Abonelik:Yazılar Yorumlar

Bulunduğunuz Sayfa: Anasayfa » Analitik Uygulamalar » Sosyal Ağ Analizi Ne Demek?

Merhabalar Kurumsal Zeka Takipçileri,

Kurumsal Zeka’nın yeni yazarlarından birisi olduğum için gerçekten çok heyecanlıyım. Bu site aracılığıyla sizlerle, veri madenciliği ve kurumsal zeka hakkında akademik dünyada gerçekleşen son gelişmeleri kendi penceremden gördüğüm şekliyle paylaşacağım. Yorumlarınıza ve önerilerinize her zaman açık olduğumu bir kere daha belirtmek isterim.

Bu ilk yazımda sizlere son dönemde veri madenciliğine yeni bir boyut getiren sosyal ağ analizinden bahsetmek istiyorum.

Sosyal ağ, kısaca insanların birbirlerine bağlı oldukları sosyal yapıya denir. Kişiler arasındaki bu bağlar çok farklı şekillerde tanımlanabilir. Örneğin, Facebook üzerinde iki insanın birbiri ile arkadaş olması bu bağlılığın tanımı olabilir ya da iki insanın aynı şirkette çalışıyor olması, iki insanın haftada en az 5 kere birbirleriyle cep telefonu üzerinden konuşmalari, ya da iki insanın aynı olguya (ayın futbol takmı, vb.) ilgi duyması bu bağlantının tanımı olabilir. Analiz edilmek istenen duruma ve elde bulunan veriye göre daha birçok farklı bağlantı tanımı ortaya atılabilir ve her farklı bağlantı tanımı insanlar arasında başka bir sosyal ağ tanımlamış olacaktır (arkadaşlık sosyal ağı, iletişim sosyal ağı, ortak ilgi sosyal ağı, vb.)

Sosyal ağ yapılarının matematiksel olarak analiz edilmesinden, ağı oluşturan insanlar hakkında bilgi edinmek mümkün. Grafik 1’de karate kursuna giden öğrencilere ait basit bir sosyal ağın görsel hali bulunmaktadır. İçi numaralandırılmış her daire karate kursuna giden bir öğrenciyi temsil etmektedir. Iki daire arasındaki bağlantı da o iki daire tarafından temsil edilen öğrencilerin birbirleriyle arkadaş olduğunu göstermektedir. Mesela, 1 numaralı öğrenci 13 numaralı öğrenci ile arkadaşken, 34 numaralı öğrenci ile arkadaş değildir.

Sosyal ağ yapısı daha dikkatli incelendiğinde 1 ve 34 numaralı öğrencilerin çok fazla arkadaşının olduğu ama her ikisinin hem birbirleriyle arkadaş olmadığı hem de pek ortak arkadaşlarının bulunmadığı göze çarpıyor. Grafikte renkler ile görüldüğü üzere öğrenciler arasında bir kümeleşme mevcut ve de beyaz renkle gösterilmiş kümede 34 numaralı öğrenci kümenin lideri konumundayken, aynı şekilde de kahverengi kümede 1 numaralı öğrenci kümenin lideri konumumdadır. Dikkat edileceği üzere sadece sosyal ağın yapısına bakarak dahi, bu ağa mensup insanlar hakkında bir takım bilgiler edinilmektedir.

network1

Grafik 1. Karete kursuna gidenlerin arkadaşlık ağı. Her numaralanmış daire bir öğrenciyi temsil ediyor. Iki öğrencinin arasındaki bağlantı da onların arkadaş olduğunu gösteriyor. (1)

Sosyal ağların çok farklı şekillerde analiz edilmesi mümkün. Örneğin, sosyal ağın yapısal olarak incelenmesi, sosyal ağın değişiminin incelenmesi (örn. yeni sosyal bağların oluşumu, bir ürünün sosyal ağ üzerinde dağılımının incelenmesi, vb.), sosyal ağdaki grupların belirlenmesi gibi.

Bir sonraki yazımda sosyal ağ analizinde kullanılan bir takım teknik terimleri aktarmaya çalışacağım. Görüş ve önerilerinizi her zaman iletebilirsiniz.

(1)David Easley, Jon Kleinberg, Networks, Crowds, and Markets:Reasoning about a highly connected world, Cambridge University Press, 2010


  • LinkedIn
  • Delicious
  • Google Buzz
  • Facebook
  • Twitter
  • Share/Bookmark

3 Comments

  1. Mustafa Sabri Çıkrıkçı diyor ki:

    Merhaba Huseyin, Yazarlığın hayırlı olsun, yeni yazılarını bekliyoruz.
    sosyal ağ analizinde ne tür veriler kullanılıyor, kişiler arasındaki bu ilişkileri ize verebilecek data nedir. Sosyal paylaşım sayfaları (Social Media) senin verdiğin örnekteki gibi facebook veya forum microblog sayfalarından bu ilişkileri ve hatta bu ağlar dahilindeki bireylerin eğilimlerini çıkartmak mümkün müdür?

  2. Huseyin Oktay diyor ki:

    Selam Mustafa. Cok guzel soru. Herhalde kisa cevabim, aradaki baglantiyi herhangi bir veri icerisinde istenilen sekilde tanimlamak mumkun. Facebook verisi belki de en kolayi cunku kullanicilarin birbiriyle arkadas olmasi sosyal agdaki bagin tanimi olabilir ve bu veri zaten sitede mevcut. Ayni sekilde benim gordugum baska orneklerde, cep telefonu verisi uzerine bir sosyal ag kurulmustu. Hangi kullanicinin hangi kullaniciyi ne kadar sureligine aradiginin yer aldigi bir veri uzerinden bir sosyal ag kurulmustu. ( Bagin tanimi: eger A B’yi hafta ortalama en az X dakika ariyorsa, ve B, A’yi haftada ortalama en az yine X defa ariyorsa bunlar arkadastir.). Yine benzer sekilde twitter uzerinden (A’nin B’yi takip ediyor olmasi), Yahoo! Answers uzerinden (A’nin B’nin sorusuna cevap vermesi) bir sosyal ag tanimlanabilir. Aslinda bu iliskinin taniminda unutulmamasi gereken en onemli konu, analiz sonucunda cevap aranilan sorudur ve iliskinin soruyu en guzel cevaplayacak sekilde tanimlanmasi gerekir.

    Bireylerin egilimlerine gelince, sosyal aglarda belki de en onemli avantaj eger herhangi bir anda veri icerisinden bir kullanicin yapmis oldugu bir aksiyon biliniyorsa, gelecek zaman dilimi icerisinde onun arkadaslarinin (sosyal agda iliskisinin bulundugu diger insanlarin) da o aksiyonu gerceklestirme ihtimali yuksektir. Bir ornek vermek gerekirse, eger A sahsi bir cep telefonu kampanyasina kayit olduysa, onun bagli oldugu kisilerin de bu kampanyaya katilma ihtimali yuksektir gibi. Bu sekilde de yine sosyal ag analizi sonucunda kisilierin mikro egilimlerini tahmin etmek mumkun olabilir.

  3. Hüseyin Oktay diyor ki:

    Sosyal ag analizi ile sadece mikro egilimler tahmin edilmiyor tabiki. Makro bilgilere de ulasmak mumkun. Mesela, bir urunun insanlar uzerindeki dagilimda sosyal agin etkisi uzerine makro egilimleri ortaya cikarabilecek bir analiz yapilabilir. Bunun icin guzel bir ornek Sinan Aral’in su makalesinde mevcut: “Distinguishing Influence Based Contagion from Homophily Driven Diffusion in Dynamic Networks”

    Yazarlik tebriki icin tesekkuler. Ben de firsat buldukca yazmaya calisacagim.

Yorum Yaz

© 2010 Kurumsal Zeka | Bilgi Güçtür… · Abonelik:YazılarYorumlar