I. Tổng Quan Về Mạng Xã Hội và Vai Trò tại ĐHQGHN
Trong những năm gần đây, mạng xã hội ngày càng trở nên phổ biến và quen thuộc với người dùng Internet. Chương này tập trung làm rõ các khái niệm về mạng xã hội, đồng thời giới thiệu sơ bộ về lịch sử phân tích mạng xã hội và bài toán phát hiện vai trò trong mạng xã hội. Mạng xã hội là một cấu trúc xã hội được tạo thành từ các nút và các cung mà mỗi nút (một thực thể xã hội) được liên kết bởi một hoặc nhiều cung, thể hiện một mối quan hệ cụ thể [5]. Mỗi nút thường được gọi là một tác nhân (actor), đại diện cho một đối tượng trong mạng xã hội, có thể là một người, một nhóm người, một tài liệu, một tổ chức hay một quốc gia.
1.1. Định Nghĩa và Cấu Trúc Cơ Bản của Mạng Xã Hội
Mạng xã hội là một cấu trúc xã hội được tạo thành từ các nút và các cung. Mỗi nút đại diện cho một thực thể xã hội, có thể là cá nhân, tổ chức hoặc thậm chí là một khái niệm. Các cung thể hiện mối quan hệ giữa các nút, ví dụ như quan hệ bạn bè, đồng nghiệp, hoặc quan hệ hợp tác. Cấu trúc này cho phép chúng ta phân tích các mối liên kết và ảnh hưởng trong một cộng đồng. Theo Jiayang Chen [5], có 3 cách biểu diễn liên kết trong mạng xã hội: danh sách liên kết, cấu trúc đồ thị và ma trận kề.
1.2. Lịch Sử Phát Triển của Phân Tích Mạng Xã Hội
Phân tích mạng xã hội bắt đầu từ những năm 1930 và phát triển cùng với sự bùng nổ của mạng xã hội. Các nhà tiên phong như Moreno, Lewin và Heider đã đặt nền móng cho lĩnh vực này. Moreno phát triển mô hình "sociometry" để nghiên cứu mối quan hệ giữa các cá nhân. Lewin đề xuất rằng hành vi của nhóm được xác định bởi lĩnh vực các lực lượng xã hội. Heider tiên phong trong lĩnh vực nhận thức xã hội và thái độ. Các nghiên cứu này đã mở đường cho việc sử dụng các công cụ toán học và đồ thị để phân tích cấu trúc xã hội.
II. Thách Thức và Vấn Đề Nghiên Cứu về Vai Trò Mạng Xã Hội
Với sự ra đời của Web 2.0, người dùng không còn chỉ sử dụng thông tin mà còn tạo ra thông tin [3]. Họ tương tác với nhau, họ tham gia vào những cuộc thảo luận trực tuyến, trao đổi thông tin và ý kiến, và họ tạo nên các mạng xã hội. Mức độ của sự tương tác giữa những người dùng định nghĩa vai trò xã hội, mà có thể được mô tả như vị trí, hành vi, hay định danh ảo [12]. Những vai trò này có thể được phát triển trong mạng xã hội thông qua các trao đổi email, thảo luận trên các diễn đàn hay nhóm tin tức Usenet, và họ tiếp tục thay đổi và phát triển theo thời gian.
2.1. Xác Định Vai Trò trong Bối Cảnh Phân Tích Mạng Xã Hội
Việc xác định một vai trò xã hội phụ thuộc vào bối cảnh phân tích [12]. Ví dụ như khi phân tích sự trao đổi email trong công ty, các nhà nghiên cứu xác định vai trò như là một vị trí (quản lý, thư ký,...). Trong khi đó, vai trò của một người trong một cuộc thảo luận web lại giống một định danh ảo, có thể là mức độ chuyên gia của người đó. Biết được ai là chuyên gia trong một diễn đàn kỹ thuật có thể tạo điều kiện thuận lợi để tìm ra câu trả lời cho một câu hỏi một cách nhanh chóng và chính xác.
2.2. Ứng Dụng của Phát Hiện Vai Trò trong Thực Tế
Phát hiện vai trò xuất hiện đầu tiên trong xã hội học [21][17]. Các nhà xã hội học đã sử dụng vai trò xã hội để giải thích các chức năng cụ thể của một người trong xã hội, như là một người cha, bác sỹ, sinh viên hay một cố vấn hàn lâm [23]. Ngày nay, với sự phát triển bùng nổ cả về số lượng và kích thước của các trang mạng xã hội, phát hiện vai trò đã trở thành một chủ đề quan trọng được quan tâm không chỉ bởi các nhà xã hội học mà còn có cả các nhà kinh tế, chính trị.
III. Phương Pháp Phát Hiện Vai Trò trong Mạng Xã Hội
Chương 2 trình bày khái quát một số mô hình phát hiện vai trò. Đồng thời, chương 2 đi chi tiết tìm hiểu mô hình phát hiện vai trò dựa vào nội dung chủ đề và mô hình phát hiện vai trò giữa hai đối tượng sử dụng đồ thị tham số xác suất phụ thuộc thời gian. Bài toán phát hiện vai trò đã được nghiên cứu trong một số mạng như mạng xã hội trực tuyến, mạng công nghệ, mạng sinh học, đồ thị web, mạng email.
3.1. Tổng Quan về Các Phương Pháp Phát Hiện Vai Trò
Có nhiều phương pháp khác nhau để phát hiện vai trò trong mạng xã hội. Một số phương pháp tập trung vào cấu trúc của mạng, trong khi những phương pháp khác lại chú trọng đến nội dung của các tương tác. Các phương pháp dựa trên cấu trúc thường sử dụng các thuật toán phân cụm để nhóm các nút có đặc điểm cấu trúc tương tự nhau. Các phương pháp dựa trên nội dung thường sử dụng các kỹ thuật khai phá văn bản để xác định các chủ đề và vai trò liên quan đến các chủ đề đó.
3.2. Mô Hình Role Author Recipient Topic RART Phát Hiện Vai Trò
Mô hình Role-Author-Recipient-Topic (RART) là một phương pháp phát hiện vai trò dựa trên nội dung chủ đề trong mạng xã hội. Mô hình này xem xét các yếu tố như người viết, người nhận và chủ đề của các bài đăng để xác định vai trò của các thành viên trong mạng. RART cho phép chúng ta hiểu rõ hơn về cách các thành viên tương tác với nhau và cách họ đóng góp vào các cuộc thảo luận khác nhau.
IV. Ứng Dụng Nghiên Cứu Phát Triển Vai Trò Sinh Viên ĐHQGHN
Luận văn tốt nghiệp với đề tài Phát hiện vai trò trong mạng xã hội nhằm khảo sát, phân tích các mô hình phát hiện vai trò, đồng thời trình bày một mô hình phát hiện vai trò phân cấp và thi hành giải pháp phân cụm vai trò trong mô hình thử nghiệm. Luận văn gồm những nội dung chính cơ bản sau: Chương 1: Giới thiệu về mạng xã hội và bài toán phát hiện vai trò trong mạng xã hội nhằm giới thiệu khái quát về mạng xã hội, cấu trúc và lịch sử phát triển mạng xã hội cũng như bài toán phát hiện vai trò trong mạng xã hội.
4.1. Mô Hình Phát Hiện Vai Trò Phân Cấp từ Dữ Liệu Email
Chương 3 đưa ra mô hình phát hiện vai trò cấp trên – cấp dưới trong nhóm những người có cùng vai trò, áp dụng các mô hình đã tìm hiểu ở chương 2. Trong chương này sẽ trình bày chi tiết các pha cũng như các bước thực hiện mô hình. Mô hình này kết hợp hai pha phát hiện vai trò, trong đó pha đầu tiên phân cụm các nhân viên có công việc tương tự nhau vào trong cùng một cụm vai trò, pha tiếp theo thực hiện gán vai trò phân cấp cho mỗi cặp nhân viên trong cụm.
4.2. Thử Nghiệm và Đánh Giá Mô Hình trên Tập Dữ Liệu Enron Email
Chương 4 tiến hành cài đặt một pha trong mô hình đề xuất và đánh giá các kết quả đạt được. Quá trình thử nghiệm cho kết quả độ chính xác trung bình F-measure cho 12 vai trò của tập dữ liệu là 61. Bên cạnh đó, kết quả thử nghiệm cho thấy mô hình có thể phát hiện khá tốt nhiều vai trò của một người. Luận văn đã bước đầu tiến hành thử nghiệm một pha trong mô hình đề xuất cho tập dữ liệu Enron email.
V. Kết Luận và Hướng Phát Triển Nghiên Cứu Mạng Xã Hội
Phần kết luận tóm lược các kết quả đã đạt được và nêu rõ đóng góp của luận văn, đồng thời định hướng một số hướng nghiên cứu tiếp theo trong thời gian sắp tới. Việc xác định các vai trò như vậy cho phép hiểu biết và phân tích tốt hơn các tương tác trong cộng đồng xã hội. Vai trò có thể được sử dụng để phát hiện các bất thường trong mạng công nghệ như truy vết IP [19][24].
5.1. Tóm Tắt Kết Quả Nghiên Cứu và Đóng Góp của Luận Văn
Luận văn đã trình bày một mô hình phát hiện vai trò phân cấp trong mạng xã hội, áp dụng cho dữ liệu email. Mô hình này kết hợp cả cấu trúc mạng và nội dung email để xác định vai trò của các thành viên. Kết quả thử nghiệm cho thấy mô hình có khả năng phát hiện vai trò khá tốt, đặc biệt là khả năng xác định nhiều vai trò của một người.
5.2. Hướng Nghiên Cứu Tiếp Theo về Vai Trò và Mạng Xã Hội
Trong tương lai, có thể mở rộng nghiên cứu này bằng cách áp dụng mô hình cho các loại dữ liệu mạng xã hội khác, chẳng hạn như dữ liệu từ Facebook hoặc Twitter. Ngoài ra, có thể nghiên cứu các phương pháp phát hiện vai trò động, tức là các vai trò có thể thay đổi theo thời gian. Cuối cùng, có thể nghiên cứu các ứng dụng thực tế của việc phát hiện vai trò, chẳng hạn như trong việc cải thiện hiệu quả làm việc nhóm hoặc trong việc phát hiện các hành vi gian lận.
