Sosyal katmanlar arasındaki ilişkileri temel alan ağırlıklı sosyal ağların modellenmesi
Modelling weighted social networks based on relationships between different social layers
Yazar: EGEMEN BERKİ ÇİMEN
Danışman: YRD. DOÇ. DR. MURAT ERMİŞ ; YRD. DOÇ. DR. İLKER BEKMEZCİ
Hava Harp Okulu Komutanlığı / Havacılık ve Uzay Teknolojileri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2014
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Çok kriterli optimizasyon = Multi criteria optimization

Özet:
Sosyal ağlar, insan hayatının hiyerarşik ve gruplaşmaya dayanan yapısını örnek alarak ilişkileri ve etkileşimleri modellemeye çalışır. Sosyal ağların ilgi alanı, sadece insan toplulukları ile sınırlı değildir ve doğada insan hiyerarşik yapısına benzer şekilde yaşayan arı gibi diğer canlıları da kapsar. Sosyal ağların özellikle insan ilişkileri ve bağlantılarını en yalın haliyle göstermesinin yanında, günümüzde birçok çalışma insan hareketleri ile de sosyal ağları ilişkilendirmektedir. Aslında bu da insan ilişkilerinin; yapılan ya da yapılacak seçimlerin göstergesi olarak görülebilir.
Tabii ki sosyal ağların başarısı sadece insan ilişkilerini özetliyor olması değil aynı zamanda sadece bunlarla da sınırlı olmamasıdır. Bugün sosyal ağlar şirketler arasındaki ilişkilerin ortaya konmasını, suçluların tespit edilmesi ve hareketlerinin tahmin edilmesini, hatta gerçek hayatın benzetim modellenmesini gerçekleştirmeyi mümkün kılmaktadır. Özellikle son zamanlarda proteinler ve kimyasal bağlar arasındaki etkileşimlerin de sosyal ağlardaki özellikler ile açıklanabileceği görülmüştür. Sosyal ağlar bugün neredeyse her alanda karşımıza çıkmaktadır ve bu kadar yaygın uygulamalarının olmasındaki  en önemli etken elde edilen sonuçların gerçek hayatla karşılaştırılabilmesi için gerekli verinin bulunmasıdır. Twitter, Facebook, Linkedin ve diğer sosyal ağların yaygınlaşması verinin elde edilmesi açısından oldukça önemlidir. Ayrıca, bilginin sosyal ağlar üzerinde hızlı bir şekilde yayılması ve ulaşımı, sosyal ağları birçok alanda önemli bir stratejik araç haline getirmiştir. Sosyal ağların kullanımının yaygınlaşması, gruplaşma ve hiyerarşik yapının daha iyi anlaşılmasını sağlamaktadır. Hiyerarşik ve grup özelliklerinin taşınan bilgi seviyesi, bir ağın etkinliğinin dengesini ve bireyler arasındaki dinamiğini gösterir.
Bir sosyal ağın evrilmesini araştırmak, özellikle de bugün birçok açıdan önemli bir noktaya gelmiştir; çünkü bazı çalışmalar ağların kararlı duruma yakınsadığını söylemektedir. Ama bunun en önemli nedenlerinden biri de günümüzdeki birçok açıdan insan ilişkilerini matematiksel yöntemlerle açıklayabilmenin zorluğudur. Her ne kadar bir insanın ilişkilerini açıklamak zor olsa da, insan ilişki dinamiğini açıklamak ve gerçek hayata benzer bir benzetim modeli geliştirmek daha da zor olmaktadır. Bugün benzetim modelleme yöntemleri özellikle de ağırlıklı ve ağırlıksız olacak şekilde modellenmektedir. Ağırlıklı modeller sadece bireyler arasında ilişkinin varlığını göstermenin yanında ilişkinin gücünü ölçebilecek şekilde modellenmektedir. Bu sebeple bu araştırma Kumpula ve arkadaşlarının hazırlamış olduğu ağırlıklı sosyal ağ benzetim modeli ile üretilen ağları gerçek hayata benzetmek amacıyla Genetik Algoritma yöntemi ile yeniden düzenleyerek daha gerçekçi sosyal ağların oluşturulmasını sağlamıştır. Bu amaçla da derece dağılımı, kümeleme katsayısı ve k-yakın komşu özellikleri üzerinden bir amaç fonksiyonu tasarlanmıştır. Ayrıca farklı operatörler ve parametreler ile test edilerek en ideal yöntem seçilmiştir. 
Bu tez çalışması aynı zamanda sosyal ağ üzerindeki akışı inceleyerek hiyerarşik ve grup özelliklerini ortaya çıkarmıştır. Bu çalışma için ENRON e-postaları incelenip Single Linkage yöntemleri ile kümelenerek Hollier yöntemi ile sıralanmış ve hiyeraşik yapı ortaya konmuştur. Sonuçlara göre ilk 10'daki bireylerin %83-80'inin üst kademeden olduğu tespit edilirken %9-8'inin ise ENRON suçlamalarında bahsi geçen kişiler olduğu gözlemlenmiştir. Bunların dışında ENRON sosyal ağ üzerinde darboğaz tespiti amacıyla benzetim modeli gerçekleştirilmiştir ve farklı durumlar için modellenerek sonuçlar değerlendirilmiştir. Bu çalışma MATLAB ortamında modellenerek test edilmiştir.

Abstract:
Social network is a study that takes hierarchical and clustering features of human's life as an example and tries to model its interactions. Fields of interests in social networks are not just human's societies but it covers livings like bees that live in similar structure of human hierarchy.   Social networks particularly present people's relationship and connection in the simplest form plus today lots of studies have associated human's actions with social networks. Indeed, it can be considered that people's relationships are the sign of current or future choices.  
Obviously, success of the social networks is not only about summary of human relationships but it also is not limited with human. Today, social networks make it possible to analyze relationships of companies, discover criminals and actions and even simulate the real life. Especially, it has been observed that social networks can explain proteins and chemical bonding interactions. Social networks now are seen in every field and the most important factor is ability of the comparison between real life and findings. Increased popularity and accessibility to Twitter, Facebook, Linkedin and other social networks are important for availability of the data. Also, social networks become strategic tools as spread and accessibility of information through the networks are significantly increased. Increased use helps to understand clustering and hierarchical structures. Hierarchical and clustering features show the amount of information carried, efficiency of the network and interaction between individuals. 
Researching evolution of a social network, especially today reaches an important point because some studies points out an idea of convergence to stability. However, one of the important reasons comes from difficulty in mathematical representation of human relationships. As explaining human relationship seems difficult, dynamics of human relationships and simulation of a social network becomes more difficult. Today, simulation in social networks is modeled especially with and without weights. Particularly, weighted models are not only showing existence of a relationship but they also show the degree of relationship. Therefore, this research applies the simulation work of Kumpula and his friends on the weighted social networks in order to simulate more realistic networks by reconfiguring with Genetic Algorithm. For this aim, an objective function is designed with degree distributions, clustering coefficient and the k-nearest neighbor's features. Also, this method is tested with different operators and parameters in order to find the best method. 
This project also discovers hierarchic and group feature in network with analysing flow of social network. For this study, ENRON e-mails have been analysed and clustering with Single Linkage and ordering with Hollier method have been used to reveal its hierarchical structure. According to the results, top ten of Hollier method order has been observed as 83-80% of high level employees and as the rest of 9-8% has been ENRON inqury related employees. Also, simulation model has been developed to detect bottleneck in the network and tested for different cases. This study is modelled and tested in the MATLAB environment.