JP7207825B2 - Engagement estimation device, estimation method, program, and recording medium - Google Patents
Engagement estimation device, estimation method, program, and recording medium Download PDFInfo
- Publication number
- JP7207825B2 JP7207825B2 JP2019029673A JP2019029673A JP7207825B2 JP 7207825 B2 JP7207825 B2 JP 7207825B2 JP 2019029673 A JP2019029673 A JP 2019029673A JP 2019029673 A JP2019029673 A JP 2019029673A JP 7207825 B2 JP7207825 B2 JP 7207825B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- information
- group
- engagement
- attribute
- network
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 32
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 55
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 42
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 23
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 22
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 14
- 230000008520 organization Effects 0.000 claims description 11
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 5
- 230000007306 turnover Effects 0.000 claims description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 2
- 239000000470 constituent Substances 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 238000003012 network analysis Methods 0.000 description 1
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 description 1
- 230000003442 weekly effect Effects 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Description
本発明は、会社等のグループにおけるエンゲージメントを推定する推定装置、推定方法、プログラム、および記録媒体に関する。 The present invention relates to an estimation device, an estimation method, a program, and a recording medium for estimating engagement in a group such as a company.
会社等の組織において、組織のパフォーマンスを向上させるための情報として、組織のエンゲージメントを把握することは、極めて重要である。そこで、前記組織においては、例えば、人事に関するデータを把握し、社員に対する定期的なアンケートを実施し、エンゲージメントを把握している。 In an organization such as a company, it is extremely important to grasp the engagement of the organization as information for improving the performance of the organization. Therefore, in the above organization, for example, data related to personnel affairs is grasped, periodic questionnaires are conducted for employees, and engagement is grasped.
しかしながら、アンケートに基づくエンゲージメントの把握は、例えば、アンケート結果をまとめる担当の主観が入ってしまう。また、アンケートを定期的に行っても、アンケート後、次のアンケート結果が得られるまでの間について、エンゲージメントの変移を推定することが困難、つまり、リアルタイムでのエンゲージメントの推定が困難である。 However, grasping engagement based on questionnaires involves, for example, the subjectivity of the person in charge of summarizing the results of the questionnaire. Moreover, even if the questionnaire is periodically conducted, it is difficult to estimate the change in engagement after the questionnaire until the next questionnaire result is obtained, that is, it is difficult to estimate the engagement in real time.
そこで、本発明は、アンケートを必須とすることなく、エンゲージメントの推定を可能とする新たなシステムの提供を目的とする。 Accordingly, an object of the present invention is to provide a new system capable of estimating engagement without requiring a questionnaire.
前記目的を達成するために、本発明のエンゲージメントの推定装置は、
情報取得部、入力部、類似ネットワークの抽出部、類似属性の抽出部、およびエンゲージメント算出部を含み、
前記情報取得部は、
グループごとに、グループ情報が紐づけられて記憶されたデータベースから、前記グループ情報を取得し、
前記グループ情報は、属性情報、ネットワーク情報、およびエンゲージメント情報を含み、
前記属性情報は、属性の項目と、属性値とが紐づけられており、
前記ネットワーク情報は、グループ内でメッセージを送受信するコミュニケーションアプリのログ情報に基づく、グループの構成メンバー間のネットワークを示す情報であり、
前記エンゲージメント情報は、エンゲージメント因子の項目と、エンゲージメント値と、前記コミュニケーションアプリの送受信数に対する前記エンゲージメント値の有意確率とが紐づけられており、
前記入力部は、
対象グループについて、前記属性情報、および、前記ネットワーク情報を入力し、
前記類似ネットワークの抽出部は、
前記データベースから取得した各グループのグループ情報に基づいて、前記対象グループのネットワーク情報の特徴量と類似する特徴量のネットワーク情報を示すグループを選択し、前記選択したグループのエンゲージメント情報Xを抽出し、
前記類似属性の抽出部は、
前記データベースから取得した各グループのグループ情報に基づいて、前記対象グループの属性情報と類似する属性情報を示すグループを選択し、前記選択したグループのエンゲージメント情報Yを抽出し、
前記エンゲージメント算出部は、
前記エンゲージメント情報Xと前記エンゲージメント情報Yとに基づいて、前記エンゲージメント因子の項目についてエンゲージメント値の平均を算出し、平均値を前記対象グループのエンゲージメント値Zと推定することを特徴とする。
In order to achieve the above object, the engagement estimation device of the present invention includes:
Including an information acquisition unit, an input unit, a similar network extraction unit, a similar attribute extraction unit, and an engagement calculation unit,
The information acquisition unit
Acquiring the group information from a database in which the group information is linked and stored for each group,
the group information includes attribute information, network information, and engagement information;
In the attribute information, attribute items and attribute values are linked,
The network information is information indicating a network between members of the group based on log information of a communication application that transmits and receives messages within the group,
The engagement information is associated with an engagement factor item, an engagement value, and a significance probability of the engagement value with respect to the number of transmissions and receptions of the communication application,
The input unit
Entering the attribute information and the network information for the target group,
The similarity network extraction unit includes:
Based on the group information of each group acquired from the database, select a group showing network information with a feature amount similar to the feature amount of the network information of the target group, and extract the engagement information X of the selected group,
The similar attribute extraction unit includes:
Based on the group information of each group acquired from the database, select a group showing attribute information similar to the attribute information of the target group, extract the engagement information Y of the selected group,
The engagement calculation unit
Based on the engagement information X and the engagement information Y, an average of engagement values for the items of the engagement factor is calculated, and the average value is estimated as the engagement value Z of the target group.
本発明のエンゲージメントの推定方法は、
情報取得工程、入力工程、類似ネットワークの抽出工程、類似属性の抽出工程、およびエンゲージメント算出工程を含み、
前記情報取得工程は、
グループごとに、グループ情報が紐づけられて記憶されたデータベースから、前記グループ情報を取得し、
前記グループ情報は、属性情報、ネットワーク情報、およびエンゲージメント情報を含み、
前記属性情報は、属性の項目と、属性値とが紐づけられており、
前記ネットワーク情報は、グループ内でメッセージを送受信するコミュニケーションアプリのログ情報に基づく、グループの構成メンバー間のネットワークを示す情報であり、
前記エンゲージメント情報は、エンゲージメント因子の項目と、エンゲージメント値と、前記コミュニケーションアプリの送受信数に対する前記エンゲージメント値の有意確率とが紐づけられており、
前記入力工程は、
対象グループについて、前記属性情報、および、前記ネットワーク情報を入力し、
前記類似ネットワークの抽出工程は、
前記データベースから取得した各グループのグループ情報に基づいて、前記対象グループのネットワーク情報の特徴量と類似する特徴量のネットワーク情報を示すグループを選択し、前記選択したグループのエンゲージメント情報Xを抽出し、
前記類似属性の抽出工程は、
前記データベースから取得した各グループのグループ情報に基づいて、前記対象グループの属性情報と類似する属性情報を示すグループを選択し、前記選択したグループのエンゲージメント情報Yを抽出し、
前記エンゲージメント算出工程は、
前記エンゲージメント情報Xと前記エンゲージメント情報Yとに基づいて、前記エンゲージメント因子の項目についてエンゲージメント値の平均を算出し、平均値を前記対象グループのエンゲージメント値Zと推定することを特徴とする。
The engagement estimation method of the present invention includes:
Including an information acquisition process, an input process, a similar network extraction process, a similar attribute extraction process, and an engagement calculation process,
The information acquisition step includes:
Acquiring the group information from a database in which the group information is linked and stored for each group,
the group information includes attribute information, network information, and engagement information;
In the attribute information, attribute items and attribute values are linked,
The network information is information indicating a network between members of the group based on log information of a communication application that transmits and receives messages within the group,
The engagement information is associated with an engagement factor item, an engagement value, and a significance probability of the engagement value with respect to the number of transmissions and receptions of the communication application,
The input step includes:
Entering the attribute information and the network information for the target group,
The step of extracting the similar network includes:
Based on the group information of each group acquired from the database, select a group showing network information with a feature amount similar to the feature amount of the network information of the target group, and extract the engagement information X of the selected group,
The similar attribute extraction step includes:
Based on the group information of each group acquired from the database, select a group showing attribute information similar to the attribute information of the target group, extract the engagement information Y of the selected group,
The engagement calculation step includes:
Based on the engagement information X and the engagement information Y, an average of engagement values for the items of the engagement factor is calculated, and the average value is estimated as the engagement value Z of the target group.
本発明のプログラムは、前記本発明のエンゲージメントの推定方法をコンピュータに実行させることを特徴とする。 A program of the present invention causes a computer to execute the engagement estimation method of the present invention.
本発明の記録媒体は、前記本発明のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。 A recording medium of the present invention is a computer-readable recording medium recording the program of the present invention.
本発明によれば、グループにおいてメンバー間のメッセージ送受信を行うコミュニケーションアプリのログ情報を利用することによって、例えば、アンケート情報の有無にかかわらず、グループのエンゲージメントを推定することができる。また、ログ情報を利用するため、例えば、リアルタイムのエンゲージメントの推定も可能となる。 According to the present invention, by using log information of a communication application that transmits and receives messages between members in a group, it is possible to estimate the engagement of the group, for example, regardless of the presence or absence of questionnaire information. In addition, since log information is used, real-time estimation of engagement becomes possible, for example.
本発明において、「コミュニケーションアプリ」の種類は、特に制限されず、グループに属するメンバー間において、メッセージの送受信を行えるアプリケーションである。前記メッセージの種類は、特に制限されない。前記メッセージの形式は、特に制限されず、文章、単語、内容を表すイラスト、これらの組合せ等である。 In the present invention, the type of "communication application" is not particularly limited, and is an application that allows messages to be sent and received between members belonging to a group. The message type is not particularly limited. The format of the message is not particularly limited, and may be a sentence, a word, an illustration representing the content, a combination thereof, or the like.
本発明において、前記コミュニケーションアプリの種類は、前述のように、制限されないが、中でも、前述のようなグループのパフォーマンスに影響するエンゲージメントの推定であることから、グループ内のメンバー間において感謝メッセージを送受信するコミュニケーションアプリが好ましい。以下、前記感謝メッセージの送受信を行うコミュニケーションアプリを、「感謝アプリ」ともいう。前記感謝アプリは、例えば、特開2018-147494号公報等が参照できる。以下、本発明の実施形態において、前記コミュニケーションアプリとして感謝アプリを例にあげて説明するが、本発明は、この例には、何ら制限されない。 In the present invention, the type of communication application is not limited as described above, but among others, since it is an estimate of engagement that affects the performance of the group as described above, it is possible to send and receive thank-you messages between members in the group. A communication app that works is preferred. Hereinafter, the communication application that transmits and receives the thank-you message will also be referred to as a “thank-you app”. For the gratitude application, for example, Japanese Patent Application Laid-Open No. 2018-147494 can be referred to. Hereinafter, in the embodiments of the present invention, a thank you app will be described as an example of the communication app, but the present invention is not limited to this example.
本発明において、「グループ」の単位は、特に制限されず、複数の構成メンバーを含む単位であれよい。前記グループは、例えば、企業、組合、学校、行政等の組織単位でもよいし、スポーツチーム、同好会等の単位等でもよい。 In the present invention, the unit of "group" is not particularly limited, and may be a unit containing a plurality of constituent members. The group may be, for example, an organizational unit such as a company, an association, a school, or an administrative unit, or may be a unit such as a sports team or a club.
本発明の実施形態について説明する。なお、本発明は、以下の実施形態には限定されない。なお、以下の各図において、同一部分には、同一符号を付している。また、各実施形態の説明は、特に言及がない限り、互いの説明を援用できる。さらに、各実施形態の構成は、特に言及がない限り、組合せ可能である。 An embodiment of the present invention will be described. In addition, this invention is not limited to the following embodiment. In addition, in the following figures, the same reference numerals are given to the same parts. Also, the descriptions of the respective embodiments can be referred to each other's description unless otherwise specified. Furthermore, the configuration of each embodiment can be combined unless otherwise specified.
[実施形態1]
図1は、本実施形態の推定装置10の一例の構成を示すブロック図である。推定装置10は、例えば、図1(A)に示すように、情報取得部11、入力部12、類似ネットワークの抽出部14、類似属性の抽出部15、およびエンゲージメント算出部16を含む。推定装置10は、例えば、さらに、特徴量抽出部13を含んでもよい。推定装置10は、例えば、推定システムともいう。推定装置10は、例えば、前記各部を含む1つの装置でもよいし、前記各部が、通信回線網を介して接続可能な装置でもよい。前記通信回線網は、例えば、後述の例示と同様である。
[Embodiment 1]
FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of an example of the
推定装置10は、例えば、データベースから種々の情報を取得するため、図1(B)に示すように、データベース30と通信回線網20を介して接続可能である。なお、推定装置10は、例えば、そのつど、データベース30から情報を取得してもよいし、記憶部(例えば、図2における記憶装置107)を有し、前記記憶部に、データベース30に蓄積されている情報を記憶させてもよい。また、推定装置10により推定された情報等は、例えば、推定装置10を使用するユーザに対して出力されるため、図1(B)に示すように、例えば、ユーザの端末40と通信回線網20を介して接続可能である。本実施形態において、ユーザとは、推定装置10のユーザであり、具体的には、例えば、グループ、または前記グループの上位にあたる組織において、エンゲージメントの推定を行う管理者を意味する。また、本実施形態において、前記コミュニケーションアプリを使用するユーザは、前記グループを構成するメンバーという。
For example, in order to obtain various information from a database, the estimating
通信回線網20は、特に制限されず、公知の通信回線網を使用でき、有線でも無線でもよい。前記通信回線網は、例えば、例えば、インターネット回線、電話回線、LAN(Local Area Network)、WiFi(Wireless Fidelity)等があげられる。
The
まず、データベース30に記憶されている情報について説明する。データベース30には、グループ情報が、例えば、グループの識別情報と紐づけられて、グループ単位で記載されている。データベース30に記憶されているグループの数は、制限されない。前記グループの識別情報は、例えば、前記グループを特定する情報であり、ID番号、グループ名等である。前記グループ情報は、属性情報、ネットワーク情報、およびエンゲージメント情報を含む。
First, information stored in the
前記属性情報は、属性の項目と、属性値とが紐づけられている。前記項目は、特に制限されず、例えば、前記グループの特徴となる情報である。前記項目は、例えば、組織人数、男女比、平均勤続年数、離職率等があげられ、1つでも、2つ以上でもよい。前記属性値の単位は、特に制限されず、前記項目の種類に応じて設定される。前記組織規模の単位は、例えば、人数、店舗数等である。 In the attribute information, attribute items and attribute values are associated with each other. The item is not particularly limited, and is, for example, information that characterizes the group. The items include, for example, the number of people in the organization, the male/female ratio, the average length of service, the turnover rate, etc., and may be one or two or more. The unit of the attribute value is not particularly limited, and is set according to the type of the item. The unit of the organizational scale is, for example, the number of people, the number of stores, or the like.
前記ネットワーク情報は、前記コミュニケーションアプリのログ情報に基づく、グループの構成メンバー間のネットワークを示す情報である。前記ネットワーク情報は、例えば、予め、ネットワークの特徴量を含んでもよい。 The network information is information indicating a network between group members based on the log information of the communication application. The network information may include, for example, network feature amounts in advance.
前記エンゲージメント情報は、エンゲージメント因子の項目と、エンゲージメント値と、前記コミュニケーションアプリの送受信数に対する前記エンゲージメント値の有意確率とが紐づけられている。前記項目は、特に制限されず、例えば、仕事の充実感、チームワーク、同僚への信頼、グループへの信頼、組織への信頼、チームワーク、仕事の納得性、評価の納得性等があげられ、1つでも、2つ以上でもよい。前記エンゲージメント値は、特に制限されず、任意の相対値で表すことができ、具体例として、最大値を1とする相対値があげられ、また率で表すこともできる。前記有意確率は、前記グループにおける前記コミュニケーションアプリの送受信数に対する前記エンゲージメント値の有意確率であり、例えば、前記送受信数と前記エンゲージメント値との相関関係から算出されるp値があげられる。 In the engagement information, an item of engagement factor, an engagement value, and a significance probability of the engagement value with respect to the number of transmissions and receptions of the communication application are linked. The above items are not particularly limited, and examples include work fulfillment, teamwork, trust in colleagues, trust in groups, trust in organization, teamwork, convincingness of work, convincingness of evaluation, and the like. , may be one, or two or more. The engagement value is not particularly limited, and can be represented by any relative value. As a specific example, a relative value with a maximum value of 1 can be mentioned, and it can also be represented by a rate. The significance probability is the significance probability of the engagement value with respect to the number of transmissions and receptions of the communication application in the group, and for example, a p-value calculated from the correlation between the number of transmissions and receptions and the engagement value.
データベース30は、例えば、さらに、前記グループ情報として、前記コミュニケーションアプリ(例えば、前記感謝アプリ)のログ情報を含んでもよい。前記ログ情報は、例えば、前記属性情報として記憶されてもよい。前記ログ情報は、例えば、メッセージの受信履歴、およびメッセージの送信履歴を含み、これらは、メッセージを送受信したメンバーの識別情報に紐づけられている。前記受信履歴および前記送信履歴は、例えば、受信者、送信者、およびその時間(送受信時間)を含む。前記ログ情報は、例えば、グループ全体における所定期間のメッセージの送信数および受信数でもよく、前記所定期間は、例えば、日単位でも、週単位でも、月単位でもよい。前記メンバーの識別情報は、例えば、前記ユーザを特定する情報であり、ID番号、氏名、ニックネーム、送受信用アドレス等である。
For example, the
推定装置10において、情報取得部11は、データベース30から、記憶されている各種グループ情報を取得する。
In the
推定装置10において、入力部12は、エンゲージメントを推定する対象グループについて、属性情報、および、前記ネットワーク情報を入力する。具体的には、例えば、前記ユーザにより、入力部12を介して、前記情報が入力される。
In the
類似ネットワークの抽出部14は、データベース30から取得した各グループのグループ情報に基づいて、前記対象グループのネットワーク情報の特徴量と類似する特徴量のネットワーク情報を示すグループを選択し、前記選択したグループのエンゲージメント情報Xを抽出する。
Based on the group information of each group acquired from the
推定装置10は、例えば、さらに、特徴量抽出部13を含んでもよい。特徴量抽出部13は、前記ネットワーク情報に基づいて、前記ネットワーク情報の特徴量を抽出する。抽出された特徴量は、例えば、類似ネットワーク抽出部14における情報として使用できる。前記特徴量の種類は、特に制限されず、例えば、一般的なネットワーク解析における特徴量があげられ、具体例として、ネットワークにおける媒介中心性、次数中心性等がある。前記媒介中心性は、一般に、点を線でつないだネットワークにおいて、点を通る経路(線)が多い程、大きい数値で表すことができる。また、次数中心性は、一般に、点を線でつないだネットワークにおいて、他のノードと繋がっている線が多い程、大きい数値で表すことができる。
The estimating
類似属性の抽出部15は、データベース30から取得した各グループのグループ情報に基づいて、前記対象グループの属性情報と類似する属性情報を示すグループを選択し、前記選択したグループのエンゲージメント情報Yを抽出する。
A similar
エンゲージメント算出部16は、前記エンゲージメント情報Xと前記エンゲージメント情報Yとに基づいて、前記エンゲージメント因子の項目についてエンゲージメント値の平均を算出し、平均値を前記対象グループのエンゲージメント値Zと推定する。
Based on the engagement information X and the engagement information Y, the
推定装置10は、例えば、さらに、出力部を有してもよく、前記出力部は、推定結果を出力する。前記出力部は、例えば、推定装置10がディスプレイを有する場合は、ディスプレイに出力して、ユーザに対して推定結果を提示してもよいし、ユーザの端末に出力して、ユーザに対して推定結果を提示してもよい。
The estimating
つぎに、図2に、推定装置10のハードウエア構成のブロック図を例示する。推定装置10は、例えば、CPU(中央処理装置)101、メモリ102、バス103、入力装置104、ディスプレイ105、通信デバイス106、記憶装置107等を有する。推定装置10の各部は、それぞれのインターフェース(I/F)により、バス103を介して、相互に接続されている。
Next, FIG. 2 illustrates a block diagram of the hardware configuration of the
CPU101は、推定装置10の全体の制御を担うプロセッサであり、CPUには限定されず、他のプロセッサでもよい。推定装置10において、CPU101により、例えば、本発明のプログラムやその他のプログラムが実行され、また、各種情報の読み込みや書き込みが行われる。
The
推定装置10は、例えば、バス103に接続された通信デバイス106により、通信回線網に接続でき、前記通信回線網を介して、外部機器とも接続できる。前記外部機器は、特に制限されず、例えば、前述のようなデータベース30、端末40等である。端末40は、例えば、端末等であり、前記端末は、例えば、PC(パーソナルコンピュータ)、タブレット、スマートフォン、携帯電話等である。推定装置10と前記外部機器との接続方式は、特に制限されず、例えば、有線による接続でもよいし、無線による接続でもよい。前記有線による接続は、例えば、コードによる接続でもよいし、通信回線網を利用するためのケーブル等による接続でもよい。前記無線による接続は、例えば、通信回線網を利用した接続でもよいし、無線通信を利用した接続でもよい。前記通信回線網は、特に制限されず、例えば、公知の通信回線網を使用でき、前述と同様である。
The estimating
メモリ102は、例えば、メインメモリを含み、前記メインメモリは、主記憶装置ともいう。CPU101が処理を行う際には、例えば、後述する補助記憶装置に記憶されている、本発明のプログラム等の種々の動作プログラム108を、メモリ102が読み込み、CPU101は、メモリ102からデータを受け取って、プログラム108を実行する。前記メインメモリは、例えば、RAM(ランダムアクセスメモリ)である。メモリ102は、例えば、さらに、ROM(読み出し専用メモリ)を含む。
The
記憶装置107は、例えば、前記メインメモリ(主記憶装置)に対して、いわゆる補助記憶装置ともいう。記憶装置107は、例えば、記憶媒体と、前記記憶媒体に読み書きするドライブとを含む。前記記憶媒体は、特に制限されず、例えば、内蔵型でも外付け型でもよく、HD(ハードディスク)、CD-ROM、CD-R、CD-RW、MO、DVD、フラッシュメモリー、メモリーカード等があげられ、前記ドライブは、特に制限されない。記憶装置107は、例えば、記憶媒体とドライブとが一体化されたハードディスクドライブ(HDD)も例示できる。記憶装置107には、例えば、前述のように、プログラム108が格納され、前述のように、CPU101を実行させる際、メモリ102が、記憶装置107から動作プログラム108を読み込む。また、記憶装置107は、例えば、前記記憶部を含み、前述のように、データベース30に蓄積されている情報を記憶してもよい。
The
推定装置10は、例えば、さらに、入力装置104、ディスプレイ105を有してもよい。入力装置104は、例えば、スキャナー、タッチパネル、キーボード等である。ディスプレイ105は、例えば、LEDディスプレイ、液晶ディスプレイ等があげられる。
The estimating
つぎに、本実施形態の推定方法について、図3の一例のフローチャート、およびグループ情報の例を用いて説明する。本実施形態の推定方法は、情報取得工程、入力工程、類似ネットワークの抽出工程、類似属性の抽出工程、およびエンゲージメント算出工程を含み、さらに、例えば、特徴量算出工程を含んでもよい。本実施形態の推定方法は、例えば、図1および図2に示す推定装置10を用いて実施できる。なお、本実施形態の推定方法は、推定装置10の使用には限定されない。
Next, the estimation method of this embodiment will be described using a flow chart of an example of FIG. 3 and an example of group information. The estimation method of this embodiment includes an information acquisition step, an input step, a similar network extraction step, a similar attribute extraction step, and an engagement calculation step, and may further include, for example, a feature amount calculation step. The estimation method of this embodiment can be implemented, for example, using the
データベース30には、例えば、図1に示すようなグループ情報が、グループごとに記憶されている。図4には、グループ1-5を例示したが、これらには制限されない。図4のネットワーク情報の欄において、「Data1」とは、グループ1(識別情報ID=1)のログ情報に基づくネットワーク情報であり、さらに、吹き出し欄に示すような、ログ情報が紐付けられて記憶されてもよい。前記ログ情報は、例えば、メッセージの送信メンバーのID、受信メンバーのID、送受信日等である。前記ネットワーク情報は、例えば、予め、その特徴量を含んでもよいし、後述する特徴量抽出工程において、例えば、ネットワーク情報から抽出してもよい。
In the
前記入力工程により、対象グループZについて、前記属性情報A、および、前記ネットワーク情報Aを入力する(S101)。前記入力工程は、例えば、推定装置10の入力部12により実行できる。対象グループZの入力情報は、例えば、図5に例示するような、属性情報およびネットワーク情報があげられる。ネットワーク情報Zは、グループZのログ情報に基づくネットワーク情報である。前記ネットワーク情報は、例えば、予め、その特徴量を含んでもよいし、後述する特徴量抽出工程において、例えば、ネットワーク情報から抽出してもよい。
In the input step, the attribute information A and the network information A are input for the target group Z (S101). The input step can be performed by the
前記ネットワーク情報にその特徴量が含まれていない場合は、特徴量抽出工程により、前記対象グループAのネットワーク情報に基づいて、前記ネットワーク情報の特徴量Zを抽出する(S102)。前記特徴量抽出工程は、例えば、推定装置10の特徴量抽出部13により実行できる。
If the network information does not include the feature quantity, the feature quantity extraction step extracts the feature quantity Z of the network information based on the network information of the target group A (S102). The feature quantity extraction step can be executed by the feature
一方、データベース30から、記憶されている各グループのグループ情報を取得する(S103)。この情報取得工程は、例えば、推定装置10の情報取得部11により実行できる。そして、前記グループ情報における前記ネットワーク情報に、その特徴量が含まれていない場合は、同様に、各グループについて、前記ネットワーク情報に基づいて、前記ネットワーク情報の特徴量を抽出する(S104)。前記特徴量抽出工程は、例えば、推定装置10の特徴量抽出部13により実行できる。
On the other hand, the group information of each group stored is obtained from the database 30 (S103). This information acquisition step can be executed by the
そして、データベース30から取得した各グループのグループ情報に基づいて、対象グループZのネットワーク情報の特徴量Zと類似する特徴量のネットワーク情報を示すグループXを選択し(S105)、前記選択したグループXのエンゲージメント情報Xを抽出する(S106)。これらの工程は、例えば、推定装置10の類似ネットワーク抽出部14により実行できる。
Then, based on the group information of each group acquired from the
ここで、図6に、グループXの選択とエンゲージメント情報Xの抽出の概略を示す。図6に示すように、対象グループZのネットワーク情報に基づく媒介中心性および次数中心性のそれぞれについて、トップからのランキングとワーストからのランキングとを並べ、それぞれの差を示す。この場合、媒介中心性に関する1位から3位の差の挙動(0.5→0.39→0.34)と、次数中止中心性の1位から3位の差の挙動(0.54→0.47→0.34)とが、グループZのネットワーク情報の特徴量となる。同様に、データベース30の各グループについても特徴量を抽出し、対比することによって、対象グループZの特徴量に類似するグループ4を、グループYとして選択できる。そして、グループ4のグループ情報から、エンゲージメント情報Yを抽出することができる。
Here, the outline of the selection of the group X and the extraction of the engagement information X is shown in FIG. As shown in FIG. 6, rankings from the top and rankings from the worst are arranged for each of betweenness centrality and degree centrality based on the network information of the target group Z, and differences between them are shown. In this case, the behavior of the 1st to 3rd difference in betweenness centrality (0.5→0.39→0.34) and the behavior of the 1st to 3rd difference in degree stop centrality (0.54→ 0.47→0.34) is the feature amount of the network information of the group Z. Similarly, by extracting feature amounts for each group in the
つぎに、前記類似属性の抽出工程として、データベース30から取得した各グループのグループ情報に基づいて、対象グループZの属性情報と類似する属性情報を示すグループYを選択し(S107)、前記選択したグループYのエンゲージメント情報Yを抽出する(S108)。これらの工程は、例えば、推定装置10の類似属性の抽出部15により実行できる。
Next, as the similar attribute extraction step, based on the group information of each group acquired from the
ここで、図7に、グループYの選択とエンゲージメント情報Yの抽出の概略を示す。図4に示すように、グループの属性情報が、規模、男女比、および平均勤続年数の3項目である場合は、それぞれの項目について、類似するグループYを選択する。すなわち、図7に示すように、属性情報の項目「規模」に関して、対象グループZの属性情報に類似するグループは、グループ1が選択され、そのエンゲージメント情報が抽出され、項目「男女比」に関して、対象グループZの属性情報に類似するグループは、グループ2が選択され、そのエンゲージメント情報が抽出され、項目「平均勤続年数」に関して、対象グループZの属性情報に類似するグループは、グループ3が選択され、そのエンゲージメント情報が抽出される。
Here, the outline of the selection of the group Y and the extraction of the engagement information Y is shown in FIG. As shown in FIG. 4, when the attribute information of the group consists of three items of size, gender ratio, and average length of service, a similar group Y is selected for each item. That is, as shown in FIG. 7, with respect to the item "scale" of the attribute information,
各項目のグループの選択は、より具体的には、以下のように行ってもよい。前記項目「規模」の場合、まず、規模の人数が、対象グループZに類似するグループを選択する。この場合、類似の条件は、適宜設定でき、例えば、第1段階として、対象グループZの人数に対して、±50人の範囲であるグループを抽出し、対象グループZの人数に対して近い人数の上位n個のグループ(例えば、3つ)を、類似するグループとして選択する。±50人の範囲であるグループがない場合、または、n個に満たない場合は、例えば、さらに、±100人の範囲であるグループを抽出し、対象グループZの人数に対して近い人数の上位のグループを、類似するグループとして選択する。つぎに、選択したn個のグループについて、複数のエンゲージメント因子(例えば、仕事の充実感、チームワーク、同僚への信頼、グループへの信頼、組織への信頼、チームワーク、仕事の納得性、評価の納得性等)のうち、エンゲージメント値が任意の数値以上(例えば、0.4以上)であり且つpが任意の数値以上(例えば、0.01以下)となる因子の数が最も多いグループを、最終的に、前記項目「規模」に関するグループとして選択する。なお、前記項目「男女比」および前記項目「平均勤続年数」に関しても、同様にしてグループを選択できる。 More specifically, selection of a group of items may be performed as follows. In the case of the item "size", first, a group whose size is similar to the target group Z is selected. In this case, similar conditions can be set as appropriate. For example, as a first step, a group with a range of ±50 people is extracted from the number of people in the target group Z, and the number of people close to the number of people in the target group Z is extracted. , are selected as similar groups. If there is no group with a range of ±50 people, or if the number is less than n, for example, a group with a range of ±100 people is further extracted, and the number of people close to the number of people in the target group Z is higher. groups as similar groups. Next, for the selected n groups, multiple engagement factors (e.g., work fulfillment, teamwork, trust in colleagues, trust in group, trust in organization, teamwork, satisfaction of work, evaluation ), the group with the largest number of factors whose engagement value is an arbitrary number or more (e.g. 0.4 or more) and whose p is an arbitrary number or more (e.g. 0.01 or less) , and finally select as a group related to the item "scale". Groups can also be selected in the same way for the item "Male/Female ratio" and the item "Average length of service".
つぎに、前記エンゲージメント算出工程として、前記エンゲージメント情報Xと前記エンゲージメント情報Yとに基づいて、前記エンゲージメント因子の項目についてエンゲージメント値の平均を算出し(S109)、平均値を前記対象グループのエンゲージメント値Zと推定する(S110)。これらの工程は、例えば、推定装置10のエンゲージメント算出部16により実行できる。そして、推定結果を出力し(S111)、終了する(END)。前記出力工程は、例えば、推定装置10の前記出力部により実行できる。
Next, as the engagement calculation step, based on the engagement information X and the engagement information Y, the average of the engagement values for the items of the engagement factor is calculated (S109), and the average value is used as the engagement value Z of the target group. (S110). These steps can be executed by the
前記平均値は、例えば、単純計算した平均値でもよいし、重み付けを行った上で平均値をとる加重平均値でもよい。以下に、加重平均の例をあげて説明する。 The average value may be, for example, a simply calculated average value or a weighted average value obtained by weighting the average value. An example of the weighted average will be described below.
図7(A)に示すように、前記(S106)により、ネットワーク情報の特徴量に基づき、グループ4のエンゲージメント情報Xが抽出され、前記(S108)により、属性情報に基づき、項目「規模」に関してグループ1のエンゲージメント情報Y1、項目「男女比」に関してグループ2のエンゲージメント情報Y2、項目3「平均勤続年数」に関してグループ3のエンゲージメント情報Y3が、それぞれ抽出されている。前記各エンゲージメント情報は、エンゲージメント値と、有意確率(p値)とを含んでいる。そして、有意確率が低いということは、有意確率が低いエンゲージメント項目のエンゲージメント値が、推定値に与える影響を小さくすることが好ましい。このため、属性情報に基づいて得られたエンゲージメント情報Y1、Y2、Y3に関しては、例えば、前記有意確率が相対的に小さい程、大きく設定し、前記有意確率が相対的に大きい程、小さく設定した重み付けを行う。そして、重み付けしたエンゲージメント値から、加重平均値を求め、これを対象グループZのエンゲージメント値Zとして推定することが好ましい。
As shown in FIG. 7A, (S106) extracts the engagement information X of
前記加重平均によるエンゲージメント値Zの算出は、例えば、図7(B)の式が例示できる。この式に基づいて、図7(A)から、各エンゲージメント因子の値を加重平均により算出すると、図7(C)に示すように、「チームワーク」は「0.19」と算出され、その他の因子、すなわち、「仕事の充実感」は「0.36」と算出され、「同僚への信頼」は「0.39」と算出される。これらが、対象グループZのエンゲージメント因子のエンゲージメント値と推定される。 Calculation of the engagement value Z by the weighted average can be exemplified by the formula of FIG. 7(B), for example. Based on this formula, when the value of each engagement factor is calculated from FIG. 7(A) by weighted average, as shown in FIG. , that is, "work fulfillment" is calculated as "0.36", and "confidence in colleagues" is calculated as "0.39". These are presumed to be the engagement values of the engagement factors of the target group Z.
[実施形態2]
本実施形態のプログラムは、前記本発明の推定方法を、コンピュータ上で実行可能なプログラムである。または、本実施形態のプログラムは、例えば、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてもよい。前記記録媒体としては、特に限定されず、例えば、前述のような記憶媒体等があげられる。
[Embodiment 2]
A program of the present embodiment is a program capable of executing the estimation method of the present invention on a computer. Alternatively, the program of this embodiment may be recorded on a computer-readable recording medium, for example. The recording medium is not particularly limited, and includes, for example, the above-described storage medium.
以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は、上記実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。 Although the present invention has been described with reference to the embodiments, the present invention is not limited to the above embodiments. Various changes that can be understood by those skilled in the art can be made to the configuration and details of the present invention within the scope of the present invention.
<付記>
上記の実施形態および実施例の一部または全部は、以下の付記のように記載されうるが、以下には限られない。
(付記1)
情報取得部、入力部、類似ネットワークの抽出部、類似属性の抽出部、およびエンゲージメント算出部を含み、
前記情報取得部は、
グループごとに、グループ情報が紐づけられて記憶されたデータベースから、前記グループ情報を取得し、
前記グループ情報は、属性情報、ネットワーク情報、およびエンゲージメント情報を含み、
前記属性情報は、属性の項目と、属性値とが紐づけられており、
前記ネットワーク情報は、グループ内でメッセージを送受信するコミュニケーションアプリのログ情報に基づく、グループの構成メンバー間のネットワークを示す情報であり、
前記エンゲージメント情報は、エンゲージメント因子の項目と、エンゲージメント値と、前記コミュニケーションアプリの送受信数に対する前記エンゲージメント値の有意確率とが紐づけられており、
前記入力部は、
対象グループについて、前記属性情報、および、前記ネットワーク情報を入力し、
前記類似ネットワークの抽出部は、
前記データベースから取得した各グループのグループ情報に基づいて、前記対象グループのネットワーク情報の特徴量と類似する特徴量のネットワーク情報を示すグループを選択し、前記選択したグループのエンゲージメント情報Xを抽出し、
前記類似属性の抽出部は、
前記データベースから取得した各グループのグループ情報に基づいて、前記対象グループの属性情報と類似する属性情報を示すグループを選択し、前記選択したグループのエンゲージメント情報Yを抽出し、
前記エンゲージメント算出部は、
前記エンゲージメント情報Xと前記エンゲージメント情報Yとに基づいて、前記エンゲージメント因子の項目についてエンゲージメント値の平均を算出し、平均値を前記対象グループのエンゲージメント値Zと推定する
ことを特徴とするエンゲージメント推定装置。
(付記2)
さらに、特徴量抽出部を含み、
前記特徴量抽出部は、前記ネットワーク情報に基づいて、前記ネットワーク情報の特徴量を抽出する、付記1に記載の推定装置。
(付記3)
前記属性情報は、複数の項目を含み、
前記類似属性の抽出部は、
前記属性情報の項目ごとに、前記対象グループの属性情報と類似する属性情報を示すグループを選択し、前記選択した各グループのエンゲージメント情報Yを抽出する、付記1または2に記載の推定装置。
(付記4)
前記エンゲージメント算出部は、前記抽出したエンゲージメント情報Yについて、前記エンゲージメント値に、その優位確率に応じた重み付けを行い、加重平均値を、前記対象グループのエンゲージメント値Zとして推定し、
前記重み付けの重みは、前記有意確率が相対的に小さい程、大きく設定し、前記有意確率が相対的に大きい程、小さく設定する、付記1から3のいずれかに記載の推定装置。
(付記5)
前記属性情報は、前記コミュニケーションアプリのログ情報を含む、付記1から4のいずれかに記載の推定装置。
(付記6)
前記属性情報の項目が、規模、男女比、平均勤続年数、および離職率からなる群から選択された少なくとも一つである、付記1から5のいずれかに記載の推定装置。
(付記7)
前記エンゲージメント因子の項目が、仕事の充実感、チームワーク、同僚への信頼、グループへの信頼、組織への信頼、チームワーク、仕事の納得性、および評価の納得性からなる群から選択された少なくとも一つである、付記1から6のいずれかに記載の推定装置。
(付記8)
情報取得工程、入力工程、類似ネットワークの抽出工程、類似属性の抽出工程、およびエンゲージメント算出工程を含み、
前記情報取得工程は、
グループごとに、グループ情報が紐づけられて記憶されたデータベースから、前記グループ情報を取得し、
前記グループ情報は、属性情報、ネットワーク情報、およびエンゲージメント情報を含み、
前記属性情報は、属性の項目と、属性値とが紐づけられており、
前記ネットワーク情報は、グループ内でメッセージを送受信するコミュニケーションアプリのログ情報に基づく、グループの構成メンバー間のネットワークを示す情報であり、
前記エンゲージメント情報は、エンゲージメント因子の項目と、エンゲージメント値と、前記コミュニケーションアプリの送受信数に対する前記エンゲージメント値の有意確率とが紐づけられており、
前記入力工程は、
対象グループについて、前記属性情報、および、前記ネットワーク情報を入力し、
前記類似ネットワークの抽出工程は、
前記データベースから取得した各グループのグループ情報に基づいて、前記対象グループのネットワーク情報の特徴量と類似する特徴量のネットワーク情報を示すグループを選択し、前記選択したグループのエンゲージメント情報Xを抽出し、
前記類似属性の抽出工程は、
前記データベースから取得した各グループのグループ情報に基づいて、前記対象グループの属性情報と類似する属性情報を示すグループを選択し、前記選択したグループのエンゲージメント情報Yを抽出し、
前記エンゲージメント算出工程は、
前記エンゲージメント情報Xと前記エンゲージメント情報Yとに基づいて、前記エンゲージメント因子の項目についてエンゲージメント値の平均を算出し、平均値を前記対象グループのエンゲージメント値Zと推定する
ことを特徴とするエンゲージメント推定方法。
(付記9)
さらに、特徴量抽出工程を含み、
前記特徴量抽出工程は、前記ネットワーク情報に基づいて、前記ネットワーク情報の特徴量を抽出する、付記8記載の推定方法。
(付記10)
前記属性情報は、複数の項目を含み、
前記類似属性の抽出工程は、
前記属性情報の項目ごとに、前記対象グループの属性情報と類似する属性情報を示すグループを選択し、前記選択した各グループのエンゲージメント情報Yを抽出する、付記8または9に記載の推定方法。
(付記11)
前記エンゲージメント算出工程は、前記抽出したエンゲージメント情報Yについて、前記エンゲージメント値に、その優位確率に応じた重み付けを行い、加重平均値を、前記対象グループのエンゲージメント値Zとして推定し、
前記重み付けの重みは、前記有意確率が相対的に小さい程、大きく設定し、前記有意確率が相対的に大きい程、小さく設定する、付記8から10のいずれかに記載の推定方法。
(付記12)
前記属性情報は、前記コミュニケーションアプリのログ情報を含む、付記8から11のいずれかに記載の推定方法。
(付記13)
前記属性情報の項目が、規模、男女比、平均勤続年数、および離職率からなる群から選択された少なくとも一つである、付記8から12のいずれかに記載の推定方法。
(付記14)
前記エンゲージメント因子の項目が、仕事の充実感、チームワーク、同僚への信頼、グループへの信頼、組織への信頼、チームワーク、仕事の納得性、および評価の納得性からなる群から選択された少なくとも一つである、付記8から13のいずれかに記載の推定方法。
(付記15)
付記8から14のいずれかに記載の推定方法をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
(付記16)
付記15に記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
<Appendix>
Some or all of the above-described embodiments and examples can be described as in the following appendices, but are not limited to the following.
(Appendix 1)
Including an information acquisition unit, an input unit, a similar network extraction unit, a similar attribute extraction unit, and an engagement calculation unit,
The information acquisition unit
Acquiring the group information from a database in which the group information is linked and stored for each group,
the group information includes attribute information, network information, and engagement information;
In the attribute information, attribute items and attribute values are linked,
The network information is information indicating a network between members of the group based on log information of a communication application that transmits and receives messages within the group,
The engagement information is associated with an engagement factor item, an engagement value, and a significance probability of the engagement value with respect to the number of transmissions and receptions of the communication application,
The input unit
Entering the attribute information and the network information for the target group,
The similarity network extraction unit includes:
Based on the group information of each group acquired from the database, select a group showing network information with a feature amount similar to the feature amount of the network information of the target group, and extract the engagement information X of the selected group,
The similar attribute extraction unit includes:
Based on the group information of each group acquired from the database, select a group showing attribute information similar to the attribute information of the target group, extract the engagement information Y of the selected group,
The engagement calculation unit
An engagement estimating device that calculates an average of engagement values for the items of the engagement factor based on the engagement information X and the engagement information Y, and estimates the average value as the engagement value Z of the target group.
(Appendix 2)
Furthermore, including a feature extraction unit,
The estimating device according to
(Appendix 3)
The attribute information includes a plurality of items,
The similar attribute extraction unit includes:
The estimating device according to
(Appendix 4)
The engagement calculation unit weights the engagement value according to the superiority probability for the extracted engagement information Y, and estimates the weighted average value as the engagement value Z of the target group,
4. The estimation apparatus according to any one of
(Appendix 5)
5. The estimation device according to any one of
(Appendix 6)
6. The estimation device according to any one of
(Appendix 7)
The items of the engagement factor were selected from the group consisting of work fulfillment, teamwork, trust in colleagues, trust in the group, trust in the organization, teamwork, satisfaction of work, and satisfaction of evaluation. 7. The estimating device according to any one of
(Appendix 8)
Including an information acquisition process, an input process, a similar network extraction process, a similar attribute extraction process, and an engagement calculation process,
The information acquisition step includes:
Acquiring the group information from a database in which the group information is linked and stored for each group,
the group information includes attribute information, network information, and engagement information;
In the attribute information, attribute items and attribute values are linked,
The network information is information indicating a network between members of the group based on log information of a communication application that transmits and receives messages within the group,
The engagement information is associated with an engagement factor item, an engagement value, and a significance probability of the engagement value with respect to the number of transmissions and receptions of the communication application,
The input step includes:
Entering the attribute information and the network information for the target group,
The step of extracting the similar network includes:
Based on the group information of each group acquired from the database, select a group showing network information with a feature amount similar to the feature amount of the network information of the target group, and extract the engagement information X of the selected group,
The similar attribute extraction step includes:
Based on the group information of each group acquired from the database, select a group showing attribute information similar to the attribute information of the target group, extract the engagement information Y of the selected group,
The engagement calculation step includes:
An engagement estimation method, comprising: calculating an average of engagement values for the items of the engagement factors based on the engagement information X and the engagement information Y, and estimating the average value as the engagement value Z of the target group.
(Appendix 9)
Furthermore, including a feature extraction step,
The estimation method according to appendix 8, wherein the feature quantity extraction step extracts the feature quantity of the network information based on the network information.
(Appendix 10)
The attribute information includes a plurality of items,
The similar attribute extraction step includes:
The estimation method according to appendix 8 or 9, wherein, for each item of the attribute information, a group indicating attribute information similar to the attribute information of the target group is selected, and engagement information Y of each selected group is extracted.
(Appendix 11)
In the engagement calculation step, for the extracted engagement information Y, the engagement value is weighted according to its superiority probability, and the weighted average value is estimated as the engagement value Z of the target group,
11. The estimation method according to any one of appendices 8 to 10, wherein the weight of the weighting is set larger as the significance probability is relatively smaller, and is set smaller as the significance probability is relatively larger.
(Appendix 12)
12. The estimation method according to any one of attachments 8 to 11, wherein the attribute information includes log information of the communication application.
(Appendix 13)
13. The estimation method according to any one of attachments 8 to 12, wherein the item of attribute information is at least one selected from the group consisting of size, ratio of men and women, average length of service, and turnover rate.
(Appendix 14)
The items of the engagement factor were selected from the group consisting of work fulfillment, teamwork, trust in colleagues, trust in the group, trust in the organization, teamwork, satisfaction of work, and satisfaction of evaluation. 14. The estimation method according to any one of appendices 8 to 13, which is at least one.
(Appendix 15)
A program for causing a computer to execute the estimation method according to any one of appendices 8 to 14.
(Appendix 16)
A computer-readable recording medium recording the program according to
本発明によれば、グループにおいてメンバー間のメッセージ送受信を行うコミュニケーションアプリのログ情報を利用することによって、例えば、アンケート情報の有無にかかわらず、グループのエンゲージメントを推定することができる。また、ログ情報を利用するため、例えば、リアルタイムのエンゲージメントの推定も可能となる。 According to the present invention, by using log information of a communication application that transmits and receives messages between members in a group, it is possible to estimate the engagement of the group, for example, regardless of the presence or absence of questionnaire information. In addition, since log information is used, real-time estimation of engagement becomes possible, for example.
10 推定装置
11 情報取得部
12 入力部
13 特徴量抽出部
14 類似ネットワーク抽出部
15 類似属性の抽出部
16 エンゲージメント算出部
10
Claims (10)
前記情報取得部は、
グループごとに、グループ情報が紐づけられて記憶されたデータベースから、前記グループ情報を取得し、
前記グループ情報は、属性情報、ネットワーク情報、およびエンゲージメント情報を含み、
前記属性情報は、属性の項目と、属性値とが紐づけられており、
前記ネットワーク情報は、グループ内でメッセージを送受信するコミュニケーションアプリのログ情報に基づく、グループの構成メンバー間のネットワークを示す情報であり、
前記エンゲージメント情報は、エンゲージメント因子の項目と、エンゲージメント値と、前記コミュニケーションアプリの送受信数に対する前記エンゲージメント値の有意確率とが紐づけられており、
前記入力部は、
対象グループについて、前記属性情報、および、前記ネットワーク情報を入力し、
前記類似ネットワークの抽出部は、
前記データベースから取得した各グループのグループ情報に基づいて、前記対象グループのネットワーク情報の特徴量と類似する特徴量のネットワーク情報を示すグループを選択し、前記選択したグループのエンゲージメント情報Xを抽出し、
前記類似属性の抽出部は、
前記データベースから取得した各グループのグループ情報に基づいて、前記対象グループの属性情報と類似する属性情報を示すグループを選択し、前記選択したグループのエンゲージメント情報Yを抽出し、
前記エンゲージメント算出部は、
前記エンゲージメント情報Xと前記エンゲージメント情報Yとに基づいて、前記エンゲージメント因子の項目についてエンゲージメント値の平均を算出し、平均値を前記対象グループのエンゲージメント値Zと推定する
ことを特徴とするエンゲージメント推定装置。 Including an information acquisition unit, an input unit, a similar network extraction unit, a similar attribute extraction unit, and an engagement calculation unit,
The information acquisition unit
Acquiring the group information from a database in which the group information is linked and stored for each group,
the group information includes attribute information, network information, and engagement information;
In the attribute information, attribute items and attribute values are linked,
The network information is information indicating a network between members of the group based on log information of a communication application that transmits and receives messages within the group,
The engagement information is associated with an engagement factor item, an engagement value, and a significance probability of the engagement value with respect to the number of transmissions and receptions of the communication application,
The input unit
Entering the attribute information and the network information for the target group,
The similarity network extraction unit includes:
Based on the group information of each group acquired from the database, select a group showing network information with a feature amount similar to the feature amount of the network information of the target group, and extract the engagement information X of the selected group,
The similar attribute extraction unit includes:
Based on the group information of each group acquired from the database, select a group showing attribute information similar to the attribute information of the target group, extract the engagement information Y of the selected group,
The engagement calculation unit
An engagement estimating device that calculates an average of engagement values for the items of the engagement factor based on the engagement information X and the engagement information Y, and estimates the average value as the engagement value Z of the target group.
前記特徴量抽出部は、前記ネットワーク情報に基づいて、前記ネットワーク情報の特徴量を抽出する、請求項1に記載の推定装置。 Furthermore, including a feature extraction unit,
The estimation device according to claim 1, wherein the feature quantity extraction unit extracts the feature quantity of the network information based on the network information.
前記類似属性の抽出部は、
前記属性情報の項目ごとに、前記対象グループの属性情報と類似する属性情報を示すグループを選択し、前記選択した各グループのエンゲージメント情報Yを抽出する、請求項1または2に記載の推定装置。 The attribute information includes a plurality of items,
The similar attribute extraction unit includes:
The estimation device according to claim 1 or 2, wherein, for each item of the attribute information, a group indicating attribute information similar to that of the target group is selected, and engagement information Y of each of the selected groups is extracted.
前記重み付けの重みは、前記有意確率が相対的に小さい程、大きく設定し、前記有意確率が相対的に大きい程、小さく設定する、請求項1から3のいずれか一項に記載の推定装置。 The engagement calculation unit weights the engagement value of the extracted engagement information Y according to the significance probability of the engagement value, and estimates the weighted average value as the engagement value Z of the target group,
The estimation device according to any one of claims 1 to 3, wherein the weight of said weighting is set larger as said significance probability is relatively smaller, and set smaller as said significance probability is relatively larger.
前記情報取得工程は、
グループごとに、グループ情報が紐づけられて記憶されたデータベースから、前記グループ情報を取得し、
前記グループ情報は、属性情報、ネットワーク情報、およびエンゲージメント情報を含み、
前記属性情報は、属性の項目と、属性値とが紐づけられており、
前記ネットワーク情報は、グループ内でメッセージを送受信するコミュニケーションアプリのログ情報に基づく、グループの構成メンバー間のネットワークを示す情報であり、
前記エンゲージメント情報は、エンゲージメント因子の項目と、エンゲージメント値と、前記コミュニケーションアプリの送受信数に対する前記エンゲージメント値の有意確率とが紐づけられており、
前記入力工程は、
対象グループについて、前記属性情報、および、前記ネットワーク情報を入力し、
前記類似ネットワークの抽出工程は、
前記データベースから取得した各グループのグループ情報に基づいて、前記対象グループのネットワーク情報の特徴量と類似する特徴量のネットワーク情報を示すグループを選択し、前記選択したグループのエンゲージメント情報Xを抽出し、
前記類似属性の抽出工程は、
前記データベースから取得した各グループのグループ情報に基づいて、前記対象グループの属性情報と類似する属性情報を示すグループを選択し、前記選択したグループのエンゲージメント情報Yを抽出し、
前記エンゲージメント算出工程は、
前記エンゲージメント情報Xと前記エンゲージメント情報Yとに基づいて、前記エンゲージメント因子の項目についてエンゲージメント値の平均を算出し、平均値を前記対象グループのエンゲージメント値Zと推定する
ことを特徴とし、
前記各工程はコンピュータにより実行される、エンゲージメント推定方法。 Including an information acquisition process, an input process, a similar network extraction process, a similar attribute extraction process, and an engagement calculation process,
The information acquisition step includes:
Acquiring the group information from a database in which the group information is linked and stored for each group,
the group information includes attribute information, network information, and engagement information;
In the attribute information, attribute items and attribute values are linked,
The network information is information indicating a network between members of the group based on log information of a communication application that transmits and receives messages within the group,
The engagement information is associated with an engagement factor item, an engagement value, and a significance probability of the engagement value with respect to the number of transmissions and receptions of the communication application,
The input step includes:
Entering the attribute information and the network information for the target group,
The step of extracting the similar network includes:
Based on the group information of each group acquired from the database, select a group showing network information with a feature amount similar to the feature amount of the network information of the target group, and extract the engagement information X of the selected group,
The similar attribute extraction step includes:
Based on the group information of each group acquired from the database, select a group showing attribute information similar to the attribute information of the target group, extract the engagement information Y of the selected group,
The engagement calculation step includes:
Based on the engagement information X and the engagement information Y, the average of the engagement values for the items of the engagement factor is calculated, and the average value is estimated as the engagement value Z of the target group ,
An engagement estimation method, wherein each of the steps is executed by a computer .
A computer-readable recording medium recording the program according to claim 9 .
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2019029673A JP7207825B2 (en) | 2019-02-21 | 2019-02-21 | Engagement estimation device, estimation method, program, and recording medium |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2019029673A JP7207825B2 (en) | 2019-02-21 | 2019-02-21 | Engagement estimation device, estimation method, program, and recording medium |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2020135543A JP2020135543A (en) | 2020-08-31 |
JP7207825B2 true JP7207825B2 (en) | 2023-01-18 |
Family
ID=72278742
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2019029673A Active JP7207825B2 (en) | 2019-02-21 | 2019-02-21 | Engagement estimation device, estimation method, program, and recording medium |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP7207825B2 (en) |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2006113900A (en) | 2004-10-15 | 2006-04-27 | Fuji Xerox Co Ltd | Information processing system and information processing method, and computer program |
JP2008257539A (en) | 2007-04-06 | 2008-10-23 | Fuji Xerox Co Ltd | Communication analyzing device and method |
US20180189691A1 (en) | 2017-01-04 | 2018-07-05 | Richard Oehrle | Analytical system for assessing certain characteristics of organizations |
US20180225361A1 (en) | 2008-05-28 | 2018-08-09 | Aptima, Inc. | Systems and methods for analyzing entity profiles |
JP6405441B1 (en) | 2017-12-21 | 2018-10-17 | 株式会社リンクアンドモチベーション | Information processing apparatus, information processing method, and program |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP6379270B1 (en) * | 2017-11-30 | 2018-08-22 | 株式会社クーバル | Thank-you message sending / receiving system, thank-you message sending / receiving method, and thank-you message sending / receiving program |
-
2019
- 2019-02-21 JP JP2019029673A patent/JP7207825B2/en active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2006113900A (en) | 2004-10-15 | 2006-04-27 | Fuji Xerox Co Ltd | Information processing system and information processing method, and computer program |
JP2008257539A (en) | 2007-04-06 | 2008-10-23 | Fuji Xerox Co Ltd | Communication analyzing device and method |
US20180225361A1 (en) | 2008-05-28 | 2018-08-09 | Aptima, Inc. | Systems and methods for analyzing entity profiles |
US20180189691A1 (en) | 2017-01-04 | 2018-07-05 | Richard Oehrle | Analytical system for assessing certain characteristics of organizations |
JP6405441B1 (en) | 2017-12-21 | 2018-10-17 | 株式会社リンクアンドモチベーション | Information processing apparatus, information processing method, and program |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2020135543A (en) | 2020-08-31 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN109889430A (en) | Information push method, device, computer equipment and storage medium | |
EP2416289A1 (en) | System for measuring variables from data captured from internet applications | |
US8392431B1 (en) | System, method, and computer program for determining a level of importance of an entity | |
US10223726B2 (en) | Information provisioning device, method, and medium for evaluating and estimating gift candidates | |
Hadi-Vencheh et al. | An inverse optimization model for imprecise data envelopment analysis | |
US20140279626A1 (en) | System and method for managing social relationship information | |
US20070288460A1 (en) | Method of analyzing and searching personal connections and system for the same | |
Kim et al. | The accuracy of tourism forecasting and data characteristics: a meta-analytical approach | |
US10229520B2 (en) | Feature-value display system, feature-value display method, and feature-value display program | |
US20120303714A1 (en) | Method for managing a personalized social network map in an application server which provides personalized content, and program recording medium for executing the method | |
CN111753210B (en) | Resource pushing method and device, computer equipment and computer readable storage medium | |
WO2015101161A1 (en) | Method and device for generating user page corresponding to target system | |
CN110807667B (en) | Method and device for activating sleeping clients | |
CN116012060A (en) | Customer affinity calculation method, device, equipment and readable storage medium | |
US10140627B2 (en) | Xpath related and other techniques for use in native advertisement placement | |
JP2012064150A (en) | Information providing server and information providing method | |
JPWO2013088682A1 (en) | Recommendation condition correcting device, recommended condition correcting method, and recommended condition correcting program | |
US20200219123A1 (en) | Server, method and recording medium storing commands for managing customers | |
JP7207825B2 (en) | Engagement estimation device, estimation method, program, and recording medium | |
WO2021042541A1 (en) | Shopping guide method and apparatus in new retail model, device and storage medium | |
JP6638265B2 (en) | Information providing device, program | |
JP6018541B2 (en) | RECOMMENDATION RULE GENERATION DEVICE, RECOMMENDATION RULE GENERATION METHOD, AND RECOMMENDATION RULE GENERATION PROGRAM | |
CN110796520A (en) | Commodity recommendation method and device, computing equipment and medium | |
CN111193598B (en) | Group chat session recommendation method and device | |
JP5449097B2 (en) | Event information presentation device and program |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
RD04 | Notification of resignation of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7424 Effective date: 20191025 |
|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20220107 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20221027 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20221101 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20221107 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20221206 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20221228 |
|
R151 | Written notification of patent or utility model registration |
Ref document number: 7207825 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151 |