Исследования социальной среды сетевыми методами Сложно отрицать, что социальные сети составляют неотъемлемую часть нашей жизни. Они образуют отдельную среду для социальных взаимодействий, и зачёт своей структуры и функций имеют большой потенциал для изучения с применением методов сетевого анализа. Мы предлагаем вам ознакомиться с несколькими исследованиями, использующими данные социальных сетей и методы сетевого анализа. 🏛 ТОП музеев в социальных сетях В статье изучается позиционирование музеев в соц. сетях, их кооперация в создании контента. Исследователи строят сеть на основе данных из аккаунтов 51 наиболее посещаемого музея мира и анализируют основные метрики сетевого анализа, чтобы показать, что сеть, образованная аккаунтами музеев в Instagram, представляет собой не масштабируемую сеть, похожую на концепцию сети «маленького мира». 🏙 Как исследовать город? Главный методологический интерес данной работы - попытка исследовать сети в городе. В качестве данных выступают не только эгосети но и публикации с геометками. Авторы пробуют «наложить» сети на городское пространство, таким образом выявляют отдельные группы пользователей и их социо-пространственное разделение. Городские пространства, такие как парки, торговые центры или кафе рассматриваются с точки зрения того, насколько социально разнообразные группы в них представлены. В статье также исследуется тема совмещения сетевого анализа и пространственного аспекта данных: разбираются возможности и ограничения такого метода. 💻 Исследование представителей цифровых гуманитарных наук Данная статья исследует структуру и организацию сообщества исследователей «цифровых гуманитарных наук», использующих возможности социальных сетей для обсуждения вопросов, связанных с использованием новых инструментов и методов в научном поле. В выборку включают 2500 пользователей со всего мира, и на основе таких функций социальных сетей как «подписка» и «репост», пытаются понять кто за кем следует, а также выделить наиболее «связанных» между собой людей в сообществе. В качестве инструментов анализа авторы используют различные метрики центральности сети, а также графики, позволяющие выделить структуру отношений в сети и определить пользователей, чья позиция особенная. Также один из выводов в статье - языковые группы являются ключевыми факторами, объясняющими кластеризацию пользователей внутри сети. #рекомендуем_к_прочтению