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  作成日時 : 2012/08/06 03:11  

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社会的ネットワーク

ソーシャルネットワークは、そのような友情、親族、または誰が共通の利益conocimientos.Paraオンライン通信プラットフォームを共有するなどの関係の1種又は2種以上で接続されている人々のグループから成り、社会的な構造である

社会ネットワーク分析は、グラフ理論を使用して、 "リンク"または "エッジ"と "ノード"や "頂点"との関係としてエンティティを識別する社会構造を調べます。得られたグラフの構造は、しばしば非常に複雑です。前述したように、ノード間のリンクの多くの種類があるかもしれません。学際的な研究は、ソーシャルネットワークが政治的アジェンダを決定する上で重要な役割を果たし、家族関係から関係州全体の組織(この場合、我々は政治的ネットワークの話)に、多くのレベルで動作し、ことが示されている度合いは、個人や組織がその目的を達成するために、または影響を受けています。
最も単純な形式では、ソーシャルネットワークは、研究のすべてのノード間のすべての関連するリンクのマップです。私たちは、 "社会志向の"または "完全な"ネットワークのここで話す。別のオプションは、我々が "パーソナルネットワーク"について話すその場合には人を(それらが相互に作用する異なる社会的文脈で)が含まれ、ネットワークを識別することです。
ソーシャルネットワークはまた、(個人が彼らの社会的ネットワークを介してアクセス可能なリソースを取得した値、すなわち)社会資本を測定するために使用することができます。これらの概念は、多くの場合、ノードがポイントとループ線である図に、表示されます。

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ソーシャルネットワーク分析

社会的なネットワーク図の例を示します。最高の中心性の仲介を持つノードが黄色でマー​​クされています。
社会的ネットワーク分析(ネットワーク理論に関連する)社会学、人類学、社会心理学、経済学、地理学、政治学を含んでいる中で、現代の社会科学の重要なアプローチとして浮上してきました科学計量学、コミュニケーション研究、組織的な研究や社会言語学。彼はまた、とりわけ物理学と生物学の重要なサポートを獲得しました。
日常の言葉で自由に対人関係から国際レベルまで、あらゆる次元で社会システムのメンバ間のリレーションシップの複雑なセットを示すために、一世紀以上のための "ソーシャルネットワーク"のアイデアを使用されています。 1954年、人類学者J.マンチェスター学派A.有界基(例えば、部族、家族)と社会的カテゴリー(例えば、性別、民族性):バーンズは伝統的に社会科学者によって使用される概念をカバーし、ループのパターンを表示するために体系的に用語を使い始めました。学問とS.D.バーコウィッツ、スティーブンBorgatti、ロナルド·バートバート、キャスリーンカーリーカーリー、マーティン·エベレット、キャサリン·ファウスト、リントン·フリーマン、マークGranovetter Granovetter、デビッドKnoke、デイビッドクラックハートクラックハート、ピーター·マースデン、ニコラス·マリンズ、アナトール·ラパポートラポポート、スタンリー·ワッサー​​マン、バリー·ウェルマンウェルマンR.ダグラスR.ホワイト白、白とハリソン·ホワイトは体系的社会的ネットワーク分析の使用を拡大した。
ソーシャルネットワークの分析は、その理論的な原則、方法、ソーシャルネットワークの分析のためのソフトウェアのネットワーク解析ソフトウェアと研究自体の線で、解析的な手法とパラダイムになることを示唆するメタファーから成長してきました。アナリストは、構造体からの関係と個々に、行動から態度にすべての部品、およびその逆の影響は、ネットワーク内の個人の選択行動の効果を勉強しています。としてこれらのテストは(またしばらく正確に比較できない、自己中心的なネットワークとも呼ばれる)の関係が定義された集団内の特定の関係である場合には、完全なネットワークでよくやった、または個人的なネットワークで言及されている、どこに我々は "個人的なコミュニティを学ぶ"2つのネットワーク/総および完全な個人的なネットワーク/自己中心的な区別は、データと情報を収集するアナリストの能力に多くを依存しています。そのようなメンバーシップを持つ企業、学校や会社などのグループのために、ですが、アナリストは、ネットワーク上にある人の完全な情報、エゴと変化させるのすべての潜在的参加者を持つことを想定しています。個人的な研究/自己中心的には、一般に他者のアイデンティティや自我が知られているときに行ったが、されていません。これらの研究は、自我が自分を変化させるの身元に関する情報を提供できるようにするとエゴまたは変更の異なるセットが相互にリンクされているという期待はありません。

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社会的ネットワークの別の模式図。
雪だるまから構築されたネットワークでは、変化させ、初期エゴ(ゼロ潮)と波の1になって同じ変化させるのエゴのセットによって調査で識別しているという考えを指し、他の任命追加を変化させるので、新しい変化させるの割合が減少し始めるまでに。いくつかの物流の制限が研究の雪だるま最近の開発の実施にありますが、完全なネットワークのエゴがそれらすべてに見えるようにすることができ、そうでなければ識別できないだろう変化させる者を指名できる、ハイブリッド·ネットワークを検討することであるハイブリッドネットワークのred.3エゴは総ネットワークの主要なプレーヤーが正式に識別を超えて含まれるがあることが期待で/完全を調べるために役立つことがあります。たとえば、会社の従業員はしばしば完全にデータを収集する前に定義することはできませんネットワークの一部である外部のコンサルタントで動作します。
社会ネットワーク分析では、いくつかの分析の傾向を示します:


アプローチは、非局所的なコミュニティからのウェブサイトからのリンクに、以下の定義されている社会システムを勉強しに開いている。ブロックは、社会のグループであるという仮説のいかなる部分も、


むしろ解析の離散的な単位としての個人(個人、組織、状態)を治療するより関係の構造は、個人とその関係にどのような影響を与えるかに焦点を当てています。


規範のその社会が行動を決定すると仮定し分析とは対照的に、ネットワーク分析は、個人間の関係の構造や組成は、ルールに影響を与える程度を観察するために使用されています。


ソーシャルネットワークの形状は、そのメンバーのためのネットワークの有用性を判断するのに役立ちます。小規模なネットワークと、より厳しい、メインネットワークの外部の人々との接続が緩んでいない(弱いリンク)の多くが付いているネットワークよりも、そのメンバーが少ない役に立つかもしれません。多くの弱い関係と社会的関係をよりオープンなネットワークは、多くの冗長なタイで閉じたネットワークよりもそのメンバーに、新しいアイデアや機会を提供する可能性が高くなります。言い換えれば、唯一お互いに物事を行うと同じ知識や機会を共有する友人のグループ。他の社会的世界への接続を持つ個人のグループは、情報のより広い範囲へのアクセス権を持っている可能性があります。これは、単一のネットワーク内のさまざまなネットワークとの接続ではなく、多くの接続を持っている個々の成功のために良いです。同様に、個人は、彼らの社会的なネットワークでは、仲介者として直接(構造の穴を埋めると呼ばれる)にリンクされていない2つのネットワーク間のブリッジに影響を与える、または行為を行使することができます。


社会的ネットワーク分析の力は、個々の属性アクターかどうか友好的か敵対的か、スマートまたはダム、どのような事項等、であると仮定する社会科学の伝統的な研究から、その違いです。社会ネットワーク分析は、個人の属性は、ネットワーク内の他のアクターとの関係との連携よりも重要されている補完代替両方であるビジョンを生成します。このアプローチは多くの実世界の現象を説明するために有用であったが、あまり個々のアクションのための部屋と、主にネットワークの構造に基づいたとして、彼らの成功に影響を及ぼす人々の能力を残しています。


ソーシャルネットワークは、多くの非公式の接続を特徴づける、組織が互いに対話する方法を調べるために使用されているリンクしている、一緒に役員と同様に、異なる組織の従業員との間の関連と接続。たとえば、組織内のパワーは、多くの場合、ネットワーク内の個々の、多くの関係の中心にあなたの本当の仕事である程度からより多くの付属しています。ソーシャルネットワークはまた、商業的成功、およびジョブのパフォーマンスの中で採用に重要な役割を果たす。ネットワークは、企業が、情報を収集して価格やポリシーを設定することで競争と共謀を阻止する方法があります。


社会的ネットワーク分析の歴史


リントン·フリーマンは、ソーシャルネットワークと社会ネットワーク分析の進歩の歴史を書いています。


第十八世紀後半におけるソーシャルネットワークの前駆体は、デュルケームとF·テンニエスが含まれています。テンニエスは、社会的グループがリンクこれらの値と信念(ゲマインシャフト)を共有する個人、または正式なインストゥルメンタルソーシャルリンク(ゲゼルシャフト)は、個人と直接の社会的関係のいずれかとして存在することができると主張した。デュルケームは、相互作用、個人が個々のアクターの属性の面では説明できない現実を構成しているときに社会現象が発生すると主張し、何の説明個性的な社会的事実を提供しなかった。区別は "機械的連帯"と、伝統的な社会との間で - これは個人差が最小化されている場合優先し、 "有機的連帯"と現代社会 - 独立した役割を持つ分化した個体間の協力を展開しています。


一方、20世紀初頭のゲオルグ·ジンメルは、社会的ネットワークの観点で直接考える最初の学者であった。それらのテストでは、ネットワークの規模という群に比べて弱い点の分岐ネットワークの相互作用の相互作用確率の性質を示しています。 (ジンメル、1971分の1908)。


20世紀の最初の十年の沈黙の後、ソーシャルネットワークの3つの主な伝統があった。 1930年代に、L.モレノJ.L.ハーバード大学のグループはW.ロイド·ワーナー率いるながら、モレノは、特に小グループ、教室やワークグループ(ソシオメトリー)に社会的相互作用の体系的な記録と分析の先駆者ロイド·ワーナーとエルトン·メイヨーは仕事で月対人関係を探った。 1940年、英国の人類への彼の住所、アーカンソー州ラドクリフ·ブラウンは、この呼び出しが体系的に続いた前に、しかし、それは約15年を要したnetworks.8の系統的な研究を促した。


1950年マンチェスター大学から人類(最大グラックマンおよびそれ以降のJ.ミッチェルクライドクライドと一緒のグループの都市化の研究の間にイングランドでエリザベス·ボットの親族関係の研究で開発した社会ネットワーク分析1950年から1960年の間にミッチェル)、南部アフリカ、インド、イギリスのコミュニティ·ネットワークを調査。同時に、英国の人類学者SFネーデルは、フレデリック·ネーデル、後でネットワーク解析に影響を与えた社会構造の理論を体系化。


1960年と1970年の間、学者の数が増え、さまざまなテーマや伝統の組み合わせに基づいていました。イワン·チェイス、ボニー·エリクソン、ハリエット·フリードマン、マークGranovetter Granovetter、ナンシー·ハウエル、ジョエル·レヴィン、ニコラス·マリンズ、ジョン·パジェット、シュワルツ(社会学者:Oneグループは、ハーバード大学社会関係学科のホワイティハリソンホワイトの学生だった)マイケル·シュワルツ氏とバリー·ウェルマンウェルマン。この最初のグループ内の他の重要な人々の理論を開発、政治学や社会運動のネットワークに焦点を当てたチャールズ·ティリー、スタンリー·ミルグラムであった "六次の隔たり"をマークGranovetterと​​バリー·ウェルマンは、社会ネットワーク分析を精緻化と普及しているホワイトの元学生の間である。


しかし、ホワイト·グループだけではなかった。数学的なアプリケーションに興味がある社会科学者、リントン·フリーマン周りにカリフォルニア大学アーバイン校のジョン·ボイド、スーザン·フリーマン、キャスリン·ファウスト、A.キンボールロムニー含む:別の場所で、他の学者は、重要な独立した仕事を開発しましたキンボールロムニーとダグラス·ホワイト、白、リンを含むミシガン大学のジョセフ·Galaskiewicz、ウェンディグリスウォルド、エドワードLaumann、ピーター·マースデン、マルチナ·モリス、ジョン·パジェット、コミュニケーション学者など、シカゴ大学の定量的なアナリスト、ナン·リンとエベレット·ロジャーズロジャーズ。 SD:70年代には、ハリソン·ホワイトの元生徒約トロント大学のグループ指向の実質的な社会だったバーコウィッツ、ハリエット·フリードマン、ナンシーレスリーハワード、ナンシー·ハウエル、ローンTeppermanとバリー·ウェルマンウェルマン、とにも注意理論的なモデラーとアナトール·ラパポートラポポートゲームを同行した。理論の面では、ソーシャルネットワークの観点から世界を見ると、さらに分析的なレバレッジを提供すると主張、方法論的個人主義とグループベースの分析を批判した。


世界では1998年にシッチェスは、バルセロナで開催された国際的なソーシャルネットワークから作成されたRED IRISに収容されたラテンアメリカの雑誌やWebネットワークのネットワークは、あります。


研究


社会ネットワーク分析は、人間との接触のパターンが人口のHIVなどの病気の蔓延を助けたり、妨げる方法を理解するのに役立つ疫学で使用されています。ソーシャルネットワークの進化は、時々うわさが広がり、社会構造、コミュニケーションのルールの間の相互作用への洞察を提供し、エージェントベースモデルによるシミュレートすることができます。


社会ネットワーク分析はまた、大量の監視のための効果的なツールになることができます - たとえば、情報認知全情報認知には、かどうかをアメリカ市民を決定するためにソーシャルネットワークを分析するための戦略について徹底的な調査を実施または、彼らは政治的脅威であっていません。


イノベーション理論の拡散は、新しいアイデアと実践の普及に影響を及ぼす社会的ネットワークとその役割を探ります。それはまた、技術革新に固有の要因が関係しますが変更のエージェントと、オピニオンリーダーは、しばしば、イノベーションの普及を促進する上で大きな役割を持っています。


一方、ダンバーロビンダンバーは、利己的なネットワークの典型的な尺度は、人間のコミュニケーションのチャネル容量の可能性の限界のために約150人のメンバーに限定されていることが示唆された。この規則は、特に村の最大サイズに社会学と人類学の異文化研究、(現代語で最高のエコビレッジとして理解)から発生します。彼は数がラッキーナンバーの制限またはメンバーを認識し、グループのすべてのメンバーとの感情的なイベント処理を続けるために平均的な人間の能力かもしれないと言うとき、これは進化心理学の理論されています。しかし、これは経済の介入とこれらの利点に貢献することなく、コミュニティでの生活の利点を活用する大規模なグループのことが容易になり、 "フリーライダー"をフォローする必要があるためかもしれません。


GranovetterマークGranovetterは、弱いつながり、多数の情報と技術革新を見つけるために重要であることが研究で見いだされた。クリークは、より均質な意見の傾向を持っており、多くの共通機能を共有する。この傾向は、派閥のメンバーが最初に描かれている理由は血友病である。しかし、同様に、徒党の各メンバーは、他の人が知っていることを知っています。新しい情報やアイデアを見つけるために、派閥のメンバーが他の友人や知人にこれを越えて見てする必要があります。これは、Granovetterと​​呼ばれるものである "弱い絆の強さ。"


長期社会的ネットワークの他の用途があります。たとえば、人脈は、個人の影響力の使用のようにまとめることができる中国社会の中心的な概念(および他の東アジアの文化)である。人脈は、ソーシャルネットワーク的なアプローチから検討することができます。


小さな世界の現象が世界のどこにある別の任意の人に任意の人に接続するために必要な社会的な知人のチェーンは、通常は短いであるという仮説です。概念は、心理学者スタンレー·ミルグラムによって1967年に作られた "スモールワールド実験"の結果から、有名なフレーズに六次の隔たりを導いた。ミルグラムの実験は、米国の個人のサンプルでは知人の連鎖に沿って渡すことによって、特定のターゲットの人にメッセージを取得するように頼まれました。成功したチェーンの長さの平均は約5仲介または6の分離工程(本研究では文字列の中で最も完全なものではありません)であることが判明した。ミルグラムの調査結果を複製するためにミルグラムの実験の方法(と同様に倫理)以降のアメリカの学者が疑問視され、他のいくつかの研究では、必要に応じて、接続の度が高くなる可能性があることを発見した。ミルグラムの時代に電話、郵便システムが利用可能に完了した学術研究者は、インターネットベースの通信の技術として、この現象を探求し続けています。コロンビア大学で最近の電子スモールワールド実験では、分離の七から五度程度が電子メールを介して任意の2人を接続するのに十分であることがわかった。

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コラボレーションのグラフは、人間の間に良い面と悪い面の関係を説明するために使用することができます。つのノードとの間に正のリンクは、正の関係(友情、提携、デート)を示し、2つのノードの間に負のリンクは負の関係(憎しみ、怒り)である。ソーシャルネットワークのこれらのグラフは、グラフの将来の発展を予測するために使用することができます。それらに、 "バランス"と "アンバランス"のサイクルの概念があります。平衡サイクルは、すべての記号の製品は陽性であるものとして定義されています。バランスのとれたグラフはグループ内の他の上の見解の変化の少ないチャンスを持つ人々の基を表す。アンバランスグラフは、そのグループ内の他の上にそれらのビューを変更する可能性がある個々の基を表す。たとえば、3人のグループ(A、BとC)にAとBは正のA、B、Cが陽性であるが、Cを持っていると負の関係を持っている持っている場合には、不均衡のサイクルです。このグループはBだけとの良好な関係を持っており、AとBの両方がCと負の関係を持っていることなど、バランスのとれたサイクルになる可能性が非常に高いです。バランスとアンバランスのサイクルの概念を用いて、ソーシャルネットワークグラフの進化の進化を予測することができます。


研究では、幸福が社会的ネットワークと相関する傾向があることを発見した。人が幸せである時、親しい友人にも多くの幸福の25%のチャンスがあります。また、ソーシャルネットワークの中心にある人々が周囲に比べて、将来的に幸せになる傾向があります。友達の友達の友達の幸せのレベルに関連付けられている人の幸せ:研究ネットワークの分離の3度の範囲で、幸せな人と不幸な人々のグループの両群で観察された。

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プラダ メンズ
2013/07/10 04:22

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