Media sosial telah menjadi fenomena global yang mengubah cara individu, organisasi, dan pemerintah berinteraksi. Platform seperti Facebook, Twitter (sekarang X), Instagram, YouTube, dan LinkedIn tidak hanya menyediakan sarana komunikasi dan jejaring sosial, tetapi juga menghasilkan volume data yang sangat besar. Data ini mencakup opini, perasaan, aktivitas, preferensi, serta hubungan antar pengguna yang dapat dimanfaatkan untuk menghasilkan wawasan yang berharga. Dengan memanfaatkan jumlah data media sosial yang sangat besar, organisasi dapat mengenali pola perilaku pelanggan dan mengidentifikasi tindakan yang mendorong penciptaan nilai yang signifikan. Bagi individu, organisasi perlu memahami jenis jaringan media social.   

Beberapa jenis jaringan media sosial yang umum dijumpai dan dapat dianalisis menggunakan pendekatan network analytics: 

  • Jaringan Pertemanan (Friendship Networks) 

Jenis jaringan yang paling umum adalah jaringan pertemanan seperti Instagram, Facebook, dan Snapchat. Platform ini memungkinkan pengguna untuk menjaga hubungan sosial dan berbagi konten dengan lingkaran terdekat seperti keluarga dan teman. Dalam jaringan ini, node merepresentasikan individu, sedangkan link menunjukkan hubungan sosial (misalnya pertemanan, keluarga, atau aktivitas bersama). 

  • Jaringan Saling Mengikuti (Follow–Following Networks) 

Pada platform seperti X (Twitter), pengguna dapat mengikuti atau memantau akun lain yang mereka anggap menarik — baik individu, merek, maupun organisasi. Node merepresentasikan entitas yang diikuti, dan link menggambarkan hubungan saling mengikuti (follow/following relationship) di antara mereka. 

  • Jaringan Penggemar (Fan Networks) 

Jaringan ini terbentuk di sekitar suatu entitas seperti produk, layanan, tokoh, atau merek yang memiliki penggemar atau pendukung. Sebagai contoh, pengguna yang berlangganan halaman merek di Facebook membentuk suatu fan network. Node merepresentasikan para penggemar, sedangkan link menggambarkan aktivitas seperti co-like, co-comment, atau co-share antar penggemar. Jaringan penggemar dapat terbentuk secara pasif (melalui langganan) atau aktif (melalui keterlibatan langsung). 

  • Jaringan Kelompok (Group Networks) 

Pengguna dengan minat yang sama membentuk jaringan kelompok, misalnya melalui fitur grup Facebook atau komunitas X (Twitter) untuk berdiskusi tentang agenda bersama. Node merepresentasikan anggota grup, sementara link menggambarkan interaksi seperti co-commenting atau co-liking terhadap postingan dalam ruang grup. 

  • Jaringan Profesional (Professional Networks) 

Platform seperti LinkedIn memungkinkan pengelolaan identitas profesional melalui pembuatan profil yang menampilkan prestasi, riwayat kerja, dan minat karier. Node dapat mewakili individu, organisasi, atau merek, sedangkan link menunjukkan hubungan profesional seperti rekan kerja, karyawan, atau kolaborator. Fitur penting dalam jaringan ini termasuk endorsement (validasi keterampilan) dan recommendation (rekomendasi koneksi potensial). 

  • Jaringan Konten (Content Networks) 

Konten yang dibagikan oleh pengguna membentuk jaringan konten yang saling terhubung. Sebagai contoh, pada jaringan video YouTube, setiap video dapat dianggap sebagai node, sedangkan tautan di antara video tersebut (misalnya video dengan kategori atau topik yang sama) menjadi link yang menunjukkan kesamaan atau keterkaitan konten. 

  • Jaringan Kencan (Dating Networks) 

Platform seperti Match.com dan Tinder memfasilitasi koneksi romantis berdasarkan profil pengguna yang berisi informasi pribadi seperti usia, minat, dan preferensi lokasi. Dalam jaringan ini, node mewakili pengguna individu, sementara link menunjukkan potensi hubungan romantis yang direkomendasikan oleh algoritma pencocokan platform. 

  • Jaringan Lainnya  

Masih banyak jaringan lain yang terbentuk al: Kolaborasi Penulis (Co-authorship Networks), Jaringan Komentar Bersama (Co-commenter Networks), Jaringan Penyuka Bersama (Co-liker Networks), Jaringan Komunikasi (Communication Networks), Jaringan Hiperlink (Hyperlink Networks), dan lain-lain.  

Referensi :  

  1. Khan, Gohar F. (2024), Creating Value with Social Media Analytics , 3rd Edition, Seatle WA 98108-0683 USA, CreateSpace Independent Publishing, ISBN: 9798325038679