Proiect individual UCINET

Domeniu: Marketing

Conține 1 fișier: docx

Pagini : 10 în total

Cuvinte : 1160

Mărime: 699.42KB (arhivat)

Publicat de: Oana-Elena T.

Puncte necesare: 7

Descarcă acum

Cuprins Extras Bibliografie Preview

Cuprins

1. Introducere - De ce ati ales acea retea sociala?
2. Descrierea retelei sociale - Numar membrii, cum s-a format, relatiile dintre membrii etc.
3. Analizarea literaturii de specialitate (Stilul de citare Harvard) - minim jumatate de pagina, minim 3 resurse bibliografice de specialitate
4. Diagrama generata de program (modificare de culoare pentru influenceri, etc.) - Copy-Paste din program
5. Interpretarea diagramei
6. Analiza statistica (expunerea rezultatelor obtinute)
7. Interpretarea rezultatelor statistice
8. Concluzii

Extras din proiect

Alegerea rețelei sociale - Am ales rețeaua socială formată din prietenii mei fiindcă am vrut să aflu care membru din grup are cea mai mare influență.

Descrierea rețelei sociale - rețeaua este alcătuită din 21 de membri, toți sunt reprezentați de prieteni de-ai mei sau cunoștințe. Unii dintre ei se cunosc între ei, iar alții nu. Această rețea s-a format pe parcursul anilor, mai ales în timpul studiilor.

Analizarea literaturii de specialitate

După cum știm cu toții de-a lungul timpului s-au dezvoltat o mulțime de instrumente software care ajută la facilitarea și sprijinirea analizelor calitative și cantitative în ceea ce privesc rețelele sociale, iar unele dintre pachetele software pentru analizarea acestor tipuri de rețele sunt: UCINET 6, Pajek, Netdraw, Gephi, E-Net, KeyPlayer 1, Automap și StOCNET (Apostolato, 2013, p. 71).

Teoria rețelelor sociale influențează direct modul în care cercetătorii gândesc și formulează în prezent idei pe web și alte structuri de rețea, cum ar fi cele prezentate în interacțiunile întreprinderii, unul dintre cele mai cunoscute programe software și foarte ușor de utilizat pentru analiza rețelelor sociale este UCInet (Otte și Rousseau, 2002, p. 442).

Limitări sau implicații ale cercetării - limita principală a abordării este că dependența de statisticile UCINET 6 simplifică excesiv analiza rețelei, așadar utilizarea optimă a abordării se realizează cel mai bine atunci când modelele structurale generate de UCINET 6 sunt echilibrate prin analiza calitativă a dimensiunilor interacționale ale rețelei pe o bază longitudinală (Coviello, 2005, p. 40).

Analiza rețelelor sociale (SNA) a primit o atenție tot mai mare în dezbaterile metodologice din științele sociale. Dezvoltările matematice recente și programele de calculator ușor de utilizat pentru vizualizarea și măsurarea rețelelor au condus la progrese semnificative în analiza rețelelor sociale cantitative și calitative (Edwards, 2010, p. 5).

Diagrama generată de program

Interpretarea diagramei

După cum putem observa cel mai activ nod al rețelei care are și cele mai multe conexiuni este cel al Elenei, care se află și în centrul diagramei. Pe locul 2 cu cele mai multe conexiuni se află Ramona, iar pe locul 3 cu cele mai multe conexiuni se află Mădălina și Andrei, iar restul locurilor sunt ocupate de celelalte persoane incluse în diagramă, scăzând nr. conexiunilor treptat.

Bibliografie

1. Apostolato, I. A. (2013) An overview of Software Applications for Social Netwark Analysis. International Review of Social Reasearch [revistă de specialitate în format electronic] 3 (3): 71-77. Disponibil prin Google Scholar (bază de date) < http://www.irsr.eu/issue09/08_Apostolato_71-77.pdf > [Accesat la 31 martie 2021]

2. Coviello, N. E. (2005) Integrating qualitative and quantitative techniques in network analysis. Qualitative Market Research [revistă de specialitate în format electronic] 8 (1): 39-60. Disponibil prin ProQuest (bază de date) < https://search-proquest-com.am.e-nformation.ro/docview/213440915/B495D0EED5F44AB1PQ/1?accountid=136549 > [Accesat la 31 martie 2021]

3. Edwards, G. (2010) Mixed-Method Approaches to Social Network Analysis. ESRC National Centre for Research Methods Review paper [revistă de specialitate în format electronic] 1: 1-30. Disponibil la < http://eprints.ncrm.ac.uk/842/1/Social_Network_analysis_Edwards.pdf > [Accesat la 31 martie 2021]

4. Otte, E. și Rousseau, R. (2002) Social network analysis: a powerfulstrategy, also for the information sciences. Journal of Information Science [revistă de specialitate în format electronic] 28 (6): 441- 453. Disponibil la < https://journals.sagepub.com/doi/abs/10.1177/016555150202800601 > [Accesat la 31 martie 2021]