people analytics tokyo #1

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

4. http://alumni.media.mit.edu/~taemie/research.htm

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？

10. まとめると
● 生産性が高くイノベーションが起こる組織を作るに
は、組織内のインフォーマル・ネットワークを強くす
ることが不可欠
● インフォーマル・ネットワークの測定や分析、考察に
社会ネットワークの知見が使える！

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）

13. 以上、ご清聴
ありがとう
ございました！