Analisis de las redes sociales

👅Analisis de las redes sociales

😄 Análisis de redes sociales en la minería de datos

Centralidad de indegree: el número de publicaciones, como las respuestas, que se dirigen a un usuario. Si la contribución es notable, beneficiosa o discutible, un consumidor obtiene más respuestas a la contribución. En este sentido se expresa la centralidad de grado interno, el valor de la contribución de un usuario votado por otros usuarios. Centralidad de grado externo: es el volumen de mensajes del usuario, que representa la actividad del usuario en las discusiones.
Centralidad de Betweenness: es la frecuencia con la que un usuario se comunica o miente entre sus experiencias con otros dos usuarios no conectados. Como tal, puede interpretarse como una medida de la conexión con otros y que permite que los participantes que se comunican se conecten.
9.Borokhovski E, Bernard RM, Tamim RM, Schmid RF, Sokolovskaya A. En la educación post-secundaria, la interacción de los estudiantes apoyada por la tecnología: un meta-análisis de terapias diseñadas versus contextuales. Computer-Educ. 2016;96:15-28.Artikel
10.Bernard RM, Abrami PC, Borokhovski E, Wade CA, Tamim RM, Surkes MA, Bethel EC. Un meta-análisis de la educación a distancia para tres formas de tratamientos de contacto. 2009;79(3):1243-89.Article Rev Educ Res.

🌕 Informe de análisis de redes sociales

Este método asigna a cada nodo el índice \(k s\). Este índice representa la posición del nodo en el grafo, que depende del grado del nodo 10], que es el número de aristas del nodo. A continuación, todos los nodos con un grado de \(\hbox k}=1\) se eliminan recursivamente del grafo y se les asigna un valor de \(k s = 1\). Este proceso se repite iterativamente hasta que sólo queden nodos en el grafo con un grado de \(k > 1\). Todos los pasos anteriores se repiten con los valores de k y \(k s\) modificados hasta que se asigne uno de los valores de k a todos los nodos de la red. La tabla 1 muestra el proceso de iteración y los valores de \(k s\) asignados a cada nodo de la red en la Fig. 1.Tabla 1 El proceso de iteración de la descomposición de k-shellTabla de tamaño completo
Construcción de la red social Como ya se ha dicho, se utilizaron los datos resumidos para crear la red social de 3 meses, en la que los nodos representan los números GSM de los abonados y las aristas representan cualquier interacción entre los abonados (llamadas en nuestro caso). El resultado fue un gráfico directo que contiene unos 16 millones de nodos y unos 300 millones de aristas. Una muestra de nuestra red social se visualiza en la figura 2, donde el tamaño y el color de los nodos expresan los grados de clasificación y las líneas expresan los pesos de clasificación entre los nodos. Para dibujar el gráfico hemos utilizado el algoritmo Fruchterman-Reingold 27], que es un algoritmo de trazado dirigido por la fuerza. 2Visualización de una muestra de red social de telecomunicacionesFoto a tamaño completo

🥳 Aplicaciones del análisis de redes sociales

La definición teórica se trata en este artículo. Véase el análisis de redes sociales para las aplicaciones cuantitativas de las redes sociales. Véase el servicio de redes sociales para los sitios de redes sociales. Véase Redes sociales para otras aplicaciones (desambiguación).
En la sociología moderna, el análisis de redes sociales ha surgido como una técnica central. También ha adquirido una importancia significativa en los siguientes campos: antropología, biología,12] demografía, estudios de comunicación,3]13] economía, geografía, historia, ciencia del conocimiento, estudios organizativos,6]8] ciencia política, salud pública,14]7] psicología social, estudios del desarrollo, sociolingüística y ciencias de la computación15] y ahora está ampliamente disponible como herramienta de consumo (véase la lista de SNA al respecto).
Homofilia: El grado en que los personajes forman vínculos con otros similares frente a otros diferentes. El sexo, la raza, la edad, la ocupación, los logros educativos, el rango, las creencias o cualquier otra característica destacada pueden describirse mediante la similitud. 25] La homofilia suele denominarse asortatividad.

👂 Importancia del análisis de las redes sociales

En la minería de datos, el estudio de las redes sociales es un tema importante. Un paso fundamental en el estudio de las redes sociales es codificar los datos de la red en representaciones de baja dimensión, es decir, la incrustación de la red, con el fin de mantener eficazmente la estructura de la topología de la red y otra información de atributos. La representación de la red en forma de incrustación permite aplicaciones adicionales, como la agrupación, la predicción de conexiones, la identificación de anomalías y la agrupación. Además, en los últimos años, las técnicas centradas en las redes neuronales profundas han despertado un gran interés. En esta investigación, realizamos un análisis sistemático de la literatura existente que utiliza modelos de redes neuronales en el aprendizaje de la representación de redes. En primer lugar, en redes homogéneas, introducimos los modelos básicos para el aprendizaje de representaciones de nodos. También se añaden algunas extensiones de los modelos base, abordando situaciones más complicadas como el estudio de redes atribuidas, redes heterogéneas y redes dinámicas. A continuación, implementamos métodos para incrustar subgrafos y presentamos también las aplicaciones de aprendizaje de representaciones de redes. Por último, se discuten algunas vías de investigación interesantes para trabajos futuros.