PCA手法で相性を分析~社内のベストパートナーに贈るホワイトデー~

今年もホワイトデーがやってきましたね。

先月のバレンタインデーでは「ルパンとクラリス大作戦」というテーマで、
女性社員からチョコをもらいました。

なぜチョコを男性社員からもらいにいくのか」・・・
本来なら、チョコは女性社員から渡すものではないのか・・・

という疑問を持ちつつも、(それでもチョコをいただけるのはうれしかったです♪)
面白い企画で楽しませていただきました。

 
そこで、今回のホワイトデーでは、男性社員から女性社員にお返しを渡す組み合わせにひと工夫。

誰が誰に渡すのか。せっかくなので、事前にアンケートをとって、集計結果をもとに分析し、「似た者同士」にペアになってもらおうと企画してみました!

 
アンケートの内容は、画像を見て直感的に質問に回答していくという簡単なもの。
性格・思考の傾向を「素直」「慎重」「ユニーク」などのカテゴリにわけ、回答番号に応じてポイントを振っていきます。

お名前 素直 慎重 ユニーク 単純 挑戦 変わり者 シンプル
Aさん 1 2 1 1 3 0 1
Bさん 2 3 1 0 2 0 1
Cさん 1 3 2 0 1 2 0
・・・ ・・・ ・・・ ・・・ ・・・ ・・・ ・・・ ・・・

 
そして、上記のデータを、「PCA(主成分分析:いわゆる機械学習というやつ)」という手法を用いて、多次元の変数を圧縮しつつ可視化します。

「PCA」とは多種類のデータ(今回なら素直とか慎重など)を要約するためのツールだと思っていただければよいです。
多次元のデータって可視化は難しいですが、「PCA」という手法を使うことによって、人間が見ても理解しやすい結果を得ることができます。

 
実際に上記のデータをもとに分析してみると、以下のようなアウトプットとなりました!

グラフの作成方法は、縦軸横軸ともに、データのばらつき(分散)を最大にするように引きます。
ばらつき・分散という言葉が難しければ、散布図において「最も幅が広くなるように」線を引っ張たのだと感じてもらえれば十分です。

 
こうすることによって、データを一つ一つ見なくても、データの概要をつかむことができます。(数字が回答者Noです)

このままだと少し見づらいので、さらに整えてみました。

 
青い文字が男性社員、赤い文字が女性社員です。
グラフの右下にいる人たちは、挑戦的な思考(男性社員ばかり、、、?)を持っていたり、左上にいる人たちは物事を慎重に取り組む性格だったりするのかもしれません。(※必ずしも当たっているとは限りません)

なんか全体的に見ると、女性陣が中心によっていて、男性陣が外側にいるようにも見えますね。

 
名前が近くにあるほど「似た者同士=相性がよい」結果となります。

このグラフの結果をもとに、男性社員から自分に近い女性社員へお返しを渡していただきました!(男性が固まっているところに女性が一人しかいない場合はやむを得ず遠い方へ、、、)

チャレンジャータイプペア

 

中心部分にいたニュートラルタイプペア

 

女性社員のみなさん、うれしそうな表情で何よりです♪

社内でバレンタインやホワイトデーの企画があるって、社員同士の仲がとても良いなと改めて感じた1日でした。

また、最近人が増えてきたので、今回作成したグラフで社員同士を知るきっかけにもなると嬉しいなと思います。

来年も楽しみにしています!!

 

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