Nodes and Links
Открытый семинар ANR-Lab "Социологи о социологах: как изучают социально-гуманитарное сообщество?" 10 февраля в 15:00 заведующая ANR-Lab Дарья Мальцева и стажер-исследователь лаборатории Ольга Молоткова расскажут об исследованиях социально-гуманитарного сообщества…
Семинар уже сегодня!
Не забудьте зарегистрироваться!
Не забудьте зарегистрироваться!
anr.hse.ru
Международная лаборатория прикладного сетевого анализа
Новая сеть научных коммуникаций?
Диссертация Элли Лоукс, посвященная «политике запаха» в литературе, вызвала бурю споров. Её пост в X* собрал 120 млн просмотров и привел к популяризации темы у широкой аудитории!
Новое исследование показывает, что онлайн-взаимодействия формируют сложную сеть, влияющую на репутацию ученых. Анализ работ исследователей коммуникации через Altmetric.com и Dimensions.ai выявил, что исследования распространяются в первую очередь через СМИ, затем социальные сети и только потом академические источники и policy papers. Twitter* оказался самым мощным каналом популяризации исследований, обеспечивая 75,9% упоминаний!
Интернет меняет правила игры. Если раньше цитируемость была ключевым показателем влияния, то сегодня одно обсуждение в соцсетях может привлечь к статье тысячи читателей. Ученые используют новые стратегии популяризации, включая мемы и вовлечение широкой аудитории.
Будущее науки — не только исследования, но и умение вписываться в цифровые коммуникации.
* — запрещен в РФ
Диссертация Элли Лоукс, посвященная «политике запаха» в литературе, вызвала бурю споров. Её пост в X* собрал 120 млн просмотров и привел к популяризации темы у широкой аудитории!
Новое исследование показывает, что онлайн-взаимодействия формируют сложную сеть, влияющую на репутацию ученых. Анализ работ исследователей коммуникации через Altmetric.com и Dimensions.ai выявил, что исследования распространяются в первую очередь через СМИ, затем социальные сети и только потом академические источники и policy papers. Twitter* оказался самым мощным каналом популяризации исследований, обеспечивая 75,9% упоминаний!
Интернет меняет правила игры. Если раньше цитируемость была ключевым показателем влияния, то сегодня одно обсуждение в соцсетях может привлечь к статье тысячи читателей. Ученые используют новые стратегии популяризации, включая мемы и вовлечение широкой аудитории.
Будущее науки — не только исследования, но и умение вписываться в цифровые коммуникации.
* — запрещен в РФ
Forwarded from Выше квартилей
«Женская сила»: Международный день женщин и девочек в науке
В Международный день женщин и девочек в науке в очередной раз возвращаем наших читателей к теме «женской научной силы». Достижения женщин в науке неразрывно связаны с вопросами неравенства. Даже после перехода на постоянную должность они, как правило, получают более низкую зарплату, медленнее продвигаются по карьерной лестнице, с большим трудом добиваются финансирования на исследования. Дискриминация внутри исследовательской группы способствует невыгодному положению женщин в академии (женщин реже указывают как первого/последнего автора и реже цитируют).
Многие убеждены, что все эти трудности связаны с низкой академической продуктивностью женщин (ведь на них традиционно лежит бремя семейных обязательств). Такая точка зрения не всегда отражает истину. Женщины в целом действительно чаще покидают академическую среду и, следовательно, трек их публикационной активности короче, но на коротком временном отрезке нет ощутимой разницы в производительности между мужчинами и женщинами.
Ученые из Уханьского и Чикагского университетов проанализировали рост влияния «женской силы» на науку. Авторы использовали многоуровневую модель со смешанными эффектами для оценки влияния гендерного состава научного коллектива на исследования. Сначала они оценили степень представленности женщин-исследователей в командах, а затем изучили, как этот фактор взаимодействует с временным и дисциплинарным контекстами.
Авторы ограничили временную выборку двумя десятилетиями (с 2001 по 2020 гг.) и отобрали более 85 млн статей, обратившись к SciSciNet. После исключения статей, в которых им не удалось определить гендер автора (для более чем 20 % авторов из-за неполных имен), выборка сократилась до 56,8 млн статей и 265,7 млн записей об авторах. Полученные данные были разбиты по годам, областям и диапазонам импакт-фактора журнала, после чего авторы оценили результаты на случайной выборке (20 %).
В исследовании авторы затронули следующие вопросы:
🔹 Растет ли число команд, в состав которых входят женщины?
🔹 Как участие женщин влияет на публикации?
🔹 Какие в этом контексте существуют различия между разными научными категориями?
Результаты исследования показали, что с течением времени растет как число команд, в которых работают женщины, так и доля женщин в команде. В 2001 году публикации, в которых участвовала по крайней мере одна женщина-автор, составляли 42 % всех статей, а к 2020 году — уже 66 %. Науки о жизни, а также медицинские, гуманитарные и социальные науки демонстрируют более высокое соотношение женщин в команде по сравнению с инженерными, техническими, естественными и физическими науками (см. рис.).
При этом сбалансированный состав исследовательского коллектива с участием женщин-ученых может положительно быть связан со значимостью и видимостью исследований (такие работы цитируют чуть чаще), тогда как повышение доли женщин может даже приводить к увеличению вероятности появления прорывных исследований. В то же время женщины с большей легкостью интегрируют различные области знаний, что наиболее выражено в чисто женских командах и хорошо прослеживается при анализе источников публикаций. Это преимущество очевидно в естественных, физических и социальных науках и растет с течением времени.
По мнению авторов, возросшее научное разнообразие на самом деле охватывает множество аспектов: исследовательские фокусы и выбор тем, методологические предпочтения, понимание и интерпретацию результатов и, конечно, изменения в моделях сотрудничества. Эти отличия от исследовательских традиций, в которых доминируют мужчины, не только изменяют научную практику и поведение, но и меняют культуру и атмосферу команды. Растущее внимание к теме помогает выйти за рамки предрассудков и стереотипов в отношении женщин, ведь их участие в исследованиях играет одну из ключевых ролей в построении развивающейся, процветающей и здоровой научной экосистемы.
#обзор #женщинывнауке #международныйденьженщинвнауке #SciSciNet
В Международный день женщин и девочек в науке в очередной раз возвращаем наших читателей к теме «женской научной силы». Достижения женщин в науке неразрывно связаны с вопросами неравенства. Даже после перехода на постоянную должность они, как правило, получают более низкую зарплату, медленнее продвигаются по карьерной лестнице, с большим трудом добиваются финансирования на исследования. Дискриминация внутри исследовательской группы способствует невыгодному положению женщин в академии (женщин реже указывают как первого/последнего автора и реже цитируют).
Многие убеждены, что все эти трудности связаны с низкой академической продуктивностью женщин (ведь на них традиционно лежит бремя семейных обязательств). Такая точка зрения не всегда отражает истину. Женщины в целом действительно чаще покидают академическую среду и, следовательно, трек их публикационной активности короче, но на коротком временном отрезке нет ощутимой разницы в производительности между мужчинами и женщинами.
Ученые из Уханьского и Чикагского университетов проанализировали рост влияния «женской силы» на науку. Авторы использовали многоуровневую модель со смешанными эффектами для оценки влияния гендерного состава научного коллектива на исследования. Сначала они оценили степень представленности женщин-исследователей в командах, а затем изучили, как этот фактор взаимодействует с временным и дисциплинарным контекстами.
Авторы ограничили временную выборку двумя десятилетиями (с 2001 по 2020 гг.) и отобрали более 85 млн статей, обратившись к SciSciNet. После исключения статей, в которых им не удалось определить гендер автора (для более чем 20 % авторов из-за неполных имен), выборка сократилась до 56,8 млн статей и 265,7 млн записей об авторах. Полученные данные были разбиты по годам, областям и диапазонам импакт-фактора журнала, после чего авторы оценили результаты на случайной выборке (20 %).
В исследовании авторы затронули следующие вопросы:
🔹 Растет ли число команд, в состав которых входят женщины?
🔹 Как участие женщин влияет на публикации?
🔹 Какие в этом контексте существуют различия между разными научными категориями?
Результаты исследования показали, что с течением времени растет как число команд, в которых работают женщины, так и доля женщин в команде. В 2001 году публикации, в которых участвовала по крайней мере одна женщина-автор, составляли 42 % всех статей, а к 2020 году — уже 66 %. Науки о жизни, а также медицинские, гуманитарные и социальные науки демонстрируют более высокое соотношение женщин в команде по сравнению с инженерными, техническими, естественными и физическими науками (см. рис.).
При этом сбалансированный состав исследовательского коллектива с участием женщин-ученых может положительно быть связан со значимостью и видимостью исследований (такие работы цитируют чуть чаще), тогда как повышение доли женщин может даже приводить к увеличению вероятности появления прорывных исследований. В то же время женщины с большей легкостью интегрируют различные области знаний, что наиболее выражено в чисто женских командах и хорошо прослеживается при анализе источников публикаций. Это преимущество очевидно в естественных, физических и социальных науках и растет с течением времени.
По мнению авторов, возросшее научное разнообразие на самом деле охватывает множество аспектов: исследовательские фокусы и выбор тем, методологические предпочтения, понимание и интерпретацию результатов и, конечно, изменения в моделях сотрудничества. Эти отличия от исследовательских традиций, в которых доминируют мужчины, не только изменяют научную практику и поведение, но и меняют культуру и атмосферу команды. Растущее внимание к теме помогает выйти за рамки предрассудков и стереотипов в отношении женщин, ведь их участие в исследованиях играет одну из ключевых ролей в построении развивающейся, процветающей и здоровой научной экосистемы.
#обзор #женщинывнауке #международныйденьженщинвнауке #SciSciNet
‼️БОЛЬШОЙ АНОНС: Трансляция научных семинаров ANR-Lab в Nodes&Links!
С гордостью объявляем, что мы запускаем Телеграм-трансляции некоторых наших научных семинаров и мастер-классов для всех желающих! Мы давно шли к этому шагу, но разные технические трудности (и забывчивость администратора N&L Даши) все время вставали у нас на пути. Теперь же мы все протестировали, поверили в наши силы современной цифровой коммуникации и хотим пригласить вас на наш первый полностью открытый семинар — без СМС и регистрации 😉
Приходите в наш канал 17 февраля в 15:00 на семинар Ирины Павловой "Как бесплатно собрать все публикации научного направления и в один клик найти свою нишу в нем: обзор OpenAlex и VosViewer".
Вы узнаете:
🔸Как использовать крупнейшую бесплатную базу данных OpenAlex?
🔹Почему важны метаданные публикаций и как вы можете задействовать их в подготовке обзора?
🔸Как создать эстетичные и полезные для анализа сети публикаций без знаний сетевого анализа в Vosviewer?
🔹Какие ограничения стоит учитывать и действительно ли мы можем делегировать написание литературных обзоров в руки машин?
Семинар будет полезен слушателям без опыта работы с OpenAlex и VOSviewer, а также всем, кто хотел бы расширить свое понимание в области алгоритмического подхода по созданию систематического обзора литературы.
На случай, если все сломается в самый неподходящий момент — можно зарегистрироваться и у вас будет ссылка на Zoom, где также можно будет задать Ирине вопросы по ходу семинара.
Мы всех очень-очень ждем!
С гордостью объявляем, что мы запускаем Телеграм-трансляции некоторых наших научных семинаров и мастер-классов для всех желающих! Мы давно шли к этому шагу, но разные технические трудности (и забывчивость администратора N&L Даши) все время вставали у нас на пути. Теперь же мы все протестировали, поверили в наши силы современной цифровой коммуникации и хотим пригласить вас на наш первый полностью открытый семинар — без СМС и регистрации 😉
Приходите в наш канал 17 февраля в 15:00 на семинар Ирины Павловой "Как бесплатно собрать все публикации научного направления и в один клик найти свою нишу в нем: обзор OpenAlex и VosViewer".
Вы узнаете:
🔸Как использовать крупнейшую бесплатную базу данных OpenAlex?
🔹Почему важны метаданные публикаций и как вы можете задействовать их в подготовке обзора?
🔸Как создать эстетичные и полезные для анализа сети публикаций без знаний сетевого анализа в Vosviewer?
🔹Какие ограничения стоит учитывать и действительно ли мы можем делегировать написание литературных обзоров в руки машин?
Семинар будет полезен слушателям без опыта работы с OpenAlex и VOSviewer, а также всем, кто хотел бы расширить свое понимание в области алгоритмического подхода по созданию систематического обзора литературы.
На случай, если все сломается в самый неподходящий момент — можно зарегистрироваться и у вас будет ссылка на Zoom, где также можно будет задать Ирине вопросы по ходу семинара.
Мы всех очень-очень ждем!
Telegram
Nodes and Links
Канал для исследователей и аналитиков социальных сетей. Полезные инструменты сетевого анализа, обзоры научных статей, информация про мероприятия и конференции, а также новости лаборатории прикладного сетевого анализа НИУ ВШЭ
https://anr.hse.ru/
https://anr.hse.ru/
Nodes and Links pinned «‼️БОЛЬШОЙ АНОНС: Трансляция научных семинаров ANR-Lab в Nodes&Links! С гордостью объявляем, что мы запускаем Телеграм-трансляции некоторых наших научных семинаров и мастер-классов для всех желающих! Мы давно шли к этому шагу, но разные технические трудности…»
Forwarded from SocioLogos.ru
В следующих выпусках познакомим вас с телеграм-каналами ведущих игроков рынка маркетинговых исследований. Ждем предложений от наших дорогих подписчиков!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Семинар "Как бесплатно собрать все публикации научного направления и в один клик найти свою нишу в нем: обзор OpenAlex и VosViewer" уже сегодня, в 15:00!
Подключайтесь на нашу трансляцию, а если хотите участвовать в обсуждении и задавать вопросы, регистрируйтесь для ссылки в Zoom!
Подключайтесь на нашу трансляцию, а если хотите участвовать в обсуждении и задавать вопросы, регистрируйтесь для ссылки в Zoom!
anr.hse.ru
Международная лаборатория прикладного сетевого анализа
Друзья, наша трансляция вот-вот начнется!
Если возникнут какие-то технические проблемы, пожалуйста, отпишитесь под этим постом!
Если возникнут какие-то технические проблемы, пожалуйста, отпишитесь под этим постом!
Свежая подборка онлайн курсов по анализу данных 🧠
Зима проходит, а значит надо успеть записаться и пройти онлайн курс по работе с данными! Мы составили подборку небольших курсов и лекций, которую можно использовать для начала своего знакомства с программированием в R/Python и анализом данных:
🔸 На канале Центра передовых вычислений Корнелльского университета вы сможете найти ознакомительные ролики по теме аналитики данных и кодированию.
🔹 Авторы канала Летний институт вычислительных социальных наук опубликовали множество роликов по различным темам: здесь представлены и ознакомительные, и продвинутые темы. Кроме того, авторы канала дают очень хорошую базу по методологии, то есть не только что писать в скрипте, но и как с умом подойти к написанию того или иного кода.
🔹 На сайте университета Эдинбурга опубликован хороший онлайн-курс по введению в науку о данных: 77 роликов помогут вам лучше разбираться как в самой теме, так и научат работать с программой R.
🔸 Если Вы заинтересованы в программировании в R, то есть замечательный телеграмм-канал HSE R Meet Up, где вы сможете ближе познакомиться с этой программой на русском языке. Если Вам интересно, как строить сети в R, скорее включайте воркшоп Станислава Пашкова!
🔹Последний курс, который мы Вам рекомендуем, недавно начался, но к нему можно все еще подключиться. Это курс по анализу данных для социологов от MIT. Курс также дает не только теорию, но важную практику по написанию кода в R.
Проходите и делитесь впечатлениями!
Зима проходит, а значит надо успеть записаться и пройти онлайн курс по работе с данными! Мы составили подборку небольших курсов и лекций, которую можно использовать для начала своего знакомства с программированием в R/Python и анализом данных:
🔸 На канале Центра передовых вычислений Корнелльского университета вы сможете найти ознакомительные ролики по теме аналитики данных и кодированию.
🔹 Авторы канала Летний институт вычислительных социальных наук опубликовали множество роликов по различным темам: здесь представлены и ознакомительные, и продвинутые темы. Кроме того, авторы канала дают очень хорошую базу по методологии, то есть не только что писать в скрипте, но и как с умом подойти к написанию того или иного кода.
🔹 На сайте университета Эдинбурга опубликован хороший онлайн-курс по введению в науку о данных: 77 роликов помогут вам лучше разбираться как в самой теме, так и научат работать с программой R.
🔸 Если Вы заинтересованы в программировании в R, то есть замечательный телеграмм-канал HSE R Meet Up, где вы сможете ближе познакомиться с этой программой на русском языке. Если Вам интересно, как строить сети в R, скорее включайте воркшоп Станислава Пашкова!
🔹Последний курс, который мы Вам рекомендуем, недавно начался, но к нему можно все еще подключиться. Это курс по анализу данных для социологов от MIT. Курс также дает не только теорию, но важную практику по написанию кода в R.
Проходите и делитесь впечатлениями!
24 февраля в 15:00
На семинаре вы узнаете, как превратить цифры и таблицы в графики, которые привлекут внимание и донесут ценность вашей научной работы. Мы шаг за шагом разберем процесс создания визуализаций, познакомимся с возможностями таких популярных Python-пакетов, как Matplotlib, Seaborn, Plotly и Bokeh, и выберем лучшие инструменты для разных задач. Вы также изучите ключевые принципы эффективной визуализации, чтобы ваши графики были не только эстетичными, но и понятными для аудитории. На примерах мы обсудим, как улучшить представление данных, и поделимся ресурсами для дальнейшего развития в этой области.
Семинар будет полезен исследователям, которые только начинают работать с кодом, и тем, кто хочет усовершенствовать свои навыки визуализации.
❗️Семинар перенесён, следите за анонсами
Nodes and Links
Открытый семинар ANR-Lab "Сила графиков: как визуализация делает исследования ярче" 24 февраля в 15:00 стажер-исследователь лаборатории Дарья Осокина расскажет об инструментах для визуализации данных в исследованиях. На семинаре вы узнаете, как превратить…
Друзья, к сожалению, мы вынуждены перенести сегодняшний семинар, но мы постараемся провести его позже, ближе к дате вновь опубликуем анонс!
Спасибо за ваше понимание 🧡💙
Спасибо за ваше понимание 🧡💙
Приглашаем студентов и исследователей принять участие в секции «Укоренённость экономического поведения: границы и перспективы теоретического подхода» на Международной конференции молодых учёных «Векторы 2025» (12–13 апреля, Москва).
Секция посвящена анализу концепта «укоренённости» (embeddedness) и его трансформациям. Экономическая социология возникла и долгое время развивалась в рамках теории социальной укоренённости экономических действий. Однако, может быть, каноничный для области концепт более не является продуктивными для производства нового знания и скорее работает как невидимый «скелет» для функционирования поля исследовательской мысли экономических социологов?
Как подать заявку:
Отправьте ФИО, место учёбы/работы, название и аннотацию доклада (до 500 слов) на embeddedness.vectors@gmail.com до 3 марта 2025 года.
Подробнее: https://vectorsconference.com/embeddedness
Секция посвящена анализу концепта «укоренённости» (embeddedness) и его трансформациям. Экономическая социология возникла и долгое время развивалась в рамках теории социальной укоренённости экономических действий. Однако, может быть, каноничный для области концепт более не является продуктивными для производства нового знания и скорее работает как невидимый «скелет» для функционирования поля исследовательской мысли экономических социологов?
Как подать заявку:
Отправьте ФИО, место учёбы/работы, название и аннотацию доклада (до 500 слов) на embeddedness.vectors@gmail.com до 3 марта 2025 года.
Подробнее: https://vectorsconference.com/embeddedness
Новые разработки в сетевом анализе от Вышки 🤫
Одним из фундаментальных вопросов в сетевом анализе является поиск наиболее важных вершин в графе. Слово «важность» имеет широкий спектр значений, что приводит к множеству различных определений центральности (сегодня их уже больше, чем 4 сотни!) — об этой проблеме рассказывал на нашем семинаре Сергей Швыдун.
Например, одни узлы могут быть важны, потому что у них много прямых связей, а другие — потому что они соединяют разные части сети, прямо как мосты (в терминах социально-сетевого анализа таких акторов называют брокерами). Представьте: в компании друзей один может быть самым популярным (у него высокая степень центральности), а другой — тем, кто знакомит между собой разные компании (у него высокая посредническая центральность). Меры центральности помогают понять не только, кто наиболее важный, но и почему он занимает это положение. Классическими принято считать степенную центральность (degree centrality), центральность по посредничеству (betweenness centrality), центральность по близости (closeness centrality) и центральность по собственному вектору (eigenvector centrality). Меры центральности позволяют определять наиболее релевантные страницы при поисковом запросе, выявлять самых цитируемых исследователей или искать злостных распространителей вируса в период эпидемии.
Новые подходы к ранжированию вершин были разработаны и в нашем университете (командой Алескерова Ф.Т. и его коллег) – они отличаются от всех существующих подходов тем, что учитывают параметры (или атрибуты) вершин. О важности учета параметров вершин писал еще М. Ньюман в ставшей уже фундаментальной книге «Networks: An Introduction». LRIC (Long-Range Interaction Centrality), SRIC (Short-Range Interaction Centrality), Bundle Index, Pivotal Index – все эти меры центральности позволяют по-новому взглянуть на положение узлов в сети. Изучение свойств новых индексов центральности – важнейшая задача, позволяющая сделать определенный вклад в популяризацию индексов для их дальнейшего применения в различных областях.
Приходите на наш семинар 3 марта, чтобы послушать про новые меры центральности (Bundle Index, Pivotal Index) и их свойства!
Одним из фундаментальных вопросов в сетевом анализе является поиск наиболее важных вершин в графе. Слово «важность» имеет широкий спектр значений, что приводит к множеству различных определений центральности (сегодня их уже больше, чем 4 сотни!) — об этой проблеме рассказывал на нашем семинаре Сергей Швыдун.
Например, одни узлы могут быть важны, потому что у них много прямых связей, а другие — потому что они соединяют разные части сети, прямо как мосты (в терминах социально-сетевого анализа таких акторов называют брокерами). Представьте: в компании друзей один может быть самым популярным (у него высокая степень центральности), а другой — тем, кто знакомит между собой разные компании (у него высокая посредническая центральность). Меры центральности помогают понять не только, кто наиболее важный, но и почему он занимает это положение. Классическими принято считать степенную центральность (degree centrality), центральность по посредничеству (betweenness centrality), центральность по близости (closeness centrality) и центральность по собственному вектору (eigenvector centrality). Меры центральности позволяют определять наиболее релевантные страницы при поисковом запросе, выявлять самых цитируемых исследователей или искать злостных распространителей вируса в период эпидемии.
Новые подходы к ранжированию вершин были разработаны и в нашем университете (командой Алескерова Ф.Т. и его коллег) – они отличаются от всех существующих подходов тем, что учитывают параметры (или атрибуты) вершин. О важности учета параметров вершин писал еще М. Ньюман в ставшей уже фундаментальной книге «Networks: An Introduction». LRIC (Long-Range Interaction Centrality), SRIC (Short-Range Interaction Centrality), Bundle Index, Pivotal Index – все эти меры центральности позволяют по-новому взглянуть на положение узлов в сети. Изучение свойств новых индексов центральности – важнейшая задача, позволяющая сделать определенный вклад в популяризацию индексов для их дальнейшего применения в различных областях.
Приходите на наш семинар 3 марта, чтобы послушать про новые меры центральности (Bundle Index, Pivotal Index) и их свойства!