Ağ Analizi ve Haritalama Yönteminin

6) Mevcut pratik: Ağ tekniklerinin insan hakları alanındaki kullanımları

İnsancıl amaçlar taşıyan çalışmalar ağ kavramlarına hepten yabancı olmasalar da yine de bu kavramların insan hakları alanında uygulanması çok sık karşılaşılan bir şey değildir. Pek çok örgüt zımni ya da açık biçimde ağları kullanır, ayrıca insan hakları alanındaki sorunlar için geliştirilen pek çok ağ haritalaması çalışması vardır. Bu bölümde bu türden kimi örneklere yer vereceğiz, yukarıda tartıştığımız kavramların nasıl ve niçin kullanıldıklarını bu örnekler üzerinden açıklığa kavuşturmaya çalışacağız. Gruplandırmalarımızın bazıları konu başlıklarına göre bazıları da seçilen yönteme göre olacak.

İnsan ve mal akışını takip etmek.

Ağlar, antite setleri arasındaki akış örüntülerini temsil etmek için kullanılabilir. Ülkeler arasındaki mal ve insan hareketine dair veriye bakmak için iyi bir analiz yapısıdır. Küresel kaynakların nasıl hareket ettiğini tahmin edebilmek için ülkeler arasındaki ticaret verilerine bakan güzel çalışmalar vardır örneğin¹⁵. Pek çok örgüt göç ve mülteci topluluklarına dair veri sunar⁷, bu veriler hem coğrafyayı hem de ağ ilişkilerini gösteren haritalar inşa etmek için kullanılmışlardır⁸. Şekil 6’da görülen çalışma internetten edinilen veriye dayanarak Katrina kasırgasından sonra yerinden olanların New Orleans’tan nerelere yayıldıklarını gösterir. Genellikle insanların coğrafi akışı bu kişilerin sahip oldukları toplumsal bağları yansıtır, ne de olsa yerinden olan insanlar dostlarının ya da ailelerinin yaşadıkları yerlere giderler. Kamboçya kökenli insan kaçakçılığı üzerine kaleme alınan bir raporda zorunlu göçlere müdahale edebilmek için kurbanların, bu insanları işe alanların ve kaçakçılığı gerçekleştirenlerin toplumsal bağları üzerine çalışma yapma tavsiyesinde bulunulur.¹⁶

Kullanılan araçlar: Ağ modellemesi, metin madenciliği, sosyal ağ analizi, ağ haritalaması.

Niçin geçerli: bir bölgeye ya da tek bir soruna odaklanan örgütler arasındaki kaynak hareketini anlamak hayli zor olabilir. Ağ haritaları, izleyicinin tüm örüntüleri aynı anda görebilmesi için gereken araçları sunabilir. Ağ analizi, hayati zayıflıkları ya da akış için gerekli olan kontrol noktalarını tespit edebilir.


Şekil 6: Katrina’dan kaçan insanların nereleri dağıldığını internette açılan blog sitelerinden elde edilen veriyle gösteren haritada hem coğrafi dağılımı hem de kurulan bağları izleyebiliyorsunuz. İmaj EPodunk adlı örgütten alınmıştır¹⁷.
Hukuk ve yasal ağlar.

Ağ perspektifi, hukuk sistemi içinde içtihatların nasıl yayıldığını izlemeye yardımcı olmak için kullanılır. Bu teknik temelde belli başlı ticari hukuk davalarının saklandığı veritabanlarını belli bir alandaki davaları ve kurallar bütününü tespit etmek için kullanmayı içerir; içtihat referansları ağda yer alan bağlar olarak kabul edilir. Bu uygulamaların çoğu ABD hukuk sistemi için yaratılmıştır. Kimi projelerde ağ yöntemi, sadece, gerekli belgelerin toplanmasına hizmet edecek bir örnekleme stratejisi işlevini görür. Başka projelerse esas olarak toplulukları analiz eder ve atfedilmiş değerlere istinaden tahminlerde bulunur.

Bu yöntemler oldukça gelişkin ve etkilidir. James Fowler’ın hukuki referanslar ve ABD Temyiz Mahkemesinin içtihatları üzerine yaptığı çalışması, referans ağlarının hukuk uzmanları tarafından yapılmış tasniflerin bazılarını yeniden üretme becerisinde olduğunu gösterir. Çıkan sonuç “Temyiz Mahkemesinin hangi konulara ve davalara öncelik tanıdığını ve bunun zaman içerisinde ne şekilde değiştiğine dair niteliksel değerlendirmeleri destekler niteliktedir”¹⁸ (Bkz. Şekil 7). Maryland Üniversitesi Hükümet ve Siyaset Bölümünden bir grup, NSF’den aldığı bir maddi yardımla, bu türden bir analiz için gereken yöntemi ve görselleştirme yazılımını geliştirmek için çalışıyor¹⁹. Çalışmalarının bir kısmı sivil haklarla ilgili olan bu grup alınan kararın ne derece destekleyici bir karar olduğunu dikkate alarak mahkemelerin davranışlarını kıyaslıyor²⁰.



Şekil 7: ABD Temyiz Mahkemesine gelen kürtaj hakkı davaları arasındaki hukuki referans ağının haritası.
Başka türden yasal belgeler de benzer yöntemlerle analiz edilebilir, örneğin aynı anlaşmalara ya da uluslar arası sözleşmelere imza atan ülkeler arasındaki bağlar incelenebilir. Şekil 8 belli başlı insan hakları sözleşmelerini ve bu sözleşmeleri imzalayan ülkeler arasında oluşan ağı gösterir.

Yasal belgeleri kullanmanın bir avantajı, normal durumda kodlaması hayli mesai isteyen bu belgelerin hâlihazırda ticari işletmeler tarafından standart bir şekilde kodlanmış olmasıdır. Dahası, ABD hukuk sistemi karar alma süreçlerinin nasıl işlediğinin kayır altına alınmasına dair hayli gelişkin sistemler geliştirmiş bir sistemdir.

Kullanılan araçlar: Metin madenciliği, ağ analizi yoluyla önemli düğüm noktalarını tespit etmek, yeniliklerin dağılımı, görselleştirme.

Niçin önemli: Ağ haritaları, hukuk sistemindeki karmaşıklıkların bazılarını kamuoyu nezdinde daha şeffaf kılabilir. Farklı hukuk gelenekleri içerisinde belli insan hakları düzenlemelerinin ne türden bir etki yarattığını değerlendirmek için de faydalı olabilir.



Şekil 8: İki ayrı zamanda belli başlı insan hakları sözleşmelerine imzalamış ülkeler (kırmızı düğümler)²¹.
Toplumsal yapıyı ve değişimi modellemek.

Ağların bir diğer yaygın kullanımı da toplumsal yapıların, toplumsal hareketlerin ve başka türden karmaşık kültürel süreçlerin incelenmesinde kavramsal bir çerçeve oluşturmak hedefini güder. Ne yazık ki, bu alana dair çalışmalar bu raporun gündemine girmiyor. Ancak, toplumsal yapı modellerinin insan hakları bağlamında somut kullanımlarına dair bir örneği anmakta fayda var: Kötü muamele. Bu süreç son derece karışıktır, fakat ama araştırmacıların toplumsal ağın özelliklerine (örneğin, ortalama aile büyüklüğü ya da kişisel tanıdıkların sayısı) dair iyi tahminler toplama imkânına sahip oldukları durumlarda rapor edilen çok sayıda vakayı çapraz taramaya tabi tutmak için istatistik tekniklerinden faydalanmak mümkündür²². Hatta kimi durumlarda kaç vakanın rapor edilmediğini tespit etmek mümkündür. Bu yöntemler ABD’deki AIDS/HIV+ hastalarına destek vermek için kullanılmıştır²³.

Kullanılan araçlar: İstatistiki toplumsal yapı modelleri, sosyal psikoloji, sosyoloji, antropoloji ve siyaset bilimi alanından elde edilmiş araştırma ve veriler.

Niçin önemli: Benzer iktidar yapılarına ve toplumsal değişim süreçlerine dair bir tanıdıklık geliştirmek, hedeflenen sonuçları doğurması daha muhtemel müdahalelerin doğru şekilde tasarlanmasına yardımcı olabilir.
Siyasi katılım ağları.

ABD’deki yasalar uyarınca başkanlığa adaylığını koyanlar kampanyaları süresince kimlerden ve hangi örgütlerden yardım aldığını açıklamak zorundadır. Her ne kadar bu veri geleneksel olarak tablo şeklinde tutulsa da, buradan elde edilecek hatırı sayılır miktarda ilişkisel veri de vardır. Son yıllarda bir grup akademik çalışma, siyasal katılım ve etkileri incelemek adına kampanya finans verilerini ağ yaklaşımı eşliğinde kullandı. Federal mevkiler için yarışan adaylar, Federal Seçim Komisyonuna, kendilerine destek bulunanların kişisel bilgilerini bildirmekle yükümlüdürler. Desteklerin büyük çoğunluğu önemli pozisyonlardaki insanlardan geldiğinden bu türden bilgiler genellikle şirketlerin Siyasal Eylem Komiteleri tarafından düzenlenen dosyalarıyla birlikte kullanılır. Siyasetçilerin birbirlerine yaptıkları katkılar da bu veri içinde tutulur, böylece Kongre’deki ağları tespit etmek de mümkün olabilir²⁴.

Amerika’da bu türden verilere erişim imkânı tanıyan çok sayıda web sitesi var⁹. Uluslar arası planda ise Avustralya, Brezilya, Kanada, Şili, Meksika, İrlanda, Yeni Zelanda ve İngiltere gibi ülkelerde bu türden verilere ulaşmak mümkün. Pek çok web sitesi ağ haritalarını kullanarak bu verileri daha ulaşılabilir formatta kamuya açıyor (Bkz. Şekil 9). Mali kaynak akışlarının ulaşılabilir olduğu başka alanlarda da benzer yaklaşımlar kullanılabilir.



Şekil 9: Arizona Eyalet Senatosu için aday olan Cumhuriyetçi (kırmızı çemberler) ve Demokrat (mavi çemberler) adaylara 2006 yılında yapılan 500 dolar ve üzeri bağışların ağ haritası²⁵.

Kullanılan araçlar: Metin madenciliği, ilişkisel veri tabanları, ağ analizi, görselleştirme.

Niçin önemli: Hükümetlerin şeffaflığını arttıran araçlar, sıradan insanların, içerisinde yer aldıkları siyasal sistemin mali açıdan nasıl işlediğini anlamasına yardımcı olabilir. Seçim süreçlerinin daha adil geçmesi bu şekilde sağlanabilir. Katılım bilgileri siyasetçilerin insan haklarıyla ilgili konularda verdikleri kararlarla bir arada değerlendirildiğinde tek tek şirketlerin ya da bir bütün olarak sektörlerin insan hakları bağlamında nerede durduklarına dair bir yargı oluşturmak da mümkün olur.
Oy yapıları.

Oylamalar üzerinden yapılan analizler siyasetçilerin davranışlarını daha şeffaf kılmak için yapılan çalışmalardan bir diğeridir. Bir topluluk içinde oy veren herkesin oy verme alışkanlıklarına dair bir dizi toplanarak oy örüntüleri ortaya çıkarılabilir. Her bir kişinin oy verirken sergilediği profildeki benzerlikler verilen oyların ne sıklıkla örtüştüğünü anlamaya yarayan algoritmalar vasıtasıyla hesaplanabilir. Böylece adayların birbirlerine ne derece benzediğine dair bir matris üretilmiş olur. Bu matris doğrudan yorumlanabilir olmasa da başka ağ analizi teknikleriyle beslenerek bir blok halinde oy verecek olan meclis üyelerini tespit etmek için kullanılabilir. Bu matris öyle bir ağ şeklinde resmedilir ki oluşan kümeler oylamada beraber hareket edecek blokları gösterir. Buna benzer “mekânsal” analiz ve oy verme ölçümleri için kullanılabilecek başka istatistikî teknikler de mevcuttur. Bu alandaki en etkili çalışmalardan biri ABD kongresindeki oylama örüntülerine dair ilgi çekici animasyonlar da içeren bir web sitesi kurmuş olan Kenneth Poole’a aittir¹⁰.

ABD Kongresi üzerine uygulanan çapraz hesaplamalardan çıkan sonuç, hiç de şaşırtıcı olmayan biçimde, Cumhuriyetçi ve Demokrat parti üyeleri arasında derin bir ayrım olduğudur. Aleks Jakulin’in çalışmaları ise parti yapıları içerisindeki blokları konu eder¹¹. Benzer araçlar BM’ye üye devletlerin oylama trendlerini analiz etmek için de kullanılmıştır²⁶.

Politik süreçlerin elle tutulur tek kaydı oylar değildir. Eğer yasama organı bir yasaya destek olan üyelerin isimlerini tuttuysa, destek oldukları yasalar üzerinden birbirleriyle bağlantılanan üyelerin ağlarını inşa etmek mümkündür. Bu destek ağları koalisyon yapılarını anlamak için de kullanılabilir. Oydaşma ağları aynı yönde oy kullananların bu durumda ne sıklıkla bulunduğu üzerinden ağırlıklandırılmış bağlar üzerinden de tespit edilebilir. Bir yasama organındaki üyelerin çoğu yasaların pek çoğu için oy kullandığından bu ağlar hayli yoğun olurlar. Ancak, altta yatan yapıları daha görünür kılabilmek için bu ağlar eşiklendirilebilir (belli bir eşiğin altında kalan zayıf ağırlığa sahip bağlar dışarıda tutularak sadece kuvvetli bağlar incelenebilir). Buna dair bir yazılım örneği için Şekil 10’a bakılabilir. Başka bir analiz biçimi de komite üyeliklerindeki örtüşmelere bakmaktır (Bkz Şekil 11).

Şekil 10: ABD senatörlerinin 2007 yılında verdikleri oylarda çıkarılan oydaşma ağlarını gösteren SocialAction yazılımı²⁷. Cumhuriyetçiler kırmızı, Demokratlar mavi, Bağımsızlar bordo renkte (180 oy eşik alınmıştır).



Şekil 11: ABD 107. Temsilciler Meclisindeki komitelerde (kareler) ve alt komitelerdeki (çemberler) ortak üyelikleri gösteren ağ²⁸.

Kullanılan araçlar: Görselleştirme, küme analizi.

Niçin önemli: bu türden bir analiz koalisyon yapıları içerisindeki ayrım noktalarını tespit etmek için kullanılabilir. Şeffaf bir politik sistem vatandaşların alınan kararlar hakkında bilgilenmesine imkân tanıyarak oylama ve diğer demokratik süreçlere yardımcı olur. Söz konusu teknikler politikacıların hangi konuda nasıl oy verdikleri üzerine mukayeseler yapma imkânı verir.
Şirket bağlantıları ve mülkiyet analizi.

Ticaret dünyasındaki kontrol ve mülkiyet yapılarını ölçme ve anlamaya yönelik nispeten nesnel araçlar geliştirmeye dönük pek çok çaba olmuştur. Bu girişimler çoğu durumda yeterli veriyi elde etmekte sıkıntı yaşamışlardır. Yaklaşımlardan biri yönetim kurulu üyeliklerini araştırarak hangi firmanın hangi firmayla bağlantılı olduğuna bakmaktır. Kamuya açık faaliyet gösteren firmaların yönetim kurulu üyelerinin isimleri kamuya açık bilgidir. Aynı kişi iki ayrı firmanın yönetim kurulunda yer alıyorsa bu iki firma bağlantılı demektir. Bağlantı setlerinden bir ağ inşa etmek mümkündür. Bu veri seti çok sayıda firma için oluşturulduğunda görülecektir ki en büyük firmaların yönetiminde aslında çok az sayıda insan var. Bu alandaki en etkin web sitelerinden biri olan They Rule, kamuya açık alanda ticari faaliyet gösteren şirketler arasındaki bağlantı ağlarını interaktif bir biçimde görselleştirmiştir¹². Ancak, bu bağlantıların şirketler arasında (koordineli stratejiler gibi) kuvvetli ilişkiler olduğunu gösterip göstermediği tartışmaya açık bir konudur.

Bağlantı analizleri, çok sayıda örgütte pozisyon sahibi olan kişileri tespit etmek için de kullanılabilir, böylece çıkar çatışması olması muhtemel durumlar anlaşılabilir. Ağ danışmanı Valdis Krebs, mülkiyet ilişkileri bağlamında ağ analizi yaklaşımının kullanımına ilginç bir örnek verir ve bir grup kaçak ev sahibinin nasıl gerçekdışı emlâk işlemleri yaptığının ortaya çıktığı vakayı anlatır²⁹. Bu örnek, iktisadi alanda adalet sağlanması için mücadele eden bir örgütün, nasıl başarılı şekilde bir aile ağını ortaya çıkarabildiğini gösterir. Bu aktivist grup, kamu kaynaklarından elde ettikleri veriyi kartopu tekniğiyle işlemişti. Grup, aramalarını organize edebilmek ve yargıya intikal eden bu davada jüri karşısında kendilerini açıklayabilmek için görselleştirme tekniklerini kullandı.

Mülkiyet ilişkileri alanındaki ağlara ve hiyerarşilere dair pek çok ülkede akademik çalışmalar yapıldı. Belli bir endüstri alanında ve bir zaman aralığında toplanan veriden bu alanda yaşanan yapısal dönüşümleri de çıkarmak mümkündür. Buna bir örnek California Üniversitesinde gerçekleştirilen ve iletişim sektöründeki tekelleşmeyi ortaya koyan çalışmadır³⁰. Benzer bir veri setinin görselleştirilmesiyle de medya alanında yaşanan şirket birleşmelerine dair bir fikir edinmek mümkündür (Bkz. Şekil 12). Bu vakada zaman çizelgesi verisi yine ilişkiseldir, ama birleşme ilişkilerinin sayısı son derece düşük olduğundan, bu veriyi basit bir ağaç formunda göstermek mümkün olmuştur.

Şekil 12:And Then There Were Eight: 25 years of media mergers from GE-NBC to Google-YouTube. İlişkisel veri bazen ağ çizmeden de gösterilebilir. Buna güzel bir örnek Dmitry Krasny’nin hibrid çalışmasıdır³¹. Burada kronoloji yatay olarak gösterilmiştir.
Kullanılan araçlar: ilişkisel veritabanı, metin madenciliği, dinamik ağlar ve görselleştirme.

Niçin önemli: Büyük şirketlerin kamu politikaları üzerinde geniş etkisi vardır. Bu bağlantıları tespit edip belli bir sektördeki sorunlu ilişkileri ortaya çıkarmak sorunu düzeltmek için potansiyel müdahale alanları açabilir. Kimi durumlarda mülkiyet örüntülerini anlamak etki ağlarını açığa çıkarabilir ve yolsuzlukla mücadelede yardımcı olabilir. Tekelleşme pek çok sektör için bir sorundur, ama özellikle medya alanında bu durum kamunun bilgiye ulaşımını da etkileyeceğinden daha büyük bir sorundur. Ağ grafikleri bu alandaki duyarlılığı arttırmak için faydalı bir araç olabilir.
Proje teşhisleri ve stratejik planlamada kullanılan ağ haritaları.

Büyük yardım ajanslarının bazıları, yardım projelerinde beklenmedik sonuçlar doğuran yerel iktidar ilişkilerini anlamalarına yardımcı olsun diye, güç analizi ve ağları kullanmışlardır. Aynı zamanda, araştırmacılar, toplulukların karşılaştıkları sorunlarda faydalanabilecekleri stratejiler oluşturmak adına ağ temelli bu yaklaşımları sahada test etmişlerdir. Bu örneklerde ağ araştırması çoğunlukla katılımcı bir araç işlevi görür, topluluğun kendi kendini değerlendirmesine yarar. Bu teknikler çoğunlukla metodoloji alanıyla ilgili STK’larla ortak geliştirilmiştir.

Eva Schiffer tarafından geliştirilen İktidar Haritası Alet Çantası³², farklı aktörleri, bu aktörlerin nispi güçlerini, konumlanışlarını ve etki biçimlerini temsil etmek için kullanılabilecek göstergelerden faydalanır. Bu alet çantası daha sonra geliştirilerek göstergelerin kağıt üzerine yerleştirildiği ve katılımcıların bir mülakat sürecine dahil edildiği Ağ-Harita Alet Kutusu yaratılmıştır³³ (Bkz. Şekil 13). Bu çalışma daha çok yerel politik stratejilere dair mülakatlarda ve küçük tartışma gruplarında kullanılmıştır. Schiffer, bu sürecin hayli zaman isteyen bir çalışma olduğunu, her bir görüşme için 1-2 saat harcandığını, ama değer taşıyan detaylı bilginin nadiren elde edilebildiğini belirtir³⁴.



Şekil 13: Gana’daki bir değerlendirme çalışmasında gerçekleştirilen mülakatlar esnasında tek bir kişi tarafından yapılan Ağ-Harita. İşaretler bireyleri ve grupları, işaretlerin yüksekliği sahip olunan nispi gücü ve okların rengi kurulan ilişkinin türünü gösterir.
Benzer bir yaklaşıma sahip olan taktik haritası ise ilk olarak İşkence Kurbanları Merkezi (CVT) tarafından geliştirilmiş ve dünyanın dört bir yanındaki örgütlerce uygulamaya konmuştur³⁵. Taktik haritalarında çoğunlukla akışlar gösterilir, başka türden ağ yaklaşımlarına göre standart bağ tipleri daha azdır (Şekil 14). Düğüm noktaları son derece heterojendir, aynı diyagram üzerinde çok farklı türlerden antiteler mevcuttur. Düğümler arketip olma eğilimindedir, tespit edilebilir tekil bireyleri ya da grupları değil sınıfları ve toplumsal yapıları gösterir. Bu haritalar, ağ üzerindeki olası müdahale noktalarını belirlemek adına belirli ilişkilere dair grup tartışmalarına odaklanır.



Şekil 14: Vietnamlı kadınların gördüğü şiddet söz konusu olduğunda mevcut ilişkileri gösteren bir harita denemesi. CVT’nin Tayland’daki çalışma toplantısından.
Ağ haritalarının ve taktik haritalaması tekniklerinin sıra dışı yanı, ilişkisel verinin aslında görselleştirme aşamasında toplanmasıdır. Darren Noy’un evsizler konusunda alınan önlemlere dair oluşturduğu ağ temelli anket, esas olarak, ilgili örgütlerden kişilerle yapılmış mülakatlara dayanır³⁶. (Araştırmaya dahil edilecek örgütlerin bir listesini oluşturabilmek için öncelikle anahtar konumundaki insanlarla mülakatlar yapılır.) Ortaya çıkan ağ haritaları ancak çalışma bittiğinde diğer gruplarla paylaşıldı ve de grupların isimleri son versiyonda değiştirildi. Bu nokta önemliydi, çünkü söz konusu örgütlerin birbiriyle uzun erimli iktidar mücadelesi içindeydi. İsimleri anonimleştirmenin ağ üzerindeki stratejik bilginin korunması gibi bir faydası olacaktı ve de izleyicinin dikkati tek tek örgütlerin konumlanışına değil topyekun yapıya yönlendirilebilecekti.

Biggs ve Matsaert’in Namibia’da gerçekleştirdikleri fail-yönelimli değerlendirmeler, katılımcı gözleme benzer bir yöntemi izleyerek yalnızca araştırmacıların içinde yer aldıkları ağlara dair tasvirlerini kullanmıştı³⁷. Bu raporlar, yazarların beraber çalıştıkları grupların tarım pratiklerine dair iletişim örüntüleri üzerine perspektiflerini detaylandırır. Ayrıca geliştirilmesinde fayda olan ilişkilere dair tavsiyelerde bulunur, sosyo-matriste içi doldurulması gereken hücreleri gösterir (Bkz. Şekil 15).

Şekil 15: (a) Biggs ve Matsaert’in Namibia’daki çiftçi gruplar arasında yaptıkları çalışmadan çıkardıkları “bağ matris” (sosyo-matris) değerlendirmesi. (b) Aynı ilişki verisinden elde edilen ağ diyagramı.

Kolombiya³⁸ ve Bolivya³⁹ kırsalında gerçekleştirilen bir grup çalışma bir ağ anketi tasarlamak için grup tartışmalarını kullanmıştır (bkz. Şekil 16). Ortaya çıkan ağlar bir strateji oluşturmaya yönelik ek tartışmalarda kullanılmıştır. Ağ haritalamasını da içeren bu yaklaşım daha sonra Katılımcı Etki Yolları Analizi adıyla daha da geliştirilmiştir¹³. Bolivya’daki çalışmanın ana yazarı olan Louise Clark, katılımcıların yerel ekonomilerinde gösterdiği etkileri değerlendirerek bu yaklaşımın faydalarına bir örnek sunar. Clark’ın kahve arzı zinciri içindeki enformasyon bağlarına dair tasviri Şekil 17’de gösterilmiştir. Yerel toplulukların bu çalışmalara tepkisi ise kötümserden iyimsere değişiklik arz etmiştir. Clark’a göre:

Bu araçla yaratılan haritaların sahada ne olduğuna dair anında bilgi sağlamak gibi muhteşem bir potansiyeli vardır. Sosyo-gramlar ya da görsel grafikler, okuma yazma düzeyi hayli düşük olan yerli halkın etkisini çekmekte hayli başarılıdır. Bu haritalar sayesinde sahaya yabancı biri de yerel aktörleri tanıyabilir, bir projeye dahil olmanın iyi bir fikir olup olmadığına karar verir ya da en azından başlangıç seviyesinde kimlere danışmaları gerektiğinin bilgisini edinebilir. Görsel malzeme, esas aktörleri kendi aralarındaki ilişkileri, beraber çalışmanın faydalarını tartışmaya teşvik etmesi bakımından da iyi bir başlangıç noktasıdır⁴⁰.
Bu yazarların her biri bu tekniklerin STK’lara ve yerli nüfusa yardımcı olacağı noktasında bir iyimserlik taşıdığı görülmektedir. Ancak, tüm bu denemeler küçük gruplarla yapılmıştır ve daha net bir sonuca ulaşabilmek için ölçeği büyültmekte fayda vardır. Kimi yazarlara göre ağ haritalarının etkili olabilmeleri için çok yoğun olmamaları gerekir, bu da ilişki sorularının sayısal olarak sınırlanması anlamına gelir.

Kimi durumlarda isimleri anonimleştirmenin hoş karşılanmadığını da eklemek gerekir:

Afrika köyleri düzeyinde insanların anonimleştirmeye dair bir fikirleri yok, geleneksel şeflerden birine kimin ne söylediğinin belli olmayacağını söylediğimde o bunu bir hakaret olarak aldı, çünkü o söylediği şeyle bilinmek istiyordu (Eva Schiffer, kişisel görüşme).
Kullanılan araçlar: Ağ görselleştirmeleri, veri toplama, derinlemesine mülakatlar, siyasa analizi.

Niçin önemli: Katılımcı ağ haritalaması, insan hakları örgütlerinin stratejik analizlerinde kullanabilecekleri, özellikle taban örgütlerinin iktidar yapılarını ve önlerindeki engelleri tanımlamalarına yardımcı olacak faydalı bir araç olabilir.


Şekil 16: Bir Kolombiya çiftçi kolektifiyle gerçekleştirilen haritalama atölyesindeki ısınma çalışmaları. Renkli yünler atölyeye davet edilen katılımcılar arasındaki iletişim ağlarını göstermekte.