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SOCIAL NETWORK ANALYSIS - Coggle Diagram
SOCIAL NETWORK ANALYSIS
Tipologia di rete
Network
Size
numero di Link
Order
Numero di nodi
Grafo
Grafi Orienti (link adiacenti)
Grafo non orientato (link consecutivi)
Grafo Semplice
Grafo Pesato
Rappresentazione delle reti
Lista di adiacenza
Matrice di adiacenza
Grafo
Edge list
Rete di affiliazione (Bipartite)
Attori
Gruppi
Da Rete di affiliazione a rete semplice
Proiezioni sulla Nodi
Proiezione sugli Attori
Proiezione Ponderata
Grado e Densità
Reti Orientate e NON Orientate
Grado medio
Densità
Modelli di rete
Livelli di analisi
Microscopico
Misure sul singolo nodo
Macroscopico
Globali di rete
Mesoscopico
Misure su sottografi (come community)
Random Network - Erdos Renyi
N fissi p probabilità di esistenza di un link
Modello Stocastico
Modello adatto a studiare l'andamento dei fenomeni che seguono leggi casuali
Per ogni realizzazione di ottiene un modello di link diverso
Infinite realizzazioni, modello Bernulliano, Distribuzione Binomiale NUMERO DI LINK
Come si costruisce
Numero di nodi pari a quelli della rete da studiare
Numero di link pari al valor medio del numero di link del modello ER
Uguaglianza con densità, ricavo delta che sarà il mio P
LIMITE, GRADO NODI ATTORNO A QUELLO MEDIO
Degree Distribution
Approssimazione rete Poisson
Comoda perchè ha un solo parametro (valore grado medio)
Valore di dispersione
Moda, Media e Mediana
Distribuzione del grado è una Binomiale
Scale Free Networks
Distribuzione di Pareto (Legge 80/20)
Differenza Poisson - Pareto
Poisson (ER) grado nodi intorno al grado medio
Pareto, tanti nodi con grado molto basso
Poisson tanti nodi attorno al grado medio
Pareto prevede gli hub mentre la Poisson no
Universalità e Scale Invariance
Universalità: NON solo le social network sono Power Law
Power Law
Caratteristiche
Power Low
Aumento di nodi nella rete
Nodi grado molto diverso tra loro
Densità reti sociali Sparse
Tende a densificare
Ogni nodo effettua un numero molto minore di nodi rispetto a quello che potrebbe effettuare