Elvis Mazzoni - Social Networks Analysis. Elementi di base e ambiti di applicazione

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Intervento presentato alla III Summer School CKBG – Salerno, 16-20 Luglio 2012

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Elvis Mazzoni - Social Networks Analysis. Elementi di base e ambiti di applicazione

  1. 1. Social Networks Analysiselementi di base e ambiti di applicazione elvis.mazzoni@unibo.it SEFoRA Lab – Facoltà di Psicologia Alma Mater Studiorum (Università di Bologna)
  2. 2. Elvis MAZZONISocial Networks Analysis: elementi di base e ambiti di applicazione Interazioni fra persone, gruppi e comunità: come analizzarle? Metodi qualitativi (ad es. analisi conversazionale, dei contenuti, …); Metodi quantitativi (ad es. frequenze degli scambi fra soggetti); Quantitativi sui dati relazionali  Social Network Analysis a. La SNA si basa sulle relazioni (interazioni/scambi) e non sulle caratteristiche/attributi dei singoli soggetti; b. I soggetti e le loro azioni sono analizzati secondo un’ottica di interdipendenza; c. I legami relazionali fra i soggetti rappresentano dei canali per trasferire delle risorse materiali (ad es. prodotti, denaro, …) e immateriali (ad es. informazioni, competenze, …); d. Nella prospettiva delle reti ego-centrate, la struttura di una rete rappresenta un ambiente che offre determinate opportunità ma, allo stesso tempo, determina delle costrizioni, dei limiti all’azione individuale. Wasserman e Faust (1994)
  3. 3. Elvis MAZZONISocial Networks Analysis: elementi di base e ambiti di applicazione Reti sociali e capitale sociale  Networked Flow - Comprendere e Sviluppare la Creatività di Rete (Riva, Milani, Gaggioli e Mazzoni per la parte SNA).  Social Networking in plain English  The Strength of Weak Ties - Granovetter (1973)  The Strength of Weak Ties: a Network Theory revisited – Granovetter (1983)  Bowling alone: the collapse and revival of American community – Putnam (2000)  Personal Learning Environments for Overcoming Knowledge Boundaries between Activity Systems in Emerging Adulthood – Mazzoni and Gaffuri (2009)
  4. 4. Elvis MAZZONISocial Networks Analysis: elementi di base e ambiti di applicazione Le basi psicologiche della SNA J.L. Moreno: sociogram K. Lewin: field theory O Alunni N C Alunne M D Scelte Rifiuti L A E K F J G I H F. Heider: cognitive balance
  5. 5. Elvis MAZZONISocial Networks Analysis: elementi di base e ambiti di applicazione SNA  dalle matrici ai sociogrammiLa SNA si basa sui dati relazionali, cioè connessioni, contatti o legami checaratterizzano un gruppo di individui o un insieme di organizzazioni più o menocomplesso (famiglie, associazioni, società, nazioni, ecc.).Matrice di adiacenza Sociogramma
  6. 6. Elvis MAZZONISocial Networks Analysis: elementi di base e ambiti di applicazione Per saperne di più  http://www.insna.org/ http://faculty.ucr.edu/~hanneman/nettext/C1_Social_Network_Data.html
  7. 7. Elvis MAZZONISocial Networks Analysis: elementi di base e ambiti di applicazione SNA  alcuni ambiti di applicazione  Mobilità occupazionale;  Impatto dell’urbanizzazione sul benessere degli individui;  Sistemi politici ed economici;  Supporto sociale;  Struttura dei gruppi e delle comunità;  Presa di decisioni nelle élite comunitarie;  Diffusione e adozione delle innovazione in sistemi complessi;  Analisi dei mercati, degli scambi e del potere fra organizzazioni più o meno complesse (ex. Padgett & Ansell, 1993).  Consenso e influenza sociale;  Formazione di coalizioni. Wasserman e Faust (1994) Ulteriori ambiti di applicazione:  http://www.orgnet.com/cases.html  Gruppi e comunità virtuali - Studying Online Social Networks – Garton, Haythornthwaite and Wellman (1997); - Strumenti per un approccio quantitativo allo studio delle interazioni. Il software Net Miner e i Log File – Mazzoni (2004); - Monitoring Activity in E-Learning: A Quantitative Model Based on Web Tracking and Social Network Analysis – Mazzoni and Gaffuri (2009) - http://www.ledonline.it/ledonline/index.html?/ledonline/Networked-Flow-Riva.html
  8. 8. Elvis MAZZONISocial Networks Analysis: elementi di base e ambiti di applicazione SNA  alcuni ambiti di applicazione
  9. 9. Elvis MAZZONISocial Networks Analysis: elementi di base e ambiti di applicazione SNA  alcuni ambiti di applicazione Per saperne di più • http://www.insna.org/ • http://www.orgnet.com/index.html • http://www.socialnetworkanalysis.com/ • http://www.faculty.ucr.edu/~hanneman/nettext/ • http://sna.dss.unipi.it/Analisi%20delle%20reti.html
  10. 10. Elvis MAZZONISocial Networks Analysis: elementi di base e ambiti di applicazione SNA  Livelli di analisi Osservazione/Descrizione: descrizione della struttura delle interazioni di un determinato gruppo o comunità. Analisi trasversale: confronto fra gli indici strutturali di due o più gruppi differenti. Analisi longitudinale: confronto, nel tempo, degli indici strutturali di uno stesso gruppo o di più gruppi. Ego-Net Analysis: analisi dell’apporto dei singoli per la struttura relazione dell’intero gruppo. Analisi Mista: SNA associata ad altri tipi di analisi, ad es. analisi qualitative della conversazione e del discorso oppure applicazione di disegni sperimentali in cui gli indici individuali della SNA sono considerati delle variabili dipendenti ed indipendenti.
  11. 11. Elvis MAZZONISocial Networks Analysis: elementi di base e ambiti di applicazione SNA  Tipologie di analisi e alcuni indici 1. Neighborhood : Density, Nodal Degree e Inclusiveness 2. Connectivity: bridges, cutpoints, nodi pendenti. 3. Structural Equivalence 4. Centrality e Centralization 5. Cohesion Analysis: cliques (e altre sottostrutture), Cliques Participation Index (CPI).
  12. 12. Elvis MAZZONISocial Networks Analysis: elementi di base e ambiti di applicazione SNA  Neighbourhood Analysis L’indice di densità misura il livello di aggregazione di un gruppo o di una comunità. Tale indice è rappresentato da un valore che oscilla fra 0 e 1 (quest’ultimo valore è tipico di un gruppo completo). Questo indice si basa su altri due importanti parametri: Densité 0,367 l’inclusione (o inclusività) e il grado dei soggetti (punti/nodi). Distribution des liens Valeur L’indice di inclusione definisce la percentuale di soggetti che Mesure Dégrée In Dégrée Out partecipano attivamente (inviando msg) o passivamente Somme 11 11 (ricevendo msg) alle interazioni di gruppo (rappresenta dunque Moyenne 1,833 1,833 una misura collettiva della partecipazione alle interazioni) mentre Isolé 2 1 il grado dei soggetti descrive il loro vicinato. % d’inclusion 66,667 83,333 Dégrée Etu1 3 2 Etu2 2 1 Etu3 4 2 Etu4 2 2 Etu5 0 0 Etu6 0 4
  13. 13. Elvis MAZZONISocial Networks Analysis: elementi di base e ambiti di applicazione SNA  Neighbourhood Analysis Reffay e Chanier (2002). 4 gruppi virtuali di adulti in formazione. Interazione tramite e-mail, web forum e chat. 4 fasi: dall’acquisizione delle competenze necessarie per utilizzare gli strumenti, alla discussione e designazione del progetto migliore. Durata: 10 settimane. Analisi longitudinale: procedendo da una fase all’altra, si è notato un generale e progressivo decremento della coesione (aggregazione) all’interno dei gruppi (diminuzione delle interazioni). Analisi trasversale/longitudinale: lo spostamento di due membri piuttosto “attivi” da un gruppo ad un altro, nel passaggio dalla seconda alla terza fase, ha avuto l’effetto di diminuire molto la coesione nel primo gruppo e mantenerla costante nel secondo.
  14. 14. Elvis MAZZONISocial Networks Analysis: elementi di base e ambiti di applicazione SNA  Connectivity L’analisi della connettività (connectivity analysis) descrive quanto un grafo è internamente connesso ovvero se vi sono punti o componenti (coppie o sottogruppi di nodi) fra loro separate e, quindi, non raggiungibili. In tal senso, l’indice di connettività è una misura della vulnerabilità della rete di relazioni cioè della facilità con cui, togliendo un determinato numero di legami (bridges) o nodi (cutpoints), il grafo diviene sconnesso. (Mazzoni, 2003; Mazzoni e Bertolasi, 2004). 2 comunità virtuali di studenti (56 e 70 studenti). Interazione tramite web forum. Durata 10 mesi. 1 gruppo coordinato attivamente da 1 tutor + 2 complici virtuali (funzione di feedback). 1 gruppo senza coordinazione del tutor. La coordinazione attiva del forum da parte del tutor e la presenza dei due complici virtuali con funzioni di feedbacck diminuisce la vulnerabilità del gruppo aumentandone le possibilità di condivisione e di accesso alle informazioni, mentre la gestione “passiva” (semplice controllo) è associata ad un’elevata vulnerabilità e minori possibilità di accesso e condivisione delle informazioni.
  15. 15. Elvis MAZZONISocial Networks Analysis: elementi di base e ambiti di applicazione SNA  Connectivity Network Network Bridge Cutpoint Bridge Cutpoint Connectivity Connectivity 0% 11 5 0% 12 7
  16. 16. Elvis MAZZONISocial Networks Analysis: elementi di base e ambiti di applicazione SNA  Structural Equivalence L’analisi dell’equivalenza strutturale si rivolge all’identificazione di quegli attori che stanno svolgendo o hanno svolto una funzione simile per le interazioni del gruppo e che, perciò, possono considerarsi interscambiabili. Aviv et al. (2003) Sugli stessi forum precedenti, gli autori (Aviv et al., 2003) hanno effettuato anche un’analisi dell’equivalenza strutturale e un’analisi della centralità. I risultati di queste analisi nell’insieme evidenziano: 1. nel web forum strutturato il processo di costruzione di conoscenza ha raggiunto un buon livello per quanto concerne il pensiero critico e lo sviluppo di sottogruppi aggregati (coesione). In questo forum, gli studenti hanno rivestito il ruolo di intermediari e di stimolatori (centrality e structural equivalence), mentre meno centrale è risultato il ruolo del tutor (betweenness centrality) . 2. Nel forum non strutturato, al contrario, il processo di costruzione di conoscenza passa attraverso un basso livello di attività cognitiva: si creano pochi sottogruppi coesi, gli studenti assumono un ruolo passivo limitandosi a seguire il tutor e quest’ultimo, conseguentemente, diviene il fulcro di tutta l’attività del gruppo.
  17. 17. Elvis MAZZONISocial Networks Analysis: elementi di base e ambiti di applicazione SNA  Structural Equivalence Studenti particolarmente attivi nelle interazioni Studenti piuttosto passivi nelle interazioni Studenti isolati Coppie isolate
  18. 18. Elvis MAZZONISocial Networks Analysis: elementi di base e ambiti di applicazione SNA  Centrality e Centralization La centralità rappresenta una dimensione individuale che consente di quantificare l’ “importanza” dei singoli soggetti per la rete di interazioni caratterizzante il gruppo o la comunità di cui fanno parte. Avere un ruolo centrale o, al contrario, un ruolo periferico ha come conseguenza un “ascolto” e una “visibilità” differenti ed una differente influenza relativamente al controllo delle informazioni e le decisioni di gruppo (Cho, Stefanone e Gay, 2002). Cho, Stefanone e Gay (2002) 2 comunità virtuali di studenti. Interazione tramite e-mail e web forum. Le informazioni provenienti da attori caratterizzati da un alto indice di prestigio (degree e power index centrality) hanno più probabilità di essere seguite rispetto alle informazioni provenienti da attori periferici. Le analisi effettuate hanno inoltre evidenziato che gli attori periferici sono spesso ignorati dagli altri attori ed impiegano molto tempo per partecipare alle interazioni.
  19. 19. Elvis MAZZONISocial Networks Analysis: elementi di base e ambiti di applicazione SNA  Centrality e Centralization Degree and Betweenness Centrality and Centralization
  20. 20. Elvis MAZZONISocial Networks Analysis: elementi di base e ambiti di applicazione SNA  Cohesion Analysis Cliques Una delle dimensioni più interessanti che si ricavano tramite la SNA è la coesione. Questo indice permette di rilevare la presenza di sottogruppi particolarmente coesi entro la comunità principale, identificabili a partire da differenti definizioni tipologiche: clique, n-clique, clan, n- clan, ecc. (Scott, 1997; Wasserman e Faust, 1994). Questi sottogruppi rappresentano delle “aree” di interazione preferenziale ovvero i soggetti di questi sottogruppi, pur interagendo con vari membri di una collettività, “mostrano” una certa preferenza per certi “vicini” rispetto ad altri. Potremmo definire ognuno di questi sottogruppi come il “vicinato preferenziale” con il quale è più probabile che il singolo interagisca in determinati momenti e circostanze. Oltre a verificare presenza e struttura di queste sottocomponenti di aggregazione preferenziale, l’analisi di coesione rileva la partecipazione dei singoli soggetti a questi sottogruppi particolarmente coesi. L’analisi di coesione rappresenta dunque: - un’ulteriore dimensione del supporto e del sostegno che una determinata comunità offre e/o può offrire ai suoi membri; - ma soprattutto una “misura” della “diversità” di determinati gruppi/comunità, della varietà di zone ad intensa interazione che li caratterizzano e delle modalità di partecipazione dei singoli ai vari sottogruppi rilevati.
  21. 21. Elvis MAZZONISocial Networks Analysis: elementi di base e ambiti di applicazione SNA  Cohesion Analysis Cliques
  22. 22. Elvis MAZZONISocial Networks Analysis: elementi di base e ambiti di applicazione SNA  Cohesion Analysis Cliques Aviv R., Zippy E., Ravid G., Geva A. (2003), “Network Analysis of Knowledge Construction in Asynchronous Learning Networks”, in Journal of Asynchronous Learning Networks (JALN), Vol. 7, n° 3, p. 1-23. Nella loro ricerca, in cui hanno analizzato gli effetti delle differente strutturazione di un forum sulla coesione di due gruppi di studenti in rete, gli autori giungono alla conclusione che la maggiore strutturazione di un web forum determina un numero maggiore di sottogruppi fortemente coesi (cliques) e una minore centralizzazione e ciò conduce a un processo di costruzione di conoscenza qualitativamente migliore caratterizzato da rilevanti fasi di pensiero critico. L’idea è che la quantità di cliques (sottogruppi a connessione completa formati da almeno tre soggetti) rappresenti la ricchezza delle discussioni e dei punti di vista differenti che animano i gruppi e le comunità. Maggior numero di cliques porterebbe  qualità migliore nel processo di costruzione di conoscenza.
  23. 23. Elvis MAZZONISocial Networks Analysis: elementi di base e ambiti di applicazione SNA  Cohesion Analysis Cliques  Corso di Perfezionamento post-universitario “Ambienti e comunità per l’apprendimento in rete”, organizzato dalla Facoltà di Scienze della Formazione dell’Università di Firenze.  153 soggetti  26 gruppi;  Interazione tramite la piattaforma Synergeia; 2 fasi di attività individuale:  Familiarità con la tecnologia;  Definizione degli obiettivi personali 3 fasi di attività collaborativa:  Socializzazione in rete (fase generativa);  Progettazione collettiva (fase costruttiva);  Analisi metacognitiva. Obiettivi: elaborazione di progetti, concezione di prodotti, costruzione di repository e attività di problem solving e case study.
  24. 24. Elvis MAZZONISocial Networks Analysis: elementi di base e ambiti di applicazione SNA  Cohesion Analysis Cliques La valutazione finale del rendimento di ogni gruppo si è avvalsa di due valutatori che, indipendentemente l’uno dall’altro, giudicavano l’originalità e la trasferibilità del prodotto finale in base ai seguenti indici:  vPO = valore di originalità del prodotto ;  vPT = valore di trasmissibilità. Partendo dalle considerazioni effettuate da Aviv et al. (2003), si possono trarre le seguenti ipotesi: Un numero elevato di cliques determina, per i partecipanti del gruppo, maggiori possibilità di confronto e maggiori probabilità di entrare in contatto con punti di vista differenti e variegati circa le tematiche trattate. Ciò dovrebbe dare un contributo sostanziale alla ricchezza delle argomentazioni proposte e, quindi, alla qualità del rendimento del gruppo in termini di originalità del prodotto finale.
  25. 25. Elvis MAZZONISocial Networks Analysis: elementi di base e ambiti di applicazione SNA  Cliques e Cliques Participation Index Il CPI rappresenta una dimensione di gruppo: è infatti calcolato sommando il numero di partecipanti delle varie cliques di un determinato gruppo/comunità in rete e poi dividendo tale somma per la quantità di soggetti che compongono lo stesso gruppo/comunità. CPI = Somma del numero di partecipanti delle varie cliques Soggetti che compongono l’intero gruppo In definitiva, il CPI identifica il coinvolgimento medio dei soggetti alle cliques che caratterizzano il gruppo/comunità di riferimento ovvero, in media, in quante cliques è coinvolto ogni soggetto del gruppo/comunità.
  26. 26. Elvis MAZZONISocial Networks Analysis: elementi di base e ambiti di applicazione SNA  Cliques Participation Index (CPI) Ipotesi: I gruppi caratterizzati da un CPI elevato (ovvero da un elevato coinvolgimento dei soggetti nelle cliques) dovrebbero raggiungere una migliore qualità produttiva (misurata tramite il valore di originalità del prodotto – vPO) rispetto ai gruppi aventi un CPI basso. Rango U de Gruppi Quantità Sig. medio Mann-Whitney CPI basso 12 9,21 32,500 0,022 CPI elevato 12 15,79 Il risultato evidenzia che i gruppi aventi un CPI elevato effettivamente raggiungono un valore di originalità significativamente migliore rispetto ai gruppi caratterizzati da un CPI basso. Ciò sottolinea l’importanza delle strutture di aggregazione preferenziale per la qualità dell’attività collettiva.
  27. 27. Elvis MAZZONISocial Networks Analysis: elementi di base e ambiti di applicazione SNA  Supporto-Monitoraggio-Analisi-Valutazione Supporto e monitoraggio in itinere: 1. Individuazione di problematiche inerenti la partecipazione e la socializzazione; 2. Efficacia dell’intervento del tutor in caso di eventi critici. Analisi della struttura delle interazioni e del ruolo dei singoli nell’attività collaborativa. Valutazione dei singoli e dell’attività di gruppo (?)
  28. 28. Elvis MAZZONISocial Networks Analysis: elementi di base e ambiti di applicazione SNA  Supporto e monitoraggio in itinere Individuazione di problematiche concernenti la partecipazione e la socializzazione • Isolamento • Reciprocità degli scambi • Temporanea assenza di uno o alcuni partecipanti (connectivity analysis e structural equivalence). • Forte convergenza delle interazioni su uno o pochi partecipanti (in e out degree, nonché degree e betweenness centrality), con conseguente perifericità di altri partecipanti.
  29. 29. Elvis MAZZONISocial Networks Analysis: elementi di base e ambiti di applicazione Intervento contro l’isolamento Legami di Stellina prima dell’intervento Legami di Stellina dopo l’intervento del del complice virtuale complice virtualeContinua la presentazione
  30. 30. Elvis MAZZONISocial Networks Analysis: elementi di base e ambiti di applicazione Reciprocità negli scambi Nodal in e out degree forum 00-01 Nodal in e out degree forum 01-02Continua la presentazione
  31. 31. Elvis MAZZONISocial Networks Analysis: elementi di base e ambiti di applicazione Temporanea assenza di uno o alcuni partecipanti Connectivity Analysis Structural Equivalence Continua la presentazione
  32. 32. Elvis MAZZONISocial Networks Analysis: elementi di base e ambiti di applicazione Attori centrali e periferici
  33. 33. Elvis MAZZONISocial Networks Analysis: elementi di base e ambiti di applicazione SNA  Supporto e monitoraggio in itinere Efficacia dell’intervento del tutor in caso di eventi critici Ogni evento straordinario che, in qualsiasi momento, può determinare o richiedere una ri-definizione del progetto (totale o più spesso parziale) oppure un intervento da parte di coloro che gestiscono o coordinano il forum. Ad esempio: • Divagare delle discussioni; • Organizzazione delle attività individuali e di gruppo; • Episodi di Flaming (“aggressione in rete”). Per gli eventi critici, sarebbe auspicabile effettuare un’analisi pre/post intervento per verificare l’efficacia dell’intervento stesso
  34. 34. Elvis MAZZONISocial Networks Analysis: elementi di base e ambiti di applicazione SNA  Struttura comunicativa e ruolo dei singoli Analisi della struttura delle interazioni e del ruolo dei singoli partecipanti Analisi longitudinale: evoluzione delle interazioni all’interno di un gruppo. Analisi trasversale: confronto fra gruppi. Valutazione del ruolo dei singoli per l’interazione all’interno del gruppo e/o della comunità (Ego-Net Analysis).
  35. 35. FINEgrazie per l’attenzione elvis.mazzoni@unibo.it
  36. 36. File di lavoro:• ..Psicologia - CONVEGNI_CONFERENZE_CONGRESSI2007EAWOP_2007SNA as a tool toimprove (EAWOP2007 - EM_SS_NG)Diapositiva1.JPG• ..EM - SPELLCorso Formazione Sergio SangiorgiCorso formazione SS.nmf• ..EM - SPELLCIDASCidas.nmf

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