Kuluttajatutkimuskeskus
Kaikukatu 3, PL 5
00531 Helsinki
Tilaukset 09-77267702
fax 09-77267715
Verkostoanalyysi on hyvä tapa eritellä sosiaalisia suhteita, jotka perinteinen aineiston analyysitapa on jättänyt usein kokonaan huomiotta. Tällöin myös tärkeä osa toimijoiden sosiaalista todellisuutta on jäänyt analyysin ulkopuolelle. Verkostoanalyysi tarjoaa käsitteitä ja menetelmiä, joiden avulla sosiaaliset suhteet voidaan yhdistää osaksi perinteistä kvantitatiivista tutkimusta. Verkostoanalyysin mahdollisuuksien toteutuminen kuitenkin edellyttää kriittistä massaa, riittävän laajaa menetelmän soveltajien joukkoa. Kansainvälisessä tieteellisessä julkaisuissa verkostoanalyysin sovellukset ovat viime vuosina lisääntyneet merkittävästi. Yksi tämän kirjan tärkeimmistä tavoitteista on levittää verkostoanalyysin tuntemusta ja siten lisätä verkostoanalyysin käyttöä myös Suomessa.
Tässä kirjassa pyrimme antamaan mahdollisimman kattavan yleiskuvan siitä, mitä verkostoanalyysillä tarkoitetaan ja minkälaisiin tutkimusongelmiin sitä on mahdollista soveltaa. Alue on kuitenkin niin laaja, että monia asioita käsiteltiin vain hyvin yleisellä tasolla. Samoin monta mielenkiintoista asiaa jäi kokonaan käsittelemättä. Näitä ovat esimerkiksi verkostoaineistoon hyvin soveltuvat ei-parametrinen tilastollinen päättely (Carley - Banks 1993), verkostoaineiston pitkittäisanalyysi ajassa (Doreian 1990), roolialgebra (Pattison 1993), useimmat verkostoanalyysiin sopivat stokastiset mallit (Wasserman - Iacobucci 1986; Wasserman - Anderson 1987; Strauss - Freeman 1989) ja sosiaalisen vaihdannan mallit (Coleman 1990; Pappi - Knoke 1991; Braun 1993). Lähdeluettelossa mainittujen lähteiden avulla näihin menetelmiin ja lähestymistapoihin voi perehtyä tarkemmin.
Kuten kirjan alussa olevasta historiakatsauksesta käy hyvin selville, ei verkostoanalyysi ole mikään uusi keksintö yhteiskuntatieteissä. Eräs sen laajempaa yleistymistä estävä seikka on ollut verkostoanalyysiin usein liittynyt matemaattisten mallien ja menetelmien korostaminen hyvien ja teoreettisesti perusteltujen käytännön sovellusten sijasta. Tämä ylikorostunut matemaattisuus on voinut karkottaa niitä tutkijoita ja opiskelijoita, jotka ovat olleet kiinnostuneita verkostoanalyysin perusteista haluamatta paneutua monimutkaisiin merkintätapoihin tai metodisiin malleihin. Tähän metodiseen painotukseen liittyvä ongelma näkyy esimerkiksi siinä, että alan kirjallisuudessa esitetään usein klassisten verkostoaineistojen uudelleenanalyyseja. Metodista kehitystä uudelleenanalyysit voivat palvella hyvin, mutta ne saattavat samalla ohjata huomion pois uusien sisällöllisesti mielekkäiden tutkimusalueiden etsinnästä. Tässä kirjassa olemme pyrkineet yksinkertaisesti ja esimerkkejä käyttäen tuomaan verkostoanalyysin peruskäsitteet esille ja toivommekin, että tällä kirjalla on päinvastainen vaikutus suomalaisten tutkijoiden keskuudessa.
Toinen käytännön ongelma verkostoanalyysisovelluksissa on liittynyt mittaamiseen. Perinteisesti verkostoaineiston keräämiseen ja tätä kautta sosiaalisten suhteiden kunnolliseen mittaamiseen on kiinnitetty aivan liian vähän huomiota. Kehittyneiden ja usein monimutkaisten metodisten mallien sovittaminen verkostoaineistoon ei ole mielekästä, jos itse aineisto on epävarmalla pohjalla. Tässä suhteessa on kuitenkin parannusta näkyvissä. Viime aikaisissa tutkimuksissa on verkostoaineiston validiteetti- ja reliabiliteettiongelmiin kehitetty erilaisia arviointimenetelmiä, joista joitakin on esitelty kirjan luvussa 3.
Verkostoanalyysi kehittyy erittäin nopeasti sekä teoreettisella että metodisella alueella. Teoreettiselta kannalta peliteorioiden ja verkostoanalyysin yhdistäminen lienee yksi keskeinen tulevaisuuden kehityssuunta. Metodiselta kannalta ehkä kaikkein kiinnostavin kehityssuunta on verkostoanalyysiin soveltuvien otostekniikoiden kehittäminen (ks. esimerkiksi Frank - Snijders 1994). Toinen erittäin mielenkiintoinen edistyvä alue on ns. stokastisten verkostoanalyysimenetelmien kehittyminen. Niiden avulla on mahdollista siirtyä verkostojen rakenteen pelkästä kuvailusta, näiden rakenteellisten ominaisuuksien ja erojen arviointiin tilastollisen merkitsevyyden kannalta (ks. esim. Koehly - Wasserman 1994). Lisäksi viime aikoina on herännyt mielenkiintoa verkostoaineistojen luotettavuuden arviointiin, mikä omalta osaltaan parantaa verkostotutkimuksen sovellusten käyttökelpoisuutta.
Verkoston analyysimenetelmien kehitys mahdollistaa siirtymisen verkostojen rakenteiden kuvauksesta selittäviin tutkimusasetelmiin. Tällöin verkoston ominaisuuksia voidaan käyttää selittävinä tai selitettävinä tekijöinä. Verkoston ominaisuudet voivat vaikuttaa yksilön hyvinvointiin, työilmapiirin laatuun, yrityksen voittoon tai kansainvälisten konfliktien syntyyn. Yhtä hyvin voidaan ajatella, että verkoston ominaisuuksia voitaisiin selittää yksilöllisillä taustatekijöillä, organisaatioiden ominaispiirteillä tai maiden sijainnilla. Näin voidaan päätyä myös käytännöllisesti mielekkäisiin sovelluksiin ja pohtia esimerkiksi yksilön hyvinvoinnin kannalta sopivinta verkoston koostumusta, organisaatioille parhaita yhteistyökumppaneita tai kansallisvaltioiden sopivimpia liittolaisia. Ehkä teoreettisesti ja metodisesti kaikkein lupaavin lähestymistapa on monitasoanalyysi (multilevel analysis, esim. Blau 1993; Hox - Kreft 1994), joka mahdollistaa yhtaikaisesti sekä makro- että mikrotason ilmiöiden käyttämisen sosiaalisen toiminnan selittäjinä. Näin esimerkiksi yksilön hyvinvointia voidaan selittää samanaikaisesti valtion kehitysasteen, organisaatioiden ominaispiirteiden sekä lähiyhteisöjen koostumuksen perusteella. Nämä tekijät voidaan myös vakioida ja tarkastella yksittäisten tasojen vaikutusta selitettävään ilmiöön.
Teoreettisen ja menetelmällisen kehityksen ohella, myös verkostoanalyysiin erikoistuneet tietokoneohjelmat kehittyvät nopeasti. Tietokoneiden laskentakyvyn ja -nopeuden lisääntyminen mahdollistaa yhä suurempien verkostoaineiston joustavan analysoinnin. Näin tutkijan ei enää tarvitse rajoittua pienryhmien tai tarkasti rajattujen yhteisöjen tutkimukseen. Verkostoanalyysiohjelmat ovat nykyisin riittävän monipuolisia monimutkaistenkin teoreettisten käsitteiden operationalisointiin. Verkosto-ohjelmat ovat jo nykyisin niin helppokäyttöisiä, että myös vähemmän kokenut käyttäjä pääsee suhteellisen vaivatta empiirisen analyysin alkuun. Parhaiten verkostoanalyysin leviämistä kuitenkin edistäisi se, että vakiintuneisiin tilasto-ohjelmistoihin lisättäisiin verkostoanalyysiin soveltuvia osia.
| < edellinen | sisällys | seuraava > |