bilgiz.org

Ağ Analizi ve Haritalama Yönteminin

  • 2) Ağ yapılarına hızlı bir giriş
  • 3) Ağlarla neler yapabilirsiniz Ağları nasıl analiz edersiniz
  • Ölçeksiz ve Güç-hukuku
  • 4) İlgili araştırma alanlarının özeti.
  • Tablo 3



  • Sayfa1/6
    Tarih30.09.2017
    Büyüklüğü301.4 Kb.

    Indir 301.4 Kb.
      1   2   3   4   5   6


    Ağ Analizi ve Haritalama Yönteminin

    İnsan Hakları Alanındaki

    Potansiyel Kullanımları

    Amerikan Bilimsel İlerleme Birliği’nin (AAAS)

    Bilim ve İnsan Hakları Programına Sunulan Rapor
    Skye Bender-deMoll

    28 Nisan 2008

    Çeviren: Fırat Genç

    1) Arka Plan

    AAAS Bilim ve İnsan Hakları Programı, ağ (network) analizi ve ağ haritalarının insan hakları problemleri alanındaki uygulamalarını araştırıyor, çünkü bu yeni ortaya çıkmakta olan tekniklerin analiz, iletişim, insan hakları ve stratejik planlama konularında bizlere yeni yaklaşımlar sunması mümkün. Üstelik bu yeni araçların potansiyel faydaları yalnızca sanayi ya da ulusal çıkarlar alanıyla sınırlı değil, BM deklarasyonlarında ortaya konan temel insan haklarının gerçek anlamıyla hayata geçirilmesi için mücadele eden gruplar da bu araçlardan faydalanabilirler. Bu raporun amacı, ağ analizi ve haritalama tekniğinin temel kavram ve pratiklerini açığa çıkarmak; geçerli tekniklerin insan hakları camiasına en etkin şekilde nasıl yayılabileceğini ve bu tekniklerden –sahada çalışan taban örgütlerinden politika üreten ve uygulayan kurumlara– her düzeyde azami biçimde nasıl faydalanılabileceğini ortaya koymaktır.


    2) Ağ yapılarına hızlı bir giriş

    Ağ verisinin diğer tür verilerden farkı nedir?



    yaklaşımlarını başka türden veri toplama biçimlerinden ayıran en belirleyici özelliği ilişkilere odaklanmasıdır. Standart çizelge verileri, çoğunlukla, birimleri veya gözlemleri onlara atfedilen özellik veya değerlerle birlikte listeler. Yaş, cinsiyet, işveren, gelir vs. gösteren bir liste bu türden veriye bir örnektir (bkz. Tablo 1).
    Tablo 1: Çizelge veriye bir örnek

    Ağ verileri ise insanlar, kavramlar ya da organizasyonlar gibi antiteler arasındaki bağları tasvir eder. Bu ilişkiler çoğu durumda çiftler halinde gösterilir: Jane ve Maria arkadaşlık bağıyla bağlıdır, Maria Chu’nun işverenidir, vs. (bkz. Tablo 2).


    Tablo 2: İlişkisel veriye bir örnek

    Ağlar, birimler arasındaki tekli ve çoklu ilişkileri temsil etme imkânı tanır. Bu da ağları, insan hakları gibi sıradan çizgisel ilişkilerin nadiren gözlendiği ve kaç tane şeyin birbirine bağlı olduğunu bilmenin önem arz ettiği karmaşık konular hakkında bilgi toplamanın uygun bir yolu yapar.

    Şekil 1 buna güzel bir örnektir: Burada farklı gruplar arasındaki ittifak ilişkilerinin oluşturduğu ağ gösterilmektedir. Bu türden ilişkisel veriler ve bunların çok daha karmaşık örnekleri, yeni yaklaşımlar ve çözümleme araçlarıyla artık çok daha sistematik olarak incelenebilmektedir. Burada ilginç olan, farklı türden ağlarda ortak özellik ve yapıların görülmesidir. Kimi durumlarda, bu yapılar, onları üreten süreçlere dair ipuçları sunabilir.

    Şekil 1: Kongo’daki şiddet olayları üzerine bir HRW raporundan1 alınan bu diyagramda ülkeler, örgütlü hareketler ve diğer silahlı gruplar ve bunlar arasındaki belli başlı ittifak ilişkileri gösterilmekte.
    tam olarak ne demektir?

    terimi hem teknik hem de gündelik pek çok anlama sahip bir terim. Bunlar birbirine yakın anlamlar, ama bunların yan anlamları kafa karıştırmaya yetiyor. İnsan hakları bağlamında ağ sözcüğü, genellikle, birbirleriyle ortak çıkarları ve ilişkileri olan birey ve örgütlerin oluşturduğu gruplara (kadın hakları alanında mücadele veren STK’ların oluşturduğu ağlar gibi) gönderme yapar. Bu raporda ise sözcüğü, (örgütler, insanlar ve belgeler gibi) antiteler arasındaki (bağlar, birlikler ya da bağlantılar gibi) ilişkileri tasvir eden veri toplamına göndermeyle, daha spesifik bir anlamda kullanılacak. Böylesi bir kullanım sayesinde bir grup bütünlüğe ortak bir isim vermektense, bu antiteler arasındaki ilişkileri sıralamış ve böylece mevcut örüntüleri ve yapıları açığa çıkarmış olacağız. Bu anlamıyla ağ sözcüğünü kullandığımızda bir tür stratejik sosyalleşme biçimi diyebileceğimiz ilişkilenme (networking) biçimlerinden de farklı bir şeyi kastetmiş oluyoruz (her ne kadar bu türden sosyal ilişkiler ağları kullanarak tasvir edilebilse de). Aslında her türden ilişki ağ olarak değerlendirilebilir, ancak bunların bazıları diğerlerinden daha faydalıdır. Örneğin, bir grup kadın hakları STK’sı söz konusuysa, şu ağlardan bahsedilebilir:


    • Fon ağı – örgütler arasındaki bağış ve sözleşme bağları.

    • İletişim ağı – STK’lar arasındaki e-posta ve telefon örüntüsü.

    • İşbirliği ağı – Ortak projelerde beraber çalışan gruplar.

    • Destek ağı – Grupların yardıma çağırabileceği dost örgütler.

    Tüm örgütler birbirinin aynısı olsaydı, aralarındaki ilişkileri tarif etmenin pek faydası olmazdı, her birini aynı kategori altında toplamak çok daha anlamlı olurdu. Gerçek hayatta ise, örgütler sadece büyüklükleri ve bütçeleri bakımından değil, birbirleriyle ne derece bağlantılı oldukları, kimlerle çalıştıkları ve yardım ettikleri gruplarla ne ölçüde yakın ilişkide oldukları gibi farklı kıstaslar nezdinde değişiklik gösterirler. Örgütler kimi zaman büyük bütçelere sahiptir, ancak bunu verimli biçimde harcayamaz çünkü iyi enformasyona sahip değildir. Kimi gruplar da kıt fakat ağ açısından hayatî öneme sahip kaynaklara sahiptir, diğerleri enformasyon için bunlara gider. İşte ağ analizi, çok da göz önünde olmayan bu türden durumları inceleyebilmek için araçlar sunar; yalnızca grupların neye “sahip olduğunu” değil, nerede “konumlandığını” da anlamaya çalışır.


    İlişkileri temsil etmek.

    Konumlandırmadan ve ilişkilerden bahsedebilmek için ağ araştırmacıları uzmanlaşmış bir terminoloji kullanırlar. Bu ilk bakışta akıl karıştırıcı görünebilir, ancak bağ örüntülerini kısa yoldan tarif etmek için de son derece faydalıdırlar. Birbiriyle bağlantılı antitelere (insanlar, örgütler, belgeler, kavramlar) genellikle düğüm (node) denir, bu düğümler arasındaki bağlantılar da bağ (tie, link) ya da (edge) olarak adlandırılır. Kimi zaman bu bağların bir yönü olduğunu düşünmekte fayda vardır. Örneğin, eğer A Düğümü B Düğümü’ne para veriyorsa, “para verme” ilişkisi bir yönlü bağ (directional tie) olarak değerlendirilir çünkü tek yönlü bir akışı tarif eder. Ağlar resme döküldüğünde ilişkinin yönü genellikle okla gösterilir. Yönlü olmayan bağ (undirectional tie) ise örneğin bir işbirliği ilişkisinde mevcuttur. Eğer A ve B düğümleri karşılıklı bir mübadele ilişkisi içerisindeyse, bu ilişkiyi yönlü olarak tarif etmenin bir anlamı yoktur.

    Kimi durumlarda ilişkilerin farklı güçleri (strength) olduğunu belirtmekte fayda vardır: Bazı insanlar daha çok para verir, bazı arkadaşlar da daha yakındır. Bir ağdaki bağlara ağırlık atfedildiğinde, o ağa ağırlıklandırılmış (weighted) ya da değerlendirilmiş (valued) ağ denir. Kimi durumlarda ağdaki düğümlere ve bağlara isim vermek ya da etiket takmak (kategoriler) faydalı olabilir. Bunlara genellikle özellik (attribute) denir.

    Soyut ya da somut, farklı düzeylerdeki fail ve antiteler arasındaki farklı türlerdeki ilişkileri tasvir etmek için ağlar kullanılabilir. Bunları birkaç kategori altında toplayabiliriz (elbette ki istisnalar olabilir):


    İletim ağları (transmission networks). Bir şey ağ boyunca “akar”. Bu akan şey maddî (su, elektrik) ya da ele gelmez (para, haber) bir şey olabilir, ama her durumda ölçülebilirdir. İletim ağlarında genellikle bir tür somut fizikî bağ, düğümler arasıda bir değiş tokuş vardır ve bu bağ “kırılabilirdir”.
    Etkileşim ağları (interaction networks). Kontak ya da iletim örüntüleri (e-posta, hastalık). Aradaki bağ genellikle bir “olay” (zamanı tespit edilebilen ve isimlendirilebilen bir şey) ya da bir olay örüntüsünün tasviridir. Etkileşim ağlarında kontak sırasında düğümler arasında değiş tokuş edilen bir şey (bilgi, madde ya da kaynak) vardır genellikle.
    İlişki ağları (attribution networks). Bir ilişkinin ifadesi söz konusudur. Bağlar, sosyal bağıntının kabulüdür, ismi konmuş bir referans, etkinin tanınmasıdır. Örgütler arasındaki güven ve iktidar, insanlar arasındaki arkadaşlık ya da yazarlar yaptığı alıntılar bu türden ağlara örnek gösterilebilir. Her ne kadar bu ilişkiler gerçek de olsa, genelde bir kişinin bilgisi dâhilinde olduklarından ölçmesi bir hayli zordur. Bu nedenle bunlara genellikle bilişsel ağlar da (cognitive networks) denir. Bu ağlardaki bağlar zaman nezdinde hayli gevşek olabilir; bağlı bulunan düğümlerin aynı zamanda “canlı” olması gerekmez, hatta bunlar farklı soyutlama düzeylerinde bile olabilir.
    Üyelik ağları (affiliation networks). X, Y’ye “bağlıdır” türünden ilişkilerdir bunlar. Düğümler, bir grubu, kategoriyi ya da spesifik bir çıkarı paylaşıyorlarsa birbirleriyle bağlıdırlar. Üyelik ağları bütünüyle soyut olabilir: Aradaki bağ, aynı dokümanda bulunmak gibi, aynı kategori içinde bulunmak türündendir daha çok. Bu türden ağlarda düğümler birbirleriyle bir tür korelâsyon ilişkisiyle bağlıdır.
    Bu kategoriler yeterince açık ve net olmayabilir, zira pek çok örnekte her birine dair öğeler bulmak mümkün. Ama yine de analiz yaparken hangi kategorinin kullanıldığını düşünmekte fayda vardır, çünkü ağ ölçümlerine dair kesin yorumlar ağın türüne bağlı olarak değişecektir.
    3) Ağlarla neler yapabilirsiniz? Ağları nasıl analiz edersiniz?

    Şimdiye kadarki örneklerimiz son derece ufak ağlardı. İlişkisel enformasyon faydalı olacak kadar büyüdüğünde genellikle içinden çıkılmazı zor karmaşık bir hal alır. Formel analiz kullanmadan ağlardan faydalanan gruplar olsa da, ağ verisi genellikle bilgisayarda, bu iş için özel olarak hazırlanmış yazılımlar eşliğinde değerlendirilir.1 İyi bir değerlendirmeye varabilmek için konuyla bir düzeyde aşinalık sahibi olmakta fayda vardır; standart istatistik tekniklerinin pek çoğu bu alanda uygun biçimde kullanılamaz. Fakat kullanılan yöntem ne olursa olsun, temel hedefler çoğu kez büyük benzerlik gösterir.


    Toplulukları tanımlamak.

    En yaygın analiz hedeflerinden biri, düğümler arasındaki bağlantılardan yola çıkarak “doğal grupları” ya da toplulukları ortaya çıkarmaktır. Bir ağ üzerindeki topluluğun nasıl oluştuğuna dair farklı teknik tanımlar vardır, fakat temel fikir birbirleriyle diğerlerine göre daha çok bağlantısı olan düğümlerin oluşturduğu kümeleri (cluster) bulmaktır. Kimi topluluk tanımlarında bireyler aynı anda birden fazla grubun üyesi olabilirler. Ağ üzerindeki kümelenmeleri bulmaya çalışmanın bir örneği pratik topluluklarını (beraber ya da aynı alanda çalışan, benzer bilgi ve bakış açısına sahip olan bireylerin oluşturduğu grupları) bulmaktır.


    Önemli bağları ya da düğümleri yerli yerine oturtmak.

    Ağın türüne bağlı olarak kimi düğümlerin göreli olarak daha önemli (ya da güçlü) konumları olabilir. Burada önemliliğin nasıl tarif edildiği tümüyle bağlama bağlıdır; kimi durumlarda çok bağa sahip olmak bir önem göstergesidir, ama bu her zaman bu kadar kolay değildir. Kimi durumlarda da bir düğümün ne derece önemli olduğu, ağ içerisinde ne kadar merkezî bir yere sahip olduğuyla, ağa ne kadar iyi entegre olduğuyla ya da iki topluluk arasında sahip olduğu köprüleme ya da kapı bekçiliği vasfıyla ölçülür. Bu bağlar önemlidir çünkü bunları ortadan kaldırdığımızda ağ parçalara ayrılabilir. Bir ağ içindeki düğümlerin ve bağların önemini ölçen yazılımlar mevcuttur, fakat bunların hangisinin kullanılacağı araştırmacının ağdan ne öğrenmek istediğine bağlıdır. Örneğine yazılarına verilen referansların oluşturduğu ağı kullanarak kanaat önderlerini tespit etmek mümkündür, bu örnekte merkeziyeti en yüksek düğümler en önemli düğümler olacaktır.


    Rolleri ve konumları keşfetmek.

    Kimi durumlarda bir ağla ilgili en ilginç şey hangi düğümün en önemlisi olduğu değil, hangi düğümlerin benzer bir ilişki örüntüsüne sahip olduğudur. Yapısal anlamda denk konumlara sahip –yani benzer oldukları düğümlerle benzer bağlara sahip– düğümleri ya da düğüm gruplarını yerli yerine oturtacak yazılımlar kullanmak mümkündür.


    Gizli bağlantıları açığa çıkartmak.

    Birbirinden ayrı tekil ilişkilere dair çok sayıda bilgi ortak bir yapı içinde birleştirildiğinde dolaylı patikalar (kendileri doğrudan bağlı olmayan düğümler arasındaki bir dizi bağlantı) bulmak mümkün olabilir. Daha öncesinde kullanılmayan ya da başka türlü açığa çıkmayacak olan alternatif yollar da keşfetmek mümkündür.


    İletişimi kolaylaştıracak kanlı canlı temsiller yaratmak.

    Eğer bir ağ çok yoğun ya da büyük değilse, bir dizi bilgisayar programları kullanarak görsel bir formda haritalanabilir. Düğümler öyle bir şekilde isimlendirilebilir ki, izleyici ağ haritasını yorumlarken kendisini harita içinde konumlandırabilir ve oradaki bilgiye nüfuz edebilir. Düğümlerin ve uçların özelliklerini göstermek için genellikle renk ve şekiller kullanılır. İlişkileri ikonik bir formda görselleştirmek, insanlara tartışmalar esnasında referans gösterebilecekleri somut bir şey, karmaşık bir konu hakkında bilgi alışverişi yapabilecekleri bir araç verir.


    Rolleri ve konumları keşfetmek.

    Kimi vakalarda, toplanan veri, o veriyi toplama sürecinin kendisinden daha az önemlidir. Veri toplama sürecinin, ilişkilerin ortak bir forma sokulup katılımcıların tartışmasının ve fikir üretmesinin mümkün kılındığı bir grup tartışması içerisinde vuku bulduğu durumlar buna örnek gösterilebilir.


    Ağlar bahsinde birkaç önemli kavram daha.

    Yoğunluk Yoğun (dense) ya da yüksek-bağlantılı ağlarda her bir düğümün çok sayıda bağlantısı vardır ve ağdaki diğer düğümlerin çoğuyla bağlantılanma eğilimi gösterir (Şekil 2a). Düşük-yoğunluklu ya da gevşek ağlarda da bazı düğümlerin çok sayıda bağlantıya sahip olması mümkündür, ama düğümlerin büyük çoğunluğu birbiriyle bağlantılı değildir (Şekil 2b). İlginç ve çalışması faydalı ağlar gevşek ağlardır. Çok gevşek ağlarda izole birimler ya da bağlantısız bileşikler (birbiriyle bağları olan ama ağın diğer kısımlarıyla ilişkisi olmayan düğüm grupları) bulmak mümkündür.

    Mesafe Ağlarda mesafe denilince genellikle bir düğümden bir diğerine seyahat edebilmek için atılması gereken adımlar kastedilir, her bir bağ bir adım sayılır. Bir düğümün komşuları yereldeki diğer düğümlerin oluşturduğu gruplardır; ufak bir mesafe tarandığında bulunabilirler, hatta kaynak düğüme bağlı bile olabilirler. Yoğun yerel komşuluklara sahip ağlar, yüksek kümelenme (clustering) derecesine sahip ağlar olarak tarif edilirler.

    Merkeziyet Ölçülen şeyin ne olduğu konusunda önemli ayrımlar doğuran farklı merkeziyet ölçümleri vardır, fakat temel fikir bir düğümün ağın ne kadar “ortasında” (ne kadar bağlı ve bütünleşmiş) olduğunu bulmaktır. Bir kez daha tekrarlamak gerekirse, merkeziyet ölçüsü araştırmacının hedeflerine ve ağın kategorisine bağlıdır.


    Şekil 2: Her birinde 50 adet düğüm bulunan farklı türden ağlar.

    Düğüm grupları arasındaki ilişkileri ve bağları tasvir eden yukarıdaki özelliklere ek olarak daha büyük ilişki yapılarına dair betimleyici kategoriler de mevcuttur. Aşağıdaki kavramlar, bir ağdaki bağların genel örüntüsüne dair daha rafine tanımlar sunarlar.



    Ağaç tipi hiyerarşide her bir düğümün altında çok sayıda çocuk vardır ama üzerlerinde yalnızca tek bir ebeveyn bulunur. Şekil 2c düğümler hiyerarşik bir konumlandırmaya tabi tutulmadan çizilmiş bir ağacı gösterir. Çapraz bağlar (dallar arasındaki bağlar) ağaç tipindeki bir ağda görülmez. Safi ağaç türü ağlara doğal olarak ortaya çıkmış ağlarda pek rastlanmaz, ama bunlar sınıflandırma sistemlerinde veya katı bir hiyerarşinin söz konusu olduğu durumlarda sıkça kullanılır. Farklı dallardaki düğümler arasında çapraz bağların olduğu ağaç-benzeri ağlara rastlamak daha olasıdır.

    Küçük-dünya terimi çok ufak ve birbiriyle sıkı sıkıya bağlı gruplara sahip ağları tarif etmek için kullanılır (Şekil 2d). Diğer bir deyişle, küçük-dünya ağları yerel anlamda yoğun ağlardır, fakat bunlarda grupları birbirine bağlayacak kısa-yol bağları gevşektir. Bu ağlarda sürpriz sonuçlara varmak mümkündür, iki insan arasında yalnızca altı kişi olduğuna dair sıkça duyulan lafız da buradan türemiş olabilir.2 Kendiliğinden doğal olarak ortaya çıkan ağlar genellikle bu türden bir özellik sergilerler.

    Merkez-çevre terimi ortalarda yoğun, uçlarda ise gevşek ağlar için kullanılır (Şekil 2e). Buna göre birbirleriyle daha yoğun bağlara sahip bir merkez grup, onun etrafında da bu merkezle bağları olan ama birbirleriyle pek bağlanmayan daha çok sayıda düğüm vardır. Bunların da çevresinde en fazla bir iki bağa sahip çevre düğümleri vardır, bunların çok azı doğrudan merkeze bağlıdır.

    Ölçeksiz ve Güç-hukuku tabirleri ise, çok sayıda bağlantıya sahip az düğümün olduğu, bazı düğümlerin orta düzeyde bağlantılılığa sahip olduğu ve düğümlerin çoğunun az sayıda bağa sahip olduğu ağları anlatmak için kullanılır (Şekil 3f). Doğal ağların çoğu bu tiptedir, az sayıda “popüler” düğüme ve çok sayıda “sıradan” düğüme sahiptir. Bu ilişki –bir ağdaki her türden düğümün sahip olduğu bağ sayısı arttıkça kendi sayısının azalması– “güç-hukuku” denilen bir matematik formülüyle tarif edilebilir.
    4) İlgili araştırma alanlarının özeti.

    Ağlardan faydalanan bir dizi ve araştırma alanı vardır. Kimi alanlarda ağlar kuramsal çerçevenin bir parçasıyken, kimilerinde de veri yapısı ya da yazılım prosedürü olarak işlev görürler. Araştırma programlarının çoğu bu alanlarda kullanılan tekniklerden faydalanır. Ağlar üzerine yapılan araştırmalar fizikten felsefeye kadar uzandığından, temelde aynı kavramlara gönderme yapan farklı terimler olabilir. Her bir alt-alanın kullandığı kısaltmaları çözmeye çalışmak son derece güçtür. Bu kısaltmalara dair bir özet için Tablo 3’e bakılabilir; ağ hartalarının kullanıldığı alanlara dair daha kapsamlı bir tartışmayı da aşağıda bulabilirsiniz.


    Çizge Kuramı (Graph Theory).

    Ağların hayli formel ve matematiksel bir alanı olan çizge kuramı, ağları ve arklarla birbirine bağlı çizgeler ya da nokta dizileri (daha formel bir ifadeyle vertice ya da düğüm) olarak ele alır. Çizge kuramı bir nevi ağların geometrisidir, ağları araştırmak için çizgelerin özelliklerine dair aksiyomları ve teoremleri kullanır. Bu alanda yapılan işlerin çoğu sosyal ağ analizi açısından temel önemde olsa da bunları şu aşamada derinleştirmenin gereği yok. Geçmişte araştırmacılar tarafından kullanılan araçlardan biri ilişkisel verinin matris biçiminde temsiliydi, böylece lineer cebir tekniklerinin analizde kullanılması mümkün oluyordu (bkz Tablo 4).

    Sosyal Ağ Analizi (Social Network Analysis-SNA).

    ‘Sosyal Ağ Analizi’ tabiri, ağ metodolojilerinin insan ilişkileri ve grupları alanında uygulanmasına gönderme yapar. SNA, toplumsal yapının temsiline yönelik sosyolojik ve antropolojik geleneklerin içinden gelişmiştir. Formel çizge kuramı, ağ kuramı, antropoloji, örgüt çalışmaları ve matematiksel sosyoloji, kullandıkları yöntemler açısından birbirlerine hayli yakındır. SNA pratiğiyle uğraşanlar, bireysel niteliklere değil de grup yapılarına ve toplumun ilişkisel veçhelerine odaklanarak, davranış kalıplarına dair niceliksel bir sonuca varmaya çalışırlar. SNA kimi zaman bütünleşik bir toplumsal kuram değil de bir kavram seti ya da teknik kutusu olmakla eleştirilse de, ağ kavramlarının gerçek sorunlara uygulanmasında elli yıllık bir geçmişe sahiptir. İlgi çekici başlıklardan bir kaçı şunlardır:



    Zayıf bağların gücü, Marc Granovetter’in ünlü gözlemine verilen addır. Buna göre, bireyler benzer kaynak ve enformasyona sahip benzer insanlarla daha güçlü bağlar kurma eğilimindedirler.2 Kişiyi daha farklı kişilere bağlayan, yani daha nadir kaynaklara ve bakış açılarına erişmesini mümkün kılansa, nadir ya da zayıf bağlardır (günlük tanıdıklıklar ve kontaklar). O yüzden, yakın dostunuz size iş bulmak için ne kadar çalışırsa çalışsın, size esas faydası olacak olan muhtemelen daha uzak bir tanıdığızdır.

    Yeniliklerin yayılımı, fikirlerin gruplar arasında nasıl hareket ettiğine odaklanan bir alt-daldır. Buna göre, yeni fikirler ya da ürünler ortaya çıktığında, insanların çoğu bunları yaygın medya kanallarından öğrenip kullanmaya karar vermez. Bireyler daha çok “erken adapte olmuş” yakın arkadaşları vasıtasıyla bunları öğrenirler. “Geç adapte olanlarsa” ancak belli bir çoğunluk bu alana dâhil olduğunda harekete geçer. Everett Rogers’a göre, bu durum, yeni bir teknolojinin ya da pratiğin nüfus içindeki adaptasyon oranında düzenli bir örüntü yaratma eğimlindedir.3 Bu alandaki yeni çalışmalar, salgınların (bu bir hastalık ya da fikir olabilir) belli bir ağ içinde nasıl yayıldığı üzerine yoğunlaşmıştır.



    Tablo 3: Ağ analizinin alt-alanları

    Üçlü kapanma, George Simmel’in, herhangi üç insan arasındaki ilişkiler setinin öngörülebilir yönde değişme eğiliminde olduğu şeklindeki gözlemine dayanır. Hülasa, dostumun dostu benim de dostum olabilir, dostum düşmanı benim de düşmanım olabilir ve eğer iki dostum birbirine düşmansa yakın zamanda bunlardan sadece biri benim dostum olarak kalacaktır. Her ne kadar bu süreç sadece ilişki ağlarının (attributional networks) belli türleri için geçerli olsa da, temel fikir, çiftler ve küçük gruplar arasındaki düşük-seviye bir sürecin bütün ağ yapısı içinde tanımlanabilir bir örüntü yaratabileceğidir.


    Tablo 4: Çizge kuramında kullanılan bir sosyo-matrise örnek. Her sıradaki ‘1’ler ilgili sütunla bir bağlantı olduğunu gösterir; yani Jane’in Maria ve Eduardo ile bir bağı vardır. Her bağlantının simetrik olması gerekmez, bu örnekte Eduardo’nun Jane’le bir bağı yoktur.
    SNA’nın hayli güçlü teknikleri olsa da kimi sıkıntılar da yok değildir (bu konuda bir özet için bkz. Tablo 5). Genellikle örgütlerin anlamak istedikleri ağlar ölçülmesi son derece güç ağlardır. Örneğin, örgütler arasındaki ‘destek’ ve ‘güç’ ilişkilerini düzgün bir şekilde tanımlamak son derece güçtür. İyi bir tanım bulunabilse, kavramın kendisi doğrudan ölçülebilir olmayabilir. Çıkar ilişkilerine göndermede bulunabilmek için kullanılacak ölçülebilir ilişkiler bulmak gerekebilir. Daha da somutlaştırmak için kendi dost ağını analiz etmek isteyen bir örgütü ele alalım. Bu örgütün her bir üyesinin kafasının içine bakıp birbirleri hakkında ne düşündüklerini öğrenmenin bir yolu yok (çok şükür ki!). Örgüt her bir üyesine birbirleri hakkında bir dizi soru sorabilir, fakat bir dizi nedenden ötürü bu sorulardan gereken bilgi elde edilemeyebilir. Her kişinin farklı arkadaşlık tanımlarına sahip olması son derece mümkündür. Örgütün elindeki diğer bir seçenek, arkadaşlık tanımını nesnel olarak gözlemlenebilir davranışlar üzerinden yapmaktır: Üyeler ne sıklıkla ziyarete geliyorlar? Üyeler aralarında hediye alışverişi yapıyorlar mı, birbirlerine destekte bulunup aynı etkinliklere katılıyorlar mı? Bu türden ölçülebilir şeyler ağlara özgü değildir; çoğu durumda bir ölçme söz konusu olduğunda ortaya çıkarlar.

    Bir başka sorun da düğümleri birbirine bağlayan tek bir ‘Ağ’dan bahsetmenin imkânsız oluşudur, birbirinden farklı pek çok türde ağ mevcuttur. Çünkü herhangi iki antite arasında birden çok ilişki türü ve analiz seviyesi vardır. Örneğin, iki örgüt şu nedenlerle birbirine bağlı olabilir:



    • Biri diğerini fonluyordur,

    • Ortak bir projede işbirliği yapıyorlardır,

    • Örgütteki insanlar birbirine e-posta atıyorlardır,

    • Web sitelerinde birbirlerine link veriyorlardır,

    • Benzer işler yapıyorlardır,

    • Aynı konferanslara katılıyorlardır,

    • Aynı makalede anılmışlardır,

    • Çalışanları birinden diğerine geçmiştir.

    Bu ilişki türlerinden her biri bir ağ inşa etmek için kullanılabilir. Bu durum bir esneklik sağlasa da, eldeki sorulara yanıt vermek için hangi ağın ya da ağların uygun olacağını tespit etmek son derece güçtür. Diğer metodolojik ve etik sorunlar ileride tartışılacaktır. Sosyal ağ analizlerine dair daha kapsamlı bilgi için John Scott’ın4 kolay okunur özetinden ya da Hanneman ve Riddle’ın5 beraber kaleme aldıkları metinden faydalanılabilir.




      1   2   3   4   5   6






        Ana sayfa


    Ağ Analizi ve Haritalama Yönteminin

    Indir 301.4 Kb.