現代社会におけるソーシャルネットワーク分析の課題

ニューメディアとデジタルマーケティングの修士号研究者 – イブン・トファイル大学 – ケニトラ

カサブランカのアイン・チョック芸術学部長であるアブデリラ・ブラクサ教授は、エマニュエル・ラジガ氏の講義の冒頭で、ソーシャルネットワーキングサイトの社会への影響はまだ初期段階にあると述べた。 Facebook、Twitter、Instagram などは、過去 10 年間に出現し、世界規模で広く普及した現代現象の 1 つです。 広範囲に使用されているにもかかわらず、人類がコミュニケーションや社会的交流の手段としてそれに依存してきた期間はまだ比較的短いです。 さらに、その社会的影響に関するほとんどの研究は、過去 10 年間のみを対象としています。 これらすべてにより、長期的にはこの現象の新規性を考慮して、これらのプラットフォームが行動や社会的関係に与える影響は依然として監視および評価されています。。

ファドマ・アイト・モス教授は、これらのプラットフォームの使用の影響に関するほとんどの研究は過去数年間に限定されたものにとどまっており、したがって、これらのプラットフォームが社会的関係や行動に及ぼす影響は、長期的にはさらなる観察と評価が必要であると述べた。。

彼の講義（フランス語）では、次のように述べられています。 (現代社会におけるソーシャルネットワーク分析の挑戦）カサブランカのハッサン2世大学およびプログラム内で開催 研究室 ラディス アイン・チョック芸術学部、エマニュエル・ラゼガが始まりました Eマヌエル ラゼガ 彼が解釈した主な軸を提示し、ネットワーク科学者や統計科学者との学際的な協力を通じて、新しい構造社会学を開発する方法についての特別な分析を提供し、たとえばマルチレベルの分野で複雑なデータを確実かつ強力に分析するためのモデルを作成します。ネットワークダイナミクス、そして組織の分析、そして集団行動のメカニズムを説明するためのソーシャルネットワーク分析にも貢献しました。 このアプローチは、社会生活における基本的な社会プロセスを、連帯、社会化、集団学習、社会紛争の制御と管理のレベルで観察、モデル化、比較することに焦点を当てています。 。

講演ではまた、広範囲にわたるつながりにより感染拡大に重大な影響を及ぼし、優先対象となる人々やグループを特定する際に中心性の高いノードを特定することで、疫病への対応の理解と指示に役立つネットワーク科学の概念も紹介しました。さらに、ネットワークのモデリングとシミュレーションは、感染制御政策の影響を評価し、感染を制御するための最適なオプションを選択するのに役立ちます。伝染病。。

エマニュエル・ラゼガ教授はまた、ユーザーが自分の個人情報を制御できなくなるなど、個人データやネットワークデータに依存する一部のプラットフォームの悪用に関連したいくつかの重要な問題も提起した。 明確な同意なしに個人データが広範に収集されると、ユーザーのプライバシーと自主性が損なわれ、データの使用と共有方法の透明性が欠如し、データ収集の範囲、アルゴリズムによる決定の性質、監視と説明責任の明確さが妨げられる可能性があります。 膨大な量のネットワーク データや行動データが、無意識にまたは意識的な選択なしにユーザーに影響を与え、社会的危害を悪化させる可能性があります。 ユーザーエンゲージメントの向上などの目標を掲げて大量の個人データやネットワークデータを収集すると、誤った情報の拡散や断片化、権力の不均衡の固定化などの問題が増大する可能性があります。

主要なプラットフォームは、データドリブンのサービスやテクノロジーの利点にもかかわらず、データの利点とネットワーク効果のおかげで、デジタル領域と言説に対して不当な制御と影響力を持っていますが、指摘されているリスクを防ぐために適切な制限、透明性、監視を確保する必要があり、ユーザーはそうする必要があります。この規模のプラットフォームへの個人データの送信について、事前の情報に基づく同意を与える。

講師は、ボディセンサーとパーソナルネットワークデータを使用して、ネットワーキングの概念をヘルスケア分野にどのように適用できるかを例として挙げました。:

まず: ウェアラブル デバイスの身体センサーは、バイタル データ、活動レベル、睡眠パターンなどを継続的に監視し、一定期間にわたってデータを送信します。。

第二に：個人ネットワークのプロファイルと、家族、友人、同僚などの人間関係と通常の連絡先のマッピング。 医療サービス提供者、薬局、フィットネス/ヘルスハウスとも連絡を取る。

三番目： 中心性を分析し、ソーシャルネットワークやサポートネットワークに大きな影響力を持つ人々を特定します。 これらは健康増進プログラムの中心ノードとしてアプローチできます。。

4番目: ステータスとネットワーク接続の類似性に基づいて人々をグループ化し、リスクと介入グループを特定することによる構造的同等性。

5番目: 健全な行動がより早く広まる社会的サークルのつながりを評価することで統合を測定する。

より深く理解するために、講師は社会的レジリエンスを基礎的かつ多層的な視点から検討するためのネットワークの学習方法を説明しました。:

まず: 個人のソーシャル ネットワークをマッピングして、課題や危機の際の支援源を特定します。これは、コア/周辺ノードが誰であるか、コミュニティがどのように接続されているかを知るのに役立ちます。。

第二に： 共同イニシアチブに取り組んでいるコミュニティ グループや機関のネットワークを分析し、保健、教育、非政府組織などの部門間で調整と協力がどのように生まれるかを説明します。。

三番目： 空間ネットワーク分析を使用して近隣/村のつながりを調査し、地理的境界を越えてリソースと情報がどのように流れるかについての洞察を提供します。。

4番目: 重複するネットワークにおける個人のメンバーシップを調査し、複数のコミュニティへの参加を理解することで、アイデアやリソースがより広範囲に広がる方法が明らかになります。

5番目: ネットワークの縦断的研究は時間の経過に伴う変化を追跡し、新たなニーズに応じてネットワークとネットワーク内の役割がどのように進化するかを明らかにします。。

6番目: マルチレベル ネットワーク手法は、個人、グループ、地理のレベルを組み合わせて、社会システムの適応能力の構造レベル全体にわたるネットワーク プロセスを特定します。。

これらの基本的なネットワークの視点を考慮して、社会的回復力の出現を根底から追跡し、相互接続された社会階級間で協力的な能力がどのように内生的に発達するかを明らかにします。 この理解は、コミュニティの組織と自己結束を強化するための体系的な介入を導きます。

教授は、ネットワーク科学は有益な理解を提供するが、誰が何の利益のために分析の力を行使するかについては注意が必要であると述べて講義を締めくくった。強力な組織は監督なしでネットワークの理解を利用してその利点を強化でき、コミュニティレベルでの調整や介入なしに基本的な観点のみに頼るとデータとネットワークの理解が分離される可能性があるため、トップの組織だけで満足するのが理想です。アプローチは利害関係者間の協力によるバランスであり、独立した監督機関は倫理的なデータ使用の原則の設定と、データ収集とその適用における透明性を確保することに貢献し、プライバシーを損なうことなく監督を強化します。

エマニュエル・ラセガは、パリ政治研究所の大学教授で、組織社会学、経済社会学、ネットワーク社会学を専門とし、講義や個人的な研究を通じて、この分野で最も重要な研究者の一人とみなされています。または、次のような集合的著作。「集合的現象: 法律事務所における仲間間の社会的メカニズム」(2001 年)、「知識のミクロ政治」。 ワークグループにおけるコミュニケーションと間接制御 (1992)、社会科学のためのマルチレベルネットワーク分析: 理論、方法、および応用 (共同 2016) – 経済組織における規約と構造: 市場、ネットワーク、および階層 (共同)。