ソーシャルネットワークは，個人間の交友関係，グループ内のコミュニケーション，団体間の交流等，社会的存在の関係を表す．ソーシャルネットワークの分析の例としては，重要なアクターを見付けたり，結束力の強いグループやコミュニティを検出したり，アクターが何らかの点で似ているアクターを見付けたり等がある． Wolfram言語は強力なグラフ機能の上に構築されており，柔軟で強力な方法でネットワークをモデル化し，分析することが可能である．ソーシャルネットワークは，ソーシャルメディア（Facebook，Twitter等）からの直接のアクセス等，さまざまなソースから利用できる．高レベルの関数を利用すると，コミュニティを検出したり，凝集性の高いグループを探したり，結果を可視化したりが容易になる．ソーシャルネットワークについての完全な測定基準一式によって，ネットワークを調査したり，アクターやその中心性をランク付けしたり，類似のアクターに基づいて提案を提供したりすることが可能となる．

社会的ネットワークのデータと表現 »

Graph — アクターとリンクを含むグラフを表す

ネットワークの可視化

CommunityGraphPlot — コミュニティをグラフで可視化する

HighlightGraph  ▪  GraphPlot  ▪  LayeredGraphPlot  ▪  TreePlot

凝集性の高いグループ

FindClique — クリークを探す

FindGraphCommunities — コミュニティを探す

FindKClique  ▪  FindKClan  ▪  FindKClub  ▪  FindKPlex  ▪  KCoreComponents  ▪  ConnectedComponents  ▪  LambdaComponents  ▪  LuccioSamiComponents

中心性と威信

DegreeCentrality — 他のアクターへの直接リンクの数

ClosenessCentrality — 他のすべてのアクターへの逆平均距離

BetweennessCentrality — アクターを通る最短経路の比

RadialityCentrality  ▪  EccentricityCentrality  ▪  PageRankCentrality  ▪  LinkRankCentrality  ▪  KatzCentrality  ▪  HITSCentrality  ▪  StatusCentrality  ▪  EdgeBetweennessCentrality  ▪  EigenvectorCentrality

互酬性と推移性

GraphReciprocity — 双方からの有向リンクの比

GlobalClusteringCoefficient — 閉路である長さ2つ経路の比

MeanClusteringCoefficient  ▪  LocalClusteringCoefficient

同類性，同類選択性，類似性

GraphAssortativity — グループ内結合度からグループ間結合度を引いたもの

VertexCorrelationSimilarity — アクター間の相関類似度

MeanNeighborDegree  ▪  MeanDegreeConnectivity  ▪  VertexDiceSimilarity  ▪  VertexJaccardSimilarity  ▪  VertexCosineSimilarity

統計解析 »

RandomGraph — 記号的グラフ分布からランダムグラフを構築する

GraphPropertyDistribution — グラフの特性の分布

BarabasiAlbertGraphDistribution  ▪  WattsStrogatzGraphDistribution  ▪  BernoulliGraphDistribution  ▪  NProbability  ▪  NExpectation  ▪  ...