SOSYAL AĞ ANALİZİ - Deneme Sınavı - 19

NodeXL’in temel şablonundaki tablolar şunlardır: • Edges (bağlantılar tablosu): Bu tabloya bağlantıların listesi ve özellikleri girilebilir. Tabloda ilk iki sütun olan Vertex 1 (Düğüm 1) ve Vertex 2 (Düğüm 2) sütunlarına sırasıyla, “bağlantının çıktığı düğüm” ve “bağlantının varacağı düğüm”ler girilir. • Vertices (düğümler tablosu): Bu tabloda düğümler ve özellikleri bulunur. Düğümler bağlantılar tablosundan alınabilir. • Groups (gruplar tablosu): Özellikler, kümeler ve bileşenler tarafından tanımlanan düğüm grupları tablosudur. • Group Vertices (düğüm grupları tablosu): Her bir gruba dahil olan düğümler bu tabloda verilir. • Overall Metrics (genel ölçüler tablosu): Ağın ve düğümlerin ölçüleri bu tabloda verilir.

Veri NodeXL şablonuna, “Edges (bağlantılar)” çalışma sayfasına ad çiftleri biçiminde alınır. Ad çiftlerine ait ilişkideki diğer ek özellikler de bu çalışma sayfasına kaydedilir. Aynı tabloda çok sayıda bağlantı listesi saklanabilir. Bu ilişkiler, düğümler kümesi arasındaki farklı ilişkileri veya farklı zamanlarda aynı ilişkileri ifade edebilirler. İlişkinin gücü ile ilgili veriler de bu tabloya eklenir.

Şablonun sağ tarafındaki “belge eylemleri” bölümünde tasarım olarak “Hare-Korel Fast Multiscale” seçilip “Refresh Graph” (çizgeyi yenile) tıklandığında çizge elde edilir.

Elde ettiğimiz ve çizgesini çizdiğimiz verilere, topluluk bulmak amacıyla “Group by cluster” (kümelere göre grupla) uygularsak ve karşımıza çıkan diyalog kutusundan uygulamada kullanacağımız algoritmayı seçersek ve “Refresh Graph” (çizgeyi yenile) uygularsak Şekil 8.19 elde edilir

NodeXL ile merkezilik ölçülerini ve diğer çizge ölçülerini de hesaplayabiliriz. Şekil 8.21’deki gibi “Graph Metrics” (çizge ölçüleri) tıklandığında Şekil 8.22’deki diyalog kutusu karşımıza çıkar. Şekil 8.22’de istediklerimizi işaretleyip “Calculate metrics” (ölçüleri hesapla) tıklanırsa, Şekil 8.23’ün sol tarafındaki sonuçlara ulaşırız.

NodeXL Graph Gallery’de, başkalarının verilerini oluşturup çizdikleri çizgelerin verileri bulunmaktadır. İsterseniz siz de buraya çizgelerinizin verilerini başkalarının kullanımı amacıyla yükleyebilirsiniz.

Şimdi Pajek ile Pajek’in içinde yeni bir ağ oluşturalım. Şekil 7.2’de de görüldüğü gibi, önce Pajek programının ilk satırındaki ilk “Network” (Ağ) sözcüğünü seçeriz. Daha sonra bu sözcüğün altında açılan menüden “Create Random Network” (Rassal ağ oluştur) ve onun sağındaki menüden de “Total Number of Archs”ı (Toplam bağlantı sayısı) tıklanır.

Önce Pajek programının ilk satırındaki ilk “Network” (Ağ) sözcüğünü seçeriz. Daha sonra bu sözcüğün altında açılan menüden “Create Random Network” (Rassal ağ oluştur) ve onun sağındaki menüden de “Total Number of Archs”ı (Toplam bağlantı sayısı) tıklanır. Şekil 7.3’te karşımıza çıkan diyalog kutusunda “Number of Vertices”ı (Düğüm sayısı) 50’ye değiştirelim ve “Number of Arcs” (Bağlantı sayısı) ise şimdilik 0 olsun.

File->Partition->View/Edit yolu ile Şekil 7.10’daki ekranda görülen tabloya ulaşırız. Bu tabloda düğümlerin değerlerini ve etiketlerini istediğimiz gibi değiştirebiliriz.

Network->Create Random Network- >Small World yolu ile elde edilen Şekil 7.19’daki tercihleri yaparak, Şekil 7.20’deki gibi Draw>Network ile Şekil 7.21’deki küçük dünya ağının çizgesine ulaşılır.

Network > Create Random Network >Scale Free

Bu noktada farklı çizim algoritmalarının ne işe yaradığını düşünebilirsiniz. Bu algortimalar, çizimleri farklı şekillerde tasarlayarak çizen algoritmalardır. Ağları farklı algoritmalarla çizerek farklı ağ özelliklerini görmek isteyebiliriz. Şekil 7.24’te verilen ilk ölçekten bağımsız ağ çizimi dairesel bir çizimdir. Bir ağı çizdikten sonra Şekil 7.27’de görüldüğü gibi bu ağı farklı tasarımlarla (Layout) çizebiliriz.

Önce Pajek ile 20 düğümlü ve 42 bağlantılı ölçekten bağımsız bir ağ çizmeyi isteyelim (Şekil 7.30). Daha sonra Şekil 7.31’deki komutlarla Network->Create Partition->Degree->All sırasını izlediğimizde sonuçta Şekil 7.32’deki sonuçları elde ederiz.

Şekil 7.34’teki düğümlerin toplam derece merkezîliklerine bir başka şekilde daha ulaşabiliriz. Şekil 7.35’teki yolu izleyip eğer Şekil 7.36’daki yatay üçüncü bölüm olan “Vectors” bölümündeki “All Degree of N1(20)” iki kez tıklanırsa Şekil 7.37’deki toplam dereceler yine elde edilir.

Network-> Create vector->Centrality->Betweenness->Input dizisi izlenmiş olsaydı o zaman da aynı ağ için düğümlerin girdi bağlantıları için merkezî arasındalık ölçüsü elde edilecekti.

Create Random Network > Bernoulli / Poisson > Directed

NodeXL de Pajek gibi sosyal ağ analizleri için kullanılabilen bir programdır. Temelde bir Excel şablonu olan NodeXL, ağın görselleştirilmesi ve analizi için verileri yapılandırır. Beş çalışma sayfası NodeXL’in temel şablonunu oluşturur: “Edges (bağlantılar tablosu)”, “Vertices (düğümler tablosu)”, “Groups (gruplar tablosu)”, “Group Vertices (düğüm grupları tablosu)” ve “Overall Metrics (genel ölçüler tablosu)”. NodeXL bu temelde verileri oluşturduktan veya aldıktan sonra ağı çizip hesaplamalar yaparak verileri işler ve sonuçları verir.

NodeXL’in temel şablonundaki tablolar şunlardır:
• Edges (bağlantılar tablosu): Bu tabloya bağlantıların listesi ve özellikleri girilebilir.
Tabloda ilk iki sütun olan Vertex 1 (Düğüm 1) ve Vertex 2 (Düğüm 2) sütunlarına sırasıyla, “bağlantının çıktığı düğüm” ve “bağlantının varacağı düğüm”ler girilir.
• Vertices (düğümler tablosu): Bu tabloda düğümler ve özellikleri bulunur. Düğümler bağlantılar tablosundan alınabilir.
• Groups (gruplar tablosu): Özellikler, kümeler ve bileşenler tarafından tanımlanan düğüm grupları tablosudur.
• Group Vertices (düğüm grupları tablosu): Her bir gruba dahil olan düğümler bu tabloda verilir.
• Overall Metrics (genel ölçüler tablosu): Ağın ve düğümlerin ölçüleri bu tabloda verilir.

NodeXL’e bilgisayara girilmiş Excel ve CSV veri dosyaları alınıp çizim ve hesaplamalar yapılabileceği gibi, programın “Import” (veri al) özelliği ile de sosyal ağlardan veri alınabilir. Şekil 8.11’de sol üstte dosya sözcüğünün altında görülen “Import” tıklandığında Şekil 8.12’ye
erişilir. Bu şekilden de anlaşılacağı gibi NodeXL’e UCINET, Pajek gibisosyal ağ analizi yapan programlardan, NodeXL Graph Gallery’den, Flickr’dan, Twitter’dan ve Youtube’dan veri almak mümkündür. Bunun bir örneğini Twitter’dan veri alarak yapabiliriz. Şekil 8.12’de “From Twitter Search Network” (Twitter’ın kullanıcı ağından) seçersek Şekil 8.13’ü elde ederiz. Varsayalım ki Twitter’dan #BigData (büyük veri) etiketiyle veri almak istiyoruz. Şekil
8.14’te görüldüğü gibi ilk boşluğu BigData ile doldurup sağ altta da fazla zaman harcamamak için “Limit to 30 tweets” düzenlemesi yapılır ve OK’e tıklanırsa, Şekil 8.15’teki veriler elde edilir.