Social Network Analysis berdasarkan Reply Tweet Artis

Hari  ini saya mencoba library nodexl (nodexl.codeplex.com) sekaligus  mengeksplorasi tweet  para artis yang telah saya kumpulkan mulai awal Feb 2012.  Tweet artis dipilih  karena mereka  sudah terbiasa diliput publik sehingga diasumsikan  lebih menerima  jika  dieksplorasi datanya — semoga 🙂 .  Alasan lain adalah tweet mereka banyak direspon dan  sudah dikenal masyarakat.

Visualisasi social network bertujuan menggambarkan hubungan antar unit.   Untuk Twitter, hubungan antar account dapat berbentuk banyak hal, mulai dari hubungan follower/friend (paling populer), retweet, favourite, mention, reply dan sebagainya.    Untuk kesempatan ini saya akan menggunakan hubungan reply yang memperlihatkan adanya komunikasi atau pembicaraan antara dua account.  Asumsi saya (perlu pembuktian nanti), reply dan mention adalah hubungan kuat antara dua account twitter. Retweet atau favourite bisa dilakukan dengan satu tombol dengan mudah, tapi untuk me-reply pengguna harus mengetikkan sesuatu.

Berikut adalah visualisasinya, semakin tebal garis berarti semakin banyak si-artis me-reply. Minimal ada tiga jumlah reply, kurang dari itu tidak digambarkan. Titik biru adalah artis (diambil 100 artis dengan follower terbesar), titik hitam adalah account Twitter lain. Data yang digunakan adalah tweet dari tanggal 1 Feb sampai dengan 21 Feb 2012.  Klik gambar lalu zoom  kalau masih tidak jelas.

Soc. Network Artis berdasarkan reply

Catatan yang perlu diingat sebelum dibaca lebih lanjut:   (1) artis dalam artikel ini  didefinisikan sebagai  100 artis dengan follower  tertinggi. (2) tweet yang digunakan berada dalam periode satu bulan sehingga  bisa jadi hubungan yang ada  bersifat  sementara. (3) tentu ada media lain yang digunakan selain melalui tweet, misalnya SMS, DM, FB, email, BBM, messenger dsb yang  tentunya tidak tertangkap dalam visualiasi ini.

Beberapa hal menarik dari  visualiasi di atas:

• Dua account yang paling sering menggunakan reply adalah @ti2DJ dan @erdiAN_aJI.  Jumlah reply terbesar dipegang  oleh @ti2DJ dengan 26 reply ke sebuah account (anaknya?).  Ini menunjukkan kedua artis ini aktif  menggunakan  twitter sebagai media  komunikasi dua arah atau lebih.
• Di sisi lain, tidak semua account menggunakan Twitter untuk komunikasi, atau kalaupun ada hanya terbatas ke beberapa orang saja.  Mungkin mereka  lebih memilih menggunakan DM,  SMS atau  messenger? Lagipula dengan jumlah follower besar, wajar kalau mereka lebih berhati-hati.   Sebagai contoh @aqi_alexa hanya terhubung dengan 3 orang, dengan yang terkuat adalah @aud33y (istri).
• Dari sisi reply via tweet, hubungan antar sesama artis ternyata tidak terlalu dekat.  Kecuali @ti2DJ yang terhubung dengan 8 artis,  artis lain tidak terlihat atau hanya sedikit  terhubung dengan sesama artis.  Ada beberapa yang justru terhubung kuat  dengan ‘orang biasa’  (bukan teman dan memiliki follower sedikit)  yang tidak terkait dengan bidang keartisan.  Informasi ini dapat  digunakan untuk melihat hal yang sedang diminati oleh  artis tersebut.
• Account @dahsyatnyaolga dan @jess_iskandar sepertinya  artis yang paling  punya hubungan yang kuat dengan  penggemar fanatik. Misalnya dengan @salvia_cumaOLGA, @Icha_LoveOlga, @EmiLiaCyankOLGA dan lainnya.

Setelah mencoba-coba nodeXL dan data artis ini selama satu hari,  berikut adalah beberapa hal yang saya peroleh:

• Kekuatan NodeXL adalah mudah dipelajari dan  mudah digunakan karena berbasis Excel.  Powerfull kalau dikombinasikan dengan SQL (jalankan query di HeidiSQL, copy paste hasilnya ke NodeXL) .  Tapi masih terlalu rumit untuk diserahkan ke enduser, dan hanya jalan di Windows (non web). Gambar yang dihasilkan juga masih harus digeser-geser manual supaya lebih jelas.
• Menarik kalau ditambahkan content analysis dari komunikasi antara account.  Idealnya  garis yang menghubungkan dua account  saat diklik dapat menampilkan rangkuman pembicaraan (keywords), sentimennya, dan juga dapat di drill down sampai  ke  tweet mentah.
• Perlu aspek temporal. Bagaimana kekuatan hubungan dua account dari waktu ke waktu?  Mungkin ada yang menguat (menebal kalau di gambar) saat mengerjakan proyek bersama, mungkin ada juga yang tiba-tiba dari kuat lalu menghilang  (putus/bertengkar).  Akan bagus  kalau untuk satu account dapat di-play selama 1 tahun misalnya sehingga terlihat  pergerakan hubungannya dengan account lain.
• Perlu tools untuk melihat sekilas isi sebuah account. Saat ini langkah manual yang saya lakukan adalah: melihat garis yang tebal yang menandakan hubungan yang kuat. Lalu  lihat siapa,  copy-paste di Twitter untuk dicari, lihat deskrpsi dan tweet orang tersebut, dan googling jika diperlkukanuntuk menentukan kira-kira dia siapa.  Akan lebih enak kalau ada tools yang membantu semua proses itu. Yap saya memang pemalas 🙂

Data yang dianalisis pada posting ini adalah  tweet para artis. Selain data ini, saya juga mengumpulkan tweet dari orang lain yang berkaitan dengan artis (mention).  Jumlahnya  tentu lebih besar, mungkin lebih menarik lagi nanti hasil analisisnya.