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definita a maglie larghe o strette. Da questo punto di vista una rete ad alta densità
tenderebbe a favorire la comunicazione e la rapida mobilizzazione di risorse al proprio
interno. D’altra parte però una rete ad alta densità tende ad esercitare un maggiore grado
di controllo sociale sui suoi membri, nonché una più forte e incisiva pressione verso
l’adesione alle norme.
Una rete a maglie strette (alta densità) rischia inoltre di limitare il contatto con persone
che sono in possesso di informazioni e risorse diverse. Una rete a maglie larghe (bassa
densità), di contro, permetterebbe un più facile accesso a informazioni diversificate
offrendo una gamma più variegata di risorse e rivelandosi particolarmente utile durante i
periodi di transizione e di cambiamento.
La densità delle organizzazioni rappresenta una misura della complessità del grafo ed è
misurata con l’equazione (Wasserman, Faust, 1994):
Nell’equazione, D è la densità; L il numero totale di legami; g il numero dei nodi
presenti nel network. Il risultato dell’equazione è standardizzato in percentuale. Un
network con una densità pari a 100% evidenzia che tutte le possibili relazioni all’interno
del network sono effettivamente presenti, mentre una densità dello 0% indica che esiste
il minor numero di legami tra i nodi del network.
Grado di connessione. Il grado di connessione indica il numero medio di relazioni che
ciascun membro ha con gli altri membri del network. Il grado di connessione di un
network è strettamente legato al livello di densità del network e si calcola con la
seguente formula (Wasserman, Faust, 1994):
Cluster. Indicano sottogruppi che si creano all’interno della rete in cui le relazioni tra i
membri sono molto strette e formano “grappoli” distinguibili. Si tratta di una misura
più analitica della densità, perché mette in evidenza le disomogeneità all’interno di una
rete e ne permette quindi una comprensione più approfondita.
Per esempio la Figura 11 mostra due differenti cluster. I nodi A, B, C e E formano un
cluster, mentre i nodi H, I, G, J formano un secondo cluster.
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