Klastry węzłów i podsieci

InW Socialanalizie Networksieci Analysisspołecznościowych (SNA) jednym z kluczowych zagadnień jest zrozumienie struktury sieci poprzez identyfikację różnych grup (społeczności) w ramach większego zestawu węzłów. Po omówieniu takich pojęć, onejak ofcentralność the(znaczenie keywęzła issuesw issieci) i dziury strukturalne (miejsca, które mogą być pomostami między różnymi grupami), przechodzimy do analizy klastrów i podsieci . Obie koncepcje pozwalają nam lepiej zrozumieć, w jaki sposób sieci organizują się w podgrupy i jak te grupy wpływają na cały system.

Klaster to grupa węzłów, które są gęsto połączone ze sobą, ale mniej połączone z innymi węzłami w sieci. Cechą wyróżniającą klastry jest wewnętrzna gęstość połączeń i różnice w połączeniach z węzłami spoza klastra. Zjawisko to understandjest thepowszechne structurew ofsieciach thespołecznościowych, networkgdzie bymożemy identifyingzaobserwować differentpowstawanie groupsmniejszych (communities)społeczności, withintakich jak grupy znajomych w mediach społecznościowych, zespoły robocze w firmach lub grupy zainteresowań.

Podsieć to dowolna odrębna część sieci, która składa się z podzbioru węzłów i połączeń między nimi. Podsieć może obejmować węzły z różnych części sieci, a largerjej setwybór ofmoże nodes.być Afterdokonany discussingna conceptspodstawie suchróżnych askryteriów, centralitytakich (thejak importancetemat, ofczas, alokalizacja nodelub inrodzaj the network) and structural holes (places that can be bridges between different groups), we move on to the analysis of clusters and subnetworks. Both concepts allow us to better understand how networks organize themselves into subgroups and how these groups affect the entire system.relacji.

AKlastry w analizie sieci społecznościowych

Klastry są nie tylko interesującym elementem teoretycznym, ale mają również szerokie zastosowanie praktyczne w analizie sieci społecznościowych. Identyfikacja klastrów umożliwia:

• Wykrywanie społeczności: W sieciach społecznościowych klastry mogą reprezentować grupy, które są ze sobą bliżej powiązane, na przykład znajomych na Facebooku, współpracowników w firmie lub osoby dzielące wspólne hobby.
• Analiza bańki informacyjnej: Ludzie w obrębie klastra mogą dzielić się jedynie podobnymi opiniami i informacjami, co prowadzi do tworzenia się „baniek informacyjnych” w sieci.
• Identyfikacja liderów: W obrębie klastra często występują osoby o dużym znaczeniu, które pełnią rolę liderów opinii lub mediatorów między członkami grupy.

Aby lepiej zrozumieć, czym są klastry i podsieci w sieciach społecznościowych, poniżej przedstawiono uproszczony diagram sieciowy z trzema wyróżnionymi klastrami i zaznaczoną podsiecią.

• Each cluster (colored) is a groupset of nodes that are denselystrongly connected to each other, but less connected to other nodes in the network. What distinguishes clusters is the internal density of connections and the differences in connections to nodes outside the cluster. This phenomenon is common in social networks, where we can see the emergence of smaller communities, such as groups of friends on social media, work teams in companies, or interest groups.

  A subnet is any distinct part ofrepresenting a networkcommunity.

that consists of a subset of nodes and the connections between them.
• A subnet canis includea nodes from different partsfragment of the network,network and(gray itsnodes) selectionthat can be madeanalyzed basedseparately on– various criteria, suche.g. as topic,an time, location, or typearea of relationship.
  ​​cooperation

  Clustersbetween in Social Network Analysis

  Clusters are not only an interesting theoretical element, but also have a wide practical application in the analysis of social networks. Identifying clusters allows for:

  • Community detection: In social networks, clusters can represent groups that are more closely related to each other, such as Facebook friends, coworkers at a company, or participants in a common hobby.clusters.
  • InformationGrey bubble analysis: People within a cluster can only share similar opinions and information, which leads to the creation of “information bubbles” in the network.
  • Identifying leaders: Within a cluster, there arenodes often individuals with high centrality who act as opinionintermediaries, leadersconnecting ordifferent mediators between group members.communities.