Мастер-класс по анализу социальных сетей в СЛОНе

В начале апреля побывал с мастер-классом в Научно Учебной Лаборатории Социологии Образования и Науки Санкт-Петербургского филиала НИУ ВШЭ или, как его чаще называют, СЛОНе. Программа была заявлена следующая: введение в статистическое моделлирование социальных сетей на на примере ERGM (p*) моделей и воркшоп в ORA. Считаю, что с обоими пунктами справился. Только не за 2,5 часа, как предполагалось, а за 4.

Само мероприятие было приурочено к приезду Кристиана Штеглиха и Марайтье Ван Дуийн из университета Гренинген (Голландия), которые являются учениками самого Тома Снайдерса. Они провели два дня занятий по статистическому моделлированию сетей и модели p2 в частности. Т.е. я фактически выступал у них "на разогреве". О моём выступлении можно почитать тут, а о мероприятиях с участием голландских коллег — тут.

В целом, заметка о моём выступлении написана очень толково (чуть ли не лучше самого выступления). Однако, там есть пара неточностей. Одна из них фактическая: я уже не являюсь аспирантом НИУ ВШЭ, а всего лишь скромный преподаватель там же. Вторая — содержательная, но тут полностью моя вина, т.к. не смог хорошо донести данный пункт. Под “забавным исследованием социальных связей между шимпанзе и макаками” подразумевалась фундаментальная работа K. Faust и J. Skvoretz “Сomparing networks across space and time, size and species” в которой авторы предложили методологию сравнения между собой сетей, отличающихся не только размером и типом социальных отношений, но и биологическими видами акторов. Так, среди акторов 42 социальных сетей, проанализированных авторами, были не только люди, но также и приматы, млекопитающие и птицы. “Забавность” же данному исследованию придал тот факт, что сеть ко-спонсорства (co-sponsorship) в 93м Сенате США очень похожа на то, как структурированы отношения взаимного вылизывания у коров c точки зрения социальных сетей. Подробнее с методологией и результатами данного исследования можно ознакомиться тут (pdf).

Несмотря на то, что я пообещал выслать организаторам слайды своего выступления, я до сих пор не привёл их в хоть сколько-нибудь информативный вид, т.е. читабельными без присутствия и суфлёрства автора. Надеюсь, что рано или поздно это сделаю и выложу тут.

Workshop on ERGM (p*) in statnet

ERGM (Exponential Random Graph Models) или p* models — это семейство моделей, основанных на случайных графах, с помошью которых можно выявлять наличие (или отсутствие) различных структурных эффектов (реципрокность, транзитивность, цикличность, гомофилия и т.д.) в сети. Т.е. мы можем сказать, является ли наблюдаемая сеть результатом повышенной/пониженной взаимности социальных отношений (реципрокность), действует ли в ней правило "друг моего друга — мой друг" (транзитивность) и склонны ли акторы этой сети выбирать контрагентов со схожими характеристиками (гомофилия). Данная тема составляет значительную часть моей диссертации, поэтому наверняка она ещё не раз тут всплывет.

С этой методикой я познакомился на летней школе в Эссексе, но распробовал все её достоинства не сразу. Но было уже поздно и поэтому пришлось вгрызаться в дебри формул и статистических подробностей самостоятельно. Однако, на помощь мне пришло видео, где David Hunter и Steve Goodreau – одни из ключевых авторов по данной тематике — 5 часов к ряду объясняют как начинку, так и реализацию ERGM в statnet. Это единственное видео подобной длины, которое я не только внимательно просмотрел, но и законспектировал. На прошедшем Sunbelt Стив постоянно курсировал в холле, но я так и не решился подойти к нему и поблагодарить. О чем сейчас жалею.

Goudreau-Hunter Political Networks 2009 1 of 5 from David Lazer on Vimeo.

Остальные части записи можно найти там же.