Behavioral Profiling for Employees using Social Media: A Case Study based on WeChat*
Xiaochun Ni, Shuai Zeng, Rui Qin, Juanjuan Li, Yong Yuan, Senior member, IEEE
The State Key Laboratory of Management and Control for Complex Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China
Qingdao Academy of Intelligent Industries, Qingdao, China Beijing Engineering Research Center of Intelligent Systems and Technology, Chinese Academy of Sciences,
Beijing, China
{xiaochun.ni, shuai.zeng, rui.qin, juanjuan.li}@ia.ac.cn, yong.yuan@ia.ac.cn (Corresponding author)
Fei-Yue Wang, Fellow, IEEE
The State Key Laboratory of Management and Control for Complex Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China
Qingdao Academy of Intelligent Industries, Qingdao, China Research Center of Military, Computational Experiments and Parallel System, National University of Defense Technology, Changsha, China
Abstract—With the continuing development and innovation of modern information and communication technologies in recent years, social media platforms, such as WeChat and Microblog, have been witnessed to play a key role in employee management for enterprises or organizations, enabling individual or groups of employees to express their viewpoints or report their works in a real-time fashion. The resulting Cyber-workspace in social media, which exists in parallel with employeesrsquo; physical workspace, has the potential of greatly changing the forms and functions of the organizations, as well as the knowledge structures and behavioral patterns of employees, thus bringing unprecedented challenges to the existing research efforts on the management of organizational behavior. In this paper, we propose an approach of behavioral profiling for analyzing and better understanding employees, with the input of large amounts of real-time collected data generated by employeesrsquo; daily reported works on social media. Our aim is to characterize the diversified behavior patterns of employees in an automatic and accurate fashion for organization management. We also validate our proposed method using a real-world dataset collected from WeChat, and the experimental results prove our analysis, as well as the effectiveness of our approach.
Keywords—employee behavioral profiling; behavior analysis; social media
- INTRODUCTION
With the continuing development and innovation of modern information and communication technologies, social networks have emerged to serve as a critical medium for information dissemination, diffusion of epidemics, and spread of specific behavioral patterns, typically by shared activities or similarities between individuals [1]. As such, social media platforms, e.g., WeChat and Microblog, have been witnessed to play a key role in employee management for enterprises or organizations, enabling individual or groups of employees to
This work is partially supported by National Natural Science Foundation of China (71472174, 71702182, 61533019, 71232006, 61233001, 71402178,
61603381, 61702519) and the Early Career Development Award of SKLMCCS (Y6S9011F52).
express their viewpoints or report their works in a real-time fashion. In literatures, social media played significant roles in social changes [2], and now has become a useful source of real-time user-generated contents [3]. Many enterprises and organizations have begun to use various forms of social media as key communication channels for a variety of organizational activities [4]. Social media has profoundly changed the forms and functions of the organizations, as well as the knowledge structures and behavioral patterns of employees, thus bringing both valuable opportunity and unprecedented challenges to the existing research efforts on the management of organizational behavior.
On one hand, information asymmetry always exists between supervisors and employees within the organizations. Traditional ways of organizational management prove to have insufficient capability in providing a convenient and effective channel for managers to keep informed about their employeesrsquo; working state, thus possibly leading to a delay in tracking a task or piece of work. Employees, therefore, might “hitchhike” during work without supervision. In practice, employees typically communicate with each other, forming a social group, in which a social activity can be an action or behavior addressing (directly or indirectly) other people and soliciting a response from them [5]. In recent years, social media platforms prove to be able to provide good supports to facilitate continuously relational and dialogic models of such communication, as well as record voluminous data generated in communications [6]. As such, these online platforms have become the carrier of Web office, undertaking new supports for organizational management. Generally speaking, social media provides a real-time communication channel which is well-designed so that it is convenient and fast for employees to communicate with their colleagues or supervisors and report their work. Typically, working groups or teams can be easily established on social networking platforms. A working group creates a space in which its members communicate and collaborate with each other, and the information within the group is publicly known for each member. It is an
environment of mutual supervision and authenticity. A social networking platform provides a real-time and trusted medium for organizational management, and the data from working groups is the basis for quantifying organizational behavior.
On the other hand, data basis is generally static with long updating cycle in traditional human resource m
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附录A 译文
使用社交媒体的员工行为分析：基于微信公众号的案例研究
摘要
近年来，随着现代信息和通信技术的不断发展和创新，社交媒体平台，如WeChat和微博，在企业或组织的员工管理中发挥了关键作用，使个人或群体的员工能够实时表达自己的观点或报告他们的作品。 由此产生的社交媒体中的网络工作空间与员工的物理工作空间并行存在，有可能大大改变组织的形式和职能，以及员工的知识结构和行为模式，从而给现有的组织行为管理研究工作带来前所未有的挑战。 在本文中，我们提出了一种行为分析的方法，以分析和更好地理解员工，输入大量实时收集的数据，由员工的日常报告工作在社交媒体上。 我们的目标是以一种自动和准确的方式为组织管理描述员工的多样化行为模式。 我们还使用从我们聊天收集的真实世界数据集验证了我们提出的方法，实验结果证明了我们的分析，以及我们的方法的有效性。
关键词-员工行为特征分析；行为分析；社交媒体
- 导言
随着现代信息和通信技术的不断发展和创新，社会网络已成为信息传播、流行病传播和特定行为模式传播的关键媒介，通常是通过个人[1]之间的共同活动或相似之处。 因此，社交媒体平台，例如我们聊天和微博，在企业或组织的员工管理中发挥了关键作用，使员工个人或群体能够实时表达他们的观点或报告他们的作品。 在文献中，社交媒体在社会变化[2]中发挥了重要作用，现在已经成为实时用户生成内容[3]的有用来源。 许多企业和组织已经开始使用各种形式的社交媒体作为各种组织活动[4]的关键沟通渠道。 社交媒体深刻地改变了组织的形式和职能，以及员工的知识结构和行为模式，从而给现有的组织行为管理研究工作带来了宝贵的机会和前所未有的挑战。
一方面，组织内部的管理者和员工之间始终存在信息不对称.. 传统的组织管理方式证明没有足够的能力为管理者提供一个方便和有效的渠道，让他们随时了解员工的工作状态，从而可能导致跟踪任务或工作的延迟。 因此，员工在工作期间可能会在没有监督的情况下“搭便车”。 在实践中，员工通常相互沟通，形成一个社会群体，其中社会活动可以是一种针对（直接或间接）其他人的行动或行为，并[5]征求他们的回应。 近年来，社交媒体平台证明能够提供良好的支持，以促进这种通信的持续关系和对话模型，以及在通信[6]中生成的大量记录数据。 因此，这些在线平台已经成为WebOffice的载体，为组织管理提供了新的支持。 一般来说，社交媒体提供了一个设计良好的实时沟通渠道，使员工方便、快速地与同事或主管沟通并报告工作。 通常，工作组或团队可以很容易地建立在社交网络平台上。 一个工作组创造了一个空间，在这个空间中，其成员相互交流和合作，并且小组内的信息为每个成员公开。 是相互监督，真实性的环境.. 社交网络平台为组织管理提供了实时和可信的媒介，来自工作组的数据是量化组织行为的基础。
另一方面，传统人力资源管理中数据基础一般是静态的，更新周期长。 因此，管理者很难及时收集信息和控制员工管理。 此外，雇员很难证明他/她在最近一段时间里完成了多少工作。 其次，由于缺乏定量分析，管理者不得不依赖于对员工绩效的主观判断。 例如，为了评估员工的绩效，经理应该自己确定一些不同的评估变量及其各自的权重和每个员工的得分。 即使经理对每个员工都很了解，这在实践中很少发生，但他/她仍然很难避免主观判断，因为因素、权重和分数都是根据主观感知确定的。
随着一个组织内部社交媒体的普遍使用，产生了大量实用和动态的员工行为数据，为员工的评估提供了一个数据库，这样我们现在就可以“让数据说话”。 社交媒体产生的数据具有实时性，非结构化，使用传统的人力资源分析方法相对难以处理，需要结合数据特征构建相应的匹配模型.. 即基于员工每日在社交媒体上报道的作品所产生的大量实时收集的数据，自动描绘动态，实时，准确的员工行为标签，为组织管理提供客观，实用，科学的测量工具，有助于实现组织中人才的有效配置和合理利用..
人-组织(PO)拟合是近年来受到学者和管理者广泛关注的一个问题。 克里斯多夫[7]提出了一个全面的定义和概念模型的PO适合，包括补充和补充的观点，适合。 这些定义和测量问题构成了对现有文献的回顾，并为管理应用的具体研究命题和建议提供了依据。 霍夫曼和沃尔[8]对PO拟合与行为标准（工作绩效、组织公民行为和离职）之间的关系进行了元分析回顾。 莫伊尼汉和潘迪[9]提出PO适合形状周转的意图。 Cho等人 [10]透露，千禧一代认为更高的PO适合一家公司，其组织政策支持员工的社交媒体使用。 余[11]研究了PO适合影响组织吸引力的机制。 Venkatesh等人 [12]介绍了三个工作结果（即外在的、社会的和内在的）作为PO和人-工作(PJ)的决定因素，从总奖励的角度来适应新IT员工的看法。 赵和罗森[13]旨在深入了解人们如何和为什么使用Twitter-一种流行的微博工具，并探索微博对工作中非正式沟通的潜在影响。 Huang等人 [14]开发并估计了一个动态的结构框架来分析企业内部员工的社交媒体内容创造和消费行为。 他们特别关注员工的博客行为。 然而，基于社交媒体上产生的与工作相关的信息，对PO拟合的研究有限。 这激励了我们的研究。
互联网的使用和网络空间活动对网络-物理-社会系统(CPSS)[15]的快速发展和应用产生了压倒性的需求。 社会计算可以促进社会管理从传统范式向密集、信息、智能和创新的模式的演变，并具有实时和完整的响应[16]。 顺应这一趋势，应充分利用员工每日在社交媒体上报道的作品产生的大量实时收集的数据，将数据转化为知识，整合机器学习和人机交互等方法和技术，间接影响人的意识，间接改变行为模式，[17]实现预期的控制或管理目标。 我们聊天是中国最受欢迎的在线办公平台之一，并受到越来越多的组织的青睐。 在本文中，我们提出了一种行为分析的方法，以分析和更好地理解员工，输入大量实时收集的数据，由员工的日常报告工作在社交媒体上。 我们的目标是以一种自动和准确的方式为组织管理描述员工的多样化行为模式。 此外，我们使用真实世界的数据集来验证我们提出的方法，实验结果证明了我们的分析，以及我们的方法的有效性。 为组织提供了客观，实用，科学的衡量工具，带来了大数据时代基于社交媒体的组织管理和创新的新思路..
本文的其余部分组织如下。 第二节介绍WeChat机器人平台.. 第三节介绍了技能知识图的构建。 第四节制定PO拟合模型。 实证研究可以为理解员工行为和PO模型的特征提供批判性的洞察力，因此我们将在第五节中讨论我们的研究的实际应用。第六节总结了本文的结论。
- 微信机器人平台
- 申请背景
随着移动互联网的快速发展，我们聊天作为一个畅通的信息沟通渠道和方便的办公协作平台，得到了越来越多组织的青睐，这导致了组织运作的新形式和模式，也使员工的知识结构和行为模式发生了巨大的变化。 员工在WeChat中生成大量的日常工作行为数据。 虽然生成的数据通常是短的、非结构化的和快速更新的，但它可以准确地反映员工的实时工作内容以及个人技能的发展。 处理数据的主要困难可能是从大量非结构化数据中有效地提取特征，以及在组织行为的定量分析中从大量数据减少到知识。
- 分析和框架
本文基于一个利用基于ACP的并行系统理论[18]结合机器人和软件定义代理的框架，提出了构建We Chat机器人平台，实现员工行为数据管理。 我们聊天机器人平台利用焦点爬虫技术，实现了在我们聊天平台上生成的工作相关信息的高效采集.. 基于领域相关的数据校正，清洗和提取技术实现数据的可用性和结构化存储；基于Synonym聚类，实体提取等知识获取技术构建技能知识数据库.. 全面有效的数据是量化员工行为的基础。 我们聊天机器人平台为基于开源知识的员工行为分析提供了强大的支持，以及员工在社交媒体上每日报道的作品产生的大量实时收集的数据。平台架构如图1所示1：
图1 我们聊天机器人平台架构.
- 技能知识图的构建
一般来说，技能知识图是一个节点的结构，它表示与技能相关的实体及其之间的关系。 因此，将社会网络建模为有向图G{V，E，P}，其中V表示n个节点集，E表示m个有向边集，和P：E（五）i ，j )（0，1）是一个概率函数，它将概率p关联起来 我，j每个边缘e我，j 连接两个节点vi 和五j。建筑结构如图所示： 2.
首先，我们使用爬虫从开源知识站点收集与技能相关的数据，并将它们存储在文件系统中。 然后，我们从数据中提取信息。 提取的结果用于生成技能知识图和改进爬虫。 为了生成技能知识图，我们集成了多源信息来获取实体，并提取它们之间的关系。 我们还从提取的结果中整合单词，以获得与技能相关的词汇。 具体情况如下图2所示：
图2 技能知识图构建的架构.
a. 数据来源
我们从维基百科、百科、智联和51Job四个网站构建了我们的技能知识图。
维基百科和百科是两个典型的在线免费知识库，提供了丰富的结构知识项目，几乎涉及所有领域。 请注意，每个项目由名称、描述和相关项目名称列表组成。 智联和51Job是中国两个著名的招聘网站。 它们中的每一个都将作业组织成一个三层层次结构，可以被认为是多个树状网络，在我们的论文中被称为作业树。 每个招聘页面，由单个工作的名称和描述组成，都连接到一个叶节点。
b. 数据收集
我们设计并实现了几个爬虫从这些网站收集信息。 由于Wikipedia和Baike上的知识项的范围太广，我们仔细地选择与技能相关的页面，并将它们放入待绘制的列表中。 具体来说，我们首先在智联和51Job上爬取招聘页面，用中文分词工具从所有职务名称中提取关键词。 然后，我们用这些关键字搜索维基百科和白克，找到领域受限的知识，这些知识最终被爬起来。
c. 知识整合
由于四种知识资源的异质性，我们必须整合和组合多源信息，减少歧义。 我们假设具有相同知识/职务名称的项目是相同的实体。 我们使用智联的作业树作为初始图.. 然后，我们将来自其他三个站点的项目集成到图形中。 一个实体的名称等于一个现有的节点，它只是通过附加描述和关系与节点集成。 那些在图中不存在的人被添加为新的节点。 最后，我们得到了一个知识图，包括所有的项目及其关系从四个网站。
d. 关系建设
在知识图中，知识/工作之间的每一种关系都根据其类型分配一个权重。 如果两个节点之间存在多个关系，将选择平均值作为最终的综合权重。因此，每个边的值在0到1之间，这是关联概率p我，j.
对于任意两个节点v.i 和五j 在知识图中，关联概率是
(1)
从v沿最短路径的节点在哪里i 致j 。
- 人-组织拟合模型
- 词语与知识的关系.
我们使用分词和计数词频来分割实体的名称和描述。 设C为组词.. 请注意，我们定义了一个词与一个实体直接相关，当且仅当c k 包含在v的名称或描述中i。 假设一个词与一个实体有关，并且是对应的c.k 在v的名称和描述中i 在方程（2）中计算了Ci的积分权。
(2)
注意R1 和R2 都是常量和R1 gt;gt;r2 。
和c之间的关联概率.k 和五i 是
(3)
- 知识和职位之间的关系
在实践中，不同的组织有不同的职位制度。 因此，我们应该根据专家知识将技能树中的每个中间节点映射到特定组织中的至少一个位置，如图3所示：
图3 定位技能
设v(d)是映射到单个位置d的节点集，我们假设每个节点都与d强连接，使得v之间的关联概率. f 而d是1。 至于图中的其他节点，概率是.
(4)
- 工作日志和职位之间的关系
假设员工的工作日志由一组单词组成，对于与c直接相关的每个实体 k 我们计算c之间的关联概率 k 和五i 根据方程（3）。 故c之间的关联概率.k位置d是
(5)
因此作业日志C与位置d之间的关联概率为.
(6)
选择关联概率最高的职位，我们可以将一项业务与特定组织的职位相匹配。
v.一项实证研究
接下来，我们进行了一项实证研究，利用我们聊天机器人平台收集的真实世界数据集验证了我们提出的方法。 制定一套规则或政策，鼓励和规范小组成员的岗位设置，特别是日常工作汇报[19].
a. 实验场景和数据集
我们为实证研究选择的组织有200多名员工，每个员工被分配到一个特定的部门。 对于每个部门，只允许一个工作组在WeChat平台中创建。 员工在自己的小组中提交与工作相关的内容。 每个员工都应该有一个职业锚，所有这些职位都可以分为七种类型：
bull; 行政，侧重于行政事务..
bull; 工程，专注于项目开发..
bull; 研究，专注于科学研究..
bull; 研发，专注于研发..
bull; 产业化，聚焦营销..
bull; 运营，专注于企业孵化和运营..
bull; 管理，注重组织的高层次管理..
所有的位置都不是严格区分的，彼此之间可能有重叠。 该数据集包含2016年7月至2017年8月收集的70余万份数据记录。
b. 分析
为了验证我们的模型，我们从三个层次进行了实证研究：
1) 分析随机选择的员工的行为特征。
首先，我们选择一个员工，分析他/她在我们聊天一周中生成的工作相关数据，并提取关键特征，如图4所示：
图4 一周内员工工作报告的关键特征
演示技能映射到职位。 在我们的实证研究中有七个职位：行政、工程、
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