Analisis jaringan sosial: Perbedaan antara revisi
Konten dihapus Konten ditambahkan
Tag: halaman dengan galat kutipan Suntingan perangkat seluler Suntingan peramban seluler |
Tag: halaman dengan galat kutipan Suntingan perangkat seluler Suntingan peramban seluler |
||
Baris 50:
Kohesi: Tingkat di mana para aktor terhubung langsung satu sama lain melalui ikatan yang kohesif. Kohesi struktural mengacu pada jumlah minimum anggota yang jika dikeluarkan dari suatu kelompok akan memutuskan hubungan kelompok tersebut.<ref name="asanet"/><ref>{{cite book|author=Pattillo, Jeffrey|chapter=Clique relaxation models in social network analysis|editor1=Thai, My T.|editor2=Pardalos, Panos M.|name-list-style=amp|title=Handbook of Optimization in Complex Networks: Communication and Social Networks|publisher=Springer|year=2011|isbn=978-1-4614-0856-7|page=149|chapter-url=https://books.google.com/books?id=bdRdcHxQQLQC&pg=PA149|display-authors=etal}}</ref>
== Pemodelan dan visualisasi jaringan ==
[[Berkas:Social network characteristics diagram.jpg|jmpl|upright=1.5|Karakteristik jaringan sosial yang berbeda. A, B, dan C menunjukkan sentralitas dan kepadatan jaringan yang bervariasi; panel D menunjukkan penutupan jaringan, yaitu, ketika dua aktor, yang terikat pada aktor ketiga yang sama, cenderung juga membentuk ikatan langsung di antara mereka. Panel E mewakili dua aktor dengan atribut yang berbeda (misalnya, afiliasi organisasi, kepercayaan, jenis kelamin, pendidikan) yang cenderung membentuk ikatan. Panel F terdiri dari dua jenis ikatan: persahabatan (garis solid) dan ketidaksukaan (garis putus-putus). Dalam hal ini, dua aktor yang berteman sama-sama tidak menyukai pihak ketiga yang sama (atau, dengan cara yang sama, dua aktor yang tidak menyukai pihak ketiga yang sama cenderung berteman).]]
Representasi visual jaringan sosial penting untuk memahami data jaringan dan menyampaikan hasil analisis.<ref>{{cite journal|url=http://www.cmu.edu/joss/content/articles/volume1/Freeman.html|author=Linton C. Freeman|title=Visualizing Social Networks|journal=Journal of Social Structure|volume=1}}</ref> Sejumlah metode visualisasi untuk data yang dihasilkan oleh analisis jaringan sosial telah dipersiapkan.<ref>{{cite journal|last=Hamdaqa|first=Mohammad |author2=Tahvildari, Ladan |author3=LaChapelle, Neil |author4=Campbell, Brian|title=Cultural Scene Detection Using Reverse Louvain Optimization|journal=Science of Computer Programming|date=2014|doi=10.1016/j.scico.2014.01.006|volume=95|pages=44–72|url=https://zenodo.org/record/889712 |doi-access=free}}</ref><ref>{{cite conference|author=Bacher, R.|year=1995|title=Graphical Interaction and Visualization for the Analysis and Interpretation of Contingency Analysis Result|chapter=Graphical interaction and visualization for the analysis and interpretation of contingency analysis results |conference=Proceedings of the 1995 Power Industry Computer Applications|pages=128–134|location=Salt Lake City, USA|publisher=IEEE Power Engineering Society|doi=10.1109/PICA.1995.515175|isbn=0-7803-2663-6 }}</ref><ref>{{cite journal | last1 = Caschera | first1 = M. C. | last2 = Ferri | first2 = F. | last3 = Grifoni | first3 = P. | year = 2008 | title = SIM: A dynamic multidimensional visualization method for social networks | journal = PsychNology Journal | volume = 6 | issue = 3| pages = 291–320 }}</ref><ref>{{Cite web |title=Network Analysis and Modeling (CSCI 5352) |url=https://danlarremore.com/5352/ |access-date=2024-12-02 |website=danlarremore.com}}</ref> Banyak perangkat lunak analitik yang memiliki modul untuk visualisasi jaringan. Data dieksplorasi dengan menampilkan simpul dan ikatan dalam berbagai tata letak dan memberikan warna, ukuran, dan properti canggih lainnya ke simpul. Representasi visual jaringan dapat menjadi metode yang ampuh untuk menyampaikan informasi yang kompleks. Namun, kehati-hatian harus dilakukan dalam menafsirkan properti simpul dan grafik dari tampilan visual saja, karena keduanya dapat salah menggambarkan properti struktural yang lebih baik ditangkap melalui analisis kuantitatif.<ref name="interpreting"/>
[[Grafik bertanda]] dapat digunakan untuk menggambarkan hubungan baik dan buruk antara manusia. Tepi positif antara dua simpul menunjukkan hubungan positif (persahabatan, aliansi, kencan), dan tepi negatif menunjukkan hubungan negatif (kebencian, kemarahan). Grafik jaringan sosial bertanda dapat digunakan untuk memprediksi evolusi grafik di masa mendatang. Dalam jaringan sosial bertanda, ada konsep siklus "seimbang" dan "tidak seimbang". Siklus seimbang didefinisikan sebagai siklus di mana hasil perkalian semua tanda positif. Menurut [[teori keseimbangan]], grafik seimbang menggambarkan sekelompok orang yang tidak mungkin mengubah pendapat mereka tentang orang lain dalam kelompok tersebut. Grafik tidak seimbang menggambarkan sekelompok orang yang sangat mungkin mengubah pendapat mereka tentang orang-orang dalam kelompok mereka. Misalnya, kelompok yang terdiri dari 3 orang (A, B, dan C) di mana A dan B memiliki hubungan positif, B dan C memiliki hubungan positif. Namun, C dan A memiliki hubungan negatif, siklus tidak seimbang. Kelompok ini sangat mungkin berubah menjadi siklus yang seimbang, seperti siklus di mana B hanya memiliki hubungan yang baik dengan A, dan A maupun B memiliki hubungan yang negatif dengan C. Dengan menggunakan konsep siklus yang seimbang dan tidak seimbang, evolusi grafik jaringan sosial yang bertanda dapat diprediksi.<ref>{{cite journal |last1=Cartwright |first1=Dorwin |last2=Harary |first2=Frank |title=Structural balance: a generalization of Heider's theory. |journal=Psychological Review |date=1956 |volume=63 |issue=5 |pages=277–293 |doi=10.1037/h0046049 |pmid=13359597 |s2cid=14779113 }}</ref>
Berbagai pendekatan untuk pemetaan jaringan partisipatif telah terbukti berguna, terutama saat menggunakan analisis jaringan sosial sebagai alat untuk memfasilitasi perubahan. Di sini, peserta/pewawancara menyediakan data jaringan dengan memetakan jaringan (dengan pena dan kertas atau secara digital) selama sesi pengumpulan data. Contoh pendekatan pemetaan jaringan pena dan kertas, yang juga mencakup pengumpulan beberapa atribut aktor (pengaruh yang dirasakan dan tujuan aktor) adalah [[:en:Net-map toolbox|kotak peralatan Net-map]]. Salah satu manfaat dari pendekatan ini adalah memungkinkan peneliti untuk mengumpulkan data kualitatif dan mengajukan pertanyaan klarifikasi saat data jaringan dikumpulkan.<ref name="visualizing"/>
=== Potensi jejaring sosial ===
Potensi Jaringan Sosial (PJS) adalah [[koefisien]] numerik, yang diturunkan melalui [[algoritma]]<ref>{{cite book |doi=10.1145/2024288.2024326 |chapter=Measuring influence on Twitter |title=Proceedings of the 11th International Conference on Knowledge Management and Knowledge Technologies - i-KNOW '11 |year=2011 |last1=Anger |first1=Isabel |last2=Kittl |first2=Christian |page=1 |isbn=9781450307321 |s2cid=30427 }}</ref><ref>{{cite journal |last1=Riquelme |first1=Fabián |last2=González-Cantergiani |first2=Pablo |title=Measuring user influence on Twitter: A survey |journal=Information Processing & Management |date=September 2016 |volume=52 |issue=5 |pages=949–975 |doi=10.1016/j.ipm.2016.04.003 |arxiv=1508.07951 |s2cid=16343144 }}</ref> untuk mewakili ukuran jaringan sosial individu dan kemampuan mereka untuk memengaruhi jaringan tersebut. Koefisien PJS pertama kali didefinisikan dan digunakan oleh Bob Gerstley pada tahun 2002. Istilah yang terkait erat adalah [[:en:Social marketing intelligence#Alpha users|Pengguna Alfa]], yang didefinisikan sebagai orang dengan PJS tinggi.
Koefisien PJS memiliki dua fungsi utama:
# Klasifikasi individu berdasarkan potensi jaringan sosialnya, dan
# Pembobotan responden dalam studi [[riset marketing|riset pemasaran]] kuantitatif.
Dengan menghitung PJS responden dan [[iklan tertarget|menargetkan]] responden PJS Tinggi, [[persuasi|kekuatan]] dan [[relevansi]] riset pemasaran kuantitatif yang digunakan untuk mendorong strategi [[pemasaran viral]] ditingkatkan.
Variabel yang digunakan untuk menghitung PJS seseorang termasuk tetapi tidak terbatas pada: partisipasi dalam aktivitas Jejaring Sosial, keanggotaan kelompok, peran kepemimpinan, pengakuan, publikasi/penyuntingan/kontribusi ke media non-elektronik, publikasi/penyuntingan/kontribusi ke media elektronik (situs web, blog), dan frekuensi distribusi informasi sebelumnya dalam jaringan mereka.<ref>{{cite book|last1=(Hrsg.)|first1=Sara Rosengren|title=The Changing Roles of Advertising|date=2013|publisher=Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH|location=Wiesbaden|isbn=9783658023645|url=https://www.springer.com/us/book/9783658023645|access-date=22 Oktober 2015}}{{page needed|date=November 2021}}</ref>
Buku pertama<ref>Ahonen, T. T., Kasper, T., & Melkko, S. (2005). 3G marketing: communities and strategic partnerships. John Wiley & Sons.</ref> yang membahas penggunaan komersial Pengguna Alpha di antara audiens telekomunikasi seluler adalah 3G Marketing oleh Ahonen, Kasper dan Melkko pada tahun 2004. Buku pertama yang membahas Pengguna Alpha secara lebih umum dalam konteks kecerdasan pemasaran sosial adalah Communities Dominate Brands oleh Ahonen & Moore pada tahun 2005. Pada tahun 2012, Nicola Greco ([[Universitas Kolese London|UCL]]) mempresentasikan di [[TED (konferensi)|TEDx]] Potensi Jejaring Sosial sebagai paralelisme terhadap energi potensial yang dihasilkan pengguna dan harus digunakan oleh perusahaan, dengan menyatakan bahwa "PJS adalah aset baru yang harus dimiliki setiap perusahaan".<ref>{{cite web|url=http://tedxtalks.ted.com/video/TEDxMilano-Nicola-Greco-on-math;search%3Atag%3A"technology"|title=Watch "TEDxMilano – Nicola Greco – on math and social network" Video at TEDxTalks|work=TEDxTalks}}</ref>
== Referensi ==
| |||