Сказка про Web 0 60


НазваниеСказка про Web 0 60
страница14/37
ТипСказка
filling-form.ru > бланк резюме > Сказка
1   ...   10   11   12   13   14   15   16   17   ...   37

Групповая динамика и ее моделирование


Групповая динамика стремиться ответить на вопрос что делает группу группой и в первую очередь рассматривает факторы и признаки, удерживающие структуру.

Эффекты и структура «малых миров»


Для социальных сетей характерным является наличие структуры сообществ. Структура сообщества - это группы вершин, имеющие более высокую плотность ребер между ними с более низкой плотностью между группами.

Классический метод извлечения структуры сообщества из сети – кластерный анализ [Давыдова]. В этом методе каждой из 0,5n(n-1) пар вершин, причем не только соединенным, приписывается «сила связи». Затем, начиная с вершин без ребер между любыми из них, прибавляются ребра в порядке уменьшения силы связи. Когда все ребра добавлены, все вершины соединены с другими – кластеризация проведена.

Кластеризация возможна согласно различным определениям «силы связи». Приемлемые методы включают взвешенные меры расстояния вершина-вершина, размеры максимального потока и взвешенных путевых индексов между вершинами.

В социальных сетях кластеризация рассматривается в контексте структурного построения блоков, разделяющих сеть по какому-либо принципу. Пусть сеть разделена на группы и каждый индивидуум может принадлежать любому числу групп. Личности не обязательно знают тех, с кем они разделяют группу, но имеется вероятность p знакомства. В дополнение к параметру p характеристиками модели является также вероятность rm того что личность принадлежит m группам и вероятность sn того, что группа содержит n личностей.

Если число групп изменяется по закону Пуассона:

r = p / (1+ µ + n + nmp), где n, m - средние значения.

Известны эксперименты С. Милграма, в которых письма проходили по сети и доходили от лица к лицу за малое число шагов – порядка шести [__]. Это считается демонстрацией эффекта «малых миров» - большинство вершин в сети соединены коротким путем.

Эффекты малых миров имеет очевидные применения для анализа динамики происходящих в сети процессов. Например, если рассматривается распространение информации, то данный эффект подразумевает, что на реальных сетях распространение будет более быстрым чем на равномерно расплывчатых.

Возьмем одномерную решетку с n вершинами и периодическими условиями (кольцо) и присоединим каждую вершину с ее соседями, удаленными на k или менее ребер решетки, тогда мы получаем систему с Lk ребрами.

Для сети социальной ориентации важнейшим становится формирование кластеров единомышленников. Для качественного и количественного анализа может быть применена, в частности, модель социального поведения и групповой динамики, рассматриваемая ниже.

Модели групповой динамики Трофимовой


Рассматривая социальную сеть с позиций «виртуальной горы», формирующей из популяции активные группы и живущей по законам популяционных систем, как надструктрные признаки и принципы, в одном подходе [Трофимова-2] выделяют социальные правила и мимы, поддерживающие структуру системы, ситуации и истории (фенотипы), включенные в психику агентов, а также окружение.

В другой полезной концепции, основанной на совместимости, взаимодействие в популяции строится на своих точках зрений, интересах и мотивациях. Рассматривается как форма кооперации и соперничества.

Представляет интерес, при отсутствии собственной модели, применимость результатов динамики формирования групп (или кластеров), в которые объединяются участники социальной сети.

Рассматриваемая модель, изложение которой ведется на основе работы [Трофимова-1] и интересна с точки зрения формирования кластеров и групп.

В модели Трофимовой ставился вопрос о влиянии на поведение в группе таких формальных признаков среды, как величина популяции, возможность установления контактов (социабельность) и степень разнообразия элементов популяции. Время жизни популяции было дискретным, т. е. пошаговым: от 2000 шагов для малых популяций и 5-10 тысяч шагов для больших. На каждом шагу клетка предпринимала попытку оптимизировать структуру cвоиx связей - найти кого-нибудь более совместимого и расторгнуть связь с менее совместимым. При этом разнообразие клеток задавалось вектором в пространстве абстрактных характеристик с помощью модели взаимодействующих спинов (подробнее см. Трофимова и др., 1997; Trofimova, 1998; Trofimova et al, 1998).

Было исследовано более 300 различных случаев - с разной величиной популяций (от 20 до 2000) и социабельностью, т. е. возможностью установления контактов (от 5 до 400 для больших популяций).

Помимо других интересных эффектов цитируемое исследование показало наличие как минимум одного основного фазового перехода второго порядка (т. е. качественного перехода от одного состояния к другому).

Несмотря на то, что связи каждой конкретной клетки были достаточно динамичными, модель продемонстрировала наличие устойчивого статистического поведения - разное распределение кластеров определенного размера при разных значениях параметров. Рис.1 показывает примеры распределения размера кластеров до (а), во время (б) и после (в) перехода к качественно разному поведению: в первом случае мы имеем много малых группок и небольшое число больших кластеров - что, собственно, наблюдается в поведении слабоинтергированных систем - объединение популяции по одному-двум признакам, тогда как по всем другим признакам каждый делает что хочет и как хочет.

Для малых популяций аффилиация растет более или менее монотонно как функция от социабельности. Для больших популяций переход к другому поведению происходит более внезапно: например, для популяции в 300 элементов при изменении социабельности вплоть до 40 контактов аффилиация держится около 0,01, однако при числе контактов 41 размер кластеров делает скачок до 82 процентов от всей популяции.

Вычисления энтропии для каждой функции распределения в каждой популяции и математических ожиданий позволило нам найти нелинейную зависимость, описывающую критическое значение социабельности (Sc) для перехода к качественно другому поведению, взятое от величины популяции (Р): Sc = P * 0,6.

Тем самым мы можем предсказать, какое число контактов необходимо для того, чтобы любое данное множество клеток, элементов или людей пришло в упорядоченное состояние и стало системой.

Строго говоря, похожие эффекты - но без подробного количественного анализа на дискретных моделях с разнородными элементами - были получены в теории случайных графов (Palmer, 1985), в теории перколяции (Grimmett, 1989). Структура связей между элементами, однако, в этих моделях была фиксированной, в то время как структура кластеров в нашей модели очень динамична - кластеры не существуют в одном и том же виде практически более, чем 10 шагов.









Puc. l. Функции распределения кластеров. По оси у отложено число кластеров, нормализованное по моде.

После перехода, однако «разброд» в популяции резко сокращается она превращается в интегрированную систему где, по мере увеличения возможности поддержания контактов растет запрет на малые группы - все элементы контролируются малым числом больших кластеров.



Поведение, связанное с принадлежностью к той или иной группе обычно называют аффилиативным, поэтому мы назвали имеющийся здесь параметр порядка аффилиацией (А). Рис.2 показывает распределение А как функцию от размера популяции и социабельности (по оси у - размер популяций, по оси х - социабелыность, по оси z - аффилиация).

Рис.2. Ландшафт параметра порядка «Affiliation».
Линии показывают аффилиацию как функцию от размера популяций и социабельности

Некоторые обобщения и критика


В моделях И.Н. Трофимовой групповая динамика рассматривается в пространстве 3-х параметров: размера популяции, разнообразия и коммуникативности (социабельности) ее участников.

Интересно обсудить приведенные результаты с психологической точки зрения, продолжая мелким шрифтом цитировать статью Трофимовой И.Н.

«Социабельность» является возможностью субъекта поддерживать определенное число контактов, а некоторая суммарная совместимость с теми субъектами, с которыми установлены контакты, показывает оптимальность использования этих контактов - обмен информацией и ресурсами, кооперацию (при положительной совместимости) или конфронтацию (при отрицательной). Социабельность может быть основана на индивидуальных чертах субъекта, но, как правило, среда задает некоторые пределы числу поддерживаемых контактов, поэтому «последнее слово» в установлении это числа мы оставили за средой.

Аффилиативное поведение (когда субъект предпочитает быть членом определенной группы) и мера сходства поведения членов группы зависят, как оказалось, не только от индивидуальных предпочтений отдельного субъекта и даже не от установок других членов группы, а от более глобальных факторов - величины всей популяции, в которой происходит группировка, ее разнообразия и, особенно, от возможностей поддерживать контакты.

На бытовом уровне это достаточно очевидный факт - чем больше я могу установить и поддержать контактов, тем больше обмен информацией и тем более едины мы в суждениях и поведении. Как используется этот факт в психодиагностике или социальной психологии? Пожалуй, в лучшем случае, в форме констатации. Однако мы можем использовать здесь и количественные закономерности: например, учитывать размер групп, в которые включен индивид и возможности поддержания контактов, фактическое число контактов, которые индивид поддерживает - для составления каких-либо заключений о его социальных способностях. В социальной психологии при исследовании групповой динамики мы можем также использовать полученную количественную зависимость для того, чтобы отделить ее влияние от собственно социально-психологических эффектов. Описанный нами эффект согласуется, как ни странно, и со стратометрической концепцией коллектива, предложенной А.В. Петровским (Петровский, 1979).

Совместная деятельность, как фактор, объединяющий людей в коллектив, как правило, сопровождается интенсивными реальными и виртуальными (через интериоризацию совместных задач) контактами.

Другое важное замечание - увеличение униформизма в поведении при повышении социабельности элементов. После фазового перехода мы видим, что большие кластеры как бы «подбирают под себя» малые группки и на развитой стадии перехода малых групп практически не существует. Этот эффект похож на явления тоталитаризма, монополизма или идеологического контроля, которые появились с развитием средств коммуникаций.

И, наконец, по полученным результатам можно сделать некоторые выводы об иерархии параметров, определяющих поведение. Мы рассматривали четыре таких системных фактора: размер популяции, разнообразие популяции, число контактов, которые элемент может «проверить на совместимость» на каждом шагу и максимальное число контактов, которые он может удерживать на каждом шагу (социабельность). Вопрос об иерархии этих параметров на самом деле является достаточно открытым для психологии: когда мы обсуждаем детерминанты поведения человека, можем ли мы с уверенностью сказать, что важнее - разнообразие социальной среды, величина групп, в которых он задействован, интенсивность контактов либо общее число действующих контактов? Наше исследование показало, что величина популяции определяет наиболее глобальные тенденции в поведении, а общее число действующих контактов является основным фактором групповой динамики, совместно с величиной популяции задающим нелинейную функцию качественного перехода в поведении. Уменьшение интенсивности контактов (т. е. сколько контактов клетка может проверить на каждом шаге) увеличивает, как оказалось, «резкость» полученных эффектов и делает фазовый переход более явным. Разнообразие популяции оказалась четвертым в иерархии изучаемых параметров, однако, оно тоже оказывало свой эффект: был также получен (но более слабый) фазовый переход в зависимости от этого фактора.
1   ...   10   11   12   13   14   15   16   17   ...   37

Похожие:

Сказка про Web 0 60 iconСказка про Web 0 61

Сказка про Web 0 60 iconСказка про Web 0 64

Сказка про Web 0 60 iconУчебно-методический комплекс дисциплины дс. Ф. 1 Web-графика и web-дизайн...
Целями преподавания дисциплины «Web- графика и web- дизайн» являются: формирование у будущих специалистов общего представления об...

Сказка про Web 0 60 iconРуководство описывает пользовательский интерфейс лрм сэд нрд (web-доступ),...
Настоящее Руководство пользователя локального рабочего места Системы электронного документооборота (лрм сэд) нрд (web-доступ), далее...

Сказка про Web 0 60 iconРуководство описывает пользовательский интерфейс web-кабинета Депозитария/Клиринговой...
Системы электронного документооборота (лрм сэд) нрд (web-кабинет Депозитария/Клиринговой организации), далее – Руководство, предназначено...

Сказка про Web 0 60 iconГ. Нягань «Д/с №2 «Сказка»
«Сказка», регулирует деятельность по назначению и выплате компенсации и сроки обращения за компенсацией. Руководитель дошкольного...

Сказка про Web 0 60 iconСказка» от «19» 09 2014 г. №128
Центр развития ребенка – детский сад №13 «Сказка» (далее доу) разработан в целях повышения качества предоставления и доступности...

Сказка про Web 0 60 iconКлассификации промышленной про­дукции. Под промышленной продук­цией...
Промыш­ленную продукцию подразделяют па два класса: 1-й — продукцию, расхо­дуемую при использовании; 2-й — продукцию, расходующую...

Сказка про Web 0 60 iconИнструкция пользователя Работа в web-интерфейсе версия 0 Москва 2012
Для более быстрой работы web-интерфейса желательно использовать следующие браузеры

Сказка про Web 0 60 icon«Разговоры в песочнице, или истории из жизни мам.»: Генезис; Москва; 2009 isbn 978-5-98563-166-1
Про чувства качающих качели. Про переживания сидящих в очереди к педиатру. Про тех, чьи дети еще не ходят в детский сад, и даже вообще...

Вы можете разместить ссылку на наш сайт:


Все бланки и формы на filling-form.ru




При копировании материала укажите ссылку © 2018
контакты
filling-form.ru
Поиск