Диссертация (1137237), страница 4
Текст из файла (страница 4)
При этом физическая составляющая требует для обеспечения этогопроцесса непременного создания особой эволюционной площадки в рамкахэволюционирующегопространства,котораядолжнабытьадекватносмоделирована, в то время как «трудовая» составляющая требует определеннойструктуризации эволюционирующего состояния. Иными словами, наиболеепродуктивным представляется методологический подход, ориентирующийся нанекое эволюционирующее информационное пространство дискретных состоянийинтегрированного сетевого ресурса.Теперьследуетпроанализироватьвозможности,которыеспособныпредоставить существующие, в той или иной степени стандартные, модели.191.4.
Методологическая база и существующие подходы к моделированиюсоциальных сетей и сетевых сообществИсследованию и анализу социальных сетей и вопросам информационногоуправления в них посвящено множество работ российских и зарубежныхисследователейвразличныхобластяхнаукиипрактики,таких,каксоциологическое направление и описание развития современной парадигмы дляразличных стран [71, 82, 101], политика [63, 93, 96], социальные сети ворганизациях и профессиональные сетевые сообщества [15, 39, 40, 50] и т.д.Использованиеновыхдлякорпоративныхструктурвозможностей,предлагаемых сетевыми сообществами (как технологическая база, так ипрактическая реализация в рамках корпораций), находится в начальной стадииразвития, поэтому широкого применения пока не отмечается.
Тем не менее, средапрофессиональных сетевых сообществ исследуется теоретически, а такжепрактически актуализируется, например, в образовательной сфере, в частности,как коммуникационный способ обучения, совершенствования и повышенияуровня профессиональной компетенции преподавателей иностранных языков врезультате внедрения в рабочую деятельность различных инновационных методиквзаимодействия в рамках профессиональных сетевых сообществ [15].
В связи сшироким распространением сетевых технологий отмечается постепенный ростинтереса профессиональной общественности к социально-ориентированномупрограммному обеспечению.Для исследования социальных сетей и сетевых сообществ может бытьуспешно применена методологическая база различных научных областей, такихкак, теория графов, семантические технологии, агентное моделирование, теорияигр и т.п.
Для описания социальных сетей и происходящих в них процессовиспользуется множество актуальных методов и подходов.В частности, графовые модели исследовались [7, 75, 79, 83, 88, 91, 94].20Применению семантических технологий и онтологического моделированияпосвящен ряд работ, например [39, 40].Вопросами, связанными с изучением агентов, в частности, занимались [79,113]. Моделированием вопросов влияния и изучением поведения агентов всоциальных сетях занимались такие исследователи, как, например [19, 61, 66,114].
Обширный, практически исчерпывающий обзор моделей влияния проводятГубанов, Новиков, Чхартишвили в работе [19], где также отмечают их свойства ипроводят сравнительную характеристику. На основании анализа литературы онивыделяют классы моделей: оптимизационные и имитационные модели (модели спорогами, модели независимых каскадов, модели просачивания и заражения,модели Изинга, модели на основе клеточных автоматов, модели на основе цепейМаркова) и теоретико-игровые модели (модели взаимной информированности,модели согласованных коллективных действий, модели коммуникаций и задачипоиска минимально достаточной сети, модели стабильности сети, моделиинформационноговлиянияиуправления,моделиинформационногопротивоборства).При исследовании структуры графов зарубежными исследователями частоиспользуется следующая классификация: «случайные» сети (random networks),«безмасштабные» (scale-free) и т.н.
«малый мир» («small world»). Случайные сетичасто описываются моделью Erdos-Renyi. В данной сети случайным образомстроятся ребра графа на заданном множестве вершин. «Безмасштабные» сетиописывается моделью Barabasi-Albert. Сеть основывается на двух принципах: рости предпочтительное присоединение. Сеть типа «малый мир» – большая сеть, ноимеющая малый диаметр (среднюю длину пути). Несмотря на большой размерсети, обычно бывает, что существует относительно небольшое расстояние междулюбой парой узлов. Длина пути определяется минимальным числом ребер,необходимых для перехода от одного узла к другому (в случае со взвешеннымидугами, длина пути определяется минимальной суммой весов). Данная сеть21описывается моделью Watz-Strogatz.
Такие модели чрезвычайно актуальны примоделировании процессов случайной генерации в сетях.Особое место занимает исследование различных вопросов, связанных сразвитием социальных сетей [78, 81, 85, 102, 103, 107]. При этом, можно отметитьследующую особенность: как правило, четкого деления между понятиями«динамика» и «эволюция» не наблюдается, в результате чего эти два понятиярассматриваютсякаканалогичные.Однакоследуетзаметить,чтоприисследовании сетевых сообществ недостаточно проведения исследования егодинамики и необходим учет именно «эволюционности» его развития. Эта идеяконцептуально корреспондируется с подходом известного российского ученогоН.Н.
Моисеева [46] по трактовке «универсального эволюционизма», который онназывал «физикалистким».Фактически, для исследования статического состояния сетевого сообществамогут с тем или иным успехом применяться практически любые математическиемодели. Возможность и эффективность их применения обусловлена конкретнойзадачей.
В то же время, исследование развития сообщества (т.е. происходящих внем изменений) представляет неоднозначную задачу. Здесь возникает вопрос,какие методы лучше применять – моделирования динамики или эволюции.Соответственно, требуется уточнение различия между терминами «динамика» и«эволюция».По определению, динамика – состояние движения, ход развития, изменениекакого-либо явления под влиянием действующих на него факторов.Широко известно применение моделей динамики численности популяцийдлямоделированиясоциальныхпроцессов.Именноэтимоделичастоассоциируются с исследованием социальных сетей. Их применение дляисследованияимоделированиясоциальныхсетейвтрадиционномсоциологическом понимании с целью решения статистических и прогнозныхзадач в области социологии не вызывает вопросов.
Однако в случае он-лайнсоциальных сетей и сетевых сообществ их применение не всегда достаточно22точно характеризует принципы развития общества, поскольку позволяет учестьлишь один из аспектов его развития.Среди подобных моделей можно привести следующие примеры:-Модельнеограниченногороста.Дляпостроениятакихмоделейучитывается некоторый интервал нарастания времени. Однако, провести какуюлибо универсальную аналогию с сетевым сообществом в данном случаепрактически невозможно – любые примеры будут лишь частными случаями извсех потенциально возможных вариантов.-Модель Мальтуса (рождаемость-смертность).
Особенностью этой моделиявляется то, что она учитывает не все основные факторы, влияющие начисленность населения. Это обстоятельство ограничивает возможность ееприменения; тем более – для моделирования сетевых сообществ, поскольку в них,помимо ресурсов, обусловленных человеческим потенциалом, присутствуют ещеи другие виды информационных ресурсов, накопление которых может не зависетьот роста популяции сети.-Модель Ферхюльста (рождаемость-смертность с учетом численности).Позволяет учесть условия ограниченности ресурса.Эволюционный подход к моделированию (в частности, [46]) представляетсобой более сложный (комплексный) подход, позволяющий учесть поведениетакой сложной самоорганизующейся системы, которой является сетевоесообщество.В контексте «эволюционности» исследователи [107] описывают следующиеклассы моделей:1. Модели эволюции сети (Network evolution models (NEMs)).
В статьеотмечается,чтоспецифическиеэволюционныемеханизмыприводяткспецифической структуре сети. Также приводятся 3 свойства таких моделей:- одиночная реализация сетипроизводится в результате итерационногопроцесса, который всегда начинается с исходной конфигурации сети.23-спецификациимоделиэволюциивключаютявноопределенныестохастические правила, в соответствии с которыми сеть эволюционирует вовремени. Правила определяют возможные переходы от одной сетиследующейкв ходе итерационного процесса, который производит однуреализацию сети.- модели эволюции включают критерий остановки (в случае растущеймодели (growing NEM), алгоритм останавливается, когда сеть достигнетпредварительно установленного уровня, в случае динамической модели эволюциисети, алгоритм останавливается, когда статистика в выбранной сети больше неменяется). Однако, автор совершенно справедливо отмечает, что мы не можембыть абсолютно уверены в том, что достигнуты стационарные распределения,можно быть относительно уверенным, если наблюдаемые свойства остаютсяпостоянными и их распределения остаются стабильными в течение большогоколичество временных шагов).2.
Модели атрибутов узлов (Nodal attribute models (NAMs)) - авторыприменяют такой термин для моделей сетей, в которых вероятность ребрамежду узлами и явно определена только как функция от атрибутов узлов и ,эволюционныйаспектотсутствует.Такиемоделитакженазываютсяпространственными, поскольку атрибуты каждого узла определяют его место всоциальном или географическом пространстве.3. Экспоненциальные случайные графовые модели (Exponential random graphmodels, EGRMs), также называемыемодели, применяются для тестированиядо какой степени атрибуты узлов (экзогенные факторы) и локальные структурныезависимости (эндогенные факторы) объясняют наблюдаемую глобальнуюструктуру.В качестве разницы между моделями эволюции сети и экспоненциальнымислучайными графовыми моделями авторы [107] отмечают то, что моделиэволюции сети обусловлены эволюционными правилами, в то время как в случаеEGRM обращение к эволюционным процессам в сети не является обязательным.24С учетом специфики работы и рассмотренной методологической базы,предлагается ориентироваться на следующую обобщенную классификациюподходов к анализу сетевого сообщества:1.
исследованиестатического(стационарного)состояниясетевогосообщества – модели, описывающую статическую структуру сетевого сообществав пространстве состояний;2. исследование динамики сетевого сообщества – модели, описывающиеразвитие сообщества с течением времени;3. исследование эволюции сетевого сообщества – модели, характеризующиепроцесс развития сообщества, но с учетом происходящих в нем качественныхизменений и возможности изменения направления развития сообщества.1.5. Категорийный аппарат для эволюционно-динамического подхода кразвитию сетевого сообществаВ рамках общесистемной классификации сетевые сообщества можно отнестик самоорганизующимся системам с нечеткими параметрами. Для корректноговзаимодействия с их ресурсным потенциалом не обойтись без разработкиспециальных моделей и методик преимущественно на базе известных иапробированных прикладных математических методов с учетом спецификифункционирования конкретного сообщества.
В этой связи важной является такжеподзадача методической адаптации имеющейся теоретической базы к конкретнымуправленческим задачам.Одной из фундаментальных объектных категорий теории управления итеории систем, позволяющих описывать поведение динамической системы,является пространство состояний. Рассмотрение системы управления в рамкахданной категории позволяет исследовать и контролировать ее важнейшие25свойства–свойствауправляемости,наблюдаемости,оптимизациииадаптируемости системы [22].Сетевое сообщество, как единый информационный ресурс, тоже можнорассматривать в рамках данной категории.
Любая сеть обладает пространственновременными характеристиками. Ее единственной сущностной, имеющей научнометодологический потенциал, категорией является состояние ресурса. Ресурсом вданном случае является информационность.Т.е. сообщество, как динамическая система, в определенные моментывременирезультатехарактеризуется различными информационными состояниямикачественногоизменениясостоянийпроисходит. Вперемещениесистемы на новый уровень развития.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
