เปรียบเทียบวิธี
ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้
| การวิเคราะห์เครือข่ายอัตตาแบบมีทิศทาง× | การวิเคราะห์เครือข่ายสังคมแบบมีทิศทาง× | |
|---|---|---|
| สาขาวิชา | การวิเคราะห์เครือข่าย | การวิเคราะห์เครือข่าย |
| ตระกูล | Machine learning | Machine learning |
| ปีกำเนิด≠ | 1954–2005 | 1994 |
| ผู้ริเริ่ม≠ | Barnes, J. A.; Bott, E.; extended by Everett & Borgatti | Wasserman, S. & Faust, K. |
| ประเภท≠ | Egocentric network method | Structural analysis of directed graphs |
| แหล่งต้นตำรับ≠ | Everett, M. G., & Borgatti, S. P. (2005). Ego network betweenness. Social Networks, 27(1), 31–38. DOI ↗ | Wasserman, S. & Faust, K. (1994). Social Network Analysis: Methods and Applications. Cambridge University Press. ISBN: 978-0-521-38707-1 |
| ชื่อเรียกอื่น | directed personal network analysis, asymmetric ego network, directed egocentric network analysis, directed egonet analysis | directed SNA, digraph analysis, directed graph network analysis, asymmetric network analysis |
| ที่เกี่ยวข้อง | 5 | 5 |
| สรุป≠ | Directed ego network analysis examines the personal network of a focal node — the ego — by distinguishing the direction of each tie: who sends resources, support, or information to the ego, and to whom the ego sends them. This asymmetric perspective reveals role differentiation, dependence, and brokerage that undirected ego networks cannot capture. | Directed Social Network Analysis (directed SNA) studies networks in which every tie has an explicit direction — from a sender to a receiver — rather than treating relationships as symmetric. It extends the classical SNA toolkit with in-degree, out-degree, reciprocity, and asymmetric path measures, making it the appropriate framework wherever relationship direction carries substantive meaning, such as citation flows, advice-seeking, follower graphs, or information cascades. |
| ScholarGateชุดข้อมูล ↗ |
|
|