Memahami Komunitas Alumni Melalui Analisis Jejaring Sosial – Sebagai koordinator program, kami sering percaya – seperti banyak orang yang secara profesional mengelola program dan komunitas alumni – cukup mendapat informasi tentang apa yang terjadi di jaringan kami masing-masing: Kami menganggap diri kami mampu menilai seberapa penting beberapa atau semua komunitas alumni kami , apakah ikatan yang terjalin didasarkan pada kepentingan profesional atau persahabatan pribadi, dan individu mana di antara banyak alumni yang secara khusus telah terhubung dengan baik. Namun, terkadang asumsi ini bisa salah dan didasarkan pada persepsi kita yang bias daripada data yang valid.

Memahami Komunitas Alumni Melalui Analisis Jejaring Sosial

 Baca Juga : Pasar Perangkat Lunak Manajemen Alumni Akan Boom Dengan almabase, Manajemen Kampus, Ellucianmpany, EverTrue

affinitycircles – Saat kami di iac Berlin mulai membangun jaringan alumni untuk Robert Bosch Stiftung, kami harus mengambil langkah menjauh dari apa yang kami pikir kami tahu untuk secara kritis bertanya pada diri sendiri sejauh mana ‘perspektif orang luar’ bisa akurat dan apa yang benar-benar kami ketahui tentang berbagai sub-jaringan yang ingin kami hubungkan. Kami ingin berhenti menebak-nebak dan mendasarkan kerja alumni strategis kami pada fondasi yang lebih kokoh.

Pertanyaan kami bermacam-macam dan terperinci: Seberapa kuat hubungan alumni kami bertahun-tahun setelah partisipasi program mereka? Siapa individu yang berpengaruh di dalam jaringan dan bagaimana pengaruh ini didistribusikan (misalnya Apakah ada satu ‘bintang alumni’ jaringan lainnya yang berputar-putar)? Seberapa “pusat” Robert Bosch Stiftung dalam jaringan tersebut? Apa perbedaan yang ada di antara berbagai jaringan alumni? Dan yang paling kritis: Apa “perekat” khusus yang menyatukan jaringan alumni kita yang berbeda dan memotivasi mereka untuk tetap terlibat bertahun-tahun setelah program mereka berakhir?

Untuk menemukan jawaban atas pertanyaan-pertanyaan ini, kami memutuskan untuk beralih ke analisis jaringan sosial yang semakin banyak digunakan di dunia bisnis untuk menganalisis tim, mendorong kolaborasi, membangun jaringan, dan untuk mendukung perubahan organisasi.

Bagaimana Analisis Jaringan Sosial Bekerja

Analisis jaringan sosial adalah pendekatan sosiologis berbasis data yang memungkinkan analisis koneksi (disebut “ikatan”) antara berbagai aktor dalam jaringan (disebut “simpul”). Untuk mendapatkan data yang benar, proses biasanya bergantung pada survei online di antara kelompok yang telah ditentukan sebelumnya yang mengajukan pertanyaan tentang berbagai bentuk koneksi, misalnya berapa banyak koneksi yang didasarkan pada kontak, bagaimana informasi berjalan atau seberapa tinggi atau rendah tingkat koneksi. persahabatan berada dalam kelompok ini. Mereka yang menyelesaikan survei hanya diminta untuk menyebutkan orang-orang yang terhubung dengan mereka dan karenanya – berdasarkan hasil dari semua orang yang berpartisipasi dalam survei – dimungkinkan untuk menggambar peta jaringan menggunakan perangkat lunak analisis jaringan sosial tertentu.

Dalam kasus jaringan alumni yang lebih kecil hingga 60 individu, dimungkinkan untuk membidik gambaran lengkap tentang jaringan tersebut. Dalam hal ini, setiap anggota jaringan diminta untuk menunjukkan koneksinya ke semua anggota jaringan lainnya. Jika jaringan yang akan dianalisis lebih besar, sub-kategori diperlukan (misalnya, peserta diberi daftar nama tahun program mereka dan diminta menyebutkan sepuluh orang tambahan dari jaringan yang secara teratur berhubungan dengan mereka). Dengan cara ini, dimungkinkan untuk mendapatkan gambaran yang cukup akurat tentang jaringan secara keseluruhan. Namun, tingkat respons yang sangat tinggi biasanya diperlukan, dan sangat penting untuk memastikan bahwa setiap orang telah memberikan persetujuan mereka untuk menjadi bagian dari analisis. Ini membutuhkan komunikasi yang luas sebelum survei yang dengan sendirinya merupakan cara yang bagus untuk mengaktifkan jaringan.

Apa yang Data Dapat Memberitahu Anda

Di luar gambaran visual yang sudah dapat menyoroti beberapa pola umum, analisis jaringan memungkinkan kita menyelam lebih dalam. Sejumlah indikator kunci atau “metrik”, seperti kepadatan atau derajat masuk/keluar yang dijelaskan di bawah, lebih lanjut membantu untuk lebih memahami jaringan yang ada:

Kepadatan: Seberapa padat jaringan/seberapa dekat hubungan anggota jaringan? Kepadatan dihitung dengan membagi jumlah ikatan yang ada dengan jumlah ikatan yang secara teori dimungkinkan. Dalam kasus kepadatan 100%, setiap individu dalam jaringan terhubung ke setiap individu lainnya.
In-Degree: Siapa orang yang paling sering disebutkan oleh orang lain? Kami menganggap orang-orang ini sebagai ‘Influencer’ hanya karena mereka dianggap penting oleh orang lain. Mereka bisa menjadi sumber yang bagus jika seseorang berusaha untuk mempengaruhi jaringan karena influencer ini memiliki jangkauan yang besar dalam jaringan.
Out-Degree: Siapa orang yang paling banyak menunjukkan koneksi ke orang lain? Kami menganggap orang-orang ini sebagai ‘jaringan’ karena semakin banyak koneksi yang dicari secara aktif, semakin banyak jangkauan – mirip dengan influencer – yang dimiliki orang ini dalam jaringan.

Bekerja dengan metrik ini membawa akurasi lebih pada analisis dan memungkinkan manajemen komunitas alumni yang lebih strategis. Di satu sisi, kepadatan jaringan misalnya dapat dijadikan sebagai tolak ukur untuk menentukan apakah kegiatan penguatan jaringan membuahkan hasil. Jika seseorang menganalisis jaringan yang sama setelah beberapa bulan atau tahun dan menemukan kepadatan yang lebih besar, ini merupakan indikator kuat dari aktivasi alumni yang sukses. Di sisi lain, in/out-degree memungkinkan untuk memperbesar individu yang memegang peran khusus dalam jaringan berdasarkan koneksi yang mereka miliki. Baik influencer maupun networker adalah individu kunci untuk disertakan ketika memikirkan tentang intervensi jaringan karena sedikit orang tersebut dapat membantu menjangkau banyak orang lain dalam jaringan.

Berpikir Di Luar Analisis Jaringan

Analisis jaringan sosial adalah alat yang hebat untuk secara akurat menganalisis status quo komunitas alumni dan interaksi antar anggota. Cara lain melihatnya: Sebuah grafik jaringan memetakan hasil pengelolaan alumni selama ini. Untuk memperkuat jaringan pasif dan mendorong interaksi, penting untuk diingat bahwa komunitas fungsional adalah hasil dari banyak faktor kontekstual yang sebagian besar dapat dipengaruhi dengan langkah-langkah strategis. Untuk menggunakan analisis jaringan sebagai alat strategis, ada baiknya untuk melengkapinya dengan informasi kontekstual tentang komunitas. Data ini dapat dikumpulkan melalui survei yang sama dan merujuk, misalnya, pertanyaan tentang pentingnya jaringan bagi alumni, apa yang ingin disumbangkan alumni kepada masyarakat, format acara yang disukai, dan isu-isu tematik yang banyak diminati. Mengetahui faktor-faktor kontekstual ini memungkinkan manajer komunitas untuk menangani alumni dengan cara yang menarik dan merancang penawaran program, acara, dan kegiatan di masa depan dengan cara yang menarik kelompok sasaran yang sebelumnya pasif. Pada akhirnya, langkah-langkah ini akan menumbuhkan komunitas alumni yang inklusif, vital, dan kohesif yang memungkinkan anggota untuk meningkatkan interaksi mereka. Dikumpulkan dalam beberapa interval, data ini dapat digunakan untuk menilai kesehatan dan daya tarik masyarakat dalam waktu lama dan memantau keberhasilan langkah-langkah strategis.

Pembelajaran Utama Untuk Kami

Dalam kasus khusus kami, kami telah melakukan empat analisis semacam itu dalam komunitas alumni Bosch kami dan kami senang menggunakan hasil yang diperoleh untuk berkomunikasi lebih baik dengan alumni kami dan melibatkan mereka dengan cara yang lebih strategis. Bagi kami, tiga pembelajaran utama menonjol:

Pertama, cara program dibentuk pada akhirnya membekas pada struktur jaringan alumni. Jika Anda memiliki program terdesentralisasi yang sejak awal dikelola dan didorong sebagian besar oleh peserta program, jaringan alumni Anda akan mencerminkan hal ini. Ini kemungkinan akan mandiri dan sebagian besar berpusat di sekitar kontak di antara alumni. Sebaliknya, program yang banyak dibimbing dan dikelola secara eksternal dengan sedikit keterlibatan peserta program kemungkinan juga akan memiliki jaringan alumni yang berputar di sekitar penyelenggara program. Apakah sebuah jaringan diorganisir sendiri atau didorong secara eksternal itu sendiri tidak “baik” atau “buruk” tetapi penting untuk diketahui untuk merancang kegiatan alumni yang sesuai.

Kedua, kami menemukan bahwa jaringan alumni kami paling jelas terstruktur di sepanjang kelompok, dengan demikian, di sepanjang kelompok peserta tahunan program kami. Artinya, orang-orang kebanyakan berhubungan dengan orang-orang yang mereka temui secara pribadi dan berbagi pengalaman yang sama. Meskipun wawasan ini tidak mengejutkan, hal itu menimbulkan pertanyaan umum di antara organisasi alumni: Apa yang diperlukan untuk mendorong alumni berhubungan dengan rekan-rekan lain yang belum mereka temui? Pertanyaan ini sangat mendesak bagi komunitas alumni yang mendefinisikan diri mereka sebagai jaringan pakar yang saling mendukung dengan keahlian dan pengalaman mereka. Di sini, melengkapi analisis jaringan dengan data kontekstual dapat membantu menciptakan format dan platform program yang menarik bagi alumni untuk bertemu dan bertukar. Kuncinya adalah bertanya kepada alumni apa yang mereka harapkan dari jaringan alumni mereka,

Terakhir, kami mengetahui bahwa jaringan alumni disatukan oleh “perekat” yang berbeda. Sebuah “lem” menggambarkan sentimen atau insentif yang mendasari yang memaksa alumni untuk terlibat satu sama lain. Sangat mengejutkan kami, potensi manfaat karir hampir tidak disebutkan sebagai perekat jaringan yang penting. Sebaliknya, tampaknya nilai dan norma bersama memainkan peran penting dalam jaringan kita. Anggota komunitas termotivasi untuk secara aktif terlibat dalam jaringan alumni mereka karena mereka merasakan hubungan dengan orang lain yang didasarkan pada pandangan yang sama tentang topik dan masalah atau karena pengalaman program bersama yang telah dilalui setiap alumni. Menyadari alasan pasti yang menyatukan alumni membantu merancang dan menawarkan kegiatan alumni yang tepat. Dalam kasus kami

Kesimpulan

Analisis jaringan adalah teknik yang menjawab banyak pertanyaan yang dihadapi manajer alumni saat ini. Peta jaringan yang akurat dan kuat secara empiris menunjukkan pola hubungan dalam komunitas alumni dengan cara grafis yang intuitif. Analisis jaringan mengungkap struktur yang mendasari interaksi alumni dan menunjukkan seberapa padat dan seberapa intens jaringan alumni. Ini juga berfungsi sebagai alat untuk mengidentifikasi orang yang paling terhubung dengan baik dan paling tepercaya dalam jaringan yang dapat berfungsi sebagai pengganda untuk acara jaringan di masa mendatang. Pengalaman kami menunjukkan bahwa analisis jaringan sangat mendalam bila dikombinasikan dengan data kontekstual tentang misalnya pengalaman, harapan, dan motivasi anggota komunitas. Diperkaya dengan data kontekstual,