Phân tích mạng xã hội (Analist social network)

Người dùng mạng xã hội không chỉ để cập nhật thông tin về cá nhân mà còn chia sẻ suy nghĩ, nhận xét, sự trải nghiệm về một sản phẩm hay dịch vụ nào đó. Đây chính là mỏ vàng đối với nhiều công ty Các chuyên gia marketing qua đó có cơ hội tiếp cận người tiêu dùng tiềm năng và biết thêm trải nghiệm của khách hàng.

MỤC LỤC THÔNG TIN NHÓM…………………………………….………….………….2 I II Tổng quan………………………….……………………………………….3 Lí chọn đề tài… …………….…… … …………………………3 Vấn đề ……………………….……………………………….…3 Mục tiêu .……………………………………………………….…3 Cấu trúc báo cáo………………………………………………………3 Cơ sở lí thuyết ……………………………………………………………4 Phân tích mạng xã hội gì………………… ………………………4 Lịch sử…………………………………………………………………5 Các phương pháp , phân tích liên kết……………………………….6 Ma trận……………………………………………………………… Mô hình trực quan mạng…………………………………… Ứng dụng thực tiễn……………………………………………………9 1|Page THÔNG TIN NHÓM HỌ VÀ TÊN Nông Văn Vĩnh MSSV 13024321 Nguyễn Hoàng Vũ 13029781 Tốt Sú Lê Thanh Lâm 13045811 Tốt 13012021 Tốt Tốt Nguyễn Thế Long Nguyễn Khánh Linh PHÂN CÔNG CHẤM ĐIỂM Tốt 2|Page I Tổng quan Lí chọn đề tài Người dùng mạng xã hội không để cập nhật thông tin cá nhân mà chia sẻ suy nghĩ, nhận xét, trải nghiệm sản phẩm hay dịch vụ Đây mỏ vàng nhiều công ty! Các chuyên gia marketing qua có hội tiếp cận người tiêu dùng tiềm biết thêm trải nghiệm khách hàng Từ đó, họ phân tích thêm cho việc kinh doanh Dữ liệu MXH trực tuyến phân tích có ý nghĩa với công ty cung cấp dịch vụ cho người tiêu dùng quy mô lớn Thông qua trao đổi MXH, đội ngũ bán hàng marketing có thông tin sản phẩm dịch vụ hay ý tưởng cho sản phẩm, chiến dịch marketing tới Càng nhiều người nói sản phẩm dịch vụ phân tích có giá trị với doanh ngiệp Vẫn đề Phải lấy liệu mạng facebook xuống, chắt lọc lựa chọn liệu phù hợp với yêu cầu đề Phải tổng kết từ khóa tìm nhiều vô số từ khóa liệu vừa lấy Tất dùng Python, Python ngôn ngữ mới, nhóm thực chưa tiếp cận trước đây, ngôn ngữ giống nhau, cấu trúc lệnh có nhiều khác nhau, dấu ngắt lệnh, cấu trúc for, if, dấu mở đóng hàm… có khác so với ngôn ngữ trước Java, C# Trong thời gian ngắn khó quen thuộc Mục tiêu Thống kê từ khoá tìm kiếm nhiều danh sách bạn bè nick facebook Cấu trúc báo cáo Phần 1: Tổng quan Phần 2: Cơ sở lý thuyết Phần 3: Phân tích và thiết kế Phần 4: Hiện thực 3|Page Phần 5: Tổng kết II Cơ sở lí thuyết Phân tích mạng xã hội gì? Phân tích mạng xã hội (SNA) trình điều tra cấu trúc xã hội thông qua việc sử dụng mạng lưới đồ thị lý thuyế, đặc trưng cấu trúc mạng nút ( nhân, người, hay vật bên mạng) mối quan hệ cạnh (mối quan hệ hay tương tác) kết nối chúng Ví dụ cấu trúc xã hội thường hình dung thông qua phân tích mạng xã hội bao gồm mạng truyền thông xã hội , mạng lưới bạn bè người quen , biểu đồ cộng tác , quan hệ họ hàng , nút biểu diễn điểm mối quan hệ biểu diễn dòng Lịch sử Phân tích mạng xã hội có nguồn gốc lý thuyết công việc nhà xã hội học Georg Simmelvà Émile Durkheim , người viết tầm quan trọng việc nghiên cứu mô hình mối quan hệ kết nối tác nhân xã hội nhà khoa học xã hội sử dụng khái niệm "mạng xã hội" kể từ đầu kỷ 20 để bao hàm phức tạp mối quan hệ thành viên hệ thống xã hội tất quy mô, từ cá nhân đến quốc tế  Trong năm 1930 Jacob Moreno Helen Jennings giới thiệu phương pháp phân tích  Năm 1954, John Arundel Barnes bắt đầu sử dụng thuật ngữ có hệ thống để biểu thị mô hình quan hệ, bao gồm khái niệm truyền thống sử dụng công chúng người sử dụng nhà khoa học xã hội: nhóm ( ví dụ, lạc, gia đình) loại xã hội (ví dụ, giới tính, dân tộc) Các học Ronald Burt , Kathleen Carley , Mark Granovetter , David Krackhardt , Edward Laumann , Anatol Rapoport , Barry Wellman , Douglas R trắng , Harrison trắng mở rộng việc sử dụng phân tích mạng xã hội có hệ thống Ngay nghiên cứu văn học , phân tích mạng áp dụng Anheier, Gerhards Romo, Wouter De Nooy, Burgert Senekal ứng dụng thực tế, phân tích mạng xã hội tìm thấy 4|Page môn học khác nhau, ứng dụng thực tế chống rửa tiền khủng bố Các phương pháp , phân tích liên kết Các phương pháp * phương pháp truyền thống nghiên cứu cá nhân biến(hạn chế:mất bối cảnh/quan hệ đằng sau cá nhân) *phương pháp nghiên cứu mạng lưới theo nhóm(hạn chế: nhiều mối quan hệ khác chuỗi) *Cần tiếp cận kết hợp từ phương pháp Phân tích liên kết *Họ hàng xa *phân tích liên kết = định tính *phân tích mạng lưới = định tính MA TRẬN • Các kết nối o Homophily : Mức độ mà “actor” hình thành mối quan hệ với người khác Có thể xác định giới tính, chủng tộc, tuổi tác, nghề nghiệp, trình độ học vấn, tình trạng, giá trị hay đặc điểm bật khác Homophily gọi assortativity o Multiplexity: Số lượng nội dung hình thức chứa liên kết Ví dụ, hai người bạn bè làm việc với có multiplexity Multiplexity kết hợp sức mạnh mối quan hệ o Phụ thuộc/ Tương hỗ: Mức độ mà “ actor” đáp lại tình bạn hay tương tác khác 5|Page o Đóng Mạng : Một thước đo tính đầy đủ quan hệ chiều giả định cá nhân đóng cửa mạng (tức bạn bè bạn bạn người bạn bạn) gọi transitivity Transitivity kết đặc điểm cá nhân tình nhân thức mối quan hệ chiều o Propinquity : Các xu hướng cho “ actor” có quan hệ nhiều với người khác mặt địa lý gần • Phân phối o Cầu nối: Một cá nhân có mối quan hệ kết nối yếu lấp đầy vào khoảng trống Nó bao gồm tuyến đường ngắn không khả thi nguy cao biến dạng tin nhắn gửi thất bại o Trung tâm: trung tâm dùng để nhóm số liệu mà mục đích để định lượng "tầm quan trọng" "ảnh hưởng" (trong loạt giác quan) nút cụ thể (hoặc nhóm) mạng Ví dụ phương pháp phổ biến để đo "centrality" bao gồm khoảng trung tâm, gần gũi trung tâm, eigenvector trung tâm, trung tâm alpha mức độ trung tâm o Mật độ: Tỷ lệ quan hệ trực tiếp mạng lưới tương đối so với tổng số o Khỏang cách: Số lượng tối thiểu mối quan hệ cần thiết để kết nối hai “actor” đặc biệt, thí nghiệm nhỏ giới phổ biến “Stanley Milgram” ý tưởng sáu cấp độ khác o Lỗ kết cấu: Sự vắng mặt mối quan hệ hai phần mạng Tìm kiếm khai thác lỗ hổng cấu trúc cung cấp cho doanh nghiệp có lợi cạnh tranh Khái niệm phát triển nhà xã hội học Ronald Burt, gọi quan niệm thay vốn xã hội o Kết hợp sức mạnh: Được xác định kết hợp tuyến tính thời gian, cường độ cảm xúc, thân mật có có lại (nghĩa phụ thuộc lẫn nhau) quan hệ mạnh kết hợp với homophily, quan hệ bà gần, quan hệ yếu có liên quan đến cầu nối 6|Page • Phân đoạn, chia nhỏ o Các nhóm xác định " nhóm liên kết " cá nhân gắn trực tiếp vào cá nhân khác, " vòng tròn xã hội " có nghiêm ngặt tiếp xúc trực tiếp không xác, cấu trúc gắn kết khối o Hệ số Clustering : Một thước đo khả hai cộng nút liên kết Một hệ số phân nhóm cao cho thấy 'cliquishness' lớn o Sự gắn kết: Mức độ mà “actor” kết nối trực tiếp với gắn kết Kết cấu gắn kết Đề cập đến số lượng tối thiểu thành viên, bị xóa khỏi nhóm, ngắt kết nối nhóm 2.5 Mô hình trực quan mạng • Tiềm mạng xã hội Ngày nhiều công ty, thương hiệu lớn muốn vận dụng tài nguyên ảo để làm cầu nối hiệu mà tốn doanh nghiệp khách hàng thời buổi kinh tế khó khăn Mạng xã hội với độ phổ biến rộng rãi, tính liên kết cao ngày trở nên phổ biến gần gũi với người Chúng ta tưởng tượng mạng xã hội khối Rubic khổng lồ luôn xoay chuyển để tạo tảng phát triển theo nhiều hướng Những lợi ích mạng xã hội đem lại cho nhiều tác động tích cực biết cách sử dụng chúng cách hợp lí Mạng xã hội (còn gọi social network) dịch vụ kết nối thành viên có sở thích lại với mạng Internet, tạo dựng nên không gian mang tính tập thể thông thái, giúp người dùng dễ dàng nói chuyện, cập nhật, chia sẻ, trao đổi thông tin, hình ảnh cách nhanh chóng Mạng xã hội ngày trở thành phần thay sống thường ngày hàng trăm triệu người dân toàn giới Và thế, trở thành thị trường đầy tiềm để doanh nghiệp hướng tới 7|Page Số liệu thống kê năm 2010, lượng quảng cáo qua tivi chiếm tới 45% năm 2011 giảm 35%, qua radio từ 16% giảm 10%, riêng qua Internet tăng từ 23% lên 34% Và khác biệt lớn nhất, tạo lợi cho mạng xã hội khả tương tác – đối thoại chiều doanh nghiệp khách hàng Có tới 90% khách hàng bày tỏ ý kiến trên, 50% khách hàng có thông tin phản hồi sản phẩm Facebook Các mạng xã hội môi trường tốt để doanh nghiệp tham gia đồng thời cạnh tranh lẫn Sự phát triển quảng cáo mạng xã hội phần nhiều tiện ích mà chúng mang lại, cung cấp nhiều công cụ hữu ích giúp người dùng chuyển tải video, tăng khả kết nối rộng xa, tìm kiếm người tưởng chừng khó tìm đời thực, tạo thị trường chung mạng… Tất điều giúp cho đơn vị kinh doanh gửi trực tiếp thông điệp cho khách hàng Các nhà quảng cáo ưa chuộng tảng truyền thông xã hội chúng thu thập liệu tuổi tác, thói quen tiêu dùng, sở thích… người dùng Điều giúp nhắm tới mục tiêu xác nhiều so với phương tiện truyền thông tương tự Mua sắm online từ lâu trở thành thói quen hàng triệu người tiêu dùng Với cá nhân/hộ gia đình tổ chức bán hàng qua mạng, cần phòng không lớn để sản phẩm với máy tính kết nối mạng Internet, người tạo dựng shop online dễ dàng Không cần tới trang web trả phí, tạo dựng shop bán hàng Facebook thông qua bạn bè để bán hàng Việc kinh doanh qua mạng giúp dễ dàng tương tác với khách hàng, trả lời comment (phản hồi) khách đâu, lại thêm việc không tiền thuê địa điểm, nhân công nên giá bán rẻ giá thị trường Trên giới, Facebook thống trị số lượng truy cập mạng xã hội với 45% quý năm 2012, Google với 31% (theo báo cáo Janrain) 8|Page Những điển hình sử dụng hiệu Facebook giới cho công việc ít.Tổng thống Mỹ Obama sử dụng sức mạnh mạng xã hội việc thu hút ý hàng chục nghìn fan hâm mộ, để đánh bóng tên tuổi, quảng bá thương hiệu Tóm lại, mạng xã hội đem lại phương tiện truyền thông miễn phí, tương tác với khách hàng, cải thiện diện trực tuyến thương hiệu, kết nối thương hiệu với cộng đồng…, với lợi ích vậy, doanh nghiệp người sử dụng bình thường bỏ qua mạng xã hội sống hàng ngày, đó, mạng xã hội sống, tiếp tục phát triển bị đánh bại 2.6 Ứng dụng thực tiễn  Phân tích mạng xã hội sử dụng rộng rãi loạt ứng dụng kỷ luật Một số ứng dụng phân tích mạng lưới phổ biến bao gồm tập hợp liệu khai thác mỏ, xây dựng mô hình tuyên truyền mạng, mô hình mạng lấy mẫu, người sử dụng thuộc tính phân tích hành vi, hỗ trợ nguồn lực cộng đồng trì, phân tích tương tác dựa địa điểm, chia sẻ xã hội lọc, người tiến cử phát triển hệ thống, dự đoán liên kết độ phân giải thực thể Trong khu vực tư nhân, doanh nghiệp sử dụng phân tích mạng xã hội để hỗ trợ 9|Page hoạt động tương tác khách hàng phân tích, phân tích thông tin phát triển hệ thống, tiếp thị kinh doanh thông minh nhu cầu Một số khu vực công cộng sử dụng bao gồm phát triển chiến lược tham gia lãnh đạo, phân tích tham gia cá nhân nhóm sử dụng phương tiện truyền thông, giải vấn đề dựa vào cộng đồng  Phân tích mạng xã hội sử dụng tình báo, phản gián thực thi pháp luật hoạt động Kỹ thuật cho phép nhà phân tích để ánh xạ bí mật tổ chức bí mật gián điệp nhẫn, gia đình tội phạm có tổ chức hay băng đảng đường phố Các Cơ quan An ninh Quốc gia (NSA) sử dụng bí mật khối giám sát điện tử chương trình để tạo liệu cần thiết để thực kiểu phân tích tế bào khủng bố mạng khác coi có liên quan đến an ninh quốc gia NSA tìm kiếm ba nút sâu phân tích mạng lưới Sau lập đồ ban đầu mạng xã hội hoàn chỉnh, phân tích thực để xác định cấu trúc mạng xác định, ví dụ, nhà lãnh đạo hệ thống Điều cho phép quân đội thực thi pháp luật tài sản để khởi động chụp-hay-kill công chém đầuvào mục tiêu có giá trị cao vị trí lãnh đạo để phá vỡ chức mạng  Phần mềm phân tích mạng thông thường bao gồm hai gói dựa giao diện người dùng đồ họa (GUI), gói xây dựng cho ngôn ngữ kịch lập trình / Nói chung, gói giao diện dễ dàng để tìm hiểu, kịch công cụ mạnh mở rộng Sử dụng rộng rãi tài liệu gói giao diện bao gồm NetMiner, UCINet, Pajek (freeware), GUESS, ORA, Cytoscape , GEPHI muxViz (mã nguồn mở) Riêng gói giao diện hướng vào khách hàng doanh nghiệp bao gồm: Orgnet, cung cấp đào tạo sử dụng phần mềm nó, Polinode, Keyhubs, KeyLines, KXEN Keynetiq Nền tảng SNA khác, chẳng hạn Idiro SNA Plus, phát triển đặc biệt cho ngành cụ thể viễn thông chơi game trực tuyến, nơi tập hợp liệu lớn cần phân tích  Thường sử dụng tài liệu kịch công cụ sử dụng để phân tích mạng bao gồm: NetMiner với động trình Python, statnet gói cho R ngôn ngữ lập trình thống kê , igraph , có gói cho R 10 | P a g e Python, muxViz (dựa R ngôn ngữ lập trình thống kê octave ) để phân tích trực quan mạng đa lớp, NetworkXthư viện cho Python, gói SNAP để phân tích mạng quy mô lớn C ++ Python Mặc dù khó để tìm hiểu, số phần mềm mã nguồn mở phát triển nhanh nhiều mặt chức tính so với phần mềm tư nhân trì, tài liệu phong phú hướng dẫn có sẵn  Hình ảnh đại diện mạng xã hội quan trọng để hiểu liệu mạng truyền đạt kết phân tích Hình ảnh thường tạo điều kiện cho việc giải thích chất lượng liệu mạng Đối với hình dung với công cụ phân tích mạng sử dụng để thay đổi bố cục, màu sắc, kích thước đặc tính khác đại diện mạng Tất công cụ chứa khả hình dung NetMiner, igraph, Cytoscape, muxViz NetworkX có mức cao chức sản xuất đồ họa chất lượng cao  Công nghệ trực quan liệu tương tác thường bao gồm khả phân tích mạng xã hội Trong công nghệ này, hình thức trực quan liệu sử dụng để tương tác với đồ thị mạng xã hội Những hình thức trực quan bao gồm loạt hình tượng biểu đồ, bảng biểu, dòng thời gian đồ khả hiển thị liệu hình thức áp dụng chức để khám phá liệu kinh nghiệm người dùng tương tác Ví dụ, biểu đồ mạng xã hội phức tạp lọc hình tượng biểu đồ tóm tắt thời hạn để cô lập phần đồ thị mạng xã hội quan tâm đến nhà phân tích Hình ảnh liệu tương tác bao gồm khả tích hợp liệu công bố biểu đồ hay mẫu báo cáo kết  Cũng đáng nhắc đến đa dạng công cụ xây dựng chủ yếu để hình dung mạng, số số có mạng xã hội tính phân tích Chúng bao gồm công cụ trực quan mục đích chung SocNetV Tulip; công cụ thiết kế cho ứng dụng y tế SocioMetrica; công cụ thiết kế cho tổ chức thực thi pháp luật tình báo i2 Notebook Chuyên viên phân tích , SilentRunner Sentinel, KeyLines Cambridge Intelligence, SVAT Sentinel Visualizer; công cụ thiết kế cho tập đoàn, doanh nghiệp NodeXL, RapidNet, Keyhubs, Idro, Ipoint, Polinode Sonamine 11 | P a g e Bộ sưu tập công cụ phân tích mạng xã hội thư viện Sản phẩm Chức Định dạng Định dạng Nền tảng Giấy đầu phép đầu vào Hashkat aka Đại '# k @' lý dựa nhập xã hội Đầu cho Mac tuyến OS Phần X, GNU / mềm rõ NetworkX Linux trực (người chi phí mô từ GEPHI, mạng Ghi công cụ mô miễn phí (GPLv3) mạng dùng động lực định giá hồ sơ thiết đại lý) để kế mô hình tăng trưởng lan truyền thông tin mạng xã hội trực tuyến.Nó tác nhân có trụ sở, động Monte Carlo có khả mô 12 | P a g e Sản phẩm Chức Định dạng đầu vào Định dạng Nền tảng Giấy đầu phép Ghi chi phí mạng trực tuyến Faceboo k, Twitter, LinkedIn , vv Nó kết hợp tất yếu tố mạng xã hội trực tuyến bao gồm nhiều hồ sơ người dùng (ví dụ người dùng chuẩn, tổ chức, người tiếng, chương 13 | P a g e Sản phẩm Chức Định dạng Định dạng Nền tảng Giấy đầu phép đầu vào Ghi chi phí trình) , người dùng nhắn tin, chủ đề xu hướng, quảng cáo AllegroGraph Biểu đồ sở RDF RDF Linux, Miễn phí AllegroG Mac, thương raph liệu.RDF với Windows mại công cụ trực sở quan Gruff liệu đồ thị Đó là, sở liệu OLTP đầy đủ giao dịch dựa đĩa mà cửa hàng liệu có cấu trúc đồ thị 14 | P a g e Sản phẩm Chức Định dạng Định dạng Nền tảng Giấy đầu phép đầu vào Ghi chi phí bảng All egroGrap h bao gồm thư viện Mạng xã hội Analytic s AutoMap máy phát điện tài liệu csv cửa sổ Thương AutoMa mạng văn văn DyNetML mại khai thác mỏ có Sinh viên dụng thể p sử đọc việc gắn thẻ phát biểu phân tích gần để thực phân tích văn mạng để tạo liên kết mạng 15 | P a g e Sản phẩm Chức Định dạng Định dạng Nền tảng Giấy đầu Ghi phép đầu vào chi phí từ văn EgoNet phân tích Tiến mạng Ego- hành centric Đầu cho Bất kỳ hệ Nguồn CSV thống hỗ mở, Egonet tìm chuyển đổi trợ Java kiếm chương vấn sang hầu trình cho có hết định người việc thu dạng khác đóng góp thập tập tin phân tích XML hợp lệ liệu mạng ích kỷ Egon et chứa sở để hỗ trợ việc tạo câu hỏi, thu thập liệu cung cấp nói chung toàn cầu biện 16 | P a g e Sản phẩm Chức Định dạng Định dạng Nền tảng Giấy đầu đầu vào phép Ghi chi phí pháp mạng ma trận liệu sử dụng phân tích sâu chương trình phần mềm khác III.Tổng kết - Kết luận , tổng kết kết thực so với mục tiêu ban đầu : +Lấy liệu mạng xã hội facebook 17 | P a g e +Thống kê từ khoá tìm kiếm nhiều danh sách bạn bè tài khoản facebook 18 | P a g e [...]... xã hội phức tạp có thể được lọc bằng hình tượng biểu đồ tóm tắt hoặc thời hạn để cô lập các phần của đồ thị mạng xã hội đang quan tâm đến các nhà phân tích Hình ảnh dữ liệu tương tác cũng có thể bao gồm khả năng tích hợp dữ liệu và công bố biểu đồ hay các mẫu báo cáo kết quả  Cũng đáng nhắc đến là sự đa dạng của các công cụ được xây dựng chủ yếu để hình dung mạng, một số trong số đó cũng có mạng xã. .. phí không phải trong các bảng All egroGrap h bao gồm một thư viện Mạng xã hội Analytic s AutoMap máy phát điện tài liệu csv và cửa sổ Thương AutoMa mạng văn bản văn bản DyNetML mại khai thác mỏ có Sinh viên dụng thể và p sử đọc việc gắn được thẻ bài phát biểu và phân tích gần để thực hiện phân tích văn bản mạng để tạo ra các liên kết mạng 15 | P a g e Sản phẩm Chức năng Định chính dạng Định dạng Nền... octave ) để phân tích và trực quan của mạng đa lớp, các NetworkXthư viện cho Python, và gói SNAP để phân tích mạng quy mô lớn trong C ++ và Python Mặc dù rất khó để tìm hiểu, một số các phần mềm mã nguồn mở được phát triển nhanh hơn nhiều về mặt chức năng và các tính năng hơn so với phần mềm tư nhân duy trì, và tài liệu phong phú và các hướng dẫn có sẵn  Hình ảnh đại diện của các mạng xã hội rất quan... Sonamine 11 | P a g e Bộ sưu tập các công cụ phân tích mạng xã hội và thư viện Sản phẩm Chức năng Định chính dạng Định dạng Nền tảng Giấy đầu ra phép đầu vào Hashkat aka Đại '# k @' lý dựa nhập xã hội Đầu ra cho Mac tuyến OS Phần X, GNU / mềm rõ NetworkX Linux trực (người và chi phí trên mô phỏng khẩu từ GEPHI, của các mạng bản Ghi chú công cụ mô miễn phí phỏng (GPLv3) mạng dùng động lực định giá được và hồ... năng phân tích mạng xã hội Trong công nghệ này, các hình thức trực quan dữ liệu được sử dụng để tương tác với đồ thị mạng xã hội Những hình thức trực quan bao gồm một loạt các hình tượng biểu đồ, bảng biểu, dòng thời gian và bản đồ và khả năng hiển thị dữ liệu trong bất kỳ các hình thức trong khi cũng áp dụng các chức năng để khám phá dữ liệu trong một kinh nghiệm người dùng tương tác Ví dụ, biểu đồ mạng. .. Hình ảnh đại diện của các mạng xã hội rất quan trọng để hiểu dữ liệu mạng và truyền đạt các kết quả phân tích Hình ảnh thường cũng tạo điều kiện cho việc giải thích về chất lượng của dữ liệu mạng Đối với hình dung với các công cụ phân tích mạng được sử dụng để thay đổi bố cục, màu sắc, kích thước và các đặc tính khác của các đại diện mạng Tất cả các công cụ ở trên chứa khả năng hình dung NetMiner, igraph,... hình tăng trưởng và lan truyền thông tin trong một mạng xã hội trực tuyến.Nó là một tác nhân có trụ sở, động cơ Monte Carlo có khả năng mô phỏng 12 | P a g e Sản phẩm Chức năng Định chính dạng đầu vào Định dạng Nền tảng Giấy đầu ra phép Ghi chú và chi phí mạng trực tuyến như Faceboo k, Twitter, LinkedIn , vv Nó kết hợp tất cả các yếu tố của các mạng xã hội trực tuyến bao gồm nhiều hồ sơ người dùng (ví... chú phép đầu vào và chi phí giữa các từ trong văn bản EgoNet phân tích Tiến mạng Ego- hành centric Đầu ra cho Bất kỳ hệ Nguồn CSV và thống hỗ mở, Egonet là tìm một phỏng chuyển đổi trợ Java kiếm chương vấn sang hầu những trình cho hoặc có hết các định người việc thu bất kỳ dạng khác đóng góp thập tập tin và phân tích XML các hợp lệ liệu dữ mạng ích kỷ Egon et chứa cơ sở để hỗ trợ trong việc tạo ra các... phẩm Chức năng Định chính dạng Định dạng Nền tảng Giấy đầu ra đầu vào phép Ghi chú và chi phí pháp mạng và ma trận dữ liệu có thể được sử dụng trong phân tích sâu hơn bởi các chương trình phần mềm khác III.Tổng kết - Kết luận , tổng kết kết quả thực hiện so với mục tiêu ban đầu : +Lấy dữ liệu trên mạng xã hội facebook 17 | P a g e +Thống kê từ khoá được tìm kiếm nhiều nhất trong danh sách bạn bè trên... xây dựng chủ yếu để hình dung mạng, một số trong số đó cũng có mạng xã hội tính năng phân tích Chúng bao gồm các công cụ trực quan mục đích chung như SocNetV và Tulip; công cụ được thiết kế cho các ứng dụng y tế như SocioMetrica; công cụ được thiết kế cho các tổ chức thực thi pháp luật và tình báo như i2 Notebook Chuyên viên phân tích của , SilentRunner Sentinel, KeyLines bởi Cambridge Intelligence,