外部の助言が組織変革をしやすい理由を、シミュレーションで理解してみた - Unknown Error
組織をつくっている人間として、なぜ内部構造を良く知っている人間は組織改革を起こしづらく、あまり内部構造を把握していない外部の人間の意見の方が組織改革を起こす火種になりやすいのだろうか、と長年思っている。 この疑問の1つの答えを、群衆の英知もしくは狂気を使って、視覚的に説明出来ることがわかった。 きっかけ 先日、"群衆の英知もしくは狂気"のWEBサイトが公開され、Twitter上でも話題になった。 ncase.me この内容で私が最も驚いたのは、 "少ないつながりでは複雑な概念は拡散しない。でも多すぎるつながりも集団浅慮で破壊される。" というものだ。 私は直感的にはこれを理解していたものの、でもつながりは多ければ多い程、正しい考えに至るのではないかとも考えていた。 しかし、このWEBサイトで実際にシミュレーションした結果、その考えが誤っていたことがわかった。 ただ、このときはなるほどーぐら
インフルエンサーより「仲のいい少人数グループ重視」の時代へ 書評「Grouped」【湯川】 | TechWave（テックウェーブ）
[読了時間：4分] インターネット上では情報が上から下の一方通行ではなく、相互に横に流れるー。そう言われるようになって久しいが、実際には「横の情報の流れ」の形ってはっきりと体系だって語られることが少なかった。マスメディアに代わって力を持つと言われるようになったインフルエンサーからの情報発信だって、所詮は上から下への一方通行の情報の流れ。 ところが最近読んだ「Grouped: How small groups of friends are the key to influence on the social web (Voices That Matter)」という本の中には、横同士の相互の情報の流れについて興味深いデータや考察が幾つも掲載されていた。 参考までに代表的なものを幾つか見てみよう。 大半のコミュニケーションは親密な数人が相手 本の中で紹介されていたのは、Stefana Broad
ああああ エロゲーの類似性関係を可視化してみた
アマゾンでエロゲーの類似性関係を垣間見る この商品を買った人はこんな商品も買っています アマゾンで買い物をしていると、「この商品を買った人はこんな商品も買っています」というメッセージが表示されます。たとえば、名作百合ゲー「カタハネ：注：18禁」のページでは、以下のようになります。 ここで推薦されている作品は、みな百合ジャンルの作品です。ある百合作品を買う人は、他の百合作品も買っている、ということです。ということは、「この商品を～」リストに提示された商品は、もとの商品と類似性が強いということができるのではないでしょうか。 ある商品について、それに類似した商品、にさらに類似した商品、のこれまた類似した商品…というように、似たものどうしのネットワークをどんどん広げていくことができます。このネットワークを広げていくと、全商品の間の類似性の関係を知ることができます。今回のネタは、似た商品どうしのネッ
グラフを扱うJavaライブラリ「Jung」の紹介 - Twitterのグラフ構造を視覚化 - public static void main
java-ja 第12回のLTで話そうと思ったのですが、出番がなかったので資料をブログで公開しておきます。 Jungは研究などでグラフ構造が出たときに、理解しやすくするために可視化するのに使っています。他にもいくつかグラフを扱うライブラリは存在していますが、日本語の資料があったのと拡張可能なことが多かったのでJungを結果的に使うようになりました。 以下はそのJungについての簡単な解説です。 Jungとは Jungの正式名称はJava Universal Network/Graph Frameworkで、ネットワーク(グラフ) 構造の分析や視覚化を行うためのJavaのOSSライブラリです。グラフ理論、データマイニング、ソーシャルネットワーク分析のアルゴリズムを数多く実装しています。 安定バージョンは1.7.6で最新は2.0betaで、BSDライセンスで使用できます。 http://jun
Finding Community Structure in Mega-scale Social Networks
View PDF Abstract: Community analysis algorithm proposed by Clauset, Newman, and Moore (CNM algorithm) finds community structure in social networks. Unfortunately, CNM algorithm does not scale well and its use is practically limited to networks whose sizes are up to 500,000 nodes. The paper identifies that this inefficiency is caused from merging communities in unbalanced manner. The paper introdu
「ソーシャル・ネットワーク分析」で“知識の流れ”を読み解く！ | 人的ネットワークの観点からワーク・スタイル改革に乗り出す米国企業 - CIO Online
「ソーシャル・ネットワーク分析」で“知識の流れ”を読み解く！ 人的ネットワークの観点からワーク・スタイル改革に乗り出す米国企業 関連トップページ：EIP／コラボレーション | ナレッジ・マネジメント 社員間ではぐくまれる個人的なつながりには、ときとして業務に必要な知識と同等の価値があると言える。米国では、そうした人的ネットワークの現状を分析し、その結果を踏まえて個々の英知を結集し、競争力を確立しようと考えている企業が少なくない。本稿では、そんな米国で一種のトレンドとなりつつある「ソーシャル・ネットワーク分析」の手法を紹介しながら、新たな手法によってワーク・スタイルの革新を目指す、米国企業の取り組みをウォッチすることにしたい。 スザンナ・パットン ● text by Susannah Patton 奇妙な交流会 2004年6月、場所は米国ラスベガスのとあるホテルのコンファレンス・ルーム。一見
2007年 ニコニコ動画 年刊アイドルマスターコミュニティランキング
ニコニコ動画から「アイドルマスター」タグの付いている動画を取得し、同じ動画で共起しているタグにリンクを張ったネットワークをコミュニティ分割。ノード数が多い順に３０位までランク付け。 ※データ概要 データ取得日：2007年12月23～24日 対象動画数：17519個 総タグ数：6247 / 25595個 総リンク数：38783 / 249774本 ※データ処理手順 1.「アイドルマスター」はすべてのタグと共起しているため除去 2.共起した動画数=1のリンクを除去 3.以上の操作を加えた際、リンクが1本もないタグを除去 4.ネットワークをClausetの重み付きコミュニティ分割手法を用いて分割 5.コミュニティ間のリンクを除去し、タグ数が少ないコミュニティから可視化 . 図の説明 ・赤…キャラクター名(高木社長、音無小鳥含む、亜美、真美は別) ・オレンジ…プロデューサー名 ・青…普通のタグ タ
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました - はてなの告知
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました 以下のエントリの通り、今年末を目処にはてなグループを終了予定である旨をお知らせしておりました。 2019年末を目処に、はてなグループの提供を終了する予定です - はてなグループ日記 このたび、正式に終了日を決定いたしましたので、以下の通りご確認ください。 終了日: 2020年1月31日(金) エクスポート希望申請期限:2020年1月31日(金) 終了日以降は、はてなグループの閲覧および投稿は行えません。日記のエクスポートが必要な方は以下の記事にしたがって手続きをしてください。 はてなグループに投稿された日記データのエクスポートについて - はてなグループ日記 ご利用のみなさまにはご迷惑をおかけいたしますが、どうぞよろしくお願いいたします。 2020-06-25 追記 はてなグループ日記のエクスポートデータは2020年2月28
Twitter Social Network Analysis - UMBC ebiquity
In the recent series of posts, we have presented Twitter Goolgle Maps mashup, a Twitter search and buzz tracking tool called Twitterment and analysis of geolocation information from the twitter dataset. By providing a neat API, Twitter has enabled researchers to get a better understanding of Microblogging. In this post, I have used the Large Graph Layout (LGL) tool to visualize the social network
Web Communities -Analysis and Construction- (Springer-Verlag） - Cafe Babe
一言で言えば，Webのハイパーリンクの解析についてまとめた本で，たとえば，HITSやPageRankのようにWebページの重要度を判定する方法や，Webページの類似度判定とHierarchical Clustring，Matrix-Based Clustering，Co-Citationなどのクラスタリング手法，そしてWebコミュニティの抽出などについて述べている． Web Communities: Analysis and Construction 作者: Yanchun Zhang,Jeffrey Xu Yu,Jingyu Hou出版社/メーカー: Springer発売日: 2006/01/15メディア: ハードカバー購入: 3人 クリック: 44回この商品を含むブログ (3件) を見る この本が良いのは，たとえばHITS，PageRankと言っても，その関連アルゴリズムをかなり網羅的
PukiWiki - network_analysis_2003-11-10
■s0s_wiki■ =>FrontPage 最新の20件2008-08-30cmd=list 2008-07-29plugin=newpage 2008-07-14cmd=search 2008-05-23FrontPage 2008-02-20PukiWiki ヘルプ 2008-02-10glocom_2004-04-17 2008-02-08???? 2008-01-28FrontPage/2005-10-18 2008-01-10NPO 2007-11-09water 2007-10-18cafe 2007-10-12graduation_thesis 2007-09-21article 2007-08-01prepare_for_interview FrontPage/2005-10-19 FrontPage/2005-10-12 2007-06-21HomePage webl
network analysis FAQ (trial version)
(有限会社）社会ネットワーク所 取締役社長 安田雪(Ph.D. in Sociology) 人脈・組織・企業・地域・都市の社会ネットワーク分析、信頼できる仲間のつくりかたなどについて講演のご依頼もおひきうけいたしております。著書は『ルフィの仲間力』『ルフィと白ひげ』(ともにアスコム）『ネットワーク分析－何が行為を決定するか』(新曜社）『つながりを突き止めよ』(光文社）など多数。 ネットワーク分析 FAQ (試作品です） Q. ネットワーク分析では、分析する時に何を見るのでしょうか？ A. 関係のない部分、関係の偏っている部分に注目します。完全に皆が皆と等しく連結しているような情況、あるいは、全く関係の存在しないような場合には、ネットワーク分析は手出しができません。帰って寝ましょう。 Q. 可視化すると用いた数値データがあいまいになってしまう気がします。そこまで精緻な情報は、ネットワーク分析
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