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弱い情報がteamingに与える影響について
ネットワークサイエンスから考える
People analytics tokyo #2 teaming
2019年9月11日
大成弘子
自己紹介
• 職業:ピープルアナリスト 兼 エンジェル投資家
「働く人々の幸福に」をテーマにいろんな企業で分析コンサルティングしています
• 専門分野:ネットワーク科学(特に人間関係)、深層学習(特に自然言語処理)
• 執筆:『データサイエンティスト養成読本 ビジネス活用編
∼ピープルアナリティクス入門∼』(2018年)
『データサイエンティスト養成読本
∼ソーシャルメディアネットワーク分析』(2013年)
• 翻訳:『プログラマのための論理パズル』(2009年)、他1点
• 論文: Suicide Ideation of Individuals in Online Social Networks , PLOS ONE(2013)
SNS上における自殺傾向のある人の人間関係の調査論文
• メディア連載:WirelessWire News「採用と活躍の技術」
https://wirelesswire.jp/author/hr-tech/
7月に深センへAI視察ツアーに行ってきた
そこで感じたこと
中国人の「団結力」はんぱない!
高齢化、少子化、孤独・・・
いまの日本に必要なのは
「団結力」!!!
どれに投資しますか?
プランA プランB プランC
メリットの数 8 4 4
どれに投資しますか?
プランA プランB プランC
メリットの数 8 4 4当選
グループで議論した後、
どれに投資するか決めてください。
プランA プランB プランC
メリットの数 8 4 4
2つずつ
2 2 2 2
メリットの共有数
4人で議論してもらいます。各人が持っているメリットを共有することで各プラン
のメリット数と一致するようになっています。どれが当選すると思いますか?
全て
4 4 4 4
1つずつ
1 1 1 1
グループで議論した後、
どれに投資するか決めてください。
プランA プランB プランC
メリットの数 8 4 4
2つずつ
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全て
4 4 4 4
1つずつ
1 1 1 1
当選
隠されたプロフィール
人は最初に自分が持っていた情報を重視し、後から獲得した情報を軽視する。
これを「隠されたプロフィール」と呼ぶ(※1)。社会認知科学では、
「係留と調整のヒューリスティック」とも呼ばれる。
仮に、最初の情報が間違っていて、あとから重要な情報が入ってきたとして
も、その情報は弱く認識される(隠されたプロフィール)ので、みんなで議
論したとしても、間違った結論を出すことがあるということ。
※1: Garold Stasser, William Titus, Hidden Profiles: A Brief History (2003)
対人交流的記憶(TM)でチームを高める
人事に詳しい
Aさん
経理に詳しい
Bさん
統計に詳しい
Cさん
対人交流的記憶(TM:Transactive Memory)とは、組織内で「誰が何を知っているか」
という記憶のこと(社会心理学者ダニエル・ウェグナーが1987年に提唱)。
個人の記憶
一人で記憶できることには限界がある。
またチーム全員が同じ知識を記憶しても
発展性がない。
組織の記憶
「誰が何に詳しいのか」というメタ情報
を記憶しておくだけで、組織は非常に効
率的に情報を必要なときに取得できる。
ネットワークの帯域を広げる
弱いつながりは、シンプルな情報で変化が少ない静的な情報を多種多様に得る。
強いつながりは、複雑な情報で変化の速い動的な情報を得る。
濃い対人交流的記憶(TM)を作るには、チーム内の活発なコミュニケーションが必要。チー
ム内のつながりが強くなるほど、ネットワークの帯域が広がり、複雑な情報や弱くて重要な
情報が伝わるようになる。
Sinan Aral and Marshall Van Alstyne, The Diversity-Bandwidth Trade-off (2011)
まとめると
人が持つさまざまなバイアスを回避しつつ、
1.対人交流的記憶(TM)を高める
2.強いつながりを促進し、ネットワークの帯域を広げる
そうすることでチームは「団結力」を増す!
teaming and weak internal information

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