Ett försök till Social Näteverksanalys i släktforskningen - introduktion till ett verktyg

Sida med grafisk presentation gjord med NodeXL

För en tid sedan beskrev jag värdet av dopböcker, vigselböcker och domböcker för att beskriva relationerna mellan individer i ett samhälle. Jag funderade också över huruvida det skulle vara möjligt att använda programvara för Social Nätverksanalys - SNA - för detta ändamål.

Jag vill redan nu säga att mina försök hittills varit ganska sökande och att jag på intet sätt lyckats bemästra tekniken till alla delar. Som jag beskrev började jag med att mata in dopuppgifterna för alla födda 1940 i Ljusnarsbergs församling i Örebro län. Det här är naturligtvis ett mycket begränsat urval ur en synvinkel men ur en annan väl brett rent metodmässigt.

Programmet jag använt är en så kallad Plug-In och template för Excel 2007 och 2010 och heter NodeXL. I sin grundprincip är programmet enkelt att använda om man känner till grunderna för Excel. När det sedan gäller att mata in data i rätt format samt använda alla de kraftfulla analys- och presentationsresurserna så har jag fortfarande mycket att lära.

Grundprincipen är enkel. Man matar helt enkelt in relationer i programmet - i det här fallet individer eller kanske händelser, men det kan även vara andra storheter som utgör ena halvan av en relation. När vi talar om dopböcker representeras givetvis den ena sidan av relationen av barnet/fader/moder, hur man nu vill beskriva det. Den andra sidan av relationen är dopvittnena. Det kan således se ut så här:

Dopvittne 1 > Familj 1/Dop nr 1
Dopvittne 2 > Familj 1/Dop nr 1
Dopvittne 3 > Familj 1/Dop nr 1
Dopvittne 4 > Familj 1/Dop nr 1

Varje dop genererar således minst fyra relationer. I det här fallet är relationen riktad åt ett håll. Om det hade varit en vigsel så hade relationen mellan kontrahenterna varit ömsesidig, medan relationen mellan vigselvittnet och paret varit riktad. Det här är ju skäligen enkelt - det svåra är hur man skall representera familjerna/dopen. Individerna kan ju tänkas förekomma som vittnen vid andra dop vid ett senare tillfälle. Frågan är om man skall beskriva en relation i formen Individ > familj eller som Individ > dophändelse.

I programmets språk kallas här individerna för "vertices" eller på svenska "noder". Själva relationsparet kallas "edges" och representeras av en pil.  Inmatningen sker under fliken "edges" och noderna generaras automatiskt under fliken "vertices". Där får man således en lista över alla noder som man använt. I mitt fall, med dop år 1840, så listas således samtliga föräldrapar/dophändelser och samtliga dopvittnen.

Nu kommer finliret! Till höger på skärmen finns ett grafikfönster. Om man klickar på "Refresh Graph" så skapas en grafisk bild av alla relationer man matat in. Eftersom den blir ganska obegriplig med alla inmatade data kan man manipulera presentationen på ett otal sätt. Man kan filtrera bort värden man inte är intresserad av, man kan sätta etiketter på noderna och man kan välja färgkoder och storlekar på såväl noder som relationspilar. Det finns också ett stort antal olika principer för hur grafiken skall presenteras för att bli förståelig.

Den riktigt kraftfulla funktionen i programmet är emellertid analysfunktionen. Med dess hjälp kan man räkna fram ett antal parametrar som beskriver de sociala sambanden mellan de personer man matat in. Givetvis kan man se hur många in-relationer och ut-relationer varje individ har. Eftersom jag bara studerat ett enda år och en familj knappast kan ha mer än ett barndop under ett år så blir ju in-relationerna högst 4 (när det gäller "fina" familjer ibland 8), vilket är lika med antalet dopvittnen. Däremot kan ju antalet ut-relationer bli många fler om det är en person som har haft äran att vara vittne vid många barndop.

Följande värden kan kalkyleras:

Betweenness: På svenska kanske man skulle kalla det för "brobyggare" eller något sådant. Det avser nämligen att beskriva i vad mån en individ fungerar som just brygga mellan olika grupperingar i samhället. Personen kanske i sig själv inte har en så viktig position i sin grupp, men som brygga mellan två stora och viktiga grupper har individen stor betydelse. De grupper som individen ingår i kanske inte har något med varandra att göra i övrigt, men på grund av deras gemensamma kontakt med just den här individen överförs information mellan de två, i övrigt, isolerade grupperna. Ett bra exempel från en arbetsplats kan vara vaktmästarna som ofta har en god relation både med "fotfolket" och direktionen och kommer att sitta inne med information från båda sidor som aldrig skulle kunna nå den andra sidan utan vaktmästarens information.

Closeness: Det här avser hur nära kontakt en individ har med alla andra i nätverket. Det är givetvis bättre ur social kontaktsynvinkel om en individ har direktkontakt, dvs, bara ett steg till så många andra individer som möjligt, än om individen har kontakter genom andras kontakter. Det är detta den här parametern mäter.

Eigenvector: Den här parametern mäter inte bara hur många kontakter en individ har utan väger också in vilka kontakter individen har. Om en individs kontakter är mycket tunga i betydelsen att de har många kontakter mäts detta av den här parametern.

Clustering: Detta mäter i vad mån en individs kontakter har kontakt med varandra. Om ett stort antal av en individs kontakter har direkta kontakter med varandra bildas en grupp/cluster som har stor social betydelse. Den här parametern mäter detta för varje individ.

Cluster: Under fliken "Groups" listas alla de sociala grupperingar som matats in. Här kan man se huruvida det finns grupper där individerna är sammanlänkade med varandra. Man kan här se vilka individer som ingår i dessa grupper.

En intressant funktion är att, vid presentationen kan, alla de grafiska komponenterna fås att variera automatiskt med ovanstående parametrar. Man kan exempelvis presentera en grafisk bild av sambanden inom en grupp där exempelvis värdet på "betweenness" styr färgen, storleken eller transparansen på den symbol som representerar individerna i nätverket.

Om ni vill lära er mer och har Excel så kan ni ladda ned NodeXL och träna. Dessutom kan ni läsa den fina handledningen som finns att ladda ned gratis.

Slutligen - programmet tillhandahåll gratis av Social Media Research Foundation, men donationer till fortsatt utveckling är välkomna. Sådana kan lämnas via PayPal på denna sida.

Om några dagar kommer jag att berätta vad jag fick fram av mitt lilla material från Ljusnarsbergs dopböcker. Trots att jag klantade mig en del, inte kan programmet tillräckligt bra och har ett litet urval av data så fick jag fram en hel del intressanta fakta ur materialet.