Clustering & Social Network Analysis (SNA) Engine with LLM
A comprehensive overview of the strategic implementation and real-world impact delivered through this initiative.
The Challenge
Data percakapan besar sulit dianalisis secara manual, sehingga diperlukan ekstraksi topik dan pemahaman komunitas secara otomatis. Visualisasi graph tanpa struktur hanya menghasilkan visual yang kusut dan tidak bermakna. Analis tidak bisa membedakan noise dari komunitas.
Technical Approach
Menerapkan hybrid approach dengan BERTopic (HDBSCAN) untuk menemukan cluster percakapan tanpa label, kemudian LLM (LangChain + OpenAI) memberi nama topik tiap cluster secara otomatis. Social Network Analysis untuk menemukan komunitas interaksi dan merangkum pembahasan utama tiap komunitas menggunakan LLM. Semantic density analysis untuk actor relations mapping.
Outcome & Impact
Topik pembicaraan publik dapat dipahami tanpa membaca manual, komunitas dan fokus diskusinya teridentifikasi otomatis, insight dapat dicari dalam hitungan menit, dan analis dapat membedakan noise dari komunitas yang meaningful.