PRINCIPI DI SOCIAL NETWORK ANALYSIS CORSO DI INTERFACCE, CONTENUTI E SERVIZI PER LE TECNOLOGIE INTERATTIVE PROF. GIOVANNI CIOFALO

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1 PRINCIPI DI SOCIAL NETWORK ANALYSIS CORSO DI INTERFACCE, CONTENUTI E SERVIZI PER LE TECNOLOGIE INTERATTIVE PROF. GIOVANNI CIOFALO

2 SOCIAL NETWORK & SOCIAL NETWORK ANALYSIS

3 Rete? L insieme delle relazioni. esistenti tra entità

4 Social Network, Social Network Site, Social Media? Dall Oxford Dictionary

5 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.

6 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)

7 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.

8 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).

9 Caratteristiche di un social media Identity Conversations Sharing Presence Relationships Reputation Groups (Jan H. Kietzmann)

10 Social Network Analysis È l analisi delle reti sociali. Guarda alle relazioni sociali dal punto di vista della teoria delle reti, sulla base della quale le relazioni sono rappresentabili da collegamenti (archi) tra individui (nodi) che possono essere mostrati attraverso grafi. Psicologia: Jacob Levi Moreno (Sociometria) Sociologia: J. A. Barnes, George Simmel, Emile Durkheim

11 Un esempio

12 Un esempio

13 Un esempio

14 Un esempio

15 Un esempio

16 Un esempio un aula universitaria

17 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

18 Il modello dei sei gradi di separazione

19 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 gruppi

20 Esperimento 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.

21 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)

22 Alcuni concetti La forza dei legami deboli

23 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)

24 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 Sociale

25 La 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

26 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.

27 Alcuni concetti Legge di potenza

28 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 contatti

29 I grafi Orientato Non orientato

30 I grafi Orientato Non orientato

31 Alcune caratteristiche Degree (grado) A livello generale, numero dei legami di un nodo A

32 Alcune caratteristiche Degree (grado) Nel caso di grafi orientati: In-degree à numero di legami che arrivano ad un nodo A

33 Alcune 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 legame

34 Alcune caratteristiche 1. Homophily 2. Multiplexity 3. Network Closure

35 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)

36 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; M. E. J. Newman. Assortative Mixing in networks. M. E. J. Newman. Mixing Patterns in networks A B

37 Alcune caratteristiche Dissortativity mix: tendenza di nodi con alto livello di degree ad aggregarsi con nodi con basso livello di degree; A B

38 Alcune caratteristiche Multiplexity: il numero di contenuti espressi dalla relazione (e.g. amici / colleghi). Definisce la forza della relazione VICINO AMICO COLLEGA FIDANZATO/A

39 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 C

40 Alcuni parametri Hub Bridge Density Distance

41 Alcuni parametri Hub: un nodo verso il quale convergono un numero significativo di connessioni entranti e/o uscenti

42 Alcuni parametri Bridge: un nodo che rappresenta l unico punto di contatto tra due altri nodi o due altri cluster della rete

43 Alcuni parametri Density: la proporzione tra il numero di archi esistente nella rete ed il numero massimo possibile E

44 Alcuni parametri Density: la proporzione tra il numero di archi esistente nella rete ed il numero massimo possibile E Z Max density = 1

45 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;