Netlytic : Crawling Data | Data Online Twitter

Hallo! 

Perkenalkan nama saya Annisa Meliana dari kelas 4MA24 dengan NIM 17822048.

Setelah di blog sebelumnya saya menjelaskan tentang "Gephi : Social Network Analysis | Data Online Twitter" Maka di blog kali ini saya ingin memaparkan tentang "Crawling data di Netlytic" saya akan memilih salah satu trending topic di twitter yaitu tautan "Berdendang dan Bergoyang". Tautan  "Berdendang dan Bergoyang" trending pada tanggal 30 Oktober 2022.

Gambar 1. Berdendang Bergoyang Trending Di Twitter

 

Berhentinya festival 'Berdendang dan Bergoyang' juga diumumkan melalui media sosial instagram official 'Berdendang dan Bergoyang' 

Gambar 2. Festival Ditiadakan di Umumkan Instagram Berdendang dan Bergoyang

        Setelah mendapatkan fenomena yang terjadi di Twitter, selanjutnya kita bisa melakukan tahap crawling data di Twitter. Netlytic hanya bisa melakukan crawling data selama 7 hari setelah hastag, tautan, dan keyword trending di Twitter. Pendistribusian informasi data dengan keyword 'Berdendang dan Bergoyang' diakses pada tanggal 31 Oktober 2022 dengan analisis Netlytic, data yang terdapat 10000 dataset yang ter-recall.

        

Gambar 3. Visualisasi Data Netlytic Jaringan Utuh 'Berdendang dan Bergoyang'

Netlytic mengclusterkan tautan 'Berdendang dan Bergoyang' menjadi lima cluster. Node satu orang dalam cluster dengan warna yang sama berarti orang tersebut lebih sering berinteraksi daripada yang lain. 

Gambar 4. Cluster 1 @txtdrberseragam

Centrality Value @txtdrberseragam

Gambar 5. Cluster 2 @dpasaribu00

Centrality Value @dpasaribu00

Gambar 6. Cluster 3 @muhammad_saewad

                                                                     

Centrality Value @muhammad_saewad

                                                                                         

Gambar 7. Cluster 4 @vivacoid

Centrality Value @vivacoid

Gambar 7. Cluster 5 @detikcom

Centrality Value @detikcom

Gambar 8. Other

        Kelima cluster di atas merupakan aktor yang cukup penting dalam tautan 'Berdendang dan Bergoyang' dan merupakan aktor yang terus dikaitkan oleh sebagian besar pengguna Twitter.

Indegree

Node dengan sentralitas yang lebih tinggi berdasarkan indegree akan menjadi lebih besar. Indegralitas ditentukan oleh jumlah ikatan yang diarahkan atau diterima oleh sebuah node. Perlu dicatat bahwa pengukuran semacam ini hanya berguna dengan data terarah, ketika ikatan diterima atau diarahkan keluar (seperti disebutkan dalam Tweet, atau menyebutkan seseorang dalam Tweet) (Hanneman & Riddle, 2005).

Contoh

Seorang individu berprofesi tinggi seperti Hillary Clinton yang disebutkan dalam ribuan tweet setiap hari akan memiliki indeks tinggi. Seorang bot di Twitter kemungkinan memiliki indeks yang sangat rendah, karena mereka mengirimkan banyak, banyak tweet tetapi jarang menerima apapun.

Mengapa Indegree penting?

Indegree signifikan karena menunjukkan keunggulan atau popularitas seseorang, karena mereka adalah target komunikasi atau minat (Hanneman & Riddle, 2005).

Outdegree

Dengan peringkat ini, node dengan sentralitas yang lebih tinggi berdasarkan derajat akan menjadi lebih besar. Sentralitas di luar derajat adalah kebalikan dari sentralitas, karena ditentukan oleh jumlah ikatan yang diarahkan atau dikirim dari node ke node lainnya. Bentuk pengukuran ini juga hanya berguna dengan data terarah, karena data tidak terarah hanya akan ada jumlah ikatan per node, tanpa arah datang atau pergi ke setiap node (Hanneman & Riddle, 2005).

Contoh

Dengan menggunakan contoh yang sama seperti sebelumnya, Hillary Clinton akan memiliki tingkat sentralitas yang rendah, karena dia sangat jarang men-tweet (meskipun karena dia diikuti oleh begitu banyak, ini mungkin masih memberinya tingkat yang lebih tinggi). Dalam jaringan lain robot Twitter kemungkinan akan memiliki tingkat yang tinggi, karena akan mengirimkan beberapa tweet yang sering menyebutkan pengguna Twitter lainnya.

Mengapa Outdegree Penting?

Kelebihan derajat signifikan dapat membantu mengidentifikasi individu berpengaruh dalam jaringan, atau individu yang sangat aktif komunikator (Hanneman & Riddle, 2005). Ini dapat digunakan untuk membandingkan seberapa aktif berbagai individu (misalnya tiga penanganan berita Twitter yang berbeda - mana yang peringkat lebih tinggi dalam hal output mereka?).

Total Degree

Peringkat total degree menggabungkan jumlah derajat Indegree dan Outdegree bersama-sama untuk membuat derajat total node, atau dalam kasus jaringan tidak terarah (seperti jaringan penulis bersama) pada dasarnya akan ditentukan oleh jumlah koneksi dari node tertentu.

Contoh

Jika Bob memiliki peringkat 3 dalam jaringan twitter (misalnya ia disebutkan tiga kali dalam tweet orang lain) dan memiliki peringkat 7 (misalnya ia mengirim sejumlah tweet yang menyebutkan 7 individu dalam jaringan), maka total gelarnya akan menjadi 10. Sebagai alternatif, jika Bob berada dalam jaringan co-penulis dan telah berkolaborasi dengan 5 penulis lainnya, ia akan memiliki total peringkat gelar 5.

Mengapa Total Degree Penting?

Pengaturan ukuran node ini berguna untuk menentukan pemain kunci dalam jaringan sekilas. Inspeksi lebih lanjut (baik menggunakan peringkat ukuran node indegree atau outdegree dalam jaringan terarah, atau memeriksa sifat khusus node) akan menunjukkan apakah pemain kunci ini adalah individu dengan kedudukan tinggi atau yang sangat vokal dalam jaringan mereka.

Dari data diatas yang memiliki total degree dan indegree terbanyak sebesar 571 adalah "@txtdrberseragam", sedangkan degree terbanyak 3 adalah "@dpasaribu00"

        Dalam Netlytic juga terdapat Network Properties, Network Properties adalah sebuah jaringan yang melibatkan satu atau lebih untuk komputer untuk memperoleh berbagai file atau akses internet.

Gambar 9. Network Properties

      

        Diameter sebanyak 34 diameter, Netlytic telah memberitahukan bahwa jarak terpendek dari satu node ke node lain dengan langkahnya maksimal 34 edges. Density senilai 0.000151 density. Pengguna yang terlibat lebih sedikit berinteraksi dan arus informasi berlangsung lambat. Reciprocity senilai 0.019020 Reciprocity. Hal ini dikarenakan tidak ada followers yang saling membalas tweet followers lainnya dengan 'Berdendang dan Bergoyang'. Centralization senilai 0.041530 Centralization. Hal tersebut berarti didalam network Twitter hanya terdiri dari 1 peserta yang menggunakan “Berdendang dan Bergoyang” yang mendominasi tautan. Modularity senilai 0.827500 Modularity. Modularity ini termasuk tinggi karena telah melebihi angka 0.5. Hal tersebut menindikasikan bahwa dalam cluster, peserta berasal dari perwakilan berbagai kalangan yang berbeda-beda.