Slide n°: 1 Comunicazione Relazionale: Reti informali e Social Network Analysis Presentazione a cura di Leonardo Milan Con le mie passioni ci lavoro e in SlideShare le condivido. Sono un coach, supporto lo sviluppo dell'intelligenza emotiva, del talento e dell'innovazione aziendale. Mi sono occupato anche di Comunicazione Relazionale e digital public relations, come docente universitario. Professional Coach (ACC - Associate Certified Coach - ICF) Emotional Intelligence Assessor Certified Email: [email protected]Website: www.wikicoaching.it Blog: www.leonardomilan.it
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Comunicazione relazionale. Reti informali e Social Network Analysis
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Slide n°: 1
Comunicazione Relazionale:
Reti informali e Social Network
AnalysisPresentazione a cura di Leonardo Milan Con le mie passioni ci lavoro e in SlideShare le condivido.
Sono un coach, supporto lo sviluppo dell'intelligenza emotiva, del talento e dell'innovazione aziendale. Mi sono occupato anche di Comunicazione Relazionale e
digital public relations, come docente universitario.
Focus sulla varietà: Approcci basati sulle performance date dal
capitale sociale, che consente ai singoli attori di definire strategie e costruire “organizzazioni” in funzione della loro dotazione di legami. I legami cioè “abilitano” gli individui a compiere le loro strategie.
“normalizzanti” (conformistici) del network sui comportamenti dei singoli attori che ne fanno parte, in funzione del tipo di legami di cui dispongono. Dal punto di vista della ricerca, si pone in correlazione l'omogeneità delle
attitudini e dei comportamenti degli attori con la natura dei loro legami.
La rete come IMPRESA e MERCATO La rete come modello dell'organizzazione dell'impresa e dei
mercati, rileggendo i concetti di “costo di transazione” (costi di accesso) e “dipendenza
dalle risorse” (asimmetria, alleanze), oltre che ovviamente di riduzione dell'incertezza (controllo attraverso interdipendenza);
La rete come spazio di APPRENDIMENTO Le relazioni in rete come ambienti cognitivi, in quanto spazio delle
interazioni economiche e sociali attraverso cui scorrono significati, varietà e conoscenza. Alcuni riferimenti sono al Learning by Interacting (accesso ad informazioni e
conoscenza altrimenti non disponibile), alle cognitive maps individuali e collettive, alla “memoria transattiva”, in genere al knowledge management.
Vedi anche Social Business (affrontato nelle future lezioni di Digital Public Relations)
Grado di conoscenza dell’altro individuo: La decisione dell’attore A di ricercare l’informazione presso l’attore B, è
determinata dalla percezione che A ha della competenza di B riguardo la materia che sta ricercando. È per questo motivo necessario che A abbia qualche conoscenza delle competenze
professionali di B, prima di contattarlo.
Valore attribuito all’altro individuo: La probabilità che A si rechi da B nel corso della sua ricerca, è proporzionale al
valore che egli attribuisce alla conoscenza di B riguardo la materia ricercata.
Grado di accesso: La conoscenza e le capacità dell’attore B potranno essere utili ad A, solo nel caso
in cui i le possa sfruttare a suo beneficio in un lasso di tempo per lui rilevante L’accessibilità di B e delle informazioni che possiede diventano perciò una delle variabili che
i prende in considerazione. Dipendente anche dalla prossimità – closeness centrality, dal numero di passaggi che deve
fare per accedere all’informazione (meno passaggi deve fare e più è indipendente).
Costo dell’informazione: L’attore A non ricercherà l’informazione da B, se reputa che tale ricerca possa
essere troppo costosa in termini di rapporti personali o di obblighi da sostenere in un secondo momento. Es.: Reciprocità, la possibilità o meno di scambiare la cortesia a livello professionale o
amicale
La Social network Analysis alla base delle Digital PR
Influencer –> Connector – Connettore Centrale Connector – connettore centrale (A) è un
attore che viene scelto molto più della media dagli altri attori per una relazione definita. Se ad esempio la relazione fosse "scambio di informazioni", il connettore centrale sarebbe l’attore che più degli altri concentra su di sé i flussi informativi.
Se la relazione fosse "supporto per il problem solving", sarebbe la persona che più delle altre interviene nei processi decisionali. E quindi un attore molto attivo.
Talvolta viene definito anche hub, proprio per ricordare il suo ruolo di accentramento e smistamento.
Krackhardt suggerisce che sono «persone che vengono scelte spesso nella relazione "fornire consigli" sono quelle con maggiore esperienza e know how».
Influencer –> Opinion Leader Un "caso particolare" di connettore
centrale è l’Opinion Leader (B) Consideriamo la domanda “a chi ti rivolgi
quando hai bisogno di un consiglio?". Le persone che ricevono la maggior parte
delle scelte possono sicura mente considerarsi gli opinion leader informali del gruppo. Krackhardl e Hanson (1993) identificano il leader informale con le persone che hanno legami forti nella rete delle relazioni di amicizia.
Si suppone infatti che la relazione di amicizia implichi fiducia e quindi l’ascolto dei consigli. Il mappare questo tipo di rapporti, e
l’individuare i ruoli di opinion leader informale, è molto importante soprattutto per il processo di influenzatori di acquisto che più avanti andremo ad esaminare.
Il broker delle informazioni/relazioni. Si individuano le persone con questo ruolo
calcolando la misura in cui esse svolgono un ruolo di intermediazione tra le altre persone che compongono la community (o l’organizzazione).
L’attore C è l’unico che connette l’attore D al resto del gruppo, cioè si trova "sul percorso" tra lui e gli altri membri del gruppo. In questo senso l’attore C ha potere sull’attore D, in quanto i flussi di comunicazione tra quest’ultimo e la lacommunity (o l’organizzazione) sono controllati (e, se si vuole, manipolati lai volta anche involontariamente) da C.
Quando questa situazione si ripete frequentemente, allora quella persona impatta in modo superiore alla media sui flussi complessivi di risorse che attraversano la community (o l’organizzazione), e assume il ruolo di Broker (di knowledge broker, ad esempio, se la risorsa in questione è la conoscenza).
Reti sociali e Social Network Nel caso di una rete sociale ibrida, composta cioè
da relazioni reali e virtuali (supportate da servizi web di Social Networking), è C è amico di D che a sua volta è amico di E.
Il nodo B (l’opinion leader) è in grado di influenzare D solo attraverso C.
Nel caso di un Social Network simmetrico, come Facebook, se B scrive un commento sulla bacheca di C o se C commenta un post di B, D verrebbe a conoscenza di B (legame debole – secondo grado di separazione) attraverso C (legame forte – primo grado di separazione) e potrebbero diventare amici sul Social Network. La stessa cosa potrebbe accadere per E che viene a
conoscenza di C attraverso D. La probabilità che B possa influenzare direttamente E (terzo grado di separazione) è quasi nulla: lo potrebbe fare solo attraverso il passaparola online (o la virilizzazione di contenuti condivisi), tra i nodi C & D, i quali agirebbero da filtro, in caso non viralizzassero i contenuti postati da B o da connettori nel caso in cui attuassero sincronicamente la condivisione.
Sono quindi i legami deboli (C & D, riferiti ad E nella connessione con B, l’Influencer – Opinion Leader), quindi, che garantiscono il passaggio di condivisioni e/o informazioni nuove/innovative in una rete sociale consolidata e basata su legami forti (primo grado di separazione).
Inclusività Numero dei nodi che sono inclusi nelle varie parti collegate del
grafo. Numero totale dei nodi meno il numero dei nodi isolati.
La misura più utile dell’inclusività per confrontare grafi diversi è il numero dei nodi collegati espresso come proporzione del numero totale dei nodi.
Quanto più il grafo è inclusivo, tanto più il grafo è denso.
Quanto più sono elevati i gradi dei nodi, tanto maggiore sarà la densità del grafo.
Connessione La connessione è data dal numero dei punti collegati della rete. Quanto maggiore è il grado dei punti tanto più elevata sarà la
densità del grafo.
Metriche ONA - Organizational Network Analysis: Inclusività e connessione
Dettaglio CENTRALITÀ nel network (Network Centrality o Centralization): È una misura del contributo dato dal prestigio,
dall’importanza, dall’influenza che un persona possiede all’interno della rete.
Misura le potenzialità di un persona sulla base della sola posizione. La CENTRALITÀ, ESPANSIVITÀ si riferisce alla misura in cui una rete ruota
attorno ad un singolo nodo. Più specificamente, viene misurata come la percentuale di tutte le CENTRALITÀ, ESPANSIVITÀ posseduteda un nodo.
Grado di connessione-Influencer (Degree, Centrality Degree): Il grado di CENTRALITÀ, ESPANSIVITÀ è il numero di connessioni dirette che un nodo possiede, si è portati a
pensare che un nodo con più connessioni sia sinonimo di maggior importanza, ma non è sempre è così. A volte è la qualità e la tipologia della connessioni a fare la differenza.
Facilitatore-Connettore-Hub (Betweenness Centrality): Persona che fa da hub, da connettore con elevata contiguità tra gruppi e/o sottogruppi. Misura la strategicità di un nodo nella rete tra due aree importanti della stessa (concetto di Betweenness).
Un individuo con una elevata Betweenness centrality ha una grande influenza nel flusso di informazioni
Distanza, Vicinanza (Closeness Centrality): Misura quanti passaggi devono essere fatti partendo da un nodo dato per raggiungere il massimo numero
possibile di nodi (IN- Closeness: CENTRALITÀ in entrata da altri nodi). Gli individui con una alta closeness centrality sono nella posizione ideale per monitorare il flusso di informazioni sulla rete. IN- Closeness: assimilabile al Gatekeeper (es.: il portiere d’albergo)
Misure di out e in-Degree (grado) Come misure di sintesi di out e in-Degree (grado) viene utilizzata sia la media che la varianza. Caratteristiche di media e varianza:
La media assume lo stesso valore per in e out degree; La varianza può assumere un valore diverso…
( ad es. nel caso in cui si chieda di elencare un certo numero di nodi ad ogni attore…)
In-Degree (grado) – prestigio, persone che si rivolgono a lui (quante volte è scelto) Influencer, Opinion Leader Un nodo n è il numero di nodi ad esso adiacenti e misura il grado
di ricettività e di popolarità del nodo.
CENTRALITÀ, ESPANSIVITÀ (Out-Degree) - (dimensione della sfera/nodo). Capacità di creare e mantenere connessioni Pubbliche Relazioni, Digital PR La popolarità di un nodo è il numero di archi che
hanno origine dal nodo e misura il grado di CENTRALITÀ, ESPANSIVITÀ e di attivismo del nodo… la capacità di iniziare relazioni.
Eigenvector centrality - CENTRALITÀ, ESPANSIVITÀ del (nodo) vettore È una misura dell'importanza di un nodo in una rete.
Assegnazione relativa ai nodi della rete sulla base del principio che le connessioni ai nodi alto punteggio consentono di ottenere un punteggio più alto rispetto ai nodi con parità di collegamenti a basso punteggio.
Il presupposto è che CENTRALITÀ, ESPANSIVITÀ di ciascun nodo è la somma dei valori di CENTRALITÀ, ESPANSIVITÀ dei nodi che esso è connesso.
I nodi vengono disegnati con un raggio proporzionale alla loro centralità. La matrice di adiacenza e matrice CENTRALITÀ, ESPANSIVITÀ per la soluzione sono mostrati.
Strumenti SNA - Social Network Analysis: Nodexl Graph
Sito: http://nodexl.codeplex.com/Caratteristiche: per sistema operativo Windows con Office 2007, 2010 o 2013. Open source. Gratuito per uso accademico e di ricerca