《组织学习、知识管理和创新的推动者：定性数据的原则、过程和实践》

本书建立了建构主义、解释主义和语言学方法，这些方法基于关于定性和文本数据的性质、作者对文本解释的影响以及用于证明文本解释的有效性检查的惯例。组织中的大量文本和定性数据往往未被探索。本书中概述的文本分析使读者能够了解将非结构化文本数据转换为有意义的数据进行分析的过程，以便通过情感分析来衡量员工的意见、反馈和评论，以支持基于事实的决策。这些方法涉及使用 NVivo 和 RapidMiner 软件来执行词法分析、分类、聚类、模式识别、标记、注释、备忘录创建、信息提取、关联分析和可视化。
书中的方法论方法以创新理论为感人概念，为研究数据分析奠定基础，提出了在地理上分散的个人和团队成员中实证探索组织学习、知识管理和创新实践的方法。基于从一家私立教育机构获得的数据，该组织通过焦点小组讨论和访谈，通过对这些主题的焦点小组讨论和访谈，强调了整合组织学习、知识管理和创新以提高组织绩效的必要性，探索对集体关系和网络、组织特征和结构以及影响此类创新举措的隐性和公开价值观的看法。在这个过程中，作者提出了一个新的理论，它建立在三个主题之上：关系和网络，知识共享机制，以及社会认知图式在促进涌现学习，知识管理和创新中的作用。