Новости
Социальные сети раскрыли структуру организаций
Израильские ученые проанализировали структуру международных компаний, основываясь на данных из социальных сетей. Обзор результатов исследования приводит MIT Technology Review.
В препринте публикации группа ученых из Университета имени Бен-Гуриона под руководством Майкла Файра (Michael Fire) описывает методику анализа структуры крупных организаций, используя исключительно данные, публикуемые их сотрудниками в различных социальных сетях.
Основу исследования составляют профили сотрудников в Facebook и LinkedIn, хотя в расчет принимаются данные и других социальных сетей. Для изучения были выбраны шесть международных высокотехнологичных компаний с количеством сотрудников от 500 до 50 тысяч. Отыскав аккаунты людей, занятых в определенной компании, исследователи применили специально разработанный алгоритм для поиска коллег среди их друзей в одной или нескольких социальных сетях.
Анализируя плотность связей между отдельными сотрудниками, Файр и его коллеги смогли вычислить руководителей различного уровня, восстановив тем самым иерархическую структуру компании. Чтобы сгруппировать сотрудников по принадлежности к тому или иному региональному представительству фирмы, полученные результаты были наложены на сведения о местах их проживания.
Характерным примером эффективности описанного метода в изучении компаний, стало обнаружение в одной из организаций группы сотрудников, изолированных от основного сообщества. Поиск по предыдущим местам работы показал, что все они работали в стартапе, который был поглощен крупной фирмой, но так и не смог полноценно интегрироваться в ее работу.
В своей работе авторы поднимают вопрос угрозы безопасности, которую социальные сети представляют для компаний. По мнению исследователей, чтобы не допустить раскрытия конфиденциальных сведений о структуре компании, требуется накладывать более строгие ограничения на то, о чем сотрудники могут писать в личных профилях в социальных сетях.
Схожее исследование в начале марта опубликовали сотрудники Yahoo!. В качестве основы они использовали анонимную информацию из 10 миллионов электронных писем по всему миру. Анализ данных указал на культурное разделение населения планеты.
