9.5: Брокерські послуги

Last updated
Save as PDF

Page ID: 67669

$ \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}}$

Підхід Берта до розуміння того, як актор вбудований у його околиці, дуже корисний для розуміння впливу сили, впливу та залежності. Ми розглянемо деякі подібні ідеї в розділі про центральність. Основний підхід Берта полягає в тому, що раціональний індивідуальний актор, який може намагатися максимізувати прибуток або перевагу, змінюючи спосіб їх вбудовування. Перспектива рішуче «неокласична».

Фернандес і Гулд також розглянули способи, якими вбудовування актора може обмежувати їх поведінку. Ці автори, однак, взяли зовсім інший підхід; вони зосереджуються на ролей, які его грає у сполучних групах. Тобто «брокерські» поняття Фернандеса та Гулда досліджують відносини его з його сусідством з точки зору его, що виступає агентом у відносині між групами (хоча, як практичне питання, групи в брокерському аналізі можуть бути окремими особами).

Щоб вивчити брокерські ролі, які грає даний актор, ми знаходимо кожен випадок, коли цей актор лежить на спрямованому шляху між двома іншими. Так, у кожного актора може бути багато можливостей виступити в ролі «брокера». Для кожного з випадків, коли его є «брокером», ми вивчаємо, які види акторів беруть участь. Тобто, які членства в групі кожного з трьох акторів? Існує п'ять можливих комбінацій.

На малюнку 9.9 его, який є «посередником» (вузол B), і вузли джерела і призначення (A і C) є членами однієї групи. В даному випадку Б виступає в ролі «координатора» акторів в рамках тієї ж групи, що і сама.

$Ганнеман Скріншот 9-9.png$

Малюнок 9.9: Его Б як «координатор»

На малюнку 9.10 его B є посередництвом у відносині між двома членами однієї групи, але сам не є членом цієї групи. Це називається «консалтинговою» брокерською роллю.

$Ганнеман Скріншот 9-10.png$

Малюнок 9.10: Его Б як «консультант»

На малюнку 9.11 его B виступає в ролі воротаря. Б є членом групи, яка знаходиться на її кордоні, і контролює доступ сторонніх осіб (А) до групи.

$Ганнеман Скріншот 9-11.png$

Малюнок 9.11: Его Б як «воротар»

На малюнку 9.12 его B знаходиться в тій же групі, що і A, і виступає в якості точки контакту або представника червоної групи до синього.

$Ганнеман Скріншот 9-12.png$

Малюнок 9.12: Его Б як «представник»

Нарешті, на малюнку 9.13 его B є посередництвом у відносині між двома групами, і не є частиною жодної. Це відношення називається діючим як «зв'язковий».

$Ганнеман Скріншот 9-13.png$

Малюнок 9.13: Его B як «зв'язок»

Щоб вивчити брокерську діяльність, вам потрібно створити файл атрибутів, який визначає, який актор входить до складу якої групи. Ви можете вибрати один з атрибутів з створеного користувачем файлу атрибутів або використовувати вихідні файли з інших процедур UCINET, які зберігають дескриптори вузлів як атрибути. Як приклад ми взяли мережу обміну інформацією Knoke і класифікували кожну з організацій як загальну урядову організацію (закодовано 1), приватну несоціальну організацію (закодовано 2), або організаційний фахівець (закодований 3). На малюнку 9.14 показаний атрибут (або розділ), який ми створили за допомогою редактора електронних таблиць UCINET.

$Ганнеман Скріншот 9-14.png$

Малюнок 9.14: Вектор розділів для обміну інформацією Knoke

Використовуючи набір мережевих даних та вектор атрибутів, який ми щойно створили, ми можемо запустити Network> Ego Networks>Brokerage, як показано на малюнку 9.15.

$Ганнеман Скріншот 9-15.png$

Малюнок 9.15: Мережа>Ego Networks>Брокерське діалогове вікно для обміну інформацією Knoke

Варіант «незважений» потребує невеликого пояснення. Припустимо, що актор Б був посередником у відносині між акторами А і С, і виступав як «зв'язковий зв'язок». У незваженому підході це буде вважатися одним з таких відносин для актора Б. Але, припустимо, що існував якийсь інший актор D, який також виступав як зв'язок між А і С. У «зваженому» підході обидва B і D отримають 1/2 кредиту за цю роль; у незваженому підході обидва B і D отримають повний кредит. Як правило, якщо нас цікавлять відносини его, буде використаний незважений підхід. Якби нас більше зацікавили групові відносини, зважений підхід може бути кращим вибором.

Вихід виробляється Мережа>Ego Networks>Брокерські послуги досить великий. Розбимо його на кілька частин і обговоримо їх окремо. Перша частина виходу (рис. 9.16) - це перепис кількості разів, які кожен актор служить в кожній з п'яти ролей.

$Ганнеман Скріншот 9-16.png$

Малюнок 9.16: Ненормовані брокерські оцінки для інформаційної мережі Knoke

Актори були згруповані в «перегородки» для презентації; актори 1, 3 і 5, наприклад, утворюють перший тип організації. Кожен рядок підраховує необроблену кількість разів, коли кожен актор грає кожну з п'яти ролей у всьому графіку. Два суб'єкти (5 і 2) є основними джерелами взаємозв'язку між трьома організаційними групами. Організації третього населення (6, 8, 9, 10), спеціалісти з соціального забезпечення, мають загальні низькі показники брокерської діяльності. Організації першого населення (1, 3, 5), урядові організації, здається, більш активно залучені до зв'язку, ніж інші ролі. Організації другого населення (2, 4, 7), неурядові універсали, грають більш різноманітні ролі. Загалом, в кожній з популяцій дуже мало координації.

Ми також можемо бути зацікавлені в тому, як часто кожен актор бере участь у стосунках між і всередині кожної з груп. На малюнку 9.17 показані ці результати для перших двох вузлів.

$Ганнеман Скріншот 9-17.png$

Малюнок 9.17: Брокерська карта від групи до групи

Ми бачимо, що актор 1 (який знаходиться в групі 1) не грає ніякої ролі в зв'язках з групою 1 до себе або інших груп (тобто нульових записів у першому рядку матриці). Актор 1, однак, діє як «зв'язок» у встановленні зв'язку з групою 2 до групи 3. Актор 1 також виступає в ролі «консультанта» при підключенні члена групи 3 до іншого учасника групи 3. Дуже активний актор 2 не є посередником відносин всередині групи 2, але бере активну участь у зв'язках в обох напрямках всіх трьох груп один з одним і відносинами між членами груп 1 і 3.

Ці дві описові карти можуть бути досить корисними для характеристики «ролі», яку кожне его відіграє у стосунках між групами шляхом їх включення до місцевого сусідства. Ці ролі можуть допомогти нам зрозуміти, як кожне его може мати можливості та обмеження у доступі до ресурсів соціального капіталу груп, а також окремих осіб. Загальні карти також інформують нас про ступінь і форму згуртованості всередині і між групами.

Може виникнути певна небезпека «надмірного тлумачення» інформації про брокерські ролі фізичних осіб як представлення значущих актів «агентства». У будь-якому населенні, в якому є зв'язки, розбиття буде виробляти брокерські послуги - навіть якщо перегородки не мають сенсу, а то і зовсім випадкові. Чи можемо ми мати впевненість у тому, що закономірності, які ми бачимо в реальних даних, насправді відрізняються від випадкового результату?

На малюнку 9.18 ми бачимо кількість відносин кожного типу, яке очікувалося б чисто випадковими процесами. Ми запитуємо: Що робити, якщо актори були призначені до груп, як ми вказуємо, і кожен актор має таку ж кількість зв'язків з іншими акторами, які ми насправді спостерігаємо; але зв'язки розподіляються випадковим чином між доступними акторами? Що робити, якщо модель ролей була породжена повністю кількістю груп різного розміру, а не представляючи зусилля акторів навмисно побудувати свої околиці для вирішення обмежень і можливостей групових відносин?

$Ганнеман Скріншот 9-18.png$

Малюнок 9.18: Очікувані значення при випадковому присвоєнні

Якщо ми вивчимо фактичне посередництво щодо цього випадкового очікування, ми можемо краще зрозуміти, які частини ролі акторів є «значними». Тобто трапляються набагато частіше, що ми очікували б у світі, що характеризується групами, але випадковими відносинами між ними.

$Ганнеман Скріншот 9-19.png$

Малюнок 9.19: Нормалізовані брокерські оцінки

До нормованих брокерських балів у цьому прикладі потрібно ставитися з невеликою обережністю. Як і у більшості «статистичних» підходів, більші вибірки (більше акторів) дають більш стабільні та значущі результати. Оскільки наша мережа не містить великої кількості відносин, і не має високої щільності, то існує безліч випадків, коли очікувана кількість відносин невелика, і знайти таких відносин емпіричним шляхом не дивно. І актор 2, і актор 5, які займаються посередником багатьох відносин, не мають профілів, які сильно відрізняються від того, що ми очікуємо випадково. Відсутність великих відхилень від очікуваних значень свідчить про те, що ми можемо захотіти мати хорошу обережність при інтерпретації наших, здавалося б, цікавих описових даних як дуже «значущих».