Softverska analiza društvenih mreža

O predmetu

Šta je to Analiza društvenih mreža?

Analiza društvenih mreza (Social Network Analysis – SNA) je oblast koja se obezbeđuje metode i tehnike za analizu kako društvenih mreza, tako i brojnih drugih pojava i procesa koje imaju mrežnu strukturu (npr., telekomunikacione mreže, saobracajne mreže, organizacione mreže).

Podaci o članovima (društvene) mreže i njihovim međusobnim relacijama se pretstavljaju u formi (društvenog) grafa:svaki član mreže predstavlja jedan čvor grafa; relacije među članovima mreže su ivice grafa. Analiza se zasniva na primeni odgovarajućeg skupa SNA metrika i/ili algoritama nad formiranim (društvenim) grafom.

SNA omogućuje da se za datu društvenu mrežu utvrdi:

  • Ko su najuticajniji/centralni članovi mreže?
  • Koje se grupe mogu uočiti u mreži? U kojoj meri je mreža podeljena na manje, slabo povezane grupe?
  • Kako se mreža razvija? Hoće li se mreža održati ili će prestati da postoji?
  • Kako se ideje/informacije/virusi/… šire kroz mrežu?
  • …

Neki primeri primene u praksi:

  • Online društvene mreže: identifikacija i preporuka osoba sa kojima bi bilo interesantno / korisno uspostaviti kontakt
  • Marketing: identifikacija centralnih članova društvene mreže u cilju boljeg promovisanja novih proizvoda/usluga/akcija/…
  • Kompanije: unapređenje komunikacionih tokova kako u okviru organizacije, tako i u široj mreži koja obuhvata i poslovne partnere i klijente
  • Telekomunikacije: optimizacija strukture i kapaciteta telekomunikacionih mreža
  • Policija i istražne agencije: identifikacija centralnih ličnosti u različitim kriminalnim grupama i mrežama

Cilj predmeta

  • Upoznavanje sa različitim pristupima, metodama i tehnikama za analizu društvenih mreža i generalno analizu podataka koji imaju mrežnu strukturu.
  • Upoznavanje sa tipičnim oblicima i domenima primene razmatranih metoda i tehnika, kao i njihovim prednostima i nedostacima.
  • Sticanje praktičnih veština u analizi podataka koji imaju mrežnu strukturu , korišćenjem softverskih alata za analizu podataka ovog tipa.

Sadržaj predmeta

  • Predstavljanje podataka u formi grafa (matrica susedstva; usmereni i neusmereni grafovi; težinski grafovi i sl)
  • Svojstva mreže (stepen povezanosti čvorova, putanje kroz mrežu, dijametar, komponente u mreži i sl)
  • Mere centralnosti u mreži
  • Osnovni tipovi mrežne strukture i mrežni modeli koji ih opisuju
  • Detektovanje zajednica (communities) u mreži
  • Temporalna analiza mreže: analiza promena mreže tokom vremena
  • Difuzija u mreži: širenje informacija/ideja u mreži

Polaganje ispita

Ispit se polaže izradom projektnog zadatka definisanog u dogovoru sa predmetnim nastavnikom. U osnovi, projektni zadatak se sastoji iz sledećeg:

  • definisanje teme analize i pitanja na koja treba odgovoriti kroz analizu (tj. svrhe mrežne analize)
  • prikupljanje podataka potrebnih za mrežnu analizu  (npr., posredstvom Web API-a online društvenih mreža, diskusionih foruma i sličnih online zajednica; preuzimanje podataka sa Wikipedia ili nekog drugog izvora javno dostupnih podataka)
  • analiza podataka primenom odgovarajućih SNA softverskih biblioteka u izabranom programskom jeziku (R, Python, Java)
  • prikaz i diskusija rezultata

Literatura

Knjige namenjene upoznavanju sa SNA konceptima, metodama i tehnikama:

  • R. A. Hanneman and M. Riddle. 2005. Introduction to social network methods. Riverside, CA: University of California, Riverside (freely available at: http://faculty.ucr.edu/~hanneman/nettext/)
  • D. Easley and J. Kleinberg. 2010. Networks, Crowds, and Markets: Reasoning about a Highly Connected World. Cambridge University Press, New York, NY, USA. (freely available at: http://www.cs.cornell.edu/home/kleinber/networks-book/), delovi I (Graph Theory and Social Networks) i VI (Network Dynamics: Structural Models)
  • A. L. Barabási. 2016. Network Science. 2016. Interaktivna online verzija, besplatno raspoloživa ovde: http://networksciencebook.com/

Softverski pristupi za SNA analize:

  • SNA Labs in R – detaljno dokumentovane R skripte (u formi tutorijala) koje pokrivaju gotovo sve teme iz sadržaja kursa
  • NetworkX biblioteka za mrežne analize u Python-u: oficijalni tutorial sa fokusom na samu NetworkX biblioteku i tutorijal sa puno dodatnih objašnjenja SNA metoda i tehnika
  • M. Tsvetovat and A. Kouznetsov. 2011. Social Network Analysis for Startups: Finding connections on the social web. O’Reilly Media. (Amazon link) – uvod u SNA sa primerima u Python-u

Interesantni / korisni video snimci na temu SNA: