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Il contesto: Una concezione del sé come rete

on . Postato in #MyWebIdentity. Elementi psicosociologici dell'identità online | Letto 4180 volte

rete socialeI sistemi sociali sono uno dei massimi esempi di reti. In una rete sociale i nodi sono gli individui e i link corrispondono alle relazioni. È possibile pensare a questi tipi di reti in termini matematici.

Proviamo a prendere come esempio Facebook e a considerarlo come un network casuale in cui la maggior parte degli individui possiede approssimativamente circa il medesimo numero di amici. Ci sono solo poche persone che hanno un ampio numero di amici, oppure che non ne hanno affatto. Questo fa sì che la maggior parte delle persone siano simili una all’altra.

Il modello casuale di rete descrive una società fondamentalmente democratica. Nonostante la casualità con cui i link sono collocati, essa raggiunge dei livelli medi in cui tutte le persone sono molto simili una rispetto all’altra. Esiste un ampio grado di casualità nel modo in cui ci creiamo delle amicizie e nel modo in cui le cose sono connesse.

Proviamo ad esaminare network reali per comprendere come essi si comportano. Prendiamo ad esempio il world wide web, un ampio network in cui i nodi e i documenti sono collegati utilizzando degli url. Se dovessimo visualizzare il web vedremmo una mappa in cui ciascun nodo corrisponde a una pagina web e i link indicano connessioni ad altre pagine a cui si può accedere tramite un singolo click. Le pagine web sono create da individui che differiscono significativamente gli uni dagli altri. Tali pagine riflettono gli interessi personali di coloro che le assemblano. Questo implica che un ampio network avrà un certo grado di casualità, inoltre possiamo trovare un vasto numero di nodi molto piccoli con pochi link ciascuno e pochi nodi altamente connessi. Questo fenomeno è stato definito da Albert-Laszlo Barbasi “Power low distribution”.

È possibile anche considerare il web un network “scale free”, cioè un network dominato da pochi hub. Prendiamo per esempio una mappa di internet, che in realtà è molto differente dal web in quanto è una rete fisica. Sul web non costa denaro connettersi con qualcuno. Con internet collocare un cavo tra qui, ad esempio, e la Cina è piuttosto costoso. Su internet i nodi corrispondono ai router e i link ai cavi fisici, gli hub sono i router. Internet è una struttura dominata dagli hub.

Ora passiamo ad un altro esempio e consideriamo le comunità online: qui i nodi sono i membri. Anche se noi non sappiamo chi essi siano, i loro amici lo sanno e tali relazioni con gli amici sono i link. Ci sono molti modi in cui tali amici si pongono in contatto tra di loro, indipendentemente dal tipo di modo in cui entrano in contatto si può visualizzare la stessa immagine, cioè la maggior parte delle persone ha solo pochi link e pochi ne hanno un grande numero.

Dagli esempi fatti finora si può dedurre che la proprietà “scale free” è radicata in qualcosa che facciamo. Questi hub forse emergono come qualcosa di intrinseco nel comportamento umano. Questo vale anche per l’organismo umano: ad esempio, i geni hanno il ruolo di generare le proteine, queste ultime a loro volta quasi mai lavorano da sole, ma interagiscono le une con le altre nel sistema di interazione proteina-proteina.

Nell’essere umano c’è anche una rete metabolica che si basa sulle reazioni chimiche. Questo significa che anche nelle nostre cellule ci sono molte reti. Esistono, quindi, dei principi organizzatori dei network: il primo è la proprietà “scale free” che emerge in un alto numero di reti e consiste nel fatto che molti piccoli nodi sono tenuti insieme da pochi grandi hub. Il secondo principio organizzatore si definisce “sei gradi” o “fenomeno piccolo mondo”. Esso ha portato Stanley Milgram a coniare nel 1967 il concetto di “sei gradi di separazione”, che si basa sul fatto che la separazione media tra i nodi non è in funzione di quanti nodi il network possiede, ma piuttosto del logaritmo del numero dei nodi, che è in numero relativamente limitato. Questa non è una proprietà esclusiva dei network sociali, lo vediamo nel web, nelle cellule, in tutti i tipi di reti.

Questo fenomeno è molto importante perché distrugge completamente la nozione di spazio: due persone possono essere molto lontane se noi misuriamo la loro distanza fisica, ma se guardiamo la loro distanza sociale essa si riduce ampiamente.

Esiste un’altra caratteristica legata ai network “scale free”: il numero di nodi può rimanere invariato mentre si stanno effettuando delle connessioni. I network possono continuare ad espandersi e crescere, come ad esempio sta accadendo per le pagine web, ma i nuovi nodi preferiscono collegarsi ai nodi che sono già altamente connessi e questo si vede in maniera evidente nel web.

Le nostre conoscenze, quindi, sono deviate verso le pagine che hanno maggiori connessioni. Quando ci connettiamo tendiamo a seguire la nostra conoscenza. Questo fenomeno si definisce “attaccamento preferenziale”, che significa che potremmo connetterci con qualsiasi nodo, ma è più probabile connettersi con un nodo altamente connesso che non con altri. È una questione di probabilità: la probabilità per me di connettermi ad una determinata pagina web è funzionale a quanti link tale pagina già possiede. Tale funzione si chiama “Matthew effect”, o anche “vantaggio cumulativo”. Esiste, pertanto, una distorsione verso i nodi maggiormente connessi. Se un nodo ha molti più link di un altro è probabile che i nuovi nodi si connettano ad esso, quindi i grandi nodi cresceranno più velocemente rispetto ai nodi meno connessi. Una delle più interessanti scoperte della teoria random delle reti consiste nel fatto che se continuiamo ad aggiungere dei link casualmente, ad un certo punto un’ampia rete improvvisamente emergerà. Questo implica il fatto che una rete esiste già dall’inizio e semplicemente ci limitiamo ad espanderla. Non c’è un momento magico in cui emerge la rete, quindi se consideriamo questo modello e coltiviamo numerosi nodi ci troveremo con il sorgere di una rete “scale free” e gli hub emergeranno in modo naturale. Questo è il terzo principio organizzativo: gli hub emergono tramite la crescita e l’attaccamento preferenziale.

Un’altra questione interessante riguarda il fatto che i primi nodi di una rete diventano i più grandi hub: tanto più tardi si arriva, tanto meno possibilità un nodo ha di diventare grande. Questo si basa su un principio matematico: ciascun nodo accresce il suo grado in maniera direttamente proporzionale alla radice quadrata del tempo, cioè da quanto più a lungo ci si trova nel sistema, tante più connessioni si possiedono.

Viene spontaneo a questo punto domandarsi come mai il modello di ricerca Google sia diventato uno dei più grandi hub oggi. È possibile comprendere questo fenomeno introducendo il concetto di fitness, che è la possibilità di un nodo di attrarre link. Non è quindi la probabilità di trovare una pagina web, bensì piuttosto una volta che si è trovata una pagina web è la probabilità che ci si connetta ad essa. Non è un caso imbattersi in una persona, ma una volta in cui la si incontra è la volontà di rivederla ancora. Il fitness, pertanto, è l’abilità di attrarre link dopo questi incontri casuali. In sintesi: la probabilità di connettersi ad un certo nodo è il prodotto del fitness e del numero di link. Quest’ultimo ci dice quanto è facile trovare il nodo.

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Secondo il modello del fitness, ogni nodo accrescerà i suoi link seguendo una legge di potenza, ma il livello esponenziale con cui il nodo cresce è unico di quel nodo.

Il modello del fitness si lega anche a un concetto della fisica che è il principio della “condensazione Bose-Einstein”, secondo cui un nodo con un fitness particolarmente significativo attrarrà tutti gli altri link. Nel momento in cui la rete cresce questo nodo dominerà completamente il sistema molto più di quanto può fare un hub in una rete “scale free”.
Esiste anche un altro concetto che è quello della robustezza secondo la quale i sistemi complessi mantengono le loro funzioni di base anche in caso di errore e fallimento.

Secondo il modello random delle reti se si comincia a rimuovere dei nodi si raggiunge un punto critico in cui la rete decade, quindi ciascuna rete casuale e ogni rete regolare ha un suo punto critico. Rimuovendo più nodi rispetto al suo punto critico la rete si infrange, è inevitabile. Questo, però, vuol dire anche che possiamo rimuovere una porzione significativa di nodi senza rompere la rete. Se rimuoviamo casualmente i nodi, in una rete “scale free” tipicamente rimuoviamo i piccoli nodi, perché sono più numerosi. La probabilità di rimuovere un hub è molto bassa, in quanto ce ne sono pochi.

Pertanto: rimuovendo i piccoli nodi una rete semplicemente si rimpicciolisce, ma senza rompersi, infatti possiamo rimuovere fino al 98% dei nodi e con il rimanente 2% la rete può continuare ad esistere e comunicare. Quindi c’è una robustezza nella rete che fa sì che soltanto rimuovendo gli hub più grandi la rete si infrange molto velocemente.
Le ripercussioni sulle comunità online all’interno dei network si basano sul fatto che la maggior parte dei network sono pieni di comunità e gruppi di nodi che tendono a connettersi tra di loro. L’esistenza di tali comunità produce una tensione rispetto alla proprietà “scale free”. Tale proprietà indica che abbiamo pochi hub che mantengono insieme l’intera rete e le comunità suggeriscono che ci sono gruppi relativamente isolati di nodi che lavorano indipendentemente. Possiamo mettere insieme le due entità tramite il principio della “rete gerarchica”: le comunità più piccole sono molto interconnesse, mentre le comunità più grandi sono meno dense.

Nel momento in cui le comunità si ampliano, diventano meno dense e si connettono tra loro in modalità gerarchica. Secondo la teoria di Mark Granovetter l’informazione si accumula nelle comunità e impiega del tempo per diffondersi, perché i legami tra le comunità sono deboli. Se tutti i link sono uguali, le nuove informazioni arrivano agli individui dai legami deboli. Quando poi soppesiamo correttamente i link, in realtà ci si rende conto che l’informazione giunge dai legami non forti, né deboli, ma intermedi. La ragione di ciò è semplice: le persone raramente si avvalgono dei loro contatti deboli, perché raramente comunicano attraverso essi. L’informazione non arriva neanche dai legami più forti, perché essi sono parte dei gruppi in cui tutte le persone condividono le medesime informazioni. Pertanto, l’informazione proviene da qualche parte nel mezzo.

#ComeFare - La rappresentazione grafica dei contatti

Soprattutto in ambito professionale, e ancor più aziendale, rappresentare graficamente e analizzare la rete sociale propria e dei propri impiegati si rivela molto utile per tante possibilità, in primis per individuare tutti quegli influencer di cui non si è espressamente a conoscenza.

Secondo una ricerca recente pubblicata su Hr Techcnology si è visto che se si chiede ai leader aziendali chi sono i principali influencer nella loro azienda, circa il 75% dei nomi che forniscono è scorretto.

L’uso dell’analisi del traffico mail o le ricerche dirette su impiegati e manager non sembrano essere abbastanza efficaci nel rilevare accuratamente la quantità e la forza dei network sociali in azienda. Inoltre, si presentano anche problemi legati alla privacy, soprattutto relativamente alle mail. Per questo scopo, metodologie basate sui software sembrano essere più accurate ed eticamente lecite.

L’analisi delle reti sociali sta diventando un modo sempre più diffuso per comprendere le organizzazioni e il cambiamento. Anche se l’assetto gerarchico nelle aziende sembra essere destinato a persistere, in esse diventano sempre più rilevanti le reti sociali informali, che divengono cruciali per un buono svolgimento delle attività professionali.
I software in questo senso consentono di rendere visibile con precisione chi fa cosa e come il lavoro si svolge. In tal modo le aziende hanno più possibilità di sostenere, riconoscere, investire e trattenere le persone più efficienti e che possiedono più ricche reti sociali. I migliori professionisti oggi sono coloro che non solo sono tecnicamente preparati e svolgono al meglio le loro mansioni, ma anche e soprattutto che sono in grado di gestire al meglio e avvalorarsi delle loro reti sociali.

Esistono veri e propri software, alcuni dei quali gratuiti, per rappresentare graficamente i propri contatti.

In ambito accademico possiamo segnalare:

  • UCINET Software: è un software per l’analisi dei dati dei social network, sviluppato da Lin Freeman, Martin Everett and Steve Borgatti, si può scaricare e utilizzare gratuitamente per 90 giorni;
  • Pajeck: è un programma per l’analisi e la visualizzazione di ampie reti, è gratuito per usi non commerciali;
  • ORA: è uno strumento di valutazione e analisi sviluppato da CASOS presso Carnegie Mellon, consente di identificare nodi, legami, gruppi in modo dinamico, per comprendere come le reti cambiano nello spazio e nel tempo;
  • GUESS: è un sistema di esplorazione grafica delle reti, viene fornito in modalità “open source”, si può anche procedere alla parziale modifica del codice;

in ambito commerciale:

  • InFlow Inventory: è un sistema gratuito per piccole aziende per tracciare ordini, controllare gli stock, gestire piccoli business;
  • KeyHubs: permette di descrivere visivamente come l’azienda è strutturata e funziona, comprese le relazioni informali, aiuta a identificare e fare crescere i talenti, alimenta la collaborazione, valorizza l’attività degli influencer;
  • NetMiner: è un software per la visualizzazione e l’analisi di ampie reti, consente di comprendere i nodi e la struttura delle reti, rilasciato per la prima volta nel 2001, esistono diverse licenze per usi commerciali e non, oltre che accademici;
  • Gephi: è un software open source per la visualizzazione e l’analisi delle reti sociali, è nato in Francia, in ambito universitario, il suo uso si è esteso nel giornalismo, nei social media e in molti altri campi.

 

#MyWebIdentity - ISBN 9788898037995
© 2015 Edizioni Psiconline - Francavilla al Mare

 

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Tags: rete sociale sistemi sociali rete

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