ERAF projekti

Populārzinātnisks raksts

2011.gada janvārī Latvijas Universitātes Matemātikas un informātikas institūtā (LU MII) tika uzsākts ERAF projekts “Dinamisko tīklu vizualizācijas un analīzes rīku komplekts” 2010/0318/2DP/2.1.1.1.0/10/APIA/VIAA/104. Projekts drīz beigsies – 2013.gada decembrī, un tā vispārīgais mērķis ir piedāvāt ērtu tīklveida datu apstrādes tehnoloģiju. Kā viens no projekta rezultātiem ir radīta tehnoloģija sociālo tīklu vizualizācijai un analīzei. Projekta rezultātā izstrādātā tehnoloģija un programmatūra būs publiski pieejama bez atlīdzības.

 

Problēma

Tīklveida dati tiek izmantoti daudzās zinātnes un tautsaimniecības jomās, piemēram - socioloģijā (cilvēku un grupu savstarpējās saites un to izmaiņa laika gaitā), kriminālistikā (personu, dokumentu un notikumu saistība), bioinformātikā (biomolekulāro tīklu analīze), datorsistēmu būvē (sistēmas komponenšu struktūra, darbības analīze), un citur. Lai padarītu tīklveida datus un to īpašības uztveramas, nepieciešamas specifiskas datorprogrammas, kas tos apkopo, analizē un parāda kā grafiskus attēlus ar izceltām īpašībām. Šādu programmu radīšanai ir nepieciešami zinātņietilpīgi algoritmi un tehnoloģijas, kas ļautu integrēt dažādus datu avotus, atrast noteiktas datu īpašības un tās vizualizēt. Šo tehnoloģiju radīšanai nepieciešamas specifiskas zināšanas un pieredze, kāda, līdzās nedaudzām iestādēm pasaulē, ir projekta iesniedzējiem.

Šobrīd zināmās tehnoloģijas risina tikai atsevišķas aplūkotās problēmsfēras daļas. Grafu analīzes algoritmi ļauj atrast specifiskas tīklu īpašības, tomēr nepieciešami arī klasterizācijas algoritmi, kas ņemtu vērā dažādas iepriekš izrēķinātas pazīmes.

Detalizētāk aplūkosim problēmas un to risinājumus sociālo tīklu analīzes jomā.

 

Sadarbības problēma organizācijās

Viena no veiksmes atslēgām uzņēmumam ir to darbinieku efektīvas informācijas apmaiņa. Lai to panāktu, ir jāapskata kāda ir uzņēmuma struktūra un kādā veidā cilvēki sadarbojas savā starpā. Uzņēmuma formālā struktūra sastāv no nodaļām, un starp cilvēkiem valda priekšnieks-padotais tipa attiecības. Attēlā 1 redzama kādas organizācijas formālā struktūra.

Attēls 1. Organizācijas formālā struktūra.

 

Taču cilvēki reāli strādā kopā savādāk, veidojot saites starp hierarhijas līmeņiem. Bieži vien reālās sadarbības grupas sanāk pilnīgi savādākas nekā formālās nodaļas. Attēlā 2 redzamas šī paša uzņēmuma neformālās saites starp cilvēkiem.

Attēls 2. Neformālās saites organizācijā.

 

Lai uzņēmums strādātu efektīvi, nepieciešams, lai visi darbinieki būtu cieši saistīti ar neformālajām saitēm. Attēlā 3 redzama kāda cita uzņēmuma saišu struktūra. Ir redzams, ka cilvēks Nr 6 ir vienīgais, kas saista ar rozā krāsu iekrāsoto nodaļu no pārējā uzņēmuma. Šis uzņēmums ir pakļauts riskam, ja persona Nr 6 aiziet no darba, tad komunikācija vairs nevar notikt un uzņēmums nevar vairs sekmīgi darboties.


Attēls 3. Neformālās saites citā organizācijā.

Tāpēc šādas situācijas ir jāatklāj un jāveic pasākumi, lai veicinātu sadarbību arī starp citiem cilvēkiem.

Risinājums

Lai šādas problēmsituācijas atklātu, vajadzīgi rīki, kas palīdz tīklu uzzīmēt un analizēt. Šādi rīki ir izstrādāti projekta ietvaros. Tie ļauj uzskatāmi parādīt tīkla struktūru un, izmantojot tīklu metrikas noteikt problēmu punktus. Tai skaitā var analizēt:

 

  • Kuri cilvēki ir zināšanu avoti?
  • Kuri ir derīgi padomdevēji?
  • Kuri zina tos, kuriem ir zināšanas?
  • Kurš ir «rāvējslēdzējs»?

 

Svarīgi ir arī  vidējais ceļa garums starp cilvēkiem, centralizācijas mērs un klasteri.

Veiksmīgas organizācijas pazīmes ir:

 

  • Zināmā un pieejamā kompetence
  • Grupas savienotas ar «rāvējslēdzējiem»
  • Dažādi tiešie un ne tiešie ceļi starp tiem pašiem cilvēkiem
  • Atšķirīgi zināšanu avoti un viedokļi
  • Spēja veidot un lietot jaunas saites

 

Attēlā 4 redzama tās pašas organizācijas struktūra pēc komunikāciju veicinošu pasākumu veikšanas. Ir redzama daudz ciešāka sadarbība, ātrāka informācijas aprite un kāda cilvēka aiziešana uzņēmumu vairs nesagraus.


 
Attēls 4. Neformālās saites organizācijā pēc komunikāciju veicinošu pasākumu veikšanas.

Analītiķi redz šo tīklu un saprot, kas notiek organizācijā.  Viņi arī redz svarīgākās virsotnes (darbinieki) tīklā. Bet organizācijas vadītāji tik skaidru bildi neredz.  Viņi redz daudz krāsas, kastes un līnijas un gluži nesaprot ko viss tas nozīmē.  Lai palīdzētu klientiem pamanīt svarīgus cilvēkus/darbiniekus tīklā, pētnieki sāka rādīt tos ar lielākām kastītēm kā redzams Attēlā 5. Izmēri tika izrēķināti, izmantojot tīklu metrikas. Tas palīdzēja klientiem redzēt galvenos tīkla krustpunktus, bet bilde vēl bija sarežģīta.


Attēls 5. Neformālo saišu attēlošana pielietojot metrikas.

Daudzi organizācijas vadītāji gribēja vienkāršāku organizācijas attēlojumu.  To mēs panācām lietojot “Venna” diagrammas.  Venna shēmas ir vienkārša metode, lai parādītu grupas un to dalībniekus, ieskaitot tos dalībniekus, kas savienotu divas vai vairāk grupas kopā.  Šīs shēmas viegli parāda kā sadalās divas vai trīs grupas, bet ir grūti efektīgi parādīt četras, vai vairāk, grupas.  Mums vajadzēja izgudrot jaunu veidu, kā parādīt grupas un to dalībniekus. Mēs izveidojām burbuļu diagrammas, kas pielāgotas sarežģītas struktūras organizācijām.  Tā ir redzama 6. attēlā.


Attēls 6. Neformālo saišu attēlošana ar Venna diegrammu.

Ar šo shēmu, organizācijas vadītāji uzreiz redz savu organizāciju vienkāršā attēlā. Viņi arī ātri redz galvenos darbiniekus katrā nodaļā un kuri darbinieki sasien grupas kopā.  Tagad vadītāji var sākt uzlabot organizācijas tīklus un plūsmas.

 

Publicēts 28.12.2013.