روش های تحلیل داده‌ و پیوندها در شبکه‌های اجتماعی

نویسندگان
1 پژوهشگاه فضایی ایران
2 دانشگاه خوارزمی
3 دانشگاه تربیت مدرس
چکیده
زمینه و هدف. جذابیت ناشی از ارتباط آسان با هزینه حداقلی در شبکه­ های اجتماعی باعث گردیده است که روز به روز بر تعداد اعضای فعال در آنها افزوده شود و اعضا با اشتراک­ گذاری اطلاعات، از جمله اطلاعات شخصی خود، ارتباطات خود را در سطح محیط بین­ المللی گسترش دهند. همین امر تحلیل داده ­های کلان در شبکه­ های اجتماعی را تبدیل به فرصت­ بی ­بدیلی برای شرکت­ ها، سازمان­ ها و دولت­ ها جهت دستیابی به اهداف خود، کرده است. به طوری­ که روش­ های گوناگونی در این راستا ارائه شده است که هر یک از این روش­ ها مزایا، معایب و دامنه کاربرد مختص به خود را دارند و درک کاربرد مشخص هر یک از این روش­ ها نیازمند بررسی و مقایسه عمیق­ تری می­ باشد. بر این اساس، هدف از مطالعه حاضر، بررسی رویکردها و انواع روش‌های تحلیل داده‌ها در شبکه‌های اجتماعی و بررسی نقاط قوت، نقاط ضعف و کاربردهای هر یک از این روش‌ها است.

روش. این مطالعه با رویکرد کیفی و به روش تحلیل مضمون به مطالعه تحلیلی و مقایسه­ ای انواع روش­ های تحلیل داده ­ها در شبکه­ های اجتماعی پرداخته و جامعه مورد مطالعه شامل 25 مقاله کنفرانس، مقاله مجله و گزارش الکترونیکی مرتبط منتشر شده طی سال­های 2010 تا 2016 است.

یافته­ ها. روش­ های گوناگونی برای تحلیل شبکه­ های اجتماعی مورد استفاده قرار می­ گیرد که این روش ­ها در سه مقوله رویکرد کمی، کیفی و آمیخته و دو دسته کلی از روش­ های خودکار و انسانی قابل طبقه­ بندی هستند.داده­ های مورد بررسی در روش­های خودکار شامل داده­ های ساختاری و داده ­های مورد بررسی در روش­ های انسانی مبتنی بر محتوا و فرایندهای شبکه است.

نتیجه ­گیری. با توجه به ماهیت پیچیده و چندبعدی شبکه­ های اجتماعی، اکتفا بر یک روش متضمن تحلیل همه ابعاد شبکه نیست بنابراین مناسب‌ترین رویکرد، استفاده از رویکرد آمیخته یعنی به­ کارگیری ترکیبی از روش‌های کمی و کیفی و بررسی همزمان ابعاد مختلف شبکه­ ها می­ باشد.
کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله English

Data Analysis Methods in Social Networks

نویسندگان English

Fatemeh Navidi 1
Seyedeh Leili Mirtaheri 2
Mohammad Hassanzadeh 3
2 Kharazmi University
3 Tarbiat Modares University
چکیده English

Background and Aim. The promising outlook of easy communication incurring minimum cost has caused social networks to face increasing number of active members each day. These members develop and expand international communication through information sharing including personal information. Thus, big data analysis of social networks provides companies, organizations and governments with ample and unique opportunities to reach their strategic goals and various methods have been proposed in order to accomplish this objective. Each method has its own advantages, disadvantages and application area which would require deep study and assessment to understand. Therefore, the aim of this study is to investigate the approaches and methods of data analysis in social networks and study the advantages, disadvantages and application area of each method.

Method. This research is an applied research with qualitative approach and it was conducted using thematic analysis method and the study population include 35related conference papers, journal articles and reports published during 2010-2017.

Results. Various methods are used for the analysis of social networks and these methods are classified into three categories: quantitative, qualitative and mixed methods.

Conclusion. Due to the complex and multidimensional nature of social networks, the best approach is a mixed approach. This means combination of qualitative and quantitative methods and exploring various aspects of networks.

کلیدواژه‌ها English

Big data in social networks
Mixed method
Social Network Analysis
Aggarwal, C. (2014). Network analysis in the big data age: mining graphs and social streams. Retrieved from http://ecmlpkdd2014.loria.fr/wp-content/ uploads/2014/09/Aggarwal-Network-Analysis-in-the-Big-Data-Age.pdf
Barassi, V. (2013). Ethnographic Cartographies: So-cial Movements, Alternative Media and the Spaces of Networks. Social Movement Studies, 12(1), 48–62. doi:10.1080/14742837.2012.650951
Behrendt, S., Richter, A., & Trier, M. (2014). Mixed methods analysis of enterprise social networks. Computer Networks, 75, 560–577. doi:10.1016/j.comnet.2014.08.025
Bravo-Marquez, F., Mendoza, M., & Poblete, B. (2014). Meta-level sentiment models for big social data analysis. Knowledge-Based Systems, 69, 86–99. doi:10.1016/j.knosys.2014.05.016
Chaffey, D. (2016). Global social media research summary 2016. Retrieved from http://www. smartinsights.com/social-media-marketing/social-media-strategy/new-global-social-media-research/
Cambria, E., Wang, H., & White, B. (2014). Guest Editorial: Big Social Data Analysis. Knowledge-Based Systems, 69, 1–2.
Campbell, W. M., Dagli, C. K., Weinstein, C. J. (2013). social network analysis with content and graphs. Lincoln Laboratory Journal, 20(1).
Dado, M., Bodemer, D. (2017). A review of methodo-logical applications of social network analysis in computer-supported collaborative learning Edu-cational Research Review 22 (2017) 159e180, Retrieved from http://www. sciencedi-rect.com/science/article/pii/S1747938X17300325?via%3Dihub
Edwards, Gemma. (2010). mixed- method approach-es to social network analysis. National Centre for Research Methods. Retrieved from http://eprints.ncrm.ac.uk/842/1/Social_Network_analysis_Edwards.pdf
Gonçalves, P., Araújo, M., Benevenuto, F., & Cha, M. (2013). Comparing and combining sentiment analysis methods. ACM Press, 27–38.
Hesse-Biber, S. N. (2011). The handbook of emergent technologies in social research. New York: Oxford University Press.
Hanafizadeh, P. et al (2012). A Literature Review on the Business Impacts of Social Network Sites. In-ternational Journal of Virtual Communities and Social Networking, 4(1), 46-60.
IOS. (2017). Internet Online Statistics. Retrieved from http://www.internetlivestats.com. Accessed: 2017/9/10
Lieberman, Michael. (2014). visualization big data: social network analysis. Presented at the digital research conference, San Antonio, Texas. Re-trieved from https://c.ymcdn.com/sites/ www.casro.org/resource/collection/E0F10496-BE87-48E8-8746-521D403EE4A2/Paper_-_Michael_Lieberman_-_Multivariate_ Solu-tions.pdf
Liu, JS., Ho, MH-C, Lu, LYY (2017) .Recent Themes in Social Networking Service Research. PLoS ONE 12(1): e0170293. Retrieved from https://doi.org/10.1371/journal.pone.0170293
Michalak,T. P., Rahwan, T. Wooldridge, M. (2017). Strategic Social Network Analysis. Proceedings of the Thirty-First AAAI Conference on Artificial In-telligence (AAAI-17), Retrieved from https://aaai.org/ocs/index.php/AAAI/AAAI17/paper/view/14941, Accessed: 2017/9/10.
Molaei, M. M. Future of Big Data Scenario. Comput-er & Communication World Magazine, 131. (Per-sian)
Peykari, N. , Yaghoubi, A. A., Taheri, H. R. (2015). Sentiment analysis of Twitter social network with the text- mining technique. International confer-ence on web research. Retrieved from http://www.farabar.net/wp-content/uploads/2016 /12/@Farabar_BI-TextMining-2.pdf (Persian)
Ramingwong S., Ramingwong L. (2016) A Content Analysis on Top Risks in Social Networking. In: Kim K., Joukov N. (eds) Information Science and Applications (ICISA) 2016. Lecture Notes in Elec-trical Engineering, vol 376. Springer, Singapore
Saghafi, F., Abasi Shahkooh, K., Jalali, A. A. (2010). Social networks are the monitoring platform (based on the case study). Proceedings of the Na-tional Conference on Public Supervision: Strate-gies and Solutions. Retrieved from http://www.iust.ac.ir/files/ee/a_jalali_b1b62/paper_conf_1390/ConfArticle139002F374610.pdf (Persian)
Social network analysis: theory and applications. (n.d.). Retrieved from http://train.ed.psu.edu/ WFED-543/SocNet_TheoryApp.pdf
Sohrabi, B., Raissi Vanani, I., Talebian, M. (2009). Developing a Pattern for Analyzing Social Net-work Users Behavior Based on Data Mining Algo-rithms: an Iranian Social Network. the Enterprise Resource Management Research Journal, Vol-ume 6, Issue 4 , Page 83-106. Retrieved from http://ormr.modares.ac.ir/article_16213_5d3014274f7b658f21ce10d87ee5fe66.pdf (Persian)
Thelwall, M., Buckley, K., & Paltoglou, G. (2012). Sentiment strength detection for the social web. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 63(1), 163–173. doi:10.1002/asi.21662
Thelwall, M., & Buckley, K. (2013). Topic-based sen-timent analysis for the social web: The role of mood and issue-related words. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 64(8), 1608–1617.
Thelwall, M., Buckley, K., & Paltoglou, G. (2011). Sentiment in Twitter events. Journal of the Ameri-can Society for Information Science and Tech-nology, 62(2), 406–418.
Thelwall, M., Buckley, K., Paltoglou, G., Cai, D., & Kappas, A. (2010). Sentiment strength detection in short informal text. Journal of the American Society for Information.
Thovex, C., & Trichet, F. (2013). Semantic social networks analysis: Towards a sociophysical knowledge analysis. Social Network Analysis and Mining, 3(1), 35–49. doi:10.1007/s13278-012-0055-y.