SOSYAL AĞ ANALİZİ - Deneme Sınavı - 12

Şekil 7.45 incelendiğinde kümlenme katsayılarını hesaplamak için Clustering Coefficients seçildiği görülür.

Şekil 7.49 Aynı Ağdaki Toplulukları Aramak-1 incelendiğinde topluluk aramak için Communities seçildiği görülür.

Şekil 7.49 Aynı Ağdaki Toplulukları Aramak-1 incelendiğinde sorudaki boşluk Create Partition ile tamamlanır.

Yönlü ağlarda, düğümlerden gönderilen soyut veya somut bir şeyler söz konusudur ve çizgelerde, bunlar oklarla gösterilir. Yönlü ağlarda bağlantı tek yönlü olabileceği gibi iki yönlü de olabilir. Buna karşılık, yönsüz ağlarda ise, sadece paylaşılan ortak özellikler vardır ve bağlantılar ok işaretinin yer almadığı bir çizgi şeklindedir. Yönsüz ağlarda bağlantılar simetriktir. Yönlü ağlara örnek olarak, Twitter ve telefon açmak; yönsüz ağlara örnek olarak ise, Facebook ve akrabalık, arkadaşlık ilişkileri verilebilir.

En yüksek dereceye sahip olan düğümler, bir anlamda ağdaki akışı kontrol edebilecek güce sahip olan “merkezi düğümler”dir.

NodeXL temel şablonunda yer alan öğelerden, Overall Metrics, Communities ve Vertices sırasıyla Genel Ölçüler Tablosu, Topluluklar Tablosu ve Düğümler Tablosu ile eşleşmektedir. Edges ve Groups öğelerine ait olan Bağlantılar Tablosu ve Gruplar Tablosu açıklamaları yukarıda yer almamaktadır.

Merkezîlik, sosyal ağ analizinin en çok incelenen konuları arasındadır ve derece merkezîliği, yakınlık, arasındalık, özvektör merkezîliği ve daha başkaları gibi çok sayıda merkezîlik ölçüsü geliştirilmiştir. Merkezîlik, ağlarda düğümlerin ve bağlantıların ne kadar önemli oldukları sorusunu yanıtlamaya çalışır. Doğru cevap C'dir.

Vertices (Düğümler Tablosu), düğümlerin ve özelliklerinin bulunduğu çalışma sayfasıdır.

Merkezîlik, sosyal ağ analizinin en çok incelenen konuları arasındadır ve derece merkezîliği, yakınlık, arasındalık, özvektör merkezîliği ve daha başkaları gibi çok sayıda merkezîlik ölçüsü geliştirilmiştir. Merkezîlik, ağlarda düğümlerin ve bağlantıların ne kadar önemli oldukları sorusunu yanıtlamaya çalışır. Merkezîlik, ağdaki bir birim için ölçülebileceği gibi ağın geneli için de ölçülebilir. Ağlarda merkezîlik ile ilgilenirken, yönlü ve yönsüz ağ ayrımı yapmamız gerekir. Merkezîlik genelde yönsüz ağlar içindir. Yönlü ağlar için ise “prestij” ölçülür. Doğru cevap D'dir.

NodeXL programı, Import özelliği ile Instagram uygulamasından veri alma seçeneğini sunmamaktadır.

Yönlü ağlarda bir düğüm (aktör) için üç tür derece söz konusu olur: Gelen derece (in- degree, incoming degree), giden derece (outdegree, outgoing degree) ve bu ikisinin toplamı olarak toplam derece (total degree). Doğru cevap C'dir.

Yönlü ağlarda bir düğüm (aktör) için üç tür derece söz konusu olur: Gelen derece (indegree, incoming degree), giden derece (outdegree, outgoing degree) ve bu ikisinin toplamı olarak toplam derece (total degree). Gelen derece; destek ölçüsü, giden derece ise etki ölçüsü olarak da adlandırılır. Doğru cevap E'dir.

Derece merkezîliği, bir düğümün tek bir bağlantı ile bağlandığı birinci dereceden komşularının sayısı ile ilgilidir. Derece merkezîliği bir düğümün bağlantı sayısı ile ölçülür ve bu ölçü derece merkezîliğini mutlak bir şekilde ölçer.Doğru cevap A'dır.

Mutlak derece merkezîliği karşılaştırmalar için uygun olmadığı için bu ölçü normalize edilerek mutlak derece merkezîliği N-1 değerine bölünerek göreli derece merkezîliğine ulaşılır. Göreli derece merkezîliği 0-1 arasında değişir. Derece merkezîliği 1’e yaklaştıkça o düğümün derece merkezîliği artar. Doğru cevap C'dir.

Derece merkezîliği, bir düğümün tek bir bağlantı ile bağlandığı birinci dereceden komşularının sayısı ile ilgilidir. Derece merkezîliği bir düğümün bağlantı sayısı ile ölçülür ve bu ölçü derece merkezîliğini mutlak bir şekilde ölçer. Mutlak derece merkezîliği karşılaştırmalar için uygun olmadığı için bu ölçü normalize edilerek mutlak derece merkezîliği N-1 değerine bölünerek göreli derece merkezîliğine ulaşılır. Göreli derece merkezîliği 0-1 arasında değişir. Derece merkezîliği 1’e yaklaştıkça o düğümün derece merkezîliği artar. Doğru cevap C'dir.

NodeXL’de “Group by cluster” sekmesini tıklayan bir kullanıcı toplulukları aramak istiyor olabilir.

NodeXL programında alt çizgeleri bulmak isteyen biri "Subgraph images" kullanmalıdır.

Arasındalık merkezîliği bir ağdaki en kısa patikalara dayanır. Her i düğümü için bu düğümden kaç tane en kısa patika geçtiğini sayarak arasındalık hesaplayabiliriz. Arasındalık bir ağdaki akışlar açısından önemlidir. Eğer yüksek derecede arasındalığa sahip bir düğüm ortadan kaldırılırsa en kısa patikaların ortalaması yükseleceği için bu ağdaki akışların etkin olamayacağı anlamına gelir. Doğru cevap B'dir.

Derece merkezîliği bir düğüme birinci dereceden komşu olan düğümlerle ilgilidir. Oysa bir düğümle dolaylı olarak bağlantılı olan düğümler de vardır. Yakınlık merkezîliği uzaklığa odaklanır ve dolaylı bağlantı içinde bulunan düğümleri de hesaba katar. Doğru cevap A'dır.

Mutlak yakınlık hesaplanırken, en kısa patikaların toplamının tersi alınır. Doğru cevap D'dir.