Analýza sociálních sítí

Z Wikipedie, otevřené encyklopedie
Skočit na navigaci Skočit na vyhledávání

Analýza sociálních sítí, pod kterou si představme analytické získávání informací a dat ze sociálních sítí pomocí sociometrie a teorie grafů[1], patří mezi mladé vědecké disciplíny. Analýza sociálních sítí (dále jen ASS) charakterizuje mezilidské vztahy a interakce, na které můžeme nahlížet jako na sociální struktury (klíčový pojem i pro ASS). Tyto struktury se znázorňují formou sociogramů v nichž se nacházejí body a linie je spojující, které zobrazují propletenost zkoumané struktury.[2] ASS se stala užívanou a rapidně rostoucí klíčovou technikou v moderní sociologii, ale i v jiných vědních odvětví jako jsou např.: antropologie, biologie, ekonomie, geografie a informatika.[3]

Historie[editovat | editovat zdroj]

Analýza sociálních sítí má své teoretické kořeny v dílech raných sociologů jako byli Georg Simmel a Émile Durkheim, kteří upozorňovali na důležitost studia systému vztahů ve společnosti. Termín „sociální síť“ začali sociologové používat začátkem 20. století k označení složitého souboru vztahů mezi členy společností na všech úrovních, od mezilidských, po mezinárodní. Ve 30. létech 20. století Jacob Moreno a Helen Jennings představili základní analytickou metodu.[4] V roce 1954 John Arundel Barnes začal používat toto označení pro systém vazeb, zahrnující tradiční pojetí používané veřejností i vědci: skupinové vazby (např.: kmeny, rodiny) a společenské skupiny (např.: etnika). O rozšíření používání analýzy sociálních sítí se zasloužili učenci jako například Ronald Burt, Kathleen Carley, Mark Granovetter, David Krackhardt, Edward Laumann, Anatol Rapoport, Barry Wellman, Douglas R. White a Harrison White.[5] Analýza sociálních sítí si našla své využití v různých vědních oborech, stejně jako praktické využití v boji proti praní peněz, organizovanému zločinu, nebo terorismu.

Teorie[editovat | editovat zdroj]

Analýza sociálních sítí zkoumá sociální síť jako skupinu navzájem propojených uzlů (aktérů). Mezi těmito aktéry jsou určité vztahy, které jsou znázorňovány hranami.[6] To vše dává dohromady mapu, která graficky znázorňuje jednotlivé prvky a veškeré vztahy mezi nimi. Jelikož je velké množství možných vztahů, rozlišujeme je jednotlivě jiným grafickým znázorněným, unikátním pro každý vztah. Analýza se používá zejména při zjišťování vztahů a atmosféry v organizaci, při hodnocení komunikace, či při řízení znalostí.[7] ,,Analýza sociálních sítí se zaměřuje na odhalování vzorců lidského chování".[8] Existuje hned několik postupů, kterými můžeme tuto analýzu provést, a nazýváme je analytické techniky. Liší se od sebe jak časově tak úkolově. Mezi ty nejzákladnější patří

  • Metoda kritické cesty - CPM (Critical Patch Method)[9]
  • Metoda CCM (Critical Chain Method)[9]
  • Metoda PERT (Program Evaluation and Review Technique)[10]
  • Metoda GERT (Graphical Evaluation and Review Technique)
  • Metoda MPM (Metra Potential Method)[11]

Centralita uzlů[editovat | editovat zdroj]

ASS se zabývá statistickým zkoumáním dat o subjektech, vztazích mezi nimi a analyzováním vzorců těchto interakcí. Pozice a důležitost uzlů se zjišťuje pomocí algoritmů a určuje jejich vliv v dané síti. Logicky se dá odvodit, že uzle s největší centralitou, neboli největším významem, budou ovlivňovat většinu ostatních v dané struktuře.[12] Způsoby měření centrality uzlů:

  1. Centralita měřená stupněm uzlů (degree centrality): tento způsob zkoumá přímé vazby uzlů a za hlavní uzel sítě se považuje ten co má nejvíce těchto přímých vazeb. Tento způsob měření centrality je historicky nejstarší.[13]
  2. Blízkost polohy ve středu (closeness centrality): vyzdvihuje důležitost mostů mezi uzly, jelikož centralita tohoto typu se zjišťuje největším počtem procházejících dvojic uzlů tímto centrálním. Díky těmto konexím a vysoké informovanosti mohou tyto body kontrolovat průtok dat skrze ně.
  3. Středová mezipoloha (betweness centrality): tyto uzle mají nejrychlejší přístup ke všem informacím v síti díky své vzdálenosti ke všem ostatním prvkům sítě.[14]
  4. Eigenvector centrality: způsob měření centrality navazující na degree centrality. Jedná se o podobný princip výpočtu spojující sílu a počet přímých vazeb, rozšířený o parametr který zahrnuje také centralitu těch uzlů se kterými se spojuje.[15]

Skupiny v sociální síti[editovat | editovat zdroj]

Sociální síť často obsahuje různé skupiny uzlů, které se vyznačují určitými společnými rysy a odlišují se tak od celku. V analýze sociálních sítí se obecně uplatňují dva základní způsoby strukturování sociální sítě na menší skupiny.[16][17]

První z nich se zakládá na přítomnosti přímo spojených dvojic uzlů (tzv. dryády) nebo trojic uzlů (tzv. triády) v sociální síti, které jsou následně spojeny do větších hustě propojených uskupení. Jedná se tedy o postup „zdola“. Výsledkem jsou skupiny označované jako „kliky“. Tímto způsobem lze rozeznat i další druhy uskupení, jako n-kliky, n-klany a k-plexy. Od běžných klik se liší tím, že zahrnují i některé uzly navíc, které nejsou s danou skupinou tak těsně spojeny.[17]

Druhý způsob identifikuje různé skupiny naopak přístupem „shora“. Při pohledu na výsledný graf je možno objevit jednotlivé oblasti s vyšší koncentrací a provázaností uzlů, které tak do určité míry působí jako oddělené skupiny od zbytku grafu. Tímto způsobem lze v sociální síti definovat bloky, komponenty, lambda sety, k-jádra, f-skupiny, frakce či mosty.[17]

Síla vazeb v síti[editovat | editovat zdroj]

V sociální síti můžeme jednotlivé vazby (vztahy) rozlišit na silné a slabé. Silné vazby se zpravidla nacházejí mezi členy rodiny, dobrými přáteli a spolupracovníky. Slabé vazby představují spíš známosti.[16]

Podle Granovetterova difuzního modelu šíření informací mají právě slabé vazby velký význam pro šíření informací. Důvod je takový, že v uskupeních lidí se vzájemně silnými vazbami totiž obíhají vesměs stejné informace. Pro šíření nových poznatků mezi větší množství lidí se proto více hodí vazby slabé.[16]

Síťové role[editovat | editovat zdroj]

Náhledů na síťové role je mnoho, jednu z těch hlavních definoval britský spisovatel a novinář Malcolm Gladwell ve svém díle Bod zlomu. V sociální struktuře můžeme roli definovat jako souhrn očekávání, které jsou sjednoceny do určité pozice, nejedná se ovšem o role sociální, nýbrž role související s pozicí uzlů v síti. Na sociálních sítích zpozorujeme 4 základní typy ,,lidí":

  1. Spojovatelé: tyto lidé poznáme podle enormního množství známých a dalších kontaktů. Spojovatelé mají schopnost rychle navazovat nové vazby s ostatními lidmi a tyto kontakty pak také využívat. Tyto schopnosti jsou velkou výhodou v podnikání.
  2. Maveni: pochází z židovského výrazu Mevin, znamenající shromažďovače vědění. Maveni jsou zběhlí v rozsáhlém spektru informací a pouček, rádi vám poradí, aby využili své znalosti. Jejich hlavní vlohy spočívají ve spojování vzdálených informací a převádění je na poznatky, které nejdou najít jako celek.
  3. Prodejci: charismatický a velmi komunikativní typ, dokáže ostatní nadchnout pro cokoliv.
  4. Překladatelé: člověk který má cit pro práci s informacemi ve svém okolí, ví jak předělat vtip z jiného státu, aby byl aktuální pro kulturu ve které žije. Tyto typy jsou využíváni např. v marketingu, kdy se nějaká firma potřebuje přesně zaměřit na nějaký určitý okruh lidí.[18]

Praxe[editovat | editovat zdroj]

Modelace a zobrazení[editovat | editovat zdroj]

Pro zobrazení ASS a její grafickou vizualizaci se používá velké množství různorodých grafů vycházejících z teorie uzlů. Společnými rysy pro většinu technik jsou jednotlivé body tzv. uzle, či objekty zájmu, které reprezentují populaci. U uzlů se dále pracuje s velikostí a barvou, jež znázorňují významnost a charakterovou vlastnost. Spojnice, či síť má za úkol ukázat vazbu mezi jednotlivými uzly. Spojnice mohou nést velké množství informací a pracuje se s jejich šířkou, barvou, směrem šipek, spojitostí a zakřivením.

Při vizualizaci většího množství prvků a zkoumání sítě se používá softwarových programů, jelikož manuální zpracování by bylo v reálném čase téměř nemožné. Zároveň je třeba dbát zvýšené pozornosti při interpretaci výstupu, jelikož může dojít k vyvození mylných závěrů.[19]

Využití v praxi[editovat | editovat zdroj]

ASS nalézá uplatnění v mnoha odvětvích a je jednou z nejrychleji se rozvíjejících disciplín v rámci sociologie a analýzy vztahů mezi subjekty. Jedno ze základních rozdělení užití je pro soukromý a veřejný sektor.

V soukromém sektoru se používá hojně v marketingové sféře ke zkoumání vlivu jednotlivců a sociálních skupin na veřejné mínění, volební preference[20], názory, lidské vztahy a sociální interakci jak v rámci celé populace, tak na jednotlivé cílové skupiny. Své užití najde i na poli zdokonalování prodeje a tvorbě obchodních strategií.

Ve veřejném sektoru se ASS uplatňuje na poli výzkumu, pro ověřování hypotéz a sociologických studií, a národní bezpečnosti. Národní bezpečnostní agentura (USA)[21], je často kritizována za neustálé odposlouchávání, zachycování elektronické komunikace a virtuální stopy. Ke zpracování dat využívá NSA mimo jiné ASS, která ji pomáhá určit centrální uzly a navazující síť, při rozkrývání organizovaného zločinu a terorismu.

Odkazy[editovat | editovat zdroj]

Reference[editovat | editovat zdroj]

  1. Dr. Stegbauer Ch. 2010: Netzwerkanalyse und Netzwerktheorie: Ein neues Paradigma in Sozialwissenschaften. Strana 11-12
  2. http://www.antropoweb.cz/cs/problematika-vytvareni-relacnich-dat-priklad-analyzy-socialnich-siti-bezdomovcu
  3. http://www.bbc.com/news/technology-19699776
  4. Freeman, L. C. (2004). The development of social network analysis: a study in the sociology of science. Vancouver, B. C.: Empirical Press
  5. Linton Freeman, The Development of Social Network Analysis. Vancouver: Empirical Press, 2006.
  6. http://lrs.ed.uiuc.edu/tse-portal/analysis/social-network-analysis/
  7. http://www.orgnet.com/sna.html
  8. Dr. Steinauer Ch. 2010: Netzwerkanalyse und Netzwerktheorie: Ein neues Paradigma in den Sozialwissenschaften: Strana 145
  9. a b https://managementmania.com/cs/metoda-ccm
  10. https://managementmania.com/cs/metoda-pert
  11. https://managementmania.com/cs/metody-sitove-analyzy
  12. http://leonidzhukov.net/hse/2014/socialnetworks/papers/freeman79-centrality.pdf
  13. http://arxiv.org/pdf/1012.4862.pdf,.s.10
  14. http://is.muni.cz/th/270306/ff_b/Viskova-Bakalarska_prace.pdf,.s.19
  15. https://books.google.cz/books?id=FWm2CgAAQBAJ&pg=PA71&lpg=PA71&dq=Lu+et+al.,+2010+closeness+centrality&source=bl&ots=NNKB11YD9y&sig=t2V3jJq6dhI-pxOgaKJ6dIVYhug&hl=cs&sa=X&ved=0ahUKEwim04fAnOHJAhVF2SwKHYzKC7IQ6AEILTAC#v=onepage&q=Lu%20et%20al.%2C%202010%20closeness%20centrality&f=false
  16. a b c BUŠTÍKOVÁ, Lenka. Analýza sociálních sítí. Sociologický časopis [online]. 1999, 35(2) [cit. 2017-11-27]. ISSN 2336-128X. Dostupné z: http://sreview.soc.cas.cz/uploads/42a6c78198cacdc20c3a2da286e0c226ef935606_210_193BUSTI.pdf
  17. a b c HANNEMAN, Robert A. and Mark RIDDLE. Introduction to social network methods [online]. Riverside, CA: University of California, Riverside, 2005 [cit. 2017-11-27]. Dostupné z: https://www.researchgate.net/publication/235737492_Introduction_to_Social_Network_Methods
  18. http://ografologii.blogspot.cz/2009/12/malcom-gladwell-bod-zlomu.html
  19. Caschera, M. C.; Ferri, F.; Grifoni, P. (2008). "SIM: A dynamic multidimensional visualization method for social networks". PsychNology Journal 6 (3): pp. 294–298
  20. “Sna a změna voličských preferencí“ (27. května 2010)
  21. "How The NSA Uses Social Network Analysis To Map Terrorist Networks". (12. června 2013)