[go: up one dir, main page]

JP2007249307A - Communication style analysis method and system - Google Patents

Communication style analysis method and system Download PDF

Info

Publication number
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
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
communication
group
members
log
amount
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.)
Pending
Application number
JP2006068393A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Takashi Sonoda
隆志 園田
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Fujifilm Business Innovation Corp
Original Assignee
Fuji Xerox Co Ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Fuji Xerox Co Ltd filed Critical Fuji Xerox Co Ltd
Priority to JP2006068393A priority Critical patent/JP2007249307A/en
Publication of JP2007249307A publication Critical patent/JP2007249307A/en
Pending legal-status Critical Current

Links

Landscapes

  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

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 a communication style of a group in an organization.

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。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。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。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。さらに、分析のためには分析者の経験が必要となる。   Conventionally, in order to investigate the characteristics of organizational activities, methods for recording and analyzing communication in various forms such as communication using in-house mail between members of the organization and verbal reports have been used. For example, in a technique called social network analysis found in Non-Patent Document 1, a network between members of an organization is represented by a network diagram. As a result, it is possible to know the roles of members that are not represented in the personnel organization chart and the dependency relationships between the members. However, network analysis takes time because the analyst proceeds by conducting interviews and questionnaires to members of the organization. Furthermore, analyst's experience is required for 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。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。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。   In recent years, with the development of the Internet, a lot of communication has been performed by electronic mail. E-mail is performed through a computer that manages transmission / reception of e-mail called a mail server. Communication records (electronic mail logs) are left in the mail server, and network analysis can be easily performed by using these.

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。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。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。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。   Non-Patent Document 2 proposes a network analysis technique using this electronic mail log. Network analysis is intended to analyze an organization's communication by expressing who has communicated with whom in a graph and examining the structure of the graph. Communication participants are nodes, and communication between them is represented by links. The number of times 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。これらを用いて、メンバの役割を分析することができる。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。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。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。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。   The important indicators in network analysis are the incoming and outgoing orders, the distance between two points, and the central mediation. These can be used to analyze the role of members. For example, as shown in FIG. 1, it is possible to discriminate members of roles such as a matchmaking role, a frontier specialist, an information broker, and an external bridging role using these indicators. The number of links going to the node is called the incoming order, and the link coming out of the node is called the outgoing order. The distance between two points is the number of nodes that reach the node that directly exchanged e-mails from one node to another and how many nodes reach the node. Further, mediation centrality represents the degree to which information is transmitted when a certain node is removed.

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。分離指標Qについてはこの発明との関連で後に触れる。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。   Non-Patent Document 3 proposes a separation index Q as an index for optimal division in network division. The separation index Q will be described later in connection with the present invention. However, this document does not describe or suggest any 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。
特開2003−216785号公報 ローレンス・プルサック、ロブ・クロス、西尚久訳『ソーシャル・ネットワーク:組織活力の源泉』DIAMONDハーバード・ビジネス・レビュー、2002年10月号、p.96−107 安田雪著、「ネットワーク分析」、新曜社、1997年発行 Mixing pattern in network,Physical Review E Vol.64,026126(2003)
Also, in Patent Document 1, history information of user message exchange is stored, the number of recipients who have returned an e-mail message, the number of recipients who have received a reply, the total amount (length) of posted messages, posts The user's suitability for the role in the group activity is obtained from the number of the selected threads.
JP 2003-216785 A Lawrence Prussack, Rob Cross, Naohisa Nishi, “Social Network: A Source of Organizational Vitality” DIAMOND Harvard Business Review, October 2002, p. 96-107 Yasuda Yuki, “Network Analysis”, Shinsyo, 1997 Mixing pattern in network, Physical Review E Vol. 64,026126 (2003)

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。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。   Thus, the use of electronic data makes it possible to analyze even a large amount of data. However, since the conventional analysis methods are analysis of communication means of a single channel, there is a drawback that analysis according to the characteristics of the organization cannot be performed.

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。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。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。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。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。   For example, in a tag location log, an analysis can be performed assuming that the user of the badge recorded by the same sensor was interacting directly. From this analysis, we can know the communication in the organization. However, depending on the organization's environment, communication by e-mail or telephone may be more important than direct dialogue. Which channel communication means is used depends on the organization. That is, in the single communication, there is a problem that the selection of the communication channel depending on the situation where the organization is placed cannot be considered.

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 a characteristic corresponding to a communication channel, and it is desirable to be able to analyze an organization through communication finely regardless of what communication is used and how.

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, and analyzes communication in an organization from the viewpoints of direct dialogue, transmission by e-mail, telephone, and document sharing. The purpose is to provide an analysis method that takes into account the selection.

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。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。   In the basic configuration example of the present invention, in order to achieve the above-described object, the communication in the organization is classified from the viewpoints of urgency, certainty, individual / multiple, and recordability, tag position log, e-mail Make the organization's communication representative by log, telephone transmission / reception log, and electronic file system access log. From these logs, communication indices are calculated, and communication is analyzed by plotting them on a space centered on four types of communication indices.

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。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。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。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。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。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。   In a more specific example, the organization's communication style is analyzed from the perspective of direct dialogue, e-mail, telephone, and document sharing. An analysis index Q indicating the degree of communication within and outside the group in the organization is obtained from each of the sensor position detection log, e-mail transmission / reception log, telephone transmission / reception log, and electronic document filing system access log. The four indices are plotted on the analysis index graph selected according to the purpose of analysis. By comparing this with the plot position of a typical tissue, the style of communication is analyzed. Furthermore, the deviation from the activity can be obtained by obtaining the coordinate position in each phase of the activity. Thereby, it is possible to analyze the communication style of each organization that could not be obtained by the single channel communication analysis.

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。分離指標Qは図3に示すように求められる。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。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。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。   Here, the separation index Q of Non-Patent Document 3 will be described. The separation index Q is obtained as shown in FIG. In Non-Patent Document 3, a hidden community (group) is found using a separation index. A hidden community can be found by selecting a new community by dividing members so that the separation index calculated as shown in FIG. 3 becomes large. In the example of FIG. 4, Q is maximized when the original one community is divided into communities A and B. Thus, the community is divided into A and 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。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。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。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。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。   On the other hand, in this invention, a community (group) is known based on organization information or the like. Then, the communication style of the entire organization is analyzed by utilizing the fact that the separation index Q varies depending on the amount of communication within the group and the amount of communication between groups. As shown in FIG. 5, the separation index Q is 1 when all communication within the organization is closed within the group. On the other hand, when all communication is between groups, the separation index Q is -1. Thus, as shown in FIG. 6, the separation index Q is calculated using the known group information, and the communication style of the organization is analyzed.

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。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。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。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。   FIG. 7 shows the separation index for the sales department organization and the research department organization for communication using the electronic file system. The separation index Q of the sales department is comparatively large at 0.4744, indicating that each community has a lot of internal communication. On the other hand, the separation index Q of the research department is relatively small at 0.0361, indicating that each community has a lot of communication with the outside. However, this is communication by file sharing in the electronic file system, and it is considered that different results are produced for more active communication, e-mail, telephone, and direct dialogue.

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。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。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。   According to the present invention, it is possible to analyze the communication style in detail by analyzing the separation index from the viewpoint of a plurality of communication types. As shown in FIG. 8, for example, an access log of an electronic file system, an action log (conversation log; for example, using location information) and an e-mail log are used to calculate a corresponding communication separation index. By displaying in the space determined by the value of the separation index of the type, the characteristics of the communication style can be easily understood. In the example of FIG. 8, the coordinate value of the separation index is calculated from the activity of the X part and the activity of the Y part, and this is displayed together with the general affairs department style and the sales department style as typical examples, and what kind of type is displayed. You can easily grasp the communication style.

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。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。   Further, as shown in FIG. 9, for example, the analysis may be performed for each activity phase of the group. In the example of FIG. 9, a composite separation index is calculated and displayed for a group (community) made up of members performing the analysis target object, and the change is easily grasped, and problems of each phase are grasped. Or modify subsequent phases.

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。   When analyzing the organization's communication style by analyzing the location detection system log that records individual actions in the organization, email transmission / reception log, access log to electronic document filing system, telephone communication record, The following processing is performed.

(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。
(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。
(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。
(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。
(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。
(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。
(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。
(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。
(1) Create a network diagram (the network information can be acquired without the need to prepare the plotting information. The same applies to the following) from the information on the location of the user of the log of the position detection system.
(2) Create a network diagram from the transmission / reception relationship of email transmission / reception logs.
(3) A network diagram is created by associating a user who accesses a certain document with a user who accesses the same document from the log of the electronic document filing system.
(4) A network diagram is created from a telephone communication record by a transmission / reception record.
(5) From the network diagram in steps (1) to (4), an analysis index is calculated by referring to the group information by the network analysis method.
(6) The analysis index obtained in step (5) is plotted on four-dimensional coordinates.
(7) In step (6), the plot position and the position of the typical plot are compared and analyzed.
(8) A typical plot position is obtained for each business activity and analyzed for each phase.

この発明をさらに説明する。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。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。   The present invention will be further described. In addition, the code | symbol of the corresponding part of an Example was attached | subjected for the purpose of making an understanding easy. It should be noted that this is not intended to limit the technical scope of the present invention to the embodiments.

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算出手段(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。   According to the present invention, in order to achieve the above-described object, the communication style analyzing apparatus includes: storage means (organization information storage unit 911) for storing organization information indicating the relationship between organization members and belonging groups; With respect to at least two types of communication performed between members of the organization, generation means (relation amount calculation unit 910) for generating a relationship amount between groups with reference to the organization information; and the at least two communication types An index indicating the ratio between the amount of communication between members in the same group and the amount of communication between members inside the group and members outside the group based on the relationship amount generated between the groups For each of the at least two communication types 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。   A communication style analysis device is typically configured by combining computers and various detection devices distributed in a network, but is not limited to this. For example, a communication log is processed by a stand-alone computer. You can also analyze the communication style.

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 constituting the above means is typically configured by cooperating hardware resources such as a computer CPU, memory, bus, and IO device, and software resources such as an OS, a basic input / output system, and 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。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 means is typically a display means for displaying the index calculated for the at least two communication types as a coordinate component, and the coordinate display is a non-permanent display using a display device, Including a permanent display using a printing device. Further, the display means may display the index in comparison with each other using a table format, or may display the index in comparison with various other modes.

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。   The communication style analysis device of the present invention can be realized as an organization analysis device, a communication analysis device, or the like as long as it has the essence.

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, an index indicating the ratio between the amount of communication between members in the group and the amount of communication between members inside the group and members outside the group is obtained for each communication type, Communication style can be analyzed from various viewpoints.

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 configuration, the at least two communication types are typically direct interaction, email, phone 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。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。   In addition, the relational amount related to the communication by the dialogue is typically calculated using a log of a position detection system that records an individual's behavior. As the position detection system, an apparatus using an RFID tag, an apparatus using an infrared ID badge, an apparatus using position information of a mobile station for mobile communication, an apparatus using GPS, and the like can be adopted, but the present invention is not limited to this.

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。   In addition, the relational amount regarding the communication by the e-mail is typically calculated using an e-mail transmission / reception log.

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。   Further, the relational amount regarding the communication by the document sharing is typically calculated using an 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。   In addition, the amount of relation regarding the communication by telephone is typically calculated using a telephone communication record.

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、
で算出される。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。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。「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。
In addition, the index is, for example, e is an adjacency matrix whose element is a relation amount between groups, Tre is a sum of diagonal elements, and || e2 || is all elements of a matrix composed of the square of the adjacency matrix e. As
Is calculated by This index is also referred to as a separation index, and is an index indicating a communication ratio within a group and a communication ratio between groups for a plurality of groups. It can also be determined when there are two or more groups. Close to “1” indicates that there is much communication within the group, and close to “−1” indicates that there is much communication between groups.

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。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。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 index may be calculated for each period of each phase of the group activity, and the index calculated for each period may be displayed in coordinates. In this case, typical index values for each period may be displayed together for comparison. Further, the difference between the calculated index and the typical index may be calculated for each phase or the whole using, for example, the distance, and the display may be performed when the difference 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。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。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 present invention can be realized not only as an apparatus or a system but also as a method. Of course, a part of the invention can be configured as software. Of course, software products used to cause a computer to execute such software are also included in the technical scope of the present 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。   These and other aspects of the invention are set forth in the appended claims and will be described in detail below with reference to examples.

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 this invention, regardless of the situation where the organization is placed, it is possible to analyze the communication finely and analyze the style.

以下、この発明の実施例について説明する。   Examples of the present invention will be described below.

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。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。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。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。   FIG. 1 shows a communication style analyzing apparatus 1000 according to an embodiment of the present invention as a whole. The communication style analysis apparatus 1000 of this embodiment is typically configured by combining computers and other devices that are distributed on a communication network. In the figure, the configuration is shown using functional blocks of the communication style analyzing apparatus 1000. Typically, these functional blocks are hardware resources such as a CPU, a memory, and a bus of a computer, and an OS, a BIOS, and an application. This is realized by cooperating software resources such as software. In order to implement the communication style analysis apparatus 1000 on a distributed or stand-alone computer 1001 (only one is shown collectively in the figure, but there may be a plurality), a computer program 1002 is installed on the computer. To do.

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。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。   In FIG. 1, a communication style analysis apparatus 1000 includes a tag position detection system 100, an electronic mail server 300, a telephone exchange 500, an electronic document filing system 700, a style analysis system 900, and the like. The style analysis system 900 includes a tag location log storage device 210, a tag location log analysis device 220, a transmission / reception log storage device 410, a transmission / reception log analysis device 420, a call log storage device 610, a call log analysis device 620, an access log storage device 810, The access log analysis device 820 includes an inter-group relation amount calculation unit 910, a separation index calculation unit 920, a separation index display unit 930, and the like.

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。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。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。所在の継続時間(開始時刻、終了時刻)を検出しても良い。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。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。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。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。   The tag position detection system 100 detects the location of a user by detecting an RFID tag held by the user with an RFID sensor installed at each location, for example. The tag position detection system 100 detects a tag position detection log (tag position detection information) as shown in FIG. In the example of FIG. 11, the tag position detection information includes a detection time, a tag ID, and a sensor ID for each record, but is not limited thereto. The location duration (start time, end time) may be detected. The tag position detection information is stored and managed in the tag position log storage device 210. The tag position log analysis device 220 uses the tag position detection log stored in the tag position log storage device 210 to identify network diagram information unique to tag position detection (information indicating whether there is a related edge between user sections). 15) is generated. The analysis operation of the tag position log analyzer 220 will be described later with reference to FIGS. 15 and 16. The tag position detection system 100 typically includes a server computer, and collects tag position detection information from sensor information input devices arranged in a 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。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。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。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。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。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。   The e-mail server 300 transmits and receives e-mails using the SMPT and POP3 protocols. Some or all fields of log information output by the email server 300 are stored and managed in the transmission / reception log storage device 410 as an email log as shown in FIG. In the example of FIG. 12, the e-mail log includes, for each record, a time, a calling user, and a receiving user, but is not limited thereto. The transmission / reception log analysis device 420 generates network diagram information unique to electronic mail using the electronic mail log stored in the transmission / reception log storage device 410. The analysis operation of the transmission / reception log analyzer 420 will be described later with reference to FIG. Note that FIG. 17 also illustrates the analysis operation of the call log analysis device 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。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。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)。   The telephone exchange 500 is typically a private branch exchange, and the telephone transmission / reception log is stored and managed in the telephone transmission / reception log storage device 510. As shown in FIG. 13, for example, the telephone transmission / reception log includes fields of conversation time (calling time), a calling user and a receiving user. The telephone transmission / reception log analyzer 520 uses the telephone transmission / reception log stored in the telephone transmission / reception log storage 510 to generate network diagram information unique to the telephone call (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。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。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。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 electronic document filing system 700 is a normal document sharing system, and its access log is stored and managed in the access log storage device 810. The access log is, for example, as shown in FIG. 14, and includes access time, user ID, and document ID. The access log analysis device 820 generates network diagram information unique to document sharing using the access log stored in the access log storage device 810. The analysis operation of the access log analyzer 820 will be described later with reference to FIG.

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。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 inter-group relation amount calculation unit 910 of the style analysis system 900 is unique to tag position detection generated by each of the tag position log analysis device 220, the transmission / reception log analysis device 420, the call log analysis device 620, and the access log analysis device 820. From the network diagram information (section and edge information), e-mail-specific network diagram information, call-specific network diagram information, and document sharing-specific network diagram information, the adjacency matrix of the group network (group of users) Information). The adjacency matrix has the number of sides between groups as an element (FIG. 19 shows an example of an adjacency matrix when there are three groups).

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。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。   In calculating the relationship amount of the adjacency matrix of the group network, it is necessary to determine which group and which group the side between the users (a certain amount of communication) is made, and the inter-group relationship amount calculation unit 910 Organization information indicating which group each member belongs to is acquired from the organization information storage unit 911. The relation amount calculation unit 910 normalizes each adjacency matrix according to the relation amount of each element 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。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。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。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。図19に3つのグループの間の分離指標の計算例を示す。   The separation index calculation unit 920 of the style analysis system 900 includes a tag network detection specific group network adjacency matrix, an e-mail specific group network adjacency matrix, a call specific group network adjacency matrix, and a document sharing specific group network adjacency matrix. A separation index specific to tag position detection, a separation index specific to e-mail, a separation index specific to a call, and a separation index specific to document sharing are calculated. The separation index is calculated from the adjacency matrix e as shown in FIG. In the figure, “Tr” is the sum of the diagonal elements of the matrix, and “||||” is the sum of all the elements of the matrix. When the communication within the group is closed, the separation index Q is 1.0. When there is communication within and outside the group, the separation index Q is smaller than this. When only communication from the group to the outside is −1.0, is there. FIG. 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。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。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。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。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。   For example, as shown in FIG. 20, the separation index display unit 930 displays a separation index unique to direct dialogue (tag position information), e-mail, telephone (call), and electronic file (document sharing) in each coordinate axis of the coordinate space. To set the separation index set of the target organization. In the example of FIG. 20, each separation index is calculated and plotted in the coordinate space for the organization of the X part and the organization of the Y part. It is also possible to plot typical general affairs department styles, sales department styles, etc. during coordinate closure, and to grasp the characteristics of the organization by comparing with typical examples such as general affairs department styles, sales department styles. Further, a set of separation indices may be calculated for each phase of the target project such as planning, design, trial manufacture, evaluation, mass production, etc., and the transitions may be plotted in the coordinate space as shown in FIG. In this case, it may be compared with a 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。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。   15 and 16 show an example of operation for calculating network diagram information (presence / absence of sides between nodes) from the tag position detection log. In this example, as shown in FIG. 16, when the accumulated value of two users at the same time (accumulated value in a predetermined period) is equal to or greater than a preset threshold value, there is a relationship between the two users. Assuming that there is a network diagram, the relationship quantity of the adjacent table column of the group is calculated by the number of 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。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。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。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。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。   FIG. 16 shows an operation example in which the tag position log analysis device 220 calculates the cumulative value of the simultaneous stay time between users from the tag position detection log. An example of the operation of the tag position log analyzer 220 is as follows. In this example, basically, when each user pair is at the same place at the same time, the flag C is 1, and when one user moves to another place and the two join together, the start time TS is set. When the user moves to another location and the two are separated, the difference from the start time is sequentially accumulated as the end time. An edge is set between the pair of users when the accumulated time exceeds a predetermined threshold. The same processing is performed for each user pair with reference to the tag position log in the set period to generate network diagram information.

[ステップS10]:分析対象のユーザ(UA,UB)を設定する。
[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。
[ステップS12]:(K←1)に設定する。
[ステップS13]:K番目のログを取り出す。
[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。
[ステップS15]:U(K)=UAの判別を行なう。肯定的ならステップS16へ進む。否定的ならステップS17へ進む。
[ステップS16]:S(K)=SAの判別を行なう。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。
[ステップS17]:U(K)=UBの判別を行なう。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。
[ステップS18]:S(K)=SBの判別を行なう。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。
[ステップS19]:SA=SBの判別を行なう。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。
[ステップS20]:C←1の代入を行なう。ステップS25へ進む。
[ステップS21]:SA=SBの判別を行なう。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。
[ステップS22]:TS←T(K)の代入を行なう。ステップS25へ進む。
[ステップS23]:C=1の判別を行なう。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。
[ステップS24]:Ttotal=Ttotal+(T(K)−TS)、TS←T(K)、C←0の代入を行なう。
[ステップS25]:K番目のログは最後のログか判別する。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。そうでなければ、ステップS26へ進む。
[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 S10]: The analysis target users (UA, UB) are set.
[Step S11]: The tag position detection log of the analysis target organization is extracted from the tag position log storage device 210.
[Step S12]: Set to (K ← 1).
[Step S13]: The Kth log is extracted.
[Step S14]: U (K) ← user ID, S (K) ← sensor ID, T (K) ← detection time is substituted.
[Step S15]: U (K) = UA is determined. If affirmative, the process proceeds to step S16. If negative, the process proceeds to step S17.
[Step S16]: S (K) = SA is determined. If affirmative, the process proceeds to step S19, and if negative, the process proceeds to step S21.
[Step S17]: U (K) = UB is determined. If affirmative, the process proceeds to step S18, and if negative, the process proceeds to step S25.
[Step S18]: S (K) = SB is determined. If affirmative, the process proceeds to step S19, and if negative, the process proceeds to step S21.
[Step S19]: SA = SB is determined. If the determination is affirmative, the process proceeds to step S20. If the determination is negative, the process proceeds to step S25.
[Step S20]: Substitution of C ← 1 is performed. Proceed to step S25.
[Step S21]: SA = SB is determined. If the determination is affirmative, the process proceeds to step S23. If the determination is negative, the process proceeds to step S22.
[Step S22]: Substitute TS ← T (K). Proceed to step S25.
[Step S23]: C = 1 is determined. If affirmative, the process proceeds to step S24, and if negative, the process proceeds to step S25.
[Step S24]: Ttotal = Ttotal + (T (K) −TS), TS ← T (K), and C ← 0 are substituted.
[Step S25]: It is determined whether the Kth log is the last log. If it is the last, the process is terminated and the process is repeated for other user pairs. If it is the last user pair, the process is finally terminated. Otherwise, the process proceeds to step S26.
[Step S26]: Substitute K ← K + 1 and return to Step S13 to repeat the process.

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。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。   Through the processes in steps S10 to S26 described above, the accumulated time of the same time stay time of each user pair can be obtained. Thereafter, when a predetermined threshold value is exceeded, the user pair is related and an edge is set between the pair of nodes.

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。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。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。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。   FIG. 17 shows an operation example for calculating network diagram information from an e-mail or a call. In the figure, an e-mail log or a telephone reception log is commonly displayed as an access log for convenience. In this example, the relationship (existence of side) is set by the number of access logs (number of e-mails, number of calls). That is, when the number of access logs between a predetermined pair of users in the hall exceeds a threshold, an edge is set between the nodes, and network diagram information is acquired.

[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。ステップS31へ進む。
[ステップS31]:K←1の設定を行なう。
[ステップS32]:K番目のログを取り出す。
[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。
[ステップS34]:A(U1,U2)←A(U1,U2)+1の増分を行なう。
[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。
[ステップS36]:ステップS32へ戻り処理を繰り返す。
[Step S30]: An analysis target period log is extracted from the access log storage device (transmission / reception log storage device 410 or call log storage device 610). Proceed to step S31.
[Step S31]: Set K ← 1.
[Step S32]: The Kth log is extracted.
[Step S33]: U1 ← transmission user ID, U2 ← reception user ID are substituted.
[Step S34]: A (U1, U2) ← A (U1, U2) +1 is incremented.
[Step S35]: It is determined whether the Kth log is the last log. If the log is the last, the process ends. If not, the process proceeds to step S36.
[Step S36]: Return to Step S32 and repeat the process.

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。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。   The access frequency of each user pair can be obtained by the processes in steps S30 to S36 described above. Thereafter, when a predetermined threshold value is exceeded, the user pair is related and an edge is set between the pair of nodes.

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。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。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。   FIG. 18 shows an operation example of calculating network diagram information from access to the electronic document filing system 700. For each access log to the electronic document filing system 700, the preceding shared access log is extracted and accumulated in the relationship between users. When a cumulative value between a predetermined pair of users exceeds a threshold, an edge is set between the nodes, and network diagram information is acquired.

[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。ステップS41へ進む。
[ステップS41]:K←1に設定する。ステップS42へ進む。
[ステップS42]:K番目のログを取り出す。ステップS43へ進む。
[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。ステップS44へ進む。
[ステップS44]:N←1に設定する。ステップS45を進む。
[ステップS45]:K+N番目のログを取り出す。ステップS46へ進む。
[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。ステップS47へ進む。
[ステップS47]:U1=U2の判別を行なう。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。
[ステップS48]:D1=D2の判別を行なう。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。
[ステップS49]:A(U1,U2)←A(U1,U2)+1の増分を行なう。ステップS50へ進む。
[ステップS50]:N←N+1の増分を行なう。ステップS51へ進む。
[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。
[ステップS52]:K←K+1の増分を行ない、ステップS53へ進む。
[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 S40]: The log of the analysis target period is extracted from the access log storage device 810. Proceed to step S41.
[Step S41]: Set K ← 1. Proceed to step S42.
[Step S42]: The Kth log is extracted. Proceed to step S43.
[Step S43]: U1 ← user ID, D2 ← document ID are substituted. Proceed to step S44.
[Step S44]: Set N ← 1. Proceed to step S45.
[Step S45]: The K + Nth log is extracted. Proceed to step S46.
[Step S46]: U2 ← user ID, D2 ← document ID are substituted. Proceed to step S47.
[Step S47]: U1 = U2 is determined. If affirmative, the process proceeds to step S50, and if negative, the process proceeds to step S48.
[Step S48]: D1 = D2 is determined. If affirmative, the process proceeds to step S49, and if negative, the process proceeds to step S50.
[Step S49]: A (U1, U2) ← A (U1, U2) +1 is incremented. Proceed to step S50.
[Step S50]: Increment N ← N + 1. Proceed to step S51.
[Step S51]: It is determined whether the K + N-th log is the last log. If the determination is affirmative, the process proceeds to step S52.
[Step S52]: K ← K + 1 is incremented, and the process proceeds to Step S53.
[Step S53]: It is determined whether the Kth log is the last log. If the result is affirmative, the process ends. If not, the process returns to step S42 to repeat the process.

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。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。   The number of file sharing cases for each user pair can be obtained by the processes in steps S40 to S53 described above. Thereafter, when the number of sharing cases exceeds a predetermined threshold, an edge is set between the pair of clauses because the user pair is related.

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。   The method of obtaining the group adjacency matrix from the network diagram information for each communication channel acquired as described above, and calculating and displaying the separation index 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。   This is the end of the description of the embodiment.

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。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。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。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。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。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。   The present invention is not limited to the above-described embodiments, and various modifications can be made without departing from the spirit of the invention. For example, in the above-described example, the communication amount (the amount of relationship between users) may be assigned as it is to the sides of the network diagram, and this may be accumulated for each group to calculate the group adjacency matrix. In the above example, four communication channels are used, but a separation index of two or three communication channels may be used. Separation indices for five or more communication channels may be used. The communication channel is not limited to that of the embodiment. Also, as a separation index, for a given group, it should indicate the ratio of the amount of communication between members in the group and the amount of communication between members inside the group and members outside the group. Anything can be used.

従来のネットワーク分析を説明する図である。It is a figure explaining the 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。It is a figure explaining the characteristic for every communication channel. 従来のNewmanの分離指標を説明する図である。It is a figure explaining the 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 figure explaining the conventional method of detecting a hidden community using the separation index of the conventional Newman. Newmanの分離指標の意義を説明する図である。It is a figure 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。It is a figure explaining utilization of the isolation | separation parameter | index in this 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。It is a figure explaining the usage example of the isolation | separation parameter | index in this 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。It is a figure explaining the example of utilization / display of the separation parameter | index in this 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。It is a figure explaining the example which uses the isolation | separation parameter | index of this invention for the phase management of a 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 which shows the structure of the Example of this invention as a whole. 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。It is a figure explaining the example of the tag position detection log of the above-mentioned Example. 上述実施例の電子メールログの例を説明する図である。It is a figure explaining the example of the electronic mail log of the above-mentioned Example. 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 figure explaining the example of the telephone transmission / reception log of the above-mentioned Example. 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 figure explaining the example of the electronic document file access log of the above-mentioned 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図である。It is a figure explaining operation | movement of the tag position log analyzer of the said 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 explaining operation | movement of the tag position log analyzer of the said 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 explanatory drawing and flowchart explaining operation | movement of the transmission / reception log analyzer of the above-mentioned Example, and a call log analyzer. 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 explanatory drawing and flowchart explaining the operation | movement of the access log analyzer of the said 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 figure explaining the example of calculation of the separation parameter | index of the said Example. 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 figure explaining the example of a display of the separation index of the above-mentioned example. 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 figure explaining the other example of a display of the separation parameter | index of the said Example.

符号の説明Explanation 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 device 220 Tag position log analysis device 220 Tag position log analysis device 300 Email server 410 Transmission / reception log storage device 420 Transmission / reception log analysis device 500 Telephone switch 510 Telephone transmission / reception log storage device 520 Telephone transmission / reception log Analysis device 610 Call log storage device 620 Call log analysis device 700 Electronic document filing system 810 Access log storage device 820 Access log analysis device 900 Style analysis system 910 Inter-group relation amount calculation unit 911 Organization information storage unit 920 Separation index calculation unit 930 Separation Index display unit 1000 Communication style analyzer 1001 Computer 1002 Computer program

Claims (13)

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、
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、
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、
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。
Storage means for storing organization information indicating the relationship between the members of the organization and the group to which the organization belongs;
With respect to at least two types of communication performed between members of a predetermined organization, with reference to the organization information, generation means for generating a relationship quantity between groups,
The amount of communication between members in the same group and the amount of communication between members inside the group and members outside the group based on the relationship amount between the groups generated for the at least two communication types. A calculation means for calculating an index indicating the ratio of each of the at least two communication types;
A communication style analyzing apparatus, comprising: a display unit that compares and displays at least two of the indexes calculated for the at least two communication types.
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。   The communication style analyzing apparatus according to claim 1, wherein the display unit displays coordinates in association with each of the indices corresponding to different coordinate components. 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。   The communication style analyzing apparatus according to claim 1, wherein the display means displays each of the indices in a tabular format in comparison. 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。   4. The communication style analyzing apparatus according to claim 1, wherein the at least two communication types are direct dialogue, electronic mail, telephone call, and document sharing. 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。   The communication style analyzing apparatus according to claim 1, 2, 3, or 4, wherein the relational amount related to communication by dialogue is calculated using a log of a position detection system that records an individual's behavior. 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。   The communication style analyzing apparatus according to claim 1, 2, 3, 4, or 5, wherein the relational amount related to communication by electronic mail is calculated using an electronic mail transmission / reception log. 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。   7. The communication style analyzing apparatus according to claim 1, wherein a relational amount related to communication by document sharing is calculated using an access log to the electronic document filing system. 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。   8. The communication style analyzing apparatus according to claim 1, wherein the relational amount relating to the communication by telephone is calculated using a telephone communication record. 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、
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 the above index, e is an adjacency matrix whose element is a relation amount between groups, Tre is a sum of diagonal elements, || e2 || is all elements of a matrix composed of squares of the adjacency matrix e,
The communication style analyzer according to any one of claims 1 to 8, which is calculated by:
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 communication style analyzer according to claim 1, wherein the index is calculated for each period of each phase of the group activity, and the index calculated for each period is displayed in coordinates. 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。   The communication style analyzing apparatus according to claim 10, wherein a typical index value for each period is also displayed. 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、
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、
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。
A step of generating, with respect to at least two types of communication performed between members of a predetermined organization, by referring to organization information stored in the storage unit, and generating a relationship amount between groups;
Based on the relationship between the groups generated for the at least two types of communication, the calculation means determines the amount of communication between members within the same group and between members within the group and members outside the group. Calculating, for each of the at least two communication types, an index indicating a ratio with the amount of communication of
And a display means for comparing and displaying the at least two indicators calculated for the at least two communication types, respectively.
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、
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、
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。
A step of generating, with respect to at least two types of communication performed between members of a predetermined organization, by referring to organization information stored in the storage unit and generating a relationship amount between groups;
Based on the relationship between the groups generated for the at least two types of communication, the calculation means determines the amount of communication between members within the same group and between members within the group and members outside the group. Calculating, for each of the at least two communication types, an index indicating a ratio with the amount of communication of
A computer program for communication style analysis, characterized in that the display means is used for causing a computer to execute a step of comparing and displaying the at least two indicators calculated for the at least two communication types.
JP2006068393A 2006-03-13 2006-03-13 Communication style analysis method and system Pending JP2007249307A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2006068393A JP2007249307A (en) 2006-03-13 2006-03-13 Communication style analysis method and system

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2006068393A JP2007249307A (en) 2006-03-13 2006-03-13 Communication style analysis method and system

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2007249307A true JP2007249307A (en) 2007-09-27

Family

ID=38593579

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2006068393A Pending JP2007249307A (en) 2006-03-13 2006-03-13 Communication style analysis method and system

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP2007249307A (en)

Cited By (24)

* 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
US9021028B2 (en) 2009-08-04 2015-04-28 Yahoo! Inc. Systems and methods for spam filtering
US9020938B2 (en) 2010-02-03 2015-04-28 Yahoo! Inc. Providing profile information using servers
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
US9160689B2 (en) 2009-08-03 2015-10-13 Yahoo! Inc. Systems and methods for profile building using location information from a user device
US9275126B2 (en) 2009-06-02 2016-03-01 Yahoo! Inc. Self populating address book
JP2016170634A (en) * 2015-03-12 2016-09-23 ヴイ・インターネットオペレーションズ株式会社 Organization management device, organization management system using the same, and program
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
US10078819B2 (en) 2011-06-21 2018-09-18 Oath Inc. Presenting favorite contacts information to a user of a computing device
US10192200B2 (en) 2012-12-04 2019-01-29 Oath Inc. Classifying a portion of user contact data into local contacts
US10977285B2 (en) 2012-03-28 2021-04-13 Verizon Media Inc. Using observations of a person to determine if data corresponds to the person

Cited By (60)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10356193B2 (en) 2007-07-25 2019-07-16 Oath 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
US11552916B2 (en) 2007-07-25 2023-01-10 Verizon Patent And Licensing Inc. Indexing and searching content behind links presented in a communication
US11394679B2 (en) 2007-07-25 2022-07-19 Verizon Patent And Licensing Inc Display of communication system usage statistics
US10958741B2 (en) 2007-07-25 2021-03-23 Verizon Media Inc. Method and system for collecting and presenting historical communication data
US10623510B2 (en) 2007-07-25 2020-04-14 Oath 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
US10554769B2 (en) 2007-07-25 2020-02-04 Oath Inc. Method and system for collecting and presenting historical communication data for a mobile device
US9591086B2 (en) 2007-07-25 2017-03-07 Yahoo! Inc. Display of information in electronic communications
US9596308B2 (en) 2007-07-25 2017-03-14 Yahoo! Inc. Display of person based information including person notes
US9298783B2 (en) 2007-07-25 2016-03-29 Yahoo! Inc. Display of attachment based information within a messaging system
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
US9275118B2 (en) 2007-07-25 2016-03-01 Yahoo! Inc. Method and system for collecting and presenting historical communication data
US9699258B2 (en) 2007-07-25 2017-07-04 Yahoo! Inc. Method and system for collecting and presenting historical communication data for a mobile device
JP2013058213A (en) * 2007-10-04 2013-03-28 Xiam Technologies Ltd Recommendation generation systems, apparatus and methods
US10200321B2 (en) 2008-01-03 2019-02-05 Oath Inc. Presentation of organized personal and public data using communication mediums
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
US10963524B2 (en) 2009-06-02 2021-03-30 Verizon Media Inc. Self populating address book
US11755995B2 (en) 2009-07-08 2023-09-12 Yahoo Assets Llc Locally hosting a social network using social data stored on a user's computer
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
US9159057B2 (en) 2009-07-08 2015-10-13 Yahoo! Inc. Sender-based ranking of person profiles and multi-person automatic suggestions
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
US9800679B2 (en) 2009-07-08 2017-10-24 Yahoo Holdings, Inc. Defining a social network model implied by communications data
US9160689B2 (en) 2009-08-03 2015-10-13 Yahoo! Inc. Systems and methods for profile building using location information from a user device
US9160690B2 (en) 2009-08-03 2015-10-13 Yahoo! Inc. Systems and methods for event-based profile building
US10778624B2 (en) 2009-08-04 2020-09-15 Oath Inc. Systems and methods for spam filtering
US10911383B2 (en) 2009-08-04 2021-02-02 Verizon Media Inc. Spam filtering and person profiles
US9866509B2 (en) 2009-08-04 2018-01-09 Yahoo Holdings, Inc. Spam filtering and person profiles
US9021028B2 (en) 2009-08-04 2015-04-28 Yahoo! Inc. Systems and methods for spam filtering
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
US9838345B2 (en) 2009-10-14 2017-12-05 Yahoo Holdings, Inc. Generating a relationship history
US9087323B2 (en) 2009-10-14 2015-07-21 Yahoo! Inc. Systems and methods to automatically generate a signature block
US10768787B2 (en) 2009-11-16 2020-09-08 Oath Inc. Collecting and presenting data including links from communications sent to or from a user
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
US11037106B2 (en) 2009-12-15 2021-06-15 Verizon Media Inc. Systems and methods to provide server side profile information
US9842145B2 (en) 2010-02-03 2017-12-12 Yahoo Holdings, Inc. Providing profile information using servers
US9842144B2 (en) 2010-02-03 2017-12-12 Yahoo Holdings, Inc. Presenting suggestions for user input based on client device characteristics
US9020938B2 (en) 2010-02-03 2015-04-28 Yahoo! Inc. Providing profile information using servers
US10685072B2 (en) 2010-06-02 2020-06-16 Oath Inc. Personalizing an online service based on data collected for 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
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
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
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
WO2012082929A3 (en) * 2010-12-14 2012-10-04 Xobni Corporation Generating a relationship history
US10078819B2 (en) 2011-06-21 2018-09-18 Oath Inc. Presenting favorite contacts information to a user of a computing device
US10714091B2 (en) 2011-06-21 2020-07-14 Oath Inc. Systems and methods to present voice message information to a user of a computing device
US10089986B2 (en) 2011-06-21 2018-10-02 Oath Inc. Systems and methods to present voice message information to a user of a computing device
US9747583B2 (en) 2011-06-30 2017-08-29 Yahoo Holdings, Inc. Presenting entity profile information to a user of a computing device
US11232409B2 (en) 2011-06-30 2022-01-25 Verizon Media Inc. Presenting entity profile information to a user of a computing device
US10977285B2 (en) 2012-03-28 2021-04-13 Verizon Media Inc. Using observations of a person to determine if data corresponds to the person
US11157875B2 (en) 2012-11-02 2021-10-26 Verizon Media Inc. Address extraction from a communication
US10013672B2 (en) 2012-11-02 2018-07-03 Oath Inc. Address extraction from a communication
US10192200B2 (en) 2012-12-04 2019-01-29 Oath Inc. Classifying a portion of user contact data into local contacts
JP2016170634A (en) * 2015-03-12 2016-09-23 ヴイ・インターネットオペレーションズ株式会社 Organization management device, organization management system using the same, and program

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP2007249307A (en) Communication style analysis method and system
US12216687B2 (en) Systems and methods for analyzing entity profiles
Liberman-Yaconi et al. Toward a model of understanding strategic decision-making in micro-firms: exploring the Australian information technology sector
Gupta et al. You’ve got email! Does it really matter to process emails now or later?
US9584565B1 (en) Methods for generating notifications in a shared workspace
CN102272788A (en) Method and system for processing electronic mail
US20150135094A1 (en) Collaborative platform for teams with messaging and learning across groups
US20200067985A1 (en) Systems and methods of interactive and intelligent cyber-security
Vera-Baquero et al. Business process improvement by means of Big Data based Decision Support Systems: a case study on Call Centers
US20150135095A1 (en) Smart scheduling and reporting for teams
JP2008257539A (en) Communication analyzing device and method
Johnston Prof et al. The business value of cloud computing in South Africa
Abbu et al. Ethical considerations of artificial intelligence: ensuring fairness, transparency, and explainability
Teinemaa et al. BPIC 2015: Diagnostics of building permit application process in dutch municipalities
JP2007272374A (en) Communication style analyzing method and device
WO2014134630A1 (en) Modeling social behavior
US9152950B2 (en) System and method for collaboration
JP2007102657A (en) Community analysis system, community analysis method, and computer program
CN110555625B (en) Information processing method, device, computer equipment and storage medium
Reddy et al. Relative freshness stochastic hybrid systems markov chain (rf-shs-mc) model for the study of age of information
Li et al. Contact and collaboration context model
CN111191901B (en) Service processing method and device based on block chain
Yee et al. Automatic generation of social network data from electronic-mail communications
Zhang et al. How do you interact with your old friends on a new site: Understanding social ties among different social network sites
JP2021064018A (en) Contribution management server, and contribution management system