JP4911081B2 - Information processing apparatus and program - Google Patents
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Description
本発明は、情報処理装置及びプログラムに関する。 The present invention relates to an information processing apparatus and a program.
従来から、会議や打合せなど2名以上の者が同じ場所に集合して行う会合がどの場所にて行われるかは、例えばRFID(Radio Frequency Identification)技術や測位技術を利用すれば特定することができる。これにより、会合の頻度や時間、会合の内容等を測定し、個人や組織のコミュニケーション特性の分析に活用できるようになってきている。このような、個人や組織のコミュニケーションは、個人の性格、組織の方針や会合や人的な要因だけでなく、会合が実施される場所の特性という要因の影響も受けると考えられる。 Conventionally, it is possible to specify where a meeting where two or more persons gather together in the same place such as a meeting or a meeting is performed by using, for example, RFID (Radio Frequency Identification) technology or positioning technology. it can. As a result, the frequency and time of meetings, the contents of meetings, and the like can be measured and used to analyze the communication characteristics of individuals and organizations. Such communication between individuals and organizations may be influenced not only by individual characteristics, organizational policies, meetings, and human factors, but also by factors such as the characteristics of the location where the meetings are held.
しかしながら、従来においては、各個人が参加した会合に関する実績のみに基づき、場所の特性という要因を考慮せずに個人のコミュニケーション特性を計算により求めていたので、個人のコミュニケーション特性がどれだけ場所の特性の影響を受けていたのかという指標が正しく得られているとは限らない。 However, in the past, the individual communication characteristics were calculated based on the actual results of the meetings in which each individual participated, without considering the factor of the location characteristics. It is not always true that the indicator of whether or not it was influenced by
本発明は、個人や組織のコミュニケーションに対する場所の影響を抽出することを目的とする。 An object of the present invention is to extract the influence of a place on communication of an individual or an organization.
本発明に係る情報処理装置は、場所の識別情報と、当該場所に所在したユーザの識別情報と、当該ユーザが所在した時間の情報と、を対応付けして生成された位置情報を記憶する位置情報記憶手段と、前記位置情報記憶手段に記憶された位置情報を集計することによって、会合が実施された場所、会合に参加したユーザ、及び、会合時間を含む会合情報を生成する会合情報生成手段と、分析範囲として指定された場所、及び、ユーザを受け付ける受付手段と、分析範囲として指定されたユーザに対応する会合情報を解析することによって、当該会合情報に対応する会合の活性度合いを示す活性度、当該会合情報に対応する会合に集合したユーザの多様性、又は、当該会合情報に対応する会合に集合したユーザの関係を示す関係性という特性要素のうち少なくとも1つの特性要素を、分析範囲として指定されたユーザの会合実績に基づくコミュニケーション特性として計算する第1の計算手段と、分析範囲として指定された場所に対応する位置情報を解析することによって、当該場所の活性度合いを示す活性度、当該場所に集合したユーザの多様性、又は、当該場所に集合したユーザの関係を示す関係性のうち、少なくとも前記第1の計算手段が求めるのと同じ特性要素を計算する場所特性計算手段と、前記位置情報記憶手段に記憶された位置情報を解析することによって、分析範囲として指定されたユーザの、分析範囲として指定された場所への訪問回数を求める手段と、前記訪問回数と、前記場所特性計算手段により得られた場所の特性を示す特性要素とから、少なくとも前記第1の計算手段が求めるのと同じ特性要素を、分析範囲として指定されたユーザの場所の特性に基づくコミュニケーション特性として計算する第2の計算手段と、前記第1の計算手段により求められた、分析範囲として指定されたユーザの会合実績に基づくコミュニケーション特性及び前記第2の計算手段により求められたユーザの場所の特性に基づくコミュニケーション特性を出力する出力手段と、を有することを特徴とする。 The information processing apparatus according to the present invention, the identification information of the location, the position for storing the identification information of the user who located in such location, the location information where the user is generated in association with location and time information, the Information storage means and meeting information generation means for generating meeting information including the place where the meeting was held, the user who participated in the meeting , and the meeting time by counting the position information stored in the position information storage means And an activity indicating the activity level of the meeting corresponding to the meeting information by analyzing the meeting information corresponding to the place specified as the analysis range and the reception means for receiving the user and the user specified as the analysis range. Characteristics of the relationship indicating the diversity of users gathered in the meeting corresponding to the meeting information or the relationship of users gathered in the meeting corresponding to the meeting information. At least one characteristic element among a first calculating means for calculating as a communication characteristics based on the association record of the user specified as the analysis range, by analyzing the position information corresponding to the location specified as the analysis range At least the first calculation means obtains the degree of activity indicating the degree of activity of the place, the diversity of users gathered at the place , or the relation showing the relationship of users gathered at the place. By calculating the location characteristic calculation means for calculating the characteristic element and the location information stored in the location information storage means, the number of visits to the location specified as the analysis range by the user specified as the analysis range is obtained. from the unit, the number of visits, the characteristic element showing the characteristics of the obtained location by the location characteristic calculating means, at least the first The same characteristic element and the calculation means determine the, second calculating means for calculating as a communication characteristics based on the characteristics of the location of the user specified as the analysis range, obtained by the first calculating means, analyzing area Output means for outputting a communication characteristic based on the user's meeting performance designated by the second calculation means and a communication characteristic based on the user's location characteristic determined by the second calculation means.
本発明に係るプログラムは、場所の識別情報と、当該場所に所在したユーザの識別情報と、当該ユーザが所在した時間の情報と、を対応付けして生成された位置情報を記憶する位置情報記憶手段をアクセス可能なコンピュータを、前記位置情報記憶手段に記憶された位置情報を集計することによって、会合が実施された場所、会合に参加したユーザ、及び、会合時間を含む会合情報を生成する会合情報生成手段、分析範囲として指定された場所、及び、ユーザを受け付ける受付手段、分析範囲として指定されたユーザに対応する会合情報を解析することによって、当該会合情報に対応する会合の活性度合いを示す活性度、当該会合情報に対応する会合に集合したユーザの多様性、又は、当該会合情報に対応する会合に集合したユーザの関係を示す関係性という特性要素のうち少なくとも1つの特性要素を、分析範囲として指定されたユーザの会合実績に基づくコミュニケーション特性として計算する第1の計算手段、分析範囲として指定された場所に対応する位置情報を解析することによって、当該場所の活性度合いを示す活性度、当該場所に集合したユーザの多様性、又は、当該場所に集合したユーザの関係を示す関係性のうち、少なくとも前記第1の計算手段が求めるのと同じ特性要素を計算する場所特性計算手段、前記位置情報記憶手段に記憶された位置情報を解析することによって、分析範囲として指定されたユーザの、分析範囲として指定された場所への訪問回数を求める手段、前記訪問回数と、前記場所特性計算手段により得られた場所の特性を示す特性要素とから、少なくとも前記第1の計算手段が求めるのと同じ特性要素を、分析範囲として指定されたユーザの場所の特性に基づくコミュニケーション特性として計算する第2の計算手段、前記第1の計算手段により求められた、分析範囲として指定されたユーザの会合実績に基づくコミュニケーション特性及び前記第2の計算手段により求められたユーザの場所の特性に基づくコミュニケーション特性を出力する出力手段、として機能させるためのものである。 The program according to the present invention stores position information generated by associating identification information of a place, identification information of a user located in the place, and information of a time when the user is located. A meeting which generates meeting information including the place where the meeting was held, the user who participated in the meeting , and the meeting time by counting the position information stored in the position information storage means with a computer accessible to the means information generating means, the specified location as the analysis range, and, receiving means for receiving user, by analyzing the associated information corresponding to the user specified as the analysis range, indicating the degree of activation association corresponding to the association information Activity, diversity of users gathered in the meeting corresponding to the meeting information, or relationship of users gathered in the meeting corresponding to the meeting information Location information of at least one characteristic element of the characteristic element of to relationship, first calculating means for calculating as a communication characteristics based on the specified user meetings proven analytical range, corresponding to the specified location as the analysis range At least the first calculation means among the activity indicating the activity level of the place, the diversity of users gathered in the place, or the relationship showing the relationship of users gathered in the place By calculating the location characteristic calculation means for calculating the same characteristic element as calculated by the position information storage means, by analyzing the position information stored in the position information storage means, the user specified as the analysis range to the location specified as the analysis range It means for determining the visits, and the number of visits, and a resultant location of the characteristic element showing characteristics by the location characteristic calculation means, The same characteristic element as required by the first computing means even without a second calculating means for calculating as a communication characteristics based on the characteristics of the location of the specified user as the analysis range, determined by the first computing means and it is intended to function as an output unit, which outputs the communication characteristics based on the characteristics of the location of the user obtained by the communication characteristic and the second calculation means based on the specified user's associated proven analytical range .
請求項1記載の発明によれば、多様な部署とコミュニケーションをしている個人のコミュニケーションが、ある場所から影響を受けた結果そうなったのか、それとも本来その人が備えている個人特性によるものなのかを推定できると共に、場所の設計や改善や場所の活用に対する施策への指標を提供することができる。 According to the first aspect of the invention, whether the communication of individuals communicating with various departments has been affected as a result of a certain place, or is due to the personal characteristics inherent to the person. It is possible to provide an index for measures for designing and improving a place and utilizing the place.
更に、請求項1記載の発明によれば、組織内全てのユーザ又は場所ではなく、特定のユーザ又は場所に限定して実施することにより、組織の目的や状況に合わせた検討をユーザに実施させることができる。 Further, according to the first aspect of the present invention, it is possible to allow a user to conduct a study in accordance with the purpose and situation of the organization by carrying out by limiting to a specific user or location, not all users or locations in the organization. be able to.
請求項2記載の発明によれば、コンピュータに、多様な部署とコミュニケーションをしている個人のコミュニケーションが、ある場所から影響を受けた結果そうなったのか、それとも本来その人が備えている個人特性によるものなのかを推定させることができると共に、場所の設計や改善や場所の活用に対する施策への指標を提供させることができる。 According to the second aspect of the present invention, whether or not the communication of individuals communicating with various departments on the computer is affected as a result of a certain place, or the personal characteristics that the person originally has It is possible to estimate whether or not it is due to the above, and it is possible to provide an index for measures for design and improvement of the place and utilization of the place.
以下、図面に基づいて、本発明の好適な実施の形態について説明する。 Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
図1は、本発明に係る情報処理装置20を形成するコンピュータのハードウェア構成例を示した図である。本実施の形態において情報処理装置20を形成するコンピュータは、従前から存在する汎用的なハードウェア構成で実現できる。すなわち、コンピュータは、図1に示したようにCPU1、ROM2、RAM3、ハードディスクドライブ(HDD)4を接続したHDDコントローラ5、入力手段として設けられたマウス6とキーボード7、及び表示装置として設けられたディスプレイ8をそれぞれ接続する入出力コントローラ9、通信手段として設けられたネットワークコントローラ10を内部バス11に接続して構成される。 FIG. 1 is a diagram showing a hardware configuration example of a computer forming the information processing apparatus 20 according to the present invention. The computer forming the information processing apparatus 20 in the present embodiment can be realized with a general-purpose hardware configuration that has existed in the past. That is, as shown in FIG. 1, the computer is provided with a CPU 1, a ROM 2, a RAM 3, an HDD controller 5 connected to a hard disk drive (HDD) 4, a mouse 6 and a keyboard 7 provided as input means, and a display device. An input / output controller 9 for connecting each display 8 and a network controller 10 provided as a communication means are connected to an internal bus 11.
図2は、本発明に係る情報処理装置20の一実施の形態を示したブロック構成図である。情報処理装置20は、位置情報登録部21、会合情報生成部22、分析範囲受付部23、第1のコミュニケーション特性計算部24、場所特性計算部25、第2のコミュニケーション特性計算部26及び特性表示部27を有している。また、情報処理装置20は、必要な情報が予め記憶されている個人・組織情報記憶部31及び場所情報記憶部32を有している。更に、処理の過程において生成される情報が記録される位置情報記憶部33、場所特性情報記憶部34及びコミュニケーション特性情報記憶部35が示されている。 FIG. 2 is a block diagram showing an embodiment of the information processing apparatus 20 according to the present invention. The information processing apparatus 20 includes a position information registration unit 21, a meeting information generation unit 22, an analysis range reception unit 23, a first communication characteristic calculation unit 24, a place characteristic calculation unit 25, a second communication characteristic calculation unit 26, and a characteristic display. A portion 27 is provided. The information processing apparatus 20 includes a personal / organization information storage unit 31 and a location information storage unit 32 in which necessary information is stored in advance. Further, a position information storage unit 33, a location characteristic information storage unit 34, and a communication characteristic information storage unit 35 in which information generated in the course of processing is recorded are shown.
位置情報登録部21は、図示しない検出センサによりユーザがいずれかの場所にて検出されたときに、その場所の識別情報(場所ID)と当該場所に所在したユーザの識別情報(ユーザID)と当該ユーザが所在した時間の情報とを対応付けして位置情報を生成し、位置情報記憶部33に書き込む。会合情報生成部22は、位置情報記憶部33に記憶された位置情報を集計することによって、会合が実施された場所、参加者及び会合時間を含む会合情報を生成する。分析範囲受付部23は、図示しない所定の表示画面から分析者により分析範囲として指定された場所、ユーザ及び時間を受け付ける。第1のコミュニケーション特性計算部24は、会合情報を解析することによって、各ユーザが所在した場所の特性を計算する。本実施の形態では、分析範囲受付部23が分析範囲を受け付けた場合、その分析範囲に指定されたユーザに対応する会合情報を解析することによって当該ユーザが所在した場所の特性を計算する。場所特性計算部25は、位置情報記憶部33に記憶された位置情報を解析することによって、分析範囲として指定された場所の特性を計算し、その計算結果をコミュニケーション特性情報記憶部35に書き込む。第2のコミュニケーション特性計算部26は、位置情報記憶部33に記憶された位置情報と、場所特性計算部25により得られた場所特性から、ユーザが所在した場所の特性を計算する。本実施の形態では、分析範囲受付部23が分析範囲を受け付けた場合、その分析範囲に指定されたユーザに対応する位置情報と、場所特性計算部25により得られた場所特性から当該ユーザが所在した場所の特性を計算し、その計算結果をコミュニケーション特性情報記憶部35に書き込む。特性表示部27は、各コミュニケーション特性計算部24,26が求めた個人のコミュニケーション特性をディスプレイ8に表示する。 When a user is detected at any location by a detection sensor (not shown), the location information registration unit 21 identifies the location (location ID) of the location and the identification information (user ID) of the user located at the location. The position information is generated by associating with the information of the time the user is located, and is written in the position information storage unit 33. The meeting information generation unit 22 generates meeting information including the place where the meeting is held, the participants, and the meeting time by counting the position information stored in the position information storage unit 33. The analysis range receiving unit 23 receives a location, a user, and a time specified as an analysis range by an analyst from a predetermined display screen (not shown). The first communication characteristic calculation unit 24 calculates the characteristic of the place where each user is located by analyzing the meeting information. In the present embodiment, when the analysis range receiving unit 23 receives the analysis range, the meeting information corresponding to the user specified in the analysis range is analyzed to calculate the characteristics of the place where the user is located. The place characteristic calculation unit 25 calculates the characteristic of the place designated as the analysis range by analyzing the position information stored in the position information storage unit 33, and writes the calculation result in the communication characteristic information storage unit 35. The second communication characteristic calculation unit 26 calculates the characteristic of the place where the user is located from the position information stored in the position information storage unit 33 and the place characteristic obtained by the place characteristic calculation unit 25. In the present embodiment, when the analysis range receiving unit 23 receives the analysis range, the user is located from the location information corresponding to the user specified in the analysis range and the location characteristics obtained by the location property calculation unit 25. The characteristic of the place is calculated, and the calculation result is written in the communication characteristic information storage unit 35. The characteristic display unit 27 displays the individual communication characteristics obtained by the communication characteristic calculation units 24 and 26 on the display 8.
個人・組織情報記憶部31には、施設の利用者となりうる社員の個人情報と、当該施設を利用する組織に関する情報が予め登録されている。個人情報には、社員の氏名、ユーザID、携帯する社員証のID、所属部署等が含まれる。なお、社員でなくても施設への訪問者等に社員証に相当する訪問者証が渡された場合には、訪問者に関する情報も合わせて管理するようにしてもよい。組織に関する情報には、各部署の階層関係等組織構造を特定しうる情報、組織を構成する部署及び各部署に所属する社員に関する情報が含まれている。場所情報記憶部32には、会合が実施可能な会議室やオープンスペース等の場所を判別するために各場所に割り当てられた名称及び識別情報(ID)が登録されている。 In the personal / organization information storage unit 31, personal information of employees who can be users of the facility and information on the organization that uses the facility are registered in advance. The personal information includes the name of the employee, the user ID, the ID of the employee ID card carried, the department to which the employee belongs. If a visitor ID equivalent to an employee ID is handed over to a facility visitor even if it is not an employee, information related to the visitor may also be managed. The information on the organization includes information that can identify the organizational structure such as the hierarchical relationship of each department, information on the departments constituting the organization and employees who belong to each department. In the location information storage unit 32, names and identification information (ID) assigned to each location for determining locations such as a conference room or an open space where a meeting can be performed are registered.
情報処理装置20における各構成要素21〜27は、情報処理装置20を形成するコンピュータと、コンピュータに搭載されたCPU1で動作するプログラムとの協調動作により実現される。また、各記憶部31〜35は、情報処理装置20に搭載されたHDD4て実現される。 Each component 21 to 27 in the information processing apparatus 20 is realized by a cooperative operation of a computer that forms the information processing apparatus 20 and a program that operates on the CPU 1 mounted on the computer. Further, each of the storage units 31 to 35 is realized as the HDD 4 mounted on the information processing apparatus 20.
また、本実施の形態で用いるプログラムは、通信手段により提供することはもちろん、CD−ROMやDVD−ROM等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して提供することも可能である。通信手段や記録媒体から提供されたプログラムはコンピュータにインストールされ、コンピュータのCPU1がインストールプログラムを順次実行することで各種処理が実現される。 Further, the program used in this embodiment can be provided not only by communication means but also by storing it in a computer-readable recording medium such as a CD-ROM or DVD-ROM. The program provided from the communication means or the recording medium is installed in the computer, and various processes are realized by the CPU 1 of the computer sequentially executing the installation program.
次に、本実施の形態における動作について説明する。 Next, the operation in this embodiment will be described.
本実施の形態において管理範囲である施設を利用する社員や訪問者等のユーザは、施設内を移動する際、各個人を識別するための社員証(訪問者の場合は訪問者証、以下、「社員証」と総称)を常時携帯している。なお、社員証には、社員番号等の各個人を識別可能な情報(この例では、「ユーザID」とする)を発信する無線タグが組み込まれている。施設内の各場所に設置された検出センサが各ユーザが携帯する社員証からの発信信号を受信すると位置情報登録部21に検出時刻と共に送信する。位置情報登録部21は、検出センサから送信されてきた信号を受け取ると、その送信元である検出センサの識別情報(センサID)から、内部に保持する、あるいは外部にて保持されている各検出センサの設置場所を特定する情報を参照することによってユーザが検出された場所を特定し、その特定した場所情報、検出時刻及び検出されたユーザのユーザIDを組にして位置情報記憶部33に登録する。この位置情報登録部21が実施する処理は、後述する処理とは別個に常時実行される処理である。 In this embodiment, users such as employees and visitors who use facilities that are within the scope of management, when moving within the facility, an employee ID (visitor ID in the case of a visitor; "Employee ID" is a generic name). The employee ID includes a wireless tag that transmits information such as an employee number that can identify each individual (in this example, “user ID”). When the detection sensor installed at each place in the facility receives a transmission signal from the employee ID card carried by each user, the detection sensor transmits it to the position information registration unit 21 together with the detection time. When the position information registration unit 21 receives a signal transmitted from the detection sensor, the position information registration unit 21 holds each detection from the identification information (sensor ID) of the detection sensor that is the transmission source. The location where the user is detected is identified by referring to the information for identifying the installation location of the sensor, and the location information, the detection time and the detected user ID of the detected user are paired and registered in the location information storage unit 33. To do. The process performed by the location information registration unit 21 is a process that is always executed separately from the process described later.
なお、本実施の形態では、検出センサを各場所に設置し、ユーザに意識させることなく社員証を自動検出するように説明したが、例えば会議室の出入口に社員証の読取センサを設置するなどユーザに所定の規則に従った行動を実施させてユーザの所在位置を検出できるようにしてもよい。本実施の形態では、いずれかの手法にて、いつ誰がどこにいたのかを検出できればよい。 In the present embodiment, it has been described that the detection sensor is installed at each place and the employee ID is automatically detected without making the user aware of it. However, for example, a reading sensor for the employee ID is installed at the entrance / exit of the conference room. The user may be allowed to detect the location of the user by performing an action according to a predetermined rule. In the present embodiment, it is only necessary to be able to detect when and who is where by any method.
なお、本実施の形態でいう「会合」とは、会議や打合せなど2名以上の者が同じ場所に集合して行う行為のことを言う。また、「コミュニケーション」とは、会合の場にいるユーザによって行われる会話等の行為のことをいう。 Note that “meeting” in the present embodiment refers to an act of two or more persons gathering at the same place, such as a meeting or a meeting. In addition, “communication” refers to an action such as a conversation performed by a user in a meeting place.
以下、本実施の形態において個人のコミュニケーション特性を得る処理を示した図3のフローチャートを用いて説明する。 Hereinafter, description will be made with reference to the flowchart of FIG. 3 showing processing for obtaining personal communication characteristics in the present embodiment.
まず、分析者が分析したい範囲、具体的にはいつ(期間)、誰が(対象者)、どこで(場所)という指定条件を所定の設定画面(図示せず)から指定すると、分析範囲受付部23は、その入力された条件を分析範囲として受け付ける(ステップ110)。なお、時間としては、基本的に範囲指定により、対象者としては個人のユーザIDを、場所としては、会合が実施された会議室やオープンスペース等を特定しうる場所IDが、それぞれ指定される。分析範囲を設定する分析者は、ユーザIDや場所IDを直接入力してもよいが、本実施の形態では、個人・組織情報記憶部31及び場所情報記憶部32から、それぞれ選択可能なユーザID及び場所IDを画面にリスト表示し、分析者に選択させることで指定できるように構成する。また、対象者としては一個人の他に部署を選択可能としてもよい。この場合は、選択された部署に所属するユーザ全員が以下に説明する分析対象者となる。 First, when a specified condition such as when (period), who (target person), and where (location) is specified from a predetermined setting screen (not shown), the analysis range receiving unit 23 Accepts the input condition as an analysis range (step 110). The time is basically designated by the range, and the individual user ID is designated as the target person, and the place ID that can identify the meeting room or open space where the meeting is held is designated as the place. . The analyst who sets the analysis range may directly input the user ID and the place ID, but in this embodiment, the user ID that can be selected from the personal / organization information storage unit 31 and the location information storage unit 32, respectively. The location ID is displayed as a list on the screen and can be specified by allowing the analyst to select it. Further, as a target person, a department may be selected in addition to one individual. In this case, all the users belonging to the selected department are the analysis target persons described below.
続いて、会合情報生成部22は、位置情報記憶部33に蓄積された位置情報の中から分析者により指定された分析範囲に該当する位置情報を抽出し、その抽出した位置情報を分析することでどの場所でどのメンバにより会合が実施されたのかを特定する(ステップ120)。具体的には、実施された会合に対応付けして割り当てられた会合IDに、当該会合の実施期間及び会合に参加したユーザのユーザIDを対応させて会合情報を生成する。そして、第2のコミュニケーション特性計算部26及び第1のコミュニケーション特性計算部24は、生成された会合情報に基づきそれぞれ後述する計算方法に従って個人特性を計算する。なお、場所特性計算部25及び第2のコミュニケーション特性計算部26がそれぞれ実施する処理と、第1のコミュニケーション特性計算部24が実施する処理とは、どちらを先に処理しても、また同時並行して処理してもよいが、フローチャートでは場所特性計算部25及び第2のコミュニケーション特性計算部26がそれぞれ実施する処理を先に図示した。ここで、場所特性計算部25における処理(ステップ130)について説明する。 Subsequently, the meeting information generation unit 22 extracts position information corresponding to the analysis range specified by the analyst from the position information accumulated in the position information storage unit 33, and analyzes the extracted position information. Then, it is specified at which location and by which member the meeting was held (step 120). Specifically, meeting information is generated by associating the meeting ID assigned in association with the held meeting with the meeting execution period and the user ID of the user who participated in the meeting. Then, the second communication characteristic calculation unit 26 and the first communication characteristic calculation unit 24 calculate the personal characteristic according to the calculation method described later based on the generated meeting information. It should be noted that the processing performed by the location characteristic calculation unit 25 and the second communication characteristic calculation unit 26 and the processing performed by the first communication characteristic calculation unit 24 may be performed either in parallel or in parallel. However, in the flowchart, the processes performed by the location characteristic calculation unit 25 and the second communication characteristic calculation unit 26 are illustrated in the above. Here, the process (step 130) in the place characteristic calculation unit 25 will be described.
図4は、本実施の形態における場所特性計算部25のブロック構成図である。 FIG. 4 is a block configuration diagram of the location characteristic calculation unit 25 in the present embodiment.
まず、複数の場所の特性、又は場所の特性と会合実績によって計算されるコミュニケーションの特性の要素は、複数考えられるので特性をカテゴリ化し、カテゴリ毎に求めるようにしてもよい。ここでは、一例として、活性度、多様性及び関係性という3つの特性要素にカテゴリ化した場合の場所特性の計算方法を示すことにする。この3つにカテゴリ化した場合における場所特性計算部25のブロック構成図を図4に示す。場所特性計算部25は、図4に示すように、活性度計算部251、多様性計算部252、関係性抽出部253、関係性計算部254、場所特性情報登録部255、関係性記憶部256及び場所特性要素記憶部257を有している。各構成要素251〜255の処理については以下に説明する。なお、場所特性計算部25は、プログラムにより実現されると前述した。もちろん、関係性及び場所特性要素に関する情報をプログラムの内部にて一時保持するように構成してもよいが、これらの情報を記憶する手段は、HDD4を利用して関係性記憶部256及び場所特性要素記憶部257により実現するようにしてもよい。 First, since there may be a plurality of characteristics of a plurality of places, or communication characteristics calculated based on place characteristics and meeting results, the characteristics may be categorized and obtained for each category. Here, as an example, a calculation method of place characteristics when categorized into three characteristic elements of activity, diversity, and relationship will be shown. FIG. 4 shows a block configuration diagram of the location characteristic calculation unit 25 in the case of categorization into these three categories. As shown in FIG. 4, the location characteristic calculation unit 25 includes an activity calculation unit 251, a diversity calculation unit 252, a relationship extraction unit 253, a relationship calculation unit 254, a location characteristic information registration unit 255, and a relationship storage unit 256. And a location characteristic element storage unit 257. The processing of each component 251 to 255 will be described below. As described above, the location characteristic calculation unit 25 is realized by a program. Of course, the information regarding the relationship and the location characteristic element may be temporarily stored in the program. However, the means for storing the information is the relationship storage unit 256 and the location characteristic using the HDD 4. You may make it implement | achieve by the element memory | storage part 257. FIG.
本実施の形態において、活性度は、各場所におけるユーザの滞留時間、一定時間内の入退の頻度等に基づき求められる各場所の活性度合いを意味する。なお、活性度、多様性及び関係性という各カテゴリを概念的に表現すると図5のように図示できる。ここで、活性度計算部251が求める活性度の一例について図6を用いて更に詳述する。 In the present embodiment, the degree of activity means the degree of activity of each place determined based on the user's residence time at each place, the frequency of entry / exit within a certain time, and the like. Note that the categories of activity, diversity, and relationship can be conceptually expressed as shown in FIG. Here, an example of the activity calculated by the activity calculation unit 251 will be described in more detail with reference to FIG.
図6には、縦軸方向にユーザ、横軸方向に時間とした図が示されている。場所特性を計算する際、ユーザに関してはユーザ全員を処理対象とする。ここでは、便宜的に6人のユーザ(ユーザID:A〜F)を例示した。時間に関しては、分析範囲受付部23が受け付けた指定期間である。図6では、6マス分(ここでは、1マス15分とすると1時間30分)を処理対象期間とした。場所αも分析者により指定されている。もちろん、分析者は、処理対象として複数の場所を指定してもよい。そして、各ユーザの1マスの時間帯における場所αでの所在/不在を、該当する位置情報及び会合情報を参照して表した。この図6によると、例えばユーザAは、分析対象期間のはじめから30分間、場所αに滞在した後、最後の15分間に戻ってきて滞在したことが把握できる。また、ユーザCは、指定期間開始後15分経過してから場所αに15分間滞在した後退出し、そして、更に15分経過した後に再度入室し、30分間だけ滞在したことが把握できる。 FIG. 6 shows a diagram in which the user is on the vertical axis and time is on the horizontal axis. When calculating place characteristics, all users are subject to processing. Here, six users (user IDs: A to F) are illustrated for convenience. The time is the specified period received by the analysis range receiving unit 23. In FIG. 6, the processing target period is 6 squares (here, 1 square 15 minutes is 1 hour 30 minutes). The location α is also designated by the analyst. Of course, the analyst may specify a plurality of locations as processing targets. Then, the location / absence of each user at the location α in the time zone of one square is represented with reference to the corresponding position information and meeting information. According to FIG. 6, for example, the user A can grasp that he / she stayed at the place α for 30 minutes from the beginning of the analysis target period and then returned and stayed for the last 15 minutes. In addition, the user C can grasp that he / she has moved back 15 minutes after starting the designated period and stayed at the location α for 15 minutes, and then re-entered after 15 minutes and stayed only for 30 minutes.
さて、この図6に例示した入退室状態を参照すると、全ユーザによっていずれかの場所に所在された期間(マス)の数の合計は15なので、場所αの滞留時間は、15分×15個=225分と計算できる。また、入退の頻度としては、例えば、次のような活性度が得られる。すなわち、場所αに滞在した人の増加のカウント数は、ユーザA,B,D,Fが各1回、ユーザC,Eが各2回の合計8である。なお、最初から滞在していたユーザA,Bの分は数に加えないことにする。また、場所αに滞在した人の減少のカウント数は、ユーザA,Dが各1回、ユーザB,C,Eが各2回の合計8である。なお、最後まで滞在していたユーザA,Fの分は数に加えないことにする。入退の頻度という指標によれば、ユーザが出入りした数が多いということは、場所αにおける活性度はそれだけ高いとみなすことができる。活性度計算部251は、このような指標値を活性度として求めると、その計算結果を場所特性情報記憶部34に書き込む。 Now, referring to the entrance / exit state illustrated in FIG. 6, since the total number of periods (mass) located in any place by all users is 15, the residence time of place α is 15 minutes × 15. = 225 minutes can be calculated. Moreover, as the frequency of entry / exit, for example, the following activity is obtained. In other words, the number of increase in the number of people staying at the place α is 8 for the users A, B, D, and F once, and for the users C and E twice each. Note that the number of users A and B who have stayed from the beginning is not added to the number. Moreover, the count number of the reduction | decrease of the person who stayed in the place (alpha) is 8 in total, the user A and D once each and the user B, C, and E twice. Note that the number of users A and F who have stayed until the end is not added to the number. According to the index of the frequency of entry / exit, the fact that the number of users entering and exiting is large can be considered that the degree of activity at the location α is so high. When the activity calculation unit 251 obtains such an index value as the activity, the activity calculation unit 251 writes the calculation result in the place characteristic information storage unit 34.
次に、多様性は、ユーザの組織、職種、職位等の個人の属性値等に基づき求められる各場所に集合したユーザの多様性を意味する。ここで、多様性計算部252が求める多様性の一例について図7を用いて更に詳述する。 Next, diversity means the diversity of users gathered at each location required based on individual attribute values, such as the user's organization, job type, and position. Here, an example of diversity required by the diversity calculation unit 252 will be described in more detail with reference to FIG.
本実施の形態における多様性計算部252は、分析範囲受付部23が受け付けた分析範囲に該当する場所に、分析対象期間内に所在していたユーザを特定し、個人・組織情報記憶部31を参照することによりその特定した各ユーザの個人情報に含まれる属性値を集計する。図7(a)に示したグラフは、属性として職種毎の集計結果を表したものである。ここで、集計した結果、属性数が多いと言うことは、場所αに種々の職位のユーザが所在していたと言えるので、多様性はそれだけ高いとみなすことができる。なお、職位以外にも職種や部署毎等に集計してもよい。また、図7(b)に示したグラフは、単なる集計値ではなく分散を指標値として多様性を判断しようとした場合の例である。分散以外にも平均値、分散、中央値等を算出するようにしてもよい。多様性計算部252は、このような指標値を多様性として求めると、その計算結果を場所特性情報記憶部34に書き込む。なお、複数の異なる属性を組み合わせてばらつき度合いの指標を求めるような場合は、係数等で属性に重み付けをしてもよい。 The diversity calculation unit 252 according to the present embodiment identifies a user who was located within the analysis target period at a location corresponding to the analysis range received by the analysis range reception unit 23, and stores the personal / organization information storage unit 31. By referring to the attribute values, the attribute values included in the personal information of each identified user are tabulated. The graph shown in FIG. 7A represents the result of counting for each job type as an attribute. Here, as a result of the aggregation, it can be said that a large number of attributes means that there are users of various positions in the location α, and thus the diversity can be regarded as high. In addition to the position, it may be aggregated by job type or department. Further, the graph shown in FIG. 7B is an example of a case where diversity is determined using variance as an index value instead of a mere aggregate value. In addition to the variance, an average value, variance, median value, and the like may be calculated. When the diversity calculation unit 252 obtains such an index value as diversity, the diversity calculation unit 252 writes the calculation result in the place characteristic information storage unit 34. Note that when a plurality of different attributes are combined to obtain an index of variation, the attributes may be weighted with a coefficient or the like.
次に、関係性は、形成された対人間関係から計算された密度、到達可能な距離等のネットワーク指標等に基づき求められる各場所に集合したユーザの関係を意味する。例えば、活性度の説明に用いた図6のように、場所αにユーザが所在していた場合、関係性という観点から集計した結果を表で示すと図8のようになる。例えば、ユーザAは、ユーザBと2マス分、場所αを共有しているので、表には“2”と設定される。同様に、ユーザAは、ユーザCと1マス分、場所αを共有しているので、表には“1”と設定される。つまり、数が大きいほど関係性が高いと言える。関係性抽出部253は、このユーザ間の関係を集計することで表を完成する。 Next, the relationship means a relationship between users gathered at each place determined based on a network index such as a density calculated from the formed interpersonal relationship, reachable distance, and the like. For example, as shown in FIG. 6 used for the description of the activity level, when a user is located at the location α, the result of tabulating from the viewpoint of the relationship is shown in FIG. For example, since the user A shares the location α with the user B for two squares, “2” is set in the table. Similarly, since the user A shares the location α with the user C for one square, “1” is set in the table. In other words, the larger the number, the higher the relationship. The relationship extraction unit 253 completes the table by counting the relationships between the users.
図9は、他の指標により関係性を求める例を示した概念図である。図9では、活性度の説明に用いた図6のように場所αにユーザが滞在していた場合において、ユーザの関係性を分割した時間(マス)毎に求めた場合の例を示している。つまり、図8は、指定期間における度数を求めていたが、図9のような求め方は、時系列データを抽出して時間の変化をつかめるようにしている。つまり、関係性抽出部253は、分析対象期間全体で1つではなく図8と同様の表を1マス毎に作成する。 FIG. 9 is a conceptual diagram showing an example in which the relationship is obtained by another index. FIG. 9 shows an example of a case where the user's relationship is obtained for each divided time (mass) when the user stays at the location α as shown in FIG. 6 used for explaining the activity. . That is, FIG. 8 calculates the frequency in the specified period, but the method of FIG. 9 extracts time-series data so that changes in time can be grasped. That is, the relationship extraction unit 253 creates a table similar to FIG. 8 for each cell, instead of one for the entire analysis target period.
なお、図9では、時系列データを抽出する時間幅を1マス毎としたが、複数のマスをまとめて取り扱うようにしてもよい。つまり、図9では、最初の時間幅はt1で、次の時間幅はt2で、と1マス毎に設定したが、最初の時間幅はt1,t2、次の時間幅はt3,t4で、というように2マスかそれ以上のマスで時間幅を設定してもよい。この指標は、実際には、場所αを共有していないが、前後の時系列で同じ場所αに滞在したという事実を、場所が促す個人間関係の発生確率とみなし、個人間関係の時系列データを抽出するものである。また、時系列データを抽出する時間幅を複数のマスで構成する場合、各時間幅に含めるマスは重複してもよい。つまり、図9では、最初の時間幅はt1,t2、次の時間幅はt2,t3、というように時間幅を設定してもよい。 In FIG. 9, the time width for extracting the time series data is set to one square, but a plurality of squares may be handled collectively. In other words, in FIG. 9, the first time width is t1, the next time width is t2, and each square is set. However, the first time width is t1, t2, and the next time width is t3, t4. Thus, the time width may be set with two squares or more squares. This indicator does not actually share the location α, but considers the fact that it stayed at the same location α in the previous and next time series as the occurrence probability of the interpersonal relationship promoted by the location, and the time series of the interpersonal relationship Data is extracted. In addition, when the time width for extracting time-series data is composed of a plurality of squares, the squares included in each time width may overlap. That is, in FIG. 9, the time width may be set such that the first time width is t1, t2, and the next time width is t2, t3.
このようにして、位置情報から指定された場所の指定された時間範囲における各ユーザの関係性を抽出すると、関係性抽出部253は、その抽出結果を関係性記憶部256に書き込む。そして、関係性計算部254は、関係性記憶部256に記憶された関係性データを入力し、周知のソーシャルネットワーク分析等の手法を用いて関係性(指標)を場所毎に計算し、その結果を場所特性要素記憶部257に書き込む。この関係性計算部254が得た関係性の結果を図10に示す。なお、上記説明では場所としてαを例示したが、この表では、場所a〜eを示している。また、この表からは、関係性の特性を表す指標として、密度、次数中心化傾向、媒介中心化傾向等を用いることが把握できる。 Thus, when the relationship of each user in the specified time range of the specified location is extracted from the position information, the relationship extraction unit 253 writes the extraction result in the relationship storage unit 256. Then, the relationship calculation unit 254 inputs the relationship data stored in the relationship storage unit 256, calculates the relationship (index) for each location using a known technique such as social network analysis, and the result Is written in the location characteristic element storage unit 257. The relationship result obtained by the relationship calculation unit 254 is shown in FIG. In the above description, α is exemplified as the location, but in this table, locations a to e are shown. Also, from this table, it can be understood that density, order centering tendency, mediation centering tendency, and the like are used as indices representing the characteristics of the relationship.
場所特性情報登録部255は、場所特性要素記憶部257に書き込まれた活性度、多様性及び関係性の各指標データを、平均、合計、重み付き平均・合計、正規化等によってカテゴリ毎に集計又はある一つの指標で代表させることによって、活性度、多様性及び関係性をそれぞれ得る。そして、各カテゴリの指標を0から10の値で表現できるように換算する。この処理により得られた結果を図11に示す。場所特性情報登録部255は、このようにして得た場所特性データを場所特性情報記憶部34に登録する。 The location characteristic information registration unit 255 aggregates each index data of activity, diversity, and relationship written in the location characteristic element storage unit 257 for each category by average, total, weighted average / total, normalization, etc. Alternatively, activity, diversity, and relationship are obtained by representing with one index. And it converts so that the index of each category can be expressed by the value of 0-10. The result obtained by this processing is shown in FIG. The location characteristic information registration unit 255 registers the location characteristic data obtained in this way in the location characteristic information storage unit 34.
ステップ130において、場所特性計算部25が以上のようにして場所特性を求めると、続いて、第2のコミュニケーション特性計算部26は、その場所特性を参照して個人コミュニケーション特性を次のようにして求める(ステップ140)。 In step 130, when the place characteristic calculation unit 25 obtains the place characteristic as described above, the second communication characteristic calculation unit 26 refers to the place characteristic and determines the personal communication characteristic as follows. Obtain (step 140).
まず、第2のコミュニケーション特性計算部26は、位置情報を検索することにより、分析範囲受付部23が受け付けた分析範囲に指定されているユーザAの各場所への訪問回数を集計する。この集計結果を図12に示す。なお、ここでは、1人だけ指定された場合を例にするが、複数のユーザが指定された場合には、以下の説明する処理をユーザA以外の他のユーザに対しても行えばよい。ここで、ユーザ全員の位置情報に基づき得られた場所特性は図11に示しているが、本実施の形態では、ある個人iについて、訪問した全ての場所特性の各指標に来訪回数をかけて足しあわせることによって、個人iのコミュニケーションの特性を算出する。これを計算式にて表すと次式のようになる。 First, the second communication characteristic calculation unit 26 totals the number of visits to each place of the user A specified in the analysis range received by the analysis range reception unit 23 by searching for position information. The total result is shown in FIG. In addition, although the case where only one person is designated is taken as an example here, when a plurality of users are designated, the processing described below may be performed for other users than the user A. Here, the location characteristics obtained based on the location information of all the users are shown in FIG. 11, but in this embodiment, for a certain individual i, the number of visits is multiplied by each index of all the location characteristics visited. By adding together, the communication characteristic of the individual i is calculated. This is expressed by the following equation.
個人iのコミュニケーション特性(活性度、多様性、関係性)=(Σ場所jの活性度*回数ij、Σ場所jの多様性*回数ij、Σ場所jの関係性*回数ij) Communication characteristics of individual i (activity, diversity, relationship) = (activity of Σ place j * number ij, diversity of Σ place j * number ij, relation of Σ place j * number ij)
但し、Σはiについて1からn(場所数)までの合計、回数ijは個人i の場所jへの訪問回数である。図11,図12へのデータ設定例を参照に、この式を用いてユーザAの活性度は、(5×3+10×7+3×5+5×10+2×3)=156と計算できる。同様に、多様性=153、関係性=221と計算できる。従って、ユーザA個人のコミュニケーション特性は(156,153,221)と得られる。第2のコミュニケーション特性計算部26は、このようにして求めた分析対象者(個人i)のコミュニケーション特性を、コミュニケーション特性情報記憶部35に登録する。 Here, Σ is the total from 1 to n (the number of places) for i, and the number of times ij is the number of visits to the place j of the individual i. With reference to the data setting examples in FIGS. 11 and 12, the activity of user A can be calculated as (5 × 3 + 10 × 7 + 3 × 5 + 5 × 10 + 2 × 3) = 156 using this equation. Similarly, it can be calculated that diversity = 153 and relationship = 221. Therefore, the communication characteristic of the user A is obtained as (156, 153, 221). The second communication characteristic calculation unit 26 registers the communication characteristic of the person to be analyzed (individual i) thus obtained in the communication characteristic information storage unit 35.
なお、ここでは、全ての場所a〜eを処理対象として個人のコミュニケーション特性を算出したが、処理対象とする場所は、分析者により指定され、分析範囲受付部23が受け付けた場所である。 Here, the personal communication characteristics are calculated for all the locations a to e as processing targets, but the processing target location is a location designated by the analyst and received by the analysis range receiving unit 23.
以上のようにして場所特性から個人のコミュニケーション特性を求める一方で、第1のコミュニケーション特性計算部24は、次のようにして会合情報生成部22が生成した会合情報から会合毎に各個人の参加した会合によるコミュニケーション特性を計算する(ステップ150)。 While the individual communication characteristics are obtained from the place characteristics as described above, the first communication characteristic calculation unit 24 uses the meeting information generated by the meeting information generation unit 22 as follows for each individual participation. The communication characteristics of the meeting thus obtained are calculated (step 150).
すなわち、第1のコミュニケーション特性計算部24は、分析範囲受付部23が受け付けた分析範囲に指定されているユーザAの各場所での会合実績から当該ユーザAの場所特性を計算する。ユーザAの会合実績は、会合情報から取得できる。また、場所特性計算部25が求めた場所特性との比較が容易となるように、第1のコミュニケーション特性計算部24も、活性度、多様性及び関係性という3つのカテゴリにて場所特性を計算する。なお、ここでは、会合情報や個人情報、組織情報を参照して、個人の会合合計時間を活性度、個人が会合を通じて出会った人の職位数、職種数等を多様性、個人が会合を通じて出会った人の数等を関係性、としてそれぞれ求める。この計算結果を図13に示す。なお、ここでは、1人だけ指定された場合を例にするが、複数のユーザが指定された場合には、以下の説明する処理をユーザA以外の他のユーザに対しても行えばよい。 That is, the first communication characteristic calculation unit 24 calculates the location characteristics of the user A from the meeting results at each location of the user A specified in the analysis range received by the analysis range reception unit 23. The meeting result of user A can be acquired from the meeting information. In addition, the first communication characteristic calculation unit 24 also calculates the place characteristics in three categories of activity, diversity, and relationship so that the comparison with the place characteristics obtained by the place characteristic calculation unit 25 is easy. To do. Here, referring to the meeting information, personal information, and organization information, the individual meeting total time is the degree of activity, the number of job titles and the number of occupations that the individual meets through the meeting, and the individual meets through the meeting. The number of people who have been asked as relationships. The calculation results are shown in FIG. In addition, although the case where only one person is designated is taken as an example here, when a plurality of users are designated, the processing described below may be performed for other users than the user A.
続いて、第1のコミュニケーション特性計算部24は、個人iのコミュニケーションの特性を、次式を用いて算出する。 Subsequently, the first communication characteristic calculation unit 24 calculates the communication characteristic of the individual i using the following equation.
個人iのコミュニケーション特性(活性度、多様性、関係性)=(Σ会合kで特長づけられる活性度、Σ会合kで特長づけられる多様性、Σ会合kで特長づけられる関係性) Personal i communication characteristics (activity, diversity, relationship) = (activity characterized by Σmeeting k, diversity characterized by Σmeeting k, relationship characterized by Σmeeting k)
但し、Σは、k(会合数)について全ての会合に関する各値の合計である。図13へのデータ設定例を参照に、この式を用いてユーザAの活性度は、(17+23+43+32+50)=165と計算できる。同様に、多様性=29、関係性=127と計算できる。従って、会合実績に基づくユーザA個人のコミュニケーション特性は(165,29,127)と求めることができる。第1のコミュニケーション特性計算部24は、このようにして求めたコミュニケーション特性を、コミュニケーション特性情報記憶部35に登録する。 Where Σ is the sum of the values for all meetings for k (number of meetings). Referring to the data setting example in FIG. 13, the activity of user A can be calculated as (17 + 23 + 43 + 32 + 50) = 165 using this equation. Similarly, it can be calculated that diversity = 29 and relationship = 127. Therefore, the communication characteristics of the individual user A based on the meeting results can be obtained as (165, 29, 127). The first communication characteristic calculation unit 24 registers the communication characteristic thus obtained in the communication characteristic information storage unit 35.
なお、ここでは、会合と場所を1対1に対応付け、全ての会合(場所)a〜eを処理対象として個人のコミュニケーション特性を算出したが、処理対象とする場所は、分析者により指定され、分析範囲受付部23が受け付けた場所である。 Here, the meeting and the place are associated with each other one by one, and the personal communication characteristics are calculated for all the meetings (places) a to e. However, the place to be processed is designated by the analyst. The location received by the analysis range receiving unit 23.
以上のようにして場所特性及び会合実績それぞれから個人のコミュニケーション特性が算出されると、特性表示部27は、コミュニケーション特性情報記憶部35から各コミュニケーション特性を読み出し、管理者等が比較、検討しやすい形態にて表示する(ステップ160)。 When the individual communication characteristics are calculated from the location characteristics and the meeting results as described above, the characteristic display unit 27 reads out each communication characteristic from the communication characteristic information storage unit 35 and is easy for an administrator to compare and examine. The form is displayed (step 160).
図14は、特性表示部27が生成した表示画面の一例を示した図である。図14に示したグラフは、第1のコミュニケーション特性計算部24が求めた会合実績に基づくコミュニケーション特性のうち多様性というカテゴリが縦軸に、第2のコミュニケーション特性計算部26が求めた場所特性に基づくコミュニケーション特性のうち、同じく多様性というカテゴリが横軸に、それぞれ指定されている。そして、分析者により指定された各個人のコミュニケーション特性がその座標の中に表示された例が示されている。分析者は、この表示内容を参照することによって個人のコミュニケーションの多様性と場所との関係を推定することができる。例えば、分析者が、分析範囲に指定する場所として、会議室やオープンスペース等ある機能特定に準じた場所のみを選択的に指定したとする。例えば、オープンスペースである場所を分析場所として指定して図14に示したようなグラフが得られたとすると、分析者は、表示内容を参照することで、個人のコミュニケーションの多様性が、オープンスペースに起因するものなのか、そうでないのかを推定し、今後の対策を講じることができる。 FIG. 14 is a diagram illustrating an example of a display screen generated by the characteristic display unit 27. The graph shown in FIG. 14 shows the category of diversity as the vertical axis for the communication characteristics based on the meeting results obtained by the first communication characteristic calculation unit 24 and the place characteristic obtained by the second communication characteristic calculation unit 26. Among the communication characteristics based on this, the category of diversity is also designated on the horizontal axis. In addition, an example is shown in which the communication characteristics of each individual designated by the analyst are displayed in the coordinates. The analyst can estimate the relationship between the variety of personal communication and the location by referring to the display content. For example, it is assumed that the analyst selectively designates only a place according to a specific function such as a conference room or an open space as a place designated for the analysis range. For example, if a place such as an open space is designated as an analysis place and a graph as shown in FIG. 14 is obtained, the analyst can refer to the display contents to determine the diversity of personal communication. It is possible to estimate whether this is caused by the problem or not, and take future measures.
具体的に例をあげるとすると、グラフの左下の円41で囲んだグループは、オープンスペースを加味した多様性も加味しない多様性も低いグループであるが、このグループに含まれるユーザに対しては、組織内で期待する多様性に応じてオープンスペースの利用を促すという対策を講じればよいことがわかる。なお、オープンスペースを加味した多様性は、横軸によって高低が表され、オープンスペースを加味しない多様性は、従前の会合実績に基づく多様性に相当するので縦軸によって高低が表される。 As a specific example, the group surrounded by a circle 41 at the lower left of the graph is a group that takes into account open space and low diversity that does not take into account, but for users included in this group, It can be seen that measures should be taken to encourage the use of open spaces according to the diversity expected in the organization. Diversity taking open space into account is represented by the horizontal axis, and diversity without taking open space into account is equivalent to diversity based on previous meetings, so the vertical axis represents high and low.
また、グラフの左上の円42で囲んだグループは、オープンスペースを加味した多様性が低く、加味しない多様性が高いグループであるが、このグループに含まれるユーザに対しては、オープンスペースを利用していないが多様性が高いので、全体として多様性が高いと判断できる。 In addition, the group surrounded by the circle 42 in the upper left of the graph is a group that has low diversity taking into account open space and high diversity without taking into account, but for users included in this group, use open space. Although it is not done, diversity is high, so it can be judged that diversity is high as a whole.
また、グラフの右下の円43で囲んだグループは、オープンスペースを加味した多様性が高く、加味しない多様性が低いグループであるが、このグループに含まれるユーザに対しては、オープンスペースが多様性確保に対して有効に機能するように施策の検討を促す。 In addition, the group surrounded by the circle 43 at the lower right of the graph is a group that has high diversity with open spaces and low diversity that does not take into account, but for users included in this group, there are open spaces. Encourage consideration of measures to function effectively for ensuring diversity.
また、グラフの右上の円44で囲んだグループは、オープンスペースを加味した多様性も加味しない多様性も高いグループであるが、このグループに含まれるユーザに対しては、オープンスペースの特性が個人の多様性に結びついた可能性がある。該当数があまりにも少ない場合は問題となる可能性がある。 In addition, the group surrounded by a circle 44 on the upper right of the graph is a highly diverse group that does not take into account the diversity that takes into account the open space. May have led to diversity in If there are too few hits, it can be a problem.
なお、ここでは、場所特性を表現するカテゴリのうち多様性を例にしたが、当然ながら活性度や関係性であってもよい。また、分析者が分析範囲に指定する対象者として個人ではなく部署を指定した場合でも同様に比較した結果が表示される。 Here, diversity is taken as an example of the category representing the place characteristics, but naturally, it may be activity or relationship. Further, even when the analyst designates a department instead of an individual as the target person designated for the analysis range, the same comparison result is displayed.
1 CPU、2 ROM、3 RAM、4 ハードディスクドライブ(HDD)、5 HDDコントローラ、6 マウス、7 キーボード、8 ディスプレイ、9 入出力コントローラ、10 ネットワークコントローラ、11 内部バス、20 情報処理装置、21 位置情報登録部、22 会合情報生成部、23 分析範囲受付部、24 第1のコミュニケーション特性計算部、25 場所特性計算部、26 第2のコミュニケーション特性計算部、27 特性表示部、31 個人・組織情報記憶部、32 場所情報記憶部、33 位置情報記憶部、34 場所特性情報記憶部、35 コミュニケーション特性情報記憶部、251 活性度計算部、252 多様性計算部、253 関係性抽出部、254 関係性計算部、255 場所特性情報登録部、256 関係性記憶部、257 場所特性要素記憶部。 1 CPU, 2 ROM, 3 RAM, 4 hard disk drive (HDD), 5 HDD controller, 6 mouse, 7 keyboard, 8 display, 9 input / output controller, 10 network controller, 11 internal bus, 20 information processing device, 21 position information Registration unit, 22 meeting information generation unit, 23 analysis range reception unit, 24 first communication characteristic calculation unit, 25 place characteristic calculation unit, 26 second communication characteristic calculation unit, 27 characteristic display unit, 31 personal / organization information storage , 32 Location information storage unit, 33 Location information storage unit, 34 Location characteristic information storage unit, 35 Communication characteristic information storage unit, 251 Activity calculation unit, 252 Diversity calculation unit, 253 Relationship extraction unit, 254 Relationship calculation Part, 255 place characteristic information registration part, 256 Relationship storage unit, 257 Location characteristic element storage unit.
Claims (2)
前記位置情報記憶手段に記憶された位置情報を集計することによって、会合が実施された場所、会合に参加したユーザ、及び、会合時間を含む会合情報を生成する会合情報生成手段と、
分析範囲として指定された場所、及び、ユーザを受け付ける受付手段と、
分析範囲として指定されたユーザに対応する会合情報を解析することによって、当該会合情報に対応する会合の活性度合いを示す活性度、当該会合情報に対応する会合に集合したユーザの多様性、又は、当該会合情報に対応する会合に集合したユーザの関係を示す関係性という特性要素のうち少なくとも1つの特性要素を、分析範囲として指定されたユーザの会合実績に基づくコミュニケーション特性として計算する第1の計算手段と、
分析範囲として指定された場所に対応する位置情報を解析することによって、当該場所の活性度合いを示す活性度、当該場所に集合したユーザの多様性、又は、当該場所に集合したユーザの関係を示す関係性のうち、少なくとも前記第1の計算手段が求めるのと同じ特性要素を計算する場所特性計算手段と、
前記位置情報記憶手段に記憶された位置情報を解析することによって、分析範囲として指定されたユーザの、分析範囲として指定された場所への訪問回数を求める手段と、
前記訪問回数と、前記場所特性計算手段により得られた場所の特性を示す特性要素とから、少なくとも前記第1の計算手段が求めるのと同じ特性要素を、分析範囲として指定されたユーザの場所の特性に基づくコミュニケーション特性として計算する第2の計算手段と、
前記第1の計算手段により求められた、分析範囲として指定されたユーザの会合実績に基づくコミュニケーション特性及び前記第2の計算手段により求められたユーザの場所の特性に基づくコミュニケーション特性を出力する出力手段と、
を有することを特徴とする情報処理装置。 And location identification information, the identification information of the user who located in such location, the positional information storage means for the user to store the location and time information, the position information generated by associating a
Meeting information generating means for generating meeting information including the place where the meeting was held, the user who participated in the meeting , and the meeting time by counting the position information stored in the position information storage means;
A place designated as an analysis range, and a receiving means for receiving a user;
By analyzing the meeting information corresponding to the user specified as the analysis range, the activity indicating the activity level of the meeting corresponding to the meeting information, the diversity of users gathered in the meeting corresponding to the meeting information, or A first calculation for calculating at least one characteristic element among the characteristic elements of the relationship indicating the relationship of the users gathered in the meeting corresponding to the meeting information as a communication characteristic based on the meeting performance of the user designated as the analysis range Means,
By analyzing position information corresponding to the place designated as the analysis range, the degree of activity indicating the degree of activity of the place, the diversity of users gathered at the place, or the relationship of users gathered at the place Among the relationships, at least a location characteristic calculation unit that calculates the same characteristic element that the first calculation unit obtains ;
Means for determining the number of visits to the place specified as the analysis range of the user specified as the analysis range by analyzing the position information stored in the position information storage means ;
It said number of visits, and a resultant location of the property indicating the characteristic element by the location characteristic calculation unit, the same characteristic element as at least the first calculation means obtains, of the user specified as the analysis range of locations A second calculating means for calculating communication characteristics based on the characteristics ;
Output means for outputting a communication characteristic based on a meeting result of a user designated as an analysis range obtained by the first calculation means and a communication characteristic based on a user place characteristic obtained by the second calculation means When,
An information processing apparatus comprising:
前記位置情報記憶手段に記憶された位置情報を集計することによって、会合が実施された場所、会合に参加したユーザ、及び、会合時間を含む会合情報を生成する会合情報生成手段、
分析範囲として指定された場所、及び、ユーザを受け付ける受付手段、
分析範囲として指定されたユーザに対応する会合情報を解析することによって、当該会合情報に対応する会合の活性度合いを示す活性度、当該会合情報に対応する会合に集合したユーザの多様性、又は、当該会合情報に対応する会合に集合したユーザの関係を示す関係性という特性要素のうち少なくとも1つの特性要素を、分析範囲として指定されたユーザの会合実績に基づくコミュニケーション特性として計算する第1の計算手段、
分析範囲として指定された場所に対応する位置情報を解析することによって、当該場所の活性度合いを示す活性度、当該場所に集合したユーザの多様性、又は、当該場所に集合したユーザの関係を示す関係性のうち、少なくとも前記第1の計算手段が求めるのと同じ特性要素を計算する場所特性計算手段、
前記位置情報記憶手段に記憶された位置情報を解析することによって、分析範囲として指定されたユーザの、分析範囲として指定された場所への訪問回数を求める手段、
前記訪問回数と、前記場所特性計算手段により得られた場所の特性を示す特性要素とから、少なくとも前記第1の計算手段が求めるのと同じ特性要素を、分析範囲として指定されたユーザの場所の特性に基づくコミュニケーション特性として計算する第2の計算手段、
前記第1の計算手段により求められた、分析範囲として指定されたユーザの会合実績に基づくコミュニケーション特性及び前記第2の計算手段により求められたユーザの場所の特性に基づくコミュニケーション特性を出力する出力手段、
として機能させるためのプログラム。 A computer capable of accessing position information storage means for storing position information generated by associating identification information of a place, identification information of a user located at the place, and information of a time at which the user is located ,
Meeting information generation means for generating meeting information including the place where the meeting was held, the user who participated in the meeting , and the meeting time by counting the position information stored in the position information storage means,
A place designated as an analysis range, and a reception means for receiving a user,
By analyzing the meeting information corresponding to the user specified as the analysis range, the activity indicating the activity level of the meeting corresponding to the meeting information, the diversity of users gathered in the meeting corresponding to the meeting information, or A first calculation for calculating at least one characteristic element among the characteristic elements of the relationship indicating the relationship of the users gathered in the meeting corresponding to the meeting information as a communication characteristic based on the meeting performance of the user designated as the analysis range means,
By analyzing position information corresponding to the place designated as the analysis range, the degree of activity indicating the degree of activity of the place, the diversity of users gathered at the place, or the relationship of users gathered at the place Location characteristic calculation means for calculating at least the same characteristic element that the first calculation means obtains among the relationships ,
Means for determining the number of visits to the place specified as the analysis range by the user specified as the analysis range by analyzing the position information stored in the position information storage means;
It said number of visits, and a resultant location of the property indicating the characteristic element by the location characteristic calculation unit, the same characteristic element as at least the first calculation means obtains, of the user specified as the analysis range of locations A second calculating means for calculating communication characteristics based on the characteristics ;
Output means for outputting a communication characteristic based on a meeting result of a user designated as an analysis range obtained by the first calculation means and a communication characteristic based on a user place characteristic obtained by the second calculation means ,
Program to function as.
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