Ing. Gianluca Murgia. Milano 29/04/2009

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1 Ing. Gianluca Murgia Milano 29/04/2009

2 Sommario Definizione di Social Network Analysis Tipologie di social network Costruzione di una social network Principali indicatori SNA Perché applicarla al Marketing?

3 Social Network Analysis (SNA) Metodologia che analizza i sistemi sociali, a partire dalla rappresentazione di un grafo, in cui i nodi rappresentano gli attori del sistema e gli archi i legami esistenti tra gli attori del sistema

4 Vantaggi della SNA Permette di visualizzare e analizzare la struttura di un sistema sociale: sia a livello di singolo attore sia a livello dei legami sia a livello di gruppi di attori, identificati a partire da caratteristiche demografiche dei singoli o strutturali della stessa rete sia a livello della rete nel suo complesso integrando diverse informazioni relative ai singoli attori del sistema e ai loro legami

5 Che tipo di relazioni può rappresentare? Legami di conoscenza o di amicizia, legami familiari tra persone Azioni che intercorrono tra una persona e le altre Evoluzione delle comunicazioni all interno di un gruppo Legami di partnership, di licenza, o di proprietà fra imprese Condivisione di uno stesso interesse tra persone diverse Appartenenza degli stessi soggetti alla medesima istituzione Etc.

6 Tipologie di rete One-mode network Two-mode network Ego-centered network Reti orientate/non orientate Reti statiche/dinamiche

7 One-mode network Tutti gli attori del sistema appartengono alla stessa tipologia e gli archi rappresentano i legami esistenti tra i diversi attori. La rappresentazione della rete può essere fatta attraverso un grafo oppure la corrispondente matrice di adiacenza (sociomatrice), che misura, nella cella ij, tutti gli archi provenienti dall attore i e diretti all attore j p1 p2 p3 p4 p1 1 p4 p p p p p2 2 p3

8 Two-mode network Gli attori del sistema appartengono a due tipologie distinte e gli archi rappresentano esclusivamente i legami esistenti tra attori appartenenti a tipologie diverse. La rappresentazione della rete può essere fatta attraverso un grafo bipartito oppure la corrispondente matrice di incidenza. Quando una delle due tipologie di attori rappresenta un evento, si parla di matrice di affiliazione, che misura, nella cella ij, la partecipazione dell attore i all evento j v1 v2 v3 v4 u u u u u

9 Ego-centered network Considera solo gli archi entranti ed uscenti da uno specifico nodo (ego) e quindi comprende solo i nodi connessi direttamente a tale nodo (neighborhood)

10 Reti orientate/non orientate Gli archi tra gli attori della rete possono essere: orientati esprimono una legame simmetrico tra gli attori connessi non orientati esprimono un legame asimmetrico tra gli attori connessi La scelta dell orientamento o meno del grafo influenza notevolmente alcune caratteristiche strutturali dell intera rete e il valore di alcuni indicatori SNA

11 Reti statiche/dinamiche

12 Costruzione di una social network Raccolta dei dati Costruzione delle matrici Visualizzazione del grafo Calcolo degli indicatori SNA

13 Raccolta dei dati I dati utilizzati come base per la costruzione di social network possono provenire da: log di sistemi informatici archivi osservazioni dirette questionari e interviste esperimenti diari etc.

14 Costruzione delle matrici Una volta raccolti e validati, i dati possono essere sintetizzati attraverso opportune matrici Nel caso di una two-mode network che lega gli attori i agli eventi j, si può costruire la matrice di affiliazione A e da essa ricavare due matrici di adiacenza: X I, che analizza i legami fra gli attori i, che è pari a A T A X J, che analizza i legami fra gli eventi j, che è pari a AA T

15 Visualizzazione del grafo Una volta generate le matrici, possono essere dati in input, sotto un opportuno formato, a specifici software, come: UCINET Pajek R, tramite il pacchetto sna che permettono la visualizzazione della social network, identificando attraverso colori diversi le diverse tipologie, o sottotipologie, di attori, utilizzando etichette per il nome e il peso di nodi e archi, permettendo disposizioni diverse della rete, anche in 3D, che facilitano l individuazione di strutture particolari, etc.

16 Calcolo degli indicatori SNA Attraverso gli stessi, o ulteriori, software, si possono calcolare alcuni indicatori tipici della Social Network Analysis, tra cui: Indicatori di centralità relativi al singolo attore Proprietà dell intera rete Posizione dei singoli attori e structural equivalence

17 Indicatori di centralità del singolo attore Freeman s degree Prestige Outdegree Bonacich s power Closeness Betweenness

18 Freeman s degree

19 Prestige e Outdegree

20 Bonacich s power

21 Closeness

22 Betweenness

23 Proprietà dell intera rete Centralization Simmetria e transitività Coesione Densità Componenti connesse n-clique k-core

24 Centralization La Centralization di una rete è pari alla somma delle differenze tra la centrality dei diversi nodi e il massimo valore di centrality individuato all interno della rete. Tale valor viene normalizzato dividendolo per il massimo valore teorico ottenibile per quella rete Misura la distribuzione della centrality dei singoli attori all interno di tutta la rete

25 Simmetria e transitività Una relazione tra un nodo i e un nodo j è simmetrica se e solo se esiste sia un arco che va da i a j sia un arco che va da j a i Una relazione tra un nodo i, un nodo j e un nodo k è transitiva se e solo se, dato un arco che va da i a j e un arco che va da j a k, esiste anche un arco da i a k Esistono indicatori di sintesi che danno un idea del valore di simmetria e transitività dell intera rete

26 Coesione La coesione di una rete può essere valutata attraverso una serie di indicatori che forniscono informazioni sul grado di connessione e robustezza della rete Densità, che misura il rapporto tra il numero di archi presenti nella rete rispetto al numero di archi presenti in un grafo completo con lo stesso numero di nodi Numero e struttura delle componenti connesse, ossia dei sottografi connessi di dimensione massima. Presenza di cut-vertex e bridge Numero e grado di sovrapposizione delle n-clique, ossia dei sottografi completamente connessi di dimensione n Numero e grado di sovrapposizione dei k-core, ossia dei sottografi connessi in cui ogni nodo ha un degree almeno pari a k

27 Posizione e structural equivalence La posizione di un attore all interno di una rete è definita a partire dai legami che l attore stabilisce con gli altri nodi della rete Due nodi i e j sono strutturalmente equivalenti se, per tutti i nodi k i, j, i ha un legame con k se e solo se j ha un legame con k e j ha un legame con k se e solo se i ha un legame con k p1 p2 p3 p4 p p p p p1 p2 p4 p3

28 Un semplice algoritmo Permutando righe e colonne Image matrix

29 Misure di structural equivalence Non sempre esistono due posizioni in una rete che sono strutturalmente equivalenti. In molti casi, l equivalenza non è perfetta, per cui si può misurare il grado di equivalenza strutturale attraverso Distanza euclidea Correlazione

30 SNA e Marketing: Stato attuale Un campo stranamente poco esplorato, nonostante i siti di social network vengano riconosciuti da molti esperti come una miniera d oro per il Marketing Alcune applicazioni SNA nel Marketing: Modelli di diffusione dei nuovi prodotti Modelli di brand switching Recommender system Prime forme di data mining da dati relazionali con tecniche SNA, anche dinamica Un solo testo sistematico: van den Bulte (2007), Social Network Analysis and Marketing

31 Motivazioni del Relationship Marketing Le decisioni di acquisto degli individui, ma anche delle imprese, sono fortemente influenzati dalle relazioni, anche informali, instaurate con altri soggetti. Esse sono: creatrici di valori che influenzano lo stile di vita e i comportamenti abituali delle persone (si pensi alle relazioni che avvengono all interno della famiglia, dei gruppi di riferimento, etc.) veicolo di stimolo all acquisto, perché, attraverso il confronto con i soggetti con cui interagisce, una persona percepisce il desiderio di un prodotto veicolo di informazioni circa le caratteristiche del prodotto, in maniera più efficace (in termini di fiducia e motivazione) dei sistemi di comunicazione tradizionali mezzo di persuasione per la decisione finale di acquisto, perché le persone tendono a conformarsi ai comportamenti di acquisto delle persone con cui sono in contatto e che ritengono affini al proprio concetto di sé

32 Ripensate agli ultimi acquisti... Quanto è stato importante il consiglio di parenti, amici, conoscenti o anche il passaparola???

33 Relationship Marketing: Perché no? Anche i tradizionali strumenti di Marketing, come le campagne a tappeto, hanno lo stesso effetto Non sempre e poi a che prezzo??? (Caso Amway) Difficoltà di mappare e analizzare le relazioni tra persone: Problemi di reperibilità dei dati Problemi di privacy Problemi di codifica, immagazzinamento ed elaborazione di dati SNA attraverso i sistemi informativi tradizionali Problemi di interpretazione dei risultati delle elaborazioni SNA

34 Utilità della SNA nel Marketing Permette una rappresentazione completa di tutte le informazioni sulle relazioni tra clienti, integrandole con le informazioni tradizionalmente conservate nei DB di Marketing, come quelle demografiche, quelle comportamentali, etc. Permette di effettuare segmentazioni orientate sulla base delle relazioni dei clienti (ad esempio, sulla base di posizioni più o meno strutturalmente equivalenti) Permette di verificare l effetto delle azioni di Marketing tradizionale che puntano a valorizzare il passaparola, in modo da renderle più efficaci Permette di focalizzare le azioni di Direct Marketing sui clienti che registrano più alti livelli di centrality Permette di sviluppare azioni di Marketing innovativo che puntano a gestire e modificare la rete delle relazioni dei clienti, in modo da agevolare il passaparola positivo e i comportamenti di acquisto Permette di simulare l evoluzione futura della rete (ad es. gli acquirenti di un nuovo prodotto/marca), attraverso i modelli di SNA dinamica

35 Ing. Gianluca Murgia Milano 29/04/2009