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

Faimosul experiment realizat pe un trotuar de psihologul Stanley Milgram demonstrează importanța conduitei mai multor oameni. În două după-amiezi reci de iarnă din anul 1968, în New York, Milgram a studiat comportamentul a 1424 trecători în timp ce mergeau pe o porțiune de 15 metri a unui trotuar.

El a poziționat pe trotuar "grupuri-stimul", variind în mărime de la 1 la 15 voluntari. La un anumit semnal, aceste grupuri fictive se opreau și se uitau timp de exact un minut spre o fereastră de la etajul al șaselea al unei clădiri învecinate.

Nu se vedea nimic interesant la acea fereastră, doar un al individ care lucra pentru Milgram. Rezultatele au fost filmate, iar voluntarii au calculat mai târziu numărul persoanelor care s-au oprit ori au privit în direcția în care se uitau membrii grupului-stimul. În timp ce 4% dintre trecători s-au oprit lângă un "grup" format dintr-o singură persoană care se uita în sus, 40% s-au oprit atunci când erau 15 persoane într-un grup-stimul. În mod evident, deciziile trecătorilor de a copia un comportament au fost influențate de dimensiunea grupului care îl afișa.

Un procent chiar mai mare de trecători au imitat comportamentul incomplet: s-au uitat în sus în direcția în care priveau și membrii grupului-stimul, dar nu s-au oprit. În timp ce o persoană a influențat 42% dintre trecători să privească în sus, 86% dintre trecători s-au uitat în sus dacă au văzut 15 persoane care făceau acest lucru. Mai interesant decât această diferență este faptul că un grup-stimul din 5 oameni a reușit să influențeze aproape la fel de mulți trecători ca și grupul format din 15 oameni. În concluzie, în situația respectivă, grupurile mai mari de 5 persoane nu au avut un efect suplimentar notabil asupra acțiunilor trecătorilor.

Dr. Nicholas A. Christakis, Dr. James H. Fowler, Connected

Propriile studii ne-au arătat că propagarea influenței în rețele sociale ține cont de ceea ce am numit "Regula celor trei trepte de influență". Tot ceea ce facem și spunem, tinde să se transmită în rețeaua noastră, având un anumit impact asupra prietenilor noștri (o treaptă), asupra prietenilor prietenilor noștri (două trepte) și asupra prietenilor pritenilor pritenilor noștri (trei trepte). Influența noastră dispare treptat și încetează să mai aibă un efect observabil asupra persoanelor care se află mai departe de frontiera socială care se găsește la a treia treaptă. În același mod, suntem și noi influențați de prieteni în limita celor trei trepte, dar, în general, nu mai departe.

Regula celor trei trepte se aplică unei categorii largi de atitudini, sentimente și comportamente, dar și unei varietăți de fenomene diverse, precum opiniile politice, obezitatea și fericirea. Alți cercetători au adus dovezi că în rețelele de inventatori ideile inovative par să se propage la trei trepte, astfel încât creativitatea unui inventator îi influențează pe colegii acestuia, pe colegii colegii și pe colgeii celor din urmă. La fel, recomandările verbale cu privire la problemele zilnice (cum să găsești un profesor de pian bun sau un cămin pentru un animal de companie) tind să se propage și ele la trei trepte.

Există trei motive din cauza cărora influența noastră este limitată. Mai întâi, la fel ca micile valuri ce se formează atunci când arunci o piatră într-un lac liniștit, influența pe care o avem asupra altora poate dispărea. Piatra mișcă din loc o anumită cantitate de apă atunci când este aruncată, dar energia valului se reduce pe măsură ce acesta se propagă. Din punct devedere social, putem spune că se manifestă o deteriorare a fidelității informației pe măsură ce este transmisă, la fel ca în jocul "telefonul fără fir". Deci, dacă renunți la fumat sau susții un anumit candidat politic, până să ajungă această informație la prietenii prietenilor prietenilor tăi, persoana în cauză s-a putea să nu aibă informații corecte sau sigure despre ceea ce ai făcut de fapt. Numim acest lucru explicația deteriorării intrinseci.

Dr. Nicholas A. Christakis, Dr. James H. Fowler, Connected

În al doilea rând, influența poate scădea din cauza unei evoluții inevitabile a rețelei, care face instabile legăturile ce depășesc cele trei trepte. Conexiunile din rețea nu durează o eternitate. Prietenii încetează să mai fie prieteni. Vecinii se mută. Soții divorțează. Oamenii mor. Singura modalitate de a pierde o conexiune directă cu cineva cunoscut este dispariția legăturii înseși. Dar pentru o persoană aflată la trei trepte distanță de tine oricare dintre cele trei legături poate fi tăiată, așa că tu vei pierde cel puțin o conexiune dintre voi.

Așadar, în general, nu putem avea legături stabile cu persoane aflate la patru trepte distanță, dată fiind modificarea constantă a legăturilor. În consecință, nu influențăm și nu suntem influențați de persoanele aflate la patru trepte distanță sau mai mult. Numim acest lucru explicația instabilității rețelei.

14 noiembrie - Ziua Sociologului

Oamenii fericiți se vor alege unii pe alții ca prieteni sau se vor expune acelorași medii care le provoacă tuturor fericirea, în același timp. Însă analizele noastre ne-au permis să ne adaptăm la aceste efecte. Și am aflat că această comasare se datorează efectului cauzal al fericirii unei persoane asupra celeilalte.

Analiza matematică a rețelei sugerează că o persoană este cu 15% mai predispusă la fericire dacă o persoană la care este conectată direct (aflată la o treaptă distanță) este fericită. Răspândirea fericirii nu se oprește aici. Efectul fericirii pentru oameni aflați la două trepte distanță (prietenul unui prieten) este de aproximativ 10%, iar pentru oamenii aflați la trei trepte distanță (prietenul prietenului unui prieten) este de aproximativ 6%. La patru trepte distanță efectul dispare.

Emoțiile (și după cum vom vedea mai târziu, normele și comportamentele) se propagă în rețele sociale de la o persoană la alta, dar nu se răspândesc în toată lumea. La fel cum cercurile propagate concentric în apă dispar în cele din urmă, și cercul fericirii unui individ dispare treptat din rețeaua socială.

Dr. Nicholas A. Christakis, Dr. James H. Fowler, Connected

Te-ai putea întreba dacă nu cumva avem de-a face cu o problemă asemănătoare aceleia cu oul sau găina. La urma urmei, este posibil să-ți imaginezi că atunci când devii fericit, ai tendința să atragi mai mulți prieteni, care, la rândul lor, au o mulțime de prieteni. Acest lucru ar însemna că fericirea conduce rețeaua, mai degrabă decât invers. Însă atunci când am examinat modul în care rețeaua se schimbă de-a lungul timpului, am descoperit că oamenii fericiți nu au tendința de a deveni mai centrali.

Așadar, deținerea unui cerc social larg te poate face fericit, dar dacă ești fericit, acest lucru nu îți lărgește neapărat cercul social. Localizarea ta în centrul rețelei duce la fericire, mai degrabă decât invers. Structura rețelei și locul tău în cadrul ei contează cel mai mult.

Dr. Nicholas A. Christakis, Dr. James H. Fowler, Connected

Aici am cartografiat telegramosfera moldovenească. Rețeaua construită pornind de la canalul lui Ciorici, până la 3 grade (similare-similare-similare).

Nodurile sunt colorate pe nivel (distanța față de canalul focal):

Nivel 0 = roșu (canal inițial)
Nivel 1 = portocaliu
Nivel 2 = galben
Nivel 3 = verde

Nodurile au dimensiune proporțională cu numărul de abonați

Hover arată titlul, subscribers și nivelul

Pentru extragerea datelor a canalelor similare am folosit Telethon.

Vizualizarea interactivă o puteți vedea aici

Pentru o navigare mai ușoară, aveți aici trei categorii de postări:

#books@socialcomputing - Cărți (recomandări și format electronic)

#soft@socialcomputing - Soft pentru analiza rețelelor și simulări

#cursuri@socialcomputing - cursuri online recomandate

Despre Betweeness Centrality. În fond, e vorba de actorii care pot juca cel mai bine rolul de mediatori sau poduri între diverse părți ale rețelei și fără de care informația, resursele sau model comportamental nu se poate răspândi mai departe.

Analiza de rețea. Ce este și la ce ne folosește? - Gabriel Hâncean

Sursa