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A Network Data Science Approach to People Analytics

机译：一种网络数据科学方法分析

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The best companies compete with people analytics. They maximize the business value of their people to gain competitive advantage. This article proposes a network data science approach to people analytics. Using data from a software development organization, the article models developer contributions to project repositories as a bipartite weighted graph. This graph is projected into a weighted one-mode developer network to model collaboration. Techniques applied include centrality metrics, power-law estimation, community detection, and complex network dynamics. Among other results, the authors validate the existence of power-law relationships on project sizes (number of developers). As a methodological contribution, the article demonstrates how network data science can be used to derive a broad spectrum of insights about employee effort and collaboration in organizations. The authors discuss implications for managers and future research directions.
机译：最好的公司与人分析竞争。他们最大限度地提高人民的商业价值，以获得竞争优势。本文提出了对人们分析的网络数据科学方法。使用来自软件开发组织的数据，文章模拟开发人员对项目存储库的贡献作为双方加权图。将该图形投影到加权单模式开发人员网络中以模拟协作。应用的技术包括中心度量，幂律估计，社区检测和复杂的网络动态。除其他结果之外，作者验证了项目规模（开发人员数量）的权力关系的存在。作为一种方法论贡献，本文展示了网络数据科学如何用于推导出对组织中员工努力和合作的广泛的见解。作者讨论了对管理人员和未来的研究方向的影响。

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