3 måter å forstå visuelt ditt LinkedIn-nettverk

LinkedIn har alltid vært et av de mest nyttige sosiale medier nettverkene for meg. Årsaken er enkel: det er forretningsorientert og (nesten) rotfritt. Mens jeg har et stort nettverk der, blir jeg nesten aldri spammet eller bugged på noen måte: det er ikke tilfeldige personer som er villige til å chatte eller pitche sine produkter.

Det beste er at folk er koblet av en grunn der: når du sender en vennsforespørsel, må du angi hvordan du er koblet til en person. På denne måten inneholder nettverket et vell av bedriftsorientert informasjon: Du kan finne ut hvordan du er relatert til et selskap eller en person du trenger å komme i kontakt med. Alternativt kan du bli introdusert til alle utenfor ditt nærmeste nettverk ved å bruke dine førstegangsforbindelser.

Å tappe inn i dine Linkedin-forbindelser kan være en fin måte å oppdage nye karrieremuligheter for personlig og profesjonell vekst - og her er tre verktøy som kan hjelpe deg med å:

1. Visualiser nettverkslagene dine og influencers: InMaps

InMaps (vi har allerede vurdert InMaps) er et nytt prosjekt i LinkedIn-labs som skaper den visuelle representasjonen av ditt profesjonelle nettverk. Verktøyet går gjennom forbindelsene dine, analyserer koblingene mellom dem og grupperer dem i forskjellige nettverksklynger.

Det kan ta litt tid for større nettverk, men det er vel verdt å vente ...

Verktøyet kan være en stor hjelp for å identifisere innflytelse i bedriftens nettverk:

• Personer med større prikker og navn i større skrifttyper har flere forbindelser;
• Klikk på en prikk for å se personen du er koblet til, så vel som hvor dine tilkoblingspunkter overlapper.

Dessuten er kartet fargekodd for å representere forskjellige tilknytninger eller grupper fra din profesjonelle karriere, for eksempel din tidligere arbeidsgiver, høyskole klassekamerater eller bransjer du har jobbet med.

Verktøyet blir dermed veldig nyttig for å bygge og utvide rekkevidden din på mange nivåer, men viktigst legger den til litt kontekst til forbindelsene dine: lære hvorfor folk kjenner hverandre og hvordan de er koblet til.

2. Visualiser ditt forhold til et hvilket som helst selskap: MyWebCareer

MyWebCareer er et multifunksjonsverktøy som gir mening om dine Linkedin- og Facebook-tilkoblinger ved å bruke sofistikert linkanalyse, visualisering og semantikkteknologi

Alt innholdet verktøyene hentes fra LinkedIn-profilen, blir matet inn i semantisk og enhetens ekstraksjonsmotor. Utgangen gjør det mulig å utforske en sammensatt visning av din online tilstedeværelse på tvers av flere Internett-egenskaper og søkemotorer.

For eksempel lar verktøyet deg identifisere de beste bedriftene du er tilknyttet, samt topp bransjen du er involvert i:

Mens de ovennevnte visualiserings- og grafingsverktøyene ser interessant ut, kalles det beste verktøyet inni “Nettverket mitt” som gir visuelt grensesnitt for å utforske din fusjonerte karriere- og sosiale graf. Det kan være svært nyttig for å utforske forholdet ditt til alle selskaper i nettverket ditt.

Klikk på et firmanavn i listen, og verktøyet vil vise hvilke av forbindelsene du er involvert i, og hvordan:

• Røde linker = nåværende posisjon
• Blå linker = tidligere stillinger
• Link tykkelse = tid hos firmaet

Hvis du også har Facebook-konto knyttet til MyWebCareer, kan du se om du er koblet til personen via Linkedin eller Facebook eller begge deler..

For eksempel, her er mine LinkedIn-kontakter som er relatert til About.com. Du kan se hvor lenge de har vært involvert i selskapet, hvis de jobber for tiden der og hvordan du er tilkoblet:

3. Visualisere selskaps- og posisjonfordeling: ManyEyes

ManyEyes (her er vår gjennomgang av ManyEyes) er et multifunksjonsfritt visualiseringsverktøy som kan behandle og grave alle data du oppgir. Med LinkedIn kan du eksportere hele listen over tilkoblingene dine ved hjelp av AddressBookExport-verktøyet. Listen vil inneholde:

• Det fulle navnet på hver av kontaktene dine;
• E-postadressen;
• Den nåværende posisjonen;
• Firmaet.

De to sistnevnte kan bli en god kilde til visualisering (spesielt for store nettverk).

Bare formatér .CSV-filen din litt. I mitt tilfelle handlet det bare om:

• Bryte data i kolonner ved å bruke komma som avgrenser;
• Legge til informative kolonneoverskrifter;
• (Eventuelt) slette unødvendige rader.

Kopier deretter området med data til ManyEyes og kontroller at dataene er behandlet riktig ved hjelp av forhåndsvisningen:

Nå, velg visualiseringstype og mønster (det er mange av dem inni). Jeg valgte Matrix Chart som tillot meg å visualisere posisjon versus distribusjon av firmaer ved hjelp av farger:

Så langt du ser, er verktøyet ganske nyttig for å identifisere selskaper med de fleste tilkoblinger også.

Har du noen gang tenkt på å bruke LinkedIn for å øke din profesjonelle rekkevidde? Tror du at disse verktøyene kan bli nyttige?

Utforsk mer om: Business Technology, LinkedIn.