Диссертация (1148128), страница 25
Текст из файла (страница 25)
Например, Р. Барт утверждает, что структурные дыры в сети стоитпонимать как хорошие инвестиции для социального капитала265,266,267. Акторыинвестируют в связи, заполняющие структурные дыры, возможность получатьприбыль прямо пропорциональна их промежуточной центральности, т.е.брокериджу.259Emerson R. M. Exchange theory, part I: A psychological basis for social exchange // Sociological theories in progress.1972. Vol.
2. P. 38—57260Emerson R. M. Exchange theory, part II: Exchange relations and networks // Sociological theories in progress. 1972.Vol. 2. P. 58—87261Coleman J. S. Social capital in the creation of human capital // American journal of sociology. 1988. P. S95—S120262Bourdieu P., Wacquant L. J.
D. An invitation to reflexive sociology. University of Chicago press, 1992. P. 119263Lin N., Cook K. S., Burt R. S. (ed.). Social capital: Theory and research. Transaction Publishers, 2001. 333 p.264Coleman J. S. Foundation of social theory Cambridge, MA // Debus, Marc (2007): Pre-Electoral Alliances, CoalitionRejections, and Multiparty Governments, Baden-Baden. 1990. P. 300—321265Burt R. S. Structural holes and good ideas1 // American journal of sociology. 2004. Vol. 110. №. 2. P. 349—399266Burt R.
S. The contingent value of social capital // Administrative science quarterly. 1997. P. 339—365267Burt R. S. Closure as Social Capital // Social capital: Theory and research. 2001. P. 31—55104В конце 1990-х годов в науке произошли революционные изменения, когдафизики начали активно использовать сетевой анализ и публиковаться в этойобласти знания. В 1998 г. Д. Ватц и С. Строгац описали феномен «мир тесен» встатье «Collective dynamics of “small world” networks», опубликованной в журналеNature268.
Ватц и Строгац представили разновидность графа, в котором любые двапроизвольных узла не являются смежными, однако они достижимы посредствомнебольшого количества переходов по другим узлам. Если говорить формально, тотакая модель характеризуется тем, что расстояние между узлами растетпропорционально логарифму числа узлов в графе: ∝ log (9)Свойства степенного распределения графа оказалось верным для многихобщественных отношений и явлений: ссылки на страницы Википедии, белковыевзаимодействия, регуляция транскрипции в генах, электрогенерирующая ираспределительная сеть подстанций, карты дорог, тексты, а также различныесоциальные сети.
Так как такой закон степенного распределения частовстречается в том числе и в биологических сетях, Альберт Барабаши высказалточку зрения, подтверждающую надежность данной модели, так как онаотображает эволюционную преимущество данной топологии сети.Однако феномен «мир тесен» не является новым в науке. В 1967 г.С.
Милгрэм провел эксперимент с целью высчитать и проанализировать среднююдлину пути между гражданами США269. По его мнению, любая совокупностьгражданобладаетсуммойотношений,образующихсетьсвысокойкластеризацией. Суть эксперимента состояла в следующем. Стартовыми точкамибыли выбраны города Омаха в штате Небраска и Уичито в штате Канзас, аконечной точкой – город Бостон в штате Массачусетс. В стартовые городаслучайно выбранным людям были отправлены письма с полным описаниемWatts D. J., Strogatz S. H. Collective dynamics of ‘small-world’networks // Nature.
1998. Vol. 393. №. 6684. P. 440—442269Milgram S. The small world problem // Psychology today. 1967. Vol. 2. №. 1. P. 60—67268105эксперимента и сведением о человеке, проживающем в Бостоне, которому идолжны были прийти данные письма. Если человек из Бостона был не знаком, тонеобходимо было выбрать среди своих знакомых тех, кто могли бы знатьконечного человека в Бостоне. В результате средняя длина пути составила 5.5человек. Отчасти результат данного эксперимента повлиял на «теорию шестирукопожатий», хотя Милгрэм не имеет отношения к ней.В1999г.А. БарабашииР. Альбертописалираспределениецентральности270. Они приводят в качестве примеров комплексных сетейИнтернет, генетические сети, сети соединения аксонов и сети в общественныхнауках, в которых большая размерность сети и высокое количество связейсоздают проблемы выявления топологии сети. Исследователи выяснили, что узлысвысокойстепеньюобладаютсамоорганизующейсяхарактеристикой.Вероятность того, что узел P(k) взаимодействует с остальными k узламиуменьшается в соответствии со степенным законом, следовательно, зависимостьтакова:() ∽ −(10)График распределения степени такого графа имеет «длинные хвосты» (longtail).Врезультатебезмасштабныебылосетиустановлено,(scale-freeчтоnetworks).крупныесетиНаиболееформируютпримечательнойособенностью безмасштабных сетей является относительная общность вершин состепенью, значительно превышающих средний показатель.
Эти узлы называютхабами, они выполняют определенные функции. Такое распределение указываети на устойчивость сети: за основными хабами следуют хабы средней степени узлаитакдалее.Другойважнойхарактеристикойявляетсяобратнаяпропорциональность коэффициента кластеризации и средней степени узла. Чемвыше коэффициент кластеризации, тем ниже средняя степень узла. Это следствиеподобного распределения, где тесно связанные клики распределены вокруг хабов.270Barabási A. L., Albert R. Emergence of scaling in random networks // Science.
1999. Vol. 286. №. 5439. P. 509—512106Существует точка зрения, что физики поступили недобросовестно, взявисследовательскую проблему, которая всегда была частью социологии, и объявивеё частью физики. В любом случае, публикации Ватца и Барабаши были изданысовсем недавно, однако они создали большой резонанс в научном сообществе, очем свидетельствуют их публикации в престижных научных журналах Science иNature.
Тем не менее, сетевой анализ в социологии имеет долгую историю иначинается с 1930-х годов, затрагивая разные области общественных наук. Вконце 1990-х годов происходит столкновение физики, биологии и социологии всетевом анализе. В физике с появлением Интернета стало доступным гигантскоеколичество данных о структуре подключенных к сети компьютеров и различныхустройств. В биологии в результате исследования генома стали доступнымиданные о генетических и метаболических сетях. Физики и биологи столкнулись ссетями и обратились к сфере знания, которая на протяжении 60 лет занималасьими, для использования апробированного аналитического инструментария.Однако важно то, что они смогли разработать новые инструменты, применимыедля поля социологии, подвергли переосмыслению существовавшие стандартныедатафреймы и начали активно цитировать социологов.
Например, Гирвана иНьюмана цитируют 8 статей по социальным сетям из 29 цитирований, Фортунатоцитирует 9 статей по социальным сетям из 27. Социологи физиков не цитируют. Влюбом случае, ученые надеются на урегулирование конфликта, обе стороны зовутдруг друга на конференции. Социологи пригласили Ватца, Ньюмана и Хосера наконференцию Sunbelt Conference в Калифорнии. В 2007 г. Л. Фриман иВ. Батагельи были приглашены на конференцию Summer Workshop in ComplexSystems and Networks в Трансильвании.107§ 2.2 Концептуальные основы сетевого анализаМетоды исследования онлайн-пространства, или Интернет-исследования,представляют собой сравнительно новое направление в практике сбора и анализасоциологических данных.
В качестве одного из таких методов нами был выбранонаблюдение за онлайн-сообществами в парадигме сетевой теории.Социальные сети — это структуры, состоящие из акторов, в роли которыхмогут выступать как отдельные индивиды, так и организации, обозначаемыепосредством терминов «узел», «вершина» или «нод». Они связаны между собойразличными типами отношений: дружба, родство, общие интересы, денежныеобмены, неприязнь, отношение веры, знания или престижа.Сетевой анализ исходит из предположения, что связи, которые образуютпредметы анализа, определяются их многочисленными атрибутами.
В основесетевого анализа лежит математическое моделирование. Полученная на основесетевой теории модель обычно представлена в виде графа. Число узлов или Vобозначаем количество компонентов в системе. Также обычно V называютпорядком графа. Узлы могут быть обозначены как i = 1, 2,…N. Количество связей,или E, обозначает совокупность отношений между узлами. Также E называютразмером графа. Ребра обычно записывают кортежем (2, 5), что означает связьмежду вторым и пятым узлом.В изучении процессов реальной жизни принято называть моделикомплексными сетями (complex networks).
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
