کاوش شبکه‌ های اجتماعی
آموزش‌های پیشرفته هوش مصنوعیتحلیل بازارهای هوش مصنوعیداده کاوی و بیگ دیتاکسب‌و‌کار

تحلیل شبکه‌های اجتماعی و موفقیت کسب‌وکارها؛ نکات ضروری در کاوش شبکه‌ های اجتماعی

0
زمان مطالعه: ۵ دقیقه

کاوش شبکه‌ های اجتماعی و بیرون کشیدن اطلاعات مناسب کسب‌وکارها با استفاده از داده‌کاوی چند سالی است که جایش را در میان شرکت‌های بزرگ و کوچک باز کرده است. البته کاربرد تحلیل شبکه ‌های اجتماعی محدود به استخراج اطلاعات مناسب برای کسب‌وکارها نمی‌شود و امروز گستره وسیعی را شامل می‌شود. در ادامه مروری بر مفاهیم داده کاوی و نحوه کاربرد تحلیل شبکه های اجتماعی خواهیم داشت.

داده کاوی چیست؟

فرآیند کاوش در میان داده‌ها برای کشف ارتباطات پنهان میان آن‌ها و پیش‌بینی روندهای آتی سابقه طولانی دارد. با این حال تا دهه ۱۹۹۰ از واژه «داده کاوی» استفاده نمی‌شد. مفاهیم داده کاوی و تکنیک‌های مورد استفاده در آن از دل سه رشته علمی بیرون آمده است: آمار و احتمالات، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین.

در یک دهه گذشته، با پیشرفت‌هایی که در قدرت و سرعت پردازش اطلاعات پدید آمده است ما را قادر ساخته است محدودیت‌های روش‌های سنتی را پشت سر بگذاریم. روش‌های سنتی و وقت‌گیر جای خود را به روش‌های تجزیه و تحلیل سریع، آسان و خودکار داده است. همین خودکار کردن فرایند داده ها در داده کاوی است که آن را به انتخاب اول در تحلیل شبکه های اجتماعی بدل کرده است.

بنابراین منظور از داده کاوی فرایندی است که کسب‌وکارها استفاده می‌کنند تا داده‌های خام را به اطلاعات مفید و کاربردی بدل کنند.

کاوش شبکه‌ های اجتماعی

مفاهیم اساسی در داده‌کاوی

برای آشنایی بیشتر با داده کاوی و کاوش شبکه‌ های اجتماعی داشتن درکی هر چند کلی از مفاهیم داده کاوی ضروری به نظر می‌رسد. دست‌یابی به بهترین نتایج در داده‌کاوی نیز مستلزم استفاده از مجموعه‌ای از ابزارها و تکنیک‌هاست. در ادامه به برخی از تکنیک‌ها و مفاهیم داده کاوی اشاره کوتاهی خواهیم داشت:

  • هوش مصنوعی

امروز کاوش شبکه‌ های اجتماعی با استفاده از ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی انجام می‌شود. هوش مصنوعی شاخه‌ای علمی است که سعی می‌کند سیستم‌هایی بسازد که کارهای تحلیلی شبیه به مغز انسان انجام می‌دهند.  برنامه‌ریزی، یادگیری، استدلال و حل مسئله از توانایی‌هایی هستند که ماشین‌های ساخته شده با استفاده از هوش مصنوعی قادر به انجام آن هستند.

  • یادگیری ماشین

تکنیکی در برنامه‌نویسی کامپیوتری که از آمار و احتمالات استفاده می‌کند تا به کامپیوترها بدون برنامه‌نویسی صریح توانایی یادگیری ببخشد. تحلیل شبکه های اجتماعی امروز دیگر بدون یادگیری ماشین قابل تصور نیست. البته یادگیری ماشین و هوش مصنوعی را نمی‌توان صرفاً به عنوان یکی از مفاهیم داده کاوی در نظر گرفت. در واقع داده کاوی یکی از شاخه‌های هوش مصنوعی است که از یادگیری ماشین استفاده می‌کند

محیط‌های توسعه یکپارچه IDE برای یادگیری ماشین و داده‌کاوی

 

  • پاک‌سازی یا آماده‌سازی داده‌ها

مرحله‌ای که در آن داده‌ها برای تحلیل بیشتر آماده می‌شوند. در این مرحله کارهای مختلفی انجام می‌شود مانند شناسایی و حذف داده‌های اشتباه و…

  • خوشه‌بندی

تکنیک خوشه‌بندی یکی از بنیادی‌ترین مفاهیم داده کاوی است.  فرایند بخش‌بندی دیتاست به مجموعه‌ها و زیرمجموعه‌های معنادار را خوشه‌بندی می‌نامند. این کار به کاربران کمک می‌کند تا ساختارهای پنهان در دیتاست‌ها را کشف کنند. در واقع هدف اصلی در تحلیل شبکه های اجتماعی هم همین کشف ساختارهای پنهان زیر حجم زیادی از داده‌هاست.

تکنیک خوشه‌‌بندی کاربردهای فراوانی دارد. برای مثال در پردازش تصویر، شناسایی الگو، تحقیقات بازار و بسیاری جاهایی دیگر از این تکنیک داده کاوی استفاده می‌شود.

  • طبقه‌بندی

این تکنیک داده‌های موجود در دیتاست را به طبقات مشخص‌شده تقسیم می‌کند.از این تکنیک بیشتر در یادگیری نظارت‌شده استفاده می‌شود.

تحلیل الگوهای رفتاری کاربران؛ کاربرد تحلیل شبکه‌ های اجتماعی

امروز دیگر بخش زیادی از تعاملات افراد در بستر اینترنت انجام می‌شود. اولویت اول بسیاری از افراد در خرید کالاهای مختلف استفاده از سایت‌های خرده‌فروشی است. بنابراین هر کسب‌وکاری نیاز دارد تا استراتژی‌هایی مخصوص به فضای مجازی و شبکه‌های اجتماعی داشته باشد. کاربران در شبکه‌های اجتماعی تعاملات مختلفی دارند. آن‌ها شبکه‌ای از دوستی‌های مجازی دارند. درباره موضوعات مختلف در این فضا اظهارنظر می‌کنند و دیگران نیز نظرشان را درباره بحث‌های مطرح شده می‌دهند. منظور از شناسایی الگوهای رفتاری کاربران با استفاده از داده کاوی شناسایی گروه‌های مختلف درگیر در موضوعات مختلف است. با استفاده از این الگوها می‌توان رفتارهای کاربران را در آینده پیش‌بینی کرد.

کاوش شبکه‌ های اجتماعی

اهمیت داده کاوی در کاوش شبکه‌ های اجتماعی

تعداد کاربران شبکه‌های اجتماعی بیش از سه میلیارد نفر تخمین زده می‌شود. بنابر آمارها بیش از نیمی از جمعیت جهان از یک یا چند شبکه اجتماعی به‌صورت روزانه استفاده می‌کنند. همین حالا که این متن را می‌خوانید در شبکه‌های اجتماعی میلیون‌ها تعامل در حال انجام است. هزاران نفر در حال توئیت زدن، پست گذاشتن در اینستاگرام و فیسبوک، لایک کردن و کامنت گذاشتن هستند.

به همین خاطر است که داده‌های موجود در شبکه‌های اجتماعی را یکی از نمونه‌های کلان‌داده به شمار می‌آورند و کاوش شبکه‌ های اجتماعی این قدر اهمیت یافته است.

تحلیل شبکه ‌های اجتماعی چیست؟

در  استفاده از داده کاوی در کاوش شبکه‌ های اجتماعی اطلاعات جمع‌آوری شده از شبکه‌های اجتماعی برای یافتن الگوها و روندها تجزیه‌وتحلیل می‌شود. شبکه‌های اجتماعی برای بازدید‌های یک صفحه، کلیک‌ها و سایر تعاملات کاربران با یکدیگر از الگوریتم‌ها استفاده می‌کنند.

برخلاف داده کاوی معمول، تحلیل داده های شبکه های اجتماعی فراتر از دیتابیس‌های داخلی و سیستم‌های درون کسب‌وکارها مربوط است. به طور معمول، این کار به فرایند جمع‌آوری، پردازش و تحلیل داده های خامی که از شبکه های اجتماعی‌ای چون فیس بوک، ایسنتاگرام، توئیتر، تیک تاک، لینکداین، یوتیوب و … جمع‌آوری شده است اشاره دارد. هدف از این کار همان طور که پیش از این گفتیم کشف الگوها و روندهای معنادار از میان حجم عظیمی از داده هاست.

کاربردهای داده کاوی در شبکه‌ های اجتماعی

چرا کسب‌وکارها، شرکت‌های ثروتمند و حتی دولت‌ها به دنبال تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی هستند؟ دلایل بسیاری برای این کار می‌توان برشمرد. به تعدادی از این دلایل در ادامه اشاره می‌کنیم:

  1. تحلیل روند

تحلیل روند می‌تواند شاخص بسیار مهمی برای کسب‌وکارهایی باشد که از شنفت اجتماعی (social listening) استفاده می‌کنند. شنفت اجتماعی پی‌گیری مباحث مربوط به حوزه فعالیت کسب‌وکارها در شبکه‌های اجتماعی یا به‌اصطلاح شنیدن نظرات مختلف درباره مسائل جاری میدان فعالیت کسب‌وکارهاست. با این کار کسب‌وکارها می‌توانند درکی از احساسات کاربران نسبت به موضوعات گوناگون داشته باشند. برای مثال با تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی شرکت‌ها می‌توانند به موضوعات و کلیدواژه‌هایی که اخیراً در شبکه‌های اجتماعی ترند شده‌اند پی ببرند و با به کار بردن تکنیک‌هایی چرایی ترند شدن آن را بفهمند.

بینش‌های حاصل از تحلیل ترندها برای کسب‌وکارها بسیار راهگشا هستند.

۲.شناسایی رخداد (طراحی نقشه‌های حرارتی اجتماعی)

شناسایی رخداد از مهم‌ترین کاربردهای تحلیل شبکه‌های اجتماعی است. با استفاده از این روش می‌توان مشخص کرد که برای مثال هر کدام از مناطق مختلف ایران چقدر در شبکه‌های اجتماعی فعالیت دارند. خروجی چنین تحلیل‌هایی معمولاً نقشه‌های حرارتی (Heat Map) است که میزان فغالیت بخش‌های جغرافیایی مختلف را در شبکه‌های اجتماعی نشان می‌دهد.

گردش کار (workflow) در تیم‌های یادگیری ماشین و داده‌کاوی

۳.شناسایی هرزنامه‌ها در شبکه‌های اجتماعی

یکی دیگر از کاربردهای تحلیل شبکه های اجتماعی شناسایی هرزنامه‌هاست. این مورد یکی از موارد داده‌کاوی است که خود شبکه‌های اجتماعی از آن بسیار استفاده می‌کنند. هر کسی که این روزها از شبکه‌های اجتماعی چون توئیتر و اینستاگرام استفاده می‌کنند با مفهوم بات‌ها یا ربات‌ها آشناست. بات‌ها همواره در حال شناسایی خلا‌های موجود در الگوریتم‌های شبکه‌های اجتماعی هستند تا با سوءاستفاده از این خلاها محتواهای آزارنده، تکراری یا به‌دردنخور برای کاربران در سطحی وسیع ارسال کنند. بسته به میزان قدرت فرایندهای خودکار در هر کدام از شبکه‌های اجتماعی شناسایی این بات‌های هرزنامه‌فرست ممکن است مقداری طول بکشد. اینجاست که داده‌کاوی شبکه‌های اجتماعی به کمک آن‌ها می‌آید. با استفاده از داده‌کاوی شبکه‌های اجتماعی، این پلتفرم‌ها به‌صورت مستمر در حال بهبود عملکرد خود در حوزه شناسایی بات‌های آزارگر هستند.

کاوش شبکه‌ های اجتماعی

جمع‌بندی؛ داده‌کاوی و کشف ناشناخته‌ها

داده کاوی، چه در شبکه‌های اجتماعی چه به‌صورت عام، هدف کلی‌اش کشف و شناسایی الگوهایی است که از چشم انسان به‌دور مانده است. کاوش شبکه‌ های اجتماعی و تحلیل رفتار کاربران در این پلتفرم‌ها امروز به امری ضروری برای تعیین استراتژی‌های تجاری بدل شده است.

این مطلب چه میزان برای شما مفید بوده است؟
[کل: ۲ میانگین: ۲]

کنفرانس هوش مصنوعی و محاسبات نرم در علوم‌انسانی برگزار می‌شود

مقاله قبلی

با استفاده از یادگیری تقویتی عمیق یک الگوریتم شطرنج طراحی کنید

مقاله بعدی

شما همچنین ممکن است دوست داشته باشید

نظرات

پاسخ دهید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد.