Kad kažemo mreže - na što mislimo?

Kad govorimo o mrežama, ne mislimo samo na društvene mreže u užem smislu (Facebook, Instagram i sl.). Mreža je opći koncept za opisivanje sustava u kojima postoje entiteti i odnosi među njima.

Zato mreže mogu predstavljati vrlo različite pojave:

  • tehničke sustave (npr. elektroenergetske mreže, prometne i komunikacijske mreže),

  • pojmovne i semantičke strukture (npr. ontologije, hijerarhije znanja),

  • biološke i ekološke sustave (npr. hranidbene mreže),

  • obiteljske i društvene odnose (rodbinske, prijateljske, profesionalne mreže),

  • političke i međunarodne odnose (savezništva, sukobi, koalicije),

  • dinamične procese kroz vrijeme (mreže koje se mijenjaju iz minute u minutu),

  • organizacijske i institucionalne strukture (škole, razredi, uloge, interakcije).

Na svim ovim primjerima čvorovi i veze imaju različita značenja, ali ista analitička logika može se primijeniti.



Izvor slika: Rawlings, C. M., Smith, J. A., McFarland, D. A., & Moody, J. (2023). Network analysis: integrating social network theory, method, and application with R (Vol. 52). Cambridge University Press.

Vrste sustava

Podjela prema Rawlings i sur. (2023):

  1. Tehnički sustavi (strojevi): elementi i njihove interakcije su dizajnirani, čvrsto povezani i ograničeni kako bi se učinkovito postigao cilj. Električna mreža je dobar primjer tehničkog/mehaničkog sustava.

  2. Živi sustavi (stanice, jedinke, ekosustavi): elementi su podsustavi s određenim stupnjem autonomije, s komunikacijom i utjecajem u više smjerova. To često uključuje interakcijske povratne petlje i adaptivne procese učenja.

  3. Društveni sustavi (grupe ili veći kolektivi): elementi su često osobe međusobno povezane u obrascima razmjene koji odražavaju članstvo u grupama i hijerarhije. Ovi sustavi mogu varirati u svojoj diferencijaciji i volatilnosti. Zapadnoeuropski sustav srodstva dobar je primjer društvenog sustava koji organizira rodne uloge, poput toga da je teta središnjoj osobi.

  4. Kulturni sustavi (međusobno povezana značenja): elementi su simboli koji tvore semiotičke sustave putem kognitivnih i afektivnih veza sličnosti i razlika. Mreže semantičkih odnosa mogu se koristiti za prikaz kulturnih sustava, poput onih koji organiziraju klasifikaciju životinja kao sisavaca.

Zašto ih promatramo kao mreže?

Promatranjem sustava kao mreže ne pitamo samo tko je uključen, nego:

  • tko je s kim povezan,

  • preko koga se nešto prenosi (informacije, utjecaj, resursi),

  • gdje nastaju obrasci (klasteri, hijerarhije, središta moći),

  • kako lokalni odnosi stvaraju globalnu strukturu,

  • kako se sustav ponaša kad se veze mijenjaju ili “puknu”.

Drugim riječima, mrežni pristup nam omogućuje da vidimo strukturu iza pojedinačnih aktera.

Što je zajedničko svim ovim mrežama?

Bez obzira radi li se o ljudima, državama, pojmovima ili institucijama, svaka mreža ima:

  • čvorove (entitete koje promatramo),

  • veze (odnose ili interakcije),

  • strukturu (obrazac tih veza),

  • i razinu analize (mikro, mezo ili makro).

Analiza društvenih mreža ne tvrdi da su svi sustavi isti — ali tvrdi da se mnogi ključni mehanizmi mogu razumjeti kroz odnose, a ne samo kroz pojedince.

Zašto učiti analizu društvenih mreža?

Analiza društvenih mreža (SNA) pruža specifičan pogled na društvene, organizacijske i informacijske sustave - SNA analizira odnose među akterima i strukturu koja iz tih odnosa nastaje. Upravo ta struktura često objašnjava ponašanje, uspjeh, moć i ranjivosti bolje nego klasične analize.

1. Odnosi oblikuju ishode



Izvor: DALL·E


U stvarnom svijetu rijetko djelujemo izolirano. Informacije, resursi, utjecaj i odluke šire se kroz mreže. SNA omogućuje da:

  • razumijemo kako se informacije šire (ili zašto zapinju),

  • objasnimo zašto neki akteri imaju disproporcionalan utjecaj,

  • identificiramo nevidljive strukture moći i ovisnosti.




2. Struktura je često važnija od pojedinca



Izvor: DALL·E


Dvije osobe s istim znanjem ili resursima mogu imati potpuno različite ishode – isključivo zbog svoje pozicije u mreži. SNA pomaže:

  • razlikovati centralne, periferne i brokerske pozicije,

  • objasniti uloge poput mostova, gatekeepera i izolata,

  • razumjeti kako struktura ograničava ili omogućuje djelovanje.




3. Povezuje teoriju i podatke



Izvor: DALL·E


  • SNA je jedno od rijetkih područja koje prirodno spaja:

  • sociološku i organizacijsku teoriju,

  • matematičku teoriju grafova,

  • statistiku, računarstvo i analizu podataka,

  • vizualnu analitiku.

To je idealan alat za interdisciplinarni rad, posebno u društvenim znanostima (ekonomiji, informatici) i podatkovnim znanostima.










4. Iznimno je primjenjiva


Izvor: DALL·E

Znanja iz SNA-a koriste se u:

  • analizi organizacija i timova,

  • znanstvenim i koautorskim mrežama,

  • društvenim mrežama i online platformama,

  • analizi komunikacije, medija i diskursa,

  • epidemiologiji i javnom zdravstvu,

  • sigurnosti, kriminalistici i analizi rizika.

Drugim riječima: gdje god postoje odnosi – postoji i mreža.




5. Omogućuje rad s kompleksnim podacima



Izvor: DALL·E


SNA uči kako:

  • strukturirati nestrukturirane relacijske podatke,

  • kombinirati mrežne podatke s atributima i tekstom,

  • koristiti algoritme za zajednice, centralnosti i pozicije,

  • interpretirati rezultate, a ne samo “izračunati broj”.

To razvija analitičko i kritičko razmišljanje, a ne samo tehničke vještine.




6. Razvija “network thinking”



Izvor: DALL·E


Učenje SNA-a nije samo učenje metode, nego i načina razmišljanja:

  • razmišljanja u terminima sustava, međuovisnosti i povratnih veza,

  • prepoznavanja neizravnih učinaka i nenamjernih posljedica,

  • razumijevanja da lokalne promjene mogu imati globalne efekte.

To je posebno važno u svijetu kompleksnih digitalnih i društvenih sustava.






Uvodni primjeri



Zašto je jedna objava eksplodirala, a druga nije? (TikTok/IG/YouTube)

Ideja: nije stvar samo u sadržaju, nego u tome tko ga je prvi pogurao i kroz koje zajednice je prošao.

SNA objašnjenje: diffusion kroz zajednice, uloga bridge/broker aktera, core–periphery, kaskade.

## CORE seed infected: 0 nodes
## BROKER seed infected: 4 nodes

  • korišteni paketi: igraph, tidygraph, ggraph, dplyr, readr, stringr, purrr
  • korišteni podaci: https://snap.stanford.edu/data/bigdata/communities/com-youtube.ungraph.txt.gz
  • Dataset info: Youtube je web stranica za dijeljenje videa koja uključuje društvenu mrežu. Na društvenoj mreži Youtube korisnici sklapaju prijateljstva jedni s drugima i mogu stvarati grupe kojima se drugi korisnici mogu pridružiti. Takve korisnički definirane grupe smatramo istinskim zajednicama. Ove podatke pružili su Alan Mislove i suradnici. Svaku povezanu komponentu u grupi smatramo istinskom zajednicom. Uklanjamo zajednice koje imaju manje od 3 čvora. Također navodimo 5000 zajednica najviše kvalitete koje su opisane u našem radu. Što se tiče mreže, navodimo najveću povezanu komponentu (Yang & Leskovec, 2012)
  • što smo napravili: Uzeli smo realnu mrežu (podgraf), otkrili zajednice (community detection), izračunali centralnost (PageRank/degree) i simulirali jednostavno širenje (IC model) iz dva različita “seed” čvora (“core” vs “broker”).
  • rezultat: Vidjeli smo da se doseg može bitno razlikovati ovisno o tome je li početni čvor unutar jedne zajednice ili spaja više zajednica (most/broker).
  • zaključak: Pozicija u mreži može objasniti zašto isti sadržaj ima različit doseg (struktura publike i mostovi između publika). Ne možemo iz ovoga predvidjeti “viralno” s velikom sigurnošću, ali možemo identificirati strukturne uvjete koji povećavaju šansu prelaska između zajednica.
  • ograničenja: Nemamo sadržaj (kvalitetu poruke), algoritamske preporuke platforme ni temporalne detalje; simulacija je idealizirana i služi kao ilustracija mehanizma.


Kako se širi dezinformacija (ili trač) i zašto je teško ‘ugasiti’ ju?

Ideja: gašenje nije “ban”-aj jednog po jednog random korisnika, nego pronađi ključne čvorove i kritične veze između zajednica. SNA pojmovi: betweenness, cut-vertices/bridges, komponente, robustnost, targeted removal vs random. Poslovno relevantno: brand crisis, PR, moderacija, povjerenje i sigurnost.

  • korišteni paketi: igraph, tidygraph, ggraph, dplyr, ggplot2
  • korišteni podaci: https://snap.stanford.edu/data/higgs-retweet_network.edgelist.gz
  • Data info: Skup podataka izgrađen je nakon praćenja procesa širenja na Twitteru prije, tijekom i nakon objave otkrića nove čestice s karakteristikama neuhvatljivog Higgsovog bozona 4. srpnja 2012. Razmatraju se poruke objavljene na Twitteru o ovom otkriću između 1. i 7. srpnja 2012. Četiri smjerne mreže dostupne ovdje izdvojene su iz aktivnosti korisnika na Twitteru kao što su: 1.ponovno tweetanje (mreža za retweetanje), 2. odgovaranje (mreža za odgovore) na postojeće tweetove, 3. spominjanje (mreža za spominjanje) drugih korisnika, 4. prijatelji/pratitelji društveni odnosi među korisnicima uključenim u gore navedene aktivnosti, 5. informacije o aktivnosti na Twitteru tijekom otkrića Higgsovog bozona. Vrijedi napomenuti da su korisnički ID-ovi anonimizirani i da se isti korisnički ID koristi za sve mreže. Ovaj izbor omogućuje korištenje skupa podataka o Higgsovom bozonu u studijama o međusobno ovisnim/povezanim multipleksnim/višeslojnim mrežama velikih razmjera, gdje jedan sloj predstavlja društvenu strukturu, a tri sloja kodiraju različite vrste korisničke dinamike. Imajte na umu da je ovaj skup podataka ažuriran 31. ožujka 2015. Ako ste preuzeli prethodnu verziju, ažurirajte je, rezultati se mogu razlikovati (De Domenico i sur., 2013).
  • što smo napravili: U retweet mreži detektirali smo zajednice i izračunali mjere koje hvataju “kritične pozicije” (betweenness, bridges/cut-vertices). Zatim smo usporedili random removal vs targeted removal (uklanjanje ključnih brokera) i promatrali promjenu komponenti i dosega širenja informacije u jednostavnom modelu.
  • rezultat: Nasumično uklanjanje ima mali učinak, dok ciljano uklanjanje brokera brže fragmentira mrežu i smanjuje širenje preko zajednica.
  • zaključak (realno): “Ban” jednog čvora često nema željeni rezultat, jer mreža ima redundantne putove; učinkovitije je fokusirati se na strukturno ključne račune/veze (ili na smanjenje mostova između zajednica).
  • ograničenja: U stvarnosti, moderacija nije isto što i “brisanje čvora”; postoje alternativni kanali, adaptacija aktera i platformski algoritmi.


Open-source kao opskrbni lanac softvera (GitHub / npm / PyPI)

Ideja: jedan mali paket može biti “u sredini svega” i kad pukne — “pukne pola interneta”. SNA pojmovi: mreže ovisnosti (dependency networks), hubovi, scale-free, kritične točke, rizik centralnosti. Informatika/posao: upravljanje rizikom (SBOM), sigurnost, DevOps, compliance.

  • korišteni paketi: igraph, tidygraph, ggraph, dplyr, ggplot2, readr
  • korišteni podaci: https://snap.stanford.edu/data/git_web_ml.zip
  • Data information: Velika društvena mreža GitHub programera prikupljena iz javnog API-ja u lipnju 2019. Čvorovi su programeri koji su označili zvjezdicom najmanje 10 repozitorija, a rubovi su međusobni odnosi pratitelja među njima. Značajke vrhova izdvajaju se na temelju lokacije, označenih repozitorija, poslodavca i adrese e-pošte. Zadatak vezan uz graf je binarna klasifikacija čvorova - potrebno je predvidjeti je li korisnik GitHuba web ili ML programer. Ova ciljana značajka izvedena je iz naziva radnog mjesta svakog korisnika (Rozemberczki i sur., 2021).
  • što smo napravili: Na GitHub “društvenoj mreži” analizirali smo raspodjelu stupnja kako bismo uočili heavy-tail/ “hubove”, te simulirali robusnost mreže: random vs ciljano uklanjanje hubova.
  • rezultat: Mreža je relativno stabilna na slučajne “kvarove”, ali osjetljiva na ciljano uklanjanje najpovezanijih čvorova.
  • zaključak: Sustavi s hubovima imaju koncentriran rizik: mali broj aktera može imati disproporcionalno velik utjecaj na povezivost/održavanje informacija. To je dobra analogija za supply chain, ali nije doslovna dependency mreža paketa.
  • ograničenja: GitHub follower mreža ≠ dependency mreža (npm/PyPI). Za pravi supply chain trebaju nam dependency podaci (SBOM, package graphs), koje ovdje ne modeliramo.


Zašto su neki timovi brži i inovativniji, a neki stalno zapinju?

Ideja: nije u pitanju samo kompetencija, nego struktura suradnje: previše silosa ili previše centralizacije. SNA pojmovi: gustoća, kohezija, jezgra/periferija, uloga gatekeepera, komunikacijske mreže. Poslovno: produktivnost, knowledge sharing, onboarding, “bus factor”.

  • korišteni paketi: igraph, tidygraph, ggraph, dplyr, ggplot2, readr, tidyr, patchwork
  • korišteni podaci: https://snap.stanford.edu/data/email-Eu-core.txt.gz, https://snap.stanford.edu/data/email-Eu-core-department-labels.txt.gz
  • Data information: Mreža je generirana korištenjem podataka o e-pošti velike europske istraživačke institucije. Imamo anonimizirane informacije o svim dolaznim i odlaznim e-porukama između članova istraživačke institucije. E-poruke predstavljaju samo komunikaciju između članova institucije (jezgre), a skup podataka ne sadrži dolazne poruke iz ostatka svijeta ili odlazne poruke prema njemu. Usmjereni rub (u, v, t) znači da je osoba u poslala e-poruku osobi v u trenutku t. Za svakog primatelja e-pošte stvara se zaseban rub. Također imamo četiri podmreže koje odgovaraju komunikaciji između članova četiri različita odjela u instituciji. ID-ovi čvorova u podmrežama ne odgovaraju istom ID-u čvora u cijeloj mreži. Statička verzija ove mreže ista je kao i najveća slabo povezana komponenta mreže email-Eu-core (iako ID-ovi čvorova nisu isti) (Paranjape i sur., 2017).
  • što smo napravili: U organizacijskoj email mreži koristili smo oznake odjela kao “timove” i usporedili gustoću/koheziju, centralizaciju i “gatekeeper” indikatore (betweenness + prelazak između odjela). Vizualno smo usporedili kohezivan tim vs rjeđi/silos tim.
  • rezultat: Timovi se razlikuju po koheziji i po tome koliko ovise o malom broju posrednika. Gatekeeperi su čvorovi koji povezuju odjele.
  • zaključak: Struktura komunikacije može ukazati na potencijalna uska grla (gatekeeper), rizik ovisnosti o pojedincima i silose — što je relevantno za onboarding i knowledge sharing.
  • ograničenja: Ne tvrdimo uzročnost (ne znamo performanse timova); email mreža je samo jedan kanal; kontekst i sadržaj komunikacije nisu uključeni.


“Kako nastaju trendovi u glazbi/gamingu?” (Spotify/playlisti, Steam/Discord zajednice)

Ideja: trendovi se često šire kroz klastere; “mainstream” nastaje spojem više zajednica. SNA pojmovi: community detection, modularnost, overlapping communities, influencer vs broker razlika. Poslovno: marketinško ciljanje, segmentacija, community management.

  • korišteni paketi: igraph, tidygraph, ggraph, dplyr, tidyr, ggplot2, readr
  • korišteni podaci: https://snap.stanford.edu/data/twitch.zip
  • Data information: Ovi skupovi podataka koji se koriste za klasifikaciju čvorova i učenje prijenosom su Twitch korisničke mreže igrača koji streamaju na određenom jeziku. Čvorovi su sami korisnici, a veze su međusobna prijateljstva među njima. Značajke vrhova izvlače se na temelju igranih i lajkanih igara, lokacije i navika streaminga. Skupovi podataka dijele isti skup značajki čvorova, što omogućuje učenje prijenosom između mreža. Ove društvene mreže prikupljene su u svibnju 2018. Nadzirani zadatak vezan uz ove mreže je binarna klasifikacija čvorova - potrebno je predvidjeti hoće li streamer koristiti eksplicitni jezik (Rozemberczki i sur., 2021).
  • što smo napravili: Na Twitch mreži detektirali smo zajednice (Louvain), izračunali influencer proxy (PageRank) i broker proxy (betweenness × participation), te prikazali i community-level graf (kako su zajednice međusobno povezane).
  • rezultat: Vidimo više klastera i mali broj čvorova koji su “most” između njih; community-level graf pokazuje kroz koje “spojnice” trend može prijeći u širu publiku.
  • zaključak: Trendovi se često šire unutar zajednica, a prelazak u “mainstream” je povezan s mostovima između zajednica (brokers). To pomaže u segmentaciji i odabiru “ambasadora”, ali nije garancija viralnosti.
  • ograničenja: Ovo je socijalna mreža, ne izravno tok sadržaja/trenda; nemamo podatke o sadržaju ni platformskim preporukama.


“Preporučivači (Netflix/YouTube/Amazon) su mrežni problem”

Ideja: user–item mreža (bipartitna) i projekcije objašnjavaju zašto dobivamo baš te preporuke. SNA pojmovi: bipartitne mreže, projekcija, sličnost, MDS/faktorska kao latentni prostor ukusa. Informatika: data science, graf preporuke, personalizacija.

  • korišteni paketi: igraph, tidygraph, ggraph, dplyr, ggplot2, readr
  • korišteni podaci: https://snap.stanford.edu/data/amazon/Video_Games.txt.gz
  • Data info: Ovaj skup podataka sastoji se od recenzija s Amazona. Podaci obuhvaćaju razdoblje od 18 godina, uključujući ~35 milijuna recenzija do ožujka 2013. Recenzije uključuju informacije o proizvodu i korisnicima, ocjene i recenziju u običnom tekstu. Napomena: ovaj skup podataka sadrži potencijalne duplikate zbog proizvoda čije recenzije Amazon spaja. U nastavku je dodana datoteka (possible_dupes.txt.gz) kako bi se pomoglo u identificiranju proizvoda koji su potencijalni duplikati jedan drugoga (McAuley & Leskovec, 2013).
  • što smo napravili: Izgradili smo bipartitnu user–item mrežu, napravili item–item projekciju (veze = zajednički korisnici) i prikazali latentni prostor pomoću MDS (na temelju sličnosti).
  • rezultat: Itemi/ čestice se grupiraju u klastere “slične publike”, a u MDS prostoru bliski itemi imaju slične korisnike.
  • zaključak: Preporuke se mogu objasniti mrežno: “dobivate X jer ga često ocjenjuju isti korisnici koji vole Y”. To je dobra interpretabilna osnova, ali nije kompletan moderni recommender.
  • ograničenja: Projekcije mogu pojačati popularnost; MDS je aproksimacija; nema konteksta (vrijeme, redoslijed gledanja/kupnje), niti naprednih modela (matrix factorization, sequence models).


“Cybersecurity: zašto phishing uspijeva u nekim organizacijama?

Ideja: napadač traži ljude koji su most prema vrijednim resursima ili imaju pristup mnogima. SNA pojmovi: centralnosti, brokeri, attack paths, organizacijske mreže (komunikacija/pristup). Poslovno: smanjenje rizika ciljnim treninzima/pravilima za “ključne pozicije”.

  • korišteni paketi: igraph, tidygraph, ggraph, dplyr, ggplot2, readr
  • korišteni podaci: https://snap.stanford.edu/data/email-Enron.txt.gz
  • Data info - Enronova mreža za komunikaciju putem e-pošte pokriva svu komunikaciju putem e-pošte unutar skupa podataka od oko pola milijuna e-poruka. Ove podatke je izvorno objavila i na webu Federalna komisija za regulaciju energije tijekom svoje istrage. Čvorovi mreže su adrese e-pošte i ako je adresa i poslala barem jednu e-poštu na adresu j, graf sadrži neusmjereni rub od i do j. Imajte na umu da adrese e-pošte koje nisu Enronove djeluju kao odvodi i izvori u mreži jer promatramo samo njihovu komunikaciju s Enronovim adresama e-pošte (Klimt & Yang, 2004; Leskovec i sur., 2009).
  • što smo napravili: U Enron email mreži označili smo “ključne pozicije” (brokeri/gatekeeperi) i ilustrirali attack path od kompromitiranog računa prema “high-value” meti (proxy: PageRank). Zatim smo prikazali kako ciljano “zaštititi” ključne pozicije (u modelu uklanjanjem čvorova) utječe na doseg.
  • rezultat: Putovi do meta često prolaze kroz posrednike; ciljano pokrivanje ključnih pozicija smanjuje simulirani doseg više nego nasumično.
  • zaključak: SNA je korisna za prioritizaciju: koga trenirati, gdje pojačati kontrole, koje uloge su “high leverage”. Ne daje automatski odgovor na pitanje “tko će pasti na phishing”, ali pomaže u raspodjeli resursa obrane.
  • ograničenja: Email mreža ≠ mreža pristupa sustavima; stvarni napadi ovise o privilegijama, konfiguraciji, ljudskom ponašanju i procedurama (što ovdje ne vidimo).


“Kripto/web3 prijevare i ‘pump & dump’ zajednice”

Ideja: često se vidi struktura: nekoliko čvorova orkestrira širenje prema više zajednica. SNA pojmovi: hubovi, kaskade, anomalije u mreži, komponente, temporal networks. Poslovno: risk analytics, forenzika, compliance.

  • korišteni paketi: igraph, tidygraph, ggraph, dplyr, ggplot2, readr
  • korišteni podaci: https://snap.stanford.edu/data/soc-sign-bitcoinotc.csv.gz
  • Data info: Ovo je mreža ljudi koji trguju Bitcoinom na platformi pod nazivom Bitcoin OTC, kreirana po principu “tko kome vjeruje”. Budući da su korisnici Bitcoina anonimni, potrebno je voditi evidenciju o ugledu korisnika kako bi se spriječile transakcije s lažnim i rizičnim korisnicima. Članovi Bitcoin OTC-a ocjenjuju druge članove na ljestvici od -10 (potpuno nepovjerenje) do +10 (potpuno povjerenje) u koracima od 1. Ovo je prva eksplicitna ponderirana obilježena usmjerena mreža dostupna za istraživanje (Kumar i sur., 2016; Kumar i sur., 2018).
  • što smo napravili: Iz temporalne mreže reputacijskih signala izdvojeni su “hype” događaji (jake pozitivne ocjene), nađen je “burst” tjedan, detektirane su zajednice i izračunat je orchestrator score (hub + broker). Prikazana je struktura i vremenski spike-ovi aktivnosti.
  • rezultat: Vidimo da mali broj čvorova može biti izrazito aktivan u kratkom intervalu i povezivati više zajednica, uz burst uzorke.
  • zaključak: Temporalna SNA može pomoći u forenzici: identificirati neuobičajene obrasce koordinacije (burst + cross-community reach). To je signal za daljnju istragu, ne dokaz prijevare.
  • ograničenja: Bitcoin OTC je reputacijska mreža, ne izravno “pump” kanal; pragovi (npr. rating ≥ 8) su heuristika; bez dodatnih podataka (transakcije, chat, identitet) ne možemo tvrditi namjeru.


Dok ste čitali ove primjere, vjerojatno niste razumjeli sve pojmove, mjere ili algoritme — i to je sasvim u redu. Cilj ovih primjera nije bio da već sada znate kako se sve analize provode, nego da vidite što se njima može promatrati, objasniti i problematizirati.

Primjeri pokazuju da analiza društvenih mreža nije apstraktna teorija, nego praktičan okvir za razumijevanje širenja informacija, koordinacije, rizika i utjecaja u stvarnim sustavima — od društvenih mreža i sustava preporuka, preko organizacija i sigurnosti, pa do financijskih i kripto-ekosustava.

Ako su vas ovi primjeri barem malo zaintrigirali — ako ste se zapitali zašto se nešto širi, zašto neki akteri imaju disproporcionalan utjecaj ili kako struktura odnosa ograničava ili omogućuje djelovanje; ili ako ste pomislili “i ja želim moći to napraviti!” — onda su ispunili svoju svrhu.

Kroz ovaj kolegij postupno ćete upoznati ključne pojmove, metode i alate analize društvenih mreža te naučiti kako samostalno provoditi ovakve analize, kritički tumačiti rezultate i razumjeti njihova ograničenja. Drugim riječima, od intuicije i vizualnog “aha-efekta” do znanja koje možete primijeniti u istraživanju, poslovnom odlučivanju i podatkovnoj analitici.



Kolekcije skupova podataka



Analiza društvenih mreža (SNA)

Cilj kolegija je upoznati studente s metodama i postupcima analize društvenih mreža te osposobiti ih za primjenu istih u konkretnim primjerima.



Sadržaj kolegija

  1. Osnovni pojmovi iz područja analize društvenih mreža (Social Network Analysis, SNA)

  2. Tipovi mreža i njihove karakteristike

  3. Prikupljanje i priprema podataka

  4. Vizualizacije mreža

  5. Mjere centralnosti

  6. Kohezija mreže, jezgra, periferija, zajednice i strukturne rupe

  7. Pozicije i uloge (dualnost i hijerarhija)

  8. Primjena skaliranja i faktorske analize

  9. Osnovna analiza teksta

  10. Analiza sentimenata

  11. Mreže teksta

  12. Praktični primjeri



Korištena literatura:

Bearman, P. S., Moody, J., & Stovel, K. (2004). Chains of affection: The structure of adolescent romantic and sexual networks. American journal of sociology, 110(1), 44-91.

De Domenico, M., Lima, A., Mougel, P., & Musolesi, M. (2013). The anatomy of a scientific rumor. Scientific reports, 3(1), 2980.

http://coolinfographics.squarespace.com/blog/2016/6/3/the-global-air-transportation-network.html

https://predictivehacks.com/social-network-analysis-of-game-of-thrones/

https://strangesounds.org/2014/10/2014-ebola-virus-outbreak-relative-import-risk-worldwide-air-transportation.html

Klimt, B., & Yang, Y. (2004, July). Introducing the Enron corpus. In CEAS (Vol. 45, pp. 92-96).

Kostelić, K., & Turk, M. (2021). Topology of the World Tourism Web. Applied Sciences, 11(5), 2253.

Kumar, S., Hooi, B., Makhija, D., Kumar, M., Faloutsos, C., & Subrahmanian, V. S. (2018, February). Rev2: Fraudulent user prediction in rating platforms. In Proceedings of the eleventh ACM international conference on web search and data mining (pp. 333-341).

Kumar, S., Spezzano, F., Subrahmanian, V. S., & Faloutsos, C. (2016, December). Edge weight prediction in weighted signed networks. In 2016 IEEE 16th international conference on data mining (ICDM) (pp. 221-230). IEEE.

Leskovec, J., Lang, K. J., Dasgupta, A., & Mahoney, M. W. (2009). Community structure in large networks: Natural cluster sizes and the absence of large well-defined clusters. Internet Mathematics, 6(1), 29-123.

McAuley, J., & Leskovec, J. (2013, October). Hidden factors and hidden topics: understanding rating dimensions with review text. In Proceedings of the 7th ACM conference on Recommender systems (pp. 165-172).

Paranjape, A., Benson, A. R., & Leskovec, J. (2017, February). Motifs in temporal networks. In Proceedings of the tenth ACM international conference on web search and data mining (pp. 601-610).

Pinamonti, G., Bottaro, S., Micheletti, C., & Bussi, G. (2015). Elastic network models for RNA: a comparative assessment with molecular dynamics and SHAPE experiments. Nucleic acids research, 43(15), 7260-7269. doi: 10.1093/nar/gkv708

Rawlings, C. M., Smith, J. A., McFarland, D. A., & Moody, J. (2023). Network analysis: integrating social network theory, method, and application with R (Vol. 52). Cambridge University Press.

Rozemberczki, B., Allen, C., & Sarkar, R. (2021). Multi-scale attributed node embedding. Journal of Complex Networks, 9(2), cnab014.

Yang, J., & Leskovec, J. (2012, August). Defining and evaluating network communities based on ground-truth. In Proceedings of the ACM SIGKDD workshop on mining data semantics (pp. 1-8).

Van Steen, M. (2010). Graph theory and complex networks. An introduction, 144(1).