通过理解非正式网络的沟通合作方式，社交网络分析能够促进更多有效的学习项目设计，并且推动更多具有创新意义的合作。为了有效利用非正式网络来驱动学习目标，理解这些网络的组织形式以及信息的流动方法十分关键。这种挑战也为社交网络分析（Social Network Analysis，SNA）带来了新的发展。

将社交网络变为学习工具

2009年，美国国防情报局（DIA）合并了10家全球情报组织。多年来DIA一直让它们在分享共同语言和环境的条件下，独立地进行情报行动。但是，当单个情报组织之间传递转换信息时，沟通和协作方式产生了明显的差异。为了支持这次合并，学习和发展团队设计了干预措施。该项目特别针对10家组织当中的一线主管，重点关注新的绩效考核过程以及合并后高效领导力所需的技能。在这种背景下，DIA开展了SNA，便于理解非正式的网络组织架构，并且发现10家机构的运营模式缺乏关联性，不仅为学习设置了障碍，也妨碍了社交网络中的成员们互相交流新观点。干预措施完成后，DIA又一次进行分析，发现在每个单独的组织内部，成员的协作意愿提升了81%；在组织外部，沟通意愿提升了168%。

这一案例表明，使用非正式网络不仅能增加价值，也能完善已hr369.com存在的正式组织架构。SNA可以建立协作网络，加强沟通以促进绩效、创新和组织的成长，具体包括以下四种作用。

诊断：SNA有助于诊断出组织的问题，指明在一个业务团队内部或团队之间是否有孤立现象。

测量：SNA能够测量针对沟通和协作的学习干预的有效性。

学习设计：通过理解非正式网络沟通合作的方式，SNA会为学习设计提供有价值的信息。

学员身份识别：SNA可以为特殊的学习干预措施识别与其关联度较高的学员，使知识扩散最大化。

SNA并不需要丰富的数据资源，其关键是理解组织的业务挑战和目标，确定如何最大化发挥现有网络的作用，检测组织，发现其中存在差距和需要完善连接的地方。