Из Википедии, бесплатной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску
Эта статья посвящена теоретической концепции. Для количественного применения в социальных сетях см. Аналитика социальных сетей . Для сайтов социальных сетей см. Службу социальных сетей . Чтобы узнать о других значениях, см. Социальная сеть (значения) .
Часть серии по
Социология
Схема социальной сети (сегмент) .svg
Методы
Подполя
Люди
  • Эмиль Дюркгейм
  • Герберт Спенсер
  • Макс Вебер
  • Огюст Конт
  • Роберт К. Мертон
  • Пол Лазарсфельд
  • Джеймс Коулман
  • Джордж Герберт Мид
  • Георг Зиммель
  • WEB Du Bois
  • Эрнест Берджесс
  • Мишель Фуко
  • Эрвинг Гоффман
  • Юрген Хабермас
  • Торстейн Веблен
  • Фердинанд Тоннис
Исторические перспективы
  • Теория конфликта
  • Структурный функционализм
  • Позитивизм
  • Социальный конструктивизм
Списки
  • Библиография
  • Терминология
  • Журналы
  • Организации
  • Люди
  • График
  • По стране
  •  Общественный портал
  • v
  • т
  • е
Сетевая наука
Теория
  • График
  • Комплексная сеть
  • Заражение
  • Маленький мир
  • Без накипи
  • Структура сообщества
  • Перколяция
  • Эволюция
  • Управляемость
  • Рисование графика
  • Социальный капитал
  • Анализ ссылок
  • Оптимизация
  • Взаимность
  • Закрытие
  • Гомофилия
  • Транзитивность
  • Предпочтительная привязанность
  • Теория баланса
  • Сетевой эффект
  • Влияние общества
Типы сетей
  • Информационная (вычислительная)
  • Телекоммуникации
  • Транспорт
  • Социальное
  • Научное сотрудничество
  • Биологические
  • Искусственный нейрон
  • Взаимозависимый
  • Семантический
  • Пространственный
  • Зависимость
  • Поток
  • на чипе
Графики
Функции
  • Клика
  • Компонент
  • Резать
  • Цикл
  • Структура данных
  • Край
  • Петля
  • Район
  • Путь
  • Вершина
  • Список  / матрица смежности
  • Список Заболеваемость  / матрица
Типы
  • Двудольный
  • Полный
  • Режиссер
  • Гипер
  • Мульти
  • Случайный
  • Взвешенный
МетрикиАлгоритмы
  • Центральность
  • Степень
  • Мотив
  • Кластеризация
  • Распределение степеней
  • Ассортативность
  • Расстояние
  • Модульность
  • Эффективность
Модели
Топология
  • Случайный график
  • Эрдеш – Реньи
  • Барабаши – Альберт
  • Фитнес модель
  • Уоттс-Строгац
  • Экспоненциальный случайный (ERGM)
  • Случайный геометрический (RGG)
  • Гиперболический (HGN)
  • Иерархический
  • Стохастический блок
  • Максимальная энтропия
  • Мягкая конфигурация
  • Тест LFR
Динамика
  • Логическая сеть
  • агент на основе
  • Эпидемия / SIR
СпискиКатегории
  • Темы
  • Программного обеспечения
  • Сетевые ученые
  • Категория: Теория сетей
  • Категория: Теория графов
  • v
  • т
  • е
Социальная сеть диаграммы отображения дружеских связей среди множества Facebook пользователей.

Анализ социальных сетей ( SNA ) - это процесс исследования социальных структур с использованием сетей и теории графов . [1] Он характеризует сетевые структуры с точки зрения узлов (отдельных участников, людей или вещей в сети) и связей , границ или связей (отношений или взаимодействий), которые их связывают. Примеры социальных структур, обычно визуализируемых посредством анализа социальных сетей , включают сети социальных сетей , [2] [3] распространение мемов , [4] распространение информации,[5] сети дружбы и знакомства , деловые сети, сети знаний, [6] [7] сложные рабочие отношения, [8] социальные сети, графы сотрудничества , родство , передача болезней и сексуальные отношения . [9] [10] Эти сети часто визуализируются через социограммы, на которых узлы представлены как точки, а связи представлены как линии. Эти визуализации предоставляют средства качественной оценки сетей путем изменения визуального представления их узлов и краев для отражения интересующих атрибутов. [11]

Анализ социальных сетей стал ключевым методом в современной социологии . Он также приобрел значительную популярность в следующих областях - антропология , биология , [12] демография , коммуникативные исследования , [3] [13] экономика , география , история , информатика , организационные исследования , [6] [8] политология , общественные науки. здоровье, [14] [7] социальная психология , исследования развития , социолингвистика иинформатика [15] и теперь широко доступна в качестве потребительского инструмента (см. список программного обеспечения СНС ). [16] [17] [18] [19]

История [ править ]

Теоретические корни анализа социальных сетей лежат в работах ранних социологов, таких как Георг Зиммель и Эмиль Дюркгейм , которые писали о важности изучения паттернов отношений, связывающих социальных акторов. Социологи использовали понятие « социальные сети » с начала 20 века для обозначения сложных наборов отношений между членами социальных систем на всех уровнях, от межличностных до международных. В 1930-х годах Джейкоб Морено и Хелен Дженнингс представили основные аналитические методы. [20] В 1954 году Джон Арундел Барнсначали систематически использовать этот термин для обозначения моделей связей, охватывая понятия, традиционно используемые обществом и используемые социологами: ограниченные группы (например, племена, семьи) и социальные категории (например, пол, этническая принадлежность). Такие ученые, как Рональд Берт , Кэтлин Карли , Марк Грановеттер , Дэвид Кракхардт , Эдвард Лауманн , Анатоль Рапопорт , Барри Веллман , Дуглас Р. Уайт и Харрисон Уайт, расширили использование систематического анализа социальных сетей. [21]Даже при изучении литературы сетевой анализ применяли Анхейер, Герхардс и Ромо [22] Воутер Де Нуй [23] и Бургерт Сенекал. [24] Действительно, анализ социальных сетей нашел применение в различных академических дисциплинах, а также в практических приложениях, таких как противодействие отмыванию денег и терроризму .

Показатели [ править ]

Оттенок (от красного = 0 до синего = макс) указывает центральность промежуточности каждого узла .

Размер: количество участников в данной сети.

Связи [ править ]

Гомофилия : степень, в которой актеры устанавливают связи с похожими по сравнению с другими. Сходство может быть определено по полу, расе, возрасту, роду занятий, образовательным достижениям, статусу, ценностям или любой другой характерной характеристике. [25] Гомофилию также называют ассортативностью .

Мультиплексность: количество форм содержания, содержащихся в галстуке. [26] Например, два человека, которые являются друзьями и которые также работают вместе, будут иметь мультиплексность 2. [27] Мультиплексность связана с силой отношений и также может включать перекрытие положительных и отрицательных сетевых связей. [8]

Взаимность / взаимность: степень, в которой два участника отвечают взаимностью друг другу в дружбе или другом взаимодействии. [28]

Замыкание сети : мера полноты реляционных триад. Предположение человека о закрытии сети (т. Е. О том, что его друзья также являются друзьями) называется транзитивностью. Транзитивность - это результат индивидуальной или ситуативной черты потребности в когнитивном завершении . [29]

Propinquity : склонность актеров иметь больше связей с географически близкими людьми. [28]

Распределения [ править ]

Мост : человек, чьи слабые связи заполняют структурную дыру , обеспечивая единственную связь между двумя людьми или группами. Он также включает кратчайший маршрут, когда более длинный путь невозможен из-за высокого риска искажения сообщения или сбоя доставки. [30]

Центральность : Центральность относится к группе показателей, которые нацелены на количественную оценку «важности» или «влияния» (в различных смыслах) конкретного узла (или группы) в сети. [31] [32] [33] [34] Примеры общих методов измерения "центральности" включают в себя промежуточность центральность , [35] близость центральность , собственный вектор центральные , альфа центрального , и степени центральности . [36]

Плотность : доля прямых связей в сети по отношению к общему количеству. [37] [38]

Расстояние: минимальное количество связей, необходимое для соединения двух конкретных участников, как это популяризировано экспериментом Стэнли Милгрэма с маленьким миром и идеей «шести степеней разделения».

Структурные дыры: отсутствие связей между двумя частями сети. Обнаружение и использование структурной дыры может дать предпринимателю конкурентное преимущество. Эта концепция была разработана социологом Рональдом Бертом , и ее иногда называют альтернативной концепцией социального капитала.

Сила связи: определяется линейной комбинацией времени, эмоциональной напряженности, близости и взаимности (т.е. взаимности). [30] Сильные связи связаны с гомофилией, близостью и транзитивностью, тогда как слабые связи связаны с мостами.

Сегментация [ править ]

Группы идентифицируются как « клики », если каждый человек напрямую связан с каждым другим человеком, « социальные круги », если прямой контакт менее строгий, что неточно, или как структурно сплоченные блоки, если требуется точность. [39]

Коэффициент кластеризации : мера вероятности того, что два ассоциированных узла являются ассоциированными. Более высокий коэффициент кластеризации указывает на большую «кликовидность». [40]

Сплоченность: степень, в которой акторы напрямую связаны друг с другом сплоченными узами . Структурная сплоченность относится к минимальному количеству членов, которые в случае удаления из группы разъединили бы группу. [41] [42]

Моделирование и визуализация сетей [ править ]

Визуальное представление социальных сетей важно для понимания сетевых данных и передачи результата анализа. [43] Были представлены многочисленные методы визуализации данных, полученных в результате анализа социальных сетей. [44] [45] [46] Многие аналитические программыесть модули для визуализации сети. Исследование данных осуществляется путем отображения узлов и связей в различных макетах и ​​присвоения узлам цветов, размера и других дополнительных свойств. Визуальные представления сетей могут быть мощным методом передачи сложной информации, но следует проявлять осторожность при интерпретации свойств узлов и графиков только на основе визуальных отображений, поскольку они могут искажать структурные свойства, лучше улавливаемые с помощью количественного анализа. [47]

Подписанные графики можно использовать для иллюстрации хороших и плохих отношений между людьми. Положительный край между двумя узлами обозначает положительные отношения (дружбу, союз, свидания), а отрицательный край между двумя узлами обозначает отрицательные отношения (ненависть, гнев). Подписанные графики социальных сетей можно использовать для прогнозирования будущего развития графа. В подписанных социальных сетях существует понятие «сбалансированного» и «несбалансированного» цикла. Сбалансированный цикл определяется как цикл, в котором произведение всех знаков положительно. Согласно теории балансасбалансированные графики представляют группу людей, которые вряд ли изменят свое мнение о других людях в группе. Несбалансированные графики представляют группу людей, которые с большой вероятностью изменят свое мнение о людях в своей группе. Например, группа из 3 человек (A, B и C), в которой A и B имеют положительные отношения, B и C имеют положительные отношения, а C и A имеют отрицательные отношения, представляет собой несбалансированный цикл. Эта группа, скорее всего, трансформируется в сбалансированный цикл, например, в котором B имеет хорошие отношения только с A, а оба A и B имеют отрицательные отношения с C. Используя концепцию сбалансированных и несбалансированных циклов, эволюция подписанные графики социальных сетей могут быть предсказаны. [48]

Различные подходы к совместному картированию сетей оказались полезными, особенно при использовании анализа социальных сетей в качестве инструмента для облегчения изменений. Здесь участники / интервьюеры предоставляют сетевые данные, фактически отображая сеть (ручкой и бумагой или в цифровом виде) во время сеанса сбора данных. Примером подхода к картированию сети на бумаге, который также включает в себя сбор некоторых атрибутов субъектов (воспринимаемое влияние и цели субъектов), является набор инструментов * Net-map . Одним из преимуществ этого подхода является то, что он позволяет исследователям собирать качественные данные и задавать уточняющие вопросы во время сбора сетевых данных. [49]

Потенциал социальных сетей [ править ]

Потенциал социальных сетей (SNP) - это числовой коэффициент , полученный с помощью алгоритмов [50] [51], чтобы представить как размер социальной сети человека, так и его способность влиять на эту сеть. Коэффициенты SNP были впервые определены и использованы Бобом Герстли в 2002 году. Тесно связанный термин - Alpha User , определяемый как человек с высоким SNP.

Коэффициенты SNP выполняют две основные функции:

  1. Классификация индивидов в зависимости от их социального потенциала сети, и
  2. Взвешивание респондентов в количественных маркетинговых исследованиях .

Посредством расчета SNP респондентов и таргетинга на респондентов с высоким SNP повышается эффективность и актуальность количественных маркетинговых исследований, используемых для реализации стратегий вирусного маркетинга .

Переменные, используемые для расчета SNP человека, включают, помимо прочего: участие в деятельности в социальных сетях, членство в группах, руководящие роли, признание, публикацию / редактирование / участие в неэлектронных СМИ, публикацию / редактирование / участие в электронных СМИ (веб-сайты, блоги) и частота распространения информации в их сети в прошлом. Акроним «SNP» и некоторые из первых алгоритмов, разработанных для количественной оценки потенциала социальных сетей человека, были описаны в официальном документе «Рекламные исследования меняются» (Gerstley, 2003). См. « Вирусный маркетинг» . [52]

Первая книга [53] , чтобы обсудить коммерческое использование Альфа - пользователей среди мобильных телекоммуникаций аудитории был 3G Маркетинг по Ахонен, Kasper и Melkko в 2004 году первой книги для обсуждения Альфа пользователей в целом в контексте социального маркетинга разведки был Сообщества Доминирование Brands от Ahonen & Moore в 2005 году. В 2012 году Никола Греко ( UCL ) представил на TEDx потенциал социальных сетей как параллелизм с потенциальной энергией, которую генерируют пользователи и которую компании должны использовать, заявив, что «SNP - это новый актив, к которому должна стремиться каждая компания. иметь". [54]

Практическое применение [ править ]

См. Также: Анализ социальных сетей (криминология)

Анализ социальных сетей широко используется в широком спектре приложений и дисциплин. Некоторые распространенные приложения сетевого анализа включают агрегирование и интеллектуальный анализ данных , моделирование распространения сети, моделирование и выборку сети, анализ атрибутов и поведения пользователей, поддержку ресурсов, поддерживаемых сообществом, анализ взаимодействия на основе местоположения, совместное использование и фильтрацию в социальных сетях, разработку рекомендательных систем и прогнозирование ссылок. и разрешение юридических лиц. [55] В частном секторе предприятия используют анализ социальных сетей для поддержки таких действий, как взаимодействие с клиентами и их анализ, анализ развития информационных систем , [56] маркетинг ипотребности бизнес-аналитики (см. аналитику социальных сетей ). Некоторые виды использования в государственном секторе включают разработку стратегий взаимодействия с лидерами, анализ индивидуального и группового взаимодействия и использования средств массовой информации , а также решение проблем на уровне сообщества .

Приложения безопасности [ править ]

Анализ социальных сетей также используется в разведке, контрразведке и правоохранительной деятельности. Этот метод позволяет аналитикам отображать тайные организации, такие как шпионская сеть, организованная преступная семья или уличная банда. Агентство национальной безопасности (АНБ) использует свои программы электронного наблюдения для получения данных, необходимых для проведения такого анализа террористических ячеек и других сетей, которые считаются важными для национальной безопасности. Во время этого сетевого анализа АНБ просматривает до трех узлов в глубину. [57]После завершения первоначального картирования социальной сети выполняется анализ для определения структуры сети и определения, например, лидеров внутри сети. [58] Это позволяет вооруженным силам или правоохранительным органам проводить атаки с обезглавливанием по принципу "захват или уничтожение" по особо важным целям на руководящих должностях, чтобы нарушить функционирование сети. Агентство национальной безопасности (АНБ) проводит анализ социальных сетей в отношении записей о звонках (CDR), также известных как метаданные , вскоре после атак 11 сентября . [59] [60]

Приложения текстового анализа [ править ]

Большие текстовые корпуса можно превратить в сети и затем проанализировать методом анализа социальных сетей. В этих сетях узлы являются социальными субъектами, а ссылки - действиями. Извлечение этих сетей можно автоматизировать с помощью парсеров. Результирующие сети, которые могут содержать тысячи узлов, затем анализируются с использованием инструментов теории сетей для определения ключевых участников, ключевых сообществ или сторон и общих свойств, таких как надежность или структурная стабильность всей сети или центральность определенных узлы. [61] Это автоматизирует подход, представленный количественным нарративным анализом [62], посредством которого тройки субъект-глагол-объект отождествляются с парами акторов, связанных действием, или парами, образованными актором-объектом. [63]

Повествовательная сеть о выборах в США 2012 [63]

В других подходах текстовый анализ выполняется с учетом сети слов, совместно встречающихся в тексте (см., Например, семантическую оценку бренда ). В этих сетях узлы представляют собой слова, и связи между ними взвешиваются на основе их частоты совместного появления (в пределах определенного максимального диапазона).

Интернет-приложения [ править ]

Анализ социальных сетей также применяется для понимания онлайн-поведения отдельных лиц, организаций и между веб-сайтами. [15] Анализ гиперссылок можно использовать для анализа связей между веб-сайтами или веб-страницами, чтобы изучить, как информация течет, когда люди перемещаются по сети. [64] Связи между организациями были проанализированы с помощью анализа гиперссылок, чтобы выяснить, какие организации в проблемном сообществе. [65]

Интернет-приложения для социальных сетей [ править ]

Анализ социальных сетей был применен для социальных медиа как инструмент для понимания поведения между отдельными лицами или организациями через их связи на сайтах социальных сетей , таких как Twitter и Facebook . [66]

В компьютерном совместном обучении [ править ]

Одним из наиболее актуальных методов применения SNA является изучение совместного обучения с компьютерной поддержкой (CSCL). Применительно к CSCL SNA используется, чтобы помочь понять, как учащиеся взаимодействуют с точки зрения количества, частоты и продолжительности, а также качества, тематики и стратегий общения. [67] Кроме того, SNA может сосредоточиться на определенных аспектах сетевого подключения или всей сети в целом. Он использует графические представления, письменные представления и представления данных, чтобы помочь исследовать соединения в сети CSCL. [67]При применении SNA к среде CSCL взаимодействия участников рассматриваются как социальная сеть. В центре внимания анализа «связи», устанавливаемые между участниками - то, как они взаимодействуют и общаются, - в отличие от того, как каждый участник вел себя самостоятельно.

Ключевые термины [ править ]

Есть несколько ключевых терминов, связанных с исследованиями анализа социальных сетей в компьютерном совместном обучении, таких как: плотность , центральность , степень , исходящая степень и социограмма .

  • Плотность относится к «связям» между участниками. Плотность определяется как количество подключений участника, деленное на общее количество возможных подключений, которые может иметь участник. Например, если участвуют 20 человек, каждый потенциально может подключиться к 19 другим людям. Плотность 100% (19/19) - это наибольшая плотность в системе. Плотность 5% означает, что существует только 1 из 19 возможных соединений. [67]
  • Центральность фокусируется на поведении отдельных участников в сети. Он измеряет степень, в которой человек взаимодействует с другими людьми в сети. Чем больше человек подключается к другим участникам сети, тем выше их центральное место в сети. [67] [13]

Переменные входящей и исходящей степени связаны с центральностью.

  • Центральное место в степени сосредоточено на конкретном человеке как на точке фокуса; центральность всех других людей основана на их отношении к фокусу индивида, находящегося «в степени». [67]
  • Исходная степень - это мера центральности, которая все еще фокусируется на отдельном человеке, но аналитика озабочена исходящими взаимодействиями индивидуума; мерилом центральности вне степени является то, сколько раз точка фокусировки взаимодействует с другими людьми. [67] [13]
  • Социограмма является визуализация с определенными границами соединений в сети. Например, социограмма, показывающая точки исходящей центральности для Участника A, проиллюстрирует все исходящие соединения Участника A в исследуемой сети. [67]

Уникальные возможности [ править ]

Исследователи используют анализ социальных сетей при изучении компьютерного совместного обучения отчасти из-за уникальных возможностей, которые он предлагает. Этот конкретный метод позволяет изучать модели взаимодействия в рамках сетевого обучающего сообщества и может помочь проиллюстрировать степень взаимодействия участников с другими членами группы. [67] Графика, созданная с помощью инструментов SNA, обеспечивает визуализацию связей между участниками и стратегий, используемых для общения в группе. Некоторые авторы также предполагают, что СНС предоставляет метод простого анализа изменений в моделях участия членов с течением времени. [68]

В ряде исследований SNA применялась к CSCL в различных контекстах. Результаты включают корреляцию между плотностью сети и присутствием учителя [67], большее внимание к рекомендациям «центральных» участников, [69] редкость межгендерного взаимодействия в сети, [70] и относительно небольшую роль играет инструктор в сети асинхронного обучения . [71]

Другие методы, используемые вместе с СНС [ править ]

Хотя многие исследования продемонстрировали ценность анализа социальных сетей в области совместного обучения с компьютерной поддержкой [67], исследователи предположили, что одной SNA недостаточно для полного понимания CSCL. Сложность процессов взаимодействия и бесчисленное множество источников данных затрудняют проведение SNA глубокого анализа CSCL. [72] Исследователи указывают, что СНС необходимо дополнить другими методами анализа, чтобы сформировать более точную картину опыта совместного обучения. [73]

Ряд исследований объединили другие типы анализа с SNA при изучении CSCL. Это можно назвать мульти-методическим подходом или триангуляцией данных , что приведет к повышению надежности оценки в исследованиях CSCL.

  • Качественный метод - принципы качественного тематического исследования составляют прочную основу для интеграции методов SNA в изучение опыта CSCL. [74]
    • Этнографические данные, такие как анкеты и интервью учащихся, а также наблюдения за неучастием в классе [73]
    • Тематические исследования : всестороннее изучение конкретных ситуаций CSCL и сопоставление результатов с общими схемами [73]
    • Контент-анализ : предлагает информацию о содержании общения между участниками [73]
  • Количественный метод - включает в себя простой описательный статистический анализ происшествий с целью выявления определенных позиций членов группы, которые не удалось отследить с помощью СНС, чтобы выявить общие тенденции.
    • Файлы журналов компьютера : предоставляют автоматические данные о том, как учащиеся используют инструменты для совместной работы [73]
    • Многомерное масштабирование (MDS) : показывает сходство между участниками, чтобы более похожие входные данные были ближе друг к другу [73]
    • Программные инструменты: QUEST, SAMSA (Система анализа на основе матрицы смежности и социограмм) и Nud * IST [73]

См. Также [ править ]

  • Актерно-сетевая теория
  • Структура сообщества
  • Комплексная сеть
  • Цифровые гуманитарные науки
  • Динамический сетевой анализ
  • Парадокс дружбы
  • Индивидуальная мобильность
  • Математическая социология
  • Закон меткалфа
  • Сетевой анализ распространения
  • Сетевая наука
  • Организационные модели
  • Феномен маленького мира
  • Аналитика социальных сетей
  • Майнинг в социальных сетях
  • Социальная сеть
  • Программное обеспечение для анализа социальных сетей
  • Социальная сеть
  • Социальное программное обеспечение
  • Социальная сеть
  • Социографирование
  • Неравенство внимания

Ссылки [ править ]

  1. ^ Отт, Evelien; Руссо, Рональд (2002). «Анализ социальных сетей: мощная стратегия, в том числе и для информационных наук». Журнал информатики . 28 (6): 441–453. DOI : 10.1177 / 016555150202800601 . S2CID  17454166 .
  2. ^ Гранджин, Мартин (2016). «Анализ социальной сети Twitter: отображение цифрового гуманитарного сообщества» . Cogent Arts & Humanities . 3 (1): 1171458. DOI : 10,1080 / 23311983.2016.1171458 .
  3. ^ a b Hagen L; Neely S; Роберт-Куперман C; Келлер Т; ДеПаула Н (2018). «Кризисные коммуникации в эпоху социальных сетей: сетевой анализ твитов, связанных с вирусом Зика». Soc. Sci. Comput. Rev. Компьютерный обзор социальных наук . 36 (5): 523–541. DOI : 10.1177 / 0894439317721985 . ISSN 0894-4393 . OCLC 7323548177 . S2CID 67362137 .   
  4. ^ Nasrinpour Хамид Реза; Friesen, Marcia R .; Маклеод, Роберт Д. (22 ноября 2016 г.). «Агентная модель распространения сообщений в электронной социальной сети Facebook». arXiv : 1611.07454 [ cs.SI ].
  5. ^ Гранджин, Мартин (2017). «Сложные структуры и международные организации» [Analisi e visualizzazioni delle reti in storia. L'esempio della cooperazione intellettuale della Società delle Nazioni]. Memoria e Ricerca (2): 371–393. DOI : 10.14647 / 87204 .См. Также: французская версия (PDF) и резюме на английском языке .
  6. ^ a b Бреннеке, Юлия; Ранг, Олаф (2017-05-01). «Сеть знаний фирмы и передача рекомендаций корпоративным изобретателям - исследование многоуровневой сети». Политика исследований . 46 (4): 768–783. DOI : 10.1016 / j.respol.2017.02.002 . ISSN 0048-7333 . 
  7. ^ а б Харрис, Дженин К; Люк, Дуглас А; Шелтон, Сара С; Цукерман, Рэйчел Б. (2009). «Сорок лет исследований вторичного дыма. Разрыв между открытием и доставкой». Американский журнал профилактической медицины . 36 (6): 538–548. DOI : 10.1016 / j.amepre.2009.01.039 . ISSN 0749-3797 . OCLC 6980180781 . PMID 19372026 .   
  8. ^ a b c Бреннеке, Джулия (2019). «Диссонирующие связи в внутриорганизационных сетях: почему люди ищут помощи в решении проблем от трудных коллег». Журнал Академии Управления . 63 (3): 743–778. DOI : 10,5465 / amj.2017.0399 . ISSN 0001-4273 . OCLC 8163488129 .  
  9. Перейти ↑ Pinheiro, Carlos AR (2011). Анализ социальных сетей в телекоммуникациях . Джон Вили и сыновья. п. 4. ISBN 978-1-118-01094-5.
  10. ^ Д'Андреа, Алессия; и другие. (2009). «Обзор методов анализа виртуальных социальных сетей» . В Аврааме, Аджит (ред.). Вычислительный анализ социальных сетей: тенденции, инструменты и достижения в исследованиях . Springer. п. 8. ISBN 978-1-84882-228-3.
  11. ^ Grunspan, Daniel (23 января 2014). «Понимание классных комнат через анализ социальных сетей: учебник по анализу социальных сетей в образовательных исследованиях» . CBE: Образование в области естественных наук . 13 (2): 167–178. DOI : 10.1187 / cbe.13-08-0162 . PMC 4041496 . PMID 26086650 .  
  12. ^ Трингали, Анджела; Шерер, Дэвид Л .; Косгроув, Джиллиан; Боуман, Рид (10 февраля 2020 г.). «Стадия жизненного цикла объясняет поведение в социальной сети до и во время начала сезона размножения у совместно размножающейся птицы» . PeerJ . 8 : e8302. DOI : 10,7717 / peerj.8302 . ISSN 2167-8359 . PMC 7020825 . PMID 32095315 .   
  13. ^ a b c Различия в хронотипах социальных сетей, определенных на основе данных мобильного телефона . 2018. OCLC 1062367169 . 
  14. ^ Харрис, JK; Клементс, Б. (2007). «Использование анализа социальных сетей для понимания системы специалистов по планированию чрезвычайных ситуаций в области общественного здравоохранения штата Миссури» . Представитель общественного здравоохранения. Отчеты об общественном здравоохранении . 122 (4): 488–498. DOI : 10.1177 / 003335490712200410 . ISSN 0033-3549 . OCLC 8062393936 . PMC 1888499 . PMID 17639652 .    
  15. ^ a b Ганбарнеджад, Фахте; Саха Рой, Риширадж; Карими, Фариба; Дельвенн, Жан-Шарль; Митра, Бивас (2019). Динамика сложных сетей III. Машинное обучение и статистическая физика . Cham: Springer International Publishing: Выходные данные: Springer. ISBN 9783030146832. OCLC  1115074203 .
  16. ^ «Друзья Facebook, отображенные приложением Wolfram Alpha» . BBC News . 24 сентября 2012 . Проверено 25 июля, 2016 .
  17. ^ Фредерик Lardinois (30 августа 2012). «Wolfram Alpha запускает отчеты по персональной аналитике для Facebook» . Tech Crunch . Проверено 25 июля, 2016 .
  18. ^ Институт репродуктивного здоровья
  19. ^ Ivaldi M .; Ferreri L .; Daolio F .; Giacobini M .; Tomassini M .; Райнольди А. «We-Sport: от отделения академии до базы данных для комплексного сетевого анализа; инновационный подход к новой технологии» . J Sports Med и Phys Fitnes . 51 (приложение 1 к выпуску 3). Анализ социальных сетей был использован для анализа свойств сети We-Sport.com, что позволило глубже интерпретировать и анализировать уровень агрегированных явлений в конкретном контексте спорта и физических упражнений.
  20. Перейти ↑ Freeman, LC (2004). Развитие анализа социальных сетей: исследование в области социологии науки . Ванкувер, Британская Колумбия: Empirical Press.
  21. ^ Линтон Фриман (2006). Развитие анализа социальных сетей . Ванкувер: Empirical Press.
  22. ^ Анхейер, Гонконг; Gerhards, J .; Ромо, FP (1995). «Формы капитала и социальная структура полей: исследование социальной топографии Бурдье» . Американский журнал социологии . 100 (4): 859–903. DOI : 10.1086 / 230603 . S2CID 143587142 . 
  23. ^ De Nooy, W (2003). «Поля и сети: анализ соответствий и анализ социальных сетей в рамках теории поля». Поэтика . 31 (5–6): 305–27. DOI : 10.1016 / s0304-422x (03) 00035-4 .
  24. ^ Senekal, BA 2012. Die Afrikaanse litrere sisteem: ʼn Eksperimentele benadering met behulp van Sosiale-netwerk-analise (SNA), LitNet Akademies 9 (3)
  25. ^ McPherson, N .; Smith-Lovin, L .; Кук, JM (2001). «Птицы пера: Гомофилия в социальных сетях» . Ежегодный обзор социологии . 27 : 415–444. DOI : 10.1146 / annurev.soc.27.1.415 . S2CID 2341021 . 
  26. Перейти ↑ Podolny, JM & Baron, JN (1997). «Ресурсы и отношения: социальные сети и мобильность на рабочем месте». Американский социологический обзор . 62 (5): 673–693. CiteSeerX 10.1.1.114.6822 . DOI : 10.2307 / 2657354 . JSTOR 2657354 .  
  27. ^ Килдафф, М .; Цай, В. (2003). Социальные сети и организации . Публикации Sage.
  28. ^ a b Кадушин, С. (2012). Понимание социальных сетей: теории, концепции и выводы . Оксфорд: Издательство Оксфордского университета. ISBN 9780195379471.
  29. ^ Флинн, FJ; Рейганс, RE; Гиллори, Л. (2010). «Вы двое знаете друг друга? Транзитивность, гомофилия и необходимость (сети) замыкания» . Журнал личности и социальной психологии . 99 (5): 855–869. DOI : 10.1037 / a0020961 . PMID 20954787 . S2CID 6335920 .  
  30. ^ a b Грановеттер, М. (1973). «Сила слабых связей» . Американский журнал социологии . 78 (6): 1360–1380. DOI : 10.1086 / 225469 . S2CID 59578641 . 
  31. ^ Хансен, Дерек; и другие. (2010). Анализ социальных сетей с помощью NodeXL . Морган Кауфманн. п. 32. ISBN 978-0-12-382229-1.
  32. ^ Лю, Бинг (2011). Веб-интеллектуальный анализ данных: изучение гиперссылок, содержимого и данных об использовании . Springer. п. 271. ISBN. 978-3-642-19459-7.
  33. Перейти ↑ Hanneman, Robert A. & Riddle, Mark (2011). «Концепции и меры для базового сетевого анализа» . Справочник Sage по анализу социальных сетей . МУДРЕЦ. С. 364–367. ISBN 978-1-84787-395-8.
  34. ^ Tsvetovat, Максим и Кузнецов, Александр (2011). Анализ социальных сетей для стартапов: поиск связей в социальной сети . О'Рейли. п. 45. ISBN 978-1-4493-1762-1.
  35. ^ Наиболее полная ссылка: Вассерман, Стэнли и Фауст, Кэтрин (1994). Анализ социальных сетей: методы и приложения . Кембридж: Издательство Кембриджского университета.Краткое и ясное базовое резюме содержится в Krebs, Valdis (2000). «Социальная жизнь маршрутизаторов». Журнал Интернет-протокола . 3 (декабрь): 14–25.
  36. ^ Opsahl, Торе; Агниссенс, Филип; Скворец, Джон (2010). «Центральность узла в взвешенных сетях: степень обобщения и кратчайшие пути» . Социальные сети . 32 (3): 245–251. DOI : 10.1016 / j.socnet.2010.03.006 .
  37. ^ «Анализ социальных сетей» (PDF) . Полевое руководство 3-24: Меры по подавлению восстания . Штаб, Управление армии . С. B – 11 - B – 12.
  38. ^ Сюй, Гуандун; и другие. (2010). Веб-майнинг и социальные сети: методы и приложения . Springer. п. 25. ISBN 978-1-4419-7734-2.
  39. ^ Cohesive.blocking - это программа R для вычисления структурной сплоченности в соответствии с алгоритмом Муди-Уайта (2003). Этот вики-сайт предоставляет множество примеров и учебное пособие для использования с R.
  40. Перейти ↑ Hanneman, Robert A. & Riddle, Mark (2011). «Концепции и меры для базового сетевого анализа» . Справочник Sage по анализу социальных сетей . МУДРЕЦ. С. 346–347. ISBN 978-1-84787-395-8.
  41. ^ Муди, Джеймс и Дуглас Р. Уайт (2003). «Структурная сплоченность и встроенность: иерархическая концепция социальных групп» (PDF) . Американский социологический обзор . 68 (1): 103–127. CiteSeerX 10.1.1.18.5695 . DOI : 10.2307 / 3088904 . JSTOR 3088904 .   
  42. ^ Паттилло, Джеффри; и другие. (2011). «Модели релаксации кликов в анализе социальных сетей» . На тайском языке, My T. & Pardalos, Panos M. (ред.). Справочник по оптимизации сложных сетей: коммуникационные и социальные сети . Springer. п. 149. ISBN 978-1-4614-0856-7.
  43. ^ Линтон К. Фриман. «Визуализация социальных сетей» . Журнал социальной структуры . 1 .
  44. ^ Хамдака, Мохаммад; Тахвилдари, Ладан; Лашапель, Нил; Кэмпбелл, Брайан (2014). «Обнаружение культурных сцен с использованием обратной оптимизации Лувена» . Наука компьютерного программирования . 95 : 44–72. DOI : 10.1016 / j.scico.2014.01.006 .
  45. ^ Bacher, R. (1995). Графическое взаимодействие и визуализация для анализа и интерпретации результата анализа непредвиденных обстоятельств . Труды компьютерных приложений для энергетики 1995 г. Солт-Лейк-Сити, США: Энергетическое общество IEEE. С. 128–134. DOI : 10.1109 / PICA.1995.515175 .
  46. ^ Caschera, MC; Ferri, F .; Грифони, П. (2008). «SIM: динамический метод многомерной визуализации социальных сетей». Психнологический журнал . 6 (3): 291–320.
  47. ^ МакГрат; Блайт и Кракхардт (1997). «Влияние пространственного расположения на суждения и ошибки в интерпретации графиков» (PDF) . Социальные сети . 19 (3): 223–242. CiteSeerX 10.1.1.121.5856 . DOI : 10.1016 / S0378-8733 (96) 00299-7 .  
  48. ^ Картрайт, D .; Фрэнк Харари (1956). «Структурный баланс: обобщение теории Хайдера» (PDF) . Психологический обзор . 63 (5): 277–293. DOI : 10.1037 / h0046049 . PMID 13359597 .  Ссылка из Стэнфордского университета .
  49. ^ Берни Хоган; Хуан-Антонио Карраско и Барри Веллман (май 2007 г.). "Визуализация личных сетей: работа с социограммами участников" (PDF) . Полевые методы . 19 (2): 116–144. DOI : 10.1177 / 1525822X06298589 . S2CID 61291563 .  
  50. ^ например, Anger, I., & Kittl, C. (2011, сентябрь). Измерение влияния в Twitter . В материалах 11-й Международной конференции по управлению знаниями и технологиям знаний (с. 31). ACM.
  51. ^ Рикельме, F. & Гонсалес-Cantergiani, P. (2016). Измерение влияния пользователей на Twitter: опрос. Обработка информации и управление. 52, стр. 949-975.
  52. ^ (Hrsg.), Сара Розенгрен (2013). Меняющиеся роли рекламы . Висбаден: Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH. ISBN 9783658023645. Проверено 22 октября 2015 года .
  53. ^ Ахонен, ТТ, Kasper, Т., & Melkko, С. (2005). 3G-маркетинг: сообщества и стратегическое партнерство. Джон Вили и сыновья.
  54. ^ "технология" "Смотрите" TEDxMilano - Никола Греко - по математике и в социальной сети "Видео на TEDxTalks" . TEDxTalks .
  55. ^ Golbeck, J. (2013). Анализируя социальную сеть . Морган Кауфманн. ISBN 978-0-12-405856-9.
  56. ^ Арам, Майкл; Нойман, Густав (2015-07-01). «Многоуровневый анализ совместной разработки бизнес-информационных систем» (PDF) . Журнал интернет-служб и приложений . 6 (1). DOI : 10,1186 / s13174-015-0030-8 . S2CID 16502371 .  
  57. ↑ Акерман, Спенсер (17 июля 2013 г.). «АНБ предупредило обуздать слежку, поскольку агентство обнаруживает еще больший размах» . Хранитель . Проверено 19 июля 2013 года .
  58. ^ «Как АНБ использует анализ социальных сетей для отображения террористических сетей» . 12 июня 2013 . Дата обращения 19 июля 2013 .
  59. ^ «АНБ с использованием анализа социальных сетей» . Проводной . 12 мая 2006 . Проверено 19 июля 2013 года .
  60. ^ «У АНБ огромная база данных телефонных звонков американцев» . 11 мая 2006 . Проверено 19 июля 2013 года .
  61. ^ Sudhahar S, Де Фацио G, Franzosi R, Cristianini N (2013). «Сетевой анализ повествовательного контента в больших корпусах» . Инженерия естественного языка . 21 (1): 1–32. DOI : 10.1017 / S1351324913000247 . HDL : 1983 / dfb87140-42e2-486a-91d5-55f9007042df .
  62. ^ Количественный нарративный анализ; Роберто Франзози; Университет Эмори © 2010
  63. ^ a b Sudhahar S, Veltri GA, Cristianini N (2015). «Автоматизированный анализ президентских выборов в США с использованием Big Data и сетевого анализа» . Большие данные и общество . 2 (1): 1–28. DOI : 10.1177 / 2053951715572916 .
  64. ^ ОСТЕРБУР, МЕГАН; КИЛЬ, КРИСТИНА (2 мая 2016 г.). «Гегемон, борющийся за равные права: доминирующая роль COC Nederland в транснациональной сети защиты интересов ЛГБТ». Глобальные сети . 17 (2): 234–254. DOI : 10.1111 / glob.12126 . ISSN 1470-2266 . 
  65. ^ Osterbur, Меган Е. и Кристина Киль. «Розовые ссылки: визуализация глобальной сети ЛГБТК» в журнале «Политика ЛГБТК: критический читатель» . ред. Марла Бретчнайдер, Сьюзан Берджесс, Кристин Китинг. pg493-522
  66. ^ Квак, Хэун; Ли, Чанхён; Парк, Хосунг; Мун, Сью (26.04.2010). Что такое Twitter, социальная сеть или новостное СМИ? . ACM. С. 591–600. CiteSeerX 10.1.1.212.1490 . DOI : 10.1145 / 1772690.1772751 . ISBN  9781605587998. S2CID  207178765 .
  67. ^ a b c d e f g h i j Laat, Maarten de; Лалли, Вик; Липпонен, Лассе; Саймонс, Роберт-Ян (2007-03-08). «Изучение моделей взаимодействия в сетевом обучении и совместном обучении с компьютерной поддержкой: роль в анализе социальных сетей». Международный журнал компьютерного совместного обучения . 2 (1): 87–103. DOI : 10.1007 / s11412-007-9006-4 . S2CID 3238474 . 
  68. ^ Palonen, Т. & Хаккарайнен, К. Б. Фишман & С. О'Коннор-Divelbiss (ред.). Паттерны взаимодействия в компьютерном обучении: анализ социальных сетей (PDF) . Четвертая международная конференция обучающих наук. Махва, Нью-Джерси: Эрлбаум. С. 334–339.
  69. ^ Мартинес, А .; Dimitriadis, Y .; Rubia, B .; Gómez, E .; де ла Фуэнте, П. (2003-12-01). «Сочетание качественной оценки и анализа социальных сетей для изучения социальных взаимодействий в классе». Компьютеры и образование . Документирование совместных взаимодействий: проблемы и подходы. 41 (4): 353–368. CiteSeerX 10.1.1.114.7474 . DOI : 10.1016 / j.compedu.2003.06.001 . 
  70. ^ Чо, H .; Стефаноне, М. и Гей, Г. (2002). Обмен социальной информацией в сообществе CSCL . Компьютерная поддержка для совместного обучения: основы сообщества CSCL. Хиллсдейл, Нью-Джерси: Лоуренс Эрлбаум. С. 43–50. CiteSeerX 10.1.1.225.5273 . 
  71. ^ Aviv, R .; Эрлих, З .; Равид Г. и Гева А. (2003). «Сетевой анализ построения знаний в асинхронных обучающих сетях». Журнал асинхронных обучающих сетей . 7 (3): 1–23. CiteSeerX 10.1.1.2.9044 . 
  72. ^ Дарадумис, Танасис; Мартинес-Монес, Алехандра; Ксафа, Фатос (05.09.2004). Фриде, Герт-Ян де; Герреро, Луис А .; Равентос, Габриэла Марин (ред.). Групповое ПО: проектирование, реализация и использование . Конспект лекций по информатике. Springer Berlin Heidelberg. С.  289–304 . DOI : 10.1007 / 978-3-540-30112-7_25 . hdl : 2117/116654 . ISBN 9783540230168.
  73. ^ a b c d e f g Мартинес, А .; Dimitriadis, Y .; Rubia, B .; Gómez, E .; де ла Фуэнте, П. (2003-12-01). «Сочетание качественной оценки и анализа социальных сетей для изучения социальных взаимодействий в классе». Компьютеры и образование. Документирование совместных взаимодействий: проблемы и подходы . 41 (4): 353–368. CiteSeerX 10.1.1.114.7474 . DOI : 10.1016 / j.compedu.2003.06.001 . 
  74. ^ Джонсон, Карен Э. (1996-01-01). «Обзор искусства тематического исследования». Журнал современного языка . 80 (4): 556–557. DOI : 10.2307 / 329758 . JSTOR 329758 . 

Внешние ссылки [ править ]

Дальнейшее чтение [ править ]

  • Потрясающий сетевой анализ (более 200 ссылок на книги, конференции, курсы, журналы, исследовательские группы, программное обеспечение, учебные пособия и многое другое)
  • Введение в стохастические акторные модели сетевой динамики - Снайдерс и др.
  • Центр вычислительного анализа социальных и организационных систем (CASOS) в Карнеги-Меллон
  • NetLab в Университете Торонто изучает пересечение социальных, коммуникационных, информационных и компьютерных сетей.
  • Netwiki (вики-страница, посвященная социальным сетям; поддерживается в Университете Северной Каролины в Чапел-Хилл)
  • Программа сетевого управления - Программа сетевого управления, Гарвардский университет
  • Международный семинар по анализу и майнингу социальных сетей (SNA-KDD) - Ежегодный семинар по анализу и интеллектуальному анализу социальных сетей с участниками из информатики, социальных наук и смежных дисциплин.
  • Историческая динамика во время кризиса: поздняя Византия, 1204–1453 гг. (Обсуждение анализа социальных сетей с точки зрения исторических исследований)
  • Анализ социальных сетей: систематический подход к исследованию

Организации [ править ]

  • Международная сеть анализа социальных сетей

Рецензируемые журналы [ править ]

  • Социальные сети
  • Сетевые науки
  • Журнал социальной структуры
  • Журнал сложных сетей
  • Журнал математической социологии
  • Анализ и добыча социальных сетей (SNAM)
  • «КРАСНЫЕ» . Испания: Автономный университет Барселоны и Севильский университет. Цитировать журнал требует |journal=( помощь )
  • «Связи» . Международная сеть анализа социальных сетей. Архивировано из оригинала на 2013-07-18. Цитировать журнал требует |journal=( помощь )

Учебники и образовательные ресурсы [ править ]

  • Сети, толпы и рынки (2010) Д. Изли и Дж. Клейнберг
  • Введение в методы социальных сетей (2005) Р. Ханнемана и М. Риддла
  • Анализ социальных сетей с приложениями (2013) И. МакКалло, Х. Армстронг и А. Джонсон
  • Анализ социальных сетей в телекоммуникациях (2011) Карлос Андре Рейс Пинейро