સામાજિક ગતિશીલતાને ઉજાગર કરવી: નેટવર્ક વિશ્લેષણ અને ગ્રાફ થિયરીના ઉપયોગો માટે પાયથોન

આજના આંતરજોડાણ ધરાવતા વિશ્વમાં, આપણા સામાજિક સંબંધોને વ્યાખ્યાયિત કરતી જટિલ સંબંધોની જાળને સમજવી એ પહેલા કરતા વધુ નિર્ણાયક છે. મિત્રતા અને વ્યાવસાયિક સહયોગની રચનાથી લઈને માહિતીના પ્રસાર અને સમુદાયોની ગતિશીલતા સુધી, સામાજિક નેટવર્ક્સ એ આપણા જીવનને આકાર આપતી અદ્રશ્ય રચના છે. સોશિયલ નેટવર્ક એનાલિસિસ (SNA) નું ક્ષેત્ર આ જટિલ માળખાને વિચ્છેદ કરવા માટે સૈદ્ધાંતિક માળખું અને વિશ્લેષણાત્મક સાધનો પૂરા પાડે છે, અને જ્યારે પાયથોનની વૈવિધ્યતા અને શક્તિ સાથે જોડવામાં આવે છે, ત્યારે તે આંતરદૃષ્ટિ અને શોધ માટે અભૂતપૂર્વ તકો ખોલે છે.

આ વ્યાપક બ્લોગ પોસ્ટ પાયથોન, સોશિયલ નેટવર્ક એનાલિસિસ અને ગ્રાફ થિયરીના રસપ્રદ આંતરછેદમાં ઊંડાણપૂર્વક જશે. અમે અન્વેષણ કરીશું કે આ સંયોજન શા માટે આટલું શક્તિશાળી છે, ગ્રાફ થિયરીના મૂળભૂત ખ્યાલોનો પરિચય આપીશું, આવશ્યક પાયથોન લાઇબ્રેરીઓ દર્શાવીશું અને વૈવિધ્યસભર વૈશ્વિક સંદર્ભોમાં વ્યવહારુ એપ્લિકેશન્સનું નિરૂપણ કરીશું. પછી ભલે તમે ડેટા વૈજ્ઞાનિક, સંશોધક, સમાજશાસ્ત્રી, અથવા ફક્ત માનવ જોડાણની પદ્ધતિઓ વિશે ઉત્સુક હો, આ માર્ગદર્શિકા તમને તમારી પોતાની નેટવર્ક વિશ્લેષણ યાત્રા શરૂ કરવા માટે જ્ઞાન પ્રદાન કરવાનો હેતુ ધરાવે છે.

નેટવર્ક્સની શક્તિ: સામાજિક નેટવર્ક વિશ્લેષણ શા માટે મહત્વનું છે

આપણે તકનીકી બાબતોમાં ઊંડા ઉતરીએ તે પહેલાં, ચાલો આપણે સ્થાપિત કરીએ કે સામાજિક નેટવર્ક્સનો અભ્યાસ શા માટે આટલો મૂલ્યવાન છે. તેના મૂળમાં, SNA ફક્ત એન્ટિટીઝ પર નહીં, પરંતુ એન્ટિટીઝ વચ્ચેના સંબંધો પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે. આ સંબંધો, અથવા 'ટાઈઝ', Twitter પરના રીટ્વીટથી લઈને LinkedIn પરની ભલામણ, સ્થાનિક ક્લબમાં વહેંચાયેલ રસ, અથવા તો રાષ્ટ્રો વચ્ચેના ઐતિહાસિક જોડાણ સુધી કંઈપણ રજૂ કરી શકે છે.

આ જોડાણોનું વિશ્લેષણ કરીને, આપણે આ કરી શકીએ છીએ:

• પ્રભાવશાળી વ્યક્તિઓ અથવા સંસ્થાઓને ઓળખો: માહિતી અથવા નિર્ણયોના પ્રવાહને આકાર આપનાર મુખ્ય ખેલાડીઓ કોણ છે?
• સમુદાયના માળખાને સમજો: જૂથો કેવી રીતે રચાય છે અને જાળવવામાં આવે છે? વિવિધ સમુદાયો વચ્ચેની સીમાઓ શું છે?
• માહિતી અથવા વર્તણૂકોના પ્રસારનું નકશાંકન કરો: વિચારો, પ્રવાહો અથવા તો રોગો નેટવર્ક દ્વારા કેવી રીતે ફેલાય છે?
• નેટવર્કમાં નબળાઈઓ અથવા શક્તિઓને શોધો: સંભવિત અવરોધો અથવા સ્થિતિસ્થાપકતાના ક્ષેત્રો ક્યાં છે?
• ભવિષ્યના નેટવર્ક ઉત્ક્રાંતિની આગાહી કરો: શું આપણે અપેક્ષા રાખી શકીએ કે સમય જતાં સંબંધો કેવી રીતે બદલાઈ શકે છે?

એપ્લિકેશન્સ વિશાળ છે, જે નીચેના ક્ષેત્રોમાં ફેલાયેલી છે:

• સમાજશાસ્ત્ર: મિત્રતાની પદ્ધતિઓ, કૌટુંબિક સંબંધો અને સામાજિક સહાય પ્રણાલીઓનો અભ્યાસ કરવો.
• માર્કેટિંગ: પ્રભાવકોને ઓળખવા, ગ્રાહક વર્તનને સમજવું અને જાહેરાત ઝુંબેશને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવી.
• જાહેર આરોગ્ય: રોગના સંક્રમણનું નકશાંકન કરવું, આરોગ્ય-શોધક વર્તણૂકોને સમજવી અને હસ્તક્ષેપ ડિઝાઇન કરવો.
• રાજકીય વિજ્ઞાન: મતદાન બ્લોક્સ, ગઠબંધન રચના અને રાજકીય વિચારધારાઓના પ્રસારનું વિશ્લેષણ કરવું.
• સંગઠનાત્મક અભ્યાસ: સંચાર સુધારવો, જ્ઞાનના સિલોઝને ઓળખવા અને કંપનીઓમાં સહયોગને પ્રોત્સાહન આપવું.
• શહેરી આયોજન: ગતિશીલતાની પદ્ધતિઓ, સમુદાયની ક્રિયાપ્રતિક્રિયા અને સંસાધન ફાળવણીને સમજવી.

ગ્રાફ થિયરી: નેટવર્ક્સની ગાણિતિક ભાષા

ગ્રાફ થિયરી નેટવર્ક્સને રજૂ કરવા અને તેનું વિશ્લેષણ કરવા માટેના પાયાના ગાણિતિક ખ્યાલો પૂરા પાડે છે. ગ્રાફ એ વર્ટેક્સ (જેને નોડ્સ અથવા પોઈન્ટ્સ પણ કહેવાય છે) અને એજિસ (જેને લિંક્સ અથવા લાઈન્સ પણ કહેવાય છે) નો સંગ્રહ છે જે આ વર્ટેક્સને જોડે છે.

સામાજિક નેટવર્ક્સના સંદર્ભમાં:

• વર્ટેક્સ સામાન્ય રીતે વ્યક્તિઓ, સંસ્થાઓ અથવા નેટવર્કની અંદરની કોઈપણ એન્ટિટીઝનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે.
• એજિસ આ એન્ટિટીઝ વચ્ચેના સંબંધો અથવા ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે.

ચાલો કેટલાક મુખ્ય ગ્રાફ થિયરીના ખ્યાલો અને SNA સાથે તેમની સુસંગતતાનું અન્વેષણ કરીએ:

ગ્રાફના પ્રકારો

• અનડિરેક્ટેડ ગ્રાફ્સ: સંબંધો પરસ્પર હોય છે. જો વ્યક્તિ A વ્યક્તિ B સાથે મિત્ર છે, તો વ્યક્તિ B પણ વ્યક્તિ A સાથે મિત્ર છે. તેમની વચ્ચેની એજને કોઈ દિશા હોતી નથી. (દા.ત., ફેસબુક મિત્રતા).
• ડિરેક્ટેડ ગ્રાફ્સ: સંબંધોને દિશા હોય છે. જો વ્યક્તિ A Twitter પર વ્યક્તિ B ને ફોલો કરે છે, તો તેનો અર્થ એ નથી કે વ્યક્તિ B પણ વ્યક્તિ A ને ફોલો કરે છે. એજમાં સંબંધની દિશા દર્શાવતો એક તીર હોય છે. (દા.ત., Twitter ફોલો, ઇમેઇલ સંચાર).
• વેઇટેડ ગ્રાફ્સ: એજિસને સંખ્યાત્મક મૂલ્ય સોંપવામાં આવે છે, જે સંબંધની મજબૂતાઈ અથવા તીવ્રતા દર્શાવે છે. ઉદાહરણ તરીકે, બે વપરાશકર્તાઓ વચ્ચેની ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓની સંખ્યા, કૉલનો સમયગાળો, અથવા વ્યવહારનું નાણાકીય મૂલ્ય.

મુખ્ય ગ્રાફ મેટ્રિક્સ અને ખ્યાલો

આ મેટ્રિક્સને સમજવાથી આપણે નેટવર્ક અને તેના નોડ્સના વિવિધ પાસાઓને માપી શકીએ છીએ:

1. ડિગ્રી કેન્દ્રીયતા

વર્ટેક્સની ડિગ્રી એ તેની સાથે જોડાયેલી એજિસની સંખ્યા છે. સામાજિક નેટવર્કમાં, ઉચ્ચ ડિગ્રી ઘણીવાર વધુ સક્રિય અથવા જોડાયેલ વ્યક્તિને સૂચવે છે.

• ઇન-ડિગ્રી (ડિરેક્ટેડ ગ્રાફ્સ): આવનારી એજિસની સંખ્યા. સામાજિક નેટવર્કમાં, આ તે લોકોની સંખ્યા રજૂ કરી શકે છે જેઓ વપરાશકર્તાને ફોલો કરે છે અથવા તેનો ઉલ્લેખ કરે છે.
• આઉટ-ડિગ્રી (ડિરેક્ટેડ ગ્રાફ્સ): જતી એજિસની સંખ્યા. આ તે લોકોની સંખ્યા રજૂ કરી શકે છે જેને વપરાશકર્તા ફોલો કરે છે અથવા તેનો ઉલ્લેખ કરે છે.

ઉપયોગ: લોકપ્રિય વ્યક્તિઓ અથવા એન્ટિટીઝને ઓળખવા જેમને ઘણું ધ્યાન મળે છે.

2. બિટવીનનેસ કેન્દ્રીયતા

આ માપે છે કે એક વર્ટેક્સ અન્ય બે વર્ટેક્સ વચ્ચેના સૌથી ટૂંકા પાથ પર કેટલી વાર આવેલું છે. ઉચ્ચ બિટવીનનેસ કેન્દ્રીયતા ધરાવતા વર્ટેક્સ નેટવર્કમાં પુલ અથવા બ્રોકર્સ તરીકે કાર્ય કરે છે, જે માહિતી અથવા સંસાધનોના પ્રવાહને નિયંત્રિત કરે છે.

ઉપયોગ: એવા વ્યક્તિઓને ઓળખવા જેઓ અન્યથા વિખૂટા પડેલા જૂથોને જોડે છે, જે માહિતીના પ્રસાર અથવા સંઘર્ષના નિરાકરણ માટે મહત્વપૂર્ણ છે.

3. ક્લોઝનેસ કેન્દ્રીયતા

આ નેટવર્કમાં એક વર્ટેક્સથી અન્ય તમામ વર્ટેક્સ સુધીના સરેરાશ સૌથી ટૂંકા અંતરને માપે છે. ઉચ્ચ ક્લોઝનેસ કેન્દ્રીયતા ધરાવતા વર્ટેક્સ અન્ય નોડ્સ સુધી ઝડપથી પહોંચી શકે છે, જે તેમને કાર્યક્ષમ સંચારકર્તા બનાવે છે.

ઉપયોગ: એવા વ્યક્તિઓને ઓળખવા જેઓ સમગ્ર નેટવર્કમાં માહિતી અથવા પ્રભાવને ઝડપથી ફેલાવી શકે છે.

4. આઇગનવેક્ટર કેન્દ્રીયતા (અને પેજરેન્ક)

આ એક વધુ અત્યાધુનિક માપ છે જે વર્ટેક્સના પડોશીઓની કેન્દ્રીયતાને ધ્યાનમાં લે છે. ઉચ્ચ આઇગનવેક્ટર કેન્દ્રીયતાનો અર્થ એ છે કે એક વર્ટેક્સ અન્ય સારી રીતે જોડાયેલા વર્ટેક્સ સાથે જોડાયેલું છે. Google નો PageRank અલ્ગોરિધમ એક પ્રખ્યાત ઉદાહરણ છે, જ્યાં પેજ A થી પેજ B ની લિંકને A દ્વારા B માટે મત માનવામાં આવે છે, પરંતુ મતનું વજન A કેટલું મહત્વપૂર્ણ છે તેના પર આધાર રાખે છે.

ઉપયોગ: પ્રભાવશાળી જૂથોમાં પ્રભાવશાળી વ્યક્તિઓને ઓળખવા, જે સત્તા અને પ્રતિષ્ઠાને સમજવા માટે મહત્વપૂર્ણ છે.

5. નેટવર્ક ઘનતા

આ નેટવર્કમાં એજિસની વાસ્તવિક સંખ્યા અને એજિસની મહત્તમ શક્ય સંખ્યાનો ગુણોત્તર છે. ઉચ્ચ ઘનતા એક ચુસ્તપણે જોડાયેલ નેટવર્ક સૂચવે છે જ્યાં મોટાભાગના સંભવિત જોડાણો અસ્તિત્વમાં છે.

ઉપયોગ: એક જૂથની સુસંગતતાને સમજવી; એક ગાઢ નેટવર્ક વધુ સ્થિર હોઈ શકે છે પરંતુ ઓછું અનુકૂલનશીલ હોય છે.

6. પાથ લંબાઈ

બે વર્ટેક્સને જોડવા માટે જરૂરી એજિસની સૌથી ટૂંકી સંખ્યા. સમગ્ર નેટવર્કમાં સરેરાશ પાથ લંબાઈ માહિતી કેટલી ઝડપથી ફેલાઈ શકે છે તેનો ખ્યાલ આપે છે. 'સિક્સ ડિગ્રી ઑફ સેપરેશન' નો ખ્યાલ દર્શાવે છે કે, સરેરાશ, વિશ્વના કોઈપણ બે લોકો આશ્ચર્યજનક રીતે ટૂંકી પાથ લંબાઈ દ્વારા જોડાયેલા છે.

ઉપયોગ: નેટવર્કમાં સંચાર અથવા પ્રસારની કાર્યક્ષમતાને સમજવી.

7. સમુદાયો/ક્લસ્ટર્સ

આ વર્ટેક્સના જૂથો છે જે નેટવર્કના બાકીના ભાગ કરતાં એકબીજા સાથે વધુ ગાઢ રીતે જોડાયેલા છે. સમુદાયોને ઓળખવાથી સામાજિક માળખાં, સંગઠનાત્મક વિભાગો અથવા વિશિષ્ટ રુચિ જૂથોને સમજવામાં મદદ મળે છે.

ઉપયોગ: છુપાયેલા સામાજિક માળખાને ઉજાગર કરવું, જૂથની ગતિશીલતાને સમજવી અને હસ્તક્ષેપને લક્ષ્ય બનાવવો.

નેટવર્ક વિશ્લેષણ માટે પાયથોન લાઇબ્રેરીઓ

પાયથોનનું સમૃદ્ધ ઇકોસિસ્ટમ શક્તિશાળી લાઇબ્રેરીઓ પ્રદાન કરે છે જે ગ્રાફ થિયરી અને SNA ને સુલભ અને વ્યવસ્થાપિત બનાવે છે. અહીં કેટલાક સૌથી અગ્રણી છે:

1. NetworkX

NetworkX એ જટિલ નેટવર્ક્સના માળખા, ગતિશીલતા અને કાર્યોને બનાવવા, હેરફેર કરવા અને અભ્યાસ કરવા માટેની મુખ્ય લાઇબ્રેરી છે. તે પાયથોન માટે બનાવવામાં આવી છે અને નેટવર્ક વિશ્લેષણ માટેના અલ્ગોરિધમ્સની વિશાળ શ્રેણી સાથે ગ્રાફ્સ, ડિગ્રાફ્સ અને મલ્ટિગ્રાફ્સ માટે ડેટા સ્ટ્રક્ચર્સ પૂરા પાડે છે.

મુખ્ય સુવિધાઓ:

• ગ્રાફ્સની સરળ રચના અને હેરફેર.
• કેન્દ્રીયતા, સૌથી ટૂંકા પાથ, સમુદાય શોધ વગેરે માટેના અલ્ગોરિધમ્સ.
• વિવિધ ફોર્મેટ્સમાં ગ્રાફ્સ વાંચવા અને લખવા માટે સપોર્ટ (દા.ત., GML, GraphML, Pajek).
• મૂળભૂત નેટવર્ક વિઝ્યુલાઇઝેશન માટે Matplotlib સાથે એકીકરણ.

ઉદાહરણ ઉપયોગનો કેસ: સંચાર પદ્ધતિઓને સમજવા માટે કર્મચારીઓ વચ્ચેના ઇમેઇલ્સના ડેટાસેટનું વિશ્લેષણ કરવું.

સ્થાપન:

            pip install networkx matplotlib

            

              
                Copy
              
            
          

2. igraph

igraph એ નેટવર્ક વિશ્લેષણ માટે એક શક્તિશાળી અને કાર્યક્ષમ લાઇબ્રેરી છે. તેના C કોરને કારણે તે મોટા ડેટાસેટ્સ માટે NetworkX કરતાં ઘણીવાર ઝડપી હોય છે. તે ગ્રાફ થિયરી અલ્ગોરિધમ્સ અને વિઝ્યુલાઇઝેશન ક્ષમતાઓનો વ્યાપક સમૂહ પ્રદાન કરે છે.

મુખ્ય સુવિધાઓ:

• મોટા ગ્રાફ્સ માટે ઉચ્ચ પ્રદર્શન.
• ગ્રાફ અલ્ગોરિધમ્સનો વ્યાપક સમૂહ.
• શક્તિશાળી વિઝ્યુલાઇઝેશન સાધનો.
• પાયથોન, R અને C માં ઉપલબ્ધ.

ઉદાહરણ ઉપયોગનો કેસ: સમુદાયો અને પ્રભાવશાળી વપરાશકર્તાઓને ઓળખવા માટે વિશાળ સોશિયલ મીડિયા ડેટાસેટનું વિશ્લેષણ કરવું.

સ્થાપન:

            pip install python-igraph

            

              
                Copy
              
            
          

3. Gephi (પાયથોન સ્ક્રિપ્ટિંગ સાથે)

જ્યારે Gephi નેટવર્ક વિઝ્યુલાઇઝેશન અને અન્વેષણ માટેનું એક સ્વતંત્ર, ઓપન-સોર્સ ડેસ્કટોપ સોફ્ટવેર છે, તે અત્યંત શક્તિશાળી છે. તમે તમારા ડેટાને તૈયાર કરવા માટે પાયથોનનો ઉપયોગ કરી શકો છો અને પછી તેને અદ્યતન વિઝ્યુલાઇઝેશન અને વિશ્લેષણ માટે Gephi માં આયાત કરી શકો છો. Gephi સ્વચાલિત કાર્યો માટે પાયથોન સ્ક્રિપ્ટિંગને પણ સપોર્ટ કરે છે.

મુખ્ય સુવિધાઓ:

• અત્યાધુનિક વિઝ્યુલાઇઝેશન એન્જિન.
• નેટવર્ક્સનું ઇન્ટરેક્ટિવ અન્વેષણ.
• લેઆઉટ, કેન્દ્રીયતા અને સમુદાય શોધ માટે બિલ્ટ-ઇન અલ્ગોરિધમ્સ.

ઉદાહરણ ઉપયોગનો કેસ: પ્રસ્તુતિઓ અથવા જાહેર રિપોર્ટિંગ માટે દૃષ્ટિની આકર્ષક અને ઇન્ટરેક્ટિવ નેટવર્ક નકશા બનાવવું.

4. પાંડા અને નમપાય

આ ડેટા હેરફેર અને સંખ્યાત્મક કામગીરી માટેની મૂળભૂત પાયથોન લાઇબ્રેરીઓ છે. ગ્રાફ વિશ્લેષણ લાઇબ્રેરીઓમાં તમારા નેટવર્ક ડેટાને દાખલ કરતા પહેલા તેનું પ્રીપ્રોસેસિંગ કરવા માટે તે અનિવાર્ય છે.

મુખ્ય સુવિધાઓ:

• કાર્યક્ષમ ડેટા સ્ટ્રક્ચર્સ (DataFrames, એરે).
• શક્તિશાળી ડેટા ક્લીનિંગ અને ટ્રાન્સફોર્મેશન સાધનો.
• એજિસ અને નોડ્સનું પ્રતિનિધિત્વ કરતા ટેબ્યુલર ડેટાને હેન્ડલ કરવા માટે આવશ્યક.

સ્થાપન:

            pip install pandas numpy

            

              
                Copy
              
            
          

વ્યવહારુ એપ્લિકેશન્સ: ક્રિયામાં સામાજિક નેટવર્ક વિશ્લેષણ (વૈશ્વિક ઉદાહરણો)

ચાલો આપણે અન્વેષણ કરીએ કે પાયથોન અને SNA ને વિવિધ પ્રદેશો અને ડોમેન્સમાં વાસ્તવિક દુનિયાની સમસ્યાઓમાં કેવી રીતે લાગુ કરી શકાય છે.

1. ઑનલાઇન સમુદાયોને સમજવું: ટ્વિટર હેશટેગ નેટવર્ક્સ

દૃશ્ય: એક વૈશ્વિક સંશોધન ટીમ એ સમજવા માંગે છે કે COP28 ક્લાઇમેટ સમિટ જેવી મુખ્ય આંતરષ્ટ્રીય ઘટના વિશેની ચર્ચાઓ Twitter પર કેવી રીતે પ્રગટ થઈ. તેઓ મુખ્ય પ્રભાવકો, ઉભરતા વિષયો અને આ ઇવેન્ટ સાથે જોડાયેલા સમુદાયોને ઓળખવા માંગે છે.

વલણ:

1. ડેટા સંગ્રહ: સંબંધિત હેશટેગ્સ (દા.ત., #COP28, #ClimateAction, #GlobalWarming) ધરાવતી ટ્વીટ્સ એકત્રિત કરવા માટે Twitter API (અથવા ઐતિહાસિક ડેટાસેટ્સ) નો ઉપયોગ કરો.
2. ગ્રાફ નિર્માણ: એક ગ્રાફ બનાવો જ્યાં નોડ્સ Twitter વપરાશકર્તાઓ હોય અને એજિસ વપરાશકર્તાઓ વચ્ચેના ઉલ્લેખો અથવા જવાબોનું પ્રતિનિધિત્વ કરે. વૈકલ્પિક રીતે, 'હેશટેગ સહ-ઘટના' ગ્રાફ બનાવો જ્યાં નોડ્સ હેશટેગ્સ હોય અને એજિસ તેમને એક જ ટ્વીટમાં એકસાથે દેખાવાનું પ્રતિનિધિત્વ કરે.
3. NetworkX સાથે વિશ્લેષણ:
   • અત્યંત સક્રિય ટ્વીટર્સ શોધવા માટે વપરાશકર્તાઓ માટે ડિગ્રી કેન્દ્રીયતાની ગણતરી કરો.
   • વિવિધ વાર્તાલાપ ક્લસ્ટરોને જોડતા વપરાશકર્તાઓને ઓળખવા માટે બિટવીનનેસ કેન્દ્રીયતાનો ઉપયોગ કરો.
   • સમિટની ચર્ચા કરતા વિશિષ્ટ જૂથોને ઓળખવા માટે સમુદાય શોધ અલ્ગોરિધમ્સ (દા.ત., લૌવેન પદ્ધતિ) લાગુ કરો.
   • વિષયક ક્લસ્ટરોને સમજવા માટે હેશટેગ સંબંધોનું વિશ્લેષણ કરો.
4. વિઝ્યુલાઇઝેશન: મૂળભૂત વિઝ્યુલાઇઝેશન માટે Matplotlib સાથે NetworkX નો ઉપયોગ કરો, અથવા વૈશ્વિક ભાગીદારી અને ચર્ચા કેન્દ્રો દર્શાવતા વધુ અદ્યતન, ઇન્ટરેક્ટિવ નેટવર્ક નકશા માટે ગ્રાફને Gephi માં નિકાસ કરો.

આંતરદૃષ્ટિ: આ વિશ્લેષણ દર્શાવી શકે છે કે વિવિધ પ્રદેશો અથવા હિમાયત જૂથોએ સમિટ સાથે કેવી રીતે જોડાણ કર્યું, સૌથી વધુ પ્રભાવશાળી અવાજો કોણ હતા, અને કયા પેટા-વિષયોએ ચોક્કસ સમુદાયોમાં આકર્ષણ મેળવ્યું, જે વૈશ્વિક જળવાયુ ચર્ચાનું સૂક્ષ્મ દૃશ્ય પ્રદાન કરે છે.

2. સહયોગ નેટવર્ક્સનું નકશાંકન: વૈજ્ઞાનિક સંશોધન

દૃશ્ય: એક યુનિવર્સિટી વિવિધ ખંડોમાં આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ પર કામ કરતા સંશોધકોના સહયોગી લેન્ડસ્કેપને સમજવા માંગે છે. તેઓ સંભવિત આંતરશાખાકીય સહયોગ અને મુખ્ય સંશોધન કેન્દ્રોને ઓળખવાનું લક્ષ્ય રાખે છે.

વલણ:

1. ડેટા સંગ્રહ: લેખકના જોડાણો, સહ-લેખકત્વની માહિતી અને સંશોધન વિષયો એકત્રિત કરવા માટે પ્રકાશન ડેટાબેઝ (દા.ત., સ્કોપસ, વેબ ઑફ સાયન્સ API, અથવા arXiv જેવા ઓપન એક્સેસ રિપોઝિટરીઝ) ને સ્ક્રેપ કરો.
2. ગ્રાફ નિર્માણ: એક સહ-લેખકત્વ ગ્રાફ બનાવો જ્યાં નોડ્સ સંશોધકો હોય. જો બે સંશોધકોએ એક પેપર સહ-લેખિત કર્યું હોય તો તેમની વચ્ચે એક એજ અસ્તિત્વમાં છે. તમે સહ-લેખિત પેપરની સંખ્યાના આધારે એજ વજન પણ ઉમેરી શકો છો.
3. igraph સાથે વિશ્લેષણ:
   • અન્ય સુપ્રસિદ્ધ શિક્ષણવિદો સાથે જોડાયેલા અત્યંત આદરણીય સંશોધકોને ઓળખવા માટે આઇગનવેક્ટર કેન્દ્રીયતાનો ઉપયોગ કરો.
   • સંશોધકોને વિશિષ્ટ પેટા-ક્ષેત્રો અથવા સંશોધન ક્લસ્ટરોમાં જૂથબદ્ધ કરવા માટે સમુદાય શોધ લાગુ કરો.
   • આંતરરાષ્ટ્રીય સંશોધન સહયોગને સમજવા માટે આ ક્લસ્ટરોના ભૌગોલિક વિતરણનું વિશ્લેષણ કરો.
4. વિઝ્યુલાઇઝેશન: igraph ની પ્લોટિંગ ક્ષમતાઓ સાથે નેટવર્કને વિઝ્યુલાઇઝ કરો અથવા ક્લસ્ટરો, પ્રભાવશાળી નોડ્સ અને ભૌગોલિક જોડાણોને હાઇલાઇટ કરવા માટે Gephi માં નિકાસ કરો, કદાચ સંસ્થા અથવા દેશ દ્વારા નોડ્સને કલર-કોડિંગ કરીને.

આંતરદૃષ્ટિ: આ અણધાર્યા સંશોધન સમન્વયને ઉજાગર કરી શકે છે, વૈશ્વિક સ્તરે વિવિધ AI પેટા-ક્ષેત્રો વચ્ચે પુલ તરીકે કાર્ય કરતા સંશોધકોને ઓળખી શકે છે અને આંતરરાષ્ટ્રીય AI સંશોધન સહયોગ માટે કેન્દ્રીય સંસ્થાઓને હાઇલાઇટ કરી શકે છે.

3. સપ્લાય ચેઇન સ્થિતિસ્થાપકતાનું વિશ્લેષણ કરવું

દૃશ્ય: એક વૈશ્વિક લોજિસ્ટિક્સ કંપની સંભવિત વિક્ષેપો સામે તેની સપ્લાય ચેઇનની સ્થિતિસ્થાપકતાનું મૂલ્યાંકન કરવા માંગે છે. તેમને નિર્ણાયક નોડ્સને ઓળખવાની અને શૃંખલાના એક ભાગમાં નિષ્ફળતા અન્યને કેવી રીતે અસર કરી શકે છે તે સમજવાની જરૂર છે.

વલણ:

1. ડેટા સંગ્રહ: સપ્લાય ચેઇનમાં તમામ એન્ટિટીઝ (સપ્લાયર્સ, ઉત્પાદકો, વિતરકો, રિટેલર્સ) અને તેમની વચ્ચેના માલસામાનના પ્રવાહ પર ડેટા એકત્રિત કરો.
2. ગ્રાફ નિર્માણ: એક ડિરેક્ટેડ અને વેઇટેડ ગ્રાફ બનાવો. નોડ્સ એન્ટિટીઝ છે, અને એજિસ માલસામાનના પ્રવાહનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે. એજ વજન શિપમેન્ટના જથ્થા અથવા આવર્તનનું પ્રતિનિધિત્વ કરી શકે છે.
3. NetworkX સાથે વિશ્લેષણ:
   • દરેક એન્ટિટી માટે બિટવીનનેસ કેન્દ્રીયતાની ગણતરી કરો જેથી નિર્ણાયક મધ્યસ્થીઓને ઓળખી શકાય જેમની નિષ્ફળતા ઘણા પાથોને વિક્ષેપિત કરશે.
   • લીડ ટાઈમ અને નિર્ભરતાને સમજવા માટે સૌથી ટૂંકા પાથોનું વિશ્લેષણ કરો.
   • સમગ્ર નેટવર્ક પરના કૅસ્કેડિંગ અસરો જોવા માટે નોડ નિષ્ફળતાનું અનુકરણ કરો (દા.ત., એશિયામાં બંદર બંધ થવું, યુરોપમાં ફેક્ટરી બંધ થવી).
4. વિઝ્યુલાઇઝેશન: નિર્ણાયક જંક્શન્સ અને નિષ્ફળતાના સંભવિત સિંગલ પોઈન્ટ્સને દૃષ્ટિની રીતે ઓળખવા માટે સપ્લાય ચેઇન નેટવર્કનું નકશાંકન કરો.

આંતરદૃષ્ટિ: આ વિશ્લેષણ કંપનીને સપ્લાયર્સને વૈવિધ્યીકરણ કરવામાં, ઇન્વેન્ટરીને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવામાં અને નિર્ણાયક રૂટ્સ માટે આકસ્મિક યોજનાઓ વિકસાવવામાં મદદ કરી શકે છે, જે વૈશ્વિક વિક્ષેપોનો સામનો કરવાની તેની ક્ષમતામાં વધારો કરે છે.

4. નાણાકીય નેટવર્ક્સને સમજવું

દૃશ્ય: નિયમનકારો વૈશ્વિક નાણાકીય પ્રણાલીમાં પ્રણાલીગત જોખમ વિશે ચિંતિત છે. તેઓ સમજવા માંગે છે કે નાણાકીય સંસ્થાઓ કેવી રીતે એકબીજા સાથે જોડાયેલી છે અને એક સંસ્થાની નિષ્ફળતા કેવી રીતે ડોમિનો અસરને ટ્રિગર કરી શકે છે.

વલણ:

1. ડેટા સંગ્રહ: વિશ્વભરની નાણાકીય સંસ્થાઓ વચ્ચે આંતરબેંક ધિરાણ, ડેરિવેટિવ્ઝ એક્સપોઝર અને માલિકી માળખા પર ડેટા એકત્રિત કરો.
2. ગ્રાફ નિર્માણ: એક ડિરેક્ટેડ અને સંભવતઃ વેઇટેડ ગ્રાફ બનાવો જ્યાં નોડ્સ નાણાકીય સંસ્થાઓ હોય અને એજિસ નાણાકીય જવાબદારીઓ અથવા એક્સપોઝરનું પ્રતિનિધિત્વ કરે.
3. NetworkX/igraph સાથે વિશ્લેષણ:
   • ઘણા લેણદારો અથવા દેવાદારો ધરાવતી સંસ્થાઓને ઓળખવા માટે ડિગ્રી કેન્દ્રીયતાની ગણતરી કરો.
   • એવી સંસ્થાઓને નિર્ધારિત કરવા માટે બિટવીનનેસ કેન્દ્રીયતા અને ક્લોઝનેસ કેન્દ્રીયતાનો ઉપયોગ કરો જેમની નિષ્ફળતાનો સૌથી વ્યાપક પ્રભાવ પડશે.
   • એક મોટી સંસ્થાની ડિફોલ્ટનું અનુકરણ કરીને અને દેવું નેટવર્ક દ્વારા કેવી રીતે કૅસ્કેડ થાય છે તેનું અવલોકન કરીને ચેપ અસરોનું મોડેલ કરો.
4. વિઝ્યુલાઇઝેશન: નેટવર્કને વિઝ્યુલાઇઝ કરો, કદાચ સૌથી મોટી સંસ્થાઓ અને તેમના મુખ્ય જોડાણોને હાઇલાઇટ કરીને વૈશ્વિક નાણાકીય પ્રણાલીના આંતરજોડાણને દર્શાવો.

આંતરદૃષ્ટિ: આ વિશ્લેષણ નાણાકીય સ્થિરતા માટે મહત્વપૂર્ણ છે, જે નિયમનકારોને 'નિષ્ફળ થવા માટે ખૂબ મોટી' સંસ્થાઓને ઓળખવા અને પ્રણાલીગત જોખમનું નિરીક્ષણ કરવાની મંજૂરી આપે છે, ખાસ કરીને વૈશ્વિકૃત અર્થતંત્રમાં જ્યાં નાણાકીય કટોકટી ઝડપથી ફેલાઈ શકે છે.

SNA માટે પાયથોન સાથે પ્રારંભ કરવો: એક મીની-ટ્યુટોરીયલ

ચાલો એક નાના સામાજિક નેટવર્ક બનાવવા અને મૂળભૂત વિશ્લેષણ કરવા માટે NetworkX નો ઉપયોગ કરીને એક સરળ ઉદાહરણ જોઈએ.

પગલું 1: લાઇબ્રેરીઓ ઇન્સ્ટોલ કરો

જો તમે પહેલાથી જ નથી કર્યું, તો NetworkX અને Matplotlib ઇન્સ્ટોલ કરો:

            pip install networkx matplotlib

            

              
                Copy
              
            
          

પગલું 2: ગ્રાફ બનાવો

આપણે મિત્રતાનું પ્રતિનિધિત્વ કરતો અનડિરેક્ટેડ ગ્રાફ બનાવીશું.

            import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

# Create an empty graph
G = nx.Graph()

# Add nodes (people)
G.add_nodes_from(["Alice", "Bob", "Charlie", "David", "Eve", "Frank"])

# Add edges (friendships)
G.add_edges_from([("Alice", "Bob"),
                  ("Alice", "Charlie"),
                  ("Bob", "Charlie"),
                  ("Bob", "David"),
                  ("Charlie", "Eve"),
                  ("David", "Eve"),
                  ("Eve", "Frank")])

print("Nodes:", G.nodes())
print("Edges:", G.edges())
print("Number of nodes:", G.number_of_nodes())
print("Number of edges:", G.number_of_edges())

            

              
                Copy
              
            
          

પગલું 3: મૂળભૂત વિશ્લેષણ

ચાલો કેટલીક કેન્દ્રીયતાના માપની ગણતરી કરીએ.

            # Calculate degree centrality
degree_centrality = nx.degree_centrality(G)
print("\nDegree Centrality:", degree_centrality)

# Calculate betweenness centrality
betweenness_centrality = nx.betweenness_centrality(G)
print("Betweenness Centrality:", betweenness_centrality)

# Calculate closeness centrality
closeness_centrality = nx.closeness_centrality(G)
print("Closeness Centrality:", closeness_centrality)

# Calculate eigenvector centrality
eigenvector_centrality = nx.eigenvector_centrality(G, max_iter=1000)
print("Eigenvector Centrality:", eigenvector_centrality)

            

              
                Copy
              
            
          

પગલું 4: નેટવર્કનું વિઝ્યુલાઇઝેશન કરો

આપણે ગ્રાફ દોરવા માટે Matplotlib નો ઉપયોગ કરી શકીએ છીએ.

            plt.figure(figsize=(8, 6))

# Use a layout algorithm for better visualization (e.g., spring layout)
pos = nx.spring_layout(G)

# Draw nodes
nx.draw_networkx_nodes(G, pos, node_size=700, node_color='skyblue', alpha=0.9)

# Draw edges
nx.draw_networkx_edges(G, pos, width=1.5, alpha=0.7, edge_color='gray')

# Draw labels
nx.draw_networkx_labels(G, pos, font_size=12, font_family='sans-serif')

plt.title("Simple Social Network")
plt.axis('off') # Hide axes
plt.show()

            

              
                Copy
              
            
          

આ સરળ ઉદાહરણ મૂળભૂત નેટવર્ક કેવી રીતે બનાવવું, તેનું વિશ્લેષણ કરવું અને વિઝ્યુલાઇઝ કરવું તે દર્શાવે છે. મોટા અને વધુ જટિલ નેટવર્ક્સ માટે, તમે સામાન્ય રીતે CSV ફાઇલો અથવા ડેટાબેઝમાંથી ડેટા લોડ કરશો અને વધુ અદ્યતન અલ્ગોરિધમ્સનો ઉપયોગ કરશો.

વૈશ્વિક SNA માં પડકારો અને વિચારણાઓ

શક્તિશાળી હોવા છતાં, વૈશ્વિક સ્તરે SNA લાગુ કરવાથી તેના પોતાના પડકારો આવે છે:

• ડેટા ગોપનીયતા અને નીતિશાસ્ત્ર: સામાજિક નેટવર્ક ડેટા એકત્રિત કરવો અને તેનું વિશ્લેષણ કરવું, ખાસ કરીને વ્યક્તિઓ પાસેથી, ગોપનીયતાના નિયમો (જેમ કે GDPR) અને નૈતિક દિશાનિર્દેશોનું સખત પાલન જરૂરી છે. અનામીકરણ સુનિશ્ચિત કરવું અને સંમતિ મેળવવી સર્વોપરી છે.
• ડેટાની ઉપલબ્ધતા અને ગુણવત્તા: વ્યાપક અને સચોટ ડેટાની ઍક્સેસ પ્રદેશ અને પ્લેટફોર્મ પ્રમાણે નોંધપાત્ર રીતે બદલાઈ શકે છે. વિવિધ દેશોમાં ડેટા સુરક્ષા કાયદા અલગ-અલગ હોઈ શકે છે જે ડેટા શેરિંગને અસર કરે છે.
• સાંસ્કૃતિક સૂક્ષ્મતા: સંબંધો અને સંચાર શૈલીઓનું અર્થઘટન સંસ્કૃતિઓમાં વ્યાપકપણે અલગ હોઈ શકે છે. એક સંસ્કૃતિમાં મજબૂત સંબંધ ગણાતી બાબતને બીજી સંસ્કૃતિમાં અલગ રીતે જોવામાં આવી શકે છે. નેટવર્ક મેટ્રિક્સને સાવચેતીપૂર્વક સંદર્ભીકરણની જરૂર પડી શકે છે.
• ભાષા અવરોધો: ટેક્સ્ટ-આધારિત ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓનું વિશ્લેષણ કરવા માટે મજબૂત નેચરલ લેંગ્વેજ પ્રોસેસિંગ (NLP) તકનીકોની જરૂર પડે છે જે બહુવિધ ભાષાઓ અને તેમની જટિલતાઓને સંભાળી શકે છે.
• સ્કેલેબિલિટી: વૈશ્વિક સામાજિક નેટવર્ક્સમાં અબજો નોડ્સ અને ટ્રિલિયન એજિસ શામેલ હોઈ શકે છે. આવા વિશાળ ડેટાસેટ્સ પર પ્રક્રિયા કરવા અને તેનું વિશ્લેષણ કરવા માટે નોંધપાત્ર કમ્પ્યુટેશનલ સંસાધનો અને કાર્યક્ષમ અલ્ગોરિધમ્સની જરૂર પડે છે, જે ઘણીવાર વર્તમાન સાધનોની મર્યાદાઓને પાર કરે છે.
• 'ધ નેટવર્ક' ને વ્યાખ્યાયિત કરવું: વિશ્લેષણ માટે સંબંધિત નેટવર્ક શું છે તે અસ્પષ્ટ હોઈ શકે છે. દાખલા તરીકે, શું આપણે વ્યાવસાયિક જોડાણો, કૌટુંબિક સંબંધો અથવા ઑનલાઇન ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓ, અથવા તે બધાને ધ્યાનમાં લેવું જોઈએ? સ્કોપની વ્યાખ્યા નિર્ણાયક છે.
• ગતિશીલ પ્રકૃતિ: સામાજિક નેટવર્ક્સ સતત વિકસિત થઈ રહ્યા છે. સ્થિર વિશ્લેષણ ઝડપથી જૂનું થઈ શકે છે. ટેમ્પોરલ નેટવર્ક ગતિશીલતાને કેપ્ચર કરવું અને તેનું વિશ્લેષણ કરવું જટિલતાનું બીજું સ્તર ઉમેરે છે.

તમારા નેટવર્ક વિશ્લેષણ પ્રોજેક્ટ્સ માટે કાર્યક્ષમ આંતરદૃષ્ટિ

જેમ જેમ તમે તમારી સામાજિક નેટવર્ક વિશ્લેષણ યાત્રા શરૂ કરો છો, ત્યારે આ વ્યવહારુ ટીપ્સને ધ્યાનમાં રાખો:

• સ્પષ્ટ પ્રશ્નથી પ્રારંભ કરો: તમે કઈ ચોક્કસ સમસ્યા હલ કરવાનો પ્રયાસ કરી રહ્યા છો? તમારા સંશોધન પ્રશ્નને વ્યાખ્યાયિત કરવાથી તમારા ડેટા સંગ્રહ, મેટ્રિક્સની પસંદગી અને પરિણામોના અર્થઘટનને માર્ગદર્શન મળશે.
• યોગ્ય સાધનો પસંદ કરો: NetworkX શીખવા અને મોટાભાગના મધ્યમ કદના વિશ્લેષણ માટે ઉત્તમ છે. ખૂબ મોટા ડેટાસેટ્સ માટે, igraph અથવા વિશિષ્ટ મોટા ડેટા ગ્રાફ પ્રોસેસિંગ ફ્રેમવર્કનો વિચાર કરો.
• તમારા ડેટાને સમજો: તમારા ડેટા સ્ત્રોતોને સાફ કરવા અને સમજવામાં સમય વિતાવો. તમારા વિશ્લેષણની ગુણવત્તા તમારા ઇનપુટ ડેટાની ગુણવત્તા પર સીધી આધાર રાખે છે.
• સંદર્ભ મહત્વપૂર્ણ છે: નેટવર્ક મેટ્રિક્સનું ક્યારેય એકલા અર્થઘટન કરશો નહીં. તેમને હંમેશા તમે અભ્યાસ કરી રહ્યા છો તે નેટવર્કના વાસ્તવિક દુનિયાના સંદર્ભ સાથે જોડો.
• અસરકારક રીતે વિઝ્યુલાઇઝ કરો: સારી વિઝ્યુલાઇઝેશન એ પેટર્ન પ્રગટ કરી શકે છે જે ફક્ત સંખ્યાઓ ચૂકી શકે છે. મુખ્ય સુવિધાઓને હાઇલાઇટ કરવા માટે વિવિધ લેઆઉટ અને કલરિંગ યોજનાઓ સાથે પ્રયોગ કરો.
• નીતિશાસ્ત્ર પ્રત્યે સભાન રહો: હંમેશા ડેટા ગોપનીયતા અને નૈતિક વિચારણાઓને પ્રાથમિકતા આપો.
• પુનરાવર્તન કરો અને સુધારો: નેટવર્ક વિશ્લેષણ ઘણીવાર એક પુનરાવર્તિત પ્રક્રિયા છે. તમારે પ્રારંભિક તારણોના આધારે તમારા ગ્રાફ માળખું, મેટ્રિક્સ અથવા વિઝ્યુલાઇઝેશનને સુધારવાની જરૂર પડી શકે છે.

પાયથોન સાથે સામાજિક નેટવર્ક વિશ્લેષણનું ભવિષ્ય

પાયથોન દ્વારા સંચાલિત સોશિયલ નેટવર્ક એનાલિસિસનું ક્ષેત્ર સતત વિકસિત થઈ રહ્યું છે. આપણે અપેક્ષા રાખી શકીએ છીએ:

• AI અને ML માં પ્રગતિ: નેટવર્ક્સમાં વધુ અત્યાધુનિક પેટર્ન રેકગ્નિશન, અસામાન્યતા શોધ અને આગાહીયુક્ત વિશ્લેષણ માટે ડીપ લર્નિંગ મોડલ્સને એકીકૃત કરવા.
• રીઅલ-ટાઇમ વિશ્લેષણ: ગતિશીલ, સ્ટ્રીમિંગ નેટવર્ક ડેટાનું વિશ્લેષણ કરવા માટેના સાધનો અને તકનીકો, જે ઝડપથી બદલાતી સામાજિક ઘટનાઓમાં તાત્કાલિક આંતરદૃષ્ટિને મંજૂરી આપે છે.
• આંતરસંચાલનક્ષમતા: વિવિધ SNA સાધનો અને પ્લેટફોર્મ વચ્ચે વધુ સારું એકીકરણ, વિવિધ સ્ત્રોતોમાંથી વિશ્લેષણને જોડવાનું સરળ બનાવે છે.
• સ્પષ્ટતા પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરો: બિન-નિષ્ણાતો માટે જટિલ નેટવર્ક વિશ્લેષણ પરિણામોને વધુ સમજી શકાય તેવા બનાવવા માટે પદ્ધતિઓ વિકસાવવી, વ્યાપક અપનાવવા અને અસરને પ્રોત્સાહન આપવું.
• નેટવર્ક્સમાં નૈતિક AI: ન્યાયી, પારદર્શક અને ગોપનીયતા-જાળવણી કરતી SNA પદ્ધતિઓ વિકસાવવા પર વધુ ભાર.

નિષ્કર્ષ

સોશિયલ નેટવર્ક એનાલિસિસ, ગ્રાફ થિયરીના મજબૂત માળખા દ્વારા આધારભૂત અને પાયથોનની શક્તિ દ્વારા જીવંત બનેલું, માનવ અને સંગઠનાત્મક જોડાણોની જટિલ ગૂંથણીને સમજવા માટે એક ગહન દૃષ્ટિકોણ પ્રદાન કરે છે. છુપાયેલા પ્રભાવકોને ઉજાગર કરવા અને વિચારોના પ્રસારનું નકશાંકન કરવાથી લઈને જોખમોનું મૂલ્યાંકન કરવા અને વૈશ્વિક સ્તરે સહયોગને પ્રોત્સાહન આપવા સુધી, એપ્લિકેશન્સ માનવતા જેટલી જ વૈવિધ્યસભર છે.

ગ્રાફ થિયરીના મૂળભૂત ખ્યાલોમાં નિપુણતા મેળવીને અને NetworkX અને igraph જેવી પાયથોન લાઇબ્રેરીઓની ક્ષમતાઓનો લાભ લઈને, તમે શોધની યાત્રા શરૂ કરવા માટે સજ્જ છો. જેમ જેમ આપણું વિશ્વ વધુને વધુ આંતરજોડાણ ધરાવતું જાય છે, તેમ તેમ આ જટિલ નેટવર્ક્સનું વિશ્લેષણ કરવાની અને સમજવાની ક્ષમતાનું મહત્વ વધતું જશે, જે સંશોધકો, વ્યવસાયો, નીતિ નિર્માતાઓ અને વ્યક્તિઓ માટે અમૂલ્ય આંતરદૃષ્ટિ પ્રદાન કરશે.

ડિજિટલ યુગે આપણને આપણા સામાજિક સંબંધો વિશે અભૂતપૂર્વ ડેટા પ્રદાન કર્યો છે. પાયથોન આપણને આ ડેટાનો ઉપયોગ કરવા માટેના સાધનો પૂરા પાડે છે, જે આપણી સામૂહિક અસ્તિત્વને આકાર આપતી પેટર્ન, માળખાં અને ગતિશીલતાને ઉજાગર કરે છે. પડકાર અને તક આ આંતરદૃષ્ટિને જવાબદારીપૂર્વક અને અસરકારક રીતે લાગુ કરવામાં રહેલા છે જેથી મજબૂત સમુદાયો, વધુ સ્થિતિસ્થાપક પ્રણાલીઓ અને વધુ આંતરજોડાણ ધરાવતો વૈશ્વિક સમાજ બનાવી શકાય.