2012/01/28に行われる、第三回Twitter研究会向けの発表資料です。 他の発表者および参加申し込みは以下から。 http://partake.in/events/b7b25ded-4918-4e57-9984-15d11200e561

1. 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
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2. 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
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3. 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
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4. 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
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5. 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
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6. 「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
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7. 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
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8. 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
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9. 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
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10. 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
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11. 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...
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12. グループの運用状況
まどか
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13. 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
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14. /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
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15. 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
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16. 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
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17. 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
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18. 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
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19. 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
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20. 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
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21. 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
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22. 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
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23. ポスト量
↓311地震
Invite祭り↓
↓ゴールデンウィーク
節電休み↓
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24. 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
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25. 平均発言長（拡大）
本家Twitterの平均値
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26. 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
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27. 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
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28. 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
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29. 返信比率
返信率は徐々に増加、
8割程度で安定
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30. ユーザごとの分析
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31. 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
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32. 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？
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33. 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
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34. 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？
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35. 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

36. 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
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