Social network analysis (SNA) is the process of investigating social structures through the use of networks and graph theory.
Analisis jaringan sosial adalah proses penyelidikan struktur sosial melalui penggunaan jaringan dan teori grafik.
It characterizes networked structures in terms of nodes (individual actors, people, or things within the network) and the ties, edges, or links (relationships or interactions) that connect them.
Ini mengkarakterisasikan struktur jaringan dalam bentuk simpul (aktor individual, orang, atau benda dalam jaringan) dan ikatan, sisi, atau tautan (hubungan atau interaksi)
Examples of social structures commonly visualized through social network analysis include social media networks, meme proliferation, information circulation, friendship and acquaintance networks, business networks, knowledge networks, difficult working relationships, collaboration graphs, kinship, disease transmission, and sexual relationships.
Contoh struktur sosial yang umumnya divisualisasikan melalui analisis jaringan sosial meliputi jaringan media sosial, penyebaran meme, sirkulasi informasi, jaringan persahabatan dan kenalan, jaringan bisnis, jaringan pengetahuan, hubungan kerja yang sulit, grafik kolaborasi, kekerabatan, penularan penyakit, dan hubungan seksual.
These visualizations provide a means of qualitatively assessing networks by varying the visual representation of their nodes and edges to reflect attributes of interest.
Visualisasi ini menyediakan sarana untuk menilai jaringan secara kualitatif dengan memvariasikan representasi visual simpul dan tepinya untuk mencerminkan atribut yang diinginkan.
Social network analysis has emerged as a key technique in modern sociology.
Analisis jaringan sosial telah muncul sebagai teknik kunci dalam sosiologi modern.
It has also gained significant popularity in the following: anthropology, biology, demography, communication studies, economics, geography, history, information science, organizational studies, physics, political science, public health, social psychology, development studies, sociolinguistics, and computer science, education and distance education research, and is now commonly available as a consumer tool (see the list of SNA software).
Analisis ini juga memperoleh popularitas signifikan dalam bidang-bidang berikut: antropologi, biologi, demografi, kajian komunikasi, ekonomi, geografi, sejarah, ilmu informasi, kajian organisasi, fisika, ilmu politik, kesehatan masyarakat, psikologi sosial, kajian pembangunan, sosiolinguistik, dan ilmu komputer, pendidikan dan penelitian pendidikan jarak jauh, dan sekarang tersedia secara umum sebagai alat konsumen (lihat perangkat lunak analisis jaringan sosial).
Social network analysis has its theoretical roots in the work of early sociologists such as Georg Simmel and Émile Durkheim, who wrote about the importance of studying patterns of relationships that connect social actors.
Analisis jaringan sosial berakar pada karya sosiolog terdahulu seperti Georg Simmel dan Émile Durkheim, yang menulis tentang pentingnya mempelajari pola hubungan yang menghubungkan pelaku sosial.
In 1934 Jacob Moreno and Helen Jennings introduced basic analytical methods.
Pada tahun 1930-an, Jacob Moreno dan Helen Jennings memperkenalkan metode analisis dasar.
In 1954, John Arundel Barnes started using the term systematically to denote patterns of ties, encompassing concepts traditionally used by the public and those used by social scientists: bounded groups (e.g., tribes, families) and social categories (e.g., gender, ethnicity).
Pada tahun 1954, John Arundel Barnes mulai menggunakan istilah tersebut secara sistematis untuk menunjukkan pola ikatan, yang mencakup konsep yang secara tradisional digunakan oleh publik dan yang digunakan oleh ilmuwan sosial: kelompok terbatas (misalnya, suku, keluarga) dan kategori sosial (misalnya, gender, etnis).
Starting in the 1970s, scholars such as Ronald Burt, Kathleen Carley, Mark Granovetter, David Krackhardt, Edward Laumann, Anatol Rapoport, Barry Wellman, Douglas R. White, and Harrison White expanded the use of systematic social network analysis.
Dimulai pada tahun 1970-an, akademisi seperti Ronald Burt, Kathleen Carley, Mark Granovetter, David Krackhardt, Edward Laumann, Anatol Rapoport, Barry Wellman, Douglas R. White, dan Harrison White memperluas penggunaan analisis jaringan sosial yang sistematis.
Beginning in the late 1990s, social network analysis experienced a further resurgence with work by sociologists, political scientists, economists, computer scientists, and physicists such as Duncan J. Watts, Albert-László Barabási, Peter Bearman, Nicholas A. Christakis, James H. Fowler, Mark Newman, Matthew Jackson, Jon Kleinberg, and others, developing and applying new models and methods, prompted in part by the emergence of new data available about online social networks as well as "digital traces" regarding face-to-face networks.
Dimulai pada akhir tahun 1990-an, analisis jaringan sosial mengalami kebangkitan lebih lanjut dengan karya para sosiolog, ilmuwan politik, ekonom, ilmuwan komputer, dan fisikawan seperti Duncan J. Watts, Albert-László Barabási, Peter Bearman, Nicholas A. Christakis, James H. Fowler, Mark Newman, Matthew Jackson, Jon Kleinberg, dan lainnya, yang mengembangkan dan menerapkan model serta metode baru, yang sebagian didorong oleh munculnya data baru yang tersedia tentang jaringan sosial daring serta "jejak digital" mengenai jaringan tatap muka.
Even in the study of literature, network analysis has been applied by Anheier, Gerhards and Romo, Wouter De Nooy, and Burgert Senekal.
Bahkan dalam studi literatur, analisis jaringan telah diterapkan oleh Anheier, Gerhards dan Romo, Wouter De Nooy, dan Burgert Senekal.
Similarity can be defined by gender, race, age, occupation, educational achievement, status, values or any other salient characteristic.
Kesamaan dapat didefinisikan berdasarkan jenis kelamin, ras, usia, pekerjaan, prestasi pendidikan, status, nilai, atau karakteristik menonjol lainnya.
Homophily is also referred to as assortativity.
Homofili juga disebut sebagai asortativitas.
Multiplexity: The number of content-forms contained in a tie.
Multipleksitas: Jumlah bentuk konten yang terkandung dalam suatu ikatan.
For example, two people who are friends and also work together would have a multiplexity of 2.
Misalnya, dua orang yang berteman dan juga bekerja bersama akan memiliki multipleksitas 2.
Multiplexity has been associated with relationship strength and can also comprise overlap of positive and negative network ties.
Multipleksitas telah dikaitkan dengan kekuatan hubungan dan juga dapat mencakup tumpang tindih ikatan jaringan positif dan negatif.
Transitivity is an outcome of the individual or situational trait of Need for Cognitive Closure.
Transitivitas adalah hasil dari sifat individu atau situasional dari Kebutuhan akan Penutupan Kognitif.
Centrality: Centrality refers to a group of metrics that aim to quantify the "importance" or "influence" (in a variety of senses) of a particular node (or group) within a network.
Sentralitas: Sentralitas merujuk pada sekelompok metrik yang bertujuan untuk mengukur "pentingnya" atau "pengaruh" (dalam berbagai pengertian) suatu simpul (atau kelompok) tertentu dalam suatu jaringan.
Examples of common methods of measuring "centrality" include betweenness centrality, closeness centrality, eigenvector centrality, alpha centrality, and degree centrality.
Contoh metode umum pengukuran "sentralitas" meliputi sentralitas perantara, sentralitas kedekatan, sentralitas vektor eigen, sentralitas alfa, dan sentralitas derajat.
Density: The proportion of direct ties in a network relative to the total number possible.
Proporsi ikatan langsung dalam suatu jaringan relatif terhadap jumlah total yang mungkin.
Distance: The minimum number of ties required to connect two particular actors, as popularized by Stanley Milgram's small world experiment and the idea of 'six degrees of separation'.
Jarak: Jumlah minimum ikatan yang diperlukan untuk menghubungkan dua aktor tertentu, seperti yang dipopulerkan oleh eksperimen dunia kecil Stanley Milgram dan gagasan enam derajat pemisahan.
Structural holes: The absence of ties between two parts of a network.
Lubang struktural: Tidak adanya ikatan antara dua bagian jaringan.
Finding and exploiting a structural hole can give an entrepreneur a competitive advantage.
Menemukan dan memanfaatkan lubang struktural dapat memberi pengusaha keunggulan kompetitif.
This concept was developed by sociologist Ronald Burt, and is sometimes referred to as an alternate conception of social capital.
Konsep ini dikembangkan oleh sosiolog Ronald Burt, dan terkadang disebut sebagai konsepsi alternatif modal sosial.
Strong ties are associated with homophily, propinquity and transitivity, while weak ties are associated with bridges.
Ikatan yang kuat dikaitkan dengan homofili, kedekatan dan transitivitas, sementara ikatan yang lemah dikaitkan dengan bridge.
Structural cohesion refers to the minimum number of members who, if removed from a group, would disconnect the group.
Kohesi struktural mengacu pada jumlah minimum anggota yang jika dikeluarkan dari suatu kelompok akan memutuskan hubungan kelompok tersebut.
Visual representation of social networks is important to understand the network data and convey the result of the analysis.
Representasi visual jaringan sosial penting untuk memahami data jaringan dan menyampaikan hasil analisis.
Numerous methods of visualization for data produced by social network analysis have been presented.
Sejumlah metode visualisasi untuk data yang dihasilkan oleh analisis jaringan sosial telah dipersiapkan.
Many of the analytic software have modules for network visualization.
Banyak perangkat lunak analitik yang memiliki modul untuk visualisasi jaringan.
Visual representations of networks may be a powerful method for conveying complex information.
Representasi visual jaringan dapat menjadi metode yang ampuh untuk menyampaikan informasi yang kompleks.
Signed graphs can be used to illustrate good and bad relationships between humans.
Grafik bertanda dapat digunakan untuk menggambarkan hubungan baik dan buruk antara manusia.
A positive edge between two nodes denotes a positive relationship (friendship, alliance, dating), and a negative edge denotes a negative relationship (hatred, anger).
Tepi positif antara dua simpul menunjukkan hubungan positif (persahabatan, aliansi, kencan), dan tepi negatif menunjukkan hubungan negatif (kebencian, kemarahan).
Signed social network graphs can be used to predict the future evolution of the graph.
Grafik jaringan sosial bertanda dapat digunakan untuk memprediksi evolusi grafik di masa mendatang.
A balanced cycle is defined as a cycle where the product of all the signs are positive.
Siklus seimbang didefinisikan sebagai siklus di mana hasil perkalian semua tanda positif.
According to balance theory, balanced graphs represent a group of people who are unlikely to change their opinions of the other people in the group.
Menurut teori keseimbangan, grafik seimbang menggambarkan sekelompok orang yang tidak mungkin mengubah pendapat mereka tentang orang lain dalam kelompok tersebut.
Unbalanced graphs represent a group of people who are very likely to change their opinions of the people in their group.
Grafik tidak seimbang menggambarkan sekelompok orang yang sangat mungkin mengubah pendapat mereka tentang orang-orang dalam kelompok mereka.
This group is very likely to change into a balanced cycle, such as one where B only has a good relationship with A, and both A and B have a negative relationship with C. By using the concepts of balanced and unbalanced graphs, the evolution of a social network graph may be forecasted.
Kelompok ini sangat mungkin berubah menjadi siklus yang seimbang, seperti siklus di mana B hanya memiliki hubungan yang baik dengan A, dan A maupun B memiliki hubungan yang negatif dengan C. Dengan menggunakan konsep siklus yang seimbang dan tidak seimbang, evolusi grafik jaringan sosial yang bertanda dapat diprediksi.
Different approaches to participatory network mapping have proven useful, especially when using social network analysis as a tool for facilitating change.
Berbagai pendekatan untuk pemetaan jaringan partisipatif telah terbukti berguna, terutama saat menggunakan analisis jaringan sosial sebagai alat untuk memfasilitasi perubahan.
Here, participants/interviewers provide network data by mapping the network (with pen and paper or digitally) during the data collection session.
Di sini, peserta/pewawancara menyediakan data jaringan dengan memetakan jaringan (dengan pena dan kertas atau secara digital) selama sesi pengumpulan data.
An example of a pen-and-paper network mapping approach, which also includes the collection of some actor attributes (perceived influence and goals of actors) is the * Net-map toolbox.
pengumpulan beberapa atribut aktor (pengaruh yang dirasakan dan tujuan aktor) adalah kotak peralatan Net-map.
One benefit of this approach is that it allows researchers to collect qualitative data and ask clarifying questions while the network data is collected.
Salah satu manfaat dari pendekatan ini adalah memungkinkan peneliti untuk mengumpulkan data kualitatif dan mengajukan pertanyaan klarifikasi saat data jaringan dikumpulkan.
The first book to discuss the commercial use of Alpha Users among mobile telecoms audiences was 3G Marketing by Ahonen, Kasper and Melkko in 2004.
Buku pertama yang membahas penggunaan komersial Pengguna Alpha di antara audiens telekomunikasi seluler adalah 3G Marketing oleh Ahonen, Kasper dan Melkko pada tahun 2004.
The first book to discuss Alpha Users more generally in the context of social marketing intelligence was Communities Dominate Brands by Ahonen & Moore in 2005.
Buku pertama yang membahas Pengguna Alpha secara lebih umum dalam konteks kecerdasan pemasaran sosial adalah Communities Dominate Brands oleh Ahonen & Moore pada tahun 2005.
Social network analysis is used extensively in a wide range of applications and disciplines.
Analisis jaringan sosial digunakan secara luas dalam berbagai aplikasi dan disiplin ilmu.
Some common network analysis applications include data aggregation and mining, network propagation modeling, network modeling and sampling, user attribute and behavior analysis, community-maintained resource support, location-based interaction analysis, social sharing and filtering, recommender systems development, and link prediction and entity resolution.
Beberapa aplikasi analisis jaringan yang umum meliputi agregasi dan penggalian data, pemodelan penyebaran jaringan, pemodelan dan pengambilan sampel jaringan, analisis atribut dan perilaku pengguna, dukungan sumber daya yang dikelola komunitas, analisis interaksi berbasis lokasi, berbagi dan penyaringan sosial, pengembangan sistem rekomendasi, serta prediksi tautan dan resolusi entitas.
In the private sector, businesses use social network analysis to support activities such as customer interaction and analysis, information system development analysis, marketing, and business intelligence needs (see social media analytics).
Di sektor swasta, bisnis menggunakan analisis jaringan sosial untuk mendukung aktivitas seperti interaksi dan analisis pelanggan, analisis pengembangan sistem informasi, pemasaran, dan kebutuhan intelijen bisnis.
Some public sector uses include development of leader engagement strategies, analysis of individual and group engagement and media use, and community-based problem solving.
Beberapa penggunaan di sektor publik meliputi pengembangan strategi keterlibatan pemimpin, analisis keterlibatan individu dan kelompok serta penggunaan media, dan pemecahan masalah berbasis komunitas.
Large numbers of researchers worldwide examine the social networks of children and adolescents.
Sejumlah besar peneliti di seluruh dunia meneliti jaringan sosial anak-anak dan remaja.
Students may sometimes nominate as many peers as they wish; other times, the number of nominations is limited.
Siswa terkadang dapat menominasikan sebanyak mungkin teman sebaya yang mereka inginkan; di waktu lain, jumlah nominasinya terbatas.
Social network researchers have investigated similarities in friendship networks.
Peneliti jaringan sosial telah menyelidiki kesamaan dalam jaringan pertemanan.
Resemblance is an important basis for the survival of friendships.
Kemiripan merupakan dasar penting bagi keberlangsungan persahabatan.
Similarity in characteristics, attitudes, or behaviors means that friends understand each other more quickly, have common interests to talk about, know better where they stand with each other, and have more trust in each other.
Kesamaan dalam karakteristik, sikap, atau perilaku berarti bahwa teman-teman lebih cepat memahami satu sama lain, memiliki minat yang sama untuk dibicarakan, lebih memahami posisi mereka satu sama lain, dan lebih percaya satu sama lain.
As a result, such relationships are more stable and valuable.
Hasilnya, hubungan seperti itu lebih stabil dan berharga.
Moreover, looking more alike makes young people more confident and strengthens them in developing their identity.
Selain itu, penampilan yang lebih mirip membuat kaum muda lebih percaya diri dan memperkuat mereka dalam mengembangkan identitas mereka.
Similarity in behavior can result from two processes: selection and influence.
Kesamaan dalam perilaku dapat terjadi akibat dua proses: seleksi dan pengaruh.
These two processes can be distinguished using longitudinal social network analysis in the R package SIENA (Simulation Investigation for Empirical Network Analyses), developed by Tom Snijders and colleagues.
Kedua proses ini dapat dibedakan menggunakan analisis jaringan sosial longitudinal dalam paket R SIENA (Simulation Investigation for Empirical Network Analyses), yang dikembangkan oleh Tom Snijders dan rekan-rekannya.
Longitudinal social network analysis became mainstream after the publication of a special issue of the Journal of Research on Adolescence in 2013, edited by René Veenstra and containing 15 empirical papers.
Analisis jaringan sosial longitudinal menjadi arus utama setelah penerbitan edisi khusus Jurnal Penelitian Remaja pada tahun 2013, yang diedit oleh René Veenstra dan berisi 15 makalah empiris.
Social network analysis is also used in intelligence, counter-intelligence and law enforcement activities.
Analisis jaringan sosial juga digunakan dalam kegiatan intelijen, kontra-intelijen, dan penegakan hukum.
The National Security Agency (NSA) uses its electronic surveillance programs to generate the data needed to perform this type of analysis on terrorist cells and other networks deemed relevant to national security.
Badan Keamanan Nasional (NSA) menggunakan program pengawasan elektroniknya untuk menghasilkan data yang diperlukan guna melakukan jenis analisis ini pada sel teroris dan jaringan lain yang dianggap relevan dengan keamanan nasional.
After the initial mapping of the social network is complete, analysis is performed to determine the structure of the network and determine, for example, the leaders within the network.
Setelah pemetaan awal jaringan sosial selesai, analisis dilakukan untuk menentukan struktur jaringan dan menentukan, misalnya, pemimpin dalam jaringan.
This allows military or law enforcement assets to launch capture-or-kill decapitation attacks on the high-value targets in leadership positions to disrupt the functioning of the network.
Hal ini memungkinkan aset militer atau penegak hukum untuk melancarkan serangan pemenggalan kepala dengan cara menangkap atau membunuh target bernilai tinggi dalam posisi kepemimpinan untuk mengganggu fungsi jaringan.
The NSA has been performing social network analysis on call detail records (CDRs), also known as metadata, since shortly after the September 11 attacks.
NSA telah melakukan analisis jaringan sosial pada catatan detail panggilan, yang juga dikenal sebagai metadata, sejak tak lama setelah serangan 11 September 2001.
Large textual corpora can be turned into networks and then analyzed using social network analysis.
Korpus tekstual yang besar dapat diubah menjadi jaringan dan kemudian dianalisis menggunakan analisis jaringan sosial.
The resulting networks, which can contain thousands of nodes, are then analyzed using tools from network theory to identify the key actors, the key communities or parties, and general properties such as the robustness or structural stability of the overall network or the centrality of certain nodes.
Jaringan yang dihasilkan, yang dapat berisi ribuan simpul, kemudian dianalisis menggunakan alat dari teori jaringan untuk mengidentifikasi aktor utama, komunitas atau pihak utama, dan properti umum seperti ketahanan atau stabilitas struktural jaringan keseluruhan atau sentralitas simpul tertentu.
In other approaches, textual analysis is carried out considering the network of words co-occurring in a text.
Dalam pendekatan lain, analisis tekstual dilakukan dengan mempertimbangkan jaringan kata-kata yang muncul bersamaan dalam sebuah teks.
Social network analysis has also been applied to understanding online behavior by individuals, organizations, and between websites.
Analisis jaringan sosial juga telah diterapkan untuk memahami perilaku daring oleh individu, organisasi, dan antar situs web.
Another concept that has emerged from this connection between social network theory and the Internet is the concept of netocracy, the correlation between the extended use of online social networks and changes in social power dynamics.
Konsep lain yang muncul dari hubungan antara teori jaringan sosial dan Internet adalah konsep netokrasi, di mana beberapa penulis muncul mempelajari korelasi antara penggunaan jaringan sosial daring yang luas, dan perubahan dalam dinamika kekuatan sosial.
Social network analysis has been applied to social media as a tool to understand behavior between individuals or organizations through their linkages on social media websites such as Twitter and Facebook.
Analisis jaringan sosial telah diterapkan pada media sosial sebagai alat untuk memahami perilaku antara individu atau organisasi melalui keterkaitan mereka di situs web media sosial seperti Twitter dan Facebook.
When applying SNA to a CSCL environment the interactions of the participants are treated as a social network.
Saat menerapkan SNA pada lingkungan CSCL, interaksi para peserta diperlakukan sebagai jaringan sosial.
The focus of the analysis is on the "connections" made among the participants – how they interact and communicate – as opposed to how each participant behaved on his or her own.
Fokus analisisnya adalah pada "hubungan" yang terjalin di antara para peserta – bagaimana mereka berinteraksi dan berkomunikasi – dan bukan pada bagaimana masing-masing peserta berperilaku sendiri-sendiri.
There are several key terms associated with social network analysis research in computer-supported collaborative learning such as: density, centrality, indegree, outdegree, and sociogram.
Ada beberapa istilah kunci yang terkait dengan penelitian analisis jaringan sosial dalam pembelajaran kolaboratif yang didukung komputer seperti: kepadatan, sentralitas, derajat masuk, derajat keluar, dan sosiogram.
For example, if there are 20 people participating, each person could potentially connect to 19 other people.
Misalnya, jika ada 20 orang yang berpartisipasi, setiap orang berpotensi terhubung dengan 19 orang lainnya.
A density of 100% (19/19) is the greatest density in the system.
Kepadatan 100% (19/19) adalah kepadatan terbesar dalam sistem.
A density of 5% indicates there is only 1 of 19 possible connections.
Kepadatan 5% menunjukkan hanya ada 1 dari 19 kemungkinan koneksi.
Centrality focuses on the behavior of individual participants within a network.
Sentralitas berfokus pada perilaku peserta individu dalam suatu jaringan.
It measures the extent to which an individual interacts with other individuals in the network.
Ia mengukur sejauh mana seorang individu berinteraksi dengan individu lain dalam jaringan.
The more an individual connects to others in a network, the greater their centrality in the network.
Semakin banyak individu terhubung dengan orang lain dalam suatu jaringan, semakin besar sentralitas mereka dalam jaringan.
In-degree centrality concentrates on a specific individual as the point of focus; centrality of all other individuals is based on their relation to the focal point of the "in-degree" individual.
Sentralitas derajat masuk terpusat pada individu tertentu sebagai titik fokus; sentralitas semua individu lainnya didasarkan pada hubungan mereka dengan titik fokus individu "derajat masuk".
Out-degree is a measure of centrality that still focuses on a single individual, but the analytic is concerned with the out-going interactions of the individual; the measure of out-degree centrality is how many times the focus point individual interacts with others.
Derajat keluar merupakan ukuran sentralitas yang masih berfokus pada satu individu saja, namun analitiknya memperhatikan interaksi keluar dari individu tersebut; ukuran sentralitas derajat keluar adalah seberapa sering individu yang menjadi titik fokus berinteraksi dengan orang lain.
Researchers employ social network analysis in the study of computer-supported collaborative learning in part due to the unique capabilities it offers.
Para peneliti menggunakan analisis jaringan sosial dalam studi pembelajaran kolaboratif yang didukung komputer sebagian karena kemampuan unik yang ditawarkannya.
This particular method allows the study of interaction patterns within a networked learning community and can help illustrate the extent of the participants' interactions with the other members of the group.
Metode khusus ini memungkinkan studi pola interaksi dalam komunitas pembelajaran jaringan dan dapat membantu menggambarkan sejauh mana interaksi peserta dengan anggota kelompok lainnya.
A number of research studies have applied SNA to CSCL across a variety of contexts.
Sejumlah penelitian telah menerapkan SNA pada CSCL dalam berbagai konteks.
The findings include the correlation between a network's density and the teacher's presence, a greater regard for the recommendations of "central" participants, infrequency of cross-gender interaction in a network, and the relatively small role played by an instructor in an asynchronous learning network.
Temuannya meliputi korelasi antara kepadatan jaringan dan kehadiran guru, perhatian yang lebih besar terhadap rekomendasi dari peserta "pusat", jarangnya interaksi lintas gender dalam jaringan, dan peran yang relatif kecil yang dimainkan oleh instruktur dalam jaringan pembelajaran asinkron.
Although many studies have demonstrated the value of social network analysis within the computer-supported collaborative learning field, researchers have suggested that SNA by itself is not enough for achieving a full understanding of CSCL.
Meskipun banyak penelitian telah menunjukkan nilai analisis jaringan sosial dalam bidang pembelajaran kolaboratif yang didukung komputer, para peneliti telah menyarankan bahwa analisis jaringan sosial sendiri tidak cukup untuk mencapai pemahaman penuh tentang CSCL.
A number of research studies have combined other types of analysis with SNA in the study of CSCL.
Sejumlah penelitian telah menerapkan SNA pada CSCL dalam berbagai konteks.
This can be referred to as a multi-method approach or data triangulation, which will lead to an increase of evaluation reliability in CSCL studies.
Hal ini dapat disebut sebagai pendekatan multi-metode atau triangulasi data, yang akan menghasilkan peningkatan keandalan evaluasi dalam studi CSCL.
Ethnographic data such as student questionnaires and interviews and classroom non-participant observations Case studies: comprehensively study particular CSCL situations and relate findings to general schemes Content analysis: offers information about the content of the communication among members Quantitative method – This includes simple descriptive statistical analyses on occurrences to identify particular attitudes of group members who have not been able to be tracked via SNA in order to detect general tendencies.
Data etnografi seperti kuesioner dan wawancara siswa serta observasi non-partisipan di kelas Studi kasus: mempelajari situasi CSCL tertentu secara komprehensif dan menghubungkan temuan dengan skema umum Analisis isi: menawarkan informasi tentang isi komunikasi antar anggota Metode kuantitatif – Ini mencakup analisis statistik deskriptif sederhana pada kejadian untuk mengidentifikasi sikap tertentu dari anggota kelompok yang belum dapat dilacak melalui analisis jaringan sosial untuk mendeteksi kecenderungan umum.