Nodes and Links. Страница 8
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
12-я международная конференция по сетевому анализу 23-25 мая 2022 года состоится 12-я Международная конференция по сетевому анализу, которая пройдет в Нижнем Новгороде в смешанном формате. Конференция организована Лабораторией алгоритмов и технологий сетевого анализа Высшей Школы Экономики и Лабораторией передовой комбинаторики и сетевых приложений Московского Физико-Технического Института. #события_в_sna -
Nodes and Links
Анализ текста в социальных сетях с помощью метрики TF-IDF Одним из самых распространённых типов данных социальных сетей (Facebook, Vkontakte, Twitter) являются текстовые данные. Помимо определения семантического окраса текстовых сообщений в сетевом анализе стоит задача классификации текстовых данных. Текстовые данные в социальных сетях ограничены по количеству символов, что затрудняет процесс анализа традиционными методами. Такими как интент-анализ - анализ публичной речи для определения скрытых намерений, контент-анализ - анализ текстовой информации для измерения фактов и процессов, графематический анализ - анализ грамматической и лексической структуры текста. Поэтому для анализа текстового контента в соцсетях используется метод k-means с использованием метрики TF-IDF. TF-IDF (term frequency inverse document frequency) – статистическая мера, используемая для оценки важности слова в контексте документа, являющегося частью коллекции документов или корпуса. Вес слова пропорционален количеству употребления этого слова в документе и обратно пропорционален частоте употребления слова в других документах. Большой вес в TF-IDF получат слова с высокой частотой в пределах конкретного документа и с низкой частотой употреблений в других документах. Эта метрика часто используется в задачах анализа текстов и информационного поиска, например, как один из критериев релевантности документа поисковому запросу. #что_есть_что_в_sna -
Nodes and Links
Сообщество русскоязычных рисечеров Поскольку мы сами являемся представителями социальных наук (социология, политология, менеджмент), мы считаем, что важно быть в контексте исследований не только из области сетевого анализа, но и поддерживать связи с российским исследовательским сообществом. Поэтому хотим вам порекомендовать сообщество профессиональных исследователей в телеграм. Чат рисечеров - это сообщество специалистов в сфере маркетинговых и социологических исследований. В данном сообществе можно поделиться профессиональным опытом, обсудить результаты исследований, получить информацию о ближайших мероприятиях, а также познакомиться с коллегами из разных регионов, ведь поддерживать и расширять профессиональные сети - это очень важно. -
Реклама
-
Nodes and Links
Семинар ANR-Lab “Новые публикации сотрудников ANR-Lab” В понедельник, 25 апреля, в 20:00 состоится научный семинар Международной лаборатории прикладного сетевого анализа, где Дарья Мальцева, Тамара Щеглова и Арюна Ким расскажут про свои новые публикации. 🔸Статья Дарьи Мальцевой и Владимира Батагеля “Collaboration between authors in the field of social network analysis” опубликована в журнале Scientometrics. В данной статье изучаются исследователи в поле сетевого анализа и их сети соавторства при помощи библиометрического сетевого анализа. 🔹Статья Тамары Щегловой, Дарьи Мальцевой и Арюны Ким “Блокмоделинг для анализа социальных структур: методологические основания” опубликована в журнале Социология 4М. В статье рассматриваются особенности блокмоделинга как класса методов для кластеризации сетевых данных при анализе социальных структур. Язык семинара – русский. Семинар пройдет в онлайн формате на платформе Zoom. Зарегистрированным участникам придет письмо с приглашением на видеоконференцию. Будем рады видеть всех желающих! -
Nodes and Links
Динамический сетевой анализ При анализе сетевых структур особое внимание уделяется их эволюции. Динамика развития социальных сетей позволяет выяснить, возникнет ли связь между двумя пока не соединенными вершинами спустя определенное время, обнаружить и объяснить закономерности взаимодействия акторов. Эта область является предметом изучения динамического сетевого анализа (ДСА). Его основное отличие от анализа социальных сетей заключается в том, что ДСА учитывает взаимодействие социальных особенностей, обусловливающих структуру и поведение сетей. ДСА делится на два основных направления: статистический анализ сетевых данных и использование моделирования для решения проблем сетевой динамики. Статистические инструменты, используемые в нем предназначены для анализа крупномасштабных сетей и допускают анализ нескольких сетей одновременно, в которых существует несколько типов узлов и несколько типов связей. #что_есть_что_в_sna -
Nodes and Links
Продвижение лидера или популяризация повестки? Агентно-ориентированная модель применения ботов в социальных сетях Статья Дениса Стукала и Ильи Филиппова опубликована в журнале Мониторинг общественного мнения в 2022 году. В исследованиях политической активности в социальной сетях в последнее время все большее внимание уделяется автоматизированным аккаунтам, более известным как боты. Несмотря на обилие работ, посвященных этому явлению, воздействие ботов на социальную сеть и ее пользователей остается недостаточно исследованным. Данная статья направлена на заполнение этой лакуны и предлагает реалистичную вычислительную модель взаимодействий обычных пользователей, политических лидеров и их ботов в популярной социальной сети Twitter. В первую очередь авторы используют модель для изучения последствий применения ботов для популяризации лидерского аккаунта с помощью приобретения новых подписчиков и ретвитов. Далее авторы исследуют возможности ботов по продвижению лидерской политической позиции благодаря увеличению общего объема публикаций, распространяющих идеологию лидера. Исследователи показывают, что применение ботов может вредить личной популярности лидеров, в то время как успехи в продвижении идеологической позиции зависят от распределения ботов между лидерами. В дальнейшем данные результаты могут быть использованы для разработки дизайна эмпирической проверки результатов применения ботов. #рекомендуем_к_прочтению -
Nodes and Links
Вышла новая версия Gephi! gephi.wordpress.com/2022/04…hi-0-9-3 Короче: 1. Не нужно больше устанавливать Java. 2. Новый интерфейс 3. Новый алгоритм community detection via statistical inference 4. GEXF 1.3 5. Можно делать скрины в DPI Плюс починили баги. Ждём новые)) -
Nodes and Links
Секция “Сетевой анализ” на Ясинской (Апрельской) конференции 2022: 8 апреля ✨Сегодня прошел первый день секции “Сетевой анализ”на Ясинской (Апрельской) конференции. Завтра продолжим! Расписание сессий: - 10:00–11:30 Анализ библиометрических сетей - 1 - 11:45–13:15 Анализ библиометрических сетей - 2 Если Вам интересно принять участие в нашей секции, то напишите Арюне Ким ([email protected]). #события_в_sna -
Nodes and Links
Секция “Сетевой анализ” на Ясинской (Апрельской) конференции 2022: 7 апреля ✨Уже завтра в 10 часов начнется секция “Сетевой анализ” на Ясинской (Апрельской) конференции. Расписание сессий: - 10:00–11:30 Social Capital Research - 11:45–13:15 Network Research in Economics - 14:00–15:30 Mathematical Methods and Models in Network Analysis - 15:45–17:15 Political Networks and Social Policy - 1 - 17:30–19:00 Political Networks and Social Policy - 2 Если Вам интересно принять участие в нашей секции, то напишите Арюне Ким ([email protected]). #события_в_sna -
Nodes and Links
XXIII Ясинская (Апрельская) конференция 2022 уже на этой неделе: секция “Сетевой анализ” 7-8 апреля В рамках конференции Международная лаборатория прикладного сетевого анализа традиционно организует секцию «Сетевой анализ», которая каждый год привлекает внимание все большего количества участников. Секция «Сетевой анализ» пройдет 7-8 апреля. Она адресована различным теоретическим и эмпирическим исследованиям из разных дисциплин, основанным на применении общих теоретико-методологических подходов из области сетевого анализа. Присоединяйтесь к нам! #события_в_sna -
Nodes and Links
Статья сотрудников ANR-Lab опубликована в журнале Социология 4М В марте 2022 года вышла статья сотрудников нашей лаборатории Тамары Щегловой, Дарьи Мальцевой и Арюны Ким в журнале Социология 4М Блокмоделинг для анализа социальных структур: методологические основания. В статье рассматриваются особенности блокмоделинга как класса методов для кластеризации сетевых данных при анализе социальных структур. Блокмоделинг показан как подход к анализу социальной структуры, который объединяет компоненты сети в группы (кластеры) исходя из их эквивалентного структурного положения. Описаны основные понятия блокмоделинга – матрица, изображение матрицы, кластер, кластеринг, позиция, блок, блокмодель; приведен пример, их иллюстрирующий. Представлено понятие эквивалентности и описаны два ее типа – структурная и регулярная. Рассмотрены основные подходы блокмоделинга – непрямой и прямой – и относящиеся к ним методы и алгоритмы. Для каждого подхода приведены примеры его практического применения в социальных науках. Упоминаются другие методы реализации блокмоделинга (стохастический блокмоделинг) и сходные с ним методы нахождения подгрупп в сетях. Показано, что методология блокмоделинга обладает эвристическим потенциалом для анализа социальных структур и перспективна для выделения сплоченных групп и определения ролевых и структурных позиций индивидов внутри них. В заключение говорится об открытых вопросах и ограничениях данной исследовательской методологии. Поздравляем наших коллег с публикацией одной из немногих статей по блокомоделингу на русском языке! #супер_ресерч #рекомендуем_к_прочтению -
Nodes and Links
Опросы как источники сетевых данных При сборе сетевых данных, а именно при фиксации наличия или отсутствия социальных связей можно использовать опросный метод. Обычно такие данные получают, предлагая респонденту перечислить тех индивидов, с которыми он поддерживает прямые связи. Вид этих связей оговаривается заранее и зависит от целей исследования. Когда количество акторов в сети ограничено, респондентов могут попросить просто перечислить их контакты. В опросах используются следующие тактики определения социальной сети: 1️⃣Дихотомические индикаторы присутствия или отсутствия данных типов взаимодействия. Те есть вопросы предполагающие ответы Да/Нет на вопросы про взаимодействие. 2️⃣Шкалы или ряды, дифференцирующие связи по интенсивности. В таком случае информанту нужно будет ответить на вопросы о частоте взаимодействия. 3️⃣Методы парных сравнений различных взаимодействий. Для этой тактики выбирается критерий сравнения. Например, это может быть направление связи между объектами, тип связи. Также в опросе можно использовать метод «генератора имен»: респондентов просят перечислить всех знакомых, которые удовлетворяют условиям, заданным исследователями. Этот метод активно использовался при изучении разных форм социального обмена и интенсивности общения. #что_есть_что_в_sna -
Nodes and Links
Международное научное сотрудничество постсоветских стран: библиометрический анализ Статья Натальи Матвеевой, Ивана Стерлигова и Андрея Ловакова опубликована в журнале Scientometrics в 2022 году. Одной из основных характеристик исследований является роль и масштабы международного сотрудничества. Модели такого сотрудничества часто сложны и определяются не только чисто академическим обоснованием, но и политическими, экономическими, географическими и культурными факторами. Постсоветский регион имеет несколько особенностей, которые делают его уникальным объектом для анализа научного сотрудничества. Основываясь на библиометрических данных за период 1993-2018 годов с 5-летним лагом, мы анализируем, как изменились модели международного сотрудничества постсоветских стран после распада Советского Союза. Наши результаты показывают, что за наблюдаемый период постсоветские страны значительно изменили свои модели международного сотрудничества, и эти изменения характерны для каждой страны. Анализируемые страны отдалились друг от друга, выбрав собственную стратегию международного сотрудничества. Мы наблюдаем резкое сокращение научного сотрудничества между постсоветскими странами и значительный рост сотрудничества с западными странами. При этом роль постсоветских стран в международном сотрудничестве для многих стран быстро снизилась. #рекомендуем_к_прочтению -
Nodes and Links
Определение границы в эгоцентричных сетях При изучении социальных структур существует проблема выбора элементов, включаемых в сеть. Так как возникает вопрос сетевой методологии — насколько хорошо связи описывают свойства и характеристики социальных объединений. Существуют некоторые ограничительные стратегии определения границ сети: 1) реальные подходы, основанные на субъективных восприятиях акторов; 2) номинальные подходы, которые диктуются исследователем. Границы выборки можно очертить и через социальные отношения. Для эгоцентричной сети, которая состоит из актора - условного центра - и других акторов, с которыми он связан, особенно актуальная проблема определения границ. Элементы, напрямую контактирующие с исследовательским объектом, обычно относят к зонам «первого порядка». Далее следуют зоны «второго порядка», связанные с фокусом объединения одним посредником, затем зоны третьего порядка. Такое разделение происходит по интенсивности или близости к объекту. Обычно при сборе данных ограничение размера эгоцентричной сети заложено в один из вопросов анкеты, который отфильтровывает только элементы, объединенные прямыми контактами. В таких опросах измеряются особые виды связей. Чаще исследователи выделяют позитивные действия: взаимную поддержку, координацию и симпатию. Например, информанта попросят перечислить людей, с которыми он чаще всего общается или которым он дарит подарки. #что_есть_что_в_sna -
Nodes and Links
Семинар ANR-Lab “Анализ текстовых данных” В понедельник, 21 марта, в 20:00 состоится научный семинар Международной лаборатории прикладного сетевого анализа, где стажер-исследователь ANR-Lab Тамара Щеглова расскажет про способы анализа текстовых данных. Семинар подойдет для исследователей, которые хотят познакомиться с основами анализа текстовой информации и узнать о способах его практического применения. Язык семинара – русский. Семинар пройдет в онлайн формате на платформе Zoom. Зарегистрированным участникам придет письмо с приглашением на видеоконференцию. Будем рады видеть всех желающих! -
Реклама
-
Nodes and Links
Распространение мошенничества в онлайн-играх через наблюдение и виктимизацию Любопытная статья Чжи Ын Ким и Милены Цветковой опубликована в журнале Social networks в 2022 году. Антисоциальное поведение может быть заразным, передаваясь от человека к человеку и распространяясь по социальным сетям. Более того, она может распространяться не только через стороннее влияние в результате наблюдения, как это делают инновации или индивидуальное поведение, но и через непосредственный опыт.. Здесь мы проводим различие между последствиями наблюдения и виктимизации для распространения антисоциального поведения путем анализа крупномасштабных цифровых данных. Мы изучаем распространение мошенничества в более чем миллионе матчей многопользовательского онлайн-шутера от первого лица, в котором до 100 игроков соревнуются индивидуально или в командах против незнакомых людей. Мы определяем последовательности событий, где игрок, который наблюдает или убит определенным количеством мошенников, сам начинает мошенничать, и оцениваем степень, в которой эти последовательности появятся, если мы сохраним структуру команды и взаимодействия, но предположим альтернативные сценарии игрового процесса. Результаты показывают, что социальное заражение, скорее всего, существует только для тех, кто одновременно наблюдает и стал жертвой мошенников, предполагая, что влияние третьей стороны и взаимность действий положительно взаимодействуют. Кроме того, эффект присутствует только у тех, кто одновременно наблюдает и становится жертвой мошенников более одного раза, что говорит о том, что мошенничество с большей вероятностью распространится после многократного воздействия. Рассматривая онлайн-игры как модели социальных систем, мы используем полученные результаты для обсуждения стратегий целенаправленных вмешательств, направленных на предотвращение распространения мошенничества и антиобщественного поведения в целом в онлайн-сообществах, школах, организациях и спорте. #рекомендуем_к_прочтению -
Nodes and Links
Статья Ивана Климова с коллегами опубликована в журнале Sustainability “Уроки пандемии для семьи и школы — проблемы и перспективы сетевого образования” Статья содержит результаты исследования проблем с доступностью и безопасностью образовательных ресурсов, приложений и инструментов дистанционных образовательных технологий для школьников в период дистанционного обучения. В рамках исследования основное внимание также уделялось удовлетворенности субъектов образовательных отношений услугами провайдеров и системой поддержки образовательных учреждений во время пандемии COVID-19 в Москве. В статье определяется ключевая проблема современного образования — способны ли школы переработать и интегрировать все достижения и прорывы дистанционного обучения? Результаты показывают, что при внедрении дистанционного обучения необходимо учитывать угрозы и риски, которые оно влечет за собой — (1) барьер технологических инноваций; (2) барьер социальных факторов; (3) барьер физического и психологического здоровья; (4) барьер цифровой дидактики; (5) барьер правового регулирования; (6) барьер инклюзивной среды. Результаты исследования могут стать основой для подготовки предложений и разработки рекомендаций по обеспечению доступа к качественному образованию для всех школьников в контексте дистанционного обучения. #рекомендуем_к_прочтению -
Nodes and Links
Метрики связи сети При оценке качества и характеристик сети исследователи обращают внимание на метрики связи. К основным метрикам связи относят гомогенность, множественность и закрытость. 🔸Гомогенность - это степень, с которой схожие участники формируют связи между собой в сравнении с не схожими. Схожесть может быть определена по половому признаку, расе, возрасту, роду занятий, достижениям в области учебы, статусу, ценностям или по другим определяющим характеристикам. 🔸Множественность - это количество форм, содержащихся в связи. Например, два человека, которые являются друзьями и работают вместе будут иметь множественность, равную двум. Множественность связана с прочностью отношений внутри сети. 🔸Закрытость сети - это мера полноты реляционных триад. Например, тот факт, что друзья одного человека также являются друзьями между собой, является одним из показателей закрытости. #что_есть_что_в_sna