Сборник сетевых позиций
Что принимается во внимание при анализе фигур? Фигура или группа может находиться в центре поля, на периферии или занимать промежуточное положение.
Содержание |
Классические сетевые структуры
Колесо
Цепь
Y
Штурвал
Группы (Фигуры)
Роли, которые может выполнять агент в социальной сети:
Это пополняемый перечень позиций, которые мы наблюдаем в сетевой деятельности
| Изображение | Название, описание | Сетевые метрики | Последствия (Результат) |
|---|---|---|---|
|
Одиночка | Сетевые метрики | Последствия (Результат) |
| Изображение | Пара. В паре всегда есть первый автор, создавший объект деятельности и есть присоединившийся к автору участник, который выполняет действия над уже существующим объектом. Сильная, продуктивная пара - если они связаны взаимными отношениями | Сетевые метрики | Последствия (Результат) |
| Изображение | Малая группа | Сетевые метрики | Последствия (Результат) |
| Изображение | Клика, описание | Сетевые метрики | Последствия (Результат) |
| Изображение | Кластер или компонента, описание | Сетевые метрики | Последствия (Результат) |
| Изображение | Гигантская компонента - свидетельствует о том, что все узлы сети теперь так или иначе связаны между собой | Сетевые метрики | Последствия (Результат) |
| Изображение | Ключевой игрок, описание | Сетевые метрики | Последствия (Результат) |
| Изображение | Группа поддержки, описание | Сетевые метрики | Последствия (Результат) |
| Изображение | Мост - узел, объединяющий отдельные группы | Как правило, отличается высокой центральностью по посредничеству. | Последствия (Результат) |
| Изображение | Название, описание | Сетевые метрики | Последствия (Результат) |
Как интерпретировать социограммы?
- Social Network Analysis:Visualization Tools http://www.hks.harvard.edu/netgov/files/complexity/dgO_2005_SNA_Mergel.pdf
- https://stormjadebrown.wordpress.com/2014/04/13/week-2-activities-interpreting-class-connections-sociogram-part-one/
- Pryke S. Social Network Analysis in Construction. : John Wiley & Sons, 2012. 288 с.
- Hrastinski S. Illustrating knowledge networks as sociograms // Knowledge networks : the social software perspective. 2009. С. 96 – 104.
- Adopting Analytics Culture: What can be learned from social network analysis (SNA)? http://www.analyticbridge.com/profiles/blogs/adopting-analytics-culture-what-can-be-learned-from-social
Общий подход - организация как сеть
Conceptually, the key to applying SNA to gain insight into organizations is viewing organizations as networks of agents who are bound together by transactions or exchange-based ties. Workers are role-based ‘agents’ or ‘nodes’. These agents interact via transactions, which can be reporting relationships, exchanges of information, sharing of knowledge, co-processing a good or service, submitting requests for assistance, or simply expressed friendship and social affinities. Organizations in this context are network-based decision making mechanisms populated by various interacting agents who also inhabit sub-groups and cliques. Individuals are role-based agents interacting within networks via communication paths to process information into decisions. Workers, as organizational agents, both operate within and compose the network based upon various significant exchanges with other agents.
