Phân tích kiến thức mạng xã hội

Phân tích kiến thức/ mạng xã hội

Sự phát triển của Internet và dịch vụ di động đang khiến cấu trúc kết nối của mọi người trở nên năng động và phức tạp hơn. Cấu trúc kết nối giữa mọi người không chỉ là kênh phân phối cho các dữ liệu và nội dung khác nhau, mà còn có ảnh hưởng lớn đến việc ra quyết định bao gồm các hoạt động mua hàng. Sau khi tkhai thác các mạng xã hội ngữ nghĩa từ phương tiện truyền thông xã hội, e-mail và các tài liệu khổng lồ của công ty thông qua giải pháp phân tích kiến ​​thức / mạng xã hội, Saltlux phân tích cấu trúc đó và phân tích chuyên sâu kiến ​​thức trên mạng, sự ảnh hưởng lẫn nhau để tìm kiếm và đề xuất các chuyên gia giải quyết vấn đề. Nó cho phép tạo ra chiến lược tiếp thị, lập hồ sơ hoạt động tri thức, phân tích bảo mật và bảo mật thông minh, xây dựng hệ thống eDiscovery.

60

< Knowledge/Social Network Analysis Solutions Structure Diagram >

Khái quát

Phân tích mạng là phương pháp phân tích định lượng, phân tích mối quan hệ giữa các đối tượng (tất cả các đối tượng bao gồm cả tác nhân) bằng lý thuyết đồ thị, có phương pháp phân tích khác nhau tùy theo đối tượng phân tích và có phân tích quan hệ xã hội (social network analysis) tiêu biểu. Hiện nay, các tổ chức đang nỗ lực rất lớn để khám phá các giá trị kiến ​​thức mới thông qua phân tích, phân phối dòng chảy kiến ​​thức, hoặc sử dụng chúng trong vận hành công ty, nhiệm vụ. Nhiều thông tin (tài liệu, e-mail, web, v.v…) được lưu giữ trong tổ chức và có thể xây dựng một mạng lưới kiến ​​thức thông qua phân tích các tài nguyên thông tin này. Nói chung, mạng lưới kiến ​​thức của một tổ chức cung cấp các lợi ích sau: Cấu hình của mạng kiến thức cung cấp cơ sở để tích hợp kiến ​​thức phân tán trong tổ chức, phân tích kênh phân phối kiến ​​thức, luồng kiến ​​thức và loại người dùng.

Cung cấp tích hợp kiến thức trong tổ chức
Có thể tạo ra kiến thức tích hợp từ kiến thức được chia theo bộ phận, người dùng
Cung cấp cơ hội giao tiếp giữa các nhóm kiến thức bằng cách cung cấp thông tin luồng kiến thức khác nhau trong tổ chức
Bằng cách cung cấp thông tin về các chủ đề cụ thể hoặc các nhóm không xác định trong mạng, có thể cung cấp cơ hội tích cực giao tiếp giữa người dùng cũng như nhóm.
Giảm khoảng cách công việc thông qua phân tích thông tin giữa người lưu giữ kiến thức và nhà cung cấp kiến thức trong tổ chức
Có thể góp phần làm suôn sẻ sự điều chỉnh công việc của người dùng/ nhóm thông qua phân tích về tạo, cung cấp, lưu trữ kiến thức theo từng người dùng/ nhóm
Dự kiến sẽ cải thiện khả năng làm việc thông qua thúc đẩy chia sẻ thông tin tương tác
Có thể cải thiện năng lực làm việc bằng cách cung cấp dễ dàng khám phá và truy cập vào thông tin liên quan đến công việc hoặc tổ chức.

Các đặc điểm chính

  • Vấn đề của khách hàng

Khi các kênh truyền thông được đa dạng hóa và cấu trúc hợp tác được phức tạp hóa, rất khó để hiểu cấu trúc hợp tác bên ngoài và bên trong tổ chức, phân tích các mục tiêu tiếp thị trên phương tiện truyền thông xã hội với các chuyên gia trong tổ chức và phân tích tác động của nó.

  • Hiệu quả giới thiệu

Tiếp thị xã hội hiệu quả về chi phí, triển khai quản lý kiến ​​thức hiệu quả thông qua đề xuất của chuyên gia và hồ sơ cá nhân để giải quyết vấn đề, triển khai hệ thống bảo mật và eDiscovery thông qua phân tích mạng lưới kiến ​​thức, v.v.

phần 2
241
  • Chức năng chính

Mật độ kết nối mạng, cường độ, phân tích tính trọng tâm khác nhau, nhân vật trọng tâm theo chủ đề, phân tích người truy cập, hồ sơ cá nhân theo chủ đề liên quan, phân tích đường dẫn kết nối, v.v…

  • Sản phẩm tích hợp

STORM, RAINBOW, DISCOVERY and Interworking

  • Khách hàng lớn

Busan Metropolitan City Hall, Ministry of National Defense, KT, etc.

Chức năng chi tiết

Mạng lưới kiến ​​thức dựa trên các mạng thông tin chuyên đề và mạng quan hệ xã hội khác nhau xảy ra trong tổ chức và phân tích mạng lưới kiến ​​thức không chỉ cung cấp các trung gian tri thức và thông tin chuyên gia tri thức thông qua phân tích về các chủ đề được xây dựng và các mối quan hệ xã hội, mà còn có thể cung cấp kênh phân phối tri thức hoặc phân tích kênh dòng chảy tri thức, kết quả phân thích phân phối người dùng. Nguồn dữ liệu để phân tích kiến ​​thức trong tổ chức và các phương pháp phân tích có thể có như sau.

61

Mạng lưới kiến thức được cấu hình trong một tổ chức cho phép phân tích và sử dụng khác nhau theo một quan điểm nhất định và thông qua đó cung cấp cơ sở để dễ dàng truy cập hoặc sử dụng kiến thức phân tán trong tổ chức đó. Như vậy, phân tích mạng kiến ​​thức có các đặc điểm sau.

Phân tích mạng lưới luồng kiến thức
• Mạng lưới thể hiện kiến thức hữu ích cho luồng công việc chảy từ ai sang ai
• Nắm bắt mức độ của luồng kiến thức công việc theo bộ phận và chức vụ
Phân tích chủ sở hữu kiến thức và nhà cung cấp
• Phân tích người mà không chỉ cung cấp kiến thức mà còn nhận được nhiều kiến thức từ người khác
• Phân tích people hubs để phân phối kiến thức
Phân tích về CoP tiềm năng (Communities of Practice)
• Chia sẻ niềm đam mê đối với một chủ đề nhất định, nhóm vấn đề, các mối quan tâm giống nhau và phân tích một nhóm người làm cho kiến thức và chuyên môn về lĩnh vực đó sâu sắc hơn thông qua tương tác liên tục.
• Phân tích CoP được sử dụng để khám phá các nhóm tiềm năng thông qua phân tích mạng lưới luồng kiến thức.
• Một nhóm không chính thức được hình thành như là kết quả của luồng kiến thức tự nhiên, bất kể bộ phận hoặc tổ chức.
• Cho phép phân tích và định nghĩa về nhóm người mà tạo nên mạng lưới hoạt động.
Phân tích con đường ngắn nhất
• Phân tích con đường ngắn nhất để tiếp cận người nắm giữ kiến thức liên quan đến người dùng

Sử dụng mạng lưới kiến thức

Chúng tôi sẽ xây dựng mạng lưới kiến thức từ thông tin được lưu giữ trong tổ chức, và giải thích cách sử dụng nó bằng việc đặt trọng tâm là đặc điểm mạng lưới kiến thức. Về cơ bản, tổ chức chia sẻ nhiều loại thông tin công việc trong chính nó thông qua các hệ thống email. Cách áp dụng mạng vào công việc được định cấu hình thông qua phân tích nguồn dữ liệu mà cho phép cấu hình mạng như hệ thống email được sử dụng trong một tổ chức để hoạt động như sau. Điều kiện tiên quyết là mạng dựa trên email bao gồm chủ yếu là gửi / nhận email và luồng kiến ​​thức cấu thành mạng kiến ​​thức thông qua phân tích các đối tượng hiện có trên mạng. Cách sử dụng như sau.

Tìm kiếm chuyên gia

  • Tìm con đường ngắn nhất để tiếp cận các chuyên gia thông qua các mạng được kết nối xung quanh mình.
  • Tìm kiếm tài liệu được lưu trữ bởi các chuyên gia hoặc nhà môi giới kết nối với người mình.
  • Yêu cầu thông tin từ nhà môi giới hoặc chuyên gia.

Phân tích cộng đồng tri thức tiềm năng

  • Phân tích và định nghĩa về nhóm người mà tạo nên mạng lưới linh hoạt.
  • Tìm nhóm mạng được cấu thành theo thời gian và quy định về nhóm mạng sau khi nắm bắt luồng kiến thức.

Phân tích mạng lưới luồng kiến thức

  • Tần suất gửi và nhận thông tin nhất định
  • Tần suất xuất hiện theo thời gian về từ khóa mà mỗi người dùng tìm kiếm
  • Tần suất xuất hiện từ khóa tìm kiếm theo thời gian

Người nắm giữ kiến ​​thức và nhà cung cấp

  • Những người có hoặc cung cấp một lượng lớn kiến thức nhất định

Tìm kiếm nhà môi giới kiến thức

  • People hub phân phối một lượng lớn kiến thức nhất định

Mạng trong một tổ chức có thể gây ra các vấn đề như quyền riêng tư cá nhân và giám sát các thành viên của tổ chức, tuy nhiên tìm các lớp kiến thức khác nhau trong tổ chức có nhiều lợi ích hơn.

Đặc trưng

Mạng kiến thức dựa trên mạng quan hệ xã hội và mạng thông tin chuyên đề khác nhau xảy ra trong tổ chức. Phân tích mạng kiến thức không chỉ cung cấp thông tin chuyên gia kiến thức, nhà môi giới kiến thức thông qua phân tích về quan hệ xã hội và chủ đề được xây dựng, mà còn có thể cung cấp kết quả phân tích loại người dùng, phân tích con đường dẫn kiến thức hoặc kênh phân phối kiến thức. Phương pháp phân tích có khả năng thông qua nguồn dữ liệu (Data Source) nhằm phân tích kiến thức trong tổ chức như sau.

Phân tích mạng thời gian thực thông qua thuật toán phân tích mạng xã hội

  • Phân tích trọng tâm
  • Phân tích cụm
  • Phân tích đường dẫn nhanh nhất

SSP (Service Strategy Planning)

  • Tự động thiết lập các mạng dựa trên dữ liệu ngữ nghĩa
  • Tìm kiếm chủ đề thông qua đánh dấu nội dung
  • Tạo mạng tự động theo chủ đề được tìm kiếm
img61
img60

Mở rộng mạng lưới chủ đề thông qua phân tích liên quan chủ đề

  • Khai thác chủ đề liên quan
  • Cấu hình tích hợp các mạng của chủ đề liên quan
  • Thống kê theo người về các đối tượng liên quan

Trực quan hóa dựa trên HTML5

  • Cung cấp trực quan cơ bản
  • Dễ dàng mở rộng và thay đổi một giai đoạn
  • Để tích hợp với các điều khiển trực quan khác
  • Cung cấp giao diện dữ liệu tiêu chuẩn