Исследование методов анализа социальных сетей

Социальные сети все чаще используются как источник информации, включая информацию, касающуюся глобальных
мировых событий. В этом исследовании рассматриваются социальные сети как источника больших данных для
получения и анализа данных о различных событиях. Проводится анализ подходов и методов исследования социальных сетей, рассматриваются основные метрики, которые используются в качестве входных данных для исследование.

Существуют следующие типы метрик социальных сетей:

— на уровне групп — плотность, компоненты, клики, централизация, фракции, ядропериферия;
— на уровне узлов — центральность (зависимости, связи, отношения)
— на уровне визуализации — графы;
— статистические метрики — анализ кластеров данных.
Также к числу метрик stickeroid также принадлежит рост числа подписчиков / друзей, лайки или дизлайкы к постам / сообщений, демографические показатели аудитории, Связи между пользователями, временные показатели, ответы и комментарии к
постов / сообщений, чем поделились пользователи, переходный трафик из социальных медиа, частота кликов, отрицательный фидбэк (сколько подписчиков / друзей было потеряно, к которому контента было потеряно доступ) и т.д..
Анализ предпочтение заключается в сборе информации и создании индивидуальных анкет, в которых содержится информация о сравнении двух членов сообщества третьим членом по заданному критерию. В результате сравнения в результате
получается трехместное отношение, которому соответствует булева матрица. После этого информация обрабатывается по алгоритму преобразования булевых матриц к взвешенным графов. структура таких графов отражает структуру коллектива и может анализироваться слой за слоем, в зависимости от веса связей.
Идентификация пользователей в различных социальных сетях заключается в выявлении всех профилей, представляют конкретного пользователя в социальных сетях.
Существуют такие статистические методы: подсчет количества лайков, репост, подписчиков и других количественных характеристик агентов социальных сетей и их публикаций; подсчет упоминаний ключевых слов с последующим группировкой.
Подходы, применяемые для анализа тональности текстовой информации делятся на две основные категории: инженерно-лингвистические методы и методы на основе машинного обучения.
Результаты показали, что мнение населения в социальных сетях Twitter и Facebook была достаточно противоречивой и неоднозначной в предоставлении предпочтения тому или иному кандидату в президенты, что свидетельствует об информационном противоборстве в социальных сетях. Как известно, позже было обнаружено, что в социальных сетях Россия смогла повлиять на мнение населения США путем распространения своих постов, комментариев и сообщений.

Добавить комментарий

Яндекс.Метрика