(Auto-organizarea unei rețele – Nagler, Levina, şi Timme, (2011))
În general, rețelele sociale sunt auto-organizate, emergente, și complexe, astfel încât un model coerent la nivel global apare din interacțiunea locală a elementelor care alcătuiesc sistemul. Aceste modele devin mai evidente pe măsură ce crește dimensiunea rețelei. Cu toate acestea, o analiză de rețea globală a, de exemplu, tuturor relaţilor interpersonale din lume, nu este fezabilă și poate conține informații atât de multe încât să fie neinformativă. Limitările practice de putere de calcul, etică și recrutarea şi plata participanţilor, limitează de asemenea domeniul de aplicare al analizei rețelei sociale. Nuanțele unui sistem local pot fi pierdute într-o analiză de mare rețea. Prin urmare, calitatea informațiilor poate fi mai importantă decât scara pentru a înțelege proprietățile rețelei. Astfel, rețelele sociale sunt analizate la scară relevantă pentru întrebările teoretice al cercetătorilor. Cu toate că nivelurile de analiză nu sunt în mod necesar reciproc exclusive, există trei niveluri generale în care se pot încadra rețelele: nivel micro, nivel mediu, și nivel macro.
Nivel micro
La nivel micro, cercetarea rețelei sociale de obicei începe cu un individ, eşantionând pe măsură ce relaţiile sociale sunt trasate, sau se poate începe cu un mic grup de persoane într-un anumit context social.
(Diagrama de rețea socială, la nivel micro.)
Nivel diadic: O diadă este o relație socială între două persoane. Cercetarea de rețea pe diade se poate concentra pe structura relației (de exemplu multiplexitate, putere), egalitatea socială, și tendințele spre reciprocitate/mutualitate.
Nivelul triadic: Adaugă un individ la o diadă, și aveți o triadă. Cercetarea la acest nivel se poate concentra pe factori cum ar fi echilibrul și tranzitivitatea, precum și egalitatea socială și tendințe spre reciprocitate/mutualitate.
Nivelul actor: Cea mai mică unitate de analiză într-o rețea socială este o persoană în cadrul social, adică, un „actor” sau „ego”. Analiza Egonetwork se concentrează pe caracteristicile de rețea, cum ar fi dimensiunea, puterea relației, densitatea, centralitatea, prestigiul și roluri, cum ar fi izolate, legături, și poduri. Astfel de analize sunt cel mai frecvent utilizate în domeniile psihologiei sau de psihologiei sociale, analiza etnografică a rudeniei, sau alte studii genealogice ale relațiilor dintre indivizi.
Nivelul subset: Nivelurile subset ale reţelelor cercetează probleme care încep la nivel micro, dar pot trece peste în nivelul mediu de analiză. Cercetarea la nivel subset se poate concentra pe distanță și accesibilitate, cliciuri, subgrupuri de coeziune, sau alte acțiuni de grup sau de comportament.
Nivel mediu
În general, teoriile la nivel mediu încep cu o dimensiune a populației care se încadrează între nivelele micro și macro. Cu toate acestea, la nivel mediu s-ar putea referi, de asemenea, la analize, care sunt special concepute pentru a descoperi conexiuni între nivelurile micro și macro. Rețelele la nivel mezo sunt de joasă densitate și pot prezenta procese cauzale distincte de rețelele de nivel micro interpersonal.
(Diagrama de rețea socială, la nivel mediu)
Organizații: organizațiile formale sunt grupuri sociale care distribuie sarcini pentru un scop colectiv. Cercetarea de rețea cu privire la organizații se pot concentra fie pe legături intra-organizaționale sau inter-organizaționale în ceea ce privește relațiile formale sau informale. Rețelele intra-organizaționale conţin adesea mai multe niveluri de analiză, mai ales în organizații mari, cu mai multe filiale, francize sau departamente semi-autonome. În aceste cazuri, cercetarea este adesea efectuată la un nivel nivel de grup de lucru și de organizare, concentrându-se pe interacțiunea dintre cele două structuri.
Retele distribuite aleatoriu: Modelele grafice aleatoare exponențiale de reţele sociale au devenit cele mai utilizate metode de analiză de rețea socială în anii 1980. Acest cadru are capacitatea de a reprezenta efecte social-structurale frecvent observate în mai multe rețele sociale umane, inclusiv efectele generale bazate pe gradul structural frecvent observat în mai multe rețele sociale umane, precum și reciprocitatea și tranzitivitatea, ca și efecte la nivel de nod, ale activităţii şi popularităţii homofilice şi pe bază de atribute, așa cum rezultă din ipotezele explicite despre dependențele dintre legăturile de rețea. Parametrii sunt daţi în ceea ce privește prevalența configurațiilor subgrafurilor mici în rețea, și pot fi interpretaţi ca descriind combinațiile de procese sociale locale, din care rezultă o anumită rețea. Aceste modele de probabilitate pentru rețele de pe un anumit set de actori permite generalizarea dincolo de ipoteza restrictivă a independenței diadice de micro-rețele, permițând modele care urmează să fie construite pornind de la fundații structurale teoretice ale comportamentului social.
(Exemple de rețea aleatorie și rețea la scară liberă. Fiecare graf are 32 de noduri și 32 de legături. De notat „hub-urile” (umbrite) în diagrama la scară liberă (pe dreapta).)
Rețele la scară liberă: O rețea la scară liberă este o rețea al cărei grad de distribuție urmează o lege de putere, cel puțin asimptotică. În teoria reţelelor o rețea ideală la scară liber este o rețea aleatorie, cu un grad de distribuție care relevă distribuția dimensională a grupurilor sociale. Caracteristicile specifice ale rețelelor la scară liberă variază în funcție de teoriile și instrumentele analitice utilizate pentru a le crea. Cu toate acestea, în general, rețelele la scară liberă au unele caracteristici comune. O caracteristică remarcabilă într-o rețea la scară liberă este trivialitatea relativă a nodurilor cu un grad care depășește cu mult media. Nodurile cu cele mai mari grade sunt adesea numite „huburi”, și pot servi în scopuri specifice în rețelele lor, cu toate că acest lucru depinde în mare măsură de contextul social. O altă caracteristică generală a rețelelor la scară liberă este distribuția coeficientul de clusterizare, care scade pe măsură ce crește gradul nodurilor. Această distribuție urmează, de asemenea, o lege de putere. Modelul Barabási al evoluției rețelei prezentat mai sus este un exemplu de rețea la scară liberă.
Nivel macro
Mai degrabă decât urmărirea interacțiunilor interpersonale, analiza la nivel macro, în general, urmăreşte rezultatele interacţiunilor, cum ar fi interacţiunile de transfer de resurse economice sau de altă natură, pe o populație mare.
(Diagramă: secţiune a unei rețele sociale la scară mare)
Rețele de mari dimensiuni: Rețeaua la scară mare este un termen oarecum sinonim cu „nivel macro”, aşa cum este utilizat în principal în domeniul științelor sociale și comportamentale, în economie. Inițial, termenul a fost utilizat pe scară largă în domeniul științelor informatice (precum cartografierea rețelelor la scară mare).
Rețele complexe: Cele mai multe rețele sociale mai mari aucaracteristici de complexitate socială, care implică elemente non-triviale substanțiale din topologia rețelei, cu modele de legături complexe între elemente care nu sunt nici pur regulate, nici pur aleatorii (a se vedea știința complexităţii, sisteme dinamice, și teoria haosului), la fel ca și rețelele biologice, și tehnologice. Aceste caracteristici complexe de rețea includ o coadă mare în distribuția gradelor, un coeficient ridicat de clusterizare, asortativitate sau dizasortativitate între noduri, structură de comunitate, și structură ierarhică. În cazul rețelelor de agenții direcţionate aceste caracteristici includ de asemenea reciprocitate, profilul semnificaţiei triadei, și alte caracteristici. În schimb, multe din modelele matematice ale rețelelor care au fost studiate în trecut, cum ar fi grile și grafice aleatorii, nu au aceste caracteristici.
Traducere din Wikipedia
Lasă un răspuns