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 Tổng quan……….……….3

1 Lí do chọn đề tài… ……….…… … ………3

2 Vấn đề ……….……….…3

3 Mục tiêu ……….…3

4 Cấu trúc báo cáo………3

II Cơ sở lí thuyết ………4

1 Phân tích mạng xã hội là gì……… ………4

2 Lịch sử………5

3 Các phương pháp , phân tích liên kết……….6

4 Ma trận……… 7

5 Mô hình và trực quan các mạng……… 8

6 Ứng dụng thực tiễn………9

THÔNG TIN NHÓM

I Tổng quan

1 Lí do chọn đề tài

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 Từ đó, họ phân tích thêm cho việc kinh doanh Dữ liệu trên MXH trực tuyến khi được phân tích có ý nghĩa với các công ty cung cấp dịch

vụ cho người tiêu dùng ở quy mô lớn Thông qua các trao đổi trên MXH, đội ngũ bán hàng và marketing có thể có được thông tin về sản phẩm dịch vụ hiện tại hay ý tưởng cho sản phẩm, chiến dịch marketing sắp tới Càng nhiều người nói về sản phẩm dịch vụ thì các phân tích sẽ càng có giá trị với doanh ngiệp

2 Vẫn đề

1 Phải lấy được dữ liệu trên mạng facebook xuống, chắt lọc lựa chọn dữ liệu phù hợp với yêu cầu đề bài

2 Phải tổng kết được từ khóa được tìm nhiều nhất trong vô số từ khóa trong dữ liệu vừa lấy về

3 Tất cả đều dùng Python, trong khi đó Python là một ngôn ngữ mới, nhóm thực hiện chưa từng được tiếp cận trước đây, tuy các ngôn ngữ giống nhau, nhưng cấu trúc các lệnh có nhiều sự khác nhau, như các dấu ngắt lệnh, cấu trúc for, if, các dấu mở và đóng hàm… có khác so với các ngôn ngữ trước đây như Java, C# Trong thời gian ngắn khó có thể quen thuộc được

3 Mục tiêu

Thống kê từ khoá được tìm kiếm nhiều nhất trong danh sách bạn bè cả một nick facebook

4 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 Phần 5: Tổng kết

II Cơ sở lí thuyết

1 Phân tích mạng xã hội là gì?

Phân tích mạng xã hội (SNA) là quá trình điều tra các cấu trúc xã hội

thông qua việc sử dụng các mạng lưới và đồ thị lý thuyế, nó đặc trưng bởi cấu

trúc mạng của các nút ( các nhân, con người, hay những vật bên trong mạng) và các mối quan hệ hoặc các cạnh (mối quan hệ hay tương tác) kết nối chúng Ví

dụ về các cấu trúc xã hội thường được hình dung thông qua phân tích mạng xã hội bao gồm các mạng truyền thông xã hội , mạng lưới bạn bè và người quen , biểu đồ cộng tác , quan hệ họ hàng , trong đó các nút được biểu diễn như điểm và mối quan hệ được biểu diễn như là dòng

2 Lịch sử

Phân tích mạng xã hội có nguồn gốc lý thuyết của nó trong công việc của nhà xã hội học đầu tiên như Georg Simmelvà Émile Durkheim , người đã viết

về tầm quan trọng của việc nghiên cứu mô hình của các mối quan hệ kết nối tác nhân xã hội các nhà khoa học xã hội đã sử dụng khái niệm "mạng xã hội" kể từ đầu thế kỷ 20 để bao hàm bộ phức tạp của các mối quan hệ giữa các thành viên của hệ thống xã hội ở tất cả các quy mô, từ cá nhân đến quốc tế

 Trong những năm 1930 Jacob Moreno và Helen Jennings giới thiệu các

phương pháp phân tích cơ bản

 Năm 1954, John Arundel Barnes bắt đầu sử dụng thuật ngữ có hệ thống

để biểu thị mô hình quan hệ, bao gồm các khái niệm truyền thống được

sử dụng bởi công chúng và những người sử dụng bởi các nhà khoa học

xã hội: các nhóm ( ví dụ, các bộ lạc, gia đình) và loại xã hội (ví dụ, giới tính, dân tộc) Các học giả như Ronald Burt , Kathleen Carley , Mark Granovetter , David Krackhardt , Edward Laumann , Anatol Rapoport , Barry Wellman , Douglas R trắng , và Harrison trắng mở rộng việc sử dụng các phân tích mạng xã hội có hệ thống Ngay cả trong nghiên cứu văn học , phân tích mạng đã được áp dụng bởi Anheier, Gerhards và Romo, Wouter De Nooy, và Burgert

Senekal ứng dụng thực tế, phân tích mạng xã hội đã được tìm thấy trong các môn học khác nhau, cũng như các ứng dụng thực tế như chống rửa tiền và khủng bố

3 Các phương pháp , phân tích liên kết

Các phương pháp

* phương pháp truyền thống nghiên cứu cá nhân về biến(hạn chế:mất bối cảnh/quan hệ đằng sau các cá nhân)

*phương pháp nghiên cứu mạng lưới theo nhóm(hạn chế: mất đi nhiều mối quan hệ trong khác 1 chuỗi)

*Cần sự tiếp cận kết hợp từ 2 phương pháp trên

Phân tích liên kết

*Họ hàng xa

*phân tích liên kết = định tính

*phân tích mạng lưới = định tính

4 MA TRẬN

Các kết nối

o Homophily : Mức độ mà các “actor” hình thành các mối quan hệ

với những người khác Có thể được xác định bởi giới tính, chủng tộc, tuổi tác, nghề nghiệp, trình độ học vấn, tình trạng, giá trị hay bất cứ đặc điểm nổi bật khác Homophily cũng được gọi

là assortativity

o Multiplexity: Số lượng các nội dung hình thức chứa trong một

sự liên kết Ví dụ, hai người là bạn bè và cũng làm việc với nhau

sẽ có một multiplexity Multiplexity đã kết hợp các sức mạnh của các mối quan hệ

o Phụ thuộc/ Tương hỗ: Mức độ mà “ actor” đáp lại tình bạn hay

tương tác khác nhau

o Đóng Mạng : Một thước đo về tính đầy đủ của quan hệ 3

chiều giả định của một cá nhân đóng cửa mạng (tức là các bạn bè của bạn của bạn cũng là những người bạn của bạn) được gọi transitivity Transitivity là một kết quả của các đặc điểm cá nhân hoặc tình huống của sự nhân thức mối quan hệ 3 chiều

o Propinquity : Các xu hướng cho các “ actor” có quan hệ nhiều

hơn với những người khác về mặt địa lý gần

Phân phối

o Cầu nối: Một cá nhân có mối quan hệ kết nối yếu sẽ được lấp đầy

vào khoảng trống Nó cũng bao gồm các tuyến đường ngắn nhất khi không khả thi do nguy cơ cao của sự biến dạng tin nhắn hoặc gửi thất bại

o Trung tâm: trung tâm dùng để chỉ một nhóm các số liệu mà mục

đích là để định lượng "tầm quan trọng" hoặc "ảnh hưởng" (trong một loạt các giác quan) của một nút cụ thể (hoặc nhóm) trong một mạng Ví dụ về các phương pháp phổ biến để đo "centrality" bao gồm khoảng giữa trung tâm, sự gần gũi trung tâm, eigenvector trung tâm, trung tâm alpha và mức độ trung tâm

o Mật độ: Tỷ lệ các quan hệ trực tiếp trong một mạng lưới tương

đối so với tổng số có thể

o Khỏang cách: Số lượng tối thiểu của các mối quan hệ cần thiết

để kết nối hai “actor” đặc biệt, như thí nghiệm nhỏ trên thế giới phổ biến bởi “Stanley Milgram” và ý tưởng về sáu cấp độ khác nhau

o Lỗ kết cấu: Sự vắng mặt của các mối quan hệ giữa hai phần của

một mạng Tìm kiếm và khai thác một lỗ hổng cấu trúc có thể cung cấp cho một doanh nghiệp có lợi thế cạnh tranh Khái niệm này được phát triển bởi nhà xã hội học Ronald Burt, và đôi khi được gọi là một quan niệm thay thế của vốn xã hội

o Kết hợp sức mạnh: Được xác định bởi sự kết hợp tuyến tính của

thời gian, cường độ cảm xúc, sự thân mật và có đi có lại (nghĩa là phụ thuộc lẫn nhau) quan hệ mạnh được kết hợp với homophily,

quan hệ bà con gần, trong khi quan hệ yếu có liên quan đến cầu nối

Phân đoạn, chia nhỏ

o Các nhóm được xác định là " nhóm liên kết " nếu mỗi cá nhân được gắn trực tiếp vào mỗi cá nhân khác, " vòng tròn xã hội " nếu

có ít nghiêm ngặt của tiếp xúc trực tiếp đó là không chính xác, hoặc là cấu trúc gắn kết khối

o Hệ số Clustering : Một thước đo về khả năng hai cộng sự của một nút là liên kết Một hệ số phân nhóm cao hơn cho thấy một 'cliquishness' lớn hơn

o Sự gắn kết: Mức độ mà các “actor” được kết nối trực tiếp với nhau bằng sự gắn kết Kết cấu gắn kết Đề cập đến số lượng tối thiểu của các thành viên, nếu bị xóa khỏi nhóm, sẽ ngắt kết nối nhóm

2.5 Mô hình và trực quan các mạng

Tiềm năng của mạng xã hội

Ngày càng nhiều các công ty, thương hiệu lớn muốn vận dụng tài nguyên ảo để làm cầu nối hiệu quả mà ít tốn kém giữa doanh nghiệp và khách hàng nhất là trong thời buổi kinh tế khó khăn Mạng xã hội với độ phổ biến rộng rãi, tính liên kết cao đang ngày càng trở nên phổ biến và gần gũi với mọi người Chúng ta có thể tưởng tượng mạng xã hội như một khối Rubic khổng lồ

và luôn luôn xoay chuyển để tạo những nền tảng phát triển theo nhiều hướng Những lợi ích của mạng xã hội sẽ đem lại cho chúng ta rất nhiều và tác động tích cực nếu chúng ta biết cách sử dụng chúng một cách hợp lí

Mạng xã hội (còn được gọi là social network) là một dịch vụ kết nối các thành viên có cùng sở thích lại với nhau trên mạng Internet, tạo dựng nên một không gian mang tính tập thể và thông thái, giúp người dùng có thể dễ dàng nói chuyện, cập nhật, chia sẻ, trao đổi thông tin, hình ảnh một cách nhanh chóng Mạng xã hội đang ngày càng trở thành một phần không thể thay thế trong cuộc

sống thường ngày của hàng trăm triệu người dân trên toàn thế giới Và vì thế,

nó cũng trở thành một thị trường đầy tiềm năng để các doanh nghiệp hướng tới

Số liệu thống kê năm 2010, lượng quảng cáo qua tivi chiếm tới 45% thì năm

2011 giảm còn 35%, qua radio từ 16% giảm còn 10%, chỉ riêng qua Internet tăng từ 23% lên 34% Và một trong những khác biệt lớn nhất, tạo lợi thế cho mạng xã hội chính là khả năng tương tác – đối thoại 2 chiều giữa doanh nghiệp

và khách hàng Có tới 90% khách hàng từng bày tỏ ý kiến của mình trên, 50% khách hàng có thông tin phản hồi về sản phẩm trên Facebook Các mạng xã hội

là môi trường rất tốt để doanh nghiệp tham gia đồng thời cạnh tranh lẫn nhau

Sự phát triển của quảng cáo trên mạng xã hội phần nhiều do tiện ích mà chúng mang lại, như cung cấp nhiều công cụ hữu ích giúp người dùng có thể chuyển tải video, tăng khả năng kết nối rộng và xa, tìm kiếm những người tưởng chừng khó có thể tìm được trong đời thực, tạo thị trường chung trên mạng… Tất cả những điều đó giúp cho các đơn vị kinh doanh có thể gửi trực tiếp các thông điệp cho khách hàng Các nhà quảng cáo ưa chuộng nền tảng truyền thông xã hội bởi chúng có thể thu thập dữ liệu về tuổi tác, thói quen tiêu dùng, sở thích… của người dùng Điều này giúp nhắm tới mục tiêu chính xác hơn nhiều so với các phương tiện truyền thông tương tự

Mua sắm online từ lâu đã trở thành một thói quen của hàng triệu người tiêu dùng Với những cá nhân/hộ gia đình tổ chức bán hàng qua mạng, chỉ cần một căn phòng không quá lớn để sản phẩm cùng với một máy tính kết nối mạng Internet, một người đã có thể tạo dựng một shop online rất dễ dàng Không cần tới một trang web trả phí, vẫn có thể tạo dựng một shop bán hàng trên Facebook

và thông qua bạn bè để bán hàng Việc kinh doanh qua mạng đã giúp dễ dàng tương tác với khách hàng, có thể trả lời comment (phản hồi) của khách ở bất cứ đâu, lại thêm việc không mất tiền thuê địa điểm, nhân công nên giá bán rẻ hơn giá thị trường

Trên thế giới, Facebook thống trị số lượng truy cập mạng xã hội với 45% trong quý 1 năm 2012, tiếp theo là Google với 31% (theo báo cáo của Janrain)

Những điển hình sử dụng hiệu quả Facebook trên thế giới cho công việc không phải là ít.Tổng thống Mỹ Obama cũng sử dụng sức mạnh của mạng xã hội trong việc thu hút sự chú ý của 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, có thể tương tác với khách hàng, cải thiện sự hiện diện trực tuyến của một thương hiệu, kết nối thương hiệu với cộng đồng…, với những lợi ích như vậy, các doanh nghiệp và cả những người sử dụng bình thường sẽ không thể bỏ qua mạng xã hội trong cuộc sống hàng ngày, do đó, mạng xã hội sẽ sống, và tiếp tục phát triển và không thể bị đánh bại

2.6 Ứng dụng thực tiễn

 Phân tích mạng xã hội được sử dụng rộng rãi trong một loạt các ứng dụng và

kỷ luật Một số ứng dụng phân tích mạng lưới phổ biến bao gồm tập hợp dữ liệu và khai thác mỏ, xây dựng mô hình tuyên truyền mạng, mô hình mạng và lấy mẫu, người sử dụng thuộc tính và phân tích hành vi, hỗ trợ nguồn lực cộng đồng duy trì, phân tích tương tác dựa trên địa điểm, chia sẻ xã hội và lọc, người tiến cử phát triển hệ thống, và dự đoán liên kết và độ phân giải thực thể Trong khu vực tư nhân, các doanh nghiệp sử dụng phân tích mạng xã hội để hỗ trợ các hoạt động như tương tác khách hàng và phân tích, phân tích thông tin phát

triển hệ thống, tiếp thị và kinh doanh thông minh nhu cầu Một số khu vực công cộng sử dụng bao gồm phát triển các chiến lược tham gia lãnh đạo, phân tích sự tham gia của cá nhân và nhóm và sử dụng phương tiện truyền thông, và giải quyết vấn đề dựa vào cộng đồng

 Phân tích mạng xã hội cũng được sử dụng trong tình báo, phản gián và thực thi pháp luật các hoạt động Kỹ thuật này cho phép các nhà phân tích để ánh xạ một bí mật hoặc tổ chức bí mật như một gián điệp chiếc nhẫn, một gia đình tội phạm có tổ chức hay một băng đảng đường phố Các Cơ quan An ninh Quốc gia (NSA) sử dụng của nó bí mật khối giám sát điện tử chương trình để tạo ra các dữ liệu cần thiết để thực hiện kiểu phân tích này trên các tế bào khủng bố

và các mạng khác được coi là có liên quan đến an ninh quốc gia NSA tìm kiếm

ba nút sâu trong phân tích mạng lưới này Sau khi lập bản đồ ban đầu của mạng

xã hội là hoàn chỉnh, phân tích được thực hiện để xác định cấu trúc của mạng

và xác định, ví dụ, các nhà lãnh đạo trong hệ thống Điều này cho phép quân đội hoặc thực thi pháp luật tài sản để khởi động chụp-hay-kill tấn công chém đầuvào mục tiêu có giá trị cao ở các vị trí lãnh đạo để phá vỡ chức năng của mạng

 Phần mềm phân tích mạng thông thường bao gồm hai gói dựa trên giao diện người dùng đồ họa (GUI), hoặc các gói được xây dựng cho các ngôn ngữ kịch bản lập trình / Nói chung, các gói giao diện được dễ dàng hơn để tìm hiểu, trong khi kịch bản công cụ mạnh hơn và mở rộng Sử dụng rộng rãi và được tài liệu các gói giao diện bao gồm NetMiner, UCINet, Pajek (freeware), GUESS, ORA, Cytoscape , GEPHI và muxViz (mã nguồn mở) Riêng gói giao diện hướng vào khách hàng doanh nghiệp bao gồm: Orgnet, cung cấp đào tạo về sử dụng phần mềm của nó, Polinode, Keyhubs, KeyLines, KXEN và Keynetiq Nền tảng SNA khác, chẳng hạn như Idiro SNA Plus, đã được phát triển đặc biệt cho các ngành cụ thể như viễn thông và chơi game trực tuyến, nơi tập hợp dữ liệu lớn cần được phân tích

 Thường được sử dụng và được tài liệu kịch bản công cụ sử dụng để phân tích mạng bao gồm: NetMiner với động cơ trình Python, bộ statnet các gói cho R ngôn ngữ lập trình thống kê , igraph , trong đó có các gói cho R và

Python, muxViz (dựa trên R ngôn ngữ lập trình thống kê và 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 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, Cytoscape, muxViz và NetworkX có mức cao nhất của chức năng về sản xuất đồ họa chất lượng cao

 Công nghệ trực quan dữ liệu tương tác thường bao gồm khả 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 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 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, SVAT và Sentinel Visualizer; công cụ được thiết kế cho các tập