John Scott, What is Social Network Analysis?

#books@socialcomputing @socialcomputing

În cazul în care există întrebări, idei, propuneri, le puteți adresa aici, în comentarii

Încă una colecție: John Scott, Social Network Analysis

#books@socialcomputing @socialcomputing

Cuprinsul cărții "Political Networks"

#books@socialcomputing @socialcomputing

Social Network Analysis and Political Behavior: a Feasibility Study

Studiul de Fezabilitate privind Analiza Rețelelor Sociale și Comportamentul Politic, realizat de Heinz Eulau și Jonathan W. Siegel în 1979, a avut ca scop principal explorarea viabilității utilizării conceptelor din teoria rețelelor sociale în cercetarea comportamentului electoral.

Cercetarea s-a concentrat pe conceptul de "zonă primară" – indivizii cu care o persoană interacționează direct, în special vecinii. Studiul a demonstrat că este fezabil să se colecteze date fiabile și valide despre aceste interacțiuni prin intermediul sondajelor, măsurând aspecte precum durata contactului, intimitatea și frecvența interacțiunilor.  

O observație cheie a fost legată de omogenitatea politică a acestor rețele sociale. Contraintuitiv, s-a constatat că persoanele care nu discutau despre politică cu vecinii lor raportau o omogenitate politică mai mare în zona lor primară decât cele care aveau conversații politice. Aceasta a sugerat că percepția omogenității nu depinde exclusiv de comunicarea verbală explicită, ci și de alte mecanisme.  

Studiul a explorat două mecanisme psihologice potențiale: "proiecția" (atribuirea propriilor opinii politice celorlalți) și "introiecția" (asumarea identificării politice a asociaților din zona primară). Dovezile au fost mai convingătoare pentru introiecție, indicând că indivizii pot prelua orientarea partizană a mediului lor social, un proces influențat și de "efectul de rupere" (predominanța demografică a unui anumit partid, cum ar fi Democrații în eșantionul studiat).  

Deși dimensiunea mică a eșantionului a limitat generalizabilitatea concluziilor, făcându-le doar "sugestive", studiul a confirmat utilitatea analizei rețelelor sociale în înțelegerea efectelor contextuale asupra comportamentului politic. Rezultatele au justificat includerea întrebărilor despre rețelele sociale în studii electorale ulterioare, cu eșantioane mult mai mari, pentru a aprofunda înțelegerea modului în care mediul social influențează atitudinile și comportamentele politice individuale.

https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/106591298103400403

@socialcomputing

Fiecare dintre noi are propria rețea personală. Cine face parte din această rețea și cum se conectează acești oameni între ei spune ceva despre noi și ne influențează modul de a gândi și de a ne comporta. Încă de la naștere, o combinație de factori externi și de alegeri personale determină cine va face parte din rețeaua noastră.

Deși zicala populară „Îți poți alege prietenii, dar nu și familia” are o doză de adevăr, de cele mai multe ori putem alege nivelul de interacțiune pe care îl avem atât cu prietenii, cât și cu familia. De asemenea, alegem dacă ne prezentăm sau nu prietenii familiei.

Cu alte cuvinte, avem o mare influență asupra persoanelor care fac sau nu parte din rețeaua noastră personală, asupra modului în care interacționăm cu ele și asupra modului în care (sau dacă) acești oameni se conectează între ei. Cu toate acestea, nu avem un control complet.

Nu alegem în ce țară, clasă socială sau grup etnic să ne naștem. Acești factori afectează mediul în care suntem socializați inițial, precum și normele care guvernează tiparele de interacțiune socială. În plus, ne naștem într-o familie biologică, care va constitui întotdeauna setul de relații biologice din care putem alege. Cu toate acestea, pe parcursul vieții, deciziile noastre despre ceea ce facem și unde locuim influențează setul de persoane din care ne alegem contactele, prietenii și cunoștințele.

Acele contacte vor afecta, la rândul lor, ceea ce facem și unde locuim, limitând setul de persoane pe care le-am putea întâlni. Procesul este complex, cu influențe în ambele direcții. Consecințele acestui proces pe durata întregii vieți de a interacționa cu oamenii și cu mediul non-social, precum și interacțiunea dintre lumea socială și cea non-socială, le conferă oamenilor atitudini, comportamente și rezultate diferite.

Analiza rețelei personale încearcă să exploreze mediul social și să-i izoleze efectul asupra oamenilor, folosind variația de la o persoană la alta pentru a explica variația în ceea ce credem că mediul social prezice sau afectează. Cu alte cuvinte, analiza rețelei personale este o modalitate de a operaționaliza contextul social.

(Jose Luis Molina, Raffaele Vacca, Christopher McCarty, Miranda Lubbers, Conducting a personal network research, a practical guide)

@socialcomputing

📚 Cum ne ajută analiza rețelelor sociale să înțelegem bullyingul

Într-un studiu realizat pe 438 de elevi de clasa a V-a din Indonezia a folosit analiza rețelelor sociale pentru a înțelege mai bine relațiile de tip agresor–victimă din clasă.

Cercetătorii au construit „hărți” ale relațiilor, folosind două surse de date:

Ce spun chiar elevii implicați (auto-raportări)

Ce spun colegii observatori (raportări de la terți)

Aceste hărți au arătat cine interacționează cu cine, cine este perceput ca agresor și cine ca victimă, și cum se leagă aceste relații între ele.

🔍 Rezultatele principale:

În 39% din cazuri, cele două surse au fost de acord că există o relație bully–victimă, dar direcția (cine e agresorul) era adesea inversată.

Băieții au fost mai des percepuți ca agresori de către colegi, iar relațiile băiat–fată au fost raportate mai des decât cele între persoane de același sex.

Când agresorul și victima erau prieteni, bullyingul era mult mai rar identificat de observatori.

Analiza rețelelor a arătat că elevii percep fenomenul ca fiind centralizat: câțiva agresori „proeminenți” țintesc mai multe persoane, în timp ce majoritatea elevilor nu agresează pe nimeni.

💡 De ce contează analiza rețelelor sociale:

Această metodă permite vizualizarea și măsurarea structurii bullyingului în clasă, identificând nu doar agresorii și victimele, ci și tiparele ascunse: relații reciproce, grupuri care agresează împreună sau cazuri invizibile din interiorul prieteniilor.

Prin combinarea hărților obținute din auto-raportări și observații, școlile pot detecta mai devreme situațiile problematice și pot interveni mai eficient.

@socialcomputing

„Cine face parte din rețeaua ta extinsă? Analiza dimensiunii și omogenității rețelelor de cunoștințe în Țările de Jos”

Un studiu recent publicat în revista "Social Networks" a analizat dimensiunea și omogenitatea rețelelor sociale extinse în rândul populației adulte din Olanda.

Principalele constatări demonstrează că mărimea medie a unei rețele extinse de cunoștințe este de 446 de persoane. Acest indicator este influențat de o serie de factori socio-demografici:

Statusul ocupațional: Persoanele angajate au rețele cu cel puțin 19% mai mari comparativ cu persoanele neangajate.

Structura gospodăriei: Fiecare membru suplimentar al gospodăriei contribuie la o creștere de 8% a numărului de contacte.

Vârsta: Adulții tineri (18-30 de ani) au rețele semnificativ mai mari, cu o medie de 38% mai extinsă decât cea a persoanelor de peste 65 de ani.

Nivelul de educație și venit: Un nivel superior de educație și venit este direct asociat cu o rețea de cunoștințe mai amplă.

Studiul confirmă, de asemenea, o segregare socială puternică, evidențiind că rețelele extinse sunt omogene din punct de vedere al genului și al nivelului de educație. Aceasta implică faptul că indivizii tind să se conecteze cu persoane care le sunt similare.

Aceste rezultate oferă o perspectivă valoroasă asupra modului în care factorii individuali și sociali modelează interacțiunile umane, chiar și la nivelul rețelelor de cunoștințe.

@socialcomputing

Marian-Gabriel Hâncean, Rețelele Sociale în era Facebook. O analiză sociologică.

"Era Facebook" a fost adăugată mai curând din considerente de marketing aici 😏

#books@socialcomputing @socialcomputing

Gephi

@socialcomputing

Într-o lucrare de popularizare a rețelelor sociale personale, Nicholas A. Christakis și James H. Fowler (2009) exemplifică prin situații reale în ce fel suntem, de fapt, rezultatul propriei noastre rețele personale.

Puțini știu probabil că, în cele mai multe cazuri, viitorii parteneri de viață (viitorul soț sau viitoare soție) sunt la maximum două-trei legături sociale distanță, stările de fericire circulă prin intermediul rețelelor sociale. Probabilitatea de a divorța, în cazul în care suntem căsătoriți, crește semnificativ dacă unul dintre prietenii noștri din rețea decide să divorțeze.

Stilul vestimentar, modul în care ne mobilăm casa, destinația de vacanță sau ceea ce mâncăm la micul dejun constituie rezultatul sau efectul direct al interacțiunii noastre cu cei care fac parte din rețeaua noastră personală. Șansele de promovare la locul de muncă sau de obținerea unui loc de muncă mai bine plătit sunt consecința directă a relațiilor noastre sociale.

Marin-Gabriel Hâncean, Rețele sociale în era Facebook. O analiză sociologică

@socialcomputing

Una dintre cele mai recente analize inspirate de experimentul lui Milgram a fost realizată de Bhagat și colaboratorii săi (2016). Conform acestei analize, la nivelul celor 1,59 de miliarde de persoane active pe Facebook în 2016, fiecare persoană se află în medie, la o distanță de 3,57 de legături de oricare altă persoană. Pentru Statele Unite ale Americii, era raportată o separare de 3,46 de grade.

Marin-Gabriel Hâncean, Rețele sociale în era Facebook. O analiză sociologică

@socialcomputing