〖認真聽〗教授真心話 😏 | 在家工作（上課）根本就很好 | #用最chill的姿態來上課 | 遠距參與的魔幻時刻 | 在家上班的優缺點 | #遠距有限公司 | WFH的組織傳播爭論 // 李長潔 ft. 阿丹老師、小也老師 💻
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隨著確診人數的下降，疫喵施打的普及，情況發展狀況逐漸轉好，我們已經準備好回到正常美好的日常生活。可以在咖啡館享受午后時光，可以去台南來一場小旅行，可以與親朋好友共處狂歡。
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但，你有想要回去辦公室上班嗎？#遠距工作是不是好像也是一個不錯的選項？🤔
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今天的節目，與 臺灣通傳智庫 的podcast節目「台灣問事」聯播，和世新大學的黃采瑛教授、文化大學的徐也翔教授，一起討論「#遠距課程」、「#在家上班」的可能與不可能。透過Robert C. Pozen與Alexandra Samuel在《遠距有限公司》（Remote, Inc）一書，提供了四個遠距工作時應該注意的組織溝通策略給大家~
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📌 #今天的內容有
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▶ 史上最長暑假，終於開學了
▶ 遠距課程超好玩~
▶ 數位溝通的（不）可能性
▶ 遠距授課是一個「魔幻的時刻」
▶ 用最Chill的姿態來參與
▶ 在家工作的神奇時刻
▶ 紙本公文遞送應該要數位化了吧~
▶ WFH到底有沒有效率
▶ 在家上班的「組織傳播」爭論
▶ 遠距有限公司
▶ 在家工作根本就很好
▶ 工作時最重要的是「八卦」
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📣 #KKbox 聽這裡：https://podcast.kkbox.com/episode/OsPXXbf_70BynlpB4_
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📣 #Firtory 聽這裡：https://open.firstory.me/story/cktxytj3y7jx80939n4q7egeg?ref=android
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📣 #Spotify 聽這裡：https://open.spotify.com/episode/75pLp2muay5h0V9h4CwI5v?si=CpzanfvHQi6rT_zpo-N0pA&utm_source=copy-link&dl_branch=1
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📣 #Apple 聽這裡：https://reurl.cc/KrpKpp
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📲 #FB 完整論述：https://m.facebook.com/story.php?story_fbid=1862370957283854&id=208541192666847
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/// 完整論述 ///
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隨著確診人數的下降，疫喵施打的普及，情況發展狀況逐漸轉好，你是否也在期待日常生活能夠回到平常安定的狀態。可以在咖啡館享受午后時光，可以去台南來一場小旅行，可以與親朋好友共處狂歡。但，你有想要回去辦公室上班嗎？遠距工作是不是好像也是一個不錯的選項？
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▓ #全世界最大的在家上班實驗
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在人手一機的時代，傳播學者José van Dijck（2013）在《連結的文化》中寫到，從Web1.0到Web2.0，就是2001到2012年之間的巨大數位轉型，傳播機器運作下的虛擬交流協作，成為一種重要的社會文化形式。勞動的場景亦無法自外，從電子郵件、互聯網站到同步視訊，組織的內部與外部運作，一直以來其實都被傳播技術與機器介入著（García-Orosa, 2019）。只是當前情景更加促使我們去思考，組織與個人的工作關係裡，技術介入所產生的意想不到的可能與不可能。
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連TIME雜誌都指出：「這是世界上最大的在家上班實驗。」越來越多的工作者與組織因為益情的關係，嘗試了遠距工作的可能性。從組織溝通（organizational communication）的角度來看，隨著組織轉向遠距協作，組織溝通也變得越顯重要。
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各個組織必須依據實際情況的變化，提出相應的工作安排，也留意員工個人的健康。甚至我們可能會突然發現，原本依賴面對面溝通的諸多工作場景中，其實存在著諸多問題，像是敷衍了事的工作規劃、相處不良的人際關係。
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▓ #遠距工作時，組織溝通更重要！
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所謂組織溝通，是指一個組織群體中的語言互動過程，強調由人與關係所建構出來的世界，我們每日的生活都無法離開組織中的訊息產製、互動模式、意義建構、領導統御、文化形塑等多種行為（秦琍琍，2011）。也就是說，幾乎人類生活中的所有事務，都是依靠組織及其協商、合作、交流來達成且構造世界（李長潔，2012）。所以，當人們不能群聚在一起時，究竟會不會造成工作上的不便與劣勢？
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遠距工作對生產力的影響，其實早在80年代時，因電信技術的發展而被討論過，當時的結論是：在家工作根本很好啊，其有較低的物理需求、較高的自主性、可以明確地交出成果。當然，能夠成功在家工作的人，通常有高度的自我激勵與自律能力（Olson, 1983）。不過，還是有研究者認為，工作需要有一個足以提供完全溝通的實體場所，才能促成對話與消減誤解（Kraut et al., 2002）。
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正如我們所經歷的，許多遠距協作的傳播技術已經存在或快速開發中，電子郵件、電子布告欄（bulletin boards）、即時訊息（instant messaging）、共享文件、視訊會議、通報服務（awareness services）等，這些數位技術在很大的程度上，協助了組織成員進行對話溝通，也滿足工作效能（Olson et al., 1997）。
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但也有學者如Kang等人（2020）針對僅依賴於電子郵件的遠距工作進行研究，他們發現，建立在電子郵件「收發」特質上的溝通，使得組織變得支離破碎。需要仰賴更完善的組織訊息規劃，例如定義郵件的重要性層級，才能讓組織成員真正參與到工作的運作中。
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▓ #四個遠距工作時應該注意的溝通策略
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Donald Sull、Charles Sull、Josh Bersin（2020）在麻省理工大學商學院的管理期刊上建議進入WFH的組織與人們，如何更快速、無痛地進入這個新的工作時代。他們找了441位人力資源管理者進行調查，結果發現「參與度」、「生產力」、「連結感」，是當前疫情下遠距工作首要的問題。這些問題除了傳播交流、任務協作的硬體與軟體備整外，更好、更適合的組織溝通設計就是關鍵之處。
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Robert C. Pozen與Alexandra Samuel（2021）在《遠距有限公司》（Remote, Inc）一書中，提供了四個遠距工作時應該注意的組織溝通策略：
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1⃣ #訂好基本規則（ground rules）：雖然從前面的討論來看，人們在可以自主控制工作目標時，達到不錯的工作效能。但定立基本的團隊規則，才會幫助組織成員知道自己應該怎麼行動。所以，我們應該確立一套關於工作時間、會議舉辦、電子郵件傳遞、資訊共享的明確指南。人們才不會迷失在居家日常與不斷檢查最新訊息的漫漫長日中。
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2⃣ #建立團隊會議（team meetings）：每週的例常視訊會議，不但是為了傳遞最新的組織資訊，分享團隊工作成果，促進知識與經驗的交流。同樣重要的是，除了工作會議，我們應該擁有一段產生社會關係的友誼時光，像是虛擬的「茶水間閒聊」（water cooler），每天早上與同事一起喝一杯咖啡，讓組織成員在遙遠的距離中，仍然可以感受到同理心。此外，在視訊會議時打開鏡頭也是一個重要的溝通策略，其可以展現非語言溝通的暗示，表現許多無法言明的事情。
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3⃣ #善用一對一的交流（one on one）：當我們身處在實體辦公室時，一對一的溝通無時無刻都可能會發生。但進入到遠距工作後，一對一溝通的機會便要主動規劃與創造，以確保每一個人都沒有「脫隊」。這種較密切的互動並非用來進行嚴密細微的工作檢查，其目的是在發現組織成員需要支持與幫助的地方，讓每個人都可以獲得足夠的關注。
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4⃣ #確實地評估表現（performance reviews）：遠距工作的情況下，我們時常無法獲得足夠的工作反饋與激勵，有時候根本就被埋沒在螢幕背後。所以，清晰明確、容易上手的績效表現評估方式，可以讓組織成員彼此了解工作的成果，知道自己應該維持哪些優秀的做法，以及需要改進哪些盲點，或進一步地微調工作流程。這也是一個不錯的組織學習與個人成長的途徑。
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▓ #數位時代中的組織溝通素養
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遠距工作到底行不行的爭論，就這樣從80年代持續到現在，不管你接受與否，這已然是全世界的人都正在做（或已經做過）的事了。如何在居家上班、遠距工作的情境下，建立有效的組織溝通，尚有著巨大的挑戰。
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我們勢必須要花更多的時間制定工作計畫，穩定溝通的流程，協調各種事務，運用更豐富、更精確的口語表達與人際互動技巧，來創造與嘗試工作的新形態。無論我們是否可以真正地順利地進入「新的後疫情時代」，遠距工作的可能性，與對組織溝通素養的重視與培養，將是這場疫情中珍貴的學習與成果。
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🗂 #參考文獻
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1. Van Dijck, J. (2013). The Culture of Connectivity: A Critical History of Social Media. Oxford University Press.
2. García-Orosa, B. (2019). 25 years of research in online organizational communication. Review article. El profesional de la información (EPI), 28(5).
3. 秦琍琍（2011）。《重返實踐：組織傳播理論與研究》。台北：威仕曼。
4. 李長潔（2012）。組織傳播研究中的論述取徑：一個領域的探索。《傳播與管理研究》，11（2），3-38。
5. Margrethe H. Olson. 1983. Remote Office Work: Changing Work Patterns in Space and Time. Commun. ACM 26, 3 (March 1983), 182–187.
6. Kraut, R. E., Fussell, S. R., Brennan, S. E., & Siegel, J. (2002). Understanding effects of proximity on collaboration: Implications for technologies to support remote collaborative work. Distributed work, 137-162.
7. Olson, J. S., Olson, G. M., & Meader, D. (1997). Face-to-face group work compared to remote group work with and without video. In K. E. Finn, A. J. Sellen, & S. B. Wilbur (Eds.), Video-mediated communication (pp. 157–172). Lawrence Erlbaum Associates Publishers.
8. Kang, R., Zhu, H., & Konstan, J. (2020). Organizational Bulk Email Systems: Their Role and Performance in Remote Work. In microsoft.com.
9. Sull, D., Sull, C., & Bersin, J. (2020). Five ways leaders can support remote work. MIT Sloan Management Review, 61(4), 1-10.
10. Pozen, R. C., and Samuel A. (2021). Remote, Inc.. Harper Business.
fb建議好友怎麼來的 在 Re: [請益] Facebook 的朋友建議機制是怎麼回事？ - 看板ask-why 的推薦與評價
我簡單說一下~~如果有錯誤 煩請指正
因為我有在寫facebook app
所以對於它的好友trace方式大概有了解
你提到的三點基礎線索(同一個 network 學校 共同的朋友)
的確是facebook的優先考量
但facebook有一種特殊的演算機制
這可能要拓樸學領域的會比較了解
據說街上每隨機抽取50個人 其中至少有兩個人是同一天生日
這是建構在機率系統上的假說
同樣的 在網絡的平面概念中一樣適用
只是把一維的機率 延伸到平面而已
用通俗一點的解釋如下:(假設你是A)
第0層 A
|
第1層 B---C---D---E
BCDE是在"基礎線索"上與你有關的好友
於是BCDE出現在好友的建議名單中
這時候你會加入他們的機率幾乎是99%
於是進入第二層
第0層 A
|
第1層 B---C---D---E
| | | |
第2層 F-G H-I J-K L-M
FGHIJKLM是在拓墣觀念上與你有關聯的好友
這時你可能只加入G.J或M
加入機率可能可能只有37.5%
此時演算法會去檢討0-1與1-2的路徑
然後重新調整方向 提升你的加入機率
(為方便說明 舉極端的例子)
簡單來說 在第2層中FGHIJKLM GJM是你的高中同學的同學
FHIKL是你的高中同學的家人
演算法發現你加入GJM的機率為100% 而FHIKL為0%
因此"同學的同學"這項關聯就會成為未來第3層建議名單的原則
而"同學的家人"這項關聯就會被捨棄
理想上 之後你的建議名單都是"同學的同學的同學...無限延伸"
而你的加入率也會接近100%
第0層 A
|
第1層 B---C---D---E
| | | |
第2層 F-G H-I J-K L-M
| | |
第3層 N O P .......
以上~你會發現 facebook給你建議的名單好像神一樣!! 準到一整個不行
看到這別先END
如果只有這樣 facebook也沒比無名高明多少
facebook的野心還不只這樣
就如同有案例發現 有的人之間的關聯完全消失在網路上
facebook一樣神的出來 有時候讓表特版的鄉民也自嘆弗如
這就要牽扯到平面機率(或網狀機率) 以及部分的心理學
FB演算法由兩部分組成
一部分是先前提到的"基礎線索"
另一部分是針對前一部分的盲點所設計的"機率線索"
一開始我們有提到"每隨機50人中至少有兩人生日相同"
我們先假設50人的生日完全不同
機率P=(365/365)*(364/365)*(363/365)......*(316/365)
=0.0296
也就是說 假設"生日"是人與人之間的"關聯條件"
那麼我隨便找50人 這50人完全沒關聯的機率小於3%
因此facebook只要隨便把沒關係的50人的湊一推
會有97%的機率其中"至少"有兩人看對眼爆出愛的火花
有這樣的基礎 就可以產生很多玩法
例如以"學校"作為人與人之間的關聯條件
假設全台灣一共有160所大學 (基數)
那麼50人(庫數)無關聯的機率P=(160/160)*(159/160).....*(111/160)
=0.000185
天哪 0.0185耶~ 隨便都中 同學會到處開!!
人與人之間認識的可能性 當然不只是表面上的關聯表徵
可能是機率表徵 (你無法預測機天可能會在路上遇到誰 然後和誰成為朋友)
使用機率表徵的計算原則相同
公式化後如下:
關聯A 基數=a
庫數=a'
關聯A完全沒命中機率P(a)=a!/{[a^(a')]*[(a-a')!]}
把所有關聯集合起來 P=P(a)*P(b)...... P會趨近於零
假設FB很衰小 取樣這50個人在任何關係上通通不認識沒關聯
"機率趨近於零"!!!!!!!!!!!!!!!!! (尤其是考慮越多關聯)
因此 咱們的facebook又再度神奇的從陌生人猜出你可能認識誰!!
這樣還不夠嚴謹
facebook還有一招
根據社會網絡心理學 認識的人其中必定有某種層度的關聯
可能是興趣.居住地.語言.喜愛的食物.善長的技能等等...
如果今天有兩個認識的人之間完全查不到任何表面關聯
那麼那麼它一定落入"完全沒關聯區"
恩...什麼跟什麼 一定有人會聽不懂
那用下圖來說明好了
(下面的數線代表與你有相關的線索數目)
高度相關 輕度相關 完全無相關
<------------------------------------------>
你認識的人 你不認識的人 你可能認識的人
如果畫成座標圖如下:
你 |*
可 |*
能 | *
認 | * A B
識 | *
的 | * *
人 | * *
數 | * *
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與你相關的線索數目
一般A的狀況很能理解 與你共通線索特徵越多的人 你越可能認識他
但是大家往往忽略B的區段
這有點像"反常態曲線"
有部分你認識的人會落在幾乎與你沒相關的區域
雖然曲率沒有A的高
但很明顯的可以看出
所謂的半生不熟的關係 卻是人們最不可能認識的陌生人
所以 facebook只要把與你"最不相關"與"最相關"的人丟到你的建議名單
你就會有一長串 看似神奇的建議名單嚕!!
當然心理學上來說 facebook給你50人 你有49人不認識 但有1人你認識
你的注意會在那一人上 並且直呼好神奇
而"猜錯的49人"會被你忽略或是遺忘!!
說了這麼多 麼複雜的演算在程式撰寫上來說卻不是很難
配合資料庫與資料定義演算 就可以在很短的時間算出建議名單了
facebook應該不會無聊到去偷窺大家的信箱啦
雖然技術上是辦的到 但完全沒C/P值!?
除非是你主動匯入名單~
以上 因為我不太會畫BBS圖
若難以理解敬請見諒!!^^
※ 引述《Equalmusic (Cosmajoonitist)》之銘言：
: 我知道他會建議
: 1. 同一個 network 的人
: 2. 同一所學校的人
: 3. 如果你們有共同朋友
: 但是有的時候他會出現我認識的人, 但是我跟她在 facebook 上根本沒有共同朋友的情況
: 不是同一個 netowrk, 也沒有去過同一所學校
: （另外就即使是同一個 network 或是去過同一個學校, network 那麼大, 學校那麼大
: 他卻知道要建議誰, 這也還蠻神奇的...）
: 我想過一個狀況就是這個人先在 Facebook 上搜尋我, 查看我的資料
: 但後來我稍微 google 了一下發現了這個討論串
: https://www.topix.com/forum/com/facebook/TIM2PL2T0O5BQJO1C
: 裡面有人舉了一個例子排除了這個可能性
: 1. 他們八年沒聯絡, 所以這個人主動查詢他的可能性不高
: 2. 就算他真的搜尋他的資料, 他的名字是菜市場名, FB 上有千百個跟他同名的
: 3. 如果他用的是他的 email, 他的 email 早就換了
: 我沒有看完整個討論串, 一來實在文章太多, 二來文章的相似性太高
: 特別很多人提出提出 FB 會 tap into 你的 email contact list, yahoo 或 MSN 帳號
: 我覺得是 nonsense
: 雖然我對網路安全不是特別了解, 不過 FB 只是一堆 web applets
: 不可能跑到我的電腦裡來碰我的資料（如果是這樣那瀏覽器的安全性也太低了吧）
: 另外有些人也不在我的 AIM, GTalk 或是 MSN 裡面
: 但是 FB 還是很盡職的把他們都找出來了 ~_~
: 想請教一下有沒有板友對 Facebook 這種查找機制有研究的
: 好想知道阿！
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