Sosyal Ağ Analizi Nedir?

Bu makale Sosyal Ağ Analizini açıklamaktadır. Okuduktan sonra bu yararlı sosyal ağ stratejisinin temellerini anlayacaksınız.

Sosyal Ağ Analizi nedir?

Sosyal Ağ Analizi (SNA), insanlar, gruplar, kuruluşlar, bilgisayarlar, URL’ler ve bağlantılı diğer bilgi kaynakları arasındaki ilişkilerin ve akışların haritalanması ve ölçülmesidir. Özellikle yönetim danışmanları, iş ilişkilerini haritalamak ve karşılıklı ilişkilerini daha fazla araştırmak için Sosyal Ağ Analizini kullanır. Bu durum her şeyi birbirine bağlayan merkezi bir sinir sistemiyle karşılaştırılabilir.

Bir Sosyal Ağ Analizinin teorik kökleri, Georg Simmel ve Emile Durkheim gibi erken dönem sosyologların çalışmalarına dayanır. Sosyal ağ modellerini kontrol etmenin önemi hakkında yazdılar. 20. yüzyılın başlarında, sosyal bilimciler ‘sosyal ağlar’ kavramını kişilerarası ve uluslararası olmak üzere tüm ölçeklerdeki sosyal sistem üyeleri arasındaki karmaşık ilişkilere atıfta bulunmak için zaten kullandılar. Sistematik sosyal ağ analizinin kullanımı daha sonra genişletildi. Örneğin Amerikalı örgütsel bilim profesörü David Krackhardt, geliştirdiği ağ görselleştirme yazılımını ‘KrackPlot’ adlı kitabında açıklıyor. Bu yazılım, sosyal ağların analizi için tasarlanmıştır ve genellikle akademik araştırmalarda kullanılır. KrackPlot yazılımı bunu yaparken bir Sosyal Ağ Analizi için temel oluşturur.

Düğümler

Hem Sosyal Ağ Analizi hem de KrackPlot, bilgisayarın faresi ile düğümlerin kolayca aktarılmasına ve ardından yeni düğümlerin eklenmesine izin veren basit, ekran odaklı bir arayüz kullanır. Her düğüme birkaç özellik atanabilir. Daha sonra bunlar renk ve şekil aracılığıyla işaretlenebilir. KrackPlot, insanların önceden dahil ettiği özelliklere göre renkleri ve şekilleri otomatik olarak tahsis eder. Ağdaki düğümler insanlar ve gruplardır. Düğümler arasındaki bağlantılar, karşılıklı ilişkileri ve/veya akışları temsil eder. Sonuç olarak SAA yalnızca matematiksel değil, aynı zamanda insan ilişkilerinin görsel bir analizi.

Düğümler arasındaki bağlantı ve dolayısıyla sosyal ağlar arasındaki etkileşim, bir Sosyal Ağ Analizi içinde üç düzeyde ölçülebilir:

1. Derece Merkezilik

Bunlar, ağ içinde en doğrudan bağlantılara sahip kişilerdir. En aktif olanlardır. Bir sosyal ağdaki merkezi bağlantıları oluştururlar. Derece merkezilik, bağlantıların nereye gittiği ve diğerlerinin nasıl bağlantılı olduğu ile ilgilidir. Bu kişi aynı zamanda ‘bağlayıcı’ veya ‘hub’ olarak da adlandırılır. Ağ içindeki özel konumu hakkında fikir veren bireysel bir ağ oluşturma merkezidir. Bu konum, genel ağ yapısı hakkında çok şey ortaya çıkarabilir. Bir hub devre dışı bırakıldığında veya kaldırıldığında aniden arızalanabilir. Bu durum hub’ları yüksek derecede önemli düğümler yapar.

2. Arada Merkeziyet

Bunlar, sosyal ağda diğerlerinin arasında tam anlamıyla duran insanlardır. Bazıları doğrudan hub’lara bağlı olsa da, diğerlerinin çok az doğrudan bağlantısı vardır. Yine de bu insanlar genellikle ağdaki en iyi yerlerden birini işgal ederler. Sonuçta, iki önemli merkez arasında yer alıyorlar. Ağda sözde ‘komisyoncu’ rolünü yerine getirirler; bir yandan güçlüdürler ve diğer yandan ağdaki diğerlerine bağımlıdırlar. Kelimenin tam anlamıyla ikisinin arasında olduklarından, merkezlerin bilgi almamasını sağlayabilirler. Bu durum ağ içindeki konumlarını paha biçilemez kılar.

3. Yakınlık Merkeziliği

Son olarak, bir ağ içinde başıboş olanlar var. Hattın sonundadırlar ve merkezlere ve ‘aradaki’ bağlantılara doğrudan ve dolaylı bağlantıları vardır. Bu durum ağdaki tüm düğümlere herkesten daha hızlı erişebilecekleri anlamına gelir. Sonuçta, ağdaki diğer tüm insanlara en kısa yolları kullanabilirler. Konumlarından, iyi bir genel bakışa sahiptirler ve ağdaki bilgi akışını yakından takip edebilir ve nelerin değiştiğini görebilirler.

Matematiksel

Sosyal yapıları inceleme sürecinde, Sosyal Ağ Analizi grafik teorisini kullanır. Bu durum grafiklerin özelliklerini inceleyen bir matematiğin alt alanıdır. Bir grafik, düğüm adı verilen bir dizi noktadan oluşur. Bu düğümler örneğin çizgiler, oklar veya kemerlerle birbirine bağlanır. Karmaşık ağlar çok sayıda grafik uygular. Düğümler yerine SNA, bir ağ içindeki bireysel aktörler, insanlar veya nesneler arasındaki sosyal ilişkileri temsil eder ve karşılıklı ilişkileri birbirine bağlar. Daha sonra bu ağlar görselleştirilir, burada düğümler noktalar olarak temsil edilir ve karşılıklı bağlantılar ve ilişkiler çizgiler olarak temsil edilir. Birkaç sosyal yapı örneği şunları içerir:

• Instagram, Twitter ve Facebook dahil sosyal medya ağları
• LinkedIn dahil olmak üzere bilgi ve profesyonel ağlar
• Yayılmış memler – meme, memetiklerden bir terimdir. Bu durum bilgi taşıyıcıları aracılığıyla yayılan bir fikirle ilgilidir. İnsan beynini ve aynı zamanda mevcut sosyal ağları da düşünün. Bu şekilde bilgi yıldırım hızında yayılır ve bu yüzden ‘bulaşıcı bilgi modeli’ olarak tanımlanır.

Aralık

Tüm ağ yolları eşit uzunlukta değildir. Bir sosyal ağda nüfuz sahibi olmak, yalnızca geniş bir alana bağlı değildir. Araştırmalar, bir ağdaki daha kısa yolların da çok önemli olduğunu gösteriyor. Kimlerin bir ağ ortamının parçası olduğunu, kimlerin kimi ve nasıl insanların birbirine ulaşabileceğini bilmek özellikle önemlidir. LinkedIn bunu akıllıca kullanıyor.
Genellikle tüm bilgi akışlarının ağdaki en kısa yollar üzerinden gerçekleştiği varsayılır. Bununla birlikte ağlar hem kısa hem de uzun olmak üzere hem doğrudan hem de dolaylı yollarla çalışır. İlginç bilgiler bize çok çeşitli ve bazen şaşırtıcı kaynaklardan ulaşabilir. Bu yüzden birçok yolda ilerlemeniz ve ağı adım adım genişletmeniz çok önemlidir.

Daha önce bahsedilen, sosyal ağlarında başkalarına bağlı olan ve yüksek saygı duyulan merkezler. Sosyal ağ içinde kilit konumlarda bulunurlar ve birden çok farklı ağ arasında bir köprü oluştururlar. Bu merkezlerin, diğer ağlara giren birçok yeni fikir ve bilgiye erişimi vardır. Stratejik konumları sayesinde tüm bu bilgileri yeni ürün ve hizmetlerle birleştirebilir ve diğer kişileri birbirleriyle iletişim kurabilirler.

Ne düşünüyorsunuz?

Hiç bir Sosyal Ağ Analizi duydunuz mu? Pratik açıklamayı tanıyor musunuz veya daha fazla öneriniz var mı? Kişiler, gruplar, kuruluşlar, bilgisayarlar, URL’ler ve bağlantılı diğer bilgi kaynakları arasındaki ilişkilerin ve akışların haritalanması ve ölçülmesi için başarı faktörleriniz nelerdir?

Düşüncelerinizi ve bilginizi aşağıdaki yorum kutusunda paylaşabilirsiniz.

Bu makaleyi beğendiyseniz, modeller ve yöntemler hakkındaki en son gönderiler için bültenimize kaydolabilirsiniz.

Kaynakça