Analiza Sieci Społecznych

Prezentacja na temat: "Analiza Sieci Społecznych"— Zapis prezentacji:

1 Analiza Sieci Społecznych
Dr Leszek Bukowski

2 Plan Spotkania Analiza Sieci Społecznych: Przykłady zastosowań SNA
Relacje; Relacje społeczne; Jednostki analizy Przykłady zastosowań SNA Literatura

3 Analiza Sieci Społecznych
SNA dotyczy relacji łączących podmioty społeczne Struktura (mechanizm sieciowy) to występowanie regularnych wzorców relacji; Zmienne strukturalne – wartości liczbowe mierzące właściwości strukturalne.

4 Analiza Sieci Społęcznych – Nowa Metodologia?
Podmioty są połączone relacjami odzwierciedlającymi potencjalny lub empiryczny przepływ zasobów (materialnych i niematerialnych); Modele sieciowe skupione na jednostce zakładają, że sieci stanowią środowisko determinujące możliwości i ograniczenia podmiotu społecznego.

5 Socjometria – Jacob Moreno
Jacob Moreno (1889 – 1974) interesował się zjawiskiem preferencji towarzyskich i procesami przyciągania i ograniczania kontaktów w małych grupach społecznych. Procesy preferencji określał takimi terminami, jak gwiazda, sieci, klika. Moreno prezentował te struktury pod postacią socjogramów – graficznych reprezentacji jednostek (jako punkty) i łączących ich relacji (jako linii). Friendship Choices Among Fourth Graders, 1934, Who Shall Survive? Foundations of Sociometry, Group Psychotheraphy, and Sociodrama, Washington, DC: Nervous and Mental Disease Publishing Company, p. 34

6 Teoria grafów i topologia – Leonard Euler
Leonard Euler (1707 – 1783) był ojcem teorii grafów. Jednym z zagadnień Było: czy jest możliwe przejście przez wszystkie 7 mostów królewieckich, w taki sposób, aby każdy przejść tylko jeden raz. Euler przedstawił to zagadnienie pod postacią grafu, w którym mosty stanowiły relacje, a odrębne fragmenty lądu – węzły. Odpowiedź brzmi: nie, musi istnieć parzysta liczba relacji, aby przejść przez graf tak, aby każdy węzeł przekroczyć jeden raz.

7 Definicja grafu Formalna notacja:
Graf to para której pierwszym elementem jest zbiór V(G) wierzchołków, a drugim zbiór E(G) par utworzonych na zbiorze.

8 Reprezentacja macierzowa, Macierz sąsiedztwa
Struktura danych Klasyczny format danych socjologicznych to lista (kolejne rzędy) obserwacji (jednostek) i przyporządkowanych im charakterystyk (atrybutów) w następujących po sobie kolumnach. „Dane sieciowe” (w czystej postaci) stanowią kwadratową macierz obserwacji. Jednostki obserwacji są przedstawiane zarazem pod postacią rzędów i kolumn. Wartości macierzy na przecięciu danego rzędu i kolumny informują o relacji występującej pomiędzy jednostkami z danego rzędu i kolumny Reprezentacja macierzowa, Macierz sąsiedztwa Klasyczny format danych (lista obserwacji) Kto z kim pracuje? Wybierany: Wybierający: Bob Carol Ted Alice --- 1 Imię Płeć Wiek Ile przyjaciół? Bob Mężczyzna 32 2 Carol Kobieta 27 1 Ted 29 Alice 28 3

9 Sieć binarna (prosta, symetryczna)
Kto z kim pracuje? Bob Carol Ted Alice --- 1 Grafy symetryczne reprezentują relacje symetryczne, np. współpracy -> „jeżeli ja pracuję z tobą, to ty pracujesz ze mną”.

10 Sieć binarna (prosta, symetryczna)
Węzły Kto z kim pracuje? Bob Carol Ted Alice --- 1 Grafy symetryczne reprezentują relacje symetryczne, np. współpracy -> „jeżeli ja pracuję z tobą, to ty pracujesz ze mną”.

11 Sieć binarna (prosta, symetryczna)
Kto z kim pracuje? Bob Carol Ted Alice --- 1 Krawędzie Grafy symetryczne reprezentują relacje symetryczne, np. współpracy -> „jeżeli ja pracuję z tobą, to ty pracujesz ze mną”.

12 Sieć binarna (prosta, symetryczna)
Kto z kim pracuje? Bob Carol Ted Alice --- 1 To jest przekątna macierzy informująca o relacjach łączących węzeł z samym sobą (pętle)

13 Sieć binarna (prosta, symetryczna)
Kto z kim pracuje? Bob Carol Ted Alice --- 1 W sieciach binarnych macierze są symetryczne i wystarczy przedstawić ich dolną lub górną część (powyżej lub poniżej przekątnej)

14 Sieć skierowana (grafy skierowane)
Kto kogo lubi? Bob Carol Ted Alice --- 1 Sieci skierowane reprezentują relacje skierowane, czyli niesymetryczne, np. lubienie: „ja mogę lubić ciebie, ale ty nie musisz lubić mnie”.

15 Sieć skierowana (grafy skierowane)
Przyjmujący Kto kogo lubi? Bob Carol Ted Alice --- 1 wysyłający strzałki W tych macierzach konieczne jest prezentowanie jej części zarówno poniżej, jak i powyżej przekątnej.

16 Relacje ważone Wagi mogą dotyczyć zarówno krawędzi, jak i łuków.
Do jakiego stopnia ufasz x? Bob Carol Ted Alice --- 5 1 2 Wagi mogą dotyczyć zarówno krawędzi, jak i łuków.

17 Dane klasyczne i relacyjne
W SNA zakłada się pełne dane, a nie reprezentatywne próbki losowe; Możliwe jest określanie granic sieci; Możliwe jest zbieranie danych o sieciach ego; Dane nie mogą być anonimowe; Węzłom można przyporządkować dowolne zmienne opisowe na dowolnych skalach pomiarowych.

18 Źródła danych - kwestionariusze
Ankiety sieciowe zostały opracowane przez Jacoba Moreno. Generatory Imion: Rozpoznanie (Recognition) (Czy może Pan(i) wskazać osoby z listy, które…) (wada: respondenci wskazują za dużo osób) Wywołanie (Free call) (Czy może Pan(i) napisać nazwiska osób, które…) (wada: respondenci wskazują za mało osób) Wolny wybór (Proszę wskazać dowolną liczbę osób, które…) Ustalony wybór (Proszę wskazać 3 osoby, które… ) Generatory pozycji: Wskazanie ról, zawodów, typów osób (opcja dla sieci afiliacji) Ferligoj A., Hlebec V. (1999): Evaluation of social network measurement instruments. Social Networks. 21, Hlebec V., Ferligoj A. (2002): Reliability of social network measurement instruments. Field Methods. 14,

19 Klasyczny przykład – James Moody
Dlaczego dzieci w szkole nie bawiły się z dziećmi ze swoich klas? James Moody, Lonely or Misled? The Effects of Social Integration on Weapon Carrying among American Adolescents

20 Classic example – James Moody
Okazało się, że istnieje tendencja do nawiązywania relacji zabawy z dziećmi tej samej rasy James Moody, Lonely or Misled? The Effects of Social Integration on Weapon Carrying among American Adolescents

21 Dane archiwalne W SNA możliwe jest odtwarzanie dowolnych relacji.
Przykład sieci, w której relacje stanowią informację o dzwonieniu do kogoś. Krebs, V Uncloaking terrorist networks. First Monday 7(4): April.

22 Organizacje Mary J. Osa zbadała sieć opozycji w Polsce. Wg tej badaczki opozycja była tym silniejsza, im więcej relacji łączyło aktorów w niej występujących. Mary J. Osa, Sieci Opozycji w PRLu, 2008, in: K. Gorlach, P. Mooney (eds.), Dynamika Życia Społecznego, SCHOLAR, Warszawa.

23 Analiza relacji łączących biznes i politykę autorstwa Dominika Batorskiego. Dane pochodzą z Państwowej Komisji Wyborczej, Ministerstwa Skarbu i Komisji Nadzoru Finansowego. * *Dominik Batorski, 2006, 'Political networks and state-owned companies in Poland: methodology and preliminary results‘,

24 Analiza linków internetowych
Sieć odnośników na polskich stronach WWW poświęconych polityce:

25 Analiza portali społecznościowych (np. Grono, Facebook, Youtube, etc
Analiza portali społecznościowych (np. Grono, Facebook, Youtube, etc.) Przykład znajomości Jeżeli jesteś na Facebooku, skorzystaj z:

26 Analiza treści, współwystępowanie słów

27 Sieci cytowania

28 Literatura Social Network Analysis. Methods and Applications.
Stanley Wasserman, Katherine Faust, Cambridge University Press, 1994 Models and Methods in Social Network Analysis. Eds.: Peter J. Carrington, John Scott, Stanley Wasserman, Cambridge University Press, 2005 Theories of Communication Networks Peter Monge, Noshir Contractor Oxford University Press, 2003. Introduction to social network methods Robert A. Hanneman, Mark Riddle

29 Pisma International Network For Social Network Analysis Mailing list:

30 Dostępne zbiory danych
on-the-web