Nodes and Links. Страница 4
251
@anrlab
Сети и научные исследования: статьи, сетевой анализ и мысли, значимые события и фигуры, красивые сетевые визуализации. Канал Международной лаборатории прикладного сетевого анализа НИУ ВШЭ https://anr.hse.ru/
-
Nodes and Links
В это понедельник 6 февраля в 15:00 состоится первый открытый семинар лаборатории в этом году. Студент 1 курса ОП "Социология" ВШЭ Антон Сизов расскажет про сетевой анализ студенческого коллектива. Целью исследования является выявление факторов наращивания социального капитала первокурсников. Семинар пройдет онлайн на платформе Zoom. Регистрация доступна по ссылке: https://anr.hse.ru/polls/812591911.html Будем рады видеть всех желающих! 
-
Nodes and Links
В новом году наша лаборатория расширяется. Мы приглашаем новых сотрудников в наш коллектив.✨🤗 У нас открыты вакансии стажера-исследователя, научного и старшего научного сотрудников. https://anr.hse.ru/job Резюме и короткое мотивационное письмо просьба присылать Дарье Мальцевой на адрес [email protected] 
-
Nodes and Links
В декабре заведующая ANR-Lab Дарья Мальцева посетила Центр методологии и социальной информатики Университета Любляны, где встретилась с научными руководителями лаборатории Анушкой Ферлигой и Владимиром Батагелем, преподавателями программы MASNA Марьяном Цугмасом, Люкой Кронеггером, Янезом Дэмшаром, Надой Лаврач, а также договорилась о будущем сотрудничестве в области научной и образовательной деятельности. 🏛🤝 Подробнее о результатах командировки и впечатлениях Дарьи по ссылке. #события_в_sna -
Реклама
-
Nodes and Links
Ранее мы уже рассказывали про источники для самых простых сетей и для сетей посложнее. Если вы чувствуете себя уверенно в сетевом анализе и хотите поработать с очень большими сетями или найти данные для иссследования или проекта, используйте агрегатор датасетов для построения сети ICON от Университета Колорадо, США. Сайт предоставляет широкие возможности для поиска данных для сетей по интересующим вас параметрам: по научной области, характеристикам сетевых отношений, размеру сети. Эти данные можно использовать уже в более серьезных целях, чем просто тренировочные датасеты, но подбор подходящего датасета займет время: данные нужно скачивать самостоятельно с github или облачных репозиториев, некоторые данные оказываются недоступны или недостаточно подробно описаны. Зато, за счет расположения файлов, они спокойно могут быть загружены в рабочую среду как Rstudio, так и Python. Сайт-агрегатор находится по ссылке. #рекомендуем_к_просмотру -
Nodes and Links
В предыдущем посте мы рассказали про самые простые датасеты, которые подойдут для тренировки ваших навыков сетевого анализа. Но что, если вы хотите поработать с более сложными или специфическими по тематике данными? 👩💻 Тогда используйте датасеты из пакета networkdata. Это пакет для Rstudio, позволяющий использовать 979 датасетов для построения сетей или загружать в рабочую среду уже готовые 2135 сетей. ➿ Датасеты – самые разнообразные: от данных по связям между животными до данных о взаимоотношениях героев разных фильмов, но в таком разнообразии нужно разобраться, чтобы найти подходящий по размерам и тематике датасет. Данные загружаются при использовании пакета networkdata в Rstudio; для работы в Python их можно загрузить в рабочую среду Rstudio а далее выгрузить в качестве csv или xlsx файла. Описание датасетов и документация представлены по ссылке. #рекомендуем_к_просмотру -
Nodes and Links
Для того чтобы освоиться в сетевом анализе, нужна практика. Но исследователи, у которых не было учебных курсов по сетевому анализу, могут споткнуться уже на первом этапе – где взять данные для практики сетевого анализа в R/Python? В этой серии постов расскажем о том, где брать данные - от совсем тренировочных датасетов до данных для сложных комплексных сетей. Если вы ищите сетевые данные, чтобы просто потренироваться: ваш выбор – встроенные датасеты из пакета igraph. Двенадцать датасетов из пакета igraph для Rstudio имеют в основном небольшие размеры (сети из 10-100 акторов), подробное описание и позволяют потренировать свои навыки работы с сетями. Загрузить датасеты можно не выходя из рабочей среды Rstudio, а если вы хотите поработать с этими датасетами в Python, можно вызвать их в Rstudio и сохранить как csv или xlsx файл. Описание датасетов и документация представлены по ссылке. #рекомендуем_к_просмотру -
Nodes and Links
Сарафанное радио для фильмов: его динамика и влияние на кассовые сборы Й. Лью в своей статье проанализировал, как "сарафанное радио" влияет на кассовые сборы фильмов. Автор предположил, что количество сообщений должно оказывать влияние на знание о фильме, что окажет положительное влияние на вероятность его выбора, а следственно, и кассовые сборы на следующей неделе. Эта гипотеза подтвердилась лишь частично. Выяснилось, что количество сообщений действительно оказывает значительное влияние на кассовые сборы, в то время как влияние оценки оказалось незначимым. При построении регрессионных моделей отдельно для каждой недели показа выяснилось, что особенно важное значение имеет обсуждение фильмов до их выхода на экран (связь количества сообщений с кассовыми сборами наиболее сильна на первой неделе показа, на последующих неделях она ослабляется, исчезая на 7-ой неделе показа). Кроме сообщений с форума, в модель включались также жанр фильма, рейтинг MPAA (Американской Киноассоциации), количество показов в неделю, число положительных и отрицательных отзывов критиков в неделю, бюджет фильма. #рекомендуем_к_прочтению -
Nodes and Links
В этот понедельник прошел первый семинар лаборатории в новом году. Мы обсудили планы и развитие нашей команды, лаборатории и магистратуры ✨. Впереди нас ждёт много открытых семинаров и мероприятий. Ждите анонсов😉 
-
Nodes and Links
Дорогие подписчики, поздравляем вас с наступающим новым годом! Желаем вам профессиональных успехов, реализации крупных проектов, расширения своей социальной сети и много радостных новостей✨🎄🎁🧑🎓 
-
Nodes and Links
У сотрудницы ANR-Lab вышла новая публикация “Качественный сетевой анализ в стратегии смешивания методов в социальных науках: систематический обзор литературы” Статья Арюны Ким вышла в журнале Социология 4М. В этой статье рассматривается качественный сетевой анализ в стратегии смешивания методов в социальных науках. Проведенный систематический обзор литературы позволяет продемонстрировать примеры применения качественного сетевого анализа в эмпирических исследованиях. Выделены четыре способа анализа качественных данных в сетевых смешанных исследованиях: качественный анализ качественных данных, количественный анализ качественных данных, количественный и качественный анализ качественных данных и количественный и качественный анализ качественных и количественных данных. Отмечается отсутствие единого определения методологии качественного сетевого анализа и консенсуса по поводу ее реализации на практике. Выявлены основные возможности качественного сетевого анализа. На уровне объекта исследования качественный сетевой анализ изучает персональные сети отношений индивидов, а также дает возможность доступа к труднодоступным группам респондентов. На уровне предмета исследования качественный сетевой анализ позволяет изучать глубинные смыслы отношений в сети и контексты взаимодействия, описывать и понимать сети изнутри и снаружи, фокусироваться на деятельности акторов и их стратегиях построения сети, а также выявлять темпоральность отношений в сети. Описана позиция, подвергающая сомнению существование качественного сетевого анализа как независимой методологии. Поздравляем Арюну и желаем ей успехов в дальнейшей работе! #супер_ресерч #рекомендуем_к_прочтению -
Nodes and Links
У сотрудниц ANR-Lab вышла новая публикация “Блокмоделинг для анализа социальных структур: пример изучения структуры сообщества петербургских социологов” Статья Арюны Ким, Дарьи Мальцевой и Тамары Щегловой вышла в журнале Социология 4М. Статья показывает возможности применения техники блокмоделинга как метода кластеризации сетевых данных в социологических исследованиях на примере анализа структуры сообщества петербургских социологов. Кратко описаны методология блокмоделинга, данные и результаты оригинального исследования. С помощью алгоритма блокмоделинга программы CONCOR коллегами были выделены три кластера – «Вест-Энд», «Ист-Энд» и «Норд-Энд», которые различались принадлежностью к организациям, публикационными стратегиями и ориентирами ученых на западное и отечественное научные сообщества. В статье описана процедура использованного нами алгоритма блокмоделинга, основанного на непрямом подходе и иерархической кластеризации. С помощью этого метода удалось обнаружить структуру сообщества, аналогичную найденной в оригинальном исследовании, но также глубже взглянуть на выделенные группы, отнеся их структуры к типу «ядро – периферия» в сложной форме. Пересечение полученных разными методами кластеров позволяет верифицировать результаты анализа, проведенного двумя авторскими коллективами. Работа может служить ориентиром для исследователей из различных областей, занимающихся задачами выделения связанных подгрупп, поскольку описанный алгоритм блокмоделинга универсален и не зависит от специфики предмета. Поздравляем Арюну, Дарью и Тамару, желаем им успехов в дальнейшей работе! #супер_ресерч #рекомендуем_к_прочтению -
Nodes and Links
Программа для сетевого анализа - NetMiner. Ее функционал содержит все базовые функции для анализа сетей, а также уникальные инструменты анализа. В NetMiner реализованы модели машинного обучения, что позволяет качественно решать задачи классификации, кластеризации и др. Второй особенностью является поддержка пользовательских скриптов – вы можете прямо в программе написать на Python свой скрипт для обработки/анализа данных и программа сохранит его в библиотеку, что позволит вам в дальнейшем использовать его снова, экономя время на программировании. Также в программе доступны расширения для парсинга, которые значительно упрощают сбор данных для исследования: • Парсинг данных о сетях пользователей/мнений в Facebook, Twitter, YouTube и др. • Парсинг библиометрических данных из WoS и Scopus. Программа платная, но доступна как студенческая, так и университетская подписка. #что_есть_что_в_sna -
Nodes and Links
У сотрудника ANR-Lab вышла новая публикация “Social Network Analysis of the Professional Community Interaction—Movie Industry Case” Статья Ильи Карпова и Романа Маракулина вышла в сборнике Data Analytics and Management in Data Intensive Domains. Статья посвящена новым подходам к прогнозированию успеха фильма, основанным на структуре сообщества киноиндустрии. В работе подчеркивается роль директора по кастингу в успехе фильма. На основе общедоступных данных авторы построили коммуникационный граф “актер”-“кастинг-директор”-“агент по подбору персонала”-“режиссер” и показали, что использование дополнительных знаний о фильме приводит к более точному прогнозированию его рейтинга. Поздравляем Илью Карпова и его соавтора и желаем им успехов в дальнейшей работе! #супер_ресерч #рекомендуем_к_прочтению -
Nodes and Links
Социальный медиа майнинг Майнинг в социальных сетях (Social media mining) - это процесс получения больших данных из пользовательского контента на сайтах социальных сетей и в мобильных приложениях с целью извлечения закономерностей, формирования выводов о пользователях и их действиях и интересах. Майнеры разрабатывают алгоритмы, подходящие для исследования больших массивов данных социальных сетей. Данный метод анализа основан на теориях и методологиях анализа социальных сетей, сетевых наук, социологии, этнографии, оптимизации и математики. Социальная аналитика также использует анализ настроений, поскольку пользователи социальных сетей часто передают положительные или отрицательные настроения в своих сообщениях. #что_есть_что_в_sna -
Nodes and Links
Реляционная социология Пьерпаоло Донати Пьерпаоло Донати – итальянский социолог, профессор Болонского университета, один из основоположников реляционного подхода изучения социума. Реляционная социология является автономным направлением, где культурные и структурные компоненты пересекаются и взаимно конструируют друг друга. Объектом исследования выступают транзакции - динамичные, непрерывные и случайные процессы, неотделимые от контекстов, в которых они создаются. Цель реляционной теории – понять и объяснить связь между социальным морфогенезом отношений и эмерджентными структурами, которые характеризуют конкретное общество с точки зрения его отличия от других обществ. Век «больших данных» и больших возможностей их анализа есть опасность изучения характеристик сетей сугубо с математической стороны. Реляционая социология помогает задуматься о том, какие процессы производят и воспроизводят сети, на чем строятся отношения акторов внутри сети. Работу Пьерпаоло Донати "Реляционная теория общества: Социальная жизнь с точки зрения критического реализма" можно прочитать по ссылке. #кто_есть_кто_в_sna -
Реклама
-
Nodes and Links
Пакет для анализа сетей в Python - graph-tool Данный пакет находится в открытом доступе. Его технической особенностью является оптимизация для работы в компьютерах с многоядерными процессорами. Пакет позволяет выполнять следующие задачи: ➿ Создавать и настраивать как направленные, так и ненаправленные сети. 🔖 Присваивать метки вершинам, ребрам и самой сети, что позволяет делать многоуровневые графики сетей. 📉 Визуализировать сети благодаря встроенному инструментарию pycairo и Graphviz 📊 Считать ключевые статистики по сетям, в том числе рассчитывать меры центральности и визуализировать расчеты в форме графиков. Помимо этого, graph-tool позволяет производить кластерный анализ и поиск сообществ в сети. Также пакет поддерживает алгоритмы: изоморфизм графов, изоморфизм подграфов, минимальное остовное дерево, компоненты связности, дерево доминаторов, максимальный поток. В пакете реализованы сетевые модели: Прайс, Барабаши-Альберт, геометрические сети, многомерный решетчатый граф. -
Nodes and Links
COVID-19 и теория заговора 5G: Анализ данных социальной сети COVID-19 и теория заговоров вокруг 5G. Данная работа посвящена процессу распространения конспирологических теорий во время начала пандемии, а конкретно в исследовании используется данные 233 публикаций с хэштегами по тематике пользователей социальной сети с 27 марта по 4 апреля. Инфлюенсеры и были проанализированы с точки зрения их положения в сети. Исследование показало, что 65,2% публикаций с хештегом исходят не от сторонников теории заговора. Следовательно, хотя тема привлекла большое внимание, лишь небольшое количество пользователей реально верило в заговор. Также было обнаружено, что большинство источников, на которые ссылались авторы в публикациях – страницы с фейковыми новостями. #рекомендуем_к_прочтению -
Nodes and Links
Митап для поступающих в магистратуру 10–11 декабря НИУ ВШЭ проведет митап для тех, кто рассматривает обучение в магистратуре. Подробнее о том, что ждет его участников, рассказывает Вышка.Главное. Регистрация — по ссылке 
