SOSYAL AĞ ANALİZİ

Tek bir topluluk tanımı olmamakla birlikte, toplulukların en belirgin özelliği kendi içlerindeki bağlantı sayısının çok, dışarıları ile olan bağlantı sayılarının ise az olmasıdır

Sosyal ağların istatistiksel özellikleri şu şekildedir (McGlohon vd., 2011):
1. Kalın kuyruklu derece dağılımları söz konusudur. Birkaç düğümün bağlantı sayısı çok fazla, çok sayıda düğümün ise komşu sayısı azdır.
2. Ağlarda düğümler kümeler (topluluk-cluster) oluştururlar ve ağların yarıçapları
küçüktür. Ağdaki bir düğümden diğerine birkaç sıçrama ile ulaşabilirsiniz. Genelde ağlarda kuvvet yasaları dağılımları (Power Law) geçerlidir.
3. Ağlarda zaman içinde yarıçap küçülür ve yoğunluk artar. Dev bileşenin dışında
küçük bileşenlerin büyüklükleri sabittir.

1896 yılında bir Fransız psikoloğu olan Gustave Le Bon, kollektif davranış biçimi için bir açıklama getirdi ve kalabalığın, yığınların üyeleri üzerinde hipnotik bir etki yaptıkların gözledi. Kalabalıklar, belirli bir hayat biçimi varsayıyorlar ve bireylerin duygularını karıştırarak akıl dışı hareketlere neden oluyorlardı.

Hiyerarşik kümelenme algoritması bir dizi nesneyi benzerliklerine göre bir soy ağacında (dendogram) düzenler. Benzerlik ise bu nesneler arasındaki bir uzaklık fonksiyonu ile bulunur. Birbirlerine benzer veya yakın olan nesneler aynı kümelerde toplanır. Sürekli olarak aynı işlemlerin tekrarlanması yoluyla her adımda en yakın kümeler yeni kümelerde birleştirilir.

En yakın komşu yöntemi (nearest neighbor method) adını da alan tekli bağlantı yönteminde, iki küme arasındaki uzaklık bir kümedeki gözlem ile diğer kümedeki gözlem arasındaki minimum uzaklıktır. Tekli bağlantı yöntemi kümeler birbirinden açık bir şekilde ayrıldığında iyi bir tercihtir.

Tam Bağlantı Yöntemi (Complete Linkage Method)
Tam bağlantı yönteminde, iki küme arasındaki uzaklık bir kümedeki gözlem ile diğer kümedeki gözlem arasındaki maksimum uzaklıktır.

Hiyerarşik kümelenme algoritmasının bir dizi nesneyi benzerliklerine göre bir soy ağacında yani dendogramda düzenlediğini belirtmiştik. Dendogram, aşağıdan yukarıya doğru okunmalıdır.

Dendogram, aşağıdan yukarıya doğru okunmalıdır.

Hiyerarşik kümelenme algoritmasının bir dizi nesneyi benzerliklerine göre bir soy ağacında yani dendogramda düzenlediğini belirtmiştik.

Topluluklar; kan bağı, din, dil, tarih, bölge, kültür gibi ortak özelliklerle birbirine bağlı sosyal organizasyonlardır. Göz rengi bir topluluğu birbirine bağlayan bir unsur değildir.

Bir toplulukta grup içi bağlantılar gruplar arası bağlantıdan her zaman daha yoğundur.

X’in iç yoğunlugu = X’in içindeki bağlantı sayısı / [N_x(N_x-1)/2]

A,B,D ve E şıklarında yer alan durumlar yapısal uyumun özellikleri arasındadır. Farklı gruplarla bağlantı sayısının yoğunluğu, yapısal uyumun özellikleri arasında yer almaz.

A,B,C ve D şıkkında yer alan ifadeler hiyerarşik kümelenme algoritmasını tanımlamaktadır. E şıkkında yer alan ifadenin hiyerarşik kümelenme ile ilgisi yoktur.

A,B,C, ve D şıklarında yer alan ifadeler yapısal eşdeğerlilik modelini oluşturan unsurlardır.

Kümeler birbirinden açık bir şekilde ayrı ise tekli bağlantı yöntemi (en yakın komşu yöntemi) en doğru yaklaşımdır.

Ağ ilacı (network medicine) yeni bir konudur ve A,B,D ve E şıklarında belirtilen amaçlar doğrultusunda çalışılır.

Topluluk çerisindeki birincil grupları formüle eden bilim adamı Horton Cooley’dir. A,B,C ve D şıklarında yer alan ifadeler birincil grupları tanımlar.

İki düğüm, ağda komşularının çoğunu paylaşmaları durumunda yapısal olarak eşdeğer kabul edilirler.

Bir topluluk, kendi üyeleri arasındaki bağlantıları ağın geri kalanına göre daha fazla olan düğümler olarak tanımlayabilir. Gruplar içi bağlantılar, gruplar arası bağlantılardan daha fazla ise bu gruplar topluluk adını alırlar.