reverse矩阵数据取反Diagonal改写矩阵对角线数据Double倍增数据Rewire优化矩阵数据（三）Transform菜单MatrixOperations矩阵计算Union合并图TimeStack合并不同时段数据Intersection取矩阵交集Incidence将邻接矩阵转换成点-线指标矩阵Linegraph线图Multigraph多值图Multiplex多丛图Semigroup半群图图5-11Transform菜单界面（四）Tools菜单表5-9Transform菜单主要功能二级菜单主要功能Block数据分块Collapse数据压缩CSS聚合数据Dichotomizeinteractive二值化数据symmetrize对称化数据Normalize标准化数据MatchMarginals按边缘值标准化数据Recode重新编码矩阵数据Reverse矩阵数据取反Diagonal改写矩阵对角线数据Double倍增数据Rewire优化矩阵数据MatrixOperations矩阵计算Union合并图TimeStack合并不同时段数据Intersection取矩阵交集Incidence将邻接矩阵转换成点-线指标矩阵Linegraph线图Multigraph多值图Multiplex多丛图Semigroup半群图图5-12Tools菜单界面（五）Network菜单表5-11Network菜单主要功能二级菜单主要功能Cohesion凝聚性分析Regions成分分析Subgroups子图分析Paths路径分析EgoNetworks个体网分析Centrality中心性分析GroupCentrality群体中心性分析Core/Periphery核心-边缘分析Roles/Positions角色-位置分析TriadCensus三元关系分析P1基于P1模型的互惠分析BalanceCounter平衡-计数分析CompareDensities密度比较分析Compareaggregateproximitymatrices相似矩阵聚合比较分析2-modeNetworks2-模网分析Trajectories轨迹分析Extras其他网络分析法图5-13Network菜单界面（六）Visualize菜单表5-12Visualize菜单主要功能二级菜单主要功能NetDraw启动可视化工具NetDrawMage启动可视化工具MagePajek启动可视化工具Pajek图5-14Visualize菜单界面（七）Options菜单图5-15Options菜单界面二、案例：某高科技公司管理层内部人际关系分析人际竞争情报分析的基本流程是：网络建模→数据输入及处理→计算分析→结果展示。下面按照这一流程利用UCINET软件对本案例中的某高科技公司管理层内部人际关系进行分析。（一）网络建模

本案例分析的是某一确定公司的管理层的内部的人际关系，因此建模边界限定为该公司的管理层，管理人员即各经理为网络节点，各经理之间的关系为边，A经理需要向B经理汇报工作，则在工作汇报关系上，建立一条从节点A经理指向节点B经理的有向边。该网络对应一个行列相等的矩阵即邻接矩阵A（G）=[ai，j]v*v，ai，j=1表示顶点vi到vj有箭头线，否则为0。建议咨询关系、友情关系和工作汇报关系三种关系的分析，既可以先独立分析然后汇总，也可以先汇总然后一起分析，本文在此采用前一种策略。（二）数据输入及处理

外部数据源如电子表格excel和记事本文件等导入，也可以自己新建数据，两种主要的新建数据的方法图5-17建议咨询关系表格数据界面图5-18友情关系表格数据界面图5-19工作汇报关系表格数据界面（三）、计算分析

限于篇幅，本文在此仅以中心度指标对本案例中的管理层内部人际关系进行分析。中心度指标分析有三个具体指标：度中心、接近中心和中介中心，刻画了某个节点在网络中所处的核心位置和影响力。可借助UCINET软件中的Network→Centrality→MultipleMeasures（old）来计算这些指标。图5-20建议咨询关系的中心度分析图5-21朋友关系的中心度分析图5-22工作汇报关系的中心度分析第四节基于链接的企业网络人际竞争情报分析一、链接在网络竞争情报分析中的意义

网站之间的链接并不是随机的，其往往是网络主体之间有目的的信息交往体现。其一，链接的丰富层次性使整体虚拟社会网和自我虚拟社会网绘制成为可能。其二，完善的链接分析工具提高了网络人际分析的准确性。其三，链接数量是随时间动态发展的，这与真实的社会关系具有很大的相似性。二、基于链接的企业自我虚拟社会描述过程索命令可以得到研究对象的入链接。比如在Yahoo的SiteExporer中可以用命令showlinksexceptfromthisdomaintoentiresite来获得目标网站外部到该网站内所有页面的（不仅仅包括主页）链接。由于外部资源体可能有多个网页对研究网站进行链接，实际网站入链数量要比搜索到的要少很多。在获得入链后要对链接网页进行分析，剔除重复链接，剩余链接可以认为是该网站的外部虚拟社会关系。三、虚拟人际竞争情报分析方法网络链接形成的虚拟人际竞争情报分析方法包括定性和定量两种。定量方法主要依据链接数量的统计特征来分析企业虚拟社会关系现状和发展趋势；定性研究一般用内容分析方法对链接动机进行挖掘，分析虚拟社会关系形成的机理，进一步预测实体企业之间的社会关系存在模式。（一）基于链接的定量研究（1）虚拟关系强度

虚拟关系强度指数用链接总量来表示。一般来说，网络资源体对应的企业在现实社会中随着经营规模扩大，业务增加，那些与之相关的企业、员工、政府组织、社区、大学为了说明与他存在某种关系，其网站或博客会通过链接与之进行联系，这样链接数量就日渐增加。链接数量越多，可以理解为网络资源体在虚拟空间中的声誉和社会地位在提高，也能从另一个侧面反映其实体社会资本总量大小。（2）虚拟社会关系活力指数

活力指数是用来描述虚拟社会关系变动频率情况。若网站资源体的链接是以最新链接为主，说明其虚拟社会关系在不断拓展，新的社会关系将增加企业经营机会。活力指数越来越大说明企业在开拓市场、获得资源上的积极的。（二）基于链接的定性研究M．R．Henzinger认为链接分析的思想基于两条假设：（1）从网页A指向网页B的超链是网页A对网页B的推荐或认可；（2）如果一条超链接将网页A和网页B链接起来，则网页A和网页B可能有共同的主题。

袁毅针对整个网络上的各种类型链接，提出了9种链接动机：推荐链接、相关链接、引用链接、扩展链接、评价链接、关系链接、服务链接、通讯链接、结构链接。对企业虚拟社会关系形成原因的研究、商业信息挖掘并没有多大意义。利益相关者与企业形成一种基于信任的长期稳定的合作关系将大大减少交易成本和由于信息不对称带来的成本。良好的声誉、独特的组织文化与客户、供应商之间长期稳定的合作关系形成企业的无形的、有价值的、竞争对手难于模仿或直接取得的资产，而这些资产使企业创造了超越竞争对手的优势，形成企业的核心竞争力。由此出发，可以从利益相关者理论对虚拟社会关系形成原因进行分析，研究链接（虚拟社会关系）形成的商业动机并对其进行分类。

表5-12基于利益相关者的链接动机分析链接分类关系强度（链接数量）分类关系比例社会关系活力指数管理人员员工股东供应商消费者债权人分销商政府媒体社会团体网络搜索服务（搜索引擎、黄页等）总计四、案例分析以百大集团网站：http://为例来说明其虚拟社会关系现状和发展趋势。表5-13百大集团网站基于利益相关者的链接动机分析链接分类关系强度（链接数量）分类关系比例管理人员0%员工（2）百大物业杭州百货大楼3%股东（5）

新股论坛（股票购买者）武平小钟个人网站（股票购买者）成都社区论坛（股票购买者）投资者论坛投资者关系网7.4%供应商（9）商业股份制企业经济联合会网（信息