¿Cómo hacer un análisis de las redes sociales?

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Análisis de redes sociales github

El análisis de redes sociales es un problema importante en la minería de datos. Un paso fundamental para el análisis de las redes sociales es codificar los datos de la red en representaciones de baja dimensión, es decir, incrustaciones de la red, de modo que la estructura de la topología de la red y otra información de atributos se puedan preservar de manera efectiva. La inclinación de la representación de la red facilita otras aplicaciones como la clasificación, la predicción de enlaces, la detección de anomalías y la agrupación. Además, las técnicas basadas en redes neuronales profundas han despertado un gran interés en los últimos años. En este estudio, realizamos una revisión exhaustiva de la literatura actual en el aprendizaje de representación de redes, utilizando modelos de redes neuronales. En primer lugar, presentamos los modelos básicos para el aprendizaje de representaciones de nodos en redes homogéneas. También introducimos algunas extensiones de los modelos base, abordando escenarios más complejos como el análisis de redes atribuidas, redes heterogéneas y redes dinámicas. A continuación, introducimos técnicas para incrustar subgrafos y también presentamos las aplicaciones del aprendizaje de representaciones de redes. Por último, discutimos algunas direcciones de investigación prometedoras para trabajos futuros.

Análisis de redes sociales

Este artículo trata del concepto teórico. Para la aplicación cuantitativa a las redes sociales, véase análisis de redes sociales. Para los sitios de redes sociales, véase servicio de redes sociales. Para otros usos, véase Red social (desambiguación).

El análisis de redes sociales ha surgido como una técnica clave en la sociología moderna. También ha ganado una gran popularidad en los siguientes ámbitos: antropología, biología,[12] demografía, estudios de comunicación,[3][13] economía, geografía, historia, ciencias de la información, estudios organizativos,[6][8] ciencias políticas,[14] salud pública,[15][7] psicología social, estudios de desarrollo, sociolingüística e informática[16] y ahora está disponible habitualmente como herramienta de consumo (véase la lista de software de SNA)[17][18][19][20].

Las ventajas del SCN son dobles. En primer lugar, puede procesar una gran cantidad de datos relacionales y describir la estructura general de la red relacional. tem y la selección de parámetros para confirmar los nodos influyentes de la red, como la centralidad de grado interno y externo. contexto SNA y elegir qué parámetros definir el “centro” según las características de la red. Mediante el análisis de los nodos, los clusters y las relaciones, se puede describir claramente la estructura de comunicación y la posición de los individuos[21].

Software de análisis de redes sociales

El análisis de redes sociales es el estudio de la estructura social. Este glosario presenta los conceptos básicos del análisis de redes sociales. Está diseñado para ayudar a los investigadores a ser más exigentes en su pensamiento y elección de métodos.

“Red” es una palabra cada vez más popular en la investigación sanitaria y la prestación de servicios de salud. A menudo se utiliza como sinónimo de “asociación”, “colaboración”, “alianza” o incluso “grupo”. Pero otras veces se utiliza con una intención más específica para describir las relaciones que existen entre grupos de individuos u organismos, y los recursos a los que la pertenencia a dichos grupos facilita el acceso. Estas relaciones pueden investigarse empíricamente. El papel de las redes sociales personales en el desarrollo de la morbilidad y la mortalidad es un campo de investigación bien establecido en la epidemiología social.1-3 Las redes y los recursos de las redes son también un componente importante de la creciente literatura sobre el capital social.4,5 El análisis de las redes se está haciendo popular en la epidemiología de las enfermedades infecciosas, especialmente el VIH.6-8 También existe una fuerte tradición de utilizar el análisis de las redes interorganizativas para investigar los patrones de la prestación de asistencia sanitaria, como los patrones de derivación, la integración de servicios, la coordinación y la colaboración.9-13

Teoría de las redes sociales

Este artículo trata del concepto teórico. Para la aplicación cuantitativa a las redes sociales, véase social media analytics. Para los sitios de redes sociales, véase servicio de redes sociales. Para otros usos, véase Red social (desambiguación).

El análisis de redes sociales ha surgido como una técnica clave en la sociología moderna. También ha ganado una gran popularidad en los siguientes ámbitos: antropología, biología,[12] demografía, estudios de comunicación,[3][13] economía, geografía, historia, ciencias de la información, estudios organizativos,[6][8] ciencias políticas,[14] salud pública,[15][7] psicología social, estudios de desarrollo, sociolingüística e informática[16] y ahora está disponible habitualmente como herramienta de consumo (véase la lista de software de SNA)[17][18][19][20].

Las ventajas del SCN son dobles. En primer lugar, puede procesar una gran cantidad de datos relacionales y describir la estructura general de la red relacional. tem y la selección de parámetros para confirmar los nodos influyentes de la red, como la centralidad de grado interno y externo. contexto SNA y elegir qué parámetros definir el “centro” según las características de la red. Mediante el análisis de los nodos, los clusters y las relaciones, se puede describir claramente la estructura de comunicación y la posición de los individuos[21].

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