Семинар: ORA, социальные сети и что с ними делать?

5 марта "Креативный город" собрался, чтобы научиться работать с программным обеспечением для анализа социальных сетей. Провела семинар Мария Андреевна Сафонова

5 марта в Центре молодёжных исследований Мария Сафонова, провела семинар по качественным математическим методам в социологии и мастер класс по созданию сетей в программе ORA для участников НУГа Crea-city и сотрудников ЦМИ.

В наше время всё больше и больше внимания уделяется работе по организации и изучению сетей:  сетевой маркетинг, анализ сетевых связей, создание социальных сетей…  Животрепещущим интересом и большой популярностью пользуется визуализация социальных взаимодействий и конструирование графов. Именно об этом и было рассказано на воркшопе 5 марта. Участники семинара узнали о том, как, вообще, возникли качественные математические методы в социологии; как теория графа сменилась языком матриц; как создаются и анализируются графы;  каким образом было принято отмечать агентов и взаимодействия, возникающие между ними; как отобразить всё это на экране с помощью программы ORA, и, наконец, о том, каким образом потом всё это интерпретировать, ориентируясь на коэффициенты и на картинки, полученные через Visualizer.

После краткого теоретического введения в тему был совершён плавный переход к практике, во время которой каждый из присутствовавших мог приступить к экспресс-освоению программы ORA. В ходе семинара выяснилось, что данные формализуются «кружочками» и «стрелочками аттрактивности».

Сначала в листе программы Excel была создана таблица (бинарная матрица) из 4-х агентов  a, b, t, cи цифр, отражающих их дружеские взаимоотношения (агент дружит с агентом – 1, нет - 0), которые, первоначально, были показаны на графе.

Таблица в Excel

	Принимают
Направляют		a	b	t	C
	a	0	1	0	0
	b	1	0	1	0
	t	0	1	0	1
	c	0	1	1	0

 

В программе ORA мы воспользовались двумя функциями: Add Mata-Network и Add New Node-class (выбрали Size 4, так как у нас – 4 агента). Затем воспользовались кнопками Add Blank Network и Crete.

Agent: size 4 – это «дерево», где теперь существует 2 сетки. С помощью кнопки Editor мы присваиваем агентам порядковые номера. Уже на данном этапе, вернувшись к New Meta Network, можно, выбрав Visualize, увидеть граф, на котором отражаются агенты, но не отражаются связи между ними. Приступаем к работе над  взаимодействиями. Добавляем к тому, что уже есть Agent X Agent, в Display options выбираем Numeric. Вставляем цифры (их мы вбивали в Excel, пытаясь обозначить взаимодействия между агентами). После этого повторяем ту же процедуру, но уже работая с другим файлом Excel с атрибутами. Agent Size – Att.Create – для обозначения возраста, а цвет – для пола. С атрибутами можно работать и в самом Visualizer-е.

Цвет, размер, форма, - всё это  позволяет отобразить атрибуты (признаки), приписанные агенту, будь то человек, семья, фирма или даже целое государство. Те же параметры, но уже для стрелочек,  дополненные, также, толщиной и направленностью, позволяют визуализировать тип отношений или взаимодействий между агентами. Таким образом, зная пошаговую очерёдность действий и обладая навыками присвоения агентам атрибутов, мы можем создать сеть и проанализировать её: выяснить, как быстро распространяется информация в сети; кто является «звездой» (привилегированным агентом); кто выполняет функцию «брокера», связывая один кластер с другим; кто является изолированным индивидом, а кто – «подвеской» и может быть исключен из сети без привнесения в неё, таким образом, каких-либо изменений; какая часть сети обладает наибольшей плотностью; на сколько частей (кластеров или групп) можно разделить её;  какими функциями обладают агенты и каким типом отношений они связаны друг с другом. Эти знания могут помочь понять, каким образом устроено общество и отдельные его части.

Сетевой анализ – уникальный подход с целым набором разнообразных инструментов, которые можно обнаружить не только в OR-е, но и в такой программе как UCINET.  В конце занятия было принято решение о проведении второго воркшопа, но уже по программе UCINET, которая позволяет оценить интереснейшие характеристики сети, такие как гомофилия, плотность, централизация, центральность агентов, уровень реципрокности взаимоотношений и многое другое.