Successfully reported this slideshow.
We use your LinkedIn profile and activity data to personalize ads and to show you more relevant ads. You can change your ad preferences anytime.

Sosiaalinen verkostoanalyysi - esittely ja sanasto

155 views

Published on

Verkostoanalyysin menetelmän esittely ja sanastoa, Harto Pönkä, Innowise

Published in: Social Media
  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

Sosiaalinen verkostoanalyysi - esittely ja sanasto

  1. 1. www.innowise.fi | yhteys@innowise.fi | 0400 500 315 SOSIAALINEN VERKOSTOANALYYSI Sosiaalinen verkostoanalyysi (engl. social network analysis, SNA) on joukko tilastollisia menetelmiä, joilla voidaan tarkastella esimerkiksi sosiaalisen median palvelujen käyttäjien välisiä vuorovaikutussuhteita, ryhmittymiä ja suosituimpia keskustelunaiheita. Analyysin tuloksia voidaan kuvata verkostokartoilla, jotka tuovat havainnollisesti esiin toimijoiden asemat, heidän välisensä yhteydet ja vaikuttamissuhteet. Yllä on esimerkki lähes 3000:n toimijan verkostokartasta, jossa on yli 60 000 suhdetta. Sen aineisto on suomalaisista Twitter-keskusteluista. Tekijä: Harto Pönkä, 10.5.2019
  2. 2. www.innowise.fi | yhteys@innowise.fi | 0400 500 315 Analyysin tarkoitus ja aineistonkeruu Aineistonkeruu on koko verkostoanalyysin ratkaiseva vaihe. Kuten tiedetään, somessa ei ole aineistosta pulaa. Sen sijaan on tehtävä tarkoitukseen sopiva aineiston rajaus tai suodatus. Rajaus määrittelee kysymyksen, johon analyysillä saadaan vastauksia. Rajaus voi koostua mm. seuraavista asioista:  Kohde: tarkasteltava somepalvelu ja aineiston tyyppi, esim. keskustelut tai seuraamissuhteet  Ajankohta: esim. kuukausia tai vuosi  Toimijat: esim. tietyt käyttäjät tai tietyn Facebook-sivun osallistujat  Aiheet: hakusanat tai hashtagit  Toimijoiden sijainti ja viestien kieli Rajausta voidaan kokeilla etukäteen tai tehdä alkukartoitus, jossa sitä tarkennetaan. Varsinainen aineisto haetaan somepalvelujen ohjelmistorajapintojen kautta tai ostetaan se sopivalta somedatan välittäjäpalvelulta. Verkostokartta Esimerkiksi edellisellä sivulla oleva verkostokartta on yksi analyysin tuloksista. Sen avulla saadaan käsitys mm. verkoston laajuudesta, rakenteesta ja tiiveydestä. Samalla se on analyysin keskeinen työkalu. Ryhmittymät ja keskustelunaiheet Verkostokartassa näkyvät värit kuvaavat verkostossa olevia klustereita eli toimijoiden ryhmittymiä. Ne perustuvat analyysiohjelman löytämään jakoon. Analyysin raportissa esitetään tärkeimmät klusterit ja niiden keskustelunaiheet. Näin siis nähdään, millaisiin ryhmittymiin tarkasteltava verkosto jakaantuu ja mistä eri ryhmittymät keskustelevat. Vaikuttajat Analyysin raportissa käydään läpi koko verkoston ja kunkin klusterin keskeisimmät vaikuttajat. Esimerkiksi yllä on malliverkoston 50 keskeisintä vaikuttajaa. Lisäksi vaikuttajat listataan taulukoissa. MISTÄ VERKOSTOANALYYSI KOOSTUU? Verkostoanalyysin avulla saadaan uutta tietoa mm. sosiaalisen median keskustelujen aiheiden suosituimmuudesta, niihin liittyvistä toimijoista ja ryhmittymistä sekä keskeisimmistä vaikuttajista.
  3. 3. www.innowise.fi | yhteys@innowise.fi | 0400 500 315 VERKOSTOANALYYSIN SANASTOA Toimija tai solmu Kun verkostoanalyysi tehdään sosiaalisen median palveluista, toimijat ovat tavallisesti somepalvelujen käyttäjätunnuksia. Ne voivat olla yksittäisten ihmisten tai organisaatioiden tunnuksia. Verkostokartassa toimijat näkyvät erikokoisina pallukoina. Suhde, yhteys tai Suhteet kuvaavat, miten eri toimijat liittyvät toisiinsa. Aineistosta kaari riippuen ne voivat olla esimerkiksi seuraamissuhteita, vastauksia toisen viesteihin, tykkäyksiä tai retweettejä. Verkostokartassa suhteet ovat voimakkuuden mukaan eri paksuisia viivoja tai nuolia toimijoiden välillä. Verkostokartta tai Verkostokartta on analyysin perusteella luotu graafinen esitys verkoston (verkosto-)graafi toimijoista (=pallukat) ja suhteista (=viivat tai nuolet). Verkostokartta voi esittää koko verkostoa, tiettyä klusteria tai joillakin kriteereillä suodatettuja toimijoita, esimerkiksi vaikuttajia. Analyysin tekijä voi vaikuttaa verkostokartan ulkoasuun valitsemalla tarkoitukseen sopivan ladonta-algoritmin. Tarkoituksena on tuottaa mahdollisimman havainnollinen kuva verkostosta. Esimerkiksi ForceAtlas-algoritmilla tehdyssä verkostokartassa keskelle sijoittuvat ne toimijat, jotka ovat keskimääräisesti lähimpänä kaikkia muita toimijoita. Klusteri tai Klusterin määritelmä on yksinkertainen: samaan klusteriin kuuluvat ryhmittymä verkoston toimijat ovat lähempänä toisiaan kuin muita verkoston toimijoita. Käytännössä klusterit kuvaavat siis verkostossa olevia ryhmittymiä. Kyse ei ole välttämättä tosielämän ryhmistä, vaan analyysiohjelman modulaarisuusalgoritmin löytämästä jaosta. Joskus analyysiohjelman löytämät klusterit vastaavat jotain tunnettua organisaatiorakennetta, mutta usein ne tuovat esiin myös uutta tietoa analyysin kohteesta tai todentavat aiempia intuitiivisia havaintoja. Verkostokartassa klusterit havainnollistetaan eri väreillä. Vaikuttajat ja Vaikuttajien tunnistaminen lienee verkostoanalyysin tavallisin tavoite. vaikutusvalta Analyysiohjelma laskee verkoston suhteiden perusteella toimijoille keskeisyyslukuja, jotka kuvaavat heidän asemaansa verkostossa. Vaikuttajat tunnistetaan selvästi muita korkeammista keskeisyysluvuista. Vaikuttajat sijaitsevat verkoston rakenteessa lähellä keskustaa, heihin kohdistuu suhteellisesti eniten yhteyksiä muilta toimijoilta ja heillä on tämän myötä ikään kuin muita suurempi äänenvoimakkuus. Vaikuttajiin voidaan viitata verkostoanalyyseissä myös sanalla solmukäyttäjä tai arkikielestä tutulla käsitteellä mielipidevaikuttaja. Verkostokartassa keskeisimmät vaikuttajat erottuvat suurimpina pallukoina. Keskeisyys Keskeisyys liittyy erityisesti em. vaikuttajiin. Analyysiohjelmissa on lukuisia eri menetelmillä laskettavia keskeisyyslukuja, jotka kuvaavat toimijoiden asemaa verkostossa eri tavoin. Tavallisimpia keskeisyyslukuja ovat mm. keskeisyysaste (degree centrality), ominaisvektorikeskeisyys (eigenvector centrality) ja Googlen hakukoneestakin tuttu PageRank.
  4. 4. www.innowise.fi | yhteys@innowise.fi | 0400 500 315 Välillisyys ja silloittajat Välillisyydellä viitataan välillisyyslukuun (betweenness centrality), joka on yksi verkostoanalyyseissä käytetyistä tunnusluvuista. Se kuvaa toimijan kykyä yhdistää eri toimijoita ja verkoston osia. Silloittajaksi voidaan kutsua toimijaa, joka yhdistää muita verkoston toimijoita olematta kuitenkaan itse merkittävä vaikuttaja. Klusterointiluku, Klusterointiluku (clustering coefficient) voi liittyä koko verkostoon tai tiheys ja kuplat tiettyyn toimijaan. Verkoston keskimääräinen klusterointiluku kuvaa verkoston tiheyttä. Jos se on 1, kaikki ovat yhteydessä kaikkiin, ja jos se on 0, kukaan ei ole yhteydessä kehenkään. Alhainen keskimääräinen klusterointiluku kertoo, että verkostosta ei ole havaittavissa ns. yhteisörakennetta. Tämä voi viitata esimerkiksi keskustelun jäsentymättömyyteen tai aineiston rajauksen liialliseen väljyyteen. Korkea keskimääräinen klusterointiluku viittaa siihen, että verkoston rakenteella kuten klustereilla on todellista merkitystä sen jäsenille. Yksittäisen toimijan kohdalla paikallinen klusterointiluku kuvaa toimijan verkostoitumisen tyyppiä. Korkea paikallinen klusterointiluku viittaa siihen, että toimija on muita enemmän yhteydessä saman klusterin tai muuten verkostossa häntä lähellä olevien toimijoiden kanssa. Arkikielessä tähän viitataan kuplilla ja kuplaantumisella. Sijaluku Verkostoanalyysin raportissa esitetään erilaisia listauksia toimijoista. Siinä yhteydessä esimerkiksi ”sijaluku keskeisyys” tarkoittaa, millä sijaluvulla tietty toimija on, jos kaikki toimijat listataan raportissa käytetyn keskeisyysluvun mukaisessa järjestyksessä. Analyysiohjelma Verkostoanalyysien teossa käytetty tietokoneohjelma, esimerkiksi Gephi.

×