Análisis de red compleja-red social
Por lo tanto, el enfoque del análisis de redes sociales son las relaciones y los modelos de relación, y los enfoques y métodos utilizados son conceptualmente diferentes del análisis estadístico tradicional y los métodos de procesamiento de datos.
Las redes sociales suelen representar individuos humanos que están conectados a través de diversas relaciones, como amigos, matrimonio, negocios, etc. , y estas conexiones muestran ciertos patrones a nivel macro. En los primeros años, algunos sociólogos empezaron a prestar atención a los patrones de comunicación de las personas. Ebel et al. realizaron una versión por correo electrónico del experimento del problema del mundo pequeño, completando 112 días de datos de conexión de correo electrónico de 5.000 estudiantes de la Universidad de Keele. Los nodos son direcciones de correo electrónico y las conexiones son transmisiones de mensajes, lo que da como resultado una distribución de ley de potencia truncada exponencialmente con índice r = 1,18. También demuestra que la red es un mundo pequeño, con una separación promedio de 4,94.
El análisis de redes sociales puede resolver o intentar resolver los siguientes problemas:
La "centralidad" es uno de los enfoques del análisis de redes sociales, que se utiliza para analizar en qué medida los individuos u organizaciones tienen en su red social qué tipo de poder, o qué tipo de posición central ocupa. Esta idea fue una de las primeras discutidas por los analistas de redes sociales.
La centralidad de un punto representa el número de puntos directamente conectados al punto. La gráfica no dirigida es (n-1) y la gráfica dirigida es (grado de entrada, grado de salida).
La centralidad de un individuo mide el grado en que un individuo está en el centro de la red, reflejando la importancia de ese punto en la red. Cada individuo en la red tiene una centralidad, que describe las características del individuo. Además de calcular la centralidad de los individuos en la red, también es posible calcular la tendencia central de toda la red (lo que se denomina centralización). El potencial central de la red describe el grado de diferencia entre cada punto de toda la red. Una red tiene un solo potencial central.
Según los diferentes métodos de cálculo, la centralidad y el potencial de centralidad se pueden dividir en tres tipos: centralidad puntual/potencial de centralidad puntual, centralidad de intermediación/potencial de centralidad de intermediación y potencial de centralidad cercana/potencial de centralidad cercana.
En una red social, si hay un gran número de conexiones directas entre un individuo y otros individuos, entonces este individuo ocupa una posición central en la red y tiene mayor "poder". Bajo la guía de esta idea, la centralidad de un punto en la red se puede medir por el número de puntos conectados al punto en la red, es decir, la centralidad del punto.
El potencial central de la red se refiere a la tendencia central de cada punto de la red. Su cálculo se basa en los siguientes pasos: primero encontrar el valor de la centralidad máxima del punto en el gráfico y luego calcular la relación entre ellos. este valor y cualquier otra diferencia de centralidad puntual, luego calcula la suma de estas "diferencias" y finalmente divide esta suma por el valor máximo posible de la suma de todas las "diferencias".
En una red, si un individuo se encuentra en el camino entre muchos otros dos individuos, se puede considerar que el individuo está en una posición importante porque tiene la capacidad de controlar la comunicación entre los otros dos individuos. . Esta característica se describe por la centralidad de intermediación, que mide el grado de control que un individuo tiene sobre un recurso. Cuanto más un individuo ocupa esa posición en la red, significa que tiene una alta centralidad y más individuos necesitan estar conectados a través de ella.
El potencial de centralidad de intermediación se define como la brecha entre la centralidad de intermediación del nodo con la centralidad de intermediación más alta en la red y la centralidad de intermediación de otros nodos, y se utiliza para analizar la estructura general de la red. . Cuanto mayor sea el potencial central intermedio, significa que los nodos de la red pueden dividirse en varios grupos pequeños y la relación se transferirá debido a una dependencia excesiva de un determinado nodo, lo que indica que el nodo está en una posición extremadamente importante en la red. red.
La proximidad se utiliza para describir la capacidad de los individuos en una red de no ser controlados por otros. Al calcular la proximidad al centro, nos centramos en atajos más que en relaciones directas.
Si un punto está conectado con muchos otros puntos por caminos relativamente cortos, decimos que el punto está cerca del centro.
Para una red social, cuanto mayor es el potencial cerca del centro, mayor es la diferencia entre los nodos de la red; por el contrario, significa que la diferencia entre los nodos de la red es pequeña.
Nota: La fórmula anterior es para gráficos no dirigidos. Si se trata de un gráfico dirigido, la fórmula se puede modificar en consecuencia según la definición.
Cuando algunos individuos en una red están tan estrechamente relacionados que forman un subgrupo, este grupo se denomina subgrupo cohesivo en el análisis de redes sociales. Un análisis de cuántos subgrupos de este tipo existen en una red, las características de las relaciones entre los miembros dentro de los subgrupos, las características de las relaciones entre los subgrupos y las características de las relaciones entre los miembros de un subgrupo y los miembros de otro subgrupo son subgrupos condensados. Análisis de grupo.
Debido a la estrecha relación entre los miembros de los subgrupos cohesivos, algunos académicos también se refieren al análisis de subgrupos cohesivos como "análisis de grupos pequeños" o "fenómeno comunitario".
Los métodos de detección comunitaria comúnmente utilizados incluyen principalmente los siguientes:
(1) Métodos de segmentación basados en gráficos, como el algoritmo de Kernighan-Lin y el método de bisección espectral
(3) Métodos basados en la optimización modular, como el algoritmo codicioso, el algoritmo de recocido simulado, el algoritmo memético, el algoritmo PSO, Algoritmos evolutivos de optimización multiobjetivo, etc.
La densidad de conglomerados del índice externo-interno (E-IIndex) se utiliza principalmente para medir si el fenómeno de los grupos pequeños en una red grande es muy grave y es muy eficaz para analizar cuestiones como la gestión organizativa.
En el peor de los casos, el grupo grande está muy suelto, pero el grupo pequeño central está muy cohesivo. Otra situación es que hay muchos grupos pequeños con alta cohesión en un grupo grande y es probable que se produzcan peleas entre grupos pequeños. El rango de densidad del subgrupo condensado es [-1, 1]. Cuanto más cercano esté el valor a 1, mayor será el grado de faccionalismo. Cuanto más cerca esté el valor de -1, menor será el grado de faccionalismo. Cuanto más cerca esté el valor de 0, más tenderán a distribuirse aleatoriamente las relaciones y no habrá una situación de camarilla.
Se puede decir que el índice E-I es un índice de crisis importante para los directivos de empresas. Cuando el índice E-I de una empresa es demasiado alto, significa que pequeños grupos de la empresa pueden trabajar en estrecha colaboración y comenzar a perseguir sus propios intereses, perjudicando así los intereses de toda la empresa. De hecho, el índice E-I se puede aplicar no sólo en el campo de la gestión empresarial, sino también en otros campos, como el estudio de la relación entre académicos en un área temática determinada. Si hay un subgrupo cohesivo en la red y la densidad del subgrupo cohesivo es alta, significa que los académicos dentro de este subgrupo cohesivo tienen conexiones estrechas e intercambios frecuentes en términos de intercambio de información y cooperación en investigación científica, mientras que los miembros fuera del subgrupo son insuficientes. No existen oportunidades de cooperación en materia de información e investigación científica. Esta situación tampoco favorece en cierta medida el desarrollo de esta disciplina.
El propósito del análisis de la estructura centro-periferia es estudiar qué nodos están en la posición central y qué nodos están en la posición periférica en la red social. El análisis de la estructura centro-periferia tiene una amplia gama de aplicaciones y puede usarse para analizar muchos fenómenos sociales, como redes de élite, redes de citas en papel y redes de relaciones organizacionales.
La estructura centro-periferia se presenta en diferentes formas dependiendo del tipo de datos relacionales (datos categóricos y datos proporcionales). Los datos categóricos y los datos de ratios fijos son conceptos básicos en estadística. En términos generales, los datos categóricos están representados por categorías, y estas categorías generalmente están representadas por números, pero estos valores no se pueden usar para cálculos matemáticos. Los datos de proporciones constantes se expresan numéricamente y se pueden utilizar en cálculos matemáticos. Si los datos son categóricos, se puede construir un modelo núcleo-borde discreto; si los datos son datos proporcionales, se puede construir un modelo núcleo-borde continuo.
Según la existencia y cercanía de la relación entre los miembros centrales y los miembros de borde, el modelo discreto núcleo-borde se puede dividir en tres tipos: modelo de correlación total núcleo-borde, modelo de correlación local núcleo-borde y Modelo faltante de relación núcleo-borde. Si la relación entre el núcleo y el borde se trata como valores faltantes, se forma un modelo faltante de relación núcleo-borde.
Los siguientes son cuatro modelos discretos de núcleo-borde adecuados para datos categóricos:
Involucrados