Social Network Analysis (SNA) Netwerk Platteland
Door Joitske Hulsebosch Voor Netwerk Platteland Oktober 2013
Inhoudsopgave
1
Introductie
3
1.1 Netwerk Platteland
3
1.2 Social Network Analyse (SNA)
3
1.3 Methodologie
3
Analyse Netwerk Platteland
5
2.1 Het netwerk algemeen: structuur
5
2.2 Leeftijd
7
2.3 Provincies en landsdelen
9
2.4 Maatschappelijke functies
12
2.5 Leiderschap en invloedrijke personen
14
3.
Kennisstromen in het netwerk
16
4.
Waardering van activiteiten
18
5.
Conclusies
27
2
2
1. Introductie 1.1 Netwerk Platteland Netwerk Platteland is een nationaal netwerk van en voor mensen en organisaties die zich inzetten voor een sterk en aantrekkelijk platteland. Het netwerk brengt organisaties met elkaar en met overheden in contact en bieden ze de gelegenheid om van elkaar te leren. Het Netwerk is actief voor het platteland in al haar facetten: niet alleen Leadergroepen en verbredingsactiviteiten, maar bijvoorbeeld ook productielandbouw en landschapsbeheer. Voor meer inrformatie zie netwerkplatteland.nl. Netwerk Platteland is ontstaan uit een samenwerking tussen De Lynx, ETC, CLM, Movisie en Aequator. Eind 2013 is er een evaluatie van Netwerk Platteland na 7 jaar activiteit. Als onderdeel van deze evaluatie is deze Social Network Analysis (SNA) van het netwerk uitgevoerd. Een specifieke vraag voor de SNA is om te inzicht te verschaffen in hoe online communicatie heeft bijgedragen aan het versterken van de relaties. 1.2 Social Network Analysis (SNA) Van Wikipedia een definitie van SNA:
«Social network analysis (SNA) is the methodical analysis of social networks. Social network analysis views social relationships in terms of network theory, consisting of nodes (representing individual actors within the network) and ties (which represent relationships between the individuals, such as friendship, kinship, organizational position, sexual relationships, etc.)[1][2] These networks are often depicted in a social network diagram, where nodes are represented as points and ties are represented as lines.» Kort gezegd is SNA het analyseren van een netwerk, waarbij gebruik wordt gemaakt van een software programma waarmee je een visualisatie van mensen of organisaties en hun relaties kunt maken. Het doel is hierbij het begrijpen van het netwerk en op basis daarvan nadenken over mogelijke versterking van het netwerk. Bij een SNA gaat men typisch op zoek naar de structuur van het netwerk, invloedrijke mensen, zgn. gatekeepers die belangrijk zijn voor informatiestromen, sterke en zwakke verbindingen en subgroepen binnen het netwerk. Dit zijn namelijk de factoren die het funcitoneren van een netwerk kunnen verklaren. 1.3 Methodologie De netwerk analyse bestond uit een online survey, analyse van de survey en bespreking en interpretatie van de uitkomsten met een kernteam van het netwerk. De survey is opgesteld na overleg met een kernteam van Netwerk Platteland, de survey bestond uit verschillende vragen over de achtergrond van de deelnemers, een deel over waardering van activiiteiten van Netwerk Platteland en 3 relatievragen. Deze survey is geanalyseerd met behulp van een netwerk analyse software programma (Netdraw) en gezamenlijk geinterpreteerd met 3 betrokkenen van het project. De resultaten van deze analyse en de interpretatie staan in dit rapport. Verder is het twitter netwerk van @toekomstGLB nog geanalyseerd met NodeXL, een ander software programma.
3
Er is gekozen om de online survey te versturen naar 3521 email adressen, het gehele bestand van de nieuwsbrief,
Figuur 1: Response rate van de online survey
wetende dat hier mensen bij zitten
die zich minder betrokken zullen voelen bij het netwerk en daarom de survey niet zouden invullen. Echter het idee was dat de betrokken mensen wel de survey in zouden vullen en we daarmee ook vanzelf een selectie. We hoopten op een response van 10% oftewel 350 mensen. Van de 3521 email adressen bleek bijna één op de achte oude email adressen te zijn die retour kwamen (459 mailadressen zie figuur 1). Als we deze adressen niet meerekenen komen we op een response rate van 29%, oftewel 889 personen. Dit is een goede respons voor de gekozen methode. Met 889 personen die de survey hebben ingevuld zijn er duidelijke patronen uit de analyse te halen. Ook laat het zien dat er een grote groep is die zich gecommiteerd voelt aan het netwerk en de moeite wil nemen om te helpen het netwerk in kaart te brengen. Dit blijkt ook uit het feit dat we veel mails ontvingen van mensen die de survey nog wel in hadden willen vullen zoals de volgende mail. “Door drukte voor een netwerkbijeenkomst eind sept. en een bezoek van buitenlandse
partners hebben we helaas nagelaten de vragenlijst n te vullen. Als het nog kan zou ik dat graag alsnog doen.” Bij een netwerk survey kan gekozen worden om mensen uit een relatielijst te laten kiezen of zelf namen te laten toevoegen. Het voordeel van een lijst is dat mensen bewust kiezen met wie ze contact hebben en minder snel namen vergeten. Het nadeel van een lijst is dat mensen meer gestuurd worden in het kiezen van contacten en contacten kunnen hebben buiten de lijst die wel belangrijk zijn. In onze methodologie hebben we gekozen voor een mix van beide opties. Het zou teveel gevraagd zijn om mensen uit een lijst van 3521 mensen te laten kiezen wie ze kennen, daarom hebben we een korte lijst van 67 mensen opgesteld met het kernteam, mensen waarvan het kernteam dacht dat ze belangrijk zouden zijn. Verder hebben we respondenten uitgenodigd zelf nieuwe namen toe te voegen. In totaal zijn hierbij 183 nieuwe namen toegevoegd. De namen zoals 'geen', 'ambtelijk niveau' etc. zijn hierbij verwijderd omdat we op zoek zijn naar relaties tussen personen. Om redenen van vertrouwelijkheid van informatie worden in dit rapport zo min mogelijk namen genoemd, behalve voor de mensen die invloedrijk zijn binnen het netwerk. Dit omdat we ervan uitgaan dat dit positief is en het mensen zijn die bekend zijn binnen het netwerk.
2. Analyse Netwerk Platteland De netwerk analyse van Netwerk Platteland is een toegepaste analyse- dat wil zeggen dat we met de analyse proberen het netwerk te doorgronden en er conclusies voor de praktijk aan te verbinden. Dit
4
heeft gevolgen voor de analysekaders. We kijken bij Netwerk Platteland naar leeftijd, verdeling per landsdelen/ provincies, maatschappelijke functies vertegenwoordigd in het netwerk en subgroepen/leiderschap. 2.1 Het netwerk algemeen: structuur Het netwerk is hieronder in figuur 2 gevisualiseerd. Het netwerk zoals via de respondenten in kaart gebracht bestaat uit 3431 personen en telt 4869 relaties tussen de personen, dit is een gemiddelde van 1,41 relatie per persoon. Aan de ene kant is dit laag, maar ook een kenmerk van zulke grote netwerken, in een groot netwerk zullen de leden minder dichte relaties hebben met andere leden. Het gemiddelde pad tussen 2 leden uit het netwerk is 2,7; dat wil zeggen dat leden gemiddeld 2,7 stappen nodig hebben om elke andere persoon uit het netwerk te kunnen bereiken. Heeft iemand bijvoorbeeld een specifieke vraag die zijn eigen relaties niet kunnen beantwoorden, dan kan deze persoon weer zijn netwerk inschakelen en zo verder. Als leden hier gebruik van maken kunnen ze de kennis uit het hele netwerk benutten in gemiddeld 2,7 stappen.
Figuur 2: Structuur netwerk platteland – deelnemers en relaties (Blauw deelnemers, zwarte lijnen relaties en groter van vierkant wil zeggen dat er meer inkomende relaties bestaan) Valdis Krebs en June Holley1 hebben 4 netwerk stadia gedefinieerd, van scattered fragments, via hubs en spoke, naar small world networks en core-peripherie. Dit is te zien in figuur 3.
1
Krebs en Holley, Building Smart Communities through Network Weaving http://www.orgnet.com/BuildingNetworks.pdf 5
Figuur 3. De 4 stadia van een netwerk volgens Valdis en Holley. In vergelijking met de netwerk stadia lijkt dit netwerk op een volwassen core/periphery netwerk. Het netwerk heeft een duidelijke kern. Zie ook de informatie bij de paragraaf over leiderschap en kern van het netwerk. In een core/periphery netwerk is de kern veel dichter genetwerkt dan de peripherie. Het core-periphery netwerk werken beter dan netwerken met veel subgroepen of cliques omdat informatie en kennis door het hele netwerk kan stromen. Een kenmerk van core/periphery is tevens dat er verschillende mensen in de kern goed genetwerkt zijn, er is niet 1 centrale figuur of hub. Hiermee is Netwerk Platteland een krachtig netwerk.
6
2.2 Leeftijd
Figuur 4: Netwerk Platteland naar leeftijd (hoe donker de kleur, hoe ouder zie legenda) Figuur laat op een hele visuele manier zien dat het een relatief ouder netwerk, er zijn weinig deelnemers onder de 30 jaar. Wel is het zo dat er geen duidelijke clusters per leeftijd te zien zijn dat wil zeggen: er wordt niet alleen genetwerkt binnen de leeftijdsgroep, maar ook volop tussen de leeftijdsgroepen. Het verschil in netwerk participatie per leeftijd is ook goed te zien in een vergelijking tussen figuur 5 en figuur 6 en 7, het netwerk van mensen onder de 30 vergeleken met het netwerk van mensen tussen 30 en 50 jaar en 50plus.
Figuur 5 Netwerk onder de 30 jaar (oranje 20-30, geel onder de 20 jaar) wilekeurige layout van het netwerk, grootte van het vierkant vertegenwoordigt het aantal keren genoemd zijn door anderen
7
In het netwerk onder de 30 zijn duidelijk 2 personen te zien die belangrijk zijn, nummers 2084 en nummer 2280.
Figuur 6 Netwerk tussen 30-50 jaar, 30-40 jaar rood, 40-50 jaar paars, wilekeurige layout van het netwerk, grootte van het vierkant vertegenwoordigt het aantal keren genoemd zijn door anderen In de figuur is duidelijk te zien dat er minstens 8 personen tussen 30-40 jaar zijn die een belangrijke rol vervullen, en hetzelfde geldt voor de leeftijdsgroep 40-50.
Figuur 7 Netwerk 50+ jaar, 50-60 jaar groen, 60+ zwart, wilekeurige layout van het netwerk, grootte van het vierkant vertegenwoordigt het aantal keren genoemd zijn door anderen
8
In dit netwerk zijn veel spilfiguren tussen de 50-60 jaar, er zijn ook twee personen van boven de 60 die een belangrijke functie vervullen (956 en 2218).
2.3 Provincies We hebben gevraagd waar mensen wonen. Let wel: ik kan nog betekenen dat ze in een andere provincie werken. Uit figuur 4 bljkt dat alle provincies vertegenwoordigd zijn in het netwerk, het is dus duidelijk een landelijk netwerk. Uit figuur 5 is te zien dat er veel communicatie is tussen mensen uit verschillende provincies, en er niet vooral genetwerkt wordt binnen de provincies. Wat opvalt is dat met uitzondering van Noord-Brabant (oranje), de provincies niet echt geclusterd zijn binnen het netwerk.
Figuur 8 Netwerk naar provincie (woonachtig) We kunnen inzoomen op de verschillende landsdelen. Hiermee wordt goed duidelijk dat er belangrijke sleutelfiguren in het netwerk zijn die voor de verbindingen met de verschillende provincies zorgen.
9
Figuur 9 Landsdeel Noord: Friesland, Groningen en Drenthe Wat opvalt is dat er weinig mensen uit Drenthe actief zijn, en de twee personen die een spil in het netwerk van Groningen zijn in Drenthe wonen. De nummers 2023, 1457 en 2977 zijn duidelijk de contactpersonen voor Friesland. In Groningen en Drenthe zijn 1484, 707, 2211 en 804 belangrijk voor het netwerk. Zonder deze personen zou het netwerk fragmentarischer worden.
Figuur 10 Landsdeel Oost: Gelderland en Overijssel In landsdeel Oost zijn er meer belangrijke personen dan in Noord en is het netwerk veel dichter. Van alle landsdelen is het netwerk hier het dichtst.
10
Figuur 11 Landsdeel West: Zuid-Holland, Noord-Holland, Utrecht en Flevoland Wat hier opvalt is dat het contact van Flevoland afhangt van nummer 2047. Verder zijn de personen uit Zuid-Holland breder genetwerkt en niet specifiek binnen hun provincie.
Figuur 12 Landdeel Zuid: Noord-Brabant, Zeeland en Limburg Uit figuur 12 blijkt dat Zeeland en Limburg beduidend minder goed genetwerkt zijn, en niet goed verbonden met Noord-Brabant. Het netwerk in Brabant kent 5 sleutelfiguren. De conclusie over de landsdelen is dat het zwaartepunt van het netwerk ligt in Oost, in Gelderland en Overijssel. In alle provincies zijn belangrijke ‘makelaars’ die een netwerk functie vervullen. Echter, in Limburg en Zeeland is dit minder evident en in Flevoland hangt dit af van 1 sleutelfiguur.
11
2.4 Maatschappelijke functies
Figuur 13 Ondernemers in het netwerk: agrarische groen, niet-agrarische rood
Figuur 14 Beleidsmakers in het netwerk: nationaal niveau oranje, provinciaal en gemeentelijk niveau geel
12
Figuur 15 Maatschappelijke functies in het netwerk: Onderzoekers groen, projectleiders/adviseurs blauw, betrokken burgers roze. Uit deze plaatjes blijkt duidelijk dat de kern van het netwerk bestaat uit projectleiders/adviseurs, deze personen hebben een specifieke taak in plattelandsontwikkeling en dus tijd om te netwerken. Er zijn relatief weinig onderzoekers deel van het netwerk. De agrarisch ondernemers in het netwerk zijn vooral zichtbaar in de periferie. Wat ook opvalt is dat veel respondenten in de kern zich betrokken burger noemen (mensen mochten meerdere rollen noemen). Op basis van deze analyse zou het netwerk een specifiek doel kunnen stellen, bv. meer ondernemers in de kern van het netwerk betrekken of juist meer onderzoekers. Als we inzoomen op het onderlinge netwerk van beleidsmakers krijgen we de volgende 2 plaatjes.
13
Figuur 16 Beleidsmakers nationaal niveau
Figuur 17 Beleidsmakers Gemeentelijk en Provinciaal niveau De beleidsmakers van nationaal niveau die de survey hebben ingevuld zijn onderling minder genetwerkt dan de beleidsmakers op gemeentelijk of provinciaal niveau. Hierbij vervullen een aantal ambtenaren een duidelijk netwerk functie binnen de beleidsmakers (zoals 2230 voor gemeentelijk en provinciaal niveau en 2250 voor nationaal niveau). 2.5 Leiderschap en invloedrijke personen
Via de zgn. ‘indegree’ kun je zien welke actoren veel invloed hebben binnen het netwerk omdat ze vaak genoemd zijn. Een indegree is het aantal keren dat iemand genoemd wordt 14
door anderen, en is dus niet afhankelijk van hoeveel mensen deze persoon zelf invult. In figuur 16 zie je dit gevisualiseerd, dit zijn alle mensen die meer dan 90 keer genoemd zijn.
Figuur 18 De mensen die meer dan 90 keer genoemd zijn in netwerk en aantal jaren actief in plattelandsontwikkeling (wit is onbekend) Als we kijken naar mensen die heel invloedrijk zijn en geen onderdeel uitmaken van de project organisatie komen we uit bij Lodewijk LeGrand, Bart Pijnenburg, Bart Soldaat, Jan Beekman, Antoinette van Helvoirt, Mireille Groot Koerkamp, Petra van de Kop, Jannie Schonewille, Henk Rozema, Ben van de Essen en Ger van de Oetelaar. Dit zijn invloedrijke personen binnen het netwerk.
15
Figuur 19 Netwerk Platteland jaren actief in plattelandsontwikkeling ZONDER de 14 projectmedewerkers Het is interessant om te kijken hoe het netwerk eruit ziet zonder de 14 projectmedewerkers van de verschillende organisaties. Dit is wat figuur 17 visualiseert, in relatie tot de betrokkenheid in het netwerk. Het is duidelijk zichtbaar dat er verschillende mensen zijn die zichzelf tot de kern van het netwerk rekenen en er zijn ook veel belangrijke knooppunten in de communicatie zoals nummers 2230, 2254, 1 en 1484. Interessant is dat sommige deelnemers die meer aan de periferie staat zich wel heel erg betrokken voelen en andersom, dat enkele mensen die heel belangrijk zijn binnen het informele netwerk zelf aangeven dat ze Netwerk Platteland vanaf de zijlijn volgen. Het zou een strategie kunnen zijn om met zowel de mensen die zich betrokken voelen te werken, alsook met de invloedrijke personen die zich nu minder betrokken voelen.
3. Kennisstromen in het netwerk Een andere invalshoek is het kijken naar hoe kennis stroomt binnen het netwerk. We hebben de respondenten gevraagd van wie ze kennis hebben opgedaan op één van de vier deelonderwerpen van plattelandsontwikkeling (leefbaarheid, natuur en landschap, landbouw en innovatie en de laatste is gebiedsontwikkeling). Dit is geeft een indicatie van hoe kennis stroomt binnen het netwerk.
Leefbaarheid
Landbouw en innovatie
Natuur en landschap
Gebiedsontwikkeling 16
Figuur 20: de kennisstromen rondom de verschillende onderwerpen De netwerken rondom leefbaarheid en gebiedsontwikkeling zijn hierbij meer ontwikkeld, dat wil zeggen dat respondenten vaker aangaven op deze gebieden geleerd te hebben. In de volgende figuren zullen we nog wat meer op deze kennisstromen inzoomen.
Figuur 21 Kennisstromen leefbaarheid
Figuur 22 Kennisstromen natuur en landschap
17
Figuur 23 Kennisstromen landbouw en innovatie
Figuur 24 Kennisstromen gebiedsontwikkeling
4. Waardering van activiteiten We hebben respondenten gevraagd een waardering te geven voor de activiteiten van Netwerk Platteland waar ze aan hebben meegedaan. In de volgende figuren zie je de resultaten. We hebben gekeken naar 4 traditionelere activiteiten: bijeenkomsten, magazine
18
Streek, de website en een email nieuwsbrief (figuur 26 t/m 28). Daarnaast hebben we gekeken naar de waardering van 4 innovatieve online activiteiten te weten weblogs, de LinkedIn groep, Facebook pagina, Twitteraccount en hashtags en Twitterchats (figuur 28 t/m 32). In figuur 23 is te zien hoeveel respondenten bekend waren met de verschillende activiteiten en dus geantwoord hebben op de vraag over de waardering.
Bekend met activiteiten 80% 60% 40% 20% Twitterchats
Twitter account
Facebook…
Linkedin groep
Blogs
Email…
Website
Bijeenkomsten
0%
Magazine…
Bekend met activiteiten
Figuur 25 Bekendheid met de verschillende activiteiten: 889 respondenten In figuur 25 is te zien welk percentage van de respondenten bekend is met bepaalde activiteiten. Hier is te zien dat de trend is dat traditionelere activiteiten beter bekend zijn (nieuwsbrief, website). Aan de andere kant is hier een kanttekening te maken dat we zijn uitgegaan van de lezers van de nieuwsbrief, dit kan een afwijking in richting hogere bekendheid van nieuwsbrief veroorzaken. Indien we de deelnemers aan de twitterchats zouden hebben benaderd zou het resultaat anders kunnen zijn. Daarom hebben we nog een analyse van het Twitter netwerk gemaakt (zie figuur 34).
19
Bijeenkomsten 60% 50% 40% 30% Bijeenkomsten
20% 10% 0% niet of nauwelijks waardevol
redelijk waardevol
heel waardevol
Figuur 26 Waardering van bijeenkomsten : 483 respondenten
Magazine Streek 50% 40% 30% Magazine Streek
20% 10% 0% Niet of nauwelijks waardevol
Redelijk waardevol
Heel waardevol
Figuur 27 Waardering van magazine Streek : 490 respondenten
20
Email nieuwsbrief 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0%
Email nieuwsbrief
Niet of nauwelijks waardevol
Redelijk waardevol
Heel waardevol
Figuur 28 Waardering van email nieuwsbrief: 589 respondenten
Website netwerkplatteland.nl 70% 60% 50% 40% Website netwerkplatteland.nl
30% 20% 10% 0% Niet of nauwelijks waardevol
Redelijk waardevol
Heel waardevol
Figuur 29 Waardering van website netwerkplatteland.nl: 528 respondenten
21
Blogs 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0%
Blogs
Niet of nauwelijks waardevol
Redelijk waardevol
Heel waardevol
Figuur 30 Waardering van blogs : 433 respondenten
LinkedIn groep 60% 50% 40% 30% LinkedIn groep
20% 10% 0% Niet of nauwelijks waardevol
Redelijk waardevol
Heel waardevol
Figuur 31 Waardering van LinkedIn groep : 298 respondenten
22
Facebook pagina 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0%
Facebook pagina
Niet of nauwelijks waardevol
Redelijk waardevol
Heel waardevol
Figuur 32 Waardering van Facebook pagina: 236 respondenten
Twitter account & hashtags 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10%
Twitter account & hashtags
0% Niet of nauwelijks waardevol
Redelijk waardevol
Heel waardevol
Figuur 33 Waardering van Twitter account en hashtags : 267 respondenten
23
Twitterchat 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0%
Twitterchat
Niet of nauwelijks waardevol
Redelijk waardevol
Heel waardevol
Figuur 34 Waardering van Twitterchat: 245 respondenten Wat opvalt is dat de waardering van de traditionele activiteiten zoals bijeenkomsten en de email nieuwsbrief veel hoger ligt dan de nieuwe online activiteiten. Binnen de innovatievere online activiteiten worden de blogs het meeste gewaardeerd en de Twitterchats het minste.Van de nieuwe media zijn de blogs en de LinkedIn groep het meest bekend onder de respondenten.
24
Figuur 35 Twitternetwerk van @toekomstGLB aan de hand van laatste 100 tweets Hoewel we in de sessie met het kernteam niet ingegaan zijn op het Twitternetwerk is te zien dat dit wel een netwerk is met mensen die onderling ook weer in contact staan. Het zou interessant zijn voor het team om nog eens te kijken naar overlap, in hoeverre dit netwerk overlapt of ook weer nieuwe mensen en een eigen dynamiek heeft. Om meer inzicht te krijgen in het effect van de online activiteiten hebben we ook gevraagd welke van de contacten mensen online hebben leren kennen. Dit hebben we uitgesplitst naar mannen en vrouwen
25
Figuur 36 Wie heb je online leren kennen? Roze is vrouw, blauw is man
Figuur 37 Wie heb je online leren kennen? Gecombineerd met waardering van blogs (rood is heel waardevol, geel is redelijk waardevol, zwart is niet of nauwelijks waardevol) Hier is te zien dat de online activiteiten wel tot nieuwe contacten hebben bijgedragen, echter het is moeilijk online en offline uit elkaar te trekken. Het is waarschijnlijk dat iemand een naam kent van een weblog en deze persoon daarna via een bijeenkomst spreekt. Er is geen patroonverschil tussen mannen en vrouwen. Het lijkt wel of de mensen die aangeven
26
contacten online te hebben leren kennen positiever over de blogs zijn. Dit zou kunnen duiden op een groep die al meer gewend is aan online communiceren en daar ook waardering voor heeft. Uit figuur 38 is daarbij te zien dat dit niet van leeftijd afhangt.
Figuur 38 Wie heb je online leren kennen? Gecombineerd met leeftijd (zie legenda)
5. Conclusies Door de netwerk analyse is het duidelijk geworden dat er een groot, landelijk netwerk bestaat rondom plattelandsontwikkeling. Het is een netwerk van mensen die vaak al lang in plattelandsontwikkeling bezig zijn en er zijn weinig jongeren actief binnen het netwerk, het zijn met name de groepen tussen 30-40, 40-50 en 50-60 jaar die goed vertegenwoordigd en genetwerkt zijn. Verder bestaat de kern van het netwerk voor het merendeel uit projectleiders/adviseurs, mensen die vanuit hun functie betrokken zijn bij plattelandsontwikkeling. De projectorganisatie vervult een belangrijke spilfunctie maar zonder de 14 projectleden bestaat er ook een duidelijk netwerk. Het is een landelijk netwerk waarbij veel contacten tussen de landsdelen en provincies bestaan, echter per provincie zijn een aantal duidelijke spilfuncties aan te wijzen. Zeeland, Limburg, Drenthe en Flevoland zijn het minst goed genetwerkt, Gelderland en Overijssel (landsdeel Oost) het beste. De respondenten hebben duidelijk nieuwe kennis opgedaan en geven aan welke personen daarbij belangrijk zijn geweest. Deze kennisstromen zijn het best ontwikkeld voor het thema leefbaarheid en als tweede thema voor landbouw en innovatie. De analyse van kennisstromen bevestigt opnieuw dat kennis niet alleen binnen provincies stroomt, maar het een landelijk netwerk betreft. Per thema zijn experts te identificeren die vaak genoemd worden als bron van kennis.
27
Bij de waardering van activiteiten blijkt dat respondenten beter bekend zijn met de meer traditionele activiteiten zoals de email nieuwsbrief, bijeenkomsten en de website. Ook is er duidelijk voorkeur (meer waardering) voor wat deze activiteiten zoals bijeenkomsten opleveren boven online activiteiten zoals de LinkedIn groep en het deelnemen aan Twitter chats. Echter, er is wel een kern die deze activiteiten wel waardeert. Bij deze kern speelt leeftijd of sexe geen rol, alle leeftijden zijn vertegenwoordigt. Het zou interessant het Twitter netwerk van het netwerk nog nader te analyseren. Het is duidelijk dat er een groot sociaal kapitaal aanwezig is. Een aanbeveling voor de evaluatie is om specifiek mensen te interviewen die deze survey hebben ingevuld, van verschillende landsdelen, uit de core en periferie en tevens van verschillende leeftijden/ functies. Hiermee kan duidelijk worden wat het netwerk heeft opgeleverd in de praktijk, en hoe het verder versterkt kan worden in de gekozen richting. Het kernteam kan tevens gebruik maken van de informatie over de belangrijkste beïnvloeders bij het organiseren van toekomstige activiteiten.
28
