تحليل الشبكات الاجتماعية

تحليل الشبكات الاجتماعية (SNA) هو التحليل المنهجي لـالشبكات الاجتماعية. ويعرض تحليل الشبكات الاجتماعية العلاقات الاجتماعية من حيث نظرية الشبكة التي تتكون من العقد (التي تمثل الجهات الفاعلة الفردية داخل الشبكات)والروابط (التي تمثل العلاقات بين الأفراد، مثل الصداقة والقرابة والوضع التنظيمي والعلاقات الجنسية وغيرها.)[1][2] وكثيرًا ما يتم تصوير هذه الشبكات من خلال مخططات الشبكات الاجتماعية، حيث تمثل العقد على شكل نقاط والروابط على شكل خطوط.

مخطط شبكة اجتماعية يظهر روابط الصداقة بين مجموعة من مستخدمي موقع الفيس بوك.

نظرة عامة

برز تحليل الشبكات الاجتماعية كأسلوب رئيسي في علم الاجتماع الحديث. وقد اكتسب متابعة بارزة في الأنثروبولوجيا وعلم الأحياء ودراسات الاتصالات والاقتصاد والجغرافيا والتاريخ وعلم المعلومات والدراسات التنظيمية والعلوم السياسية وعلم النفس الاجتماعي ودراسات التنمية واللسانيات الاجتماعية، وأصبح متاحًا الآن كأداة استهلاكية.[3][4][5][6]

استخدم الناس فكرة «الشبكات الاجتماعية» بغير إحكام لأكثر من قرن من أجل الإشارة ضمنًا لمجموعات معقدة من العلاقات بين أعضاء الأنظمة الاجتماعية على جميع المستويات، بدءًا من المستوى الشخصي ووصولاً إلى المستوى الدولي. وفي عام 1954، بدأ جيه إيه بارنيز في استخدام المصطلح بشكل منهجي للدلالة على أنماط الروابط، والذي تضمن مفاهيم مستخدمة في العادة من قِبل الجمهور، وكذلك تلك المفاهيم المستخدمة من قِبل علماء الاجتماع: المجموعات (مثل القبائل والأسر) والفئات الاجتماعية (مثل، النوع والعرق). وعمد بعض العلماء، من أمثال إس دي بيركوفيتش وستيفن بورجاتي ورونالد بيرت وكاثلين كارلي ومارتين إيفريت وكاثرين فوست ولينتون فريمان ومارك غرانوفيتر وديفيد نوك وديفيد كراكهارت وبيتر مارسدين ونيكولاس مولينز وأناتول رابوبورت وستانلي واسرمان وباري ويلمان ودوغلاس آر وايت وهاريسون وايت إلى توسيع نطاق استخدام التحليل المنهجي للشبكات الاجتماعية.[7] وحتى في دراسة الأدب، طبّق أنهاير وجيراردز ورومو[8] وفوتر دو نوي[9] وبورجيرت سينيكال تحليل الشبكات.[10] وبالفعل، وجد تحليل الشبكات الاجتماعية استخدامات في العديد من المجالات الأكاديمية، بالإضافة إلى تطبيقات عملية، مثل مكافحة غسيل الأموال والإرهاب.

التطور التاريخي

انظر الشبكات الاجتماعية.

المقاييس

اللون (من الأحمر=0 إلى الأزرق=الحد الأقصى)يدل على المركزية البينية.

الروابط

التماثل: هو مدى تشكيل العناصر الفاعلة لروابط مع آخرين يشبهونهم في مقابل آخرين مختلفين عنهم. ويمكن تعريف التشابه عن طريق النوع أو العرق أو السن أو المهنة أو الإنجاز التربوي أو المنزلة أو القيم أو أية خصائص جوهرية أخرى.[11]

الارتباط المتعدد: عدد أشكال المحتوى الموجودة في رابط.[12] على سبيل المثال، إذا كان هناك شخصان صديقان ويعملان معًا، فإن بينهما ارتباطًا متعددًا ثنائيًا.[13] وقد اقترن الارتباط المتعدد بقوة العلاقة.

التبادلية/التعاكس: هو المدى الذي يتبادل عنده عنصران فاعلان صداقة بعضهما البعض أو غيره من أشكال التفاعل.[14]

إغلاق الشبكات: مقياس لكمال العلاقات الثلاثية. ويطلق على افتراض إغلاق الفرد للشبكات (مثلاً، أن أصدقاءهم أصدقاء أيضًا) التعدي. والتعدي هو نتاج سمة الحاجة إلى الإغلاق المعرفي للفرد أو الموقف.[15]

التجاور: ميل العناصر الفاعلة لإقامة روابط أكثر مع القريبين منهم جغرافيًا.[14]

التوزيعات

الجسر: عبارة عن فرد تملأ روابطه الضعيفة فجوة بنيوية، وهكذا تقدم الرابط الوحيد بين فردين أو مجموعتين. ويتضمن أيضًا أقصر الطرق عندما يتعذر تطبيق الطريق الأطول نتيجة مخاطرة عالية لتشويه الرسالة أو فشل الإرسال.[16]

المركزية: تشير المركزية إلى مجموعة من المقاييس التي تهدف إلى تحديد «أهمية» أو «تأثير» (مجموعة متنوعة من الحواس) عقدة (أو مجموعة) معينة داخل إحدى الشبكات.[17][18][19][20] وتشمل بعض الأمثلة الأساليب الشائعة لقياس «المركزية» المركزية البينية ومركزية التجاور ومركزية المتجه الذاتي ومركزية ألفا ومركزية الدرجة.[21]

الكثافة: نسبة الروابط المباشرة في إحدى الشبكات والمتعلقة بإجمالي العدد المحتمل.[22][23]

المسافة: الحد الأدنى لعدد الروابط اللازمة للربط بين عنصرين فاعلين. وقد تم تعميم ذلك من خلال ظاهرة العالم الصغير لعالم الاجتماع ستانلي ميلغرام وفكرة «مستويات الانفصال الستة».

الفجوات البنيوية: هي غياب الروابط بين جزأين في الشبكة. وربما يمنح اكتشاف واستغلال فجوة بنيوية ميزة تنافسية لـرائد العمل. وقد طور هذا المفهوم عالم الاجتماع رونالد بيرت، ويشار إليه أحيانًا على أنه فكرة بديلة لرأس المال الاجتماعي.

قوة الرابط: يتم تحديدها من خلال التركيب الخطي للوقت والكثافة الانفعالية والحميمية والتعاكس (أي التبادلية).[16] وتتصل الروابط القوية بالتماثل والتجاور والتعدي، بينما تتصل الروابط الضعيفة بالجسور.

التقسيم

يتم تعريف المجموعات على أنها 'زُمَر' إذا كان كل فرد مرتبطًا بشكل مباشر بكل فرد آخر، و«دوائر اجتماعية» إذا كان التواصل المباشر قليلاً، والذي يعد أمرًا غير دقيق، أو بأنها جماعات متماسكة بنيويًا إذا كانت الدقة مطلوبة.[24]

معامل التجميع: هو مقياس لاحتمال ارتباط اثنين مقربين في عقدة. ويشير معامل التجميع الأعلى إلى «اتحاد» أكبر.[25]

التماسك: هو درجة ارتباط العناصر الفاعلة بشكل مباشر بأحدها الآخر من خلال روابط التماسك. ويشير التماسك البنيوي إلى أقل عدد من الأفراد الذين إذا خرجوا من المجموعة تفككت.[26][27]

نمذجة الشبكات وإظهارها

إن التمثيل المرئي للشبكات الاجتماعية مهم للغاية لفهم بيانات الشبكات ونقل نتائج التحليل . وتتضمن العديد من البرامج التحليلية نماذج لعرض الشبكات. ويجري استكشاف البيانات عن طريق عرض العقد والروابط بتخطيطات متعددة، وكذلك الألوان والأحجام والخصائص المتقدمة الأخرى الخاصة بالعقد. وربما تكون التمثيلات المرئية للشبكات وسيلة قوية لنقل المعلومات المعقدة، ولكن ينبغي الحذر من تفسير العقدة وخصائص المخططات عبر شاشات العرض وحدها؛ حيث إنها قد تقوم بتحريف الخصائص البنيوية التي يكون فهمها أفضل عن طريق التحليلات الكمية.[28]

يمكن استخدام مخططات التعاون لتوضيح العلاقات الجيدة والسيئة بين البشر. ويدل الجسر الإيجابي بين عقدتين على علاقة إيجابية (صداقة، تحالف، مواعدة)، بينما يدل الجسر السلبي بين عقدتين على علاقة سلبية (كراهية، غضب). ويمكن استخدام مخططات الشبكات الاجتماعية ذات الإشارات للتنبؤ بتطور المخططات في المستقبل. وفي الشبكات الاجتماعية ذات الإشارات، يوجد مصطلح الدوائر «المتوازنة» و«غير المتوازنة». ويتم تعريف الدائرة المتوازنة على أنها دائرة حيث تكون كافة الإشارات إيجابية. وتمثل المخططات المتوازنة مجموعة من الأشخاص الذين من غير المحتمل أن يغيروا رأيهم عن الآخرين في المجموعة. في حين تمثل المخططات غير المتوازنة مجموعة من الأشخاص الذين من المحتمل للغاية أن يغيروا رأيهم عن الآخرين في المجموعة. على سبيل المثال، مجموعة مكونة من 3 أفراد (أ وب وج)؛ حيث تربط بين «أ» و«ب» علاقة إيجابية، وبين «ب» و«ج» علاقة إيجابية، ولكن توجد بين «ج» و«أ» علاقة سلبية، ففي هذه الحالة تكون الدائرة غير متوازنة. ومن المحتمل للغاية أن تتحول هذه المجموعة إلى دائرة متوازنة، مثلاً تتكون الدائرة من علاقة جيدة بين «ب» و«أ» فقط، وتربط «أ» و«ب» علاقة سلبية بـ«ج». ومن خلال استخدام مفهوم الدوائر المتوازنة وغير المتوازنة، يصبح من الممكن التنبؤ بتطور مخططات الشبكات الاجتماعية ذات الإشارات.

عند استخدام تحليل الشبكات الاجتماعية بشكل خاص كأداة لتسهيل حدوث التغيير، فقد أثبتت الأساليب المختلفة لتخطيط الشبكات التشاركية جدواها. ويقدم المشاركون / القائمون على المقابلات بيانات الشبكات من خلال التخطيط الفعلي للشبكات (بالورقة والقلم أو بشكل رقمي) أثناء جلسة تجميع البيانات. وتتمثل إحدى فوائد هذا المنهج في السماح للباحثين بجمع البيانات الكمية وطرح أسئلة توضيحية أثناء جمع بيانات الشبكات.[29][30]

انظر أيضًا

المراجع

  1. Pinheiro, Carlos A.R. (2011). Social Network Analysis in Telecommunications. John Wiley & Sons. ص. 4. ISBN:978-1-118-01094-5. مؤرشف من الأصل في 2017-03-24.
  2. D'Andrea, Alessia وآخرون (2009). "An Overview of Methods for Virtual Social Network Analysis". Computational Social Network Analysis: Trends, Tools and Research Advances. Springer. ص. 8. ISBN:978-1-84882-228-3. مؤرشف من الأصل في 2017-03-24. {{استشهاد بكتاب}}: Explicit use of et al. in: |authors= (مساعدة) والوسيط غير المعروف |المحررين= تم تجاهله (مساعدة)
  3. Facebook friends mapped by Wolfram Alpha app BBC News نسخة محفوظة 21 يوليو 2016 على موقع واي باك مشين.
  4. Wolfram Alpha Launches Personal Analytics Reports For Facebook Tech Crunch نسخة محفوظة 09 يوليو 2017 على موقع واي باك مشين.
  5. Institute for Reproductive HealthHome | Institute for Reproductive Health نسخة محفوظة 06 نوفمبر 2018 على موقع واي باك مشين.
  6. Ivaldi M., Ferreri L., Daolio F., Giacobini M., Tomassini M., Rainoldi A., We-Sport: from academy spin-off to data-base for complex network analysis; an innovative approach to a new technology. J Sports Med and Phys Fitnes Vol. 51-suppl. 1 to issue No. 3. The social network analysis was used to analyze properties of the network We-Sport.com allowing a deep interpretation and analysis of the level of aggregation phenomena in the specific context of sport and physical exercise.
  7. Linton Freeman, The Development of Social Network Analysis. Vancouver: Empirical Press, 2006.
  8. Anheier, H.K., J. Gerhards en F.P. Romo. 1995. Forms of capital and social structure of fields: examining Bourdieu’s social topography. American Journal of Sociology, 100:859–903
  9. De Nooy, W. 2003. Fields and networks: Correspondence analysis and social network analysis in the framework of Field Theory. Poetics, 31:305–27
  10. Senekal, B. A. 2012. Die Afrikaanse literêre sisteem: ʼn Eksperimentele benadering met behulp van Sosiale-netwerk-analise (SNA), LitNet Akademies 9(3)
  11. McPherson, N., Smith-Lovin, L., Cook, J.M. (2001). Birds of a feather: Homophily in social networks. ج. 27. ص. 415–444. {{استشهاد بكتاب}}: |صحيفة= تُجوهل (مساعدة)
  12. Podolny, J.M. & Baron, J.N. (1997). Resources and relationships: Social networks and mobility in the workplace. American Sociological Review, 62(5), 673-693.
  13. Kilduff, M., Tsai, W. (2003). Social networks and organisations. Sage Publications.
  14. Kadushin, C. (2012). Understanding social networks: Theories, concepts, and findings. Oxford: Oxford University Press
  15. Flynn, F.J., Reagans, R.E. & Guillory, L. (2010). Do you two know each other? Transitivity, homophily, and the need for (network) closure. Journal of Personality and Social Psychology, 99(5), 855-869.
  16. Granovetter, M. (1973). The strength of weak ties. ج. 78. ص. 1360–1380. {{استشهاد بكتاب}}: |صحيفة= تُجوهل (مساعدة)
  17. Hansen, Derek وآخرون (2010). Analyzing Social Media Networks with NodeXL. Morgan Kaufmann. ص. 32. ISBN:978-0-12-382229-1. مؤرشف من الأصل في 2017-03-24. {{استشهاد بكتاب}}: Explicit use of et al. in: |authors= (مساعدة)
  18. Liu, Bing (2011). Web Data Mining: Exploring Hyperlinks, Contents, and Usage Data. Springer. ص. 271. ISBN:978-3-642-19459-7. مؤرشف من الأصل في 2020-04-14.
  19. Hanneman, Robert A. & Riddle, Mark (2011). "Concepts and Measures for Basic Network Analysis". The Sage Handbook of Social Network Analysis. SAGE. ص. 364–367. ISBN:978-1-84787-395-8. مؤرشف من الأصل في 2020-04-14.
  20. Tsvetovat, Maksim & Kouznetsov, Alexander (2011). Social Network Analysis for Startups: Finding Connections on the Social Web. O'Reilly. ص. 45. ISBN:978-1-4493-1762-1. مؤرشف من الأصل في 2017-03-24.
  21. Opsahl، Tore؛ Agneessens، Filip؛ Skvoretz، John (2010). "Node centrality in weighted networks: Generalizing degree and shortest paths". Social Networks. ج. 32 ع. 3: 245. DOI:10.1016/j.socnet.2010.03.006. مؤرشف من الأصل في 2019-09-30.
  22. "Social Network Analysis". Field Manual 3-24: Counterinsurgency (PDF). Headquarters, Department of the Army. ص. B-11–B-12. مؤرشف من الأصل (PDF) في 2019-11-04.
  23. Xu, Guandong وآخرون (2010). Web Mining and Social Networking: Techniques and Applications. Springer. ص. 25. ISBN:978-1-4419-7734-2. مؤرشف من الأصل في 2017-03-24. {{استشهاد بكتاب}}: Explicit use of et al. in: |authors= (مساعدة)
  24. Cohesive.blocking is the R program for computing structural cohesion according to the Moody-White (2003) algorithm. This wiki site provides numerous examples and a tutorial for use with R. نسخة محفوظة 19 فبراير 2017 على موقع واي باك مشين.
  25. Hanneman, Robert A. & Riddle, Mark (2011). "Concepts and Measures for Basic Network Analysis". The Sage Handbook of Social Network Analysis. SAGE. ص. 346–347. ISBN:978-1-84787-395-8. مؤرشف من الأصل في 2017-03-24.
  26. Moody, James, and Douglas R. White (2003). "Structural Cohesion and Embeddedness: A Hierarchical Concept of Social Groups." American Sociological Review 68(1):103–127. Online نسخة محفوظة 27 سبتمبر 2006 على موقع واي باك مشين.: (PDF file). "نسخة مؤرشفة" (PDF). مؤرشف من الأصل في 2016-03-14. اطلع عليه بتاريخ 2019-05-22.{{استشهاد ويب}}: صيانة الاستشهاد: BOT: original URL status unknown (link)
  27. Pattillo, Jeffrey وآخرون (2011). "Clique relaxation models in social network analysis". Handbook of Optimization in Complex Networks: Communication and Social Networks. Springer. ص. 149. ISBN:978-1-4614-0856-7. مؤرشف من الأصل في 2020-04-14. {{استشهاد بكتاب}}: Explicit use of et al. in: |authors= (مساعدة) والوسيط غير المعروف |المحررين= تم تجاهله (مساعدة)
  28. McGrath, Blythe and Krackhardt. 1997. "The effect of spatial arrangement on judgements and errors in interpreting graphs". Social Networks 19: 223-242.
  29. Bernie Hogan, Juan-Antonio Carrasco and Barry Wellman, "Visualizing Personal Networks: Working with Participant-Aided Sociograms," Field Methods 19 (2), May 2007: 116-144.
  30. The most comprehensive reference is: Wasserman, Stanley, & Faust, Katherine. (1994). Social Networks Analysis: Methods and Applications. Cambridge: Cambridge University Press. A short, clear basic summary is in Krebs, Valdis. (2000). "The Social Life of Routers." Internet Protocol Journal, 3 (December): 14–25.

وصلات خارجية

  • أيقونة بوابةبوابة علم الاجتماع
  • أيقونة بوابةبوابة علم النفس
This article is issued from Wikipedia. The text is licensed under Creative Commons - Attribution - Sharealike. Additional terms may apply for the media files.