INPUTしたらOUTPUT!

忘れっぽいんでメモっとく

people analytics tokyo #1に参加してきました。

以前、以下の本を読んで人と人とのつながりが組織のパフォーマンスに影響するということを知り、ちょうど勉強会が開催されたので無理をお願いして参加させていただきました。

職場の人間科学: ビッグデータで考える「理想の働き方」

職場の人間科学: ビッグデータで考える「理想の働き方」

以下メモ


趣旨説明: People Analytics Tokyoについて

signature forcus predict
ideation signature individual which employee will come up with good ideas
influence signature individual which employee will change other's behavior
efficiency signature team which teams will complete projects on time


Drive Business Performance by People Analytics - 国内外の最新トレンドと事例を添えて -

  • people analyticsの目的
    • people analyticsはビジネス
      • 目標
        • business outcome
      • 可視化・解析
        • key driver
        • workforce capability
      • 改善
        • people process
  • 外資系ジュエリーショップの分析例
    • business outcome
      • コスト削減
    • key driver
      • 不正発生率の低下
    • workforce capability
      • 不正予測につながる要素の特定
    • people process
      • 不正防止施策


Rによるemailコミュニケーションの可視化

自分の過去スライド({tidygraph}と{ggraph}による モダンなネットワーク分析(未公開ver))を引用いただきました!


  • Enron Email Dataset を元にコミュニケーションを可視化
    • from, toなどmessage列からパースするの非常に大変そう。。。
    • 送受信日付が2044年など異常値もある。。。
  • ネットワーク分析の指標を退職者予測に使いたい
    • 退職者はネットワークが徐々に狭くなっていく? or 深くなっていく?


感謝ネットワークからみる組織のコミュニケーションの形

  • people analytics = 働く人々を幸福にする分析
  • 幸福学における幸福の定義
    • happy
    • well being
    • positive psychology
    • happiness and wellness
  • 幸福は一貫して小さな幸福をやり続けることが大事
    • 宝くじがあたるより、毎日ご飯が美味しい
  • 一過性(給料アップなど)よりも継続性(感謝など)の方を重視する必要がある
    • エンゲージメントの高さ、低さによる感謝のワードランキングにはほとんど違いがない
      • エンゲージメントと感謝の量(感謝する量/感謝される量)は無相関(r = 0.0)
    • エンゲージメントの高い社員は「ありがとう」に理由をつける
      • ありがとうの安売りにならないように気をつける
      • ボキャブラリー豊かな上司はいい部下を育てる


People Analyticsと社会ネットワーク分析


組織の「価値観」ネットワークの可視化と「評価」の関係性

  • 相性(価値観)と評価はどのくらい関係するのか?
    • 会社の価値観位マッチする人を採用すべき vs 組織には多様性が重要
  • ある会社の分析例


群衆の知恵・集団的知性 〜 会社で集まる意味あんの?〜

  • 集団は一人の天才に勝てない?
    • 雄牛の体重当てコンテスト
      • 食べられる量を当てる
      • 787名が6ペンス払ってコンテストに参加
        • 中央値1207
        • 正解は1198
        • 誤差0.8%
        • 一般人の判断を集めると多くの場合、極めて正確である
  • 選挙の予測結果は多くの一般人の判断を集約した方が専門家の予測を上回る
  • 5000人の意見を集める vs 5ニングループで相談した4グループの意見を集める(計20人)

    • 後者の勝ち
      • 組織の作り方が重要
  • どのような問題で群衆の知恵が働くのか?

    • 群衆の知恵は多様なタスクで機能する
  • どのような人たち、ネットワーク構造で群衆の知恵が働くのか?
    • 社会的感受性が高いと機能する
      • 女性割合が多い
      • みんなが発言する
      • etc...



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