論文の概要: Finding top performers through email patterns analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.13025v1
- Date: Thu, 27 May 2021 09:45:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-28 16:10:03.495400
- Title: Finding top performers through email patterns analysis
- Title（参考訳）: メールパターン分析によるトップパフォーマーの検索
- Authors: Q. Wen, P. A. Gloor, A. Fronzetti Colladon, P. Tickoo, T. Joshi
- Abstract要約: 本研究は,ソーシャルネットワークとセマンティック分析を組み合わせることで,電子メール通信に基づくトップパフォーマーの同定を行う。
トップパフォーマーは、中央ネットワークの位置を仮定し、Eメールに対して高い応答性を持つ傾向にある。
メールの内容では、トップパフォーマーはよりポジティブで複雑な言語を使用し、感情が低いが、おそらく同僚によって再利用されるであろう影響力のある単語が豊富である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: In the information economy, individuals' work performance is closely
associated with their digital communication strategies. This study combines
social network and semantic analysis to develop a method to identify top
performers based on email communication. By reviewing existing literature, we
identified the indicators that quantify email communication into measurable
dimensions. To empirically examine the predictive power of the proposed
indicators, we collected 2 million email archive of 578 executives in an
international service company. Panel regression was employed to derive
interpretable association between email indicators and top performance. The
results suggest that top performers tend to assume central network positions
and have high responsiveness to emails. In email contents, top performers use
more positive and complex language, with low emotionality, but rich in
influential words that are probably reused by co-workers. To better explore the
predictive power of the email indicators, we employed AdaBoost machine learning
models, which achieved 83.56% accuracy in identifying top performers. With
cluster analysis, we further find three categories of top performers,
"networkers" with central network positions, "influencers" with influential
ideas and "positivists" with positive sentiments. The findings suggest that top
performers have distinctive email communication patterns, laying the foundation
for grounding email communication competence in theory. The proposed email
analysis method also provides a tool to evaluate the different types of
individual communication styles.
- Abstract（参考訳）: 情報経済では、個人の仕事のパフォーマンスはデジタルコミュニケーション戦略と密接に関連している。
本研究は,ソーシャル・ネットワークと意味分析を組み合わせることで,メール・コミュニケーションに基づいてトップ・パフォーマーを識別する手法を開発した。
既存の文献をレビューすることで,メール通信を定量化する指標を測定可能な次元に同定した。
提案指標の予測力を実証的に検証するため,国際サービス会社で578人の幹部の200万通のメールアーカイブを収集した。
パネル回帰はメール指標とトップパフォーマンスの解釈可能な関連を導出するために用いられた。
その結果、トップパフォーマーは中央ネットワークの位置を仮定し、メールに対する応答性が高い傾向が示唆された。
メールの内容では、トップパフォーマーはよりポジティブで複雑な言語を使い、感情は低いが、おそらく同僚によって再利用される影響力のある言葉が豊富である。
メールインジケータの予測能力をよりよく調査するため、AdaBoostの機械学習モデルを用いて、トップパフォーマーを特定する精度を83.56%向上させた。
さらに,クラスタ分析により,トップパフォーマー,中央ネットワークポジションの"ネットワーク",影響力のあるアイデアの"インフルエンサー",ポジティブな感情を持った"ポジティビスト"の3つのカテゴリを見出した。
以上の結果から,トップパフォーマーはメールコミュニケーションの特有なパターンを持ち,理論上は電子メールコミュニケーション能力の基盤となっていることが示唆された。
提案手法はまた,個々の通信スタイルの異なるタイプを評価するためのツールも提供する。
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