직장 네트워크 데이터에 대한 통계적 ERGM 분석

회사는 영리 등의 공동 목표를 달성하는 조직으로, 더 나은 성과를 도출해내기 위해 함께 노력하는 수많은 개인으로 구성된 사회 집단이다. 이에 따라 개인의 의사소통 능력을 비롯한 구성원 간의 네트워크 형성이 중요해지고 있다. 이러한 배경으로부터 본 연구는 직원 간 조언 관계 형성에 어떠한 요인이 영향을 미치는지 알아보고자 수행되었다. 이를 위해 미국과 유럽에 지사를 둔 컨설팅 회사 내 직원 44명의 네트워크 데이터를 ERGM (Exponential Random Graph Model) 방법으로 분석하였다. 분석 결과로 첫째, 연결을 비...

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Veröffentlicht in:Ŭngyong tʻonggye yŏnʼgu 2022, 35(4), , pp.527-541
Hauptverfasser: 박예진, Yejin Park, 엄정민, Jungmin Um, 홍수빈, Subeen Hong, 한유진, Yujin Han, 김재희, Jaehee Kim
Format: Artikel
Sprache:kor
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Beschreibung
Zusammenfassung:회사는 영리 등의 공동 목표를 달성하는 조직으로, 더 나은 성과를 도출해내기 위해 함께 노력하는 수많은 개인으로 구성된 사회 집단이다. 이에 따라 개인의 의사소통 능력을 비롯한 구성원 간의 네트워크 형성이 중요해지고 있다. 이러한 배경으로부터 본 연구는 직원 간 조언 관계 형성에 어떠한 요인이 영향을 미치는지 알아보고자 수행되었다. 이를 위해 미국과 유럽에 지사를 둔 컨설팅 회사 내 직원 44명의 네트워크 데이터를 ERGM (Exponential Random Graph Model) 방법으로 분석하였다. 분석 결과로 첫째, 연결을 비롯해 네트워크의 구조와 관련한 변수들이 유의하였다. 둘째, 서로 조언을 구할 확률에 성별 속성이 가장 큰 주효과로 나타났다. 셋째, 지역별 동질성은 성별 주효과보다 더 큰 연결 확률을 유도하였다. 이러한 결과로부터 직장 내 네트워크가 조금 더 효율적으로 활발하게 이루어질 수 있는 방법을 제시하였다. A company is a social group of many individuals that work together to obtain better results, and it is an organization that pursues common goals such as profit. As a result, forming networks among members, as well as individual communication abilities, is critical. The purpose of this research was to determine what factors influence the creation of employee advice relationships. Using the ERGM(Exponential Random Graph Model) approach, we looked at the network data of 44 individuals from consulting firms with offices in the United States and Europe. The significance of structural network factors like connectivity was first discovered. Second, the gender factor had the most significant main influence on the likelihood of adopting each other’s advice. Third, geographical homogeneity resulted in higher link probabilities than major impacts of gender. This research looked at ways to make a company’s network more efficient and active.
ISSN:1225-066X
2383-5818