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Social Network Analysis, origini e applicazioni

Aprile 12, 2013 - Big Data, Data Visualization
Social Network Analysis, origini e applicazioni

Se parliamo di Social Network pensiamo immediatamente a Facebook o Twitter, ma l’analisi delle reti sociali ha radici ben più profonde e radicate nel tempo. E’ una metodologia di analisi sviluppatasi a partire dai contributi di Jacob Levi Moreno, il fondatore della sociometria, scienza che analizza le relazioni interpersonali.

Jacob Levi Moreno, negli anni 30, elaborò una serie di studi volti a rappresentare le relazioni amicali (friendship networks) tra studenti di scuole elementari tramite sociogrammi.

moreno

Nella figura gli alunni maschi sono rappresentati come triangoli e le femmine come cerchi, nel gergo della Social Network Analysis (SNA) questi sono i cosidetti nodi o attori. I nodi sono collegati tra loro in modo direzionale tramite un arco o vertice a seconda che sussista o meno una relazione (in questo caso un legame di amicizia dichiarata), nel caso l’amicizia sia reciproca l’arco è contraddistinto da un trattino nel mezzo. Ad un primo esame si possono notare due comunità o cluster distinti, tendenzialmente le bambine giocano tra di loro, così come i maschi. Solo in un caso è rappresentato un arco, quindi una relazione, che collega le due comunità. Il bambino in questione si trova in una posizione centrale, è il cosidetto bridger, senza di lui non le due community sarebbero scollegate.

Altre prospettive si aprono se si entra nel merito della popolarità, quindi degli archi in entrata (in-degree) di ciascun nodo oppure delle sub community o clique dove esiste reciprocità amicale e probabilmente reciprocità di interessi.

Qualche decennio è passato e la Social Network Analysis ha conservato il suo appellativo Social, a ricordo della sua origine, anche se ha trovato applicazione in diverse scienze, nel management della conoscenza e delle organizzazioni, in campo fisico, biochimico e genetico; insomma in tutti quei settori dove si vogliono visualizzare ed analizzare relazioni ed interdipendenze tra individui o meno.

Nodi, vertici, centralità, community; termini proprietari della SNA e della teoria dei grafi che dimostrano una incredibile attualità se riferiti al mondo del web 2.0 e alle varie piattaforme social.

Oggi immensi dataset di relazioni di natura pubblica sono facilmente collezionabili, aggregabili e disponibili all’analisi grazie a tools on-line o software specifici. Recenti statistiche parlano di 340 milioni di tweet e 500 milioni di like al giorno, solo per citare i due principali social. La Social Network Analysis, affiancata ai più tradizionali strumenti di social media analytics, può aiutare a mettere ordine e a razionalizzare questo enorme volume di informazioni ed identificare le comunità più interessanti, gli opinion leader ed analizzare i diversi aspetti dell’engagement all’interno dei social media.

Correlazioni_HashtaG

Alcune applicazioni pratiche possono essere:

A presto per la seconda parte.

Se vi interessa approfondire l’argomento vi segnalo il programma dei miei corsi di formazione e gli eventi ai quali parteciperò.
Oppure più semplicemente seguitemi sulle varie piattaforme social.
@AlessandroZonin
Social Network Analysis. Network mining in action (blog)
Social Network Analysis. Network mining in action (Pinterest)

Credits
Social Network Analysis (Wikipedia)
Social Network Visualization & Common Data Transforms
100 Social Networking Statistics & Facts for 2012

Alessandro Zonin è Sociologo di formazione e lavora come business developer presso una nota multinazionale americana nel settore dell’Information Technology. Approfondisce la Social Network Analysis sui banchi online dell’University of Michigan e gestisce un blog dove parla di open data e analisi delle community online. Ha partecipato a numerosi workshop e come relatore a vari eventi in Italia e all’estero con diverse pubblicazioni in manuali, volumi e atti di convegni. Vive a Verona e lavora tra Milano e Padova.

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