Cattedra di Internet e social media studies Proff. Giovanni Ciofalo, Simone Mulargia a.a. 2018/2019 - Principi di Social Network analysis A cura ...
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Cattedra di Internet e social media studies
Proff. Giovanni Ciofalo, Simone Mulargia
a.a. 2018/2019
Principi di Social Network analysis
A cura di Giovanni Ciofalo
Rete?
L’insieme delle relazioni….
…esistenti tra entità
Social Network, Social Network Site, Social Media? • Dall’Oxford Dictionary…
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 • Psicologia: Jacob Levi
Moreno (Sociometria)
sociali. Guarda alle
• Sociologia: J. A. Barnes,
relazioni sociali dal George Simmel, Emile
punto di vista della Durkheim
teoria delle reti, sulla
base della quale le
relazioni sono
rappresentabili da
collegamenti (archi) tra
individui (nodi) che
possono essere
mostrati attraverso
grafi.
Un esempio…
Un esempio…
Un esempio…
Un esempio…
Un esempio…
Un esempio… … un’aula universitaria
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
Il modello dei sei gradi di separazione
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 gruppiEsperimento 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.
Esperimento di Milgram
Risultati:
in media solamente tra i 5 e i 7 passaggi
Teoria dei sei gradi di separazione
S. Milgram, The Small Word Problem (1967)Alcuni concetti La forza dei legami deboli
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
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 SocialeLa 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.
Alcuni concetti Legge di potenza
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 contattiI grafi • Orientato • Non orientato
I grafi • Orientato • Non orientato
Alcune caratteristiche
Degree (grado)
A livello generale, numero dei legami di un
nodo
AAlcune caratteristiche
Degree (grado)
Nel caso di grafi orientati:
In-degree à numero di legami che arrivano ad un
nodo
AAlcune caratteristiche
Degree (grado)
Nel caso di grafi orientati:
Out-degree à numero di legami che partono da un nodo
A
La misurazione degli in/out-degree descrive il
ruolo del nodo e definisce il significato del legameAlcune caratteristiche 1. Homophily 2. Multiplexity 3. Network Closure
Alcune caratteristiche
1. Homophily
Tendenza ad assumere un
comportamento simile a chi
è vicino
Ad es.:
un bambino rispetto ai propri genitori, amici, etc.
à Effetto “contagio”
Tendenza a creare legami con chi è
simile Ad es.: persone che risiedono in una
nazione diversa da quella d’origine
à 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
B
M. E. J. Newman. Assortative Mixing in
networks. M. E. J. Newman. Mixing Patterns in
networksAlcune caratteristiche
Dissortativity mix:
tendenza di nodi con alto livello di degree ad
aggregarsi con nodi con basso livello di degree;
A
BAlcune 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.
A B
Concetto di
“relazione triadica”
G. Simmel
CAlcuni parametri Hub Bridge Density Distance
Alcuni parametri Hub: un nodo verso il quale convergono un numero significativo di connessioni entranti e/o uscenti
Alcuni parametri Bridge: 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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