ПРИЛОЖЕНИЯ
Инструменты для социальных сетей
Максим Шатилов
В ряде случаев социальные сети можно использовать как инструмент формализации и анализа такой сложной и противоречивой области, как взаимоотношения людей, работающих в коллективе, помогая найти ответ на вопрос как происходит управление внутренней жизнью организации? А какие сегодня имеются инструменты для работы и построения социальных сетей?
История существования корпораций в западном мире охватывает уже пять столетий, за которые они добились колоссальных успехов в производстве материальных благ, однако в роли создателей социального ландшафта корпорации выступают всего одно столетие. Многие социологи называют ХХ век веком организаций, и тем не менее, вопросом о том, что управляет внутренней жизнью организации, исследователи стали заниматься только с середины прошлого столетия. Так возникло новое направление в социологии - [B]социальные сети[$], позволяющее математически обосновать положение человека в социальном пространстве.
0.Социальные сети
Термин "социальные сети" сегодня все чаще используется в социологии -- в основе сетевого моделирования социальных процессов лежит отдельная философия анализа данных, которая позволяет для решения социологических задач комбинировать различные математические подходы: статистические, кибернетические, системные, имитационные (www.ecsoc.ru/db/msg/8352). Сетевой анализ помогает моделировать структурные взаимодействия между социальными единицами: людьми, коллективами, организациями. Помимо прочих достоинств сетевой подход позволяет оперировать данными на различных уровнях исследования -- от микро- до макроуровня, обеспечивая преемственность данных, когда более мелкие единицы объединяются в крупные без потери информации. Анализ социальных сетей сегодня широко применяется в экономике и управлении (внутри- и межфирменные взаимодействия, анализ рынков), в социологии, в медицине (например, при изучении путей распространения инфекционных заболеваний), в криминалистике (террористические сети, сети распространения наркотиков и т.п.).
[плашка OSP]
Социальная сеть знаний
http://www.osp.ru/os/2005/12/380634
[]
С математической точки зрения социальная сеть представляет собой граф, вершинами которого являются люди или группы людей, а ребрами - связи между ними. Связи бывают прямые и непрямые. Прямые соединяют две соседние вершины, а непрямые позволяют достигнуть ту или иную вершину за несколько переходов из другой вершины. Свойства связей (веса ребер) могут быть различными: название связи, ее тип или значимость.
При помощи различных методов вычисляется производительность сети: проверяется способность транслировать информацию от одного актера (участника сети) к другому, а также способность сети сохранять свою целостность в случае удаления одного или более ее участников. Также в ходе сетевого анализа выявляется местоположение актеров внутри сети – это необходимо для понимания их роли в сети.
Зададимся вопросом, как происходит управление внутренней жизнью организации? Рассмотрим применение сетевого анализа в организации на уровне проектов, что позволит выявить информационные связи между участниками сети и понять, откуда, как и куда «течет» информация. Часто бывает так, что потоки информации где-то надолго тормозятся и дальше продвигаются совсем медленно, а то и вовсе пересыхают. С помощью сетевого анализа можно найти и устранить фрагментацию и перегрузки социальной сети организации, а также предотвратить ее изолированность. Сетевой анализ может также дать ответы на вопросы, позволяющие повысить гибкость сети: «Что будет, если какой-либо участник сети исчезнет из нее? Как избежать в таком случае ухудшения состояния сети и ее распада?»
В процессе сетевого анализа можно выделить несколько принципиальных этапов, на каждом из которых решается своя специфическая методологическая проблема. Вначале разрабатываются [I]индикаторы[$], характеризующие свойства связей сети. На основании этого создаются [I]опросники[$] для участников сети. Полученные данные анализируются, и происходит [I]построение сети[$]. После этого разрабатываются [I]методы расчета индикаторов[$], описывающие структурные характеристики сети. И наконец, производится [I]анализ результатов[$].
Помимо обыкновенных участников сети на ее графе (рис. 1) выделяют еще три типа актеров: "связные", "брокеры", "пограничники".
[[ рис. 1 файл pic_1.tif ]]
Рис. 1. Пример социальной сети небольшой компании
Связными называется такой тип актеров, у которых больше всего прямых связей (на рис. 1 связные раскрашены в желтый цвет). Чаще всего это перегруженные работой лидеры, восходящие звезды или политические игроки. Здесь есть подводные камни -- очень часто количество связей настолько велико, что замедляет работу их обладателя, поток информации огромен, и один человек уже не в состоянии его обработать. В таком случае предлагается «разгрузить» социальную сеть и переложить часть обязанностей на других участников команды. Восходящие звезды имеют большое число прямых связей, поскольку для того, чтобы стать таковыми, они много работают и, соответственно, у них много обязанностей перед различными людьми. Политические игроки целенаправленно устраивают все таким образом, чтобы собрать в своих руках как можно больше прямых связей и затем «дергать» ими, как кукловод дергает за ниточки своих подопечных. Это отрицательный тип актеров, действующих в собственных целях и чаще всего приносящих вред окружающим. Устранить вред политического игрока можно путем создания связей между другими участниками сети или, в крайнем случае, путем снятия обязанностей с данного представителя сети.
Брокерами называются участники социальной сети, связывающие людей из различных подгрупп (офисов, отделов), которые между собой никак не пересекаются (на рисунке брокеры выделены бордовым цветом). Брокеры пользуются авторитетом у коллег, поскольку связывают различные части сети между собой, понимают культурные нормы и практики многих групп. Таким образом, брокеры быстрее всех других участников сети распространяют информацию среди коллег.
Пограничники представляют немалый интерес для исследователей социальной сети -- это актеры, находящиеся на окраинах сети (они выделены светло-зеленым цветом). Чаще всего – это люди, которые не хотят или не могут заводить больше связей, чем у них есть, поэтому из-за них работа идет медленнее и менее продуктивно. Нужно либо устранять их из социальной сети, либо проводить комплекс мер, направленных на увеличение количества прямых связей у этих представителей сети. Помимо этого на отшибе могут находиться и новички, которые только начинают вливаться в коллектив, связей у них мало, но в этом нет ничего страшного -- со временем у них появится достаточное число знакомств и они станут полноценными участниками сети. И наконец, пограничниками могут быть уникальные (нишевые) эксперты. Очень часто их принимают за «сложных» людей, что является крайне неосмотрительным, ведь эксперты первоклассно выполняют свою работу, но не хотят заводить новые связи потому, что не хотят делиться своим знанием, поскольку им это не нужно и чаще всего невыгодно.
0.Инструменты
Рассмотрим инструменты, позволяющие строить и анализировать социальные сети.
[плашка OSP]
Инструмент создания корпоративной социальной сети
http://www.osp.ru/os/2007/01/3999204
0.0.Enronic
Система Enronic, предназначенная для визуализации социальной сети, является результатом анализа почтовых сообщений сотрудников компании Enron.
Все началось, когда компания Enron была вовлечена в судебную тяжбу. В ходе расследования обвинение потребовало передать уличающие письма, которыми компания обладала. Обычно в таких случаях компании аккуратно извлекают письма, имеющие отношение к делу, не затрагивая приватных писем работников компании, а также конфиденциальных материалов, не относящихся к делу. В Enron же решили сэкономить деньги и предоставила всю базу с почтой, не утруждая себя извлечением только необходимых следствию писем. Жадность привела к печальным последствиям для работников компании -- помимо деловой переписки были опубликованы все личные письма сотрудников. Данный факт оказался весьма интересен исследователям социальных сетей. Так и появился открытый инструментарий Enronic, поставляемый в виде Java-апплета (jheer.org/enron).
Enronic – это средство для анализа больших массивов данных, представленных в виде архива электронных писем. Письма сотрудников Enron были собраны и загружены в базу данных MySQL. Впоследствии программа была дополнена, и теперь в Enronic можно загружать любые письма. Исходные данные можно задать с помощью специальной программы, производящей разбор сообщений электронной почты, преобразующей письма в формат данных Enronic. На выходе программа создает словарь пар «ключ-значение». Ключами словаря являются заголовки почтовых сообщений (“Subject”, “From” и т.п.), а значениями – тексты писем. Программа объединяет методы визуализации информации с использованием различных алгоритмов обработки электронной почты, включая средства построения социальной сети на основе полученной из писем информации и возможности категоризации писем.
0.0.InFlow
Система InFlow от компании Orgnet.com является средством анализа и визуализации социальных сетей. InFlow поддерживает анализ “что если?” -- пользователь меняет структуру сети и получает новые значения метрик. Для применения подобного рода анализа часто нужно разбираться в статистике, однако в данном случае дело обстоит иначе - программа полностью берет на себя математическую составляющую, и для того, чтобы пользоваться ею, не нужно быть экспертом в области статистики. Ограничение возможностей продукта InFlow описанным функционалом компенсируется простотой и «дружелюбием» интерфейса. Помимо этого данная программа может «консультировать» пользователя на всем протяжении процесса создания и анализа социальной сети.
InFlow применяют во многих проектах, связанных с сетевым анализом, в частности, в проектах по командообразованию и управлению знаниями, при анализе распространения инноваций и даже в изучении террористических сетей.
0.0.Пакеты программ анализа социальных сетей
JUNG (jung.sourceforge.net) -- свободно распространяемая программа анализа и визуализации социальных сетей. Продукт представляет собой библиотеку Java-модулей поддержки языка моделирования, анализа и визуализации данных, которые могут быть представлены в виде графа или сети. Приложениям, построенным на JUNG, предоставлены все возможности Java-интерфейса, а также доступ к сторонним библиотекам Java.
Инструментарий Pajek (vlado.fmf.uni-lj.si/pub/networks/pajek) нацелен на анализ и визуализацию больших социальных сетей, состоящих из миллионов узлов. В переводе со словенского языка слово pajek означает "паук". Продукт является свободно распространяемым. Как пояснили разработчики, главными причинами создания Pajek стали необходимость осуществлять декомпозицию больших сетей на несколько маленьких с их дальнейшим объединением путем использования ряда сложных методов; необходимость обеспечить пользователя мощным средством для визуализации сетей; необходимость создания эффективных алгоритмов анализа больших сетей.
UCINET, разработка компании Analytic Technologies, служит для анализа социальных сетей: выявление узких мест в сети и потоков информации, проверка их целостности и т.п. Система поддерживает экспорт и импорт файлов в форматах Excel, raw и DL. Формат raw содержит численное описание сети, в то время как DL-файлы могут содержать также метаинформацию о файлах. Помимо этих форматов, программа распознает формат данных, с которым работает Pajek, но, в отличие от Pajek, может обработать максимум 32767 узлов. UCINET использует ряд методов для анализа социальных сетей: идентификацию подгрупп, анализ ролей, элементарные функции теории графов, зачатки статистического анализа. Пожалуй, наибольшую применимость статистические методы получили при ответах на вопросы о стабильности, воспроизводимости или обобщаемости результатов, получаемых в ходе экспериментов. Главный вопрос заключается в следующем: если исследование будет повторно проведено на другом объекте (с использованием того же метода исследования), то насколько велика вероятность того, что будут получены одни и те же результаты для всей совокупности объектов. Это очень важный вопрос, поскольку он помогает определить уровень доверия (или его отсутствия), который необходимо учитывать при оценке теорий, и давать рекомендации. Кроме того, продукт поддерживает матричный анализ функций, в частности матричную алгебру и многомерную статистику. Для визуализации социальной сети используется интегрированная в UCINET программа NetDraw.
0.Применение сетевого анализа
Один из примеров использования социальных сетей – анализ поведения команды разработчиков программного обеспечения (исследование было реально проведено на команде разработчиков в одной из крупных ИТ-компаний, занимающейся офшорным программированием). Команда распределена по трем географическим областям; в частности, отделы управления продуктами, исследований и разработки находятся в разных городах, что затрудняет общение. Коллектив компании-заказчика также является распределенным, что сильно осложняет необходимое для успешного завершения проекта общение. Длительность проекта -- четыре года.
Стимулом для проведения сетевого анализа является желание руководителя проектов изучить потоки информации в проекте и оценить эффективность работы команды.
В ходе сетевого анализа было проведено анкетирование, в котором всем участникам команды предлагалось указать до 20 сотрудников, к которым они обращаются за важной информацией, необходимой для выполнения своей работы, или за помощью, когда обдумывают сложные рабочие проблемы. Кроме того, отмечались режим и форма общения, а также статус сотрудника: постоянно, эпизодически, удаленно или лично; сотрудники работают в организации, либо это клиенты, коллеги из других компаний или из других филиалов, друзья, члены семьи и т.д. Для каждого из этих людей нужно было ответить на вопросы, приведенные после этой таблицы. Кроме того, требовалось отметить, как долго осуществлялось знакомство, и иерархический уровень сотрудника. Затем, согласно опроснику из Таблицы 1, были заданы три вопроса о социальных связях каждого сотрудника.
Таблица 1. Опросник по социальным связям
На основании данных опроса была построена социальная сеть, анализ которой позволил выявить ряд проблем и предложить способы их решения (рис. 2).
[[ рис. 2 файл pic_2.tif ]]
Рис. 2. Социальная сеть абстрактной команды разработчиков
Руководитель (на рис. 2 изображен красным цветом) проектов оказался сильно перегружен, что препятствует быстрой передаче информации, поэтому было рекомендовано делегировать часть его обязанностей и обеспечить его более частое совместное участие в общении с представителями заказчика. Из-за роста размеров команды и высокой текучки кадров теряется информация о квалификации разработчиков, поэтому было решено актуализировать информацию в системе учета, проводить митинги и персональные встречи. В результате участники команды стали более тесно общаться, что улучшило также и их профессиональные коммуникации. Проект, над которым в данный момент работает команда, очень замкнутый, что демотивирует ее членов и снижает количество связей, а следовательно, уменьшается скорость передачи информации, потому было решено активнее привлекать разработчиков в качестве консультантов на другие проекты.
[Об авторе] Максим Шатилов (maxim.shatilov@gmail.com) – независимый автор (Москва).
