소시오매핑

Sociomapping

소셜맵핑(Socialomapping)은 관계형 데이터(예: 소셜 네트워크 데이터)의 처리 및 시각화를 위해 개발된 방법이다. 소규모 팀(10~25명) 내 사회구조 지도에 가장 많이 쓰인다. 소시오맵핑은 복잡한 다차원 데이터를 3D 지도에 표시하기 위해 풍경 은유를 사용한다. 3D 지도에서는 개별 물체의 거리가 기초 데이터에서의 거리와 일치하도록 지역화된다.

시각적 코딩 덕분에 Socialomapping은 공간 지향과 움직임 감지를 위한 우리의 진화된 기술을 결합하여, 복잡한 데이터의 해석을 쉽고 모든 사람이 쉽게 접근할 수 있게 한다.

역사

소셜맵핑 방식은 1993-1994년 R에 의해 개발되었다. Bahbouh는 사회 관계에 대한 데이터의 이해를 촉진하고 군 전문가 팀 내의 충돌을 방지하는 도구로 사용된다. 첫 번째 주요한 사회복식의 적용은 유럽우주국이 조직한 세 명의 승무원들과 함께 우주 비행을 135일 동안 시뮬레이션한 HUBES 실험(확장 우주 비행에서의 인간 행동) 그 후 소시오맵핑은 다른 우주 비행 시뮬레이션에서 정기적으로 사용되었다(1995-1996: EK SRECH, 1999: Mars105, 2010-2012: Mars500). 2005년 이후, 사회복귀화는 고위 경영진 내의 관계를 분석하기 위해 비즈니스 환경에서 광범위하게 사용되어 왔다. 2012년 C. Höschl Jr.는 팀 역학을 즉각적으로 시각화하고 팀과 사회 그룹을 시간 경과에 따라 모니터링할 수 있는 Real Time Sociomapping® 소프트웨어를 개발했다.

기본 원리

소시오맵핑의 기본 원리는 지도에 있는 각 개체 쌍의 거리가 기초 데이터에서 두 개체 사이의 거리와 일치하도록 개체 집합에 관한 원본 데이터를 변환하는 것이다. 데이터의 변환은 1) 거리로 합리적으로 해석될 수 있는 일부 지표를 선택하는 것과 2) 다차원 거리 행렬을 2D 좌표계로 변환하여 지도-편향과 데이터-편향 간의 상관관계를 극대화시키는 일이다. C가 개발한 데이터 변환 알고리즘. 따라서 Höschl jr.는 PCA와 같은 차원성 감소 기법이며, 그 적합도는 지도-분석과 데이터-분석의 Spearman 상관관계로 측정할 수 있다. 소셜맵핑은 특히 사회관계의 경우 관계 데이터가 비대칭적일 수 있다는 점을 고려하며(예: 존은 그녀가 좋아하는 것보다 메리를 더 좋아한다) 각 사물에 대해 가장 가까운 다른 사물이 아래 사물의 선택 지표에 따라 그것과 가장 가까운 사물이 되도록 사물을 매핑함으로써 이 정보를 보존한다.거리별로 정렬된 다른 물체에 대한 잉 데이터 등.

적용

소시오마핑의 적용 분야는 크게 그룹(소규모 시스템)과 인구(대규모 시스템) 두 가지가 있다. 분석된 데이터를 이해하고 해석할 수 있는 사람들의 능력을 촉진하기 위해 각 영역에 대해 다른 시각화 및 데이터 변환 방법이 사용된다.

그룹 및 소규모 시스템

작은 시스템을 위한 사교모핑은 과목의 사교모프를 만들어 낸다. 이러한 주제(대부분의 경우 사람)는 다양한 방법으로 측정한 거리를 반영하여 소시오맵에 배치된다.

  • 사회적 거리
  • 심리적 거리(상호 유사성)
  • 통신 거리
  • 기타 관계 대책

소시오맵은 그룹 멤버 간의 거리 외에도 피사체의 키(또는 색상)에 코딩된 추가 변수를 보여준다. 키에 사용되는 대표적인 변수는 사회적 지위, 대상자의 성과 지표, 평균 의사소통 빈도 등이다.

사람 사이의 상대적 거리를 이해하면 집단의 구조를 이해하고, 집단에 의해 형성된 집단을 찾아내고, 집단의 기능을 발견하는 데 도움이 된다. 높이와 관련하여, Socialomap은 그룹과 작은 시스템에 대한 복잡하고 포괄적인 통찰력을 가능하게 한다. 이것은 특히 직장 전략가들에게 유익하다.

소규모 시스템의 소셜 매핑은 추가적인 시각화 기능을 통해 소셜 네트워크 분석과 유사한 결과를 만들어 낸다.

종단분석

다양한 관계형 데이터에 기반한 작은 시스템 분석 외에도, 소셜 맵핑을 사용하여 관련 없는 피험자의 프로필을 시각화할 수 있다. 이것은 피험자의 프로파일 변환, 프로파일 간의 거리 계산, 그리고 소시오맵에서 이들을 시각화함으로써 이루어진다. 프로필 분석을 계산하는 소프트웨어가 있다(Socialomapping software 섹션 참조)

인구 및 대규모 시스템

대규모 시스템과 모집단의 경우 다른 유형의 소셜맵이 사용된다. 이러한 유형의 지도에 사용되는 데이터는 직사각형 행렬이며, 각 주제에 대해 선택된 개체(정당, 브랜드, 제품 등)의 선호 벡터가 있다. 소시오맵을 작성하기 위해, 각 피험자에 대해 지도에서 위치를 결정하고, 이 피험자를 나타내는 작은 덩어리가 물체에 대한 선호 벡터에 따라 지도에 배치된다. 그 결과 소시오맵에는 더 많은 주제가 배치(힐)되어 있고, 주제가 없는 곳(발레리)이 있다. 따라서 일반적인 선호 구성을 나타내는 장소에 힐이 형성되며 이를 통해 시각적 클러스터 분석 또는 분할이 가능하다. 이러한 의미에서 Large systems Socialomapping은 시각적 패턴 인식에 기초한 데이터 마이닝 접근법이다.

대형 시스템의 일반적인 사용 소셜 맵핑:

광범위한 적용 범위

소셜맵핑은 다음과 같은 분야를 포함하여 적용 범위가 넓다.

소프트웨어

지금까지 Socialomapping을 기반으로 한 소프트웨어 툴은 하나만 출시되었다.

팀 프로파일 분석기 [2]는 심리학자, 컨설턴트, 관리자 및 인사 전문가를 위한 도구다. 성격, 성과 또는 지식 테스트, 전기적 데이터로부터 팀에 대한 다양한 정보 출처의 통합을 가능하게 한다. 팀 코칭, 팀 구성, 채용 등 팀 분석 및 개발에 활용할 수 있다.

참고 항목

참조