LİDERLİK ARAŞTIRMALARINDA SOSYAL AĞ ANALİZİNİN KULLANIMI
Çağdaş Akif KAHRAMAN
Doç.Dr. H.Cenk SÖZEN
1. SOSYAL AĞLAR
Örgütler hayatta kalabilmek için ihtiyaç duyduğu kaynakların tamamına kendi
bünyelerinde sahip değillerdir. Çevrelerinde bulunan diğer örgütlerin de aynı durumda olduğu düşünüldüğünde kaynağa ulaşmak örgütler için önemli bir sorun haline gelmektedir. Pfeffer ve Salancik (1978)’e göre örgütün hayatta kalabilmesinin anahtarı kaynağa ulaşmak ve sürekliliğini sağlayabilmektir. Kaynağa sahip olmayan örgütler, kaynağa sahip olanlarla veya kendilerini kaynağın sahibine götürebilecek olan örgütlerle ilişki kurarak kaynağa ulaşmaya
çalışmaktadırlar. Böylece örgütler kendilerini sosyal ağ düzeneğinin bir parçası haline getirmektedirler. Örgüt için yapılan bu değerlendirmeler örgüt içerisinde bulunan gruplar ve bireyler için de geçerlidir.
Sosyal ağlar, sosyal aktörleri (örgüt/grup/birey) birleştiren bağlardır (Seibert ve diğ., 2001: 220). Sosyal ağ düzenekleri sanayi, örgüt, grup ve bireysel seviyede aynı anda var olabilmektedir (Parkhe ve diğ., 2006: 560). Sosyal ağ düzeneğinde bulunan aktörler, ağın merkezinde olabileceği gibi ağın dışında da bulunabilmektedir. Merkezdeki aktör, bireysel özelliklerine ek olarak ağdaki merkezi konumundan kaynaklanan önem ve güç sahibi aktördür ve bu gücünü ağda bulunan aktörlerin dağınık kaynaklarını ve yeteneklerini bir araya getirerek liderlik rolü sergilemek için kullanmaktadır (Dhanaraj ve Parkhe, 2006: 659).
Sosyal ağ düzeneğinin merkezinde bulunan aktör bir bakıma o ağ düzeneğinin lideri konumundadır. Bu aktör birey olabileceği gibi, örgütlerden oluşan bir ağ düzeneğinde de lider konumunda olan bir örgüt veya örgüt grubu da olabilir. Ağın merkezinde bulunan aktör, dışta bulunanlara göre diğer aktörlere doğrudan etki edebildiğinden kendi ağlarını şekillendirmek için daha fazla fırsat elde etmektedirler (Koka ve diğ., 2006: 722). Gnyawali ve Madhavan (2001: 435) aktörün merkezde olmasının üç avantajı olduğunu belirtmişlerdir:
. Merkezdeki aktör, diğerlerine göre para, teknoloji ve yönetim yeteneklerine daha fazla ve kolay ulaşır.
. Merkezde olan aktör bilgi akışının da merkezinde olacağından yeni bilgilere daha önce ulaşır.
. Merkezdeki aktörler daha fazla güç ve statü sahibi olurlar.
Sosyal ağlar, fiziksel olarak orada bulunmadan orada olmayı ve ağ içerisinde ulaşılabilecek yerden daha fazlasına ulaşmayı sağlarlar (Rangan, 2000: 823). Aktörün içinde bulunduğu ağ ne kadar geniş ve dolaşan bilgi ve kaynak bakımından ne kadar heterojen ise sağlayacağı bilgi ve kaynak da o derece fazla olacaktır (Kraatz, 1998: 623).
2. SOSYAL AĞ KURAMLARI
Ağ düzeneklerinin nasıl yapılanması gerektiği ve aktörlere sağlayacağı faydalar
konusunda ağ kuramcıları arasında tartışmalar devam etmektedir.
Bu kuramlardan en önemlileri zayıf bağların gücü kuramı (Granovetter, 1973), güçlü bağların gücü kuramı (Bourdieu, 1986; Coleman, 1988; Podolny, 2001) ve yapısal boşluk kuramı (Burt, 1992)’dır.
2.1. Zayıf ve Güçlü Bağlar
Bir sosyal ağ düzeneği içerisinde güçlü bağlar kurmak zaman ve emek gerektirdiği için bireyler genelde zayıf bağlar kurarlar (Granovetter, 1983: 221, Seibert ve diğ., 2001: 222). Zayıf bağların sağlayacağı en önemli fayda aktörün güçlü bağlarla bağlı olduğu çevresinde dolaşan bilgiden farklı bir bilgiye ulaşabilmesini sağlamasıdır. Bir bağın gücü, etkileşimin zamanı, duygusal yoğunluk, dostluk ve karşılıklı iş yapmanın miktarının bileşimidir
(Granovetter, 1973).
Güçlü bağlarla bağlı olmak da ağ düzeneğindeki aktörlere bazı faydalar
sağlayabilmektedir. Coleman (1988, 1990)’a göre güçlü bağlarla birbirlerine bağlı aktörlerden oluşan kapalı ağlar içerisinde bilgiye erişim daha kolay olacaktır. Bu tür ağ düzeneklerinde karşılıklı güven de üst düzeyde olacaktır.
Bilgi akışı aktörler arasındaki zayıf bağlarla daha fazla olmaktadır ancak karar verme zamanı geldiğinde güçlü bağlar karara daha fazla etki etmektedir (Granovetter, 1983: 218-219). Lider de sosyal ağ düzeneğinden oluşan bir gruba liderlik yaptığı için, o grubun amaçlarına ulaşabilmesi için hangi tür bağarla bağlı olması daha fazla fayda sağlayacaksa gruba seçilecek üyeler ve aralarındaki etkileşim amaca yönelik olarak lider tarafından belirlenebilir. Örneğin liderlik yapılan grup, hayati görevler alan ve birbirlerini her durumda
desteklemesi ve güven duyması gereken bir askeri birlik ise güçlü bağlarla bağlı olması gerekirken, AR-GE faliyeti gösteren ve her türlü yeni bilgiye süratle ulaşması gereken bir grup ise zayıf bağlar olması fayda sağlayacaktır.
Şekil-1’ de güçlü bağlarca zengin bir ağ düzeneği, Şekil-2’ de de zayıf bağlarca zengin bir ağ düzeneği görülmektedir.
Şekil-1: Güçlü Bağlarca Zengin Bir Ağ Düzeneği
(Sözen ve Sağsan, 2009’dan uyarlanmıştır)
(Sözen ve Sağsan, 2009’ dan uyarlanmıştır)
2.2. Yapısal Boşluk Kuramı
Yapısal boşluk kuramına göre önemli olan ağ düzeneğindeki aktörler arasındaki bağlar değil de sosyal yapıdaki birbirlerine bağlı olmayan aktörler arasında tesis edilen aracılık rolünün getirdiği bilgi ve kontrol avantajıdır (Burt,1997: 340). Aracılık rolündeki aktör, gerek bilgiye ulaşma, gerekse de müzakere etme ve fırsatları yakalamada diğer aktörlere göre daha avantajlı bir durumdadır (Gargiuli ve Benassi, 2000: 184). Aracı rolündeki aktör, yapısal boşluğun her iki tarafında akan bilgiye daha çabuk ulaşır ve gruplar arasındaki bilgi akışını
kontrol edebilir ve de yönlendirebilir (Burt, 1992: 13-15, 34). Hatta bu aracılar birbirleriyle ilişkisi olmayan gruplardaki dolaşan bilgileri birleştirme ve böylece de her iki taraftaki projeleri kontrol etme imkanına kavuşurlar (Burt, 2008: 34-35).
Lider açısından bakıldığında kendi üyeleri arasındaki grupları birleştiren aracıların tespit edilmesi, aracılardan faydalanarak alt gruplarda akan bilginin kontrolünü ve liderin istediği bilgi ve haberlerin en kısa yoldan yayılmasını sağlayabilir.
3. SOSYAL AĞ ANALİZİ
Sosyal ağ analizleri, sosyal, ekonomik ve örgütsel hayatı şekillendiren gizli dinamikleri ve bilgi akışını ortaya çıkarabilen ve örgüt araştırmalarındaki geleneksel analiz yöntemlerinden farklı olan bir yöntemdir (Sözen ve Sağsan, 2009: 67). Sosyal ağ analizleri, aktörler arasındaki ilişkilere odaklanan ve örgütteki bilgi akışı, bilgi akışının engelleyen durumlar, örgütteki alt gruplar ve aracılar hakkında bilgi sağlabilen analizlerdir.
Ağ düzeneğindeki aktörler benzerlik, sosyal ilişkiler, etkileşimler ve bilgi/iş akışı
temelinde birbirleri ile bağ kurabilirler (Borgatti ve diğ., 2009). Bu bağlarla da üç türlü ağ düzeneği kurulabilmektedir. Bunlar; iş akışı ağı, iletişim ağı ve arkadaşlık ağıdır (Braas, 1984: 9).
Ağ düzeneği araştırmalarında analiz için gerekli olan veriler, aktörler arasındaki
ilişkilerin tespit edilmesiyle toplanır. Bu ilişkiler arşiv kayıtlarından, gözlem yapılarak, mülakat yöntemiyle veya anketlerle belirlenebilir (Braas, 1995). Ağ düzeneğindeki aktörler mikro seviyede grup veya örgüt içindeki bireyler olabileceği gibi, makro seviyede de gruplar veya örgütler olabilmektedir (Braas, 1995). Tespit edilen ilişkilerin veri girişleri matris yöntemiyle yapılmaktadır. Matrisin satır ve sütunlarına aktörlerin isimleri yazılır ve aktörler arasındaki
ilişki düzeyi satır ve sütunun kesişme noktalarına yazılır. İlişki olma durumunda 1, olmama durumunda da 0 değeri verilir. Bu şekilde hazırlanmış örnek matris Tablo-1’ dedir.
Tablo-1’deki matrise veriler girilirken önce satır ve sütunlara aktörlerin isinleri
yazılmıştır. Sonra, aktörlerin matris üzerinde kesişme noktalarına aralarında ilişki varsa 1, yoksa 0 değeri verilmiştir. 10 aktör arasındaki ilişkilerin verilerinin girilmesiyle 10x10’luk bir matris elde edilmiştir. Burada aktörler arasındaki ilişki çift yönlü olarak (A’ nın B ile ilişkisi varsa B’ nin de A ile ilişkisi vardır) girilmiştir. Bunun yanında ilişkiler tek yönlü de olabilirdi.
Tablo-1: Örnek Matris
AKTÖRLER
Örnek Matristen elde edilen ağ düzeneği grafiği Şekil-3’de gösterilmiştir.
Şekil-3: Örnek Matristen Elde Edilen Ağ Düzeneği Grafiği
Tablo-1’ deki örnek matriste bulunan ilişkiler, ilişki “vardır” veya “yoktur” şeklinde oluşturulmuştur. Aktörler arasındaki ilişkilerin düzeyine göre de ağırlık verilebilmektedir (Hansen ve diğ., 2010). İlişki yoksa 0 değeri verilirken, ilişki durumu ağırlıklandırılarak veriler girilebilir. Aktörler arasındaki ilişkilere ağılık verilerek oluşturulmuş örnek matris tablo-2’ dedir.
Tablo-2: Ağırlıklandırılmış Örnek Matris
Şekil-4: Ağırlıklandırılmış Örnek Matristen Elde Edilen Ağ Düzeneği Grafiği
Aktörler arasındaki ilişkiler önem derecesine, ilişki sıklığına, aktörler arasındaki bağların güçlü veya zayıf oluşuna göre ağırlıklandırılabilir. İlişkileri ağırlıklandırarak değerlendirmek ilişki yoğunluğunu ve aktörlerin ağ düzeneğinde bulundukları konumun tam olarak belirlenebilmesini sağlamaktadır (Hansen ve diğ., 2010).
Sosyal ağ analizleri ile ağ düzeneğindeki ilişkiler ve aktörlerle ilgili analizler yapılabilmektedir. Tablo-3’ de, aktörlerin sosyal ağ düzeneğindeki konumlarını tanımlamada kullanılan ölçüm yöntemleri bulunmaktadır.
Tablo-3: Aktörler İçin Kullanılan Sosyal Ağ Düzeneği Ölçümleri (Braas, 1995)
4. SOSYAL AĞ ANALİZİ VE LİDERLİK
Aktörlerle ilgili olarak yapılan sosyal ağ analizi ölçümleri sonucunda, geleneksel örgüt araştırmalarında elde edilen bilgilerden farklı bilgiler elde edilebilmektedir. Özellikle ağ düzeneğindeki bireysel ve grup seviyesinde elde edilecek bilgiler, örgüt içindeki informal liderin, alt grupların ve alt grup liderlerinin, gruplar ve bireyler arasındaki bilgi akışını sağlayan aracıların tespit edilmesini sağlayabilmektedir.
Bir sosyal ağ düzeneğindeki aktörler ve grupların rolleri Şekil-3’de gösterilmiştir.
Şekil-5: Sosyal Ağ Düzeneği İçerisindeki Roller (Burt, 2010: 24 ’ den uyarlanmıştır)
Şekil-5’ deki aktörlerden 1 numaralı aktör aracıların aracısı; 2, 3 ve 4 numaralı aktörler aracı; 5-10 arası olan aktörler grup lideri ve 11-28 arası olan aktörler de grup üyeleridir. Geleneksel örgüt araştırmalarında kullanılan analiz yöntemleriyle bu seviyede bir analiz yapılması ve birey olarak ağ düzeneğindeki rollerin tespit edilmesi mümkün değildir.
Ağ analizi sonucunda merkeziliği en yüksek olarak tespit edilen aktör bilgi ve kaynak akışına hakim olduğu için ağ düzeneğinin lideri konumundadır (Dhanaraj ve Parkhe, 2006: 659). Sosyal ağ analizleri sonucunda örgütün veya grubun informal lideri tespit edilebileceği gibi lider-üye etkileşimi kuramının (Danserau ve diğ., 1975: 70-72) savunduğu grup içi ve grup dışı olarak adlandırılan gruplar da tespit edilebilmektedir. Bu konuda geleneksel lider-üye etkileşimi araştırmasına alternatif olmak üzere Kahraman (2012) tarafından yapılan
araştırmada lidere yakın olan grup içi ve daha az yakın olan grup dışı üyeler sosyal ağ analizi yöntemi ile tespit edilmiş ve bu yöntem geleneksel lider-üye etkileşimi araştırmalarına alternatif olarak önerilmiştir.
Geleneksel liderlik araştırmaları örgüt içinde bulunan üyelerin algılarının ölçülmesi yöntemi ile yapıldığından daha subjektiftir ve istatistiksel olarak da üyelerin sosyal beğenirlik kaygılarının etkisi altındadır. Bunun yanında üyelerin ilişkilerinin sıklığı daha objektif bir veri olduğundan sonuçları değiştirebilecek olumsuz etkileri en aza indirebilmektedir.
Sosyal ağ analizleri ile elde edilen sonuçlar tek başına örgüt içindeki bireyler ve alt gruplar hakkında kullanıma hazır bilgi sağlayabilmektedir. Herhangi bir değişkenle ilişkisinin veya etkileşiminin belirlenmesine ihtiyaç yoktur. Bunun yanında sosyal ağ analizi ile elde edilecek sonuçlar ile herhangi bir örgütsel değişken arasındaki ilişkiler ve etkileşimler de istatistiksel analizlerle değerlendirilebilir. Örneğin Goodwin (2009), “lider çalışanlarca ne
kadar merkezde görülüyor ise takipçilerin LÜE değerlendirmesi de o kadar yüksek olacaktır” değerlendirmesini yapmıştır. Aslında bu değerlendirme ampirik olarak sınanabilmektedir.
Şöyle ki; Kahraman (2012) Liden ve Marslyn (1998) tarafından geliştirilen çok boyutlu lider-üye etkileşimi ölçeği (LMX-12) ile toplanan verilerle, sosyal ağ analizi sonucu elde edilen merkezilik değerlerini karşılaştırmış ve aktörün lider-üye etkileşimi kalitesinin o aktörün merkezilik değerini yordadığını tespit etmiştir.
Sosyal ağ analiziyle ağ düzeneğindeki liderin ve alt gruplarınbelirlenebilmesinin
yanında potansiyel liderler de tespit edilebilmektedir. Şöyle ki; iç derece değerlendirmesi yüksek olan aktörler, ağ düzeneğindeki diğer aktörlerden kendisine doğru olan bağlantı sayısı fazla olan aktörler olduğundan ağ düzeneği içerisinde prestijli bir konumdadır. Bu konumu da aktörün kendisine potansiyel liderlik rolü sağlamaktadır. Benzer şekilde aracılık, yapısal boşluk ve köprü değerleri yüksek olan aktörler, aynı anda birkaç grupla etkileşimde olduğu için irtibatta olduğu gruplar değerlendirildiğinde avantajlı bir konumdadır ve bu grupların bilgi ve kaynak akışına etki edebilecek konumda olduklarından potansiyel lider rolündedir. Merkeziliği yüksek olan aktör lider rolünde olduğu gibi, merkeziliği lidere yakın olan diğer aktörler de potansiyel lider konumundadırlar. Aynı şekilde yakınlık derecesi yüksek olan aktörlerin diğer aktörlere olan mesafeleri kısa olduğu için etki etme potansiyeli, dolayısıyla da liderlik potansiyelleri yüksek olacaktır. Bu açıklamalar ışığında, ağ düzeneği
içerisindeki lider ve portansiyel liderlerle ilgili yapılacak olan liderlik çalışmalarında, sosyal ağ düzeneği analizleri yardımcı olabileceği söylenebilir.
Liderlik sürecinin bir örgüt veya grup içerisinde gerçekleştiği ve bu örgüt veya grubun liderin de içerisinde bulunduğu bir sosyal ağ düzeneği olduğu düşünüldüğünde, lider ve liderlik ile ilgili araştırmalarda sosyal ağ analizinin kullanımı geleneksel liderlik araştırmalarına farklı bir bakış açısı kazandıracağı söylenebilir. Bu konuda yapılacak çalışmalar araştırmacıların sosyal ağ analizleri sonucunda elde edecekleri bilgileri liderlik araştırmalarında nasıl kullanabileceğini tasarlayabilmesiyle çeşitlenecektir. Liderlik sürecini
lider ve üyelerinin karşılıklı etkileşimleri olarak değerlendirirsek, sosyal ağ analizleri bu etkileşimleri birey ve grup bazında değerlendirmemizi sağlayacak çok çeşitli bilgiler sağlamaktadır.
Bu bölümün amacı, liderlik konusunda araştırmalar yapan örgüt araştırmacıları na sosyal ağlar, sosyal ağ kuramları ve sosyal ağ analizleri konusunda kısaca bilgi sağlamak ve liderlik araştırmalarında sosyal ağ analizlerinin de kullanılabileceğini belirterek farklı bir bakış açısı sağlamaktı. Zira lider de bir bireydir ve üyeleri ile birlikte bir sosyal ağ düzeneği içerisinde bulunmaktadır.
KAYNAKÇA
Borgatti, S.P., Mehra A., Brass D.J. ve LABIANCA, G. (2009). The Social Network Perspective, Brunn S.D. (Ed.), Engineering Earth: The Impacts of Megaengineering Projects, Dordrecht, The Netherlands, Springer Science+Business Media.
Brass, Daniel J. (1984). Being in the Right Place: A Structural Analysis of Individual Influence in an Organization, Administrative Science Quarterly, 29, 518-539.
Braas D.J. (1995). A Social Network Perspective on Human Resources Management. Research in Personel and Human Resources Management, 13(1), 39-79.
Bourdieu, P. (1986). The Forms of Capital, Handbook of Theory and Research for the Sociology of Education, Richardson, J.G. (Ed.,) Greenwood Press, New York, 241–258.
Burt, S.R. (1992). Structural Holes: The Social Structure of Competition, Harvard University Pres.
Burt R.S. (1997). The Contingent Value of Social Capital. Administarative Science Quarterly, 42, 339-365.
Burt R.S. (2008). Structural Holes versus Network Closure as Social Capital, Social Capital Theory and Research. Transaction Publishers, New Jersey.
Coleman, J.(1988). Social Capital in the Creation of Human Capital. American Journal of Sociology, 94, 95-120.
Coleman, J.S.(1990). Foundations of Social Theory, Cambridge, MA: Harvard, University Pres.
Dansereau, F., Graen G. ve Haga W.J. (1975). A Vertical Dyad Linkage Approach to Leadership within Formal Organizations: A Longitudinal Investigation of the Role Making Process. Organizational Behavior and Human Performance, 13, 46-78.
Dhanaraj C. ve Parkhe A. (2006). Orchestrating Innovation Networks. Academy of Management Review, 31(3), 659-669.
Gargiulo, M. ve Benassi M. (2000). Traped in Your Own Net? Network Cohesion, Structural Holes, and the Adaptation of Social Capital. Organization Science, 11(2), 183-196.
Gnyawali, D.R. ve Madhavan R. (2001). Cooperative Networks and Competitive Dynamics: A Structural Embeddedness Perspective. Academy of Management Review, 26(3), 431-445.
Goodwin V.L., Bowler W.M. ve Whittington J.L. (2009). A Social Network Perspective on LMX Relationships: Accounting for the Instrumental Value of Leader and Follower Networks. Journal of Management, 35(4), 954-980.
Granovetter, M. (1973). Strength of Weak Ties. American Journal of Sociology, 78, 1360-1380.
Granovetter, M. (1983). The Strength of Weak Ties: A Network Theory Revisited. Sociological Theory, 1, 201-233.
Hansen D.L., Shneiderman B. ve Smith M.A. (2010). Analyzing Social Media Networks with NodeXL: Insights from A Connected World. KAUFMANN M. (Ed.), Massachusetts.
Kahraman Ç.A. (2012). Sosyal Ağ Analizi Yöntemiyle Lider-Üye Etkileşimi Sürecinin İncelenmesi: Özgün Bir Yöntem Önerisi. Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Kara Harp Okulu Savunma Bilimleri Enstitüsü.
Kraatz M.S. (1998). Learning by Association? Interorganizational Networks and Adaptation to Environmental Change. Academy of Management Journal, 49(6), 621-643.
Koka B.R., Madhavan R. ve Prescott J.E. (2006). The Evolution of Interfirm Networks: Environmental Effects on Patterns of Network Change. Academy of Management Review, 31(3), 721-737.
Liden R.C. ve Maslyn J.M. (1998). Multidimensionality of Leader-Member Exchange: An Emprical Assesment Through Scale Development. Journal of Mangement, 24(1), 43-72.
Parkhe A., Wasserman S. ve Ralston D.A. (2006). Introduction to Special Topic Forum, New Frontiers in Network Theory Development. Academy of Management Review, 31(3), 560-568.
Pfeffer J. ve Salancik G.R. (1978). The External Control of Organizations: A Resource Dependence Perspective. Harper & Row Publishers, New York..
Podolny, J.M. (2001). Networks as the Pipes and Prisms of the Market. The American Journal of Sociology, 107(1), 33-60.
Seibert S.E., Kraimer M.L. ve Liden R.C. (2001). A Social Capital Theory of Career Success. Academy of Management Journal, 44(2), 219-237.
Rangan, S. (2000). The Problem of Search and Deliberation in Economic Action: When Social Networks Really Matter. Academy of Management Review,25(4), 813-828.
Sözen H.C. ve Sağsan M. (2009). Social Networks Versus Technical Networks: How Different Social Interaction Patterns Effect Information System Utilization in the Organizations?, Journal of US-China Public Administration, 6(7), 65-72.
***
