ISNT B&O HOORCOLLEGES
hoorcollege 1
belang cursus: netwerken beïnvloeden hele leven (onbewust) + theorieën en inzichten uit
sociale-netwerkenliteratuur breed inzetbaar + netwerkanalyse mogelijk al menselijk gedrag
in netwerkenonderzoek is er analyse om verschillende niveaus, afhankelijk van niveau
waar je zit spelen andere discussies: microniveau, mesoniveau en macroniveau
wat zijn netwerken? (soc: geheel van individuen (nodes/actors) en hun relaties (ties/edges))
laagste niveau: nodes (vertices), mensen/individuen/actoren & ties (edges), de verbindingen
tussen de nodes
basics van netwerken op verschillende niveaus > algemeen:
- (network) graph: weergave van netwerk met personen
- nodes, vertices: knooppunten (cirkels) in een graph, staat voor personen
- ties, edges: dyads/links, connecties tussen knooppunten in diagram
- directed en undirected ties: gerichte en ongerichte connectie
tie strength (Granovetter)
strong: emotioneel hechte, frequente, wederkerige relaties; familie/bff
weak: oppervlakkiger, minder frequent contact; collega/kennis > belangrijk voor toegang tot
nieuwe informatie, ideeën en kansen
5 lagen volgens Tubergen
- core network: ±5 personen, intieme kring, sterke emotionele band
- sympathy network: ±15 personen, regelmatig contact, minder intensiteit
- affinity network: ±50 personen, bredere groep bekenden, af en toe contact
- active network: ±150 personen (Dunbar’s number), aantal mensen met wie je
betekenisvol contact kan onderhouden
- total personal network: ±500-600 personen, iedereen die je kent en ooit contact mee
hebt gehad
microniveau: individuen (ego) en hun persoonlijke netwerken met connecties (alters),
netwerk maakt dingen mogelijk (hulpbronnen) en beperkt tegelijk (bv sociale controle)
mesoniveau: groepen/organisaties/gemeenschappen > structuur van netwerken (zoals
density; dichtheid, netwerk kan bv heel verbonden zijn), vraag is wat is de structuur van
netwerken en hoe zorgt dit voor (on)gewenste uitkomsten
macroniveau: grootschalige netwerken (stad) in de samenleving, ‘grote spelers’ die invloed
hebben op onze netwerken (big tech); als zij iets anders doen heeft het invloed op iedereen
simpele netwerken
directed: relatie heeft richting (A noemt B als vriend maar B niet per se A)
undirected: geen richting, relatie is wederkerig (naast wie zit je in de klas etc)
density
berekening: gerealiseerde ties/max mogelijke ties
max mogelijke ties = n2 – n (/2 bij undirected)
density in adjacency matrix:
aantal ‘1’ in tabel zijn gerealiseerde ties
bij max mogelijke ties moet dubbel aantal eraf
, ISNT B&O HOORCOLLEGES
wat doet de dichtheid van netwerken ertoe?
hoog: veel onderlinge connecties
- voordelen: sociale cohesie, solidariteit, vertrouwen, collectieve actie
- nadelen: sociale controle, minder individuele vrijheid
vb: amish gemeenschap, leven bepaald door strenge regel (traditionele kleding, ban op
technologie, scholen zonder ak/gs, veel sociale controle tkv individuele vrijheid,
rumspringa; rond 20e levensjaar besluiten om groep te verlaten of voor altijd blijven
laag: losse netwerken
- voordelen: creativiteit, diversiteit en meer autonomie
- nadelen: minder steun, lagere solidariteit
Christakis: how social networks predict epidemics
onderzoek door te letten op google searches om uitbraak van griep te constateren > uit
zoekgedrag mensen is constateerbaar of een griepepidemie uitbreekt
andere manier = netwerken gebruiken; mensen (nodes) hebben verschillende posities
binnen een netwerk, afhankelijk van centraliteit die ze hierbinnen hebben, hebben ze
meer/minder kans op besmetting.
bonding ties: versterken in-group (solidariteit, steun)
bridging ties: verbinden verschillende groepen of gemeenschappen > belangrijk voor
innovatie en toegang tot nieuwe bronnen
vb COVID19: door centrale bridging nodes te vaccineren (ipv alleen ouderen) had
verspreiding sneller beperkt worden > idee Christakis: netwerkinzichten (centrality)
gebruiken om infectiehaarden te voorspellen > dus eigenlijk bridging ties verwijderen
meeting opportunities
netwerken vormen zich niet willekeurig, ontmoetingsgelegenheden (Blau), je kunt geen
relaties aangaan met mensen die je nooit ontmoet (can’t marry Eskimo’s > none around)
the degree of influence (Christakis & Fowler)
gedrag verspreidt zich in golven door netwerken > invloed strekt zich uit tot drie graden:
vrienden, vrienden van vrienden etc.
effecten nemen exponentieel af (20% -> 4% -> 0.8%), bv vaccinatie of politieke attitudes
hoorcollege 2:
polarisatie: proces waarin tegenstellingen tussen groepen sterker worden > wij-zij denken
- issue/ideologische: verschillen in beleidsvoorkeuren en opvattingen (klimaat, migratie)
- affectieve: gevoelens van afkeer tegenover andere groep ongeacht inhoud meningen
- massa vs elite: polarisatie onder algemeen publiek/sl vs stellingname van politici die
steeds verder van elkaar zijn verwijderd (kan gw in organisatie > polarisatie in de top)
Iyengar: politieke polarisatie vooral affectief en gebaseerd op sociale identiteit niet op
ideologische verschillen
sociale identiteitsperspectief: politieke partij gezien als sociale groep waarmee
identificatie wordt gedaan, leidt tot in-group love en out-group hate > campagnes, media
en politieke communicatie versterken salience identiteit en maakt kloof groter. ook
sprake van hiërarchie aan identiteiten (bv vrouw)
identity salience: hoe belangrijker identiteit in context hoe sterker individuele attitudes
hoorcollege 1
belang cursus: netwerken beïnvloeden hele leven (onbewust) + theorieën en inzichten uit
sociale-netwerkenliteratuur breed inzetbaar + netwerkanalyse mogelijk al menselijk gedrag
in netwerkenonderzoek is er analyse om verschillende niveaus, afhankelijk van niveau
waar je zit spelen andere discussies: microniveau, mesoniveau en macroniveau
wat zijn netwerken? (soc: geheel van individuen (nodes/actors) en hun relaties (ties/edges))
laagste niveau: nodes (vertices), mensen/individuen/actoren & ties (edges), de verbindingen
tussen de nodes
basics van netwerken op verschillende niveaus > algemeen:
- (network) graph: weergave van netwerk met personen
- nodes, vertices: knooppunten (cirkels) in een graph, staat voor personen
- ties, edges: dyads/links, connecties tussen knooppunten in diagram
- directed en undirected ties: gerichte en ongerichte connectie
tie strength (Granovetter)
strong: emotioneel hechte, frequente, wederkerige relaties; familie/bff
weak: oppervlakkiger, minder frequent contact; collega/kennis > belangrijk voor toegang tot
nieuwe informatie, ideeën en kansen
5 lagen volgens Tubergen
- core network: ±5 personen, intieme kring, sterke emotionele band
- sympathy network: ±15 personen, regelmatig contact, minder intensiteit
- affinity network: ±50 personen, bredere groep bekenden, af en toe contact
- active network: ±150 personen (Dunbar’s number), aantal mensen met wie je
betekenisvol contact kan onderhouden
- total personal network: ±500-600 personen, iedereen die je kent en ooit contact mee
hebt gehad
microniveau: individuen (ego) en hun persoonlijke netwerken met connecties (alters),
netwerk maakt dingen mogelijk (hulpbronnen) en beperkt tegelijk (bv sociale controle)
mesoniveau: groepen/organisaties/gemeenschappen > structuur van netwerken (zoals
density; dichtheid, netwerk kan bv heel verbonden zijn), vraag is wat is de structuur van
netwerken en hoe zorgt dit voor (on)gewenste uitkomsten
macroniveau: grootschalige netwerken (stad) in de samenleving, ‘grote spelers’ die invloed
hebben op onze netwerken (big tech); als zij iets anders doen heeft het invloed op iedereen
simpele netwerken
directed: relatie heeft richting (A noemt B als vriend maar B niet per se A)
undirected: geen richting, relatie is wederkerig (naast wie zit je in de klas etc)
density
berekening: gerealiseerde ties/max mogelijke ties
max mogelijke ties = n2 – n (/2 bij undirected)
density in adjacency matrix:
aantal ‘1’ in tabel zijn gerealiseerde ties
bij max mogelijke ties moet dubbel aantal eraf
, ISNT B&O HOORCOLLEGES
wat doet de dichtheid van netwerken ertoe?
hoog: veel onderlinge connecties
- voordelen: sociale cohesie, solidariteit, vertrouwen, collectieve actie
- nadelen: sociale controle, minder individuele vrijheid
vb: amish gemeenschap, leven bepaald door strenge regel (traditionele kleding, ban op
technologie, scholen zonder ak/gs, veel sociale controle tkv individuele vrijheid,
rumspringa; rond 20e levensjaar besluiten om groep te verlaten of voor altijd blijven
laag: losse netwerken
- voordelen: creativiteit, diversiteit en meer autonomie
- nadelen: minder steun, lagere solidariteit
Christakis: how social networks predict epidemics
onderzoek door te letten op google searches om uitbraak van griep te constateren > uit
zoekgedrag mensen is constateerbaar of een griepepidemie uitbreekt
andere manier = netwerken gebruiken; mensen (nodes) hebben verschillende posities
binnen een netwerk, afhankelijk van centraliteit die ze hierbinnen hebben, hebben ze
meer/minder kans op besmetting.
bonding ties: versterken in-group (solidariteit, steun)
bridging ties: verbinden verschillende groepen of gemeenschappen > belangrijk voor
innovatie en toegang tot nieuwe bronnen
vb COVID19: door centrale bridging nodes te vaccineren (ipv alleen ouderen) had
verspreiding sneller beperkt worden > idee Christakis: netwerkinzichten (centrality)
gebruiken om infectiehaarden te voorspellen > dus eigenlijk bridging ties verwijderen
meeting opportunities
netwerken vormen zich niet willekeurig, ontmoetingsgelegenheden (Blau), je kunt geen
relaties aangaan met mensen die je nooit ontmoet (can’t marry Eskimo’s > none around)
the degree of influence (Christakis & Fowler)
gedrag verspreidt zich in golven door netwerken > invloed strekt zich uit tot drie graden:
vrienden, vrienden van vrienden etc.
effecten nemen exponentieel af (20% -> 4% -> 0.8%), bv vaccinatie of politieke attitudes
hoorcollege 2:
polarisatie: proces waarin tegenstellingen tussen groepen sterker worden > wij-zij denken
- issue/ideologische: verschillen in beleidsvoorkeuren en opvattingen (klimaat, migratie)
- affectieve: gevoelens van afkeer tegenover andere groep ongeacht inhoud meningen
- massa vs elite: polarisatie onder algemeen publiek/sl vs stellingname van politici die
steeds verder van elkaar zijn verwijderd (kan gw in organisatie > polarisatie in de top)
Iyengar: politieke polarisatie vooral affectief en gebaseerd op sociale identiteit niet op
ideologische verschillen
sociale identiteitsperspectief: politieke partij gezien als sociale groep waarmee
identificatie wordt gedaan, leidt tot in-group love en out-group hate > campagnes, media
en politieke communicatie versterken salience identiteit en maakt kloof groter. ook
sprake van hiërarchie aan identiteiten (bv vrouw)
identity salience: hoe belangrijker identiteit in context hoe sterker individuele attitudes
