Individuen, sociale netwerken en technologie (S_ISNT)
Notes de cours
College aantekeningen Individuen Sociale Netwerken en Technologie
61 vues 4 fois vendu
Cours
Individuen, sociale netwerken en technologie (S_ISNT)
Établissement
Vrije Universiteit Amsterdam (VU)
Alle college aantekeningen van ISNT! Inclusief uitgebreide beschrijvingen van de begrippen en voorbeelden uit de colleges. Ook de literatuur die nodig is voor het vak wordt behandeld in de aantekeningen!
Individuen, sociale netwerken en technologie (S_ISNT)
Tous les documents sur ce sujet (2)
Vendeur
S'abonner
willemijnderuiter
Avis reçus
Aperçu du contenu
Hoorcollege 1 - Individuen sociale netwerken en technologie - 12-09-2023
- Wat een sociaal netwerk is en wat de belangrijkste onderdelen en kenmerken zijn
- Wat het onderscheid micro, meso, macro inhoudt
- Hoe je sociale netwerken in kaart kunt brengen
- Hoe verschillende netwerkinvloeden werken
De basics van netwerken op verschillende niveaus
Netwerkonderzoek -> analyse op verschillende niveaus, afhankelijk van het niveau waar je op zit
spelen er andere dingen en zijn er andere discussies: micro, meso en macro niveau.
Micro niveau:
○ Individu (ego) + persoonlijk netwerk met connecties (alters);
○ Sociaal kapitaal: Netwerk maakt dingen mogelijk; hulpbronnen in netwerken die
ze in kunnen zetten om dingen gedaan te krijgen.
■ Hoe het netwerk eruit ziet is dus heel belangrijk.
○ Weak of strong ties? -> Zijn er sterke of zwakke connecties? -> komt in later
college.
Een simpel netwerk - directed:
- Network graph:
- Basis: nodes, knooppunten en vertices, de cirkels die je ziet in de network graph.
Het zijn connecties -> ties, edges, dit zijn de pijltjes in de network graph.
- Er zijn directed en undirected ties: gerichte, en ongerichte ties. Dit voorbeeld is
een direct network, er zit richting in. Bij undirected zie je geen pijltje, maar enkel
een lijn.
- Directed: bijvoorbeeld een vraag als: wie zijn je vrienden? Hierover kunnen mensen
verschillende dingen zeggen, de een ziet de ander wel als vriend maar bijvoorbeeld niet
andersom.
Unidrected netwerk:
- Een relatie, tie is er, of hij is er niet, het kan niet zijn dat hij van de een naar de ander gaat
en vice versa.
- Bijvoorbeeld een vraag als: wie zijn je familieleden? Wie zijn je buren? Naast wie zit je in
de klas? Als A naast B zit, of woont, is dit andersom ook het geval, hier kun je niet
verschillende dingen over zeggen.
Graphs: in allerlei vormen, groottes en manieren, je kunt er veel dingen uit aflezen en zo tot
verklaringen komen. Ook kun je je inrichtingen op een bepaalde manier uitdrukken.
,Vaak zie je in netwerken clusters, dan speelt een bepaald
netwerk invloed uit op het geheel:
- Kans is groter dat iemand in een cluster iets doet
wat de anderen in het cluster ook doen, dan dat je
iemand van buiten het cluster vergelijkt met het
geheel.
- Cluster beïnvloedt dus het individu.
Meso niveau:
● Groepen mensen; buurten, scholen, klassen, etc.
● Wat is de structuur van netwerken? -> Meer aandacht voor de structuur en wat er
ingeblend zit in de structuur van mensen en groepen.
● Hoe zorgt dit voor gewenste en ongewenste uitkomsten.
● Density: Dichtheid, gerealiseerde ties / mogelijke ties. Hoe is het netwerk verbonden?
Hecht verbonden of juist licht verbonden?
○
○ Hoe weet je of een netwerk dense is of niet? -> Max mogelijke ties = n² - n (/2 bij
undirected.
■ Plaatje 1: dichtheid is 100%, 6 uit 6.
■ Plaatje 2: 5/6e
■ Plaatje 3: 3/6
○ Density bij grotere netwerken: automatiseren met behulp van adjacency matrix:
netwerk uitdrukken in een matrix. Alle notes uit het netwerk in de rijen en in de
kolommen, de cel drukt uit of er wel of geen tie, relatie, is.
■
■ Max mogelijke ties = n² - n (/ 2 bij directed)
○ Density kan zowel iets goeds zijn als niet, afhankelijk van waar je het over hebt.
■ Hechtheid in buurten: een goed iets, het houdt criminaliteit tegen.
■ Amish gemeenschap: hele strenge gemeenschap met als sanctie
verbannen te worden. Dit is beklemmend.
● Hechte netwerken: solidair, meer vertrouwen, gemakkelijker veiligheid, collectieve actie
te organiseren.
● Los verbonden netwerken: meer creativiteit, minder druk tot conformeren, meer
individuele vrijheid en diversere hulpbronnen.
● Dilemma van solidariteit versus vrijheid: helaas kan netwerk niet tegelijk dense and
loose zijn. Ze hebben beide voordelen, maar tegelijkertijd kan niet.
,Macro niveau:
- Gehele netwerken;
- Grootschalige maatschappelijke veranderingen die (bijna) iedereen raken (digitalisering,
individualisering);
- Grote spelers die een invloed hebben op onze netwerken (big tech, overheid).
Het belang van netwerkposities: personen ontwikkelen relaties met andere personen,
waardoor er een netwerk ontstaat.
-> Afhankelijk van de positie die je hebt in een netwerk kun je dingen juist wel of niet
voor elkaar krijgen.
Nicholas Christakis: een van de beroemdste netwerk onderzoekers.
- Hij wil de uitbraak van een griep voorspellen. Sommige mensen hebben een grotere kans
om met een virus in aanmerking te komen dan anderen, wanneer mensen een centralere
positie hebben in een netwerk is dit het geval.
- Er zijn verschillende soorten centraliteit: Degree centrality is een vorm die het meest
voorkomt. Dit gaat over het aantal connecties, relaties, dat iemand heeft, hoe meer
connecties hoe centraler.
- Closeness centrality: hoe dicht sta je bij alle andere leden in het netwerk, de afstand tot
de andere leden.
- Betweenness: de mate waarin jij tussen anderen in staat, dus in hoeverre anderen van
jou afhankelijk zijn.
-
- Als er iets aan de hand is bij de centrale personen als het gaat om een virus, is de kans op
verspreiding van een ziekte groter.
Dus: je moet de centrale nodes volgen, maar hoe spoor je die op?
-> Mensen onderzoeken, en vragen wie hun vrienden zijn dus met wie zij een connectie hebben
om zo dat netwerk vorm te kunnen geven.
Vriendschapsparadox: jouw vrienden hebben gemiddeld meer vrienden dan jij. Degenen met
veel ties hebben de grootste kans om te worden genoemd.
- Centrale nodes komen dan als eerste naar boven.
● Centraliteit is dus erg van belang!
Oorzaken van gelijkenis en clustering:
1. Induction;
2. Homophily;
3. Confounding.
, Netwerkinvloeden:
- Sociale netwerken hebben invloed op een verschijnsel als obesitas. -> Onderzoek van
Christakis. Dit komt door de relaties die je hebt met andere mensen, als zij obesitas
hebben is de kans groter dat jij daar ook voor in aanmerking komt.
- Observatie van Christakis:
- Clustering van obesitas in netwerken.
- Knooppunt met een relatie met een zwaarlijvige persoon heeft een grotere kans
om zelf zwaarlijvig te worden.
- Drie mechanismen:
- Homophily -> De neiging dat mensen connecties met elkaar aangaan die op
elkaar lijken. “a tendency for friendships to form between those who are alike in
some designated respect.”
- Opleiding, etniciteit, leeftijd, maar ook leefstijl.
- Rol aangaan en onderhouden van sociale relaties.
- Een van de meest krachtige netwerkmechanismen die er is.
- Induction -> Sociale beïnvloeding, gelijkheid en overeenkomsten ontstaan over
tijd. Mensen gaan, naarmate ze met elkaar omgaan, meer op elkaar lijken.
- Via gedrag, normen, etc.
- Wederzijdse beïnvloeding maakt dat mensen op elkaar gaan lijken.
- Verschil met homophily is de causale volgorde! Hier eerst de relatie en
dan de overeenkomsten.
- Confounding -> Meeting opportunities.
- Ontmoetingsgelegenheden -> Netwerken vormen niet willekeurig.
Ontmoetingsplaatsen: werkplekken, buurten, scholen, verenigingen, etc.
- De plekken waar je komt beperken maar vergroten ook je mogelijkheden
om mensen te ontmoeten en connecties aan te gaan.
- Restricties zijn evident: als je bepaalde mensen niet ontmoet, kun je er
ook geen relaties mee aangaan.
- Positiever: elke ontmoetingsplaats heeft eigen mogelijkheden om
contacten en hulpbronnen te ontdekken.
- Aanbod doet ertoe: vergelijken lidmaatschap twee verschillende clubs,
welke is voordeliger? Ook kijken welke buurt je wilt wonen, etc. Er zijn
verschillende consequenties die de verschillende plekken met zich
meebrengen.
Les avantages d'acheter des résumés chez Stuvia:
Qualité garantie par les avis des clients
Les clients de Stuvia ont évalués plus de 700 000 résumés. C'est comme ça que vous savez que vous achetez les meilleurs documents.
L’achat facile et rapide
Vous pouvez payer rapidement avec iDeal, carte de crédit ou Stuvia-crédit pour les résumés. Il n'y a pas d'adhésion nécessaire.
Focus sur l’essentiel
Vos camarades écrivent eux-mêmes les notes d’étude, c’est pourquoi les documents sont toujours fiables et à jour. Cela garantit que vous arrivez rapidement au coeur du matériel.
Foire aux questions
Qu'est-ce que j'obtiens en achetant ce document ?
Vous obtenez un PDF, disponible immédiatement après votre achat. Le document acheté est accessible à tout moment, n'importe où et indéfiniment via votre profil.
Garantie de remboursement : comment ça marche ?
Notre garantie de satisfaction garantit que vous trouverez toujours un document d'étude qui vous convient. Vous remplissez un formulaire et notre équipe du service client s'occupe du reste.
Auprès de qui est-ce que j'achète ce résumé ?
Stuvia est une place de marché. Alors, vous n'achetez donc pas ce document chez nous, mais auprès du vendeur willemijnderuiter. Stuvia facilite les paiements au vendeur.
Est-ce que j'aurai un abonnement?
Non, vous n'achetez ce résumé que pour €10,35. Vous n'êtes lié à rien après votre achat.
