People analyticsと社会ネットワーク分析
- 1. People Analyticsと 社会ネットワーク分析 祖山 寿雄 June 28th, 2019 people analytics tokyo #1
- 2. 自己紹介 ● 祖山 寿雄（@who_you_me） ● フリーランスのデータサイエンティスト ○ オフラインマーケティングにおけるデータ活用 ○ オフライン広告とオンライン広告の統合分析 ● 兼Webエンジニア ○ インフラ（AWS, GCP）、サーバサイド（Python, Ruby, PHP）、ク ライアントサイド（Vue.js） ● 社会学修士 ○ 社会ネットワーク分析とテキストマイニングを用いたSNS上のつなが りの構造分析
- 3. 社会ネットワーク分析（SNA）とは何か ● ネットワークとグラフ理論を駆使して社会構造を分析 する学問分野 ● 噛み砕いて言うと ○ node（点）とそれらを繋ぐedge（辺）として人間関係を表現し、つ ながりの構造を分析する
- 5. （古典的な）事例 ● 弱いつながりの強さ ○ 転職において有効なのは、普段あまり連絡を取らない人との繋がり ● 6次の隔たり ○ すべての人は6ステップ以内の関係で繋がる。世界は狭い ● インフルエンサーの特定 ○ 中心性指標というのを使う ● コミュニティの抽出 ○ ネットワークのクラスタリング
- 6. なぜPeople AnalyticsにSNAなのか ● ここに来るような感度の高い人には自明かもしれない が一応…… ● 職場の目に見えないインフォーマル?ネットワークが 組織の生産性やイノベーションを左右するから
- 7. インフォーマル?ネットワークとは？ ● フォーマル?ネットワーク ○ 公式な人間関係、組織図 ■ 機能的組織、事業部制組織、マトリックス型組織 ○ 従来の組織論が重視してきたのはこれ ● インフォーマル?ネットワーク ○ 集団の中で自然発生的に生まれる人間関係 ■ 誰と誰は趣味が近いからよく話す ■ タバコ部屋コミュニケーション
- 8. ● SNAにおける人の繋がり（edge）は様々に解釈可能 ● edgeを共感の繋がりと解釈すると ○ インフォーマル?ネットワークの構造はモチベーションや帰属意識を 左右する ● edgeを情報の経路と解釈すると ○ インフォーマル?ネットワークの構造は組織の情報共有のあり方を左 右する ■ 「強いつながり」「弱いつながり」ともにイノベーションに影響する ● 様々な分野からの情報の集積（探索） ● 近いもの同士でも緊密なコラボレーション（深化） インフォーマル?ネットワークと 生産性、イノベーション
- 9. もっと分かりやすく言うと ● 疎なインフォーマル?ネットワークの組織 ○ 仕事以外の話はしない ○ 他部署の知り合いは少ない ● このような環境では会社での自分と、本来の自分が分 断されてしまう ○ 三遊間のゴロは誰がさばきますか？ ○ 心理的安全性は高いですか？ ○ 部署をまたいだコラボレーションは生まれますか？
- 11. とはいえ課題はある ● 分析に用いるデータをどう取得するか？ ○ アンケート調査 ○ メールのログ ■ フォーマル?ネットワークに近い ○ Slackのログ……は手に入らない ■ これが手に入ったらどれだけ嬉しいか…… ○ IoTで解決！ ■ https://include.bz/archives/11147 ● プライバシーの問題がついてまわる
- 12. 社会ネットワーク分析の学び方 ● 『ネットワーク分析 第2版』共立出版 ○ Rが書ける人向き ● 『オープンソースで学ぶ社会ネットワーク分析』オラ イリー ○ Python書ける人向き ● 『ネットワーク分析―何が行為を決定するか』新曜社 ○ 一般向き？（未読）