03 Social Network Analysis
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La Social Network Analysis (SNA) studia le relazioni sociali come reti attraverso le quali gli individui interagiscono e influenzano il comportamento degli altri. Questo approccio si applica in diverse scienze sociali e include concetti come i sei gradi di separazione e il numero di Dunbar, che evidenziano i limiti delle reti sociali. L'analisi si focalizza su attributi come centralità e caratteristiche dei nodi per comprendere la struttura e il funzionamento delle reti sociali.
03 Social Network Analysis
- 1. Social Network Analysis Marco Muzzarelli Contributi tratti da: Prof. Hendrik Speck University of Applied Sciences Kaiserslautern David Armano - http://darmano.typepad.com
- 2. Social Network Analysis Definizione La social network analysis (SNA), ovvero analisi dei reticoli sociali (a volte detta anche network theory, teoria della rete), è un ramo della network analysis.
- 3. Social Network Analysis Definizione La SNA trova applicazione in diverse scienze sociali: sociologia, antropologia, psicologia economia. Nella teoria delle reti sociali (social network theory) la società è vista e studiata come rete di relazioni , più o meno estese e strutturate. Il presupposto fondante è che ogni individuo (o attore) si relaziona con gli altri e questa sua interazione plasma e modifica il comportamento di entrambi . Lo scopo principale dell'analisi di network è appunto quello di individuare e analizzare tali legami (ties) tra gli individui (nodes).
- 4. Elementi di contesto geek2.0
- 5. Elementi di contesto Individuals - Collective
- 6. Elementi di contesto Onde di influenza e Frammentazione Sociale Ogni qualvolta viene generato un contenuto che viene distribuito si formano delle Onde all’interno della Rete Molte Piccole Onde possono portare a onde più ampie. Le Onde ampie sono in numero minore ma raggiungono un numero maggiore di nodi Le Onde piccole possono essere in numero maggiore, ma maggiormente orientate.
- 7. Elementi di contesto Sistemi sociali
- 9. Social Network Profili e Piattaforme
- 10. Social Network e Web2.0 Cosa c'è di nuovo? Community Network Social Post to del.icio.us
- 11. Social Network e Web2.0 Quote di mercato Febbraio 2007
- 12. Social Network Sei gradi di separazione (sixth degree) Nel 1967 il sociologo americano Stanley Milgram trovò un nuovo sistema per testare la teoria, che egli chiamò "teoria del mondo piccolo". Selezionò casualmente un gruppo di americani del Midwest e chiese loro di mandare un pacchetto ad uno straniero che abitava nel Massachusetts, a diverse migliaia di chilometri di distanza. Ognuno di essi conosceva il nome del destinatario, la sua occupazione, e la zona in cui risiedeva, ma non l'indirizzo preciso. Fu quindi chiesto a ciascuno dei partecipanti all'esperimento di mandare il proprio pacchetto a una persona da loro conosciuta, che a loro giudizio avesse il maggior numero di possibilità di conoscere il destinatario finale. Quella persona avrebbe fatto lo stesso, e così via fino a che il pacchetto non venisse personalmente consegnato al destinatario finale. I partecipanti si aspettavano che la catena includesse perlomeno un centinaio di intermediari, e invece ci vollero solo (in media) tra i cinque e i sette passaggi per far arrivare il pacchetto. Le scoperte di Milgram furono quindi pubblicate in Psychology Today e da qui nacque la frase dei sei gradi di separazione.
- 13. Social Network Sei gradi di separazione (sixth degree) Nel 2006 due ricercatori di Microsoft, sfruttando i log delle conversazioni attraverso MSN Messenger, hanno ricavato che in media fra due utenti del programma vi sono 6,6 gradi di separazione.
- 14. Social Network Dunbars Number - 150 La regola dei 150 (il numero di Dunbars) afferma che le dimensioni di una vera rete sociale sono limitate a circa 150 membri. Questo numero è stato calcolato da studi di sociologia e soprattutto di antropologia, sulla dimensione massima di un villaggio (in termini più attuali meglio definibile come un ecovillaggio). Viene teorizzato nella psicologia evoluzionista che il numero potrebbe essere una sorta di limite superiore all'abilità media degli esseri umani di riconoscere dei membri e tenere traccia degli avvenimenti emotivi di tutti i membri di un gruppo. In alternativa potrebbe essere dovuto a una questione economica, e al bisogno di individuare gli "scrocconi", in quanto gruppi più grandi tendono a facilitare il prosperare di ingannatori e bugiardi. Ad ogni modo, sembrerebbe che il capitale sociale venga massimizzato a queste dimensioni.
- 15. Social Network Attributi e Metrica
- 16. Social Network Attributi e Metrica Degree Centrality Numero di connessioni dirette che un nodo possiede. Si è portati a pensare che la cosa più importante per un nodo sia di avere il maggior numero possibile di connessioni Betweness Centrality Misura la strategicità di un nodo nella rete tra (between) due aree importanti della stessa. Un nodo con elevata Betweness Centrality ha grande influenza nel flusso di informazioni Closeness Centrality Misura quanti passaggi devono essere fatti partendo da un nodo dato, per raggiungere il maggior numero possibile di nodi. I nodi con maggiore Closeness Centrality sono nella posizione ideale per monitorare il flusso delle informazioni sulla rete
- 17. Social Network Caratteristiche di Nodi e Rami – Identificativi Utente e Attributi
- 18. Social Network Caratteristiche di Nodi e Rami – Informazioni sui contatti
- 19. Social Network Caratteristiche di Nodi e Rami – Tipologia di Lavoro
- 20. Social Network Caratteristiche di Nodi e Rami – Scolarità
- 21. Social Network Caratteristiche di Nodi e Rami – Informazioni personali ed interessi
- 22. Social Network Caratteristiche di Nodi e Rami – Connessione e caratterisitche utente
- 23. Social Network Kite Network
- 24. Social Network Degrees Centrality
- 27. Social Network Peso e direzione delle relazioni
- 28. Social Network dei Consigli di Amministrazione http://mappadelpotere.casaleggioassociati.it/