Pythonによるネットワーク分析の基礎とコミュニティサクセスへの応用

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©2023 Wantedly, Inc. 2024 | © Commune Inc. All rights reserved ネットワーク分析の基礎コミュニティサクセスのためのネットワーク分析 • ネットワーク分析の基本概念やアプローチの紹介 • PythonのNetworkXライブラリを用いたネットワークの操作 • 身近なデータをネットワーク分析用のデータセットにする方法 • 成長しているコミュニティの要因分析 • コミュニティサクセスへの示唆本日のお話しすること

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2024 | © Commune Inc. All rights reserved Part1 • サービスの紹介背景: Communeについてアジェンダ • ネットワーク分析の基本概念 • ネットワーク分析のアプローチの紹介ネットワーク分析の基礎 Part2 Part3 • NetworkXの基本操作の紹介 Pythonでのネットワークの操作 Part4 • 成長するコミュニティの特徴分析コミュニティサクセスのためのネットワーク分析 Part5 • slackのスレッドデータの変換ネットワーク分析用のデータセットの作成

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2024 | © Commune Inc. All rights reserved 食品サービスユーザーの要望・感想が沢山集まる ITサービス活用方法や疑問点のシェアでサポート工数が減るコミューンでネットワーク分析するモチベーション教育サービス学習モチベーションの向上で継続率が改善するコミュニティが正しく盛り上がるほど、事業成長につながるコミュニティで特に大事な、人のコミュニケーション(ネットワーク)から、盛り上がるコミュニティの共通点を探したい！

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2024 | © Commune Inc. All rights reserved Part1 • サービスの紹介背景: Communeについてアジェンダ • ネットワーク分析の基本概念 • ネットワーク分析のアプローチの紹介 • 実世界での活用事例ネットワーク分析の基礎 Part2 Part3 • NetworkXの基本操作の紹介 Pythonでのネットワークの操作 Part4 • 成長するコミュニティの特徴分析コミュニティサクセスのためのネットワーク分析 Part5 • slackのスレッドデータの変換ネットワーク分析用のデータセットの作成

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2024 | © Commune Inc. All rights reserved SNSユーザーのクラスタリングネットワーク分析の例通信の最短経路の算出 https://networkx.org/nx-guides/content/algorithms/ fl ow/dinitz_alg.html https://networkx.org/nx-guides/content/exploratory_notebooks/ facebook_notebook.html

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2024 | © Commune Inc. All rights reserved 森（全体俯瞰） • ネットワーク可視化や、クラスタ係数などネットワーク全体の特徴量の計算ネットワークのどこに着目するかを変えることで、さまざまな分析が可能ネットワーク分析にはどんなアプローチがあるのか？林（中間レベル） • クラスタリングや経路上のボトルネック特定 • ネットワーク内の特徴となる経路やグループの発見木（頂点や辺の特徴) • 将来の友人関係の予測やネットワークの中心人物の同定など

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2024 | © Commune Inc. All rights reserved ネットワーク分析はどんなところで便利か? 相互作用や構造を分析するのに向いている特徴表データの分析ネットワーク分析データ構造行と列で構成された表頂点と辺で構成されたグラフ主な焦点個々のエンティティとその属性エンティティ間の関係と構造適した問題個々の要素の特性や傾向を理解する構造や相互作用を理解し、関係性や流れを分析するデータの相互依存性低い（独立した観測）高い（相互接続された観測）

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2024 | © Commune Inc. All rights reserved 更に詳しく学びたい方は… 下記の書籍がおすすめ！複雑ネットワーク―基礎から応用まで増田直紀 (著), 今野紀雄 (著) https://amzn.asia/d/ 0 gJ 4 Sso Pythonで学ぶネットワーク分析: ColaboratoryとNetworkXを使った実践入門村田剛志 (著) https://amzn.asia/ 0 QWYd 5 R

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2024 | © Commune Inc. All rights reserved (再掲)ネットワーク分析はどんなところで便利か? 相互作用や構造を分析するのに向いている特徴表データの分析ネットワーク分析データ構造行と列で構成された表頂点と辺で構成されたグラフ主な焦点個々のエンティティとその属性エンティティ間の関係と構造適した問題個々の要素の特性や傾向を理解する構造や相互作用を理解し、関係性や流れを分析するデータの相互依存性低い（独立した観測）高い（相互接続された観測）

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2024 | © Commune Inc. All rights reserved 今回の問い: 成長 / 停滞するコミュニティのネットワークの特徴はなにか? 成長するコミュニティの特徴を特定し、成長に再現性を持たせたい定性的な社内の知見に基づく仮説 • 立ち上げ初期に大量の人を呼んでしまうと失敗する • 情報伝達がハブ型からメッシュ型に徐々に変形していくとうまくいく • ユーザー同士の交流があることで、強固なコミュニティになっていく

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2024 | © Commune Inc. All rights reserved 実験に用いるネットワークの母集団ユーザー数の増加量から成長 / 停滞コミュニティを定義する ◦ コミュニティ開設からユーザー数の増加が特に多い・少ないコミュニティをピックアップし、成長 / 停滞グループに分割する ◦ ( = 週ごとのユーザー数を線形回帰し、傾きの値が特に大きい・小さいコミュニティ) ◦ コミュニティ開設から1 - 12ヶ月のデータを利用 ◦ 開設から12ヶ月未満 or コメントが極端に多い・少ないコミュニティは除外 ◦ → 両グループ20コミュニティ前後

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成長コミュニティの可視化例 (管理者: 赤 , ユーザー: 青 )

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停滞コミュニティの可視化例 (管理者: 赤 , ユーザー: 青 )

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成長コミュニティの可視化初期からユーザー同士の交流が盛んになされている (管理者: 赤 , ユーザー: 青 )

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成長コミュニティの可視化複数クラスターで形成されたメッシュ状のネットワークになっている辺の数や配置に管理者とユーザーの非対称性がない (管理者: 赤 , ユーザー: 青 )

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停滞コミュニティの可視化辺が特定の頂点に集まっており、ハブ型のネットワークになっている (管理者: 赤 , ユーザー: 青 )

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停滞コミュニティの可視化管理者がネットワークの中心で、ユーザー同士の交流が少ない (管理者: 赤 , ユーザー: 青 )

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2024 | © Commune Inc. All rights reserved 成長・停滞コミュニティのネットワーク構造の差違コメントの量的な差だけでなく、ネットワーク形状にも差違が存在する特徴停滞コミュニティ成長コミュニティネットワークの構造特定ユーザーを中心としたハブ型全体的なコミュニケーションがあるメッシュ型ユーザー同士の交流少ない多い管理者とユーザーの配置管理者が中心的ユーザー・管理者どちらも中心にくることがある

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2024 | © Commune Inc. All rights reserved 実験2: ネットワークごとの統計量の算出各コミュニティの可視化で得られた仮説をグループ全体でいえるのか確認する ◦ コミュニティごとに1年間のコメントからネットワーク統計量を計算する ◦ 成長 / 停滞コミュニティごとに統計量の分布を確認する ◦ ネットワーク可視化の数サンプルで得られた仮説が、両グループ全体に言えることなのか確認する

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2024 | © Commune Inc. All rights reserved 実験2-2: 成長コミュニティはユーザーが中心的な位置にいる? 管理者の中心度合いを次数の割合と、媒介中心性の平均値で確認する媒介中心性:あるノードが他のノード間の最短経路に現れる頻度 → あるノードが他のノード間の情報の流れをどれだけ支えているかを表す次数: ある頂点から隣接している頂点の数 deg(v) = |{u ∈ V|(u, v) ∈ E}|

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2024 | © Commune Inc. All rights reserved 実験2-2: 成長コミュニティはユーザーが中心的な位置にいる? 成長コミュニティのほうが管理者の次数割合は小さく、媒介中心性も低い管理者の次数割合は小さく、媒介中心性も低いつまり成長コミュニティはユーザーがコミュニケーションの中心に存在するコミュニティの方が多い ※ただし、両郡にユーザ数の差がある点に考慮する必要がある停滞停滞成長成長

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2024 | © Commune Inc. All rights reserved コミュニティサクセスへの示唆ネットワーク分析で得られた成長コミュニティの特徴を具体的な施策に落とす ◦ ユーザーが中心的な位置にいる → 管理者だけがコメントや投稿をしないようにする ◦ 管理者自身だけでなく、コアユーザーに投稿を促すような施策を打つ ◦ ただし、ユーザーに任せきりにもせず、運営とコアメンバーで役割分担する

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2024 | © Commune Inc. All rights reserved ネットワーク分析用のデータの作成方法の紹介身近なデータを使って、ネットワーク分析用のデータセットを作る ◦ コミュニティ運営をしていなくても、身近なデータセットでネットワーク分析はできる ◦ メールやslack、discordのやりとりは人と関係性があるので、ネットワークといえる ◦ 今回はslackのスレッドデータをテーマに紹介

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2024 | © Commune Inc. All rights reserved slackからネットワーク分析用のデータを作成する 2. 辺リストのDataFrameに変換する slack͕ग़ྗͨ͠ܗࣜͷ DataFrame ลϦετͷDataFrame • 1 行 1メッセージ • スレッドでの返信の場合 thread_tsが親のts • 1 行が投稿者と返信者のペア • 各ペアのやりとり回数が列に格納されている PolarsͳͲͰม׵

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2024 | © Commune Inc. All rights reserved まとめ • ネットワーク分析の基礎を解説した • 物事の関係を頂点と辺で記述するデータ構造を使った分析 • 相互作用や構造を分析するのに向いている • コミュニティサクセスのためのネットワーク分析を行った • 成長コミュニティはメッシュ型な傾向にある • 成長コミュニティはユーザー間の交流が盛んに行われてる傾向にある • メッセージ形式のデータをネットワーク分析に利用出来る変換処理を説明した • 1 行が頂点のペアとなっている辺リストにすれば、NetworkXに格納できる ↑Communeのデータサイエンティストに興味を持った方がいたら是非！