Il digitale applicato alla Social Network Analysis

di Stefano Giovannini

L’analisi delle reti sociali è una metodologia di ricerca sviluppata negli Anni ’30 che consente d’individuare le relazioni costitutive di sistemi complessi basati su rapporti interpersonali. Usata soprattutto nelle scienze sociali e nel management, è oggi effettuata con appositi strumenti digitali, come nella ricerca per PTSCLAS della Prof.ssa Mariagrazia Fanchi, in collaborazione con il Prof. Matteo Tarantino e la Dott.ssa Gaia Amadori, volta all’identificazione degli attori di maggior impatto territoriale nell’ambito di Matera 2019 Capitale Europea della Cultura.

I dati di partenza, relativi ai contratti stipulati fra project leader e fornitori nell’ambito dei vari progetti, sono stati forniti dal cliente in formato di foglio elettronico.  Quindi il Prof. Tarantino li ha puliti e rielaborati usando specifici pacchetti del linguaggio di programmazione Python 3, che consente di operare su grandi quantità di dati e restituirli in formati compatibili con MS Excel, onde poterli esplorare comodamente. MS Excel può essere un ottimo strumento per visualizzare l’esito delle analisi, data la sua interfaccia user-friendly, mentre non è in grado di svolgere analisi big-data, come quelle necessarie alla ricerca in questione.

La fase di social network analysis, effettuata in collaborazione con la Dott.ssa Amadori, è stata inserita a valle della pulitura dei dati. I ricercatori hanno scelto di condurla tramite Gephi, un FOSS di visualizzazione delle reti capace di mostrare, tramite l’algoritmo ForceAtlas2, il processo di spazializzazione, quindi i network in forma di mappa. Ciò consente d’individuare facilmente i rapporti centro-periferia nella distribuzione del network. Nella fattispecie si è evinta la normale disposizione per cui i nodi più periferici sono meno influenti, cioè hanno meno collegamenti. Al contrario, il nucleo è apparso costituito da pochi nodi molto interconnessi.

Esaminiamo ad esempio la seguente mappa, raffigurante i fornitori extra-lucani:

Come prevedibile, i maggiori sono quelli del Sud (60%), segnalati in arancione. Seguono quelli del Nord-Ovest (9,43%), in azzurro. I cerchi neri rappresentano i progetti. I collegamenti tra i nodi sono pesati in base alle classi d’importo e più sono rossi più l’importo rappresentato è alto.

Se si prendono in considerazione i fornitori della Basilicata in rapporto a quelli esterni, si ottiene la seguente raffigurazione:

In arancione sono i fornitori lucani (47%), in viola gli altri. Per i cerchi neri e i collegamenti vale il suddetto. Questa visualizzazione permette di esercitare interpretazioni quali “vediamo come i fornitori che hanno attivato il maggior numero di contratti siano collocati al centro dei grafi attorno a progetti che hanno funzionato da hub (come Mamma Mia!, Blockbuster, Gardentopia) e siano lucani (colore arancio)” (cit. dal rapporto di ricerca).

Studiando la dipendenza dei progetti dai fornitori, riportiamo la seguente figura, nella quale notiamo che “I progetti presentano una geografia a stella, per cui non sembra esserci un nodo aggregatore che influenza gli altri, suggerendo piuttosto che ognuno abbia funzionato in modo autoreferenziale” (cit. dal rapporto di ricerca):

In verde sono visualizzati i fornitori, in viola i progetti, la cui grandezza dipende dal numero e dal peso dei contratti in entrata.

Per evidenziare l’impatto finanziario dei progetti, è stata realizzata la seguente mappa:

In verde i fornitori, in viola i progetti, in giallo i project-leader. La grandezza dei nodi è proporzionale al numero di contratti ed al loro importo.

La SNA digitale si dimostra dunque un utile strumento per l’analisi delle reti, che può beneficiare di specifici software atti alla visualizzazione degli output.