Июль 2010

В. как это анализ социальной сети, используемых в исследованиях открытым исходным кодом?

А. социальные сети анализ (СНС) может использоваться для изучения онлайновых сообществ, включая команды разработчиков программного обеспечения (F/убыток) свободный/libre открытым исходным кодом. СНС методы обеспечивают понимание этих общин и позволяют исследователям делать прогнозы на основе этих выводов. Они могут использоваться для моделирования характера и форм взаимодействия, которые могут быть использованы при прогнозировании поведения группы, доверия, знаний и распространения информации (Crowston соавт, 2010). СНС можно также использовать делать прогнозы о других типах сетей, отличных от чисто социальных сетей, таких, как сети на основе связей между артефактов кода.

В этой статье мы ответить на вопрос использования СНС для изучения открытым исходным кодом. Мы начнем с описания социальных сетей и как они могут быть деконструкции для изучения связей между сущностями внутри них. Далее мы обсуждаем социальные сети в общинах F/потери и описать, как СНС дает понимание различных действующих лиц и групп, действующих в рамках сети. И наконец мы предоставляем обзор общих СНС мер, используемых для изучения открытым исходным кодом, в том числе примеры использования предоставлять информацию о F/потери общин.

Социальные сети

Социальная сеть состоит из отдельных лиц или организаций, которые связаны. Его можно рассматривать как сеть узлов и ссылок, где узлы являются субъектами (например, отдельные лица или организации) и ссылки представляют собой какие-то связи между субъектами. Это соединение может представлять различные связи, такие, как принадлежность или членство в Организации, зависимость, социальные отношения, поток информации или взаимодействий (Crowston соавт, 2010). Все эти типы связей могут быть представлены в одной сети, которые можно проиллюстрировать графически. Например на рисунке 1 показывает разработчикам и их связь с несколькими проектами, где актеры, такие как проекты и разработчики представлены в виде узлов и взаимодействия разработчиков и связи с проектами представлены в виде связей.

Рисунок 1. Социальная сеть *

Изображение: february11_ailapperuma1.png

* Адаптировано из Майкл Вайс (2010, «SYSC5801: Открытым исходным кодом бизнес, «Карлтонский университет).

В этом примере разработчики связаны, если они принадлежат к же проекту и проекты связаны, если разработчик работает по обоим проектам. Даже с только два типа связей как показано на рисунке 1 (т. е, разработчик проекта отношения и отношения проекта), сеть может быстро стать трудно анализировать. Анализ улучшена путем моделирования программист разработчик галстуки и проектами как два различных социальных сетей, как показано на рисунке 2. Проекты P1 и P2 связаны, потому что разработчик D2 (с рис. 1) участники обоих проектов. Аналогично разработчик D1 имеет отношение к разработчику D2 потому, что они оба работают над проектом P1. Кроме того, разработчик D2 и D3 связаны потому, что они работают вместе над проектом P2.

Рисунок 2. Разбирая социальная сеть *

Изображение: february11_ailapperuma2.png

* Адаптировано из Майкл Вайс (2010, «SYSC5801: Открытым исходным кодом бизнес, «Карлтонский университет).

СНС анализирует отношения между этими субъектами, характеристики этих отношений и их влияние на актеров. Он предоставляет средства для формализации процессов и социальных свойств путем предоставления тестируемых моделей социальных концепций. СНС используется для изучения взаимоотношений между людьми, группами, организациями и другими социальными субъектами, включая отношения в общинах F/потерь.

F/потеря сообществ и социальных сетей

F/потеря общины демонстрируют свойства социальных сетей в том, что они состоят из актеров, которые связаны с некоторыми взаимозависимостью. Исследователи использовали методы СНС для понимания динамики таких общин. Например Мадей и коллеги (2004) изучали почти 60 000 F/потери проектов под эгидой SourceForge и применяет меры СНС для обнаружения наличия определенных свойств социальных сетей в сообществе разработчиков SourceForge. Они обнаружили, SourceForge сообщества показали свойства быть социальной сети в том, что: i) он имеет концентратор актеров, которые являются ключевыми для потока информации в сети, а также связать отдельные части сети вместе; и ii) это самоорганизующаяся система, которая формирует «модели подключения, которые выходят из снизу вверх процесса на основе местных взаимодействий.»

Использование СНС в open source не только людей или проектов как актеры в сети. Нгуен и коллеги (2010) смоделированный проект Eclipse как Сеть зависимостей пакетов программного обеспечения и использовать различные меры анализа сети для прогнозирования сбоев после их освобождения в проектах Eclipse.

Контексты для сна

Анализ социальной сети дает нам понимание различных ролей и групп в сети. Большинство исследований задает следующие вопросы:

  1. Кто являются информационные узлы внутри сети и который мосты различные группы кластеров вместе?

  2. Кто имеет важное значение в сети и кто имеет влияние на сеть?

  3. Каков уровень активности в сети?

  4. Где в сети существует необходимость совершенствования коммуникации?

Чтобы ответить на эти вопросы, особенно важно определить типы субъектов. Некоторые актеры занимают привилегированные позиции в сети, что позволяет им иметь большее влияние на сеть или ранее осведомленности о новой информации по отношению к другим членам сети. Например в исследовании распространения вируса H1N1, Христакис и Фоулер (2010), показало, что мониторинг здоровья основных действующих лиц (а не обычный подход мониторинга случайной выборки из населения), здравоохранения специалисты могут обнаружить распространение вируса до до 16 дней в центре актеров, чем среди населения в целом. Определение основных действующих лиц позволит организациям, участвующим в проектах F/потери, быстрее и более точно реагировать на изменения в сообществе.

Еще одной областью, где важное значение имеют исследования от СНС является организационных слияний. При объединении организаций, проблемы возникают при объединении официальных структур операций. Существует также вопрос об объединении различных корпоративных культур. Культуры создаются, поддерживается и обмен на основе взаимодействия между людьми в сети. Сразу после слияния новая организация состоит из двух практически отдельных социальных сетей. Если социальные сети Организации остаются отдельными, так будет их культуру и поток общения между людьми. Таким образом усилия на раннем этапе должны быть направлены на выявление основных действующих лиц и объединения сетей. Для отслеживания хода выполнения слияния, снимки всей организации сети следует в различные моменты времени для измерения связанность сети и где остаются пробелы.

СНС меры

Для изучения F/потерь общины были использованы следующие меры СНС:

1. промежуточности центральное значение: Эта мера определяет информационные узлы в сети, которые действуют для моста или «склеить» разные части сети, которые иначе были бы друг от друга (Мартинес-Ромо соавт., 2008).

Мадей и коллеги (2004) используется промежуточности центральное значение для изучения F/потери проектов, размещенных на SourceForge. Исследование смоделирован сообщества разработчиков как сети сотрудничества. Исследование показало, что «стержень» или концентратор разработчики играют центральную роль в объединении сообщества фрагментирован разработчиков в сообществе F/потери.

Мартинес-Ромо и коллеги (2008) используется промежуточности центральное значение для измерения позиции руководства разработчика в исследовании участия компании в проект с открытым исходным кодом. Они показали, что актеры с высокими значениями промежуточности центральную роль на пути, которые предоставляют возможности для других, даже если они не подключены непосредственно к тем, с использованием возможностей. Путем выявления лидеров и контроллеры информации в сети, исследование удалось показать, что сотрудники компании занимают руководящие должности с низкой степенью оборота.

2. собственной вектор Центральная роль: Эта мера определяет позиции значения и влияния в сети. В исследовании компании участие в проект с открытым исходным Мартинеса-Ромо и коллеги (2008) используется эта мера для идентификации разработчиков высокого влияния. Нгуен и коллеги (2010) используется собственной вектор центральной роли в качестве компонента меры для выявления сбоев после их освобождения в проекте Eclipse.

Промежуточности центральную роль и eigvenvector центральной роли определяют различные формы лидерства в сети. Промежуточности центральное значение определяет информационные узлы; центральное значение собственной вектор определяет узлы, которые имеют влияние на сеть. Мартинес-Ромо и коллеги (2008) показал, что это труднее, чтобы получить позиции влияния, чем стать центром информации.

3. Координация степень: это мера способности вершины обмена информацией. Это показывает способность узла получать информацию из сети и сбора информации о деятельности в проекте (Мартинес-Ромо соавт., 2008).

Мартинес-Ромо и коллеги (2008) используется координации степень для определения роли компании в проект с открытым исходным кодом. Они обнаружили, что периодически, на основе времени релизов кода повышенную активность разработчиков больше, чем функция кода освобождает. Используя несколько иной мерой, координации средняя степень, исследования нашли фазы в котором структура сети была эффективной и когда он не был. Сравнивая, что с уровнем корпоративного участия, исследование показало, что Корпоративное участие в F/потеря проектов приведет к более эффективному развитию, но только, если компании и F/потери сообщества сотрудничать в усилиях по развитию. Там было меньше активности, когда нет никакого корпоративного участия или когда компания не решили привлечь сообщество F/потери.

Выводы

СНС предусматривает комплекс мер, хорошо подходит для анализа сетей, включая общины F/потери и другие виды онлайновых сетей. Это позволяет исследователям визуализировать отношения внутри сложных сетей и обеспечить понимание этих общин.

Рекомендуемое чтение

Подробный анализ использования СНС мер в области изучения онлайновых сообществ, включая ограниченность этого подхода и рекомендации для исследователей см.

  • «Действительность вопросы использования социальной сети анализа для изучения онлайновых сообществ», Кевин Crowston, Джеймс Howison и Андреа Wiggins (2010)

Доля этой статьи:

Цитируете эту статью:

Оцените содержание: 
4 голоса были поданы с средний балл 5 звезд

Комментарии

Очень детальное изучение. Хорошая работа авторов.

Добавить новый комментарий

Обычный текст

  • Теги HTML не разрешены.
  • Адреса электронной почты и адреса страниц включите в ссылки автоматически.
  • Строки и параграфы переносятся автоматически.