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用社会网络分析评估KOL投放价值
更新时间：2025-5-10 20:07:57 作者：爱短链
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社交网络分析方法（SNA）它是一种考虑多行动者之间社会关系的方法，适用于研究学校、企业和组织到国家的整体单位。
考虑到网络中存在的巨大关系网络，本文将从社会和内容产品的角度介绍该方法的基本概念和实际应用。
1.建立社区关系 首先要明确SNA两个重要元素：行动者（actor）和关系。
行动者:以个人为单位，在图中用圆圈代表行动者。
关系:两个行动者之间是否有联系，用联系表示，区分无向和有向。
关系矩阵是一个N*N矩阵，纵横分别表示行动者，1代表关系，0代表没有关系。
在无向图中，对角线可以分割，只看下半部分，但在有向图中，必须画出完整的矩阵。
以知乎用户为例，用户有权选择关注或不关注他人。
与被关注者相比，粉丝是一种方向性的关系，被关注者也有权选择是否关注粉丝，因此图片中包含的信息更丰富。
以用户A-E例如，最多可以产生25种关系。
第一行代表A关注B和BD，第一列代表A被B和E关注。
在社区图中，我们可以更直接、更清楚地看到两个用户之间的关系。
由这五个用户组成的局部网络可以看作是知乎用户网络的缩影。
2.KOL形成 上图中反映的方向与指出每个用户的线数不同。
衡量这一指标有助于理解整个社区的权力流动。
简单地理解，行动者得到的箭头指向越多，他在社区中的地位和声望就越高。
这一指标通常用中心度来量化，指的是某一点的密度，称为度中心度（Degree Centrality）。
局部中心度(绝对):某一点的出入度之和； 局部中心度(相对):实际度数/可能产生的最大联系度； 整体中心度：与其他点的捷径距离（到其他点的最短途径）之和。
计算上图五个用户的中心关系，可以发现A/B/C/D四个用户的局部中心度等于整体中心度，E用户处于边缘状态。
利用软件分析度数，可以更直观地看到这个微社区的权力关系。
重复上述步骤与八个用户的相互关注关系，我们可以看到更直观的显示。
显然，A用户联系了世界上最多的用户，是中心人物。
除了度中心度，衡量指标还接近中心度和中心度，分别用于表示和KOL相关的关键人物和作为中间人的程度。
3.兴趣圈拓扑图 以上八个用户为例，ADCE用户之间形成一个长度为4的循环ABCD这个长度也是4的环，和ABD、BCD两个长度为3的环。
考虑到关系的有向性，ABD它是一个可以遵循的向环A-D-B和ADCE虽然用线连接，但不在固定方向的连续链上，只能算是半环。
派系是环概念的延伸，n-派系中的n是指派系成员之间联系的最长途径。
我们最初的例子（五个用户）给出了一个2-派系群。
现在让我们定义一个形成社区的标准。
如果派系的三分之二成员完全相同，将这些派系合并为一个圈，然后定义不同的标准来扩大这个圈子。
相应地，知乎可以理解第一个小圈子是对某个问题感兴趣的人，扩大圈子是对某个话题感兴趣的人。
4.聚类 聚类技术在互联网产品中得到了广泛的应用，但却被放置在其中SNA接下来，聚类更强调等级结构，即根据个人社会关系进行分层。
以八个用户的案例为例，三个聚类，其中最左边的数字是指代理中心排名，A用户排名为1，因为他们有最大的中心。
第一层聚类结果，FGH边缘用户是一类，BD排名靠中的用户是一类，然后继续聚类，直到所有用户被归类为一类。
圈子和聚类的区别在于，派系的概念根据成员的相似性进行划分，形成的圈子以兴趣为交点；聚类是根据成员关系的数量来划分的，这是对权力水平的分类。
以知乎为例，这8个用户可能都是科技互联网话题爱好者，对物联网有3/3/2的结构JAVA如果你对人工智能感兴趣，这三类可以单独成为一个派系；但是每个用户对使用的关注和关注是不同的，FGH用户之间的关系很少，但他们不能在同一个派系中。
5.总结 感谢网民贡献的用户数量和关系链。
SNA分析的应用场景已扩展到社交产品、基于社交关系的商品和内容推荐、网络信息传播等多个领域的应用，只要有人，就可以使用SNA分析强弱关系、密度和群体分类。
本文讨论KOL在形成和发现方面，可作为商业广告的量化参考标准之一。
用于社交网络评估KOL核心指标一般为KOL后者量化为可收集的指标，通常是粉丝数量，即社区图中的单向关注关系，可以用多条线标记。
KOL粉丝重合和SNA根据自定义标准，广告商可以计算出中派系的概念重叠KOL根据预期的接触次数，选择粉丝的重合度。
根据体量的不同KOL圈层计算的预期渗透率，SNA事实上，它可以帮助广告商在早期节省交付费用。
当然，他们应该在交付后继续关注APRU、ROI等指标。
通过反思，我们也可以理解为什么购买粉丝已经成为行业中常见的混乱之一。
因此，在关注的基础上，许多社交产品也开始考虑其他互动因素作为参考指标，以消除僵尸粉丝的混乱。
作者：小七同志 链接：https://www.jianshu.com/p/ffabe53977b0 去年今天的运营文章 2021: 人生商业模式:有的人回到全世界，有的人却一无所获(0) 2021: 本福特分析模型如何发现问题？ 2021: 家庭教育引起了不断的关注，教育机构如何做好线上转型？ 2021: 营销案例|艺考机构收入超过1000万的底层逻辑(0) 2021: 还在担心店铺流量？这四个搜索指标？ 一个工具有奇效！ 本文转载给小七同志。
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社交网络分析方法（SNA）它是一种考虑多行动者之间社会关系的方法，适用于研究学校、企业和组织到国家的整体单位。
考虑到网络中存在的巨大关系网络，本文将从社会和内容产品的角度介绍该方法的基本概念和实际应用。
1.建立社区关系 首先要明确SNA两个重要元素：行动者（actor）和关系。
行动者:以个人为单位，在图中用圆圈代表行动者。
关系:两个行动者之间是否有联系，用联系表示，区分无向和有向。
关系矩阵是一个N*N矩阵，纵横分别表示行动者，1代表关系，0代表没有关系。
在无向图中，对角线可以分割，只看下半部分，但在有向图中，必须画出完整的矩阵。
以知乎用户为例，用户有权选择关注或不关注他人。
与被关注者相比，粉丝是一种方向性的关系，被关注者也有权选择是否关注粉丝，因此图片中包含的信息更丰富。
以用户A-E例如，最多可以产生25种关系。
第一行代表A关注B和BD，第一列代表A被B和E关注。
在社区图中，我们可以更直接、更清楚地看到两个用户之间的关系。
由这五个用户组成的局部网络可以看作是知乎用户网络的缩影。
2.KOL形成 上图中反映的方向与指出每个用户的线数不同。
衡量这一指标有助于理解整个社区的权力流动。
简单地理解，行动者得到的箭头指向越多，他在社区中的地位和声望就越高。
这一指标通常用中心度来量化，指的是某一点的密度，称为度中心度（Degree Centrality）。
局部中心度(绝对):某一点的出入度之和； 局部中心度(相对):实际度数/可能产生的最大联系度； 整体中心度：与其他点的捷径距离（到其他点的最短途径）之和。
计算上图五个用户的中心关系，可以发现A/B/C/D四个用户的局部中心度等于整体中心度，E用户处于边缘状态。
利用软件分析度数，可以更直观地看到这个微社区的权力关系。
重复上述步骤与八个用户的相互关注关系，我们可以看到更直观的显示。
显然，A用户联系了世界上最多的用户，是中心人物。
除了度中心度，衡量指标还接近中心度和中心度，分别用于表示和KOL相关的关键人物和作为中间人的程度。
3.兴趣圈拓扑图 以上八个用户为例，ADCE用户之间形成一个长度为4的循环ABCD这个长度也是4的环，和ABD、BCD两个长度为3的环。
考虑到关系的有向性，ABD它是一个可以遵循的向环A-D-B和ADCE虽然用线连接，但不在固定方向的连续链上，只能算是半环。
派系是环概念的延伸，n-派系中的n是指派系成员之间联系的最长途径。
我们最初的例子（五个用户）给出了一个2-派系群。
现在让我们定义一个形成社区的标准。
如果派系的三分之二成员完全相同，将这些派系合并为一个圈，然后定义不同的标准来扩大这个圈子。
相应地，知乎可以理解第一个小圈子是对某个问题感兴趣的人，扩大圈子是对某个话题感兴趣的人。
4.聚类 聚类技术在互联网产品中得到了广泛的应用，但却被放置在其中SNA接下来，聚类更强调等级结构，即根据个人社会关系进行分层。
以八个用户的案例为例，三个聚类，其中最左边的数字是指代理中心排名，A用户排名为1，因为他们有最大的中心。
第一层聚类结果，FGH边缘用户是一类，BD排名靠中的用户是一类，然后继续聚类，直到所有用户被归类为一类。
圈子和聚类的区别在于，派系的概念根据成员的相似性进行划分，形成的圈子以兴趣为交点；聚类是根据成员关系的数量来划分的，这是对权力水平的分类。
以知乎为例，这8个用户可能都是科技互联网话题爱好者，对物联网有3/3/2的结构JAVA如果你对人工智能感兴趣，这三类可以单独成为一个派系；但是每个用户对使用的关注和关注是不同的，FGH用户之间的关系很少，但他们不能在同一个派系中。
5.总结 感谢网民贡献的用户数量和关系链。
SNA分析的应用场景已扩展到社交产品、基于社交关系的商品和内容推荐、网络信息传播等多个领域的应用，只要有人，就可以使用SNA分析强弱关系、密度和群体分类。
本文讨论KOL在形成和发现方面，可作为商业广告的量化参考标准之一。
用于社交网络评估KOL核心指标一般为KOL后者量化为可收集的指标，通常是粉丝数量，即社区图中的单向关注关系，可以用多条线标记。
KOL粉丝重合和SNA根据自定义标准，广告商可以计算出中派系的概念重叠KOL根据预期的接触次数，选择粉丝的重合度。
根据体量的不同KOL圈层计算的预期渗透率，SNA事实上，它可以帮助广告商在早期节省交付费用。
当然，他们应该在交付后继续关注APRU、ROI等指标。
通过反思，我们也可以理解为什么购买粉丝已经成为行业中常见的混乱之一。
因此，在关注的基础上，许多社交产品也开始考虑其他互动因素作为参考指标，以消除僵尸粉丝的混乱。
作者：小七同志 链接：https://www.jianshu.com/p/ffabe53977b0 去年今天的运营文章 2021: 人生商业模式:有的人回到全世界，有的人却一无所获(0) 2021: 本福特分析模型如何发现问题？ 2021: 家庭教育引起了不断的关注，教育机构如何做好线上转型？ 2021: 营销案例|艺考机构收入超过1000万的底层逻辑(0) 2021: 还在担心店铺流量？这四个搜索指标？ 一个工具有奇效！ 本文转载给小七同志。
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