Social Media Network Analysis (SMNA) Workshop, 11 Maret 2020
oleh Dr. Eriyanto
Barabasi (2016) mengembangkan konsep jaringan.
Hansen et al (2011). Relasi dalam jaringan digambarkan dengan aktor (node) dan link (edge). Aktor (node) dalam riset media sosial adalah akun media sosial, semetara link (edge) adalah relasi di antara aktor. Link dilambangkan dalam sebuah garis yang menghubungkan antara aktor (akun media sosial) yang satu dengan aktor (akun media sosial) lain.
Pertanyaan abadi: Bagaimana manusia terhubung? Six degree of separations.
Eksperimen Stanley Milgram (1967) orang bisa menggunakan kenalan yang dia puya, dan lewat kenalan itu berusaha untuk mejangkau orang yang hendak dituju. Cara eksperimennya menggunakan surat dari orang A untuk sampai ke orang yang dituju (orang X) melalui orang-orang yang pernah dikenal. Temuannya, ternyata hanya butuh 6 orang untuk menghubungkan antara A dengan X.
Kemudian Dodds et al (2003) mencoba replikasi eksperimen ini melalui email. Hasil akhirnya ialah rata-rata jarak yang dibutuhkan adalah 4,05.
Bagaimana dengan media sosial?
Facebook membuat penelitian yang menyertakan 1,6 milyar akun Facebook. Hasilnya ialah rata-rata jarang untuk semua pengguna di dunia adalah 3,57.
Sysomos (2010) menemukan jarak penggna Twitter adalah 4 hingga 5.
Bagaimana jaringan terbentuk?
The Strength of Weak Ties
Granovetter memperkenalkan dua pola ikatan, yakni strong ties dan weak ties. Studi Granovetter (1973) menunjukkan ikatan lemah sangat penting dalam jaringan.
Mengapa? Karena:
- ikatan leah memungkinkan seseorang mendapat informasi baru
- Ikatan lemah memungkinkan jaringan menjadi luas dan bisa bertumbuh dengan cepat
- ikatan kuat cenderung mengelonpok, jaringan terbatas.
- ikatan lemah bisa bertumbuh dengan cepat
Cameron Marlow (dalam Easley dan Kleinberg, 2010) menerjemahkan ikatan kuat dan lemah di media sosial ini dengan tipe atau bentuk hubungan:
a. All Friends
b. Maintained Relationships
c. One-way communication
d. Mutual communication
Model Jaringan
Jaringan acak
- Erdos dan Renyi: Ahli matematika Paul Erdos dan Alfred renyi memperkenalkan jaringan ini.
- Barabasi (2002, 2016) jaringan acak (random graph) seperti pesta koktail.
- Newth (2006) Memperkenalkan rumus probabilistas untuk ini.
2. Watts dan Strogatz (2002) – small worlds membantah jaringan acak karena menurutnya tidak logis
3. Free Scale- Barabasi dan Albert membandingkan distribusi kurva lonceng (bell curve) dan hukum kekuasaan (power Law) yang seperti huruf L. Model ini ditemukan melalui proses yang panjang. Dimulai dari studi mengenai jaringan internet (www), kemudian dilanjutkan oleh Barabasi dan tim peneliti lain untuk menyelidiki pola jaringan lain – seperti karya ilmiah,
Level: Struktur Jaringan
Tujuan: Menggambarkan bentuk dan struktur jaringan
Jenis: Densitas, Diameter, Resiprositas, Sentralisasi
Kalau dari Twitter, hanya bisa track 7 hari ke belakang (pakai netlytic). Kalau mau streaming (record beberapa hari ke depan) pakai Gephi. Tapi untuk tingkat lanjut bisa pakai R Studio atau Python.
Langkah-langkah cara sederhana menggunakan Netlytic
2 3 4
2. Lalu masukkan yang dari kolom search ke twitter search query

Akan muncul seperti ini:

Klik Next, lalu muncul seperti ini:

3. Di text analysis dan network analysis klik tombol-tombol berwarna hijau
network analysis text analysis
4. Visualize

Bisa scroll zoom in atau zoom out.
Sementara kalau di text analysis >> words cloud akan muncul seperti berikut:

Dan hasil untuk words over time akan seperti ini:

5. Report
Dan untuk report akan seperti ini hasilnya

Langkah-langkah menggunakan NodeXL
- Klik Menu Node XL > pilh import > seach twitter
