Die Modellierung multipler Beziehungen in sozialen Netzwerken

Die Modellierung multipler Beziehungen in sozialen Netzwerken

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Anonim

von Columbia Business School

Eine Studie der Columbia Business School von Prof. Asim Ansari, William T. Dillard, Professor für Marketing, Marketing und Oded Koenigsberg, Barbara und Meyer Feldberg, Juniorprofessor für Marketing, zusammen mit Florian Stahl, Assistenzprofessor, Department of Business Economics, Universität erstellt Modelle, die erkennen und vorhersagen, wie sich in sozialen Netzwerken mehrere Beziehungen bilden. Die Studie wurde kürzlich im Journal of Marketing Research veröffentlicht .

Die Forscher stellten fest, dass häufig mehrere unterschiedliche Arten von Beziehungen zwischen Benutzern desselben Netzwerks auftreten und dass vorhandene Modelle, die erklären, wie sich Beziehungen in einem Netzwerk bilden, diese Unterschiede nicht berücksichtigen. Wenn sich beispielsweise Personen über Netzwerke miteinander verbinden, erfolgt die Verbindung über mehrere Beziehungen. Online können zwei Facebook-Benutzer "Freunde" sein, aber nicht regelmäßig direkt miteinander kommunizieren. Ein Benutzer, der ein Profil eines anderen kommentiert oder auf andere Weise aktiv kommuniziert, repräsentiert eine andere Art von Beziehung im Netzwerk. Offline bestehen auch mehrere Beziehungen, z. B. wenn Mitarbeiter in verschiedenen Abteilungen einer Organisation unterschiedliche Aufgaben ausführen (z. B. Marketing und Betrieb), aber dennoch miteinander interagieren. Die Forscher wollten wissen, ob die Bildung einer Art von Beziehung in einem Netzwerk Verbindungen über andere Arten von Beziehungen vorhersagen kann.

Die Professoren entwickeln einen integrierten statistischen Rahmen, um gleichzeitig die Konnektivitätsstruktur mehrerer Beziehungen unterschiedlicher Art auf einer gemeinsamen Gruppe von Akteuren zu modellieren. Sie verwenden hierarchische Bayes'sche Methoden zur Schätzung und veranschaulichen ihr Modell mit zwei Anwendungen: Die erste Anwendung verwendet ein sequenzielles Kommunikationsnetzwerk zwischen Managern, die an neuen Produktentwicklungsaktivitäten beteiligt sind, und die zweite ein soziales Online-Netzwerk von Musikern. Die Forscher modellierten sowohl direkte (eine Beziehung mit einem eindeutigen Absender und Empfänger) als auch ungerichtete Beziehungen (wie eine Zusammenarbeitsbeziehung), um zu beweisen, wie unterschiedliche Beziehungen innerhalb eines gemeinsamen Rahmens gemeinsam modelliert werden können. In Bezug auf Mehrfachbeziehungen kann der von den Forschern erstellte statistische Rahmen auch gewichtete und ungewichtete Beziehungen erfassen.

In Bezug auf soziale Netzwerke im Internet konzentrierten sich die Forscher auf eine Schweizer Website für soziale Netzwerke für Musikkünstler, auf der drei Arten von Beziehungen untersucht wurden: individuelle Freundschaften zwischen Künstlern; Beziehungen, die auf Kommunikation oder Informationsaustausch beruhen, wie direkte Nachrichten oder Kommentare zu bevorstehenden Konzerten; und Künstlerdownloads von Musik anderer Künstler. Sie stellten fest, dass gemeinsame Faktoren die Wahrscheinlichkeit der Bildung jeder dieser Beziehungen bestimmten, einschließlich der geografischen Nähe der Benutzer. die Online- im Gegensatz zur Offline-Popularität von Künstlern; und ob die Benutzer eine Identität als einzelner Künstler oder als Teil einer Band teilten. Diese Faktoren hingen mit dem Bestehen einer Beziehung und ihrer Stärke zusammen. Je mehr Nachrichten beispielsweise zwei Benutzer aneinander senden, desto stärker ist die Verbindung zwischen ihnen.

In Bezug auf die Vernetzung am Arbeitsplatz maßen die Forscher die Auswirkungen von Eingriffen in ein Netzwerk, indem sie sich auf das kleine Netzwerk eines Unternehmens aus verschiedenen Gruppen von Managern konzentrierten - wie Forschung und Entwicklung, Marketing und Betrieb -, die an der Entwicklung eines neuen Produkts beteiligt waren . Diese Manager wurden in eine gemeinsame Einrichtung verlegt, in der Forscher die Art und Stärke der Beziehungen zwischen Managern aus verschiedenen Abteilungen vor und nach der Intervention untersuchten. Das Modell sagte genau voraus, welche Beziehungen sich basierend auf gemeinsamen Merkmalen bilden würden, und sagte die Auswirkungen von Eingriffen auf Beziehungen im Netzwerk voraus.

Die Forschung hat mehrere Anwendungen für Marketing-Manager, Kundenbetreuer und Direktvermarkter. Diese Forschung kann helfen, einflussreiche Benutzer in einem Netzwerk zu identifizieren und auf diese abzuzielen, Netzwerkbeziehungen vorherzusagen und das Verständnis der Netzwerkstruktur zu verbessern. Dies kann dazu beitragen, das Mundpropaganda-Marketing oder das Informationsübertragungspotenzial eines bestimmten Netzwerks besser zu nutzen. Darüber hinaus können Betriebsleiter dieses Modell verwenden, um die Sozial- und Kommunikationsstruktur ihres Organisationsnetzwerks besser zu verstehen, was zu Lösungen für mehr Effizienz und Produktivität bei den Mitarbeitern führen kann. Während die Anwendungen der Studie kleine Netzwerke betrafen, haben neuere Untersuchungen gezeigt, dass Online-Netzwerke zwar Millionen von Mitgliedern haben können, die Communitys in solchen Netzwerken jedoch relativ klein sind und ungefähr 100 Mitglieder umfassen. Dies impliziert, dass sehr große Netzwerke unterteilt werden können Cluster von eng verbundenen Gemeinschaften, und wenn solche Gemeinschaften identifiziert werden, kann ihr methodischer Rahmen für solche Gemeinschaften verwendet werden, um die Art der Verknüpfungen innerhalb dieser Untergemeinschaften besser zu verstehen.