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

SocialCapitalCompanion (SCC) este o aplicație pentru telefoanele mobile cu sistem de operare Android, concepută pentru a-i ajuta pe utilizatori să-și cartografieze și să-și analizeze rețeaua socială personală. Funcționând ca un jurnal digital al interacțiunilor, aplicația permite colectarea de date calitative și cantitative despre dinamica socială a utilizatorului.

Funcții și Mod de Utilizare
Aplicația se bazează pe principiul colectării datelor direct de la utilizator, în timp real, pentru a crea o reprezentare dinamică a rețelei.

Jurnalizarea Interacțiunilor ✍️

Utilizatorul introduce manual date despre interacțiunile avute. Fiecare înregistrare poate include numele persoanei (un nod în rețea), tipul de contact (apel, mesaj, întâlnire față în față), durata, contextul și chiar o notă despre emoțiile resimțite.

Cartografierea și Vizualizarea Rețelei 🗺

Pe baza datelor din jurnal, aplicația generează automat o vizualizare a rețelei sociale, similară cu cele create cu biblioteci precum Pyvis sau NetworkX.

Această hartă vizuală arată nodurile (persoanele) și muchiile (relațiile).

Frecvența și tipul interacțiunilor pot fi reprezentate vizual (de exemplu, prin grosimea muchiilor sau prin culori), oferind o perspectivă intuitivă asupra apropierii și a tipologiei relațiilor.

Analiza Datelor Sociale 📊

SCC transformă datele brute în analize și statistici, oferindu-i utilizatorului o imagine de ansamblu asupra propriului capital social. Aplicația poate oferi informații despre:

Centralitate: Cine sunt cei mai importanți sau mai frecvent contactați "actori" din rețea.

Comunități: Identificarea grupurilor sociale distincte (de ex., colegi, familie, prieteni).

Dinamica interacțiunilor: Cum se schimbă relațiile în timp.

Instalare și Compatibilitate
Aplicația este disponibilă ca fișier SCC-Preview.apk și poate fi descărcată de pe site-ul Universității din Konstanz.

Deoarece nu este disponibilă în Google Play Store, utilizatorii trebuie să permită instalarea de aplicații din surse necunoscute din setările de securitate ale dispozitivului. Chiar dacă este o versiune veche, compatibilă cu Android 4.0 sau mai nou, funcțiile de bază rămân relevante pentru a înțelege conceptul de analiză a rețelelor sociale.

Articolul care descrie funcționalitatea SCC (engleză)

Fișierul .apk poate fi descărcat de aici (e sigur).

#soft@socialcomputing @socialcomputing

Despre cazul TUX în Republica Moldova și un eventual risc de securitate:

Acest eveniment nu mai este doar o fraudă financiară, ci o operațiune de culegere de informații (intelligence), cu consecințe severe asupra securității naționale.

Pericolul din Perspectiva Analizei Rețelelor (Network Analysis)
Prin sistemul de referale, proiectul TUX sau entitatea care îl controlează a obținut o hartă digitală a rețelelor umane de încredere din interiorul structurilor de forță ale statului. Aceasta este o formă de analiză a rețelelor sociale (Social Network Analysis - SNA), dar aplicată pe o bază de date reală, generată prin fraudă.

Iată de ce este periculos, folosind concepte din analiza rețelelor:

1. Identificarea Nodurilor Critice (Centrality)
Analiza rețelelor permite identificarea rapidă a celor mai importante persoane (numite noduri) din sistem:

Betweenness Centrality (Centralitatea de Intermediere): Identifică angajații care fac legătura între grupuri sau departamente diferite (de exemplu, un ofițer din SIS care a recrutat pe cineva din MAI). Acești indivizi sunt punți critice. Compromiterea lor afectează fluxul de informații și coeziunea rețelei.

Degree Centrality (Centralitatea de Grad): Identifică recrutorii cheie (cei care au atras cel mai mare număr de colegi). Aceste persoane exercită o influență socială semnificativă în mediul lor profesional și pot fi folosite pentru a propaga dezinformare sau pentru a influența decizii.

2. Evaluarea Vulnerabilității (Cluster Identification)
Datele relaționale permit gruparea rapidă a participanților:

Identificarea Echipei/Departamentului: Prin urmărirea lanțului de referale, se pot identifica rapid grupuri strânse de colegi care lucrează împreună (de exemplu, o întreagă secție a unei direcții a participat la piramidă). Acest lucru arată că un întreg segment operațional este vulnerabil financiar și poate fi șantajat în masă.

Vulnerabilitatea Top-Down: Dacă recrutorul inițial a fost un ofițer superior, se confirmă o vulnerabilitate ierarhică, arătând că influența financiară (și riscul de șantaj) se poate răspândi rapid de sus în jos.

3. Exploatarea Legăturilor de Încredere
O schemă piramidală se bazează pe încrederea interpersonală. Faptul că un angajat de securitate de rang înalt și-a folosit poziția de încredere pentru a recruta colegi (și, eventual, subordonați) arată că această rețea de încredere a fost deja exploatată și compromisă.

Actorul ostil care deține această hartă știe exact cui să se adreseze (nodurile centrale) pentru a obține informații sau favoruri, știind că aceștia se află sub presiunea pierderii financiare și a rușinii.

Consecințe la Nivel Național
Această situație creează o breșă structurală în sistemul de securitate, cu trei consecințe majore:

Risc de Spionaj și Infiltrare: Cel care deține baza de date a referalelor TUX are o listă de contacte gata pregătită pentru a iniția operațiuni de șantaj sau recrutare, direcționate precis către ofițeri vulnerabili din SIS, MAI și SPPS.

Compromiterea Deciziilor: Un grup semnificativ de funcționari publici care au pierdut bani vor lua decizii (de angajare, operaționale, financiare) sub influența necesității de a-și recupera pierderile, devenind mult mai susceptibili la corupție.

Pierderea Încrederii Interne: Faptul că unii angajați au exploatat încrederea colegilor lor în scopul unei scheme ilegale va duce la o pierdere masivă a încrederii interne în cadrul structurilor de forță, afectând colaborarea și eficiența operațională pe termen lung.

Pe scurt, datele relaționale colectate prin referalele TUX nu sunt doar o listă de nume, ci o diagramă de vulnerabilitate pentru aparatul de stat al Republicii Moldova.

@socialcomputing

Cea mai mare parte a literaturii dedicate analizei rețelelor sociale este în engleză, ceea ce înseamnă fără o cunoaștere minimă a limbii e complicat să te aprofundezi în acest domeniu. Pentru cei care se descurcă mai bine în rusă, poftim o lucrare, cu un limbaj destul de accesibil:

Мэтью О Джексон, Человеческие сети [Как социальное положение влияет на наши возможности, взгляды и поведение]

Atenție! Formatul fișierului - FB2

PS: Pentru începători recomand cursul Universității din California de pe Coursera

#books@socialcomputing @socialcomputing

Connected, o carte despre puterea rețelelor sociale asupra oamenilor, reprezintă un rezultat al interconectării activității a doi cercetători, Dr. Nicholas A. CHRISTAKIS și Dr. James H. FOWLER. „Numeroși oameni cu care suntem conectați au jucat un rol decisiv în apariția acestei cărți”, susțin autorii care subliniază că un prieten comun a inițiat „un lanț lung de prezentări ce au conectat oameni care, anterior, se aflau la distanță unii de ceilalți”.

Specialist în medicină și sociologie, Dr. CHRISTAKIS este profesor de sociologie medicală şi medicină la Harvard Medical School, respectiv profesor de sociologie la Harvard Faculty of Arts and Sciences. De mai bine de 15 ani, Dr. CHRISTAKIS cercetează modul în care factorii sociali și interacțiunile sociale afectează sănătatea și longevitatea, fiind recunoscut pentru studiile sale despre formarea și funcționarea rețelelor sociale. În anul 2009, Dr. CHRISTAKIS a fost nominalizat de revista Time drept una dintre cele mai influente personalități ale lumii.

Dr. FOWLER este politolog, profesor asociat la University of California și la Center for Wireless and Population Health Systems, fiind recunoscut pentru studiile despre rețelele sociale, economia comportamentală, implicarea politică și genetica politică.
Interese comune, conexe, au unit doi specialiști care nu se cunoșteau si care se aflau la distanță, în susținerea ideii că „întregul este mai bun decât suma părților implicate”.

Connected a apărut în 2009, fiind tradusă ulterior în aproape 20 de limbi. Cartea a fost considerată cea mai bună a anului în topul Best Innovation and Design Books, a obținut premiul Books for a Better Life și a beneficiat de o prezentare specială în New York Times Magazine.

Connected a fost tradusă în limba română în anul 2015, fiind inclusă în colecția „Outliers” a editurii Curtea Veche Publishing, colecție în care se regăsesc cărți ale autorilor care se remarcă pentru că sunt mereu cu un pas înaintea tuturor, dezvăluind tendințele societății, economiei mondiale, culturii globale și digitale.

Deși poate fi percepută ca un studiu sociologic al relațiilor interumane, al rețelelor sociale, cartea reprezintă o sinteză multidisciplinară (sociologie, medicină, psihologie, politologie, teologie, tehnologie/ mediul online) prin care autorii atrag atenția cu privire la puterea rețelelor sociale și analizează modul în care acestea ne modelează viața.

Sursa: Revista Intelligence (SRI)

Poate fi achiziționată pe Elefant.md

#books@socialcomputing @socialcomputing

Ideea de contaminare în cadrul rețelei sociale se sprijină pe tendința oamenilor de a se imita unii pe alții. Obezitatea poate fi transmisă în cadrul unei rețele sociale la fel cum decizia de a slăbi poate fi determinată de hotărârea unui prieten al prietenului tău de a ține o cură de slăbire. Contaminarea prin rețeaua socială este argumentată pornind de la exemple precum crizele de râs, durerile de spate, sinucidere, practici sexuale sau idei politice.

Deși autorii susțin că „încă nu știm dacă Internetul va crește viteza sau extinderea contaminării în general” la o scară mult mai mare, fenomenul contaminării poate fi lesne observat și în zilele noastre, un exemplu elocvent în acest sens fiind criza imigranților din Siria. Extinderea rețelei Internet, accesul la platforme de socializare precum Facebook sau Twitter, fluxul informațiilor prin intermediul diferitelor forme media au făcut ca persoane aflate la distanță de evenimente să fie influențate chiar și la nivel emoțional. Mai mult, influența fenomenului se poate observa și în reacțiile și deciziile unor guverne occidentale.

Multe exemple, chiar și istorice (de pildă, „mania dansului”, fenomen înregistrat în Europa secolului al XIV-lea), studii și rezultate ale unor cercetări sunt prezentate pentru a susține că fenomenul contaminării există la nivelul rețelelor sociale, autorii identificând argumente pentru producerea acestuia, dar fiind mai puțin preocupați de modul în care se propagă.

Dr. CHRISTAKIS și Dr. FOWLER afirmă că tendința de a forma rețele sociale face parte din moștenirea noastră biologică, creierul uman fiind construit în acest sens. Dacă unui om i se induce ideea că va sfârși deconectat, credința lui în forțele supranaturale, în Dumnezeu, va crește. „Credințele religioase sunt parțial înrădăcinate în creierul nostru și se leagă de dorința noastră de a avea o conexiune socială cu ceilalți, nu doar o conexiune spirituală cu Dumnezeu”. Religia este percepută ca o modalitate de a crea rețele sociale, putând fi înțeleasă doar prin studierea rolului pe care îl are în funcționarea rețelelor sociale. „Nu există atei în tranșee, mai ales dacă ești singur în tranșee”, susțin autorii.

Mai mult, rețelele sociale ne sunt înscrise în gene. Numărul de prieteni, localizarea în centrul sau la periferia rețelei sunt stabilite genetic. Omul este, de fapt, Homo dictyous (omul rețelelor), altruist, cooperant, dar și egoist și răzbunător, diferit de Homo economicus (John Stuart Mill), care își urmărește doar propriul interes pentru a obține câștiguri personale maxime cu cel mai mic cost posibil. „Altruismul, cooperarea, dorința de a pedepsi și de a profita de pe urma altora ne sunt înscrise în ADN”, susțin autorii.

Sursa: Revista Intelligence (SRI) @socialcomputing

Tocmai mi-a venit de la Elefant.md

#books@socialcomputing