Perkembangan Social network saat ini semakin berkembang pesat. Dalam suatu komunitas social network merupakan wadah yang nyaman untuk saling bertukar informasi antar anggota grup. Hal ini membuat sebuah grup pada media sosial menjadi ladang informasi, baik informasi yang disebutkan secara eksplisit ataupun secara implisit. Pemetaan dan pengukuran alur interaksi dilengkapi dengan analisis pola alur interaksi, yang didefinisikan sebagai social network analysis menunjukkan bahwa social network analysis (SNA) dapat digunakan untuk keperluan pengambilan informasi, termasuk hubungan interaksi dan pertemanan antar user, dimana interaksi antar user dan hubungan pertemanan dapat direpresentasikan sebagai graf.
Komunitas dalam dunia nyata dipresentasikan dalam sebuah graf yang merupakan kumpulan node yang berhubungan satu sama lain. Untuk dapat mengidentifikasi pertukaran informasi dan opini yang membentuk komunitas dari sekian topik yang saling tidak berhubungan merupakan hal yang relatif sulit. Salah satu tujuan dari beberapa penelitian mengenai SNA adalah untuk deteksi komunitas serta untuk mengidentifikasi kelompok pengguna yang berpengaruh dalam social media sehingga dapat dimanfaatkan secara lebih optimal untuk menyebarkan informasi secara lebih efektif.
SNA memiliki beberapa definisi, diantaranya :
- Mendefinisikan bahwa Social Network Analysis adalah proses pemetaan dan pengukuran relasi antara orang ke orang.
- Mendefinisikan sebagai teknik yang fokus mempelajari pola interaksi pada manusia yang tidak terlihat secara eksplisit.
- Mendefinisikan sebagai sekumpulan metode untuk menginvestigasi aspek relasi pada struktur sosial.
Dari pengertian tersebut dapat disimpulkan bahwa SNA lebih menekankan pada interaksi antar entitas didalamnya daripada entitas itu sendiri, dengan kata lain SNA lebih banyak membahas hubungan antar aktor daripada atribut aktor tersebut. Pola interaksi antar entitas akan memberikan informasi baru. Namun bukan berarti entitas tidak ada gunanya sama sekali. Attibut pada entitas yang menjadi node pada graf memiliki informasi yang dapat membantu untuk membuat hipotesa atas fenomena yang terjadi. Sejauh ini dapat dikatakan bahwa interaksi antara entitas yang membentuk relasi hanya akan dapat menyimpulkan informasi sampai pada level graf saja, namun untuk sampai bisa berguna lebih lanjut di dunia nyata, perlu diketahui pula informasi lebih jauh tentang node itu sendiri.
Sejak tahun 1970, teknik SNA telah banyak mendapatkan perhatian dan pengembangan di berbagai bidang. Beberapa aplikasi SNA antara lain adalah sebagai berikut :
- Pengujian pada suatu jaringan peternakan untuk menganalisa bagaimana penyakit menyebar dari salah satu sapi ke sapi yang lain.
- Menemukan kemunculan komunitas hobi di suatu universitas.
- Mengungkap pola transfer pengetahuan yang mengalir pada para peneliti berdasarkan publikasi risetnya.
- Menentukan jurnalis dan analis yang berpengaruh di dunia IT.
- Mengungkap pola penyebaran HIV di suatu penjara.
- Memetakan jaringan orang-orang eksekutif berdasarkan aliran email.
- Menemukan jaringan inovator di suatu regional ekonomi.
Contoh Social Network Analysis (SNA)
- Sosial Network Analysis (SNA)
- Graf dan Matriks
Ada 2 macam cara untuk merepresentasikan informasi yang ada, yaitu dengan menggunakan graf dan matriks. Dari sekian banyak jenis graf yang ada, network analysis menggunakan suatu jenis graf yang berisi nodes atau titik untuk merepresentasikan aktor dan edges atau garis untuk merepresentasikan hubungan atau relasi, yang disebut “socio-grams”. Penggambaran sebuah hubungan dalam graf yang disimbolkan dengan menggunakan edges atau garis terdapat dua cara, yaitu dengan directed graph dan simple atau bonded-tie graph. Simple atau bonded-tie graph merupakan graf sederhana yang menghubungkan sepasang aktor yang memiliki hubungan, hanya saja edges atau garis yang digunakan tanpa menggunakan anak panah. Directed graph adalah graf yang mampu menunjukkan relasi lebih jelas, karena relasi yang disimbolkan dengan edges atau garis digambarkan dengan anak panah. Pada penelitian ini akan digunakan undirected graph untuk menggambarkan relasi antar individu.
Jenis matriks yang biasa digunakan dalam analisa jaringan sosial adalah matriks adjacency. Nilai yang ada di tiap cell menunjukkan informasi atas hubungan atau relasi antar aktor atau individu. Matriks adjacency sangat berguna untuk melihat kedekatan antar aktor atau individu berdasarkan nilai yang ada di tiap cell. Pada penelitian ini skala pengukuran akan menggunakan binary yang hanya memiliki nilai 0 dan 1. Nilai 0 akan merepresentasikan tidak adanya hubungan, sedangkan nilai 1 merepresentasikan adanya hubungan antar aktor atau individu tertentu.
Wah keren artikelnya ini,
BalasHapusmas ada software opensource untuk melakukan kegiatan SNA ini ga? sehingga munculin peta SNA, makasih mas
Mohon info apps opensource untuk SNA yang bagus apa ya??
BalasHapus