公司年会分组游戏，总有人扎堆熟面孔，而另一些人默默坐在角落。如果能提前看出团队里的“小圈子”，或许能更好安排协作。这背后其实用到了社交网络分析中的社区发现技术，而你手里的办公软件，也能玩转这套逻辑。
社区发现不只是学术词
社区发现听起来像科研术语，其实它解决的问题很日常：一群人里，谁和谁更亲近？比如微信群里，总有几个频繁互动的小群组；项目协作时，某些成员总是固定搭档。这些隐性关系网，通过简单的数据分析就能浮现出来。
Excel也能画出关系图
不需要复杂的工具，Excel 就能处理小型社交网络数据。假设你有部门内10个人的沟通记录，可以整理成“发送人-接收人-次数”的表格。用条件格式标出高频互动对，再用“关系图”插件（如 Microsoft Power BI 插件）生成节点连线图，强连接群体自然显现。
比如：
发送人 接收人 次数
张伟 李娜 12
李娜 王磊 8
张伟 王磊 5
...选中数据区域，插入“层级结构图”或“网络图”，就能看到谁是中心节点，哪个三人组互动最密。
用颜色标记潜在社区
在 Excel 中给不同部门填充颜色，观察跨色连接数量。如果技术部内部连线密集，但和市场部只有零星几条，说明两个社区边界清晰。这种视觉区分，比数字更直观。
进阶一点，可以用公式计算每个人的“内部互动占比”。例如，张伟共沟通20次，其中15次在本部门，占比75%。这类人可能是社区核心，但跨圈能力弱。
社区发现帮你看清协作盲区
某次项目复盘发现，设计稿反复修改，问题出在信息断层。用上述方法分析沟通数据后，发现UI和开发之间几乎没有直接交流，全靠产品经理中转。这个“缺失的连接”正是效率瓶颈。调整站会分组后，问题明显缓解。
类似场景还出现在跨部门培训、客户资源分配中。看清现有社区结构，才能打破信息孤岛。
别忽视那些“边缘人”
分析结果里总会有一些人连接稀疏，看似游离在外。但他们可能掌握独特资源，或是新老群体之间的潜在桥梁。社区发现不是为了贴标签，而是让组织关系更透明。
下次开团队建设前，不妨花半小时整理最近的协作数据。你可能会发现，真正的“团宠”不一定是话最多的那个。