1: Дані соціальних мереж
- Page ID
- 67486
\( \newcommand{\vecs}[1]{\overset { \scriptstyle \rightharpoonup} {\mathbf{#1}} } \) \( \newcommand{\vecd}[1]{\overset{-\!-\!\rightharpoonup}{\vphantom{a}\smash {#1}}} \)\(\newcommand{\id}{\mathrm{id}}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \( \newcommand{\kernel}{\mathrm{null}\,}\) \( \newcommand{\range}{\mathrm{range}\,}\) \( \newcommand{\RealPart}{\mathrm{Re}}\) \( \newcommand{\ImaginaryPart}{\mathrm{Im}}\) \( \newcommand{\Argument}{\mathrm{Arg}}\) \( \newcommand{\norm}[1]{\| #1 \|}\) \( \newcommand{\inner}[2]{\langle #1, #2 \rangle}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \(\newcommand{\id}{\mathrm{id}}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \( \newcommand{\kernel}{\mathrm{null}\,}\) \( \newcommand{\range}{\mathrm{range}\,}\) \( \newcommand{\RealPart}{\mathrm{Re}}\) \( \newcommand{\ImaginaryPart}{\mathrm{Im}}\) \( \newcommand{\Argument}{\mathrm{Arg}}\) \( \newcommand{\norm}[1]{\| #1 \|}\) \( \newcommand{\inner}[2]{\langle #1, #2 \rangle}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\)
- 1.1: Вступ - Чим відрізняються дані соціальних мереж?
- З одного боку, насправді немає нічого про дані соціальної мережі, що є все, що незвично. Аналітики соціальних мереж дійсно використовують спеціалізовану мову для опису структури та змісту наборів спостережень, які вони використовують. Але мережеві дані також можуть бути описані та зрозумілі, використовуючи ідеї та концепції більш звичних методів, таких як дослідження перехресних опитувань.
- 1.2: Вузли
- Мережеві дані визначаються акторами і відносинами (або «вузлами» і «ребрами»). Вузли або актори, що входять до складу мережевих даних, здавалося б, досить прямолінійні. Інші емпіричні підходи в соціальних науках також думають з точки зору випадків або предметів або елементів зразка тощо. Існує одна різниця з більшістю мережевих даних, однак, це робить велику різницю в тому, як такі дані зазвичай збираються - і види зразків і популяцій, які вивчаються.
- 1.3: Відносини
- Інша половина проектування мережевих даних пов'язана з тим, які зв'язки або відносини повинні бути виміряні для обраних вузлів. Тут слід обговорити два основні питання. У багатьох мережевих дослідженнях вивчаються всі зв'язки заданого типу між усіма вибраними вузлами — тобто проводиться перепис. Але, іноді використовуються різні підходи (тому що вони менш дорогі, або через необхідність узагальнення), що зразки зв'язків.
- 1.4: Шкали вимірювань
- Як і інші види даних, інформація, яку ми збираємо про зв'язки між суб'єктами, може вимірюватися (тобто ми можемо призначити оцінки нашим спостереженням) на різних «рівнях вимірювання». Різні рівні вимірювання важливі, оскільки вони обмежують види питань, які можуть бути розглянуті дослідником. Шкали вимірювань також важливі, оскільки різні види шкал мають різні математичні властивості, і вимагають різних алгоритмів при описі закономірностей.
- 1.5: Примітка про статистику та дані соціальних мереж
- Аналіз соціальних мереж є скоріше галуззю «математичної» соціології, ніж «статистичного або кількісного аналізу», хоча аналітики соціальних мереж, безумовно, практикують обидва підходи. Різниця між двома підходами не є чіткою. Математичні підходи до мережевого аналізу схильні розглядати дані як «детерміновані». Тобто вони, як правило, розглядають виміряні відносини та сильні сторони відносин як точно відображають «реальний» або «остаточний» статус мережі.