domingo, 22 de mayo de 2016

ARS 101: Introducción rápida

¡Para entender ARS rápidamente!

Social Networking


¿Qué es el análisis de redes sociales (ARS)?

Creo que hay muchas maneras diferentes de entender lo que es ARS. Resumí lo que he aprendido de conferencias y sitios web como una breve introducción a la ayuda para entender el cuadro completo de ARS rápidamente.

Definición:

ARS es el estudio del patrón de interacción entre los agentes de las redes sociales. Se refiere a los métodos utilizados para analizar las redes sociales, las estructuras sociales compuestas de individuos (u organizaciones) llamados "nodos", que están vinculados (conectados) por uno o más tipos específicos de interdependencia, como la amistad, parentesco, intereses comunes, financiera intercambio, aversión, relaciones sexuales, o las relaciones de creencias, el conocimiento o prestigio [1].
"Análisis de redes sociales es la cartografía y la medición de las relaciones y los flujos entre personas, grupos, organizaciones, equipos u otras entidades de información / procesamiento de conocimiento." (Valdis Krebs, 2002). Análisis de Redes Sociales (ARS) es un método para la visualización de nuestro pueblo y el poder de conexión, que nos lleva a identificar la mejor forma de interactuar para compartir conocimiento. [10]


Importancia:

Vamos a tener lo que otros tienen y crear más por ARS. Este punto de vista se deriva de la prospectiva de Sara Philpott de IBM [2].


Necesidad:

Los datos correspondientes vidas sociales compartidas entre los individuos ha crecido a un ritmo fenomenal desde el nacimiento de las redes sociales en 1997. [2]. Debido a la información de la estructura social subyacente contenida, la gente en diversas áreas, creen ARS puede ser una buena manera de ayudar a que sepan más sobre lo que están sucediendo y lo que sucederá.


Herramientas relacionadas:

Socilyzer.
Está construido para el administrador y los consultores para llevar a cabo sus propios análisis básicos [4,5]
SocNetV.
Te permite construir redes (gráficos matemáticos) con un par de clics en un virtuales redes de lona o de carga de varios formatos (GraphViz, GraphML, Adyacencia, Pajek, UCINET, etc.) y modificarlos para satisfacer sus necesidades [6].
NodeXL.
Es una plantilla libre, de código abierto para Microsoft® Excel® 2007 y 2010, que hace que sea fácil explorar los gráficos de la red [7].
Agna.
Es una aplicación independiente de la plataforma diseñada para el análisis de redes sociales, la sociometría y el análisis secuencial [8].
Wikipedia proporciona aslo una lista de casi 70 herramientas ARS [9].

Aplicación:

ARS es una herramienta importante para muchas áreas, tales como la inteligencia empresarial, publicidad estrategia, los empresarios, la mejora del funcionamiento del sistema de comunicación, diseño del nuevo sistema móvil, gestión de recursos humanos, las ciencias sociales, la elaboración de políticas, etc.

Desafíos:

Mediante el estudio de los sitios web, ya sé que también hay varios desafíos para ARS, especialmente cuatro de ellos.
Análisis de la comunidad La superposición.
Para conveniente, muchos enfoques simplifican el modelo suponiendo que las comunidades son distintas. Pero algunas veces este modelo puede ser demasiado simple, sobre todo con el propósito de inteligencia de negocios.
Semántica Edge.
En una gran cantidad de modelos, las relaciones entre dos individuos están representados por un solo borde con un solo peso en el gráfico. Esta hipótesis también es demasiado simple para ayudar a descubrir la verdad a veces.
Borde Modelado costo creación / mantenimiento.
El costo de la creación de un vínculo en una red social en línea es mucho más barato que el mundo real. ¿Es esta necesidad de tener en cuenta? Sí, si la esperanza de ARS se vuelve más útil.
Análisis de la red de la Cruz.
Debido a razones de negocios, no es fácil de hacer el análisis de redes cruz. Si Don no tenemos una solución para ello, los resultados son parciales, en cierta medida. [3]

Instrucción:

Otra información relacionada sobre ARS se describe en mi blog de Clase 6: Análisis de Redes Sociales.
Un caso de ARS para averiguar el nodo más influyente.
Considere la siguiente red social formada por 5 estudiantes:



Desde el sociograma, podemos verlo como un gráfico no dirigido. Y podemos ver a Alice, Bob, Carol, David y Eva como cinco nodos. Los vínculos entre ellos representan la relación.
Podemos representar la red por encima de una matriz simple de la siguiente manera.



Mediante el uso de una matriz para transformar la sociograph a una representación formal de relaciones hace posible calcular medidas por los algoritmos. Esta matriz puede ser llamado sociograma.


Ahora necesitamos algunos términos para los términos de medidas de ARS. Estos son útiles para nosotros hacer un análisis cuantitativo y hacer el bien para diseñar programas de estadísticas automáticas.
Punto de corte: Un nodo que, si se suprime, hará que la red desconectada. Podemos ver que David es un punto de corte de la sociograma.
Puente: Un empate que, si se suprime, hará de enlace de la red desconecada. Asi entre David y Eva es un puente.
Grado: El grado de un nodo es el número de enlaces que son incidente con él.
Densidad: La proporción de los vínculos que existen entre todos los vínculos posibles. En otras palabras, el número de enlaces dividido por el número de vértices en un grafo completo con el mismo número de nodos y la densidad de la sociograma es:
                                                          2L / (g (g-1)) = 2 * 6 / (5 * 4) = 0,6
Sendero geodésica: El más corto de todos los caminos entre dos nodos se llama la trayectoria geodésica.
Distancia geodésica: La distancia de la trayectoria geodésica entre dos nodos se llama la distancia geodésica. Si existe ninguna ruta entre dos nodos, entonces la distancia es la distancia geográfica infinito o indefinido del sociograma anterior es la siguiente:

Clique: Conjunto máximo de nodos en la que cada nodo está conectado a todos los demás. Por ejemplo {Alice, Bob, David} y {Alice, Carol, David} son camarillas.
N-Clique: Un conjunto de nodos que se encuentran a poca distancia n de la otra. Por ejemplo {Alice, Bob, Carol, David, Eva} es un 2-Pandilla.
K-Plex: Un conjunto de n nodos en el que cada nodo tiene un vínculo con al menos otras nk en el conjunto. Por ejemplo {Alice, Bob, Carol, David} es un 2-Plex.
Centralidad: Identificar qué nodos están en el "centro" del network.In una red social, las entidades en el centro puede ser muy importante. Es similar a la VIP del mundo real en cierta medida. Y hay tres medidas de centralidad estándar ampliamente utilizados: centralidad de grado, centralidad de cercanía, centralidad de intermediación.
Centralidad de grado: La suma de todos los demás agentes que están conectados directamente al actor de preocupación. Este término significa la actividad o la popularidad, y se puede normalizar como:
                                                    

Centralización de grado de grupo: Mira la dispersión de centralidad. Una medida de la centralización del grafo:

CD (n *) es el valor más grande entre todos los CD (ni) en la red. En este caso, la centralización grado grupo es 2/3.


La cercanía centralidad: Representa la media de las distancias geodésicas entre determinado nodo y todos los otros nodos conectados con in.Can ser entendida como el tiempo que se necesita para que un mensaje a difundir dentro de la red de concreto nodo.
                                                   
Centralidad de cercanía normalizada:

                                                   

Centralización de cercanía de grupo: Mide el nivel general de cercanía en una red. Medir lo grande que la suma de las diferencias puede ser realidad. El numerador se puede calcular por:



Donde Cc (n *) es el valor más grande entre todos CC (NI) en la red. El denominador es el teóricamente máximo todos los CC (ni) en la red. En este caso, la centralización cercanía grupo es 17/90.
Betweenness centralidad: El número de veces que un nodo conecta pares de otros nodos, que de otra manera no serían capaces de llegar a unos de otros. Betweenness centralidad cuenta el número de caminos más cortos entre J y K que el actor i reside on.It es una medida del potencial para el control como un actor que es alta en 'intermediación' es capaz de actuar como un guardián controlar el seguimiento de los recursos ( la información, el dinero, el poder, por ejemplo) entre los altares que él o ella connects.And la medida se basa en grafo no dirigido.
                                                   
Centralidad de intermediación normalizada:
                                                 

Centralización de intermediación de grupo: Medir el nivel general de intermediación en una red.


CB (n *) es el valor más grande entre todos CB (NI) en la red.
O simplificado

En este caso, la centralización de intermediación grupo es 5/48.

Resultados:

Es fácil saber que David es el nodo más influyente. De centralidad de grado, se puede observar que los indicadores de David es el más grande. Y a partir de proximidad central o centralidad de intermediación podemos hacer las mismas mediciones judgement.These nos da diferentes ángulos para ver la red social.


De hecho, la forma más fácil de averiguar el nodo más influyente es el sentido común o intuitiva. En pocas palabras, el número de enlaces recogidos a David es el más. Utilizando un método tan simple, sin ningún conocimiento acerca de ARS, se puede conocer la conclusión. Pero si queremos describir con más precisión que es cómodo para la computadora para procesar, algunos conceptos de ARS son útiles.


Basándose en los resultados obtenidos, hay varias conclusiones:


  1. Los diferentes métodos utilizados para una misma red social pueden resultar en mismo resultado, pero esto no es suficiente para ilustrar la inevitabilidad de la consistencia de los resultados. Estos métodos demuestran diferentes ángulos de la red. Pero el modelo se simplifica. Si todavía es el caso en un modelo mucho más complejo necesita más investigación. Y la investigación nos puede dar una mejor comprensión de 'Todos los caminos conducen a Roma".
  2. Las diferentes redes sociales tienen diferentes características. Esta características pueden ser investigados por diferentes métodos en diferentes dimensiones. Por lo tanto la selección de herramientas puede ser importante para la causa especial.
  3. El nodo más influyente puede ser el punto de corte. Así que el nodo se debe tomar más atención en el mundo real, ya que puede ser un recurso o VIP persona clave. Controlar estos nodos pueden ayudar a controlar toda la red más eficaz y rápida. Y ayudar a mantener la estabilidad de la red.
  4. ARS muestran una fuerte capacidad para descubrir los patrones de interacción de los individuos sociales. Se proporciona una herramienta y una oportunidad de hacer la investigación más compleja sobre la evolución de social y empresarial. Por ejemplo, ARS es ahora una herramienta impotente para la inteligencia de negocios. Este establecimiento nos impulsa a reconocer que vamos a tener lo que otros tienen y crear más por ARS.

Referencias:

[1] http://en.wikipedia.org/wiki/Social_network_analysis
[2] http://www-935.ibm.com/services/ie/gbs/irishtelecom/pdf/social_network_analysis.pdf
[3] http://datamining.typepad.com/data_mining/2008/04/four-challenges.html
[4] http://socilyzer.com
[5] http://www.bioteams.com/2008/02/08/a_great_free.html
[6] http://socnetv.sourceforge.net/
[7] http://nodexl.codeplex.com/
[8] http://mac.softpedia.com/progDownload/AGNA-Download-47086.html
[9] http://en.wikipedia.org/wiki/Social_network_analysis_software
[10] http://www.kstoolkit.org/Social+Network+Analysis
[11] Lecture 6,7,8

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