オープンソースで学ぶ社会ネットワーク分析

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内容

本書は社会ネットワーク分析の基礎理論への理解を、オープンソースのプログラミング言語Pythonを使って体感しながら深めるための書籍です。ソーシャルネットワーク分析の背景となる理論を学びたいスタートアップ企業や、社会学の理論をプログラミング言語を使って実践的に研究したい研究者などにとって、役立つ知識を学ぶ助けとなります。なお本書はEbook版のみの販売となります。

2012/7/20

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2013/5/20

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目次

序章
    必要な知識
    オープンソースツール
    凡例
    コードサンプルの使い方
    問い合わせ先
    謝辞

1章 イントロダクション
    人とグループを理解するための関係分析
    関係からネットワークへ―目に見える以上のこと
    社会ネットワークとリンク解析
    インフォーマルネットワークの力
    テロリストと革命家: 社会ネットワークの威力

2章 グラフ理論スピード入門
    グラフとは何か
    グラフのトラバーサルと距離
    グラフの距離
    なぜこれが重要なのか
    6次の隔たりは神話に過ぎない
    スモールワールドネットワーク

3章 中心性、権力、ボトルネック
    サンプルデータ: ロシア人がやってくる
    スノーボールサンプリング
    サンプルデータセットのファイルへの保存、ファイルからのロード
    中心性
    中心性指標ではわからないこと

4章 クリーク、クラスタ、コンポーネント
    コンポーネントとサブグラフ
    サブグラフ―エゴネットワーク
    トライアド
    クリーク
    階層的クラスタ分析
    トライアド、ネットワークの密度、対立

5章 2モードネットワーク
    選挙資金は選挙に影響を与えるか
    2モードネットワークの理論
    マルチモードネットワークの拡張

6章 バイラルへ!―情報の拡散
    バイラルビデオの解剖
    クリティカルマスのウィキノミクス
    情報がネットワークを形成するしくみ(そしてその逆)
    Pythonによる単純なダイナミックモデル
    ネットワークと情報の共進化

7章 現実のグラフデータ
    中規模データ: 今までの伝統
    ビッグデータ: 今日から未来へ
    「スモールデータ」―フラットファイル表現
    「中規模データ」: データベース表現
    2モードデータの操作
    ソーシャルネットワークとビッグデータ
    実際のビッグデータ

付録A データ収集
    データ収集の倫理について
    古いやり方
    サーバーログのマイニング
    ソーシャルメディアサイトのマイニング
    Twitterデータの収集
    Facebook

付録B ソフトウェアのインストール
    なぜ(私たちは)Pythonなのか
    探究的プログラミング
    Python
    IPython
    NetworkX
    matplotlib

正誤表