Katalog trendů - detail trendu

ID 1023 Exportovat do otisku Ano
Název trendu Data mining sociálních sítí
Anglický název trendu Social Network Data Mining
Typ trendu Rozvojový program
Kategorie první úrovně Technologický pokrok Kategorie druhé úrovně Manažerský charakter
Způsobilost pro NIPI Trend úzce spojený s Big Data a dalšími uvedenými trendy. Je zde zaměření na data mining velkého objemu prostorových informací zejména lidí – jejich pohybů a socioekonomických/demografických prostorových dat a informací. Data mining slouží primárně pro odvozování sekundární prostorových dat a informací, elektronickému automatizovanému zpracování. Jsou provázána rovněž například s daty mobilních operátorů, nebo floating car data. Ačkoliv podléhají tato data anonymizování a omezením (například ze strany GDPR), je možné sledovat společné prvky v pohybu obyvatel, jejich činnostech, chování atd. (například při volbách, lokální či globální migraci, turismu atd.). Tyto společné prvky umožňují rozšiřovat prosté prostorové informace o další přidané hodnoty. Proces těžení využívá API, potažmo REST API, či zabudované knihovny (například v jazyku Python) jednotlivých sociálních sítí.
Zkrácený popis trendu Rozsáhlé posloupnosti – proudy prostorových i neprostorových dat a informací, které jsou vytěžovány za účelem získání sekundárních informací o uživatelích sociálních sítí, v generalizované podobě.
Popis trendu Sociální sítě poskytovaly v minulosti velmi otevřená API, díky kterým bylo možné zpracovávat systematicky dlouhé rozsáhlé proudy dat různých sociálních sítí (Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram atd.). Data a informace uživatelů podléhají v současné době čím dál větší ochraně osobních údajů. To má za následek nutnost čím dál větší anonymizace dat a informací a také zkreslování množiny vytěžovaných dat. V sociálních sítích existují struktury lidí, kteří jsou propojeni přímo či nepřímo ve vztazích, nebo společných zájmech. Tato propojení jsou zkoumána analýzou vytěžovaných dat sociálních sítí, hledáním zmíněných struktur, chování a způsobů propojení lidí. Významné jsou v tomto případě rovněž spjaté prostorové informace – souřadnice a pohyb lidí v prostoru, spojený právě se společnými zájmy (egocentrické VS sociocentrické sociální sítě). Přidané informace lidí propojují humanitní obory s technickými. Tyto informace se dají rozdělit dle reálných a domnělých informací na (1): • Sociální sítě „kdo zná koho“. • Socio-kognitivní sítě „kdo si myslí, že zná někoho“. • Znalostní sítě „kdo zná co“. • Znalostně – kognitivní sítě „kdo si myslí, že zná co“. Počítačové sítě jsou ve své podstatě inherentní k sociálním sítím, propojováním lidí, organizací vědomostí (3). Nárůst výpočetního výkonu umožňuje zpracovávání Big Data a zrychluje Data mining těchto prostorových informací. V oblasti sociálních sítí je nejčastěji zmiňován Data mining sítě Twitter, ačkoliv je množina Data miningu sociálních sítí mnohem širší, počínaje emailovou komunikací (Email Web Logs), zdravotní data, přes tzv. MMORPG online počítačové hry až po vyhledávací web služby. Data mining využívají několika základních technik: vyhledávání anomálií, detekce společných prvků – asociací, shlukování, klasifikace, regrese a v neposlední řadě predikce atd. (Fayyad et al., 1996). Predikce chování lidí hraje v případě sociálních sítí významnou roli, jelikož slouží jako nástroj predikce sociálních fenoménů, veřejných událostí, mechanických pohybů atd.
Časový horizont Do 2 let
Časový horizont, popis Již dlouhodobě užívaný způsob Data mining a získávání sekundárních informací a dat, zejména v zahraničí. Významný vliv na statická i dynamická prostorová a socioekonomická/demografická data a informace v GIS, rovněž obecně v IT a sociologii.
Omezení Nebezpečí postupného omezování přístupů provozovatelů sociálních sítí k datům a informacím
Zdroje informací 1) Contractor, N., Wasserman, S., Faust, K., 2006. Testing Multi-theoreticalMultilevelHypothesesAboutOrganizationalNetworks: An Analytic Framework and EmpiricalExample. Academyof Management Review. 31. 681-703. 10.5465/AMR.2006.21318925. 2) Fayyad, U., Piatetsky-Shapiro, G., Smyth, P., 1996. From Data Mining to Knowledge Discovery in Databases. AI Magazine. 17. 37-54. 10.1609/aimag.v17i3.1230. 3) Wellman, B.,(2001. Physical Place and Cyberplace: TheRiseofPersonalized Networking. International Journalof Urban and RegionalResearch 25 (2), S. 227 – 252.. 10.1007/978-3-658-21742-6_133.
Požadavky na datové zdroje Specifické požadavky neidentifikovány.
Požadavky na parametry služeb Zpracování Big Data. Parametrizace služeb.
Požadavky na typy služeb Specifické požadavky neidentifikovány.
Požadavky na legislativu Specifické požadavky neidentifikovány.
Požadavky na organizační zajištění Specifické požadavky neidentifikovány.
Požadavky na metodiky, postupy Příklady dobré praxe.
Požadavky na lidské zdroje Specifická potřeba na experty v dané oblasti, zároveň na obecné úrovni průřezový vzdělávací program. Znalosti data mining a informationmining.
Závěr / Dopad na NIPI Data mining sociálních sítí poskytuje podstatná sekundární prostorová data a informace na podkladu ověřených a známých metod a technik. Oblast se vyvíjí velmi dynamicky, je nutné reagovat neustále na nové trendy, omezení, regulace a legislativu. Zároveň prostorová data a informace jsou často poplatné omezenému časovému období. Hlavní dopad je na prostorové i neprostorová data a informace, a to zejména sekundární, odvozená. Dále ve smyslu nabízených služeb, analýz, predikcí atd.
Doporučení dalších kroků Počkat
Doporučení dalších kroků, popis Sledovat.
Poznámka
Datum vytvoření / poslední aktualizace karty trendu 10.08.2019 00:00 Autor karty trendu (odborný garant) RNDr. Jan Vodňanský
Editor
Datum vytvoření záznamu 01.09.2019 20:21 Záznam vytvořil/a Administrátor Katalogu
Datum aktualizace 01.09.2019 20:23 Záznam aktualizoval/a Administrátor Katalogu
ID▲ Odkaz Identifikátor záznamu v externím systému Popis Datum vytvoření záznamu

Nejsou připojeny žádné záznamy.

Přílohy

ID▲ Název souboru Popis Datum vytvoření záznamu

Nejsou připojeny žádné záznamy.

vazba na pozadavky Vazba na požadavky

ID▲ Název Stav požadavku Platný od Platný do

Nejsou připojeny žádné záznamy.

vazba na jiné projekty Vazba na projekty

ID▲ Název Stav projektu Gestor projektu Termín zahájení Předpokládané ukončení

Nejsou připojeny žádné záznamy.

vazba na zdroje Vazba na zdroje

ID▲ Název Producent dat Typ zdroje Editor Datum vytvoření záznamu

Nejsou připojeny žádné záznamy.

Vazba na agendy

ID▲ Název Kód agendy v RPP Schváleno Platná od Platná do Datum vytvoření záznamu

Nejsou připojeny žádné záznamy.

Vazba na životní události

ID▲ Název První úroveň Druhá úroveň Datum vytvoření záznamu

Nejsou připojeny žádné záznamy.

Vazba na ostatní trendy

ID▲ Název Typ trendu Kategorie první úrovně Datum vytvoření / poslední aktualizace karty trendu
4 Big Data Trend Nové typy služeb 10.08.2019 00:00
7 Umělá inteligence Trend Technologický pokrok 10.08.2019 00:00
9 Robotizace a automatizace Trend Technologický pokrok 10.08.2019 00:00
10 Cloudové výpočty Trend Nové typy služeb 10.08.2019 00:00
13 Propojená data Trend Nové typy služeb 10.08.2019 00:00
1015 Bezpečnost dat a informací, ochrana proti zneužití Inovace Nové koncepce vč. novinek v oblasti komunikace s uživateli 10.08.2019 00:00
1022 Data pořizovaná v reálném čase Rozvojový program Technologický pokrok 10.08.2019 00:00