SlideShare ist ein Scribd-Unternehmen logo
1 von 45
Downloaden Sie, um offline zu lesen
1
7 «граблей» краудсорсинга
(из опыта организационного консультирования)
2016
Растянников Павел
2
Кейс - площадки
Банк – Краудсорсинг – Россия 2021
Министерство - Разработка стратегии
Управления по работе с персоналом
Всеукраинская экспертная сеть -
Профессиональные сообщества
Интернет-форумы
Участие в этих проектах в качестве организационного
консультанта позволило сформулировать ряд важных пунктов,
связанных с дизайном, организацией и запуском краудсорсинга
3
Социальная ситуация
Социальная
ситуация
Субъекты и
роли
Аудитория
Управление
процессами
Продукт
Измерение,
мониторинг
Пространства
взаимодействия
  
 xxp
4
Как задана социальная ситуация вовне
Узнаваемый архетип
ситуации
турнир
парламент
конкурс
фабрика мысли
театр
выставка
гладиаторские бои
 и проч.
СМИ
Сообщества
Social media
цели
субъекты и
стекхолдеры
форматы и правила
продукт и его судьба
критерии и нормативы
привязка к окружению
адресация к группам и
структурам
Публичные
позиции:
Legenda = «чтение», «читаемое» (лат)
Мифостроение – смысловая
организация ситуации
Ценности
Мировоззренческие истины
Традиции
Менталитет
Фильтр и магнит
5
Case: публичные образы проекта
Проект - выработка
стратегических
идей развития:
определить стратегию своего развития на ближайшее десятилетие (с
помощью "коллективного интеллекта"), найти новую модель
развития для Сбербанка и страны, поделиться идеями,
касающимися развития России, высказать идеи относительно
стратегического развития компании до 2021 года
Совершенствование
работы Сбербанка:
"улучшить систему управления инновационной деятельностью",
"создать новые продукты и услуги", "решение текущих бизнес-
задач".
Инновация в сфере
социальных
воздействий:
"Опробовать новейшие управленческие технологии", "изменить
корпоративную культуру в России".
Проект,
ориентированный
на кадры:
"поиск талантливых людей", "возможность заявить о себе
талантливым людям".
Обратная связь для
Сбербанка:
"помочь Сбербанку деловыми советами", "получить массу отзывов и
предложений о работе банка", "прислушаться к мнению своих
клиентов", "сбор мнений для анализа ситуации и ее
прогнозирования".
Обратная связь для
государственного
управления:
открыто "решать судьбы населения" (а не за стенами кабинетов
министерств), "привлечь общественность к решению проблем
страны в целом", "Сбербанк начинает сбор народных идей и
мнений".
Названия, анонсы, ключевые мысли статейОбраз проекта SB-2021
6
Субъекты и роли
Социальная
ситуация
Субъекты и
роли
Аудитория
Управление
процессами
Продукт
Измерение,
мониторинг
Пространства
взаимодействия
  
 xxp
7
Кто субъекты и
каковы роли
Роли в организации проекта
краудсорсинга
Состав субъектов (проектирование
и вовлечение)
Внутренние задачи - внешние задачи
Online + offline
Индивиды, групповые субъекты,
представители организаций, подразделений
и групп
8
Аудитория
Социальная
ситуация
Субъекты и
роли
Аудитория
Управление
процессами
Продукт
Измерение,
мониторинг
Пространства
взаимодействия
  
 xxp
9
Как подбирать аудиторию
Сценарий формирования, методы работы
Первоначальный отбор (начальные пулы,
offline методы, особое стимулирование)
PR проекта и рекламная кампания (СМИ, SMM, баннеры,
раздатки, видеоконференции)
Структуры - локомотивы
Целевой плановый подбор (ведение пула целей, уникальное
вовлечение, адресное информирование целей, опора на
инициативность)
Offline сборки (стимулирование групповой динамики, публичная
оценка вкладов, рефлексия)
Стратификация аудитории, работа с ядром
Динамика вовлечения лиц с разными статусами
Формирование образа аудитории (статистики, профили, вклады,
кейсы, легенды, структура групп)
10
Мотивация аудитории (типология)
Самореализация, мотив воплотить собственные идеи в реальность;
Развитие (приобретение опыта, стремление обучаться, повышать
уровень знаний, квалификацию, познавательный мотив, личностное
развитие);
Самопроверка и публичное оценивание (стремление реализовывать
свои способности и получать подтверждение компетентности: часто
через сравнительные рейтингования, профессиональные оценки);
Решение профессиональных проблем (используя чужие знания,
экспертные оценки, советы, коллективный разум);
Самоподача и самопродвижение (цели: установление новых связей,
брэндирование имени, приобретение статуса, найм на работу, поиск
заказчиков, инвесторов и др.);
Мессианство / доминирование ("нести истину в массы", менторство,
потребность влияния на других лиц, на события, мотив власти);
Аффилиация (стремление принадлежать группе, получение признания,
уважения);
Безопасность (защита как представителя группы, авторские права);
Потребность в общении;
11
Управление процессами
Социальная
ситуация
Субъекты и
роли
Аудитория
Управление
процессами
Продукт
Измерение,
мониторинг
Пространства
взаимодействия
  
 xxp
12
Какими процессами управлять
Регламентация
Включенность организаторов
Целеполагание (формулировка проблем, целей
инновационной активности, образа продукта)
Контентная политика (поиск и работа с контентными
экспертами, лидерство и представительство,
оценивание контента, рейтингование, акцептирование
результатов)
Событийность (управление событийностью,
сценариями, динамикой)
Правила поведения
Регламентация порождения контента
Правила победы в конкурсе
Традиции и неписанные правила -
(поддержка нормообразования)
В
Ц К
С Р
13
Индексация, измерение, мониторинг
Социальная
ситуация
Субъекты и
роли
Аудитория
Управление
процессами
Продукт
Измерение,
мониторинг
Пространства
взаимодействия
  
 xxp
14
Индексирование, измерение, мониторинг
Образ проекта (Контент-анализ СМИ и соцсетей)
Производство контента (анализ авторской и
поведенческой активности - идеи, комментарии,
лайки)
Вовлеченность аудитории (индексы и их динамика)
Аудитория как партнер (меры центральности,
сетевой структурный анализ)
Хочешь управлять – измеряй!
Где нужно измерение:
15
(a) Гистограмма набора 1
миллиона случайных чисел,
описанного в тексте - они имеют
степенное распределение с
показателем α=2,5.
(b) Та же самая гистограмма в
двойных логарифмических
координатах. Заметим, как
зашумлена правая часть
распределения. Это происходит из-
за того, что число значений,
попадающих в корзины в этой
части распределения становится
небольшим и статистические
флуктуации становятся
относительно большими.
(с) Гистограмма, использующая
"логарифмические корзины".
(d) Кумулятивная гистограмма тех
же данных, другое название
"диаграмма ранг/частота".
Кумулятивное распределение
также имеет форму степенной
функции, но с показателем α-1=1,5.
Source:
Перевод: Роман
Уфимцев
M. E. J. Newman, Power
laws, Pareto distributions
and Zipf’s law (2006)
Степенной закон распределения (power law)
  
Cxxp    1
1


 

x
C
xP
Плотность Кумулятивная
функция
16
Степенной закон распределения (как считать)
  
Cxxp
1
1 min
ln1








 
n
i
i
x
x
n
nx
x
n
n
i
i 1
ln
1
1 min













Где:
β – оценка степенного показателя
δ – ожидаемая погрешность,
xi , i= 1 ... n - замеры величины x,
n – число замеров,
xmin – мин минимальное значение x
C – нормализующий коэфф.
p^ – оценка значения плотности
вероятности
M. E. J. Newman, Power laws, Pareto distributions and Zipf’s law (2006)
  1
min1 
 
 xС
полное нормированное
выражение для степенного
распределения (с учетом С)











minmin
1
)(
x
x
x
xp
17
Закон Лотки
Число ученых, написавших ровно x статей, будет
обратно пропорционально квадрату x
Лотка Альфред Джеймс
Source: Lotka's law From Wikipedia
Число статей у автора
Процентнаядолятаких
авторов
18
Степенной закон в продуцировании контентов
в Википедии и NEWS2.RU
http://www.nature.com/articles/srep01783#affil-auth
Источник: Origins of power-law degree distribution in the heterogeneity of
human activity in social networks
Число статей/правок у автора Число авторских действий у
персоны
Долятакихлиц
Долятакихлиц
19
Анализ авторской активности участников
форумов
"Фабрика звёзд.Возвращение".
Первый канал России, старт 12 марта 2011 г.
Темафорума
числопостов
числопросмотров
всегоавтороввтеме
Влад Соколовский 1 430 60 557 244
Марк Тишман 1 541 52 322 237
Зара 1 856 48 845 251
Наталья Подольская 1751 44 530 195
Группа Челси 927 33 884 187
Виктория Дайнеко 751 31 165 210
Группа Инь‐Ян 521 26 645 164
Группа Фабрика 519 18 186 183
Ирина Дубцова 496 15 745 182
Группа Корни 256 8 868 117
Анастасия Кочеткова 205 8 836 128
Доминик Джокер 230 6 878 116
Данные на 16-07-2011
20
Метод формирования данных
Шаги обработки:
1. Выберем одну тему.
2. Определим всех авторов опубликованных в теме постов (сделаем список
ников).
3. Для каждого автора подсчитаем число опубликованных им постов в этой
теме.
4. Упорядочим список авторов по числу опубликованных постов в порядке
убывания от наибольшего до наименьшего.
5. Рассчитаем метрику N - порядковый номер. Присвоим каждому автору из
упорядоченного списка свой порядковый номер. В группе авторов с
одинаковым числом постов распределение метрики не существенно - пусть
будет по алфавиту ника.
6. Рассчитаем метрику Rank - ранг авторской активности. Используем
формулу, которая авторам с равным числом постов присваивает средний
одинаковый ранг:
 
2
1 
 
 ii
ii
RRN
RRank
В результате этих действий для каждой темы мы будем иметь таблицу из 4
столбцов:
1. Ник
2. Число опубликованных постов в теме
3. Порядковый номер автора в упорядоченном списке (назовем Модель_N)
4. Ранг авторской активности в теме (назовем Модель_Rank)
Тема: Певица Х
Автор
Сообщений
N
Rank
Милочка Я 273 1 1.0
Татьяна_Л 191 2 2.0
Roma-Journ 173 3 3.0
Triffid 90 4 4.0
Lazaris 85 5 5.0
_Ёлка_ 77 6 6.0
galjusha 63 7 7.0
Красная Пашечка 58 8 8.0
Синго 52 9 9.0
Катерина2714 40 10 10.0
Kaunis 29 11 11.0
Lolaila 28 12 12.0
Нюка 25 13 13.0
Галина А 23 14 14.0
Geor 21 15 15.0
Лапулечка 18 16 17.0
S V E T 18 17 17.0
Veronic 18 18 17.0
Salem 14 19 19.5
Linda 14 20 19.5
panna 12 21 21.0
и т.д. 11 22 22.0
i
i
i
Rank
N
R
R
i


где:
- идентифицирующий номер автора в списке
- ранг автора по убыванию авторской активности (болтливый имеет R=1)
- ранг автора по возрастанию авторской активности (болтливый имеет R=N)
- число авторов в теме обсуждения
- значение метрики - откорректированный ранг авторской активности.
Фрагмент данных
21
Активность участников в теме Z
22
Активность участников в теме U
23
Активность участников в теме D
24
Активность участников в темах ФПК
Результат:
Если данные взяты без учета принадлежности постов к теме обсуждения, то
реальное распределение авторской продуктивности лежит между степенным
законом и логлинейным (синие точки между степенным и логарифмическим
аппроксиммирующими трендами).
25
Активность на других форумах
zavuch.info и сообщества.ру
26Data source: http://www.soobshestva.ru/forum/users/
50%
постов
50%
постов
Поведенческие уровни участия
3%
участников
Медиана распределения
3% участников создают 50%
контента.
Они – звено управления
контентной политики
97%
участников
27
Включенность
форумчан в темы
обсуждений
Общее число
тем участия
автора
Число таких
форумчан
1 323
2 142
3 90
4 50
5 34
6 27
7 22
8 17
9 13
10 11
11 9
12 12
Всего авторов 750
28
Фрактальный вид форума
Одна дискуссионная
группа
Расщепление
дискуссии
Фрактальный
форум
A B C
D
E
Аудитория распределяется в
пересечениях тем по
степенному закону, задает
скорость изменений и
ограничения по числу тем
29
Модель представления вовлеченности аудитории
краудсорсинга (1)
Кривая глубины просмотра сайта
на площадке SB-21 2011-10-27
Глубина
просмотра Визиты
% от общего
числа
(min) 1 61 800 91.04%
2 3 942 5.81%
3 1 103 1.62%
4 437 0.64%
5 270 0.40%
6 106 0.16%
7 82 0.12%
8 41 0.06%
9 23 0.03%
10 19 0.03%
11 10 0.01%
12 9 0.01%
13 7 0.01%
14 11 0.02%
15 5 0.03%
Всего 67 883
30
Модель представления вовлеченности аудитории
краудсорсинга (2)
Кривая глубины просмотра сайта
на площадке Professionals.ru
Глубина
просмотра
Визиты % от общего
числа
1 2005 25.51%
(min) 2 1727 21.97%
3 1192 15.17%
4 633 8.05%
5 482 6.13%
6 319 4.06%
7 245 3.12%
8 223 2.84%
9 195 2.48%
10 143 1.82%
11 141 1.79%
12 109 1.39%
13 94 1.20%
14 94 1.20%
15 84 1.07%
16 67 0.85%
17 51 0.65%
18 55 0.70%
31
Метрика вовлеченности аудитории
на площадке SB-21 от 2011-10-27
на площадке Профессионалы.ру от
2011-10-27
Y = 52381*X
-3.3408
Y = 6121*X
-1.6171

CxY
5.33.1  
β, как метрика вовлеченности
аудитории в большей степени
удобна для выявления временнóй
мотивационной динамики на одном
и том же сайте, чем для сравнения
разных сайтов.
такова вилка вариации
значений в реальных датасетах
Сравнение двух сайтов по мотивированности
аудитории
Сравнение двух сайтов по мотивированности
аудитории (log-log шкалы)
32
Динамика вовлеченности аудитории
Проект внешнего краудсорсинга Сбербанка (2011)
На периоде 5-ти недель мониторинга проекта на обеих площадках наблюдаем
падение β-метрики вовлеченности аудитории (красный тренд) при одновременном
значительном увеличении численности участников (синий тренд).
33
Волновая механика роста виртуального
сообщества (гипотеза)
34
Пространства взаимодействия
Социальная
ситуация
Субъекты и
роли
Аудитория
Управление
процессами
Продукт
Измерение,
мониторинг
Пространства
взаимодействия
  
 xxp
35
Организация пространств взаимодействия
Онлайн и оффлайн пространства проекта
Образ проекта + гайд по взаимодействиям + usability
(что происходит, кто, где, когда, как) (сводный и
разбросанный гайд)
Экосистема множества площадок, управление
навигацией
Идентификация субъектов
технический ID
идентификация участников по
продукту и действиям
групповая маркировка и карма
персонализация реакции
системы под клиента
Адекватность интерактивного функционала (автоблок
WV, thread-лента на профи - события или идеи)
36
Case: образ проекта и стартовая навигация
Страницы точек входа в проекте краудсорсинга SB-2021
Точка входа аккумулирует образ проекта, отражает его текущее
состояние, обеспечивает направления навигации участников,
индивидуально подстраивается под профиль пользователя.
37
Case: экосистема площадок и навигация
Прямые
партнеры
Партнерские
сообщества
Внешнийинтернет(выход)
потенциальныепартнеры
Внешнийинтернет
(«закачка»трафика)
Ядро площадок
Принцип:
Не удерживать визитёров, а
направлять в партнерские и
потенциально партнерские адреса
38
Case: смысловая и временная ленты постов
Thread - ленты Хронологические ленты
В какой ленте лучше
организовать работу
модераторов проекта?
Хорошидляработысидеями
Хорошидляработыссобытиями
39
Case: динамика дискурса краудсорсинга
Динамика дискурса краудсорсинга СБ (2011) на площадке экспертов в
условиях интерфейса с ограниченной интерактивностью
40
Персоны и netman’ы
Интерфейсы netman’a
Автопробка = системный
эффект социального
взаимодействия в
условиях ограниченного
поведенческого
репертуара
GE’s Retro
exoskeleton
(1950s)
41
Продукт
Социальная
ситуация
Субъекты и
роли
Аудитория
Управление
процессами
Продукт
Измерение,
мониторинг
Пространства
взаимодействия
  
 xxp
42
Варианты целевого определения продукта
Решения проблем, инновационные
предложения
Клиентское сообщество
Социальный CRM
Система управления знаниями
Организация как открытый изменениям
социальный объект
43
Социальный CRM
CRM – client relation management (система работы
с клиентами – потребителями услуг)
44
Динамика социальных объектов
Создание PHP
http://www.youtube.com/watch?v=jhbzEwxbCfI&NR=1&feature=f
Создание
PHP
Users activity on
Google . Big Tree.
Linux (2005-2013)
45
Спасибо за внимание!
Растянников Павел
turtle24pr@gmail.com
www.pavelrastyannikov.com

Weitere ähnliche Inhalte

Ähnlich wie Семь граблей краудсорсинга (7 crowdsourcing rakes)

интелектуальный анализ экономических данных в системе каркас
интелектуальный анализ экономических данных в системе каркасинтелектуальный анализ экономических данных в системе каркас
интелектуальный анализ экономических данных в системе каркасVladimir Burdaev
 
Практический курс «Основы Data Mining для всех»
Практический курс «Основы Data Mining для всех»Практический курс «Основы Data Mining для всех»
Практический курс «Основы Data Mining для всех»ScienceHunter1
 
Планирование по информатике в 5-6 классах
Планирование по информатике в 5-6 классахПланирование по информатике в 5-6 классах
Планирование по информатике в 5-6 классахСергей Афонин
 
Вебинар: Введение в машинное обучение
Вебинар: Введение в машинное обучениеВебинар: Введение в машинное обучение
Вебинар: Введение в машинное обучениеFlyElephant
 
Gauss vs. Pareto (Rastyannikov Pavel)
Gauss vs. Pareto (Rastyannikov Pavel)Gauss vs. Pareto (Rastyannikov Pavel)
Gauss vs. Pareto (Rastyannikov Pavel)Pavel Rastyannikov
 
Hub AI&BigData meetup / Дмитрий Сподарец: Введение в машинное обучение
Hub AI&BigData meetup / Дмитрий Сподарец: Введение в машинное обучениеHub AI&BigData meetup / Дмитрий Сподарец: Введение в машинное обучение
Hub AI&BigData meetup / Дмитрий Сподарец: Введение в машинное обучениеHub-IT-School
 
Маркетинговые иследования
Маркетинговые иследованияМаркетинговые иследования
Маркетинговые иследованияRay Richards
 
презентация 1 сколково.(28 л)
презентация 1   сколково.(28 л)презентация 1   сколково.(28 л)
презентация 1 сколково.(28 л)vagrachev
 
презентация 1 сколково.(28 л)
презентация 1   сколково.(28 л)презентация 1   сколково.(28 л)
презентация 1 сколково.(28 л)vagrachev
 
Введение в машинное обучение
Введение в машинное обучениеВведение в машинное обучение
Введение в машинное обучениеGrigory Sapunov
 
Digital Society Laboratory (Аршавский)
Digital Society Laboratory (Аршавский)Digital Society Laboratory (Аршавский)
Digital Society Laboratory (Аршавский)Andzhey Arshavskiy
 
FaceDetection+GenderRecognition_review
FaceDetection+GenderRecognition_reviewFaceDetection+GenderRecognition_review
FaceDetection+GenderRecognition_reviewKhryashchev
 
Russir 2010 final
Russir 2010 finalRussir 2010 final
Russir 2010 finalyaevents
 
CV2015. Лекция 5. Выделение объектов.
CV2015. Лекция 5. Выделение объектов.CV2015. Лекция 5. Выделение объектов.
CV2015. Лекция 5. Выделение объектов.Anton Konushin
 
Марк Шафир - Программа курса "Современные методы анализа данных" (НИУ ВШЭ)
Марк Шафир - Программа курса "Современные методы анализа данных" (НИУ ВШЭ)Марк Шафир - Программа курса "Современные методы анализа данных" (НИУ ВШЭ)
Марк Шафир - Программа курса "Современные методы анализа данных" (НИУ ВШЭ)Mark Shaphir
 
Поиск объектов
Поиск объектовПоиск объектов
Поиск объектовLiloSEA
 
Определение перспективных направлений для формирования кластеров малых и сред...
Определение перспективных направлений для формирования кластеров малых и сред...Определение перспективных направлений для формирования кластеров малых и сред...
Определение перспективных направлений для формирования кластеров малых и сред...Evgeny Kutsenko
 
Прогнозирование - Лекция 1. Компьютерные инструменты прогнозирования
Прогнозирование - Лекция 1. Компьютерные инструменты прогнозированияПрогнозирование - Лекция 1. Компьютерные инструменты прогнозирования
Прогнозирование - Лекция 1. Компьютерные инструменты прогнозированияGleb Zakhodiakin
 
П.Лукша - Методология Rapid foresight
П.Лукша - Методология Rapid foresightП.Лукша - Методология Rapid foresight
П.Лукша - Методология Rapid foresightYulia Gudach
 

Ähnlich wie Семь граблей краудсорсинга (7 crowdsourcing rakes) (20)

интелектуальный анализ экономических данных в системе каркас
интелектуальный анализ экономических данных в системе каркасинтелектуальный анализ экономических данных в системе каркас
интелектуальный анализ экономических данных в системе каркас
 
Практический курс «Основы Data Mining для всех»
Практический курс «Основы Data Mining для всех»Практический курс «Основы Data Mining для всех»
Практический курс «Основы Data Mining для всех»
 
Планирование по информатике в 5-6 классах
Планирование по информатике в 5-6 классахПланирование по информатике в 5-6 классах
Планирование по информатике в 5-6 классах
 
Вебинар: Введение в машинное обучение
Вебинар: Введение в машинное обучениеВебинар: Введение в машинное обучение
Вебинар: Введение в машинное обучение
 
Gauss vs. Pareto (Rastyannikov Pavel)
Gauss vs. Pareto (Rastyannikov Pavel)Gauss vs. Pareto (Rastyannikov Pavel)
Gauss vs. Pareto (Rastyannikov Pavel)
 
Hub AI&BigData meetup / Дмитрий Сподарец: Введение в машинное обучение
Hub AI&BigData meetup / Дмитрий Сподарец: Введение в машинное обучениеHub AI&BigData meetup / Дмитрий Сподарец: Введение в машинное обучение
Hub AI&BigData meetup / Дмитрий Сподарец: Введение в машинное обучение
 
Маркетинговые иследования
Маркетинговые иследованияМаркетинговые иследования
Маркетинговые иследования
 
презентация 1 сколково.(28 л)
презентация 1   сколково.(28 л)презентация 1   сколково.(28 л)
презентация 1 сколково.(28 л)
 
презентация 1 сколково.(28 л)
презентация 1   сколково.(28 л)презентация 1   сколково.(28 л)
презентация 1 сколково.(28 л)
 
Введение в машинное обучение
Введение в машинное обучениеВведение в машинное обучение
Введение в машинное обучение
 
Digital Society Laboratory (Аршавский)
Digital Society Laboratory (Аршавский)Digital Society Laboratory (Аршавский)
Digital Society Laboratory (Аршавский)
 
Лекция 1
Лекция 1Лекция 1
Лекция 1
 
FaceDetection+GenderRecognition_review
FaceDetection+GenderRecognition_reviewFaceDetection+GenderRecognition_review
FaceDetection+GenderRecognition_review
 
Russir 2010 final
Russir 2010 finalRussir 2010 final
Russir 2010 final
 
CV2015. Лекция 5. Выделение объектов.
CV2015. Лекция 5. Выделение объектов.CV2015. Лекция 5. Выделение объектов.
CV2015. Лекция 5. Выделение объектов.
 
Марк Шафир - Программа курса "Современные методы анализа данных" (НИУ ВШЭ)
Марк Шафир - Программа курса "Современные методы анализа данных" (НИУ ВШЭ)Марк Шафир - Программа курса "Современные методы анализа данных" (НИУ ВШЭ)
Марк Шафир - Программа курса "Современные методы анализа данных" (НИУ ВШЭ)
 
Поиск объектов
Поиск объектовПоиск объектов
Поиск объектов
 
Определение перспективных направлений для формирования кластеров малых и сред...
Определение перспективных направлений для формирования кластеров малых и сред...Определение перспективных направлений для формирования кластеров малых и сред...
Определение перспективных направлений для формирования кластеров малых и сред...
 
Прогнозирование - Лекция 1. Компьютерные инструменты прогнозирования
Прогнозирование - Лекция 1. Компьютерные инструменты прогнозированияПрогнозирование - Лекция 1. Компьютерные инструменты прогнозирования
Прогнозирование - Лекция 1. Компьютерные инструменты прогнозирования
 
П.Лукша - Методология Rapid foresight
П.Лукша - Методология Rapid foresightП.Лукша - Методология Rapid foresight
П.Лукша - Методология Rapid foresight
 

Семь граблей краудсорсинга (7 crowdsourcing rakes)

  • 1. 1 7 «граблей» краудсорсинга (из опыта организационного консультирования) 2016 Растянников Павел
  • 2. 2 Кейс - площадки Банк – Краудсорсинг – Россия 2021 Министерство - Разработка стратегии Управления по работе с персоналом Всеукраинская экспертная сеть - Профессиональные сообщества Интернет-форумы Участие в этих проектах в качестве организационного консультанта позволило сформулировать ряд важных пунктов, связанных с дизайном, организацией и запуском краудсорсинга
  • 4. 4 Как задана социальная ситуация вовне Узнаваемый архетип ситуации турнир парламент конкурс фабрика мысли театр выставка гладиаторские бои  и проч. СМИ Сообщества Social media цели субъекты и стекхолдеры форматы и правила продукт и его судьба критерии и нормативы привязка к окружению адресация к группам и структурам Публичные позиции: Legenda = «чтение», «читаемое» (лат) Мифостроение – смысловая организация ситуации Ценности Мировоззренческие истины Традиции Менталитет Фильтр и магнит
  • 5. 5 Case: публичные образы проекта Проект - выработка стратегических идей развития: определить стратегию своего развития на ближайшее десятилетие (с помощью "коллективного интеллекта"), найти новую модель развития для Сбербанка и страны, поделиться идеями, касающимися развития России, высказать идеи относительно стратегического развития компании до 2021 года Совершенствование работы Сбербанка: "улучшить систему управления инновационной деятельностью", "создать новые продукты и услуги", "решение текущих бизнес- задач". Инновация в сфере социальных воздействий: "Опробовать новейшие управленческие технологии", "изменить корпоративную культуру в России". Проект, ориентированный на кадры: "поиск талантливых людей", "возможность заявить о себе талантливым людям". Обратная связь для Сбербанка: "помочь Сбербанку деловыми советами", "получить массу отзывов и предложений о работе банка", "прислушаться к мнению своих клиентов", "сбор мнений для анализа ситуации и ее прогнозирования". Обратная связь для государственного управления: открыто "решать судьбы населения" (а не за стенами кабинетов министерств), "привлечь общественность к решению проблем страны в целом", "Сбербанк начинает сбор народных идей и мнений". Названия, анонсы, ключевые мысли статейОбраз проекта SB-2021
  • 6. 6 Субъекты и роли Социальная ситуация Субъекты и роли Аудитория Управление процессами Продукт Измерение, мониторинг Пространства взаимодействия     xxp
  • 7. 7 Кто субъекты и каковы роли Роли в организации проекта краудсорсинга Состав субъектов (проектирование и вовлечение) Внутренние задачи - внешние задачи Online + offline Индивиды, групповые субъекты, представители организаций, подразделений и групп
  • 9. 9 Как подбирать аудиторию Сценарий формирования, методы работы Первоначальный отбор (начальные пулы, offline методы, особое стимулирование) PR проекта и рекламная кампания (СМИ, SMM, баннеры, раздатки, видеоконференции) Структуры - локомотивы Целевой плановый подбор (ведение пула целей, уникальное вовлечение, адресное информирование целей, опора на инициативность) Offline сборки (стимулирование групповой динамики, публичная оценка вкладов, рефлексия) Стратификация аудитории, работа с ядром Динамика вовлечения лиц с разными статусами Формирование образа аудитории (статистики, профили, вклады, кейсы, легенды, структура групп)
  • 10. 10 Мотивация аудитории (типология) Самореализация, мотив воплотить собственные идеи в реальность; Развитие (приобретение опыта, стремление обучаться, повышать уровень знаний, квалификацию, познавательный мотив, личностное развитие); Самопроверка и публичное оценивание (стремление реализовывать свои способности и получать подтверждение компетентности: часто через сравнительные рейтингования, профессиональные оценки); Решение профессиональных проблем (используя чужие знания, экспертные оценки, советы, коллективный разум); Самоподача и самопродвижение (цели: установление новых связей, брэндирование имени, приобретение статуса, найм на работу, поиск заказчиков, инвесторов и др.); Мессианство / доминирование ("нести истину в массы", менторство, потребность влияния на других лиц, на события, мотив власти); Аффилиация (стремление принадлежать группе, получение признания, уважения); Безопасность (защита как представителя группы, авторские права); Потребность в общении;
  • 12. 12 Какими процессами управлять Регламентация Включенность организаторов Целеполагание (формулировка проблем, целей инновационной активности, образа продукта) Контентная политика (поиск и работа с контентными экспертами, лидерство и представительство, оценивание контента, рейтингование, акцептирование результатов) Событийность (управление событийностью, сценариями, динамикой) Правила поведения Регламентация порождения контента Правила победы в конкурсе Традиции и неписанные правила - (поддержка нормообразования) В Ц К С Р
  • 13. 13 Индексация, измерение, мониторинг Социальная ситуация Субъекты и роли Аудитория Управление процессами Продукт Измерение, мониторинг Пространства взаимодействия     xxp
  • 14. 14 Индексирование, измерение, мониторинг Образ проекта (Контент-анализ СМИ и соцсетей) Производство контента (анализ авторской и поведенческой активности - идеи, комментарии, лайки) Вовлеченность аудитории (индексы и их динамика) Аудитория как партнер (меры центральности, сетевой структурный анализ) Хочешь управлять – измеряй! Где нужно измерение:
  • 15. 15 (a) Гистограмма набора 1 миллиона случайных чисел, описанного в тексте - они имеют степенное распределение с показателем α=2,5. (b) Та же самая гистограмма в двойных логарифмических координатах. Заметим, как зашумлена правая часть распределения. Это происходит из- за того, что число значений, попадающих в корзины в этой части распределения становится небольшим и статистические флуктуации становятся относительно большими. (с) Гистограмма, использующая "логарифмические корзины". (d) Кумулятивная гистограмма тех же данных, другое название "диаграмма ранг/частота". Кумулятивное распределение также имеет форму степенной функции, но с показателем α-1=1,5. Source: Перевод: Роман Уфимцев M. E. J. Newman, Power laws, Pareto distributions and Zipf’s law (2006) Степенной закон распределения (power law)    Cxxp    1 1      x C xP Плотность Кумулятивная функция
  • 16. 16 Степенной закон распределения (как считать)    Cxxp 1 1 min ln1           n i i x x n nx x n n i i 1 ln 1 1 min              Где: β – оценка степенного показателя δ – ожидаемая погрешность, xi , i= 1 ... n - замеры величины x, n – число замеров, xmin – мин минимальное значение x C – нормализующий коэфф. p^ – оценка значения плотности вероятности M. E. J. Newman, Power laws, Pareto distributions and Zipf’s law (2006)   1 min1     xС полное нормированное выражение для степенного распределения (с учетом С)            minmin 1 )( x x x xp
  • 17. 17 Закон Лотки Число ученых, написавших ровно x статей, будет обратно пропорционально квадрату x Лотка Альфред Джеймс Source: Lotka's law From Wikipedia Число статей у автора Процентнаядолятаких авторов
  • 18. 18 Степенной закон в продуцировании контентов в Википедии и NEWS2.RU http://www.nature.com/articles/srep01783#affil-auth Источник: Origins of power-law degree distribution in the heterogeneity of human activity in social networks Число статей/правок у автора Число авторских действий у персоны Долятакихлиц Долятакихлиц
  • 19. 19 Анализ авторской активности участников форумов "Фабрика звёзд.Возвращение". Первый канал России, старт 12 марта 2011 г. Темафорума числопостов числопросмотров всегоавтороввтеме Влад Соколовский 1 430 60 557 244 Марк Тишман 1 541 52 322 237 Зара 1 856 48 845 251 Наталья Подольская 1751 44 530 195 Группа Челси 927 33 884 187 Виктория Дайнеко 751 31 165 210 Группа Инь‐Ян 521 26 645 164 Группа Фабрика 519 18 186 183 Ирина Дубцова 496 15 745 182 Группа Корни 256 8 868 117 Анастасия Кочеткова 205 8 836 128 Доминик Джокер 230 6 878 116 Данные на 16-07-2011
  • 20. 20 Метод формирования данных Шаги обработки: 1. Выберем одну тему. 2. Определим всех авторов опубликованных в теме постов (сделаем список ников). 3. Для каждого автора подсчитаем число опубликованных им постов в этой теме. 4. Упорядочим список авторов по числу опубликованных постов в порядке убывания от наибольшего до наименьшего. 5. Рассчитаем метрику N - порядковый номер. Присвоим каждому автору из упорядоченного списка свой порядковый номер. В группе авторов с одинаковым числом постов распределение метрики не существенно - пусть будет по алфавиту ника. 6. Рассчитаем метрику Rank - ранг авторской активности. Используем формулу, которая авторам с равным числом постов присваивает средний одинаковый ранг:   2 1     ii ii RRN RRank В результате этих действий для каждой темы мы будем иметь таблицу из 4 столбцов: 1. Ник 2. Число опубликованных постов в теме 3. Порядковый номер автора в упорядоченном списке (назовем Модель_N) 4. Ранг авторской активности в теме (назовем Модель_Rank) Тема: Певица Х Автор Сообщений N Rank Милочка Я 273 1 1.0 Татьяна_Л 191 2 2.0 Roma-Journ 173 3 3.0 Triffid 90 4 4.0 Lazaris 85 5 5.0 _Ёлка_ 77 6 6.0 galjusha 63 7 7.0 Красная Пашечка 58 8 8.0 Синго 52 9 9.0 Катерина2714 40 10 10.0 Kaunis 29 11 11.0 Lolaila 28 12 12.0 Нюка 25 13 13.0 Галина А 23 14 14.0 Geor 21 15 15.0 Лапулечка 18 16 17.0 S V E T 18 17 17.0 Veronic 18 18 17.0 Salem 14 19 19.5 Linda 14 20 19.5 panna 12 21 21.0 и т.д. 11 22 22.0 i i i Rank N R R i   где: - идентифицирующий номер автора в списке - ранг автора по убыванию авторской активности (болтливый имеет R=1) - ранг автора по возрастанию авторской активности (болтливый имеет R=N) - число авторов в теме обсуждения - значение метрики - откорректированный ранг авторской активности. Фрагмент данных
  • 24. 24 Активность участников в темах ФПК Результат: Если данные взяты без учета принадлежности постов к теме обсуждения, то реальное распределение авторской продуктивности лежит между степенным законом и логлинейным (синие точки между степенным и логарифмическим аппроксиммирующими трендами).
  • 25. 25 Активность на других форумах zavuch.info и сообщества.ру
  • 26. 26Data source: http://www.soobshestva.ru/forum/users/ 50% постов 50% постов Поведенческие уровни участия 3% участников Медиана распределения 3% участников создают 50% контента. Они – звено управления контентной политики 97% участников
  • 27. 27 Включенность форумчан в темы обсуждений Общее число тем участия автора Число таких форумчан 1 323 2 142 3 90 4 50 5 34 6 27 7 22 8 17 9 13 10 11 11 9 12 12 Всего авторов 750
  • 28. 28 Фрактальный вид форума Одна дискуссионная группа Расщепление дискуссии Фрактальный форум A B C D E Аудитория распределяется в пересечениях тем по степенному закону, задает скорость изменений и ограничения по числу тем
  • 29. 29 Модель представления вовлеченности аудитории краудсорсинга (1) Кривая глубины просмотра сайта на площадке SB-21 2011-10-27 Глубина просмотра Визиты % от общего числа (min) 1 61 800 91.04% 2 3 942 5.81% 3 1 103 1.62% 4 437 0.64% 5 270 0.40% 6 106 0.16% 7 82 0.12% 8 41 0.06% 9 23 0.03% 10 19 0.03% 11 10 0.01% 12 9 0.01% 13 7 0.01% 14 11 0.02% 15 5 0.03% Всего 67 883
  • 30. 30 Модель представления вовлеченности аудитории краудсорсинга (2) Кривая глубины просмотра сайта на площадке Professionals.ru Глубина просмотра Визиты % от общего числа 1 2005 25.51% (min) 2 1727 21.97% 3 1192 15.17% 4 633 8.05% 5 482 6.13% 6 319 4.06% 7 245 3.12% 8 223 2.84% 9 195 2.48% 10 143 1.82% 11 141 1.79% 12 109 1.39% 13 94 1.20% 14 94 1.20% 15 84 1.07% 16 67 0.85% 17 51 0.65% 18 55 0.70%
  • 31. 31 Метрика вовлеченности аудитории на площадке SB-21 от 2011-10-27 на площадке Профессионалы.ру от 2011-10-27 Y = 52381*X -3.3408 Y = 6121*X -1.6171  CxY 5.33.1   β, как метрика вовлеченности аудитории в большей степени удобна для выявления временнóй мотивационной динамики на одном и том же сайте, чем для сравнения разных сайтов. такова вилка вариации значений в реальных датасетах Сравнение двух сайтов по мотивированности аудитории Сравнение двух сайтов по мотивированности аудитории (log-log шкалы)
  • 32. 32 Динамика вовлеченности аудитории Проект внешнего краудсорсинга Сбербанка (2011) На периоде 5-ти недель мониторинга проекта на обеих площадках наблюдаем падение β-метрики вовлеченности аудитории (красный тренд) при одновременном значительном увеличении численности участников (синий тренд).
  • 33. 33 Волновая механика роста виртуального сообщества (гипотеза)
  • 35. 35 Организация пространств взаимодействия Онлайн и оффлайн пространства проекта Образ проекта + гайд по взаимодействиям + usability (что происходит, кто, где, когда, как) (сводный и разбросанный гайд) Экосистема множества площадок, управление навигацией Идентификация субъектов технический ID идентификация участников по продукту и действиям групповая маркировка и карма персонализация реакции системы под клиента Адекватность интерактивного функционала (автоблок WV, thread-лента на профи - события или идеи)
  • 36. 36 Case: образ проекта и стартовая навигация Страницы точек входа в проекте краудсорсинга SB-2021 Точка входа аккумулирует образ проекта, отражает его текущее состояние, обеспечивает направления навигации участников, индивидуально подстраивается под профиль пользователя.
  • 37. 37 Case: экосистема площадок и навигация Прямые партнеры Партнерские сообщества Внешнийинтернет(выход) потенциальныепартнеры Внешнийинтернет («закачка»трафика) Ядро площадок Принцип: Не удерживать визитёров, а направлять в партнерские и потенциально партнерские адреса
  • 38. 38 Case: смысловая и временная ленты постов Thread - ленты Хронологические ленты В какой ленте лучше организовать работу модераторов проекта? Хорошидляработысидеями Хорошидляработыссобытиями
  • 39. 39 Case: динамика дискурса краудсорсинга Динамика дискурса краудсорсинга СБ (2011) на площадке экспертов в условиях интерфейса с ограниченной интерактивностью
  • 40. 40 Персоны и netman’ы Интерфейсы netman’a Автопробка = системный эффект социального взаимодействия в условиях ограниченного поведенческого репертуара GE’s Retro exoskeleton (1950s)
  • 42. 42 Варианты целевого определения продукта Решения проблем, инновационные предложения Клиентское сообщество Социальный CRM Система управления знаниями Организация как открытый изменениям социальный объект
  • 43. 43 Социальный CRM CRM – client relation management (система работы с клиентами – потребителями услуг)
  • 44. 44 Динамика социальных объектов Создание PHP http://www.youtube.com/watch?v=jhbzEwxbCfI&NR=1&feature=f Создание PHP Users activity on Google . Big Tree. Linux (2005-2013)
  • 45. 45 Спасибо за внимание! Растянников Павел turtle24pr@gmail.com www.pavelrastyannikov.com