7.S: Підключення (резюме)

Last updated
Save as PDF

Page ID: 67624

\( \newcommand{\vecs}[1]{\overset { \scriptstyle \rightharpoonup} {\mathbf{#1}} } \) \( \newcommand{\vecd}[1]{\overset{-\!-\!\rightharpoonup}{\vphantom{a}\smash {#1}}} \)\(\newcommand{\id}{\mathrm{id}}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \( \newcommand{\kernel}{\mathrm{null}\,}\) \( \newcommand{\range}{\mathrm{range}\,}\) \( \newcommand{\RealPart}{\mathrm{Re}}\) \( \newcommand{\ImaginaryPart}{\mathrm{Im}}\) \( \newcommand{\Argument}{\mathrm{Arg}}\) \( \newcommand{\norm}[1]{\| #1 \|}\) \( \newcommand{\inner}[2]{\langle #1, #2 \rangle}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \(\newcommand{\id}{\mathrm{id}}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \( \newcommand{\kernel}{\mathrm{null}\,}\) \( \newcommand{\range}{\mathrm{range}\,}\) \( \newcommand{\RealPart}{\mathrm{Re}}\) \( \newcommand{\ImaginaryPart}{\mathrm{Im}}\) \( \newcommand{\Argument}{\mathrm{Arg}}\) \( \newcommand{\norm}[1]{\| #1 \|}\) \( \newcommand{\inner}[2]{\langle #1, #2 \rangle}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\)

Існує велика кількість інформації як про індивідів, так і про населення в єдиній матриці суміжності. У цьому розділі ви дізналися багато термінології для опису зв'язків і відстаней між акторами, а також для цілих популяцій.

Один акцент в базовому мережевому аналізі приділяється безпосередньому сусідству кожного актора: діади та тріади, в яких вони беруть участь. Ступінь актора, а також ступінь і ступінь (якщо дані спрямовані) говорять нам про те, наскільки актор може бути обмежений або обмежувати інших. Те, наскільки актор може охопити інших у мережі, може бути корисним при описі структури можливостей актора. Ми також бачили, що можна описати «типи» акторів, які можуть утворювати групи або шари на основі їх місць у структурі можливостей - наприклад, «ізоляти», «джерела» тощо.

Велика частина часу і зусиль більшості соціальних акторів витрачається в дуже локальних контекстах - взаємодії в діадах і тріадах. Розглядаючи зв'язки акторів, ми припустили, що ступінь «взаємності» і «рівноваги» і «транзитивності» у відносині можна розглядати як важливі показники стабільності та інституціоналізації (тобто ступеня, в якій відносини сприймаються як належне і регулюються нормою) акторської позиції в соціальних мережах.

Локальні зв'язки акторів важливі для розуміння соціальної поведінки всього населення, а також для розуміння кожного індивіда. Розмір мережі, її щільність, чи всі дійові особи досяжні для всіх інших (тобто пов'язана вся сукупність, або є кілька компонентів?) , чи є зв'язки, як правило, взаємними чи перехідними, а всі інші властивості, які ми розглянули для окремих зв'язків, мають сенс при описі всієї сукупності. Як типові рівні характеристик (наприклад, середній ступінь балів), так і величина різноманітності характеристик (наприклад, дисперсія в ступені точок) можуть бути важливими для пояснення макроповедінки. Популяції з високою щільністю по-різному реагують на виклики з навколишнього середовища, ніж ті, що мають низьку щільність; населення з більшою різноманітністю індивідуальних щільностей може мати більшу ймовірність розвитку стабільної соціальної диференціації та стратифікації.

У цьому розділі ми також розглянули деякі властивості вбудованості індивіда та цілих мереж, які дивляться на більш широкі, а не місцеві, околиці акторів. Було введено набір спеціалізованої термінології для опису відстаней між парами акторів: прогулянки, стежки та стежки. Ми зазначили, що існують деякі важливі відмінності між неспрямованими та спрямованими даними у застосуванні цих ідей відстані.

Одним з найбільш поширених і важливих підходів до індексації відстаней між суб'єктами є геодезичний. Геодезичний корисний для опису мінімальної відстані між акторами. Геодезичні відстані між парами акторів є найбільш часто використовуваною мірою близькості. Середня геодезична відстань для актора до всіх інших, зміна цих відстаней та кількість геодезичних відстаней до інших суб'єктів можуть описувати важливі подібності та відмінності між суб'єктами в тому, як і наскільки тісно вони пов'язані з усім їх населенням.

Геодезична відстань, однак, розглядає лише єдиний зв'язок між парою дійових осіб (або, в деяких випадках, декількома, якщо їх з'єднують кілька геодезичних). Іноді може бути актуальною сума всіх зв'язків між акторами, а не найкоротший зв'язок. Розглянуто підходи до вимірювання вразливості зв'язку між акторами шляхом розгляду кількості геодезичних зв'язків між парами акторів та загальної кількості шляхів між парами акторів.

Ми бачили, що існує велика кількість інформації, доступної в досить простих дослідженнях матриці суміжності. Життя, звичайно, може ускладнитися. Ми могли б мати кілька шарів, або мультиплексні дані; ми могли б мати дані, які дають інформацію про міцність зв'язків, а не просту присутність або відсутність. Тим не менш, методи, які ми використовували тут, зазвичай дають вам досить добре зрозуміти, що відбувається в більш складних даних.

Тепер, коли ви досить добре розумієте основи зв'язку і відстані, ви готові використовувати ці ідеї для побудови деяких понять і методів опису дещо складніших аспектів мережевих структур популяцій. У наступних двох розділах ми зупинимося на способах вивчення місцевих кварталів акторів. У розділі 8 ми розглянемо методи підведення всього графіка з точки зору видів зв'язків, які мають індивіди зі своїми сусідами. У розділі 9 ми розглянемо місцеві квартали акторів з їх власної індивідуальної точки зору.