Hoe een sociale-netwerkanalyse helpt bij interne communicatie en verandering

Sander Dorst deed een sociale-netwerkanalyse bij twee organisaties. Deze kan bekende én onbekende sociale groepen in kaart brengen.

foto: 123rf, Martins Vanags

Door Sander Dorst, communicatieadviseur Orange Otters

Veel veranderingen in organisaties stagneren door onvoldoende goede informatie over de verandering of heersende negatieve normen over de verandering.

Voor mijn afstudeerscriptie aan de opleiding Communicatie en Beïnvloeding bracht ik in twee organisaties de informatiestromen en de sociale normen in kaart met een sociale-netwerkanalyse.

Ik vroeg me af hoe deze inzichten gebruikt kunnen worden bij interne communicatie rondom een verandering. Hier deel ik de belangrijkste inzichten van mijn scriptie: dat een sociale netwerkanalyse bekende én onbekende sociale groepen in kaart kan brengen

Kennisnetwerken in een organisatie

Wanneer mensen goed geïnformeerd zijn over een verandering vergroot dat de kans van slagen. Het ontbreken van relevante kennis is juist een belangrijke reden voor ’ruis’ over een verandering, wat zijn invloed heeft op het resultaat.

De kennis van medewerkers verspreidt zich het beste via informele netwerken. Hoe meer collega’s met elkaar samenwerken, hoe beter ze elkaar kennen, hoe makkelijker ze informatie met elkaar delen. De informatiestromen tussen collega’s, de zogenoemde kennisnetwerken, zijn juist in tijden van verandering erg belangrijk. Ze zorgen dat informatie zich verspreidt en zijn een prima kanaal zijn om roddels en geruchten rond te laten zingen.

Met een sociale-netwerkanalyse kun je de kennisnetwerken in kaart brengen. Dat is belangrijk om gerichter te kunnen communiceren en ook de delen van een organisatie te bereiken die doorgaans minder goed op de hoogte zijn. Ook kunnen geruchten tijdig worden opgespoord. Medewerkers worden daardoor doorgaans meer en beter geïnformeerd, wat de kans op slagen van een organisatieverandering vergroot.

Advertentie
advertisement

Positie van belang

De positie van een individu in een kennisnetwerk zegt iets over de mate waarin hij of zij geïnformeerd is. Een medewerker die er een centrale positie in heeft, is doorgaans beter op de hoogte en vangt eerder geruchten en roddels op. Die kan hij of zij bij de juiste informatie ook sneller weerleggen.

Het probleem is alleen dat vaak niet bekend is wíe die centrale personen in een netwerk zijn. Een sociale-netwerkanalyse kan dit in kaart brengen, soms met verrassende inzichten.

Een netwerkanalyse kijkt niet alleen naar de posities en relaties van mensen, het kijkt ook naar sociale normen, die nog van  meer invloed zijn dan de informatie zelf. Komen de normen van de organisatie namelijk niet overeen met die van een medewerker, dan zal die een vervelend gevoel hebben bij de verandering en waarschijnlijk niet mee bewegen.

Bijstellen aan mening van groep 

De normen in een organisatie ontstaan in sociale groepen. Mensen van dezelfde groep praten met elkaar over een verandering en delen hun mening. Omdat ze nu eenmaal graag congruent zijn met de mening van hun sociale groep, stellen ze hun opinie daarvoor zo nodig bij. De normen sociale groepen waar een medewerker deel van uit maakt zijn daarmee bepalend voor de houding ten opzichte van de verandering.

Met een sociale netwerkanalyse ontstaat inzicht in zowel de sociale groepen als de normen die ze hanteren. Door vervolgens de communicatie aan te passen op de sociale groepen sluit deze beter aan bij de behoeften van deze groepen en heb je een groter effect.

Hoe voer je analyse uit?

Je kunt een netwerkanalyse op verschillende manieren uitvoeren. In dit onderzoek is met behulp van een vragenlijst aan medewerkers gevraagd met wie ze communiceren. Andere mogelijkheden zijn het analyseren van databronnen, zoals intranetverkeer. Er zijn verschillende programma’s om een netwerkanalyse mee te maken. In dit geval is gebruik gemaakt van Gephi, een open source-tool om online netwerken en sociale groepen in kaart te brengen.

Je kunt het bestaan van sociale groepen in je voordeel gebruiken. Door bijvoorbeeld  groepen met verschillende attitudes met elkaar in gesprek te laten gaan kunnen ze wederzijds begrip kweken voor elkaars standpunt, en daarmee wellicht dichter naar elkaar toe groeien. En door zelf in gesprek te gaan met mensen uit verschillende sociale groepen krijg je een beter beeld van wat er écht speelt in de organisatie.

Zichtbare en onzichtbare sociale groepen

In mijn onderzoek bleek dat er verschillende sociale groepen waren in beide organisaties. Deze sociale groepen hadden geen overeenkomsten met afdelingen of functies, en stonden dus los van elkaar. Voorbeelden van sociale groepen waren mensen die vaak met elkaar gingen wandelen, of op vrijdagmiddag gingen borrelen.

Sommige van deze groepen waren bekend, en overduidelijk zichtbaar. Er waren echter ook groepen die zich op de achtergrond bevonden, en daardoor minder opvielen. Nog interessanter waren de verschillen in de attitudes van de sociale groepen. Waar de attitudes op afdelingsniveau grotendeels gelijk waren, lieten de sociale groepen grote onderlinge verschillen zien. Zoals in onderstaande afbeelding te zien is, waren sommige sociale groepen erg positief over de verandering (blauw en rood), en andere sociale groepen juist negatief (groen en beige).

Twee voorbeeld van sociale-netwerken uit de scriptie van Sander Dorst, links die van een gemeente, rechts die van een communicatieafdeling van een grote gemeente. De kleuren representeren de sociale groepen gebaseerd op algoritme en relaties in het netwerk. Later wordt er gekeken of er inhoudelijke verbanden of verschillen tussen sociale groepen zijn in bijvoorbeeld in attitudes, informatie of mediagebruik.

Netwerken

Privacy komt altijd op tafel 

Naast de mogelijkheden, is privacy ook een onderwerp wat vrijwel altijd op tafel komt wanneer er over een netwerkanalyse gesproken wordt. Mensen zijn bang dat een netwerkanalyse privacy schendt en de regels van de AVG overtreedt. Dit hoeft niet zo te zijn. Het draait allemaal om toestemming. Er zijn grofweg drie situaties op het gebied van toestemming rondom netwerkanalyses.

De eerste situatie is de meest wenselijke: iedereen geeft toestemming. In dat geval is er geen probleem en kan je aan het werk. Ten tweede kan het zo zijn dat je geen toestemming krijgt van mensen. Dan kan je een anonieme netwerkanalyse maken. Op die manier krijg je wel inzicht in de verschillen tussen sociale groepen, maar weet je niet precies wie de sociale groepen zijn. In interviews of focusgroepen kan je vervolgens doorvragen naar de verschillen.

De derde mogelijkheid is dat je deels toestemming krijgt voor je netwerkanalyse. In dit geval moet je een creatieve oplossing bedenken voor de weergave van het netwerk. Een mogelijkheid is aan mensen te vragen een bijnaam te verzinnen. Op die manier zijn ze voor zichzelf wel herkenbaar, maar voor anderen niet!

Sander Dorst,  communicatieadviseur bij Orange Otters Verandercommunicatie adviseert hoe organisaties op basis van data hun interne communicatie bij verandering slimmer kunnen inzetten. Hij houdt hierover een bijzondere expertsessie op het Communicatiecongres 2019, op 26 november in Utrecht. Klik hier voor meer informatie.

Plaats als eerste een reactie

**Bold** _italic_
Uw emailadres wordt uitsluitend gebruikt om mogelijk contact met u op te nemen naar aanleiding van uw bericht en is alleen zichtbaar voor de redactie.
Advertentie