Your SlideShare is downloading. ×
0
Základy Social Network Analysis
Základy Social Network Analysis
Základy Social Network Analysis
Základy Social Network Analysis
Základy Social Network Analysis
Základy Social Network Analysis
Základy Social Network Analysis
Základy Social Network Analysis
Základy Social Network Analysis
Základy Social Network Analysis
Základy Social Network Analysis
Základy Social Network Analysis
Základy Social Network Analysis
Základy Social Network Analysis
Základy Social Network Analysis
Základy Social Network Analysis
Základy Social Network Analysis
Základy Social Network Analysis
Základy Social Network Analysis
Základy Social Network Analysis
Základy Social Network Analysis
Základy Social Network Analysis
Základy Social Network Analysis
Základy Social Network Analysis
Základy Social Network Analysis
Základy Social Network Analysis
Základy Social Network Analysis
Upcoming SlideShare
Loading in...5
×

Thanks for flagging this SlideShare!

Oops! An error has occurred.

×
Saving this for later? Get the SlideShare app to save on your phone or tablet. Read anywhere, anytime – even offline.
Text the download link to your phone
Standard text messaging rates apply

Základy Social Network Analysis

2,615

Published on

Prezentace z workshopu na konferenci Inter

Prezentace z workshopu na konferenci Inter

Published in: Business
0 Comments
4 Likes
Statistics
Notes
  • Be the first to comment

No Downloads
Views
Total Views
2,615
On Slideshare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
1
Actions
Shares
0
Downloads
23
Comments
0
Likes
4
Embeds 0
No embeds

Report content
Flagged as inappropriate Flag as inappropriate
Flag as inappropriate

Select your reason for flagging this presentation as inappropriate.

Cancel
No notes for slide

Transcript

  • 1. Základy social network analysis Internet je sexy, Bratislava 25. 11. 2010 Josef Šlerka, Ataxo Interactive Friday, November 26, 2010
  • 2. Sociální síť ... vzniká jako soubor lidí mezi kterými existují nějaké vztahy, které formalizujeme pomocí matice nebo grafu a dále analyzujem. Friday, November 26, 2010
  • 3. Řekni to písní... Igor má rád Evu, Eva jeho nie a tak preto Igor stále smutný je. Eva chce mít Vojta, Vojto Evu nie a tak preto Eva, stále smutná je. Friday, November 26, 2010
  • 4. Matrix lásky Igor Vojta Eva Igor --- 0 1 Vojta 0 --- 0 Eva 0 1 --- Friday, November 26, 2010
  • 5. Malý graf lásky Friday, November 26, 2010
  • 6. Velký graf lásky Friday, November 26, 2010
  • 7. Vztahy jsou totiž všude Twitter: princip followingu Facebook: kamarádi, členství ve skupině, lajky Flickr: přátelé, tagy Diskuse: členství v diskusích, reagování Politika: společná hlasování Friday, November 26, 2010
  • 8. Stavební prvky grafu uzel (nodes, vertices, entities, items etc.) vazba (ties, connections, relationships etc.) vazby mohou mít směr případně váhu či jich může být víc Friday, November 26, 2010
  • 9. Typologie grafů I. Unimodal Multimodal Affiliation Friday, November 26, 2010
  • 10. Typologie grafů II. Full Partial Egocentric Friday, November 26, 2010
  • 11. Co lze třeba měřit Degree Centrality Betweenness Centralities Closeness Centrality Shluky a komunity Friday, November 26, 2010
  • 12. ... ale proč???? Friday, November 26, 2010
  • 13. Degree Centrality počet přímých vazeb k dalším uzlům měří aktivitu uzlů v síti. uzly s vysokou hodnotou Degree Centrality jsou „spojky“ nebo „středy“ v této síti. Friday, November 26, 2010
  • 14. Closeness Centrality nejvyšší, jestliže z uzlu lze dosáhnout ke všem dalším uzlům v síti. nejmenší hodnota součtu vzdáleností k ostatním uzlům uzly snadno přijímají a přenášejí inovace. uzel s vysokou mírou blízkosti středu mají velký vliv na to, co se v síti odehrává. Friday, November 26, 2010
  • 15. Betweenness Centralities (Bridges) nejvyšší pokud cesty mezi libovolnými dvěma uzly sítě vždy procházejí tímto uzlem. měří, kolik cest mezi dvojicí uzlů prochází daným uzlem. závora, propojení nebo zprostředkovatel rolí. kontroluje tok informací v síti a umožňuje dobrou viditelnost všeho, co se děje v síti. Friday, November 26, 2010
  • 16. Shlukování a komunity segmentování podle vlastností buď sdílené vlasnosti (degree) nebo možná příslušnost do komunity Friday, November 26, 2010
  • 17. Software pro SNA Pajek UCINET Gephi NWB ... řada dalších Friday, November 26, 2010
  • 18. NodeXL volně dostupný, GPL licence funguje i jako template pro Excel snadno ovladatelný mnoho formátů (Pajek, UCINET, GraphML) import z Twitteru, Flickru a daších Friday, November 26, 2010
  • 19. NodeXL http://nodexl.codeplex.com/ Friday, November 26, 2010
  • 20. Praktické ukázky analýza Twitteru (@stunome) analýza hlasování politiků v Praze Friday, November 26, 2010
  • 21. @stunome Friday, November 26, 2010
  • 22. @stunome Friday, November 26, 2010
  • 23. Pražský magistrát analýza hlasování za tři volební období vazba existuje při 75% shodných hlasování ukazuje skutečné hlasovací jádro ukazuje vazby napříč stranami inspirace americkým experimentem Friday, November 26, 2010
  • 24. 1998 - 2002 Friday, November 26, 2010
  • 25. 2002 - 2006 Friday, November 26, 2010
  • 26. 2006 - 2010 Friday, November 26, 2010
  • 27. Děkuji za pozornost! Otázky? Odpovědi? Email: slerka@ataxo.com, Twitter: http://www.twitter.com/josefslerka Blog: http://ttgoogle.blogspot.com Friday, November 26, 2010

×