Аналіз соціальних мереж
Аналіз соціальних мереж (англ. Social network analysis) — дослідження соціальних мереж, що розглядає соціальні стосунки в термінах теорії мереж[⇨]. До цих термінів належать поняття вузла (зображує окремого учасника в межах мережі) та зв'язку (зображує такі відношення між індивідами, як дружба, спорідненість, положення в організації, інтимні стосунки тощо)[1][2]. Ці мережі часто описують у вигляді соціальних мережевих діаграм, де вузли подано у вигляді точок, а зв'язки — у вигляді ліній[⇨].
Наука про мережі | ||||
---|---|---|---|---|
|
||||
Види мереж | ||||
|
||||
Графи | ||||
|
||||
| ||||
|
||||
Моделі | ||||
|
||||
| ||||
|
||||
Огляд
Аналіз соціальних мереж виник як ключова техніка сучасної соціології. Він набув значного поширення в антропології, біології, комунікативних дослідженнях, економіці, географії, історії, інформатиці, організаційні дослідження, політології, соціальній психології, дослідженні розвитку і соціолінгвістиці, і зараз є загальнодоступним засобом[3][4].
Аналіз соціальних мереж має теоретичні джерела в ранніх роботах соціологів, таких як Георг Зіммель і Еміль Дюркгайм. Ці вчені писали про важливість вивчення шаблонів стосунків між учасниками соціальної взаємодії. Соціологи поняття «соціальна мережа» для позначення складних наборів стосунків між членами соціальних систем на всіх рівнях, від міжособистісних до міжнародних, використовують від початку XX століття. Від 1954 року Дж. А. Барнз почав систематично використовувати цей термін для позначення моделей зв'язків, що охоплюють як повсякденні поняття, так і поняття соціології: пов'язані групи (наприклад, племена, родини) і соціальні категорії (наприклад, стать, етнічна приналежність). Такі вчені як Рональд Берт, Кейтлін Карлей, Марк Грановеттер, Девід Кракгардт, Едвард Лауманн, Анатолій Рапопорт, Баррі Веллман, Дуглас Р. Вайт і Гаррісон Вайт розширили використання систематичного аналізу соціальних мереж[5]. Навіть під час вивчення літератури мережевий аналіз застосовували Ангаєр, Герхардс і Ромо[6], Воутер Де Нуй[7], Берджерт Сенекал[8]. Аналіз соціальних мереж знайшов застосування як у різних академічних дисциплінах, так і на практиці, в таких галузях, як відмивання грошей і тероризм.
Метрики
Зв'язки
Гомофілія (англ. Homophily) — ступінь, з яким схожі учасники формують зв'язки між собою в порівнянні з несхожими. Схожість може бути визначена за ознакою статі, раси, віку, роду занять, досягнень у галузі навчання, статусу, цінностей або за іншими характеристиками[10]. Поняття гомофілії пов'язане з асортативністю.
Множинність (англ. Multiplexity) — кількість форм, що містяться у зв'язку[11]. Наприклад, дві особи, які є друзями і працюють разом будуть мати множинність, рівну 2[12]. Множинність пов'язана з міцністю відносин.
Обопільність/Взаємність (англ. Mutuality/Reciprocity) — ступінь, з яким двоє учасників відповідають один одному взаємністю у сфері дружніх чи інших взаємодій[13].
Закритість мережі (англ. Network Closure) — міра повноти реляційних тріад. Присвоєння індивідам ступеня закритості мережі (тобто той факт, що їхні друзі також є друзями між собою) називається транзитивністю. Транзитивність є наслідком індивідуальної або ситуаційної особливості, що полягає в потребі когнітивної закритості[14].
Сусідство (Propinquityангл. Network Closure) — схильність учасників мати більше зв'язків з тими, хто географічно ближчий[13].
Розподіл
Міст (англ. Bridge) — індивід, чиї слабкі зв'язки заповнюють структурні прогалини, забезпечуючи єдине з'єднання між двома індивідами або кластерами. Він так само включає найкоротший шлях, коли довший шлях неможливий через високий ризик спотворення повідомлення або неможливість доставки[15].
Центральність — належить до групи показників, метою яких є визначення «значущості» або «впливу» (в різних значеннях) певного вузла (або групи) в мережі[16][17][18][19]. Прикладами загальних методів вимірювання «центральності» є визначення центральності за посередництвом[9][20][21], центральності за близькістю[9], центральності за впливовістю, альфа-центральності і центральності за степенем[9][22].
Щільність — відношення кількості прямих зв'язків у мережі до загальної можливої кількості зв'язків[23][24].
Відстань (англ. Distance): найменша кількість зв'язків, необхідна для з'єднання двох певних учасників, показана Стенлі Мілґремом у його експерименті і в теорії шести рукостискань.
Структурні прогалини (англ. Structural holes) — відсутність зв'язків між двома частинами мережі. Пошук і використання структурної прогалини може дати підприємцю конкурентну перевагу. Цю концепцію розробив соціолог Рональд Берт. Іноді її відносять до альтернативних концепцій соціального капіталу.
Сила зв'язку (англ. Tie Strength)ді — визначається лінійною комбінацією часу, емоційної інтенсивності, близькості і взаємності (тобто принципі обопільності)[15]. Сильні зв'язки визначаються гомофілією, спорідненням і транзитивністю, то як слабкі — мостами.
Сегментація
Група визначається як «кліка», якщо кожен індивід в ній безпосередньо пов'язаний з іншим індивідом. Група визначається як «коло спілкування», якщо в ній менше вимог до прямого контакту, який може бути не визначений. Група визначається як структурно згуртовані блоки, якщо необхідна точність[25].
Коефіцієнт кластеризації: міра ймовірності, з якою два партнери одного вузла є приятелями. Високий коефіцієнт кластеризації відповідає значній «кліковості»[26].
Згуртованість — ступінь, з яким учасники безпосередньо пов'язані один з одним за допомогою соціальних зв'язків. Структурна згуртованість означає мінімальну кількість учасників, видалення яких з групи розвалить її[27][28].
Моделювання і візуалізація мереж
Візуальне подання соціальних мереж важливе для розуміння даних мережі і передавання результатів аналізу[29]. У більшості випадків аналітичне програмне забезпечення має модулі для візуалізації мережі. Дослідження даних проводиться відображенням вузлів і зв'язків у різних шарах, а також призначення вузлам кольорів, розмірів та інших додаткових властивостей. Візуальне подання мереж може виступати потужним методом передавання складної інформації, але слід обережно інтерпретувати вузли і властивості графу, ґрунтуючись виключно на відображенні, оскільки структурні особливості, які найкращим чином охоплює кількісний аналіз, можуть спотворитись[30].
Зважені графи можуть використовуватися для ілюстрації хороших і поганих відносин між людьми. Дуги додатної ваги між двома вузлами вказують на позитивні взаємини (дружба, родинні зв'язки, відносини), а дуги від'ємної ваги між двома вузлами вказують на негативні взаємини (ненависть, гнів). Розмічені графи соціальних мереж можна використати для передбачення розвитку графу в майбутньому. У розмічених соціальних мережах існують поняття «збалансованих» і «незбалансованих» циклів. Під збалансованим циклом мають на увазі такий цикл, у якому результат всіх міток додатний. Збалансовані графи подають групу людей, членам якої не хотілося б змінювати свою думку про інших членів групи. Незбалансовані графи подають групу людей, члени якої легко змінюють свою думку про інших членів групи. Наприклад, група з трьох осіб (A, B і C), де A і B мають позитивні взаємини, а C і A негативні, є незбалансованим циклом. Цю групу легко перетворити на збалансований цикл, такий що B буде мати позитивні взаємини з A, і обидва A і B будуть мати негативні взаємини з C. Завдяки використанню збалансованих і незбалансованих циклів розміченого графу соціальної мережі можна передбачити її розвиток[джерело?].
Особливо коли мова йде про використання аналізу соціальної мережі як інструменту сприяння змінам, визнано корисними різні підходи для відображення мережі. Наприклад, учасники/інтерв'юери надають мережеву інформацію, відображаючи мережу (за допомогою ручки й паперу або цифрових засобів) у процесі збирання даних. Одна з переваг цього підходу та, що він дозволяє дослідникам у ході збирання мережевої інформації збирати якісні дані й ставити уточнювальні питання[31].
Практичне застосування
Аналіз соціальних мереж широко використовується в ряді застосунків і дисциплін. Деякі поширені програми мережевого аналізу охоплюють збір і накопичення даних, моделювання поширення мережі, моделювання мережі і вибірок, аналіз характерних ознак і поведінки користувача, ресурсної підтримки, забезпечуваної спільнотою, аналіз взаємодії на основі місця розташування, соціальний обмін і відбір, розвиток систем рекомендацій, а також прогнозування зв'язків і аналіз об'єктів[32]. У приватному секторі фірми використовують аналіз соціальних мереж для підтримання такої діяльності, як взаємодія та аналіз клієнтів, маркетинг і бізнес-аналітика. Використання аналізу соціальних мереж державним сектором включає розвиток стратегій участі керівництва, аналіз індивідуальної та групової участі, використання засобів масової інформації і засноване на спільнотах вирішення проблем.
Аналіз соціальних мереж так само використовується у розвідувальних, контррозвідувальних та правоохоронних заходах. Ця техніка дозволяє аналітикам відобразити на карті нелегальну або приховану організацію, таку як шпигунське коло, організовану злочинну групу або вуличну банду. Агентство національної безпеки (NSA) використовує програми таємних масових систем електронного спостереження для генерування даних, необхідних для подання цього типу аналізу в терористичних осередках і інших мережах, що стосуються національної безпеки. У процесі мережевого аналізу Агентство національної безпеки здійснює пошук у глибину на три вузли[33]. Після того, як завершилося початкове відображення соціальної мережі, виконується аналіз для визначення структури мережі і, наприклад, лідера мережі[34]. Це дозволяє військовим або правоохоронним органам завдати нищівних ударів для захоплення або знищення найзначущіших цілей, які займають лідерські позиції, що призводить до порушення функціювання мережі.
Невдовзі після терористичного акту 11 вересня Агентство національної безпеки розпочало використання аналізу соціальних мереж під час детальної реєстрації викликів, які являють собою метадані[35][36].
Примітки
- Social Network Analysis in Telecommunications, 2011.
- Computational Social Network Analysis: Trends, Tools and Research Advances, 2009.
- Facebook friends mapped by Wolfram Alpha app.
- Wolfram Alpha Launches Personal Analytics Reports For Facebook.
- The Development of Social Network Analysis: A Study in the Sociology of Science, 2004.
- Forms of Capital and Social Structure in Cultural Fields: Examining Bourdieu's Social Topography, 1995.
- Die Afrikaanse literêre sisteem: ʼn Eksperimentele benadering met behulp van Sosiale-netwerk-analise (SNA).
- Є.В. Мелешко, В.С. Гермак, С.М. Охотний. Дослідження методів визначення центральності акторіву соціальних мережах для задач інформаційної безпеки (укр.). Процитовано 22 січня 2021.
- Resources and relationships: Social networks and mobility in the workplace, 1997.
- Social networks and organisations, 2003.
- Kadushin C., 2012.
- Do you two know each other? Transitivity, homophily, and the need for (network) closure, 2010.
- The strength of weak ties, 1973.
- Analyzing Social Media Networks with NodeXL, 2010.
- Web Data Mining: Exploring Hyperlinks, Contents, and Usage Data, 2011.
- The Sage Handbook of Social Network Analysis, 2011.
- Social Network Analysis for Startups: Finding Connections on the Social Web, 2011.
- Social Network Analysis: Methods and Applications, 1994.
- The Social Life Of Routers, 2000.
- Node centrality in weighted networks: Generalizing degree and shortest paths, 2010.
- Counterinsurgency, 2006.
- Web Mining and Social Networking: Techniques and Applications, 2010.
- Cohesive blocking.
- The SAGE Handbook of Social Network Analysis, 2011.
- Structural Cohesion and Embeddedness: A Hierarchical Concept of Social Groups, 2003.
- Handbook of Optimization in Complex Networks: Communication and Social Networks, 2011.
- Visualizing Social Networks, 2000.
- McGratha, Blytheb, Krackhardt, 1997.
- Visualizing Personal Networks: Working with Participant-Aided Sociograms, 2007.
- Analyzing the Social Web, 2013.
- NSA warned to rein in surveillance as agency reveals even greater scope.
- How The NSA Uses Social Network Analysis To Map Terrorist Networks.
- NSA Using Social Network Analysis.
- How the NSA Does "Social Network Analysis".
Література
- Pinheiro Carlos A.R. Social Network Analysis in Telecommunications. — Hoboken : John Wiley & Sons, 2011. — С. 4. — ISBN 978-1-118-01094-5.
- Abraham A., Hassanien A. E., Snášel V. Computational Social Network Analysis: Trends, Tools and Research Advances / Sammes A. J. — London : Springer, 2009. — С. 8. — ISBN 978-1-84882-228-3.
- Freeman Linton C. The Development of Social Network Analysis: A Study in the Sociology of Science. — Vancouver : Empirical Press, 2004. — 205 с. — ISBN 978-1-59457-714-7.
- Helmut K. Anheier, Jurgen Gerhards, Frank P. Romo. Forms of Capital and Social Structure in Cultural Fields: Examining Bourdieu's Social Topography // American Journal of Sociology : журнал. — 1995. — Vol. 100, no. 4 (5 February). — P. 859-903. — ISSN 0002-9602.
- Wouter de Nooy. Fields and networks: Correspondence analysis and social network analysis in the framework of Field Theory // Poetics : журнал. — 2003. — Vol. 31, no. 5 (5 February). — P. 305-327. — ISSN 0304-422X. — DOI: .
- McPherson N., Smith-Lovin L., Cook J.M. Birds of a feather: Homophily in social networks // Annual Review of Sociology : журнал. — 2001. — Vol. 27 (5 February). — P. 415–444. — ISSN 0360-0572. — DOI: .
- Podolny J.M., Baron, J.N. Resources and relationships: Social networks and mobility in the workplace // American Sociological Review : журнал. — 1997. — Vol. 62, no. 5 (5 February). — P. 673-693. — ISSN 0002-9602. — DOI: .
- Kilduff M., Tsai W. Social networks and organisations. — SAGE, 2003. — 172 с. — ISBN 0-7619-6956-X.
- Kadushin C. Understanding social networks: Theories, concepts, and findings / Sammes A. J. — New York : Oxford University Press, 2012. — 252 с. — ISBN 978-0-19-537946-4.
- Flynn F.J., Reagans R.E., Guillory, L. Do you two know each other? Transitivity, homophily, and the need for (network) closure // Journal of Personality and Social Psychology : журнал. — 2010. — Vol. 99, no. 5 (5 February). — P. 855-869. — ISSN 0022-3514. — DOI: .
- Granovetter M. The strength of weak ties // American Journal of Sociology : журнал. — 1973. — Vol. 78, no. 6 (5 February). — P. 1360-1380. — ISSN 0002-9602.
- Hansen D., Shneiderman B., Smith M. A. Analyzing Social Media Networks with NodeXL. — Burlington : Morgan Kaufmann, 2010. — С. 32. — ISBN 978-0-12-382229-1.
- Liu B. Web Data Mining: Exploring Hyperlinks, Contents, and Usage Data. — Springer, 2011. — С. 271. — ISBN 978-3-642-19459-7.
- Scott J., Carrington P. J. The Sage Handbook of Social Network Analysis. — SAGE, 2011. — С. 364-367. — ISBN 978-1-84787-395-8.
- Tsvetovat M., Kouznetsov A. Social Network Analysis for Startups: Finding Connections on the Social Web. — O'Reilly, 2011. — С. 45. — ISBN 978-1-4493-1762-1.
- Wasserman S. Social Network Analysis: Methods and Applications. — Cambridge University Press, 1994. — 825 с. — ISBN 0-521-38707-8.
- Krebs V. The Social Life Of Routers // The Internet Protocol Journal : журнал. — 2000. — Vol. 3, no. 4 (5 February). — P. 14-25.
- Opsahl T., Agneessens F., Skvoretz J. Node centrality in weighted networks: Generalizing degree and shortest paths // Social Networks : журнал. — 2010. — Vol. 32, no. 3 (5 February). — P. 245-251. — DOI: .
- Social Network Analysis and other analytical tools // Counterinsurgency. — Headquarters, Department of the Army, 2006. — С. B-11-B-12.
- Xu G., Zhang Y., Li L. Web Mining and Social Networking: Techniques and Applications. — Springer, 2010. — С. 25. — ISBN 9978-1-4419-7734-2.
- Scott J., Carrington P. J. The SAGE Handbook of Social Network Analysis / Scott J. — SAGE Publications, 2011. — С. 346–347. — ISBN 978-1-84787-395-8.
- Moody J., White D. R. Structural Cohesion and Embeddedness: A Hierarchical Concept of Social Groups // American Sociological Review : журнал. — 2003. — Vol. 68, no. 1 (5 February). — P. 103-127. — ISSN 0003-1224.
- My T. Thai, Panos Pardalos. Clique relaxation models in social network analysis // Handbook of Optimization in Complex Networks: Communication and Social Networks. — Springer, 2011. — С. 149. — ISBN 978-1-4614-0856-7.
- Freeman L. C. Visualizing Social Networks // Joernal of Social Structure : журнал. — 2000. — Vol. 1, no. 1 (5 February).
- McGratha C., Blytheb J., Krackhardt D. The effect of spatial arrangement on judgments and errors in interpreting graphs // Social Networks : журнал. — 1997. — Vol. 19, no. 3 (5 February). — P. 223-242. — ISSN 0378-8733. — DOI: .
- Hogan B., Carrasco J. A., Wellman B. Visualizing Personal Networks: Working with Participant-Aided Sociograms // Field Methods : журнал. — 2007. — Vol. 19, no. 2 (5 February). — P. 116-144. — ISSN 1552-3969. — DOI: .
- Golbeck J. Analyzing the Social Web. — Newnes, 2013. — 290 с. — ISBN 978-0-12-405531-5.
Посилання
- Аналіз соціальних мереж в інтернеті ПостНаука (21 листопада 2013). (рос.)
- Facebook friends mapped by Wolfram Alpha app (англ.). BBC News Online. 24 вересня 2012. Процитовано 26 грудня 2013.
- Lardinois Frederic (30 серпня 2012). Wolfram Alpha Launches Personal Analytics Reports For Facebook (англ.). TechCrunch. Процитовано 26 грудня 2013.
- Die Afrikaanse literêre sisteem: ʼn Eksperimentele benadering met behulp van Sosiale-netwerk-analise (SNA) (афр.). LitNet Akademies. 2012-12. Процитовано 26 грудня 2013.
- Cohesive blocking (англ.). Архів оригіналу за 18 жовтня 2017. Процитовано 27 січня 2014.
- Ackerman, Spencer (17 липня 2013). NSA warned to rein in surveillance as agency reveals even greater scope. The Guardian. Процитовано 27 січня 2014.
- How The NSA Uses Social Network Analysis To Map Terrorist Networks (англ.). DigitalTonto. Процитовано 27 січня 2014.
- NSA Using Social Network Analysis. 5 грудня 2006. Архів оригіналу за 20 липня 2013. Процитовано 27 січня 2014.
- How the NSA Does "Social Network Analysis" (англ.). Процитовано 27 січня 2014.