ทฤษฎีของ Granovetter เพิ่งได้หลักฐานเชิงเหตุและผลจากการทดลองขนาดใหญ่ ผลยืนยันว่าคนรู้จักห่าง ๆ ช่วยเรื่องงานจริง แต่เพิ่มเงื่อนไขสามข้อที่ผู้บริหารใช้วางแผนเครือข่ายได้
Karthik Rajkumar และคณะ ตีพิมพ์ "A causal test of the strength of weak ties" ในวารสาร Science ปี 2022 (พ.ศ. 2565) จากการทดลองสุ่มหลายชุดบนระบบแนะนำคนที่คุณอาจรู้จัก (People You May Know) ของ LinkedIn ผู้วิจัยสุ่มปรับสัดส่วนความสัมพันธ์ห่างในเครือข่ายของสมาชิกกว่า 20 ล้านคนตลอด 5 ปี ช่วงนั้นเกิดความสัมพันธ์ใหม่ 2 พันล้านคู่ และงานใหม่ 6 แสนตำแหน่ง
| ข้อค้นพบ |
ความหมายสำหรับผู้บริหาร |
| ผลเป็นรูปตัว U กลับหัว ความสัมพันธ์ที่ห่างขึ้นช่วยได้มากขึ้นจนถึงจุดหนึ่ง แล้วผลลดลง |
คนที่เจอกันครั้งเดียวแล้วไม่ติดต่ออีก ช่วยได้น้อยกว่าคนที่ห่างพอดี |
| วัดด้วยจำนวนเพื่อนร่วม ความสัมพันธ์ที่ห่างปานกลางให้ผลมากที่สุด |
คนที่มีคนรู้จักร่วมกันบ้าง แต่ไม่ได้อยู่วงเดียวกัน คือกลุ่มที่ควรให้เวลา |
| วัดด้วยความถี่ของการโต้ตอบ ความสัมพันธ์ที่ห่างที่สุดให้ผลมากที่สุด |
คนที่ไม่ได้คุยกันบ่อยยังมีค่า ถ้ายังมีคนรู้จักร่วมกันเชื่อมอยู่ |
| อุตสาหกรรมที่ใช้ดิจิทัลมาก คนรู้จักห่าง ๆ ช่วยมากกว่า ส่วนอุตสาหกรรมที่ใช้ดิจิทัลน้อย ความสัมพันธ์ใกล้ชิดช่วยมากกว่า |
ธุรกิจดั้งเดิมควรลงทุนกับความสัมพันธ์ใกล้ชิดควบคู่ไปด้วย |
ความสัมพันธ์ห่างแค่ไหนจึงช่วยได้มากที่สุด
ผลของ Rajkumar และคณะขึ้นกับวิธีวัด ถ้าวัดด้วยจำนวนคนรู้จักร่วมกัน คนที่อยู่ระดับกลางให้ผลมากที่สุด ถ้าวัดด้วยความถี่ของการโต้ตอบ คนที่คุยกันน้อยที่สุดให้ผลมากที่สุด เมื่อรวมสองข้อเข้าด้วยกัน กลุ่มที่ควรให้เวลาคือคนที่มีคนรู้จักร่วมกันอยู่บ้าง แต่ไม่ได้คุยกันเป็นประจำ เช่น คู่ค้าเก่าของคู่ค้า หรือสมาชิกสมาคมเดียวกันที่อยู่คนละอุตสาหกรรม
ผลนี้ใช้กับธุรกิจไทยที่ไม่ได้ทำงานผ่านระบบดิจิทัลได้แค่ไหน
การทดลองเกิดบน LinkedIn และวัดการย้ายงาน จึงบอกเรื่องการหางานได้ตรงที่สุด การยกไปใช้กับการหาลูกค้าหรือคู่ค้าเป็นการตีความต่อ ข้อที่ควรจำคือผลแยกตามอุตสาหกรรม ในอุตสาหกรรมที่ใช้ดิจิทัลน้อย ความสัมพันธ์ใกล้ชิดช่วยเรื่องงานมากกว่า ผู้บริหารธุรกิจดั้งเดิม เช่น รับเหมาก่อสร้างหรือค้าส่งวัตถุดิบ จึงไม่ควรทิ้งวงใกล้ชิดเพื่อไปไล่คนรู้จักใหม่อย่างเดียว
