Graph Commons Hakkında

Graph Commons kolektif 'ağ haritalama' ve ilişkiler veri tabanı sağlayan bir platformdur. Size ve topluma etkisi olan meselelerin ilişkilerini haritalayarak gizemini çözebilirsiniz.

Graph Commons üyeleri platformu araştırmacı gazetecilik, veri araştırması, aktivizm, strateji planlama, organizasyon analizi, küratörlük gibi amaçlarda kullanmaktalar. Eminiz siz de diğer üyeler gibi kendinize özel bir kullanım yolu bulacaksınız.

Graph Commons ile yapabilecekleriniz:

  • Size ve topluma etkisi olan meselelerin ilişkilerini haritalayarak gizemini açığa çıkarın
  • İçinde olduğunuz ya da ilgilendiğiniz ağ haritalarında gezinin
  • İlgilendiğiniz kişileri ve haritaları takip ederek kendinize özel bir kaynak yaratın

Nasıl çalışıyor

  1. Herhangi bir konuda bir ağ haritası başlatın
  2. Arkadaşlarınızı ve ilgilenebilecek kişileri haritaya katılması için çağırın
  3. Çalışmanız bittiğinde haritanızı herkesle paylaşın

Takım

Graph Commons Burak Arıkan tarafından İstanbul'da ve New York'da geliştirilmektedir. Geçmişte katkıda bulunanlar: Cenk Dölek.

Ağ Haritalama Atölyeleri

Haritalama ve görsel analiz yoluyla karmaşık ağlar tasarlama ve anlamlandırma üzerine atölye çalışmaları düzenlemekteyiz. Atölye katılımcıları genelde gazeteci, araştırmacı, sanatçı, küratör, mimar, tasarımcı ve girişimcilerden oluşmakta.
Ağ Haritalama Atölye Arşivi

Ağ Haritalama

Bağlantı nedir? sorusuyla başlıyor ağ haritalama. Düğümler bir kişi, organizasyon, ya da kavram olabilirken; düğümler 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 nerede başlar? Haritasını yapmak istediğiniz ilişkiyi belirledikten sonra, aklınıza gelen ilk aktörden ve ilişkiden başlayın. Sonra adım adım bu ilişkiyle başka aktörler ekleyerek ağı haritasını geliştirin.

Ağ nerede biter? Zaten her şey her şeye bağlı değil mi? Öncelikle ağ haritasına tanımlayıcı bir başlık koyun, bu size bir çerçeve verir. Sonra sadece kuvvetli ilişkileri haritaya ekleyin, zayıf ilişkileri eklemeyin, böylece ağın kapsamını netleştirirsiniz.

Bağlantı ağırlığı ağ haritasının oluşumunu dramatik olarak etkiler. Bir bağlantıya ağırlık verebilecek pek çok etken vardır. Haritalarınızda etkileşim frekansı, arada değiş tokuş edilen malzeme miktarı, bir sosyal ilişkinin tarafları arasında algılanan yoğunluğu, iletişimin maliyeti, ya da bunların birleşimlerini göz önüne alın. Güçlü ilişkiler bağladıkları aktörleri haritada birbirine yakınlaştırır ve sıklaşmış kümeler ortaya çıkarır. Güçlü bağlantı olan ağlarda geçirgenlik zayıf bağlı ağlara göre daha yüsektir. Dolayısıyla mesela bir virüs ya da bir fikir daha hızlı yayılır.

Beraber ağ haritası yapmak kendi verilerinizi başkalarınınkine bağlayarak büyük resmi görmek demektir. Kendi bildiklerinizi başka bilgilerle birleştirdiğinizde olayları daha önce hiç görmediğiniz yönleriyle görmeye başlarsınız. Beyin fırtınası için idealdir. Bir karmaşıklığı anlamak için idealdir. Graph Commons size görsel bir diyalog içinde arkadaşlarınızla beraber ağ haritaları oluşturmanıza imkan verir.

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.