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Contribution Details

Type Master's Thesis
Scope Discipline-based scholarship
Title Corporate Social Network Analysis - ABB as case study
Organization Unit
Authors
  • Alessandro Rigamonti
Supervisors
  • Johannes Schneider
  • Abraham Bernstein
Language
  • English
Institution University of Zurich
Faculty Faculty of Business, Economics and Informatics
Date September 2016
Abstract Text Enterprise social networking has become an important tool to enhance communication within companies. This thesis seeks deeper knowledge about how these networks can be analysed in order to provide managers with actionable insights. We investigate data from the Yammer platform within ABB, a Swedish-Swiss high-tech engineering multinational. In the first part of the thesis, we conduct topic analysis on ABB's Yammer groups. We perform latent Dirichlet allocation (LDA) on data from ABB's website and use the resulting topics to improve the topic model built on the Yammer dataset. Our modification of LDA uses prior topics to guide the creation of new topics. We find that prior topics can help to improve the output of LDA. Furthermore, we show that topic models can be used to detect similar groups within a corporate social network. In the second part, we introduce NetDive, a web-based tool to improve group management. We present meaningful metrics, mainly based on aggregate statistics, and recommendation that support every day actions of group managers.
Zusammenfassung Soziale Firmennetzwerke wurden zu einem wichtigen Mittel um die Kommunikation innerhalb eines Unternehmens zu verbessern. In dieser Arbeit geht es darum, wie solche Netzwerke analysiert werden können um Managern praktisch umsetzbare Erkenntnisse zu liefern. Wir untersuchen Daten der Yammer Plattform innerhalb der ABB, einem Schwedisch-Schweizerischen, transnationalen Hightech-Konzern. Im ersten Teil der Arbeit analysieren wir die Themen der Yammer Gruppen. Dazu führen wir Latent Dirichlet Allocation (LDA) auf Daten der Website von ABB durch und benutzen die entstehenden Themen um das Modell, erstellt auf dem Yammer Datensatz, zu verbessern. Unsere Modifikation von LDA benutzt vorgegebene Themen um die Entwicklung neuer Themen zu steuern. Wir stellen fest, dass vorgegebene Themen helfen können, das Ergebnis von LDA zu verbessern. Ausserdem zeigen wir wie unsere Modelle benutzt werden können um ähnliche Gruppen innerhalb eines sozialen Firmennetzwerkes zu finden. Im zweiten Teil führen wir NetDive ein, eine web-basierte Anwendung zur Unterstützung des Gruppenmanagements. Wir präsentieren aussagekräftige Metriken, hauptsächlich basierend auf zusammenfassenden Statistiken, und Empfehlungen die die alltäglichen Aktionen von Gruppenmanagern unterstützen.
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