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PRINCIPI DI SOCIAL NETWORK ANALYSIS
INTERNET STUDIES – LABORATORIO DI SOCIAL MEDIA
MANAGEMENT
SOCIAL MEDIA MANAGEMENT
A cura di
Giovanni Ciofalo
A.A. 2016-2017
FACOLTÀ DI SCIENZE POLITICHE,
SOCIOLOGIA, COMUNICAZIONE
Social Network
• Una rete sociale (social network) consiste di un
qualsiasi gruppo di individui connessi tra loro da
diversi legami sociali. I legami vanno dalla
conoscenza casuale, ai rapporti di lavoro, ai vincoli
familiari.
Social Media
• Un gruppo di applicazioni basate sul web e
costruite sui paradigmi (tecnologici ed ideologici)
del web 2.0 che permettono lo scambio e la
creazione di contenuti generati dagli utenti.
– Blog e microblog (es:Twitter)
– Siti di social networking (es:Facebook)
– Mondi virtuali di gioco (es: World of Warcraft)
– Mondi virtuali sociali (es: SecondLife)
– Progetti collaborativi (es: Wikipedia)
– Content communities (community che condividono
materiale multimediale, es: Youtube)
(Kaplan, Heinlein)
Social Media / Social Network Site
• Sito, servizio o App che tracci ed espliciti le reti di
relazioni tra gli utenti attraverso la strutturazione del
grafo sociale che le rappresenta e valorizzi tali reti
nella sua offerta di servizio.
Perché studiare i Social Network Site?
- Popolarità
- Social Network Sites rendono visibili processi
identitari e relazionali e consentono di tenere
traccia delle successive attualizzazioni
- Integrazione crescente in pratiche della vita
quotidiana dei soggetti
- Inoltre, i SNS rappresentano potenti aggregatori,
che incorporano alcune forme di comunicazione
(online: IM, Blog, ecc.) e ne rimediano molte altre (a
partire dalla stessa interazione face-to-face).
Caratteristiche di un social media
• Identity
• Conversations
• Sharing
• Presence
• Relationships
• Reputation
• Groups
(Jan H. Kietzmann)
Social Network Analysis
• È l’analisi delle reti
sociali. Guarda alle
relazioni sociali dal
punto di vista della
teoria delle reti, sulla
base della quale le
relazioni sono
rappresentabili da
collegamenti (archi) tra
individui (nodi) che
possono essere
mostrati attraverso
grafi.
• Psicologia: Jacob Levi
Moreno (Sociometria)
• Sociologia: J. A. Barnes,
George Simmel, Emile
Durkheim
Alcuni concetti
Small World (Stanley Milgram):
la maggior parte dei nodi di una rete small world non è
necessariamente adiacente, ma per ogni coppia di
nodi esiste un cammino relativamente breve che li
unisce
Reti piccolo mondo
• Una rete ha la caratteristica di "piccolo mondo"
quando:
• esistono percorsi relativamente brevi che
connettono coppie di nodi
(la rete ha un grado di separazione basso)
• ha un alto coefficiente di aggregazione
(gruppi di nodi hanno un gran numero di
connessioni agli altri membri del gruppo)
• In una rete piccolo mondo i nodi di un gruppo,
strettamente interconnessi tra loro, hanno pochi
legami con i nodi degli altri gruppi
Esperimento di Milgram
Il sociologo americano Stanley Milgram ideò un
esperimento per testare la teoria da lui chiamata “teoria
del mondo piccolo”.
Milgram scelse casualmente un gruppo di americani della
zona del Midwest degli Stati Uniti e chiese loro di far
arrivare un pacchetto ad un estraneo che abitava nel
Massachussetts, a diverse migliaia di chilometri di
distanza.
Ad ognuno dei selezionati, però, Milgram comunicò
solamente il nome del destinatario, il suo impiego e la
zona in cui risiedeva, ma non l’indirizzo preciso.
Risultati:
in media solamente tra i 5 e i 7 passaggi
Teoria dei sei gradi di separazione
Esperimento di Milgram
S. Milgram, The Small Word Problem (1967)
La forza dei legami deboli
• Il ruolo dei contatti personali nel mercato del lavoro è
stato portato all’attenzione degli scienziati sociali nei primi
anni Settanta, con lo studio di Mark Granovetter (1973)
sulla “forza dei legami deboli”.
• Granovetter ha definito la forza di un legame come una
combinazione (probabilmente lineare) dell’ammontare di
tempo, dell’intensità emotiva, dell’intimità (confidenza
reciproca) e dello scambio di servizi che caratterizza il
legame.
M.S. Granovetter, The Strenght of the Weak Ties (1973)
La forza dei legami deboli (Granovetter)
– sono “ponti” che forniscono l’accesso a risorse e
informazioni oltre e al di là del gruppo sociale di
appartenenza (“i sei gradi di separazione”)
– sono importanti per la carriera professionale e la
“mobilità” (qui intesa come miglioramento di status
e classe sociale)
Centralità del Capitale Sociale
La forza dei legami deboli
• Il manifesto programmatico della nuova sociologia
economica (Granovetter 1985) ha offerto un
contributo fondamentale al dibattito sul ‘capitale
sociale’ avviato in quegli anni da Pierre Bourdieu
(1980) e che ha poi trovato una compiuta
formulazione teorica nell’opera di James Coleman
(1990)
• Lo sviluppo della Social Network Analysis (Sna) ha
poi permesso di elaborare concetti e strumenti che
consentono di correlare diverse strutture di rete con
le relative forme di capitale sociale
La forza dei legami deboli
Esempio
Quando una persona perde un lavoro, pensa che saranno i suoi
legami forti a portarlo in una nuova e migliore situazione, salvo poi
scoprire che la soluzione arriva da tutt’altra parte.
Il fatto è che le persone hanno più “conoscenze” che amici, e le
“conoscenze” hanno un innegabile vantaggio sugli amici stretti per
almeno due punti:
- lavorano e vivono in luoghi differenti dal tuo.
- ogni “conoscenza” ha una rete di legami deboli del tutto diversa
dalla tua.
Per contro, i tuoi legami forti sono così stretti ed aderenti alla tua
realtà quotidiana che ti portano poche nuove conoscenze, idee,
proposte, salvo appunto il fatto di costruire una buona rete di
sostegno e protezione individuale.
La forza dei legami deboli
Alcuni concetti
Legge di potenza (Barabasi & Albert)
In una rete scale free il numero di nodi con una
quantità di connessioni alta (hub) è inversamente
proporzionale al numero di nodi complessivo
che compone la rete (preferential attachment)
Internet
=
RETE A INVARIANZA DI SCALA
I nodi con un più elevato numero di contatti
all’estendersi della rete tenderanno ad aumentare il
loro numero di contatti
Alcune caratteristiche
Degree (grado)
Nel caso di grafi orientati:
In-degree numero di legami che arrivano ad un
nodo
A
Alcune caratteristiche
Degree (grado)
Nel caso di grafi orientati:
Out-degree numero di legami che partono da un nodo
La misurazione degli in/out-degree descrive il
ruolo del nodo e definisce il significato del legame
A
Alcune caratteristiche
1. Homophily
Tendenza ad assumere un
comportamento simile a chi
è vicino
Ad es.:
un bambino rispetto ai propri genitori, amici, etc.
Effetto “contagio”
Tendenza a creare legami con chi è
simile Ad es.: persone che risiedono in una
nazione diversa da quella d’origine
Effetto “onda”
(D. Gansel, Germania, 2008)
Alcune caratteristiche
1. Homophily
Tendenza di un nodo a collegarsi a nodi simili
(propinquity)
Ad es.: età, titolo di studio, interessi, amici, etc.
Assortativity mix:
tendenda di nodi con altro livello
di degree ad aggregarsi
a nodi simili;A
BM. E. J. Newman. Assortative Mixing in
networks. M. E. J. Newman. Mixing Patterns in
networks
Alcune caratteristiche
Dissortativity mix:
tendenza di nodi con alto livello di degree ad
aggregarsi con nodi con basso livello di degree;
A
B
Alcune caratteristiche
Multiplexity: il numero di “contenuti” espressi dalla
relazione (e.g. amici / colleghi).
Definisce la “forza” della relazione
Alcune caratteristiche
Network Closure: estensione del concetto di Triadic
Closure. Non sempre applicabile. Utile per i piccoli
gruppi.
Concetto di
“relazione triadica”
G. Simmel
A B
C
Alcuni parametri
Hub: un nodo verso il quale convergono un numero
significativo di connessioni entranti e/o uscenti
Alcuni parametriBridge:
un nodo che rappresenta l’unico punto di contatto tra due
altri nodi o due altri cluster della rete
Alcuni parametri
Density:
la proporzione tra il numero di archi esistente
nella rete ed il numero massimo possibile
Alcuni parametri
Density:
la proporzione tra il numero di archi esistente
nella rete ed il numero massimo possibile
Max density = 1
Alcuni parametri
• Hub: un nodo verso il quale convergono un numero
significativo di connessioni entranti e/o uscenti;
• Bridge: un nodo che rappresenta l’unico punto di
contatto tra due altri nodi o due altri cluster della rete;
• Density: La proporzione tra il numero di archi esistente
nella rete ed il numero massimo possibile;
• Distance: Il numero minimo di connessioni tra nodi
necessario a raggiungere due qualsiasi nodi della rete.
• Tie Strenght: la “forza” della connessione tra due nodi
• Tie Weight: il “peso” della connessione tra due nodi;
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