Pál Judit - Vörös András. Budapesti Corvinus Egyetem. Kapcsolatháló- és Oktatáskutató Központ március 1.

Átírás

1 Pál Judit - Vörös András Budapesti Corvinus Egyetem Kapcsolatháló- és Oktatáskutató Központ március 1.

2 Definíció: A kapcsolatháló-elemzés az egyének viselkedését tanulmányozza mikro szinten, és az egyének közötti kapcsolatokat (hálózati struktúrát) makro szinten, illetve a közöttük lévő interakciót (Stokman 2004). Példa: A leggyakrabban vizsgált társas kapcsolatok a kommunikáció, tanácsadás, befolyásolás, barátság, bizalmi kapcsolatok.

3 A kapcsolatháló-elemzés a szociometriából indult Az 1930-as évek, Jacob L. Moreno: szociogram Később több diszciplína kutatói magukévá tették (pl. antropológia, biológia, fizika) A gráf-elmélet lett az alapja: segített leírni a hálózatokat és felvázolni a bennük lévő változásokat A modern formáját és bővített elemzését hívják kapcsolatháló-elemzésnek (SNA) Felhasználási területek: vállalatok összefonódása, innováció terjedés, politikai döntéshozatal, betegségek terjedése, csoportmunkák hatékonysága

4 Hálózatokkal foglalkozó cikkek száma, forrás: Csermely, 2005, pp.24 Kisvilág jelenségének általánosítása:watts és Strogatz (1998); a skálafüggetlenség leírása: Barabási és Albert (1999)

5 Miért fontosak, milyen jelenségek esetén számítanak a kapcsolatok? Példák: Integrált oktatás = integrált kapcsolatrendszerek? (Moody 2001) Teljesítmény-taktikázás (Hawthorne-kísérlet: Roetlishberger - Dickson 1939) Csiszolatlan gyémánt piaca (Coleman 1988) Magyarország: kapcsolat-érzékeny kultúra (példa: Sík, Vedres, Utasi kutatásai) Pál, J. - Vörös, A. : Bevezetés a társadalmi kapcsolatháló-elemzés elméletébe és módszertanába

6

7 Eloszlásfajta, bármilyen tulajdonságé. Példa: barátságok erőssége

8 V: valószínűség K: állandó V=kT -α T: barátságok erőssége α: hatványkitevő lgv=lgk-α*lgt valószínűség logaritmusa egyenesen arányos a barátságok logaritmusával

9 Pál, J. -Vörös, A. : A hálózatok, mint globális, komplex rendszerek

10 Az internet strukturális topológiája. Az ábrán legbelül a legnagyobb hubok láthatók, kifelé az egyre kisebb fokszámú node-ok.

11

12 Elemek hogyan válnak a hálózat részeivé 1. Szimbiózis, kölcsönös alapokon való együttélés, akkor jön létre, ha az alhálózatok stabilak 2. Feladják önállóságukat az integráció érdekében Minden első dolog így indult: társadalom, többsejtű lény

13 Kisvilágság Hosszú távú kapcsolatok = gyenge kapcsolatok Stresszmentes környezetben szükségesek Skálafüggetlenség Gyenge kapcsolatok midig vannak az erősek mellett Több a gyenge kapcsolat, mint az erős Egymásbaágyazottság Szoros kapcsolat megmerevíti a hálózatot Összeköti a magasabb alhálókat ugyanakkor ha kell, az alhálók fel is bomlanak

14 Példa 1: Granovetter (1973, 1981): álláskeresés

15 Példa 2: Cantor Fitzgerald tragédiája (Watts 2003)

16 Angol Magyar Definíció Példa Network Hálózat Több pont kapcsolataiból álló háló Ego-network Ego-háló Információ egy szereplőről (ego) és ennek a szereplőnek kapcsolódási más szereplőkhöz (alterek) Full network Teljes háló Az összes szereplő és az összes kapcsolat közöttük Kórházi osztály dolgozóinak együttműködési viszonyai Hány kollégáját hívta meg a házába? A hálózat határait ki lehet választani (részleg, iskolai osztály, csoport stb.) Vertex, node Csúcsok, szereplők A szereplőket jelöli Diákok, vállalatok, országok Line Vonal Két pont közötti kapcsolat Szeretet, bizalom, szövetség

17 Forrás: RECENS OTKA K számú kutatás adatbázisa

18 Angol Magyar Definíció Példa Directed tie Irányított kapcsolat Van küldő és van fogadó. Szeretet Undirected tie Irányítatlan kapcsolat A kapcsolatok irányát nem értelmezzük. Házastársa valakinek Asymmetric tie Aszimmetrikus kapcsolat Aszimmetrikus viszonyokra utal. Szülője valakinek Symmetric tie Szimmetrikus kapcsolat. Szimmetrikus viszonyokra utal. Loop Hurok A szereplők saját magukat kötik össze. Weighted tie Súlyozott kapcsolat A kapcsolat erősebb vagy gyengébb lehet. Kölcsönösen barátok Idézi magát egy tudományos munkában Rokonszenv vagy barátság

19

20 Forrás: Csaba Pál (2010)

21 Matematikai módszerek -relációs tulajdonságok leírása -strukturális tulajdonságai az egész hálózatnak (Ucinet) -dinamikai változások (Siena) Grafikai módszerek Pajek,Vison, Netdraw

22 Angol Magyar Definíció Példa Centrality Központiság Megmutatja, hogy az egyes szereplők mennyire fontosak, mennyire központiak a hálózatban. Kommunikációs aktivitás Centrality Központiság A szereplő által birtokolt Népszerűség és degree fok kapcsolatok száma-> az aktivitás (indegree (befok és egyes pontok kifok) kapcsolatainak outdegree) (fokainak) számát viszonyítja az összes kapcsolathoz. Centrality Closeness Közelség; közeliség Egy adott aktor mennyire van közel a többiekhez. Két pont akkor közeli egy kapcsolathálóban, ha minél kevesebb lépésből elérik egymást. Befolyásosság mérése

23 Angol Magyar Definíció Példa Centrality Betweenness Structural equivalence Regular equivalence Közöttiség Strukturális ekvivalencia Szabályos ekvivalencia Közbülső pontot tartalmazó legrövidebb utak aránya. Ha egy szereplő az összes legrövidebb úton rajta van, az index eléri a maximum értékét, ha egyiken sincs rajta, akkor értéke 0. Feltételezi, hogy egy szereplő azért sikeres egy hálóban, mert közvetítő szerepben van két csoport között. Azonos pontokhoz kapcsolódó szereplők -> ha két pont ugyanolyan módon kapcsolódik össze. Azok a pontok, ahol megkövetelik, hogy egyenlőek legyenek. Potenciális kontrol Direkt és indirekt befolyásolás Szervezeti hierarchiában elfoglalt formális pozíció

24 Mutató/háló A osztály pozitív háló (t1) A osztály negatív háló(t1) B osztály pozitív háló(t1) B osztály negatív háló(t1) B osztály pozitív háló(t2) B osztály negatív háló(t2) Központiság befok átlag 25,1 3,7 25,0 3,4 22,9 3,6 Központiság (befok szórás) 8,0 3,5 7,3 4,1 8,9 5,4 Központiság (kifok átlag) 25,1 3,7 25,0 3,3 22,9 3,6 Központiság (kifok szórás) 10,5 3,9 9,0 3,3 9,5 3,1 Közöttiség (átlag) 1,3 3,3 1,3 2,7 1,4 1,3 Közöttiség (szórás) 0,9 4,519 0,9 4,2 1,2 3,7 Közöttiség (hálózati centralizációs érték) 2, 4% 13,7% 2,3% 13,8% 4,3% 17,5% Közelség (átlag) 30,5 7,5 42,8 7,3 30,0 8,0 Közelség (szórás) 2,7 2,2 5,0 3,2 3,2 5,3 Forrás: Csaba Pál (2010)

25 Angol Magyar Definíció Density Sűrűség Lehetséges és valós kapcsolatok aránya az egész hálóban Cutpoint Vágópont Egy olyan pont a gráfon belül, melynek eltávolítása növeli a (gyenge) összetevők számát. Bridge Híd Olyan vonal a gráfon belül, melynek eltávolítása növeli a (gyenge) összetevők számát Cliques Klikkek Egy maximálisan teljes részhalmaz. 1-clique 1-klikk 3 vagy több csúcs maximálisan teljes részhalmaza. 1- clique akkor van, ha 3-nál több tagja van. A tagoknak direkt módon kell kapcsolódniuk egymáshoz 2-cliques 2-klikkek Nem kell minden tagnak direkt módon összekapcsolódnia, de legalább egy közvetítőn keresztül igen.

26 Sűrűség /háló A osztály pozitív háló (t1 időpont) A osztály negatív háló (t1 időpont) B osztály pozitív háló (t1 időpont) B osztály negatív háló (t1 időpont) B osztály pozitív háló (t2 időpont) B osztály negatív háló (t2 időpont) Átlag 0,86 0,13 0,81 0,11 0,74 0,12 Szórás 0,84 0,41 0,78 0,45 0,81 0,38 Forrás: Csaba Pál (2010)

27 Forrás: Csaba Pál (2010)

28 Sok szereplőt kutassunk, vagy keveset? A vizsgálatba bevontak körének meghatározása A mintavétel esélye és veszélyei Kvalitatív adatgyűjtési technikák Kvantitatív adatgyűjtési technikák

29 Barabási, A.-L.-Albert, R.(1999). Emergence of scaling in random networks, Science, Vol. 286, Csaba, Z.L.- Pál, J. (2010). A negatív kapcsolatok alakulása és hatása: empirikus tesztelés két középiskolai osztályban. Szociológiai Szemle, 20(3), Csermely, P. (2005). A rejtett hálózatok ereje, Vince Kiadó, Budapest Kadushin, C.(2004). Introduction to Social Network Theory, Ch 2,Some basic network concepts and propositions _kadushin_intro_to_social_network_theory.html Kürtösi, Zs. (2005). A társadalmi kapcsolatháló elemzés. In Letenyei László (szerk.): Településkutatás szöveggyűjtemény. Budapest: L Harmattan Ráció Kiadó, Letenyei, L.-Vedres, B. (2005). MSZT Kapcsolatháló-elemző Szakosztály Honlapja- Hunnet: E-network kurzuswww.socialnetworks.hu

30 Stokman, F. N. (2005). What Binds Us When with Whom? Content and Structure in Social Network Analysis. English version of Stokman, F. N. Vieth, M. (2004) Was verbindet uns wann mit wem? Inhalt und Struktur in der Analyse sozialer Netzwerke, Kölner Zeitschrift für Soziologie. Sonderheft 44, Stokman, Frans N. (2001). Networks: Social, International Encyclopedia for the Social & Behavioral Sciences, Szántó, Z.- Tóth, I. Gy. (2006). A társadalmi kapcsolathálóelemzés: fogalmak, modellek, alkalmazások in Szántó, Z. (szerk.:) Analitikus szemléletmódok a modern társadalomtudományban, Helikon Kiadó Wasserman, S. - Faust. K (1994). Social Network Analysis: Methods and applications, Cambridge University Press, Ch 1, 2, Ch 3 Sections 3.1 and 3.2,Ch 4, Ch 5, Ch 6, Ch 7, Ch 8, Ch 9-10 Watts, D.J- Strogatz, S.H. (1998). Collective dynamics of smallworld networks. Nature, Vol. 393,

31