Viralitatea în rețelele sociale se referă la capacitatea unui conținut de a se răspândi rapid și pe scară largă prin intermediul interacțiunilor utilizatorilor. Aceasta poate fi explicată prin mai multe concepte sociologice și teoretice.
🟥 Structura rețelelor sociale: Analiza rețelelor sociale se concentrează pe modul în care indivizii sunt conectați între ei. Conținutul devine viral atunci când este distribuit de utilizatori care au un număr mare de conexiuni, amplificând astfel mesajul inițial. Teoria găurilor structurale, de exemplu, sugerează că anumite persoane din rețea, care au acces la informații din diverse grupuri sociale, pot acționa ca intermediari, facilitând răspândirea rapidă a conținutului.
🟥 Interacțiunea socială: Rețelele sociale sunt canale de interacțiune care permit utilizatorilor să comunice și să partajeze informații. Această interacțiune constantă contribuie la crearea unui mediu propice pentru viralitate, deoarece utilizatorii sunt încurajați să reacționeze, să comenteze și să redistribuie conținutul
🟥 Emoțiile și psihologia utilizatorilor: Conținutul care stârnește emoții puternice, fie ele pozitive sau negative, are o șansă mai mare de a deveni viral. Studiile arată că postările care evocă emoții intense sunt mai susceptibile de a fi distribuite, ceea ce subliniază importanța aspectelor psihologice în viralitate.
🟥 Tendințele și influențele externe: Viralitatea poate fi influențată și de tendințele culturale și sociale. Conținutul care se aliniază cu valorile sau interesele curente ale utilizatorilor are o probabilitate mai mare de a fi distribuit. De asemenea, influențatorii din rețelele sociale pot juca un rol crucial în amplificarea mesajelor, având un impact semnificativ asupra viralității.
🟥 Principiul lui Dunbar: Acesta sugerează că oamenii pot menține relații sociale stabile cu aproximativ 150 de persoane. Astfel, informațiile se pot răspândi rapid între aceste grupuri restrânse, crescând șansele de viralitate.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2
Clusterele în analiza rețelelor sociale se referă la grupuri de indivizi care sunt interconectați prin relații sociale comune. Aceste grupuri pot fi formate pe baza unor interese similare, prietenii, activități sau alte caracteristici care îi leagă pe membrii lor.
Aceste clustere joacă un rol esențial în facilitarea difuzării rapide a informațiilor și conținutului din mai multe motive:
🟥 Relații strânse: Utilizatorii dintr-un cluster au adesea relații mai strânse și interacționează frecvent între ei. Această apropiere facilitează distribuirea rapidă a mesajelor, deoarece informațiile sunt mai ușor de partajat și de discutat în cadrul grupului.
🟥 Credibilitate și influență: Informațiile transmise de către membrii unui cluster sunt percepute ca fiind mai credibile. Când un utilizator de încredere dintr-un grup partajează un conținut, ceilalți membri sunt mai predispuși să-l accepte și să-l redistribuie, amplificând astfel difuzia.
🟥 Emoții și reacții: Clusterele sunt adesea caracterizate printr-o dinamică emoțională puternică. Conținutul care stârnește emoții intense, cum ar fi umorul sau indignarea, se răspândește rapid în cadrul acestor grupuri, deoarece utilizatorii sunt motivați să reacționeze și să împărtășească.
🟥 Tendințe și norme sociale: Clusterele contribuie la stabilirea normelor sociale și a tendințelor. Când un conținut devine popular într-un cluster, acesta poate influența și alte grupuri, generând un efect de domino în difuzarea informației.
🟥 Accesibilitate și vizibilitate: În rețelele sociale, conținutul distribuit în cadrul unui cluster are o vizibilitate mai mare pentru membrii acelui grup. Aceasta înseamnă că mesajele pot ajunge rapid la un număr mare de utilizatori, crescând șansele de viralitate.
În concluzie, clusterele sunt esențiale în analiza rețelelor sociale, deoarece ele facilitează interacțiunile, influențează difuzarea informației și contribuie la formarea identității sociale a indivizilor. Aceste dinamici sunt fundamentale pentru înțelegerea comportamentului social în mediile online.
Aceste clustere joacă un rol esențial în facilitarea difuzării rapide a informațiilor și conținutului din mai multe motive:
În concluzie, clusterele sunt esențiale în analiza rețelelor sociale, deoarece ele facilitează interacțiunile, influențează difuzarea informației și contribuie la formarea identității sociale a indivizilor. Aceste dinamici sunt fundamentale pentru înțelegerea comportamentului social în mediile online.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2
Analiza Rețelelor Sociale
Clusterele în analiza rețelelor sociale se referă la grupuri de indivizi care sunt interconectați prin relații sociale comune. Aceste grupuri pot fi formate pe baza unor interese similare, prietenii, activități sau alte caracteristici care îi leagă pe membrii…
Coeficientul de clusterizare este o măsură utilizată în analiza rețelelor sociale pentru a evalua gradul de grupare a nodurilor într-o rețea. Acesta reflectă tendința nodurilor (sau indivizilor) de a forma clustere sau grupuri interconectate.
🟥 Definiție: Coeficientul de clusterizare, cunoscut și sub denumirea de coeficient de aglomerare sau tranzitivitate, indică proporția de legături existente între vecinii unui nod comparativ cu numărul maxim posibil de legături între aceștia. Cu alte cuvinte, măsoară cât de bine sunt conectați membrii unui grup.
🟥 Importanță: Un coeficient de clusterizare ridicat sugerează că nodurile din rețea sunt foarte interconectate, ceea ce poate indica o structură socială coezivă. Acest lucru este relevant în studierea comunităților, a influenței sociale și a modului în care informațiile se răspândesc în rețele.
🟥 Calcul: Coeficientul se calculează prin compararea numărului de legături existente între vecinii unui nod cu numărul total de legături posibile între aceștia. În esență, este măsurarea frecvenței formării triadelor într-o zonă a rețelei.
În concluzie, coeficientul de clusterizare este un instrument esențial în analiza rețelelor sociale, oferind informații valoroase despre structura și dinamica relațiilor sociale.
În concluzie, coeficientul de clusterizare este un instrument esențial în analiza rețelelor sociale, oferind informații valoroase despre structura și dinamica relațiilor sociale.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Simularea în Netlogo a creșterii unei rețele sociale bazate pe atașament preferențial. Urmăriți cum unele noduri devine centrale prin numărul de legături și mecanismul de clusterizare.
@socialcomputing
@socialcomputing
👍2
Un alt exemplu al unui studiu care analizează rețelele sociale ale teroriștilor jihadiști din Europa, folosind analiza rețelelor sociale.
Scopul este de a identifica persoane cheie în aceste rețele și de a evalua utilitatea acestei metodologii pentru detectarea și neutralizarea unor astfel de indivizi.
Studiul a analizat rețeaua teroristă a Statului Islamic (SI) în Europa, concentrându-se pe atacurile din perioada 2014 - 2017. S-au folosit date publice precum articole media, baze de date și documente oficiale pentru a reconstrui rețeaua și identifica relațiile dintre actori.
S-au folosit diverse metrici de centralitate pentru a identifica nodurile cheie în rețea. Aceste metrici includ gradul de centrality, closeness și betweenness . Rezultatele au arătat că unii actori au fost mai proeminenți decât alții în funcție de metrica folosită.
Au fost identificate trei tipuri de actori cheie:
🟥 Lideri operaționali: Acești indivizi au coordonat activitățile teroriste, recrutat membri și planificat atacuri.
🟥 Figuri de influență: Acești indivizi au avut o influență semnificativă asupra radicalizării membrilor și au fost conectați la alte rețele teroriste.
🟥 Agenți de legătură: Acești indivizi au jucat un rol important în conectarea diferitelor celule ale rețelei și au facilitat schimbul de informații.
Studiul concluzionează că analiza rețelelor sociale poate fi un instrument util pentru a înțelege structura și funcționarea rețelelor teroriste.
Identificarea actorilor cheie poate ajuta serviciile de securitate să prioritizeze eforturile de neutralizare și să prevadă potențiale atacuri.
@socialcomputing
Scopul este de a identifica persoane cheie în aceste rețele și de a evalua utilitatea acestei metodologii pentru detectarea și neutralizarea unor astfel de indivizi.
Studiul a analizat rețeaua teroristă a Statului Islamic (SI) în Europa, concentrându-se pe atacurile din perioada 2014 - 2017. S-au folosit date publice precum articole media, baze de date și documente oficiale pentru a reconstrui rețeaua și identifica relațiile dintre actori.
S-au folosit diverse metrici de centralitate pentru a identifica nodurile cheie în rețea. Aceste metrici includ gradul de centrality, closeness și betweenness . Rezultatele au arătat că unii actori au fost mai proeminenți decât alții în funcție de metrica folosită.
Au fost identificate trei tipuri de actori cheie:
Studiul concluzionează că analiza rețelelor sociale poate fi un instrument util pentru a înțelege structura și funcționarea rețelelor teroriste.
Identificarea actorilor cheie poate ajuta serviciile de securitate să prioritizeze eforturile de neutralizare și să prevadă potențiale atacuri.
@socialcomputing
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3
Analiza Rețelelor Sociale
Marissa King deosebește trei tipuri de rețele personale: Expansioniștii, Mediatorii și Convocatorii: 🟥 Expansioniștii au rețele extraordinar de extinse, sunt foarte cunoscuți și se simt ca peștele în apă în grupuri mari de indivizi. Totuși deseori întâmpină…
Mediatorii au cele mai multe șanse să fie etichetați drept ticăloși. Într-un studiu în care s-a cerut participanților să numească "persoanele care le fac viața grea", cei 700 de antreprenori chinezi care au luat parte la experiment au indicat într-o măsură disproporționată persoanele dificile ca fiind mediatori. Ron Burt și colegul său Jar-Der Luo, de la Tsinghua University, și-au propus să analizeze motivele invocate pentru justificarea acestui răspuns. Iată câteva explicații: "Afirmă lucruri neplăcute pentru a-i provoca pe angajați", "provoacă probleme în relația cu guvernul" sau "fură tot felul de lucruri". Foarte rar au fost invocate motive de competență.
Când mediatorii sunt considerați persoane neplăcute este vorba de defecte de caracter precum duplicitatea, necinstea și caracterul intrigant.
Din cauza poziției lor în rețelele sociale, mediatorii au șanse mai mari să se găsească în mijlocul unor conflicte de interese sau al unor neînțelegeri, prin comparație cu convocatorii sau expansioniștii. Însă un anumit tip de mediator - cel care interacționează cu o legătură slabă (reprezintă prin linia punctată) dintr-o rețea de convocatori - este deosebit de vulnerabil la defăimare.
În rețelele cu grad mare de conectivitate, sentimentele negative față de caracterul mediatorului se amplifică pe măsura ce se creează un consens - ușor de realizat, de altfel - printre membrii rețelei în această privință.
(Marissa King, Chimie socială. Decodarea tiparelor legăturilor umane)
@socialcomputing
Când mediatorii sunt considerați persoane neplăcute este vorba de defecte de caracter precum duplicitatea, necinstea și caracterul intrigant.
Din cauza poziției lor în rețelele sociale, mediatorii au șanse mai mari să se găsească în mijlocul unor conflicte de interese sau al unor neînțelegeri, prin comparație cu convocatorii sau expansioniștii. Însă un anumit tip de mediator - cel care interacționează cu o legătură slabă (reprezintă prin linia punctată) dintr-o rețea de convocatori - este deosebit de vulnerabil la defăimare.
În rețelele cu grad mare de conectivitate, sentimentele negative față de caracterul mediatorului se amplifică pe măsura ce se creează un consens - ușor de realizat, de altfel - printre membrii rețelei în această privință.
(Marissa King, Chimie socială. Decodarea tiparelor legăturilor umane)
@socialcomputing
👍3
„Este depresia contagioasă? Importanța rețelelor sociale și implicațiile teoriei contagiunii”
Articolul explorează rolul contagiunii sociale în difuzarea dispozițiilor emoționale și a comportamentelor. Teoria susține că emoțiile se pot răspândi similar bolilor infecțioase prin intermediul rețelelor sociale ale indivizilor. Studiile recente bazate pe analize complexe ale unor seturi de date extinse, precum Framingham Heart Study (FHS), au demonstrat că dispozițiile emoționale precum depresia, singurătatea și fericirea se pot transmite prin intermediul rețelelor sociale.
Un aspect important al acestui studiu este faptul că prietenii au o influență mult mai mare decât membrii familiei în ceea ce privește contagiunea emoțională, în special în rândul femeilor. Mecanismele posibile ale contagiunii includ imitația inconștientă, comunicarea cu accent pe co-ruminare și ajustarea stilurilor de comunicare în funcție de comparația socială.
În domeniul sănătății mintale, teoria contagiunii sociale are implicații clinice și de sănătate publică semnificative. Rețelele sociale pot fi atât surse de dispoziții negative, cât și factori care contribuie la îmbunătățirea stării emoționale. De exemplu, programele de prevenire a fumatului bazate pe selectarea unor elevi influenți pentru a promova renunțarea la fumat în rețelele lor sociale informale au demonstrat eficiența acestei abordări.
Identificarea persoanelor vulnerabile din rețeaua socială a unui pacient cu depresie ar putea contribui la îmbunătățirea tratamentului. Psihoterapia poate fi utilizată pentru a-i ajuta pe pacienți să își navigheze mai bine rețelele sociale și să își consolideze relațiile cu persoanele care au un efect pozitiv asupra stării lor emoționale.
@socialcomputing
Articolul explorează rolul contagiunii sociale în difuzarea dispozițiilor emoționale și a comportamentelor. Teoria susține că emoțiile se pot răspândi similar bolilor infecțioase prin intermediul rețelelor sociale ale indivizilor. Studiile recente bazate pe analize complexe ale unor seturi de date extinse, precum Framingham Heart Study (FHS), au demonstrat că dispozițiile emoționale precum depresia, singurătatea și fericirea se pot transmite prin intermediul rețelelor sociale.
Un aspect important al acestui studiu este faptul că prietenii au o influență mult mai mare decât membrii familiei în ceea ce privește contagiunea emoțională, în special în rândul femeilor. Mecanismele posibile ale contagiunii includ imitația inconștientă, comunicarea cu accent pe co-ruminare și ajustarea stilurilor de comunicare în funcție de comparația socială.
În domeniul sănătății mintale, teoria contagiunii sociale are implicații clinice și de sănătate publică semnificative. Rețelele sociale pot fi atât surse de dispoziții negative, cât și factori care contribuie la îmbunătățirea stării emoționale. De exemplu, programele de prevenire a fumatului bazate pe selectarea unor elevi influenți pentru a promova renunțarea la fumat în rețelele lor sociale informale au demonstrat eficiența acestei abordări.
Identificarea persoanelor vulnerabile din rețeaua socială a unui pacient cu depresie ar putea contribui la îmbunătățirea tratamentului. Psihoterapia poate fi utilizată pentru a-i ajuta pe pacienți să își navigheze mai bine rețelele sociale și să își consolideze relațiile cu persoanele care au un efect pozitiv asupra stării lor emoționale.
@socialcomputing
👍6
Influența în rețelele sociale se referă la capacitatea unui individ de a modifica atitudinile, opiniile sau comportamentul altor membri ai unei rețele sociale. Această influență poate fi exercitată într-o multitudine de moduri, de la recomandări simple până la presiuni sociale mai puternice, și poate avea efecte semnificative asupra comportamentelor individuale și de grup.
Teorii sociologice relevante:
🟥 Teoria difuziei inovației: Această teorie, inițial dezvoltată pentru a înțelege cum se răspândesc ideile și tehnologiile noi, subliniază rolul liderilor de opinie și al rețelelor sociale în procesul de adopție a inovațiilor. Influența în acest context este exercitată de cei care sunt percepuți ca fiind experți sau modele de urmat.
🟥 Teoria comparării sociale: Propusă de Leon Festinger, această teorie sugerează că oamenii își evaluează propriile opinii și abilități prin comparație cu alții. În rețelele sociale, această comparație poate duce la conformare, deoarece indivizii tind să adopte opiniile și comportamentul celor pe care îi consideră similari sau de succes.
🟥 Teoria identității sociale: Această teorie subliniază importanța apartenenței la grupuri sociale pentru formarea identității individuale. Membrii unui grup tind să se conformeze normelor și valorilor grupului pentru a-și menține sentimentul de apartenență.
🟥 Teoria rețelelor sociale: Această teorie se concentrează pe structura și funcționarea rețelelor sociale, subliniind importanța relațiilor interpersonale în formarea opiniilor și comportamentelor. Caracteristicile rețelei, cum ar fi densitatea, centralitatea și structura de grup, pot influența modul în care informația se difuzează și cum se exercită influența.
🟥 Teoria capitalului social: Această teorie se concentrează pe resursele sociale pe care le obținem prin intermediul relațiilor noastre. Capitalul social poate fi folosit pentru a obține informații, sprijin și alte resurse valoroase. Influența în rețelele sociale este strâns legată de nivelul de capital social al unui individ.
@socialcomputing
Teorii sociologice relevante:
@socialcomputing
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4
O carte recomandată pentru o introducere în știința rețelelor - "The Atlas for the aspiring network scientist"
Cartea poate fi descărcată gratis în format PDF, pe site găsiți exerciții anexate la carte.
https://www.networkatlas.eu/
#book @socialcomputing
Cartea poate fi descărcată gratis în format PDF, pe site găsiți exerciții anexate la carte.
https://www.networkatlas.eu/
#book @socialcomputing
👍4
Puterea unei relații depinde de "cantitatea de timp, de intensitatea efectivă, de intimitate (încredere mutuală) și de serviciile reciproce care caracterizează relația".
Granovetter a demonstrat că, contrar așteptărilor, relațiile puternice nu sunt necesarmente mai bune decât relațiile "slabe", întrucât acestea, comparativ cu relațiile puternice, dau oamenilor o mai mare libertate de acțiune, pe când relațiile puternice creează presiuni sociale importante asupra individului și de aceea sunt mai restrictive. Chiar în comunități relațiile puternice în cadrul rețelelor separate pot limita integrarea comunității și măresc fragmentarea.
Granovetter susține că rețelele sunt structuri sociale complexe care servesc ca verigă între micro- și macroniveluri de analiză. În acest sens, Granovetter afirmă că analiza proceselor din rețele interpersonale oferă cea mai utilă punte mico-macro.
Într-un fel sau altul, interacțiunea la scară mică ajunge transformată în modele la scară mare (aducând ca exemple ale interacțiunii sociale difuziunea, mobilitatea socială, organizarea politică și coeziunea socială) prin aceste rețele, iar acestea, la rândul lor, se întorc în cadrul unor grupuri mici.
(Ion Jude, Sociologie și Acțiune, București, 2003)
@socialcomputing
Granovetter a demonstrat că, contrar așteptărilor, relațiile puternice nu sunt necesarmente mai bune decât relațiile "slabe", întrucât acestea, comparativ cu relațiile puternice, dau oamenilor o mai mare libertate de acțiune, pe când relațiile puternice creează presiuni sociale importante asupra individului și de aceea sunt mai restrictive. Chiar în comunități relațiile puternice în cadrul rețelelor separate pot limita integrarea comunității și măresc fragmentarea.
Granovetter susține că rețelele sunt structuri sociale complexe care servesc ca verigă între micro- și macroniveluri de analiză. În acest sens, Granovetter afirmă că analiza proceselor din rețele interpersonale oferă cea mai utilă punte mico-macro.
Într-un fel sau altul, interacțiunea la scară mică ajunge transformată în modele la scară mare (aducând ca exemple ale interacțiunii sociale difuziunea, mobilitatea socială, organizarea politică și coeziunea socială) prin aceste rețele, iar acestea, la rândul lor, se întorc în cadrul unor grupuri mici.
(Ion Jude, Sociologie și Acțiune, București, 2003)
@socialcomputing
👍3
Prietenii se aseamănă, cel mai adesea - fie că e vorba de clasă, rasă, vârstă, preferințe muzicale, valori sau coafură. Sute de studii au confirmat că, într-adevăr, "cine se aseamănă se adună" - o tendință cunoscută sub numele de homofilie.
Cercetătorii au identificat această tendință în toată lumea, în rețele și contexte diferite, de la căsătorie la prieteniile online.
În perioada dintre 1985 - 2004, tendința oamenilor de a-și face prieteni de aceeași rasă, vârstă, religie și cu aceeași educație a rămas relativ neschimbată. Legat de asta, cercetătorii de la Northwestern University scriu că "puterea homofiliei, ca mecanism social, rezidă în aparenta sa universalitate".
Trei sferturi dintre americani de rasă albă nu au prieteni de altă rasă. Printre cei de culoare, tendința spre homofilie este mai slab conturată. În urma unui sondaj reprezentativ, realizat de American Values Survey și la care au răspuns 2300 de americani adulți, două treimi dintre americanii de rasă neagră au declarat că prietenii lor cei mai apropiați sunt de aceeași rasă.
Rasa poate fi cea mai importantă linie de demarcație socială în rețelele sociale din Statele Unite. Religia este cea mai probabil a doua. 80% dintre relațiile apropiate ale protestanților evanghelici de rasă albă sunt tot cu protestanți. 72% dintre prietenii catolicilor sunt tot catolici. Totuși divergențele religioase nu sunt atât de intense printre persoanele fără o afiliere religioasă, care își găsesc mai ușor puncte comune cu cei care au alte atitudini în privința religiei.
Politica nu dezbină la fel de mult ca rasa și religia, însă se întâmplă destul de rar ca republicanii și democrații să fie prieteni. Atât religia, cât și politica ridică o problemă importantă: ne alegem prietenii, partenerii de viață sau de afaceri dintre cei cu aceleași convingeri politice și religioase ori acestea converg odată cu trecerea timpului?
Acest lucru aduce în prim plan o problemă mai generală, și anume dacă acest tip de segregare asociat cu rețelele sociale este ceva intenționat sau accidental. Este consecința unei alegeri sau e efectul circumstanțelor? Rețelele similare sunt rezultatul preferințelor, nevoilor și predispozițiilor cognitive? Sau locurile de muncă, cartierele, școlile și organizațiile de voluntariat creează oportunități limitate pentru a interacționa cu persoane din grupuri diferite și induc, asfel, homofilia?
(Marissa King, Chimie socială. Decodarea tiparelor legăturilor umane)
@socialcomputing
Cercetătorii au identificat această tendință în toată lumea, în rețele și contexte diferite, de la căsătorie la prieteniile online.
În perioada dintre 1985 - 2004, tendința oamenilor de a-și face prieteni de aceeași rasă, vârstă, religie și cu aceeași educație a rămas relativ neschimbată. Legat de asta, cercetătorii de la Northwestern University scriu că "puterea homofiliei, ca mecanism social, rezidă în aparenta sa universalitate".
Trei sferturi dintre americani de rasă albă nu au prieteni de altă rasă. Printre cei de culoare, tendința spre homofilie este mai slab conturată. În urma unui sondaj reprezentativ, realizat de American Values Survey și la care au răspuns 2300 de americani adulți, două treimi dintre americanii de rasă neagră au declarat că prietenii lor cei mai apropiați sunt de aceeași rasă.
Rasa poate fi cea mai importantă linie de demarcație socială în rețelele sociale din Statele Unite. Religia este cea mai probabil a doua. 80% dintre relațiile apropiate ale protestanților evanghelici de rasă albă sunt tot cu protestanți. 72% dintre prietenii catolicilor sunt tot catolici. Totuși divergențele religioase nu sunt atât de intense printre persoanele fără o afiliere religioasă, care își găsesc mai ușor puncte comune cu cei care au alte atitudini în privința religiei.
Politica nu dezbină la fel de mult ca rasa și religia, însă se întâmplă destul de rar ca republicanii și democrații să fie prieteni. Atât religia, cât și politica ridică o problemă importantă: ne alegem prietenii, partenerii de viață sau de afaceri dintre cei cu aceleași convingeri politice și religioase ori acestea converg odată cu trecerea timpului?
Acest lucru aduce în prim plan o problemă mai generală, și anume dacă acest tip de segregare asociat cu rețelele sociale este ceva intenționat sau accidental. Este consecința unei alegeri sau e efectul circumstanțelor? Rețelele similare sunt rezultatul preferințelor, nevoilor și predispozițiilor cognitive? Sau locurile de muncă, cartierele, școlile și organizațiile de voluntariat creează oportunități limitate pentru a interacționa cu persoane din grupuri diferite și induc, asfel, homofilia?
(Marissa King, Chimie socială. Decodarea tiparelor legăturilor umane)
@socialcomputing
👍5
Suntem tentați să credem că Iluminismul a fost un fenomen cosmopolit, conectând philosophes și literati de pe tot cuprinsul Europei, de la Glasgow până la Sankt Petersburg. Și totuși, la o privire mai atentă, corespondența unor gânditori de marcă din secolul al XVIII-lea se dovedește a fi grupată pe criterii mai naționale.
Rețeaua lui Voltaire de peste 1400 de corespondenți, de exemplu, era 70% franceză. Cunoaștem proveniența și destinația a aproximativ 12% dintre scrisorilor lui Voltaire. Dintre acestea, mai mult de jumătate (57%) au fost trimise de la sau la Paris. Sigur, Voltaire a făcut schimb de scrisori cu Jonathan Swift și Alexander Pope, dar acestea sunt puține. Principalii săi corespondenți englezi erau niște anonimi: sir Everard Fawkener, un negustor de mătase, și George Keate, un poet minor pe care l-a cunoscut în Ferney.
Voltaire a fost unul dintr-o serie de "huburi" lumiere - alte două erau Jean-Jacques Rousseau și redactorul faimoasei Encyclopedie, Jean-Baptiste Le Rond d'Alembert - ale căror ego-rețele erau componentele majore ale unei rețele mai vaste pe care contemporanii o considerau o societe litteraire ou savante. Era o rețea care, din punct de vedere geografic, avea în centru Parisul. 12% dintr-un eșantion de aproximativ 2000 dintre membrii săi au murit aici, ca și 23% din cei care au contribuit la Encyclopedie. Era și o rețea elevată din punct de vedere social, din care făceau parte 18 principi și principese, 45 duci și ducese, 127 marchizi și marchize, 113 conți și contese și 39 de baroni și baronese. Aristocrații reprezentau 0,5% din populația Franței în secolul al XVIII-lea, dar aproximativ o cincime din așa-numita "republică a literelor".
Mai mult decât atât, pentru o rețea asociată frecvent cu perspectiva sa critică asupra ordinii instituite, această republică include un număr uluitor de mare de înalți demnitari de la curțile regale.
(Niall Ferguson, "Piața și Turnul. Rețele, ierarhii și luptă pentru putere)
@socialcomputing
Rețeaua lui Voltaire de peste 1400 de corespondenți, de exemplu, era 70% franceză. Cunoaștem proveniența și destinația a aproximativ 12% dintre scrisorilor lui Voltaire. Dintre acestea, mai mult de jumătate (57%) au fost trimise de la sau la Paris. Sigur, Voltaire a făcut schimb de scrisori cu Jonathan Swift și Alexander Pope, dar acestea sunt puține. Principalii săi corespondenți englezi erau niște anonimi: sir Everard Fawkener, un negustor de mătase, și George Keate, un poet minor pe care l-a cunoscut în Ferney.
Voltaire a fost unul dintr-o serie de "huburi" lumiere - alte două erau Jean-Jacques Rousseau și redactorul faimoasei Encyclopedie, Jean-Baptiste Le Rond d'Alembert - ale căror ego-rețele erau componentele majore ale unei rețele mai vaste pe care contemporanii o considerau o societe litteraire ou savante. Era o rețea care, din punct de vedere geografic, avea în centru Parisul. 12% dintr-un eșantion de aproximativ 2000 dintre membrii săi au murit aici, ca și 23% din cei care au contribuit la Encyclopedie. Era și o rețea elevată din punct de vedere social, din care făceau parte 18 principi și principese, 45 duci și ducese, 127 marchizi și marchize, 113 conți și contese și 39 de baroni și baronese. Aristocrații reprezentau 0,5% din populația Franței în secolul al XVIII-lea, dar aproximativ o cincime din așa-numita "republică a literelor".
Mai mult decât atât, pentru o rețea asociată frecvent cu perspectiva sa critică asupra ordinii instituite, această republică include un număr uluitor de mare de înalți demnitari de la curțile regale.
(Niall Ferguson, "Piața și Turnul. Rețele, ierarhii și luptă pentru putere)
@socialcomputing
👍3
Gephi - unul din cele mai populare softuri utilizate în analiza rețelelor sociale. În special din categoria open-source. Oferă:
🟥 Vizualizare interactivă: Gephi permite vizualizarea dinamică a grafurilor, cu opțiuni de personalizare a culorilor, dimensiunilor și formelor nodurilor, facilitând o explorare detaliată a datelor.
🟥 Analiza metricilor de centralitate: Utilizatorii pot calcula diferite metrici de centralitate (degree, closeness, betweenness) pentru a identifica nodurile cheie și rolurile lor în rețea.
🟥 Algoritmi de detectare a comunităților: Gephi oferă algoritmi precum Louvain și Label Propagation pentru a segmenta rețelele în grupuri sau comunități, ajutând la descoperirea structurilor interne.
🟥 Instrumente de filtrare și clasificare: Utilizatorii pot aplica filtre pentru a vizualiza doar anumite noduri sau legături, permițând o analiză mai specifică a subseturilor de date.
🟥 Export și integrare: Rezultatele analizei pot fi exportate în diverse formate (imagini, fișiere de date), facilitând partajarea și integrarea cu alte instrumente de analiză sau vizualizare.
#soft @socialcomputing
#soft @socialcomputing
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3
Pentru cei care știu să mânuiască limbajul de programare Python, există o minunată bibliotecă NetworkX, destinată analizei rețelelor sociale. Aceasta oferă:
🟥 Crearea și manipularea grafurilor: NetworkX permite utilizatorilor să creeze și să manipuleze grafuri direcționate și nedirecționate, adăugând noduri și legături cu atribute personalizate.
🟥 Analiza metricilor de rețea: Bibliotecile oferă funcții pentru calcularea diverselor metrici, precum centralitatea, densitatea și diametrul rețelei, ajutând la evaluarea structurii și importanței nodurilor.
🟥 Algoritmi de căutare și optimizare: NetworkX include implementări pentru algoritmi de căutare (de exemplu, BFS, DFS) și algoritmi de optimizare a traseelor (de exemplu, Dijkstra), utili pentru găsirea celor mai scurte căi între noduri.
🟥 Detectarea comunităților: Bibliotecile permit aplicarea unor algoritmi pentru detectarea comunităților în rețele, cum ar fi algoritmul Girvan-Newman, facilitând identificarea grupurilor interconectate.
#soft @socialcomputing
#soft @socialcomputing
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3
Methodology_in_the_Social_Sciences_Christopher_McCarty_Miranda_J.pdf
5.1 MB
Efectuarea cercetării rețelei personale: Un ghid practic (Engleză)
Scrisă la un nivel introductiv și oferind exemple de cazuri atractive, această carte analizează teoria și practica cercetării rețelelor personale și egocentrice.
Această abordare oferă instrumente puternice pentru captarea impactului relațiilor și contextelor sociale care se suprapun și se schimbă asupra atitudinilor și comportamentului indivizilor.
Autorii oferă îndrumări solide cu privire la formularea întrebărilor de cercetare; proiectarea cercetării; colectarea datelor, inclusiv deciziile privind modalitățile de anchetă și cadrele de eșantionare; măsurarea compoziției și structurii rețelei, inclusiv utilizarea generatoarelor de nume; și modelarea statistică, de la tehnicile de regresie de bază la modele mai avansate multi-nivel și dinamice.
Sunt abordate aspecte etice în cercetarea rețelelor personale.
Caracteristicile ușor de utilizat includ casete privind principalele studii publicate, sugestii de lectură suplimentară la sfârșitul capitolelor și o anexă care descrie principalele programe software utilizate în domeniu.
#book @socialcomputing
Scrisă la un nivel introductiv și oferind exemple de cazuri atractive, această carte analizează teoria și practica cercetării rețelelor personale și egocentrice.
Această abordare oferă instrumente puternice pentru captarea impactului relațiilor și contextelor sociale care se suprapun și se schimbă asupra atitudinilor și comportamentului indivizilor.
Autorii oferă îndrumări solide cu privire la formularea întrebărilor de cercetare; proiectarea cercetării; colectarea datelor, inclusiv deciziile privind modalitățile de anchetă și cadrele de eșantionare; măsurarea compoziției și structurii rețelei, inclusiv utilizarea generatoarelor de nume; și modelarea statistică, de la tehnicile de regresie de bază la modele mai avansate multi-nivel și dinamice.
Sunt abordate aspecte etice în cercetarea rețelelor personale.
Caracteristicile ușor de utilizat includ casete privind principalele studii publicate, sugestii de lectură suplimentară la sfârșitul capitolelor și o anexă care descrie principalele programe software utilizate în domeniu.
#book @socialcomputing
👍4❤2
Ce sunt modelele bazate pe agenți (Agent based model) sau societății artificiale și cum sunt utilizate în sociologie:
Imaginează-ți o rețea socială ca pe o hartă a relațiilor între oameni. Fiecare persoană este un nod în această hartă, iar conexiunile dintre ei (prietenii, colegii, familia) sunt liniile care leagă aceste noduri.
Un model bazat pe agenți ne permite să simulăm și să analizăm cum se formează și se schimbă aceste rețele. În acest context, fiecare persoană (nod) devine un agent cu propriile caracteristici, opinii și comportamente.
Iată cum funcționează:
🟥 Agenți individuali: Fiecare persoană din rețea este un agent cu propriile caracteristici: vârstă, interese, opinii politice, etc.
🟥 Interacțiuni sociale: Agenții interacționează între ei în funcție de anumite reguli. De exemplu, oamenii cu interese comune tind să se conecteze, iar prietenii prietenilor pot deveni și ei prieteni.
🟥 Evoluția rețelei: Pe măsură ce agenții interacționează, rețeaua se schimbă și evoluează. Noi conexiuni se formează, altele se rup, iar structura generală a rețelei se poate modifica.
🟥 Fenomene sociale emergente: Prin simularea interacțiunilor între agenți, putem observa cum apar fenomene sociale complexe, cum ar fi formarea de grupuri, răspândirea de idei sau apariția de lideri de opinie.
🟥 Analiza datelor: Modelele bazate pe agenți ne permit să colectăm date despre rețea și să analizăm cum se răspândesc informațiile, cum se formează opiniile publice și cum influențează oamenii deciziile celorlalți.
De ce este util acest lucru în sociologie?
🟥 Înțelegerea comportamentului social: Ne ajută să înțelegem cum se formează și se schimbă opiniile, cum se răspândesc zvonurile sau cum apar mișcările sociale.
🟥 Predicția comportamentului: Permite să facem predicții despre cum ar putea evolua o rețea socială în anumite condiții.
🟥 Evaluarea intervențiilor: Putem simula diferite scenarii pentru a evalua eficacitatea unor intervenții sociale, cum ar fi campaniile de informare sau programele de educare.
Un exemplu concret:
Să presupunem că vrem să studiem cum se răspândește o nouă tehnologie într-o comunitate. Putem crea un model în care fiecare persoană este un agent cu o anumită predispozitie către adoptarea de noi tehnologii. Simulând interacțiunile dintre acești agenți, putem observa cum se răspândește tehnologia în rețea și care sunt factorii care influențează rata de adopție.
În concluzie, modelele bazate pe agenți oferă sociologilor un instrument puternic pentru a înțelege și analiza complexitatea rețelelor sociale și a comportamentului uman.
@socialcomputing
Imaginează-ți o rețea socială ca pe o hartă a relațiilor între oameni. Fiecare persoană este un nod în această hartă, iar conexiunile dintre ei (prietenii, colegii, familia) sunt liniile care leagă aceste noduri.
Un model bazat pe agenți ne permite să simulăm și să analizăm cum se formează și se schimbă aceste rețele. În acest context, fiecare persoană (nod) devine un agent cu propriile caracteristici, opinii și comportamente.
Iată cum funcționează:
De ce este util acest lucru în sociologie?
Un exemplu concret:
Să presupunem că vrem să studiem cum se răspândește o nouă tehnologie într-o comunitate. Putem crea un model în care fiecare persoană este un agent cu o anumită predispozitie către adoptarea de noi tehnologii. Simulând interacțiunile dintre acești agenți, putem observa cum se răspândește tehnologia în rețea și care sunt factorii care influențează rata de adopție.
În concluzie, modelele bazate pe agenți oferă sociologilor un instrument puternic pentru a înțelege și analiza complexitatea rețelelor sociale și a comportamentului uman.
@socialcomputing
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3
Experimentul lui Travers și Milgram și fenomenul Lumii Mici
Experimentul realizat de Jeffrey Travers și Stanley Milgram, cunoscut sub denumirea de experimentul lanțului de cunoștințe sau fenomenul "Small World", a fost desfășurat în anii 1960 și a avut scopul de a demonstra cât de conectată este rețeaua socială umană la nivel global. Milgram a pornit de la ipoteza că oricine de pe planetă poate fi conectat cu oricare alt individ printr-un număr redus de legături interpersonale. Această idee a fost popularizată ulterior ca "teoria celor șase grade de separare".
Pentru a testa această ipoteză, Milgram și Travers au selectat un grup de persoane din Omaha, Nebraska, și i-au instruit să trimită o scrisoare unei persoane țintă din Boston, Massachusetts, folosindu-se doar de rețelele lor de cunoștințe personale. Subiecții nu aveau voie să contacteze direct destinatarul necunoscut, ci trebuiau să trimită scrisoarea către cineva cunoscut de ei care, la rândul său, credea că ar putea fi mai aproape de destinație.
Rezultatele experimentului au arătat că majoritatea scrisorilor care au ajuns la destinatar au parcurs un număr mediu de cinci până la șase intermedieri, confirmând astfel ipoteza că oamenii sunt conectați printr-un număr relativ mic de legături sociale. Totuși, doar o parte din scrisori au ajuns efectiv la destinație, subliniind că deși conexiunea socială există, nu este întotdeauna ușor de realizat în practică.
Experimentul lui Milgram a avut un impact semnificativ asupra modului în care înțelegem structura rețelelor sociale și comunicarea interumană. A fost un precursor al studiilor moderne despre rețelele de socializare și influența acestora asupra societății. Totodată, a stârnit dezbateri privind metodologia sa și limitările rezultate din eșantionul și designul experimentului, ceea ce a condus la cercetări ulterioare mai sofisticate în domeniul rețelelor complexe.
@socialcomputing
Experimentul realizat de Jeffrey Travers și Stanley Milgram, cunoscut sub denumirea de experimentul lanțului de cunoștințe sau fenomenul "Small World", a fost desfășurat în anii 1960 și a avut scopul de a demonstra cât de conectată este rețeaua socială umană la nivel global. Milgram a pornit de la ipoteza că oricine de pe planetă poate fi conectat cu oricare alt individ printr-un număr redus de legături interpersonale. Această idee a fost popularizată ulterior ca "teoria celor șase grade de separare".
Pentru a testa această ipoteză, Milgram și Travers au selectat un grup de persoane din Omaha, Nebraska, și i-au instruit să trimită o scrisoare unei persoane țintă din Boston, Massachusetts, folosindu-se doar de rețelele lor de cunoștințe personale. Subiecții nu aveau voie să contacteze direct destinatarul necunoscut, ci trebuiau să trimită scrisoarea către cineva cunoscut de ei care, la rândul său, credea că ar putea fi mai aproape de destinație.
Rezultatele experimentului au arătat că majoritatea scrisorilor care au ajuns la destinatar au parcurs un număr mediu de cinci până la șase intermedieri, confirmând astfel ipoteza că oamenii sunt conectați printr-un număr relativ mic de legături sociale. Totuși, doar o parte din scrisori au ajuns efectiv la destinație, subliniind că deși conexiunea socială există, nu este întotdeauna ușor de realizat în practică.
Experimentul lui Milgram a avut un impact semnificativ asupra modului în care înțelegem structura rețelelor sociale și comunicarea interumană. A fost un precursor al studiilor moderne despre rețelele de socializare și influența acestora asupra societății. Totodată, a stârnit dezbateri privind metodologia sa și limitările rezultate din eșantionul și designul experimentului, ceea ce a condus la cercetări ulterioare mai sofisticate în domeniul rețelelor complexe.
@socialcomputing
👍4
Diffusion Centrality (Centralitate prin Difuzie): O măsură a influenței într-o rețea
Diffusion Centrality este o măsură a importanței unui nod într-o rețea, ținând cont de modul în care informația sau influența se pot răspândi prin rețea. Este o abordare mai nuanțată decât măsurile tradiționale de centralitate, cum ar fi degree sau betweenness centrality, deoarece ia în considerare procesul dinamic al difuziei informației.
🟥 Ideea centrală:
Propagarea influenței: Influența unui nod nu se bazează doar pe conexiunile sale directe, ci și pe capacitatea sa de a influența vecinii săi, care la rândul lor pot influența pe ai lor și așa mai departe.
🟥 Modele de difuzie a informației:
Diverse modele de difuzie, cum ar fi modelul cascadei independente (Independent Cascade model) sau modelul pragului liniar (Linear Threshold model), pot fi utilizate pentru a simula modul în care informația se răspândește prin rețea.
🟥 Cum se calculează Diffusion Centrality:
Există diverse metode de a calcula Diffusion Centrality, adesea implicând simulări sau metode numerice. Cu toate acestea, unele abordări generale includ:
Plimbare aleatorie cu reîntoarcere (Random Walk with Restart): Această metodă simulează un călător aleatoriu care pornește dintr-un nod dat și apoi se mută la unul dintre vecinii săi la fiecare pas. Probabilitatea de a ajunge la un nod este o măsură a Diffusion Centrality a acestuia.
Metoda nucleului de căldură (Heat Kernel Method): Această metodă implică simularea difuziei căldurii dintr-un nod dat către alte noduri din rețea. Cantitatea de căldură care ajunge la un nod după un anumit interval de timp poate fi interpretată ca o măsură a influenței sale.
🟥 Aplicații ale Diffusion Centrality :
Identificarea utilizatorilor influenți: Identificarea persoanelor cheie care influențează în rețelele sociale, cum ar fi liderii de opinie sau cei care lansează tendințe.
Marketing viral: Înțelegerea modului de a maximiza răspândirea campaniilor de marketing prin rețelele sociale.
Modelarea epidemică: Studierea răspândirii bolilor sau a informațiilor în rețelele sociale.
Sisteme de recomandare: Recomandarea de produse sau conținut pe baza influenței utilizatorilor.
@socialcomputing
Diffusion Centrality este o măsură a importanței unui nod într-o rețea, ținând cont de modul în care informația sau influența se pot răspândi prin rețea. Este o abordare mai nuanțată decât măsurile tradiționale de centralitate, cum ar fi degree sau betweenness centrality, deoarece ia în considerare procesul dinamic al difuziei informației.
Propagarea influenței: Influența unui nod nu se bazează doar pe conexiunile sale directe, ci și pe capacitatea sa de a influența vecinii săi, care la rândul lor pot influența pe ai lor și așa mai departe.
Diverse modele de difuzie, cum ar fi modelul cascadei independente (Independent Cascade model) sau modelul pragului liniar (Linear Threshold model), pot fi utilizate pentru a simula modul în care informația se răspândește prin rețea.
Există diverse metode de a calcula Diffusion Centrality, adesea implicând simulări sau metode numerice. Cu toate acestea, unele abordări generale includ:
Plimbare aleatorie cu reîntoarcere (Random Walk with Restart): Această metodă simulează un călător aleatoriu care pornește dintr-un nod dat și apoi se mută la unul dintre vecinii săi la fiecare pas. Probabilitatea de a ajunge la un nod este o măsură a Diffusion Centrality a acestuia.
Metoda nucleului de căldură (Heat Kernel Method): Această metodă implică simularea difuziei căldurii dintr-un nod dat către alte noduri din rețea. Cantitatea de căldură care ajunge la un nod după un anumit interval de timp poate fi interpretată ca o măsură a influenței sale.
Identificarea utilizatorilor influenți: Identificarea persoanelor cheie care influențează în rețelele sociale, cum ar fi liderii de opinie sau cei care lansează tendințe.
Marketing viral: Înțelegerea modului de a maximiza răspândirea campaniilor de marketing prin rețelele sociale.
Modelarea epidemică: Studierea răspândirii bolilor sau a informațiilor în rețelele sociale.
Sisteme de recomandare: Recomandarea de produse sau conținut pe baza influenței utilizatorilor.
@socialcomputing
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Network Dynamics of Social Behavior (Dinamica în rețea a comportamentului social), University of Pennsylvania
Sunt abordate fenomenele contagiunii sociale simple și complexe, dilema Regelui Gol (acceptare de către o societate a normelor în care nu crede), difuziunea inovațiilor.
#cursuri @socialcomputing
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2
Cursul Social Network Analysis face parte din specializarea Științe Sociale Computaționale, care include și cursuri de simulări a modelelor sociale.
Sunt abordate atât aspectele teoretice, cât și practice. Lectorul Martin Hilbert știe să captiveze. Lecțiile sunt scurte și bine structurate. Este disponibilă subtitrarea în mai multe limbi.
#cursuri @socialcomputing
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2❤1
Mărimea rețelei noastre cunoaște un declin evident între 25 și 50 de ani. Acest lucru este valabil atât pentru bărbați, cât și pentru femei, însă în cazul bărbaților pierderea e și mai mare. Rețelele femeilor se reduc cu aproximativ 20%, iar cele ale bărbaților cu 35%, în aceeași perioadă. Asta se datorează în primul rând faptului că bărbații sunt mai sociabili decât femeile, cel puțin în prima tinerețe. Rețelele femeilor devin mai extinse decât ale bărbaților doar în preajma vârstei de 40 de ani.
Un articol în care au fost analizate concluziile a 277 de studii, la care au participat aproape 180 mii de persoane, confirmă ideea larg răspândită că rețelele sociale se modifică cel mai mult în timpul tranziției către rolul de părinte. Mai există două momente în viață când abilitatea noastră de a ne păstra relațiile personale se diminuează semnificativ - când ne căsătorim și când ne schimbăm locuința, însă nu la fel de mult ca în timpul tranziției către rolul de părinte.
Când devenim părinți, ne schimbăm locuința, ne căsătorim sau când apar schimbări în spațiile în care interacționăm zilnic cu ceilalți, vom pierde prieteni sau colegi. Și, de obicei, nu ne facem prieteni sau colegi noi pentru a-i înlocui pe cei pe care i-am pierdut - cel puțin, nu în același ritm. Rețelele noastre se subțiază, pur și simplu. Iată de ce singurătatea este endemică pentru adulții în vârstă. Rețelele lor s-au dezintegrat treptat.
(Marissa King, Chimie socială. Decodarea tiparelor legăturilor umane)
@socialcomputing
Un articol în care au fost analizate concluziile a 277 de studii, la care au participat aproape 180 mii de persoane, confirmă ideea larg răspândită că rețelele sociale se modifică cel mai mult în timpul tranziției către rolul de părinte. Mai există două momente în viață când abilitatea noastră de a ne păstra relațiile personale se diminuează semnificativ - când ne căsătorim și când ne schimbăm locuința, însă nu la fel de mult ca în timpul tranziției către rolul de părinte.
Când devenim părinți, ne schimbăm locuința, ne căsătorim sau când apar schimbări în spațiile în care interacționăm zilnic cu ceilalți, vom pierde prieteni sau colegi. Și, de obicei, nu ne facem prieteni sau colegi noi pentru a-i înlocui pe cei pe care i-am pierdut - cel puțin, nu în același ritm. Rețelele noastre se subțiază, pur și simplu. Iată de ce singurătatea este endemică pentru adulții în vârstă. Rețelele lor s-au dezintegrat treptat.
(Marissa King, Chimie socială. Decodarea tiparelor legăturilor umane)
@socialcomputing
👍4