1 概述
一项预测性研究（项目管理协会（PMI），2001）表明，世界各地预计有1 650万人在某种程度上从事项目工作，项目管理从业者的人数大概为200万人，并且正在以20%的增长率增长。大约22万人是项目管理组织的会员，105 088人通过了PMP 认证（PMI事实调查，2005年1月），18 416人持有国际项目管理协会（IPMA）四级认证（IPMA截至2005年2月26日，http://www.ipma.ch/managers/）。项目管理协会会员的增长率每年大约为24%。同时，项目管理必须满足各行业或组织在各种应用领域的多种需求，全球大概10万亿美元投资用于项目。因此，项目的重要性以及从事项目的人数在持续增加。
这就回到了项目管理领域的动态发展问题上。事实上，项目管理专业以及科研领域应作为其知识体系、标准、认证项目、教育和能力开发以及应用的基础，同时，它应作为人力资源价值及组织和社会竞争优势的源泉。因此，对该领域及其内在优势、基础和发展进行概括、界定并理解将至关重要。
为此，作者建议就其目前状况进行深入了解。文中将提及行为人——网络社会学以及定性和定量科学模型方法，并通过共语分析掌握项目管理领域的动态发展。同时，本文将讲述根据EBSCO Business Source Premier Database数据库分析获得的研究结果以及未来的趋势和前景。
1.1 项目管理：知识领域
首先，假设项目管理知识领域确实存在，这样假设对研究工作十分有益。试想Audet就专业团体、作者和学术界的行为做出的如下定义(1986) ：
“知识领域是指由宣称创造该领域知识的所有个人占据的空间，该空间同时又是所有该等个人之间的关系体系。这些人构成了竞争对手，为获得制定条件和知识形成规则的控制权而竞相厮杀。”
既定专业组织之间的关系（项目管理协会、国际项目管理协会、项目管理专业人士认证中心、APM集团）及其各自通过自身努力和携手合作的发展方式（项目管理协会通过其PMBOK 指南；国际项目管理协会通过其共享的能力基线ICB-IPMA能力基线；APM集团通过“受控环境下的项目”——PRINCE2TM、大型项目计划的成功管理——MSP和风险管理——MoR；项目管理专业人士认证中心通过其“通过项目和大型项目计划管理实现企业创新指南”）将受制于全国性和国际专业组织的需求。
例如，美国项目管理协会（PMI）、国际项目管理协会、英国项目管理协会（APM）和澳大利亚项目管理学会（AIPM）都借鉴了全球项目管理论坛（GPMF，作为最高的专业组织）创建全球标准的意愿；另外，项目管理协会亦积极参与并支持相关领域的研究工作，包括形成项目管理理论、向高层管理人员论证项目管理价值以及通过成功的项目实现企业战略等。知识体系（PMBOK Guide, ICB, APM BOK, P2M…）以及方法（组织项目管理成熟度模型——OPM3TM,PRINCE2TM,MSP…）的演进通过书籍和论文著作的选题（其引用的技术包括从临时组织的心理—社会技术至知识形成和组织学习方法）得以进一步验证。
另外，该领域目前正在实施的各种举措不胜枚举， 包括：
* 研究；例如：英国的工程和物理科学研究理事会（EPRSC）网络的“重新认识项目管理”，网站：www.rethinkingpm.org.uk；
* 标准的制定；例如：由Lynn Crawford教授主持的“以绩效为基础的全球项目管理人士标准” (GPBSPMP)，该项工作涉及全球各行业、专业组织、协会、组织和高等院校的参与；
* 项目管理方法和技术的广泛应用。
根据Kuhn(1983)，该领域目前处于规范化准备阶段。
该阶段属于革命性的变革阶段，该变革系由项目管理社团内的进一步细分（虽然这种细分还比较狭隘）引发的。鉴于此，现有的规范模式面对这种巨大变革而无法充分应对。从另外一个更为重要的层面而言，变革的成功要求全部或部分放弃一套组织体系，并进而选用另外一套组织体系，这个层面同时将对以上起决定性作用。这就是美国创建项目管理协会之外的另外一个专业组织（“美国项目管理促进协会”）的初衷吗？这就是美国项目管理协会设立欧洲、中东和非洲（EMEA）以及亚太区域性服务中心的目的吗？
1.2 尚待界定和研究的方面
知识体系、标准、认证计划、教育和能力的开发都需要首先形成一个知识领域。但在学术界和商界，项目管理领域还未得以清晰界定。另外，项目管理领域在深度和广度方面仍在不断演进。
* 广度上，项目管理领域吸纳了信息系统、人力资源管理、变更管理、战略管理、经济价值管理、心理学、技术和质量管理、社会学、 多文化管理、系统思维、知识管理、组织学习、团队管理、临时组织和系统工程等；
* 深度上，项目管理领域对成本工程、融资、风险管理的特定层面、挣值管理、进度方法、资源分配、项目生命期、学习阶段、项目类型、项目组合管理、成熟度等进行了进一步的深入研究。
另外，各种书籍和著作所探讨的主题也从深度和广度方面对技术、方法和管理层面进行了深入研究，致力于为该领域提供一个长期以来人们都无法提供的综合、统一和切合实际的描述。过去二十年，该领域一直在努力获得世人的认可。专业组织在标准制定和认证方面进行了相关工作，致力于进行相关定义并促进项目管理作为一种专业获得认可。这表明实证法观点虽然在某些领域可能适用，但并不能解决所有各类问题，因此需要采用一种历史的、上下文/情境分析的方法和观点。
Tanaka(2004)在其对四代项目管理模型进行历史性分析的研究中摒弃了“惟一的最佳方法”，为我们提供了有关项目管理未来的机遇和挑战的解析。项目管理模型及其制定可基于各种属性，包括项目管理结构和方法、相关社会经济因素、模型中使用的典型项目管理技术、主要的应用领域以及模型普及体制等。项目管理模型可被分为跨越四代的七种模型，如下页图所示。
项目管理从最初的“古典”模型发展为“现代”模型（包括三个子模型，其特征是相关应用领域所特有的，以及“新古典”模型，即：古典模型在全球化运作中的改进），之后演化为“战略”模型（预期，将成为本世纪的项目管理模型）。目前的假设是，未来“通用”模型将占据主要位置，进而替代传统的一般管理或将传统的一般管理融入项目管理之内。
须注意的是，项目管理模型的演进并不一定代表项目管理方法的渐进性改进，项目管理模型对特定行业、组织和个人的价值是相对的，而非绝对的，因此，新模型并不一定要取代现有模型。
我们需要根据上述考虑确定使用何种方法绘制项目管理领域的发展和变革。
2 共语分析
2.1 理论基础
科学发展史的分析工作引起了广泛关注。人们从定性角度对科学演化进行分析的方法在一系列专业内得以体现，例如：哲学(Popper,1959)、社会科学(MacKenzie,1978)、科学史(Kuhn,1983)以及科学政策(Weingart, 1982)。虽然上述作者倡导的理论观点可能大相径庭，但他们却有一个共同点：在处理大量数据时，他们未使用定量指标。 而提倡定量分析的研究者却采用了完全相反的方法，他们使用大量数据库，对各种出版物、引用和专利进行统计计算(Garfeild et Al., 1978)。虽然如此，两者之间都对科学发展轨迹十分关注，因此，需要较好地利用这种共同的关注，倡导定性论的研究者必须克服其不愿使用统计分析的弊病，同时所收集和整理的数据及其应用必须有助于形成理论上可站得住脚的科学概念(Callon, Law, Rip, 1986)。
以行为人网络理论为基础，人们根据行为人网络、相关问题结构以及问题网络的交互关系(Callon et al., 1986)，提议以共语技术绘制科学的动态发展和变化。理解科学动态变化的最可行的方式是对当今社会的科学力量进行透彻考虑。“行为人网络”是共语技术绘制科学动态变化图的理论基础。实验室和文献被视为是科学家改变世界的两大有利工具。科学家在实验室内构筑复杂的世界并付诸于笔端(Latour, 1987)。科学家对文字十分重视。因为他们不仅通过文字发表其在实验室构筑的世界，并且以文字形式构筑世界并博得其他人的认同。虽然科学无法简单地归结为文字，但是文字仍然是人们研究世界在实验室内如何被创造、如何被转变的重要基础和信息源泉。因此，可通过研究文字（而非各行为人的行动）来绘制科学的动态变化。
共语分析试图通过根据一对或几对词语一起出现的频率，直接从文章的主题内容中提取科学课题并探究各课题之间的联系。这使得我们可以客观地研究各行为人，并洞察科学动态的发展和变化，而无需将之简单归结为内部或外部因素(Callon et al., 1986b)。总体而言，共语分析考虑因行为人策略产生的科学动态发展。一个主题领域内容的变化是多个个人策略共同作用的结果。这种技术原则上应能使我们识别各行为人并解释总体的动态变化(Callon et al., 1991)。
2.2 共语分析方法
共语分析作为一种内容分析技术，根据一对或几对词语(例如：词语或名词短语)在文章内成对出现的规律，确定文章所阐述主题领域概念之间的关系。以词语成对出现频率为基础的各项指数，例如包容指数和近似指数，可被用以衡量各词语之间的关系紧密程度。根据这些指数，词语被归集分类并在网络图内显示。例如，包容图被用以突出一个领域内的中心主题，而近似图被用以揭示中心主题背后的各项次要概念之间的联系。其他一些指数，例如：以密度和向心性为基础的指数，被用以评估每个图形的形状，显示每个领域向心结构的程度以及每个区域对其他区域的主辅关系。通过对不同时期的网络图进行比较，可发现科学的动态变化规律。共语分析技术最初是由the Centre de Sociologie de l’Innovation of the Ecole Nationale Superieure des Mines of Paris与法国the CNRS (Centre National de la Recherche Scientifique)在20世纪80年代提出的，当时被称做“LEXIMAPPE”。二十年来，该技术已被用以绘制几个研究领域的动态发展和变化规律。
许多实例(Turner & Callon, 1986; Callon, 1986; Courtial & Law, 1989; Law & Whittaker, 1992; Coulter et al., 1998)表明，在探究科学研究领域之间的关系以及揭示其他平时很难发现的重要关联关系方面，共语分析是具有很大潜力的。共语分析是一种强大的工具，有了这种工具，我们就可以跟踪并绘制一个社会认知网络的结构和演化(Bauin, 1986)。为此，它是一种发掘知识的重要方法。

扩展阅读

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