这些是如何发生的？
大部份我们所了解和相信的事物是来自于我们所交往的其它人；我们的价值观；理念及信仰受到四周人的影响甚钜着。
用人际关系观察的重点可以追溯到20世纪30年代。从那时开始，学术界已经发展出一系列称为社群网络分析 (SNA) 的技术。SNA 资料通常是用调查的方式收集，然后用图表的统计方法进行分析。统计图表可以更理解人与人之间的相互关系、评估一个组织的健康状况和确认出网络中发挥关键作用的人。在社会中，这样的分析已经被用来理解和帮助缓和社会问题。在业务上，这样的分析已经被用来管理变革，识别关键的人员和专家，提高智力财富的重复使用，理解决策过程。
Milgram's 的小世界实验可能是对 SNA 最著名的使用。Milgram 认为，任何二个人之间的距离不超过 6 层，根据这样的实验，得出了“六度分离 (Six Degrees of Separation)”的概念。由此；人们对于人际关系的科学研究，有一定的认识。
不过，也有证据显示， SNA 正快速地在商业市场上应用，原因有四：
知识管理的兴起。
可视化应用的有效性。
深度运算的技术发展。
资料收集的大幅增加。
知识管理 -- 对企业而言，知识管理 (KM) 是一个相当新的概念。举例说明，在亚马逊 (Amazon.com) 网站上目前列出的数百条企业相关的KM出版物中，最早的日期仅到1994年。现在 KM 已经得到了业界的关注，我们可以进一步讨论 SNA 的工具和潜在的好处。
可视化应用 -- 绘图和其它视觉效果的技术对 SNA 使用化得到原始资料来说是非常关键的，并可使原始资料易于被理解。一部分感谢计算机游戏技术的发展，它让可视化的硬件和软件更新速度越来越快，也越廉价；容易操作，并可处理数量更大的资料。
深度运算的技术 -- 协同过滤 (Collaborative filtering)、专家搜寻器 (expert finder technology)、内容管理 (content management) 和资料采矿软件 (data mining software) 都可以用来辅助 SNA 的工具。另外，使深度运算高级算法和网格系统大量分析相互关系，也使大量资料的运算成为可能。
资料可用性 -- 这是最显著的因素。传统的SNA主要依靠昂贵的调查和存取来获得资料，近年来大量关系相关性的资料也变得易于取得且成本不高。信用卡交易 (credit card transactions)、无线行动通讯 (cell phone calls)、全球定位系统 (GPS) 资料、网络存取 (web site access),、电子邮件 (e-mail)、联网网络通讯 (internet messaging)、ATM 交易、边境管理 (border control)、电子卡付费和超市贵宾卡 (loyalty)，都是一些可以获取资料的源头。对这些原始资料的分析就可以协助相互关系分析研究。
SNA的应用越来越广泛，例如，在反恐行动中，可以使用SNA来追踪恐怖分子的已知网络并揭露其它未知的网络。分析其旅行资料、银行交易、电话呼叫和联际网络的使用可以发现恐怖分子制造破坏的时机。 SNA 可以帮助识别：
孤立无援的人 -- 愈缺乏组织关心的人，愈有可能成为讯息提供者。
远离权力中心的人 -- 这样的人可能会散播未经验证的假情报
筹措资金的公共来源 -- 可被破坏或切断。从相似的行为模式进行推断也可以显示出被监视的恐怖分子的支持者和未知的恐怖分子组织。
SNA 也可以被用来帮助创新的思维，在非正规和正规人际网络中，帮助团队衡量出何者更有效率。Gerry Falkowski 率先在 IBM 内部倡导使用 SNA，他最近分析了一个虚拟团队，发现了隐藏在背后的可利用力量，还有未完全参与的部分。因此他做出多个目标建议以改善团队的运 作。且其建议得到团队相互的支持，这样的相互作用很具说服力。
IBM 的知识组织研究所－IBM's Institute for Knowledge-based Organizations (IKO) 已经使用社群网络分析来研究在知识创造和传播中非正规网络的重要性。该项目是弗吉尼亚大学的助理教授、IBM's Institute for Knowledge-based Organizations (IKO) 的研究员；安德鲁×帕克是 IBM's Institute for Knowledge-based Organizations (IKO) 的咨询顾问。IBM's Institute for Knowledge-based Organizations (IKO) 在过去三年中已经研究了 30 个组织中 40 个以上的网络。他们研究的议题包括在知识共享网络中的意识、存取、约定和安全的作用，影响网络发展的个人、组织和组织干涉的用途，个人网络的发展和重要性。且其工作论文已经发表在主流商业出版物上，例如哈佛商业周刊 (Harvard Business Review)、斯隆管理周刊 (Sloan Management Review)、加州管理周刊 (California Management Review) 和组织动态学 (Organizational Dynamics)。
这些对你意味着什么？
社群网络分析是知识管理领域非常重要的方法。目前，SNA 正在被用于企业管理、法律实施和公共卫生。诸如 IBM 全球服务部这样的大型组织和诸如 Humax 和 Verity 这样的小公司都在对所有的事情使用 SNA，从对建立社会资本的支持到研究开发技术专家的使用。但使用的技术和基本的 SNA 概念在诸如社会学和人类学这样的领域时，SNA 应用在实际问题上仍然是一门艺术而不是科学。所得到的分析和判断需要透过其它方式加以证实，且这些分析并没有为组织功能失调订定标准或现成的解决方案。所以 UCINET 软件 (用于社会网络资料的分析) 是被学术界认可的工具，但在一般业界并没有被认可。
SNA 经过成功的实验证实有吸引力。同时，SNA 可以结合到其它工作中。最重要的是，可用于分析大量的资料和相对低的成本可能会促进创新应用的发展，这样就会鼓励对 SNA 的投资和接受度。
社群网络分析已经成为一套理论并且是和受过训练的专业人员的制式训练 (formal discipline)。透过专业人员的使用能够帮助一个公司理解内部沟和策略执行的情况。SNA 也在企业改组和并购中产生关键作用。
两个行业：零售和运输
零售业已经在收集和共享消费者资料方面投入了大量的资金。SNA 可以用来帮助在目标市场中识别群体，并可确定在社群中的意见领袖。在市场交易之外，SNA可以透过发展和支持社群，提供诚信的信息。
运输业很久以前就意识到有个人的价值。行销人员通常是以相关的社群和家庭为目标的。社群网络分析能够对社会组织内部的相互关系和角色提供研究，这样的研究被用于扩大市场，并增强了解组织内部的社会关系。
当技术在组织内部已经把人与人结合在一起的时候，企业结构，无论是正式的等级、网络或基于市场的结构，都已经变得模糊不清和易改变。公司可以使用 SNA 来理解其结构，更深层地理解客户并组织公司的商品或服务对客户提供支持。
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