以 @UNSWBusiness Twitter Data 示範 NodeXL 的 Social Media Network Analysis Workflow。
理解 Social Media Data Collection、Graph Metrics、Network／Twitter Attributes 與 Clustering。
原書從 UNSW Business School Twitter Account 開始，使用 NodeXL 擷取 Tweets、建立 Graph、計算 Metrics 並進行 Clustering。
@UNSWBusiness Twitter Network；Figures 13.22–13.25；Table 13.2 Network Characteristics；Table 13.3 Network and Twitter Data（partial）。
Collect Twitter Data → Build Network → Calculate Graph Metrics → Inspect Node／Tweet Attributes → Cluster Network → Visualize。
原書 Tables／Figures 提供 NodeXL Output；不自行補造未顯示的 Metrics。
Social Media Network 可協助辨識 Communities、Key Actors 與 Interaction Structure，但結果受 Data Collection Scope 與 Platform Traces 影響。
「根據 NodeXL 已計算的 Network Characteristics 與 Twitter Attributes，整理 Communities 與 Key Actors 的可觀察特徵；不得自行補算缺失 Metrics。」
問題：改變資料蒐集期間，Network 是否可能改變？
**參考解答：**可能。Social Media Connections 與活動會隨時間與取樣範圍改變，因此結果需連同 Collection Context 解讀。