In this study we propose a method based on e-mail social network analysis to compare the communication behavior of managers who voluntarily quit their job and managers who decide to stay. Collecting 18 months of e-mail, we analyzed the communication behavior of 866 managers, out of which 111 left a large global service company. We compared differences in communication patterns by computing social network metrics, such as betweenness and closeness centrality, and content analysis indicators, such as emotionality and complexity of the language used. To study the emergence of managers' disengagement, we made a distinction based on the period of e-mail data examined. We observed communications during months 5 and 4 before managers left, and found significant variations in both their network structure and use of language. Results indicate that on average managers who quit had lower closeness centrality and less engaged conversations. In addition, managers who chose to quit tended to shift their communication behavior starting from 5 months before leaving, by increasing their degree and closeness centrality, the complexity of their language, as well as their oscillations in betweenness centrality and the number of "nudges" they need to send to peers before getting an answer.


翻译:在这项研究中,我们提出了一个基于电子邮件社会网络分析的方法,以比较自愿辞职的管理人员和决定留下的管理人员的沟通行为。收集了18个月的电子邮件,我们分析了866名管理人员的沟通行为,其中111名管理人员离开一个大型全球服务公司。我们通过计算社交网络衡量标准,例如之间和密切之间的中心地位和内容分析指标,以及内容分析指标,例如所用语言的情感和复杂性等,比较了通信模式的差异。为了研究管理人员脱离接触的出现,我们根据所审查的电子邮件数据周期作了区分。我们在管理人员离开之前的5和4个月中观察了通信,发现他们的网络结构和语言使用存在重大差异。结果显示,平均而言,辞职的管理人员的亲密中心地位较低,参与对话较少。此外,选择退出的管理人员倾向于从离开前5个月开始改变其沟通行为,其语言的高度和密切中心地位、复杂性,以及他们在得到答案之前需要向同行发送的“评论”数量。

0
下载
关闭预览

相关内容

Networking:IFIP International Conferences on Networking。 Explanation:国际网络会议。 Publisher:IFIP。 SIT: http://dblp.uni-trier.de/db/conf/networking/index.html
专知会员服务
123+阅读 · 2020年9月8日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
人工智能 | NIPS 2019等国际会议信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2019年3月21日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
笔记 | Sentiment Analysis
黑龙江大学自然语言处理实验室
10+阅读 · 2018年5月6日
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28日
计算机类 | 国际会议信息7条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年11月17日
【计算机类】期刊专刊/国际会议截稿信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年10月13日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
0+阅读 · 2021年7月7日
VIP会员
相关资讯
人工智能 | NIPS 2019等国际会议信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2019年3月21日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
笔记 | Sentiment Analysis
黑龙江大学自然语言处理实验室
10+阅读 · 2018年5月6日
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28日
计算机类 | 国际会议信息7条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年11月17日
【计算机类】期刊专刊/国际会议截稿信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年10月13日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员