社交网络分析可以通过公开的信息， 分析出人们的隐含特征。 因为，社交网络的结构（例如好友关系或者熟知关系）本身就是一个重要的数据源。 例如， 根据人们通常更容易与和他们类似的人成为好友这一原则（编者按：所谓物以类聚），就可以得出很多被证明是正确的结论， 如， 如果一个人的好友圈的大多数人都有犯罪记录， 那么这个人也很可能有犯罪记录， 或者很快就会有犯罪记录。

　　现在， 以色列Ben Guiron大学的Michael Fire和他的研究小组则更进一步， 他们采用在社交网络上的公开信息对企业的管理结构进行重建， 并从中找出这些企业运营中的问题。

　　Michael Fire的研究小组首先使用搜索引擎从Facebook找出在某一个公司工作的一些人。用这些人的页面为种子， 他们开始抓取社交网络上的数据。 他们抓取的目标是那些在同一个公司工作的人。 这样的抓取， 有时候会从一个社交网络跳到另外一个社交网络上去。然后， 新抓取到的人又成为新的种子， 可以继续进行抓取。 最终的结果， 就是一个在同一公司工作的员工的社交网络图。

　　通过一些社交网络分析的标准关联度指标， 研究小组可以确认一些处于领导职务的人， 同时添加一些详细信息， 如从Facebook页面找出来的位置信息等。 这样，他们就可以重建这个企业的地理位置的结构， 而通过社区探索算法， 他们还可以重建这个企业组织结构。

　　Michael Fire的研究小组分析了6个知名的高技术企业， 从拥有数百名员工的小型硬件公司，到超过5万员工的跨国IT企业。

　　分析的结果揭示了这些组织的结构的详细情况。 比如， 研究小组发现某个企业中的一组员工几乎与企业其他部门的员工毫无交流。通过对这些员工公开的雇佣信息的分析， 研究小组发现， 这些员工来自企业收购的一家初创企业， 而很显然， 这家企业没能很好地把收购的企业整合到公司的大框架中去。

　　研究小组所采用的其实是一种强大的商业智能工具， 可以帮助企业更好的了解他们的组织结构特征， 各个部门之间的联系等等。 Michael Fire的研究小组认为， 如果能够将社交网络的数据与企业邮件的关联设置进行比较的话， 会更好的帮助理解企业组织架构的特点和潜在问题。而研究小组在过去的研究中曾经对如HP这样的公司进行过这样的研究。

　　当然， 这样的商业智能工具还可能有一些其他用途。 比如， 可以利用这种方式来了解竞争对手的情况。 潜在的投资人也可以利用这类工具来发现企业的优势和潜在缺陷等。

　　而这样又有了一个问题， 那就是企业如何能够保护这类信息不被泄露？ Michael Fire认为;“企业如果不想要泄露他们的组织结构， 地域， 分支机构， 领导职务等， 必须对员工制定严格地使用社交网络的制度。

　　对于企业的CIO来说， 社交网络所能揭示的信息， 要比你想像的要多得多。如何利用好社交网络， 同时如何保护企业的商业秘密会通过社交网络所泄露， 需要每个CIO和CTO好好的进行计划。