JP2007249307A - Communication style analysis method and system - Google Patents

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JP2007249307A
JP2007249307A JP2006068393A JP2006068393A JP2007249307A JP 2007249307 A JP2007249307 A JP 2007249307A JP 2006068393 A JP2006068393 A JP 2006068393A JP 2006068393 A JP2006068393 A JP 2006068393A JP 2007249307 A JP2007249307 A JP 2007249307A
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JP
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communication
group
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Pending
Application number
JP2006068393A
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Japanese (ja)
Inventor
Takashi Sonoda
隆志 園田
Original Assignee
Fuji Xerox Co Ltd
富士ゼロックス株式会社
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To analyze communications in detail and analyze the style thereof. <P>SOLUTION: An intergroup relationship calculation part 910 generates information on adjacency matrices of a group network having groups as elements, from network diagram information specific to tag position detection, emailing, calling and document sharing generated by a tag position log analysis device 220, a sending/receiving log analysis device 420, a call log analysis device 620 and an access log analysis device 820, in accordance with organization information representing a group to which each member belongs. A segregation index calculation part 920 calculates segregation indices specific to tag position detection, emailing, calling and document sharing, from the group network adjacency matrices specific to tag position detection, emailing, calling and document sharing. A segregation index display part 930 plots the sets of segregation indices in a coordinate with space coordinate axes set in terms of tag position detection, emailing, calling and document sharing. <P>COPYRIGHT: (C)2007,JPO&INPIT

Description

この発明は、組織中のグループのコミュニケーションスタイルを分析する技術に関する。 The present invention relates to a technique for analyzing the communication style of the group in the tissue.

従来、組織活動の特徴を調査するために、組織のメンバ間の社内メールを使っての連絡や口頭での報告など、さまざまな形態での交信を記録し分析する手法が利用されてきた。 Conventionally, in order to investigate the characteristics of the organization activities, such as reported in the communication and oral using an in-house e-mail between members of an organization, a method for recording the communication in various forms of analysis it has been utilized. 例えば、非特許文献1に見られるソーシャル・ネットワーク分析と呼ばれる手法では、組織のメンバ間のネットワークを、ネットワーク図で表現する。 For example, in a technique called social network analysis found in Non-Patent Document 1, the network between members of an organization, is represented in the network view. これにより、人事上の組織図では表現されないメンバの役割やメンバ間の依存関係を知ることができる。 Thus, it is possible to know the dependencies between roles and members of the members that are not represented in the organization chart on personnel. しかしながら、ネットワーク分析は、分析者が組織のメンバにインタビューやアンケートを行なうことによって進められるため、時間がかかる。 However, the network analysis, because the analyst proceeds by performing the interviews and questionnaires to members of the organization, takes time. さらに、分析のためには分析者の経験が必要となる。 In addition, it is necessary to analyze the experience for the analysis.

近年では、インターネットの発達により多くの交信が電子メールで行なわれるようになってきている。 In recent years, a number of communication have come to be carried out by e-mail by the development of the Internet. 電子メールは、メールサーバと呼ばれる電子メールの送受信を管理するコンピュータを通して行なわれる。 E-mail is carried out through a computer that manages transmission and reception of electronic mail called mail server. メールサーバには通信記録(電子メールログ)が残されており、これらを利用することでネットワーク分析も容易に行うことができる。 The mail server has been left communication record (e-mail logs) may be carried out these networks also analyzed easily by utilizing.

非特許文献2には、この電子メールログを使ったネットワーク分析の手法が提案されている。 Non-Patent Document 2, the method of network analysis has been proposed using this e-mail log. ネットワーク分析は、誰と誰がコミュニケーションを取ったことがあるかをグラフで表し、そのグラフの構造を調べることによって組織のコミュニケーションを分析しようとするものである。 Network analysis, anyone who represents Have you taken a communications graphically, it is intended to analyze the tissue communication by examining the structure of the graph. コミュニケーションの参加者はノードで、その間のコミュニケーションはリンクで表される。 Communication of participants in the node, while the communication is represented by the link. そして、コミュニケーションの回数はリンクの太さで表される。 Then, the number of communication is represented by the thickness of the link.

ネットワーク分析で重要な指標は、入次数と出次数、2点間の距離、中心媒介性である。 Important indicator in network analysis, in-degree and out-degree, the distance between two points, the center-mediated. これらを用いて、メンバの役割を分析することができる。 Using these, it is possible to analyze the role of the member. 例えば、図1に示すように、これらの指標を用いて縁結び役、辺境のスペシャリスト、情報仲介屋、外部橋渡し役等の役割のメンバを弁別できる。 For example, as shown in FIG. 1, matchmaking combination using these indicators, frontier specialist information mediating ya, a member of the role of such external liaison can be distinguished. なお、ノードに向かうリンクの数は入次数、ノードから出るリンクを出次数と呼ぶ。 The number of links towards the node is referred to as out-degree links exiting-degree, from the node. また2点間の距離は、あるノードから別のノードまで、直接電子メールをやりとりしたノードをたどり、いくつのノードでたどりつけるかのその人数である。 The distance between the two points from one node to another, following the node that interact directly email is Tadoritsukeru of its number in a number of nodes. さらに、媒介中心性とは、あるノードを取り除いた時に情報が伝わる度合いを表している。 Furthermore, the betweenness centrality, which indicates the degree of information when removing a node is transmitted.

また、非特許文献3は、ネットワークの分割においては、最適な分割を行う指標として分離指標Qを提案している。 Further, Non-Patent Document 3, in the dividing network proposes a separation indicator Q as an index for performing optimal partition. 分離指標Qについてはこの発明との関連で後に触れる。 The separation index Q is later exposed in the context of the present invention. ただし、この文献は、コミュニケーション分析については何等記載も示唆もない。 However, this document, there is no suggestion anything like describe communication analysis.

また特許文献1では、利用者のメッセージのやりとりの履歴情報を保存しておいて、電子メールのメッセージを返信した相手数、返信を受けた相手数、投稿したメッセージの総量(長さ)、投稿したスレッドの数からグループ活動上の役割に対する利用者の適合度を求めている。 In addition, in Patent Document 1, should save the history information of interaction of the user of the message, the number of people you reply to an e-mail message, the number of the other party, which has received a reply, post the total amount of messages (length), post seeking the goodness-of-fit of the user with respect to the number of threads role on the group activities of.
特開2003−216785号公報 JP 2003-216785 JP

このように、電子データの利用により、大量のデータであっても分析が可能となる。 Thus, through the use of electronic data, it becomes possible to analyze a large amount of data. しかしながら、これまでの分析手法は、単一のチャンネルのコミュニケーション手段の分析であったために、組織の特性に応じた分析ができないという欠点があった。 However, analysis methods so far, because they were analyzed of communication means of a single channel, there is a drawback that can not be analyzed in accordance with the characteristics of the tissue.

例えば、タグ位置ログでは、同じセンサによって記録されたバッジのユーザが、直接対話を行っていたと仮定して分析を行うことができる。 For example, the tag position log, user badge recorded by the same sensor can be analyzed on the assumption that was going to direct dialogue. この分析からは、組織においてのコミュニケーションを知ることができる。 From this analysis, it is possible to know the communication in tissue. しかしながら、組織のおかれた環境によっては、直接対話より、電子メールや、電話によるコミュニケーションが重要である場合がある。 However, depending on the placed environment of the organization, from direct dialogue, or e-mail, there is a case in communication is important by telephone. どのようなチャンネルの通信手段が使われているかは、組織に依存する。 What channels communication means being is used depends on the tissue. すなわち、単一のコミュニケーションでは、組織が置かれた状況によるコミュニケーションチャンネルの選択を考慮できないといった問題があった。 That is, in a single communication, there is a problem can not be considered a selection of communication channels by tissue is placed situation.

図2に示すように、コミュニケーションチャネルに応じた特性があり、どのようなコミュニケーションをどのように使用するかにかかわらず、きめ細かにコミュニケーションを通じて組織を分析できるようにすることが望まれる。 As shown in FIG. 2, there is characteristic corresponding to the communication channel, regardless of how to use any Communication is minutely desirable to be able to analyze the tissue through communication.

この発明は上記事情に鑑みてなされたものであり、組織でのコミュニケーションを、直接の対話、電子メールによる送信、電話、文書共有の視点から分析を行い、組織が置かれた状況によるコミュニケーションチャンネルの選択を考慮した分析手法を提供することを目的としている。 The present invention has been made in view of the above circumstances, the communication in the organization, direct interaction, sending e-mail, phone, analyzed from the perspective of document sharing, organization of communication channels by conditions placed and its object is to provide considering selected analytical technique.

この発明の原理的な構成例では、上述の目的を達成するために、組織でのコミュニケーションを、緊急度、確実性、個人/多数向け、記録性という観点から分類し、タグ位置ログ、電子メールログ、電話送受信ログ、電子ファイルシステムアクセスログにより、組織のコミュニケーション代表させる。 In principle configuration example of the present invention, in order to achieve the above object, a communication organization, classified urgency, certainty, individual / multiple-friendly, from the viewpoint of recording properties, the tag position logs, e-mail log, telephone transmission and reception log, by the electronic file system access log, to communications representative of the organization. これらのログから、コミュニケーション指標を計算し、4種類のコミュニケーション指標を軸とする空間上にプロットすることで、コミュニケーションを分析する。 From these logs, calculates the communication metrics, by plotting in a space whose axes represent four communication indicator, to analyze the communications.

より具体的な例では、直接対話、電子メール、電話、文書共有の視点から、組織のコミュニケーションのスタイルを分析する。 In a more specific example, direct dialogue, e-mail, phone, from the point of view of the document sharing, to analyze the style of the organization of communication. センサ位置検出ログ、電子メール送受信ログ、電話送受信ログ、電子文書ファイリングシステムアクセスログのそれぞれから組織内のグループ内と外のコミュニケーションを度合いを示す分析指標Qを求める。 Sensor position detection logs, e-mail transmission and reception log, telephone transmission and reception log, the analysis index Q which indicates the degree of intra-group and out of communication in the organization from each electronic document filing system access log obtaining. 4つの指標に対し、分析に目的の応じて選んだ、分析指標グラフ上にプロットする。 To four indicators, chosen depending of the purpose for the analysis, are plotted on the analytical indicator chart. これを、典型的組織のプロット位置と比較することで、コミュニケーションのスタイルを分析する。 This, by comparing the plot position of the typical organization, analyzes the style of communication. さらに、活動の各フェーズでの座標位置を求めておくことで、活動とのずれを求めることができる。 Further, by previously obtained coordinate position of each phase of activity, it is possible to determine the deviation between the activities. これにより、単一チャンネルのコミュニケーション分析では、得ることができなかった、各組織のコミュニケーションスタイルを分析することができる。 Thus, the communication analysis of single channel, could not be obtained, it is possible to analyze the communication style of each organization.

ここで、さきの非特許文献3の分離指標Qについて説明しておく。 Description will now be made separate indicator Q of the previous non-patent document 3. 分離指標Qは図3に示すように求められる。 Separation index Q is determined as shown in FIG. 非特許文献3では、分離指標を用いて隠れたコミュニティ(グループ)を発見する。 In Non-Patent Document 3, to discover hidden community (group) using a separation index. 図3のとおり算出される分離指標が大きくなるようにメンバを分けて新たなコミュニティを選定することで隠れたコミュニティを発見できる。 Dividing the members as separate index is calculated as shown in Figure 3 increases discover hidden community by selecting a new community. 図4の例では、元の1つのコミュニティをコミュニティA、Bに分けたときにQが最大になるので、これにより、コミュニティをA、Bに分割する。 In the example of FIG. 4, the Q is maximized when the divided original one community community A, the B, thereby dividing the community A, the B.

これに対してこの発明では、コミュニティ(グループ)は組織情報等に基づいて既知である。 In this invention, on the other hand, the community (group) is known based on the organization information and the like. そして、グループの内部のコミュニケーションの量やグループ間のコミュニケーションの量により分離指標Qが変動することを利用して組織全体のコミュニケーションスタイルを分析する。 Then, the amount of communication between the internal communication of the amount or group of the group separation index Q to analyze the communication style of the whole organization utilizes variation. 図5に示すように組織内のコミュニケーションがすべてグループ内で閉じている場合には分離指標Qは1となる。 Separation index Q if communication within the organization are all closed within a group, as shown in FIG. 5 is one. 他方、すべてがグループ間のコミュニケーションの場合には分離指標Qは−1になる。 On the other hand, the separation index Q when all communication between groups is -1. こうして図6に示すように既知のグループ情報を用いて分離指標Qを算出し、組織のコミュニケーションスタイルを分析する。 Thus calculating a separation index Q using known group information as shown in FIG. 6, to analyze the communication style tissue.

図7は電子ファイルシステムによるコミュニケーションについて営業部門の組織と研究部門の組織について分離指標を求めたものである。 Figure 7 is one obtained a separate index for the organization of organization and research department of the sales department for communication by an electronic file system. 営業部門の分離指標Qは0.4744と比較的大きく、各コミュニティは内部のコミュニケーションが多いことを示している。 Separation index Q of the sales department is relatively large and 0.4744, each community shows that internal communication is often. これに対して、研究部門の分離指標Qは0.0361と比較的小さく、各コミュニティは外部とのコミュニケーションも多いことを示している。 On the other hand, the separation index Q of the research department indicates that relatively small as 0.0361, is greater communication with the outside each community. ただし、これは電子ファイルシステムのファイル共有によるコミュニケーションであり、より、積極的なコミュニケーションである電子メール、電話、直接対話については、異なった結果が生じると考えられる。 However, this is a communication by the file sharing of electronic file system, and more, e-mail is a proactive communication, phone, for direct dialogue is considered to different results.

この発明では、複数のコミュニケーション種別の観点から分離指標を分析してきめ細かにコミュニケーションスタイルを分析することが可能となる。 In the present invention, it is possible to analyze the finely communication style by analyzing separate indicator in terms of a plurality of communication types. 図8に示すように、例えば電子ファイルシステムのアクセスログ、行動ログ(対話ログ。例えば位置情報を利用)および電子メールのログを用いて、対応するコミュニケーションの分離指標をそれぞれ算出し、これをそれぞれの種類の分離指標の値で決定される空間内に表示することにより、そのコミュニケーションスタイルの特徴を容易に理解できる。 As shown in FIG. 8, for example, an electronic file system access log using the action log (interactive log. For example, the position information utilizing) and of e-mail logs, calculates the separation index of the corresponding communication respectively, each which by displaying in a space that is determined by the value of the type of separation index can be easily understood the characteristics of the communication style. 図8の例では、X部のアクティビティおよびY部のアクティビティから分離指標の座標値を算出し、これを典型例としての総務部スタイルや営業部スタイルと併せて表示して、どのような種類のコミュニケーションスタイルなのかを容易に把握できる。 In the example of FIG. 8, and calculates the coordinate value of the separation indicator from activity in the activity and Y portion of the X portion, which was displayed in conjunction with Affairs Department style and Sales style as a typical example, what kind of whether the communication style that can easily grasp.

また、図9に示すように、例えばグループの活動フェーズごとに分析を行なっても良い。 Further, as shown in FIG. 9, for example it may be performed analysis for each activity phase of the group. 図9の例では、分析対象オブジェクトを行なっているメンバからなるグループ(コミュニティ)について複合的な分離指標を算出・表示してその変化を容易に把握して、各フェーズの問題点等を把握したり、以降のフェーズを修正したりすることができる。 In the example of FIG. 9, for the group (community) consisting of members doing the analysis target object calculated and displayed to the complex separation indicator that changes easily grasped, grasp the problems of each phase or, it is possible to modify or the subsequent phase.

組織内での、個人の行動を記録する位置検出システムログ、電子メールの送受信ログ、電子文書ファイリングシステムへのアクセスログ、電話の交信記録を分析して組織のコミュニケーションスタイルを分析する際には、つぎのような処理を行なう。 In the organization, position detection system log to record the behavior of individuals, the transmission and reception log of e-mail, access log to the electronic document filing system, when analyzing the communication style of the organization by analyzing the communication records of the phone, It performs processing as follows.

(1)位置検出システムのログのユーザがいた場所の情報から、ネットワーク図(作図情報まで用意する必要はなくネットワーク情報を取得できれば良い。以下についても同様である)を作成する。 (1) from the location of the information that the user had a log of the position detection system, a network diagram (it can acquire a network information need not be provided to the drawing information. The same applies with below) to create a.
(2)電子メールの送受信ログの送受信関係から、ネットワーク図を作成する。 (2) from the transmission and reception relationship between the transmission and reception log of e-mail, to create a network diagram.
(3)電子文書ファイリングシステムのログから、ある文書にアクセスしたユーザと、同じ文書にアクセスしたユーザを関連付け、ネットワーク図を作成する。 (3) from the log of the electronic document filing system, associating a user who has accessed a document, a user who has access to the same document, to create a network diagram.
(4)電話の交信記録から、送受信記録によりネットワーク図を作成する。 (4) from the communication records of the telephone, to create a network diagram by the transmitting and receiving records.
(5)ステップ(1)からステップ(4)の、ネットワーク図から、ネットワーク分析手法で、グループ情報を参照して、分析指標を計算する。 (5) from step (1) Step (4), from the network view, the network analysis method, with reference to the group information, calculates the analysis indicators.
(6)ステップ(5)で得られた分析指標を、4次元座標にプロットする。 (6) The analysis index obtained in step (5) are plotted in four-dimensional coordinates.
(7)ステップ(6)でプロット位置と、典型的プロットの位置を比較し、分析する。 (7) Step (6) compares the plot position, a position of a typical plot analyzes.
(8)典型的プロット位置を業務活動ごとに求め、フェーズごとに分析する。 (8) determined typically plots located in each business activity and analyzed for each phase.

この発明をさらに説明する。 Further illustrate the present invention. なお、理解を容易にする目的で実施例の対応する部分の符号を付した。 Incidentally, denoted by reference numeral of the corresponding portion of the embodiment in order to facilitate understanding. これは、この発明の技術的範囲を実施例に限定する趣旨ではないことに留意されたい。 It should be noted that it is not intended to limit the scope of the invention in the Examples.

この発明によれば、上述の目的を達成するために、コミュニケーションスタイル分析装置に:組織のメンバと所属グループとの関係を示す組織情報を記憶する記憶手段(組織情報記憶部911)と;所定の組織のメンバの間で行なわれる少なくとも2つのコミュニケーション種類に関して、上記組織情報を参照して、グループの間の関係量をそれぞれ生成する生成手段(関係量算出部910)と;上記少なくとも2つのコミュニケーション種類に関して生成されたグループの間の関係量に基づいて、同一グループ内のメンバ同士のコミュニケーションの量と、当該グループ内部のメンバと当該グループ外のメンバとの間のコミュニケーションの量との割合を示す指標を、上記少なくとも2つのコミュニケーション種類の各々について算出する According to the present invention, in order to achieve the object described above, the communication style analyzer: a storage means for storing organization information showing the relationship between the member and the belonging group of tissues (tissue-information storage unit 911); a predetermined for at least two communication types are performed between members of the organization, by referring to the organizational information, relation value between the group generating means for generating respectively (related quantity calculating section 910); said at least two communication types indicators based on the relation value between the generated groups, showing the amount of communication members each other in the same group, the ratio of the amount of communication between the group members inside and the outside of the group members with respect to the calculated for each of the at least two communication types 出手段(分離指標算出部920)と;上記少なくとも2つのコミュニケーション種類について各々算出した少なくとも2つの上記指標を対比して表示する表示手段(分離指標表示部930)とを設けている。 Detecting means (the separation index calculating section 920); and provided the at least two communication types display means for displaying by comparing at least two of said indices respectively calculated for a (separate indicator display unit 930).

コミュニケーションスタイル分析装置は、典型的には、ネットワークに分散配置されたコンピュータや各種検知機器を組み合わせて構成されるが、これに限定されず、例えば、コミュニケーションのログ等をスタンドアローンのコンピュータで加工してコミュニケーションスタイルの分析を行なうこともできる。 Communication styles analyzer is typically formed by combining a computer and various sensing devices which are distributed in the network, not limited to this, for example, by processing a log or the like of communication in a stand-alone computer it is also possible to perform the analysis of the communication style Te.

上記手段をなす各機能は典型的にはコンピュータのCPU、メモリ、バス、IO装置等のハードウェア資源と、OS、基本入出力システム、アプリケーション等のソフトウェア資源とを協働させて構成される。 Each function having the above-described means is typically a computer CPU, memory, bus, and hardware resources such as IO device, OS, configured by cooperation output system, and software resources such as an application.

表示手段は、典型的には、上記少なくとも2つのコミュニケーション種類について算出した上記指標を座標成分として座標表示する表示手段であり、座標表示には表示装置を用いて非永久的に表示するものと、印刷装置を用いて永久的に表示するものとを含む。 Display means, typically a display unit that coordinates displaying the index calculated for the at least two communication types as coordinate components, as the coordinate display to non-permanently displayed using a display device, and a one permanently displayed using the printing device. また、表示手段は、表形式を用いて指標を対比して表示しても良いし、その他、種々の態様で指標を対比して表示してもよい。 The display unit may be displayed by comparing the index with a table format, other may be displayed by comparing indicators in various forms.

この発明のコミュニケーションスタイル分析装置はその本質を具備する範囲で組織分析装置、コミュニケーション分析装置等として実現可能である。 Communication style analyzer of the present invention is the tissue analyzer in a range that includes the essence, can be implemented as a communication analysis apparatus and the like.

この構成においては、グループ内のメンバ同士のコミュニケーションの量と、当該グループ内部のメンバと当該グループ外のメンバとの間のコミュニケーションの量との割合を示す指標を、コミュニケーション種別ごとに取得して、多様な観点からコミュニケーションスタイルを分析できる。 In this configuration, the amount of communication of the members to each other in the group, the indicator of the ratio of the amount of communication between the group members inside and the outside of the group members, are obtained for each communication type, It can analyze communication styles from a variety of point of view.

この構成において、上記少なくとも2つのコミュニケーション種類は、典型的には、直接対話、電子メール、通話、および文書共有である。 In this arrangement, the at least two communication types are typically direct interaction, e-mail, telephone call, and document sharing.

また、上記対話によるコミュニケーションについての関係量は、典型的には、個人の行動を記録する位置検出システムのログを用いて算出する。 The relationship of the communication by the interaction is typically calculated using the log of the position detection system for recording the behavior of individuals. 位置検出システムは、RFIDタグを用いたもの、赤外線IDバッジを用いたもの、移動体通信の移動局の位置情報を用いたもの、GPSを用いたもの等を採用できるが、これに限定されない。 Location system, one using a RFID tag, which uses an infrared ID badges, one using the positional information of the mobile station of the mobile communications, but such can be employed that using a GPS, but is not limited thereto.

また、上記電子メールによるコミュニケーションについての関係量は、典型的には、電子メールの送受信ログを用いて算出する。 The relationship of the communication by the electronic mail is typically calculated using the transmission and reception log of e-mail.

また、上記文書共有によるコミュニケーションについての関係量は、典型的には、電子文書ファイリングシステムへのアクセスログを用いて算出する。 The relationship of the communication by the document sharing is typically calculated using the access log to the electronic document filing system.

また、上記電話によるコミュニケーションについての関係量は、典型的には、電話の交信記録を用いて算出する。 The relationship of the communication by the telephone is typically calculated using the communication records of the telephone.

また、上記指標は、例えば、eはグループの間の関係量を要素とする隣接行列、Treは対角要素の和、||e2||は隣接行列eの2乗からなる行列のすべての要素として、 Further, the index is, for example, e is the sum of the adjacency matrix, Tre diagonal elements whose elements related quantity between the groups, || e2 || are all matrix of the square of the adjacency matrix e elements as,
で算出される。 In is calculated. この指標は、分離指標とも呼ばれ、複数のグループについて、グループ内のコミュニケーションと、グループ間のコミュニケーションの割合を示す指標である。 This index is also called a separation indicator for a plurality of groups, an index indicating the communication within the group, the communication ratio of the between groups. 2つ以上のグループがある場合にも求めることができる。 It can be obtained even when there are two or more groups. 「1」に近いと、グループ内のコミュニケーションが多く、「−1」に近いとグループ間のコミュニケーションが多いことを示している。 When close to "1", communication within the group are many, - it shows that close to the "1" Communication between groups is large.

また、上記指標を上記グループの活動の各フェーズの期間ごとに算出して、期間ごとに算出した上記指標を座標表示してもよい。 Further, the index is calculated for each period of each phase of activity of the group, the index calculated for each period may be coordinate display. この場合、期間ごとの典型的な指標の値を併せて表示して比較可能にしても良い。 In this case, it may be comparable to view together the values ​​of typical indicators of each period. また、算出した指標と、典型的な指標との乖離を各フェーズまたは全体について例えば距離を用いて算出して、乖離が大きい場合等に表示を行なうようにしても良い。 Further, the calculated index, the deviation between the typical indicators is calculated using the phase or the whole for example, the distance may be performed to display or the like when the divergence is large.

なお、この発明は装置またはシステムとして実現できるのみでなく、方法としても実現可能である。 The present invention is not only can be realized as an apparatus or system may also be implemented as a method. また、そのような発明の一部をソフトウェアとして構成することができることはもちろんである。 Moreover, it is a matter of course that may form part of such invention as software. またそのようなソフトウェアをコンピュータに実行させるために用いるソフトウェア製品もこの発明の技術的な範囲に含まれることも当然である。 The software product to be used in order to execute such software to the computer also is of course also included in the technical scope of the invention.

この発明の上述の側面および他の側面は特許請求の範囲に記載され以下実施例を用いて詳述される。 The foregoing and other aspects of the invention will be described in detail with reference to the following examples set forth in the appended claims.

この発明によれば、組織が置かれた状況によらず、きめ細かにコミュニケーションを分析してそのスタイルを解析することができる。 According to the present invention, regardless of the tissue is placed circumstances, minutely analyze the communication can be analyzed that style.

以下、この発明の実施例について説明する。 Hereinafter, a description will be given of an embodiment of the present invention.

図1は、この発明の実施例のコミュニケーションスタイル分析装置1000を全体として示している。 Figure 1 shows a communication style analyzer 1000 embodiment of the present invention as a whole. この実施例のコミュニケーションスタイル分析装置1000は、典型的には、通信ネットワーク上に分散配置される、コンピュータ、その他の機器を組み合わせて構成される。 Communication style analyzer 1000 in this embodiment is typically distributed over a communication network, a computer, and a combination of other equipment. 図では、コミュニケーションスタイル分析装置1000の機能ブロックを用いてその構成を示しているが、これら機能ブロックは、典型的には、コンピュータのCPU、メモリ、バス等のハードウェア資源およびOS、BIOS、アプリケーションソフトウェア等のソフトウェア資源を協働させて実現される。 In the figure, there is shown the structure using the functional blocks of the communication style analyzer 1000, these functional blocks are typically computer CPU, memory, hardware resources and OS such as a bus, BIOS, application software resources such as software are realized by cooperation. コミュニケーションスタイル分析装置1000を分散配置されたまたはスタンドアローンのコンピュータ1001(図では集合的に1つしか示さないが、複数あってもよい)に実装するためには、コンピュータプログラム1002を当該コンピュータにインストールする。 (Only shows one collectively in the figure, a plurality may be) communication style analyzer 1000 distributed placed or stand alone computer 1001 to implement the, installing a computer program 1002 in the computer to.

図1において、コミュニケーションスタイル分析装置1000は、タグ位置検出システム100、電子メールサーバ300、電話交換機500、電子文書ファイリングシステム700およびスタイル分析システム900等を含んで構成されている。 In Figure 1, communication style analyzer 1000, the tag position detection system 100, e-mail server 300 is configured telephone exchange 500, including the electronic document filing system 700 and style analysis system 900 and the like. スタイル分析システム900は、タグ位置ログ記憶装置210、タグ位置ログ分析装置220、送受信ログ記憶装置410、送受信ログ分析装置420、通話ログ記憶装置610、通話ログ分析装置620、アクセスログ記憶装置810、アクセスログ分析装置820、グループ間関係量算出部910、分離指標算出部920、分離指標表示部930等を含んで構成されている。 Style analysis system 900 may tag position log storage unit 210, the tag position log analyzer 220, transmission and reception log storage unit 410, transceiver log analyzer 420, a call log storage unit 610, the call log analyzer 620, the access log storage unit 810, access log analyzer 820, the inter-group relationships amount calculation unit 910, the separation index calculation unit 920 is configured to include a like separation indicator display unit 930.

タグ位置検出システム100は、例えば、各場所に設置したRFIDセンサによりユーザが保持するRFIDタグを検知してユーザの所在を検知するものである。 Tag position detection system 100, for example, is to detect the location of the user by detecting the RFID tag held by the user by the RFID sensor installed in each location. タグ位置検出システム100は、図11に示すようなタグ位置検出ログ(タグ位置検出情報)を検出する。 Tag position detection system 100 detects the tag position detection log (tag position detection information) as shown in FIG. 11. 図11の例ではタグ位置検出情報は、レコードごとに検出時刻、タグIDおよびセンサIDを含むが、これに限定されない。 Tag position detection information in the example of FIG. 11, the detection time for each record, including the tag ID and sensor ID, but is not limited thereto. 所在の継続時間(開始時刻、終了時刻)を検出しても良い。 Duration (start time, end time) of the location may be detected. タグ位置検出情報はタグ位置ログ記憶装置210に記憶管理される。 Tag position detection information is stored and managed in the tag position log storage unit 210. タグ位置ログ分析装置220はタグ位置ログ記憶装置210に記憶されているタグ位置検出ログを用いてタグ位置検出固有のネットワーク図情報(ユーザの節の間に関係の辺があるかどうかを示す情報。図15)を生成する。 Tag position log analysis unit 220 is tag position log storage device using the tag position detection log stored in the tag position detection specific to 210 network diagram information (information indicating whether there is a side of the relationship between the nodes of the user . to generate FIG. 15). タグ位置ログ分析装置220の分析動作については図15および図16を参照して後に説明する。 The analysis operation of the tag position log analysis unit 220 will be described later with reference to FIGS. 15 and 16. タグ位置検出システム100は、典型的にはサーバコンピュータを含み、ネットワークに分散して配置されたセンサ情報入力装置からタグ位置検出情報を収集する。 Tag position detection system 100 typically includes a server computer collects the tag position detection information from the sensor information input device arranged distributed network.

電子メールサーバ300は、SMPTおよびPOP3プロトコルにより電子メールの送受信を行なうものである。 E-mail server 300 is for the SMPT and POP3 protocol to send and receive e-mail. 電子メールサーバ300が出力するログ情報の一部またはすべてのフィールドを図12に示すような電子メールログとして送受信ログ記憶装置410に記憶管理する。 Storage managing the transmission and reception log storage unit 410 some or all of the fields of the log information as an e-mail logs, as shown in FIG. 12 to be output from the electronic mail server 300. 図12の例では電子メールログは、レコードごとに、時刻、発信ユーザ、および受信ユーザを含むが、これに限定されない。 E-mail log in the example of FIG. 12, for each record, time, calling user, and including receiving user is not limited to this. 送受信ログ分析装置420は、送受信ログ記憶装置410に記憶されている電子メールログを用いて電子メール固有のネットワーク図情報を生成する。 Receiving log analyzer 420 generates an e-mail-specific network diagram information using the e-mail log stored in the reception log storage unit 410. 送受信ログ分析装置420の分析動作については図17を参照して後に説明する。 The analysis operation of transmitting and receiving log analysis unit 420 will be described later with reference to FIG. 17. なお、図17は通話ログ分析装置620の分析動作をも説明する。 Incidentally, FIG. 17 also illustrating the analysis operation of the call log analyzer 620.

電話交換機500は、典型的には、構内交換機であり、その電話送受信ログが電話送受信ログ記憶装置510に記憶管理される。 Telephone exchange 500 is typically a private branch exchange, the telephone transmission and reception log is stored and managed in the telephone transceiver log storage unit 510. 電話送受信ログは例えば図13に示すように、会話時刻(発信時刻)、発信ユーザおよび受信ユーザのフィールドを含む。 Telephone reception log as shown in FIG. 13 for example, the conversation time (transmission time), includes a field of the calling user and the receiving user. 電話送受信ログ分析装置520は、電話送受信ログ記憶装置510に記憶されている電話送受信ログを用いて通話固有のネットワーク図情報を生成する(図17参照)。 Telephone reception log analyzer 520 generates a call-specific network diagram information using a telephone transmission and reception log stored in the telephone transceiver log storage unit 510 (see FIG. 17).

電子文書ファイリングシステム700は、通常の文書共有システムであり、そのアクセスログがアクセスログ記憶装置810に記憶管理される。 Electronic document filing system 700 is a normal document sharing system, the access log is stored and managed in the access log storage unit 810. アクセスログは例えば図14に示すようなものであり、アクセス時刻、ユーザIDおよび文書IDを含む。 The access log is as shown in FIG. 14 for example, including access time, the user ID and document ID. アクセスログ分析装置820は、アクセスログ記憶装置810に記憶されているアクセスログを用いて文書共有固有のネットワーク図情報を生成する。 Access log analysis unit 820 generates a document sharing unique network diagram information using the access log stored in the access log storage unit 810. アクセスログ分析装置820の分析動作については図18を参照して後に説明する。 The analysis operation of the access log analysis unit 820 will be described later with reference to FIG. 18.

スタイル分析システム900のグループ間関係量算出部910は、タグ位置ログ分析装置220、送受信ログ分析装置420、通話ログ分析装置620、およびアクセスログ分析装置820のそれぞれにより生成されたタグ位置検出固有のネットワーク図情報(節と辺の情報)、電子メール固有のネットワーク図情報、通話固有のネットワーク図情報、および文書共有固有のネットワーク図情報から、グループを要素とするグループネットワークの隣接行列(ユーザのネットワークではない)の情報を生成する。 Inter-group relationships amount calculation unit 910 of the style analysis system 900, the tag position log analyzer 220, transmission and reception log analyzer 420, the call log analyzer 620, and the access log analysis unit 820 tag position detection-specific generated by each network diagram information (information of nodes and edges), e-mail-specific network diagram information, call-specific network diagram information, and document sharing specific network diagram information, the group network which groups the elements adjacency matrix (user network generating information is not) in. 隣接行列は、グループの間の辺の数を要素とするものである(図19にグループが3つの場合の隣接行列の例を示している)。 The adjacency matrix is ​​for the number of sides between the group and the element (group 19 indicates an example of the adjacency matrix of the three cases).

グループネットワークの隣接行列の関係量の計算には、ユーザ間の辺(一定量のコミュニケーション)がどのグループとどのグループの間でなされたかを判別する必要があり、グループ間関係量算出部910は、各メンバがどのグループに所属するかを示す組織情報を組織情報記憶部911から取得する。 The calculation of the relationship of the adjacent matrix of the group network, it is necessary to determine whether made between the sides (a certain amount of communication) which groups with which groups between users, inter-group relationships amount calculation unit 910, acquiring tissue information indicating whether each member belongs to which group the organization information storage unit 911. なお、関係量算出部910は隣接行列の各要素の関係量に応じて各隣接行列を正規化する。 Incidentally, the relation value calculating unit 910 normalizes each adjacency matrix in accordance with the relationship of the elements of the adjacency matrix.

スタイル分析システム900の分離指標算出部920は、タグ位置検出固有のグループネットワーク隣接行列、電子メール固有のグループネットワーク隣接行列、通話固有のグループネットワーク隣接行列、および文書共有固有のグループネットワーク隣接行列から、それぞれ、タグ位置検出固有の分離指標、電子メール固有の分離指標、通話固有の分離指標、および文書共有固有の分離指標を算出する。 Separation index calculating unit 920 of the style analysis system 900, the tag position detection unique group network adjacency matrix, e-mail unique group network adjacency matrix, from the call unique group network adjacency matrix, and document sharing unique group network adjacency matrix, each tag position detection-specific separation index is calculated e-mail-specific separation index, call-specific separation indicators, and document sharing specific separation index. 分離指標は、隣接行列eから図19に示すように算出される。 Separation index is calculated as shown in FIG. 19 from the adjacent matrix e. 図で、「Tr」は、行列の対角要素の和であり、「|| ||」は、行列の全要素の和である。 In the figure, "Tr" is the sum of the diagonal elements of the matrix, "|| ||" is the sum of all the elements of the matrix. グループ内のコミュニケーションが閉じている場合には分離指標Qは1.0であり、グループ内外のコミュニケーションがあると、これより小さくなり、グループから外部へのコミュニケーションのみの場合には−1.0である。 If the communication within the group is closed a separation index Q 1.0, if there is a communication group and out than this becomes small, in the case of a group of only communication to external -1.0 is there. 図19に3つのグループの間の分離指標の計算例を示す。 Figure 19 shows a calculation example of the separation index between the three groups.

分離指標表示部930は、例えば、図20に示すように、直接対話(タグ位置情報)、電子メール、電話(通話)、および電子ファイル(文書共有)に固有の分離指標を座標空間の各座標軸に設定して、対象組織の分離指標の組を表示する。 Separating the indicator display unit 930 is, for example, as shown in FIG. 20, direct interaction (tag position information), the coordinate axes of the e-mail, telephone (call), and coordinate space-specific separation indicators electronic file (document sharing) It is set to, to display a set of separate indicators of the target tissue. 図20の例では、X部の組織と、Y部の組織について各分離指標を算出して座標空間中にプロットしている。 In the example of FIG. 20 is plotted in the coordinate space is calculated with the tissue of the X portion, each isolation indicators and organizational Y unit. 座標休館中には典型的な総務部スタイル、営業部スタイル等をプロットしておき、組織の特性を、総務部スタイル、営業部スタイル等の典型例との比較で把握することもできる。 Typical Affairs Department style in coordinates closed, leave plotting sales department style like, the characteristics of the tissue, General Affairs Department style, can be understood in comparison with a typical example of such operating unit style. また、対象プロジェクトのフェーズ例えば企画、設計、試作、評価、量産等の各期間後とに分離指標の組を算出して図21に示すようにその遷移を座標空間中にプロットしてもよい。 Moreover, the phase for example planning target project, design, prototyping, evaluation, and calculates a set of separation indicators and after each period of production such as the transition, as shown in FIG. 21 may be plotted in a coordinate space. この場合も各フェーズの典型例と比較するようにしても良い。 In this case also may be compared with the typical example of each phase.

図15および図16は、タグ位置検出ログからネットワーク図情報(節の間の辺の有無)を算出する動作例を示している。 15 and 16 show an operation example of calculating the network diagram information from the tag position detection logs (whether the edge between the nodes). この例では、図16に示すように、2人のユーザが同時にいた時間の累積値(予め指定した期間での累積値)が予め設定した閾値以上の場合には当該2人の間に関係があるとしてネットワーク図を設定して、グループの間の辺の数によりグループの隣接表列の関係量を計算する。 In this example, as shown in FIG. 16, in the case of a threshold or more is previously set (the accumulated value at a specified period of time in advance) that two users accumulated value of the time had simultaneously of the relationship between the two set the network diagram as being to calculate the relationship between the amount of the adjacent table column groups by number sides between the groups.

図16は、タグ位置ログ分析装置220がタグ位置検出ログから各ユーザ間の同時滞在時間の累積値を算出する動作例を示している。 16, the tag position log analysis unit 220 indicates an operation example of calculating the cumulative value of the co-residence time between each user from the tag position detection log. タグ位置ログ分析装置220の動作例はつぎのとおりである。 Operation Example of tag position log analysis unit 220 is as follows. この例では、基本的には、各ユーザ対について同時に同じ場所にいるときにはフラグCが1で、一方のユーザが別の場所に移動して両者が合流したときに開始時刻TSをセットし、一方のユーザが別の場所に移動して両者が分かれたときに終了時刻として開始時刻との差分を順次累積していく。 In this example, basically, a flag C is 1 when you are simultaneously in the same location for each user pair, sets the start time TS when one user merging both moving to a different location, whereas sequentially accumulating the difference between the start time as the end time when the user is both divided and moved to another location. 累積時間が所定の閾値をこえるときに当該対のユーザの間に辺を設定する。 Accumulated time sets the edge between the pair of the user when more than a predetermined threshold value. 設定期間におけるタグ位置ログを参照して各ユーザ対について同様の処理を行ない、ネットワーク図情報を生成する。 Referring to tag location log in setting period performs the same processing for each user pair, to generate a network diagram information.

[ステップS10]:分析対象のユーザ(UA,UB)を設定する。 [Step S10]: Setting the analyte user (UA, UB).
[ステップS11]:タグ位置ログ記憶装置210から分析対象機関のタグ位置検出ログを取り出す。 [Step S11]: retrieve a tag position detection log analyte engine from the tag position log storage unit 210.
[ステップS12]:(K←1)に設定する。 If [Step S12] :( K ← 1).
[ステップS13]:K番目のログを取り出す。 [Step S13]: take out the K-th log.
[ステップS14]:U(K)←ユーザID、S(K)←センサID、T(K)←検知時刻の代入を行なう。 [Step S14]: U (K) ← user ID, S (K) ← sensor ID, performs assignment of T (K) ← detection time.
[ステップS15]:U(K)=UAの判別を行なう。 [Step S15]: U (K) = discriminates UA. 肯定的ならステップS16へ進む。 Advance to positive if the step S16. 否定的ならステップS17へ進む。 If negative, the process proceeds to step S17.
[ステップS16]:S(K)=SAの判別を行なう。 [Step S16]: discriminates S (K) = SA. 肯定的ならステップS19へ進み、否定的ならステップS21へ進む。 Proceed to positive if the step S19, the process proceeds to if negative step S21.
[ステップS17]:U(K)=UBの判別を行なう。 [Step S17]: discriminates U (K) = UB. 肯定的ならステップS18へ進み、否定的ならステップS25へ進む。 Proceed to positive if the step S18, the process proceeds to if negative step S25.
[ステップS18]:S(K)=SBの判別を行なう。 [Step S18]: discriminates S (K) = SB. 肯定的ならステップS19へ進み、否定的ならステップS21へ進む。 Proceed to positive if the step S19, the process proceeds to if negative step S21.
[ステップS19]:SA=SBの判別を行なう。 [Step S19]: discriminates SA = SB. 肯定的ならステップS20へ進み、否定的ならステップS25へ進む。 Proceed to positive if the step S20, the process proceeds to if negative step S25.
[ステップS20]:C←1の代入を行なう。 [Step S20]: carry out the assignment of C ← 1. ステップS25へ進む。 The process proceeds to step S25.
[ステップS21]:SA=SBの判別を行なう。 [Step S21]: discriminates SA = SB. 肯定的ならステップS23へ進み、否定的ならステップS22へ進む。 Proceeds to positive if step S23, the process proceeds to if negative step S22.
[ステップS22]:TS←T(K)の代入を行なう。 [Step S22]: carry out the assignment of TS ← T (K). ステップS25へ進む。 The process proceeds to step S25.
[ステップS23]:C=1の判別を行なう。 [Step S23]: performing C = 1 of the discrimination. 肯定的ならステップS24へ進み、否定的ならステップS25へ進む。 Proceed to positive if the step S24, the process proceeds to if negative step S25.
[ステップS24]:Ttotal=Ttotal+(T(K)−TS)、TS←T(K)、C←0の代入を行なう。 [Step S24]: Ttotal = Ttotal + (T (K) -TS), TS ← T (K), performs assignment C ← 0.
[ステップS25]:K番目のログは最後のログか判別する。 [Step S25]: K-th log to determine whether the end of the log. 最後であれば処理を終了して他のユーザ対について処理を繰り返し、最後のユーザ対であれば最終的に処理を終了する。 Repeat the process for the other user-to-end the process if the last, to end the final process if the last user pairs. そうでなければ、ステップS26へ進む。 Otherwise, the process proceeds to step S26.
[ステップS26]:K←K+1を代入してステップS13に戻り処理を繰り返す。 [Step S26]: by substituting the K ← K + 1 to repeat the process returns to step S13.

以上のステップS10〜S26の処理により各ユーザ対の同時間滞在時間の累積時間を求めることができる。 It can be obtained accumulated time of the same time stay time of each user pair by the process of the above steps S10~S26. この後、所定の閾値を超える場合に、当該ユーザ対が関係ありとしてその節の対の間に辺を設定する。 Thereafter, when it exceeds a predetermined threshold, setting the edges between pairs of clause the user pair as relevant.

図17は、電子メールまたは通話からネットワーク図情報を算出する動作例を示している。 Figure 17 shows an operation example of calculating the network diagram information from the e-mail or call. 図では、電子メールログまたは電話受信ログを便宜上共通にアクセスログと表示している。 In the figure, it is displayed for convenience common e-mail log, or phone the reception log and access log. この例ではアクセスログの個数(電子メールの個数、通話の回数)で関係(辺の有無)を設定する。 (Number of e-mail, the number of calls) the number of the access log in this case to set the relationship (whether the side) at. すなわち、当該会館において所定の対のユーザの間のアクセスログの個数が閾値を超えたときにその節の間に辺を設定して、ネットワーク図情報を取得する。 That is, the number of access logs between the user of a given pair in the Hall is set the edge between that node when the threshold is exceeded, to obtain the network diagram information.

[ステップS30]:アクセスログ記憶装置(送受信ログ記憶装置410または通話ログ記憶装置610)から分析対象期間のログを取り出す。 [Step S30]: retrieving a log analysis period from the access log storage device (transceiver log storage unit 410 or call log storage unit 610). ステップS31へ進む。 It advances to step S31.
[ステップS31]:K←1の設定を行なう。 [Step S31]: sets the K ← 1.
[ステップS32]:K番目のログを取り出す。 [Step S32]: take out the K-th log.
[ステップS33]:U1←発信ユーザID、U2←受信ユーザIDの代入を行なう。 [Step S33]: U1 ← performs assignment of the calling user ID, U2 ← received user ID.
[ステップS34]:A(U1,U2)←A(U1,U2)+1の増分を行なう。 [Step S34]: A (U1, U2) ← A (U1, U2) performs an increment of +1.
[ステップS35]:K番目のログは最後のログか判別し、最後であれば処理を終了し、そうでなければ、ステップS36へ進む。 [Step S35]: K-th log to determine whether the end of the log, the process ends if it is the last, otherwise, the process proceeds to step S36.
[ステップS36]:ステップS32へ戻り処理を繰り返す。 [Step S36]: repeat the process returns to step S32.

以上のステップS30〜S36の処理により各ユーザ対のアクセス頻度を求めることができる。 It can be determined access frequency of each user pair by the process of the above steps S30 to S36. この後、所定の閾値を超える場合に、当該ユーザ対が関係ありとしてその節の対の間に辺を設定する。 Thereafter, when it exceeds a predetermined threshold, setting the edges between pairs of clause the user pair as relevant.

図18は、電子文書ファイリングシステム700へのアクセスからネットワーク図情報を算出する動作例を示している。 Figure 18 shows an operation example of calculating the network diagram information from the access to the electronic document filing system 700. 電子文書ファイリングシステム700へのアクセスログごとに、先行する共有関係のアクセスログを抽出してユーザ間の関係に累積していく。 For each access log to the electronic document filing system 700, it accumulates the relationship between users to extract the access logs of the shared relationship preceding. 所定の対のユーザの間の累積値が閾値を超えたときにその節の間に辺を設定して、ネットワーク図情報を取得する。 Set the edge between that node when the accumulated value between the user of a given pair exceeds a threshold value, to obtain the network diagram information.

[ステップS40]:アクセスログ記憶装置810から分析対象期間のログを取り出す。 [Step S40]: retrieve from the access log storage device 810 a log of the analysis period. ステップS41へ進む。 The process proceeds to step S41.
[ステップS41]:K←1に設定する。 [Step S41]: set to K ← 1. ステップS42へ進む。 The process proceeds to step S42.
[ステップS42]:K番目のログを取り出す。 [Step S42]: take out the K-th log. ステップS43へ進む。 The process proceeds to step S43.
[ステップS43]:U1←ユーザID、D2←ドキュメントIDの代入を行なう。 [Step S43]: U1 ← carry out the assignment of user ID, D2 ← document ID. ステップS44へ進む。 It advances to step S44.
[ステップS44]:N←1に設定する。 [Step S44]: is set to N ← 1. ステップS45を進む。 The step S45 advance.
[ステップS45]:K+N番目のログを取り出す。 [Step S45]: take out the K + N-th of the log. ステップS46へ進む。 The process proceeds to step S46.
[ステップS46]:U2←ユーザID、D2←ドキュメントIDの代入を行なう。 [Step S46]: U2 ← carry out the assignment of user ID, D2 ← document ID. ステップS47へ進む。 The process proceeds to step S47.
[ステップS47]:U1=U2の判別を行なう。 [Step S47]: discriminates U1 = U2. 肯定的であればステップS50へ進み、否定的であればステップS48へ進む。 If affirmative the process proceeds to step S50, the process proceeds to step S48 if negative.
[ステップS48]:D1=D2の判別を行なう。 [Step S48]: discriminates D1 = D2. 肯定的であればステップS49へ進み、否定的であればステップS50へ進む。 If affirmative the process proceeds to step S49, the process proceeds to step S50 if negative.
[ステップS49]:A(U1,U2)←A(U1,U2)+1の増分を行なう。 [Step S49]: A (U1, U2) ← A (U1, U2) performs an increment of +1. ステップS50へ進む。 The process proceeds to step S50.
[ステップS50]:N←N+1の増分を行なう。 [Step S50]: N ← N + 1 of performing the increment. ステップS51へ進む。 The process proceeds to step S51.
[ステップS51]:K+N番目のログは最後のログか判別し、肯定的であればステップS52へ進み、そうでなければステップS45へ戻り処理を繰り返す。 [Step S51]: K + N-th log to determine whether the end of the log, if affirmative the process proceeds to step S52, and repeats the process returns to step S45 otherwise.
[ステップS52]:K←K+1の増分を行ない、ステップS53へ進む。 [Step S52]: K ← K + 1 of the performs incremental, the process proceeds to step S53.
[ステップS53]:K番目のログは最後のログか判別し、肯定的であれば処理を終了し、そうでなければステップS42へ戻り処理を繰り返す。 [Step S53]: K-th log to determine whether the end of the log, and the process ends if positive, repeat the process returns to step S42 otherwise.

以上のステップS40〜S53の処理により各ユーザ対のファイル共有の件数を求めることができる。 It can be determined the number of file sharing each user pair by the process of the above steps S40~S53. この後、共有の件数が所定の閾値を超える場合に、当該ユーザ対が関係ありとしてその節の対の間に辺を設定する。 Thereafter, when the number of sharing exceeds a predetermined threshold, setting the edges between pairs of clause as the user pair relevant.

以上のようにして取得したコミュニケーションチャネルごとのネットワーク図情報からグループ隣接行列を求め、分離指標を算出し表示することについては図19、図20および図21を参照してすでに説明した。 Seeking groups adjacency matrix from the network view information for each communication channel obtained in the manner described above, for displaying calculates separation indices has already been described with reference to FIGS. 19, 20 and 21.

以上で実施例の説明を終了する。 The end of the description of embodiments above.

なお、この発明は上述の実施例に限定されるものではなくその趣旨を逸脱しない範囲で種々変更が可能である。 Note that the present invention may be variously modified without departing from the spirit is not limited to the embodiments described above. 例えば、上述の例では、ネットワーク図の辺にコミュニケーション量(ユーザ間の関係量)をそのまま割り当て、これをグループ間ごとに累積してグループ隣接行列を算出するようにしても良い。 For example, in the above example, it allocated communication amount to the side of the network diagram (the relation value between users) as it may be calculated cumulatively groups adjacency matrix it between every group. また、上述例では4つのコミュニケーションチャネルを用いたが、2つまたは3つのコミュニケーションチャネルの分離指標を用いても良い。 Further, in the above example using four communication channels, it may be used separate indication of two or three communication channels. 5つ以上のコミュニケーションチャネルについての分離指標を用いても良い。 The separation index of the five or more communication channels may be used. コミュニケーションチャネルとしては実施例のものに限定されない。 The communication channel is not limited to the examples. また、分離指標としても、所定のグループについて、当該グループ内のメンバ同士のコミュニケーションの量と、当該グループ内部のメンバと当該グループ外のメンバとの間のコミュニケーションの量との割合を示すものであれば、どのようなものでもよい。 Further, even if the separation indicator, for a given group, it indicates the amount of communication members each other in the group, the ratio of the amount of communication between the group members inside and the outside of the group members if, it may be any such thing.

従来のネットワーク分析を説明する図である。 It is a diagram illustrating a conventional network analysis. コミュニケーションチャネルごとの特徴を説明する図である。 Is a diagram illustrating the characteristics of each communication channel. 従来のNewmanの分離指標を説明する図である。 It is a diagram illustrating a separation index of the conventional Newman. 従来のNewmanの分離指標を用いて隠れたコミュニティを検出する従来の手法を説明する図である。 It is a diagram illustrating a conventional method for detecting hidden community using separate indication of conventional Newman. Newmanの分離指標の意義を説明する図である。 It is a diagram for explaining the significance of the separation index of Newman. この発明における分離指標の利用を説明する図である。 Is a diagram illustrating the use of the separation index in the present invention. この発明における分離指標の利用例を説明する図である。 Is a diagram illustrating the usage example of the separation index in the present invention. この発明における分離指標の利用・表示例を説明する図である。 Is a diagram illustrating the use and display examples of the separation index in the present invention. この発明の分離指標をプロジェクトのフェーズ管理に用いる例を説明する図である。 Is a diagram illustrating an example of using a separate indicator of the invention in the phase control of the project. この発明の実施例の構成を全体として示す実施例である。 It is an example showing the entire construction of the embodiment of the present invention. 上述実施例のタグ位置検出ログの例を説明する図である。 Is a diagram illustrating an example of a tag position detection logs above embodiment. 上述実施例の電子メールログの例を説明する図である。 Is a diagram illustrating an example of e-mail logs above embodiment. 上述実施例の電話送受信ログの例を説明する図である。 It is a diagram illustrating an example of a telephone transmission and reception log of above embodiments. 上述実施例の電子文書ファイルアクセスログの例を説明する図である。 It is a diagram illustrating an example of an electronic document file access log above embodiment. 上述実施例のタグ位置ログ分析装置の動作を説明する図である。 It is a diagram for explaining the operation of the tag position log analysis apparatus described above in Example. 上述実施例のタグ位置ログ分析装置の動作を説明するフローチャートである。 It is a flowchart for explaining the operation of the tag position log analysis apparatus described above in Example. 上述実施例の送受信ログ分析装置および通話ログ分析装置の動作を説明する説明図およびフローチャートである。 It is an explanatory view and a flowchart for explaining the operation of the transmission and reception log analysis device and call logs analyzer described above in Example. 上述実施例のアクセスログ分析装置の動作を説明する説明図およびフローチャートである。 It is an explanatory view and a flowchart for explaining the operation of the access log analysis apparatus described above in Example. 上述実施例の分離指標の算出例を説明する図である。 It is a diagram illustrating a calculation example of the separation index of the above embodiment. 上述実施例の分離指標の表示例を説明する図である。 It is a diagram illustrating a display example of the separation index of the above embodiment. 上述実施例の分離指標の他の表示例を説明する図である。 It is a diagram illustrating another display example of the separation index of the above embodiment.

符号の説明 DESCRIPTION OF SYMBOLS

100 タグ位置検出システム210 タグ位置ログ記憶装置220 タグ位置ログ分析装置220 タグ位置ログ分析装置300 電子メールサーバ410 送受信ログ記憶装置420 送受信ログ分析装置500 電話交換機510 電話送受信ログ記憶装置520 電話送受信ログ分析装置610 通話ログ記憶装置620 通話ログ分析装置700 電子文書ファイリングシステム810 アクセスログ記憶装置820 アクセスログ分析装置900 スタイル分析システム910 グループ間関係量算出部911 組織情報記憶部920 分離指標算出部930 分離指標表示部1000 コミュニケーションスタイル分析装置1001 コンピュータ1002 コンピュータプログラム 100 tag position detection system 210 tag position log storage unit 220 tag position log analyzer 220 tag position log analysis device 300 e-mail server 410 receiving the log storage unit 420 receiving the log analyzer 500 telephone exchange 510 telephone transceiver log storage unit 520 telephone transceiver log analyzer 610 call log storage unit 620 calls log analyzer 700 an electronic document filing system 810 access log storage device 820 the access log analyzer 900 style analysis system 910 inter-group relationships amount calculation unit 911 organization information storage unit 920 separates the index calculating unit 930 separates index display unit 1000 communication style analyzer 1001 computer 1002 computer program

Claims (13)

  1. 組織のメンバと所属グループとの関係を示す組織情報を記憶する記憶手段と、 Storage means for storing organization information showing the relationship between the member and the belonging group of the organization,
    所定の組織のメンバの間で行なわれる少なくとも2つのコミュニケーション種類に関して、上記組織情報を参照して、グループの間の関係量をそれぞれ生成する生成手段と、 For at least two communication types are performed between members of a given tissue, by referring to the organizational information, and generating means for generating respectively a relation value between the groups,
    上記少なくとも2つのコミュニケーション種類に関して生成されたグループの間の関係量に基づいて、同一グループ内のメンバ同士のコミュニケーションの量と、当該グループ内部のメンバと当該グループ外のメンバとの間のコミュニケーションの量との割合を示す指標を、上記少なくとも2つのコミュニケーション種類の各々について算出する算出手段と、 Based on the relation value between the at least two communication types group generated for, the amount of communication between the amount of communication of the members to each other in the same group, and the group members inside and the outside of the group members the index showing the ratio between, and calculating means for calculating for each of said at least two communication types,
    上記少なくとも2つのコミュニケーション種類について各々算出した少なくとも2つの上記指標を対比して表示する表示手段とを有することを特徴とするコミュニケーションスタイル分析装置。 Communication style analyzer and having a display means for displaying by comparing at least two of said indices respectively calculated for said at least two communication types.
  2. 上記表示手段は、上記指標の各々をそれぞれ異なる座標成分に対応させて座標表示する請求項1記載のコミュニケーションスタイル分析装置。 Said display means, communication style analyzer according to claim 1, wherein in correspondence with different coordinate component of each of said indicators each coordinate display.
  3. 上記表示手段は、上記指標の各々を対比して表形式に表示する請求項1記載のコミュニケーションスタイル分析装置。 It said display means, communication style analyzer according to claim 1, wherein by comparing each of the indicators is displayed in tabular form.
  4. 上記少なくとも2つのコミュニケーション種類は、直接対話、電子メール、通話、および文書共有である請求項1、2または3記載のコミュニケーションスタイル分析装置。 Said at least two communication types, direct interaction, e-mail, telephone call, and communication style analyzer according to claim 1, 2 or 3, wherein the document sharing.
  5. 上記対話によるコミュニケーションについての関係量は、個人の行動を記録する位置検出システムのログを用いて算出する請求項1、2、3または4記載のコミュニケーションスタイル分析装置。 Relationship of the communications by the conversation, communication style analyzer according to claim 1, 2, 3 or 4, wherein calculated by using the log of the position detection system for recording the behavior of individuals.
  6. 上記電子メールによるコミュニケーションについての関係量は、電子メールの送受信ログを用いて算出する請求項1、2、3、4または5記載のコミュニケーションスタイル分析装置。 Relationship of the communication by the electronic mail, communication style analyzer according to claim 1, 2, 3, 4 or 5, wherein calculated using the transmission and reception log of e-mail.
  7. 上記文書共有によるコミュニケーションについての関係量は、電子文書ファイリングシステムへのアクセスログを用いて算出する請求項1、2、3、4、5または6記載のコミュニケーションスタイル分析装置。 Relationship of the communication by the document sharing, communication style analyzer according to claim 2, 3, 4, 5 or 6, wherein calculated using the access log to the electronic document filing system.
  8. 上記電話によるコミュニケーションについての関係量は、電話の交信記録を用いて算出する請求項1、2、3、4、5、6または7記載のコミュニケーションスタイル分析装置。 Relationship of the communication by the telephone, communication style analyzer according to claim 3, 4, 5, 6 or 7, wherein calculated using the communication records of the telephone.
  9. 上記指標は、eはグループの間の関係量を要素とする隣接行列、Treは対角要素の和、||e2||は隣接行列eの2乗からなる行列のすべての要素として、 The index is, e is the adjacency matrix of the related quantity between the groups and the elements, the sum of Tre diagonal elements, as all elements of || e2 || consists square of adjacency matrix e matrix,
    で算出される請求項1〜8のいずれかに記載のコミュニケーションスタイル分析装置。 In communication style analyzer according to any one of claims 1 to 8, is calculated.
  10. 上記指標を上記グループの活動の各フェーズの期間ごとに算出して、期間ごとに算出した上記指標を座標表示する請求項1〜9のいずれかに記載のコミュニケーションスタイル分析装置。 The index is calculated for each period of each phase of activity of the group, communication style analyzer according to any one of claims 1 to 9 for coordinate display the index calculated for each period.
  11. 期間ごとの典型的な指標の値を併せて表示する請求項10記載のコミュニケーションスタイル分析装置。 Typical indicators communication style analyzer according to claim 10, wherein the value displayed together with the per period.
  12. 生成手段が、所定の組織のメンバの間で行なわれる少なくとも2つのコミュニケーション種類に関して、記憶手段に記憶されている組織情報を参照して、グループの間の関係量をそれぞれ生成するステップと、 A step generating means, for at least two communication types that are performed between members of a given tissue, which refers to the organization information stored in the storage means, for generating respectively a relation value between the groups,
    算出手段が、上記少なくとも2つのコミュニケーション種類に関して生成されたグループの間の関係量に基づいて、同一グループ内のメンバ同士のコミュニケーションの量と、当該グループ内部のメンバと当該グループ外のメンバとの間のコミュニケーションの量との割合を示す指標を、上記少なくとも2つのコミュニケーション種類の各々について算出するステップと、 Calculating means, said at least two on the basis of the relation value between the groups generated for communication type, between the amount of communication of the members to each other in the same group, and the group members inside and the outside of the group members the index showing the proportion of the amount of communication, calculating for each of said at least two communication types,
    表示手段が、上記少なくとも2つのコミュニケーション種類について各々算出した少なくとも2つの上記指標を対比して表示するステップとを有することを特徴とするコミュニケーションスタイル分析方法。 Display means, communication style analysis method characterized by a step of displaying by comparing at least two of said indicators were each calculated for said at least two communication types.
  13. 生成手段が、所定の組織のメンバの間で行なわれる少なくとも2つのコミュニケーション種類に関して、記憶手段に記憶されている組織情報を参照して、グループの間の関係量をそれぞれ生成するステップと、 A step generating means, for at least two communication types that are performed between members of a given tissue, which refers to the organization information stored in the storage means, for generating respectively a relation value between the groups,
    算出手段が、上記少なくとも2つのコミュニケーション種類に関して生成されたグループの間の関係量に基づいて、同一グループ内のメンバ同士のコミュニケーションの量と、当該グループ内部のメンバと当該グループ外のメンバとの間のコミュニケーションの量との割合を示す指標を、上記少なくとも2つのコミュニケーション種類の各々について算出するステップと、 Calculating means, said at least two on the basis of the relation value between the groups generated for communication type, between the amount of communication of the members to each other in the same group, and the group members inside and the outside of the group members the index showing the proportion of the amount of communication, calculating for each of said at least two communication types,
    表示手段が、上記少なくとも2つのコミュニケーション種類について各々算出した少なくとも2つの上記指標を対比して表示するステップとをコンピュータに実行させるために用いられることを特徴とするコミュニケーションスタイル分析用コンピュータプログラム。 Display means, said at least two communication types communication style analysis computer program, characterized by being used to perform the steps in a computer display by comparing at least two of said indicators were each calculated for.
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Cited By (20)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2012082929A3 (en) * 2010-12-14 2012-10-04 Xobni Corporation Generating a relationship history
JP2013058213A (en) * 2007-10-04 2013-03-28 Xiam Technologies Ltd Recommendation generation systems, apparatus and methods
US8984074B2 (en) 2009-07-08 2015-03-17 Yahoo! Inc. Sender-based ranking of person profiles and multi-person automatic suggestions
US8990323B2 (en) 2009-07-08 2015-03-24 Yahoo! Inc. Defining a social network model implied by communications data
US9020938B2 (en) 2010-02-03 2015-04-28 Yahoo! Inc. Providing profile information using servers
US9021028B2 (en) 2009-08-04 2015-04-28 Yahoo! Inc. Systems and methods for spam filtering
US9058366B2 (en) 2007-07-25 2015-06-16 Yahoo! Inc. Indexing and searching content behind links presented in a communication
US9087323B2 (en) 2009-10-14 2015-07-21 Yahoo! Inc. Systems and methods to automatically generate a signature block
US9152952B2 (en) 2009-08-04 2015-10-06 Yahoo! Inc. Spam filtering and person profiles
US9160690B2 (en) 2009-08-03 2015-10-13 Yahoo! Inc. Systems and methods for event-based profile building
US9275126B2 (en) 2009-06-02 2016-03-01 Yahoo! Inc. Self populating address book
US9501561B2 (en) 2010-06-02 2016-11-22 Yahoo! Inc. Personalizing an online service based on data collected for a user of a computing device
US9514466B2 (en) 2009-11-16 2016-12-06 Yahoo! Inc. Collecting and presenting data including links from communications sent to or from a user
US9584343B2 (en) 2008-01-03 2017-02-28 Yahoo! Inc. Presentation of organized personal and public data using communication mediums
US9685158B2 (en) 2010-06-02 2017-06-20 Yahoo! Inc. Systems and methods to present voice message information to a user of a computing device
US9721228B2 (en) 2009-07-08 2017-08-01 Yahoo! Inc. Locally hosting a social network using social data stored on a user's computer
US9747583B2 (en) 2011-06-30 2017-08-29 Yahoo Holdings, Inc. Presenting entity profile information to a user of a computing device
US9760866B2 (en) 2009-12-15 2017-09-12 Yahoo Holdings, Inc. Systems and methods to provide server side profile information
US9819765B2 (en) 2009-07-08 2017-11-14 Yahoo Holdings, Inc. Systems and methods to provide assistance during user input
US10013672B2 (en) 2012-11-02 2018-07-03 Oath Inc. Address extraction from a communication

Cited By (38)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9275118B2 (en) 2007-07-25 2016-03-01 Yahoo! Inc. Method and system for collecting and presenting historical communication data
US9591086B2 (en) 2007-07-25 2017-03-07 Yahoo! Inc. Display of information in electronic communications
US9954963B2 (en) 2007-07-25 2018-04-24 Oath Inc. Indexing and searching content behind links presented in a communication
US9716764B2 (en) 2007-07-25 2017-07-25 Yahoo! Inc. Display of communication system usage statistics
US9699258B2 (en) 2007-07-25 2017-07-04 Yahoo! Inc. Method and system for collecting and presenting historical communication data for a mobile device
US9596308B2 (en) 2007-07-25 2017-03-14 Yahoo! Inc. Display of person based information including person notes
US9058366B2 (en) 2007-07-25 2015-06-16 Yahoo! Inc. Indexing and searching content behind links presented in a communication
US10069924B2 (en) 2007-07-25 2018-09-04 Oath Inc. Application programming interfaces for communication systems
US9298783B2 (en) 2007-07-25 2016-03-29 Yahoo! Inc. Display of attachment based information within a messaging system
JP2013058213A (en) * 2007-10-04 2013-03-28 Xiam Technologies Ltd Recommendation generation systems, apparatus and methods
US9584343B2 (en) 2008-01-03 2017-02-28 Yahoo! Inc. Presentation of organized personal and public data using communication mediums
US9275126B2 (en) 2009-06-02 2016-03-01 Yahoo! Inc. Self populating address book
US9819765B2 (en) 2009-07-08 2017-11-14 Yahoo Holdings, Inc. Systems and methods to provide assistance during user input
US9721228B2 (en) 2009-07-08 2017-08-01 Yahoo! Inc. Locally hosting a social network using social data stored on a user's computer
US8990323B2 (en) 2009-07-08 2015-03-24 Yahoo! Inc. Defining a social network model implied by communications data
US9159057B2 (en) 2009-07-08 2015-10-13 Yahoo! Inc. Sender-based ranking of person profiles and multi-person automatic suggestions
US8984074B2 (en) 2009-07-08 2015-03-17 Yahoo! Inc. Sender-based ranking of person profiles and multi-person automatic suggestions
US9800679B2 (en) 2009-07-08 2017-10-24 Yahoo Holdings, Inc. Defining a social network model implied by communications data
US9160690B2 (en) 2009-08-03 2015-10-13 Yahoo! Inc. Systems and methods for event-based profile building
US9160689B2 (en) 2009-08-03 2015-10-13 Yahoo! Inc. Systems and methods for profile building using location information from a user device
US9021028B2 (en) 2009-08-04 2015-04-28 Yahoo! Inc. Systems and methods for spam filtering
US9866509B2 (en) 2009-08-04 2018-01-09 Yahoo Holdings, Inc. Spam filtering and person profiles
US9152952B2 (en) 2009-08-04 2015-10-06 Yahoo! Inc. Spam filtering and person profiles
US9183544B2 (en) 2009-10-14 2015-11-10 Yahoo! Inc. Generating a relationship history
US9087323B2 (en) 2009-10-14 2015-07-21 Yahoo! Inc. Systems and methods to automatically generate a signature block
US9838345B2 (en) 2009-10-14 2017-12-05 Yahoo Holdings, Inc. Generating a relationship history
US9514466B2 (en) 2009-11-16 2016-12-06 Yahoo! Inc. Collecting and presenting data including links from communications sent to or from a user
US9760866B2 (en) 2009-12-15 2017-09-12 Yahoo Holdings, Inc. Systems and methods to provide server side profile information
US9842144B2 (en) 2010-02-03 2017-12-12 Yahoo Holdings, Inc. Presenting suggestions for user input based on client device characteristics
US9842145B2 (en) 2010-02-03 2017-12-12 Yahoo Holdings, Inc. Providing profile information using servers
US9020938B2 (en) 2010-02-03 2015-04-28 Yahoo! Inc. Providing profile information using servers
US9685158B2 (en) 2010-06-02 2017-06-20 Yahoo! Inc. Systems and methods to present voice message information to a user of a computing device
US9594832B2 (en) 2010-06-02 2017-03-14 Yahoo! Inc. Personalizing an online service based on data collected for a user of a computing device
US9569529B2 (en) 2010-06-02 2017-02-14 Yahoo! Inc. Personalizing an online service based on data collected for a user of a computing device
US9501561B2 (en) 2010-06-02 2016-11-22 Yahoo! Inc. Personalizing an online service based on data collected for a user of a computing device
WO2012082929A3 (en) * 2010-12-14 2012-10-04 Xobni Corporation Generating a relationship history
US9747583B2 (en) 2011-06-30 2017-08-29 Yahoo Holdings, Inc. Presenting entity profile information to a user of a computing device
US10013672B2 (en) 2012-11-02 2018-07-03 Oath Inc. Address extraction from a communication

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