Academia de Studii Economice din București Facultatea de Marketing Seminarul de Tehnici avansate in Cercetări de Marketing ANALIZA REȚELELOR SOCIALE (tutorial de realizare a temei de casa 1) Tema: Realizați analiza unei rețele sociale (ex: organigrama unei companii, grupa din care faceți parte, ONG, etc.) parcurgând următoarele etape: *Rețeaua socială aleasă trebuie să fie cuprinsă între minim 20 si maxim 30 de noduri ( 1 nod= 1 om, o poziție in cadrul organizației) 1. Descărcați programul UCINet folosind link-ul de mai jos: https://sites.google.com/site/ucinetsoftware/downloads 2. Deschideți programul UCI6 . Vi se va afișa o fereastră de tipul:
Transcript
Academia de Studii Economice din București Facultatea de Marketing Seminarul de Tehnici avansate in Cercetări de Marketing
ANALIZA REȚELELOR SOCIALE
(tutorial de realizare a temei de casa 1)
Tema: Realizați analiza unei rețele sociale (ex: organigrama unei companii, grupa din care faceți parte,
ONG, etc.) parcurgând următoarele etape:
*Rețeaua socială aleasă trebuie să fie cuprinsă între minim 20 si maxim 30 de noduri ( 1 nod= 1 om, o
poziție in cadrul organizației)
1. Descărcați programul UCINet folosind link-ul de mai jos:
Academia de Studii Economice din București Facultatea de Marketing Seminarul de Tehnici avansate in Cercetări de Marketing
3. Folosind sistemul binar, realizați matricea rețelei sociale aleasă de dvs:
*sistemul binar presupune folosirea simbolurilor 0 și 1 în următoarele condiții:
-existența unei legături între doi actori (1)
-absența unei legaturi între doi actori notat cu 0.
3.1. Dați click pe butonul 3 din meniu, , numit Matrix Spreadsheet editor.
Academia de Studii Economice din București Facultatea de Marketing Seminarul de Tehnici avansate in Cercetări de Marketing 3.2. Din submeniul Edit, setați dimensiunile matricii (numărul de rânduri și coloane). Numărul de rânduri
și coloane este dat de numărul de noduri. (ex: 20 noduri=20rânduri=20coloane). De asemenea setați
opțiunea , așa cum apare în imaginea de mai jos.
*Atenție! Orice modificare în matrice se va înregistra în sistem și vă va influența rezultatul. (ex: dacă veți
avea o coloana sau linie necompletată în diagrama finală va apărea ca și nod izolat SAU dacă veți avea
mai puține linii decât coloane se vor dubla nodurile, ceea ce nu este corect.
3.3. Completați matricea cu nodurile propuse pentru analiză, folosind sistemul binar. Nodurile (numele
acestora se trec in celulele gri conform imaginii de mai jos. Prima celulă rămâne
întotdeauna liberă.
Academia de Studii Economice din București Facultatea de Marketing Seminarul de Tehnici avansate in Cercetări de Marketing
3.4. Stabiliți relațiile dintre noduri, introducând valorile 0 și 1 (pentru existența unei legături (1) iar
pentru absența unei legături (0)).
*Ex1: un foarte bun prieten, coleg (1) sau un bun prieten, coleg (0)
Ex2: directorul general subordonează departamentele contabilitate, resurse umane, marketing, asta
inseamnă că există legatură cu managerii acestor departamente, deci se notează (1), directorul general
nu are legătură directă cu junior brand manager, în acest caz se notează cu (0).
Academia de Studii Economice din București Facultatea de Marketing Seminarul de Tehnici avansate in Cercetări de Marketing
3.5. Stabiliți relațiile dintre nodurile similare folosind din submeniul Transform -> Fill, completând atât
numărul de linii cât și numărul de coloane existent in matrice-> .
*Ex: 7 linii, 7 coloane
Inainte
După
Academia de Studii Economice din București Facultatea de Marketing Seminarul de Tehnici avansate in Cercetări de Marketing
3.6. Se salvează pe Desktop, folosind butonul .
4. Apăsând butonul , veți ajunge la fereastra principală UCINet.
5. Pentru a vizualiza matricea și legăturile dintre ele sub forma unei diagrame, se va folosi Netdraw.
Această opțiune poate fi accesată cu ajutorul butonului . Se va deschide automat o nouă fereastă
de forma:
Academia de Studii Economice din București Facultatea de Marketing Seminarul de Tehnici avansate in Cercetări de Marketing 6. Din meniul File ->Open->Ucinet dataset->Network, deschideți fișierul care conține matricea realizată
anterior.
6.1. După ce ați inserat fișierul, click .
7. Va apărea diagrama rețelei sociale înregistrată în UCINet sub forma:
Academia de Studii Economice din București Facultatea de Marketing Seminarul de Tehnici avansate in Cercetări de Marketing
8.
*Dacă vă apar noduri roșii ( )= dubluri, inseamnă ca matricea a suferit modificări în sistem și nu este
tocmai corect. Va trebui să reluați procesul.
Academia de Studii Economice din București Facultatea de Marketing Seminarul de Tehnici avansate in Cercetări de Marketing
*Dacă apar noduri izolate, inlăturați-le folosind butonul .
9. Copiați Diagrama rețelei sociale într-un document word (ctrl+c-> ctrl v).
10. Determinați gradul de centralitate al rețelei.
*gradul = numărul de conexiuni (legături) directe pe care le are un anumit nod cu alte noduri din rețea.
Cu cât un nod are mai multe conexiuni, cu atât el este mai activ, ce conectează rețeaua.
Academia de Studii Economice din București Facultatea de Marketing Seminarul de Tehnici avansate in Cercetări de Marketing ------------ ------------ ------------ ------------
1 Mean 3.143 3.143 52.381 52.381
2 Std Dev 0.833 0.833 13.883 13.883
3 Sum 22.000 22.000 366.667 366.667
4 Variance 0.694 0.694 192.744 192.744
5 SSQ 74.000 74.000 20555.555 20555.555
6 MCSSQ 4.857 4.857 1349.206 1349.206
7 Euc Norm 8.602 8.602 143.372 143.372
8 Minimum 2.000 2.000 33.333 33.333
9 Maximum 4.000 4.000 66.667 66.667
10 N of Obs 7.000 7.000 7.000 7.000
Network Centralization (Outdegree) = 16.667%
Network Centralization (Indegree) = 16.667%
10.2. Copiați în acelasi document word unde este poziționată diagrama și stabiliți cine sunt influencerii.
*(max de out-degree = numărul de legaturi care ies din acel nod)
*(max de in-degree= numărul de legături care intră in acel nod)
In cazul nostru influencerii sunt Cosmina, Andrei și Andreea având același număr de legături.
10.3. Colorați distinct pe diagramă influencerii și copiați in documentul word diagrama în formă finală.
11. Stabiliți apropierea dintre noduri.
Academia de Studii Economice din București Facultatea de Marketing Seminarul de Tehnici avansate in Cercetări de Marketing *apropierea= nodurile care decoperă cele mai scurte căi, spre ceilalți și sunt cele mai apropiate de orice
alt nod din rețea. Au o poziție privilegiată pentru că pot monotoriza fluxurile de informații și au o vedere
de ansamblu a ceea ce se întamplă în interiorul rețelei.
11.1. Click pe -> -> .
Vor fi generate automat două tabele de forma:
Closeness Centrality Measures
1 2
Farness nCloseness
------------ ------------
7 Cosmina 8.000 75.000
3 Andrei 8.000 75.000
6 Andreea 8.000 75.000
1 Larisa 9.000 66.667
4 Alex 9.000 66.667
2 Ioana 11.000 54.545
5 Eugen 11.000 54.545
Statistics
1 2
Farness nCloseness
------------- -------------
Academia de Studii Economice din București Facultatea de Marketing Seminarul de Tehnici avansate in Cercetări de Marketing 1 Minimum 8 54.545
2 Average 9.143 66.775
3 Maximum 11 75
4 Sum 64 467.424
5 Standard Deviation 1.245 8.469
6 Variance 1.551 71.728
7 SSQ 596 31714.301
8 MCSSQ 10.857 502.099
9 Euclidean Norm 24.413 178.085
10 Observations 7 7
11 Missing 0 0
11 rows, 2 columns, 1 levels.
Network Centralization = 21.11%
11.2. Stabiliți care sunt cele mai apropiate noduri și copiați in documentul word alături de diagrama și
gradul de centralitate al rețelei.
12. Concluzii legate de diagramă, gradul de centralitate și apropiere.
13. Salvați documentul cu numele vostru si grupa din care faceți parte (Ex: Ionescu Ion_grupa 1729).
Trimiteți sefului/responsabilului de seminar, acesta le va arhiva si trimite via e-mail.
