Share |

суббота, 24 февраля 2018 г.

Как работает команда: анализ внутригрупповых процессов и ролей участников команды






На Западе сейчас набирает силу тема Organisational Network Analytics или оно же - Social Network Analytics. Я прошел курс на Курсере Applied Social Network Analysis in Python Мичиганского университета. Курс действительно Applied - прикладной в том смысле, что теория только в том объеме, чтобы можно было понять, как применять на практике, но про курс я еще напишу.
По материалам курса я уже сделал пост Исследование email коммуникаций в компании. На сегодня я прошел курс и для повторения я решил сделать что-то на своих данных.

Задача

Я стал собирать данные в закрытой группе на facebook по HR-аналитике. Эта группа закрыта потому, что туда могут попасть только те, кто не просто прошел семинар по аналитике, но и выполнил свой проект. Т.е. там те специалисты, кто умеют работать руками. И обсуждение происходит не обще теоретических вопросов HR и HR-аналитики, а рабочих вопросов. И нас всего 7 человек.
Я решил посмотреть, как работает команда спецов, как происходит взаимодействие, кто у нас проявляет максимальную активность, кто имеет максимальное влияние и т.п..
Мне было бы интересно услышать ваше мнение:

  1. как работает наша команда;
  2. как это можно применять в "боевых" условиях.

Методология

Я сильно не замарачивался и сделал так:

  1. Если участник группы размещает пост - это активное действие. Причем, неважно, делится ли участник каким-то знанием или спрашивает совета: в любом случае он проявляет активность. Во втором случае польза для группы не менее важна, поскольку позволяет также тренировать свои навыки. 
  2. Если другой участник отреагировал на этот пост - это реактивное действие. Реакция может быть в виде коммента или лайка. И для меня неважно: завязалась ли там дискуссия на 500 комментов или ограничилось все одним комментом или лайком. Важно, что пост вызвал реакция участника команды. 

Итого, файл получился таким.
Пост      Реакция   Тип           Дата
Иванов  Петров     коммент   22.02.2018
Петров   Сидоров  лайк         22.02.2018
Таким образом, мы можем посчитать активность Иванова через реакции на его пост дургих участников команды. Если пост Иванова не получил ни коммента, ни лайка, то в таблице он просто не отразится. Чем больше членов команды отреагирует на пост Иванова, тем больше активности он соберет.

Вводные замечания


  1. Данные я собирал, начиная с 12 февраля, поэтому данных мало, и я не погружаюсь в бОльшую глубину, типа: проводить анализ отдельно для реакций типа "лайк" и "коммент" - данных не так уж много. 
  2. Для специалистов сообщу, что эти данные в зависимости от разных показателей я использовал как граф, как мультиграф, директграф или мультидиректграф. 

Результат

Далее я уже применяю Social Network Analytics.

Диаграмма 1

Как работает команда: анализ внутригрупповых процессов и ролей участников команды



Это общая схема взаимодействия команды.

  1. Чем насыщенней цвет узла (кружка), тем больше активностей и реакций проявил член команды. 
  2. Толщина линии обозначает силу связи (количество реакций членов команды на посты друг друга).
  3. Направление стрелочки показывает направление реакции, т.е. например к 4 и 6 членам команды стрелочки не ведут, только от них, значит, что эти члены команды либо не постили, либо на их посты не отреагировали. 
  4. Также обратите внимание, но не каждый член команды реагировал на посты всех остальных участников. Например, 5 не связан напрямую с 4 и 6.

Диаграмма 2. Общий уровень действий 

Как работает команда: анализ внутригрупповых процессов и ролей участников команды

На диаграмме показано общее количество активностей и реакций каждого члена команды. Т.е. первый чувак 62 раза получил реакции на свои посты и сам комментил и лайкал посты других участников, а у шестого участника этот показатель равен 5.
Давайте посмотрим на это же, но уже в разрезе активностей и реакций

Диаграмма 3 Активности и реакции



Как работает команда: анализ внутригрупповых процессов и ролей участников команды
Диаграмма 3 почти аналогична диаграмме 2 с той лишь разницей, что мы общее число действий раскладываем на активности и реакции. Т.е. например, у второго члена команды общий скор 41 с диаграммы 2 превращается на 16 реакций других членов команды на его посты и 25 его личных реакций на посты других участников.

Диаграмма 4. Количество прямых связей

Это показатель прямых связей члена команды с другими членами команды. Перый и второй участники команды имею связи со всеми остальными участниками группы, самый низкий показатель - у шестого члена команды. Он взаимодействует напрямую только с третью команды (мы помним выше, что он реагировал на посты первого и второго участников команды)

Диаграмма 5 betweenness_centrality

Не знаю, как перевести этот показатель на русский язык, он обозначает свойство сети, когда оценивается количество путей через один узел между двумя другими узлами. В нашем случае, как выше показал, не все члены команды связаны напрямую между собой. Поэтому, чтобы условно одному члену команды "попасть на прием" к другому, надо добраться через другого члена команды. И чем чаще эти пути проходят через конкретного члена команды, тем важнее роль этого чувака во внутри командном взаимодействии. Это некий такой узел связи команды.
Как работает команда: анализ внутригрупповых процессов и ролей участников команды
И здесь картина становится интересной: ожидаемо первый и второй участник получили высокие показатели (причем, показатели одинаковы, поэтому если первый член команды уйдет в отпуск, с командой ничего плохого не произойдет с т.з. коммуникаций), и выстрелил седьмой участник, к которому тоже идут ниточки участников. Несмотря на низкую в целом активность, он замкнул на себе некоторые пути дорожки.

Диаграмма 6 PageRank

PageRank - это технология, которая используется Google для определения страниц сайтов, которые выдаются по запросу, как самые релевантные. Т.е. это те страницы сайтов, на которые чаще всего ссылаются другие сайты в интернете. 
В нашем случае, это по сути индекс влиятельности (есть еще индекс authority, но в нашем случае он почти один в один совпадает с PageRank). 

Как работает команда: анализ внутригрупповых процессов и ролей участников команды

Обратите внимание, "влиятельность" первого и второго членов команды на одном уровне, что говорит о том, что чрезмерная активность сама по себе не всегда добавляет авторитета. И на третье место вышел пятый участник команды. Достаточно ожидаемо: в рейтинге PageRank важнее активности члена команды, и он по ним на третьем месте. 
Резюме: мы рассмотрели несколько параметров взаимодействия команды, ролей участников команды на конкретном примере 


__________________________________________________________

На этом все, читайте нас в фейсбуке, телеграмме и вконтакте


Комментариев нет:

Отправить комментарий

Популярные сообщения

п