Анализ социальных сетей
Скачать 266.75 Kb.
|
2001г. А.Н. ЧУРАКОВ АНАЛИЗ СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЕЙ ЧУРАКОВ Александр Николаевич - кандидат социологических наук, старший преподаватель кафедры социологии Московского государственного института международных отношений (Университета) МИД РФ. Анализ социальных сетей (social network analysis) - активно развивающееся направление западной социологии. Интерес исследователей к этому направлению связан с тем, что оно предоставляет новый набор объяснительных моделей и аналитических инструментальных средств, которые находятся вне рамок обычных количественных методов. При этом в данной области накоплен богатый математический аппарат, позволяющий строить весьма сложные модели социальных взаимодействий, описывающие практически любые социальные системы. Сеть социальных взаимодействий состоит из совокупности социальных акторов и набора связей между ними. В качестве социальных акторов могут выступать индивиды, социальные группы, организации, города, страны. Под связями понимаются не только коммуникационные взаимодействия между акторами, но и связи по обмену различными ресурсами и деятельностью, включая конфликтные отношения. Полученная сеть взаимодействий может быть проанализирована различными методами теории графов, теории информации, математической статистики. Анализ социальных сетей используется для исследования и моделирования информационных потоков в сетях, прогнозирования путей развития социальных ситуаций, объяснения специфики исполнения социальных ролей (в том числе и в гендерных исследованиях), анализа процессов социального обмена, изучения структуры социальных организаций и взаимодействий между ними, решения задач социометрии, экономической социологии, социологии массовых коммуникаций и Интернета, истории, политики и международных отношений. Специфика анализа социальных сетей. Весьма часто при проведении исследований классификация объектов по их наблюдаемым характеристикам либо не приводит к содержательному результату (все объекты попадают в одну группу), либо не позволяет выявить причины возникновения в будущем определенной структуры взаимодействий объектов. Анализ социальных сетей позволяет определить различия в сетевом статусе акторов и выявить группы тесно взаимодействующих акторов, что дает возможность находить структурные свойства последних, прогнозировать их поведение, классифицировать акторов по выполняемым ими функциям. В отличие от классических методов анализа, которые исследуют индивидуальные свойства объектов, основные цели анализа социальных сетей – это исследование взаимодействий между социальными объектами (акторами) и выявление условий возникновения этих взаимодействий. Также «сетевой подход исследует образцы связей между индивидами, организациями или институтами для того, чтобы выявить, как социальные структуры возникают на основе взаимодействий субъектов и влияют на эти взаимодействия» [1]. Отсюда следует, что анализ социальных сетей не может быть использован для исследования структуры связей между некоторыми признаками, например, возрастом, расой и профессией, а применяется для анализа структуры взаимодействий социальных субъектов и общностей. Таким образом, анализ социальной сети должен начинаться с изучения социальных взаимодействий акторов и создания схемы этих взаимодействий. Только после этого можно анализировать связь между структурными позициями акторов и их индивидуальными свойствами. В современной западной литературе по социальным сетям в качестве отправной точки данного направления указывается социометрия Дж. Морено. В то же время понятие «сети социальных взаимодействий» встречается еще у Питирима Сорокина. Однако он рассматривал системы взаимодействия как «сложную совокупность координат, определяющих его [индивида - А.Ч.] социальное положение» [2, с. 33], в то время как в анализе социальных сетей исследуется структура взаимодействий индивида с другими индивидами и социальными общностями. Отметим существенное различие между классической социометрией и анализом социальных сетей. В социометрии используются различные индексы отношения к определенному индивиду со стороны других индивидов, как правило, основанные на суммировании числа выборов данного индивида. В то же время известен факт, что для конкретного человека положительная оценка его действий со стороны близкого ему индивида имеет существенно более высокую значимость, чем ряд отрицательных оценок сторонних индивидов. В силу этого социометрические оценки степени социальной изоляции индивида могут искажать реальность, поскольку сам факт отрицательной оценки оказывает влияние на структуру группы. Аналогично индивиды с одинаковым социометрическим статусом могут иметь принципиально различные структуры социальных взаимодействий. Например, отвергаемые группой индивиды могут занять изолированную структурную позицию, отражающую их маргинальный социальный статус. Однако, эта позиция определяется на основе анализа взаимоотношений всех членов социальной группы, а не суммирования положительных и отрицательных выборов данных индивидов. Таким образом маргинал в терминологии теории социальных сетей - это индивид, не взаимодействующий с другими членами группы, в то время как маргинал в социометрии - это индивид, не имеющий положительных выборов, что, однако, не исключает взаимодействия с ним. Направления исследований социальных сетей. В настоящее время в анализе социальных сетей выделяются четыре направления: структурное, ресурсное, нормативное и динамическое [3]. Структурный подход акцентирует внимание на геометрической форме сети и интенсивности взаимодействий (весе ребер). Все акторы рассматриваются как вершины графа, которые влияют на конфигурацию ребер и других акторов сети. Особое внимание уделяется взаимному расположению вершин, центральности, транзитивности (см. ниже) взаимодействий. Для интерпретации результатов в данном случае используются структурные теории и теории сетевого обмена [4-7]. Ресурсный подход рассматривает возможности акторов по привлечению индивидуальных и сетевых ресурсов для достижения определенных целей и дифференцирует акторов, находящихся в идентичных структурных позициях социальной сети, по их ресурсам. В качестве индивидуальных ресурсов могут выступать знания, престиж, богатство, раса, пол. Под сетевыми ресурсами понимаются влияние, статус, информация, капитал [8, 9]. Нормативное направление изучает уровень доверия между акторами, а также нормы, правила и санкции, которые влияют на поведение акторов в социальной сети и процессы их взаимодействий. В этом случае анализируются социальные роли, которые связаны с данным ребром сети, например, отношения руководителя и подчиненного, дружеские или родственные связи. Комбинация индивидуальных и сетевых ресурсов актора с нормами и правилами, действующими в данной социальной сети, образует его «сетевой капитал». В упрощенном виде «сетевой капитал» можно рассматривать как сумму некоторых преимуществ, которые актор может получить в произвольный момент времени для достижения некоторой цели [10-12]. Динамический подход - новое направление в изучении социальных сетей, акцентирующее внимание на изменениях в сетевой структуре с течением времени [13, 14]. Основными исследовательскими вопросами в рамках данного подхода являются следующие: в силу каких причин исчезают и появляются ребра сети? Как сеть изменяет свою структуру при внешних воздействиях? Существуют ли какие-либо стационарные конфигурации социальной сети? Сбор данных. Существуют две различные стратегии сбора данных для анализа социальных сетей. Первая направлена на получение данных о взаимодействиях всех акторов сети, например, всех компаний на рынке информационных систем. В этом случае возникает проблема определения границ сети: если существует сторонний актор, интенсивно взаимодействующий с представителями данной сети, необходимо определить, являются ли эти взаимодействия существенными для структуры сети, и, если это так, то указанный актор должен быть включен в состав анализируемой социальной сети. В то же время ее границы могут задаваться границами исследуемой социальной общности, например, социальная сеть может содержать информацию о взаимодействиях землевладельцев только в пределах данного района страны, при этом их внешние связи не будут рассматриваться. Вторая стратегия может быть названа «актороцентрической» и заключается в сборе данных обо всех взаимодействиях, в которые включен определенный актор. Эта стратегия особенно часто используется при построении социальной сети по результатам опроса респондентов. В этом случае мы можем получить полную информацию о взаимодействиях респондента за определенный промежуток времени и, сравнивая структуры этих взаимодействий, выявить их зависимость от характеристик актора и внешних воздействий. С целью анализа устойчивости и валидности структур получаемых социальных сетей был проведен ряд исследований, направленных на выявление изменения абсолютного размера сети, состава акторов и их рейтингов с течением времени. В результате было установлено, что эти характеристики в среднем устойчивы на 70-95% [15]. Социальные сети могут быть разделены на сети с однотипными и разнотипными акторами. Стандартная и наиболее часто используемая модель социальной сети предполагает идентичность свойств акторов как вершин некоторого графа. В этом случае каждая вершина может быть связана входящими и выходящими ребрами с любыми другими вершинами данного графа, например, вершинами могут быть страны мира, а ребра будут соответствовать торговым отношениям между странами. Социальные сети с разнотипными акторами применяются для анализа структуры некоторых коллективов, например, членства бизнесменов в загородных клубах или борцов за женскую эмансипацию в различных женских организациях. Данная модель может быть использована и для исследования более размытых коллективов, например, посетителей вечеринок или зрителей на спортивных состязаниях. В ней социальная сеть содержит вершины двух типов, соответствующих акторам и коллективам или событиям, и ребра связывают вершины с различными типами. При этом две вершины одного типа не могут быть непосредственно связаны ребром, и путь между ними должен проходить через вершину другого типа. Таким образом, предприниматель, одновременно являющийся членом двух загородных клубов, связывает данные клубы, и клуб, членами которого являются два бизнесмена, связывает этих индивидов [1]. Основные определения. Определим социальную сеть как набор из g социальных акторов и r социальных отношений, показывающих как акторы взаимодействуют друг с другом. Обозначим множество акторов как N={1, 2, ..., g}, а множество социальных отношений как R={1, ... , r}. Определим дихотомическое социальное отношение как множество упорядоченных пар номеров акторов вида (i, j), где на первом месте стоит номер вершины, из которой выходит данное ребро, а на втором месте - номер вершины, в которую входит это ребро. Более наглядно такую пару можно обозначить как ij. Социальное отношение может быть как направленным (независимо друг от друга могут существовать ребра ij и ji), так и ненаправленным (одно ненаправленное ребро соединяет акторов i и j). При этом ребра могут иметь различные веса, показывающие силу взаимодействия. Каждое социальное отношение представляется матрицей связности X размера g g, в которой элемент  В рассматриваемом случае мы имеем r социальных отношений 1,...,r. Обозначим соответствующие им матрицы связности как X1,...,Xr. Можно рассматривать пересечение m n отношений m и n, задаваемое матрицей Xm Xn:  Композиция отношений mn задается матрицей XmXn:  Определим направленный путь длины d из вершины i в вершину j как набор вершин  , такой что  . Самый короткий путь из вершины i в вершину j будем называть дистанцией или расстоянием между этими вершинами и обозначим его длину как  . Величина расстояния не определена, если не существует пути между данными вершинами. Будем называть граф, в котором некоторые расстояния не определены, несвязным графом или графом, состоящим из нескольких компонентов. Для каждого социального отношения рассматриваются большой набор статистик. Укажем лишь наиболее часто используемые из них.
Вводится также ряд статистик, описывающих гомогенные эффекты - число путей длины k; среднее расстояние (близость); минимальное число ребер, удаление которых разбивает граф на несколько частей (связность); и индивидуальные свойства акторов - среднее расстояние от вершины i до остальных вершин; число путей, включающих вершину i (промежуточность). Если акторы разбиты на несколько блоков, то определим индикаторную переменную  Тогда интенсивность взаимодействия блоков r и s:  [1].Основные методы анализа социальных сетей - методы теории графов, в частности, направленные графы и представляющие их матрицы, применяемые для изучения структурных взаимосвязей актора; методы нахождения локальных свойств субъектов, например, центральности, престижа, положения, принадлежности к некоторым подгруппам; методы определения эквивалентности акторов, включая их структурную эквивалентность; блоковые модели и ролевые алгебры; анализ диад и триад; вероятностные модели, включая модели марковских процессов. Далее мы рассмотрим вышеперечисленные методы и приведем примеры содержательных результатов, полученных с их помощью. Графовые модели. Данный класс моделей может быть разделен на три типа:
Для анализа графовых моделей социальных сетей помимо вышеуказанных коэффициентов используется коэффициент плотности - отношение числа ребер в анализируемом графе к числу ребер в полном графе с тем же числом вершин (полный граф - это граф в котором все вершины соединены между собой) [1]. Графовые модели социальных сетей используются для моделирования экономических и коммуникационных связей индивидов, анализа процессов распространения информации, нахождения различных неформальных объединений и связанных подгрупп, на которые можно разбить общую сеть социальных взаимодействий. Например, В. Баскенсом разработана теоретическая модель отношений, основанных на доверии, между продавцами и покупателями на рынке информационных продуктов, учитывающая эффекты управления и обучения. В данной модели различаются два типа взаимодействий: 1) повторяющееся взаимодействие между теми же акторами и 2) общественные сети, которые действуют как информационные каналы и связи между продавцом и покупателем, дающие информацию об отношениях продавца с другими покупателями [11, 12, 16]. Эмпирическая проверка созданной графовой модели проводилась с помощью опроса продавцов и покупателей на рынке информационных продуктов. При этом использовались три меры длины пути в графе: географическое расстояние, плотность графа и информированность покупателя о других продавцах данного продукта. Также учитывалась сложность продукта, его цена и важность для покупателя. В результате был эмпирически подтвержден наблюдаемый на модели эффект, состоящий в том, что чем больше покупателей продуктов у данного продавца знает респондент, тем более сложный контракт он будет заключать с ним, т.е. тем ниже будет уровень доверия респондента к данному продавцу [16]. |
.
.
.
. 
.
.Похожие:
 | В эру интернет-технологий, интерактивности и социальных сетей удержать ребенка от использования всего этого практически невозможно.... |  | Изационно–правовой формы и (или) индивидуальными предпринимателями, осуществляющими социальное обслуживание (далее – поставщики социальных... |
| Осударственное общеобразовательное учреждение средняя общеобразовательная школа №1352 вао москвы | | Теоретические основы социологического изучения социальных сетей в стратегии поиска работы 7 |
| Протяженность сетей водоснабжения составляет 103 км, канализационных сетей-71км,общая протяженность тепловых сетей г. Чистополь птс... | | Целью данной статьи является изучение эффективности использования социальных сетей в рамках учебного процесса по материалам зарубежных... |
| Президент России Дмитрий Медведев призвал сми и "обитателей" социальных сетей в интернете больше внимания уделять борьбе с алкоголизмом... | | «Социология социальных процессов и социальных изменений» (набор 2013 г.), очная форма обучения |
| Анализ и практика применения нововведений 2013 г в сфере начисления социальных страховых взносов и ндфл | | Прием заявлений о предоставлении набора социальных услуг, об отказе от получения набора социальных услуг или о возобновлении предоставления... |