Tiểu luận môn cơ sở dữ liệu nâng cao PHÂN TÍCH MẠNG XÃ HỘI

ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN TIỂU LUẬN CƠ SỞ DỮ LIỆU NÂNG CAO PHÂN TÍCH MẠNG XÃ HỘI Giảng viên hướng dẫn : PGS.TS. Đỗ Phúc Sinh viên thực hiện : Nguyễn Thị Thu Trang CH1101147 Lớp : CNTTQM K6 Khóa : 2012 - 2014 TP Hồ Chí Minh, tháng 08 năm 2012 1 Nguyễn Thị Thu Trang CH1101147 MỤC LỤC Nguyễn Thị Thu Trang CH1101147 I. Tổng quan 1.1 Phân tích mạng xã hội (Social Network Analysis) Mạng xã hội (Social Network) là một cấu trúc xã hội hình thành bởi những cá nhân (hay những tổ chức), các cá nhân được gắn kết bởi sự phụ thuộc lẫn nhau thông những nút thắt như tình bạn, quan hệ họ hàng, sở thích chung, trao đổi tài chính, quan hệ tình dục, những mối quan hệ về niềm tin, kiến thức và uy tín. Đơn giản hơn, mạng lưới xã hội là đồ thị những mối quan hệ xác định, ví dụ như tình bạn. Các nút thắt gắn kết cá nhân với xã hội chính là những mối liên hệ xã hội của cá nhân đó. Mạng lưới xã hội có thể dùng để kiểm tra vốn xã hội - giá trị mà cá nhân có được từ mạng lưới xã hội. Những khái niệm này thường được biểu thị trong biểu đồ mạng xã hội, trong đó các nút thắt chính là các điểm và các mối quan hệ là những đường kẻ. Phân tích mạng xã hội (Social Network Analysis – SNA) là nghiên cứu quan hệ xã hội giữa một tập hợp các nút (actor). Nó là một lĩnh vực nghiên cứu – một tập hợp các hiện tượng hoặc dữ liệu. 3 Nguyễn Thị Thu Trang CH1101147 Trong quá trình làm việc trong lĩnh vực này, các nhà nghiên cứu mạng đã phát triển một tập hợp các quan điểm khác biệt khá tốt về mặt lý thuyết. Một số điểm nổi bật của những quan điểm này là: - Tập trung vào mối quan hệ giữa các actor chứ không phải là thuộc tính của các actor đó. - Cấu trúc ảnh hưởng đến kết quả thiết thực - Xử lý hiệu quả Lý thuyết mạng tương tự với các hệ thống lý thuyết và lý thuyết phức tạp. Mạng xã hội cũng được đặc trưng bởi một kỹ thuật phương pháp đặc biệt bao gồm các dữ liệu thu thập, phân tích thống kê, đại diện trực quan, … 1.2 Phân tích mạng (Network Analysis) Social Network Analysis (SNA) có nguồn gốc về mặt khoa học xã hội và cả trong các lĩnh vực rộng lớn hơn của phân tích mạng (network analysis) và lý thuyết đồ thị (graph theory). Network Analysis liên quan đến chính nó với các công thức và giải pháp của các vấn đề có dạng cấu trúc mạng (network structure), như cấu trúc được biểu diễn dưới dạng đồ thị. Lý thuyết đồ thị (Graph theory) cung cấp một tập hợp các khái niệm trừu tượng và các phương pháp để phân tích đồ thị. Chúng kết hợp cùng với các công cụ phân tích khác và với phương pháp phát triển đặc biệt cho việc hiển thị và phân tích của các mạng xã hội (và cả các dạng mạng khác nữa), hình thức cơ bản đó được gọi là phương phápphaant ích mạng xã hội (Social Network Analysis – SNA). 4 Nguyễn Thị Thu Trang CH1101147 Nhưng SNA không chỉ là một phương pháp luận, nó là một quan điểm độc đáo về chức năng xã hội như thế nào. Thay vì tập trung vào cá nhân và các thuộc tính của họ, hoặc cấu trúc xã hội vĩ mô, trung tâm của nó là về mối quan hệ giữa các cá nhân, nhóm, hoặc tổ chức xã hội. 5 Nguyễn Thị Thu Trang CH1101147 1.3 Khoa học xã hội (Social Science) Nghiên cứu xã hội (studying Society) từ góc độ mạng là nghiên cứu cá nhân được nhúng vào trong một mạng lưới các quan hệ và tìm kiếm lời giải thích cho hành vi xã hội trong cấu trúc của các mạng này hơn là trong các cá nhân đơn độc. Quan điểm về mạng này trở nên ngày càng có liên quan trong một xã hội mà Manuel Castellshas gọi là mạng xã hội (Network Society). Social Network Analysis có một lịch sử lâu dài trong khoa học xã hội, mặc dù phần lớn công việc là tập trung phát triển các phương pháp của nó như từ các 6 Nguyễn Thị Thu Trang CH1101147 nhà toán học, nhà vật lý học, nhà sinh vật học và các nhà khoa học máy tính (bởi vì họ nghiên cứu nhiều về các dạng mạng khác nhau) Ý tưởng về mạng lưới các quan hệ là quan trọng trong khoa học xã hội không phải là mới, nhưng phổ biến rộng rãi và sẵn có của dữ liệu và tiến bộ trong tính toán cùng với phương pháp luận đã làm cho nó dễ dàng hơn nhiều để áp dụng SNA to một loạt các vấn đề. 1.4 Các tên miền (Orther Domains) 7 Nguyễn Thị Thu Trang CH1101147 Phân tích mạng (mạng xã hội) – (Social) Network Analysis đã được tìm thấy là ứng dụng trong nhiều lĩnh vực vượt ra ngoài khoa học xã hội, mặc dù những tiến bộ lớn nhất nói chung đã liên quan đến việc nghiên cứu cấu trúc được tạo ra bởi con người. Các nhà khoa học máy tính cho ví dụ đã sử dụng (và thậm chí phát triển mới) phương pháp phân tích mạng để nghiên cứu các trang web, lưu lượng truy cập Internet, phổ biến thông tin, … Một ví dụ trong cuộc sống khoa học là việc sử dụng mạng lưới phân tích (Network Analysis) để nghiên cứu chuỗi thức ăn trong các hệ sinh thái khác nhau. Nhà toán học và vật lý (lý thuyết) thường tập trung vào sản xuất mới và các phương pháp phân tích mạng phức tạp, có thể được sử dụng bởi bất cứ ai, trong phạm vi bất kỳ nơi nào mà mạng lưới có liên quan. 8 Nguyễn Thị Thu Trang CH1101147 1.5 Ứng dụng thực tế 9 Nguyễn Thị Thu Trang CH1101147 Các doanh nghiệp sử dụng SNA (Social Network Analysis) để phân tích và cải thiện dòng chảy thông tin liên lạc trong tổ chức của họ, hoặc các mạng lưới của họ cho các đối tác và khách hàng. Cơ quan thực thi pháp luật (và quân đội) sử dụng SNA (Social Network Analysis) để xác định các mạng lưới tội phạm và khủng bố từ dấu vết của truyền thông mà họ thu thập, và sau đó xác định các nhân tố chủ chốt trong các mạng này. Các trang web Mạng xã hội như Facebook sử dụng cơ bản các yếu tố của SNA để xác định và đề nghị các tiềm của bạn dựa vào bạn bè của bạn bè (friends – of – friends). Các tổ chức xã hội dân sự sử dụng SNA để khám phá xung đột lợi ích trong các kết nối ẩn giữa cơ quan chính phủ, vận động hành lang và các doanh nghiệp. Các nhà khai thác mạng (điện thoại, cáp, điện thoại di động) sử dụng SNA như những phương pháp để tối ưu hóa cấu trúc và năng lực mạng của họ. 1.6 Tại sao và khi nào sử dụng SNA? Bất cứ khi nào bạn đang nghiên cứu một mạng xã hội, hoặc offline hoặc online, hoặc khi bạn muốn hiểu làm thế nào để nâng cao hiệu quả của mạng. Khi bạn muốn hình dung dữ liệu của bạn là để khám phá các mẫu trong mối quan hệ hoặc tương tác. Khi bạn muốn thực hiện theo các đường dẫn mà thông tin (hoặc về bất cứ điều gì) đi theo các mạng xã hội. 10 [...]... tập đỉnh của đồ thị, các đỉnh cách nhau bởi dấu phẩy Sau đó nhập tập các cạnh (liên kêt) trong đồ thị Chọn những thuộc tính cần phân tích rồi nhấn nút giải TextBox bên phải là kết quả hiển thị lời giải cho mạng xã hội 22 IV Tài liệu tham khảo [1] Bài giảng Cơ sở dữ liệu nâng cao – PGS.TS ĐỗPhúc -Trường Đại học Công nghệthông tin [2] Slide “Social Network Analysis (SNA) - including a tutorial on concepts... tính mạng quan điểm là cũng có giá trị : - Phạm vi của các hành động và cơ hội dành cho các cá nhân thường là một chức năng của vị trí của họ trong các mạng xã hội, phát hiện các vị trí này (thay vì dựa vào giả định phổ biến dựa trên vai trò và chức năng của mình, như là cha, mẹ, giáo viên,công nhân) có thể mang lại kết quả thú vị và đôi khi đáng ngạc nhiên - Phân tích định lượng của một mạng xã hội. .. trình Demo “Tìm các phần tử chủ chốt của mạng xã hội III Chương trình được viết trên ngôn ngữ C#, môi trường Visual Studio 2008, để thực hiện việc phân tích một mạng xã hội dựa trên các thông số Degree Centrality, Betweeness Centrality, Closeness Centrality, key players, Clustering Coefficient Các lớp cơ bản 3.1 Links là lớp thể hiện liên kết giữa 2 actor trong mạng class Links { public string actorA;... II 2.1 Các khái niệm cơ bản Biểu diễn mạng Mạng (mạng xã hội) thường được biểu diễn dưới dạng đồ thị có hướng hoặc không có hướng Đồ thị gồm các đỉnh (actor) và các liên kết giữa các đỉnh này (link) Tùy vào mục đích nghiên cứu mà chúng ta có thể xem xét toàn bộ mạng hoặc chỉ xem xét một phần của mạng chứa những phần tử mà chúng ta quan tâm Có 2 dạng mạng phục vụ nhu cầu đó là mạng “Whole Network” và... tử chủ chốt (key players) trong mạng, phần tử mà bạn có thể tập trung cho nghiên cứu định tính của bạn SNA rõ ràng là cũng rất hữu ích trong việc phân tích của SNS, OC và các phương tiện truyền thông xã hội nói chung, để kiểm tra giả thuyết về hành vi trực tuyến và CMC, để xác định nguyên nhân rối loạn chức năng cộng đồng hoặc mạng lưới, và để thúc đẩy sự gắn kết xã hội và tăng trưởng trong một cộng... Thị Thu Trang CH1101147 Trong mạng ở hình trên, nút 10 là trung tâm nhất theo Degree centrality Tuy nhiên nút 3 cùng với nút 5 sẽ đạt liên kết tới nhiều nút hơn Hơn nữa, giữa nút 3 và 5 là quan trong vì nếu bị cắt đứt, mạng sẽ bị bẻ gãy thành 2 tiểu mạng cô lập Bên cạnh đó, những rang buộc khác giữa chúng bình đẳng Do đó nút 3 và nút 5 cùng với nhau sẽ là khóa (key) của mạng này hơn nút 10 20 Nguyễn... quan hệ trong mạng (Tie Strength) Tie strength là chỉ số để thể hiện độ mạnh yếu của các mối liên kết (link) của các phần tử (actor) trong mạng (độ dài của các đường đi) 13 Nguyễn Thị Thu Trang CH1101147 Độ dài của cạnh chính là độ mạnh hay độ bền vững của các mối quan hệ Cạnh (Edge) có thể đại diện cho các tương tác, dòng chảy của thông tin, hàng hoá, tương đồng / đảng phái, hoặc quan hệ xã hội Cụ thể... nhất mà đi qua một nút được chia bởi tất cả đường đi ngắn nhất trong mạng Betweeness Centrality thường được chuẩn hóa với giá trị cao nhất là 1 Betweeness Centrality hiển thị những nút có nhiều khả năng là đường thông tin liên lạc giữa các nút khác Ngoài ra, Betweeness Centrality còn hữu ích trong việc xác định những điểm nơi mà các mạng sẽ bị phá vỡ Closeness Centrality Closeness centrality là chiều... nối trên toàn nhóm - Tạo điều kiện thuận lợi cho các nhóm thông tin liên lạc, tăng cường sự gắn kế xã hội và giúp thúc đẩy sự đổi mới - Bridges thường là các quan hệ yếu, nhưng không phải tất cả các quan hệ (ràng buộc) yếu là một Bridge 15 Nguyễn Thị Thu Trang CH1101147 2.4 Các phẩn tử chủ chốt trong mạng (Key Players) Degree centrality : degree (trong hoặc ngoài : indegree, outdegree) của một nút... các đường đi ngắn nhất từ một nút tới tất cả các nút trong mạng Nó là có nghĩa là sự trải ra, tức là mất bao lâu để có thể liên kết tới các nút khác từ một nút cho trước Closeness centrality hữu ích trong trường hợp nơi mà tốc độ của phổ biến thông tin là liên quan chính Closeness centrality có giá trị thấp hơn là tốt hơn khi mong muốn tốc độ cao hơn 18 Nguyễn Thị Thu Trang CH1101147 Định nghĩa một tập . HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN TIỂU LUẬN CƠ SỞ DỮ LIỆU NÂNG CAO PHÂN TÍCH MẠNG XÃ HỘI Giảng viên hướng dẫn : PGS.TS. Đỗ Phúc Sinh viên thực hiện : Nguyễn. gắn kết cá nhân với xã hội chính là những mối liên hệ xã hội của cá nhân đó. Mạng lưới xã hội có thể dùng để kiểm tra vốn xã hội - giá trị mà cá nhân có được từ mạng lưới xã hội. Những khái niệm. LỤC Nguyễn Thị Thu Trang CH1101147 I. Tổng quan 1.1 Phân tích mạng xã hội (Social Network Analysis) Mạng xã hội (Social Network) là một cấu trúc xã hội hình thành bởi những cá nhân (hay những tổ