การวิเคราะห์เครือข่ายทางสังคม EP.2
Degree Centrality, Closeness Centrality และ Betweenness Centrality Basic 101
ความเดิมตอนที่แล้ว เป็นการพูดถึงความสำคัญและอิทธิพลของ Social Network เป็นการปูทางเพื่อให้เข้าใจ การวิเคราะห์ Social Network (เครือข่ายทางสังคม)
สำหรับบทนี้จะกล่าวรูปแบบการวิเคราะห์เครือข่ายทางสังคม (Social Network Analysis) กันนะครับ
รูปแบบของระบบเครือข่าย (Network) แบ่งออกได้เป็น 2 รูปแบบดังนี้
1. Undirected Network คือ ระบบเครือข่ายที่ไม่มีทิศทางของการเชื่อมความสัมพันธ์ เช่น ข้อมูล A , B และ C Node ทั้ง 3 นี้มีความสัมพันธ์กันทั้งหมด
2. Directed Network คือ ระบบเครือข่ายที่มีทิศทางของการเชื่อมความสัมพันธ์กันเช่น A มีความสัมพันธ์ไปหาทั้ง B และ C แต่ C ไม่ได้มีความสัมพันธ์ไปหา ทั้ง A และ B
จากทิศทางความสัมพันธ์ด้านบนทำให้เราทราบถึงคุณสมบัติเบื้องต้นในการวิเคราะห์เครือข่าย
ก่อนเราจะลงลึกไปมากกว่านี้ มารู้จักคำศัพท์ที่ต้องใช้งานกันก่อนดีกว่า
- Node คือ สมาชิกในระบบเครือข่าย เช่น Node A, Node B
- Edge คือ เส้นที่ใช้เชื่อมโยงความสัมพันธ์ระหว่าง Node
- Degree คือ เส้นของ Edge ที่เชื่อมต่อเข้ามาและเส้นที่ออกจาก Node
- Centrality คือ ค่าความเป็นศูนย์กลางในระบบเครือข่าย
- Shortest Paths คือ ระยะทางสั้นที่สุด จาก Node หนึ่งไปยังอีก Node
จากความสัมพันธ์ของข้อมูลจะได้วิธีการวิเคราะห์ข้อมูลดังนี้
1. Degree Centrality คือ การพิจารณาข้อมูลของ Degree ใน Node ถ้ามีการเชื่อมโยงของ Degree มาก แสดงว่า Node นั้นจะมีอิทธิพลสูงต่อระบบเครือข่าย
2. Betweenness Centrality คือ การพิจารณาข้อมูลของ Node ที่เชื่อมโยงกับ Node ต่างๆ แบบ Shortest Paths ถ้ามีการเชื่อมโยงมาก แสดงว่า Node นั้นมีความสำคัญต่อระบบเครือข่าย
3. Closeness Centrality คือ การพิจารณาข้อมูลของ Node ที่อยู่จุดศูนย์กลางว่ามีความใกล้ชิดกับ Node ต่างๆ ที่อยู่ภายในกลุ่มเดียวกัน ถ้า Node นั้นเข้าเงื่อนไขดังกล่าว แสดงว่า Node นั้นสามารถส่งข้อมูลและสื่อสารกับ Node อื่นๆได้ดี
ในบทต่อไปจะเป็นการหาข้อมูลมาทำอะไรที่สนุกๆ กันโดยเนื้อหาจะเกี่ยวกับการวิเคราะห์เครือข่ายทางสังคม (Social Network Analysis) ที่ควรจะรู้ทั้งหมด เช่น
- เครื่องมือที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล
- แหล่งข้อมูลที่ใช้ในการวิเคราะห์
- เทคนิคในการวิเคราะห์
- ตัวอย่างการวิเคราะห์ข้อมูล
