Multi-channel communication in organizational networks: a computational framework for alignment analysis and role identification

The frequent misalignment between an organization's formal hierarchy and its informal, emergent collaboration network presents a significant diagnostic challenge. This thesis addresses this gap by presenting a comprehensive analytical framework designed to model digital collaboration traces by analyzing communication patterns from email and call metadata. It employs a multi-perspective SNA toolkit to: (1) identify behavioral profiles; (2) quantify formal-informal alignment; (3) analyze hierarchy-based communication; and (4) classify supervisors using network and brokerage features. Applying this framework to a real-world Italian banking company yielded key empirical insights, including the identification of stable behavioral archetypes and a critical, channel-dependent brokerage distinction: emails highlight informal influence by non-supervisors, while calls link brokerage strongly to formal supervisors. Furthermore, a central finding reconciles different coordination scales, showing that emails align strongly with broad formal divisions, favoring within-unit cohesion, while calls adhere more closely to the local reporting line, serving functions of vertical escalation and essential cross-division bridging. Finally, managerial status proved highly recoverable from network signals, with calls providing a superior predictive capability compared to emails, and structural-hole metrics contributing significant, model-dependent predictive power beyond standard centralities. This framework delivers a robust diagnosis of operational reality, revealing the true collaboration fabric beyond static charts and providing a data-driven foundation to support managerial insight and organizational decision-making.

La frequente discrepanza tra la gerarchia formale di un’organizzazione e le reti di collaborazione che emergono spontaneamente rappresenta una sfida cruciale per la diagnosi del funzionamento reale delle strutture aziendali. Questa tesi affronta tale problematica proponendo un quadro analitico integrato per modellare le tracce digitali della collaborazione interna, attraverso l’analisi dei pattern comunicativi estratti dai metadati di email e chiamate/videochiamate. Il lavoro adotta un approccio di Social Network Analysis multi-prospettico, articolato in quattro obiettivi principali: (1) identificare profili comportamentali ricorrenti; (2) quantificare l’allineamento tra reti formali e informali; (3) analizzare le dinamiche comunicative in funzione della posizione gerarchica; e (4) classificare i ruoli manageriali mediante indicatori di rete e di brokeraggio. L’applicazione del framework a una grande azienda bancaria italiana ha prodotto risultati empirici rilevanti: l’individuazione di archetipi comportamentali stabili e la scoperta di una distinzione critica, dipendente dal canale comunicativo. Le interazioni via email evidenziano infatti forme di influenza informale esercitate da non-manager, mentre le reti telefoniche associano il brokeraggio in modo marcato ai ruoli dirigenziali. Un risultato centrale mostra inoltre come i due canali riflettano scale diverse di coordinamento: le email rispecchiano la struttura dei reparti formali, promuovendo coesione interna, mentre le chiamate seguono più fedelmente la linea gerarchica locale, facilitando sia l’escalation verticale sia il collegamento tra divisioni. Infine, lo status manageriale risulta altamente prevedibile a partire dai segnali di rete, con le chiamate/videochiamate che forniscono le migliori prestazioni predittive e le misure di structural holes che aggiungono un contributo informativo significativo oltre alle misure di centralità tradizionali. Complessivamente, il framework proposto offre una diagnosi approfondita della realtà operativa, mettendo in luce la trama effettiva delle collaborazioni e fornendo una base quantitativa per la diagnosi e la strategia organizzativa.