Анализ данных социальных сетей

Опубликовано: 07.06.2017

видео Анализ данных социальных сетей

Аудитория социальных сетей. Статистика, анализ, выводы. Урок 1.

Автор: Ольга Горчинская,  издание: Открытые системы. СУБД 2015.09.02 11577



Понятие социальной сети использовалось социологами еще в 20-х годах прошлого века для изучения взаимосвязей между участниками различных сообществ. Психолог и психотерапевт Якоб Морено предложил социограммы, на которых отдельные индивиды представлялись в виде точек, а взаимосвязи между ними — в виде линий. Идею использования аппарата теории графов для изучения взаимоотношений и взаимосвязей между людьми подхватили специалисты в области социологии, психологии, антропологии, политологии, экономики — так сформировалось направление Social Network Analysis, изучающее структурные свойства социальных взаимосвязей, моделируемых в виде графов и сетей. Важным, но весьма трудоемким этапом такого исследования было построение модели на основе различных данных из печатных источников, дополнительных опросов и анкетирования.


Железная тема. Технологии анализа больших данных для обработки информации социальных сетей - лекарст

Современные социальные сети существенно изменили постановку вопроса — сегодня у исследователей имеется «бесплатный» ресурс для изысканий [1] , а стремительное распространение социальных онлайн-сервисов и развитие технологий Больших Данных инициировали интерес к использованию сведений из социальных сетей в различных отраслях. Совместное использование структурных и контентных данных потенциально позволяет применять социальные сети для решения широкого круга бизнес-задач: борьбы с мошенничеством, управления брендом, рекламы товаров и услуг, формирования новых каналов сбыта и др.


social network analysis in R (Анализ социальных сетей с использованием языка R)

В социальных сетях, на форумах, новостных и развлекательных порталах и в блогах содержится много ценного материала, из которого можно добыть информацию о предпочтениях и особенностях людей  и компаний. Для этого прежде всего необходимо идентифицировать клиента в каж дом источнике, что позволяют сделать далеко не все ресурсы — на многих из них люди не регистрируются либо указывают недостаточно идентифицирующих данных. Даже там, где данных для идентификации клиента достаточно, может не оказаться полезных дополнительных сведений о нем. Социальные сети в этом отношении являются наиболее подходящим источником, содержащим и информацию для идентификации клиента, и дополнительные данные о предпочтениях, семейном положении, образовании, круге общения и др.

rss