L'effetto di feedback basati sulla struttura delle reti sociali nell'interazione mediata da computer

4inoltre descritti gli elementi che la contraddistinguono e i piø importanti indici e
misure che Łin grado di fornire.
Nel secondo capitolo definiremo il concetto e le principali caratteristiche della
Computer Mediated Communication e discuteremo il contributo che la SNA pu 
fornire, in particolare alla comunicazione mediata sincrona, tipologia di interazione
fino ad oggi mai analizzata tramite l analisi delle reti sociali.
Il terzo capito Ł dedicato al concetto di feedback, a un review del suo utilizzo e al
modo in cui, entro uno scenario di comunicazione mediata, esso pu essere
interpretato come un modo di aumentare la comunicazione. In questo senso, il
feedback diventa un prezioso strumento persuasivo in grado di modificare il
comportamento comunicativo dei membri di un gruppo.
L ultimo capitolo descrive PASION (Psychologically Augmented Social Interaction
Over Networks), il progetto europeo entro cui questo esperimento trova collocazione.
Verranno esposte le linee guida del progetto e il ruolo assunto dall Universit di
Padova. Infine, verr descritta la procedura sperimentale e i risultati ottenuti.
51. Social Network Analysis
1.1. Assunti base della Social Network Analysis
L’approccio nel quale questa tesi affonda le sue radici Ł quello della Social Network
Analysis (da qui in poi piø semplicemente SNA) o Analisi delle Reti Sociali. Come il
nome stesso suggerisce, la peculiarit di questo approccio Ł il fatto di focalizzarsi, a
differenza di altri approcci piø classici, non sul singolo individuo o altre unit sociali,
ma sulla relazione che intercorre tra queste singole entit . La SNA rappresenta, in
questo senso, un cambio di rotta rispetto all’approccio centrato sugli attributi dei
singoli individui, comune nelle scienze sociali, verso un tipo di analisi che possiamo
senza dubbio definire come strutturale.
L’assunto base della SNA Ł che ogni tipologia di aggregato sociale pu essere
rappresentato in termini di unit che compongono l’aggregato e relazioni tra queste
unit (Martino & Spoto, 2006). Quindi, ad essere oggetto di analisi non sono gli
individui e i loro attributi, bens le relazioni tra gli individui e la struttura sociale che
ne deriva. La rappresentazione di questa struttura sociale Łdefinita "social network".
Il vantaggio di questa rappresentazione Ł che permette l’analisi dei processi sociali
intesi come prodotto della relazione tra entit sociali. In questo approccio
strutturalista, l’elemento interessante non Ł piø costituito dagli attributi delle singole
unit , ma piuttosto dal modello delle relazioni che si vengono a instaurare (Garton,
Haythornthwaite & Wellman, 1997). Potremmo dire che:
"the social network approach provides ways for analysts to
think about social relationships that are neither groups nor
isolated duets. Instead of an either/or distinction between
group membership and social isolation, researchers can
bring to bear in their analysis a set of structural variables,
such as the density and clustering of a network, how
tightly it is bounded, and whether it is diversified or
constricted in its size and heterogeneity, how narrowly
specialized or broadly multiplex are its relationships, and
6how indirect connections and positions in social network
affects behavior." (Wellman, 1996, p. 1)
In un social network le unit , definite "attori sociali", possono essere di vario tipo
(persone, gruppi, computer, organizzazioni, nazioni, web-site, ecc.) e vengono
rappresentate come nodi. Le relazioni tra le unit , invece, vengono rappresentate
come connessioni (linee o frecce) tra i nodi del network. Anche le relazioni possono
ovviamente essere di varia natura, sia tangibile che intangibile (conoscenza, amicizia,
co-presenza, scambio economico o di informazioni, link a web-site, influenza
sociale, supporto ecc.) (Wellman, 1992). Riprenderemo in seguito la descrizione dei
principali elementi che caratterizzano un social network. Nel prossimo capitolo,
invece, cercheremo di capire meglio come Ł nata e su quali filoni si Ł sviluppata la
SNA.
1.2. La nascita e gli sviluppi della Social Network Analysis
Una disamina storica, seppur breve, del percorso che ha portato la SNA a diventare
uno degli approcci piø interessanti, sia dal punto di vista della ricerca, sia dal punto
di vista della sua applicazione pratica, ci permetter di comprendere a pieno e con
piø precisione gli elementi che la caratterizzano anche ai nostri giorni.
Possiamo iniziare dicendo, in accordo con Scott (1991), che le tre principali linee di
ricerca che hanno guidato i primi fondamentali passi della SNA, sono state portate
avanti rispettivamente da:
- Gli analisti sociometrici: a loro si deve l’utilizzo e lo sviluppo della teoria dei
grafi. I precursori in questo ambito sono sicuramente stati Jacob Moreno (1880-
1974), grazie all’ideazione della tecnica del sociogramma, e Fritz Heider (1896-
1988), noto per i suoi studi sull’equilibrio nelle triadi. Le loro idee furono portate
avanti da Frank Harary (1921-2005) e Dorwin Cartwright (-1988), i quali,
sfruttando l’allora recente teoria dei grafi sviluppata da Konig (1936),
individuarono in essa un potente strumento formale per l’analisi delle strutture
sociali. Harary (1969), ad esempio, estese la nozione di equilibrio, studiata da
7Heider (1958) nelle triadi, a gruppi piø ampi, scomponendo un grafo (un gruppo)
in differenti sottografi (sottogruppi) e analizzando le relazioni e l’equilibrio
all’interno dei singoli gruppi e tra gruppi diversi.
- La scuola di Harvard: i ricercatori di Harvard si sono inizialmente occupati di
studiare i modelli delle relazioni interpersonali e il concetto di  cl ique per poi
passare, dopo il 1970 allo sviluppo di modelli algebrici per la SNA. Intorno agli
anni Trenta e Quaranta, alcuni ricercatori di questa scuola dedicarono la loro
attenzione alla scomposizione dei grafi e all’individuazione delle singole strutture
che componevano ciascun grafo allo scopo di analizzarne le relazioni informali. I
leader di questo filone di ricerca furono W. Loyd Warner (1898-1970), a cui
dobbiamo l’introduzione del concetto di "clique" e di "intimal not-parental group"
(Warner & Lunt, 1941), e Eltan Mayo (1880-1949), noto per i suoi studi alla
centrale elettrica Hawthorne di Chicago e per l’ampio utilizzo e sviluppo che fece
dei sociogrammi. Fu, per , il professore di Harvard George Homans (1910-1989)
ad unificare in modo definitivo la sociometria di Moreno e le teorie di Warner e
Mayo. La scuola di Harvard ebbe un’importante svolta intorno agli anni Settanta,
soprattutto dal punto di vista teoretico e formale. Tra i protagonisti di questa
svolta ci fu sicuramente Harrison C. White, il quale, gi negli anni Sessanta, si
focalizz sugli aspetti formali della SNA e diede nuova linfa alla teoria dei grafi,
introducendo alcuni elementi provenienti dall’algebra dei semigruppi, allo scopo
di identificare le strutture presenti nei network non basandosi su categorie definite
a priori, ma sulle strutture emergenti dei ruoli. Di grande rilievo furono anche gli
studi di Mark Granovetter (1974) sull’importanza dei legami deboli di un network,
e di Barry Wellman (1942-), che cre un gruppo di respiro internazionale,
l’INSNA (International Network Society of Social Network Analysis) mirato alla
collaborazione tra tutti gli studiosi di SNA. Un apporto particolare fu quello di
Stanley Milgram (1933-1984), che svilupp un’originale teoria, quella dello
"small world phenomenon", allo scopo di determinare quanti passi (o legami)
sono necessari, in una popolazione ben definita, a fare in modo che due differenti
attori sociali possano entrare in contatto tra loro.
- La scuola di Manchester: il contributo degli antropologi di Manchester Ł
costituito dai fondamentali studi sulle strutture relazionali che caratterizzano le
8comunit tribali. Questi studiosi si dedicarono a mettere in luce la reale
configurazione delle relazioni derivante dal potere e dal conflitto tra gli individui,
in contrapposizione alla struttura sociale determinata dalle norme e dalle
istituzioni formalizzate dalla societ civile. Ad uno di loro, John Barnes (1918-),
si deve l’introduzione del termine "social network" (Barnes, 1954) e un importante
contributo allo sviluppo formale dell’analisi delle strutture sociali. Fu, dopo di lui,
Siegfried Nadel (1903-1956) a rilevare la necessit di un’analisi strutturale
piuttosto che di un’analisi meramente contenutistica (Nadel, 1957). Il principale
apporto di Nadel alla SNA Ł la nozione di "ruolo", considerato il fondamento
della vita sociale, e la comprensione dell’importanza di uno strumento algebrico
per l’analisidei ruoli. Infine, altro contributo essenziale della scuola di Manchester
alla SNA fu quello di Clayde Mitchell (1918-1995), che introdusse la
differenziazione tra network globale ed ego-centred network (o network locale) e
port avanti la riflessione su alcuni indici sociali (es. densit ) e la loro
interpretazione nella descrizione di un network.
Questa carrellata delle teorie che hanno portato alla nascita e allo sviluppo della SNA
evidenzia come, alla base del successo di questo approccio e delle sue potenzialit in
molteplici ambiti, ci sia il concetto fondamentale di interdisciplinarit ; la SNA non
esisterebbe senza il contemporaneo contributo di psicologi, antropologi, sociologi,
matematici, fisici ed economisti. Proprio la grande applicabilit e versatilit della
SNA Ł uno dei principali motivi di successo di questa metodologia che sviluppa
procedure per individuare modelli strutturali nei network, analizza come differenti
modelli di relazioni interagiscono tra loro, considera le implicazioni dei modelli
strutturali per le caratteristiche dei membri del network e studia l’impatto delle
qualit dei membri del network e delle loro relazioni sulla struttura sociale.
1.3. L applicazione della Social Network Analysis
Elencare tutti gli ambiti in cui la SNA Ł stata utilizzata sarebbe un lavoro lungo e
inadatto agli scopi di questa tesi, perci ci limiteremo a dare solo un assaggio di ci 
che la SNA ha saputo fare negli ultimi trent’anni. GiacchØ chi scrive questa tesi
9ambisce a diventare un futuro psicologo del lavoro, il suo interesse Ł primariamente
focalizzato sull’apporto che la SNA ha portato e potr portare nel prossimo futuro a
questa disciplina. I temi della psicologia sociale e del lavoro a cui la SNA ha potuto
dare un contributo notevole, sono numerosi (Hatala, 2006; Borgatti & Foster, 2003):
leadership (Sparrowe, Liden, Wayne et al., 1997; Brass & Krackhardt, 1999),
relazioni di potere (Cook, Emerson, Gillmore & Toshio, 1983; Cook, 1987;
Markovsky, Willer & Patton, 1988), turnover (Krackhardt & Porter, 1985; 1986), job
performance (Mehra, Kilduff & Brass, 2001; Leavitt, 1951; Sparrowe, Liden, Wayne
& Kraimer, 2001; Doving & Elstad, 2003), entrepreneurship (Renzulli, Aldrich, &
Moody, 2000), stakeholder relations (Rowley, 1997), knowledge utilization (Tsai,
2001), innovation (Agapitova, 2003; Perry-Smith & Shalley, 2003; Hargadon, 2005),
profit maximization (Burt, 1992), inter-firm collaboration (Jones, Hesterly &
Borgatti, 1997; Parker, Cross & Walsh, 2001; Cross, Borgatti & Parker, 2002; Joshi,
Labianca & Caligiuri, 2002); mobilit occupazionale (Breiger, 1981, 1990); social
support (Gottlieb, 1981; Lin, Woelfel & Light, 1986; Kaduschin, 1966); corporate
interlocking (Levine, 1972; Mintz & Schwartz, 1981; Mizruchi & Schwartz, 1987);
learning (Borgatti & Cross, 2003; Reffay & Chanier, 2000; Cross, Parker, Prusak &
Borgatti, 2001); consenso e influenza sociale (Doreian, 1981; Friedkin, 1986;
Friedkin & Cook, 1990; Marsden, 1990). Oltre a quelli appena elencati, non vanno
ovviamente dimenticati tutti gli altri ambiti disciplinari in cui la SNA sta giocando un
ruolo importante (Fischer, 2003), come l’epidemiologia (Morris & Kretzschmar,
1997), la biologia (Jeong & Tombor, 2000) e la fisica, solo per citarne alcuni. Due
parole in piø vanno spese per le applicazioni della SNA nelle scienze sociali
(Wellman, 1996): si Łdimostrato, ad esempio, il prezioso ruolo della SNA nel fornire
supporto interpersonale (Wellman, 1992), nell’organizzazione di rivoluzioni e altri
eventi politici (Tilly, 1984), nel canalizzare in flusso e la sistemazione degli
immigrati (Salaff, Fong & Wong, 1996) e nel connettere gruppi di lavoro distribuiti e
organizzazioni apparentemente indipendenti (Nohria & Eccles, 1992).
10
1.4. Approcci, metodi e misure utilizzati dalla Social Network
Analysis
Conclusa questa panoramica storica sulla nascita e gli sviluppi della SNA, Łgiunto il
momento di passare ad aspetti piø tecnici e di introdurre i principali elementi,
principi e misure che costituiscono questa metodologia.
1.4.1. Metodi di campionamento e identificazione di un network
sociale
Riprendiamo il concetto base di network che abbiamo gi dato in precedenza,
ovvero, molto semplicemente, un set finito di attori. La finitezza del campione Ł
dovuta, da un lato, alle necessit di ricerca degli analisti (es. un gruppo di lavoro, una
cooperativa di aziende, un particolare gruppo di persone che comunicano via chat,
ecc.), dall’altro, ai problemi di natura analitica che si avrebbero nel dover svolgere
un’analisi su una rete di dimensioni troppo elevate. Dunque, dato questo insieme
finito di attori, esistono diverse strategie per decidere come andare ad analizzare le
relazioni che emergono dal network. Va qui ricordato che non esiste un solo metodo
corretto di analisi, ma l’approccio migliore dipende, di volta in volta, dalla natura e
dagli scopi dell’investigazione che si vuole portare avanti (Hanneman & Riddle,
2005). Gli approcci utilizzabili sono principalmente quattro:
- Metodo "full network": richiede di raccogliere informazioni sulle relazioni che
ciascun attore intrattiene con ciascun altro attore del network. Si tratta, in pratica,
di condurre un censimento delle relazioni del network, piuttosto che un loro
campionamento rappresentativo. Dal momento che, nella sua applicazione piø
comune, vengono raccolte informazioni su tutte le relazioni tra ciascuna coppia di
attori (diade), il metodo full network fornisce una fotografia completa delle
relazioni di una popolazione definita. Questo approccio, tuttavia, pur fornendo
quantitativamente il massimo possibile di informazione, pu avere costi molto
elevati e pu comportare notevoli difficolt nel raccogliere, gestire e interpretare
una mole cos ampia di dati.
11
- Metodo "snowball" (Goodman, 1961; Erickson, 1978): si parte da un attore o da
un set di attori focali all’interno del network; viene poi chiesto a ciascuno di loro
di individuare tutte o alcune relazioni che ritengono di avere con altri attori;
quindi, secondo una procedura che Frank (1979) categorizza come "metodo a
catena", gli attori nominati, che non facevano parte del campione di partenza,
identificano, a loro volta, tutti o alcuni dei loro legami con altri attori; il processo
continua fino a quando si desidera o fino a quando non si Ł piø in grado di
individuare nuovi attori significativi all’interno del network. Questo metodo Ł
particolarmente utile nell’identificare particolari popolazioni (ad esempio, piccoli
set di attori che si trovano mescolati all’interno di popolazioni piø ampie), tuttavia,
presenta due principali criticit : in primo luogo, non Ł in grado di individuare gli
attori isolati, elementi spesso molto importanti ai fini dell’analisi della rete sociale;
secondariamente, anche in base al punto di partenza del campionamento, non c’Ł
garanzia di identificare tutti gli attori connessi in una determinata popolazione,
con il rischio di trascurare importanti sub-set di individui; esistono tuttavia alcuni
accorgimenti e principi che permettono di limitare queste problematiche.
- Metodo "ego-centric network" (incluse relazioni degli "alter"): in alcuni casi
non Ł necessario, come nel caso dello snowball, identificare il network completo
che si dirama da uno o piø attori focali. Un approccio alternativo permette di
iniziare con una selezione di attori focali (ego) e identificare i nodi cui essi sono
connessi (l’insieme di questi nodi Łdefinita "zona di ordine 1"); si procede poi per
passi successivi (per ogni passo k, k = 1, 2, 3, ..., abbiamo una zona di ordine
nuovo, denominata "zona di ordine k"), come nel caso dello snowball. Questo
approccio, sebbene non ci fornisca dati sulla popolazione nel suo complesso ricchi
come quelli forniti dai metodi precedenti, pu risultare molto efficace nel
raccogliere dati relazionali di piccoli network locali facenti parte di network piø
ampi. Gli svantaggi consistono nell’impossibilit di valutare alcune propriet del
network come, ad esempio, centralit ed equivalenza posizionale, mentre altre
propriet , come, ad esempio, la densit del network, sono ragionevolmente
ricavabili dall’applicazione di questo tipo di metodologia di campionamento.
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- Metodo "ego-centric network" (ristretto all’ego): mentre la metodologia
precedente offre un compromesso tra la considerazione per il network globale e
quella per il singolo attore, questa seconda forma di metodo ego-centric non tiene
in considerazione le relazioni degli attori connessi all’attore focale di partenza. In
altre parole, i dati ricavabili con questo metodo non sono affatto riconducibili a
dati riguardanti il network. Tuttavia, anche questa tipologia di campionamento ci
permette di fare predizioni su alcune strutture locali di un network, confrontando,
ad esempio, il numero di legami forti che ciascun ego ha con altri attori. Quello
che invece non Łpossibile fare sulla base dei dati forniti da questa metodologia, Ł
dire alcunchØsulla natura della macro-struttura del network nella sua globalit .
1.4.2. Il concetto di relazione
Passiamo dunque a definire in termini piø formali il concetto di relazione: dati due
insiemi, X e Y, una relazione tra X e Y Łciascun insieme di coppie ordinate in cui il
primo elemento della coppia appartiene a X e il secondo appartiene a Y. Le relazioni
sono caratterizzate da tre elementi:
- Contenuto: con contenuto ci si riferisce alla risorsa che viene scambiata tra una
coppia di attori. La sua natura pu essere estremamente variabile, sia essa di tipo
materiale o immateriale (es. amicizia, denaro, informazione, file, supporto
emotivo, ecc.).
- Direzione: una relazione pu essere diretta o indiretta. Un esempio del primo caso
pu essere quello di uno scambio di denaro; l’attore A fornisce del denaro a B, ma
non viceversa (la relazione avviene in una direzione, ma non nell’altra); in questo
caso la relazione Łasimmetrica. Un esempio del secondo caso pu essere, invece,
quello di una condivisione di una casa tra l’attore A e l’attore B (la relazione Ł
condivisa dai due attori e non c’Łuna direzionalit della stessa).
- Forza: il concetto di forza di una relazione si riferisce alla sua intensit e, come
ovvio, pu essere operazionalizzato in infiniti modi, in base al contesto in cui ci si