[1I4-GS-2] 機械学習: 機械学習と応用 (1)

[1I4-GS-2-04] ビジネスチャットの会話履歴データに基づく社員間のネットワーク分析モデル

〇野中 賢也¹、山下 遥²、後藤 正幸¹ (1. 早稲田大学、2. 上智大学)

キーワード：ネットワーク分析、ビジネスチャットデータ、多次元ホークス過程

社会的な関係性をネットワークとして可視化することは，集団と個人のふるまいを理解する上で重要となる．本研究で対象とするのは，社員をノード，社員間のつながりをエッジとした社員間ネットワークである．このネットワークの構築は，職場の人間関係を理解し，適切なチームマネジメントを行うのに有用である．社員間ネットワークの構築には，従来使用されたアンケートやE-mailデータではなく，近年急速に広まったビジネスチャットアプリ(Slack等)上の会話履歴データを用いる．本研究では，チャットアプリ上の会話履歴データから社員間の関係性を定量化し，社員間ネットワークとして可視化する手法を提案する．具体的には，「関係性の強い社員同士はアプリ上で隣接した時刻に発言を行う」という仮定を置き，点過程モデリングの一種である多次元ホークス過程モデルを用いて関係性の定量化を行い，ネットワークモデルを構築する方法を示す．提案モデルの有効性を検証するため，実企業のSlack会話履歴データを用いて，提案モデルによって社員間のネットワークを構築し，ネットワークの分析から組織戦略上有効な知見が得られることを確認した．