Graph Commons Hakkında


Graph Commons, kişiler, kurumlar, ya da kavramlar arasında ilişkiler kurarak kolektif 'ağ haritası' yapmayı, paylaşmayı, ve anlamlandırmayı sağlamak için geliştirilmektedir.


Graph Commons ile şunları yapabilirsiniz:
* İlgilendiğiniz konuları, ağları, ya da kişileri takip ederek kişiselleştirilmiş bir kaynak yaratabilirsiniz
* Kendiniz ağ haritaları yaparak ya da uzmanlarla beraber çalışarak bir konu hakkında etraflı bilgi edinebilirsiniz
* Bağlantılar kurarak bildiklerinizi başkalarıyla paylaşabilirsiniz
* İçinde olduğunuz ağları ya da ilgilendiğiniz konulara dair ağları tarayabilirsiniz

Graph Commons Burak Arıkan ve Cenk Dölek tarafından geliştirilmektedir.

Ağ Haritalama


Ne bağlantı var? sorusuyla başlıyor ağ haritalama. Düğümler insan, organizasyon, ya da kavram olabilirken; noktalar arası çizgiler de birer ilişki temsil eder. Genel olarak bir ağı oluşturan ilişki kategorileri şunlardır:
  • İletim Ağları – Bağlantı akımdır. Bir şey gerçekten akar. Su akar, elektrik akar, para akar, haber akar... Genelde fizikseldir ve bir boruyu keser gibi kesilebilir.

  • Etkileşim Ağları – Bağlantı bir olaydır. Belli bir zamanda olur. Email atmak, alış veriş yapmak, beraber çalışmak, beraber sergi yapmak... Bir temas anında gerçekleşir.

  • Atfetme Ağları – Bağlantı bir ilişkinin ifade edilmesidir. O benim arkadaşım, şu bunu seviyor, bu ona güveniyor... Sadece belirtildiğinde görülebilir.

  • Üyelik Ağları – Bağlantı bir gruba ya da kategoriye dahil olmaktır. Aynı okuldayız, aynı dernek üyesiyiz, aynı kategorideki ürünler, ortak yönetim kurulu üyeleri üzerinden bağlı kurumlar... Benzerlik ya da farklılık üzerinden bağlılık.


Ağ nereden başlar? en çok sorulan sorulardandır. Haritasını yapmak istediğiniz ilişkiyi belirledikten sonra, aklınıza gelen ilk aktörlerden başlayıp, adım adım ağı örersiniz.

Ağ nerede durur? diğer sıkça sorulan bir sorudur, özellikle zaten her şey her şeye bağlı diye düşünüyorsanız. Ağ haritasına tanımlayıcı bir başlık koymak ve sadece kuvvetli ilişkileri haritaya eklemek ağın kapsamını belirlemede yardımcı olur.

Bağlantı ağırlığı ağ haritasının oluşumunu dramatik olarak etkiler. Bir bağlantının ağırlığı etkileşim frekansı, arada değiş tokuş edilen malzeme miktarı, bir sosyal ilişkinin tarafları arasında algılanan yoğunluğu, iletişimin maliyeti, ya da bunların birleşimlerinden gelebilir. Güçlü ilişkiler bağladıkları aktörleri haritada birbirine yakınlaştırır ve sıklaşmış kümeler ortaya çıkarır. Güçlü bağlantı olan ağlarda geçirgenlik zayıf bağlı ağlara göre daha yüsektir.

Beraber ağ haritası yapmak daha zengin ve tamamlanmış ağlar ortaya çıkarır, ayrıca beyin fırtınası için idealdir. Graph Commons beraber ağ haritası yapmayı sağlayarak, siz görsel bir diyalog yaparken, ağları oluşturur.

Ağ Analizi


Herhangi bir karmaşık sistemi ağ haritalaması ile analiz ettiğimizde daha önce farkında olamadığımız yeni bilgiler keşfederiz. Karmaşayı somutlaştırarak iletişimi iyileştiririz. Harita üzerinde parmakla gösterilebilecek somut referanslar ile yön bulmayı kolaylaştırırız. Ağ analizine merkezi aktörleri hesaplayarak başlanır. Bu bize farklı rolleri ve gruplaşmaları gösterir. Kimler en merkezi, kimler fikir lideri, kimler köprü, kimler izole, nerede kümeleşmeler var, kümelerin merkezinde kimler var, çeperinde kimler var? Altı ağ ölçüsü bize ağ hakkında somut görüş geliştirmemizi sağlar.
  • Merkeziyet – Önemli merkezlerin ve bağlantıların yerlerini saptarız. Örneğin bir ağda bazı aktörler diğerlerine göre daha güçlü olabilir. Ağdaki merkez aktörleri saptamak, onları önem sırasına sokar, dolayısıyla bir hareket yapılırken nereden başlanacağını nasıl ilerleneceğini gösterek taktikleri daha efektif uygulamamızı sağlar. Merkeziyet sadece bir aktörün bağlantı sayısına değil, diğer ağ üyelerine ne kadar yakın olduğuna, ve kümeler arası ne kadar köprü görevi gördüğüne de bağlıdır.

  • Kümeleşme – Organik gruplaşmaları/kümeleşmeleri keşfederiz. Örneğin meslek toplulukları. Beraber çalışan insanlar benzer bilgilere ve perspektiflere sahip olduğundan kümeleşirler. Kümelerin ne anlama geldiği içindeki aktörlere bakarak söylenebilir. Kümeler arasındaki boşluklar ve köprüler de kümelerin kendisi kadar önemlidir.

  • Benzeşme – Rolleri ve poziyonları saptarız. Sadece önemli aktörleri değil, aktörlerin başka hangi benzer aktörlere bağlantıları olduğunu buluruz (yapısal özdeşlik). Alternatif yolları veya normalde görülmeyen ama benzeşen grupları keşfederiz.

  • Kısa Yollar – İki aktör arasındaki en kısa yolu buluruz. Dolaylı olduğu için gizli kalmış bağlantıları ortaya çıkartırız. Bibirine doğrudan bağlı olmayan aktörler arasında dolaylı yolları buluruz. Başka türlü görünmeyen alternatif güzergahlar keşfederiz.

  • Yoğunluk – Aktörlerin ne kadar bibirine bağlı olduğu ağın yoğunluğunu gösterir. Farklı ağların yoğunlukları ya da bir ağın içindeki farklı bölgelerdeki yoğunluklar karşılaştırıldığında farklı etkileşim hacimleri ortaya çıkar.

  • Çap – Ağdaki en uzun patika nedir? Sadece ağdaki aktör sayısı değil, ağın bir ucundaki aktörden diğer ucundaki aktöre ne kadar sürede erişebildiği ölçümü ağın büyüklüğünü gösterir.