Analiza sieci społecznych jako źródło wiedzy o czynnikach ryzyka dla funkcjonowania organizacji

• Autorzy: Jakub Swacha

Warianty tytułu

Social Network Analysis as a Source of Knowledge on Risk Factors for Organization's Functioning

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Analiza sieci społecznych (Social Network Analysis - SNA) to narzędzie badawcze, umożliwiające mapowanie i analizę relacji zachodzących pomiędzy członkami organizacji1. Celem niniejszego artykułu jest wykazanie, że może zostać ona wykorzystana jako źródło wiedzy o czynnikach ryzyka dla prawidłowego funkcjonowania organizacji. Jakkolwiek powiązania w sieciach społecznych mogą opierać się na dowolnym kanale komunikacji, w niniejszym artykule, ze względu na łatwość gromadzenia i przetwarzania danych, skupiono się na analizie sieci opartej na wymianie poczty elektronicznej. Jest to podejście uzasadnione, gdy poczta elektroniczna jest podstawowym kanałem komunikacji w organizacji, jak ma to miejsce w konsorcjum opisanym w zamieszczonym w dalszej części niniejszego artykułu studium przypadku. (fragment tekstu)

EN

In this paper we describe how Social Network Analysis can be a source of knowledge on risk factors for organization's functioning. We list eight typical risk factors and propose a practical solution, based on e-mail exchange analysis using our own software designed for this purpose, capable of identifying them in social networks. (author's abstract)

Słowa kluczowe

PL

Ryzyko; Wiedza; Społeczne środowisko konsumenta; Analiza sieciowa

EN

Risk; Knowledge; Social environment of the consumer; Network analysis

• Czasopismo: Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego. Ekonomiczne Problemy Usług
• Rocznik: 2011
• Numer: nr 68 Drogi dochodzenia do społeczeństwa informacyjnego : stan obecny, perspektywy rozwoju i ograniczenia. T. 2
• Strony: 565--572

Twórcy

autor

Jakub Swacha

• Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa w Gorzowie Wielkopolskim

Bibliografia

• Bird Ch., Gourley A., Devanbu P., Gertz M., Swaminathan A.: Mining email social networks, Proceedings of the 2006 International Workshop on Mining Software Repositories, ACM, Shanghai 2006.
• Cross R., Parker A., The Hidden Power of Social Networks. Understanding How Work Really Gets Done in Organizations, Harvard Business School Press, Boston 2004.
• Guimerà R., Danon L., Dìaz-Guilera A., Giralt F., Arenas A.: Self-similar Community Structure in Organizations, arXiv:cond-mat/0211498v1, 2002.
• Laclavik M., Kvassay M., Dlugolinsky S., Hluchy L.: Use of Email Social Networks for Enterprise Benefit, International Workshop on Computational Social Networks, International Conference on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology, IEEE/WIC/ACM, Toronto 2010, http://laclavik.net/publications/ email_SN_final_poster4.pdf
• MacLean D., Hangal S., The S. K., Lam M. S., Heer J.: Groups Without Tears: Mining Social Topologies from Email, Proceeding of the 15th International Conference on Intelligent User Interfaces, ACM, Palo Alto 2011.
• Mitchell T., Wang S., Huang Y., Cheyer A.: Extracting Knowledge about Users' Activities from Raw Workstation Contents, Proceedings of the 21st National Conference on Artificial Intelligence - vol. 1, AAAI, Boston 2006.
• Perer A., Smith M. A.: Contrasting portraits of email practices: visual approaches to reflection and analysis, AVI '06: Proceedings of the working conference on Advanced visual interfaces, ACM, New York 2006.
• Stępka P., Subda K.: Wykorzystanie analizy sieci społecznych (SNA) do budowy organizacji opartej na wiedzy, "E-mentor" 2009, nr 1(28), http://www.e-mentor. edu.pl/ artykul/index/numer/28/id/618
• Studer M., Müller N.S., Ritschard G.: Understanding the KDE Social Structure through Mining of Email Archive, 2nd Workshop on Public Data about Software Development, Third International Conference on Open Source Systems, IFIP, Limerick 2007, http://mephisto.unige.ch/pub/publications/gr/wopdasd_st uder_et_ all_full.pdf
• Tyler J.R., Wilkinson D.M., Huberman B.A.: Email as spectroscopy: automated discovery of community structure within organizations, Communities and technologies, Kluwer, Deventer 2003.
• van Alstyne M., Zhang J.: EmailNet: A System for Automatically Mining Social Networks from Organizational Email Communication, NAACSOS Conference 2003 Proceedings, CASOS, Pittsburgh 2003, http://www.casos.cs.cmu.edu/ events/conferences/2003/proceedings/day1.zip
• Wellman B.: Computer Networks As Social Networks, "Science" 2001, 293.