Бычков Кирилл Вячеславович
студент, Сибирский государственный индустриальный университет, РФ, г. Новокузнецк
Кирчева Алина Сергеевна
студент, Сибирский государственный индустриальный университет, РФ, г. Новокузнецк
Мамедов Илькин Вахид оглы
студент, Сибирский государственный индустриальный университет, РФ, г. Новокузнецк
В эпоху цифровизации и всеобщей компьютеризации социальные сети стали частью нашей жизни. Они предоставляют возможность общаться, делиться информацией, выражать свои мнения и создавать новые социальные связи. Однако, помимо этого, социальные сети также являются богатыми исследованиями для исследований в области социологии, психологии, маркетинга и многих других дисциплин.
Анализ социальных сетей (ССА), по сути, является новым направлением в области исследований, которое фокусируется на изучении структур и динамики социальных связей с помощью математических и вычислительных методов. ССА, позволяет исследователям изучать сложные социальные системы, такие как социальные сети, и выявлять скрытые закономерности и связи между людьми, документами и структурами.
В последние годы наблюдается рост интереса к применению методов анализа социальных сетей в социологических исследованиях. Это связано с тем, что социальные сети предоставляют возможность изучать социальные явления в их естественной среде без необходимости проведения лабораторных экспериментов или опросов.
Современные методы анализа социальных сетей включают в себя различные подходы и методы, которые позволяют исследователям изучать структуру и динамику социальных сетей, выявлять основных участников и группы, а также анализировать распространение информации и взаимосвязь между людьми в сети. Ниже приведены некоторые из наиболее эффективных методов анализа социальных сетей:
- Анализ графов является одним из наиболее популярных методов анализа социальных сетей. Он основан на представлении социальной сети в виде графа, где узлы представлены отдельными людьми или группами, а ребра – связи между ними [3]. Анализ графов позволяет выявить ключевые узлы и связи в сети, определить центральность и влияние отдельных акторов, а также изучить структуру и динамику в целом.
Любая социальная сеть может быть математически представлена в виде графа G = (V, E), где V — это множество вершин, E – множество ребер, |V| = N – количество вершин в графе [1]. Вершины графа социальной сети представляют участников, а ребра – отношения между ними. Отношения могут быть направленными и ненаправленными. Обычно рассматриваются два основных типа отношений: «дружба» (люди знакомы друг с другом) и «интересы» (у людей есть общие интересы, они находятся в одной группе интересов).
Существует три типа моделей графов:
- Стохастические блочные модели определяются матрицей A размера N x N, где N – количество групп участников. Ее элемент aij из [0, 1] показывает плотность связей между участниками, принадлежащими группе vi, и участниками, принадлежащими группе vj. Этот граф не содержит дополнительных ребер и вершин, соответствующих отношениям участников в пределах одной группы.
- Вероятностные графовые модели определяются матрицей A размера N x N, где N – количество участников. Ее элемент aij из [0, 1] указывает вероятность взаимодействия между участником vi и участником vj в течение определенного периода времени.
- Регулярные графовые модели определяются матрицей A размера N x N. Иногда удобно использовать коэффициент плотности для анализа графовых моделей социальных сетей. Он определяется как отношение количества ребер в образце графа к количеству ребер в полном графе с тем же количеством вершин (полный граф — это граф, в котором все вершины соединены друг с другом). Кроме того, сеть может быть характеризована параметрами, такими как количество путей заданной длины (путь — это последовательность вершин, соединенных друг с другом), минимальное количество ребер, делящих граф на несколько частей, и т.д.
В социологических исследованиях анализ графов применяется для изучения различных социальных тенденций, таких как распространение информации, механизмы мнений, социальная мобильность и многие другие. Например, с помощью анализа графов исследователи составили структуру социальных сетей в Твиттере и выявили ключевых участников и влиятельные группы в дискуссиях по различным темам.
- Кластерный анализ — это метод анализа социальных сетей, который позволяет выявить группы акторов, объединенных общими связями или сходством атрибутов. Кластерный анализ может быть основан на различных алгоритмах, таких как иерархическая кластеризация, к-средние и другие.
В социологических исследованиях кластерный анализ применяется для изучения социальных групп и сообществ, а также для наблюдения за скрытыми структурами в социальных сетях. Например, с помощью кластерного анализа исследователи составили структуру социальных сетей в школе и выявили группы элементов, объединенных общими интересами и увлечениями.
- Анализ сообщества — это метод анализа социальных сетей, который фокусируется на изучаемых структурах и динамиках сообщества в сети. Анализ сообщества может быть основан на различных алгоритмах, таких как модульность, проводимость и другие.
В социологических исследованиях анализ применяется для изучения социальных движений, распространения инноваций, формирования фундаментального капитала и многих других направлений. Например, с помощью анализа сообщества исследователи составили структуру онлайн-сообществ в Интернете и выявили факторы, влияющие на их устойчивость и развитие.
- Методы машинного обучения и искусственного интеллекта также применяются при анализе социальных сетей. Эти методы позволяют автоматизировать процесс анализа данных и выявить скрытые закономерности и связи в социальных сетях.
В социологических исследованиях методы машинного обучения и искусственного интеллекта применяются для предсказания поведения людей в социальных сетях, выявления влиятельных лиц и групп, а также для анализа больших объемов данных. Например, с помощью методов машинного обучения исследователи предсказывали распространение информации в социальных сетях и выявляли факторы, влияющие на ее популярность.
Применение современных методов анализа социальных сетей имеет широкий спектр возможностей в различных областях, включая социологию, маркетинг, политику, здравоохранение и многие другие. Ниже приведены примеры некоторых применений современных методов анализа социальных сетей:
- Исследование социальных действий: анализ социальных сетей. Позволяет изучать структуру и динамику социальных движений, выявлять основных участников и группы, а также анализировать распространение информации и идей в сети. Это может помочь исследователям понять, как развиваются и развиваются социальные движения, и определить важные стратегии для их поддержки или противодействия.
- Маркетинговые исследования: анализ социальных сетей можно использовать для изучения потребительского поведения, предпочтений и мнений, а также для выявления влиятельных лидеров мнений и групп в социальных сетях. Это может помочь маркетологам разработать эффективную стратегию продвижения товаров и услуг, а также улучшить взаимодействие с клиентами.
- Политический анализ: анализ социальных сетей может быть использован для изучения экономических процессов и тенденций, таких как выборы, протесты и революции [2]. Анализ социальных сетей может помочь выявить известных участников и группы, а также изучить распространение политической информации и пропаганды в сети. Это может помочь ведущим аналитикам и стратегиям разработать эффективные политические кампании и стратегии.
- Анализ здравоохранения: анализ социальных сетей может использоваться для изучения распространения болезней и их последствий, а также для выявления групп риска и факторов, влияющих на здоровье населения. Анализ социальных сетей может помочь разработать эффективную стратегию лечения и лечения заболеваний, а также улучшить здоровье населения в целом.
- Образование: анализ социальных сетей может быть использован для изучения процессов и направлений образования, таких как обучение, сотрудничество и обмен. Анализ социальных сетей может помочь выявить факторы, влияющие на известность студентов, и разработать эффективные образовательные стратегии и программы.
Эти примеры показывают, что применение современных методов анализа социальных сетей имеет широкий спектр возможностей в различных областях и может помочь исследователям и практикам получить новые знания и разработать эффективные стратегии для решения сложных социальных проблем.
Список литературы:
1. Batura T. V. Methods of social networks analysis //Vestnik of Novosibirsk State Univ. Ser.: Information Technologies. – 2012. – Т. 10. – №. 4. – С. 13-28.
2. McGloin J. M., Kirk D. S. An overview of social network analysis //Advancing Quantitative Methods in Criminology and Criminal Justice. – 2014. – С. 67-79.
3. Tabassum S. et al. Social network analysis: An overview //Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining and Knowledge Discovery. – 2018. – Т. 8. – №. 5. – С. e1256.
Пожалуйста, не забудьте правильно оформить цитату:
Бычков К.В., Кирчева А.С., Мамедов И.В. ОБЗОР СОВРЕМЕННЫХ МЕТОДОВ АНАЛИЗА СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЕЙ И ИХ ПРИМЕНЕНИЕ В СОЦИОЛОГИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ // Молодежный научный форум: электр. сб. ст. по мат. CCLV междунар. студ. науч.-практ. конф. № 23(255). URL: https://nauchforum.ru/archive/MNF_interdisciplinarity/23(255).pdf (дата обращения: 10.07.2024)