group-telegram.com/anrlab/567
Last Update:
Распутывая паутину связей: как люди формируют сети, шаг за шагом 🕸
Представьте, что вы можете заглянуть в будущее своей социальной сети: посмотреть, кто станет ближе, а кто отдалится. Стохастические акторно-ориентированные модели (SAOM) — это не волшебство, а научно обоснованный инструмент для прогнозирования динамики социальных взаимодействий.
Любопытно, почему одни идеи становятся вирусными, в то время как о других почти сразу забывают? Хотите понять, как появляются лидеры мнений и распространяются слухи? В этом посте мы расскажем, как применять SAOM для ответа на подобные вопросы, а также дадим реальные кейсы моделирования (вместе с кодом!)
🔸В чем же суть SAOM?
Stochastic Actor-Oriented Models - это семейство моделей, рассматривающих изменение и взаимовлияние индивидов и их атрибутов (пола, национальности, социально-экономического положение, ценностей и установок) с течением времени. Они особенно полезны для изучения того, как индивидуальные решения и поведение приводят к возникновению явлений группового уровня.
SAOM основаны на идее, что изменения в сетевых связях и атрибутах субъектов происходят непрерывно, даже несмотря на то, что данные о состоянии сети и ее субъектов собираются в дискретные моменты времени. Они предполагают, что разницу между наблюдаемыми моментами времени можно разбить на вероятностные, последовательные небольшие шаги, называемые мини-шагами (ministeps). На каждом мини-шаге случайным образом выбирается главный актор, который имеет возможность принять единственное решение. Это решение может заключаться в изменении одной из их исходящих связей (создание, прекращение или поддержание) или изменении уровня определенного атрибута (увеличение, уменьшение или поддержание).
🔹 Чтобы смоделировать эти изменения, исследователь создает набор «правил», которые могут повлиять на решение субъекта изменить сетевую связь или отрегулировать уровень одного из своих атрибутов. Эти правила делятся на четыре большие категории:
🟠 Правила развития сети.
Определяют, как развиваются связи с учетом их структуры в предыдущие моменты времени. Например, человек может предпочесть общаться с теми, кто общался с ним в предыдущие моменты времени, или с теми, с кем многие общались в предыдущие моменты времени.
🔵 Правила развития атрибутов.
Определяют, как атрибуты изменяются с течением времени. Например, может существовать общая тенденция к увеличению опубликованных работ с течением времени (в сети со-цитирования ученых).
🟠 Правила социального отбора.
Описывают, как связи развиваются в ответ на атрибуты (и связи) акторов в предыдущий момент времени. Например, люди с более высоким уровнем негативной аффективности (часто испытывают гнев, презрение, отвращение, вину, страх) со временем могут общаться с меньшим количеством людей или люди могут предпочитать общаться с теми, у кого так же высок уровень негативной аффективности.
🔵 Правила социального влияния.
Эти правила описывают, как атрибуты акторов изменяются в ответ на связи (и атрибуты) в предыдущий момент времени. Например, общение с меньшим количеством людей с течением времени может увеличить стремление к девиантному поведению, или люди могут со временем уловить уровень негативной аффективности своих сетевых партнеров (эмоциональное заражение).
Модель оценивает значения параметров, связанных с каждым правилом ("эффекты" в терминологии SAOM). Таким образом определяются значения параметров, которые могли бы привести к тому, что собранные панельные наблюдения следовали бы друг за другом. Эти оценки параметров можно использовать для проверки конкурирующих теоретических объяснений социальных процессов, лежащих в основе эволюции сетей (и атрибутов).
Как же можно попрактиковаться в построении и анализе SAOM моделей? Предлагаем два варианта!
Первый - это посмотреть расширенную лекцию Люки Кронеггера на нашей последней летней школе и полноценный скрипт в R (смотрите файл ниже👇). Второй - статья Ювала Калиша, где SAOM разбираются еще глубже, но так же понятно.
Дерзайте, друзья!
BY Nodes and Links
Share with your friend now:
group-telegram.com/anrlab/567