Lompat ke isi

Analisis jaringan sosial

Dari Wikipedia bahasa Indonesia, ensiklopedia bebas
Diagram jaringan sosial yang menampilkan hubungan persahabatan di antara sekelompok pengguna Facebook.

Analisis jaringan sosial adalah proses penyelidikan struktur sosial melalui penggunaan jaringan dan teori grafik.[1] Ini mengkarakterisasikan struktur jaringan dalam bentuk simpul (aktor individual, orang, atau benda dalam jaringan) dan ikatan, sisi, atau tautan (hubungan atau interaksi) yang menghubungkannya. Contoh struktur sosial yang umumnya divisualisasikan melalui analisis jaringan sosial meliputi jaringan media sosial,[2][3] penyebaran meme,[4] sirkulasi informasi,[5] jaringan persahabatan dan kenalan, jaringan bisnis, jaringan pengetahuan,[6][7] hubungan kerja yang sulit,[8] grafik kolaborasi, kekerabatan, penularan penyakit, dan hubungan seksual.[9][10] Jaringan ini sering divisualisasikan melalui sosiogram di mana simpul direpresentasikan sebagai titik dan ikatan direpresentasikan sebagai garis. Visualisasi ini menyediakan sarana untuk menilai jaringan secara kualitatif dengan memvariasikan representasi visual simpul dan tepinya untuk mencerminkan atribut yang diinginkan.[11]

Analisis jaringan sosial telah muncul sebagai teknik kunci dalam sosiologi modern. Analisis ini juga memperoleh popularitas signifikan dalam bidang-bidang berikut: antropologi, biologi,[12] demografi, kajian komunikasi,[3][13] ekonomi, geografi, sejarah, ilmu informasi, kajian organisasi,[6][8] fisika,[14] ilmu politik,[15] kesehatan masyarakat,[16][7] psikologi sosial, kajian pembangunan, sosiolinguistik, dan ilmu komputer,[17] pendidikan dan penelitian pendidikan jarak jauh,[18] dan sekarang tersedia secara umum sebagai alat konsumen (lihat perangkat lunak analisis jaringan sosial).[19][20][21]

Sejarah

[sunting | sunting sumber]

Analisis jaringan sosial berakar pada karya sosiolog terdahulu seperti Georg Simmel dan Émile Durkheim, yang menulis tentang pentingnya mempelajari pola hubungan yang menghubungkan pelaku sosial. Ilmuwan sosial telah menggunakan konsep "jaringan sosial" sejak awal abad ke-20 untuk menunjukkan serangkaian hubungan yang kompleks antara anggota sistem sosial di semua skala, dari antarpribadi hingga internasional.[22]

Pada tahun 1930-an, Jacob Moreno dan Helen Jennings memperkenalkan metode analisis dasar.[22] Pada tahun 1954, John Arundel Barnes mulai menggunakan istilah tersebut secara sistematis untuk menunjukkan pola ikatan, yang mencakup konsep yang secara tradisional digunakan oleh publik dan yang digunakan oleh ilmuwan sosial: kelompok terbatas (misalnya, suku, keluarga) dan kategori sosial (misalnya, gender, etnis).

Dimulai pada tahun 1970-an, akademisi seperti Ronald Burt, Kathleen Carley, Mark Granovetter, David Krackhardt, Edward Laumann, Anatol Rapoport, Barry Wellman, Douglas R. White, dan Harrison White memperluas penggunaan analisis jaringan sosial yang sistematis.[23]

Dimulai pada akhir tahun 1990-an, analisis jaringan sosial mengalami kebangkitan lebih lanjut dengan karya para sosiolog, ilmuwan politik, ekonom, ilmuwan komputer, dan fisikawan seperti Duncan J. Watts, Albert-László Barabási, Peter Bearman, Nicholas A. Christakis, James H. Fowler, Mark Newman, Matthew Jackson, Jon Kleinberg, dan lainnya, yang mengembangkan dan menerapkan model serta metode baru, yang sebagian didorong oleh munculnya data baru yang tersedia tentang jaringan sosial daring serta "jejak digital" mengenai jaringan tatap muka.

Analisis jaringan sosial komputasional telah digunakan secara luas dalam penelitian perolehan bahasa kedua melalui studi di luar negeri.[24][25] Bahkan dalam studi literatur, analisis jaringan telah diterapkan oleh Anheier, Gerhards dan Romo,[26] Wouter De Nooy,[27] dan Burgert Senekal.[28]

Metrik

[sunting | sunting sumber]
Warna (dari merah=minus hingga biru=maks) menunjukkan sentralitas perantara setiap simpul.

Size: The number of network members in a given network.

Ukuran: Jumlah anggota jaringan dalam jaringan tertentu.

Koneksi

[sunting | sunting sumber]

Homofili: Sejauh mana aktor membentuk ikatan dengan orang lain yang serupa atau berbeda. Kesamaan dapat didefinisikan berdasarkan jenis kelamin, ras, usia, pekerjaan, prestasi pendidikan, status, nilai, atau karakteristik menonjol lainnya.[29] Homofili juga disebut sebagai asortativitas.

Multipleksitas: Jumlah bentuk konten yang terkandung dalam suatu ikatan.[30] Misalnya, dua orang yang berteman dan juga bekerja bersama akan memiliki multipleksitas 2.[31] Multipleksitas telah dikaitkan dengan kekuatan hubungan dan juga dapat mencakup tumpang tindih ikatan jaringan positif dan negatif.[8]

Timbal balik: Sejauh mana dua aktor saling membalas persahabatan atau interaksi lainnya.[32]

Penutupan Jaringan: Ukuran kelengkapan triad relasional. Asumsi individu tentang penutupan jaringan (yaitu bahwa teman-teman mereka juga teman) disebut transitivitas. Transitivitas adalah hasil dari sifat individu atau situasional dari Kebutuhan akan Penutupan Kognitif.[33]

Kedekatan: Kecenderungan aktor untuk memiliki lebih banyak ikatan dengan orang lain yang dekat secara geografis.

Distribusi

[sunting | sunting sumber]

Bridge: Individu yang ikatannya yang lemah mengisi lubang struktural, menyediakan satu-satunya penghubung antara dua individu atau kelompok. Ini juga mencakup rute terpendek ketika rute yang lebih panjang tidak memungkinkan karena risiko tinggi distorsi pesan atau kegagalan pengiriman.[34]

Sentralitas: Sentralitas merujuk pada sekelompok metrik yang bertujuan untuk mengukur "pentingnya" atau "pengaruh" (dalam berbagai pengertian) suatu simpul (atau kelompok) tertentu dalam suatu jaringan.[35][36][37][38] Contoh metode umum pengukuran "sentralitas" meliputi sentralitas perantara,[39] sentralitas kedekatan, sentralitas vektor eigen, sentralitas alfa, dan sentralitas derajat.[40]

Kepadatan: Proporsi ikatan langsung dalam suatu jaringan relatif terhadap jumlah total yang mungkin.[41][42]

Jarak: Jumlah minimum ikatan yang diperlukan untuk menghubungkan dua aktor tertentu, seperti yang dipopulerkan oleh eksperimen dunia kecil Stanley Milgram dan gagasan enam derajat pemisahan.

Lubang struktural: Tidak adanya ikatan antara dua bagian jaringan. Menemukan dan memanfaatkan lubang struktural dapat memberi pengusaha keunggulan kompetitif. Konsep ini dikembangkan oleh sosiolog Ronald Burt, dan terkadang disebut sebagai konsepsi alternatif modal sosial.

Kekuatan Ikatan: Ditentukan oleh kombinasi linear waktu, intensitas emosional, keintiman, dan timbal balik (yaitu saling menguntungkan).[34] Ikatan yang kuat dikaitkan dengan homofili, kedekatan dan transitivitas, sementara ikatan yang lemah dikaitkan dengan bridge.

Segmentasi

[sunting | sunting sumber]

Kelompok disebut 'lingkaran sosial' jika setiap individu terikat langsung dengan individu lainnya, 'kelompok sosial' jika kontak langsungnya kurang ketat, tidak tepat, atau sebagai blok yang kohesif secara struktural jika ketepatan diinginkan.[43]

Koefisien pengelompokkan: Ukuran kemungkinan dua asosiasi dari sebuah node merupakan asosiasi. Koefisien pengelompokan yang lebih tinggi menunjukkan 'keberagaman' yang lebih besar.[44]

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.[45][46]

Referensi

[sunting | sunting sumber]
  1. ^ Otte, Evelien; Rousseau, Ronald (Desember 2002). "Social network analysis: a powerful strategy, also for the information sciences". Journal of Information Science. 28 (6): 441–453. doi:10.1177/016555150202800601. 
  2. ^ Grandjean, Martin (31 Desember 2016). "A social network analysis of Twitter: Mapping the digital humanities community". Cogent Arts & Humanities. 3 (1). doi:10.1080/23311983.2016.1171458 alt=Dapat diakses gratis. 
  3. ^ a b Hagen, Loni; Keller, Thomas; Neely, Stephen; DePaula, Nic; Robert-Cooperman, Claudia (October 2018). "Crisis Communications in the Age of Social Media: A Network Analysis of Zika-Related Tweets". Social Science Computer Review. 36 (5): 523–541. doi:10.1177/0894439317721985. OCLC 7323548177. 
  4. ^ Nasrinpour, Hamid Reza; Friesen, Marcia R.; McLeod, Robert D. (2016-11-22). "An Agent-Based Model of Message Propagation in the Facebook Electronic Social Network". arΧiv:1611.07454 [cs.SI]. 
  5. ^ Grandjean, Martin (2022). "The Paris/Geneva Divide. A Network Analysis of the Archives of the International Committee on Intellectual Cooperation of the League of Nations" (PDF). Culture as Soft Power: Bridging Cultural Relations, Intellectual Cooperation, and Cultural Diplomacy (dalam bahasa Inggris): 65–98. doi:10.1515/9783110744552-004. 
  6. ^ a b Brennecke, Julia; Rank, Olaf (May 2017). "The firm's knowledge network and the transfer of advice among corporate inventors—A multilevel network study". Research Policy. 46 (4): 768–783. doi:10.1016/j.respol.2017.02.002. 
  7. ^ a b Harris, Jenine K.; Luke, Douglas A.; Zuckerman, Rachael B.; Shelton, Sarah C. (June 2009). "Forty Years of Secondhand Smoke Research". American Journal of Preventive Medicine. 36 (6): 538–548. doi:10.1016/j.amepre.2009.01.039. OCLC 6980180781. PMID 19372026. 
  8. ^ a b c Brennecke, Julia (Juni 2020). "Dissonant Ties in Intraorganizational Networks: Why Individuals Seek Problem-Solving Assistance from Difficult Colleagues". Academy of Management Journal. 63 (3): 743–778. doi:10.5465/amj.2017.0399. OCLC 8163488129. 
  9. ^ Pinheiro, Carlos A.R. (2011). Social Network Analysis in Telecommunications. John Wiley & Sons. hlm. 4. ISBN 978-1-118-01094-5. 
  10. ^ D'Andrea, Alessia; et al. (2009). "An Overview of Methods for Virtual Social Network Analysis". Dalam Abraham, Ajith. Computational Social Network Analysis: Trends, Tools and Research Advances. Springer. hlm. 8. ISBN 978-1-84882-228-3. 
  11. ^ Grunspan, Daniel (23 Januari 2014). "Understanding Classrooms through Social Network Analysis: A Primer for Social Network Analysis in Education Research". CBE: Life Sciences Education. 13 (2): 167–178. doi:10.1187/cbe.13-08-0162. PMC 4041496 alt=Dapat diakses gratis. PMID 26086650. 
  12. ^ Tringali, Angela; Sherer, David L.; Cosgrove, Jillian; Bowman, Reed (10 Februari 2020). "Life history stage explains behavior in a social network before and during the early breeding season in a cooperatively breeding bird". PeerJ. 8: e8302. doi:10.7717/peerj.8302 alt=Dapat diakses gratis. PMC 7020825 alt=Dapat diakses gratis. PMID 32095315. 
  13. ^ Social network differences of chronotypes identified from mobile phone data. 2018. OCLC 1062367169. [halaman dibutuhkan]
  14. ^ Gao, Min; Li, Zheng; Li, Ruichen; Cui, Chenhao; Chen, Xinyuan; Ye, Bodian; Li, Yupeng; Gu, Weiwei; Gong, Qingyuan; Wang, Xin; Chen, Yang (Oktober 2023). "EasyGraph: A multifunctional, cross-platform, and effective library for interdisciplinary network analysis" (PDF). Patterns. 4 (10): 100839. doi:10.1016/j.patter.2023.100839. PMC 10591136 alt=Dapat diakses gratis Periksa nilai |pmc= (bantuan). PMID 37876903 Periksa nilai |pmid= (bantuan). 
  15. ^ Kim, Rakhyun E (26 November 2020). "Is Global Governance Fragmented, Polycentric, or Complex? The State of the Art of the Network Approach". International Studies Review. 22 (4): 903–931. doi:10.1093/isr/viz052 alt=Dapat diakses gratis. 
  16. ^ Harris, Jenine K.; Clements, Bruce (July 2007). "Using Social Network Analysis to Understand Missouri's System of Public Health Emergency Planners". Public Health Reports. 122 (4): 488–498. doi:10.1177/003335490712200410. OCLC 8062393936. PMC 1888499 alt=Dapat diakses gratis. PMID 17639652. 
  17. ^ Ghanbarnejad, Fakhteh; Saha Roy, Rishiraj; Karimi, Fariba; Delvenne, Jean-Charles; Mitra, Bivas (2019). Dynamics On and Of Complex Networks III Machine Learning and Statistical Physics Approaches. Cham: Springer International Publishing : Imprint: Springer. ISBN 9783030146832. OCLC 1115074203. [halaman dibutuhkan]
  18. ^ Bozkurt, Aras; Akgun-Ozbek, Ela; Yilmazel, Sibel; Erdogdu, Erdem; Ucar, Hasan; Guler, Emel; Sezgin, Sezan; Karadeniz, Abdulkadir; Sen-Ersoy, Nazife; Goksel-Canbek, Nil; Dincer, Gokhan Deniz; Ari, Suleyman; Aydin, Cengiz Hakan (2015-01-20). "Trends in distance education research: A content analysis of journals 2009–2013". The International Review of Research in Open and Distributed Learning (dalam bahasa Inggris). 16 (1). doi:10.19173/irrodl.v16i1.1953 alt=Dapat diakses gratis. ISSN 1492-3831. 
  19. ^ "Facebook friends mapped by Wolfram Alpha app". BBC News. 24 September 2012. Diakses tanggal 25 Juli 2016. 
  20. ^ Frederic Lardinois (30 Agustus 2012). "Wolfram Alpha Launches Personal Analytics Reports For Facebook". Tech Crunch. Diakses tanggal 25 Juli 2016. 
  21. ^ Ivaldi M.; Ferreri L.; Daolio F.; Giacobini M.; Tomassini M.; Rainoldi A. "We-Sport: from academy spin-off to data-base for complex network analysis; an innovative approach to a new technology". J Sports Med Phys Fitness. 51 (suppl. 1 to issue 3). hdl:2318/90491. The social network analysis was used to analyze properties of the network We-Sport.com allowing a deep interpretation and analysis of the level of aggregation phenomena in the specific context of sport and physical exercise. 
  22. ^ a b Freeman, Linton C (2004). The development of social network analysis: a study in the sociology of science. Empirical Press; BookSurge. ISBN 978-1-59457-714-7. OCLC 429594334. [halaman dibutuhkan]
  23. ^ Kesalahan pengutipan: Tag <ref> tidak sah; tidak ditemukan teks untuk ref bernama development
  24. ^ Paradowski, Michał B.; Cierpich-Kozieł, Agnieszka; Chen, Chih-Chun; Ochab, Jeremi K. (2022). "How output outweighs input and interlocutors matter for study-abroad SLA: Computational Social Network Analysis of learner interactions". The Modern Language Journal. 106 (4): 694–725. doi:10.1111/modl.12811. 
  25. ^ Paradowski, Michał B.; Whitby, Nicole; Czuba, Michał; Bródka, Piotr (2024). "Peer interaction dynamics and L2 learning trajectories during study abroad: A longitudinal investigation using dynamic computational Social Network Analysis". Language Learning. 74 (S2): 58–115. doi:10.1111/lang.12681. 
  26. ^ Anheier, Helmut K.; Gerhards, Jurgen; Romo, Frank P. (Januari 1995). "Forms of Capital and Social Structure in Cultural Fields: Examining Bourdieu's Social Topography". American Journal of Sociology. 100 (4): 859–903. doi:10.1086/230603. 
  27. ^ de Nooy, Wouter (Oktober 2003). "Fields and networks: correspondence analysis and social network analysis in the framework of field theory". Poetics. 31 (5–6): 305–327. doi:10.1016/s0304-422x(03)00035-4. 
  28. ^ Senekal, Burgert (1 Desember 2012). "Die Afrikaanse literêre sisteem : 'n eksperimentele benadering met behulp van Sosiale-netwerk-analise (SNA) : geesteswetenskappe" [The Afrikaans literary system: an experimental approach using Social Network Analysis (SNA): humanities]. Litnet Akademies (dalam bahasa Afrikaans). 9 (3): 614–638. hdl:10520/EJC129817. 
  29. ^ McPherson, Miller; Smith-Lovin, Lynn; Cook, James M (Agustus 2001). "Birds of a Feather: Homophily in Social Networks". Annual Review of Sociology. 27 (1): 415–444. doi:10.1146/annurev.soc.27.1.415. 
  30. ^ Kesalahan pengutipan: Tag <ref> tidak sah; tidak ditemukan teks untuk ref bernama Podo97
  31. ^ Kilduff, M.; Tsai, W. (2003). Social networks and organisations. Sage Publications. 
  32. ^ Kesalahan pengutipan: Tag <ref> tidak sah; tidak ditemukan teks untuk ref bernama Kadu12
  33. ^ Kesalahan pengutipan: Tag <ref> tidak sah; tidak ditemukan teks untuk ref bernama Flyn10
  34. ^ a b Granovetter, Mark S. (Mei 1973). "The Strength of Weak Ties". American Journal of Sociology. 78 (6): 1360–1380. doi:10.1086/225469. 
  35. ^ Hansen, Derek; et al. (2010). Analyzing Social Media Networks with NodeXL. Morgan Kaufmann. hlm. 32. ISBN 978-0-12-382229-1. 
  36. ^ Liu, Bing (2011). Web Data Mining: Exploring Hyperlinks, Contents, and Usage Data. Springer. hlm. 271. ISBN 978-3-642-19459-7. 
  37. ^ Hanneman, Robert A.; Riddle, Mark (2011). "Concepts and Measures for Basic Network Analysis". The Sage Handbook of Social Network Analysis. SAGE. hlm. 364–367. ISBN 978-1-84787-395-8. 
  38. ^ Tsvetovat, Maksim; Kouznetsov, Alexander (2011). Social Network Analysis for Startups: Finding Connections on the Social Web. O'Reilly. hlm. 45. ISBN 978-1-4493-1762-1. 
  39. ^ Kesalahan pengutipan: Tag <ref> tidak sah; tidak ditemukan teks untuk ref bernama comprehensive
  40. ^ Opsahl, Tore; Agneessens, Filip; Skvoretz, John (Juli 2010). "Node centrality in weighted networks: Generalizing degree and shortest paths". Social Networks. 32 (3): 245–251. doi:10.1016/j.socnet.2010.03.006. 
  41. ^ "Social Network Analysis" (PDF). Field Manual 3-24: Counterinsurgency. Headquarters, Department of the Army. hlm. B–11 – B–12. 
  42. ^ Xu, Guandong; et al. (2010). Web Mining and Social Networking: Techniques and Applications. Springer. hlm. 25. ISBN 978-1-4419-7734-2. 
  43. ^ Kesalahan pengutipan: Tag <ref> tidak sah; tidak ditemukan teks untuk ref bernama uci
  44. ^ Hanneman, Robert A.; Riddle, Mark (2011). "Concepts and Measures for Basic Network Analysis". The Sage Handbook of Social Network Analysis. SAGE. hlm. 346–347. ISBN 978-1-84787-395-8. 
  45. ^ Kesalahan pengutipan: Tag <ref> tidak sah; tidak ditemukan teks untuk ref bernama asanet
  46. ^ Pattillo, Jeffrey; et al. (2011). "Clique relaxation models in social network analysis". Dalam Thai, My T.; Pardalos, Panos M. Handbook of Optimization in Complex Networks: Communication and Social Networks. Springer. hlm. 149. ISBN 978-1-4614-0856-7. 
Diperoleh dari "https://id.wikipedia.org/w/index.php?title=Analisis_jaringan_sosial&oldid=26636733"