Liityin kaksi viikkoa sitten Qaiku.com-mikroblogiin kuten monet muutkin entiset Jaiku-käyttäjät. Parissa viikossa palvelu onkin onnistunut keräämään sisäänsä aktiivisen käyttäjäverkoston.
Samaan aikaan olen kiinnostunut sosiaalisesta verkostoanalyysistä sen verran, että harkitsen sen käyttöä myös väitöskirjatutkimuksessani. Tein tänään pienen ohjelman, joka luo verkostomatriiseja Qaiku-palvelun jäsenistä sen mukaan, keitä muita jäseniä kukin on merkinnyt kontakteikseen – eli käyttäjien sosiaalisesta verkostosta. Tein testausmielessä matriisin 205 Qaiku-jäsenen verkostosta. Tulos näyttää visualisoituna tältä:
Kuvio on tehty SocNetV-ohjelmalla. Kuvio esittää jäsenten keskeisyyttä verkostossa. Mitä lähempänä kuvion keskipistettä henkilön neliö on, sitä keskeisempi hän on verkostossa – eli sitä lyhyempi ”matka” hänellä on tavoittaa kaikki muut verkoston jäsenet. Ohjelma on siis laskenut jokaisen jäsenen etäisyyden jokaiseen muuhun jäseneen ja kuvio esittää näin saatuja keskiarvoja.
En tiedä, paljonko palvelussa on tällä hetkellä jäseniä, mutta 205 on käsittääkseni melko suuri osa aktiivisista jäsenistä. Kuvion perusteella Qaiku.com-palvelun sosiaalinen verkosto rakentuu tiettyjen keskeisten henkilöiden ympärille. Pari keskeisintä jäsentä erottuu selvästi muista. SocNetV-ohjelma tarjoaa myös muutamia matemaattisia tunnuslukuja. Esimerkiksi läheisyysluku, eli verkoston jäsenten keskimääräinen etäisyys toisistaan, on 2,23.
Seuraavaksi voitaisiin esim. analysoida tarkemmin kaikkein keskeisimpien henkilöiden verkostoitumista tai tutkia, miten jäsenet jakaantuvat erilaisiin ryhmiin. Pienemmillä otoksilla verkostoanalyysiä on myös helpompi hyödyntää tutkimuksessa.
Harkitsin jäsenten nimien julkaisua, mutta koska kaikki eivät välttämättä halua nimeään esille, niin jätin ne pois. Toisaalta nimet eivät olisi tuoneet mitään merkittävää lisäinformaatiota, sillä aktiiviset jäsenet voivat arvata keskeisimpien henkilöiden nimet muutenkin.
Lisää nippelitietoa: Verkostossa on yhteensä 4010 yhdensuuntaista linkkiä, eli keskimäärin 19,6 linkkiä per käyttäjä. Verkoston tiheysluku on 0,10. Tiheysluku on aina väliltä 0-1. Tiheysluku 1 tarkoittaisi, että kaikki käyttäjät olisivat yhteydessä toisiinsa. Eli siihen on vielä matkaa. Itse olen muuten nro 21, kaakossa, enkä kovin keskeinen henkilö. 🙂
Edit: Eräät halusivat nimensä julki, joten @kuivalainen teki nimellisen version Flickriin.
LEHMÄTKIN LENTÄIS 
Hei,
kiinnostavaa. Kertoisitko hieman tarkemmin raapija-sovelluksestasi, millä keräsit Qaiku-aineiston?
@Kari:
Qaiku-käyttäjien kontaktilistat ovat julkisilla www-sivuilla, joten ne voi lukea esteettä. Ohjelmalle annetaan vain halutut käyttäjätunnukset ja se koostaa niistä Pajek-matriisin.Tein ohjelmaan myös Jaiku-tuen ja muitakin voi lisätä, esim. Ning, Twitter, Facebook…
Harto, hauska juttu. Hieno esimerkki visualisoinnin voimasta ja matemaattisten menetelmien innovatiivisesta käytöstä.
Tuosta tulee mielen sumea logiikka ja tietyt similaarisuustarkastelut. Ei samaa asiaa, mutta sukulaista, esimerkiksi noiden ”etäisyyksien” kautta.
Klusteroitumisen tarkastelu olisi tosiaan mielenkiintoista.
Tämä lähinnä muille kuin Hartolle, joka on kuullut saman ajatuksen jo moneen kertaan: itseäni kiinnoistaisi kontaktiverkoston lisäksi viestinnän dynamiikan tarkastelu, ja ehkä tämän Harton analyysin innoittamana myös seuraavien kahden vertailu: (i) mitä ihmiset itse ilmoittavat omista kontakteistaan (”staattinen näkökulma”) ja (ii) millaisia yhteyksiä eri henkilöiden välillä ilmenee, kun tarkastellaan käytännössä toteutuneita viestintätilanteita (”dynaaminen näkökulma”).
Pari huomiota tuohon verkostoon liittyen. Ensinnäkin, Qaikun käyttäjäpohja on toistaiseksi vielä aika kapea, mikä uskoakseni ilmenee juuri tuossa muutaman keskushenkilön ympärille kasautumisessa. Toiseksi, henkilöillä on erilaisia strategioita kontaktiverkoston kasaamisessa. Toisin sanoen, kontaktien määrä ei ole yhteismitallinen tunnusluku. Se ei tietenkään millään tavalla estä tällaisten havainnollistusten tekemistä tai vähennä niiden arvoa.
Millä tavalla tuo SocNetV muuten huomioi eron ”A on ilmoittanut N käyttäjää kontakteikseen” vs. ”M käyttäjää on ilmoittanut A:n kontaktikseen”? Tai jos et ehtinyt tuota vielä tarkastella, niin millaisia mahdollisuuksia SocNetV:ssa olisi siihen? Tämähän vastannee sitä, että tuo kuvio olisi suunnatt (vs. suuntaamaton) graafi.
@jtirila: no nyt selkisi paremmin, mitä tarkoitit dynaamisella näkökulmalla. Olisi tosiaan kiinnostava kulma asiaan.
SocNetV syö siis verkostomatriiseja, joissa on huomioitu yhteyksien suunnat. Näin isossa kuvassa ei varmasti näy, mutta siellä todella on nuolia, ei pelkästään viivoja. SocNetV:ssä voi tehdä vastaavan kuvion sisään/ulos tulevien linkkien määrän mukaan. Erilaisten kuvioiden vertailu on kans mielenkiintoista – etenkin vähän pienemmillä verkostoilla.
Harto, joo, tiedän että varsinkin siellä ruokalassa tuli poukkoiltua asiasta toiseen niin, ettei varmasti selvinnyt tarkoitus.
Tuossa dynamiikassa on aika paljon avoimia kysymyksiä. Esimerkiksi siis sen suhteen, mitä tarkkaan ottaen mitataan. Oisko esim. seuraavat näkökulmat kiinnostavia:
(i) kuinka usein henkilöt osallistuvat suunnilleen samoihin aikoihin viestiketjuihin
(ii) kenen kirjoittamat viestit aiheuttavat tilastollisesti ajatellen eniten aktiviteettia kirjoitusta seuraaville lähiajoille (mitattuna ehkä erikseen globaalisti – koko ympäristössä – ja paikallisesti – niin kuin vaikka kanavalla, jolle kirjoitus kirjoitettiin)
Mitä muita kysymyksiä tulee mieleen (en ehdi ite nyt miettiä tämän enempää – viikon mittaan lisää =:])?
@jtirila hieman samoilla linjoilla. Itse jahtaan verkostojen rakennetta, mikä on sen keskeinen liima ja miten se toimii. Joitain alkeita on ehtinyt kertyä, jätän Mindtrekiin abstraktin, katsotaan 🙂
Noita (ii) on itse asiassa mittailtukin käsittääkseni useammasta nettipalvelusta erilaisten vasteaikojen, vaikuttavuuden ja breikkaamisen näkökulmasta.
@Harto näemmä on jäänyt jotain oleellista huomaamatta Socnetista aiemmin, että käy pläräämässä saitteja, pitäätä käynnistää Win Macissa ja kokeilla siellä Socnetia :i SNA oli ainoa syy hankkia Win OSX:lle 🙂
Kari, mielenkiintoista. Olen kuulolla.
Seuraavat pari viikkoa menee melkoisissa hulinoissa, mutta sen jälkeen voisin alkaa hahmotella, mitä tästä saisi irti. Ilmoittelen.
Heitänpä tähän linkin samaa aihetta käsittelevään keskusteluun Qaikussa.
@jtirila ja @Kari: Tämä Qaiku-case taisi antaa hiukan väärän kuvan mun kiinnostuksesta verkostoanalyysiin, joten korjaan sen. Mä en tutki verkostoja, vaan yhteisöissä tapahtuvaa tiedonrakentelua. Mun lähestymiskulma on laadullinen, ja verkostoanalyysi on mulle vasta sekundaarinen menetelmä keskustelujen analyysin jälkeen. Sosiaaliset verkostot ovat siitä kiinnostavia, että isoa verkostoa ei oikein voi mieltää yhteisöksi (jolla on jokin yhteinen tavoite jne.), mutta yhteen keskusteluun osallistuvat ihmiset voidaan (tietyin edellytyksin). Mun tutkimuksen kohdejoukko on siis nämä pienet dynaamiset yhteisöt, ja IMO verkostoanalyysillä saa enemmän irti juuri pienistä verkostoista. Ison verkoston tutkimisessa voi olla vaikea päästä kovin syvälle.
@Harto, toki näin, ja tokihan oma näkökulmani on kvantitatiivisempi.
Pitää kirjoittaa alustava tutkimussuunnitelma tuosta verkostoanalyysista omalta osaltani, kunhan saan lisurin ja muutaman muun jutun käsistä pois.
Perustin sosiaalisen median ja verkostojen tutkimukselle Qaiku-kanavan: http://www.qaiku.com/channels/show/sometutkimus/