DataArtBIチームのSvyatoslavZborovskyは、企業システムを使用して最も頻繁に感謝されている同僚を調査しました。Habrの記事で、彼はグラフをすばやく作成して最適化する方法と、グラフに割り当てることができたクラスターについて説明しました。
DataArtのデータアナリスト、Svyatoslav Zborovsky
DataArtはかなり大規模なIT企業であり、10か国の20のオフィスで3000人以上が働いています。多くのプロジェクトチームはさまざまな都市に分散しており、従業員間のやり取りやCOVID-19の大流行がオンラインで行われる前に行われました。 9年前、同社はTYPを使用して同僚にリモートで感謝する方法を考案しました-ありがとうございます。ヒントは現地通貨の類似物であり、ボーナス、給与、または年功序列とは一切関係ありません。それらはあなたを助けた人に送ることができ、あなたが自分で何か良いことをした人から受け取り、時々お土産と交換することができます：マグカップ、バックパック、パワーバンク、ゴム製のアヒルなど。興味があれば、もっとTYPシステムがどのように機能するかをここで読むことができますしかし、一般的に、それは本当にオンラインでそのような「ありがとう」です。2019年秋に発行されたDataArtでのチップシステムの仕組みに関する記事の
イラスト
。1年前に会社に就職しました。内部システム、特にヒントの制度を扱った後、私は同僚がいつも感謝している人に興味を持ちました。確かに、何人の人に「感謝」が送られますか（結局のところ、各人が自由に使えるポイントの数は限られています）？ヒントの交換を評価することで、システム内のどのような接続とグループを確認できますか？すべてがみんなに与えられていますか？それとも、会社は小さなクラスター、つまり趣味のグループに分かれていますか？これらの質問に答えるために、私はネットワークグラフを作成することにしました。
会社を代表して同僚に与えられるヒント（会議への参加、記事の執筆、社内イベントでの講演など、およびデフォルトでは毎月）が調査に含まれていなかったことをすぐに予約します。これは、同僚から同僚への古典的な「ありがとう」ではありません。
下のグラフは、過去4年間に何人の同僚がお互いに感謝し合っているかのダイナミクスを示しています。毎年の終わりにピークになる理由を推測します（ネタバレ：従業員はお互いに明けましておめでとうございます）。
重要な注意：会社の従業員数は過去4年間絶えず増加しているため、寄付されるヒントの数も増加します。そのため、グラフには、その月に会社で働いていた従業員の数に対する、1か月に寄付されたチップの数の比率を示すメトリックを示しました。したがって、実際のチップ寄付率を確認できます。
ツールとしてGephiを選択しました。 R / Pythonで独自のプログラムを手動で作成するよりも、ネットワークを探索できる言語を選択するよりも便利です。第一に、Gephiを使用すると、ネットワークのレイアウトを簡単にカスタマイズできます。第二に、テキストのサイズと色を簡単に調整できるため、余分な労力をかけずにグラフを読みやすくなります。
元のデータセットはリンクの表の形式で、46,896行で構成されていました。これはギフトのヒントの個々の事実です。 2011年以降、これは、時間出席システム内で同僚が公式にお互いに感謝した回数です。次のようになります。
したがって、グラフを単純化するために、50を超えるフィルター度を適用しました。つまり、50を超える接続（寄付またはヒントの受け取りの事実）を持つ同僚のみをグラフに残しました。
スタイリングを試した後、FruchtermanReingoldに落ち着きました。次のよう
になりました。クラスターを識別するために、フィルター処理されたグラフにモジュール性統計を追加しました。それらの8つがありました。
次に、ノードのサイズを変更して、大きなドットが特に多くのヒントを得る人々に合うようにしました。これにより、各クラスターの主人公を特定することができました。
最終的な視覚化は次のようになります。
しかし、これらの人々は誰ですか？それらをクラスターに結合するためのロジックは何ですか？理解するために、グラフに従業員名を表示するノードテーブルを追加しました。残念ながら、機密保持の理由から、そのようなデータを記事に含めることはできませんが、彼らの助けを借りて何とか確立できたものをお伝えすることができます。
青色（全観測値の20.61％）は、比較的小さな都市にある小さな開発センターの同僚を表しています。 DataArtはそこでの労働市場で非常に強力なプレーヤーですが、専門家コミュニティは全体として非常に小さいです。このような状況下で、地方事務所は同僚の生活の中で重要な位置を占めており、彼らはさまざまなプロジェクトに従事していても、互いに非常に緊密に連絡を取り合っています。これは、頻繁な「ありがとう」にはっきりと反映されています。リーダー-HRマネージャー、システム管理者、会計士、および最も経験豊富なエンジニア。インターンのメンターとして機能し、地元の開発センターの生活に積極的に参加します。つまり、彼らはウェビナーを実施し、彼らの仕事の結果と興味深い事例をオフィスで発表し、同僚に人気のある会議でプレゼンテーションを行います。中央の大きなノードはヘルプデスクエンジニアです。
グリーン（18.88％）-対照的に、中規模の非首都にある最大の（驚くべきことに！）オフィスの同僚。ただし、ここでは状況が異なります。一般に、人々がお互いにヒントを送信する可能性は低く、私にははっきりとした「お気に入り」がありません。 [SZ13]
パープル（18.88％）-旅行の計画と予算の計算を支援するマネージャー、および内部BIチームのメンバー。また、プロジェクトマネージャー、デリバリーマネージャー、チームリーダー、クライアントのオフィスを訪れる可能性が高い上級開発者など、「ファン」カテゴリもあります。
黒人（15.45％）は、さまざまなレベルや専門分野の同僚から同じように頻繁に感謝される「善良な人々」です。最大の黒い点はシステム管理者ですが、それを除いて、オフィスマネージャーと英語の教師はこのカテゴリに分類されます。
オレンジ（11.59％）は、上級管理職、人事マネージャー、および労働市場で会社を宣伝する人々を集めています。これらすべての人々は、雇用主としてDataArtブランドを開発し、さまざまなチームや部門で働いていますが、定期的に交差し、お互いに感謝しています。この傾向は、システムの運用の9年間すべてにわたって追跡できるため、そのような同僚を1つのクラスターに結合することは非常に論理的です。
別の小さな場所は赤でマークされています（6.87％）。最大のポイントは、2人のシステム管理者とチーフHRです。彼らは、同僚とのコミュニケーションに多くの時間を費やし、多くの点で彼らを互いに結び付けています。
濃い緑色（3.86％）-再びsysadminsですが、特定のオフィスに関連付けられていません。これらは、仮想環境のセットアップ、企業システムの作業の確立、およびさまざまな都市や国の同僚へのアドバイスを支援する人々です。したがって、代表者が他のグループよりも頻繁に感謝する特定のグループを特定することは不可能です。会社のすべての従業員は彼らに等しく感謝しています-このため、彼らは別のクラスターに資格があります。
黄色（3.86％）-内部システムのプロジェクトマネージャーとEDUの開発者。ここでは、作業時間を追跡し、プロジェクトのアクティビティのダイナミクスを監視し、トレーニングコースを蓄積し、相互に通信します。一言で言えば、彼らは会社の生涯を反映しているので、彼らに取り組んでいる人々はしばしば感謝され、さらに、さまざまなプロジェクトや国の同僚に感謝されます。
結果のグラフは、社内の水平方向の接続を正確に反映していると思いますが、個々のプロジェクトやアカウントの外部ではありません。システム管理者が図の中で特別な位置を占めていることはそれほど驚くべきことではありませんが、とにかくそれを示すことは不必要ではありません。同僚が彼らをどれほど高く評価しているかを疑わないようにしましょう！
グラフは、サンキューポイント研究所が存在する全期間のチップ接続の履歴に基づいて作成されました。同じ研究を繰り返しますが、すでに1年/半年のサンプルでは、クラスターの構造が変化します。最大のクラスターは、選択した時間枠でリリースが成功した大規模なプロジェクトになります。残りのクラスターは通常のローカル接続を形成し、マネージャー、sysadmin、英語の教師に感謝します。
私の小さな研究の経験は、集団内の社会構造をよりよく理解したい人にとって役立つかもしれないと思います。同僚は本当にお互いをよく扱いますか？彼らはしばしば「ありがとう」と言う準備ができているのは誰ですか？さらに、そのような研究は、通常の「ありがとう」以上のもので励まされるべき、一見見えないヒーローを特定するのに役立ちます。