تحقیق در مورد شبکه های اجتماعی و استخراج اطلاعات مرتبط برای کسب و کار تحلیل داده ها چند سالی است که جای خود را در بین شرکت های بزرگ و کوچک باز کرده است. البته کاربرد تحلیل شبکه های اجتماعی به استخراج اطلاعات مربوط به کسب و کار محدود نمی شود، بلکه امروزه طیف وسیعی را شامل می شود. در زیر به مفاهیم داده کاوی و نحوه استفاده از تحلیل شبکه های اجتماعی خواهیم پرداخت.

داده کاوی چیست؟

فرآیند استخراج داده ها برای کشف روابط پنهان بین آنها و پیش بینی روندهای آینده سابقه طولانی دارد. با این حال، اصطلاح “داده کاوی” تا سال 1990 مورد استفاده قرار نگرفت. مفاهیم داده کاوی و تکنیک های به کار رفته در آن از سه حوزه علمی آمار و احتمال، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین پدید آمده است.

در دهه گذشته، پیشرفت در قدرت و سرعت پردازش اطلاعات به ما این امکان را داده است که بر محدودیت های روش های سنتی غلبه کنیم. روش‌های سنتی و زمان‌بر جایگزین روش‌های تحلیل سریع، آسان و خودکار شده‌اند. این اتوماسیون پردازش داده در داده کاوی است که آن را به اولین انتخاب در تحلیل شبکه های اجتماعی تبدیل کرده است.

بنابراین، داده کاوی به فرآیندی اطلاق می شود که یک کسب و کار از آن برای تبدیل داده های خام به اطلاعات مفید و کاربردی استفاده می کند.

مفاهیم اساسی در داده کاوی

برای آشنایی بیشتر با داده کاوی و تحقیقات شبکه های اجتماعی، داشتن درک کلی از مفاهیم داده کاوی ضروری به نظر می رسد. دستیابی به بهترین نتایج در داده کاوی نیز مستلزم استفاده از طیف وسیعی از ابزارها و تکنیک ها است. در زیر به اختصار به چند تکنیک و مفاهیم داده کاوی اشاره می کنیم:

امروزه تحقیقات شبکه های اجتماعی با استفاده از ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی انجام می شود. هوش مصنوعی شاخه ای از علم است که سعی می کند سیستم هایی بسازد که وظایف تحلیلی مشابه مغز انسان را انجام دهد. برنامه ریزی، یادگیری، استدلال و حل مسئله از جمله توانایی هایی است که ماشین های ایجاد شده با کمک هوش مصنوعی می توانند انجام دهند.

  • فراگیری ماشین

تکنیکی در برنامه نویسی کامپیوتری که با استفاده از آمار و احتمال به رایانه ها توانایی یادگیری بدون برنامه نویسی صریح را می دهد. تحلیل شبکه های اجتماعی امروزه بدون یادگیری ماشین غیرقابل تصور است. البته، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی را نمی توان تنها یکی از مفاهیم داده کاوی دانست. در واقع داده کاوی یکی از شاخه های هوش مصنوعی است که از یادگیری ماشینی استفاده می کند

  • داده ها را پاک یا آماده کنید

مرحله ای که در آن داده ها برای تجزیه و تحلیل بیشتر آماده می شوند. در این مرحله کارهای مختلفی از جمله شناسایی و حذف داده های اشتباه و …

تکنیک خوشه بندی یکی از اساسی ترین مفاهیم در داده کاوی است. فرآیند تقسیم مجموعه داده ها به مجموعه ها و زیر مجموعه های معنادار را خوشه بندی می گویند. این به کاربران کمک می کند تا ساختارهای پنهان در مجموعه داده ها را کشف کنند. در واقع، هدف اصلی در تحلیل شبکه های اجتماعی، کشف ساختارهای پنهان در زیر حجم زیادی از داده ها است.

تکنیک خوشه بندی کاربردهای زیادی دارد. به عنوان مثال، این تکنیک داده کاوی در پردازش تصویر، تشخیص الگو، تحقیقات بازار و بسیاری مکان های دیگر استفاده می شود.

این تکنیک داده های موجود در مجموعه داده را به کلاس های خاصی تقسیم می کند. این تکنیک بیشتر در یادگیری تحت نظارت استفاده می شود.

تجزیه و تحلیل الگوهای رفتار مصرف کننده؛ کاربرد تحلیل شبکه های اجتماعی

امروزه بیشتر تعاملات افراد در اینترنت صورت می گیرد. اولین اولویت بسیاری از افراد هنگام خرید کالاهای مختلف استفاده از سایت های خرده فروشی است. بنابراین هر کسب و کاری باید برای فضای مجازی و شبکه های اجتماعی استراتژی های خاصی داشته باشد. کاربران در شبکه های اجتماعی تعاملات مختلفی دارند. آنها شبکه ای از دوستی های مجازی دارند. آنها در این فضا در مورد موضوعات مختلف اظهار نظر می کنند و دیگران نیز در مورد بحث های مطرح شده نظر می دهند. هدف از شناسایی الگوهای رفتاری کاربران با استفاده از داده کاوی، شناسایی گروه های مختلف درگیر در موضوعات مختلف است. با استفاده از این مدل ها می توان رفتار کاربر را در آینده پیش بینی کرد.

اهمیت داده کاوی در تحقیقات شبکه های اجتماعی

تعداد کاربران شبکه های اجتماعی بیش از سه میلیارد نفر تخمین زده می شود. طبق آمار، بیش از نیمی از جمعیت جهان روزانه از یک یا چند شبکه اجتماعی استفاده می کنند. همین الان که این متن را می خوانید میلیون ها تعامل در شبکه های اجتماعی در حال انجام است. هزاران نفر توییت می کنند، در اینستاگرام و فیس بوک پست می گذارند، لایک می کنند و نظر می دهند.

به همین دلیل است که داده های شبکه های اجتماعی یکی از مصادیق کلان داده ها محسوب می شود و مطالعه شبکه های اجتماعی اهمیت زیادی پیدا کرده است.

تحلیل شبکه های اجتماعی چیست؟

هنگام استفاده از داده کاوی در تحقیقات شبکه های اجتماعی، اطلاعات جمع آوری شده از شبکه های اجتماعی برای یافتن الگوها و روندها تجزیه و تحلیل می شود. شبکه های اجتماعی از الگوریتم هایی برای بازدید از صفحه، کلیک ها و سایر تعاملات بین کاربران استفاده می کنند.

برخلاف داده کاوی معمولی، تحلیل داده های رسانه های اجتماعی فراتر از پایگاه داده ها و سیستم های داخلی یک کسب و کار است. به طور معمول، این کار به فرآیند جمع آوری، پردازش و تجزیه و تحلیل داده های خام جمع آوری شده از شبکه های اجتماعی مانند فیس بوک، اینستاگرام، توییتر، تیک توک، لینکدین، یوتیوب و غیره اشاره دارد. هدف این کار، همانطور که قبلاً گفتیم، کشف الگوها و روندهای معنادار از حجم عظیمی از داده ها است.

برنامه های کاربردی داده کاوی شبکه های اجتماعی

چرا کسب‌وکارها، شرکت‌های ثروتمند و حتی دولت‌ها به دنبال تحلیل داده‌های رسانه‌های اجتماعی هستند؟ دلایل زیادی برای این وجود دارد. در زیر به برخی از این دلایل اشاره می کنیم:

1. تحلیل روند

تحلیل روند می تواند شاخص بسیار مهمی برای کسب و کارهایی باشد که از گوش دادن اجتماعی استفاده می کنند. شنود اجتماعی ردیابی موضوعات مرتبط با حوزه فعالیت تجاری در شبکه های اجتماعی یا به اصطلاح شنیدن نظرات مختلف در مورد مسائل روز از حوزه کسب و کار است. با این کار، کسب و کارها می توانند احساسات مصرف کننده را در مورد موضوعات مختلف درک کنند. به عنوان مثال، با تجزیه و تحلیل داده های شبکه های اجتماعی، شرکت ها می توانند موضوعات و کلمات کلیدی را که اخیراً در شبکه های اجتماعی محبوب شده اند را کشف کنند و با به کارگیری تکنیک هایی متوجه شوند که چرا آنها محبوب هستند.

بینش حاصل از تجزیه و تحلیل روند برای تجارت بسیار مفید است.

2. شناسایی حادثه (طراحی نقشه های گرمای اجتماعی)

شناسایی رویداد یکی از مهمترین کاربردهای تحلیل شبکه های اجتماعی است. با استفاده از این روش می توان مشخص کرد که مثلاً هر یک از مناطق مختلف ایران چقدر در شبکه های اجتماعی فعال هستند. حاصل چنین تحلیل هایی معمولاً نقشه های حرارتی است که میزان فعالیت مناطق مختلف جغرافیایی را در شبکه های اجتماعی نشان می دهد.

3. شناسایی اسپم ها در شبکه های اجتماعی

یکی دیگر از کاربردهای تحلیل شبکه های اجتماعی، شناسایی هرزنامه است. این یکی از موارد داده کاوی است که خود شبکه های اجتماعی از آن بسیار استفاده می کنند. هرکسی که این روزها از شبکه های اجتماعی مانند توییتر و اینستاگرام استفاده می کند با مفهوم ربات یا ربات آشنا است. ربات ها همیشه در حال شناسایی حفره ها در الگوریتم های شبکه های اجتماعی هستند تا از این حفره ها برای ارسال محتوای آزار دهنده، تکراری یا توهین آمیز برای کاربران در مقیاس بزرگ سوء استفاده کنند. بسته به قدرت فرآیندهای خودکار در هر یک از شبکه های اجتماعی، شناسایی این ربات های هرزنامه ممکن است کمی طول بکشد. اینجاست که داده کاوی رسانه های اجتماعی به نجات آنها می آید. این پلتفرم ها با استفاده از داده کاوی از شبکه های اجتماعی، دائماً عملکرد خود را در شناسایی ربات های مزاحم بهبود می بخشند.

نتیجه؛ داده کاوی و کشف مجهولات

داده کاوی، چه در شبکه های اجتماعی و چه به طور کلی، هدف مشترک خود کشف و شناسایی الگوهایی است که از چشم انسان دور مانده است. تحقیق در مورد شبکه های اجتماعی و تحلیل رفتار کاربران در این پلتفرم ها به یک ضرورت برای تعیین استراتژی های تجاری تبدیل شده است.


0 دیدگاه

دیدگاهتان را بنویسید

Avatar placeholder

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *