NTT研究所におけるYammerの取り組みと、社内Twitterの統計解析

NTT研究所におけるyammerの取り組み社内Twitterの統計解析 NTT情報流通プラットフォーム研究所中山心太坂本仁明 1

自己紹介• 中山ところてん • ＠tokoroten • Pythonista• 分野 • セキュリティ • 自然言語処理 • ビッグデータ • PFIさんと一緒にJubatusやってます 2

yammerって何？• 米国yammer社が開発したTwitterクローン • http://yammer.com • 会社のメールアドレスを登録するとドメインごとに部屋が作られる • 無料でSaaSで提供、社外からでもアクセス可能 • PC,スマホ,etc • Facebookライクに機能拡張 • スレッド型、Likeボタン、etc • 有料プランで管理機能が使える• 競合 • Twitter、Facebook • Salesforce Chatter 3

yammerを利用している会社たち• 国内だと • 楽天 • ロフトワーク • 日立ソリューションズ • リクルート • etc 4

NTT研究所におけるYammer• ソーシャルメディアの評価試験中 • 全社員に導入を義務付けてるわけではない• 社内SNSやOSS Twitterクローンから移行中 • 社内コミュニケーション用サーバがクラッシュ • 管理・復旧がメンドクサイ、yammerを使ってみよう • 結構いいじゃん、お金払おうかなぁ・・・ • 地震で電話が繋がらん、yammerで連絡だ！ • ほかの部署の人も口コミでワラワラと入ってきた • 社内研修に利用されるようになってきた • 現在に至る 5

「NTT研究所のYammerの使い方は変です！」 by Yammer社の営業• Yammerはメールアドレスごとに空間作られる • 中小企業では数人が登録して、ボトムアップ利用• 大企業はトップダウンで利用する • 社員へのアカウントの払い出し • 顔写真アイコンの義務化 • 管理職が積極的に発言、業務に利用• NTT研究所は完全にボトムアップ • 口コミで人数がひたすらに肥大化 • 未だにハンドルネーム、アニメアイコン多数 • メールアドレスから社員録で実名特定可能なので放置 6

Yammerを導入してどうなった？• 研究所の縦割りの解消（が尐しはできた） • 12個ある研究所が縦割りで運営 • lab.ntt.co.jp でメールアドレスは共通 • 研究所を跨いだコミュニケーションの実現 • ○○の発注にどこを使った？ • 【急募】ポートミラーできるCiscoのルータ • ××なルールがあるのはうちだけ？ • それ面白い、共同で特許書こう。• ロケ間の解決 • 武蔵野、厚木、京阪奈、筑波、横須賀、品川、田町、大手町• 社内SNSの衰退の加速 • トップダウンで導入したSNSがお葬式状態になった 7

NTT研究所におけるユーザの分布 1.6% 50 • 情報発信者 6.6% 200 • 閲覧ユーザ23% 700 • 登録ユーザ 3000 • 社員数 8

機密性の高い情報の取り扱い• 社内サーバにアップロード、YammerにURLを貼り付け • Yammer社に情報がアップロードされない • 家からは見れないが、会社からは見れる 9

アカウントの連携• 本家Twitterのアカウントをyammerに登録しておくと#yamで投稿 • #yamで検索してyammerを使ってる会社を探すソーシャルハック 10

グループの運用• グループは自由に立ててよい• 研究所ごとのグループ • PFLab,SPLab,CSLab,NSLab....• ロケーションのグループ • musashino,yokosuka,keihannna,tsukuba,...• 雑談グループ • /dev/null, joke, junk, SocialBookmark, 作業ログ• 趣味グループ • Animation, Apple,グルメ,book, Game, AnalogueGame, 親バカ部, 酒, Sound, 自転車, 陸上部• 実務グループ • LifeScience, challenge25, Android, 図書館 ,IPv6 ,IETF ,hack, OpenFlow• 同期のグループ • H19, H20, H21, H22... 11

グループの運用状況まどか 12

グループ紹介： /dev/null• 分かる人にだけ分かって欲しい謎発言をするグループ • たぶん、一番Twitterの運用に近い• アルファベット順で一番上に出るから便利• 一番盛り上がっているが、盛り上がっていないグループ 13

/dev/nullで分かったメール文化の問題点• メールはあて先のない意図のないものは投げない • 偉い人が直接きて「yammerに書いた○○の書き込みってどういう意図？」と聞かれる。 • 何の意図もありませんと伝えると驚かれる• メール文化はコミュニケーション＝人への働きかけ • 自分がどういう人かを知ってもらうという考えがない • デジタルネイティブは自己を知られるメリットを理解している 14

グループ紹介：Animation• 察してください、実況とかしてますまどかラピュタのときの実況まどか 15

グループ紹介：SocialBookmark• ブックマークレットで一発投稿 • ブックマークを基にして議論する 16

グループ紹介：Asakatsu、LifeScience• 雑談から「じゃあ勉強会やりましょう」で誕生• Asakatsu、朝活 • 朝8時に出社して、始業前に好きなことを話す勉強会• LifeScience • 脳科学や生命科学の本の輪講 • やってる人たちはNWとか、素材とか、Web 17

Yammerの統計解析• 仮説 • 人数が増えるにつれてメールのように冗長で儀礼的なコミュニケーションなっているのではないか？• アプローチ • YammerのAdmin機能で発言をすべて抽出 • CSVファイルをPythonスクリプトで処理 • URLは除去 18

解析の指標• 解析指標（いずれも一日単位） • ユニーク発言者数 • 発言量 • 平均発言文字列長 • 丁寧語比率 • 「です」「ます」が含まれているか？ • グループ発言比率 • 返信比率• その他解析結果 • 役職と投稿の関係 • 時間帯ごとの発言量 19

解析の目的• 社内Twitterの動向が統計処理でつかめないか？• 社内Twitterの解析指標の基準軸を作りたい • 基準に沿って統計とって匿名化すれば、会社を跨いでも有為な情報を交換可能• 他社の人も同じ指標で解析して欲しい • NTT研究所だけ統計解析しても客観性が怪しい • NTT研究所だけで起きている特異的な事象なのか、他社でも起きている普遍的事象なのか知りたい 20

登録ユーザ数の遷移• Admin機能の統計から新入社員↓ 研修から復帰↑ Invite祭り↓ ↑ 311地震 ↑鯖が壊れたのでyammerに引越し 21

ユニーク発言者数 Invite祭り↓ ↓311地震 ↓ゴールデンウィーク ←節電のための夏季休暇 22

ポスト量 ↓311地震 Invite祭り↓ ↓ゴールデンウィーク節電休み↓ 23

平均発言長平均発言長は徐々に増加 60文字程度で安定本家Twitterより長い本家Twitterの平均値 24

平均発言長（拡大）本家Twitterの平均値 25

丁寧語比率人数が増えるにつれ丁寧語は増加、3割程度で安定 311地震の際は丁寧語が五割以上に増加 ↓夏休みで母集団が尐ない ↓311地震 26

丁寧語比率のスレッド主との比較スレッド主に限定すると丁寧語は二割弱レスした人第一投稿者 27

グループ発言比率地震を境に情報の交通整理が活発化 ↓311地震 Public TL のみ利用 28

返信比率返信率は徐々に増加、 8割程度で安定 29

ユーザごとの分析 30

ユーザごとの分析（対数軸）ヘビーユーザほど、Twitterに近い利用の仕方をしている？本家Twitterの平均値 31

投稿時間の分布フレックスの勤務時間 ↓昼休み ↓帰宅中？家から投稿↑ 寝てる出社してNoticeを確認する人が多い？ 32

考察• Twitter的な運用からFacebook的な運用へ変化 • 返信比率の増大 • 丁寧語比率が徐々に増加 • 文字列長の増大• 夏休み前後で傾向が変化 • 311地震で入った人が飽きていって、代わりに研修から戻ってきた新人が加入？• ヘビーユーザはTwitterと似たような使い方• 管理職の利用が尐ない • 登録率が悪いが、ログイン率は大差がない • 発言する回数は有為に尐ない • 社員の監視に使っているような印象を受ける 33

管理職はなぜ書き込みをしないのか？• 管理職が利用するインセンティブが薄い • 社内の他部署の人とコミュニケーションを行って価値を生み出すことを仕事としていない • 社外の人とコミュニケーションを行って価値を生み出すことを仕事としている • yammerに書くよりも、FBに書いたほうがレスがもらえる• コミュニケーション能力の限界、ダンバー数 • 一般社員はコミュニケーション能力があまっている。 • 管理職は多くの人と付き合わねばならないため限界？• 管理職が愚痴りたい内容は社員には聞かせられない • 管理職同士が相談できる環境が必要？（士官用のバーみたいな） • 管理職より上は椅子取りゲームなので、情報を秘匿したほうが有利？ 34

今後の課題• ユーザのセグメントごとの詳細な分析 • 9月から発言量が増えているのは新人の影響か？ • 役職と発言量の関係 • 管理職と非管理職という二元化されたものだけではなく、年齢や、入社年度とのクロス統計を行う • 所属とコミュニケーションの関係 • 組織を跨いだコミュニケーションが行われているか• 利用される言葉の解析 • 単語のトレンドの変化、話題の抽出、共起の調査• リンクの解析• Likeの解析

まとめ• 社内Twitterを導入すると色々と会社が変わります• この一年の変化 • セクショナリズムが薄れた • モノの貸し借りが盛んになった • 議論が増えた、勉強会が増えた • 中堅社員から昔話を簡単に聞けるようになった• 社内Twitterの統計解析の結果を共有しませんか？ • NTT研究所だけの統計結果は普遍性がない • 他社の統計解析の結果と比較して、普遍的な事象、 NTT研究所に特異な事象を洗い出したい• Twitterで自社を愚痴るくらいなら、Yammerで愚痴ろうｗ 36

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NTT研究所におけるYammerの取り組みと、社内Twitterの統計解析

by Tokoroten Nakayama on Jan 17, 2012

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