Model Documentation

תיעוד מלא של מודל האבחון הארגוני — שאלון, ממדים, ציונים ומנגנון הסיווג

1. מנגנון השאלון

11 שאלות → 2 ממדים פונקציונליים + 4 ממדים רשתיים → סיווג ל-17 טיפולוגיות

Functional

Flexibility

Creative problem-solving & innovation

Functional

Flexibility

Rapid adaptation to external change

Functional

Flexibility

Developing unique capabilities & exploration

Functional

External Focus

Market pressures & competition

Functional

External Focus

Short-term measurable performance targets

Network

Connectivity

Collaboration & information sharing frequency

Network

Centrality

Centralized decisions & information

Network

Clustering

Strong identity within sub-groups

Network

Formal rules, procedures & hierarchy

Q10

Network

Stability, efficiency & predictable outcomes

Q11

Network

Betweenness

Coordination through a specific relay person vs. directly

2. חישוב פרופיל פונקציונלי (CVF)

מיפוי לרביע הDominant בתוך מודל CVF (Competing Values Framework)

// Functional dimensions (Q1–Q5)

functionalFlexibility = avg(Q1, Q2, Q3) // 0–10

functionalExternal = avg(Q4, Q5) // 0–10

// Quadrant assignment

if (Flexibility ≥ 5 AND External ≥ 5) → Create (Adhocracy)

if (Flexibility ≥ 5 AND External < 5) → Collaborate (Clan)

if (Flexibility < 5 AND External ≥ 5) → Compete (Market)

if (Flexibility < 5 AND External < 5) → Control (Hierarchy)

// Continuous distribution (for gap analysis)

f = Flexibility / 10, e = External / 10

Create = f × e

Collaborate = f × (1–e)

Compete = (1–f) × e

Control = (1–f) × (1–e)

הפצת ה-weights מאפשרת ניתוח הלימה עדין: גם כאשר הרביע הדומיננטי ברור, ניתן לזהות צרכים משניים משמעותיים.

3. סיווג רשת — 4D Euclidean Distance

Q6–Q11 → וקטור משתמש → מרחק לכל 17 טיפולוגיות → הטיפולוגיה הקרובה ביותר

// User vector (from answers)

Connectivity = Q6

Centrality = Q7

Clustering = Q8

Betweenness = Q11

// Distance formula (per typology T)

distance(T) = √(

(T.connectivity – user.connectivity)² +

(T.centrality – user.centrality)² +

(T.clustering – user.clustering)² +

(betweennessMap[T] – user.betweenness)²

)

bestTypology = argmin(distance)

הערה על Q9, Q10: שאלות אלה (כללים פורמליים ויציבות) משמשות כעת להעשרת חוויית המשתמש ולניואנסים בפרופיל, אך אינן נכנסות ישירות לחישוב המרחק.

4. מימד Betweenness — הנימוק

Centrality

מודד מספר קשרים המגיעים לצומת. Hub & Spoke = Centrality גבוה. צומת שרוב הקווים מגיעים אליו.

Betweenness

מודד שליטה על מסלולי זרימה. ניתן לקיים Betweenness גבוה עם Centrality נמוך: מגשר בין שבטים בעל מעט קשרים, אך כל התיאום עוברו.

למה הוסף? A2 ו-T1 חולקים וקטור 3D זהה (7,3,7). Betweenness מפריד ביניהם: A2=4 (תיאום מבוזר), T1=6 (מגשר-סנכרון). ללא המימד הרביעי כל הסביבה האגילית-שבטית הייתה מסווגת כ-A2.

5. טבלת ציונים — כל 17 הטיפולוגיות

הוקטורים הקנוניים המשמשים לסיווג. כל ציון בסקאלה 0–10.

ID	Name	Suitable Culture	Connectivity	Centrality	Clustering	Betweenness
H1	Core-Periphery Classic	Hierarchy	2	9	1	4
H2	Efficient Core-Periphery	Hierarchy + Market	4	7	3	6
H3	Autonomous Hierarchy	Hierarchy + Adhocracy	5	6	4	7
H4	Clustered Hierarchy	Hierarchy + Clan	3	7	6	2

ID	Name	Suitable Culture	Connectivity	Centrality	Clustering	Betweenness
M1	Classic Hub & Spoke	Market	3	10	1	10
M2	Collaborative Hub	Market + Hierarchy	5	8	3	7
M3	Agile Hub / Multi-Hub	Market + Adhocracy	6	6	4	5
M4	Decentralized Execution	Market + Clan	8	3	6	2

ID	Name	Suitable Culture	Connectivity	Centrality	Clustering	Betweenness
A1	Flexible Innovation Network	Adhocracy	4	2	3	2
A2	Innovation Network with Learning Communities	Adhocracy + Clan	7	3	7	4
A3	Coordinated Innovation	Adhocracy + Market	6	6	5	5
A4	Brokered Innovation	Adhocracy + Hierarchy + Market	5	7	3	6

ID	Name	Suitable Culture	Connectivity	Centrality	Clustering	Betweenness
C1	Classic Community	Clan	7	2	9	2
C2	Open Community	Clan + Adhocracy	6	3	7	3
C3	Focused Community	Clan + Hierarchy	7	6	8	5
C4	Cohesive Action Community	Clan + Market	7	5	8	6

ID	Name	Suitable Culture	Connectivity	Centrality	Clustering	Betweenness
T1	Agile Network	Adhocracy + Clan + Market	7	3	7	6

6. לוגיקת ניתוח הלימה (Gap Analysis)

// Alignment check

primaryCulture = quadrantToCulture[sortedQuadrants[0]]

networkCultures = bestTypology.suitable_culture // e.g. "Adhocracy + Clan"

if networkCultures.includes(primaryCulture):

if secondary is significant (>20%) AND not supported:

→ PARTIAL alignment

else:

→ EXCELLENT alignment

else:

→ GAP identified

הלוגיקה בודקת גם צרכים משניים: אם הצורך השני מהותי (>20% מההפצה) ואינו נתמך על ידי המבנה — ה-Gap מסווג כחלקי ולא כמלא.

מסמך זה מייצג את מצב המודל ביוני 2026. לשינויים היסטוריים ראה: Change Log.

Model Documentation

1. מנגנון השאלון

2. חישוב פרופיל פונקציונלי (CVF)

3. סיווג רשת — 4D Euclidean Distance

4. מימד Betweenness — הנימוק

5. טבלת ציונים — כל 17 הטיפולוגיות

Hierarchy — 4 טיפולוגיות

Market — 4 טיפולוגיות

Adhocracy — 4 טיפולוגיות

Clan — 4 טיפולוגיות

Transitional / Cluster — 1 טיפולוגיות

6. לוגיקת ניתוח הלימה (Gap Analysis)