在ReActor模型中利用图神经网络（GNN）来分析社交网络数据的关键步骤包括：
数据准备：首先，需要将社交网络数据转换为图结构的表示形式。具体而言，可以将社交网络中的用户表示为节点，用户之间的社交关系表示为边。这样就构建了一个图，其中节点表示用户，边表示用户之间的社交关系。
构建图神经网络模型：接下来，需要构建一个适合于社交网络数据的图神经网络模型。常用的图神经网络包括GCN（Graph Convolutional Networks）、GAT（Graph Attention Networks）等。这些模型能够有效地学习图结构中节点之间的关系，并能够在社交网络数据上进行节点分类、链接预测等任务。
训练模型：将构建好的图神经网络模型应用于社交网络数据，并利用已标记的数据进行模型的训练。通过梯度下降等优化算法来调整模型参数，使得模型能够更好地拟合社交网络数据，并达到预期的分析效果。
模型评估：对训练好的模型进行评估，可以通过准确率、召回率、F1值等指标来评估模型在社交网络数据上的性能表现。根据评估结果来调整模型的参数，进一步提升模型的性能。
在ReActor模型中利用图神经网络来分析社交网络数据可以帮助我们更好地理解社交网络中的用户行为、社交关系等内容，从而为推荐系统、社交网络分析等应用提供更加精准和有效的支持。