用於在企業中使用的社交網絡分析的製作方法

2023-12-08 23:02:06 1

用於在企業中使用的社交網絡分析的製作方法
【專利摘要】關於多個因素—這些因素可能承載群體的個別成員關於群體的環境的滿意度—在群體、比如企業或者組織的同事內的同級組內執行歷史分析以確定群體的成員，這些成員可以是將對鼓勵和/或獎勵朝著提高業績做出響應的可能候選。優選地，通過重複歷史分析的計分方面並且比較當前分數與先前分數以提供實質上實時信息，並且允許檢測趨勢來補充歷史分析。將歷史分析和/或前瞻分析的結果與在群體內的社交網絡分析的結果疊加以預計影響在群體內的散布。
【專利說明】
【技術領域】
[0001] 本發明總體上涉及在企業內使用社交網絡，並且更具體地涉及應用社交網絡分析 以提高同事生產率和滿意度。 用於在企業中使用的社交網絡分析

【背景技術】
[0002] -種用於監視與企業關聯的人員的總體滿意度狀態的傳統方式一直只是使用靜 態和不頻繁調查，這些調查還承擔大量開支並且在可靠性方面頗有問題。特別是如果未在 匿名進行的保證之下執行這樣的調查，則對調查的響應很可能由於個體感知的明顯可能響 應將被企業偏愛而有偏見。在另一方面，匿名進行的調查將丟失與企業可以能夠解決的具 體個體的滿意度水平有關的信息。
[0003] 這些方式在提供同事滿意度的實時理解或者在動作可以在實現提高的生產率時 更有效時的及早日期解決滿意度改變的潛在問題時具有很低價值。問題由於企業獲得可以 支持改進條件和增加滿意度的信息可能視為有冒犯並且直接有害於工作滿意度這樣的事 實而進一步變複雜。
[0004] 此外還可能有影響同事滿意度的附加社交因素。將預計在密切關聯的個體之中的 高水平分權、友誼和認同應當增加滿意度。相似地，可以在相互關聯的個體之中散布對企業 境況的一些方面的滿意度。


【發明內容】

[0005] 因此，本發明的一個目的是提供一種用於通過組合行為分析、偏差檢測和社交網 絡分析來提供同事滿意度的實時、增加的理解。
[0006] 本發明的另一目的是提供一種具有實時滿意度評估系統的管理工具。
[0007] 為了實現本發明的這些及其它目的，提供一種評估在個人群體內所述群體的成員 將對鼓勵或者激勵做出響應的可能性的方法，該方法包括以下步驟：標識在群體內的多個 同級組，這些同級組被選擇為對群體公共的多個因素中的每個因素具有相似響應，關於相 應因素評估相應同級組的成員以獲得基線或者分布，基於同級組的成員的評估相對於在同 級組內用於因素的所述基線或者分布而言的位置對同級組的成員進行計分以形成同級組 成員分數，並且組合組成員分數並且根據比在同級組內的組成員分數的平均值或者中值 顯著更高或者更低的分數確定對鼓勵或者激勵的響應可能性。優選地，通過執行前瞻分 析一這通過重複計分過程並且比較用於個體的當前分數與用於個體的先前分數一併 且預計影響在群體內的散布一這通過將歷史分析和/或前瞻分析的結果與群體的社交網 絡分析的結果疊加一來細化這樣的分析的結果。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0008] 將參照附圖從本發明的一個優選實施方式的以下具體描述中更好地理解前述和 其它目的、方面以及優點，在附圖中：
[0009] 圖1是本發明的一個優選實施方式的高級示意圖或者數據流程圖，以及
[0010] 圖2是可以在傳達本發明的方法的理解時有用的關於滿意度因素或者指示符的 用於同級同事組的數據分布的圖形。

【具體實施方式】
[0011] 現在參照附圖並且更具體地參照圖1，示出本發明的一個優選實施方式的架構的 高級示意圖。也以如下方式布置圖1，該方式使得可以理解它為本發明的方法的流程圖。
[0012] 作為綜述，在具體討論本發明之前，本發明包括組合的兩個主要分析組成：被前 瞻分析補充和利用的歷史分析，該前瞻分析基於可以在實時基礎上執行的局外者檢測和計 分；以及用於預計關於社交網絡同伴的（充分為正或者為負）興趣滿意度分數的定量部分 的社交網絡分析。
[0013] 歷史分析是對個體組執行的並且關於境況的可以承載滿意度的屬性提供該組的 個體成員的行為的定量統計分布。因此，可以基於與個體行為的統計平均值或者期望值 的差異推導用於個體的滿意度分數。在通過引用而完全結合於此的美國公開專利申請 2009/0228233A1中提供用於執行此技術的優選算法，但是其它算法可以是適合的並且可以 在本發明的成功實踐中有用。在任何情況下，這樣的方法及其結果在對同級個體組執行時 變得遠遠更有意義，這些個體可能顯得表現如在本發明的實踐中優選的響應於在企業或者 個體境況中的特定事件或者改變的相互相似的行為改變。如下文更詳細所述，在一個方面， 選擇這樣的同級組（例如，可能也限於企業的相異運營的機械工程師、電氣工程師、分析 員、支持人員、行政人員等）往往使行為分布穩定，因為執行歷史分析並且隨時更新結果， 而在另一方面，選擇這樣的同級組往往使行為分布更接近地符合標準分布曲線，該標準分 布曲線簡化個別滿意度分數計算並且在計分過程的結果中提供增加的置信度水平。
[0014] 前瞻分析實質上是基於利息分析推導的信息和檢測個體滿意度分數改變--這 些改變可以提供用於提供支持和/或鼓勵（這些支持和/或鼓勵可以使同事達到更高創造 性和/或生產率水平）的機會的指示一實質上實時接收和更新用於特定同級組中的個體 的計分過程。可以關於可以在歷史分析中跟蹤的任何和所有行為憑經驗確定任何分數改變 的量值顯著性。
[0015] 應當理解，歷史分析本身提供對在執行它時的滿意度的有價值認識，該認識足以 支持在高（以及有可能為低）分數的情況下的幹預，這些分數在執行歷史分析時和之後不 久顯著地偏離在同級組內的用於一個或者多個滿意度分數的平均或者期望分數。前瞻分析 提供對歷史分析的補充在於可以用相對低的計算負擔頻繁地重複它以檢測可以與在同級 組的同事的環境中的特定事件或者微秒改變相關的改變。頻繁地重複的前瞻分析也可以檢 測用於個體的趨勢和用於在同級組之間的滿意度水平改變的趨勢。也可以通過重複歷史分 析、但是用增加的粒度（由於如實踐規定的頻率更低的重複）和計算負擔檢測這樣的類型 的滿意度水平改變。
[0016] 最後，執行企業內的社交網絡分析並且將其疊加在前瞻性分析的結果上以預計表 現分數改變的一個同事對該同事可能頻繁社交聯繫的其他人的潛在影響。即，如果給定的 個體表現用於提高業績的潛在機會，則該個人可以或多或少接近地關聯的其他人可以表現 某個程度的相似機會。
[0017] 更具體地，如圖1中所示，可以標識多個因素10,這些因素10可以承載或者直接或 者間接指示同事滿意度的並且信息可用或者可以被開發的屬性。這樣的因素應當主要包括 因素、比如自從上次業績評審起的時間長度和該評審的結果（例如，在l〇a共同指示、但是 可以被分離地分析）、同事已經有資格激勵的實例的次數和頻率、激勵的性質和激勵鑑於對 企業的益處而對同事的境況的適當性（例如，在10b共同地指示、但是可以被分離地分析）、 與支持人員的聯繫的數目、性質和頻率（例如，在10C共同地指示、但是可以被分離地分析） 和同事的工作產品的各種方面、比如開支聲明數目和頻率、休假使用、期限短缺、與其他人 的協調的方面等（也在l〇d共同地指示、但是優選地被分離地分析）這些因素不限於以上 指示的或者數據被普通地收集的因素、但是可以延伸至可以從其它可用信息推導的信息， 該其它可用信息比如是內部通信的內容，該內容如同工作產品因素中的許多工作產品因素 可以如在25指示的那樣受到中間（例如，語義）分析20以便推導信息，該信息與滿意度適 當相關或者具有與對鼓勵或者激勵的響應可能性的、憑經驗或者統計確定的連結。
[0018] 如上文暗示的那樣，希望關於基於對這樣的因素具有相似響應的可能性選擇的同 級組執行這些因素的分析。例如，一個（或者多個）同級組可以完全或者主要是電氣工程 師，而一個（或者多個）同級組可以完全或者主要是機械工程師，而更多其它同級組可以主 要來自一個或者多個支持、設計、營銷、信息管理等組。認為優選從跨越企業的整個同事群 體選擇這些同級組而不限於在例如特定項目或者產品生產區域內，這是因為將在歷史和前 瞻分析的結果上疊加的社交網絡分析如下文詳細所述將考慮在這樣的具體操作內的交互， 並且在這樣的具體操作內的事件如基於對條件或者事件的可能響應的相似性從跨越整個 企業選擇的同級組比較的那樣可能往往歪曲關於以上討論的滿意度指示符因素10的數據 的統計分布和/或減少這些統計分布的穩定性。也更可能的是如果跨越企業的整個群體選 擇同級組，則滿意度指示符因素的分析結果將符合標準（例如，高斯）分布。
[0019] 希望同級組大到足以使得用於同級組的特定因素的值的統計分布實質上未受用 於任何個體的一個或者多個滿意度分數的改變所影響。未要求個體是僅單個同級組的成員 並且可以在多於一個同級組中包括或者甚至在一個或者多個同級組之間劃分（例如，在加 權基礎上）個體。
[0020] -旦已經確定同級組，如在圖1的30指示的那樣，關於所有或者選擇的滿意度指 示符因素10執行每個個體的評估，並且如在圖1的40描繪的那樣跨越每個同級組確定數 據的統計分布。應當理解每組可以具有關於所有個別因素確定的分布或者在一些同級組中 可以在給定的滿意度指示符因素內關聯一些因素或者可以在用於一些同級組的分析中完 全省略一個或者多個滿意度指示符因素。在圖2中圖示關於自從上次評審起的時間此因素 l〇a的示例標準分布。根據因素的性質伸縮圖2的水平軸。例如，如果企業策略提供年度 業績評審，則自從用於任何給定的個體的最新近業績評審起的平均或者期望時間將如對於 標準分布曲線的峰值圖示所示可能近似為六個月。堅軸是如在圖2的左側所示具有從最新 近業績評審起的給定持續時間（按照任意單位）的在同級組中的同事數目。標準分布曲線 210理想地對稱，但是如圖所示，可以根據因素的性質截短曲線的"尾部"。在此情況下，自 從上次業績評審起的時間不能小於零個月，但是可以在理論上無限地延伸該時段（圖2的 右手側）。儘管優選使用理想標準分布曲線，但是也可以使用基於給定的因素的定量值的 實際分布開發的曲線。例如如果業績評審對於在給定的同級組中的多數同事為時已晚（例 如，八個月的平均或者期望時間），則個體的歸因於該因素的滿意度可能被減少很多並且標 準或者實際分布曲線210將相對於計分曲線220被向右移位並且可以被不同地成形。
[0021] 也如圖2中所示，還根據標準分布曲線210提供計分函數220。此計分函數可以實 質上任意、但是優選地基於使提高業績的可能性與每個因素的定量值相關的經驗數據。在 圖2的右手側的標度中圖示用於給定的因素的示例分數。在此情況下，在示例數值50設置 用於平均或者中值的分數，但是向平均或者中值賦值的分數值除了用於對於該因素建立用 於每個個別同事值的標度和權值之外對於本發明的成功實踐並不重要。也可以在因素的平 均或者中值設置分數值以簡化跨越多個因素用於同事的總分計算。例如，如果將在歷史分 析中考慮十個因素，則用於平均值或者中值的分數50將通過簡單求和用於同事的個別因 素分數來產生分數500,該同事的滿意度指示符因素被評估以精確地等於同級組的平均值 或者中值而可能生成通常在範圍〇至1000或者提供充分解析度以區分同事的某個其它數 值範圍中的複合滿意度分數。也可以如可以證明方便的那樣使用其它伸縮布置和標準。
[0022] 對於每個同級組使用用於每個因素的分布曲線210和計分曲線220,如在圖1的 50描繪的那樣為每個同事開發複合滿意度分數。在此示例情況下，對於自從用於同事的最 新近業績評審起並且具有平均或者中值六個月的時間，已經在過去四個月內具有業績評審 的同事將被賦值用於此因素的低分數（例如，約20)，而已經等待業績評審有十四個月-- 這是超過企業的建立的策略的時間--的同事將被指派用於此因素的約為140的高（並且 可能不成比例）分數。然後，可選地將對於在每個同級組中的每個同事的用於相應因素的 分數的組合成用於每個同事的複合滿意度分數，並且在存儲器55中存儲結果。可選地但是 優選地，也可以與複合分數存儲用於每個個別同事的個別因素分數並且可以將個別因素分 數用於確定將在一些動作中解決的用於提高滿意度的特定因素。
[0023] 應當理解，以上描述的歷史分析能夠提供關於滿意度的比已經在本發明之前可用 的信息明顯改進的信息。即，極值複合或者個別因素分數（例如，在同級組中或者跨越企業 的同事的所有或者顯著部分的群體的所有分數的上或者下四分之一中）本身無論何時重 復或者更新歷史分析、具體在如以下將公開的那樣通過在其上疊加社交網絡分析來利用時 都是用於具有業績提高可能性的可能候選的相對可靠指示符。然而，結果可以有些被一般 化並且可能未充分及時或者對在企業內的當前條件和事件敏感。因此，根據本發明，優選與 現在將進一步參照圖1描述的前瞻分析利用以上描述的歷史分析。
[0024] 根據本發明提供的前瞻分析旨在於利用如以上描述的根據本發明的歷史分析以 提供接近實時信息。此進一步分析在一般將有在可能引起滿意度改變的在境況中的事件或 者改變與給定的同事的滿意度水平實際改變之間的時間滯後這樣的意義上為前瞻或者預 測。因此，前瞻分析提供個體的良好和即使預測符，這些個體可以在適當鼓勵時變成用於提 高業績的良好候選。
[0025] 本發明提供的前瞻分析60很簡單並且可以基於在以上討論的歷史分析期間開發 的數據來迅速執行。簡而言之，在相對頻繁和事件驅動的基礎上，為所有同事或者同事組用 以上討論的方式重新計算和更新個體滿意度指示因素分數和複合滿意度分數（但是並非 在同級組內的用於因素的分布），並且如在圖1的60所示比較結果與先前計算和存儲的分 數結果從而允許容易檢測分數改變和改變的量值。然後可以按照量值對檢測到的分數改變 進行排序以確定及早幹預或者補救動作可以最可能有成效的個體以及對於該個體而言對 開發將在幹預中運用的特定動作明顯更重要的因素的標識。
[0026] 此外，發明人已經認識其他同事的影響可能關於個體採取或者設想的特定動作明 顯重要。因而，如在圖1的70所示，優選地執行企業同事群體或者選擇的其部分的社交分 析72以確定哪些同事可能關於業績影響其他同事以及給定的同事將如何被另一同事影響 的指示。許多社交網絡分析方法已知和/或可預見、比如在特定同事之間的電子郵件流量 的分析。比如通過將如社交網絡分析確定的用於"影響者"和"跟隨者"的個別因素和/或 複合分數相乘、在如以上描述的歷史分析和/或前瞻分析的結果上疊加社交分析的結果、 因此不僅提供任何特定滿意度在同事之中的散布的指示而且考慮在同事之中具有滿意度 承載的效果的級聯。即，第一同事可以由於一個事件而變成更滿意，而第二同事可以由於 另一因素或者特定事件而變得更滿意，但是該滿意度增加可以被第一同事的滿意度增加擴 充，即使引起第一同事的滿意度增加的事件或者境況可能對第二同事全然無關的事項。應 當理解，社交分析結果的疊加也可以直接應用於如以上討論的歷史分析的結果而實質上有 預計通過群體對鼓勵或者激勵的響應可能性的相同效果。
[0027] 如在82所示如被來自社交網絡分析的信息修改的所得分數然後可以被評估並且 可選地按照量值來排序以如在圖1的80所示標識個體和組，這些個體和組是用於某個動作 的候選。同樣，可以如在84所示按照個別因素的改變對用於個別同事的複合分數的改變的 貢獻來確定特定滿意度改變來源。
[0028] 鑑於前文，可見本發明提供一種用於標識其滿意度受到對特定境況和事件的響應 改變制約的個體以及幹預可以證明有益的個體的系統和方法。根據本發明的系統和方法因 此提供一種用於企業的實質上實時系統，並且可以提供一種用於增加企業的同事的生產率 和業績的工具。
[0029] 儘管已經按照單個優選實施方式描述了本發明，但是本領域技術人員容易理解可 以在所附權利要求書的精神實質和範圍內通過修改來實踐本發明。
【權利要求】
1. 一種評估在個人群體內所述群體的成員將對鼓勵或者激勵做出響應的可能性的方 法，所述方法包括以下步驟： 標識在所述群體內的多個同級組，所述同級組被選擇為對所述群體公共的多個因素中 的每個因素具有相似響應， 關於所述多個因素中的相應因素評估相應同級組的成員以獲得基線或者分布， 基於同級組的成員的所述評估相對於在所述同級組內用於所述因素的所述基線或者 所述分布而言的位置對所述同級組的成員進行計分以形成同級組成員分數，以及 組合所述組成員分數並且根據比在所述同級組內的組成員分數的平均值或者中值顯 著更高或者更低的分數確定對鼓勵或者激勵的響應可能性。
2. 如權利要求1所述的方法，還包括以下步驟： 將標準分布應用於所述基線。
3. 如權利要求2所述的方法，還包括以下步驟： 存儲所述組成員分數， 重複所述計分步驟以提供當前組成員分數，以及 基於在所述組成員分數與所述當前組成員分數之間的改變細化所述確定可能性。
4. 如權利要求3所述的方法，還包括以下步驟： 執行社交網絡分析以確定在所述群體內的影響者和跟隨者，以及 在所述組成員分數的結果上疊加所述社交網絡分析的結果。
5. 如權利要求4所述的方法，其中所述群體是企業的同事群體。
6. 如權利要求5所述的方法，其中所述疊加結果的步驟通過乘法被執行。
7. 如權利要求4所述的方法，其中所述疊加結果的步驟通過乘法被執行。
8. 如權利要求2所述的方法，還包括以下步驟： 執行社交網絡分析以確定在所述群體內的影響者和跟隨者，以及 在所述組成員分數的結果上疊加所述社交網絡分析的結果。
9. 如權利要求8所述的方法，其中所述群體是企業的同事群體。
10. 如權利要求9所述的方法，其中所述疊加結果的步驟通過乘法被執行。
11. 如權利要求8所述的方法，其中所述疊加結果的步驟通過乘法被執行。
12. -種評估在個人群體內所述群體的成員將對鼓勵或者激勵做出響應的可能性的方 法，所述方法包括以下步驟： 配置計算機以標識在所述群體內的多個同級組，所述同級組被選擇為對所述群體公共 的多個因素中的每個因素具有相似響應， 配置計算機以關於所述多個因素中的相應因素評估相應同級組的成員以獲得基線或 者分布， 配置計算機以基於同級組的成員的所述評估相對於在所述同級組內用於所述因素的 所述基線或者所述分布而言的位置對所述同級組的成員進行計分以形成同級組成員分數， 以及 配置計算機以組合所述組成員分數並且根據比在所述同級組內的組成員分數的平均 值或者中值顯著更高或者更低的分數確定對鼓勵或者激勵的響應可能性。
13. 如權利要求12所述的方法，還包括以下步驟： 配置計算機以將標準分布應用於所述基線。
14. 如權利要求12所述的方法，還包括以下步驟： 配置計算機以存儲所述組成員分數， 配置計算機以重複所述計分步驟以提供當前組成員分數以基於在所述組成員分數與 所述當前組成員分數之間的改變細化所述確定可能性。
15. 如權利要求14所述的方法，還包括以下步驟： 配置計算機以執行社交網絡分析以確定在所述群體內的影響者和跟隨者，以及 配置計算機以在所述組成員分數的結果上疊加所述社交網絡分析的結果。
16. 如權利要求15所述的方法，其中所述群體是企業的同事群體。
17. 如權利要求16所述的方法，其中所述疊加結果的步驟通過乘法被執行。
18. 如權利要求15所述的方法，其中所述疊加結果的步驟通過乘法被執行。
【文檔編號】G06Q50/00GK104106089SQ201380007114
【公開日】2014年10月15日 申請日期:2013年1月30日 優先權日:2012年1月30日
【發明者】M·阿斯科夫, M·S·拉姆齊, D·A·塞爾比 申請人:國際商業機器公司