07 les réseaux sociaux 2015

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07 les réseaux sociaux 2015

  1. 1. 1Mohamed Louadi, ISG-Tunis mlouadi@louadi.com Les réseaux sociaux Veuillez éteindre vos portables ou les mettre à silencieux, SVP Premier semestre 2015-2016
  2. 2. 2 CHAPITRE 5 Les réseaux sociaux • Définitions • L’entreprise: un réseau de relations • Les types de réseaux • Un outil de diagnostic • Un outil d’analyse • Les réseaux et le savoir • Les logiciels de RS: Pajek • Les logiciels de RS: Netminer • Exemples • Les mesures des réseaux sociaux • Les logiciels de RS: UCINET • Les communautés de pratique • Le monde des concepts Plan général
  3. 3. 3 HediHedi Sana Imed Hela Aymen Samir Aïcha Salah Hafedh Iadh Ali Imen Les réseaux sont définis comme étant des ensembles stables de relations entre deux entités ou plus. Définitions
  4. 4. 4 Sources: Borzel, T. (1998). ‘Organizing Babylon – On the different conceptions of policy networks’, Public Administration, Vol. 76, pp. 253-273. Considine, M. (2002). ‘Joined at the lip? What does network research tell us about governance?’, Knowledge Networks and Joined-Up Government, Conference Proceedings University of Melbourne, Centre for Public Policy. Wasserman, S. & Faust, K. (1994). Social Network Analysis. Cambridge University Press, Cambridge. Scott, J. (1991), Social Network Analysis: A Handbook, London: Sage. Wellman, B. 1983, ‘Network analysis: Some basic principles’ in Social Structure and Network Analysis, Eds. P. V. Marsden & N. Lin, Sage, Beverly Hills. Le domaine qui se préoccupe des réseaux sociaux s’appelle Social Network Analysis (SNA). La particularité de l’analyse des réseaux par rapport aux approches classiques est qu’elle ne se préoccupe pas des caractéristiques intrinsèques des individus, mais des relations entre eux. Définitions
  5. 5. 5 Interactions Relations Relations Confiance Confiance Echange Echange Innovation Inspiré de: Teigland, R. (2012). The 3rd Industrial Revolution? - Exploring the future of value creation, Stockholm School of Economics, http://fr.slideshare.net/eteigland/teiglandexploring-future-of-value-creation-14452104, consulté le 15 janvier 2013. Pourquoi étudier les réseaux sociaux? Définitions
  6. 6. 6 CHAPITRE 5 Les réseaux sociaux • Définitions • L’entreprise: un réseau de relations • Les types de réseaux • Un outil der diagnostic • Un outil d’analyse • Les réseaux et le savoir • Les logiciels de RS: Pajek • Les logiciels de RS: Netminer • Exemples • Les mesures des réseaux sociaux • Les logiciels de RS: UCINET • Les communautés de pratique • Le monde des concepts Plan général
  7. 7. 7 L’entreprise: un réseau de relations
  8. 8. 8 L’entreprise: un réseau de relations
  9. 9. 9Source: Arling, P. (2005).Managing Your Social Capital, AWCTC, AWCTC SocCap.ppt. • Des collègues • Des supérieurs • Des collègues dans d’autres départements • Des collègues dans d’autres firmes • Des collègues ayant des affinités (amis) • etc. L’entreprise: un réseau de relations
  10. 10. 10Source: The Advisory Board Company (1996). Tactic #17 - Organizational Network Mapping, IN Managing Core Competencies of the Corporation, Chapter Four, pp. 395-410, http://www.orgnet.com/OrgNetMap.pdf, last accessed 7 août 2006. L’entreprise: un réseau de relations
  11. 11. 11Source: The Advisory Board Company (1996). Tactic #17 - Organizational Network Mapping, IN Managing Core Competencies of the Corporation, Chapter Four, pp. 395-410, http://www.orgnet.com/OrgNetMap.pdf, last accessed 7 août 2006. L’entreprise: un réseau de relations
  12. 12. 12Source: The Advisory Board Company (1996). Tactic #17 - Organizational Network Mapping, IN Managing Core Competencies of the Corporation, Chapter Four, pp. 395-410, http://www.orgnet.com/OrgNetMap.pdf, last accessed 7 août 2006. L’entreprise: un réseau de relations
  13. 13. 13Source: The Advisory Board Company (1996). Tactic #17 - Organizational Network Mapping, IN Managing Core Competencies of the Corporation, Chapter Four, pp. 395-410, http://www.orgnet.com/OrgNetMap.pdf, last accessed 7 août 2006. Plan du réseau des interactions professionnelles (Projet A) L’entreprise: un réseau de relations
  14. 14. 14 Plan du réseau des interactions (Projet B) Source: The Advisory Board Company (1996). Tactic #17 - Organizational Network Mapping, IN Managing Core Competencies of the Corporation, Chapter Four, pp. 395-410, http://www.orgnet.com/OrgNetMap.pdf, last accessed 7 août 2006. Plan du réseau des interactions professionnelles (Projet A) L’entreprise: un réseau de relations
  15. 15. 15 Plan de réseau des interactions professionnelles Plan du réseau des interactions professionnelles organisé par groupe de travail Source: The Advisory Board Company (1996). Tactic #17 - Organizational Network Mapping, IN Managing Core Competencies of the Corporation, Chapter Four, pp. 395-410, http://www.orgnet.com/OrgNetMap.pdf, last accessed 7 août 2006. L’entreprise: un réseau de relations
  16. 16. 16 Plan de réseau des interactions professionnelles Plan du réseau des interactions professionnelles organisé par communauté de savoir Source: The Advisory Board Company (1996). Tactic #17 - Organizational Network Mapping, IN Managing Core Competencies of the Corporation, Chapter Four, pp. 395-410, http://www.orgnet.com/OrgNetMap.pdf, last accessed 7 août 2006. L’entreprise: un réseau de relations
  17. 17. 17 CHAPITRE 5 Les réseaux sociaux • Définitions • L’entreprise: un réseau de relations • Les types de réseaux • Un outil der diagnostic • Un outil d’analyse • Les réseaux et le savoir • Les logiciels de RS: Pajek • Les logiciels de RS: Netminer • Exemples • Les mesures des réseaux sociaux • Les logiciels de RS: UCINET • Les communautés de pratique • Le monde des concepts Plan général
  18. 18. 18 Les types de réseaux
  19. 19. 19 Réseaux d’amitié Les types de réseaux
  20. 20. 20 Réseaux de conseil Réseaux d’amitié Les types de réseaux
  21. 21. 21 Réseaux de conseil Réseaux d’amitié Réseaux d’information Les types de réseaux
  22. 22. 22 Réseaux de conseil Réseaux d’amitié Réseaux d’information Réseaux de communication Les types de réseaux
  23. 23. 23 Réseaux de conseil Réseaux d’amitié Réseaux d’information Réseaux de communication Réseaux de connaissances Les types de réseaux
  24. 24. 24 CHAPITRE 5 Les réseaux sociaux • Définitions • L’entreprise: un réseau de relations • Les types de réseaux • Un outil der diagnostic • Un outil d’analyse • Les réseaux et le savoir • Les logiciels de RS: Pajek • Les logiciels de RS: Netminer • Exemples • Les mesures des réseaux sociaux • Les logiciels de RS: UCINET • Les communautés de pratique • Le monde des concepts Plan général
  25. 25. 25 Observation: Sandra n’est connectée à personne Réaction impulsive: Renvoyer Sandra Réalité: Sandra est nouvelle dans la Eastern Sales Division et est en train de s’intégrer lentement Source: The Advisory Board Company (1996). Tactic #17 - Organizational Network Mapping, IN Managing Core Competencies of the Corporation, Chapter Four, pp. 395-410, http://www.orgnet.com/OrgNetMap.pdf, consulté le 7 août 2006. Situation No. 1/4 Un outil de diagnostic
  26. 26. 26 Réaction impulsive: tenter de mieux l’intégrer à travers des réunions intergroupes Observation: la Southern Sales Division est isolée Réalité: cette Division est composée de pays de culture latine qui requièrent une technique de vente à part Situation No. 2/4 Source: The Advisory Board Company (1996). Tactic #17 - Organizational Network Mapping, IN Managing Core Competencies of the Corporation, Chapter Four, pp. 395-410, http://www.orgnet.com/OrgNetMap.pdf, consulté le 7 août 2006. Un outil de diagnostic
  27. 27. 27 Observation: Edward contrôle l’accès à la base de données informatique Réaction impulsive: Donner l’accès à davantage de personnes Réalité: La base de données renferme des données sensibles dont l’accès doit être restreint Situation No. 3/4 Source: The Advisory Board Company (1996). Tactic #17 - Organizational Network Mapping, IN Managing Core Competencies of the Corporation, Chapter Four, pp. 395-410, http://www.orgnet.com/OrgNetMap.pdf, consulté le 7 août 2006. Un outil de diagnostic
  28. 28. 28Source: The Advisory Board Company (1996). Tactic #17 - Organizational Network Mapping, IN Managing Core Competencies of the Corporation, Chapter Four, pp. 395-410, http://www.orgnet.com/OrgNetMap.pdf, consulté le 7 août 2006. Observation: Le département Marketing est déconnecté du département des ventes et du département R&D Situation No. 4/4 Actions possibles: 1. Instaurer des réunions régulières entre départements 2. Créer des équipes inter- fonctionnelles Un outil de diagnostic
  29. 29. 29 CHAPITRE 5 Les réseaux sociaux • Définitions • L’entreprise: un réseau de relations • Les types de réseaux • Un outil der diagnostic • Un outil d’analyse • Les réseaux et le savoir • Les logiciels de RS: Pajek • Les logiciels de RS: Netminer • Exemples • Les mesures des réseaux sociaux • Les logiciels de RS: UCINET • Les communautés de pratique • Le monde des concepts Plan général
  30. 30. 30 2 3 4 5 6 7 8 9 10 12 13 14 15 11 1 Employés PDG Chefs de départements Source: Mueller-Prothmann, T. (2004). Social Network Analysis as a Method for Expert Localisation and Sustainable Knowledge Transfer, XXIV International Sunbelt Social Network Conference, 12-16 mai, Portorož, Slovenie. Un outil d’analyse
  31. 31. 31 1 2 3 4 5 6 7 8 910 11 12 13 14 15 : Demande, consulte, obtient des informations/savoir de chez… Source: Mueller-Prothmann, T. (2004). Social Network Analysis as a Method for Expert Localisation and Sustainable Knowledge Transfer, XXIV International Sunbelt Social Network Conference, 12-16 mai, Portorož, Slovenie. Un outil d’analyse
  32. 32. 32 1 2 3 4 5 6 7 8 910 11 12 13 14 15 Membre 2 (chef de département) est un expert. Source: Mueller-Prothmann, T. (2004). Social Network Analysis as a Method for Expert Localisation and Sustainable Knowledge Transfer, XXIV International Sunbelt Social Network Conference, 12-16 mai, Portorož, Slovenie. : Demande, consulte, obtient des informations/savoir de chez… Un outil d’analyse
  33. 33. 33 1 2 3 4 5 6 7 8 910 11 12 13 14 15 Membre 2 (chef de département) est un expert. Membre 3 est l’ “agent” de Membre 2. Source: Mueller-Prothmann, T. (2004). Social Network Analysis as a Method for Expert Localisation and Sustainable Knowledge Transfer, XXIV International Sunbelt Social Network Conference, 12-16 mai, Portorož, Slovenie. : Demande, consulte, obtient des informations/savoir de chez… Un outil d’analyse
  34. 34. 34 1 2 3 4 5 6 7 8 910 11 12 13 14 15 L’expertise de Membre 13 ne bénéficie qu’à ses collègues directs: 1. Son expertise n’est pas visible pour toute l’entreprise. 2. D’où des potentialités des membres du réseau qui ne sont pas exploitées. Source: Mueller-Prothmann, T. (2004). Social Network Analysis as a Method for Expert Localisation and Sustainable Knowledge Transfer, XXIV International Sunbelt Social Network Conference, 12-16 mai, Portorož, Slovenie. : Demande, consulte, obtient des informations/savoir de chez… Un outil d’analyse
  35. 35. 35 Membre 8, des relations à travers la hiérarchies (avec Membre 1) savoir hautement spécialisé. 1 2 3 4 5 6 7 8 910 11 12 13 14 15 Source: Mueller-Prothmann, T. (2004). Social Network Analysis as a Method for Expert Localisation and Sustainable Knowledge Transfer, XXIV International Sunbelt Social Network Conference, 12-16 mai, Portorož, Slovenie. : Demande, consulte, obtient des informations/savoir de chez… Un outil d’analyse
  36. 36. 36 1 2 3 4 5 6 7 8 910 11 12 13 14 15 Membre 7 (chef de département): 1. Une personne avec une grande expertise (in-degree). 2. Des liens touffus peuvent indiquer un stress et une surcharge. Source: Mueller-Prothmann, T. (2004). Social Network Analysis as a Method for Expert Localisation and Sustainable Knowledge Transfer, XXIV International Sunbelt Social Network Conference, 12-16 mai, Portorož, Slovenie. : Demande, consulte, obtient des informations/savoir de chez… Un outil d’analyse
  37. 37. 37 1 2 3 4 5 6 7 8 910 11 12 13 14 15 Si Membre 7 quitte l’entreprise, il résulterait un grand déficit d’expertise (structural hole); le réseau se diviserait en parties indépendantes non connectées. à voir plus loin Source: Mueller-Prothmann, T. (2004). Social Network Analysis as a Method for Expert Localisation and Sustainable Knowledge Transfer, XXIV International Sunbelt Social Network Conference, 12-16 mai, Portorož, Slovenie. : Demande, consulte, obtient des informations/savoir de chez… Un outil d’analyse
  38. 38. 38 1 2 3 4 5 6 7 8 910 11 12 13 14 15 Le savoir est communiqué essentiellement à l’intérieur des départements. Le transfert de savoir entre les départements est assuré par leurs chefs respectifs (à l’exception de la relation directe entre Membre 1 et Membre 8). Source: Mueller-Prothmann, T. (2004). Social Network Analysis as a Method for Expert Localisation and Sustainable Knowledge Transfer, XXIV International Sunbelt Social Network Conference, 12-16 mai, Portorož, Slovenie. : Demande, consulte, obtient des informations/savoir de chez… Un outil d’analyse
  39. 39. 39 1 2 3 4 5 6 7 8 910 11 12 13 14 15 1. Un excès de liens peut mener à des inefficacités dans les échanges de savoirs. 2. Des compartiments isolés (les membres du Département C) devraient être intégrés dans le réseau du savoir. Département C Source: Mueller-Prothmann, T. (2004). Social Network Analysis as a Method for Expert Localisation and Sustainable Knowledge Transfer, XXIV International Sunbelt Social Network Conference, 12-16 mai, Portorož, Slovenie. : Demande, consulte, obtient des informations/savoir de chez… Un outil d’analyse
  40. 40. 40 CHAPITRE 5 Les réseaux sociaux • Définitions • L’entreprise: un réseau de relations • Les types de réseaux • Un outil der diagnostic • Un outil d’analyse • Les réseaux et le savoir • Les logiciels de RS: Pajek • Les logiciels de RS: Netminer • Exemples • Les mesures des réseaux sociaux • Les logiciels de RS: UCINET • Les communautés de pratique • Le monde des concepts Plan général
  41. 41. 41 Dans sa plus simple expression, le savoir commun est composé de savoirs qui sont communs à tous les membres de l’entreprise: l’intersection de leurs savoirs individuels. Grant, R.M. (1996). Toward a Knowledge-Based Theory of the Firm, Strategic Management Journal, Vol. 17, Special Issue: Knowledge and the Firm, pp. 109-122. Les réseaux et le savoir
  42. 42. 42 + Hétérogénéité du savoir - Savoirs disjoints Savoirs interchangeables Savoir individu B Savoir individu A Savoir commun Les réseaux et le savoir
  43. 43. 43 1 2 3 4 5 6 7 8 910 11 12 13 14 15 1 2 3 4 5 6 7 8 910 11 12 13 14 15 1 2 3 4 5 6 7 8 910 11 12 13 14 15 Les réseaux et le savoir
  44. 44. 44 1 2 3 4 5 6 7 8 910 11 12 13 14 15 1 2 3 4 5 6 7 8 910 11 12 13 14 15 Les réseaux et le savoir
  45. 45. 45 1 2 3 4 5 6 7 8 910 11 12 13 14 15 Les réseaux et le savoir
  46. 46. 46 1 2 3 4 5 6 7 8 910 11 12 13 14 15 1 2 3 4 5 6 7 8 910 11 12 13 14 15 • UCINET • PAJEK • NetMiner etc. Les réseaux et le savoir
  47. 47. 47 • Le coefficient de Jaccard (1901) • L’index de variation qualitative (IQV) (Agresti et Agresti, 1978) • La formule de Rodan et Galunic (2004) • L’index de Blau (1977) • L’index de Herfindahl (1950) • L’intermédiarité (Leydesdorff, 2007), etc. • UCINET • PAJEK • NetMiner etc. Les réseaux et le savoir
  48. 48. 48 CHAPITRE 5 Les réseaux sociaux • Définitions • L’entreprise: un réseau de relations • Les types de réseaux • Un outil der diagnostic • Un outil d’analyse • Les réseaux et le savoir • Les logiciels de RS: Pajek • Les logiciels de RS: Netminer • Exemples • Les mesures des réseaux sociaux • Les logiciels de RS: UCINET • Les communautés de pratique • Le monde des concepts Plan général
  49. 49. 49 The Social Structure of “Countryside” School District Points Colored by Grade 9th 10th 11th 7th 8th 12th The Social Structure of “Countryside” School District Points Colored by Race White Black Mixed/Other http://pajek.imfm.si/lib/exe/fetch.php?media=pajek32-4g.zip La structure sociale d’une école: nœuds colorés par race Les logiciels de RS: Pajek
  50. 50. 50 The Social Structure of “Countryside” School District Points Colored by Grade 9th 10th 11th 7th 8th 12th La structure sociale d’une école: nœuds colorés par classe http://pajek.imfm.si/lib/exe/fetch.php?media=pajek32-4g.zip Les logiciels de RS: Pajek
  51. 51. 51 http://www.netminer.com/index.php Les logiciels de RS: Netminer
  52. 52. 52 CHAPITRE 5 Les réseaux sociaux • Définitions • L’entreprise: un réseau de relations • Les types de réseaux • Un outil der diagnostic • Un outil d’analyse • Les réseaux et le savoir • Les logiciels de RS: Pajek • Les logiciels de RS: Netminer • Exemples • Les mesures des réseaux sociaux • Les logiciels de RS: UCINET • Les communautés de pratique • Le monde des concepts Plan général
  53. 53. 53Source: http://www.network-centricadvocacy.net/advocacy_strategy/index.html, consulté le 23 juin 2007. Démocrates Républicains Exemple: Les tendances électorales des membres du Sénat américain
  54. 54. 54Source: Krebs, V. (2007), Complex International Relations, janvier, orgnet.com, http://www.orgnet.com/mideast.html, consulté le 23 juin 2007. Exemple: Les entités ayant eu de l’influence au Moyen-Orient (en 2007)
  55. 55. 55 Exemple: Les citations dans les revues scientifiques
  56. 56. 56 Exemple: Les citations dans les revues scientifiques
  57. 57. 57 Le gouvernement américain aurait enregistré les appels de dizaines de millions d’Américains selon le Philadelphia Inquirer d’il y a une année. Source: Hutcheson, R. and Kuhnhenn, J. (2006). A Wide Surveillance Net, The Philadelphia Inquirer, 12 may, Cover page, http://www.orgnet.com/PA_PI.pdf, consulté le 23 juin 23 2007. Exemple: Les appels téléphoniques sous l’administration Bush
  58. 58. 58 CHAPITRE 5 Les réseaux sociaux • Définitions • L’entreprise: un réseau de relations • Les types de réseaux • Un outil der diagnostic • Un outil d’analyse • Les réseaux et le savoir • Les logiciels de RS: Pajek • Les logiciels de RS: Netminer • Exemples • Les mesures des réseaux sociaux • Les logiciels de RS: UCINET • Les communautés de pratique • Le monde des concepts Plan général
  59. 59. 59 • La centralité• La centralité: J a le plus grand nombre de liens directs, ce qui le rend le membre le plus actif du réseau et lui confère le statut de centre ou connecteur. • La centralité J Les mesures des réseaux sociaux
  60. 60. 60 • La centralité: J a le plus grand nombre de liens directs, ce qui le rend le membre le plus actif du réseau et lui confère le statut de centre ou connecteur. La centralité d’un nœud est mesurée par: • Son degré de centralité: le nombre de connexions dans lesquelles elle participe. Les mesures des réseaux sociaux
  61. 61. 61 • Son degré de centralité • Sa centralité de proximité (closeness centrality): la distance qui la sépare des autres nœuds. Ici, C et G ont des centralités de proximité plus importantes; ils participant à moins de liens que J mais peuvent accéder à tout le réseau plus rapidement. • Son degré de centralité • Sa centralité de proximité (closeness centrality): la distance qui la sépare des autres nœuds. Ici, C et G ont des centralités de proximité plus importantes. J C G J • La centralité: J a le plus grand nombre de liens directs, ce qui le rend le membre le plus actif du réseau et lui confère le statut de centre ou connecteur. La centralité d’un nœud est mesurée par: Les mesures des réseaux sociaux
  62. 62. 62 • La centralité: J a le plus grand nombre de liens directs, ce qui le rend le membre le plus actif du réseau et lui confère le statut de centre ou connecteur. • Son degré de centralité • Sa centralité de proximité • Sa centralité d'interposition (betweenness centrality): le degré de médiation d’un nœud par rapport à 2 autres nœuds. Un membre avec une centralité d’interposition élevée partage du savoir avec d’autres membres qui ne partagent pas de savoir l’un avec l’autre. Un membre avec une centralité d’interposition élevée partage du savoir avec d’autres membres qui ne partagent pas de savoir l’un avec l’autre. Dans ce cas, le membre avec une centralité d’interposition relativement élevée agira comme un “courtier de savoir” (knowledge broker). La centralité d’un nœud est mesurée par: Les mesures des réseaux sociaux
  63. 63. 63 • reçu (in-degree centrality) ou • émis (out-degree centrality). • La centralité: On considère également le sens de la centralité: Il s’agit du nombre de liens provenant d’autres membres ou du nombre de liens allant à d’autres membres. Les mesures des réseaux sociaux
  64. 64. 64 • La centralité – n’est pas si facile à calculer dans le cas des réseaux réels Le recours aux logiciels Les mesures des réseaux sociaux
  65. 65. 65 Les logiciels de RS: UCINET http://www.analytictech.com/ucinet
  66. 66. 66 https://sites.google.com/site/ucinetsoftware/home Les logiciels de RS: UCINET
  67. 67. 67Source: Breiger, R.L. (1974). The Duality of Persons and Groups, Social Forces, Vol.53, No.2, Dec., pp. 181-190. Les logiciels de RS: UCINET
  68. 68. 68 • La centralité • La distance entre deux membres est mesurée par le nombre de membres situés entre eux. C’est un critère important dans le choix des modes de communication (face- à-face, téléphone, messages écrits, etc.). Les mesures des réseaux sociaux
  69. 69. 69 • La centralité entre deux membres est mesurée par le nombre de membres situés entre eux. C’est un critère important dans le choix des modes de communication (face- à-face, téléphone, messages écrits, etc.). Sources: Conrath, D.W. (1973). Communication Environment and its Relationship to Organizational Structure, Management Science, 20(4), pp. 586-603. Cross, R., Parker, A., Prusak, L. & Borgatti, S.P. (2001). Knowing What We Know: Supporting Knowledge Creation and Sharing in Social Networks, Organizational Dynamics, 30(2), pp. 100-120. Hansen, M.T. (2002). Knowledge Networks: Les mesures des réseaux sociaux
  70. 70. 70 • Pour des distances inférieures à 30m, la probabilité pour que la communication face-à-face soit choisie plutôt que le téléphone est 22 fois plus importante. • Dans une autre étude, les ingénieurs et les scientifiques ayant besoin d’assistance s’adressent à une personne 5 fois plus souvent qu’à une base de données informatisée. • Pour des distances inférieures à 30m, la probabilité pour que la communication face-à-face soit choisie plutôt que le téléphone est 22 fois plus importante. • La centralité entre deux membres est mesurée par le nombre de membres situés entre eux. C’est un critère important dans le choix des modes de communication (face- à-face, téléphone, messages écrits, etc.). Sources: Conrath, D.W. (1973). Communication Environment and its Relationship to Organizational Structure, Management Science, 20(4), pp. 586-603. Cross, R., Parker, A., Prusak, L. & Borgatti, S.P. (2001). Knowing What We Know: Supporting Knowledge Creation and Sharing in Social Networks, Organizational Dynamics, 30(2), pp. 100-120. Hansen, M.T. (2002). Knowledge Networks: Les mesures des réseaux sociaux
  71. 71. 71 • : le nombre de liens existants par rapport au nombre total possible de liens. • : le nombre de liens existants par rapport au nombre total possible de liens. Un réseau dans lequel tous les nœuds sont interconnectés a une densité égale à 1. Les mesures des réseaux sociaux • La centralité • La distance • La densité
  72. 72. 72 • : le nombre de liens existants par rapport au nombre total possible de liens. • : le nombre de liens existants par rapport au nombre total possible de liens. Un réseau dans lequel tous les nœuds sont interconnectés a une densité égale à 1. Les mesures des réseaux sociaux • La centralité • La distance • La densité Les membres d’un réseau dense et redondant ont accès à des savoirs similaires alors que les membres d’un réseau épars ont accès à des savoirs différents et non redondants Les membres d’un réseau dense et redondant ont accès à des savoirs similaires alors que les membres d’un réseau épars ont accès à des savoirs différents et non redondants L’innovation tend à se manifester aux frontières entre les domaines. Sources: Allen, T.J. & Cohen, S.I. (1969) Information Flow in Research and Development Laboratories Administrative Science Quarterly, 14(1), pp. 12-19. Burt, R. (1992). Structural Holes. Harvard University Press, Cambridge, MA.
  73. 73. 73 Emprunté et légèrement modifié de chez Moody, J. & White, D.R. (2003). Structural Cohesion and Embeddedness: A Hierarchical Concept of Social Groups, American Sociological Review, Vol. 68, février, pp. 103-127, http://www.chssp.columbia.edu/events/documents/MoodyandWhite.pdf, consulté le 13 août 2006. Différents niveaux de densité: Les mesures des réseaux sociaux
  74. 74. 74 • La centralité • La distance • La densité • Le trou structurel• : il existe dans un réseau dans lequel certaines parties ne sont pas interconnectées. Par définition, un réseau qui est totalement interconnecté ne contient aucun trou structurel. Les mesures des réseaux sociaux
  75. 75. 75 • : il existe dans un réseau dans lequel certaines parties ne sont pas interconnectées. Par définition, un réseau qui est totalement interconnecté ne contient aucun trou structurel. • La centralité • La distance • La densité • Le trou structurel Les mesures des réseaux sociaux Sources: Burt, R. (1992). Structural Holes. Harvard University Press, Cambridge, MA. Galunic, D.C. & Rodan, S.A. (1998). Resource Recombinations in the Firm: Knowledge Structures and the Potential for Schumpeterian Innovation, Strategic Management Journal, 19(12), pp. 1193-1201. • L’existence de trous structuraux est une indication de redondance faible. • Les individus occupant les trous structuraux constituent une sorte de pontage (“bridging”) entre des groups déconnectés et sont de ce fait dans une position leur permettant d’avoir accès à des idées diversifiées et des informations non redondantes. • L’existence de trous structuraux est une indication de redondance faible. • Les individus occupant les trous structuraux constituent une sorte de pontage (“bridging”) entre des groups déconnectés • L’existence de trous structuraux est une indication de redondance faible.
  76. 76. 76 Structural hole E FD • Par exemple, ci-dessous, il y aurait eu un trou structurel entre le groupe composé des nœuds E et F et le reste du réseau s’il n’y avait pas eu le nœud D. • Le nœud D remplit donc un trou structurel entre les nœuds E et F d’une part et le reste du réseau d’une autre part. • Le nœud D remplit donc un trou structurel entre les nœuds E et F d’une part et le reste du réseau d’une autre part. • Le nombre de trous structuraux d’un réseau réel est calculé grâce à des logiciels tels que UCINET, par exemple, à l’aide de la commande Network>Ego Networks>Structural Holes qui donne accès à un ensemble d’informations sur les trous structuraux dans un réseau. Les mesures des réseaux sociaux
  77. 77. 77 Les logiciels de RS: UCINET
  78. 78. 78
  79. 79. 79 • : il existe deux types de liens structuraux, forts et faibles. Les mesures des réseaux sociaux • La centralité • La distance • La densité • Le trou structurel • Le lien structurel
  80. 80. 80 • : il existe deux types de liens structuraux, forts et faibles. Les mesures des réseaux sociaux • La centralité • La distance • La densité • Le trou structurel • Le lien structurel
  81. 81. 81 • : il existe deux types de liens structuraux, forts et faibles. Les mesures des réseaux sociaux • La centralité • La distance • La densité • Le trou structurel • Le lien structurel • Les liens forts sont importants lorsqu’il s’agit de transferts de savoirs complexes et tacites entre les unités organisationnelles. • Les liens faibles jouent un rôle important dans la recherche de savoirs simples parmi les unités environnantes. • Les liens forts sont importants lorsqu’il s’agit de transferts de savoirs complexes et tacites entre les unités organisationnelles. Sources: Hansen, M.T. (1999). The Search-Transfer Problem: The Role of Weak Ties in Sharing Knowledge across Organizational Subunits, Administrative Science Quarterly, 44(1), pp. 82-111. Granovetter, M. (1973). The Strength of Weak Ties, The American Journal of Sociology, 78(6), pp. 1360-1380.
  82. 82. 82 • Mark Granovetter avait étudié comment 282 hommes avaient trouvé un emploi. • Il avait trouvé que de simples connaissances (liens faibles) étaient plus importantes que les amis proches (liens forts) • Et que: • Nous avons tous besoin d’étendre nos cercles sociaux Ce n’est pas ce que tu sais, mais qui tu connais • Mark Granovetter avait étudié comment 282 hommes avaient trouvé un emploi. • Il avait trouvé que de simples connaissances (liens faibles) étaient plus importantes que les amis proches (liens forts) • Et que: • Nous avons tous besoin d’étendre nos cercles sociaux • Certains cercles procurent des informations qui manquent dans nos cercles “habituels” • Mark Granovetter avait étudié comment 282 hommes avaient trouvé un emploi. Sources: Hansen, M.T. (1999). The Search-Transfer Problem: The Role of Weak Ties in Sharing Knowledge across Organizational Subunits, Administrative Science Quarterly, 44(1), pp. 82-111. Granovetter, M. (1973). The Strength of Weak Ties, The American Journal of Sociology, 78(6), pp. 1360-1380. En fait, Granovetter assure que un large réseau de “liens faibles” est plus productif qu’un petit réseau de “liens forts”. Les mesures des réseaux sociaux • Mark Granovetter avait étudié comment 282 hommes avaient trouvé un emploi. • Il avait trouvé que de simples connaissances (liens faibles) étaient plus importantes que les amis proches (liens forts).
  83. 83. 83 • : le nombre de liens dans un réseau; c’est un sous- ensemble de nœuds liés par des liens forts, directs et fréquents. • La centralité • La distance • La densité • Le trou structurel • Le lien structurel • La cohésion Sources: Festinger, L., Schachter, S. and Back. K. (1950). Social Pressures in Informal Groups: A Study of a Housing Project. Harper & Row, New York. Wasserman, S. & Faust, K. (1994). Social Network Analysis: Methods and Applications. Cambridge University Press, New York. Les mesures des réseaux sociaux
  84. 84. 84 CHAPITRE 5 Les réseaux sociaux • Définitions • L’entreprise: un réseau de relations • Les types de réseaux • Un outil der diagnostic • Un outil d’analyse • Les réseaux et le savoir • Les logiciels de RS: Pajek • Les logiciels de RS: Netminer • Exemples • Les mesures des réseaux sociaux • Les logiciels de RS: UCINET • Les communautés de pratique • Le monde des concepts Plan général
  85. 85. 85 Les communautés de pratique
  86. 86. 86 • Les membres qui ont les scores de cohésion les plus élevés ont tendance à se conformer aux standards de leur groupe et à renforcer son homogénéité. • La communication entre les membres d’un réseau cohésif tend à augmenter ou à rester constante et élevée. • Alors que la communication entre les membres d’un réseau à faible densité tend à diminuer. • Les membres qui ont les scores de cohésion les plus élevés ont tendance à se conformer aux standards de leur groupe et à renforcer son homogénéité. • La communication entre les membres d’un réseau cohésif tend à augmenter ou à rester constante et élevée. • Les membres qui ont les scores de cohésion les plus élevés ont tendance à se conformer aux standards de leur groupe et à renforcer son homogénéité. Sources: Festinger, L., Schachter, S. and Back. K. (1950). Social Pressures in Informal Groups: A Study of a Housing Project. Harper & Row, New York. Wasserman, S. & Faust, K. (1994). Social Network Analysis: Methods and Applications. Cambridge University Press, New York. Les communautés de pratique
  87. 87. 87 CHAPITRE 5 Les réseaux sociaux • Définitions • L’entreprise: un réseau de relations • Les types de réseaux • Un outil der diagnostic • Un outil d’analyse • Les réseaux et le savoir • Les logiciels de RS: Pajek • Les logiciels de RS: Netminer • Exemples • Les mesures des réseaux sociaux • Les logiciels de RS: UCINET • Les communautés de pratique • Le monde des concepts Plan général
  88. 88. 88 Le monde des concepts
  89. 89. 89 Le monde des concepts et la technologie inxight
  90. 90. 90 People Analytics
  91. 91. 91 T HA NK Y O U THANK YOU

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