Войти
Анализ социальных сетей - это процесс получения больших данных из пользовательского контента на сайтах социальных сетей и мобильных приложений с целью извлечения закономерностей, формирования выводов о пользователях и действовать в соответствии с информацией, о часто с целью рекламы для пользователей или проведения исследований. Этот термин является аналогом процесса добычи ресурсов добычи редких полезных ископаемых. Добыча полезных ископаемых требует, чтобы горнодобывающие компании просеивали огромные количества сырой руды, чтобы найти драгоценные полезные ископаемые; Аналогичным образом, интеллектуальный анализ социальных сетей требует, чтобы аналитики человеческих данных и автоматизированное программное обеспечение просеивали огромные объемы необработанных данных социальных сетей, чтобы выявить закономерности и тенденции, связанные с использованием социальных сетей, поведением в Интернете, совместным использованием контента, связями между людьми, покупательским поведением в Интернете., и больше. Эти шаблоны и тенденции представляют интерес для компаний, правительств и некоммерческих организаций, поскольку эти организации могут использовать эти шаблоны и тенденции для разработки своих стратегий или внедрения новых программ, новых продуктов, процессов или услуг.
В интеллектуальном анализе социальных сетей используется ряд базовых концепций из информатики, интеллектуального анализа данных, машинного обучения и статистики.. Майнеры социальных сетей разрабатывают алгоритмы, подходящие для исследования массивных файлов данных социальных сетей. Анализ социальных сетей основан на теориях и методологиях из анализа социальных сетей, сетевой науки, социологии, этнографии, оптимизации и математики. Он включает в себя инструменты для формального представления, измерения и моделирования значимых закономерностей на основе крупномасштабных данных социальных сетей. В 2010-х годах крупные корпорации, правительства и некоммерческие организации занимались интеллектуальным анализом социальных сетей для получения данных о клиентах, клиентах и гражданах.
Согласно определению Каплана и Хэнлайна, социальные сети - это «группа интернет-приложений, которые строятся на идеологической и технологической основе Интернета. 2.0, которые позволяют создавать и обмениваться пользовательским контентом ». Существует множество категорий социальных сетей, включая, помимо прочего, социальные сети (Facebook или LinkedIn ), микроблоги (Twitter ), обмен фотографиями (Flickr, Instagram, Photobucket или Picasa ), агрегирование новостей (Google Reader, StumbleUpon или Feedburner ), обмен видео (YouTube, MetaCafe ), прямая трансляция (Ustream или Twitch ), виртуальные миры (Канева ), социальные игры (World of Warcraft ), социальный поиск (Google, Bing или Ask.com ) и обмен мгновенными сообщениями (Google Talk, Skype или Yahoo! messenger ).
Первый веб-сайт социальной сети был представлен GeoCities в 1994 году. Он позволил пользователям создавать свои собственные домашние страницы, не обладая глубокими знаниями кодирования HTML. Первая социальная сеть SixDegrees.com была представлена в 1997 году. С тех пор было создано множество других социальных сетей, каждый из которых предоставляет услуги миллионам людей. Эти индивиды образуют виртуальный мир, в котором сосуществуют индивиды (социальные атомы), сущности (контент, сайты и т. Д.) И взаимодействия (между индивидами, между сущностями, между индивидами и сущностями). Социальные нормы и человеческое поведение управляют этим виртуальным миром. Понимая эти социальные нормы и модели человеческого поведения и сочетая их с наблюдениями и измерениями этого виртуального мира, можно систематически анализировать и исследовать социальные сети. Анализ данных в социальных сетях - это процесс представления, анализа и извлечения значимых закономерностей из данных в социальных сетях, возникающих в результате социальных взаимодействий. Это междисциплинарная область, охватывающая методы из информатики, интеллектуального анализа данных, машинного обучения, анализа социальных сетей, сетевой науки, социологии, этнографии, статистики, оптимизации и математики. Интеллектуальный анализ социальных сетей сталкивается с серьезными проблемами, такими как парадокс больших данных, получение достаточного количества выборок, ошибка удаления шума и дилемма оценки. Анализ социальных сетей представляет виртуальный мир социальных сетей вычислимым способом, измеряет его и разрабатывает модели, которые могут помочь нам понять его взаимодействие. Кроме того, интеллектуальный анализ социальных сетей предоставляет необходимые инструменты для поиска интересных моделей в этом мире, анализа распространения информации, изучения влияния и гомофилии, предоставления эффективных рекомендаций и анализа нового социального поведения в социальных сетях.
Анализ социальных сетей используется в нескольких отраслях, включая развитие бизнеса, исследования в области социальных наук, услуги здравоохранения и образовательные цели. После того, как полученные данные пройдут аналитику социальных сетей, их можно будет применить к этим различным полям. Часто компании используют шаблоны взаимодействия, которые пронизывают социальные сети, такие как ассортативность - социальное сходство между пользователями, вызванное влиянием, гомофилией, взаимностью и транзитивностью. Затем эти силы измеряются посредством статистического анализа узлов и связей между этими узлами. Социальная аналитика также использует анализ настроений, поскольку пользователи социальных сетей часто выражают положительные или отрицательные настроения в своих сообщениях. Это дает важную социальную информацию об эмоциях пользователей по конкретным темам.
Эти три шаблона имеют несколько применений, помимо чистого анализа. Например, влияние можно использовать для определения наиболее влиятельного пользователя в конкретной сети. Компаниям будет интересна эта информация, чтобы решить, кого они могут нанять для маркетинга влияния. Эти влиятельные лица определяются узнаваемостью, генерированием активности и новизной - тремя требованиями, которые можно измерить с помощью данных, полученных с этих сайтов. Аналитики также ценят показатели гомофилии: склонность двух одинаковых людей сближаться. Пользователи начали полагаться на информацию о мнениях других пользователей, чтобы понимать разнообразный предмет. Эти анализы также могут помочь выработать рекомендации для лиц с индивидуальными возможностями. Измеряя влияние и гомофильность, онлайн- и офлайн-компании могут предлагать конкретные продукты для отдельных потребителей и групп потребителей. Социальные сети могут сами использовать эту информацию, чтобы предлагать своим пользователям возможных друзей для добавления, страницы для подписки и учетные записи для взаимодействия.
Статьи об исследованиях в социальных сетях публикуются в информатике, социальных науках и данных конференции и журналы по горнодобывающей промышленности:
Материалы конференций можно найти в трудах журнала Knowledge Discovery and Data Mining (KDD), World Wide Web (WWW), Association for Computational Linguistics (ACL), Конференция по управлению информацией и знаниями (CIKM), Международная конференция по интеллектуальному анализу данных (ICDM), Конференция по измерениям в Интернете (IMC).
Анализ социальных сетей также присутствует во многих конференции по управлению данными / базам данных, такие как конференция ICDE, конференция SIGMOD и Международная конференция по очень большим базам данных.
