Internetowe sieci społeczne: Badanie rzeczywistych zachowań i relacji na polskich przykładach, dr Jan M. Zając, Uniwersytet Warszawski, Wydział Psychologii, Smartnet Research & Solutions
Wirtualizacja dla dostawców usług internetowych. Wyzwania i możliwości, Jan L...
Internetowe sieci społeczne: Badanie rzeczywistych zachowań i relacji na polskich przykładach, dr Jan M. Zając, Uniwersytet Warszawski, Wydział Psychologii, Smartnet Research & Solutions
2. Co chcielibyśmy wiedzieć?
Co robisz?
Co lubisz?
Co kupujesz?
Z kim się przyjaźnisz?
Kogo znasz?
Kogo cenisz?
Kto wywiera na Ciebie wpływ?
3. Problemy badań deklaratywnych
Badamy deklaracje, opinie, sądy
Nie bada się wszystkich, a tylko niektórych
przedstawicieli
Dobrze, jeśli są reprezentatywni
Na podstawie deklaracji nielicznych wyciągane są
wnioski co do zachowań wszystkich
A czy te zachowania wynikają z decyzji jednostek, czy
także z kontekstu społecznego?
Bardzo często na nasze zachowania wpływa to co robią
najbliżsi, znajomi i inne osoby z otoczenia
5. Nauka też dostrzega ten problem
Dariusz Doliński (2008):
Psychologia jako nauka o
zachowaniach pod rzeczywistym
lub wyobrażonym wpływem
innych ludzi…
Czy o myślach, przekonaniach i sądach?
Czym różni się psycholog od socjologa?
6. Internet szansą dla badań
Nowe możliwości badania zachowań i relacji
międzyludzkich w oparciu o rejestrowane dane
Ruch na stronie i między stronami
Zapytania w wyszukiwarkach
Linki między stronami
Internet jako obiekt badań…
I jako środowisko do badania innych problemów
7. Sieci społeczne w internecie
Społeczny kontekst zachowań
Problemy ze zbieraniem danych o relacjach:
Ile osób znasz?
Z kim rozmawiałeś w ostatnim tygodniu?
W sieciach społecznych próbkowanie jest szczególnie trudne
– bardzo skośne rozkłady liczby relacji
W internecie – dane o całej populacji + zapisywane relacje
Podejście sieciowe: jednostki, ich zachowania ORAZ relacje
8. Co badaliśmy?
Zespół: D. Batorski, P. Kucharski, J. Zając
Komunikator Gadu-Gadu (od 2004)
Inne produkty grupy Gadu-Gadu (od 2008)
m.in. Blip, MojaGeneracja, Open FM
Grono.net (2006)
Blox.pl (2006-2008)
CouchSurfing.com (2006-2008)
9. Główne założenia analizy sieci społecznych
Sieć: relacje i węzły
Węzły: osoby, organizacje, działy firmy, kraje
Relacje: dowolnie zdefiniowane połączenia
(komunikacja, dyskusje na ważne tematy,
radzenie się, lubienie, przyjaźń, kierowanie …)
10. Definiowanie sieci relacji
Pokrewieństwo
Jest matką / ojcem
Więzy krwi
Role społeczne
Internet
Szef / podwładny
Ma na liście kontaktów
Przyjaciel
Ma w kategorii przyjaciół
Komunikacja, percepcja
Wysyła wiadomości
Rozmawianie
Obserwuje
Znajomość
Linkuje do
Uczucia
Odwiedza te same strony
Wierzy, ufa
Lubi, kocha
11.
12.
13. Podstawowe zastosowania
w kontekście internetu
Diagnoza struktury społeczności, w tym:
Grupy czy rzadkie sieci?
Ocena stadium rozwoju i możliwości wzrostu
Ocena fazy życia społeczności i możliwości jej
rozwoju
Wpływ społeczny i innowacje
Specjalne role w obrębie sieci
14. Diagnoza struktury społeczności
Silne i słabe relacje mają różną strukturę
Struktura wpływa na procesy społeczne
Rzadka sieć Grupa
15. Rzadka sieć
Rozległa, rzadka, nieokreślo
ne granice
„Nie znam znajomych moich
znajomych”
Słabe relacje:
znajomi, „znamy się tylko z
widzenia”
Struktura jest typowa dla
sieci w większości serwisów
społecznościowych
Informacje, zwłaszcza plotki, rozprzestrzeniają się
bardzo szybko…
Ale zmiana opinii i zachowań - niekoniecznie
16. Grupa
Bliskie relacje: przyjaźń,
rodzina
Przyjaciele moich przyjaciół
są moimi przyjaciółmi
Zwarta, spójna, jasno
określone granice
Większa możliwość zmian opinii, postaw i
zachowań - jeśli wiele osób z otoczenia…
Natomiast informacje, zwłaszcza plotki, często
nie rozprzestrzeniają się tak szybko
17. Centrum sieci linków w blogrollu
Blox.pl, współpraca: Kamil Rakocy, prof. Andrzej Nowak
18. Centrum sieci linków w blogrollu
Blox.pl, współpraca: Kamil Rakocy, prof. Andrzej Nowak
19. Diagnoza struktury społeczności (2)
Kto ma najwięcej znajomych?
Kto ma znajomych, którzy mają najwięcej
znajomych?
Identyfikacja gęstszych struktur w obrębie
społeczności
Stadium rozwoju i możliwości wzrostu
Mały świat i odległości „w uściskach ręki”
pomiędzy członkami społeczności
20. Mały świat i 6 uścisków ręki
MA
NE
Badania Stanleya Milgrama (1967-1969):
Mając informacje o docelowej osobie przekaż
wiadomość znajomemu, który jest najbliżej celu
21. Mały świat i 6 uścisków ręki (2)
Przeciętna długość ścieżki
relacji między 2 osobami
wynosi ok. 6
Bardzo często wspominany
w kontekście społeczności
internetowych
A jak jest naprawdę?
24. Czy wszyscy są w małym świecie?
Gadu-Gadu (2004) 99,6%
Gadu-Gadu (2008) 99,7%
Grono (2006) 99,3%
Couchsurfing (2006) 78%
Blip (2008) 42%
Blox (2007) 29%
(tylko blogi z linkami)
25. Innowacje i wpływ społeczny
Nowe funkcjonalności, także premium
Pobranie nowej czy płatnej wersji
Konkursy
Dodanie profilu marki do znajomych
Kto pierwszy korzysta z nowych możliwości?
Jak szybko się rozprzestrzeniają?
Kto ma wpływ na osoby z otoczenia?
26. Specjalne role w obrębie sieci
Najpopularniejsi i outsiderzy
Liderzy opinii
Gatekeepers i unikalne połączenia
Luki w sieciach
Kogo jeszcze znasz? Z kim jeszcze mógłbyś
się połączyć?
27. Przeciętny użytkownik serwisu
Wynik powtarzany w każdym badaniu:
wielkie zróżnicowanie znaczenia, aktywności
i czasu korzystania przez użytkowników
Mówienie o przeciętnym użytkowniku może
zaburzyć obraz społeczności
Gwiazdy i długi ogon
Popularność szybko zmienia się w czasie
28. Liczba linków z innych stron
(blogroll w Blox.pl, czerwiec 2007) 1. 675
125 tys. blogów 2. 598
11 412 ma przynajmniej 1 3. 301
link przychodzący z Blox.pl 4. 279
Spośród tych 11 412: 5. 279
46% ma dokładnie 1 link 6. 240
21% ma 5 lub więcej linków 7. 198
5% ma 21 lub więcej linków 8. 192
1% ma 73 lub więcej linków 9. 190
Top Ten - 10. 182
Blox.pl, współpraca: Kamil Rakocy, prof. Andrzej Nowak
29. Linki a ruch użytkowników
Tylko 10% wszystkich blogów ma przynajmniej 1 link
przychodzący z innych blogów z Blox.pl…
… i tylko 1% wszystkich blogów ma przynajmniej 10
linków przychodzących z innych blogów z Blox.pl…
Ale blogi z minimum 10 linkami przychodzącymi
generują aż 56% ruchu
Blox.pl, współpraca: Kamil Rakocy, prof. Andrzej Nowak
30. Linki a ruch użytkowników
Siła długiego ogona:
Wszystkie blogi mające nie więcej 100 „czytelników”
(unique users) tygodniowo czyta łącznie ok. 300 tys.
osób tygodniowo,
A te mające do 10 czytelników – ok. 50 tys. osób
Blox.pl, współpraca: Kamil Rakocy, prof. Andrzej Nowak
31. Problemy z danymi
Skąd dane?
Współpraca z serwisem
Zbieranie na stronach WWW
Anonimowość i prywatność badanych
Większość analiz możliwa na danych
anonimowych
Konieczność zabezpieczenia danych
33. Problemy z danymi (2)
Co jest w ogóle zbierane? Szum…
Format danych – obróbka bazodanowa
Objętość danych – np. kilkadziesiąt milionów
obserwacji w kilkunastu punktach w czasie…
Rozwiązania: Informatyk w zespole + własne
programy do analiz + duża moc obliczeniowa
34. Łączenie z innymi badaniami
W niektórych przypadkach wskazana triangulacja i
włączenie badań jakościowych czy ankietowych,
np.:
Dane socjo-demograficzne (choć często
zapisywanie w serwisie)
Trochę bardziej pogłębiony obraz - ankieta
Dużo bardziej pogłębiony obraz, zrozumienie
punktu widzenia badanych - jakościowe
35. Dziękuję za uwagę!
jzajac@snrs.pl
Podziękowania:
Dr Dominik Batorski
Paweł Kucharski
Prof. Andrzej Nowak
Kamil Rakocy
GG Network SA (dawniej Gadu-Gadu SA)
Arkadiusz Kustra i Gazeta.pl
Marcin Jagodziński i Blip.pl
Andrzej Mleczko ;)