Socnetv huongdansudung 2022 (2)

● Các nhà nghiên cứu SNA khái niệm mối quan hệ xã hội theo cácnút và cạnh trong các đồ thị toán học ● Các nút đại diện cho các cá nhân trong mạng , trong khi các cạnhthì mô tả mối quan h

4 C HƯƠNG TRÌNH CHẠY THỬ NGHIỆM VỚI DATASET :

21

1 Giới thiệu :

1.1 Phân tích mạng xã hội là gì ?

⮚ Mạng xã hội : Là một cấu trúc xã hội tạo điều kiện giao tiếp giữa cácnhóm đối tượng ( cá nhân hay tổ chức ) thông qua các mối liên hệ ( lợi íchchung , trao đổi tài chính , đối tác, bạn bè , người thân ….)

● Ví dụ : Bạn bè của bạn và bạn tạo thành một mạng xã hội Tuynhiên , các mạng xã hội hoạt động ở nhiều cấp độ hơn , từ mốiquan hệ gia đình lan rộng đến mức độ chiến lược công ty , cácphong trào xã hội hoặc thậm chí cả các quốc gia

● Hơn nữa , nghiên cứu ở nhiều lĩnh vực khoa học đã chỉ ra rằng cácmạng xã hội rất quan trọng khi nghiên cứu giải quyết các vấn đềnhư : Lây lan bệnh dịch , hoạt động của tổ chức …

⮚ Phân tích mạng xã hội (SNA) : Là sự kết hợp tuyệt vời giữa Xã hội học vàToán học , bao gồm các kỹ thuật liên ngành khác nhau để nghiên cứu cácmạng xã hội

● Các nhà nghiên cứu SNA khái niệm mối quan hệ xã hội theo cácnút và cạnh trong các đồ thị toán học

● Các nút đại diện cho các cá nhân trong mạng , trong khi các cạnhthì mô tả mối quan hệ giữa họ

● Kết quả là các cấu trúc dựa trên đồ thị thường rất phức tạp để hiểu

và phân tích Đây là lúc các ứng dụng như SocNetV được cần đến

1.2 SocNetV là gì ?

⮚ SocNetV là một dự án mã nguồn mở để xây dựng một công cụ đa nền linhhoạt và thân thiện với người dùng để phân tích và thể hiện trực quan mạng

xã hội , nhằm mục tiêu chủ yếu là nghiên cứu mạng xã hội

⮚ SocNetV cung cấp một giao diện người dùng dễ sử dụng , cho phép bạnxây dựng các mạng xã hội với một vài cú nhấp chuột trên khung làm việchoặc thông qua các tập tin có định dạng khác nhau ( GraphML, GraphViz,Adjacency, EdgeList, Pajek, UCINET, GML…)

⮚ Mạng ngẫu nhiên có thể được tạo ra bằng cách sử dụng các mô hình mạnglưới ngẫu nhiên khác nhau

⮚ Ứng dụng tính toán lý thuyết đồ thị chuẩn và các chỉ số gắn kết mạng ,chẳng hạn như mật độ , đường kính , khoảng cách đo đạc (độ dài đường đingắn nhất ) , hệ số cụm , walk , liên kết …

⮚ Nó cũng cung cấp các số liệu thống kê như Betweeness Centrality ,Closeness Centrality , PageRank…

⮚ Các thuật toán nhanh để phát hiện cộng đồng như Triad Census, CliqueCensus…

⮚ Với SocNetV bạn cũng có thể thực hiện phân tích các cấu trúc mạngtương đương , sử dụng hệ số cụm theo bậc , phát hiện các người dùnggiống nhau nhưng hồ sơ thì khác nhau , các hệ số người sử dụng…

⮚ Để thể hiện được mạng lưới xã hội , SocNetV bao gồm các thuật toán bốtrí và các mô hình khác nhau

Cửa sổ chính SocNetV v2.2 với một mạng lưới lớn

⮚ Chương trình này là phần mềm tự do , được cấp phép theo giấy phép Côngcộng GPL3 Bạn có thể sao chép nó nhiều lần , hoặc thậm chí sửa đổi nómiễn là bạn giữ giấy phép

● The Panels (Bảng điều khiển)

● The Canvas (Màn hình làm việc chính)

● Thanh trạng thái với các thông báo hữu ích trong thời gian chạy

Cửa sổ làm việc chính SocNetV

● Layout : tùy chọn để đặt các phương thức bố trí , tức là đặt lại các nút theo

vị trí trung tâm của chúng

● Options : cho phép bạn hiển thị/ẩn cạnh , mũi tên cạnh , bật/tắt khử răngcưa…

● Help

1.4 Thanh công cụ :

Bên dưới menu , thanh công cụ cho phép bạn thực hiện một loạt các hành độngchỉ bằng một cú nhấp chuột Bạn có thể tạo một mạng mới , tải một tập tin mạng, lưu mạng hiện tại và in Ngoài ra bạn có thể chuyển đổi giữa các mối quan hệ ,thêm các mối quan hệ mới và hiển thị thông báo trợ giúp cho các tùy chọn menu Trong thanh công cụ , có các nút (button) để chỉnh sửa các nút(thêm/xóa/tìm/thuộc tính) , các cạnh (thêm/xóa/lọc) và mở cài đặt ứng dụng

Ví dụ về báo cáo của SocNetV (trong HTML): Hệ số Pearson

Trong nhóm Visualize , có các menu và checkbox để nhúng sơ đồ bố cục vàomạng hiện tại

Với một cú nhấp chuột , SocNetV có thể hình dung mạng bằng một số cáchtrực quan Có 2 loại bố cục :

● Bằng các chỉ số nổi bậc Ở đây bạn có thể chọn một số liệu nổi bậc( tức là Betweeness ) và một loại bố cục ( ví dụ như hình tròn )

● Theo các mô hình năng động , chẳng hạn như mô hình Eades

2.1.2 Bảng thống kê :

Hiển thị các số liệu thông kê như :

● Kiểu mạng : có hướng/vô hướng

Đây là khu vực chính để tương tác Bạn có thể :

● Nhấp đúp vào không gian trống để thêm một nút

● Nhấp chuột vào nút/cạnh để chọn nó Nhấp phải chuột để mở tùy chọn

● Nhấp đúp chuột vào nút thứ nhất rồi nhấp đúp chuột vào nút thứ hai để tạo

SocNetV cho phép bạn tạo mạng bằng các cách sau :

● Tạo thủ công : Nhấp chuột vào khoảng trống màn hình làm việc để tạo 1nút , Nhấp chuột phải vào nút để thêm các cạnh Bạn cũng có thể tạo nút

và cạnh thông qua thanh công cụ

● Tạo mạng bằng file : Nếu bạn có dữ liệu mạng được lưu ở định dạng hỗtrợ , tức là GraphML , bạn có thể dễ dàng tải tập tin đó lên SocNetV

● Tạo mạng ngẫu nhiên : SocNetV có thể tạo cho bạn một mạng ngẫu nhiêndựa trên mô hình được lựu chọn

Tất cả các nút theo mặc định được gắn nhãn bởi số nút của chúng Nếu bạnmuốn hiển thị nhãn , chọn Options -> Node -> Display Labels

1.9 Chỉnh sửa các cạnh :

Các cạnh được tạo sẽ có trọng số mặc định là 1 và màu đen

Nhấp chuột phải vào một cạnh để hiển thị tùy chọn để xóa nó , thay đổi trọng số

và màu sắc …

1.10 Lưu mạng :

Để lưu mạng đang hoạt động , chỉ cần nhấn Ctrl + S hoặc nhấp vào File-> Save

Nó sẽ được lưu trong định dạng GraphML

1.11 Xem hoặc vẽ ma trận kề :

1.12 In :

Để in mạng trực tiếp vào máy in của bạn, nhấn Ctrl + P

Hãy nhớ rằng, SocNetV tuân theo nguyên tắc "những gì bạn thấy là những gì bạnin"

Chúng tôi in những gì có thể xem được trên màn hình làm việc, tức là nếu bạnphóng to vào một cụm mạng, ứng dụng sẽ chỉ in được phần mạng cụ thể đó Vìvậy, bạn có thể cần phải thu nhỏ đủ để có thể xem được toàn bộ mạng và có thể

Hoặc chọn Clustering Coefficient bên trái màn hình SocNetV sẽ in ra báocáo hệ số cụm của tất cả các nút bằng văn bản html

3.1.2 Đường kính :

Chọn Diameter bên trái màn hình , SocNetV sẽ hiện thông báo giá trị đườngkính

3.1.3 Các hệ số Centrality :

Degree Centrality :

● Được dùng để xác định nút nào có thể lan truyền thông tin nhanh , cókhả năng gây ảnh hưởng trực tiếp đến các nút xung quanh

● Một thực thể có giá trị Degree Centrality cao :

o Là người hoạt động tích cực hoặc nổi tiếng nhất

o Là một đầu nối quan trọng

o Có một vị trí thuận lợi

o Có tầm ảnh hưởng quan trọng trong mạng

● Chọn Degree Centrality bên trái màn hình , SocNetV sẽ hiển thị báocáo ở dạng html

Cloness Centrality :

● Nút có giá trị Cloness Centrality cao nhất là nút có thể truyền đạt , tiếpnhận thông tin từ các nút khác trong mạng một cách nhanh nhất , ít tốn

Betweenness Centrality :

● Nút có độ đo Betweenness Centrality càng cao thì :

● Chọn Betweenness Centrality bên trái màn hình , SocNetV sẽ hiển thịbáo cáo ở dạng html

4 Dataset :

Ví dụ Dataset :

Một công ty sản xuất thiết bị công nghệ cao có hơn 100 nhân viên và 21 nhàquản lý

Mạng bao gồm 21 nhà quản lý (21 node) và có 3 mối quan hệ :

● Tư vấn , khuyên bảo : mỗi người quản lý tư vấn , khuyên bảo quản lýkhác trong công việc

● Bạn bè : Mối quan hệ bạn bè giữa 21 nhà quản lý

● Báo cáo (report) : các nhà quản lý báo cáo lên cấp trên những lỗi lầmcủa nhà quản lý khác

Với mối quan hệ khuyên bảo ta có mạng như sau :

Mối quan hệ bạn bè :

Quan hệ báo cáo :