Thank You Points: un análisis de la red de conexiones sociales dentro de DataArt

13 enero
Svyatoslav Zborovsky, Data Analyst, DataArt
Thank You Points: un análisis de la red de conexiones sociales dentro de DataArt
Hace algunos años, DataArt ideó un sistema de puntos que pueden enviarse entre compañeros en forma de agradecimiento, y se intercambian en nuestra tienda virtual por diferentes productos. ¿A qué tipo de colegas se les suele agradecer con más frecuencia? ¿Cómo crear y optimizar rápidamente un gráfico de agradecimientos corporativos y qué clústeres se pueden identificar?

DataArt es una empresa de TI bastante grande, con más de 3000 personas en 20 oficinas. Muchos de los equipos y proyectos están distribuidos en diferentes ciudades, por lo que su interacción siempre dependió (incluso antes de la pandemia) de las herramientas digitales. Es por esto que, hace nueve años, pensamos una forma que permita agradecer de forma remota, y surgieron los ‘Thank You Points’ (TYPs): un sistema de puntos que pueden enviarse a todas aquellas personas que hayan sido de ayuda para uno en algún tema, y que luego pueden canjearse por productos que van desde pins, lapiceras y chocolates hasta mochilas y dispositivos electrónicos (si te interesa saber más sobre cómo funciona nuestro sistema de TYPs, leé este artículo).

Cuando me uní a DataArt hace un año, comencé a descubrir cómo funcionaban los sistemas internos de la empresa, incluidos los TYPS. Enseguida me interesé en saber cuál de mis colegas recibía agradecimientos con más frecuencia. Además, me surgieron varios interrogantes, ¿mucha gente recibía las “gracias”? (después de todo, la cantidad de puntos a disposición de cada persona es limitada) ¿Qué relaciones y grupos dentro del sistema se pueden ver al evaluar el intercambio de TYPs? ¿Todos dan TYPs a todos los demás, o hay divisiones en pequeños clústeres y grupos de interés? Para responder a estas preguntas, decidí crear un gráfico de red.

A continuación, se puede ver la dinámica de cuánto se han agradecido los colegas de DataArt durante los últimos cuatro años. ¿Podrías adivinar el motivo de los valores máximos al final de cada año? (Spoiler alert: el espíritu navideño hace de las suyas).

Cabe aclarar que en este gráfico no se contemplaron los TYPs que se envían en nombre de la empresa a los empleados por haber participado como speaker en conferencias, escrito artículos para la web, etc. Asimismo, el número de colaboradores ha crecido constantemente durante los últimos cuatro años, por lo que la cantidad de TYP entregados también fue aumentando.

graph

Para hacerlo, elegí el software Gephi como herramienta, que resulta más práctico que escribir manualmente un programa propio en R / Python / cualquier lenguaje que le permita explorar redes, ya que facilita la configuración del diseño de la red y proporciona un ajuste conveniente del tamaño y el color del texto, lo que mejora la lectura del gráfico.

El primer conjunto de datos tenía el formato de una tabla de relaciones y constaba de 46.896 filas, equivalentes a la cantidad de TYP individuales que se enviaron desde 2011. Se parecía a esto:

square

Para hacer posible la lectura del gráfico, apliqué el filtro de grado >50. En otras palabras, incluí en el gráfico solo a aquellos colegas que habían tenido más de 50 conexiones, ya sea dando o recibiendo TYPs. Y, después de experimentar con distintos tipos de estilo, me decidí por Fruchterman Reingold y logré que se vea así:

circle

Luego, agregué estadísticas de modularidad al gráfico filtrado para identificar clústeres (había ocho de ellos) y cambié el tamaño de los nodos, para que los puntos grandes correspondan a las personas que reciben una cantidad particularmente grande de TYPs. Esto hizo posible identificar las estrellas principales en cada cúmulo.

circle

Pero, ¿quiénes son estas personas? ¿Qué lógica los combina en grupos? Para entender, agregué una tabla de nodos que muestra los nombres de los empleados en el gráfico. Por razones de privacidad, no voy a incluir esos datos en el artículo, pero puedo decirles los descubrimientos que hice.

  • El azul (20,61% de todas las observaciones) representa a los colegas de uno de nuestros centros de desarrollo que está ubicado en una ciudad relativamente pequeña. DataArt es un actor muy fuerte en el mercado laboral allí, en donde la comunidad profesional en su conjunto es bastante pequeña. En estas condiciones, la oficina local ocupa un lugar importante en la vida de los colegas, quienes se comunican muy estrechamente entre sí, incluso cuando participan en diferentes proyectos. Esto se refleja claramente en los frecuentes "gracias" que se envían mutuamente. Los líderes son gerentes de recursos humanos, administradores de sistemas, contadores y los ingenieros más experimentados que actúan como mentores para los pasantes y participan activamente en la comunidad profesional, realizando webinars, presentaciones y conferencias. El gran nodo central es un ingeniero de helpdesk.
  • El verde (18,88%), por el contrario, incluye a los colegas de la oficina más grande que tenemos (¡increíble!), ubicada en una ciudad de tamaño mediano. Aquí, sin embargo, la imagen es diferente: en general, es menos probable que las personas se envíen TYPs entre sí, y simplemente no tienen "favoritos" tan pronunciados. Lo más probable es que estos colegas simplemente tengan buenas relaciones horizontales.
  • El morado (18,88%) incluye a aquellas personas que ayudan a planificar viajes de negocios y calcular presupuestos, y miembros del equipo interno de BI. Ellos también tienen una categoría distinta de "fanáticos", que incluye project managers, delivery managers, team leaders y desarrolladores senior, quienes van a las oficinas de los clientes con mayor frecuencia.
  • El negro (15,45%) incluye a aquellos que frecuentemente reciben agradecimientos por parte de colegas de diversos niveles y especializaciones. En su mayoría, son Sysadmins. Office managers y profesores de inglés.
  • El naranja (11,59%) une a la alta dirección, a los directores de RR.HH. y a quienes participan en la promoción de DataArt en los mercados laborales. Todas estas personas desarrollan la marca de DataArt como empleador y, aunque trabajan en diferentes equipos y departamentos, se cruzan habitualmente. Esta tendencia se ha observado durante los nueve años de funcionamiento del sistema, por lo que es bastante lógico combinar a estos colegas en un cluster.
  • Otra pequeña ubicación está marcada en rojo (6,87%). Los puntos más importantes son dos Sysadmin y el jefe de RR.HH., que realmente pasa mucho tiempo comunicándose con todos sus colegas y, de muchas maneras, los une.
  • El verde oscuro (3,86%) nuevamente son los Sysadmin, pero que no están atados a una oficina específica sino, que ayudan a configurar entornos virtuales, sistemas corporativos y asesorar a colegas de diferentes ciudades y países. Por lo tanto, no es posible identificar un grupo específico cuyos representantes les agradecen más que a otros. Todos los empleados de la empresa están igualmente agradecidos con ellos, por lo que tienen derecho a su propio clúster separado.
  • El amarillo (3,86%) incluye desarrolladores de sistemas internos como nuestro sistema Project Manager (PM) y nuestra plataforma de e-learning EDU, en los que hacemos un seguimiento de las horas de trabajo, monitoreamos la dinámica de actividad en los proyectos, acumulamos cursos de formación y nos comunicamos entre nosotros. En definitiva, reflejan toda la vida de la empresa, por lo que a menudo se agradece a quienes trabajan en ellos, incluso por parte de compañeros de diferentes proyectos y países.

El resultado refleja con precisión las relaciones horizontales dentro de la empresa, pero fuera de los proyectos y cuentas individuales. No es sorprendente que los Sysadmin hayan ocupado un lugar especial, ya que interactúan con todos los colegas.

El gráfico se basó en la historia de las relaciones durante todo el período de existencia de la institución Thank You Points. Si se repite el mismo estudio, pero tomando como muestra un período de tiempo de un año o medio año, la estructura del conglomerado cambiará: los grupos más grandes serán aquellos proyectos en los que se produjo un lanzamiento exitoso en el período de tiempo seleccionado, mientras que los restantes formarán las conexiones locales habituales.

Creo que la experiencia de mi pequeña investigación puede ser útil para aquellos que quieran comprender mejor la estructura social dentro de su equipo. Además, ayuda a identificar personajes aparentemente discretos que deberían ser reconocidos con más que el habitual "gracias".