sou · H5B367 · 2018-01-01 00:00:00 — Många av våra relationer till andra får sin mening och sitt innehåll genom att vi tillhör just samma sociala sammanhang. Den centrala betydelsen av sociala sammanhang har två direkta implikationer för nätverks- analysen. För det första blir sociala sammanhang en viktig källa för att identifiera aktörer; givet att ett visst socialt sammanhang är av intresse, vilka aktörer kan kopplas till det? För det andra blir sociala sammanhang en viktig källa för att identifiera sociala relationer; två aktörer som tillhör samma sociala sammanhang har per definition en relation. I nätverksstudier är sociala sammanhang en viktig källa till information om vem som har kontakt med vem och var (Breiger, 1974). Ett nätverk med två typer av aktörer (exempelvis individer och organisationer) kallas för bimodalt. Ofta projiceras ett bimodalt nätverk till ett unimodalt nätverk där det bara finns en typ av aktör (ett bimodalt nätverk som exempelvis består av organisationer och deras medlemmar kan projiceras till ett unimodalt nätverk med organisationer eller till ett unimodalt nätverk med medlemmar). De minsta beståndsdelarna i nätverksanalysen är alltså aktören och relationen. Inte sällan är den senare en effekt av de sociala sam- Social nätverksanalys och antagonistiska miljöer manhang som aktören är knuten till. Ett nätverk med några få aktö- rer och relationer låter sig enkelt illustreras i en graf där aktörerna symboliseras av noder i grafen och relationerna symboliseras med kanter. Även om visualiserade grafer är populära också för att illu- strera stora nätverk blir ett stort nätverk, eller ett nätverk med olika typer av relationer och aktörer, snabbt oöverskådligt. Riktigt stora dynamiska nätverk ställer också relativt höga krav på beräknings- kapacitet, inte minst för visualisering. De flesta nätverksanalyser görs därför med stöd av något matematiskt och/eller statistiskt verk- tyg. En nätverksanalys syftar till att förklara och förstå påverkan och konnektivitet. Med påverkan avses här både hur en aktör påverkas av sin position i nätverket och av de aktörer som är hennes grannar i nätverket, och hur hon själv påverkar sina grannar och nätverket i stort. Med konnektivitet avses den struktur, eller topologi, som samt- liga av nätverkets aktörer och relationer beskriver (för en enkel illu- stration som belyser betydelsen av konnektivitet, tänk på fem aktörer som i det ena fallet är sammanlänkade i en kedja med fyra relationer, i det andra fallet sammanlänkade i en cirkel med fem relationer). För att beskriva nätverksposition är t.ex. centralitet ett nyckelbegrepp som anger hur betydelsefull en viss aktör är i nätverket. Nätverks- analytikerns verktygslåda innehåller en mängd olika centralitetsmått. I vissa fall kan centralitet fångas genom att bara betrakta antalet länkar hos en nod. I andra fall fångas centralitet bäst genom att be- trakta hur stor andel av informationsflödet i nätverket som passerar genom en nod. Komponent och kluster är två av de nyckelbegrepp som används för att beskriva konnektivitet. En komponent beskriver hur stor andel av aktörerna som är länkade till varandra direkt eller indirekt. Ett nätverk som består av flera isolerade kluster har helt andra egenskaper än ett nätverk som består av en enda komponent. Kluster beskriver delar av nätverket där aktörerna är tätt länkade till varandra. Det finns en uppsjö nätverksanalytiska begrepp och mått i litteraturen som det inte finns utrymme att diskutera här (för intro- duktioner hänvisas till Prell, 2011; Robins, 2015; , 2013). Social nätverksanalys och antagonistiska miljöer Antagonistiska miljöer som mörka nätverk Antagonistiska miljöer som omfattas av begreppet våldsbejakande extremism (inklusive gängkriminalitet, organiserad brottslighet, hat- brott, social oro, våldsbejakande extremism och terrorism) har det gemensamt att deras verksamhet i betydande omfattning är krimina- liserad och att de därför vill verka i det dolda, de är s.k. mörka nätverk (Bakker, Raab, & Milward, 2012; Brinton Milward & Raab, 2006; , 2015; Raab & Milward, 2003). Även om mål, och inte sällan medel, för mörka nätverk skiljer sig radikalt från ljusa (eller grå) nät- verk så delar de på ett mer abstrakt plan grundläggande principer för samarbete och organisering. Vi kan alltså förmoda att forskning om sociala nätverk, i synnerhet forskning som intresserat sig för strate- giska aspekter av nätverk (se t.ex. , Kilduff, & Tasselli, 2013), ger viktiga bidrag också till förståelsen av hur mörka nätverk begränsar och möjliggör olika typer av antagonistiska och subversiva handlingar samt hur dessa nätverk uppstår och förändras. Eftersom olika kontext ger olika förutsättningar finns det inte en typ av socialt nätverk. Lika lite som det finns en typ av antagonistisk miljö, finns det en typ av mörk nätverksstruktur. De sociala aktörer- nas färdigheter, föreställningar och värderingar, likaväl som ekono- miska, kulturella och ideologiska förutsättningar är förstås viktiga aspekter av nätverkets kontext. Allt annat lika är det specifika inne- hållet också avgörande; En smuggelverksamhet har olika förutsätt- ningar än en terrorgrupp, inte minst eftersom de har olika drivkrafter och eftersom samhällets motpart inte är densamma (Morselli, Giguere, &Petit, 2007). Därför kommer också nätverksstrukturen att skilja sig åt mellan dem och som konsekvens också deras motståndskraft och anpassningsförmåga (Brinton Milward & Raab, 2006). I en teoretiskt motiverad fallstudie av tre mörka nätverk sluter sig författarna till att mörka nätverk inte uppvisar några genuint annorlunda egenskaper än de vi finner i samhället i stort. Den av- görande skillnaden är önskan och behovet av att förbli hemlig och denna önskan gör att antagonistiska miljöer av taktiska och strate- giska skäl väljer att organisera sig för att minimera upptäckt, något som ställer höga krav på flexibilitet och anpassningsbarhet (Raab & Milward 2003). Mörka nätverk måste balansera mellan effektivitet och säkerhet, på så sätt att säkerhet maximeras i alla lägen utom just vid attacker och attentat då i stället effektivitet måste maximeras Social nätverksanalys och antagonistiska miljöer (Morselli et al., 2007). Ökad effektivitet sker alltid på bekostnad av minimal säkerhet genom en extremt förhöjd risk för upptäckt. Nödvändigheten att vara flexibel och anpassningsbar gör förmod- ligen att mörka nätverk är mer dynamiska och föränderliga än ljusa nätverk (Everton & , 2013). Ur ett operativt kontra-perspektiv är den ”muterande” egenska- pen hos mörka nätverk förmodligen den största utmaningen. Den framgångsrike smugglaren/gangstern/terroristen måste alltid ligga ett steg före. Nätverksanalysen däremot har per se inga problem att han- tera dynamiska egenskaper. En rad metoder möjliggör analyser av just dynamiska nätverk. För nätverksforskaren är problemet avsaknaden av empiriska data. Med bättre datatillgång möjliggörs systematiska och jämförande studier, vilka i sin tur ger skarpare predicerande och scenariodrivna analyser. Exempel på empirisk forskning om mörka nätverk En genomgående utmaning för analysen av mörka nätverk är till- gången på data. Systematiska och strukturerade datainsamlingar är svåra att genomföra och forskaren har i stort sett inga möjligheter att själv designa sina instrument enligt konventionella samhällsveten- skapliga principer. Ofta är en ”man tager vad man haver”-inställning den enda vägen att alls sammanställa analyseringsbara data. De data som analyseras av forskare tenderar alltså att komma från en mängd olika källor. Ett alternativ till den datadrivna forskning som kommer att diskuteras här är datorbaserade simuleringar, ofta med inslag av empiriskt verifierade observationer (se exempel i ). Följande källor kan sägas vara de viktigaste för empiriska analy- ser av mörka nätverk: ∙Forskningen om kriminella gäng baseras inte sällan på uppgifter om misstänkta och/eller dömda brott. Genom att analysera brott och gärningsmän studeras nätverket av brottsliga samarbeten, s.k. co-offending (t.ex. , 2007; , 2001). I täcker Brås misstankeregister hela populationen av misstänkt brottslighet för ett stort antal år. De uppenbara be- gränsningarna med dessa data är för det första mörkertalet (dvs. Social nätverksanalys och antagonistiska miljöer alla brott som begås upptäcks inte), för det andra att de är natio- nellt bundna. ∙I de fall rättsapparaten kopplas in genereras data genom förunder- sökningar och andra juridiska dokument som ofta ger detaljerad information om de misstänktas nätverksrelationer (t.ex. Agreste, Catanese, De , Ferrara, & Fiumara, 2016; Berlusconi, Calde- roni, Parolini, Verani, & Piccardi, 2016). Sådana undersökningar håller ofta hög kvalitet och leder till upptäckt av viktiga aktörer i nätverket. En klar begränsning är förstås att dessa data bara finns för fall som bedöms kunna leta till åtal, samt att det mörka nät- verket i sig kommer att transformeras som rättsstaten intervenerar. ∙Polis, militär och säkerhetstjänst bedriver omfattande under- rättelse- och spaningsverksamhet mot dolda nätverk. I regel är sådana data otillgänglig för forskare. När sådana data används i forskningen är det ofta för att de är en del av förundersöknings- materialet (t.ex. Agreste et al., 2016). Det är svårt att uttala sig om kvalitén i underrättelse- och spaningsdata, eftersom data- insamling för forskning och operativ verksamhet har helt olika syften (Rostami & Mondani, 2015). En öppen form av under- rättelsedata kommer från olika hybridorganisationer, som t.ex. i eller (se , 2011). ∙Data från internet och sociala medier har huvudsakligen använts för att studera radikalisering (se Askanius respektive Kaati denna antologi) och i mindre utsträckning för att kartlägga nätverk av det slag som diskuteras här. En svårighet är att definiera distinkta aktörer och att matcha online-identiteter och avatarer mot verkliga individer skulle kräva enorma resurser, om det alls är möjligt. Men datorstöd möjliggör mycket omfattande insamling av kommuni- kationsmönster och länkar mellan webbplatser som kan studeras med nätverksanalys och ge viktiga insikter om den ideologiska och organisatoriska överbyggnaden hos antagonistiska miljöer (t.ex. , 2012). ∙Medierapportering och artiklar i nyhetspressen har varit en mycket viktig datakälla i många analyser av terrorceller och nätverk. För- vånansvärt rika dataset har konstruerats med denna metod. Social nätverksanalys och antagonistiska miljöer (2002a) tongivande analys av 11 september-kaparna byggde helt på en systematisk sammanställning av nyhetsrapporter efter attackerna. En aktuell nätverksanalys av tyskar som rest till baseras nästan uteslutande på journalisters rapportering i tyska medier (, 2017). Också i detta fall är det en svaghet att forskarna inte har kontroll över vilka data som sam- las in och hur de samlas in. Till detta kommer också risken att medierapportering är särskilt känslig för avsiktliga desinforma- tionskampanjer. ∙Intervjuer är av uppenbara skäl en mindre använd metod för data- insamling i forskning om mörka nätverk. Vanligast förekomman- de är intervjuer i forskning om prevention och avhopparstöd, där aktiva aktörer själva inte ingår i studien (t.ex. , Horgan, & , 2015). Litteraturen har också exempel på intervjustudier där aktörerna avtjänar fängelsestraff (t.ex. Morselli, 2012), en metod som f.ö. inte är ovanlig inom kriminologin. Intervjuer ger subjektiv information om händelser och egenskaper. En annan källa för denna typ av rik subjektiv data är biografier och själv- biografier (t.ex. Morselli, 2003; Nash & Bouchard, 2015). Det finns goda teoretiska argument för att anta att mörka nätverk varken är provinsiella, dvs. täta nätverk med hög klustring och starka länkar, eller kosmopolitiska, dvs. glesa nätverk med låg klustring och svaga länkar (Bakker et al., 2012; Everton, 2009). Det finns också goda skäl att utgå ifrån att mörka nätverk som har ideologiska driv- krafter skiljer sig från mörka nätverk som har ekonomiska drivkrafter (Morselli et al., 2007). Även om det har gjorts (tveksamma) försök att dra universella slutsatser om strukturen hos mörka nätverk är intrycket att forskningen på området är i sin linda. En av de tidigaste nätverksanalyserna av ett terrornätverk gjor- des av strax efter attackerna (Krebs, 2002a, 2002b). Krebs samlade data från olika offentliga källor och återskapade två nätverk för att beskriva dels den trängre cirkeln runt flygplanskaparna, dels den större komplotten. Även om kaparna bara är glest sammanlänkade med varandra i en kedje- liknande struktur är de förankrade i ett relativt tätt nätverk av nära Social nätverksanalys och antagonistiska miljöer Två egenskaper i dessa relationer är be- tydelsefulla; för det första etablerades de före vistelsen i , framför allt , för det andra var dessa rela- tioner latenta, dvs. de manifesterades sällan i form av faktiska kon- takter. Eftersom det bidrar till att öka nätverkets sårbarhet är ett för- vånande resultat av Krebs (ibid.) analys att kapar-piloterna var så centralt placerade i nätverket. En topologisk studie av data över den globala jihadiströrelsen gjord på data från finner i linje med Krebs att nätverket är ett s.k. small-word nätverk med skalfria egenskaper (Qin, Xu, Hu, Sageman, & , 2005; Xu & , 2008). Det innebär att nätverket kännetecknas av ett fåtal centrala aktörer och ett stort antal perifiera aktörer, inte sällan de som utför våldshandlingarna (Koschade, 2006; Pedahzur & Perliger, 2006). analyser indikerar att den typ av rekrytering uppifrån som tycks känneteckna vid tiden för har ersatts av det som populärt kallas för det ledarlösa-jihad (Sageman, 2008). Här kan det vara på sin plats att upprepa det tidigare påståendet om att det inte endast finns en typ av mörkt nätverk. Både föreställningen att terrornätverk strävar efter att minimera konnektivitet (det ledar- lösa) och att terrornätverk har ett fåtal mycket centrala aktörer (det toppstyrda) förekommer i litteraturen. Helfstein och (2011) jämför sex terrornätverk som genomfört attentat och visar att varia- tionen mellan nätverken är relativt stor och att varken den ena eller den andra idealtypen speglar verkligheten särskilt väl. En svensk studie indikerar att nätverksstrukturen kan variera betydligt också mellan MC-gäng som vid första anblick förfaller vara hierarkiskt organiserade efter samma princip (Rostami & Mondani, 2017). Nätverkets topologi har stor taktisk betydelse för valet av mot- åtgärder. I ett nätverk med ett fåtal centrala ledare är det effektivast att slå ut eller störa just dessa ledare. I ett distribuerat glest nätverk utan tydligt centrum är det däremot effektivast att störa och slå ut så många aktörer och relationer som möjligt. Terrorcellen bakom Bali- bombningarna 2002 förefaller ha varit både toppstyrd och tätt på ett sätt som gör den sårbar för strategiska insatser (Koschade, 2006), men de flesta våldsbejakande nätverk uppstår och upprätthålls för- modligen av organiserande krafter som verkar både uppifrån och nerifrån. En studie av nätverket runt palestinska självmordsbombare illustrerar både hur lokalt förankrat och hur motståndskraftigt ett Social nätverksanalys och antagonistiska miljöer terrornätverk utan ledare kan vara (Pedahzur & Perliger, 2006). Nätverket präglades visserligen av ett fåtal centrala och koordine- rande aktörer, hubbar, men när en sådan aktör sattes ur spel ersattes han snart av en ny aktör som hade en relation till de mest centrala aktörerna; ett slags karriärrörelse alltså där rekryter- ingsbasen utgjordes av aktörer som var kopplade till de mest centrala aktörerna. Ett ofta analyserat terrornätverk bygger på data från bevakning och rapportering av nätverket runt den islamistiske extremisten , ansvarig för flera bombningar och attacker i . Everton (2009) analyserar topologin hos det unimodala nätverk som länkar medlemmar. Aitkin & Vu (2016), analyserar samma data som ett bimodalt nätverk i syfte att identifiera gruppstruktur med hjälp av relativt avancerad statistisk analys (en Bayesiansk jämförelse av latenta klassmodeller). De finner att nät- verket beskriver en hierarki med tre relativt distinkta grupper; en grupp av ledare och organisatörer, en grupp med mellanhänder och en tredje grupp med fotsoldater, där attentatsmän och självmords- bombare återfinns. Den tredje gruppen är den klart största. I en annan analys av bimodala Noordin-data (Alzahrani & Horadam, 2014) som använder två olika algoritmer identifieras totalt fem grup- per. Resultaten från de bimodala analyserna skiljer sig delvis från Evertons (2012) kartläggning av samma unimodala nätverksdata, vil- ket illustrerar att valet av analysmodell är avgörande för resultat och tolkning, inte minst när ett bimodalt nätverk projiceras för unimodal analys eftersom information går förlorad vid sådan projektion (, Jie, Medo, & , 2007). I ett multiplext nätverk kan två aktörer vara länkade genom flera olika slags relationer. Två aktörer kan exempelvis kommunicera med varandra via e-post, delta i samma manifestation och tillsammans genomföra en attack mot meningsmotståndare. Trots att sådan multiplexitet kännetecknar det sociala livet är det ofta både svårt och Social nätverksanalys och antagonistiska miljöer komplicerat att samla in data som möjliggör analyser av multiplexa nätverk och antalet studier är fortfarande begränsat (selli, 2017). I en analys av den sicilianska maffian studerar Agreste et.al. (2016) två delvis överlappande nätverk; ett kriminellt nätverk baserat på rättegångsprotokoll och ett kommunikationsnätverk base- rat på telefonkommunikation. Många av aktörerna återfinns i båda nätverken, men en liten grupp aktörer som är centrala i det krimi- nella nätverket finns inte representerade i kommunikationsnätverket. Det är förmodligen inte en slump; ur ett strategiskt perspektiv bör den som vill undgå upptäckt minimera antalet multiplexa relationer. Genom simulerade attacker visar författarna också att kommunika- tionsnätverket är betydligt mer sårbart än det kriminella nätverket. Hur pass omfattande multiplexiteten är varierar mellan kontexter. I en historisk analys av organiserad brottslighet i första hälft analyserar och Papachristos (2016) kriminella, personliga och legitima (medlemskap i föreningar och klubbar) relationer och finner att de multiplexa relationerna var få (av alla par hade multiplexa relationer) men att de var helt avgörande för att länka samman den kriminella världen med samhället i övrigt och att multiplexitet var särskilt utbredd i den kriminella eliten. I transaktionsintensiva nätverk kan man förvänta sig att andelen multiplexa relationer är högre. En analys av ett mindre nätverk av knarklangare finner att nära hälften av aktörerna är länkade med mer än en typ av relation, men också att aktörer intar olika slags positioner beroende på relationstyp (, , , & Morselli, 2015). Observationen att en aktör som är central i en typ av relation kan vara perifer i en annan introducerar ännu ett slags komplexitet. Om den inte beaktas kan det gå som i fallet med , som betraktades som en av operativa ledare. Det är inte klarlagt om nätverksanalys låg till grund för den bedömningen, men det visade sig senare att centrala position förklaras av att han skötte resebokningarna och följ- aktligen hade många kontakter inom och i organisationens direkta närhet (Bienenstock & Salwen, 2015). Social nätverksanalys och antagonistiska miljöer Även om sociala nätverk med hjälp av sociala medier kan vara geografiskt obundna, visar forskning att de i själva verket är starkt knutna till både tid och rum. Ett antal studier av våldsamma gatugäng i och har visat att gängkonflikter följer etnisk tillhörighet (eller mer av våldet var intra-etniskt), men också att geografisk närhet ökar sannolikheten för våldsam kon- flikt (Papachristos, Hureau, & , 2013). Vidare ökar en historia av tidigare konflikter sannolikheten att en ny konflikt ska uppstå. Våld mellan gäng kännetecknas starkt av reciprocitet, dvs. en stor del av våldet är vedergällning för tidigare våld. Ur metodologiskt per- spektiv är Papachristos et.als. analys intressant eftersom den behand- lar gänget som aktören och våldsamheter mellan gäng som relationen. Gängnätverken i och skilde sig åt på flera vis. I var av alla gäng sammanlänkade i en stor kom- ponent, att jämföra i , och densitet och etniskt klustring skilde sig också åt. I båda nätverken stod en mycket liten andel gäng för flera konflikter medan de flesta gäng endast var inblan- dade i en konflikt. Analyser av skjutvapenvåld och mord visar att nätverkstruktur och position i nätverket kan ha fatala konsekvenser. Analyser av s.k. co-offending nätverk i visar att våldet är starkt bundet till nätverket på så sätt att risken för att själv falla offer ökar drama- tiskt för den som har en relation till ett tidigare offer (Papachristos &, 2014; Papachristos, , & , 2015). En liknande studie i kommer till slutsatsen att en tredjedel av alla skjutningar sker inom ett nätverk som utgör av populationen (Papachristos, , Piza, & , 2015). En strikt s.k. egocentrisk nätverksanalys fokuserar på en aktör och nätverket runt densamma. I de flesta egocentriska nätverksanalyser studeras ett större antal sådana ego-nätverk med syfte att finna gemensamma mönster, men de kan också användas för mer renodlade nätverksbiografier, där aktörens handlingar och attityder ställs i direkt relation till andra aktörer. Morselli (2003) använder metoden för att analysera gangstern 30-åriga karriär i New Social nätverksanalys och antagonistiska miljöer Yorks undre värld, huvudsakligen utifrån information från en biografi över Gravano. Nätverksanalysen används här för att identifiera hur Gravano utnyttjade strukturella fördelar i sitt nätverk för att gynna sitt eget avancemang och skydda sin position inom gangsterfamiljen . I en studie av en radikaliseringsprocess tecknar Nash och Bouchard (2015) en nätverksanalytisk biografi över väg från uppväxten i en religiöst heterogen familj till att bli en ledande figur inom Al-Shabaab. Hammamis personliga nätverk ut- görs av fyra distinkta subnätverk. Influenser, som ganska snabbt av- tar, från familj, vänner och religiösa ledare bidrar på olika sätt till att väcka ett intresse för islam. Under övergången från religiöst sökande till jihadistiska sympatier ersätts i stort sett hela Hammamis nätverk av andra jihaddistbröder, för att mot slutet av karriären uteslutande utgöras av en 50/50 mix av jihadistledare och -bröder. Över tid går Hammamis nätverk från att vara relativt stort och glest för att vid slutet av karriären vara ett litet, slutet nätverk där alla känner alla. Det personliga nätverkets betydelse betonas ofta i forskning om pre- vention och avhopparstöd. Nära vänner, snarare än familj eller skola, har bäst förutsättningar att observera negativa förändringar i en individs beteenden eller attityd, men har just på grund av vänskapens förtroendefulla och empatiska natur också svårast att rapportera (et al., 2015). Nash och Bouchards (2015) analys ger en indikation om att förändringar i en individs personliga nätverk kan vara en viktig signal. Kritiska vändpunkter i radikaliseringsprocessen sammanfaller nämligen med signifikanta förändringar i det personliga nätverket. Sparrow (1991) identifierade tre särskilda utmaningar för analys av mörka nätverk som fortfarande håller: 1) Det är ofrån- komligt att både aktörer och relationer kommer att förbli okända och att mörka nätverk alltså per definition är inkompletta. 2) Mörka nätverk har otydliga gränser och det är särskilt svårt att avgöra vilka aktörer som ska inkluderas respektive exkluderas från analysen. 3)Mörka nätverk är dynamiska och stadda i ständig förändring och det är därför avgörande att förstå när en relation växer sig starkare Social nätverksanalys och antagonistiska miljöer och när den försvagas och vilken betydelse det har i förhållande till aktörernas aktiviteter och uppdrag.