SNA menjelaskan tentang karakter struktur jaringan suatu node, tie, edge atau link yang menghubungkan mereka. SNA menghasilkan diagram yang menunjukkan hubungan antar node sekaligus statistik analisis jaringan yang dapat membantu mendefinisikan masalah dan mengeksplorasi peran node tertentu dalam suatu jaringan. Paket perangkat lunak SNA digunakan untuk menyelesaikan tugas-tugas pengumpulan data, analisis data dan visualisasi data. Representasi visual dari jaringan sosial digunakan untuk memahami jaringan data dan menyajikan hasil analisis. SNA menggunakan dua jenis visualisasi sebagai hasil analisis yaitu dalam bentuk matriks dan grafik. INSNA adalah sebuah organisasi nirlaba yang didirikan di negara Georgia oleh Barry Wellman pada tahun 1977. Ada beberapa istilah kunci terkait dengan penelitian SNA dalam topik computer-supported collaborative learning (CSCL) yaitu densitas, sentralistis, indegree, outdegree, dan sociogram.
Linton C. Freeman menuliskan bahwa Dr. Jacob Levy Moreno adalah pionir SNA sebagaimana yang diketahui masyarakat umum saat ini, merupakan hasil kerjanya pada tahun 1930-an. Ada upaya sebelumnya untuk menggunakan abstraksi node dan link untuk mempelajari struktur manusia. Dari tahun 1932 sampai tahun 1934 Moreno melakukan studi untuk penelitian perilaku kelompok dengan metodologi kuesioner bernama "sociometric tests". Dia menunjukkan bahwa recent epidemi dari pelarian sekolah Hudson dapat dijelaskan melalui ikatan ketertarikan dan keseganan orang-orang yang dikeluarkan yang dihubungkan bersama-sama. Dalam makalah berjudul Statistik Konfigurasi Sosial pada tahun 1938, Moreno melakukan publikasi model matematis kecenderungan individual untuk menghubungkan dirinya kepada orang lain. Makalah ini menunjukkan bahwa preferensi lampiran sangat berkaitan dengan aktor menyebabkan munculnya jaringan berskala bebas, dimana distribusi jumlah sambungan setiap aktor mengikuti hukum yang mengatur, dengan demikian dapat disimpulkan bahwa jumlah orang yang memiliki banyak hubungan sedikit ketika banyak orang memiliki sedikit hubungan.
Ada beberapa istilah kunci terkait dengan penelitian SNA penelitian dalam lingkup CSCL seperti density, centrality, indegree, outdegree dan sociogram. Density diartikan sebagai jumlah koneksi peserta yang dimiliki, dibagi dengan total kemungkinan koneksi. Centrality mengukur sejauh mana pengaruh individual yang berinteraksi dengan orang lain dalam suatu jaringan. In-Degree Centrality fokus pada pemusatan semua Aktor berdasarkan hubungan mereka ke titik fokus. Out-degree Centrality mengukur pemusatan yang berfokus pada seorang individual. Sociogram adalah sebuah visualisasi yang memaparkan tentang boundaries koneksi dalam suatu jaringan.
Representasi visual jaringan sosial penting untuk memahami jaringan data dan menyampaikan hasil analisis. Dengan metode ini orang dapat mengukur local social capital dalam komunitas. SNA dapat digunakan untuk memvisualisasikan hubungan jaringan dengan sangat jelas. SNA dapat menghasilkan pemahaman dari struktur socioinstitutional, aktor dan hubungan sekaligus cara untuk meningkatkan proses transfer informasi dan pengetahuan. SNA juga dapat digunakan untuk estimasi evolusi tren sosial. Dua objektivitas utama SNA adalah deteksi pengaruh individual dalam jaringan sosial dan deteksi asosiasi individual melalui minat.
Kerugian penggunaan analisis jaringan adalah bahwa orang mungkin cenderung untuk semata-mata berfokus pada gambaran besar, sehingga mengabaikan faktor manusia yang juga memainkan peran dalam suatu analisis. Saat menggunakan SNA peneliti hanya melihat pada jaringan agar mendapatkan kesimpulan; sekaligus membuang waktu untuk mengamati banyak aktor yang tidak berpartisipasi dalam jaringannya. SNA tidak memiliki dimensi temporal dan spasial. Selain itu data sering sulit untuk diperoleh, minim dengan studi empiris, yang dapat membuatnya sulit digunakan untuk eksplorasi strategi pengukuran alternatif. Hasil SNA kualitatif sangat bergantung pada aktor yang terlibat, dan partisipasi mereka membuat tingkat objektivitas menjadi tinggi. Penting sekali mendapatkan sebanyak mungkin desain proses SNA agar memperoleh hasil memuaskan dari berbagai sudut pandang.
SNA memiliki ciri-ciri tersendiri sebagaimana umumnya metode-metode penelitian yang lain. SNA Kuantitatif memberikan informasi tambahan dan dapat mengeksplorasi hubungan antara variabel jaringan dan variabel atribut atau indikator sosial lainnya. SNA kualitatif cepat dan relatif mudah dilakukan dan mendorong partisipasi di berbagai sudut pandang dan aktor. Social network analisis dapat melakukan pemetaan dan pengukuran hubungan di antara orang-orang, kelompok, organisasi, komputer atau informasi yang berada dalam suatu jaringan. Metode yang digunakan untuk mengukur sentralitas dari social network analysis (sna) adalah degree centrality, closeness centrality, and betweenness centrality. SNA mampu mengungkap informasi yang tersembunyi dalam suatu jaringan yang kompleks.
SNA dapat digunakan untuk menganalisis berbagai objek yang berbeda. Ketika menerapkan SNA dalam CSCL, SNA digunakan untuk menolong pelajar dalam berkolaborasi terkait dengan jumlah, frekuensi, dan panjang, sekaligus kualitas, topik, dan strategi komunikasi yang digunakan. Sektor swasta menggunakan analisis jaringan sosial untuk mendukung kegiatan seperti interaksi pelanggan, pengembangan sistem informasi, pemasaran, dan kebutuhan business intelligence. Sektor publik menggunakan SNA dalam melakukan pengembangan strategi kepemimpinan, analisis individual dan kelompok dalam hal penggunaan media dan pemecahan masalah berbasis komunitas. SNA memungkinkan militer atau penegak hukum untuk melancarkan serangan-serangan, pemenggalan kepala, menangkap-atau-membunuh target bernilai tinggi di posisi kepemimpinan untuk mengganggu fungsi jaringan. Social Network Analysis banyak digunakan dalam media sosial sebagai alat untuk memahami kebiasaan antar manusia atau organisasi melalui hubungan mereka dalam web media sosial seperti Twitter dan Facebook.
Dalam melakukan analisis menggunakan SNA melalui lima tahapan, yaitu menentukan tujuan aktivitas, menentukan jenis data, mengumpulkan data, analisis data, validitas hasil analisis. Tahap pertama dalam mengembangkan fokus penelitian adalah untuk mempertajam subjek umum menjadi lebih spesifik. Data penelitian merupakan representasi dari observasi, objek atau entitas lain yang digunakan sebagai bukti penelitian. Pengumpulan data adalah proses mengumpulkan dan mengukur informasi pada variabel target dalam suatu sistem, sehingga memungkinkan seseorang untuk menjawab pertanyaan-pertanyaan yang relevan dan mengevaluasi hasil. Proses pengumpulan data resmi diperlukan agar dapat memastikan bahwa data yang dikumpulkan akurat sehingga dapat membuat keputusan berdasarkan argumen yang terkandung dalam temuan yang berlaku. Setelah data terkumpul banyak pilihan yang dapat dipertimbangkan antara lain menggunakan perangkat lunak pemetaan atau memetakannya secara manual, atau membuat peta statis atau peta interaktif yang dimasukkan ke situs web. National Security Agency (NSA) melakukan penelitian SNA dalam membuat Call Detail Record (CDR) atau metadata sejak terjadi serangan 11 September.
SNA banyak digunakan oleh institusi besar maupun kecil untuk mencari berbagai solusi. National Security Agency (NSA) melakukan penelitian SNA dalam membuat Call Detail Records (CDR) atau metadata sejak terjadi serangan 11 September. Textual corpora berkala besar dapat diubah menjadi suatu jaringan kemudian dianalisis dengan metode sna. Dalam jaringan ini yang berlaku sebagai node adalah aktor sosial, dan link adalah tindakan. Hyperlink analisis dapat digunakan untuk menganalisis hubungan anta halaman web untuk mengidentifikasi alur informasi sebagai navigasi web. Social Network Analysis banyak digunakan dalam media sosial sebagai alat untuk memahami kebiasaan antar individual atau organisasi melalui hubungan mereka dalam web media sosial seperti Twitter dan Facebook. Salah satu metode terapan SNA yang banyak digunakan saat ini adalah Computer-Supported Collaborative Learning (CSCL). Ketika menerapkan CSCL SNA digunakan untuk membantu memahami bagaimana pelajar menggabungkan jumlah, frekuensi dan panjang sekaligus kualitas, topik dan strategi komunikasi.
Perangkat lunak SNA merupakan perangkat lunak yang memfasilitasi analisis kuantitatif atau kualitatif dari analisis jaringan sosial, dengan menyajikan fitur jaringan melalui representasi numerik atau visual. Perangkat lunak analisis jaringan umumnya terdiri dari sekumpulan paket berbasis graphical user interfaces (GUI) atau paket yang dibuat dengan skrip/bahasa pemprograman. Secara umum yang termasuk dalam paket GUI adalah EgoWeb 2.0 , NetMiner, UCINet, Pajek , GUESS, ORA, Cytoscape, Gephi, NodeXL, Social Network Visualizer, Meerkat, and muxViz. Paket GUI lebih mudah dipelajari namun alat berbasis skrip lebih powerfull dan extensible. Scripting tool yang umum digunakan untuk melakukan analisis jaringan adalah NetMiner, statnet suite, igraph, muxViz, NetworkX, and SNAP. Paket open source tumbuh jauh lebih cepat dalam hal fungsionalitas dan fitur daripada perangkat lunak yang dikelola swasta.
Representasi visual jaringan sosial digunakan untuk memahami jaringan data dan menyampaikan hasil analisis. SNA menggunakan dua jenis visualisasi sebagai hasil analisis yaitu dalam bentuk matriks dan grafik. Mayoritas perangkat lunak SNA memiliki modul visualisasi jaringan. Signed graph dapat digunakan untuk mengilustrasikan hubungan baik dan buruk antar node. Grafik signed social network dapat digunakan untuk membuat grafik prediksi evolusi masa depan. Signed social network berisi konsep siklus balanced dan unbalanced. Balanced graph menggambarkan kelompok orang yang tidak suka mengubah opini terhadap orang lain dalam kelompoknya. Unbalanced graph menggambarkan kelompok orang yang sangat suka mengubah opini terhadap seseorang dalam kelompoknya.
INSNA merupakan kepanjangan dari Internasional Network for Social Network Analysis. INSNA adalah asosiasi profesional bagi peneliti yang memiliki ketertarikan dengan Social Network Analysis. Asosiasi tersebut merupakan organisasi nonprofit yang bermarkas di Delaware dan dirintis oleh Barry Wellman pada tahun 1977. Kantor INSNA beralamat di 1827 Powers Ferry Road Building 14, Suite 100, Delaware, Atlanta. Kentungan menjadi anggota INSNA antara lain mengurangi biaya registrasi konferensi, mengurangi subcription rate jurnal, mendapatkan buletin dan jurnal, memperoleh akses ke bank data set. Untuk mendaftar menjadi anggota dapat dilakukan dengan mengakses https://www.insna.org/ kemudian memilih menu 'Join' yang terletak di sebelah kanan atas. Isi formulir registrasi sesuai petunjuk yang muncul di layar.
Dengan SNA suatu informasi jaringan sosial yang kompleks dapat di ungkap sehingga menjadi lebih jelas. Hasil SNA sering digambarkan melalui sosiogram di mana node representatif dengan titik dan tie representatif dengan garis. Teknik SNA banyak digunakan oleh individual dan institusi untuk melakukan analisis di mana mayoritas analisis tersebut bertema jaringan sosial. Organisasi internasional yang memiliki tujuan melakukan penelitian tentang SNA ialah INSNA yang berlokasi di Atlanta. Penggunaan perangkat lunak menjadikan SNA lebih mudah dilakukan sehingga cakupan penelitian menjadi lebih luas. Dengan mengikuti aktivitas INSNA menjadikan anggotanya lebih mudah dalam mencari inspirasi dan sumber pengetahuan terkait dengan SNA.