Academic Social Network

Academic Social Network

Salah satu metode analisis jaringan sosial yang populer digunakan adalah deteksi komunitas. Implementasi deteksi komunitas dapat diterapkan pada academic social network (ASN). Dalam ASN, Deteksi komunitas dapat digunakan untuk mendeteksi komunitas peneliti berdasarkan area penelitian, bidang ilmu, kolaborasi peneliti, dan hubungan penulisan pada artikel yang telah dipublikasi. Jaringan peneliti dapat dimodelkan dengan menggunakan hubungan jaringan melalui hubungan interkoneksi dan hubungan interaksi yang terjadi yaitu (G = V; E). Setiap peneliti dinotasikan sebagai sebuah simpul (V) pada jaringan, dan hubungan antara peneliti secara interkoneksi atau interaksi dinotasikan sebagai sisi (E), sehingga ASN dapat dipelajari struktur dan sifatnya melalui beberapa metode dan teknik analisis jaringan dan graf.

Pemanfaat ASN di Indonesia dapat memberikan kontribusi bagi pemerintah khususnya bagi peneliti dalam meningkatkan kualitas dan kuantitas dalam penelitian dan menghasilkan publikasi yang berdaya saing internasional, karena salah satu indikator kemajuan ilmu pengetahuan dan teknologi dari suatu negara adalah jumlah hasil penelitian yang dipublikasi dan dimanfaatkan untuk kemajuan bangsa. Social network analysis dengan menggunakan metode deteksi komunitas dapat dimanfaatkan untuk mengetahui struktu jaringan peneliti yang ada di Indonesia dan melihat peta kekuatan penelitian di Indonesia melalui artikel yang telah dipublikasi. Pemetaan didasarkan pada area topik penelitian, profil peneliti, universitas/fakultas, dan kolaborasi antara peneliti.

Pertumbuhan situs ASN yang sangat pesat berkontribusi terhadap pertumbuhan data yang dapat dimanfaatkan untuk melakukan analisis ASN. Fenomena pembetukan komunitas pada ASN cenderung lebih stabil jika dibandingkan dengan jaringan sosial lainnya seperti: facebook, twitter, dan myspace, oleh sebab itu data ASN lebih representatif jika digunakan untuk keperluan analisis ASN. Dalam ASN, komunitas terbentuk melalui dua cara yaitu:

  • Pada ASN hubungan interkoneksi merupakan hubungan peneliti yang terbentuk melalui kesamaan bidang ilmu (discipline) antara peneliti. Interkoneksi merupakan pengakuan masing-masing peneliti (self claim) yang dimuat pada profil publik di situs ASN. Fenomena pembentukan komunitas berdasarkan kesamaan bidang ilmu (discipline) ini selanjutnya disebut sebagai komunitas stabil.
  • Pada ASN proses interaksi merupakan hubungan peneliti yang terbentuk melalui interaksi ilmiah dalam penulisan artikel secara bersama-sama (publication) yang terjadi antara peneliti yang dipublikasi pada ASN. Fenomena pembentukan komunitas berdasarkan interaksi publikasi ini selanjutnya disebut disebut sebagai komunitas dinamis.

Hubungan interkoneksi dan interaksi pada ASN dapat dilihat pada situs Researchgate [www.researchgate.net] (RG) dan Academia.edu [www.academia.edu] (Academia). ASN digunakan oleh peneliti untuk berkomunikasi, berkolaborasi dan berbagi artikel terkait dengan berbagai topik penelitian dan bidang ilmu yang telah dipublikasi baik secara nasional atau internasional. Hubungan interkoneksi antara peneliti dapat terbentuk melalui hubungan berdasarkan disiplin ilmu, bidang kepakaran, institusi/universitas yang sama antara peneliti, sedangkan hubungan interaksi dapat terbentuk melalui hubungan penulisan artikel bersama (authorship), hubungan kutipan pada artikel (citation), transaksi informasi melalui berbagi artikel dan hubungan kolaborasi.

Dalam kasus ASN, terbentuknya komunitas peneliti berdasarkan disiplin ilmu yang sama dan bidang kepakaran diduga berasal dari proses dinamika yang terjadi pada hubungan interaksi pada publikasi, yaitu penulisan artikel secara bersamasama Dari fenomena ini menunjukkan bahwa komunitas stabil terbentuk melalui proses dinamika yang terjadi pada komunitas dinamis, tetapi masih diperlukan pembuktian secara empiris terhadap fenomena ini. Dalam membuktikan fonomena ini, data RG merupakan data yang representatif untuk digunakan dalam membuktikan dan mendeteksi komunitas pada ASN jika dibandingkan dengan Academia, karena data RG memiliki kelengkapan fitur dan karakteristik yang lebih cocok untuk mereprestasikan hubungan interkoneksi dan interaksi peneliti dibandingkan dengan Academia. Selain itu, RG membuka ruang untuk dapat mengakses dan menarik data yang lebih terbuka dibandingkan dengan Academia.

Oleh:

Edi Surya Negara

Dosen Universitas Bina Darma

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

Recent Categories


Post Archive


Catogery Tags


There’s no content to show here yet.