SOSYAL AĞ ANALİZİ.

... konulu sunumlar: "SOSYAL AĞ ANALİZİ."— Sunum transkripti:

1 SOSYAL AĞ ANALİZİ

2 AĞ NEDİR ? Network ikiden fazla bilgisayarın birbiriyle iletişim halinde olmasıdır. Bu iletişim internet üzerinden farklı kıtalardaki iki bilgisayar arasında da olabilir, aynı mekan içinde olan iki bilgisayar arasında da olabilir.

3 AĞ TOPOLOJİSİ Ağların topolojisini incelediğimizde karşımıza merkezi, çok merkezli ve dağıtık ağ yapıları çıkmaktadır.

4

5 Bu topolojileri dışında, topolojiler yoğun (dense), seyrek (sparse), merkez-çevre (core-periphery), yüksek bağlantılı ve küçük dünya (small word) şeklinde sıralanabilir.

6

7 AĞ TÜRLERİ Coğrafya/Topoloji: Euler (1735): Könisberg'in yedi köprüsü Yol ağı Tasarlanmış: Elektronik devre bağlantıları Yazılım paketleri arasındaki bağımlılık ilişkileri Doğal: Hücre proteinleri arasındaki tetikleme ilişkileri Ekosistem etkileşim ilişkileri Kişiler arası ağlar: Sınıfta kim kimi seviyor (Moreno, 1930lar) Seks ilişkileri (AIDS yayılımı) Evlilik yoluyla aileler arası kurulan bağlar. Aynı şirketin yönetim kurulunda bulunmaktan doğan ilişkiler ağı Organizasyonlar arası ağlar: Terör hücreleri arası ilişki kurucular board-interlocks. şirket ortak kurucuları (silikon vadisi)

8 AĞ VERİ SETİ Tanıdık veri seti: Anket yöntemiyle toplanabilir. Örneklemin nasıl seçileceği ve popülasyonu temsil gücü konusunda güçlü istatistiksel kriterler ve literatür mevcuttur. Analiz yöntemleri ve araçları yerleşmiştir. İlişkisel veriler: Anket yöntemiyle toplanamaz belge arşiv çalışması gerektirir. Örneklem meselesi sorunludur. Analiz yöntem ve araçları çeşitli ,dağınık, çoğu zaman araçlar birbiriyle uyumsuzdur.

9 ÖRNEK AĞ TİPİ

10 SOSYAL AĞ NEDİR? İnsanlar arasındaki politik, resmi-gayri resmi, ailevi, coğrafi ya da herhangi başka bir şekildeki ilişkiler sosyal ağları oluşturur. Sosyal ağ, kısaca insanların birbirine bağlı oldukları sosyal yapıya denir.

11

12 SOSYAL AĞ KONUSUNDAKİ İLK ÇALIŞMALAR
Doğrudan doğruya bireyin sosyal çevreden nasıl etkilendiğine bakan bir bilim dalı da sosyal psikolojidir. Sosyal ağ konusundaki ilk çalışmaların da bu alandan çıktığını söylemek yanlış olmaz.

13 Jacob Moreno'nun 1930'larda ABD'de bir kız yetiştirme yurdunda yaptığı çalışmalar bunlardan biridir. 

14 Örnek bir sosyomatris . Alice Mary Jane ... X 5 1 4 x jane 3 ..

15

16 Günümüzde sosyal ağları; grup etkileşimini, işbirliği için paylaşılan alanı ve sosyal bağlantıları arttıran, web ortamında bilgi değişimini gruplayan uygulamalar dizisi olarak tanımlayabiliriz.

17

18 Bir başka tanıma göre sosyal ağlar; bireyler ve gruplar arasındaki karşılıklı etkileşimi kolaylaştıran, sosyal dönüt sunan, sosyal ilişkiler yumağı oluşumunu destekleyen yazılımlardır.

19 SOSYAL İLİŞKİ VERİLERİNİN TÜRLERİ
Yönlü/yönsüz ilişki ya da asimetrik/simetrik ilişki Ağırlıklı/ağırlıksız(ikili) ilişki

20 İLİŞKİSEL VERİLERİN TEMSİLİ

21 SOSYOMATRİS

22 ÇİZGELER

23 SOSYAL AĞ ANALİZİ NEDİR?
Ağ analizi sosyal sistemde yer alan kişiler arasındaki ilişki biçimlerini ortaya koyar ve bu ilişkilerin sosyal yapı içindeki yerleşimlerinin ve zaman içindeki değişimlerinin incelenmesidir.

24

25

26 SOSYAL AĞ ANALİZİ NERELERDE KULLANILIR?
Bireyler arası ilişkilerin sayısallaştırılıp bilimsel hale getirilmesi de demek olan sosyal ağ analizi, önemli olaylar karşısında çeşitli organizasyonların, ya da bu organizasyonların oluşturduğu ağların da ilişkilerini rakama dökmek için kullanılmaktadır.

27 Topluluklar arasındaki güç dinamiklerinin anlaşılması
Şüpheli terörist ağlarının tanımlanmasına yardımcı olunması Sahtecilik ağlarının tanımlanmasına yardımcı olunması Operatörlerin yeni ürünlerin satışını harekete geçirmesi Şirketlerin müşterilerini daha fazla anlama ve bu anlayışı müşterilerini büyütmek ve elde tutmak için kullanması Sosyal ağ analizi sosyoloji, antropoloji, sosyal psikoloji, iletişim, ekonomi, matematik gibi birçok alanda sıklıkla kullanılır. (Genelde (özellikle Batı Avrupa’da) SNA, ekonomik ilişkileri ortaya koymak amacıyla kar amacı güden orgazanısyonların bağlantılarını işlemek üzere kullanılırken, ABD’de her türlü ikili ya da daha çoklu ilişkiyi ortaya çıkarmak için kullanılmaktadır. Sosyal ilişki kurma amacıyla kurulmuş internet sitelerinde bireylerin diğerleriyle kurdukları kontakların bilimsel dilde anlaşılabilmesi için SNA’lar yoğun bir şekilde kullanılmaktadır.

28 Sosyal Ağ Analizi İle İlgili Yazılımlar
Çeşitli konulardaki veriler üzerinde görselleştirme yapılmasına olanak tanıyan birçok sosyal ağ analizi yazılımı bulunmaktadır.

29

30

31

32 SNA YÖNTEM VERİLERİN TOPLANMASI VERİ MATRİSİNİN HAZIRLANMASI BULGULAR
SONUÇ

33 Veri Matrisinin Hazırlanması
Bireysel (ilişkisel olmayan) veri setleriyle çalışırken elimizdeki verileri bir tabloya dökeriz, daha sonra ele aldığımız olguya ve cevaplamak istediğimiz soruya uygun standart ampirik metotları bu veriye uygularız.

34 Sosyal ağların temsili için kullanacağımız ilk veri formatı sosyomatris ya da yakınlık matrisi diye bilinen format. Bu matris yapısında hem satırlar hem de sütunlar incelediğimiz sosyal ağın bileşenlerine (bireylere) karşılık gelir. Bireyin arkadaşlık ağı verisi bu yöntemle aşağıdaki gibi temsil edilebilir.

35 Ben Ali Ayşe Kerim Zeynep 8 4 6 10 9 5 3

36 BULGULAR Tanımlayıcı Bulgular Yapılan araştırma konusu kapsamında elde edilen verilerden yola çıkarak tanımlayıcı bulgulardan bahsedebiliriz.

37 Yoğunluk ve Merkezilik Ölçüleri Bulguları  
Merkezilik, “Ağdaki en önemli ve merkez konumda bulunan aktör kimdir?” sorusuna odaklanır. Yerel merkezilik ve yoğunluk ölçümleri sadece bireyin çok yakın çevresini inceleyen ölçümlerdir. Oysa bireyin sosyal ağdaki pozisyonunu anlamak için ağın genel yapısı içindeki yerine bakmak gerekir.

38 Yakınlık merkeziliği Ağdaki herhangi bir düğümün, diğer tüm düğümlere olan en kısa ortalama uzaklıkların toplamının (geodesic distance) elde edilmesiyle bulunur bu ölçüm sosyal ağdaki bileşen sayısına bağlıdır. Dolayısıyla bu ölçüm farklı büyüklükteki sosyal ağlar arasında karşılaştırmaya uygun değildir.

39

40

41 Aradalık merkeziliği Ağdaki bir düğümden ya da aktörden geçen en kısayolların oranı ile bulunur. Büyüklüğü fazla ağlarda hesaplanması çok maliyetli olabilecek bir ölçüt olduğu için belirli seviyedeki komşulara kadar inilerek de hesaplanabilir. Arasındalık derecesi yüksek olan aktörler konumları dolayısıyla, diğer aktörlere göre daha önemli bir konumdadırlar ve ağda olup bitenden daha çok haberdar olacaklardır.

42

43 Yoğunluk Ağda var olan tüm bağlantıların, olası tüm bağlantılara oranı yoğunluk ölçütünü verir. Tüm aktörlerin birbirine bağlı olduğu ağlarda yoğunluk değeri 1 olacaktır. Yoğunluk değerinin yüksek olması ağdaki aktörlerin birbirlerine daha güçlü bağlı olduklarını ve birbirlerinden soyutlanmış durumda olmadıklarını gösterir.

44 Tam bağlı bir sosyal ağda yoğunluk (density) ve büyüklük (size)

45 Örnek: Karete kursuna gidenlerin arkadaşlık ağı.

46 SOSYAL AĞ ANALİZİNİN FAYDALARI
Sosyal ağlar üzerinden hedef kitle analizinin yapılabilmesi ve bu analiz doğrultusunda tam da hedefe yönelik pazarlama modellerinin oluşturulabilmesi ve binlerce kategori arasından firmanın hizmet alanına uygun hedef kitleyi belirleme imkânına sahip olunabilmesi

47 Kritik öneme sahip kişilerin, ekiplerin ve birimlerin belirlenmesi
Malumat ve bilgi akışlarındaki eksik noktaların ve darboğazların belirlenmesi Önemli noktalardaki ve izole haldeki kişilerin, ekiplerin ve birimlerin belirlenmesi; Organizasyonel ve fonksiyonel birimler arasında malumat ve bilgi akışının hızlandırılması Resmi ve gayri resmi (enformel) ilişkilerin etkinliğinin ve verimliliğinin artırılması; İnovasyon ve öğrenmenin geliştirilmesi Stratejilerin düzenlenmesi

48 2004’ten beri 

49 R Uygulamaları Öncelikle ‘statnet’ ve ‘network’ paketlerini yüklemeliyiz.

50 Floransa Aileleri

51 "matrix" tipindeki veriyi analiz için "network" tipine çevirmeliyiz.
n<-network(a)

52 plot.network(n,displaylabels=TRUE,boxed.labels=TRUE,label.cex=0.7)

53

54

55 Bu değer ailelerin ortalama yerel merkezilikleri olarak geçer ve ağın yoğunlaşma düzeyini verir. Yani bir ailenin ortalama 2.5 aile ile ilişkisi vardır diyebiliriz.

56 Twitter Örneği Twitterdan seçtiğimiz rastgele 10 kişinin birbirlerini takip durumlarını ele alıp takip etme oranın 0.7 olduğunu gördük. Bu ilişkileri göstermek için 20 kişilik bir matris oluşturduk. a<-rbinom(400,0:1,0.7) m<-matrix(a,nrow=20)

57

58

59

60 ANIL KÖROĞLU NAZLICAN ASLANTÜRK SEMA ÇOKLUK M. ASLIHAN DOĞANOĞLU SENA GÜNDOĞDU

61 KAYNAKÇA Ali Ünlü, Sosyal Ağ Analizi Nedir? Ocak 28,2009
Cenk Yapıcı, Sosyal Ağ Analizi İle Hedef Kitleye Hızlı ve Etkili Ulaşım Doç. Dr. Umut Al, Yrd. Doç. Dr. Umut Sezen, Öğr. Gör. Dr. İrem Soydal ,Türkiye’nin Bilimsel Yayınlarının Sosyal Ağ Analizi Yöntemiyle Değerlendirilmesi Ege Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Yüksek Lisans Tezi,Ağustos 5,2013 Hüseyin Oktay, Sosyal Ağ Analizi Ne Demektir? Ağustos 8,2010 Kadir Bilen, Orhan Ercan, Turgay Gülmez, Eğitim ve Öğretim Araştırmaları Dergisi, Sosyal Ağların Kullanım Amacı ve Benimsenme Süreci Mehmet Gencer, Sosyal Ağlar, Analiz Yöntemleri ve Araçları Mehmet Gencer, Sosyal Ağlar,2013 YNR Danışmanlık ,YNR Network Analizi