Nodes and Links. Страница 7
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
Подкаст об анализе социальных сетей - Knitting Networks Франциска Ортис и Алехандро Эспиноса-Рада из центра анализа социальных сетей Митчелла (Манчестерский университет) ведут подкаст о сетевом анализе и записали уже 47 интервью с исследователями. Язык подкаста - английский и испанский. #что_есть_что_в_sna -
Nodes and Links
Между паникой и мотивацией: повлияла ли первая волна COVID-19 на научные публикации в странах Средиземноморья? Статья Мона Фарук Али опубликована в журнале Scientometrics в июне 2022 года. 🦠Пандемия COVID-19, начавшейся зимой 2020 года, положительно или отрицательно повлияла на сообщества во всем мире. Это наукометрическое исследование поднимает интересный вопрос о том, повлияла ли пандемия на объем и характеристики научных публикаций по всем дисциплинам в 23 странах Средиземноморья и привела ли к значительным изменениям в совокупных показателях случаев COVID-19 в этом контексте. База данных Scopus и инструмент SciVal предоставили необходимые данные за годы, предназначенные для сравнения (2019 и 2020), и были рассчитаны годовые темпы роста и различия. В исследовании использовался тест Манна–Уитни для изучения значимости различий между двумя годами, а также корреляционные тесты Спирмена и Кендалла для оценки влияния количества инфекций на эти различия для всех аспектов научной деятельности. 🔎Полученные результаты показали, что пандемия COVID-19 послужила мощным стимулом, и во время этого кризиса в Средиземноморском регионе наблюдались значительные различия в объеме и характеристиках публикаций. Наиболее существенными последствиями стали значительный рост производительности с 3,1 до 9,4% и увеличение ежегодных темпов роста международного сотрудничества: на 12% для сотрудничества между средиземноморскими странами и на 10% для сотрудничества с десятью странами, охваченными эпидемией. Также было доказано, что некоторые характеристики публикаций положительно коррелируют с общим числом инфекций. Это исследование может помочь руководителям университетов и лицам, принимающим решения в высших учебных заведениях и исследовательских институтах в этих странах, принимать решения и мотивировать исследователей во всех областях проводить больше исследований во время этой продолжающейся пандемии. #рекомендуем_к_прочтению -
Nodes and Links
Понятие комплексных сетей Сложные сети или комплексные сети — это графы с более сложной архитектурой, чем случайные сети с заданным числом узлов. Обычно в таких сетях имеется небольшое число узлов с большим числом связей. Большинство реальных сетей (биологических, технических, социальных) являются сложными. Важными характеристиками сложной сети является: направление связи между узлами, степенью узла (число связей узла), кластерный коэффициент. Задачей исследования теории сложных сетей является определение статических и динамических свойств изначального массива данных по топологии представляющего их графа. Одним из важнейших частных вопросов теории сложных сетей является вопрос о распространении через сети, таких как распространение эпидемий, формирование мнений в социальных сетях. #что_есть_что_в_sna -
Реклама
-
Nodes and Links
Что почитать о смешивании методов в сетевых исследованиях? ❕Рекомендуем книгу Бетины Голлштейн и Сильвии Домингуес “Mixed Methods Social Networks Research”. В книге представлен потенциал смешивания методов для исследования социальных сетей. Смешанные методы применяются в сочетании и интеграции качественных и количественных методов. В исследованиях социальных сетей смешивание методов также применимо в сочетании структурного и акторно-ориентированного подходов. Книга предлагает читателям методологические концепции для руководства сетевыми исследованиями смешанных методов с точными исследовательскими дизайнами и методами исследования социальных сетей различного рода. В каждой главе описывается используемый дизайн исследования и обсуждаются сильные стороны методов для данной конкретной области и для конкретных результатов. ▫️В книге описаны различные области сетевых исследований, такие как исследования организаций и инноваций, исследования жизненного пути, семьи и миграции, исследования социального капитала и межкультурных отношений. Смешанные методы используются на различных видах социальных сетей, таких как: эгоцентричные и полные сети, социальные сети внутри организаций и между организациями, неформальные и формальные сети, а личные персональные сети. Авторы предлагают свежий взгляд на смешанные методы в сетевых исследованиях, сочетающие качественные и количественные методы #рекомендуем_к_прочтению -
Nodes and Links
Конференция по сетевому анализу NetGloW’22: 22-24 июня Вчера началась крупнейшая конференция по сетевому анализу в России и Восточной Европе - Networks in the Global World, Structures over Time: Relational Dynamics in European Societies and beyond. На конференции представлено 5 воркшопов, 10 тематических сессий и 4 лекции от спикеров, среди которых Рэндалл Коллинз, Бетина Голлштейн, Дэниел Макфарланд и Ульрик Брандес. #события_в_sna -
Nodes and Links
Чем поведение ядра отличается от поведения периферии? – Анализ международной торговой сети Статья Мэтью Смит и Ясаман Сараби опубликована в журнале Social Networks в июле 2022 года. Теория мировых систем предполагает, что глобальная торговля стратифицирована на иерархические группы - тесно связанное ядро и слабо связанную периферию. Теория предполагает, что эта иерархическая структура способствует дисбалансу сил в глобальной экономике и организации международного разделения труда. В этой статье используется сложная сетевая модель, модель экспоненциального случайного графа (ERGM), для набора международных торговых сетей, чтобы изучить, как структура экспорта ядра отличается от периферии. Анализ показывает, что многие процессы, лежащие в основе формирования торговых связей, согласуются между товарными группами. Ключевые различия между высокотехнологичными и низкотехнологичными группами заключаются в структуре импорта. Разница между экспортной активностью ядра и периферии также более заметна для низкотехнологичных отраслей по сравнению с высокотехнологичными. Различия между экспортной активностью ядра и периферии заключаются в том, что в случае с низкими технологиями более крупные страны на периферии с большей вероятностью экспортируют, в то время как в ядре эти низкотехнологичные товары, скорее всего, экспортируют более мелкие страны (до определенного момента). Как в случае высокотехнологичных, так и в случае низкотехнологичных, менее богатые страны в ядре с большей вероятностью будут экспортировать. #рекомендуем_к_прочтению -
Nodes and Links
Сети “тесного мира” Стивен Cтрогатц и Дункан Вoттс изучали сети, которые обладают свойством “тесного мира”. Компьютерное моделирование различных типов сетей показало, что этим свойством обладают сети с высокой степенью кластеризации и малой средней длиной пути между узлами. Примерами таких сетей могут быть: сеть актеров Голливуда, нейронная структура Интернета и всемирной паутины. Одним из ключевых свойств сетей “тесного мира” является способность быстрого распространения информации. Регулярные кристаллические решетки (например, треугольные) имеют высокое значение коэффициента кластеризации и большую среднюю длину пути. Классические случайные сети имеют низкое значение коэффициента кластеризации и небольшую среднюю длину пути. Сети “тесного мира” – весьма специфический вид сетевых структур. Формально, сети со свойством “тесного мира” имеет бесконечную размерность и высокий коэффициент кластеризации. #что_есть_что_в_sna -
Nodes and Links
Москва — город контактов? Форматы и масштабы взаимодействия москвичей с мигрантами Статья Натальи Космарской, Веры Пешковой и Игоря Савина опубликована в журнале Мониторинг общественного мнения в мае 2022 года. В статье изучаются масштабы и форматы взаимодействия принимающего населения столичного мегаполиса с мигрантами как «видимыми другими» в различных социальных контекстах (соседство, дружба, профессиональные контакты). На основе анализа материалов анкетного опроса 452 жителей Москвы, проведенного в декабре 2020 г., предпринимается попытка рассмотреть взаимодействие «местных» и «приезжих» в нескольких аспектах. Во-первых, это основные социальные сферы и ситуации, в которых чаще всего происходят такие контакты, и оценка этого взаимодействия москвичами. Во-вторых, это восприятие степени близости/отчужденности по отношению к выходцам из различных стран/регионов (Закавказье, Центральная Азия, республики Северного Кавказа). Наконец, по результатам проективной части исследования проанализировано отношение горожан к возможным контактам с «видимыми другими» в разных жизненных ситуациях: от появления таких людей в качестве соседей, коллег, начальника до выбора их в качестве друга, супруга. #рекомендуем_к_прочтению -
Nodes and Links
Высшая школа экономики как сеть соавторов Высшая школа экономики за 30 лет стала университетом, в котором работают ведущие ученые из совершенно разных областей. Неудивительно, ведь наше кредо — ориентация на науку мирового уровня, а она лучше всего развивается там, где собраны талантливые люди из разных дисциплин, обменивающиеся опытом и идеями. При этом для ученых любые красивые слова типа вышеизложенного — просто слова, если они не подкреплены наблюдениями и фактами, особенно это касается «междисциплинарности» и прочих звучных, но подчас пустых оборотов. К счастью, для Вышки междисциплинарность давно уже стала реальностью, и теперь, к юбилею, самое время это продемонстрировать. Опираясь на данные Наукометрического центра, мы построили сеть соавторства действующих и бывших сотрудников НИУ ВШЭ по публикациям с 2011 г., индексируемым в международных научных базах. Предлагаем всем желающим изучить ее интерактивную версию. Сеть лучше всего работает в десктопных браузерах. Цветом кодируется общее число публикаций в соавторстве, толщина линии отражает число совместных публикаций. Внизу экрана — интерфейс для поиска авторов, куда можно вбить фамилию (для однофамильцев — фамилию, имя и отчество в кавычках) и сразу найти себя и своих соавторов (1-step neighborhood) и соавторов их соавторов (2-step neighborhood). Как нередко бывает в сетях соавторства, сеть Вышки имеет один гигантский компонент и много маленьких, не связанных с ним и друг с другом. В гигантском собраны представители совершенно разных областей — от физики до нейронауки, и, конечно, экономики. Можно наблюдать за тем, какие ученые являются связующими звеньями между разными направлениями. Второй по размеру компонент Вышки состоит из части математиков и сотрудничающих с ними лингвистов и экономистов. «Отрыв» его от основного компонента логичен в силу малого среднего числа авторов в математике. За ним следует компонент факультета биологии и биотехнологии — области, где соавторство, наоборот, крайне распространено, но сам факультет возник не так давно. Остальные крупные отдельные компоненты концентрируются вокруг научных школ и региональных кампусов, можно надеяться, что они в перспективе свяжутся с остальными. В качестве уникальных идентификаторов для построения сети использованы полные ФИО сотрудников, так что теоретически в ней возможны неточности. Учитывались только публикации с аффилиацией НИУ ВШЭ в Scopus или WoS, авторами которых были действующие на момент индексации в базах сотрудники нашего университета. #обзор #вышка #инфографика #соавторство -
Nodes and Links
Семинар ANR-Lab “Сравнение подходов к блокмоделингу направленных и ненаправленных динамических сетей” В понедельник, 6 июня, в 18:00 состоится научный семинар Международной лаборатории прикладного сетевого анализа, где Марьян Цугмас, доцент Центра методологии и информатики в Университете Любляны, поделится результатом исследования, выполненного совместно с Алешем Жиберной. The term blockmodeling covers a variety of statistical methods used for analysing networks. Specifically, blockmodeling aims to reduce and simplify large and complex networks into smaller and more interpretable structures. This is achieved by shrinking the equivalent nodes (according to their links) from the studied network. So simplified network is called a blockmodel, where nodes represent groups and links between the nodes represent the relationships among the groups. In the last decade, researchers proposed several approaches for analysing networks observed on the same set of units at several points in time (so-called dynamic networks). Although the proposed approaches are used for the same purpose, they differ in some fundamental characteristics (e.g., whether they are stochastics or deterministic and how they consider time dependency). Moreover, since these approaches are relatively new, they were not yet extensively compared and evaluated. Therefore, at the seminar, we will look at the study results that aimed to compare and evaluate different blockmodeling approaches using Monte Carlo simulations. We will check how different blockmodeling approaches are affected by different network characteristics, such as size, block density, stability of partitions, local network mechanisms, change of a blockmodel type, and also which blockmodeling approaches generally produce the best results and in what circumstances. In the first part of the presentation, we will focus on directed networks, while in the second part of the presentation, we will present preliminary results on considering co-authorship-like networks, i.e., undirected networks with newcomer and departure nodes. Язык семинара – английский. Семинар пройдет в онлайн формате на платформе Zoom. Будем рады видеть всех желающих! #события_в_sna -
Nodes and Links
Применение графовых нейронных сетей Элементы сетевого анализа широко распространены в различных сферах. Так графовые нейросети активно применяются в области машинного обучения и искусственного интеллекта. Графовая нейронная сеть — тип нейронной сети, которая напрямую работает со структурой графа. В основе графовой нейронной сети заложен механизм распространения информации. Граф обрабатывается набором модулей, которые связаны между собой в соответствии со связями внутри него. Также каждый из модулей связан с узлами графа. В процессе машинного обучения, модули обновляют свои состояния и обмениваются информацией. Это продолжается до тех пор, пока модули не достигнут устойчивого равновесия. Графовые нейронные сети активно применяются в машинном обучении на графах для решения локальных (классификация вершин, предсказание связей) и глобальных (схожесть графов, классификация графов) задач. Многие компании используют графовые нейросети для создания рекомендательных систем на платформах электронной торговли, например, в Amazon, Facebook. С их помощью выявляют признаки мошенничества в банковских транзакциях, предсказывать важность связей между компаниями для агрегации новостной информации в Bloomberg. #что_есть_что_в_sna -
Nodes and Links
Репринт: Что такое (не) друг? Аспекты концепции дружбы среди подростков Статья Джеймса Киттса и Диего Леал опубликована в журнале Social networks в мае 2022 года. Многие исследования в области сетевого анализа подростковой дружбы предполагают, что дружба представляет собой симпатию и социальное взаимодействие, дружба направлена, а дружеские отношения эквивалентны друг другу. В этом исследовании исследуется значение дружбы для восьми различных групп шестиклассников. Анализ данных фокус-групп и опросов показывает, что эти подростки интерпретируют дружбу как многомерные ролевые отношения, состоящие в основном из норм отношений, ожиданий взаимного поведения. Их определения дружбы могут также включать взаимную симпатию и взаимодействие, а также другие структурные ожидания, такие как взаимность, гомофилия и транзитивность. Наконец, мальчики и девочки по-разному оценивают эти аспекты при определении дружбы. #рекомендуем_к_прочтению -
Nodes and Links
Вклад Харрисона Уайта в формирование сетевого анализа Харрисон Уайт сыграл важную роль в формировании сетевого анализа как отдельного научного направления. Он повлиял на “Гарвардскую революцию” в социальных сетях и Нью-Йоркскую школу реляционной социологии. Ему приписывают разработку ряда математических моделей социальной структуры, включая цепочки вакансий и блокмоделинг. В работе "Идентичность и контроль: как возникают социальные формации" Уайт определяет, что социальный мир состоит из моделей человеческих взаимоотношений. Эта работа повлияла на формирование научной школы структурного интеракционизма, в котором считается, что социальное действие формирует и организовывает социальный мир посредством значимых социальных взаимодействий. Харрисон Уайт также развил взгляд на структуру рынка и конкуренцию в своей книге "Рынки и фирмы: размышления о перспективах экономической социологии", основанной на идее, что рынки встроены в социальные сети. Его студентами и научными ассистентами были: Майкл Шварц, Марк Грановеттер, Эдвард Лауман. #кто_есть_кто_в_sna -
Nodes and Links
Пленарный доклад Владимира Батагеля "О проекциях двумодальных сетей" 23 мая в 15:40 старший научный сотрудник ANR-Lab Владимир Батагель выступит с пленарной лекцией на тему "О проекциях двумодальных сетей" в рамках 12-й Международной конференции по сетевому анализу, организованной Лабораторией алгоритмов и технологий анализа сетевых структур (Нижний Новгород). Конференция пройдет онлайн на платформе Zoom. Приглашаем всех желающих присоединиться к выступлению Владимира Батагеля и других докладчиков конференции. -
Nodes and Links
Конкурентные стратегии фрилансеров старшего возраста на электронных трудовых платформах В мае 2022 года вышла статья сотрудницы нашей лаборатории Марии Картузовой в журнале Мониторинг общественного мнения. В статье анализируются стратегии поведения фрилансеров старших возрастов, конкурирующих с более молодыми исполнителями при получении заказов посредством электронных трудовых платформ. На таких платформах самозанятые предлагают свои услуги, как правило, на разовые работы за денежное вознаграждение и в рамках правил, которые модерируются и поддерживаются информационной системой с помощью компьютерных алгоритмов. Это своего рода «витрина»: с одной стороны, стандартизированных анкет продавцов услуг (с описанием их навыков и предшествующего опыта, портфолио с отзывами, спектра выполняемых задач), а с другой — анкет клиентов с заявками на выполнение тех или иных работ. Эмпирическую базу исследования составили 20 полуструктурированных интервью с самозанятыми в возрасте от 50 до 73 лет, проживающими в России. Наши информанты зарабатывают на жизнь репетиторством, переводом, написанием дипломов, созданием и продвижением сайтов, а также продажей фотоматериалов для стоковых площадок. По итогам анализа полуструктурированных интервью в работе выделяются и анализируются несколько категорий — восприятие конкуренции на платформе через призму возраста фрилансера и концептов стратегии, ведущей к получению заказа: инвентаризация собственного накопленного человеческого капитала, «подсматривание идей» у молодых и формирование пула постоянных клиентов с целью отказа от дальнейшего использования цифровой платформы. #рекомендуем_к_прочтению -
Реклама
-
Nodes and Links
Конференция по цифровым архивам 19 мая Инфокультура проведе в России первую конференцию по вопросам цифрового сохранения и веб-архивирования культурного наследия, научных и общественных проектов. Цель конференции — создать площадку для обмена передовым опытом в создании, управлении и сохранении цифровых материалов, а также поделиться практическими рекомендациями по использованию инструментов цифровой архивации. В программе будут: • дискуссии на темы сохранения культурного сохранения и медиа; •серия коротких докладов о технических аспектах цифровой архивации. Принимаются заявки на участие в секции коротких докладов по теме цифровой архивации. Это могут быть презентации: •кейсов веб-архивирования и сохранения какого-либо ресурса; •о разработанных инструментах с открытым исходным кодом по сохранению веб-контента; •технических обзоров и гайдов по работе с инструментами веб-архивирования. -
Nodes and Links
Визуализация структуры патентов Google и Apple, 2007–2017 (Pocket) Каждый кружочек обозначает автора или соавтора патента, линии между ними — связи между работниками. Чем больше количество патентов, в которых задействован сотрудник, тем больше его кружок За последние десять лет компания Google зарегистрировала 12.386 патентов при помощи команды из 8.888 сотрудников, тогда как Apple — 10.975 патентов с командой из 5.232 сотрудников. В среднем в каждом патенте Google задействовано 2,8 работника компании, у Apple — 4,2 Источник данных — PatentsView @rationalnumbers 
-
Nodes and Links
Типы социального капитала россиян и их детерминанты Статья Яны Рощиной и Екатерины Куфлиной опубликована в журнале Мониторинг общественного мнения в 2022 году. Несмотря на растущий интерес к изучению социального капитала в России и за рубежом, подходы к его измерению до сих пор вызывают споры. Наиболее сложной выглядит задача построения обобщенных показателей, отражающих объем социального капитала в целом и его отдельных видов. В то же время для оценки отдачи от социального капитала необходимо уметь корректно его измерять. Целью исследования является разработка методологии измерения различных видов социального капитала индивида, а также ее применение для анализа дифференциации социального капитала россиян и ее факторов. Авторы используют данные РМЭЗ НИУ ВШЭ за 2016 г., так как в анкету этой волны был добавлен блок вопросов о включенности индивида в социальные сети. Факторный анализ выделил пять латентных переменных, соответствующих разным видам социального капитала: 1) емкость онлайн-сети, 2) возможность опереться на помощь со стороны, 3) плотность общения с друзьями, 4) включенность в жизнь церкви и 5) плотность общения с родственниками, живущими отдельно. К «закрытому» социальному капиталу можно отнести третий и пятый виды, а к «открытому» — первый. Четвертый вид может интерпретироваться как «скрепляющий» СК, а второй — как «потенциальные» социальные ресурсы. Полученные переменные использовались в качестве зависимых в регрессионных моделях. Анализ показал, что пол, возраст, образование, место жительства и рождения, семейное положение, наличие детей, религиозность и конфессия имеют значимый эффект, сила и направленность которого различаются для отдельных видов социального капитала. Методом кластерного анализа была построена типология социального капитала, охватывающая четыре класса респондентов: 1) низкий уровень всех видов социального капитала; 2) высокий уровень открытого и умеренный уровень связывающего социального капитала; 3) высокий уровень скрепляющего социального капитала; 4) высокий уровень открытого и связывающего социального капитала. #рекомендуем_к_прочтению