Analyse sozialer Netzwerke Aufbauend auf die umfangreichen Funktionen für Netzwerke und Graphen können mit Mathematica 9 jetzt auch soziale Netzwerke analysiert werden. Der Zugang zu sozialen Netzwerken mit den unterschiedlichsten Daten, die direkt aus den Social-Media-Seiten stammen, und spezialisierte Funktionen zur Erkennung von Communities oder zusammenhängenden Gruppen und Zentralitäts- bzw. Ähnlichkeitskenngrößen führt zur vereinfachten und flexiblen Analyseerstellung von Netzwerk-Auftritten. Moderne, erweiterbare Plattform zur Analyse von sozialen Netzwerken Leistungsfähige Repräsentation der Netzwerke mit beliebigen Knoten (Text, Bilder, ...) Unterstütztung beliebiger Daten von Knoten und Links (Gewichtungen, Zeitreihen, ...) Unterstützung von gerichteten und ungerichteten Netzwerken Direkter Zugang zu Social-Media-Seiten wie Facebook oder Twitter Umfangreiche Load-On-Demand-Sammlung von empirischen Netzwerken Direkte Unterstützung von Netzwerkmodellen wie skalenfreien oder Kleine-Welt-Netzwerken Automatische Darstellung von Netzwerk-Layouts mit Hilfe ästhetischer Algorithmen Berechnung und Visualisierung von Communities in Netzwerken Umfangreiche Unterstützung von zusammenhängende Gruppen wie informellen Gruppen, Familien oder Vereinen Erweiterte Unterstützung für Zentralitäts- und Prestigekennzahlen zur Charakterisierung von Netzwerken Lokale und globale Strukturkriterien wie Reziprozität, Clusterstärke, Korrelation oder Ähnlichkeit Multiparadigmen-Ansatz zur Analyse von sozialen Netzwerken mit Hilfe von Frameworks zur Analyse von Graphen und Statistik-Frameworks Umfangreiche Unterstützung für alle gängigen Netzwerke und Import/Export-Formate Beispiele Beispiele Facebook Report of Stephen Wolfram Zugang zu Social-Media-Daten Communities in Facebook-Kontakten Zentralitäts- und Prestigekennzahlen florentinischer Familien Informelle und zusammenhängende Gruppen Ähnlichkeitstendenzen und Korrelation Statistische Analyse für des sozialen Netzwerks Slashdot Modellierung und Analyse drahtloser "Ad-Hoc"-Netzwerke Cluster in "Kleine-Welt"-Netzwerken Unterstützung von sozialen Netzwerken in verschiedenen Softwarepaketen Schnelle Simulation skalenfreier Netzwerke Rasche Erkennung von Cummunities in Netzwerken Schnelle Berechnung von Zentralitäts- und Prestigekennzahlen