Phân tích mạng xã hội Social Network Analysis

28 367 6
Phân tích mạng xã hội Social Network Analysis

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

Thông tin tài liệu

Phân tích mạng xã hội là phương pháp phân tích kết nối giữa cá nhân, nhóm hay cơ quan Khảo sát tương tác giữa các actors Tập trung vào phân tích các tương tác thay vì phân tích hành vi của cá nhân. Cho phép khảo sát tác động của cấu hình mạng đến cá nhân, nhóm, cơ quan hay các chức năng của hệ thống Có thể áp dụng trên nhiều ứng dụng khác nhau: Mạng xã hội Mạng chính trị Mạng điện Mạng giao thông Mạng tương tác các protein Đầu tiên chúng ta thảo luận về lịch sử của phân tích mạng nhằm đưa ra một số ý tưởng về các vấn đề cần bàn luận, Sau đó chúng ta sẽ định nghĩa các khái niệm cơ bản. Các nghiên cứu trước đây về phân tích mạng thuộc các lĩnh vực phân tích tâm lý giáo dục, phát triển của trẻ, xã hội học, nhân loại học (anthropology). Granovetter trong “The Strength of Weak Ties” (khảo sát một trong số các bài báo xã hội học quan trọng nhất được viết trong thập kỷ qua) và nhận xét rằng các kết nối yếu (weak ties) có thể thực sự hữu ích trong chính trị hay trong tìm kiếm nhân viên thay cho các kết nối mạnh(strong ties) vì các kết nối yếu cho phép cá nhân đạt con số cao hơn các cá nhân khác.

Phân tích mạng hội Social Network Analysis Phân tích mạng ?  Phân tích mạng hội phương pháp phân tích kết nối cá nhân, nhóm hay quan  Khảo sát tương tác actors Phân tích mạng   Tập trung vào phân tích tương tác thay phân tích hành vi cá nhân Cho phép khảo sát tác động cấu hình mạng đến cá nhân, nhóm, quan hay chức hệ thống Phân tích mạng        Có thể áp dụng nhiều ứng dụng khác nhau: Mạng hội Mạng trị Mạng điện Mạng giao thông Mạng tương tác protein … Lịch sử phân tích mạng ( hội)   Đầu tiên thảo luận lịch sử phân tích mạng nhằm đưa số ý tưởng vấn đề cần bàn luận, Sau định nghĩa khái niệm Các nghiên cứu trước phân tích mạng thuộc lĩnh vực phân tích tâm lý giáo dục, phát triển trẻ, hội học, nhân loại học (anthropology) Lịch sử phân tích mạng ( hội)  Thế kỷ 19, Durkheim viết “sự kiện hội”— hay tượng tạo qua tương tác cá nhân, hàm chứa thực tế độc lập chủ thể cá nhân (individual actor) Lịch sử phân tích mạng (xã hội)  Bước sang kỷ 20, Simmel học giả suy nghĩ tường tận thuật ngữ cho mạng hội Simmel khảo sát cách đối tác thứ tác động lên quan hệ hai cá nhân cách thức cần thiết để cấu trúc tổ chức hay quan chức hành điều hành tương tác nhóm lớn  (See “ The Number of Members in Determining the Sociological Form of the Group ”) Lịch sử phân tích mạng (xã hội)   Một ví dụ nghiên cứu mạng theo lối thực nghiệm vào năm 1922, Almack “Ảnh hưởng thông minh vào việc lực chọn mối kết hợp.” Almack hỏi học sinh trường tiểu học California cách chọn bạn Sau ơng ta kết hợp số IQ người chọn người chọn đưa giả thuyết tác động lựa chọn chủ thể chọn lựa chọn đồng cấp độ thông minh Lịch sử phân tích mạng (xã hội)   Năm 1926, Wellman ghi nhận cặp cá nhân thường chơi thân Cô ghi lại liệu thuộc tính chiều cao, học lực, IQ, … phát đồng cấp cấp độ (see “The School Child’s Choice of Companions”, Journal of Educational Research 14: 126-132.) Khái niệm  Nút cá nhân đồ thị hay hệ thống (Nếu mạng nhà lập pháp nút nhà lập pháp)  Đồ thị hay hệ thống hay mạng tập đơn vị có hay khơng có liên kết với Sức mạnh kết nối yếu  Granovetter quan sát tồn kết nối yếu thường làm giảm chiều dài đường cá nhân—khiến truyền tin trở nên nhanh Thế giới nhỏ Small Worlds -Intro  Khảo sát khái niệm liên quan “thế giới nhỏ”  “cụm” “đường kính”  Hai loại đồ thị đồ thị ngẫu nhiên (“random graphs”) đồ thị (regular graphs) Có thể xem “thế giới nhỏ ” nằm random regular graph Random Graphs  Trong random graph, cặp nút i, j có cung nối với xác suất độc lập p  Đồ thị có 16 nút, 120 nối 19 nối thực thụ—xác suất nối nút nối với khoảng 0.15  Trong random graph, xuất cung nối A B cung nối B C không ảnh hưởng đến xác suất nối A C Regular Graphs  A regular graph mạng mà nút có số (k) láng giềng (các nút có bậc k)  Đồ thị bậc k trình bày phía trái Với k = (mỗi nút nối nút khác—nghĩa có nút vùng lân cận nút.) Hế số cụm Clustering Coefficients    Clustering Coefficients Watts & Strogatz đề xuất vào năm 1998 nhằm đo mức độ gần nút lân cận từ đồ thị đầy đủ (complete graph) đồ thị hay mạng lớn Clustering coefficient nút số nối kết thực lân cận nút cụ thể Clustering coefficient xem phần trăm kết nối Clustering coefficient cho toàn hệ thống số trung bình clustering coefficient cho nút Hệ số cụm Clustering Coefficients   Công thức bên phải tổng số kết nối đồ thị vô hướng biểu diễn dạng ma trận kề Tổng số nối kết nửa tổng số cell trừ cell đường chéo.) Ví dụ đơn giản   A A   B C B   C   D D 1 0    Có nhà làm luật —họ chung nhóm cơng tác  Đồ thị vơ hướng— nhà làm luật A làm việc nhóm với nhà làm luật B Ví dụ đơn giản   A A   B B C 1   D  Số nối kết  Với k=4 ; số nhà làm luật ½ * k * (k-1) = ½*4*3 =6  C    D 0   Ví dụ đơn giản   A A   B B   C D C Clustering coefficient cho nhà làm luật A 2/3 – nhà làm luật A “nối với” hai nối với nhà làm luật khác Tương tự cho nhà làm luật B  Các nhà làm luật C D có clustering coefficient 1/3 D 1    0   Ví dụ đơn giản   A A   B C B   C   D D 1 0    Trung bình clustering coefficients 0,5  Lưu ý clustering coefficients tồn bơ mạng 0,5 (3 6) tất nối kết thực Clustering Coefficients  Công thức clustering coefficient cho hệ thống N=Số nút C=clustering coefficient cho nút i Clustering Coefficient  Lưu ý clustering coefficient đồ thị vơ hướng có chút khác biệt so với clustering coefficient đồ thị có hướng—có lần nối kết khả dĩ, cạnh không thuận nghịch đếm nối kết cạnh thuận nghịch đến nối kết Clustering Coefficient  Trong đồ thị vô hướng nút nối với nút khác nút có nút đầu nút thứ nối kết, clustering coefficient 1/6 (1 nối kết thực thụ nối kết có thể.)  Clustering phản ánh cách nối kết láng giềng bạn với Đường kính mạng Graph Diameter    Đường kính đồ thị “longest shortest path” nút Các đồ thị có kính 3, 4, Đồ thị bên phải có đường kính tương đối lớn cần (nhiều nhất) cung để nút với nút khác (hai nút đáy mạng không gần nhau) Thế giới nhỏ Small Worlds  Bên trái ví dụ giới nhỏ  Lưu ý gom cụm cao ( clustering coefficient), láng giếng nút kết nối với nút khác .. .Phân tích mạng ?  Phân tích mạng xã hội phương pháp phân tích kết nối cá nhân, nhóm hay quan  Khảo sát tương tác actors Phân tích mạng   Tập trung vào phân tích tương tác thay phân tích. .. sử phân tích mạng ( xã hội)   Đầu tiên thảo luận lịch sử phân tích mạng nhằm đưa số ý tưởng vấn đề cần bàn luận, Sau định nghĩa khái niệm Các nghiên cứu trước phân tích mạng thuộc lĩnh vực phân. .. động cấu hình mạng đến cá nhân, nhóm, quan hay chức hệ thống Phân tích mạng        Có thể áp dụng nhiều ứng dụng khác nhau: Mạng xã hội Mạng trị Mạng điện Mạng giao thơng Mạng tương tác

Ngày đăng: 02/04/2019, 19:36

Từ khóa liên quan

Mục lục

  • Phân tích mạng xã hội Social Network Analysis

  • Phân tích mạng ?

  • Phân tích mạng

  • Phân tích mạng

  • Lịch sử về phân tích mạng ( xã hội)

  • Lịch sử về phân tích mạng ( xã hội)

  • Lịch sử về phân tích mạng (xã hội)

  • Slide 8

  • Slide 9

  • Khái niệm

  • Slide 11

  • Slide 12

  • Sức mạnh của kết nối yếu

  • Slide 14

  • Thế giới nhỏ Small Worlds---Intro

  • Random Graphs

  • Regular Graphs

  • Hế số cụm Clustering Coefficients

  • Hệ số cụm Clustering Coefficients

  • Ví dụ đơn giản

  • Slide 21

  • Slide 22

  • Slide 23

  • Clustering Coefficients

  • Clustering Coefficient

  • Slide 26

  • Đường kính mạng Graph Diameter

  • Thế giới nhỏ Small Worlds

Tài liệu cùng người dùng

  • Đang cập nhật ...

Tài liệu liên quan