Пример эгоцентрической сети

Рассмотрим в качестве примера одну из наиболее насыщенных эгоцентрических сетей — сеть профессора Б.А. Грушина (рис. 2). Мы можем видеть, что по своей наполненности акторами и артефактами она значительно превосходит наполненность сетей таких влиятельных фигур в профессиональном сообществе, как академик Т.И. Заславская (рис. 3), профессор В.А. Ядов (рис. 4) и член-корреспондент РАН М.Н. Руткевич (рис. 5). Разумеется, объяснение этой наполненности следует искать не в изолированности или коммуникативной открытости актора сети (хотя и этот фактор не исключается), а в особенностях биографического повествования, обусловливающих селекцию материала [8].

Для непосредственных участников событий сами по себе реконструкции сетевых структур из текста не представляют интереса, однако до тех пор, пока история дисциплины не стала далекой историей, их свидетельства могут служить критерием достоверности сетей, в частности, группировки акторов по их связям с артефактами. Так, устанавливается, что Мацковский, Дридзе, Жаворонков, Войнова, Кудрявцев, Петров, Нейгольдберг и Сазонов участвовали в проекте "Таганрог" (в нашей терминологии: связаны с артефактом "Таганрог"). Кроме того, они работали вместе с Б.А. Грушиным в опросном центре "Общественное мнение" (так в тексте), то есть были связаны с еще одним артефактом.

Рис. 2. Эгоцентрическая сеть профессора Б.А. Грушина

В эгоцентрической сети Б.А. Грушина отдельное место занимают Ф.В. Бурлацкий и Г.В. Осипов, а конфликт между ними, упоминаемый буквально всеми акторами, также приобретает статус артефакта. Мы можем увидеть его и на эгоцентрической сети М.Н. Руткевича (рис. 5). Чикин, Панкин и Воронов также упоминаются в связи с двумя артефактами: "Институт общественного мнения" и газета "Комсомольская правда". Поскольку "Лекции" Левады (а точнее, последовавший за ними "погром") также упоминаются многими авторами, им можно присвоить статус артефакта, и анализировать как отдельную вершину. Эгоцентрическая сеть академика Т.И. Заславской значительно отличается от сетей столичных социологов: образующие сеть акторы имеют, как правило, новосибирское происхождение, артефакты-темы — также новосибирские, но артефакты-учреждения — "всесоюзные".

Рис. 3. Эгоцентрическая сеть академика Т.И. Заславской

Очевидно, построение содержащих артефакты сетей может стать исключительно важным компонентом источниковедческой экспертизы (стоит, например, предположить, что мы имеем дело не с современностью, а с научным сообществом 1930-х годов). Мы можем не знать, что такое "младостанковисты", но сетевое свидетельство о принадлежности к данному артефакту определенных фигур является фактом социальной истории науки.

Аналогичные сети создаются для каждого актора. Эгоцентрические сети представляют собой экстракт биографического текста, и их информативность в определенном отношении выше информативности повествований. Вместе с тем, эгоцентрические сети остаются препарированными первичными данными, требующими обработки и анализа. Хотя в них уже можно производить элементарные подсчеты, аналогичные подсчету некоторых индивидуальных социометрических индексов, они не являются математическими моделями, и никаких обобщений отсюда не следует. Данные создаются здесь методом формирования текстового массива — это обстоятельство дает основания для сомнений в их надежности и релевантности для изучения научной коммуникации. Метод опроса дает не больше, чем может дать метод опроса. Так или иначе, следующий шаг заключается в переходе от рассказа–"случая" к генерализациям — совмещению эгоцентричных сетей и построению общей сети.

Рис. 4. Эгоцентрическая сеть профессора В.А. Ядова

Преобразование эгоцентрических сетей в общую сеть

Общая сеть строится при помощи обычной социоматрицы, вес связей определяется количеством упоминаний. При расчете структурных коэффициентов акторов (эквивалентности и центральности) весами можно пренебречь, и элементы матрицы будут обозначаться как 0 или 1. Таким образом, фиксируется наличие или отсутствие упоминания одного актора другим. В результате этих операций создается социоматрица, где выделены максимально сильные связи (табл. 1). Выделение максимальных связей очищает сеть от "шума", более четко отображает общую структуру взаимодействий. Построенная на основе социоматрицы сеть представляет собой определенную генерализацию (рис. 6).

Рис. 5. Эгоцентрическая сеть члена-корреспондента РАН М.Н. Руткевича

В обобщенной сети можно выделить несколько "звезд". Это В.А. Ядов, Б.А. Грушин, Ю.А. Левада, Г.В. Осипов, М.Н. Руткевич. Опять же следует отметить, что речь идет не об их влиянии в профессиональном сообществе и, тем более, не о научных вкладах, а о репрезентации в биографических повествованиях, коллекция которых, разумеется, отражает коллективные представления части профессионального сообщества1. На основе обобщенной сети можно определить и контекст упоминания акторов, иными словами, можно подсчитать, что о ком говорят. В "положительные звезды" попадают В.А. Ядов, Б.А. Грушин, Ю.А. Левада. В "отрицательные" — М.Н. Руткевич, к Г.В. Осипову отношение менее однозначное. Можно детализировать задачу, показав, кто и в каком контексте говорит о "звездах", а также у кого какие "звезды". Контекст упоминаний о М.Н. Руткевиче получается достаточно отрицательным и связывается с так называемым погромом в Институте конкретных социальных исследований, который М.Н. Руткевич возглавил в начале 1970-х годов. Возможны и противоположные объяснения. Например, В.С. Семенов упоминает о М.Н. Руткевиче в положительном контексте. В.А. Ядова чаще всех упоминают В.В. Колбановский (10 раз), А.Г. Здравомыслов (6 раз), Б.А. Грушин (5 раз), Н.Ф. Наумова (5 раз), Г.В. Осипов (4 раза).

Таблица 1

Матрица смежных вершин (выделены сильные связи:  4)

		Колбановский	Ядов	Шубкин	Левада	Осипов	Кон	Заславская	Здравомыслов	Ольшанский	Карпинский	Грушин	Оников
		1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12
Колбановский	1		10	3	7	17	3	2	4	1	1	5
Ядов	2			4	6	7	10	3	3	1	1	8
Шубкин	3		1			1
Левада	4				
Осипов	5		4	2	2		1		1
Кон	6		2				
Заславская	7		1	7	1			
Здравомыслов	8		6	1	3	1		2	
Ольшанский	9	1	1	1	1	6			2	
Карпинский	10		3	1	3	8		2				4
Грушин	11		5	3	11	5							2
Оников	12		2		2	2						6	
Руткевич	13		3		3	1	2		3			10
Лапин	14		3		8	11	2	1	1	1		5	1
Рывкина	15		2					5
Коган	16				1
Наумова	17		5		4	12	1					2
Галкин	18	1	2	1	4	3			2		3	2
Пилипенко	19	1	3	3	6	3	2		2	1		3
Фирсов	20		3		1		2
Араб-Оглы	21				1	2					1	4
Гордон	22					1							1
Давыдов	23					1	1
Бестужев	24				1	4						1
Семенов	25				3		3				2
ВСЕГО		3	56	26	68	85	27	15	18	4	8	50	4

Продолжение таблицы 1

Руткевич	Лапин	Рывкина	Коган	Наумова	Галкин	Пилипенко	Фирсов	Араб-Оглы	Гордон	Давыдов	Бестужев-Лада	Семенов	ВСЕГО
13	14	15	16	17	18	19	20	21	22	23	24	25
5	12	2	2	2	2	2		1	2	2		2	87
6	2	1									1		53
1													3
2	1												3
2				1									13
													2
4		6											19
2	1												16
				1									13
7	2	1			1							1	33
8			2					6	1			1	44
													12
	4		1	1		1						7	34
6				3	1			1					44
1													8
7													8
1	2									1			29
2	1									1			22
2	1		1	1	2					1	1	1	34
													6
									4		1		13
5													7
	2												5
1								1					8
6													14
68	28	10	6	8	6	2		9	7	5	3	14	530

Таблица 2

Матрица смежных вершин (выделены взаимные связи)

		Колбановский	Ядов	Шубкин	Левада	Осипов	Кон	Заславская	Здравомыслов	Ольшанский	Карпинский	Грушин	Оников
		1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12
Колбановский	1		10	3	7	17	3	2	4	1	1	5
Ядов	2			4	6	7	10	3	3	1	1	8
Шубкин	3		1			1
Левада	4				
Осипов	5		4	2	2		1		1
Кон	6		2				
Заславская	7		1	7	1			
Здравомыслов	8		6	1	3	1		2	
Ольшанский	9	1	1	1	1	6			2	
Карпинский	10		3	1	3	8		2				4
Грушин	11		5	3	11	5							2
Оников	12		2		2	2						6	
Руткевич	13		3		3	1	2		3			10
Лапин	14		3		8	11	2	1	1	1		5	1
Рывкина	15		2					5
Коган	16				1
Наумова	17		5		4	12	1					2
Галкин	18	1	2	1	4	3			2		3	2
Пилипенко	19	1	3	3	6	3	2		2	1		3
Фирсов	20		3		1		2
Араб-Оглы	21				1	2					1	4
Гордон	22					1							1
Давыдов	23					1	1
Бестужев	24				1	4						1
Семенов	25				3		3				2
ВСЕГО		3	56	26	68	85	27	15	18	4	8	50	4

Продолжение таблицы 2

Руткевич	Лапин	Рывкина	Коган	Наумова	Галкин	Пилипенко	Фирсов	Араб-Оглы	Гордон	Давыдов	Бестужев-Лада	Семенов	ВСЕГО
13	14	15	16	17	18	19	20	21	22	23	24	25
5	12	2	2	2	2	2		1	2	2		2	87
6	2	1									1		53
1													3
2	1												3
2				1									13
													2
4		6											19
2	1												16
				1									13
7	2	1			1							1	33
8			2					6	1			1	44
													12
	4		1	1		1						7	34
6				3	1			1					44
1													8
7													8
1	2									1			29
2	1									1			22
2	1		1	1	2					1	1	1	34
													6
									4		1		13
5													7
	2												5
1								1					8
6													14
68	28	10	6	8	6	2		9	7	5	3	14	530

Рис. 6. Схема сильных связей в научном сообществе: максимальное остовное дерево, 23 вершины, 39 связей

В этой же матрице можно решить другую задачу: выделить не самые сильные, а взаимные упоминания (табл. 2). Сеть взаимодействий в этом случае значительно меняется. Во-первых, ее структура принимает двухполюсный вид. Сопоставив веса с контекстами, можно видеть некий аналог черно-белого изображения: "положительный" полюс представлен В.А. Ядовым, "отрицательный" — М.Н. Руткевичем. Такая сеть может показаться более информативной. Другие фигуры распознаются на черно-белом фоне не столь отчетливо. Так, несмотря на то, что Ю.А. Леваду упоминали многие информанты, он упомянул лишь немногих из них, поэтому его "звездность" отображается в сети взаимных упоминаний слабее, чем в сети сильных упоминаний. Г.В. Осипов, В.С. Семенов, Н.Ф. Пилипенко занимают промежуточное место между двумя полюсами. Сеть, построенная по принципу выделения взаимных связей (рис. 7), дает больше возможностей для применения числовых методов анализа. В частности, в данном случае можно не учитывать направление связей (сеть "взаимная") и перемещаться по сети в любом направлении. В ней нет тупиковых "висячих" вершин, в которые можно попасть при прохождении графа. Тем самым становится реализуемой задача применения таких свойств сети, как центральность и эквивалентность позиций акторов. Структурные индикаторы центральности и эквивалентности разработаны для неориентированных графов, и, применяя их, можно отказаться от весовых коэффициентов. Наличие/отсутствие связи кодируется соответственно как 1 или 0.

Центральность — местоположение актора относительно других акторов. Имеются многообразные определения центральности [9]. В одном случае центральной считается вершина, связанная с наибольшим количеством других акторов (степень центральности). В другом случае под центральной имеется в виду вершина, которая находится наиболее близко ко всем остальным вершинам (плотность центральности). В третьем случае, чем большее количество потоков перемещаемых ресурсов контролирует вершина, тем более центральной она является (посредничество центральности). Решаемая нами задача основана на третьем определении центральности.

Рис. 7. Схема взаимных связей в научном сообществе (22 вершины, 35 связей)

Мы можем рассчитать центральность актора по формуле Шимбелла-Питтса. Здесь центральность рассматривается как посредничество:

CB (ni)= , i j,k (1)

— ненормированный показатель центральности актора ni, где:

gjk – общее число кратчайших путей между вершинами nj и nk ;

gjk(ni) – число кратчайших путей между вершинами nj и nk, которые проходят через вершину ni;

i отлично от j и k.

Идеология процедуры состоит в следующем: в связном графе из любой вершины можно попасть в любую другую вершину одним или несколькими путями. Если путей несколько, то путь, который включает наименьшее количество ребер, называют кратчайшим.

Кратчайших путей тоже может быть несколько. Так, от Осипова к Лапину (имена являются обозначениями вершин) мы можем пройти следующими кратчайшими маршрутами: Осипов — Ядов — Лапин; Осипов — Здравомыслов — Лапин; Осипов — Наумова — Лапин; Осипов — Руткевич — Лапин.

Тогда одно слагаемое в формуле (1) для Ядова будет равно 1/4, так как им "контролируется" одна четвертая всех кратчайших маршрутов.

Рассчитаем центральность для Ядова и сравним с центральностью Грушина:

CB (n2)=103 — ненормированная центральность Ядова.

CB (n11)=56 — ненормированная центральность Грушина.

Мы видим, что центральность Ядова в два раза выше, чем центральность Грушина, хотя, казалось бы, и Ядов, и Грушин полностью "контролируют" кратчайшие пути трех вершин, Ядов — пути Кона, Рывкиной и Заславской, а Грушин — пути Оникова, Араб-Оглы и Бестужева-Лады. Что такое "полностью контролируют кратчайшие пути"? Это значит, что все связи (допустим, Кона) со всеми остальными вершинами графа будут проходить только через Ядова, поэтому соответствующее слагаемое в формуле (1) будет равно 1/1.

Чтобы сравнивать центральности разных акторов более корректно, оценку следует стандартизовать. Так, максимальное количество связей между всеми вершинами графа равно . Соответственно, нормированная центральность будет рассчитываться по формуле:

C’B (ni) = (2)

В нашем случае g=22 и нормировка равна 210. Значения нормированного показателя C’B (ni) лежат в пределах от 0 до 1. Чем больше C’B (ni), тем более центральной является эта позиция.

Рассчитаем нормированные показатели центральности для Ядова и Грушина:

C’B (n2)=103,5833/210=0,4933 — нормированная центральность Ядова;

C’B (n11)=56/210=0,2666 – нормированная центральность Грушина.

Эквивалентность показывает, насколько похожи акторы по своим сетевым свойствам (их местоположению в сети, связям с другими акторами, сетевым ролям). Эквивалентность — это сетевое сходство двух акторов. Эквивалентность рассчитывается по формуле эвклидова расстояния. Пусть xik — количество связей между i-м и k-м акторами. Мы определяем дистанцию структурной эквивалентности для акторов i и j как эвклидово расстояние связей между этими акторами. Для акторов i и j это расстояние между i-й и j-й строкой и i-м и j-м столбцом социоматрицы.

Каждый актор описывается двумя компонентами социоматрицы — уникальными строкой и столбцом. Актор i описывается i-й строкой и i-м столбцом. Актор j описывается j-й строкой и j-м столбцом. Таким образом, эвклидово расстояние между акторами i и j — это кумулятивная разница (непохожесть) между каждой парой ячеек в строках i и j и каждой парой ячеек в столбцах i и j:

dij= , для i k, j k (3)

Если акторы i и j структурно эквивалентны, тогда их соответствующие строки и столбцы в социоматрице будут идентичны, и эвклидово расстояние будет равно нулю. Чем они меньше схожи структурно, тем больше будет эвклидово расстояние. Вообще, для любого графа эвклидово расстояние изменяется в пределах 0 dij< , где g — размер матрицы (количество вершин в графе). В нашем графе взаимно ориентированных связей верхняя граница эквивалентности будет равна 6,32 ( = =6,3245).

Тем не менее, сеть взаимных выборов желательно рассматривать совместно с сетью самых сильных связей.

Расширение общей сети акторов

Мы можем достроить сеть самых сильных связей, включив в нее акторов, которые не принимали участия в опросе, не были проинтервьюированы, но которых достаточно часто упоминали "актуальные" акторы-информанты.

Рис. 8. Пример дополнения сети новыми вершинами

Логичным представляется взять за основу сеть самых сильных связей, потому что при отсутствии взаимности мы можем добавить самые сильные связи, направленные на других акторов. Все новые акторы будут находиться в плоскости акторов, и на них также будут направлены связи от артефактов. Процедурная последовательность такова: мы достраиваем социоматрицу, добавляя в нее новые столбцы — для тех акторов, которых называют чаще всего.

Таблица 3

Матрица смежных вершин: акторы "второго порядка"

		Амбарцумов	Аганбегян	Андреева	Бурлацкий	Замошкин	Зворыкин	Зиновьев	Ильенков	Иовчук	Капелюш	Карякин	Квасов
		26	27	28	29	30	31	32	33	34	35	36	37
Колбановский	1	1		2	4	1	2	4	3				1
Ядов	2			3	4	1
Шубкин	3		4			1
Левада	4								1
Осипов	5		1		2	1							3
Кон	6			1
Заславская	7		13							3
Здравомыслов	8			2		1
Ольшанский	9			1			2
Карпинский	10	1			8	1						2	2
Грушин	11	1			1	1		6	1		3	1	1
Оников	12										1
Руткевич	13				6					3
Лапин	14				2					1		1
Рывкина	15		3
Коган	16							1		34
Наумова	17				1	1		2	1				2
Галкин	18				8								2
Пилипенко	19	2		1	2		2				1
Фирсов	20
Араб-Оглы	21	1				1				2		1
Гордон	22
Давыдов	23				2				14	2			2
Бестужев-Лада	24				2	1	1
Семенов	25				1

2019-07-03

351

Обсуждений (0)

Пример эгоцентрической сети 0.00 из 5.00 0 оценок

Скачать документ

---

Обсуждение в статье: Пример эгоцентрической сети

Обсуждений еще не было, будьте первым... ↓↓↓

Имя * Email (необязательно) Комментарий * Отправить сообщение

Популярное:

Генезис конфликтологии как науки в древней Греции: Для уяснения предыстории конфликтологии существенное значение имеет обращение к античной...

Почему в редких случаях у отдельных людей появляются атавизмы?

Почему агроценоз не является устойчивой экосистемой

Как вы ведете себя при стрессе?: Вы можете самостоятельно управлять стрессом! Каждый из нас имеет право и возможность уменьшить его воздействие на нас...