SNA innowacyjnym narzędziem pracy socjologa

Slides:



Advertisements
Podobne prezentacje
STRATEGIA ROZWOJU GOSPODARCZEGO MIASTA PABIANICE
Advertisements

HERD BEHAVIOR AND AGGREGATE FLUCTUATIONS IN FINANCIAL MARKETS Rama Cont & Jean-Philipe Bouchaud. Macroeconomic Dynamics, 4, 2000, Cambridge University.
W EB 2.0 W NGO. W 15 MINUT. M ICHAŁ P AŁASZ NGO 2.0. Organizacje pozarządowe w społeczeństwie informacyjnym.
Przedsiębiorczości i Innowacji (EIP)
Regionalny Program Operacyjny Województwa Zachodniopomorskiego na lata
Narzędzia polityki regionalnej i strukturalnej UE
Konferencja Nowa koncepcja polityki regionalnej Ministerstwo Rozwoju Regionalnego Warszawa, 4 sierpnia 2008 r.
Polityka regionalna Unii Europejskiej szansa i wyzwanie dla Polski
NARODOWA STRATEGIA SPÓJNOŚCI dla rozwoju Polski. 02Ministerstwo Rozwoju RegionalnegoWarszawa, Program Operacyjny Innowacyjna Gospodarka, 2007.
Analiza ekonomiczna „Od studenta do menedżera” projekt współfinansowany ze środków Narodowego Banku Polskiego mgr E. Tarnawska.
Strategia Rozwoju Województwa Lubuskiego 2020.
Hubert Kotarski Uniwersytet Rzeszowski
Co UML może zrobić dla Twojego projektu?
Dokumenty wprowadzające politykę wspólnotową. Zasada programowania oznacza, że instytucje Unii Europejskiej kontrolują i monitorują wykorzystanie środków.
1 Środki finansowe z UE na rozwój przedsiębiorstwa D r i n ż. J u s t y n a P a t a l a s.
Budowa społeczeństwa informacyjnego w Województwie Podkarpackim
Typy zachowań firmy w procesie internacjonalizacji (projekt badawczy)
Los Angeles | London | New Delhi Singapore | Washington DC Przystań dla autorów, edytorów i towarzystw naukowych Marcin Kwiatkowski Regionalny Kierownik.
Maciej Bieńkiewicz, 15 marca 2012
WYZWANIA STRATEGICZNE REGIONALNEGO SYSTEMU INNOWACJI Śląskie Forum Innowacji 2011 Innowacyjny Śląsk.
GENERATOR WNIOSKÓW I STUDIUM WYKONALNOŚCI WYBRANE INFORMACJE Wrocław, 22 listopada 2005 r. WOJCIECH WICZKOWSKI Dział Wdrażania Europejskiego Funduszu Rozwoju.
Rys.1. Klasyfikacja transportu ze względu na cechy
1 POLITYKA REGIONALNA PROGRAM OPERACYJNY KAPITAŁ LUDZKI JAKO CZYNNIK ROZWOJU GOSPODARCZEGO KONFERENCJA Szczecin, 25 kwietnia 2007 r.
1 Regionalny Program Operacyjny Województwa Podlaskiego na lata projekt Urząd Marszałkowski Województwa Podlaskiego Departament Polityki Regionalnej.
Komputerowa analiza sieci genowych
Ministerstwo Rolnictwa i Rozwoju Wsi Nowa koncepcja polityki regionalnej państwa Warszawa, 4 sierpnia 2008 r.
KATEDRA EKONOMII Obszary badawcze Przykładowe tematy prac dyplomowych
INTERNET JAKO OCEAN INFORMACJI
Charakterystyka klastra
Blog HGW Watch – przykład monitoringu władz lokalnych.
Budowanie elementów e-społeczeństwa z wykorzystaniem e-learning w organizowaniu Internetowej Giełdy Pracy dr inż. Zbigniew Lis dr.
Myślenie sieciowe Technologie komunikacji i informacji (ICT) jako narzędzie zarządzania gminą i powiatem Konferencja Polskie gminy w nowoczesnej Europie.
WIEDZA O PAŃSTWIE I PRAWIE
Arktyka w badaniach skandynawskich think tanków
Europejska Sieć Centrów Kompetencji w Logistyce
2010 Benchmarking klastrów w Polsce Dr Aleksandra Nowakowska Zespół Konsultantów PARP Benchmarking jako instrument poprawy jakości zarządzania Warszawa,
ABC FUNDUSZY EUROPEJSKICH © Mariola Ciborowska, 11 grudnia 2012.
Program Operacyjny Innowacyjna Gospodarka
Prawdy oczywiste czyli… BIZNES PLAN Część 18
Internet w procesie komunikacji przedsiębiorstwa z rynkiem
Rozwój, koordynacja, monitoring i ewaluacja dolnośląskiego systemu innowacji współfinansowany z EFS w ramach poddziałania POKL Rozwój, koordynacja,
Regionalny Program Operacyjny Województwa Zachodniopomorskiego na lata Możliwości wsparcia dla przedsiębiorców.
EKONOMIA SPOŁECZNA W NOWEJ PERSPEKTYWIE FINANSOWANIE
SPOTKANIE WARSZTATOWE
Sieciowość organizacji przedsiębiorstw w dobie Internetu
Modelowanie populacji i przepływu opinii pomiędzy aktorami sztucznej inteligencji za pomocą sieci społecznej Wojciech Toman.
SERWIS SPOŁECZNOŚCIOWY
Centrum Europejskich Studiów Regionalnych i Lokalnych Uniwersytet Warszawski Maciej Smętkowski Polskie miasta z perspektywy europejskiej – projekt ESPON.
GOSPODARKA OPARTA NA DANYCH
Kliknij, aby edytować styl wzorca tytułu Kliknij, aby edytować styl wzorca podtytułu 1 Klastry szansą na poprawę konkurencyjności i innowacyjności regionu.
Jak robić to efektywnie?
Wsparcie dla rozwoju technologii
Metoda studium przypadku jako element XI Konkursu Wiedzy Ekonomicznej
Model obiektowy bazy danych
INNOpomorze INNOwacyjne powiązania IV edycja projektu
Rozwój regionów – rola biznesu Marek Kłoczko Sekretarz Generalny Warszawa, 22 maja 2009 r.
Tomasz Klajbor Kierownik Realizacji Projektu IV Regionalne Forum Innowacji Gdańsk, 10 czerwca 2005 r. Proces Wdrażania Regionalnej Strategii Innowacji.
INTERNET jako „ocean informacji”
HISTORIA Ludzie od dawnych czasów próbowali się ze sobą porozumiewać. Nauczyli oni się komunikować ze sobą za pomocą przeróżnych środków: od wyrazu twarzy,
SOCJOLOGIA WYKŁAD VI ZNACZENIE WSPÓŁCZESNYCH ORGANIZACJI
Katedra Bibliotekoznawstwa i Informacji Naukowej Uniwersytetu Łódzkiego Łódź 2015 Informacja – droga do przyszłości.
Zintegrowane systemy informatyczne
Analiza Sieci Społecznych
Analiza Sieci Społecznych
Sylwia Badowska Sopot 23/03/2011 Klaster jako narzędzie rozwoju branży w regionie.
BUDOWA SYSTEMU ZARZĄDZANIA RUCHEM „BUDOWA SYSTEMU ZARZĄDZANIA RUCHEM” GMINA MIASTO SZCZECIN.
Zagadnienia transportowe Katedra Ekonomiki i Funkcjonowania Przedsiębiorstw Transportowych.
P RZEDSIĘBIORCZOŚĆ W KONTEKŚCIE WSPÓŁPRACY TRANSGRANICZNEJ - TERAŹNIEJSZOŚĆ I PRZYSZŁOŚĆ P RZEDSIĘBIORCZOŚĆ W KONTEKŚCIE WSPÓŁPRACY TRANSGRANICZNEJ - TERAŹNIEJSZOŚĆ.
MODUŁ II – Aktywność gospodarcza
Wizerunek jako forma komunikacji publicznej
Zapis prezentacji:

SNA innowacyjnym narzędziem pracy socjologa dr inż. Anna Sworowska Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie XI Konferencja Socjolog na Rynku Pracy 13 stycznia 2014 r., Lublin

Współczesne społeczeństwo sieciowe „Sieci stanowią nową morfologię społeczną naszych społeczeństw, a dyfuzja sieciowej logiki w istotny sposób zmienia procesy produkcji, percepcji, władzy i kultury.” Manuel Castells, „Społeczeństwo sieci”, PWN, Warszawa 2007, s. 467 „Podstawowe zasady sieci stały się siłą napędową indywidualnego, społecznego, gospodarczego i politycznego życia.” Darin Barney, „Społeczeństwo sieci”, Wydawnictwo Sic!, Warszawa 2008, s. 9 „Podstawową strukturę relacji, zgodnie z którymi przebiegają procesy, przedstawiają sieci. Mówiąc inaczej, by poznać naturę procesu, a więc zrozumieć istotę rzeczywistości, należy poznać jej strukturę, a więc opisującą ją sieć relacji.” Edwin Bendyk, „Antymatrix. Człowiek w społeczeństwie sieci”, Wydawnictwo W.A.B., Warszawa, 2004, s. 308

SNA – Social Network Analysis Analiza sieci społecznych: metoda wykrywania, opisywania i analizy związków wśród grup ludzi lub organizacji (ONA - Organizational Network Analysis); skupia się przede wszystkim na strukturze zaistniałych relacji między podmiotami społecznymi (ludźmi, organizacjami, regionami); sieć relacji zilustrowana jest w postaci wierzchołków oraz ich połączeń (grafy); metoda pozwala: oceniać struktury sieci, dokonywać analiz powiązań na różnym poziomie, identyfikować luki strukturalne, oceniać znaczenie poszczególnych osób (podmiotów) w badanych procesach społecznych, określać parametry sieci (gęstość, spójność).

SNA – Social Network Analysis Co tworzy obraz sieci? Wierzchołki (ludzie, organizacje, miasta, komputery i inne) Krawędzie (powiązania) Łuki (przepływy, zależności) Pętle (powiązania wewnętrzne, samoodniesienia)

SNA – Social Network Analysis Możliwości ilustracyjne: obrazowanie powiązań bardzo wielu podmiotów i relacji możliwość tworzenia grafów kontekstowych,

SNA – Social Network Analysis Możliwości ilustracyjne: wizualizacja wybranych cech i parametrów wierzchołków sieci (kształt, wielkość, kolor)

SNA – Social Network Analysis Możliwości ilustracyjne: wizualizacja wybranych cech relacji (zwrot, grubość, kolor) wizualizacja cech strukturalnych sieci tworzenie obrazów dynamicznych (np. http://www.youtube.com/watch?v=zRNMkuMbxEM)

SNA – Social Network Analysis Możliwości diagnostyczno-analityczne (przykładowe wskaźniki): gęstość sieci (stosunek relacji istniejących do potencjalnie możliwych) występowanie słabych komponentów (identyfikacja obszarów niepowiązanych relacjami z innymi elementami sieci) stopień wierzchołka (liczba relacji w których uczestniczą poszczególne podmioty) pośrednictwo (identyfikacja podmiotów krytycznych, niezbędnych do pośredniczenia w relacjach pomiędzy innymi podmiotami sieci) aggregate constraint (identyfikacja podmiotów wokół których istnieją luki strukturalne)

SNA – Social Network Analysis Przykładowa charakterystyka sieci (raport programu Pajek) Number of vertices (n): 50 ------------------------------------------------------------- Arcs Edges Total number of lines 77 0 Number of loops 0 0 Number of multiple lines 17 0 Density1 [loops allowed] = 0.0308000 Density2 [no loops allowed] = 0.0314286 Average Degree = 3.0800000

SNA – Social Network Analysis Podstawy teoretyczne SNA: teoria grafów, statystyka, algebra macierzowa, socjologia, psychologia, antropologia Opisy metody: De Nooy W., Mvar A., Batagelj V.: Exploratory Social Networks Analysis with Pajek, Cambridge University Press, Cambridge 2005. Wassermann S., Faust K.: Social Network Analysis. Methods and Applications. Cambridge University Press, Cambridge 2007. Scott J.: Social Network Analysis. A Handbook. SAGE Publications, London 2000.

SNA – Social Network Analysis Problemy metodologiczne: czy można zidentyfikować relacje rzeczywiste? jak przedstawić zmiany sieci? czy sieć zachowuje się według jakiejś logiki i czy można jej zmiany prognozować?

SNA – Social Network Analysis Zastosowanie: w biznesie komunikacja wewnętrzna i zarządzanie wiedzą (komunikacja nieformalna, brokerzy wiedzy w organizacji, dyfuzja informacji), analiza podmiotów rynkowych (powiązania kapitałowe, alianse strategiczne, relacje handlowe, powiązania personalne z podmiotami zewnętrznymi), dynamika serwisów Web 2.0 (interakcje pomiędzy użytkownikami, marketing wirusowy), inne Przykłady: oferta firmy konsultingowych (EPISTEME), serwisy networkingowe (LinkedIn)

SNA – Social Network Analysis Zastosowanie: dla zapewnienia bezpieczeństwa poszukiwanie osób (z wykorzystaniem sieci międzynarodowych, serwisów społecznościowych) analiza struktur przestępczych (mafijnych) zwalczanie terroryzmu i cyberprzestępczości Przykłady: przeszukiwanie serwisów społecznościowych przez służby wywiadowcze (Interpol, CIA), programy analizujące połączenia telefoniczne (De’billing), rekonstrukcja siatki terrorystycznej (Valdis Krebs)

SNA – Social Network Analysis Zastosowanie: dla zarządzania obszarem terytorialnym wykorzystywanie wskaźników usieciowienia do oceny rozwoju terytorialnego (kapitału społecznego, innowacyjności, przepływów inwestycyjnych) zarządzanie infrastrukturą (w tym drogową, kolejową) analiza migracji ludności Przykłady: przepływ wiedzy w klastrach, analiza powiązań pomiędzy instytucjami otoczenia biznesu w danym regionie informatyka działalność hakerska analizy przepustowości sieci

SNA – Social Network Analysis Zastosowanie: polityka sojusze między partiami politycznymi powiązania lobbingowe, analizy powiązań korupcyjnych analizy kampanii wyborczych sieci komunikacyjne (transportowe, telefoniczne, internetowe, medialne) Przykłady: rozprzestrzenianie się komunikatu w mediach (np. http://www.youtube.com/watch?v=5etSid8G6EU), bibliometria (data mining)

SNA – Social Network Analysis Zastosowanie: medycyna analizy epidemiologiczne (symulacje rozprzestrzeniania chorób zakaźnych) serwisy służące rozprzestrzenianiu wiedzy medycznej wśród lekarzy (branżowe) Przykłady: analizy Rapoporta edukacja analizy popularnych stron networkingowych projekty sieciowe i wiele wiele innych…

SNA – Social Network Analysis Narzędzia: programy (np. Pajek, UCINet, R) http://en.wikipedia.org/wiki/Social_network_analysis_software kursy internetowe https://www.coursera.org/course/networksonline sieci internetowe http://www.insna.org/ blogi tematyczne http://sna.pl/blog/ tutoriale periodyki naukowe (Social Networks, Connections, Social Network Analysis and Mining)

SNA – Social Network Analysis Autorzy: Mark Granovetter (siła słabych więzi) Ronald S. Burt (luki strukturalne) Stephen Borgatti (UCINet) Martin Everett (UCINet) Dominik Batorski Michał Zdziarski Wojciech Czakon

Dziękuję za uwagę anna.sworowska@zut.edu.pl