stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
Bebegig Sukamantri
Asal usul

Keberadaan bebegig  di Desa Sukamantri, Kecamatan Sukamantri, Kabupaten Ciamis. Warga menyakini bahwa Bebegig merupakan lambang kemenangan. Sebab, pembuatan Bebegig diilhami wajah Prabu Sampulur yang memusnahkan kejahatan dan meminta imbalan untuk menguasai Pulau Jawa. Kemenangannya didikenang dengan membuat kedok wajah Prabu Sampulur. Bebegig direpresentasikan sebagai penjaga lingkungan sekitar.
Versi lain

Versi lain yang masih memiliki kemiripan, dari asal-usul Bebegig Sukamantri, diungkap oleh Pamong Budaya Ahli Muda Disbudpora Ciamis, Eman Hermansya. Ia menceritakan asal-usul kesenian yang telah ditetapkan sebagai Warisan Budaya Tak Benda (WBTB) dari Kemdikbud RI tahun 2018 itu.
Seni Helaran Bebegig berasal dari Kecamatan Sukamantri, atau sebelah utara Ciamis. Bebegig memiliki wujud menyeramkan dengan topeng yang dominan warna merah, hijau dan hitam. Bermata melotot dan bertaring panjang.
Representasi bebegig sebagai penjaga lingkungan alam. Menurut Eman berdasarkan data yang ada, Bebegig erat dengan wilayah Tawang Gantung di sebelah utara Desa Sukamantri. Wilayah itu merupakan bukti dengan hutan yang dianggap keramat dan angker. Konon wilayah tersebut dipercaya sebagai bekas kerjaan.
Bukit tersebut berbeda dari bukit yang lainnya, ada 3 parit besar melingkarinya. Di bawahnya merupakan lereng terjal, warga setempat menyebutnya Panggeleseran.
Konon, orang berkuasa di wilayah itu bernama Prabu Sampulur, seorang yang memiliki kesaktian dan juga cerdik. Prabu Sampulur membuat topeng-topeng dari kulit kayu yang menyerupai wajah menyeramkan. Topeng itu dibuat untuk menjaga alam dari gangguan orang yang punya niat jahat atau pun hal lainnya.
Lama-kelamaan topeng yang diberi nama Bebegig itu kemudian menjadi sebuah kesenian dan berkembang di masyarakat hingga saat ini.
"Topeng itu memiliki rambut yang terbuat dari ijuk Kawung atau aren yang terurai panjang. Memiliki mahkota dari kembang buah dan daun waregu yang disusun rapih. Ada pun hiasannya dari kembang hahapaan dan daun picisan. Hiasan itu diambil dari tanaman yang tumbuh subur di daerah itu," ujar Eman kepada detikJabar, Jumat (17/11/2023).
Menurut Eman, sepintas atribut atau hiasan yang dipasang pada topeng itu nampak biasa saja. Namun hiasan itu memiliki filosofi kehidupan.
"Filosofinya dimaknai dari pohon Kawung yang mana pohon itu semua bagiannya bermanfaat untuk kehidupan manusia," ucapnya.
Ada pun filosofi dari atribut lainnya seperti daun waregu pancawarna dan kembang bubuay. Eman menjelaskan, daun waregu pancawarna itu bukan daunnya warna-warni, melainkan hanya simbol kebaikan atau kebahagiaan.
Sedangkan bunga yang keluar dari pohon sejenis rotan yang disebut bubuay mengandung filosofi kehidupan sangat berarti.
"Bentuk bunga yang tersusun rapih itu sebagai simbol kebersamaan, silih asah, silih asih dan silih asuh. Sehingga kebersamaan itu harus dijaga secara turun temurun," ungkapnya.
Seni Helaran Bebegig biasanya tampil dalam berbagai kegiatan. Dimainkan satu orang satu kostum Bebegig secara berkelompok. Mereka akan menari dengan irama musik tradisional dan menampilkan pertunjukan seperti berkelahi atau duel. Berat topeng bebegig sendiri antara 25 sampai 40 kilogram.
Setiap dimainkan, Bebegig Sukamantri akan terdengar irama ketokan berasal dari kolotok atau instrumen musik dari kayu. Kolotok akan mengeluarkan bunyi ketika digoyang-goyang.
Unik

Bebegig berbeda dengan barong di Jawa dan Bali karena Bebegig menggunakan rumbai-rumbai daun tanaman serta pada bagian belakang menggunakan lonceng sapi, Sedangkan topeng bebegig mempunyai berat kurang lebih 20 kg dengan cara dipikul seperti ondel-ondel, dari segi bentuk topeng, topeng bebegig di ilhami dari tokoh bujang ganong pada kesenian reog ponorogo yang dibawa pada perang majapahit-sunda dibawah kepimpinan Hayam Wuruk, yang membedakaanya topeng bebegig ialah berukuran besar sedangkan topeng pada bujang ganong berukuran wajah manusia yang memudahkan penari untuk melakukan akrobatik.
Pranala luar

Asal usul bebegig Diarsipkan 2011-05-19 di Wayback Machine.
Sejarah Bebegig
Bebegig Sukamantri Ciamis tampil dan diberi nama Buta Arega
Teknik elektronika

Contoh dari Printed circuit board
Teknik Elektronika (Bahasa Inggris: electronic engineering) adalah cabang ilmu dari teknik elektro yang memanfaatkan komponen listrik nonlinear dan aktif (seperti perangkat semikonduktor, terutama transistor, dioda, dan sirkuit terintegrasi) untuk merancang sirkuit elektronika, perangkat VLSI, dan sistem perangkat lainnya. Khusus disiplin ini biasanya didasarkan pada papan sirkuit cetak.
Elektronika adalah sub bidang dalam subjek akademik teknik listrik yang lebih luas tetapi menunjukkan bidang teknik yang luas terutama mencakup subbidang lainnya, seperti elektronika analog, elektronika konsumen, sistem benam, dan elektronika daya. Teknik elektronika berkaitan dengan penerapan aplikasi, prinsip, dan algoritma yang dikembangkan dalam banyak bidang terkait, contohnya ilmu fisika, teknik radio, teknik telekomunikasi, sistem kendali, pemrosesan sinyal, teknik sistem, teknik komputer, teknik instrumentasi, kendali daya listrik, robot, dan masih banyak lagi.
Institut Insinyur Listrik dan Elektronik (IEEE) adalah satu organisasi yang paling penting dan berpengaruh bagi insinyur elektronik yang berbasis di Amerika Serikat. Di tingkat internasional, Komisi Elektroteknik Internasional (IEC) menyiapkan standar keahlian untuk teknik elektronik, yang dikembangkan melalui konsensus dan atas pencapaian kerja dari 20.000 ahli dari 172 negara di seluruh dunia.
Fakultas Teknik Elektro memiliki enam prodi, beberapa diantaranya telah terakreditasi internasional dari IABEE (Indonesia Accreditation Board for Engineering Education) dan juga telah terakreditasi unggul dari BAN-PT.
Rujukan

↑  [telkomuniversity.ac.id/fakultas-teknik-elektro/ "Teknik Elektro"] Periksa nilai |url= (bantuan). Teknik Elektro. Diakses tanggal 2023-24-8.  Periksa nilai tanggal di: |access-date= (bantuan)
Rujukan > Lihat pula

Instrumentasi
Elektronika dan instrumentasi
Teknik elektro
Boangmanalu, Salak, Pakpak Bharat

Untuk salah satu marga Batak Pakpak, lihat Boangmanalu.
Boangmanalu adalah salah satu desa di Kecamatan Salak, Kabupaten Pakpak Bharat, Provinsi Sumatera Utara, Indonesia.
Pemerintahan

Desa Boangmanalu terdiri dari lima dusun, yaitu:
Dusun I Sosor
Dusun II Lae Trondi
Dusun III Kuta Payung
Dusun IV Mborgang
Dusun V Kuta Tengah
Demografi > Agama

Mayoritas penduduk Desa Boangmanalu memeluk agama Kristen.
| Agama di Desa Boangmanalu (2024) |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Agama |  |  | Persen |  |
| Islam | Islam |    | 24,37% | 24,37% |
| Kristen Protestan | Kristen Protestan |    | 66,12% | 66,12% |
| Kristen Katolik | Kristen Katolik |    | 9,50% | 9,50% |
| Hindu | Hindu |    | 0,00% | 0,00% |
| Buddha | Buddha |    | 0,00% | 0,00% |
| Konghucu | Konghucu |    | 0,00% | 0,00% |
| Kepercayaan terhadap Tuhan YME | Kepercayaan terhadap Tuhan YME |    | 0,00% | 0,00% |
Galeri

Dusun Kuta Payung
Dusun Lae Trondi
Dusun Mborgang
Dusun Sosor
Kantor Kecamatan Salak di Desa Boangmanalu
Gereja GKPPD Peaperik di Desa Boangmanalu
Analisis jaringan sosial

Diagram jaringan sosial yang menampilkan hubungan persahabatan di antara sekelompok pengguna Facebook.
Analisis jaringan sosial adalah proses penyelidikan struktur sosial melalui penggunaan jaringan dan teori grafik. Ini mengkarakterisasikan struktur jaringan dalam bentuk simpul (aktor individual, orang, atau benda dalam jaringan) dan ikatan, sisi, atau tautan (hubungan atau interaksi) yang menghubungkannya. 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. Jaringan ini sering divisualisasikan melalui sosiogram di mana simpul direpresentasikan sebagai titik dan ikatan direpresentasikan sebagai garis. Visualisasi ini menyediakan sarana untuk menilai jaringan secara kualitatif dengan memvariasikan representasi visual simpul dan tepinya untuk mencerminkan atribut yang diinginkan.
Analisis jaringan sosial telah muncul sebagai teknik kunci dalam sosiologi modern. 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).
Sejarah

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. Ilmuwan sosial telah menggunakan konsep "jaringan sosial" sejak awal abad ke-20 untuk menunjukkan serangkaian hubungan yang kompleks antara anggota sistem sosial di semua skala, dari antarpribadi hingga internasional.
Pada tahun 1930-an, Jacob Moreno dan Helen Jennings memperkenalkan metode analisis dasar. 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).
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.
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.
Analisis jaringan sosial komputasional telah digunakan secara luas dalam penelitian perolehan bahasa kedua melalui studi di luar negeri. Bahkan dalam studi literatur, analisis jaringan telah diterapkan oleh Anheier, Gerhards dan Romo, Wouter De Nooy, dan Burgert Senekal.
Metrik

Ukuran: Jumlah anggota jaringan dalam jaringan tertentu.
Metrik > Koneksi

Homofili: Sejauh mana aktor membentuk ikatan dengan orang lain yang serupa atau berbeda. Kesamaan dapat didefinisikan berdasarkan jenis kelamin, ras, usia, pekerjaan, prestasi pendidikan, status, nilai, atau karakteristik menonjol lainnya. Homofili juga disebut sebagai asortativitas.
Multipleksitas: Jumlah bentuk konten yang terkandung dalam suatu ikatan. Misalnya, dua orang yang berteman dan juga bekerja bersama akan memiliki multipleksitas 2. Multipleksitas telah dikaitkan dengan kekuatan hubungan dan juga dapat mencakup tumpang tindih ikatan jaringan positif dan negatif.
Timbal balik: Sejauh mana dua aktor saling membalas persahabatan atau interaksi lainnya.
Penutupan Jaringan: Ukuran kelengkapan triad relasional. Asumsi individu tentang penutupan jaringan (yaitu bahwa teman-teman mereka juga teman) disebut transitivitas. Transitivitas adalah hasil dari sifat individu atau situasional dari Kebutuhan akan Penutupan Kognitif.
Kedekatan: Kecenderungan aktor untuk memiliki lebih banyak ikatan dengan orang lain yang dekat secara geografis.
Metrik > Distribusi

Bridge: Individu yang ikatannya yang lemah mengisi lubang struktural, menyediakan satu-satunya penghubung antara dua individu atau kelompok. Ini juga mencakup rute terpendek ketika rute yang lebih panjang tidak memungkinkan karena risiko tinggi distorsi pesan atau kegagalan pengiriman.
Sentralitas: Sentralitas merujuk pada sekelompok metrik yang bertujuan untuk mengukur "pentingnya" atau "pengaruh" (dalam berbagai pengertian) suatu simpul (atau kelompok) tertentu dalam suatu jaringan. Contoh metode umum pengukuran "sentralitas" meliputi sentralitas perantara, sentralitas kedekatan, sentralitas vektor eigen, sentralitas alfa, dan sentralitas derajat.
Kepadatan: Proporsi ikatan langsung dalam suatu jaringan relatif terhadap jumlah total yang mungkin.
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.
Lubang struktural: Tidak adanya ikatan antara dua bagian jaringan. Menemukan dan memanfaatkan lubang struktural dapat memberi pengusaha keunggulan kompetitif. Konsep ini dikembangkan oleh sosiolog Ronald Burt, dan terkadang disebut sebagai konsepsi alternatif modal sosial.
Kekuatan Ikatan: Ditentukan oleh kombinasi linear waktu, intensitas emosional, keintiman, dan timbal balik (yaitu saling menguntungkan). Ikatan yang kuat dikaitkan dengan homofili, kedekatan dan transitivitas, sementara ikatan yang lemah dikaitkan dengan bridge.
Metrik > Segmentasi

Kelompok disebut 'lingkaran sosial' jika setiap individu terikat langsung dengan individu lainnya, 'kelompok sosial' jika kontak langsungnya kurang ketat, tidak tepat, atau sebagai blok yang kohesif secara struktural jika ketepatan diinginkan.
Koefisien pengelompokkan: Ukuran kemungkinan dua asosiasi dari sebuah node merupakan asosiasi. Koefisien pengelompokan yang lebih tinggi menunjukkan 'keberagaman' yang lebih besar.
Kohesi: Tingkat di mana para aktor terhubung langsung satu sama lain melalui ikatan yang kohesif. Kohesi struktural mengacu pada jumlah minimum anggota yang jika dikeluarkan dari suatu kelompok akan memutuskan hubungan kelompok tersebut.
Pemodelan dan visualisasi jaringan

Representasi visual jaringan sosial penting untuk memahami data jaringan dan menyampaikan hasil analisis. Sejumlah metode visualisasi untuk data yang dihasilkan oleh analisis jaringan sosial telah dipersiapkan. Banyak perangkat lunak analitik yang memiliki modul untuk visualisasi jaringan. Data dieksplorasi dengan menampilkan simpul dan ikatan dalam berbagai tata letak dan memberikan warna, ukuran, dan properti canggih lainnya ke simpul. Representasi visual jaringan dapat menjadi metode yang ampuh untuk menyampaikan informasi yang kompleks. Namun, kehati-hatian harus dilakukan dalam menafsirkan properti simpul dan grafik dari tampilan visual saja, karena keduanya dapat salah menggambarkan properti struktural yang lebih baik ditangkap melalui analisis kuantitatif.
Grafik bertanda dapat digunakan untuk menggambarkan hubungan baik dan buruk antara manusia. Tepi positif antara dua simpul menunjukkan hubungan positif (persahabatan, aliansi, kencan), dan tepi negatif menunjukkan hubungan negatif (kebencian, kemarahan). Grafik jaringan sosial bertanda dapat digunakan untuk memprediksi evolusi grafik di masa mendatang. Dalam jaringan sosial bertanda, ada konsep siklus "seimbang" dan "tidak seimbang". Siklus seimbang didefinisikan sebagai siklus di mana hasil perkalian semua tanda positif. Menurut teori keseimbangan, grafik seimbang menggambarkan sekelompok orang yang tidak mungkin mengubah pendapat mereka tentang orang lain dalam kelompok tersebut. Grafik tidak seimbang menggambarkan sekelompok orang yang sangat mungkin mengubah pendapat mereka tentang orang-orang dalam kelompok mereka. Misalnya, kelompok yang terdiri dari 3 orang (A, B, dan C) di mana A dan B memiliki hubungan positif, B dan C memiliki hubungan positif. Namun, C dan A memiliki hubungan negatif, siklus tidak seimbang.  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.
Berbagai pendekatan untuk pemetaan jaringan partisipatif telah terbukti berguna, terutama saat menggunakan analisis jaringan sosial sebagai alat untuk memfasilitasi perubahan. Di sini, peserta/pewawancara menyediakan data jaringan dengan memetakan jaringan (dengan pena dan kertas atau secara digital) selama sesi pengumpulan data. Contoh pendekatan pemetaan jaringan pena dan kertas, yang juga mencakup pengumpulan beberapa atribut aktor (pengaruh yang dirasakan dan tujuan aktor) adalah kotak peralatan Net-map. Salah satu manfaat dari pendekatan ini adalah memungkinkan peneliti untuk mengumpulkan data kualitatif dan mengajukan pertanyaan klarifikasi saat data jaringan dikumpulkan.
Pemodelan dan visualisasi jaringan > Potensi jejaring sosial

Potensi Jaringan Sosial (PJS) adalah koefisien numerik, yang diturunkan melalui algoritma untuk mewakili ukuran jaringan sosial individu dan kemampuan mereka untuk memengaruhi jaringan tersebut. Koefisien PJS pertama kali didefinisikan dan digunakan oleh Bob Gerstley pada tahun 2002. Istilah yang terkait erat adalah Pengguna Alfa, yang didefinisikan sebagai orang dengan PJS tinggi.
Koefisien PJS memiliki dua fungsi utama:
Klasifikasi individu berdasarkan potensi jaringan sosialnya, dan
Pembobotan responden dalam studi riset pemasaran kuantitatif.
Dengan menghitung PJS responden dan menargetkan responden PJS Tinggi, kekuatan dan relevansi riset pemasaran kuantitatif yang digunakan untuk mendorong strategi pemasaran viral ditingkatkan.
Variabel yang digunakan untuk menghitung PJS seseorang termasuk tetapi tidak terbatas pada: partisipasi dalam aktivitas Jejaring Sosial, keanggotaan kelompok, peran kepemimpinan, pengakuan, publikasi/penyuntingan/kontribusi ke media non-elektronik, publikasi/penyuntingan/kontribusi ke media elektronik (situs web, blog), dan frekuensi distribusi informasi sebelumnya dalam jaringan mereka.
Buku pertama yang membahas penggunaan komersial Pengguna Alpha di antara audiens telekomunikasi seluler adalah 3G Marketing oleh Ahonen, Kasper dan Melkko pada tahun 2004. Buku pertama yang membahas Pengguna Alpha secara lebih umum dalam konteks kecerdasan pemasaran sosial adalah Communities Dominate Brands oleh Ahonen & Moore pada tahun 2005. Pada tahun 2012, Nicola Greco (UCL) mempresentasikan di TEDx Potensi Jejaring Sosial sebagai paralelisme terhadap energi potensial yang dihasilkan pengguna dan harus digunakan oleh perusahaan, dengan menyatakan bahwa "PJS adalah aset baru yang harus dimiliki setiap perusahaan".
Aplikasi praktis

Analisis jaringan sosial digunakan secara luas dalam berbagai aplikasi dan disiplin ilmu. 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. 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. Beberapa penggunaan di sektor publik meliputi pengembangan strategi keterlibatan pemimpin, analisis keterlibatan individu dan kelompok serta penggunaan media, dan pemecahan masalah berbasis komunitas.
Aplikasi praktis > Analisis jaringan sosial di sekolah

Sejumlah besar peneliti di seluruh dunia meneliti jaringan sosial anak-anak dan remaja. Dalam kuesioner, mereka mencantumkan semua teman sekelas, siswa di kelas yang sama, atau teman sekolah, dengan pertanyaan: "Siapakah sahabatmu?". Siswa terkadang dapat menominasikan sebanyak mungkin teman sebaya yang mereka inginkan; di waktu lain, jumlah nominasinya terbatas. Peneliti jaringan sosial telah menyelidiki kesamaan dalam jaringan pertemanan. Kesamaan antara teman telah ditetapkan sejak zaman kuno. Kemiripan merupakan dasar penting bagi keberlangsungan persahabatan. 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. Hasilnya, hubungan seperti itu lebih stabil dan berharga. Selain itu, penampilan yang lebih mirip membuat kaum muda lebih percaya diri dan memperkuat mereka dalam mengembangkan identitas mereka. Kesamaan dalam perilaku dapat terjadi akibat dua proses: seleksi dan pengaruh. 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. 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.
Aplikasi praktis > Aplikasi keamanan

Analisis jaringan sosial juga digunakan dalam kegiatan intelijen, kontra-intelijen, dan penegakan hukum. Teknik ini memungkinkan analis untuk memetakan organisasi rahasia seperti jaringan mata-mata, keluarga kriminal terorganisasi, atau geng jalanan. 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. NSA memeriksa hingga tiga simpul dalam analisis jaringan ini. Setelah pemetaan awal jaringan sosial selesai, analisis dilakukan untuk menentukan struktur jaringan dan menentukan, misalnya, pemimpin dalam jaringan. 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. NSA telah melakukan analisis jaringan sosial pada catatan detail panggilan, yang juga dikenal sebagai metadata, sejak tak lama setelah serangan 11 September 2001.
Aplikasi praktis > Aplikasi analisis tekstual

Korpus tekstual yang besar dapat diubah menjadi jaringan dan kemudian dianalisis menggunakan analisis jaringan sosial. Dalam jaringan ini, simpulnya adalah Aktor Sosial, dan tautannya adalah Tindakan. Ekstraksi jaringan ini dapat diotomatisasi dengan menggunakan parser. 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. Hal ini mengotomatisasi pendekatan yang diperkenalkan oleh Analisis Naratif Kuantitatif, dimana triplet subjek-kata kerja-objek diidentifikasi dengan pasangan aktor yang dihubungkan oleh suatu tindakan, atau pasangan yang dibentuk oleh aktor-objek.
Dalam pendekatan lain, analisis tekstual dilakukan dengan mempertimbangkan jaringan kata-kata yang muncul bersamaan dalam sebuah teks. Dalam jaringan ini, simpul adalah kata-kata dan tautan di antara kata-kata tersebut diberi bobot berdasarkan frekuensi kemunculannya bersamaan (dalam rentang maksimum tertentu).
Aplikasi praktis > Aplikasi internet

Analisis jaringan sosial juga telah diterapkan untuk memahami perilaku daring oleh individu, organisasi, dan antar situs web. Analisis pranala dapat digunakan untuk menganalisis koneksi antara situs web atau laman web untuk memeriksa bagaimana informasi mengalir saat individu menavigasi web. Hubungan antara organisasi telah dianalisis melalui analisis pranala untuk memeriksa organisasi mana saja dalam suatu masalah komunitas.