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[ 238] 「派遣労働者」として働くためのチェックリスト
[引用サイト]  http://www.mhlw.go.jp/general/seido/anteikyoku/haken/index.html

このチェックリストは、派遣労働者として就業することを考えていらっしゃる方や、現在、派遣労働者として雇用されている方が、労働者派遣法について雇用前から派遣就業後までの段階ごとに知っておいていただきたい項目を列挙したものです。各項目ごとに詳細を解説していますので、それぞれの項目をクリックしてください。 また、この他、紹介予定派遣に関することは紹介予定派遣の概要を参照して下さい。
◇ 派遣就業しようとしている業務は、労働者派遣が禁止されている業務(港湾運送業務、建設業務、警備業務、病院等における医療関係の業務(紹介予定派遣の場合を除く。))ではありませんか?
◇ 厚生労働大臣の許可を受けている、又は届出を行った適正な派遣元事業主であるかどうか確認しましたか?
◇ 雇入れの際、派遣労働者として雇用されることを派遣元事業主から明示されましたか?あるいは、既に雇い入れられていた場合には、労働者派遣の対象となることについて明示され、かつ、同意を求められましたか?
◇ 派遣労働者の雇用の安定を図るため、派遣元事業主及び派遣先が講ずべき措置が定められていることを御存知ですか?
◇ 派遣先又は派遣元の担当者から、派遣就業に先立って事業所を訪問して面接を受けるよう強要されませんでしたか?
◇ 就業条件及び派遣受入期間の制限に抵触する日について派遣就業の前に書面で派遣元事業主から明示がありましたか?
◇ 雇用保険、健康保険及び厚生年金保険に未加入の場合には、その具体的な理由について通知されましたか?
◇ 派遣元事業主だけでなく、派遣先にも労働基準法、労働安全衛生法、男女雇用機会均等法等の一定の規定が特例的に適用されることを御存知ですか?
◇ 派遣先は、派遣先の事業所その他派遣就業の場所ごとの同一の業務(政令で定める業務(26業務)の場合など一部例外があります。)について、派遣元事業主から派遣可能期間(最長3年)を超えて継続して労働者派遣の役務の提供を受けてはならないことになっています(以下「派遣受入期間の制限」といいます。)が、この派遣受入期間の制限を超えて派遣就業していませんか?
◇ 派遣先が派遣受入期間の制限に違反していた場合に、派遣先への是正のための指導、雇入れ勧告、公表の制度があることを御存知ですか?
◇ 派遣就業に関する違法事案について厚生労働大臣に申告したところ、解雇など不利益な取扱いを受けませんでしたか?
「令」 : 労働者派遣事業の適正な運営の確保及び派遣労働者の就業条件の整備等に関する法律施行令(昭和61年政令第95号)
「則」 : 労働者派遣事業の適正な運営の確保及び派遣労働者の就業条件の整備等に関する法律施行規則(昭和61年労働省令第20号)

 

[ 239] ITmediaニュース:研究対象としての「mixi」
[引用サイト]  http://www.itmedia.co.jp/news/articles/0509/14/news040.html

mixiを社会学の視点で分析する試みが始まった。人間関係はどのように広がっていくのか――mixiの巨大ネットワークを分析すると、独特の人間マップが見えてくる。
ソーシャルネットワーキングサービス(SNS)に、社会学からアプローチする研究が始まっている。SNSのコミュニティーは、人間同士のつながりを把握できる貴重なサンプル。解析すれば、人脈の広がり方や情報の伝わり方の解明につながりそうだ。
研究は、社会学の「ネットワーク分析」の視点で行われた。ネットワーク分析とは、個人の行動を、その人の意思や属性ではなく、その人を取り巻く環境――ネットワーク――によって説明しようという手法だ。
実社会の人間関係ネットワークを明らかにするには、個人に対して「Aさんとは友人ですか? Bさんとはどういった関係ですか?」と詳細に質問するなど地道な作業が必要。取れるデータの量も限られる。しかしmixiなら、36万人規模(データ取得当時)の人脈が友人リンク「マイミクシィ」(マイミク)を通じて可視化されており、大量の人間関係をそのまま分析できる。
マイミクの多い少数のユーザー同士は非常に濃くつながっており、彼らがハブとなって全体の人間関係をつないでいるようだ。マイミクが41人以上のユーザーは全体の4.8%に過ぎないが、構成するリンクは全体の33.6%を占める。一方、マイミクが5人以下のユーザー(全体の50.9%)が構成するリンクは、全体のリンクのわずか9.5%に過ぎない。
マイミクが少ないユーザーが、効率的にマイミクを増やせる仕組みを作ってやれば、mixi内部の人間関係はまだまだ濃くなるだろう――東京大学21世紀COEものづくり経営研究センターの安田雪特任助教授はこう指摘する。
高密度にリンクしているユーザーの固まりを解析すると、mixiには珍しい構造が見られるという。一般的に、ある固まりに所属するノード数は、固まりが大きくなるにつれてなだらかに増えていくが、mixiの場合は、固まりの規模がある一定に達すると「スキップ」が起き、一気に大規模な固まりにふくれあがるのだ。中間的な規模のかたまりがほとんど存在せず、「世界で初めて発見されたユニークな構造」(湯田研究員)という。
湯田研究員は、2つの仮説を立ててスキップの理由を検証した。コミュニティーでオフ会を行った際に一気にリンクが増えるという「コミュニティ効果」モデルと、ユーザー同士が「足あと」をたどったり、検索し合うなどしてランダムに結合する「検索効果モデル」だ。コミュニティー効果モデルで計算するとスキップが弱く発現し、検索効果モデルでは強く発現したといい、この2つがスキップの要因となっている可能性は高いが、スキップを完全に解明するにはさらなる研究が必要という。
mixiには「ネットワークの地平線」を超える作用があると湯田研究員は言う。リアルの世界では、自分から見えている人間関係は、自分の直接の友人まで。友人の友人がどんな人か知る機会はそう多くない。しかしmixiなら、マイミクシィをたどったり、友人の日記のコメント欄を見ることで、友人の友人の人となりを知る――「人間関係をたぐる」(湯田研究員)ことができる。“たぐり”の作用を理解することが、mixiの人間関係ネットワークの特性を理解するキーのひとつになりそうだ。
mixiのネットワーク分析は、同じ興味を持った人が集まって意見を交わせる場・コミュニティーにも及ぶ。産業総合研究所の情報技術研究部門知的コンテンツグループの松尾豊研究員などのグループは、コミュニティー間のつながりを解析した。
ユーザー数上位200位までのコミュニティーから2つを取り出し、共通して入っているユーザーの割合が高いほどコミュニティー間の関連性が深いと定義。関連の深いコミュニティー同士をつないでマップ化すると、同じ分野のコミュニティー同士が近くに並んだ。
ネットワーク内のコミュニティーには2つの特徴が見られたという。(1)分野同士をつなぐハブとなるコミュニティー、(2)分野をどんどん詳細化・マニアック化していくコミュニティー――だ。
早稲田大学大学院国際情報通信研究科の森祐治氏は、マーケティングシミュレーションにmixi研究の成果が生かせそうだと期待する。人間関係ネットワークが情報伝達や購買の判断にどう影響するかが、mixi内のネットワーク分析から見えてきそうだ。
研究を進めるにあたっての課題は多い。mixiのネットワークは大きすぎて分析が難しい上、イー・マーキュリーが提供したデータだけでは、マーケティングシミュレーションに生かすには十分ではないという。しかしこれ以上の情報提供を求めるのも、個人情報の保護などの観点から難しそうだ。安田特任教授は「mixi上の人間関係の所有者は誰なのだろうか。イー・マーキュリーの社長なのか、ユーザー個人なのか」と問題を提起する。
mixiは今後どう発展するだろうか。国立情報学研究所の大向一輝氏は「個人の“多重人格性”を保持しながら、サービスをどう進めるかが課題」と指摘する。ユーザーは現実社会で複数のコミュニティーに所属しており、コミュニティーごとにさまざまな“顔”を使い分けていることが多い。mixiは、すべてのマイミクに対して同じ顔しか見せられないため、マイミクが増えるにつれ息苦しくなってやめてしまうユーザーも少なくない。
「SNSとブログとメッセンジャーは、広い意味では同じだ」と湯田研究員は指摘する。ユーザー同士がネットを介して直接つながるという意味では、3者に変わりはない。国内SNS界では競合らしい競合のいないmixiだが、高機能化したブログやメッセンジャーとしのぎを削っていくことになるのかもしれない。

 

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