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社会的ネットワーク

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社会ネットワーク分析

ソーシャル·ネットワーク図の例。最も中心的仲介を持つノードが黄色で表示されます。

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ソーシャルネットワークのもう一つの略図。
雪玉から構築されたネットワークは、変化させる、初期エゴのセットの調査(ゼロ潮)で同定し、これらの同じ変化させるのエゴが波1になっているという考えを指し、他の任命というように追加変更し、新しい変化させるの割合が減少し始めるまで。研究雪だるま最近の開発を行う上でいくつかの物流の制限がありますが、それらはすべてに見えるようにすることができ、完全なネットワークでエゴがそうでなければ特定されないであろう変化させる者を指名することができ、それによれば、ハイブリッドネットワークを考慮することであるハイブリッドネットワークのred.3エゴは総ネットワーク/主要なプレーヤーが正式に同定超え含めるがあるという期待でいっぱいを検討する価値があるかもしれません。たとえば、会社の従業員は、多くの場合、完全にデータを収集する前に定義することはできませんネットワークの一部である外部コンサルタントと連携。
社会ネットワーク分析では、いくつかの分析トレンドを提示します:


ブロックは社会のグループであるという仮説のいかなる部分も、Symantec:アプローチは非ローカルコミュニティから、Webサイトへのリンクを介して、あまり定義されていない社会システムを研究に開放されています。


むしろ解析の個別の単位としての個人(個人、組織、国家)の治療よりも関係の構造は、個人とその関係をどのように影響するかに焦点を当てています。


規範の社会が行動を決定することを想定して分析するとは対照的に、ネットワーク分析は、個人間の関係の構造や組成がルールに影響を与える程度を観察するために使用されます。


ソーシャルネットワークの形状は、そのメンバーのためのネットワークの有用性を判断するのに役立ちます。小規模なネットワークと、より厳しい、メインネットワークの外部の人々との接続が緩んでいないか(弱リンク)の多くが付いているネットワークよりも、そのメンバーにはあまり有用であろう。より開かれたネットワークでは、多くの弱い関係と社会関係と、多くの冗長タイでクローズドなネットワークよりもそのメンバーに新しいアイデアや機会を紹介する可能性が高くなります。言い換えれば、お互いに物事を行うの友人のグループはすでに同じ知識や機会を共有しています。他の社会的世界への接続を持つ個人のグループでは、情報のより広い範囲へのアクセスを持っていそうです。これは、単一のネットワーク内でさまざまなネットワークではなく、多くの接続への接続を持っている個々の成功のために優れています。同様に、個人が影響力を行使したり、ソーシャルネットワーク、直接(構造穴を埋めるとも呼ばれます)リンクされていない2つのネットワーク間のブリッジ上のintermediatorsとして機能することができます。


社会的ネットワーク分析の力は個々の属性の俳優-かどうか友好的か敵対的か、スマートまたはダム、どのような事項など - であると仮定し、社会科学の伝統的な研究から、その違いです。社会ネットワーク分析は、個人の属性がそれらの関係、およびネットワーク内の他のアクターとの関係よりも重要であるで、一度補完代替でビジョンを作り出す。そんなにが、ネットワークの構造に基づいているため、このアプローチは、多くの実世界の現象を説明するために有用であることが証明されますが、個々の行動や、彼らの成功に影響を与える個人の能力にはあまり余地を残している。


ソーシャルネットワークはまた、多くの非公式の接続を特徴づける、組織がどのように相互作用するかを調べるために使用されているそのリンク一緒に幹部だけでなく、さまざまな組織の従業員との間の関連付けと接続。たとえば、組織内のパワーは、多くの場合、ネットワーク内の個々が自分の本当の仕事より多くの関係の中心にあるの程度からより多くのものを付属しています。ソーシャルネットワークは、ビジネスの成功と仕事のパフォーマンスに、雇用に重要な役割を果たしています。ネットワークは、企業が価格やポリシーを設定する際に、情報を収集し、競争を抑止すると、共謀した方法です。


社会的ネットワーク分析の歴史


リントンフリーマンは、ソーシャルネットワークとソーシャルネットワーク分析の進行状況の履歴を書いています。


第十八後半世紀における社会的ネットワークの前駆体は、エミール·デュルケームとフェルディナンドのテンニエスが含まれています。テンニエスは、社会集団のいずれかなどの個人情報や直接の社会的なつながりが存在することができると主張している価値観や信念(ゲマインシャフト)、または正式なインストゥルメンタルとソーシャルリンク(ゲゼルシャフト)を共有する人々とのリンクの個人。デュルケームは、相互作用する個人が個々の役者の属性の観点から説明することができない現実を構成しているときに社会現象が生じたと主張して、何の説明も個性的な社会的な事実を明らかにしなかった。個人差が最小化されている場合優先し、 "有機的連帯"と現代社会 - - 独立した役割を持つ差別化された個人間の協力を開発、伝統的な社会との "機械的連帯"の間で区別した。


一方、20世紀初頭のゲオルク·ジンメルは、社会的ネットワークの用語で直接考える第一の学者であった。そのテストは、ネットワークの規模や弱点ではなく、グループ内のより分岐した相互作用ネットワークの相互作用確率の性質を示す。 (ジンメル、1971分の1908)。


20世紀の最初の十年で一時停止した後に、ソーシャルネットワークの3つの主要な伝統があった。 1930年にL. J·L·モレノハーバード大学のグループがW·ロイド·ワーナー率いるながらモレノは、小グループ、特に教室やワーク·グループ(ソシオメトリー)における社会的相互作用の系統的な記録および分析の先駆者ロイド·ワーナーとエルトンメイヨーは、職場での対人関係を探求することができる。 1940年、イギリスの人類学者の演説、アーカンソー州ラドクリフ=ブラウンは、この呼び出しを系統的に続いていた前に、しかし、それは約15年を要したnetworks.8の系統的な研究を促した。


社会ネットワーク分析は、1950年代にイギリスのエリザベス·ボットの親族研究は、マンチェスター大学の人類学者の都市研究グループ(最大グラックマン、後でJ·ミッチェルクライドクライドと並んで開発された1950年から1960年の間にミッチェル)、南部アフリカ、インド、英国ではコミュニティ·ネットワークを調査。同時に、イギリスの人類学者、SFネーデルフレデリックネーデルは後でネットワーク解析に影響を与えた社会構造の理論を体系化。


1960年と1970年の間に、学者の数が増え、さまざまなテーマや伝統の組み合わせで働いていました。イワン·チェース、ボニー·エリクソン、ハリエット·フリードマン、マークGranovetter Granovetter、ナンシー·ハウエル、ジョエル·レヴァイン、ニコラス·マリンズ、ジョン·パジェット、シュワルツ(社会学者:一つのグループはハーバード大学社会関係学科のホワイティハリソンホワイトの学生だった)マイケル·シュワルツ氏とバリー·ウェルマンウェルマン。この最初のグループ内の他の重要な人々は、政治社会学、社会運動のネットワークに焦点を当てたチャールズ·ティリー、そして "六次の隔たり"の理論を開発したスタンレーミルグラムあった。マークGranovetterと​​バリー·ウェルマンは、社会ネットワーク分析を精緻化し、普及させたホワイトの元学生の間でされています。


しかしホワイトグループだけではなかった。ジョン·ボイド、スーザン·フリーマン、キャスリン·ファウスト、A.キンボールロムニーを含む数学のアプリケーションに興味を持って社会科学者、リントンフリーマン周りカリフォルニア大学アーバイン校:別の場所で、様々な学者が重要な独立した仕事を開発キンボールロムニーとダグラスホワイトホワイト、ミシガン大学のジョセフGalaskiewicz、ウェンディグリスウォルド、エドワードLaumann、ピーター·マースデン、マルチナ·モリス、ジョン·パジェット、通信学者などシカゴ大学の定量的なアナリスト、リンを含むナンLinとエベレット·ロジャースロジャース。 SD:70年代には、ハリソン·ホワイトの元留学生約トロント大学のグループ指向の実質的な社会だったバーコウィッツ、ハリエット·フリードマン、ナンシーレスリー·ハワード、ナンシー·ハウエル、ローンTeppermanとバリー·ウェルマンウェルマン、またラポポートアナトール·ラパポートゲームの指摘モデラーと理論に同行した。理論面では、方法論的個人主義批判とグループベースは、より分析的なレバレッジを提供するソーシャルネットワークのレンズを通して世界を見たと主張し、分析します。


そこに世界のイベロアメリカの雑誌、1998年にソーシャルネットワークシッチェス、バルセロナで開催された国際会議から作成された、RED、IRIS内に収容されたWebネットワークネットワークでは、。


研究


社会ネットワーク分析は、人間との接触の好意のどのパターンを理解するのに役立つ、または集団でHIVなどの病気の蔓延を防ぐために、疫学で使用されています。ソーシャルネットワークの進化は時​​々噂が広がり、社会構造、通信ルールの間の相互作用についての洞察を提供し、エージェントベースのモデルを使用することによりシミュレートすることができます。


社会ネットワーク分析はまた、大量の監視のための効果的なツールとなることができます - 例えば、情報認知全情報認知するかどうかは、米国市民を決定するためにソーシャルネットワークを分析するための戦略を徹底的に調査を実施あったか、政治的な脅威。
by saraforestb | 2012-08-08 04:08