Аналіз соціальних мереж (SNA) базується на вивченні структурних властивостей графів: вузлів (учасників) і ребер (зв’язків). Основні метрики включають: ступінь (кількість зв’язків), центральність (впливовість), щільність, кластеризацію та звʼязні компоненти. Вони дозволяють ідентифікувати ключові елементи мережі та моделі їх взаємодії.

Графові алгоритми є основним інструментом аналізу. Алгоритми найкоротших шляхів (Dijkstra, A*) дозволяють моделювати поширення інформації. Алгоритми виявлення спільнот (Girvan-Newman, Лувен) виділяють кластери учасників за щільністю зв’язків. PageRank і HIT S визначають значущість вузлів, базуючись на структурі входів/виходів. Каскадні моделі описують розповсюдження поведінкових патернів у мережах.

У дослідженні використано відкритий Reddit-датасет щодо повномасштабного вторгнення росії в Україну. Попередня обробка включала очищення, об’єднання тексту, обробку часу та джерел. Проведено тематичне моделювання (LDA), виявлено 5 ключових тем. Сентимент-аналіз (TextBlob) засвідчив перевагу нейтрального тону, проте виокремлено піки позитивної та негативної емоційності.

Візуалізації: хмари слів для тональностей, графіки частот ключових слів, а також динаміка публікацій дозволили простежити реакцію спільноти на події