Estudo da predisposição individual para compartilhar conhecimento gerencial: o contexto intraorganiacional de equipes de projeto

Insper Working PaperWPE: 360/2016

Carla RamosAdriana Bruscato BortoluzzoJislaine Rosa Santana GiovaniniDanny Claro

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Estudo da predisposição individual para compartilhar conhecimento gerencial:

o contexto intraorganiacional de equipes de projeto

Carla Ramos

carlasdmr@insper.edu.br

Adriana Bruscato Bortoluzzo

adrianab@insper.edu.br

Jislaine Rosa Santana Giovanini

jijirosa@gmail.com

Danny Claro

Dannypc@insper.edu.br

Insper

Rua Quatá, 300, São Paulo

* Autora para correspondência: + 55 (11) 4504 2339

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RESUMO

O compartilhamento de conhecimento é, de acordo com uma visão da empresa

baseada no conhecimento, uma atividade chave para garantir competitividade.

Motivar os colaboradores a buscar esse compartilhamento é um desafio

particularmente relevante para empresas que operam numa lógica equipes de projeto.

O objetivo deste trabalho consiste em identificar os fatores internos e externos ao

individuo que influenciam a predisposição individual para o compartilhamento de

conhecimento em ambiente intra-organizacional de equipes de projeto. Identificam-se

quatro dimensões chave: a atitude e comportamento do indivíduo, a colegialidade

entre membros de equipe, o apoio dado pelos gestores, e a centralidade na rede de

relacionamentos do indivíduo. Dez hipóteses são propostas e testadas através de

metodologia quantitativa, combinando análise de redes interpessoais e regressão

econométrica. O fenómeno é estudado numa base de 121 participações individuais

num total de 20 projetos realizados ao longo de dois anos na sucursal de uma empresa

multinacional do setor de energia e automação industrial. Observou-se que os fatores

que mais impacto têm sobre a predisposição individual para compartilhar

conhecimento em equipes de projeto são de natureza tanto intrínseca como extrínseca

ao indivíduo e que para além de um efeito direto sobre essa predisposição, se verídica

na maioria dos casos também um efeito indireto. O estudo contribui para um melhor

entendimento do compartilhamento de conhecimento em ambiente específico de

equipes de projeto, permitindo ainda aos gestores uma promoção estratégica de

mecanismos que estimulam a desejado fluidez do conhecimento entre membros de

equipes de projeto.

Palavras-chave: compartilhamento de conhecimento; equipes de projeto; atitude

individual; colegialidade na equipe; redes de relacionamentos.

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1. Introdução

O conhecimento pode ser visto como um recurso intangível, que por ser único e

difícil de ser imitado, é também um recurso estratégico (Al-Alali, Al-Marzooqi, &

Mohamed, 2007; Cabrera & Cabrera, 2002). O conhecimento é gerado através de

experiências dos indivíduos e dos grupos, que via compartilhamento vai resultando

em conhecimento acumulado; a interação entre os indivíduos pode resultar, também,

em criação de novo conhecimento (Cabrera & Cabrera, 2002; Ninaka, 1994;

Szulanski, 1996). Este compartilhamento se trata de um importante processo nas

empresas pelo significativo impacto que esse pode ter sobre o seu desenvolvimento

(Al-Alali, Al-Marzooqi, & Mohamed, 2007; Lin, 2007). De fato, espera-se que o

gerenciamento do compartilhamento de conhecimento na empresa seja uma área de

forte investimento, já que a sua eficácia pode conduzir ao aumento de vantagem

competitiva, efetividade de marketing, aumento de foco no cliente e melhoraria na

inovação nos produtos (Cabrera & Cabrera, 2002).

A natureza e conteúdo da interação intra-organizacional entre os indivíduos de

uma empresa tem por isso um impacto esperado sobre a performance da empresa. A

forma como os indivíduos interagem vai depender de vários fatores, tais como da

predisposição individual para trabalhar e compartilhar experiências com outros, e dos

incentivos dados pela gestão para promover essa interação (Lu, Leung, & Koch,

2006). Portanto, para a empresa se manter competitiva é necessário que o

conhecimento flua entre os integrantes da empresa de forma que os indivíduos

utilizem e integrem esse conhecimento acumulado em suas tarefas no contexto da

empresa (Cabrera & Cabrera, 2002; Cabrera, Collins, & Salgado, 2006; Lewis, 2004;

Wu, Yeh, & Hung, 2012). Esse fluxo intra-organizacional de conhecimento não é fato

dado, constituindo um dos principais desafios enfrentados pelas empresas (Chow,

2012; Cohen & Bailey, 1997; Lin, 2007). Estas tentam encontrar formas de incentivar

os colaboradores a compartilhar seus conhecimentos, já que é impossível impor e

controlar o compartilhamento de conhecimento por parte de cada colaborador

(Cabrera, Collins, & Salgado, 2006).

Este estudo foca-se sobre o compartilhamento de conhecimento gerencial intra-

organizacional, no ambiente específico de equipes de projetos. As equipes de projetos

se caracterizam por grupos de indivíduos alocados temporariamente, com o objetivo

de realizar um conjunto de tarefas que têm seus custos, tempo e data definida para

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término (Ammeter & Dukerich, 2002). A realização de um projeto não implica

exclusivamente a interação entre membros da equipe, mas pode requerer também

interações com indivíduos de outros projetos ou outros departamentos, já que o

conhecimento não está por regra limitado à equipe do projeto.

Considerando o contexto abordado, este trabalho propõe estudar como

determinados fatores condicionam o compartilhamento intra-organizacional de

conhecimento em ambiente de equipes de projetos. Esta pesquisa tem por base o

trabalho de Lu, Leung e Koch (2006), que incide sobre o compartilhamento de

conhecimento intra-organizacional em geral. Neste trabalho, desenvolvemos o modelo

sugerido e testado por estes autores, adaptando-o a um contexto de equipe de projeto,

o que implicou a inclusão de novas variáveis e relações entre variáveis. Em termos

empíricos, conduz-se um estudo quantitativo para testar uma série de hipóteses

desenvolvidas relativamente aos fatores identificados como potencialmente

impactantes sobre o compartilhamento de conhecimento gerencial em equipes de

projetos: atitude e comportamento do indivíduo, colegialidade entre membros de

equipe, apoio dado pela gestão e estrutura de rede de relacionamentos interpessoais. O

estudo é conduzido no segmento de serviços de automação industrial, que é um

segmento onde predomina o ambiente de projetos, em que a dinâmica de formação de

equipes é definida em função dos conhecimentos e experiências dos integrantes, e em

que a interação entre os indivíduos se revela fundamental para o sucesso da

construção do produto ou serviço final no projeto (Fong & Lung, 2007).

O trabalho aqui apresentado reflete contribuições teóricas e gerenciais para a

área de pesquisa de compartilhamento de conhecimento em ambientes

organizacionais. Em termos de contribuição para a teoria, embora estudos passados já

tenham explorado o impacto de alguns dos fatores identificados sobre a predisposição

do indivíduo para compartilhar conhecimento, esses estudos são tradicionalmente

conduzidos ao nível geral da organização, e não ao nível de equipes ou projetos,

enfoque deste estudo (ver, por exemplo, Lu, Leung, & Koch, 2006). Existem, no

entanto estudos que focam sobre o compartilhamento ao nível de equipes de projeto,

mas incidem por regra sobre a interação dentro da equipe, não considerando a

contribuição da interação com elementos externos às equipes (Reagans & Zuckerman,

2001). Adicionalmente, os estudos não costumam integrar num único modelo as

componentes de análise de estrutura de rede, com fatores referentes ao conteúdo dos

relacionamentos (por exemplo, confiança na relação entre indivíduos) e ao papel

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desempenhado pela gestão no compartilhamento de conhecimento. Do ponto de vista

das práticas gerenciais, o conhecimento é uma fonte de vantagem competitiva

(Cabrera & Cabrera, 2002) e os resultados desta pesquisa ajudam as organizações a

entender quais os fatores que alavancam ou impedem o compartilhamento de

conhecimento em ambiente de projeto. Os gestores podem, assim, alocar de forma

mais eficaz os indivíduos nas equipes de projetos, e promover mecanismos que levem

a um cenário mais favorável a esse compartilhamento, dotando as equipes de melhor

capacidade para atender as demandas do mercado.

2. A importância e a natureza do conhecimento em ambiente

organizacional

Este trabalho tem por base uma visão de empresa baseada em conhecimento

(i.e., knowledge-based view - KBV; Conner & Prahalad, 1996; Grant, 1996) e

associada à teoria de aprendizado organizacional (Bierley III, Kessler, & Christsen,

2000; Levitt & March, 1988; Huber, 1991). De acordo com a KBV da empresa, o

conhecimento é o recurso mais valioso e estratégico da empresa na criação de uma

posição de vantagem competitiva e sobrevivência em um setor (Grant, 1996; Kogut &

Zander, 1992, 1996; Kang et al., 2010; Van Wijk et al., 2008). A empresa existe com

o objetivo de criar e aplicar conhecimento (Grant, 1996). Assim, a capacidade da

empresa e de seus colaboradores para criar, transferir, compartilhar, integrar, e até

proteger o conhecimento, são atividades chave para a sua sobrevivência (Hansen,

1999; Nonaka, 1994; Szulanski, 1996). Desta forma, existe o pressuposto que mais

conhecimento e informação levam a melhor desempenho (Grant, 1996).

O conhecimento consiste em ter um entendimento claro e certo de algo,

refletindo o facto ou estado de entendimento desse algo. Al-Alawi, Al-Marzooqi e

Mohammed (2007, p.22) definem conhecimento como “a combinação de

experiências, valores, informação contextual e ideias inteligentes, que podem ajudar

na evolução e incorporação de novas experiências e informações”. O

compartilhamento e transferência eficaz de conhecimento é uma parte importante da

criação de conhecimento na empresa (Kang et al., 2010). Transferência de

conhecimento nas organizações refere-se ao "processo através do qual uma unidade

(por exemplo, o indivíduo, grupo, departamento, divisão) é afetada pela experiência

de outros" (Argote et al., 2000, p. 3), o que reflete um processo em que um

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destinatário utiliza a experiência de uma fonte de conhecimento (Szulanski, 1996).

Compartilhamento de conhecimento diz respeito às contribuições dadas pelos

indivíduos para o conhecimento coletivo existente nas organizações (Cabrera &

Cabrera, 2002). Assim, dependendo se a unidade fonte do conhecimento tem uma

experiência positiva ou negativa, pode-se esperar que a unidade recipiente aprenda de

variadas formas a partir desta experiência: o recipiente entende e aprende o que fazer

ou o que evitar, a fim de alcançar um objetivo específico. Dada a importância do

conhecimento que deriva da KBV da empresa, espera-se que as organizações

aprendam, de forma a tirar o máximo de partido do conhecimento existente na

empresa, permitindo a alavancagem de ‘best practices’ e a eliminação de esforço

redundante para criar conhecimento sobre algo que já é detido por alguém na empresa

(Hansen, 1999; Huber, 1991; Senge, 2014).

É importante notar que o conhecimento é mantido e criado por indivíduos

dentro das empresas, e não pela organização (Conner & Prahalad, 1996; Grant, 1996);

a última aprende a partir de seus colaboradores e estes estão condicionados na tomada

de decisões pelas suas limitações cognitivas, assim como pelo tempo e informação

que têm disponíveis (Simon, 1991). Desta maneira, o indivíduo desempenha um papel

fundamental no processo de criação de vantagem competitiva da empresa (Grant,

1996). No entanto, o sucesso desse processo depende também de outros fatores para

além da transferência e compartilhamento de conhecimento, tais como da capacidade

absortiva do recipiente de conhecimento, que é definida pela capacidade deste de

agregar o conhecimento compartilhado ao já existente (Cohen & Levinthal, 1990;

Kogut & Zander, 1992). É também condicionado pela vontade de aprender (Pérez-

Nordtvedt et al., 2008) e pela motivação (Szulanski, 1996) do recipiente de

conhecimento. A predisposição para compartilhar conhecimento pelo indivíduo que

emana o conhecimento é um fator chave no processo de gerenciamento de

conhecimento em uma empresa (Szulanski, 1996). Características específicas do

conhecimento (por exemplo, a ambiguidade causal), ou características do recipiente

do conhecimento (por exemplo, falta de capacidade de absorção), foram identificados

como factores que explicam porquê a difusão das melhores práticas através da

transferência de conhecimento é um desafio para as organizações (Szulanski, 1996).

Além disso, uma vez que é através de interação e relacionamentos com outros

que os atores têm acesso e trocam recursos como o conhecimento (Alder & Kwon,

2002), o que reflete a natureza e o contexto humanos e sociais dos processos de gestão

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do conhecimento (e.g. Brown & Daguid, 1991), aspectos estreitamente relacionados

com a natureza das relações entre indivíduos e das redes de relacionamentos em que

esses estão embebidos, podem explicar por que algumas empresas são mais bem

sucedidas do que outros em seus processos de transferência de conhecimentos (Kang

et al. de 2010; van Wijk et al., 2008). Assim, as características do contexto em que o

compartilhamento de conhecimento tem lugar (por exemplo, relacionamentos

difíceis), também afetam o nível de sucesso na difusão de conhecimento (Szulanski,

1996). Por exemplo, Kang et al. (2010) mostram como, dependendo do nível de

complexidade percebida e importância do conhecimento que está a ser transferida,

tem de haver uma frequência maior ou menor de contacto entre as partes envolvidas,

refletindo em conjunto com o nível de proximidade entre as partes envolvidas, o nível

de força dos laços interpessoais (Granovetter, 1973; Easley & Kleinberg, 2010). Além

disso, os relacionamentos devem ter certas características, tais como a acessibilidade

mútua, para permitir que os agentes utilizem o conhecimento um do outro (Szulanski,

1996). A natureza e configuração dos laços da rede de relacionamentos condicionam,

portanto, a possibilidade de transferência e compartilhamento eficaz de conhecimento

entre os membros de uma rede, podendo-se esperar os membros da rede procurem

padrões que promovam esse compartilhamento.

Dois tipos de conhecimentos podem ser encontrados em ambiente

organizacional, nomeadamente conhecimento explícito e tácito. Chow (2012) define

conhecimento explícito como aquele que pode ser formalizado, documentado e

compartilhado. Já o conhecimento tácito é aquele específico, difícil de ser

documentado, criado a partir de experiências e é compartilhado normalmente através

da troca de experiências e interações entre os indivíduos (Chow, 2012; Liao & Xiong,

2011). O conhecimento explícito pode ser gerenciado pela empresa através de

procedimentos e documentos disponíveis em repositórios, intranet ou redes sociais da

empresa (Ioana, Lindvall, & Sinha, 2002). Já o conhecimento tácito é mais difícil de

ser gerenciado, pois o mesmo é de posse dos indivíduos e o desafio da empresa é

fazer com que ele seja compartilhado dentro da empresa (Ioana, Lindvall, & Sinha,

2002). De acordo com Liao e Xiong (2011), o compartilhamento de conhecimento

tácito é facilitado por laços fortes, que também é mais apropriado para a transferência

de conhecimento altamente complexo e de informação sensível (Hansen, 1999;

Reagans & McEvily, 2003; van den Bulte & Wuyts, 2007), enquanto os laços fracos

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contribuem para o compartilhamento de conhecimento explícito. Ambos os tipos de

conhecimento são, no entanto, importantes para a organização capitalizar.

Neste trabalho serão avaliados ambos os tipos de conhecimento (explícito e

tácito), não fazendo distinções dos mesmos na coleta ou análise dos resultados. No

entanto, reconhecemos que em empresas do setor de serviços, como por exemplo, na

área de automação industrial, assim como em empresas de software (Ioana, Lindvall,

& Sinha, 2002), a maior parte do conhecimento poderá ser tácito, na medida em que é

decorrente do know how dos indivíduos e de experiências práticas (Koskinen,

Pihlanto, & Vanharanta, 2003). Empresas no setor de serviços criam valor agregado

principalmente através dos processos intelectuais (Quinn, Anderson, & Finkelstein,

1996). Portanto, em equipes, nas quais o conhecimento tácito é o diferencial do

negócio, o compartilhamento deste tipo de conhecimento é uma necessidade para que

a empresa se mantenha competitiva. Não obstante, o conhecimento explícito constitui

também um elemento chave da equação.

3. Compartilhamento de conhecimento em equipes de projeto

3.1. Importância e formas de alavancar o compartilhamento

A dinâmica do negócio das empresas da área de serviços requer muitas vezes

que a equipe seja multidisciplinar, especialmente em equipes de desenvolvimento de

projetos; isto porque neste ambiente os membros da equipe têm que desenvolver

projetos com características, segmentos e complexidades diferentes (Ammeter &

Dukerich, 2002; Cohen & Bailey, 1997). Adicionalmente, como cada projeto requer

soluções que podem ser obtidas através do know how da equipe, históricos de projetos

realizados, ou mesmo de uma customização destes dois fatores, é então exigido da

equipe de desenvolvimento de projeto conhecimentos em diversos temas. Além disso,

devido ao avanço das tecnologias, especialmente na área de software, é requerido que

os indivíduos de uma equipe de projetos aprendam novos conhecimentos diariamente

(Ioana, Lindvall, & Sinha, 2002). E a empresa não pode ter o conhecimento limitado a

somente alguns indivíduos, pois nem sempre estes terão a capacidade de atender todas

as demandas ao mesmo tempo, para além de que se deve considerar o risco de perder

esses indivíduos para o mercado (Boath & Smith, 2004). Ambientes de equipes de

projetos são frequentemente contextos de conhecimento intensivo, cujo sucesso

depende do compartilhamento de conhecimento pelos membros da empresa (Teece,

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1998). Então, neste ambiente, consultas e troca de conhecimentos são necessárias para

que a informação flua de forma eficiente. Estas consultas podem acontecer

naturalmente, ou ser alavancadas por mecanismos acionados pelas empresas (Lu,

Leung, & Koch, 2006).

O compartilhamento de conhecimento é fundamental para a agilidade do

processo de uma equipe de desenvolvimento de projetos, assim como para a eficiência

da equipe, disponibilizando as informações, evitando retrabalhos e mantendo a

competitividade da área (Lewis, 2004). A troca informal de conhecimento entre os

membros da equipe aumenta assim o comprometimento dos mesmos e a intenção de

compartilhar e disseminar o conhecimento, o que melhora os resultados da equipe

(Liu, Keller, & Shih, 2011). Chow (2012) mostra que o compartilhamento de

conhecimento está positivamente relacionado com o desempenho da empresa, ou seja,

o compartilhamento de conhecimento cria oportunidades de melhoria e o aumento da

eficiência da equipe, impulsionando os resultados do projeto.

Existem várias maneiras de buscar a eficiência e o aumento das receitas da

empresa através do compartilhamento de conhecimento, como por exemplo:

desenvolver soluções reutilizáveis que podem ser aplicadas a diferentes clientes, e

criar base de dados que permitam indivíduos de diferentes projetos buscarem

informações úteis (Cabrera & Cabrera, 2002). Além disso, quando o conhecimento é

compartilhado, ele pode ser melhorado e ampliado através do feedback e da

participação de outros indivíduos (Quinn, Anderson, & Finkelstein, 1996), gerando

até novos conhecimentos na forma de novos produtos, soluções ou serviços (Lewis,

2004).

3.2. Fatores que condicionam o compartilhamento de conhecimento em equipes

Nesta análise, consideram-se fatores que já foram considerados na análise de

predisposição de compartilhamento de conhecimento, quer ao nível da organização

em geral, quer ao nível de equipes, mas que não foram analisados conjuntamente e

focando somente no contexto de equipes de projetos (ver, por exemplo, Lu, Leung, &

Koch, 2006; Reagans & Zuckerman, 2001).

3.2.1 Comportamento e atitude do indivíduo

Numa primeira etapa, pretendemos analisar o impacto que determinados

comportamentos e atitudes do indivíduo têm sobre a sua predisposição para

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compartilhar conhecimento com outros membros da sua equipe de projeto,

nomeadamente: auto-eficácia e ganância ( Lu, Leung, & Koch, 2006).

Auto-eficácia no compartilhamento de conhecimento

A auto-eficácia significa a decisão do indivíduo em executar determinadas

ações de acordo com o seu julgamento positivo das suas competências para um

determinado fim (Pajares & Urdan, 2006; Stajkovic & Luthans, 1998). Além de ter

uma relação positiva e forte com o desempenho no trabalho, a auto-eficácia leva a um

aumento forte de compartilhamento de conhecimento. (Cabrera, Collins, & Salgado,

2006; Lu, Leung, & Koch, 2006). De acordo com Stajkovic e Luthans (1998),

“indivíduos com um alto nível de auto-eficácia, que fazem o esforço necessário na

execução das tarefas, têm resultados bem sucedidos, já os indivíduos com baixa auto-

eficácia tendem a reduzir seus esforços prematuramente e falhar na tarefa” (p. 240). A

auto-eficácia pode também contribuir para a cooperação na equipe (Lu, Leung, &

Koch, 2006) e fazer com que os indivíduos se engajem em tarefas, que eles se

considerem competentes e sintam-se confiantes, evitando também tarefas em que não

haja a presença destes sentimentos (Pajares, 1995). No que toca à predisposição para

compartilhar conhecimento, este senso de competência e a confiança em si próprio

associado à auto-eficácia, contribuem para a atitude do indivíduo em compartilhar

conhecimento com os colegas (Cabrera, Collins, & Salgado, 2006). Assim:

H1: Quanto mais forte a atitude de auto-eficácia do indivíduo em uma

equipe, maior será a predisposição desse indivíduo para compartilhar

conhecimento com a equipe do projeto.

Ganância no compartilhamento de conhecimento

A variável ganância representa o desejo por parte do indivíduo de obter o

melhor resultado para si próprio, ou mesmo usufruir das contribuições de outros

indivíduos sem prover nada em troca, refletindo comportamento não colaborativo em

uma equipe (Lu, Leung, & Koch, 2006; Kollock, 1998). Em equipes em que a

ganância estiver presente, pode existir oportunismo, e esse comportamento

oportunista representa o interesse próprio (ou a ganância) em esconder parte das

informações ou até mesmo distorcê-las para benefício próprio (Afuah, 2013).

Adicionalmente, a existência de oportunismo diminui a percepção de trabalho em

equipe dos integrantes (Fong & Lung, 2007). Então, devido à prevalência de

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interesses próprios (ganância) sobre o bem ou interesses comuns, espera-se que os

indivíduos não estejam dispostos a compartilhar seus conhecimentos com outros

membros da equipe (Chen & Huang, 2009; Lu, Leung, & Koch, 2006). Desta forma,

sugerimos que:

H2: Quanto menos forte o comportamento de ganância do indivíduo em

sua equipe, maior será a predisposição desse indivíduo para

compartilhar conhecimento com a equipe de projeto.

Além do comportamento do indivíduo, há outros fatores relacionados com a

empresa que podem afetar a predisposição do indivíduo para compartilhar

conhecimento com os membros da sua equipe de projeto. No que toca ao

compartilhamento de conhecimento na organização em geral, Lu, Leung e Koch

(2006) analisam a importância do ambiente ou contexto empresarial para esse

compartilhamento, o que inclui entre outros fatores, os relacionamentos interpessoais

na empresa. Neste trabalho consideramos o impacto de fatores relacionados com a

colegialidade entre membros de equipe de projeto e o apoio dado pela gestão ao

compartilhamento de conhecimento nessas equipes, como contexto organizacional

especificamente relevante para o ambiente de equipas de projeto.

3.2.2 Colegialidade entre membros de equipe de projeto

A colegialidade entre membros de equipe de projeto refere-se à qualidade das

relações interpessoais entre esses membros e à existência de boa comunicação e de

compreensão das necessidades uns dos outros. De acordo com Newell, Scarbrough e

Hislop (1999), relações interpessoais de qualidade promovem o compartilhamento de

conhecimento. A confiança interpessoal e o trabalho em equipe foram identificados

por Lu, Leung e Koch (2006) como os melhores indicadores de colegialidade entre

colaboradores de uma empresa. Adotamos estas dimensões ao ambiente de equipes de

projeto, partindo do pressuposto que tal como acontece numa organização,

colegialidade ao nível da equipe de projeto conduz a cooperação entre os membros

(Cabrera & Cabrera, 2002).

Confiança interpessoal na equipe

A confiança interpessoal reflete a vontade e disposição do indivíduo em contar

com os outros, resultado da sua percepção de integridade e credibilidade dos outros

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(Fong & Lung, 2007). Esta confiança depende da natureza de interação social, assim

como da atitude percebida no trabalho (Ding & Ng, 2010; Jones & George, 1998). A

confiança gera um comportamento cooperativo entre os indivíduos, grupos e

organizações (Ding & Ng, 2010; Jones & George, 1998), permitindo ao indivíduo

gerenciar as incertezas e os riscos associados as suas interações, de forma a otimizar

os ganhos e maximizar essa cooperação (Jones & George, 1998). Assim, a presença

da confiança na equipe faz com que os indivíduos estejam mais dispostos a

compartilhar e receber conhecimentos úteis e a aceitá-los; já a ausência de confiança

leva os indivíduos a verificar a veracidade dos mesmos, tendo para isso que dispender

recursos como tempo (Mcneish & Mann, 2010). A confiança está assim positivamente

relacionada com a colaboração informal e com o compartilhamento de conhecimentos

nas organizações (Al-Alali, Al-Marzooqi, & Mohamed, 2007), podendo mesmo ser

definida como um antecedente desse compartilhamento (Mcneish & Mann, 2010).

Então, quando existe confiança, espera-se que os membros de uma equipe estejam

mais dispostos a disponibilizar e a absorver conhecimento, além de que os custos

envolvidos são mais baixos por não ser mais necessário verificar a veracidade e

qualidade da informação obtida (Tsai & Goshai, 1998; Levin & Cross, 2004). Além

de ser um fator importante para o desempenho de projetos (Ding & Ng, 2010), “a

confiança ajuda os indivíduos a melhorarem sua posição na rede e acessarem mais

conhecimento, para atingirem melhores desempenhos no trabalho” (Al-Alali, Al-

Marzooqi, & Mohamed, 2007, p.1119).

Espírito de Equipe

O trabalho em equipe pode ser definido pelo conjunto de ações, pensamentos e

sentimentos de cada membro da equipe, que combinados buscam facilitar a

coordenação das atividades e atingir os resultados esperados do grupo (Kay et al.,

2006). No ambiente de projetos, o trabalho em equipe é fundamental, pois o que uma

pessoa faz depende e pode ser determinado pelo o que a outra está fazendo; então,

cada integrante da equipe tem que estar atento ao que os outros estão fazendo, para

ajustar suas ações e responder adequadamente as necessidades do grupo (Ding & Ng,

2010; Jones & George, 1998). Estes fatores são fundamentais para a relação

interpessoal, a harmonia da equipe, o espírito de colaboração e, consequentemente,

para o compartilhamento de conhecimento. A importância do espirito de equipe entre

os membros da equipe em um ambiente de projetos é exemplificada por Ding e Ng

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(2010), ao analisar e demonstrar a importância da colaboração entre arquitetos em um

projeto para garantir que os resultados esperados sejam atingidos. Durante a troca de

experiências e as interações entre os integrantes de uma equipe, pode-se observar

diversos fatores que facilitam ou dificultam este relacionamento, tais como a

formação ou não de uma identidade de grupo (Jones & George, 1998).

Embora Lu, Leung e Koch (2006) não tenham encontrado um valor

significativo para este efeito direto, achamos que em ambiente de equipe de projeto,

esse impacto direto é válido. Considerando a literatura aqui apresentada sobre as duas

variáveis que definem a colegialidade entre membros de equipe de projeto, sugere-se

então:

H3: Quanto mais forte a percepção de colegialidade entre membros da

equipe pelo indivíduo, maior será a sua predisposição para

compartilhar conhecimento com essa equipe.

Espera-se, também, que exista um efeito indireto entre o nível de colegialidade

entre membros da equipe de projeto, medido pelo efeito combinado entre confiança

nos outros membros de equipe de projeto e espírito de equipe, e a predisposição dos

indivíduos em compartilharem conhecimento nas suas equipes. Isto porque a literatura

anteriormente apresentada aponta para uma relação positiva entre colegialidade entre

membros de equipe e as atitudes e comportamentos positivos dos indivíduos na

empresa, o que pressupõe um aumento de auto-eficácia e uma diminuição de

ganância. Sugerem-se então as seguintes hipóteses:

H4: Quanto mais forte a percepção de colegialidade entre membros da

equipe pelo indivíduo, mais forte será o seu comportamento de auto-

eficácia com a equipe do projeto.

H5: Quanto mais forte a percepção de colegialidade entre membros da

equipe pelo indivíduo, menos forte será o seu comportamento de

ganância com a equipe do projeto.

3.2.3 Apoio de gestão ao compartilhamento de conhecimento

Devido à interdependência de tarefas em um ambiente de projetos que resulta da

influência que cada integrante da equipe tem no resultado dos outros, e porque estas

tarefas precisam ser integradas para a obtenção de um resultado final do projeto,

espera-se que a coordenação das equipes pela gestão neste contexto tenha que ser

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mais intensa e tenha uma maior importância do que em outros cenários em que a

interdependência não é tão forte (Fong & Lung, 2007).

A equipe tem então que estar bem alinhada para a integração de suas atividades,

e a gestão pode desempenhar um papel chave no direcionamento das ações da equipe,

e, se a gestão apoiar e motivar a equipe do projeto em compartilhar conhecimento,

este será um facilitador para o sucesso da equipe (Cabrera, Collins, & Salgado, 2006).

De acordo com estes autores, os indivíduos tendem a ter comportamentos mais

específicos no trabalho, tais como compartilhar conhecimento gerencial, desde que

receba a aprovação ou reconhecimento dos colegas ou gestor. Desta forma,

conjuntamente com outros aspectos de suporte da empresa, o incentivo dado pela

gestão ao compartilhamento de conhecimento entre membros de equipes de projetos

pode influenciar de forma positiva e relevante esse compartilhamento (Connelly &

Kelloway, 2003; Cabrera, Collins, & Salgado, 2006; Lu, Leung, & Koch, 2006;

Nonaka, Toyama, & Konno, 2005), sendo assim uma atividade chave no

gerenciamento intra-organizacional de conhecimento (Davenport et al., 1998).

Em ambiente de projetos, como é o caso de este estudo, tem-se por regra a

presença de dois gestores: o hierárquico e o de projetos. O objetivo do gestor

hierárquico é de garantir a qualidade das entregas do projeto, alocando melhor os

recursos nos projetos e contribuindo para a evolução das competências (técnicas e

comportamentais) da equipe. Já o gestor de projetos tem como objetivo acompanhar

todos os indicadores de resultado do projeto (prazo, custo, qualidade, satisfação do

cliente, etc.), assim como atuar junto à equipe para garantir o resultado do mesmo.

Portanto, propõe-se neste trabalho avaliar o apoio da gestão no compartilhamento de

conhecimento nos projetos, tendo em conta o apoio dado pelos gestores (hierárquicos

e de equipe):

H6: Quanto mais forte o apoio do gestor (hierárquico e/ou de equipe) de

uma equipe de projeto percebido pelo indivíduo, maior será a

predisposição desse indivíduo para compartilhar conhecimento com a

equipe do projeto.

Espera-se um efeito indireto do apoio de gestão sobre a predisposição do

indivíduo para compartilhar conhecimento com os membros da equipa: o apoio da

gestão, quer hierárquica quer de projeto, visa promover a colegialidade entre

membros de equipe de projeto (Cabrera, Collins, & Salgado, 2006). Assim, sugerimos

a seguinte hipótese:

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H7: Quanto mais forte o apoio dos gestores (hierárquico e/ou de equipe) de

uma equipe de projeto percebido pelo indivíduo, maior será o nível de

colegialidade entre membros dessa equipe de projeto.

3.2.4. Características de rede de relacionamentos dos indivíduos

Os indivíduos estabelecem laços de diferente natureza entre si (e.g., laços de

trabalho e de amizade), originando estruturas de redes de relacionamentos em que os

estão embebidos e interligados (Al-Alali, Al-Marzooqi, & Mohamed, 2007; Cross,

Borgatti, & Parker, 2002; Henneberg et al., 2009). Estas estruturas podem ser fontes

estimuladoras ou constrangedoras do compartilhamento de conhecimento (Al-Alali,

Al-Marzooqi, & Mohamed, 2007). Dada a importância de se compartilhar

conhecimentos em uma equipe de projetos e a dificuldade em alguns casos de

documentá-los e disseminá-los na equipe, a interação entre os membros da equipe é

uma forma eficiente de se transmitir e compartilhar o conhecimento; assim, empresas

que propiciam a interação entre indivíduos, são também propícias para o

compartilhamento de conhecimento (Connelly & Kelloway, 2003). Liao e Xiong

(2011) reforçam esta ideia, mostrando que a interação entre os colaboradores é a

melhor forma para se trocar experiências.

Neste trabalho, a análise das estruturas das redes sociais é feita a partir do

conceito de “ego-centered networks”, considerando a medida de centralidade de rede

do “ego”. Do ponto de vista de capital social, “o ego é a pessoa, na qual o capital

social está sendo medido e os alters são os indivíduos em que o ego está diretamente

conectado” (Borgatti, Jones, & Everett, 1998, p.30). Este tipo de análise de rede “faz

o mapeamento das redes sociais dos atores (egos) e seus laços com e entre outros

indivíduos (alters)” (Duijn & Vermunt, 2006, p.01), permitindo avaliar as redes

interpessoais com o foco em um único ator (Everett & Borgatti, 2005; Freeman,

1982).

Centralidade

Existem várias formas de centralidade de rede, sendo que a centralidade está

sempre associada à influência que cada indivíduo tem na rede, assim como o acesso a

recursos e a outras pessoas, permitindo um maior fluxo de recursos entre os membros

da equipe (inclusive de conhecimento). Segundo Wu, Yeh e Hung (2012) “uma

posição central em uma rede de compartilhamento de conhecimento permite maior

16

acesso ao conhecimento e ideias inovadoras para os empregados.”. De acordo com

esta medida de centralidade, atores que possuem mais laços com outros atores, sendo

por isso mais centrais na rede, podem estar em posições de maior vantagem

(Hanneman & Riddle, 2005).

O tamanho da rede de um indivíduo representa a quantidade de alters (i.e.,

vizinhos na rede) a que um ego está diretamente conectado (Borgatti, Jones, &

Everett, 1998). Os laços diretos do ego (in-degree e/ou out-degree) servem como

fonte de recursos e informações e têm um impacto positivo sobre a inovação, dado

que proporcionam uma série de benefícios tais como compartilhamento de

conhecimento, complementaridade e escala (Ahuja, 2000). Adicionalmente, quanto

maior o tamanho da rede do indivíduo, maior é a possibilidade e disponibilidade para

estabelecer contatos e influenciar outros indivíduos (Ahuja, 2000) e, além disso, o

indivíduo tem uma maior chance de um de seus contatos terem o recurso de que

necessita (Borgatti, Jones, & Everett, 1998; Burt; 1992). Isso permite ao ego ter

acesso a mais conhecimentos e, ao mesmo tempo, poder compartilhar conhecimentos

com mais indivíduos. Indivíduos com alto número de laços diretos possuem então

nesta medida benefícios na rede, podendo estar em posições de maior vantagem com

uma imagem de maior prestígio e qualidade (Ahuja, 2000; Hanneman & Riddle,

2005).

H8: Quanto maior a centralidade do indivíduo na equipe de projeto,

definida pelo número de laços voluntariamente criados por ele, maior

será a predisposição desse indivíduo para compartilhar

conhecimento.

A centralidade de rede sugere por parte do indivíduo uma atitude e

comportamento de cooperação: ele acha-se mais capaz de executar bem as suas

tarefas e age em benefício dos outros, interagindo com mais indivíduos e partilhando

o seu conhecimento. Sugere-se então que:

H9: Quanto maior a auto-eficácia do indivíduo no projeto, mais será a

sua centralidade.

H10: Quanto menor a ganância do indivíduo no projeto, mais será a sua

centralidade.

17

O modelo apresentado na figura 1 pretende avaliar o impacto dos fatores

apresentados na predisposição de compartilhamento de conhecimento de uma equipe

de projetos.

Figura 1. Modelo estrutural de predisposição do indivíduo para compartilhamento de

conhecimento em equipe de projeto. Fonte: autoria própria.

4. Metodologia

4.1 Base de Dados

A empresa escolhida para este estudo e coleta de dados atua no setor de energia

e automação em mais de 100 países, com faturamento em 2012 de 24 bilhões de

euros. No Brasil sua operação conta com aproximadamente seis mil funcionários

alocados em diversas unidades de negócio. As áreas onde foi aplicado este estudo são

do setor de automação industrial, e as equipes incluídas no estudo trabalham com

desenvolvimento de projetos. Dois fatores motivaram a seleção desta empresa

específica e respectivas equipes para a aplicação empírica deste trabalho: primeiro,

em equipes de desenvolvimento de projeto o conhecimento (tácito) é um fator muito

importante para o processo onde as experiências em serviços externos à organização

são conhecimentos extremamente importantes para serem compartilhados; e segundo,

a interação entre os membros de cada equipe para a construção do projeto é

fundamental para todas as equipes incluídas na amostra.

Predisposição do indivíduo para

compartilhar conhecimento na

equipe de projeto

Atitude individual de

auto-ganância

Comportamento

individual de ganância

Caraterísticas do Indivíduo

H1 (+)

H2 (-)

Confiança na equipe

Espírito de equipe Colegialidade entre membros

de equipe de projeto

H3 (+)

Apoio da gestão ao

compartilhamento de

conhecimento

Apoio do gestor

hierárquico

Apoio do gestor

de projeto

H6 (+) H7 (+)

Centralidade –

Tamanho da

H8 (+)

H9 (+)

Variáveis de controle:

senioridade, tempo de

experiência e escolaridade

H4 (+)

H5 (-)

H10 (-)

18

Foram selecionadas quatro equipes de desenvolvimento e 20 projetos.

Totalizou-se 48 indivíduos das quatro equipes, sendo que uma equipe trabalhava em

projetos de desenvolvimento de produto (R&D) e as outras três equipes trabalham em

desenvolvimento de projeto na área de serviços. Pode haver interação informal dos

elementos de uma equipe com elementos de outras equipes ou com indivíduos de

outros departamentos da empresa.

Os 48 respondentes apresentavam diferentes níveis de senioridade e tempo de

experiência na empresa. Cada um dos indivíduos teve por regra a possibilidade de

responder mais que um questionário, dependendo dos projetos em que o mesmo

participou ou estava participando no período de coleta de dados. A sua participação

em projetos diferentes foi considerada de forma autônoma. Então, foi possível coletar

120 questionários, o que representou uma razão de respostas de 99%.

Nesta empresa, e em linha com o que é definido na literatura, as tarefas nos

projetos são alocadas em etapas, as quais representam as diversas fases do projeto e o

progresso do mesmo até a entrega do produto final (Lewis, 2004). Portanto, os

projetos alvo deste trabalho variam em status de acordo com a fase a qual se

encontravam no momento da coleta de dados para esta pesquisa. Os projetos foram

selecionados com base nos seguintes critérios: (i) projetos foram realizados nos anos

de 2012 a 2014; (ii) os projetos têm ou tiveram em seu escopo serviços de engenharia

e não apenas venda de materiais, a fim de garantir que tenha havido interação na

equipe e (iii) projetos com faturamento superior a duzentos mil reais, isto porque

projetos com faturamento superior a esta meta tendem a ter mais serviços e com isso

mais interação na equipe, servindo como objeto de estudo deste trabalho, já que

quanto maior o valor do faturamento mais horas de desenvolvimento são previstas.

4.2. Coleta de dados

Todos os dados foram coletados através do questionário (ver Apêndice 1), que

apresentava nove blocos de perguntas, sendo: Bloco 1– Informações Pessoais, Blocos

2 a 6 – Comportamento e atitude do indivíduo no compartilhamento de conhecimento

e colegialidade entre colegas de equipe, Blocos 7 e 8 – Apoio da Gestão e Bloco 9-

Identificação da estrutura da rede de relacionamentos. O questionário foi adaptado

para o cenário de projetos a partir dos questionários desenvolvidos e validados por

Hansen, Mors e Løvas (2005) e por Lu, Leung e Koch (2006). O questionário foi

19

aplicado na língua inglesa e todos os respondentes se declararam capazes de

responder ao questionário neste idioma.

O questionário foi aplicado em fevereiro de 2014, utilizando a ferramenta

Survey Monkey na plataforma WEB, sendo que 90% das amostras foram coletadas em

uma única sessão na empresa reunindo todos os participantes em uma sala. Os

participantes não interagiram de nenhuma forma durante o preenchimento dos

questionários. As demais amostras foram coletadas através do envio do link WEB, por

meio do Survey Monkey.

Foi utilizada a escala de medida Likert de sete pontos para os oito primeiros

blocos de questões, onde 1 significava discordo totalmente e 7 concordo totalmente.

Esta escala de medida foi utilizada para todas as questões apresentadas no

questionário disponibilizado no Apêndice 1. A unidade amostral usada foi a de

indivíduo por projeto. Já para o último bloco de questões relativas às redes

interpessoais de relacionamento, recolheu-se a informação sobre a frequência de

interação formal do ego (indivíduo central) com os outros indivíduos do projeto

através da escala 1-nada frequente e 7-muito frequente.

O questionário foi testado previamente em uma equipe piloto de 6 indivíduos da

área de desenvolvimento de produto, a fim de certificar o nível de clareza e o

entendimento das questões. Os indivíduos selecionados para participar deste piloto

foram os indivíduos que tradicionalmente executam na empresa os testes de validação

dos produtos, e que como tal têm como característica nata e desenvolvida a habilidade

em avaliar e encontrar problemas ou dificuldades.

4.3. Descrição das variáveis

A seguir descrevem-se cada uma das variáveis utilizadas neste trabalho, lembrando-se

que de acordo com a hipótese testada as variáveis dependente e explicativas sofrem

alteração, seguindo os modelos propostos na Figura 1.

Compartilhamento de Conhecimento

A predisposição do indivíduo para compartilhamento de conhecimento é a

variável dependente do modelo sugerido, e representa o quanto cada indivíduo está

predisposto a compartilhar conhecimento dentro do projeto. Este construto foi medido

através de oito questões, as quais foram adaptadas do questionário de Lu, Leung e

Koch (2006) a um cenário de projetos (Ver Apêndice 1). Por exemplo, num dos itens

20

originais, perguntava-se relativamente à variável atitude de gestão, “My manager

Always behaves as a good example in sharing his knowledge to others”, e este foi

adaptado para “My manager Always behaves as a good example in sharing his

knowledge to others in the project”. Estes autores adaptaram alguns itens de Bock e

Kim (2002), tendo sugerido os restantes. Os respondentes foram questionados

utilizando uma escala Likert de sete pontos, onde 1 significa discordo totalmente e 7

concordo totalmente. Foi realizada a média das oito questões por indivíduo para ter o

índice do construto.

Comportamento e atitude do indivíduo no compartilhamento de conhecimento

Este construto é composto pelos construtos auto-eficácia e ganância. Estes

construtos foram medidos no âmbito do indivíduo no projeto, onde foram adaptadas a

um cenário de projetos questões do questionário de Lu, Leung e Koch (2006). A

escala usada para a ganância havia sido desenvolvida totalmente por Lu, Leung e

Koch (2006), enquanto que a escala de auto-eficácia os autores adaptaram três itens

de Boch e Kim (2001) e desenvolveram os restantes três itens. A auto-eficácia foi

avaliada através de um bloco de seis questões e a ganância através de um bloco de

cinco questões (ver Apêndice 1). Os dois construtos foram avaliados através de uma

escala Likert de sete pontos, onde 1 significa discordo totalmente e 7 concordo

totalmente. Criou-se um índice de cada um desses construtos através da média das

questões por indivíduo.

Colegialidade entre colegas de equipe

Construto definido pelos construtos confiança e trabalho em equipe. Como no

caso do construto anterior, estes dois construtos também foram medidos relativamente

ao indivíduo no projeto, tendo sido adaptadas questões do questionário de Lu, Leung

e Koch (2006) a uma situação de projetos. Mais especificamente, estes autores haviam

usado uma escala adaptada de Cook e Wall (1980) para medir a variável confiança, e

uma escala adaptada de Glaser, Zamanou e Hacker (1987) para a variável espírito de

equipe. O respondente avaliou o nível de confiança e trabalho em equipe no projeto

através de um bloco de sete questões cada construto, e para cada questão foi usada

também para estas variáveis uma escala Likert de sete pontos (1- discordo totalmente

e 7 - concordo totalmente).

21

Apoio da gestão ao compartilhamento de conhecimento

Os apoios da gestão de projetos e da gestão hierárquica foram levantados

medindo o apoio dos respectivos gestores no compartilhamento de conhecimento no

ponto de vista da equipe do projeto. As questões aplicadas aos gestores hierárquicos e

de projeto foram iguais, porém como a sua atuação é diferente, foi importante avaliar

separadamente o apoio dos tipos de gestores. Usou-se um bloco de sete questões,

adaptado de Lu, Leung e Koch (2006) e desenvolvido por estes autores, onde foi

possível o respondente avaliar o construto através de uma escala Likert de sete pontos,

onde 1 significa discordo totalmente e 7 concordo totalmente (ver Apêndice 1).

Características de rede de relacionamentos dos indivíduos

A análise de redes sociais permite entender a estrutura da rede, examinar e

visualizar (graficamente) um conjunto de atores e suas relações (laços), além de

possibilitar fazer medições destas interações sociais. A Social Network Analysis

(SNA) foi adotada neste trabalho para facilitar o entendimento das estruturas das

redes nos projetos e levantar medidas, que nos permitam entender o possível impacto

da mesma no compartilhamento de conhecimento (D’Andrea, Ferri, & Grifoni, 2010;

Duijn & Vermunt, 2006; Henneberg et al., 2009). Este tipo de análise é uma

ferramenta importante para entender as interações e relacionamentos nas organizações

(Henneberg et al., 2009). Com base na SNA, foi calculada a medida de centralidade

de rede para cada indivíduo.

Cada entrevistado pôde citar indivíduos do projeto, da área, de outros

departamentos, terceiros (fornecedores) ou clientes para composição de sua rede.

Foram realizadas também perguntas com relação aos indivíduos citados, procurando

avaliar o contato formal. Foi coletada a informação quanto a variável de rede

frequência em cada um dos laços formais do indivíduo pesquisado A frequência foi

medida pela quantidade de vezes que a pessoa interagiu com o citado, sendo 1 nada

frequente e 7 muito frequente. As questões utilizadas foram adaptadas para o

ambiente de projetos do questionário utilizado no estudo de Hansen, Mors e Løvas

(2005). As redes dos egos foram analisadas e as medidas de rede de cada ego geradas

através do software UCINET (veja o site www.analytictech.com).

A medida de centralidade medida com o tamanho da rede considerou a

quantidade de conexões (nós) que o indivíduo pode estabelecer voluntariamente na

rede (out-degree), que neste caso é limitado a 15 (este limite foi definido no

22

questionário, tendo sido dada a possibilidade a cada entrevistado de listar ou citar no

máximo 15 indivíduos com quem teve interação durante o projeto). Aqui, o tamanho

da rede representa a quantidade de laços do indivíduo naquele projeto, sendo que os

laços podem ser internos ou externos (de outra área, departamento, etc.) aos projetos,

porém limitados à organização.

Variáveis de Controle

O nível de senioridade, o tempo de experiência e a escolaridade foram

utilizadas como variáveis de controle. O nível de senioridade apresenta três

categorias: júnior, pleno e sênior, de forma que no modelo foram incluídas duas

variáveis indicadores (dummies), uma delas indicadora do nível pleno e outra

indicadora do nível sênior. A escolaridade foi categorizada em: até graduação

incompleta e graduação completa em diante, e no modelo foi utilizada uma variável

indicadora da categoria nível superior completo em diante. Para o tempo de

experiência as categorias utilizadas foram: até 3 anos na empresa e mais que três anos

na empresa, sendo utilizada uma variável indicadora da categoria mais de três anos na

empresa.

4.4. Modelo Estatístico

Foi utilizada a técnica estatística de regressão linear múltipla para avaliar a

influência das variáveis explicativas e de controle nas variáveis dependentes

(Wooldridge, 2006), ou seja,

ZXY ,

em que Y é o vetor contendo os valores da variável dependente para os n indivíduos

da amostra, X é a matriz das variáveis explicativas, Z é a matriz das variáveis de

controle e é o erro aleatório. Os coeficientes do modelo foram estimados via

mínimos quadrados ordinários (MQO) e foi feita uma cuidadosa análise de resíduos

para verificar as suposições de homocedasticidade (teste de White) e normalidade dos

erros (teste de Jarque-Bera) do modelo de regressão linear múltipla.

5. Análise de Dados e Discussão de Resultados

Com base na visão baseada em conhecimento da empresa, este estudo tem por

objetivo entender os fatores que têm um impacto sobre a sua predisposição para

23

compartilhar conhecimento em um ambiente intra-organizacional de equipes de

projeto. Os resultados da análise de dados apresentados na tabela 1, mostram que,

como esperado, tanto a atitude de auto-eficácia (H1), como o comportamento de

ganância do indivíduo (H2), fatores internos aos indivíduos, têm uma influência

altamente significativa e direta na predisposição individual para compartilhar

conhecimento com os outros membros da equipe de projeto. Note-se que o efeito da

atitude de auto-eficácia (b=0,4475; p<0,01) é mais significativo do que o do

comportamento de ganância do indivíduo (b=-0,1453; p<0,05) e ambos apresentam os

sinais esperados.

Relativamente à auto-eficácia, mostra-se que o sentimento de auto-competência

e confiança na qualidade do próprio trabalho em equipe de projeto, conduz a uma

maior vontade para compartilhar conhecimento com outros (Cabrera, Colllins, &

Salgado, 2006). Dado o alto grau de significância do impacto desta variável sobre a

predisposição a compartilhar conhecimento, gestores podem investir na promoção

deste sentimento individual, com sistemas de treinamento e de reconhecimento de

trabalho individual, e alocação efetiva de tarefas e funções a cada indivíduo que

promova esse sentimento de confiança. Esta variável tem mais impacto em contexto

de ambiente de equipe de projeto, do que na organização em geral (Lu, Leung, &

Koch, 2006).

O estudo traz evidências que em ambientes de equipe de projeto (embora a um

nível ligeiramente inferior do que ao nível da organização em geral; Lu, Leung, &

Koch, 2006), comportamentos de ganância associados à satisfação de interesses

próprios (Afuah, 2013; Chen & Huang, 2009), retraem a predisposição para

compartilhar conhecimento em equipes de projeto. Para além de um efeito direto, o

comportamento de ganância também tem um efeito indireto muito significativo sobre

a predisposição analisada, através de um efeito negativo sobre a centralidade do

indivíduo na rede de relacionamentos (H10; b=-0,4862; p<0,05), o que reforça a sua

importância no comportamento de conhecimento em equipe de projeto. Uma forma de

tentar diminuir o sentimento de ganância será a de aplicar testes psicográficos na fase

de recrutamento de membros da equipe, por forma a evitar incluir indivíduos com

essas caraterísticas. Outra forma esperada de reduzir a ganância seria a construção de

uma espírito forte de colegialidade entre membros de equipe, que fariam diminuir

sentimentos de oportunismo e satisfação de interesses próprios. No entanto, como

apresentado nos parágrafos seguintes, em equipe de projeto não se verificou esse

24

efeito atenuante da colegialidade entre membros de equipe sobre o comportamento de

ganância individual (H5 foi rejeitada), embora se verifique um efeito pouco

significativo da confiança nos outros membros da equipe sobre a diminuição da

ganância (H5 Originals; b=-0,2352; p<0,10). O efeito indireto semelhante da auto-

eficácia sobre a predisposição a compartilhar através de um efeito sobre a centralidade

do indivíduo na rede de relacionamentos, não se revelou significativo (H9 rejeitada).

A colegialidade entre membros da equipe de projeto, ou seja, a qualidade entre

membros de equipe de projeto (Lu, Leung, & Koch, 2006), também apresenta o

esperado impacto direto (H3) altamente significativo sobre a predisposição para

compartilhamento (b=0,5403; p<0,01), assim como um impacto indireto via atitude de

auto-eficácia do indivíduo (H4 Mean; b=0,3558; p<0,01). O efeito direto é motivado

sobretudo pela confiança em outros membros de equipe (H3 originals; b=0,4715;

p<0,01), e não tanto pelo espírito de equipe (não significativo quando considerado

isoladamente). A confiança sobrepõe então o efeito do espírito de equipe no

compartilhamento de conhecimento, quando as duas variáveis são consideradas

juntas. Demonstra-se assim que a confiança nos outros membros de equipe leva a uma

comportamento de cooperação e de partilha com esses membros (Al-Alali, Al-

Marzooqi, & Mohamed, 2007; McNeish & Mann, 2010; Ding & Ng, 2010). Deve-se

então procurar promover esse sentimento de confiança entre membros de equipe, e o

apoio dos gestor hierárquico e do gestor de projeto tem um papel algo significativo no

fomento desse sentimento (H7 Conf Originals; ambos com p<0,10). Por exemplo, os

gestores podem estimular o estreitamento de relações entre membros de equipe

promovendo atividades de confraternização e de discussão de ideias e resultados entre

membros de equipe, o que conduz a um melhor conhecimento dos parceiros e

desenvolvimento de relações que se esperam ser de confiança. O gestor hierárquico

desempenha também um papel algo relevante no fortalecimento do espírito de equipe

(H7 Equipe Originais; b=0,1636; p<0,10). Note-se que este efeito direto da

colegialidade sobre a predisposição a compartilhar conhecimento não foi verificado

no estudo de Lu, Leung e Koch (20006) no contexto de organização como um todo;

verificou-se apenas o efeito indireto via aumento de auto-eficácia e diminuição de

ganância.

No caso do efeito indireto da colegialidade sobre a predisposição a compartilhar

conhecimento, via impacto sobre atitude de auto-eficácia, o efeito combinado das

duas variáveis que compõem a colegialidade é muito mais forte do que a ação isolada

25

das duas variáveis (H4 Originals; ambas com p<0,10). Esperava-se que o espírito de

equipe (isto é, sentimento e esforço da equipe para coordenar e atingir os objetivos de

equipe pré-determinados; Kay et al., 2006) tivesse um impacto isolado mais forte no

modelo; a literatura aponta que equipes participativas com alto nível de comunicação

e colaboração tendem a capar mais conhecimento; Kay et al., 2006). De qualquer

forma, esta variável contribui para o fortalecimento da predisposição para

compartilhar conhecimento em equipe quando combinado com um sentimento de

confiança nos outros, e mecanismos que estimulem interação harmoniosa e criativa

entre os indivíduos em equipes de projeto devem ser considerados. O investimento

nestes mecanismos não deve, no entanto, ser substancial, dado o seu baixo (mas

relevante) impacto.

O impacto indireto da colegialidade sobre o comportamento também foi testado

via comportamento de ganância, mas este não se mostrou significativo quando

considerado o efeito combinado das variáveis que compõem a colegialidade entre

membros de equipe (H5 Mean); no entanto, considerando as duas variáveis de forma

isolada, verifica-se um efeito indireto negativo e pouco significativo da confiança nos

membros da equipa sobre a diminuição do comportamento de ganância (H5 Originais;

b=0,2352; p<0,10). Isto reforça o importante papel desempenhado pela confiança nos

outros membros de equipe para a predisposição a compartilhar conhecimento.

Curiosamente, este efeito indireto via impacto sobre ganância, que neste contexto de

equipe de projeto se mostrou não significativo, foi altamente significativo no estudo

de Lu, Leung e Koch (20006) para o contexto de organizações em geral.

Como esperado, o apoio de gestão ao compartilhamento de conhecimento afeta

também de forma direta (H6) e altamente significativa a predisposição do indivíduo

para compartilhar conhecimento com a equipe de projeto (H6 Mean; b=0,2536;

p<0,01), e um efeito indireto (H7) através do impacto positivo e altamente

significativo sobre a colegialidade entre membros de equipe (H7 Mean; b=0,1550;

p<0,10). Estes resultados reforçam a ideia de que a gestão desempenha um papel

central na facilitação e direcionamento positivo de compartilhamento de

conhecimento em equipes de projeto (Cabrera, Collins, & Salgado, 2006; Connelly &

Kelloway, 2003). Os gestores podem ajudar de forma positiva os indivíduos na

percepção que detêm quanto aos benefícios do compartilhamento de conhecimento

(Lin, 2007), reconhecendo e aprovando esse compartilhamento que motivará os

indivíduos a engajarem nessa partilha (Cabrera, Collins, & Salgado, 2006). De acordo

26

com Lin (2007, p.145) “os gestores podem melhorar a percepção recíproca dos

benefícios do conhecimento entre os indivíduos, o que é muito importante na intenção

de compartilhar conhecimento”. Os resultados confirmam essa teoria, indicando que

quanto maior for o apoio da gestão maior é o compartilhamento de conhecimento.

Embora o apoio de gestão tenha sido medido de forma diferente da usada no trabalho

de Lu, Leung e Koch (2006), é de notar que não se verificou qualquer efeito direto ou

indireto desse apoio sobre a predisposição do indivíduo para compartilhar

conhecimento com outros membros de equipe. Esta é então uma área em que a

empresa deve investir fortemente, mas apenas caso se trate de um contexto de equipe

de projeto, reforçando assim a ideia de que a coordenação e apoio pela gestão tem

maior importância e tem que ser mais intensa nesse ambiente de projetos (Fong &

Lung, 2007).

O efeito direto do apoio de gestão é igualmente altamente significativo quando

se considera o apoio do gestor hierárquico e do gestor de projetos de forma conjunta,

ou isolada (H6 Originals; todos com p<0,01), mostrando o papel importante

desempenhado por ambos os gestores no compartilhamento de conhecimento. Já no

efeito indireto via colegialidade entre membros de equipe, o efeito é mais

significativo quando os dois tipos de apoio são considerados conjuntamente (H7

Mean), do que de forma isolada em que apenas o apoio do gestor hierárquico se revela

significativo (H7 Originals; b=0,1418; p<0,05). Os resultados mostram então que no

efeito indireto, o gestor hierárquico tem uma participação maior do que o gestor de

equipe de projeto. Este resultado resulta do fato de no contexto específico em que os

dados foram recolhidos, o gestor de projetos pode não ter uma participação intensa

nas equipes de projeto, principalmente quando o gestor hierárquico for bem presente

no mesmo. Apesar deste resultado, o gestor de projetos tem um papel muito

importante no efeito direto de compartilhamento de conhecimento em ambiente de

projetos. Assim, a empresa poderá pensar em alterar o âmbito de atuação deste tipo de

gestor, aumentando as suas áreas de atuação.

Por último, a posição de centralidade ocupada pelo indivíduo na rede de

relacionamentos (H8), também tem um impacto direto importante sobre essa

disposição para o compartilhamento de conhecimento, embora menos significativo do

que os restantes fatores considerados (b=0,0396; p<0,10). Os resultados mostram

assim que o compartilhamento de conhecimento cresce com o tamanho da rede,

revelando a oportunidade das empresas para motivar a interação dos membros da

27

equipe com outros indivíduos. Esta maior interação permite aumentar o número de

contatos na rede do indivíduo, e quanto mais exposto o indivíduo estiver a diferentes

pontos de vistas e habilidades, maior será sua capacidade de compartilhar e

complementar conhecimento (Ahuja, 2000; Hansen, Mors, & Løvas, 2005). Como

discutido anteriormente, a centralidade na rede pode também ser fomentada pela

diminuição de comportamentos de ganância pelo indivíduo (H10; b=-0,4862; p<0,05).

Podemos então concluir que existem fatores tanto de ordem intrínseca como

extrínseca ao indivíduo que têm um efeito significativo, que pode ser direto e/ou

indireto sobre a predisposição para compartilhamento de conhecimento em equipes de

projetos, sendo que os fatores com impactos mais significativos são a atitude de auto-

eficácia do indivíduo, a colegialidade entre membros da equipe de projeto, e o apoio

de gestão ao compartilhamento de conhecimento. A atitude do indivíduo pode ser

influenciada pela colegialidade existente entre membros de equipe, e esta pode ser

promovida através do apoio dado pela gestão para o compartilhamento de

conhecimento.

Quanto ao impacto das variáveis de controle, senioridade, tempo de

experiência e escolaridade, verificaram-se efeitos variados no diferentes modelos

analisados. Verifica-se no entanto alguma coerência de resultados no que toca aos

modelos que estudam o efeito direto dos fatores internos e externos sobre a

predisposição individual para compartilhar conhecimento em equipe de projeto. No

que toca à senioridade, o impacto da posição pleno foi altamente ou muito

significativo em relação à posição júnior em todos os modelos de impacto direto sobre

a predisposição a compartilhar conhecimento. Já a posição sênior só foi significativa

em relação à posição júnior para algumas das variáveis. Na maior parte dos casos

verifica-se um efeito mais significativo da posição pleno na empresa em relação à

posição júnior (por exemplo, na H1 que analisa o efeito da auto-eficácia sobre o

compartilhamento de conhecimento, o sênior não é significativo em relação à posição

júnior e o pleno é muito significativo; b=0.3033, p<.05). Pode-se então concluir que a

senioridade plena, que é uma posição intermédia entre júnior e sênior, está associado

a uma maior predisposição por parte do indivíduo para com compartilhar

conhecimento com os membros de equipe do que as outras posições, principalmente

em relação à posição júnior. Isto contradiz ligeiramente o esperado, dado que se

esperava que uma maior senioridade refletisse uma maior predisposição para

compartilhar conhecimento, resultado de os indivíduos mais sênior “conhecerem os

28

indivíduos certos dentro da organização” (CONNELLY; KELLOWAY, 2003, p.12).

Verifica-se este impacto da senioridade entre o pleno e o júnior, mas não aos níveis

mais altos entre o pleno e o sénior.

O tempo de experiência na empresa reflete o quanto o indivíduo conhece a

estrutura da empresa. Note-se que esta variável constitui uma das principais variáveis

demográficas estudadas nas pesquisas do impacto de diversidade sobre o

compartilhamento de conhecimento (REAGANS; ZUCKERMAN, 2001). No que

toca ao efeito do tempo de experiência na empresa nos modelos que analisam o efeito

direto das variáveis sobre a predisposição ao compartilhamento, verificou-se que o

efeito ou não é significativo (caso de H1, H2 e H8) e tem sinal negativo, ou é

significativo e também com sinal negativo (H3: b=-0.2308, p<.10; H6: b=-0.3416,

p<.10). Pode-se então concluir que quanto menor a experiência do indivíduo na

empresa, maior a predisposição do indivíduo a compartilhar conhecimento com os

colegas da equipe de projeto. Este resultado era esperado, dado que literatura anterior

mostra tempo de experiência mais baixo na empresa está associado comportamentos

de “bom funcionário” e mais proativos pelos colaboradores (MILLIKEN; MARTINS,

1996, p.413). Então, as empresas podem aproveitar esta fase inicial dos indivíduos na

empresa para estimular o compartilhamento de conhecimento, nomeadamente com a

formação de equipes de projeto que integre colaboradores com esta caraterística.

Curiosamente, não só se espera que estes indivíduos com menos experiência

contribuam mais para o compartilhamento de conhecimento, como também busquem

mais informação dentro e fora da equipe, consequência de uma experiência técnica

não muito desenvolvida ainda que ainda os motiva a procura e partilhar informação

em vez de se isolarem, comportamento esperado dos indivíduos com mais experiência

(Allen et al., 1988).

O mesmo efeito negativo foi verificado para a escolaridade: para os modelos

considerados, a maior escolaridade (isto é, indivíduos com ensino superior e/ou com

especializações) teve na maior parte dos casos um efeito negativo e significativo (por

exemplo, para H1, b=-0.4026, p<.01), ou não significativo mas também negativo

(H6). Assim, podemos concluir que quanto maior o nível de escolaridade, menor a

predisposição dos indivíduos para compartilhar conhecimento com os elementos de

equipe.

Estes três efeitos diretos das variáveis de controlo sobre o compartilhamento

de conhecimento com elementos da equipe de projeto, podem ser usados de forma

29

estratégica pela gestão: indivíduos com nível de senioridade pleno, com menos tempo

de experiência na empresa e menos escolaridade são mais propensos a quererem

compartilhar conhecimento com a equipa e de projeto, e estas caraterísticas devem ser

consideradas quando os membros das equipas são recrutados e quando se procura a

difusão de determinado tipo de conhecimento. Indivíduos com estas caraterísticas

podem ser usados como catalisadores de difusão de conhecimento na equipe de

projeto.

No que diz respeito aos efeitos indiretos, destaca-se o efeito mais significativo

do sênior em relação ao pleno ou ao júnior na H4 (efeito indireto da colegialidade

entre membros de equipe na predisposição a compartilhar via atitude de auto-eficácia;

b=0,6186, p<0.01). Significa isto que quanto mais sênior, maior o nível de

colegialidade entre membros de equipe. Este resultado seria de esperar, pois

colaboradores em situações mais sênior têm visões mais estratégicas e ocupam

posições mais estabilizadas na empresa, o que promove um maior senso de equipe e

de confiança nos outros.

Quanto ao impacto das variáveis de controlo no estudo dos efeitos indiretos das

variáveis sobre o compartilhamento de conhecimento, salienta-se que a senioridade é

altamente significativa em relação ao júnior para a atitude de auto-eficácia e

comportamento de ganância (H4 Mean, b=0.6186, p<0.01; H5 Mean, b=-4904,

p<0.01). Enquanto que o efeito da maior senioridade na auto-eficácia é positivo, é

negativo no caso da ganância, o que significa que quanto maior a senioridade, menor

a ganância. Estes resultados eram esperados, pois colaboradores mais sênior deverão

ser mais autoconfiantes quanto à qualidade do seu trabalho, consequência do

acumular da conhecimento, natureza das suas funções na empresa, e altos níveis de

produtividade alcançados (REAGANS; ZUCKERMAN, 2001); espera-se também que

indivíduos mais sênior trabalhem mais em função dos interesses dos outros e não

tanto dos seus (Afuah, 2013; Pajares, 1995). Verifica-se mais uma vez um efeito

negativo e significativo da experiência e escolaridade, reforçando a ideia de que

quanto menor. Por último, na H9 e H10 (efeitos indiretos da auto-eficácia e ganância

na predisposição a compartilhar via centralidade na rede), apenas a experiência é

significativa, apresentando um sinal negativo. Significa isto que quanto menor a

experiência do indivíduo, maior o número de laços que ele forma com outros,

tornando-se mais central. Este resultado está em linha com o argumento apresentado

30

acima relativo à esperada pro-atividade do indivíduo com menos experiência

(MILLIKEN; MARTINS, 1996).

5. Conclusões, Limitações e Sugestões para Estudos Futuros

Este trabalho teve como objetivo entender o impacto direto e indireto de fatores

internos e externos ao indivíduo sobre a predisposição do indivíduo para compartilhar

conhecimento em equipe de projeto. Consideraram-se fatores intrínsecos ao indivíduo

(i.e. atitude de auto-eficácia e comportamento de ganância), e extrínsecos,

nomeadamente a colegialidade entre membros de equipe (composta por espírito de

equipe e confiança nos outros membros de equipe), apoio de gestão (composto pelo

apoio do gestor hierárquico e do gestor de projeto) e centralidade do indivíduo na rede

de relacionamentos da equipe, medida por tamanho da rede do indivíduo (Afuah,

2013; Al-Alali, Al.Marzooqi & Mohamed, 2007; Cabrera, Collins & Salgado, 2006;

Lu, Leung & Koch, 2006; Newell, Scarbrough & Hislop, 1999).

Este estudo quantitativo foi conduzido através da coleta de dados por

questionário aplicado em 20 projetos, formadas por indivíduos de 4 equipes de

projetos, em uma empresa multinacional de automação industrial no Brasil: uma

equipe de desenvolvimento de produto (P&D) e as outras três de desenvolvimento de

projeto na área de serviços. Foram coletadas nesta pesquisa 121 respostas do total de

20 projetos considerados. Os dados foram tratados com a técnica estatística de

regressão linear múltipla, usada para avaliar o impacto das variáveis explicativas e de

controle nas variáveis dependentes (Wooldridge, 2006).

Como principais resultados, salienta-se os fatores que têm efeito mais

significativo sobre a predisposição do indivíduo para compartilhar conhecimento com

a equipe de projeto são a atitude de auto-eficácia do indivíduo, a colegialidade entre

membros da equipe de projeto, e o apoio de gestão ao compartilhamento de

conhecimento. Foi curioso constatar que determinados fatores que são altamente

significativos em este ambiente de equipe de projeto, não mostraram ter impacto

significativo em estudos anteriores relativos ao contexto de empresa como um todo

(Lu, Leung & Koch, 2006). Os níveis de impacto de fatores estatisticamente

significativos em ambas as análises também variaram. Conclui-se assim que de fato o

contexto de equipe de projeto apresenta características especiais que merecem uma

31

atenção específica quanto à predisposição e prática de compartilhamento de

conhecimento, reforçando a importância do estudo aqui conduzido.

Estes resultados agregam à literatura de compartilhamento de conhecimento,

permitindo entender qual a influência dos fatores acima estudados no

compartilhamento de conhecimento em equipes de projetos. Em termos gerenciais, os

resultados do estudo facultam às empresas um conhecimento que lhes permite pôr em

prática mecanismos ou direcionar investimentos que permitam fomentar ou estimular

o compartilhamento de conhecimento.

Este estudo apresenta alguma limitações que traduzem oportunidades de

pesquisa futura. Primeiro, a amostra de dados utilizada neste trabalho é limitada ao

setor de automação industrial e a uma empresa, o que pode ter gerado algum viés nos

resultados. Portanto, futuras pesquisas podem ser aplicadas em outros setores, de

forma a complementar e verificar os resultados encontrados neste trabalho. Segundo,

como citado na revisão de literatura, este trabalho avalia os fatores que influenciam o

compartilhamento de conhecimento, mas não controla por tipo de conhecimento

(explícito e tácito). Então, tem-se a oportunidade em futuras pesquisas de avaliar o

quanto o compartilhamento destes dois tipos específicos de conhecimento (CHOW,

2012; KOSKINEN; PIHLANTO; VANHARANTA, 2003), é condicionado por cada

variável (intensidade relacional, apoio do gestor e estrutura da rede de

relacionamentos) considerada no modelo desenvolvido. Terceiro, a complexidade de

cada projeto e a etapa em que se encontravam no momento da coleta de dados, são

fatores que também podem influenciar o compartilhamento de conhecimento, e que

devem por isso ser considerados em uma futura análise. Quarto, dada a importância

de se buscar informações fora da equipe de projeto e evitar a existência de buracos

estruturais locais na equipe, podem ser avaliadas em um próximo trabalho as variáveis

de perspectiva de fechamento (closure) e de buracos estruturais (structural holes) na

rede, complementando os resultados e avaliando a influência das mesmas no

compartilhamento de conhecimento (REAGANS; ZUCKERMAN, 2001). Por último,

nesta análise considerou-se a existência ou não de laços, e não a intensidade das

relações estabelecidas, medida através da frequência e grau de proximidade entre os

envolvidos. Também foram considerados apenas os laços formais. Estas dimensões

podem ser exploradas em um próximo estudo, a fim de verificar quais os tipos de

laços (formais ou informais, e fortes ou fracos) que mais influenciam o

compartilhamento de conhecimento.

32

Referências AFUAH, Allan. Are network effects really all about size? The role of structure and conduct.

Strategic Management Journal, v. 37, n.3, p. 257–273, 2013.

AHUJA, Gautam. Collaboration networks, structural holes, and innovation: a longitudinal

study. Administrative Science Quarterly, v. 45, n. 3, p. 425, 2000.

AL-ADAILEH, Raid M. The impact of organizational culture on knowledge sharing : the

context of Jordan’s phosphate mines company. International Research Journal of

Finance and Economics, v. 63, p. 226-229, 2011.

AL-ALAWI, Adel I.; AL-MARZOOQI, Nayla Y.; MOHAMMED, Yasmeen F.

Organizational culture and knowledge sharing: critical success factors. Journal of

Knowledge Management, v. 11, n. 2, p. 22–42, 2007.

Alder, P.& S.-W. Kwon (2002). Social capital: prospects for a new concept. Academy of

Management Review. 27, 17-40.

ALLEN, Thomas et al. Project team aging and performance: The roles of project and

functional managers. R&D Management, v. 18, n. 4, p. 295-308, 1988.

AMMETER, Anthony P.; DUKERICH, Janete M. Leadership, team building, and team

member characteristics in high performance project teams. Engineering Management

Journal, v. 14, n. 4, p. 3–11, 2002.

ANDERSON, W. T. Jr.; ALPERT, Mark I. Optimal heterophily: aid to effective

communication. Public Personnel Management, v.3, p. 279-288, 1974.

ARGOTE, L. (1999). Organizational learning: Creating, retaining, and transferring

knowledge. Norwell, MA: Kluwer.

ARGOTE, L., INGRAM, P., LEVINE, J. & R., MORELAND (2000). Introduction:

Knowledge transfer in organizations: learning from the experience of others.

Organizational behavior and Human Decision Processes, 82(1), 1-8.

BARROSO, Lúcia P.; ARTES, Rinaldo. Tópicos de análise multivariada. São Paulo: 2013.

n.1- 218.

BIRLEY III, P. E., KESSLER, E. H., & CHRISTENSEN, E. W. (2000). Organizational

learning, knowledge and wisdom. Journal of organizational change management,

13(6), 595-618.

BOATH, David; SMITH, David Y. When your best people leave, will their knowledge leave,

too. Harvard Management Update, v. 9, n. 9, p. 6–8, 2004.

Bock, G. W., & Kim, Y. G. (2001). Breaking the myths of rewards: An exploratory study of

attitudes about knowledge sharing. Pacis 2001 proceedings, 78.

BORGATTI, Stephen P.; JONES, Candace; EVERETT, Martin G. Network measures of

social capital. Connections, v. 21, n. 2, p. 27–36, 1998.

33

BRASS, D. (1995), A Social Network Perspective on Human Resources Management,

Research in Personnel and Human Resources Management, 13, 39-79.

BROWN, J., & P. DUGUID (1991). Organizational learning and communities-of-practice:

Toward a unified view of working, learning, and innovation. Organization Science,

2(1), 40–57.

BUNDERSON, J. Stuart; SUTCLIFFE, Kathleen M. Comparing alternative

conceptualizations of functional diversity in management teams: process and

performance effects. Academy of Management Journal, v. 45, n. 734, p. 875–893,

2002.

BURT, R. (1992). Structural holes: The social structure of competition. Cambridge: Harvard

University Press.

CABRERA, Angel; CABRERA, Elizabeth F. Knowledge-sharing dilemmas. Organization

Studies, v. 23, n. 5, p. 687–710, 2002.

CABRERA, Ángel; COLLINS, William C.; SALGADO, Jesús F. Determinants of individual

engagement in knowledge sharing. The International Journal of Human Resource

Management, v. 17, n. 2, p. 245–264, 2006.

CHEN, Chung-Jen; HUANG, Jing-Wen. Strategic human resource practices and innovation

performance — The mediating role of knowledge management capacity. Journal of

Business Research, v. 62, n. 1, p. 104–114, 2009.

CHEUNG, Sai On; WONG, Peter S. P.; LAM, Anna L. An investigation of the relationship

between organizational culture and the performance of construction organizations.

Journal of Business Economics and Management, v. 13, n. 4, p. 688–704, 2012.

CHIANG, Yen-Sheng; TAKAHASHI, Nobuyuki. Network homophily and the evolution of

the pay-it-forward reciprocity. PloS One, v. 6, n. 12, p. e29188, 2011.

CHOW, Irene H. The role of social network and collaborative culture in knowledge sharing

and performance relations. SAM Advanced Management Journal, p.24-37, 2012.

COHEN, Susan G.; BAILEY, Diane E. What makes teams work: group effectiveness

research from the shop floor to the executive suite. Journal of management, v. 23,

n. 3, p. 239–290, 1997.

COHEN, W. M., & LEVINTHAL, D. A. (1990). Absorptive capacity: a new perspective on

learning and innovation. Administrative science quarterly, 128-152.

CONNELLY, Catherine E.; KELLOWAY, E. K. Predictors of employees’ perceptions of

knowledge sharing cultures. Leadership & Organization Development Journal, v. 24,

n. 5, p. 294–301, 2003.

COOK, R. Dennis; WEISBERG, Sanford. Diagnostics for heteroscedasticity in

regression. Biometrika, v. 70, n. 1, p. 1-10, 1983.

34

Cook, J., & Wall, T. (1980). New work attitude measures of trust, organizational commitment

and personal need non‐fulfilment. Journal of occupational psychology, 53(1), 39-52.

CRONBACH, Lee J. Coefficient alpha and the internal structure of testes. Psychometrika,

v. 16, n. 3, p. 297–334, 1951.

CROSS, Rob; BORGATTI, Stephen P.; PARKER, Andrew. Making invisible work visible:

using social network analysis to support strategic collaboration. California

Management Review, v. 44, n. 2, p. 25-46, 2002.

CROSS, R., PARKER, A., PRUSAK, L. & BORGATTI, S. (2001) Knowing What We Know:

Supporting Knowledge Creation and Sharing in Social Networks, Organisational

Dynamics, 30, (2), 100-120.

DAVENPORT, T. H., DE LONG, D. W., & BEERS, M. C. (1998). Successful knowledge

management projects. Sloan management review, 39(2), 43-57.

D’ANDREA, Alessia; FERRI, Fernando; GRIFONI, Patrizia. An overview of methods for

virtual social networks analysis. In: D’ANDREA, Alessia; FERRI, Fernando;

GRIFONI, Patrizia. Computational Social Network Analysis: trends, tools and

research advances. 2010. Cap.1, p.3-25.

DING, Zhikun; NG, Fungfai. Personal construct-based factors affecting interpersonal.

Journal of Construction Engineering and Management, v. 136, n. 2, p. 227–334,

2010.

DOLEV, Shlomi; ELOVICI, Yuval; PUZIS, Rami. Routing betweenness centrality. Journal

of the ACM, v. 57, n. 4, p. 1–27, 2010.

DUIJN, Marijtje A. J. V.; VERMUNT, Jeroen K. What is special about social network

analysis? Methodology: European Journal of Research Methods for the

Behavioral and Social Sciences, v. 2, n.1, p. 2–6, 2006.

Easley, D. and Kleinberg, J. (2010). Networks, Crowds, and Markets: Reasoning About a

Highly Connected World. Cambridge University Press, New York

EVERETT, Martin; BORGATTI, Stephen P. Ego network betweenness. Social networks,

v. 27, n.1, p. 31–38, 2005.

FONG, Patrick S. W.; LUNG, Bobby W. C. Interorganizational teamwork in the construction

industry. Journal of Construction Engineering and Management, v. 133, n. 2,

p. 157–168, 2007.

FREEMAN, Linton C. Centered graphs and the structure of ego networks. Mathematical

Social Sciences, v. 3, n.3, p. 291–304, 1982.

GLASER, S. R., ZAMANOU, S., & HACKER, K. (1987). Measuring and interpreting

organizational culture. Management Communication Quarterly, 1(2), 173-198.

35

GRANT, R. (1996). Toward a knowledge-based theory of the firm. Strategic Management

Review. 17, 109-122.

GRANOVETTER, M. (1973). The strength of weak ties, American Journal of Sociology,

78(6), 1360-1380.

HAIR, Joseph F. et al. Multivariate data analysis. 5 ed. New Jersey: Prentice Hall, 1998.

HANNEMAN, Robert A.; RIDDLE, Mark. Introduction to social network methods.

University of California, Riverside, CA. 2005. Disponível em:

<http://faculty.ucr.edu/~hanneman/>. Acesso em: 28 Apr. 2014.

HANSEN, Morten T.; MORS, Marie L.; LØVAS, BJØRN. Knowledge sharing in

organizations: Multiple networks, multiple phases. Academy of Management

Journal, v. 48, n. 5, p. 776–793, 2005.

HELLERSTEDT, Karin; ALDRICH, Howard E. The impact of initial team composition and

performance on team dynamics and survival. Academy of Management Journal,

v. 33, n. 2, p. 334–365, 2008.

HENNEBERG, Sthephan C. et al. The network researchers’ network: a social network

analysis of the IMP Group 1984-2006. The IMP Journal, v. 3, n. 1, p. 28–49, 2009.

HILL, R. A.; DUNBAR, R. I. M. Social network size in humans. Human Nature, v. 14, n. 1,

p. 53–72, 2003.

HOFSTEDE, Geert et al. Measuring organizational cultures: a qualitative and quantitative

study across twenty cases. Administrative Science Quarterly, v. 35, p. 286–316,

1990.

HUBER, G. P. (1991). Organizational learning: The contributing processes and the

literatures. Organization science, 2(1), 88-115.

IOANA, Rus; LINDVALL, Mikael; SINHA, Sachin S. Knowledge management in software

engineering. IEEE software, v. 19, n. 3, p. 26-38, 2002.

KOGUT, B., & ZANDER, U. (1992). Knowledge of the firm, combinative capabilities, and

the replication of technology. Organization science, 3(3), 383-397.

JALAL, Hayati A.; TOULSON, Paul; TWEED, David. Exploring employee perceptions of

the relationships among knowledge sharing capability , organisational culture and

knowledge sharing success : their implications for HRM practice. In: PROCEEDINGS

OF THE INTERNATIONAL CONFERENCE ON INTELLECTUAL CAPITAL,

KNOWLEDGE SHARING & ORGANIZATIONAL LEARNING. Exploring

employee perceptions of the relationships among knowledge sharing capability ,

organisational culture and knowledge sharing success : their implications for

HRM practice. 2010, p. 639–647.

JIN, Emily M.; GIRVAN, Michelle; NEWMAN, Mark EJ. The structure of growing social

networks. Physical Review E, v. 64, n. 4, p. 046132, 2001.

36

JONES, Gareth R.; GEORGE, Jennifer M. The experience and evolution of trust:

implications for cooperation and teamwork. The Academy of Management Review,

v. 23, n. 3, p. 531, 1998.

KANG, J., RHEE, M. & K. KANG (2010). Revisiting knowledge transfer: Effects of

knowledge characteristics on organizational effort for knowledge transfer. Expert

Systems with Applications, 37, 8155-8160.

KAY, Judy et al. Intelligent Tutoring Systems: The big five and visualisations of team work

activity. In: 8th International Conference. 2006, Jhongli, Taiwan. Intelligent Tutoring

Systems: The big five and visualisations of team work activity. Springer Berlin

Heidelberg, 2006, p. 197–206.

KOGUT, B., & ZANDER, U. (1992). Knowledge of the firm, combinative capabilities, and

the replication of technology. Organization science, 3(3), 383-397.

KOGUT, B., & ZANDER, U. (1996). What firms do? Coordination, identity, and learning.

Organization science, 7(5), 502-518.

KOLLOCK, P. (1998). Social dilemmas: The anatomy of cooperation. Annual review of

sociology, 183-214.

KOSKINEN, Kaj U.; PIHLANTO, Pekka; VANHARANTA, Hannu. Tacit knowledge

acquisition and sharing in a project work context. International Journal of Project

Management., v. 21, n. 4, p. 281–290, 2003.

KRACKHARDT, David; STERN, Robert N. Informal networks and organizational crises: an

experimental simulation. Social Psychology Quarterly, v. 51, n. 2, p. 123–140, 1988.

LAUMANN, Edward O.; MARSDEN, Peter V. Microstructural analysis in

interorganizational systems. Social Networks, v. 4, n. 4, p. 329–348, 1982.

LEVITT, B., & MARCH, J. G. (1988). Organizational learning. Annual review of sociology,

319-340.

LEVIN, D. Z., & R. CROSS (2004). The strength of weak ties you can trust: The mediating

role of trust in effective knowledge transfer. Management science, 50(11), 1477-1490.

LEWIS, Kyle. Knowledge and performance in knowledge-worker teams: a longitudinal study

of transactive memory systems. Management Science, v. 50, n. 11, p. 1519–1533,

2004.

LI, Stan Xi. et al. Where do social ties come from: institutional framework and governmental

tie distribution among chinese managers. Management and Organization Review,

v. 7, n. 1, p. 97–124, 2011.

LIAO, Kaiji; XIONG, Huihui. Study on knowledge sharing of community of practice based

on social network perspective. iBusiness, v. 03, n. 03, p. 283–286, 2011.

LIN, Hsiu-Fen. Effects of extrinsic and intrinsic motivation on employee knowledge sharing

intentions. Journal of Information Science, v. 33, n. 2, p. 135–149, 2007.

37

LIU, Yuwen; KELLER, Robert T.; SHIH, Hsi-An. The impact of team-member exchange,

differentiation, team commitment, and knowledge sharing on R&D project team

performance. R&D Management, v. 41, n. 3, p. 274–287, 2011.

LU, Lin; LEUNG, Kwok; KOCH, Pamela T. Managerial knowledge sharing: The role of

individual, interpersonal, and organizational factors. Management and Organization

Review, v. 2, n. 1, p. 15–41, 2006.

MAAS, Cora J. M.; HOX, Joop J. Robustness issues in multilevel regression analysis.

Statistica Neerlandica, v. 58, n. 2, p. 127–137, 2004.

MARTIN, Angélique; JACOB, Céline; GUÉGUEN, Nicolas. Similarity facilitates

relationships on social networks: a field experiment on facebook. Psychological

Reports: Relationships & Communications., v. 113, n. 1, p. 217–220, 2013.

MCNEISH, Joanne; MANN, Inder J. S. Knowledge sharing and trust in organizations. IUP

Journal of Knowledge Management, v. 8 n. 1e2, p. 18–39, 2010.

MCPHERSON, Miller; SMITH-LOVIN, Lynn; COOK, James M. Birds of a feather :

homophily in social networks. Annual Review of Sociology, v. 27, n. 5, p. 415–444,

2014.

MILLIKEN, Frances J.; MARTINS, Luis L. Searching for common threads: understanding

the multiple effects of diversity in organizational groups. The Academy of

Management Review, v. 21, n. 2, p. 402, 1996.

MORRISON, Donald F. Multivariate statistical methods. 3 ed. New York: Chapman &

Hall / CRC, 2004.

NONAKA, I. (1994). A Dynamic Theory of Organizational Knowledge Creation.

Organization Science, 5 (1), 14-37.

NONAKA, Ikujiro; TOYAMA, Ryoko; KONNO, Noboru. SECI, Ba and leadership: a unified

model of dynamic knowledge creation. Knowledge Management: Critical

Perspectives on Business and Management, v. 2, p. 5-34, 2005.

PAJARES, Frank. Self-efficacy in academic settings. In: Annual Meeting of the American

Educational Research Association, n.4, 1995, San Francisco, CA. Self-Efficacy in

Academic Settings.1995, p. 1–38.

PAJARES, Frank; URDAN, Timothy C. Guide for constructing self-efficacy scales. In:

BANDURA, Albert. Self-efficacy beliefs of adolescents. Greenwich, CT: IAP, 2006.

v. 5,14, p. 307–337.

PÉREZ-NORDTVEDT, L., KEDIA, B. L., DATTA, D. K., & RASHEED, A. A. (2008).

Effectiveness and Efficiency of Cross-border Knowledge Transfer: An Empirical

Examination. Journal of Management Studies, 45, 699-729.

PETERSON, Robert A. A meta-analysis of Cronbach’s coefficient alpha. Journal of

Consumer Research, v. 21, p. 381–391, 1994.

38

QUINN, James B.; ANDERSON, Philip; FINKELSTEIN, Sydney. Leveraging intellect. The

Academy of Management Executive, v. 10, n. 3, p. 78–94, 1996.

REAGANS, Ray. Close encounters: Analyzing how social similarity and propinquity

contribute to strong network connections. Organization Science, v. 22, n. 4, p. 835–

849, 2011.

REAGANS, R., & MCEVILY, B. (2003). Network structure and knowledge transfer: The

effects of cohesion and range. Administrative science quarterly, 48(2), 240-267.

REAGANS, Ray; ZUCKERMAN, Ezra W. Networks, diversity, and productivity: the social

capital of corporate R&D teams. Organization Science, v. 12, n. 4, p. 502–517, 2001.

ROGERS, Everett M.; BHOWMIK, Dilip K. Homophily-heterophily: relational concepts for

communication research. Public Opinion Quarterly, v. 34, n. 4, p. 523–538, 1970.

SCHINKA, John A.; VELICER, Wayne F.; WEINER, Irving B. Handbook of Psychology.

John Wiley & Sons, Inc., 2003.

SCOTT, John; CARRINGTON, Peter J. (Ed.). The SAGE Handbook of Social Network

Analysis. SAGE publications, 2011.

SENGE, P. M. (2014). The fifth discipline fieldbook: Strategies and tools for building a

learning organization. Crown Business.

SIMON, H. A. (1991). Bounded rationality and organizational learning. Organization

science, 2(1), 125-134.

STAJKOVIC, Alexander D.; LUTHANS, Fred. Self-efficacy and work-related performance:

a meta-analysys. Psychological Bulletin, v. 124, n. 2, p. 240, 1998.

SZULANSKI, G. (1996). Exploring internal stickiness: Impediments to the transfer of best

practice within the firm. Strategic Management Journal, 17, Special Issue: Knowledge

of the firm, 27-43.

TSAI, W. & S. GHOSHAL (1998). Social capital and value creation: the role of interfirm

networks. Academy of Management Journal, 41, 464-476.

TEECE, D. J. (1998). Capturing value from knowledge assets: The new economy, markets for

know-how, and intangible assets. California management review, 40(3), 55-79.

THADEWALD, T.; BÜNING, H. Jarque–Bera test and its competitors for testing normality–

a power comparison. Journal of Applied Statistics, v. 34, n. 1, p. 87–105, 2007.

VAN DEN BULTE, C. & S. WUYTS (2007). Social networks and marketing. Relevant

knowledge series. Advancing the Science of World Class Marketing. Cambridge,

Massachusetts: Marketing Science Institute.

VAN WIJK, R., JANSEN, J., & M. LYLES (2008). Inter- and intra-organizational knowledge

transfer: A meta-analytic review and assessment of its antecedents and consequences.

Journal of Management Studies, 45(4), 830-853.

39

WASSERMAN, S.; FAUST, K. Social Network Analysis: Methods and Applications.

Cambridge University Press, 1994.

WOOLDRIDGE, Jeffrey M. Introdução à econometria: uma abordagem moderna. Pioneira

Thomson Learning, 2006. p. 684

WU, Wei-li; YEH, Ryh-song; HUNG, Hao-kai. Knowledge sharing and work performance.

Social behavior and personality, v. 40, n. 229, p. 1113–1120, 2012.

YAMAGUCHI, Kazuo. Homophily and social distance in the choice of multiple friends an

analysis based on conditionally symmetric log-bilinear association models. Journal of

the American Statistical Association, v. 85, n. 410, p. 356–366, 1990.

YAN, Xin. Linear regression analysis: theory and computing. World Scientific, 2009.

40

*p<0.10, **p<0.05, ***p<0.01. Tabela 1 - Resultados dos Modelos de Regressão Estimados

Variable H1 H2 H3 Mean H3 Originais H4 Mean H4 Orignais H5 Mean H5 Originais H6 Mean H6 Originais H7 Mean H7 Originais H7 Conf Originais H7 Equipe Originais H8 H9 H10

0,4715*** 0,1754* -0,2352*

(0,1409) (0,1015) (0,1357)

0,0984 0,1800* 0,0340

(0,08664) (0,0954) (0,1005)

0,5403*** 0,3558*** -0,1799

(0,0977) (0,0862) (0,1174)

0,2601*** 0,1418** 0,1199* 0,1636*

(0,0523) (0,0658) (0,0629) (0,0847)

0,0748*** 0,0523 0,0691* 0,0356

(0,0256) (0,0368) (0,0395) (0,0398)

0,2536*** 0,1550***

(0,0365) (0,0520)

0,4475*** 0,4961

(0,0660) (0,3929)

-0,1453** -0,4862**

(0,06175) (0,2175)

0,0396*

(0,0215)

0,3033** 0,4756** 0,4916*** 0,5253*** 0,3979** 0,3975** -0,0157 -0,0400 0,5089*** 0,5255*** -0,0074 0,0006 -0,0896 0,0907 0,4318** 0,9518 1,1392

(0,1530) ((0,2002) (0,1336) (0,1333) (0,1699) (0,1734) (0,2966) (0,3017) (0,1597) (0,1566) (0,1817) (0,1805) (0,1864) (0,2262) (0,2034) (0,7996) (0,7452)

0,2647 0,4806** 0,5122** 0,4844** 0,6186*** 0,6189*** -0,4904** -0,4704* 0,3194 0,3686 -0,0661 -0,0424 0,0048 -0,0896 0,5122** 0,7315 0,8069

(0,2490) (0,2052) (0,2066) (0,1940) (0,2072) (0,2030) (0,2438) (0,2413) (0,2561) (0,2377) (0,2228) (0,2160) (0,2276) (0,2564) (0,2059) (0,9827) (0,9682)

-0,1803 -0,2457 -0,2308* -0,2138* -0,1615 -0,1617 0,1003 0,0881 -0,3416* -0,3160* -0,1061 -0,0937 -0,1438 -0,0436 -0,1917 -1,6794** -1,7159**

(0,1617) (0,1764) (0,1377) (0,1326) (0,1485) (0,1469) (0,2077) (0,2120) (0,1764) (0,1723) (0,1773) (0,1760) (0,1786) (0,2141) (0,1819) (0,7029) (0,7024)

-0,4026*** -0,3681** -0,2381* -0,2221* 0,2422* 0,2420* -0,3738 -0,3854 -0,1252 -0,1081 -0,0295 -0,02133 -0,0471 0,0044 -0,3422** 0,5257 0,4511

(0,1303) (-2,2629) (0,1337) (0,1333) (0,1438) (0,1429) 0,2512 (0,2500) (0,1233) (0,1201) (0,1644) 0,1655 (0,1707) (0,1936) (0,1632) (0,6627) (0,6666)

3,3199*** 6,1083*** 2,6277*** 2,3930*** 3,4688*** 3,4718*** 3,1120*** 3,2814*** 4,5966*** 4,0091*** 5,1483*** 4,8650*** 5,0923*** 4,6378*** 5,6193*** 2,0612 5,8199***

(0,3894) (0,1912) (0,5921) (0,6315) (0,5238) (0,5261) (0,7078) (0,7345) (0,1902) (0,3142) (0,3052) (0,4006) (0,3730) (0,5227) (0,1779) (2,1537) (0,7763)

n. obs 120 120 120 120 120 120 120 120 120 120 120 120 120 120 120 120 120

R2 25,58% 11,78% 36,99% 39,77% 24,83% 24,83% 9,50% 10,20% 24,17% 28,05% 6,81% 7,71% 8,95% 5,62% 10,24% 7,41% 8,79%

Adjusted R2 22,32% 7,92% 34,22% 36,57% 21,54% 20,84% 5,54% 5,43% 20,85% 24,23% 2,73% 2,81% 4,11% 0,61% 6,31% 3,35% 4,79%

F statistic 7,8371*** 3,0461** 13,3825*** 12,4369*** 7,5329*** 6,2225*** 2,3954** 2,1392* 7,2687*** 7,3411*** 1,6683 1,5734 1,8510* 1,1217 2,6019** 1,8261 2,1975*

Constant

MEANATIT

PLENO

MEANCOLEG

CONF

SENIOR

EXPER

ESCOL

CENTR

EQUIPE

ATIT_GH

ATIT_GP

AUTOEFIC

GANANC