چگونه از داده‌کاوی برای تحلیل شبکه‌های اجتماعی استفاده کنیم؟

تحلیل شبکه‌های اجتماعی چه مزایایی در اختیار ما قرار می‌دهد؟ 

شبکه‌های اجتماعی نقش مهمی در خط‌دهی افکار عمومی دارند و به سازمان‌ها اجازه می‌دهند بر مبنای نظرات کاربران درباره محصولی که استفاده می‌کنند تغییراتی در آن اعمال کنند تا آمار فروش بیشتر شود. تحلیل شبکه‌های اجتماعی نه‌تنها در زمینه ارزیابی محصولات، بلکه در حوزه‌های دیگری نیز اطلاعات ارزشمندی در اختیار ما قرار می‌دهند. این مزایا به‌شرح زیر هستند:

• درک بهتر روابط انسانی: تحلیل شبکه‌های اجتماعی به ما کمک می‌کند تا الگوهای ارتباطی و روابط انسانی درون یک شبکه را بشناسیم و درک بهتری از تمایلات و رفتارهای افراد درون شبکه پیدا کنیم.
• شناسایی تاثیرگذاران: با این قابلیت اجازه می‌دهد اعضای تاثیرگذار و کلیدی در شبکه را شناسایی کنیم. این افراد می‌توانند در انتشار اطلاعات، تاثیرگذاری بر تصمیم‌گیری‌ها، هدایت کاربران به‌سمت منابع درست و غیره به ما کمک کنند . 
• پیش‌بینی رفتارها: سازمان‌ها می‌توانند با استفاده از الگوریتم‌ها و مدل‌های پیش‌گویانه، رفتارها و تغییرات آینده در شبکه را پیش‌بینی کنند. این پیش‌بینی‌ها می‌توانند در بحث‌های مربوط به بازاریابی، تصمیم‌گیری‌های سازمانی و غیره مورد استفاده قرار گیرند. 
• شناسایی جوامع و زیرگروه‌ها: یکی دیگر از کاربردهای مهم تحلیل شبکه‌های اجتماعی شناسایی جوامع و زیرگروه‌های مختلف ساخته‌شده در یک شبکه است. این شناخت ما را قادر می‌سازد تا درک بهتری از تمایلات، نیازها و مشکلات این گروه‌ها داشته باشیم و به‌طور موثر‌تری با آن‌ها در ارتباط باشیم.
• بهبود استراتژی‌های بازاریابی و تبلیغات: با شناخت مشتریان و جامعه هدف، می‌توانیم بهترین راه‌حل‌ها را برای جذب و نگه‌داشتن مشتریان پیدا کنیم و از شبکه‌های اجتماعی به‌عنوان یک ابزار قدرتمند برای ارتباط با مشتریان استفاده کنیم.
• مدیریت دانش: با شناسایی خبرگان و افرادی که درون یک شبکه از دانش و تخصص برخوردار هستند، می‌توانیم از دانش آن‌ها استفاده کنیم و فرایند‌های مشارکتی و همکاری را ترویج دهیم.

چه راهکارهایی برای استفاده از داده‌کاوی در زمینه تحلیل شبکه‌های اجتماعی در دسترس قرار دارد؟

تحلیل شبکه‌های اجتماعی نقش مهمی در درک بهتر روابط و الگوهای ارتباطی بین اعضای یک شبکه اجتماعی دارد. برخی از روش‌های رایج در این زمینه به‌شرح زیر هستند:

تحلیل گراف

تحلیل گراف یک رویکرد تحلیل داده است که بر روی ساختار و روابط بین عناصر مختلف در یک گراف تمرکز دارد. گراف معمولا شامل یک مجموعه از گره‌ها (عناصر) و روابط بین آن‌ها (لینک‌ها) است. این روابط می‌توانند به‌صورت دوطرفه یا یک‌طرفه، وزن‌دار یا بدون وزن، جهت‌دار یا بدون جهت باشند. تحلیل گراف درک بهتری از ویژگی‌ها، الگوها و ارتباط میان گره‌ها در اختیار ما قرار می‌دهند. این تحلیل می‌تواند در بسیاری از حوزه‌ها و صنایع از جمله علوم اجتماعی، اقتصاد، زیست‌شناسی، تجارت و غیره مفید باشد. تحلیل گراف می‌تواند در موارد زیر مورد استفاده قرار بگیرد:

• شناسایی الگوها و ساختارها: تحلیل گراف اجازه می‌دهد الگوها و ساختارهای مختلف در یک گراف و مهم‌ترین گره‌ها و زیرگراف‌ها را شناسایی کنیم.
• محاسبه مرکزیت: تحلیل گراف می‌تواند به ما کمک کند مرکزیت گره‌ها را محاسبه کنیم و اعلام دارد کدام گره‌ها درون گراف بیشترین تاثیر را دارند و از نظر شبکه‌سازی، کیفیت و ارتباطات مهم‌ترین عناصر هستند.
• شناسایی جامعه‌ها و گروه‌ها: تحلیل گراف شناخت دقیق‌تری در مورد جوامع، گروه‌ها و زیرگراف‌ها می‌دهد و کمک می‌کند ارتباطات درونی و خارجی بین گره‌ها را درک کنیم و دید دقیق‌تری نسبت به ساختار اجتماعی گراف به‌دست آوریم.
• پیش‌بینی رفتارها: تحلیل گراف کمک می‌کند رفتارها و تغییرات آینده در یک گراف را پیش‌بینی کنیم. 

پیش‌بینی روابط

هدف اصلی این فرایند، پیش‌بینی رابطه یا ارتباطی است که بین دو یا چند متغیر وجود دارد. این روابط می‌توانند به‌صورت زمانی، مکانی، موضوعی یا هر نوع رابطه دیگری باشند. پیش‌بینی روابط در داده‌کاوی یک فرایند تحلیلی است که بر اساس الگوریتم‌ها و مدل‌های آماری یا یادگیری ماشین، سعی در پیش‌بینی روابط آینده دارد. این فرایند معمولا برای داده‌های بزرگ و پیچیده‌ای انجام می‌شود که شامل روابط پنهان و ناشناخته هستند. 

به‌عنوان مثال، در حوزه بازاریابی، پیش‌بینی روابط می‌تواند کمک کند تا رفتار مشتریان را پیش‌بینی کنیم و با استفاده از این پیش‌بینی‌ها، استراتژی‌های بازریابی مناسبی را برنامه‌ریزی کنیم. همچنین، در حوزه پزشکی، پیش‌بینی روابط می‌تواند به پیش‌بینی خطر بروز بیماری‌ها، تشخیص زودهنگام بیماری‌ها یا ارتباط بین علائم و بیماری‌ها کمک کند. برای پیش‌بینی روابط، معمولا از روش‌ها و الگوریتم‌هایی مانند رگرسیون، شبکه‌های عصبی، درخت تصمیم، ماشین بردار پشتیبانی و الگوریتم‌های در دسترس استفاده می‌شود. این الگوریتم‌ها با تحلیل داده‌های موجود، الگوها و ارتباطات آماری بین متغیرها را مدل‌سازی و در نهایت روابط آینده آن‌ها را پیش‌بینی می‌کنند. مزایای پیش‌بینی روابط در داده‌کاوی شامل بهبود تصمیم‌گیری، کاهش ریسک، بهبود عملکرد سازمانی و افزایش قدرت پیش‌بینی است. با در نظر گرفتن پیش‌بینی‌های درست و قابل اعتماد، سازمان‌ها می‌توانند استراتژی‌ها و تصمیمات آتی را به‌شکل دقیق‌تری اتخاذ کنند که در نهایت رونق اقتصادی و کاهش هزینه‌ها را به‌همراه داشته باشد. 

فراتحلیل و کاربردهای آن 

فراتحلیل در شبکه‌های اجتماعی به واکاوی اطلاعات با هدف دستیابی به بینش دقیق انجام می‌شود. شبکه‌های اجتماعی مانند فیسبوک، توییتر، اینستاگرام و لینکدین اطلاعات زیادی را در مورد رفتار کاربران، روابط اجتماعی و الگوهای فعالیت درون شبکه ارائه می‌کنند. برخی از کاربردهای مهم فراتحلیل در مورد شبکه‌های اجتماعی به‌شرح زیر است:

• تحلیل جامع و دقیق: با استفاده از داده‌کاوی می‌توان روابط اجتماعی بین کاربران را شناسایی کرد، به نقطه نظرات کاربران تاثیرگذار دسترسی پیدا کرد و استراتژی‌های سازمانی را همسو با نظرات کرد. این تحلیل شامل شناسایی جوامع و گروه‌ها، مرکزیت گره‌ها، نقشه‌برداری شبکه و تحلیل اجتماعی-شبکه‌ای است.
• پیش‌بینی رفتار کاربران: با استفاده از الگوریتم‌های مختلف داده‌کاوی، می‌توان رفتارها و عملکرد کاربران را پیش‌بینی کرد. این موضوع شامل پیش‌بینی خرید، علاقه‌مندی‌ها و ترجیح‌های کاربران، پیش‌بینی واکنش کاربران نسبت به یک موضوع خاص و پیش‌بینی فعالیت‌های آن‌ها در آینده است.
• تحلیل محتوا و علاقه‌مندی‌ها: با تحلیل محتوا و پست‌های کاربران در شبکه‌های اجتماعی، می‌توان علاقه‌مندی‌ها و موضوعات مشترک را شناسایی کرد. این اطلاعات می‌توانند به شرکت‌ها کمک کنند تا بهترین محتوا و تبلیغات را برای جذب و تعامل با مخاطبان خود آماده کنند.
• تحلیل احساسات و عواطف: با تحلیل نظرات و پست‌های کاربران در شبکه‌های اجتماعی، می‌توان احساسات و عواطف آن‌ها را در مورد موضوعات و برندها شناسایی کرد. این اطلاعات می‌توانند به تصمیم‌گیران و بازاریابان کمک کنند تا نظرات مشتریان را درک کنند و استراتژی‌های مناسب را برای بهبود رضایت مشتریان و عملکرد سازمانی اتخاذ کنند. 

تشخیص جامعه‌ها و خوشه‌ها

هنگامی که از تکنیک خوشه‌بندی برای دسته‌بندی داده‌ها استفاده می‌کنیم، مرکزیت و شناسایی مراکز خوشه‌ها اهمیت زیادی دارند، زیرا اجازه می‌دهند فرآیند تخصیص داده‌ها و انتخاب خوشه‌های اصلی به‌شکل دقیق‌تری انجام شود. برای این منظور الگوریتم‌های مختلفی در دسترس قرار دارند که K-Means یکی از آن‌ها است. فرآیند محاسبه مراکز خوشه‌ها با استفاده از الگوریتم K-Means به‌شرح زیر است:

1.  ابتدا تعداد خوشه‌ها (K) را مشخص می‌کنیم و مقدار اولیه‌ای به مراکز خوشه‌ها می‌دهیم. این مقادیر به‌صورت تصادفی و بر مبنای داده‌های موجود در مجموعه داده‌ها انتخاب می‌شوند.
2.  برای هر داده در مجموعه داده، فاصله آن را از مراکز خوشه‌ها محاسبه می‌کنیم و آن را به نزدیک‌ترین مرکز خوشه نسبت می‌دهیم.
3.  پس از تخصیص همه داده‌ها به خوشه‌ها، مراکز خوشه‌ها را با محاسبه میانگین مکانی داده‌های هر خوشه به‌روزرسانی می‌کنیم.
4.  مراحل 2 و 3 را تا زمانی که مراکز خوشه‌ها دیگر تغییر نکنند یا یک شرط هم‌گرایی برقرار شود، تکرار می‌کنیم.
5.  در نهایت، مراکز خوشه‌ها به مراکز نهایی تبدیل می‌شوند که خوشه‌بندی نهایی را داریم.

دقت کنید الگوریتم K-Means به‌صورت محلی عمل می‌کند و نتایج آن به مراکز اولیه وابسته است. بنابراین، در عمل معمولا الگوریتم برای چند بار اجرا می‌شود تا نتایج بهتری به‌دست آید. همچنین، انتخاب تعداد خوشه‌ها (K) اهمیت زیادی دارد و باید به‌درستی انتخاب شود تا خوشه‌بندی مناسبی انجام شود.

هنگام استفاده از داده‌کاوی برای تحلیل شبکه‌های اجتماعی به چه نکاتی باید دقت کنیم؟

هنگامی که قصد به‌کارگیری داده‌کاوی برای تحلیل شبکه‌های اجتماعی را دارید، نکات مختلفی وجود دارد که باید به آن‌ها دقت کنید. برخی از آن‌ها به‌شرح زیر هستند: 

• جمع‌آوری داده‌ها: برای تحلیل شبکه‌های اجتماعی نیاز است تا داده‌های مربوط به شبکه را جمع‌آوری کنید که اطلاعاتی درباره ارتباطات بین اعضا، تعاملات و فعالیت‌های مختلف آن‌ها است. دقت کنید که داده‌ها باید به‌طور قانونی و با رعایت حریم خصوصی جمع‌آوری شوند.
• پیش‌پردازش داده‌ها: ممکن است نیاز باشد داده‌های جمع‌آوری‌شده را پیش‌پردازش کنید. این موضوع شامل پاک‌سازی داده‌ها از داده‌های غیرمعتبر یا ناخواسته، تبدیل داده‌ها به فرمت مناسب و استخراج ویژگی‌های مورد نیاز است.
• ساختاردهی شبکه: برای تحلیل شبکه‌های اجتماعی، نیاز است تا ساختار شبکه را تعریف کنید. این موضوع شامل تعیین گره‌ها (اعضا) و یال‌ها (ارتباطات) است. برای مدل‌سازی شبکه، می‌توانید از روش‌های مختلف مانند ماتریس مجاورت، لیست مجاورت یا فایل‌های خروجی از سیستم‌های شبکه‌های اجتماعی استفاده کنید.
• انتخاب الگوریتم‌ها: با توجه به پرسش‌های تحلیلی خود، الگوریتم‌های مناسب را برای تحلیل شبکه اجتماعی انتخاب کنید. به‌طور مثال، برای تشخیص جوامع و خوشه‌ها می‌توانید از الگوریتم‌های مانند الگوریتم انتشار برچسب، الگوریتم مجاورت مشترک یا الگوریتم همجوشی داده استفاده کنید.
• تفسیر نتایج: نتایج حاصل از تحلیل شبکه‌های اجتماعی را به‌درستی تفسیر کنید. درک مفاهیمی مانند جوامع، خوشه‌ها، مرکزیت و ارتباطات کلیدی در شبکه می‌تواند به شما در تفسیر و تحلیل بهتر داده‌ها کمک کند.
• محدودیت‌ها: هر روش داده‌کاوی محدودیت‌های خود را دارد. بنابراین، باید به محدودیت‌ها و مسائلی ماننداعتبارسنجی داده‌ها، انتخاب صحیح الگوریتم، حساسیت به ساختار شبکه و تعداد گره‌ها و یال‌ها و تفسیر نتایج دقت کنید.
• حریم خصوصی: در تحلیل شبکه‌های اجتماعی، حفظ حریم خصوصی اعضا بسیار مهم است. بنابراین، داده‌ها را به‌طور محافظت‌شده و با رعایت قوانین حفظ حریم خصوصی مورد استفاده قرار دهید.
• علوم اجتماعی: دانش اجتماعی و علوم اجتماعی می‌تواند به شما در تفسیر و تحلیل داده‌ها کمک کند. فهمیدن مفاهیم و تئوری‌های مرتبط با جامعه‌شناسی و شبکه‌های اجتماعی می‌تواند در انتخاب روش‌ها و تفسیر نتایج کمک کند.

مثالی از نحوه اجرای داده‌کاوی برای تحلیل شبکه‌های اجتماعی در پایتون

برای درک بهتر این موضوع، اجازه دهید مقاله را با یک مثال کاربردی به اتمام برسانیم. هنگامی که صحبت از تحلیل شبکه‌های اجتماعی به میان می‌آید، می‌توانید از کتاب‌خانه NetworkX در زبان برنامه‌نویسی پایتون استفاده کنید. در ادامه، یک نمونه ساده از تحلیل گراف شبکه اجتماعی را با استفاده از کتاب‌خانه NetworkX مورد بررسی قرار می‌دهیم. فرآیند انجام این‌‌کار به‌شرح زیر است:

1. نصب کتاب‌خانه NetworkX

قبل از شروع، ابتدا کتاب‌خانه NetworkX را نصب کنید. می‌توانید از دستور زیر در ترمینال پایتون استفاده کنید:

pip install networkx

2. وارد کردن کتاب‌خانه‌ها به پروژه 

پس از نصب کتاب‌خانه NetworkX، کتاب‌خانه‌های زیر را وارد کنید:

import networkx as nx

import matplotlib.pyplot as plt

3. ساخت گراف شبکه

در این مرحله، گراف شبکه را ایجاد می‌کنیم. می‌توانید از داده‌های خود استفاده کنید یا یک گراف تست ساده‌ را مورد استفاده قرار دهید. به‌عنوان مثال، یک گراف ساده با چند گره و یال را به‌شرح زیر ایجاد می‌کنیم:

G = nx.Graph()

G.add_edges_from([(1, 2), (1, 3), (2, 3), (2, 4), (3, 4)])

4. نمایش گراف

در این مرحله، گراف را به صورت گرافیکی نمایش می‌دهیم. برای این کار، از تابع draw و show در کتاب‌خانه matplotlib استفاده می‌کنیم:

nx.draw(G, with_labels=True, node_color=’skyblue’, node_size=800, font_size=10, font_color=’black’)

plt.show()

5. محاسبه معیارهای شبکه

می‌توانید معیارهای مختلف شبکه را محاسبه کنید، مانند درجه گره‌ها، مرکزیت گره‌ها و غیره. به‌عنوان مثال، برای محاسبه درجه گره‌ها از تابع degree استفاده می‌کنیم:

degrees = dict(G.degree())

print(degrees)

قطعه کد بالا ساده‌ترین مثالی است که برای تحلیل گراف شبکه اجتماعی با استفاده از کتاب‌خانه NetworkX در پایتون قابل ارائه است. البته در دنیای واقعی تحلیل شبکه‌های اجتماعی پیچیده‌تر است و باید از معیارها و الگوریتم‌های پیشرفته‌تری برای تحلیل شبکه‌ها استفاده کنید.

یک مثال کاربردی‌تر از تحلیل شبکه‌های اجتماعی

یک مثال کاربردی دیگر، پیش‌بینی انتشار اطلاعات به‌سبک بازاریابی ویروسی است. در این مثال، شبکه اجتماعی را بررسی می‌کنیم تا ببینیم کدام کاربران احتمال بیشتری برای انتشار اطلاعات به‌شیوه ویروسی به سایر اعضای شبکه دارند. برای اجرای این مثال نیز از کتاب‌خانه NetworkX و الگوریتم‌های مربوطه استفاده کنید. روند انجام این‌کار به‌شرح زیر است: 

1. نصب کتاب‌خانه NetworkX

قبل از شروع، ابتدا کتاب‌خانه NetworkX را نصب کنید (اگر در مثال قبل این‌کار را انجام داده‌اید، نیازی نیست دستور زیر را اجرا کنید). می‌توانید از دستور زیر در ترمینال پایتون استفاده کنید:

pip install networkx

2. وارد کردن کتاب‌خانه‌ها

پس از نصب کتاب‌خانه NetworkX، کتاب‌خانه‌های زیر را وارد کنید:

import networkx as nx

import matplotlib.pyplot as plt

3. ساخت گراف شبکه

در این مرحله، یک گراف فرضی شبکه را ایجاد می‌کنیم. همانند مثال قبل می‌توانید از داده‌های خود استفاده کنید یا از نمونه نشان‌داده‌شده در قطعه کد زیر استفاده کنید. مثال زیر یک گراف ساده را با چند گره و یال نشان می‌دهد. 

G = nx.Graph()

G.add_edges_from([(1, 2), (1, 3), (2, 3), (2, 4), (3, 4)])

4. پیش‌بینی انتشار

در این مرحله، از الگوریتم‌های مربوطه برای پیش‌بینی انتشار اطلاعات استفاده می‌کنیم. یکی از الگوریتم‌های معروف در این زمینه، مدل ویروسی است که نزد بازاریابان محبوب است. این مدل به‌دلیل سرعت بالایی که در انتشار اطلاعات دارد نقش ثابتی در کمپین‌های بازاریابی دارد. الگوریتم مورد استفاده برای این منظور در کتاب‌خانه NetworkX موجود است. به‌عنوان مثال، برای پیش‌بینی انتشار اطلاعات از گره 1 در گراف تست بالا به روش زیر عمل می‌کنیم. 

predicted_spread = nx.algorithms.node_classification.local_and_global_consistency(G, {1})

print(predicted_spread)

این مثال نشان می‌دهد که با استفاده از الگوریتم مدل شیوع ویروسی می‌توان پیش‌بینی کرد کدام گره‌ها به احتمال زیاد اطلاعات را انتشار می‌دهند. البته، این مثال بسیار ساده است و در دنیای واقعی پارامترها و گره‌های زیادی وجود دارند که به‌عنوان هدف باید شناسایی شوند و در ادامه بر مبنای مدل خوشه‌بندی و مرکزیت که اشاره کردیم گره‌های تاثیرگذار را شناسایی کرده و روی آن‌ها سرمایه‌گذاری کنیم.