المدونة

نعرض أحدث الآراء و التحليلات لأبرز مدوني هافينغتون بوست عربي

محمد عاشور Headshot
وائل علواني Headshot

الشبكات الذكية "3" | مستقبل قيادة المنظمات في عالم متشابك

تم النشر: تم التحديث:

مقاييس الشبكات

مقاييس الشبكات هي مجموعة من المعايير التي تقيس بنية الشبكات وأنماط التفاعل بين الكيانات والعلاقات، سنستعرض هنا ثلاثة أنواع رئيسية من المقاييس مع بعض الأمثلة على كل منها:

أولا: مقاييس الشبكة الإجمالية

2016-06-01-1464752227-2894112-1.png

هي المقاييس التي تركز على بنية الشبكة وهيكلها العام، ويمكننا القول بأن الهيكل العام للشبكة له تأثير قوي على الكيانات بداخله ويحدد مستوى الأداء العام للشبكة وفعاليته، فيما يلي بعض أبرز هذه المقاييس:

١- مقياس الكثافة:

يعطي هذا المقياس مؤشرا على الكثافة العددية للعلاقات وحجم الاستقطاب داخل الشبكة.

٢- مقياس المركزية:

يعطي هذا المقياس مؤشرا إلى الحد الذي تنزع إليه الشبكة لتكون مركزية حول مجموعة معينة من الكيانات، أي نسبة الكيانات المركزية داخل الشبكة، وهذا يعني بأن الشبكة كهيكل وبناء تنظيمي لا تنفي وجود تراتبية ومركزية، وذلك بخلاف الاعتقاد السائد حول الشبكات بأنها "لا مركزية" بالضرورة.

٣- مقياس التشظي:

يقيس مدى التشظي داخل بنية الشبكة ووجود مجموعات مبعثرة من الكيانات غير متصلة ببعضها.

٤- مقياس حجم الشبكة:

عدد الكيانات في الشبكة.

٥- مقياس متوسط طول العلاقات:

يعطي هذا المقياس مؤشرا لمدى ترابط الكيانات ببعضها وسهولة تواصلها بأقصر الطرق.

٦- قطر الشبكة:

مقياس يعبر عن مدى اتساع الشبكة بحساب طول المسار بين أبعد كيانين في الشبكة.

ثانيا: مقاييس العناصر والشبكات الفرعية

هي مجموعة من المقاييس والخوارزميات التي تعنى باكتشاف وتحديد التكتلات والشبكات الفرعية الموجودة ضمن الجسد الكلي للشبكة. هذه الشبكات الفرعية هي ما يمكننا تسميتها بـ "المجتمعات" والتي تشترك كياناتها بصفات معينة تجعلها مترابطة ببعضها بشكل كبير وأكثر كثافة، ولعل أشهر هذه المقاييس هو "معامل التكتل".

2016-06-01-1464752297-1357437-2.png

ثالثا: مقاييس الكيانات وعلاقاتها

هي مجموعة من المقاييس التي تدرس الكيان الفردي والعلاقات التي حوله، هناك العديد من هذه المقاييس ولكن أهمها ما يلي:

١- مقياس الدرجة:

يقيس عدد العلاقات المتصلة مباشرة بالكيان، وارتفاع عدد العلاقات بشكل كبير جدا مقارنة بباقي الكيانات يجعل من هذا الكيان محورا له تأثير كبير داخل الشبكة، لكن من المهم ملاحظة أن ارتفاع مقياس مركزية الدرجة لكيان ما لا يعني أنه الأكثر تأثيرا من غيره في الشبكة، هو بلا شك من ضمن المؤثرين، ولكن عدد العلاقات وحده غير كاف لجعله الأكثر تأثيرا.

2016-06-01-1464752330-8304518-3.png

٢- مقياس القرب:

يقيس مدى قرب الكيان بباقي الكيانات الأخرى. في حسابات الكيانات الأكثر تأثيرا، يتميز الكيان القريب جدا من باقي الكيانات في الشبكة بأنه يستطيع نشر المعلومات بشكل أفضل من غيره، وبشكل يتفوق على المحور، ولهذا يطلق عليه مثلا في شبكات المنظمات التي سنناقشها لاحقا بأنه سمسار المعلومات.

2016-06-01-1464752370-6454838-4.png

٣- مقياس البينية:

يقيس مدى تموضع كيان ما بين مجتمعين أو شبكتين فرعيتين أو أكثر، ويتم حسابه بمعرفة مدى تكرر وجود كيان معين في جميع الطرق القصيرة التي تصل بين كل كيانين في الشبكة. تبرز أهمية الكيان صاحب أعلى قيمة في هذا المقياس بأن له دورا مهما في تمرير المعلومات بين الشبكات الفرعية التي يتصل بها، وهنا يتفوق على المحور في حال كان الأخير محصورا في شبكة فرعية معينة يؤثر فيها، ولكنه لا يستطيع الوصول الى شبكات فرعية أخرى الا بمساعدة الكيانات ذات البينية العالية.

2016-06-01-1464752421-9556607-5.png

٤- مقياس التأثير غير المباشر:

يقيس مدى اتصال كيان عادي بكيانات أخرى مؤثرة (حققت نتائج عالية على المقاييس الثلاثة السابقة). من أهم تطبيقات هذا المقياس معرفة الكيانات التي تبدو عادية - مثلا عدد علاقاتها صغير جدا - ولكنها على قلة علاقاتها إلا أنها علاقات نوعية بكيانات محورية أو ذات قرب أو بينية عالية. هذه الكيانات تؤثر بشكل يصعب ملاحظته بسهولة على الكيانات المؤثرة الواضحة في الشبكة، وهذا ما جعل البعض يطلق على هذه الكيانات بالكاردينال الرمادي وهو القسيس المتحكم بآراء الكنيسة وقساوسة الصف الأول من وراء الكواليس ولا يعرفه الكثيرون.

*****

الحركة الحيوية للشبكات

تخبرنا النماذج الرياضية التي تدرس أنظمة الشبكات المعقدة بأن الشبكات بشكل عام محكومة بمجموعة من العوامل التي تعرف طبيعة القوى التي تبني وتهدم وتغير من بنية شبكاتها باستمرار، هذه العوامل هي:

العامل الأول: النمو

إن شبكات الأنظمة المعقدة، كشبكة علاقات البشر ببعضهم، تتغير باستمرار من حيث الحجم والتعقيد بسبب تفاعلها مع محيطها وفيما بينها.

العامل الثاني: التفضيل

غالبا ما يحصل تشبيك الكيانات الحديثة في الشبكة - التي نتجت بسبب النمو - بشكل تفضيلي وليس عشوائيا، وينطبق ذلك أيضا على حركة فك الإرتباط والتشبيك الجديد بين الكيانات الموجودة أصلا في الشبكة، لكن النموذج الرياضي للشبكات لا يدرس الدوافع التي تقف وراء بناء تفضيلات التشبيك وبالتالي لا يستطيع التنبؤ بتفضيلات الكيان الواحد، لكن على المستوى الجمعي ظهر أن هناك نزعة لتفضيل التشبيك مع الكيانات الأكثر تشبيكا مع غيرها.

العاملان الأول والثاني يفسران سبب نشوء ظاهرة المحاور في الشبكات عموما.

العامل الثالث: الشيخوخة

فعندما يتعطل دور محور ما تنفض الروابط المعقودة معه، وعندما تتوقف تشبيكات معينة عن أداء دورها تضمحل وتتلاشى.

العامل الرابع: الرشاقة

حيث طبيعة كل كيان على حدة تحكم قدرته على التشبيك مقارنة بغيره وسرعته في عمل ذلك، هذا العامل يمثل بعد "المنافسة" بين الكيانات داخل الشبكة.

للاطلاع على الجزء الأول من هذه التدوينة يرجى الضغط هنا

الجزء الثاني هنا

ملحوظة:

التدوينات المنشورة في مدونات هافينغتون بوست لا تعبر عن وجهة نظر فريق تحرير الموقع.