เปรียบเทียบวิธี
ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้
| การวิเคราะห์เครือข่ายอัตตา× | การวิเคราะห์ความเป็นศูนย์กลาง× | |
|---|---|---|
| สาขาวิชา | การวิเคราะห์เครือข่าย | การวิเคราะห์เครือข่าย |
| ตระกูล | Process / pipeline | Process / pipeline |
| ปีกำเนิด≠ | 1992 (Burt); foundational measurement formalised by Marsden 2002 | 1979 |
| ผู้ริเริ่ม≠ | Ronald S. Burt (structural holes framework); Peter V. Marsden (egocentric measures) | Linton C. Freeman |
| ประเภท≠ | Descriptive / relational network analysis | Descriptive / exploratory network measure family |
| แหล่งต้นตำรับ≠ | Burt, R.S. (1992). Structural Holes: The Social Structure of Competition. Harvard University Press. ISBN: 9780674843714 | Freeman, L.C. (1979). Centrality in Social Networks: Conceptual Clarification. Social Networks, 1(3), 215-239. DOI ↗ |
| ชื่อเรียกอื่น≠ | personal network analysis, egocentric network analysis, Ego Ağı Analizi (Personal Network Analysis) | Merkeziyet Analizi (Degree, Betweenness, Eigenvector), node centrality, centrality measures, graph centrality |
| ที่เกี่ยวข้อง≠ | 6 | 5 |
| สรุป≠ | Ego network analysis examines the personal network of a focal individual — the ego — by mapping their direct contacts (alters) and the ties those contacts share with one another. Formalised through Ronald Burt's structural holes framework (1992) and Marsden's egocentric measurement approach (2002), the method produces ego-level indicators such as network size, density, constraint, and brokerage role that reveal how each individual's social position shapes their access to information, resources, and influence. | Centrality analysis is a family of network-analytic measures, formalized by Freeman (1979), that quantifies the structural importance of individual nodes within a graph. Each centrality index captures a distinct mechanism of influence: degree centrality reflects direct connectivity, betweenness centrality identifies nodes that broker information flow, closeness centrality captures proximity to all others, and eigenvector centrality (along with PageRank) rewards connection to highly connected neighbors. |
| ScholarGateชุดข้อมูล ↗ |
|
|