stringtranslate.com

Социальная сеть

График эволюции социальной сети: модель Барабаши .

Социальная сеть — это социальная структура, состоящая из набора социальных субъектов (таких как отдельные лица или организации), наборов диадических связей и других социальных взаимодействий между субъектами. Перспектива социальной сети предоставляет набор методов для анализа структуры целых социальных образований, а также множество теорий, объясняющих закономерности, наблюдаемые в этих структурах. [1] Изучение этих структур использует анализ социальных сетей для выявления локальных и глобальных закономерностей, определения местоположения влиятельных субъектов и изучения динамики сети. Например, анализ социальных сетей использовался при изучении распространения дезинформации на платформах социальных сетей или анализа влияния ключевых фигур в социальных сетях.


Социальные сети и их анализ являются по своей сути междисциплинарной академической областью, которая возникла из социальной психологии , социологии , статистики и теории графов . Георг Зиммель был автором ранних структурных теорий в социологии, подчеркивающих динамику триад и «паутину групповых аффилированностей». [2] Якобу Морено приписывают разработку первых социограмм в 1930-х годах для изучения межличностных отношений. Эти подходы были математически формализованы в 1950-х годах, а теории и методы социальных сетей стали широко распространенными в социальных и поведенческих науках к 1980-м годам. [1] [3] Анализ социальных сетей в настоящее время является одной из основных парадигм в современной социологии, а также применяется в ряде других социальных и формальных наук. Вместе с другими сложными сетями он образует часть зарождающейся области сетевой науки . [4] [5]

Обзор

Социальная сеть — это теоретическая конструкция, полезная в социальных науках для изучения отношений между отдельными людьми, группами , организациями или даже целыми обществами ( социальными единицами , см. дифференциация ). Этот термин используется для описания социальной структуры , определяемой такими взаимодействиями . Связи, посредством которых соединяется любая данная социальная единица, представляют собой конвергенцию различных социальных контактов этой единицы. Этот теоретический подход обязательно является реляционным. Аксиома подхода социальных сетей к пониманию социального взаимодействия заключается в том, что социальные явления должны в первую очередь пониматься и исследоваться через свойства отношений между единицами и внутри них, а не через свойства самих этих единиц. Таким образом, одна из распространенных критических замечаний в адрес теории социальных сетей заключается в том, что индивидуальное агентство часто игнорируется [6], хотя на практике это может быть не так (см. моделирование на основе агентов ). Именно потому, что многие различные типы отношений, отдельные или в сочетании, образуют эти сетевые конфигурации, сетевая аналитика полезна для широкого круга исследовательских предприятий. В социальных науках эти области изучения включают, помимо прочего, антропологию , биологию , коммуникационные исследования , экономику , географию , информатику , организационные исследования , социальную психологию , социологию и социолингвистику .

История

В конце 1890-х годов Эмиль Дюркгейм и Фердинанд Тённис предвосхитили идею социальных сетей в своих теориях и исследованиях социальных групп . Тённис утверждал, что социальные группы могут существовать как личные и прямые социальные связи, которые либо объединяют людей, разделяющих ценности и убеждения ( Gemeinschaft , немецкий, обычно переводится как « сообщество »), либо как безличные, формальные и инструментальные социальные связи ( Gesellschaft , немецкий, обычно переводится как « общество »). [7] Дюркгейм дал неиндивидуалистическое объяснение социальных фактов, утверждая, что социальные явления возникают, когда взаимодействующие люди составляют реальность, которую больше нельзя объяснить с точки зрения свойств отдельных акторов. [8] Георг Зиммель , писавший на рубеже двадцатого века, указал на природу сетей и влияние размера сети на взаимодействие и рассмотрел вероятность взаимодействия в слабо связанных сетях, а не в группах. [9]

Социограмма Морено для 2-го класса

Основные разработки в этой области можно увидеть в 1930-х годах, когда несколько групп в области психологии, антропологии и математики работали независимо друг от друга. [6] [10] [11] В психологии в 1930-х годах Якоб Л. Морено начал систематическую запись и анализ социального взаимодействия в малых группах, особенно в классах и рабочих группах (см. социометрия ). В антропологии основой теории социальных сетей являются теоретические и этнографические работы Бронислава Малиновского , [12] Альфреда Рэдклиффа-Брауна , [13] [14] и Клода Леви-Стросса . [15] Группе социальных антропологов, связанных с Максом Глюкманом и Манчестерской школой , включая Джона А. Барнса , [16] Дж. Клайда Митчелла и Элизабет Ботт Спиллиус , [17] [18] часто приписывают выполнение некоторых из первых полевых работ, в которых был выполнен сетевой анализ, исследуя общественные сети в Южной Африке, Индии и Соединенном Королевстве. [6] Одновременно британский антрополог С. Ф. Надель систематизировал теорию социальной структуры, которая оказала влияние на более поздний сетевой анализ. [19] В социологии ранние (1930-е годы) работы Талкотта Парсонса подготовили почву для принятия реляционного подхода к пониманию социальной структуры. [20] [21] Позже, опираясь на теорию Парсонса, работа социолога Питера Блау дает сильный импульс для анализа реляционных связей социальных единиц с его работой по теории социального обмена . [22] [23] [24]

К 1970-м годам все большее число ученых работало над объединением различных направлений и традиций. Одна группа состояла из социолога Харрисона Уайта и его студентов на кафедре социальных отношений Гарвардского университета . Также в то время на кафедре социальных отношений Гарварда независимо работали Чарльз Тилли , который сосредоточился на сетях в политической и общественной социологии и социальных движениях, и Стэнли Милгрэм , который разработал тезис о «шести степенях разделения». [25] Марк Грановеттер [26] и Барри Уэллман [27] входят в число бывших студентов Уайта, которые разработали и отстаивали анализ социальных сетей. [26] [28] [29] [30]

Начиная с конца 1990-х годов анализом социальных сетей занимались социологи, политологи и физики, такие как Дункан Дж. Уоттс , Альберт-Ласло Барабаши , Питер Бирман , Николас А. Кристакис , Джеймс Х. Фаулер и другие, которые разрабатывали и применяли новые модели и методы к появляющимся данным о социальных сетях в Интернете, а также к «цифровым следам» в сетях личного общения.

Уровни анализа

Самоорганизация сети, на основе Наглера, Левины и Тимме (2011) [31]
Центральность

В целом социальные сети являются самоорганизующимися , возникающими и сложными , так что глобально согласованная модель появляется из локального взаимодействия элементов, составляющих систему. [32] [33] Эти модели становятся более очевидными по мере увеличения размера сети. Однако глобальный сетевой анализ [34] , например, всех межличностных отношений в мире, невозможен и, вероятно, будет содержать так много информации , что будет неинформативным. Практические ограничения вычислительной мощности, этики, набора и оплаты участников также ограничивают область анализа социальных сетей. [35] [36] Нюансы локальной системы могут быть потеряны при большом сетевом анализе, поэтому качество информации может быть важнее ее масштаба для понимания свойств сети. Таким образом, социальные сети анализируются в масштабе, соответствующем теоретическому вопросу исследователя. Хотя уровни анализа не обязательно являются взаимоисключающими , существует три общих уровня, на которые могут попадать сети: микроуровень , мезоуровень и макроуровень .

Микроуровень

На микроуровне исследование социальных сетей обычно начинается с отдельного человека и постепенно нарастает по мере отслеживания социальных отношений, либо может начинаться с небольшой группы людей в определенном социальном контексте.

Диадический уровень : Диада — это социальные отношения между двумя людьми. Сетевые исследования диад могут концентрироваться на структуре отношений (например, множественности, прочности), социальном равенстве и тенденциях к взаимности/взаимности .

Триадический уровень : добавьте одного человека к диаде, и у вас получится триада . Исследования на этом уровне могут концентрироваться на таких факторах, как баланс и транзитивность , а также социальное равенство и тенденции к взаимности/взаимности . [35] В теории баланса Фрица Хайдера триада является ключом к социальной динамике. Разногласия в соперничающем любовном треугольнике являются примером несбалансированной триады, которая, вероятно, изменится на сбалансированную триаду путем изменения одного из отношений. Динамика социальных дружеских отношений в обществе была смоделирована с помощью балансирующих триад. Исследование продолжается с помощью теории знаковых графов .

Уровень субъекта : наименьшей единицей анализа в социальной сети является индивидуум в его социальной среде, т. е. «субъект» или «эго». Анализ эгосети фокусируется на характеристиках сети, таких как размер, прочность отношений, плотность, центральность , престиж и роли, такие как изолят, связной и мост . [37] Такие анализы чаще всего используются в области психологии или социальной психологии , этнографическом анализе родства или других генеалогических исследованиях отношений между людьми.

Уровень подмножества : Уровни подмножества проблем исследования сетей начинаются на микроуровне, но могут переходить на мезоуровень анализа. Исследования уровня подмножества могут фокусироваться на расстоянии и достижимости, кликах , сплоченных подгруппах или других групповых действиях или поведении . [38]

Мезоуровень

В целом, теории мезоуровня начинаются с размера популяции , который попадает между микро- и макроуровнями. Однако мезоуровень может также относиться к анализам, которые специально разработаны для выявления связей между микро- и макроуровнями. Мезоуровневые сети имеют низкую плотность и могут демонстрировать причинно-следственные процессы, отличные от межличностных микроуровневых сетей. [39]

Диаграмма социальной сети, мезоуровень

Организации : Формальные организации — это социальные группы , которые распределяют задачи для коллективной цели . [40] Сетевые исследования организаций могут быть сосредоточены либо на внутриорганизационных, либо на межорганизационных связях с точки зрения формальных или неформальных отношений. Внутриорганизационные сети сами по себе часто содержат несколько уровней анализа, особенно в крупных организациях с несколькими филиалами, франшизами или полуавтономными отделами. В этих случаях исследования часто проводятся на уровне рабочей группы и на уровне организации, фокусируясь на взаимодействии между двумя структурами. [40] Эксперименты с сетевыми группами в Интернете задокументировали способы оптимизации координации на уровне группы посредством различных вмешательств, включая добавление автономных агентов в группы. [41]

Случайно распределенные сети : Экспоненциальные случайные графовые модели социальных сетей стали передовыми методами анализа социальных сетей в 1980-х годах. Эта структура имеет возможность представлять социально-структурные эффекты, обычно наблюдаемые во многих человеческих социальных сетях, включая общие структурные эффекты на основе степени, обычно наблюдаемые во многих человеческих социальных сетях, а также взаимность и транзитивность , а на уровне узлов гомофилию и эффекты активности и популярности на основе атрибутов , выведенные из явных гипотез о зависимостях между сетевыми связями. Параметры даны в терминах распространенности небольших конфигураций подграфов в сети и могут быть интерпретированы как описание комбинаций локальных социальных процессов, из которых возникает данная сеть. Эти вероятностные модели для сетей на данном наборе акторов допускают обобщение за пределами ограничительного предположения о диадической независимости микросетей, позволяя строить модели на основе теоретических структурных основ социального поведения. [42]

Примеры случайной сети и сети без масштаба. Каждый график имеет 32 узла и 32 связи. Обратите внимание на «хабы» (узлы большой степени) на диаграмме без масштаба (справа).

Безмасштабные сети : Безмасштабная сеть — это сеть , распределение степеней которой следует степенному закону , по крайней мере асимптотически . В теории сетей безмасштабная идеальная сеть — это случайная сеть с распределением степеней , которая раскрывает распределение размеров социальных групп. [43] Конкретные характеристики безмасштабных сетей различаются в зависимости от теорий и аналитических инструментов, используемых для их создания, однако, в целом, безмасштабные сети имеют некоторые общие характеристики. Одной из примечательных характеристик безмасштабной сети является относительная общность вершин со степенью , которая значительно превышает среднюю. Узлы с наивысшей степенью часто называются «хабами» и могут служить определенным целям в своих сетях, хотя это в значительной степени зависит от социального контекста. Другой общей характеристикой безмасштабных сетей является распределение коэффициента кластеризации , которое уменьшается с увеличением степени узла. Это распределение также следует степенному закону . [44] Показанная выше модель эволюции сети Барабаши является примером безмасштабной сети.

Макроуровень

Вместо отслеживания межличностных взаимодействий макроуровневый анализ обычно отслеживает результаты взаимодействий, таких как экономические или другие взаимодействия по передаче ресурсов в рамках большой популяции .

Диаграмма: фрагмент масштабной социальной сети

Крупномасштабные сети : Крупномасштабная сеть — это термин, в некоторой степени синонимичный термину «макроуровень». Он в основном используется в социальных и поведенческих науках, а также в экономике . Первоначально этот термин широко использовался в компьютерных науках (см. картографирование крупномасштабных сетей ).

Сложные сети : большинство крупных социальных сетей демонстрируют черты социальной сложности , которая включает в себя существенные нетривиальные черты топологии сети с моделями сложных связей между элементами, которые не являются ни чисто регулярными, ни чисто случайными (см., наука о сложности , динамическая система и теория хаоса ), как это делают биологические и технологические сети . Такие сложные сетевые черты включают в себя тяжелый хвост в распределении степеней , высокий коэффициент кластеризации , ассортативность или дисассортативность среди вершин, структуру сообщества (см. стохастическую блочную модель ) и иерархическую структуру . В случае сетей , управляемых агентством, эти черты также включают взаимность , профиль значимости триады (TSP, см. сетевой мотив ) и другие черты. Напротив, многие из математических моделей сетей, которые изучались в прошлом, такие как решетки и случайные графы , не показывают этих черт. [45]

Теоретические ссылки

Импортные теории

Различные теоретические основы были импортированы для использования анализа социальных сетей. Наиболее известными из них являются теория графов , теория баланса , теория социального сравнения и, совсем недавно, подход социальной идентичности . [46]

Коренные теории

На основе анализа социальных сетей было создано несколько полных теорий. Две из них — это теория структурных ролей и теория гетерофилии .

Основой теории гетерофилии послужило открытие в одном исследовании, что более многочисленные слабые связи могут быть важны для поиска информации и инноваций, поскольку клики имеют тенденцию иметь более однородные мнения, а также разделять много общих черт. Эта гомофильная тенденция была причиной того, что члены клик изначально были привлечены друг к другу. Однако, будучи похожими, каждый член клики также знал бы более или менее то, что знали другие члены. Чтобы найти новую информацию или идеи, членам клики придется искать за пределами клики ее других друзей и знакомых. Это то, что Грановеттер назвал «силой слабых связей». [47]

Структурные отверстия

В контексте сетей социальный капитал существует там, где люди имеют преимущество из-за своего расположения в сети. Контакты в сети предоставляют информацию, возможности и перспективы, которые могут быть полезны для центрального игрока в сети. Большинство социальных структур, как правило, характеризуются плотными кластерами сильных связей. [48] Информация внутри этих кластеров, как правило, довольно однородна и избыточна. Неизбыточная информация чаще всего получается через контакты в разных кластерах. [49] Когда два отдельных кластера обладают неизбыточной информацией, говорят, что между ними есть структурная дыра. [49] Таким образом, сеть, которая соединяет структурные дыры, обеспечит сетевые преимущества, которые в некоторой степени являются аддитивными, а не перекрывающимися. Идеальная сетевая структура имеет виноградную и кластерную структуру, обеспечивая доступ ко многим различным кластерам и структурным дырам. [49]

Сети, богатые структурными дырами, являются формой социального капитала, поскольку они предлагают информационные преимущества. Главный игрок в сети, которая перекрывает структурные дыры, может получить доступ к информации из различных источников и кластеров. [49] Например, в деловых сетях это выгодно для карьеры человека, потому что он с большей вероятностью услышит о вакансиях и возможностях, если его сеть охватывает широкий спектр контактов в различных отраслях/секторах. Эта концепция похожа на теорию слабых связей Марка Грановеттера , которая основывается на том, что наличие широкого спектра контактов является наиболее эффективным для получения работы. Структурные дыры широко применяются в анализе социальных сетей, что приводит к применению в широком диапазоне практических сценариев, а также к социальному прогнозированию на основе машинного обучения. [50]

Исследовательские кластеры

Арт-сети

Исследования использовали сетевой анализ для изучения сетей, созданных, когда художники выставляются вместе на музейной выставке. Было показано, что такие сети влияют на признание художника в истории и исторических повествованиях, даже при контроле индивидуальных достижений художника. [51] [52] В другой работе изучается, как сетевое группирование художников может повлиять на аукционные результаты отдельного художника. [53] Было показано, что статус художника увеличивается, когда он связан с сетями с более высоким статусом, хотя эта связь имеет убывающую отдачу на протяжении карьеры художника.

Сообщество

Во времена JA Barnes'а « сообщество » относилось к определенному географическому местоположению, а исследования связей в сообществе касались того, кто с кем общался, общался, торговал и ходил в церковь. Однако сегодня существуют расширенные «онлайн» сообщества, созданные с помощью телекоммуникационных устройств и социальных сетевых сервисов . Такие устройства и сервисы требуют обширного и постоянного обслуживания и анализа, часто с использованием методов сетевой науки . Исследования развития сообществ сегодня также широко используют такие методы.

Сложные сети

Сложные сети требуют методов, специфичных для моделирования и интерпретации социальной сложности и сложных адаптивных систем , включая методы динамического сетевого анализа . Такие механизмы, как двухфазная эволюция, объясняют, как временные изменения в связности способствуют формированию структуры в социальных сетях.

Конфликт и сотрудничество

Изучение социальных сетей используется для изучения природы взаимозависимостей между акторами и способов, которыми они связаны с результатами конфликта и сотрудничества. Области исследования включают кооперативное поведение среди участников коллективных действий, таких как протесты ; продвижение мирного поведения, социальных норм и общественных благ в сообществах через сети неформального управления; роль социальных сетей как во внутригосударственных конфликтах, так и в межгосударственных конфликтах; и социальные сети среди политиков, избирателей и бюрократов. [54]

Преступные сети

В криминологии и городской социологии большое внимание уделялось социальным сетям среди преступных деятелей. Например, убийства можно рассматривать как серию обменов между бандами. Убийства можно рассматривать как распространяющиеся наружу из одного источника, потому что более слабые банды не могут позволить себе убивать членов более сильных банд в отместку, но должны совершать другие насильственные действия, чтобы поддерживать свою репутацию силы. [55]

Распространение инноваций

Исследования распространения идей и инноваций фокусируются на распространении и использовании идей от одного субъекта к другому или от одной культуры к другой. Это направление исследований стремится объяснить, почему некоторые становятся «ранними последователями» идей и инноваций, и связывает структуру социальной сети с содействием или препятствием распространению инновации. Характерным примером является социальное распространение лингвистических инноваций, таких как неологизмы. Эксперименты и крупномасштабные полевые испытания (например, Николаса Кристакиса и соавторов) показали, что каскады желаемого поведения могут быть вызваны в социальных группах в таких разных условиях, как деревни Гондураса, [56] [57] индийские трущобы, [58] или в лаборатории. [59] Другие эксперименты также задокументировали экспериментальную индукцию социального заражения избирательным поведением, [60] эмоциями, [61] восприятием риска, [62] и коммерческими продуктами. [63]

Демография

В демографии изучение социальных сетей привело к появлению новых методов выборки для оценки и охвата групп населения, которые трудно поддаются подсчету (например, бездомных или потребителей инъекционных наркотиков). Например, выборка, управляемая респондентами, представляет собой метод сетевой выборки, который опирается на рекомендации респондентами дополнительных респондентов. [64] [65]

Экономическая социология

Область социологии почти полностью сосредоточена на сетях результатов социальных взаимодействий. Более узко, экономическая социология рассматривает поведенческие взаимодействия индивидов и групп через социальный капитал и социальные «рынки». Социологи, такие как Марк Грановеттер, разработали основные принципы о взаимодействиях социальной структуры, информации, способности наказывать или вознаграждать и доверия, которые часто повторяются в их анализе политических, экономических и других институтов. Грановеттер изучает, как социальные структуры и социальные сети могут влиять на экономические результаты, такие как найм, цена, производительность и инновации, и описывает вклад социологов в анализ влияния социальной структуры и сетей на экономику. [66]

Здравоохранение

Анализ социальных сетей все чаще включается в аналитику здравоохранения , не только в эпидемиологические исследования, но и в модели общения и обучения пациентов , профилактики заболеваний, диагностики и лечения психического здоровья, а также в исследования организаций и систем здравоохранения . [67]

Экология человека

Экология человека — это междисциплинарное и трансдисциплинарное исследование взаимоотношений между людьми и их естественной , социальной и искусственной средой . Научная философия экологии человека имеет разветвленную историю, связанную с географией , социологией , психологией , антропологией , зоологией и естественной экологией . [68] [69]

Литературные сети

В исследовании литературных систем сетевой анализ применялся Анхайером, Герхардсом и Ромо, [70] Де Нуем, [71] Сенекалом, [72] и Лоткером , [73] для изучения различных аспектов функционирования литературы. Основная предпосылка заключается в том, что полисистемная теория, которая существует со времен трудов Эвена-Зохара , может быть интегрирована с сетевой теорией, а отношения между различными участниками литературной сети, например, писателями, критиками, издателями, литературными историями и т. д., могут быть отображены с помощью визуализации из SNA.

Организационные исследования

Исследования формальных или неформальных организационных отношений , организационной коммуникации , экономики , экономической социологии и других видов передачи ресурсов . Социальные сети также использовались для изучения того, как организации взаимодействуют друг с другом, характеризуя множество неформальных связей , которые связывают руководителей вместе, а также ассоциации и связи между отдельными сотрудниками в разных организациях. [74] Многие организационные исследования социальных сетей сосредоточены на командах . [75] В рамках исследований командных сетей исследования оценивают, например, предикторы и результаты центральности и власти, плотности и централизации инструментальных и выразительных связей команды, а также роль межкомандных сетей. Было обнаружено, что внутриорганизационные сети влияют на организационную приверженность , [76] организационную идентификацию , [37] поведение межличностного гражданства . [77]

Социальный капитал

Социальный капитал — это форма экономического и культурного капитала , в которой социальные сети играют центральную роль, транзакции характеризуются взаимностью , доверием и сотрудничеством , а рыночные агенты производят товары и услуги не только для себя, но и для общего блага . Социальный капитал делится на три измерения: структурное, реляционное и когнитивное. Структурное измерение описывает, как партнеры взаимодействуют друг с другом и какие конкретные партнеры встречаются в социальной сети. Кроме того, структурное измерение социального капитала указывает на уровень связей между организациями. [78] Это измерение тесно связано с реляционным измерением, которое относится к надежности, нормам, ожиданиям и идентификации связей между партнерами. Реляционное измерение объясняет природу этих связей, которая в основном иллюстрируется уровнем доверия, оказываемого сети организаций. [78] Когнитивное измерение анализирует степень, в которой организации разделяют общие цели и задачи в результате своих связей и взаимодействий. [78]

Социальный капитал — это социологическая концепция о ценности социальных отношений и роли сотрудничества и уверенности в достижении положительных результатов. Этот термин относится к ценности, которую можно получить от своих социальных связей. Например, недавно прибывшие иммигранты могут использовать свои социальные связи с устоявшимися мигрантами для получения работы, которую в противном случае им было бы трудно получить (например, из-за незнания местного языка). Положительная связь существует между социальным капиталом и интенсивностью использования социальных сетей. [79] [80] [81] В динамической структуре более высокая активность в сети подпитывает более высокий социальный капитал, который сам по себе поощряет большую активность. [79] [82]

Реклама

Этот конкретный кластер фокусируется на имидже бренда и эффективности стратегии продвижения, принимая во внимание влияние участия клиентов на продажи и имидж бренда. Это измеряется с помощью таких методов, как анализ настроений, которые опираются на математические области исследования, такие как добыча данных и аналитика. Эта область исследований производит огромное количество коммерческих приложений, поскольку главная цель любого исследования — понять поведение потребителей и стимулировать продажи.

Сетевое положение и преимущества

Во многих организациях члены, как правило, сосредотачивают свою деятельность внутри своих собственных групп, что подавляет креативность и ограничивает возможности. Игрок, чья сеть перекрывает структурные дыры, имеет преимущество в обнаружении и разработке полезных возможностей. [48] Такой игрок может мобилизовать социальный капитал, выступая в качестве «посредника» информации между двумя кластерами, которые в противном случае не были бы в контакте, тем самым обеспечивая доступ к новым идеям, мнениям и возможностям. Британский философ и политический экономист Джон Стюарт Милль пишет: «вряд ли возможно переоценить ценность размещения людей в контакте с людьми, непохожими на них самих... Такое общение [является] одним из основных источников прогресса». [83] Таким образом, игрок с сетью, богатой структурными дырами, может добавить ценность организации посредством новых идей и возможностей. Это, в свою очередь, способствует развитию карьеры и продвижению человека.

Брокер социального капитала также получает выгоды от контроля, будучи посредником в информационном потоке между контактами. Полная коммуникация с исследовательским мышлением и обмен информацией, генерируемые динамически меняющимися позициями в социальной сети, способствуют творческому и глубокому мышлению. [84] В случае консалтинговой фирмы Eden McCallum основатели смогли продвинуться по карьерной лестнице, наладив связи с бывшими консультантами из трех крупнейших консалтинговых фирм и средними по размеру промышленными фирмами. [85] Заполняя структурные дыры и мобилизуя социальный капитал, игроки могут продвигаться по карьерной лестнице, реализуя новые возможности между контактами.

Было проведено исследование, которое как подтверждает, так и опровергает преимущества информационного посредничества. Исследование китайских высокотехнологичных фирм, проведенное Чжисин Сяо, показало, что преимущества контроля структурных дыр «диссонансируют с доминирующим духом сотрудничества в масштабах всей фирмы, а информационные преимущества не могут материализоваться из-за ценностей коллективного обмена» таких организаций. [86] Однако в этом исследовании анализировались только китайские фирмы, которые, как правило, имеют сильные ценности коллективного обмена. Информационные и контрольные преимущества структурных дыр по-прежнему ценны в фирмах, которые не столь инклюзивны и не склонны к сотрудничеству на уровне всей фирмы. В 2004 году Рональд Берт изучил 673 менеджера, которые управляли цепочкой поставок для одной из крупнейших американских электронных компаний. Он обнаружил, что менеджеры, которые часто обсуждали вопросы с другими группами, получали более высокую оплату, получали более положительные оценки работы и с большей вероятностью продвигались по службе. [48] Таким образом, устранение структурных дыр может быть полезным для организации и, в свою очередь, для карьеры отдельного человека.

Социальные сети

Компьютерные сети в сочетании с программным обеспечением социальных сетей создают новую среду для социального взаимодействия. Отношения через компьютеризированную службу социальных сетей можно охарактеризовать контекстом, направлением и силой. Содержание отношений относится к ресурсу, которым обмениваются. В контексте компьютерно-опосредованной коммуникации социальные пары обмениваются различными видами информации, включая отправку файла данных или компьютерной программы, а также оказание эмоциональной поддержки или организацию встречи. С ростом электронной коммерции обмен информацией может также соответствовать обмену деньгами, товарами или услугами в «реальном» мире. [87] Методы анализа социальных сетей стали необходимыми для изучения этих типов компьютерно-опосредованной коммуникации.

Кроме того, огромный размер и изменчивая природа социальных сетей привели к появлению новых сетевых метрик. Ключевой проблемой сетей, извлеченных из социальных сетей, является отсутствие надежности сетевых метрик из-за отсутствия данных. [88]

Разделение

На основе модели гомофилии , связи между людьми, скорее всего, возникают между узлами, которые наиболее похожи друг на друга, или в пределах сегрегации по соседству , люди, скорее всего, будут жить в тех же региональных областях, что и другие люди, похожие на них. Таким образом, социальные сети можно использовать в качестве инструмента для измерения степени сегрегации или гомофилии в социальной сети. Социальные сети можно использовать для моделирования процесса гомофилии, но они также могут служить мерой уровня воздействия различных групп друг на друга в рамках текущей социальной сети людей в определенной области [89] .

Смотрите также

Ссылки

  1. ^ ab Вассерман, Стэнли ; Фауст, Кэтрин (1994). "Анализ социальных сетей в социальных и поведенческих науках". Анализ социальных сетей: методы и приложения . Cambridge University Press. стр. 1–27. ISBN 9780521387071.
  2. ^ Скотт, В. Ричард ; Дэвис, Джеральд Ф. (2003). «Сети внутри и вокруг организаций». Организации и организация . Pearson Prentice Hall. ISBN 978-0-13-195893-7.
  3. ^ Фримен, Линтон (2004). Развитие анализа социальных сетей: исследование социологии науки . Empirical Press. ISBN 978-1-59457-714-7.
  4. ^ Боргатти, Стивен П.; Мехра, Аджай; Брасс, Дэниел Дж.; Лабианка, Джузеппе (2009). «Анализ сетей в социальных науках». Science . 323 (5916): 892–895. Bibcode :2009Sci...323..892B. CiteSeerX 10.1.1.536.5568 . doi :10.1126/science.1165821. PMID  19213908. S2CID  522293. 
  5. ^ Изли, Дэвид; Клейнберг, Джон (2010). «Обзор». Сети, толпы и рынки: рассуждения о высокосвязанном мире . Cambridge University Press. стр. 1–20. ISBN 978-0-521-19533-1.
  6. ^ abc Скотт, Джон П. (2000). Анализ социальных сетей: Справочник (2-е издание). Thousand Oaks, CA: Sage Publications.
  7. ^ Тоннис, Фердинанд (1887). Gemeinschaft und Gesellschaft , Лейпциг: Verlag Фуэса. (Перевод Чарльза Прайса Лумиса в 1957 году как «Сообщество и общество» , Ист-Лансинг: Издательство Мичиганского государственного университета.)
  8. ^ Дюркгейм, Эмиль (1893). Де ла разделение социального труда: étude sur l'organisation des sociétés superieures , Париж: Ф. Алькан. (Переведено Льюисом А. Козером в 1964 году как «Разделение труда в обществе» , Нью-Йорк: Free Press.)
  9. ^ Зиммель, Георг (1908). Социология , Лейпциг: Данкер и Хамблот.
  10. ^ Исторический обзор развития анализа социальных сетей см. в: Carrington, Peter J.; Scott, John (2011). "Введение". The Sage Handbook of Social Network Analysis . Sage. стр. 1. ISBN 978-1-84787-395-8.
  11. ^ См. также диаграмму в Scott, John (2000). Анализ социальных сетей: Справочник. Sage. стр. 8. ISBN 978-0-7619-6339-4.
  12. ^ Малиновский, Бронислав (1913). Семья среди австралийских аборигенов: социологическое исследование . Лондон: Издательство Лондонского университета.
  13. ^ Рэдклифф-Браун, Альфред Реджинальд (1930) Социальная организация австралийских племен . Сидней, Австралия: Монографии Сиднейского университета по Океании , № 1.
  14. ^ Рэдклифф-Браун, AR (1940). «О социальной структуре». Журнал Королевского антропологического института . 70 (1): 1–12. doi :10.2307/2844197. JSTOR  2844197.
  15. ^ Леви-Стросс, Клод ([1947]1967). Элементарные родительские структуры . Париж: Ла Хэй, Мутон и компания (Перевод Дж. Х. Белла, Дж. Р. фон Штюрмера и Р. Нидхэма, 1969 г., как «Элементарные структуры родства» , Бостон: Beacon Press, 1969 г.)
  16. ^ Барнс, Джон (1954). «Класс и комитеты в норвежском островном приходе». Human Relations , (7): 39–58.
  17. ^ Freeman, Linton C.; Wellman, Barry (1995). «Заметка о прародине анализа социальных сетей в Торонто». Connections . 18 (2): 15–19.
  18. ^ Сэвидж, Майк (2008). «Элизабет Ботт и формирование современной британской социологии». The Sociological Review . 56 (4): 579–605. doi :10.1111/j.1467-954x.2008.00806.x. S2CID  145286556.
  19. ^ Надель, С.Ф. 1957. Теория социальной структуры . Лондон: Коэн и Уэст.
  20. ^ Парсонс, Талкотт ([1937] 1949). Структура социального действия: исследование социальной теории с особым упором на группу европейских писателей . Нью-Йорк: The Free Press.
  21. ^ Парсонс, Талкотт (1951). Социальная система . Нью-Йорк: The Free Press.
  22. ^ Блау, Питер (1956). Бюрократия в современном обществе . Нью-Йорк: Random House, Inc.
  23. ^ Блау, Питер (1960). «Теория социальной интеграции». Американский журнал социологии , (65)6: 545–556, (май).
  24. ^ Блау, Питер (1964). Обмен и власть в социальной жизни .
  25. ^ Берни Хоган. «Сетевой индивидуум: профиль Барри Уэллмана». Архивировано из оригинала 2012-07-12 . Получено 2012-06-15 .
  26. ^ ab Granovetter, Mark (2007). «Введение для французского читателя». Sociologica . 2 : 1–8.
  27. ^ Уэллман, Барри (1988). «Структурный анализ: от метода и метафоры к теории и содержанию». стр. 19–61 в B. Wellman и SD Berkowitz (ред.) Social Structures: A Network Approach , Кембридж, Великобритания: Cambridge University Press.
  28. ^ Маллинз, Николас. Теории и теоретические группы в современной американской социологии . Нью-Йорк: Harper and Row, 1973.
  29. ↑ Тилли, Чарльз, ред. Городской мир . Бостон: Little Brown, 1974.
  30. ^ Уэллман, Барри. 1988. «Структурный анализ: от метода и метафоры к теории и субстанции». стр. 19–61 в Social Structures: A Network Approach , под редакцией Барри Уэллмана и С.Д. Берковица. Кембридж: Cambridge University Press.
  31. ^ Наглер, Ян; Анна Левина; Марк Тимме (2011). «Влияние одиночных связей на конкурентную перколяцию». Nature Physics . 7 (3): 265–270. arXiv : 1103.0922 . Bibcode :2011NatPh...7..265N. doi :10.1038/nphys1860. S2CID  2809783.
  32. ^ Ньюман, Марк, Альберт-Ласло Барабаши и Дункан Дж. Уоттс (2006). Структура и динамика сетей (Принстонские исследования сложности). Оксфорд: Princeton University Press.
  33. ^ Уэллман, Барри (2008). «Обзор: Развитие анализа социальных сетей: исследование в социологии науки». Contemporary Sociology . 37 (3): 221–222. doi :10.1177/009430610803700308. S2CID  140433919.
  34. ^ Вассерман, Стэнли; Фауст, Кэтрин (1998). Анализ социальных сетей: методы и приложения (Переиздание). Кембридж [ua]: Cambridge Univ. Press. ISBN 978-0521382694.
  35. ^ ab Кадушин, С. (2012). Понимание социальных сетей: теории, концепции и выводы . Оксфорд: Oxford University Press.
  36. ^ Грановеттер, М. (1976). «Сетевая выборка: некоторые первые шаги». Американский журнал социологии . 81 (6): 1287–1303. doi :10.1086/226224. S2CID  40359730.
  37. ^ ab Jones, C.; Volpe, EH (2011). «Организационная идентификация: расширение нашего понимания социальных идентичностей через социальные сети». Журнал организационного поведения . 32 (3): 413–434. doi :10.1002/job.694.
  38. ^ de Nooy, Wouter (2012). «Анализ социальных сетей, теоретические подходы к графам». Computational Complexity . Springer. стр. 2864–2877. doi :10.1007/978-1-4614-1800-9_176. ISBN 978-1-4614-1800-9.
  39. ^ Хедстрём, Питер; Санделл, Рикард; Стерн, Шарлотта (2000). «Mesolevel Networks and the Diffusion of Social Movements: The Case of the Swedish Social Democratic Party» (PDF) . American Journal of Sociology . 106 (1): 145–172. doi :10.1086/303109. hdl :10016/34606. S2CID  3609428. Архивировано (PDF) из оригинала 2016-03-04 . Получено 2012-02-26 .
  40. ^ ab Riketta, M.; Nienber, S. (2007). «Множественные идентичности и мотивация к работе: роль воспринимаемой совместимости между вложенными организационными единицами». British Journal of Management . 18 : S61–77. doi : 10.1111/j.1467-8551.2007.00526.x . S2CID  144857162.
  41. ^ Ширадо, Хироказу; Кристакис, Николас А. (2017). «Локально шумные автономные агенты улучшают глобальную человеческую координацию в сетевых экспериментах». Nature . 545 (7654): 370–374. Bibcode :2017Natur.545..370S. doi :10.1038/nature22332. PMC 5912653 . PMID  28516927. 
  42. ^ Cranmer, Skyler J.; Desmarais, Bruce A. (2011). «Анализ выводных сетей с моделями экспоненциальных случайных графов». Политический анализ . 19 (1): 66–86. CiteSeerX 10.1.1.623.751 . doi :10.1093/pan/mpq037. 
  43. ^ Морейра, Андре А.; Деметриус Р. Паула; Раймундо Н. Коста Фильо; Хосе С. Андраде младший (2006). «Конкурентный рост кластеров в сложных сетях». Физический обзор E . 73 (6): 065101. arXiv : cond-mat/0603272 . Бибкод : 2006PhRvE..73f5101M. doi : 10.1103/PhysRevE.73.065101. PMID  16906890. S2CID  45651735.
  44. ^ Барабаши, Альберт-Ласло (2003). Связано: как все связано со всем остальным и что это значит для бизнеса, науки и повседневной жизни . Нью-Йорк: Plum.
  45. ^ Строгац, Стивен Х. (2001). «Изучение сложных сетей». Nature . 410 (6825): 268–276. Bibcode : 2001Natur.410..268S. doi : 10.1038/35065725 . PMID  11258382.
  46. ^ Килдафф, М.; Цай, В. (2003). Социальные сети и организации . Sage Publications.
  47. ^ Грановеттер, М. (1973). «Сила слабых связей». Американский журнал социологии . 78 (6): 1360–1380. doi :10.1086/225469. S2CID  59578641.
  48. ^ abc Берт, Рональд (2004). «Структурные дыры и хорошие идеи». Американский журнал социологии . 110 (2): 349–399. CiteSeerX 10.1.1.388.2251 . doi :10.1086/421787. S2CID  2152743. 
  49. ^ abcd Берт, Рональд (1992). Структурные дыры: социальная структура конкуренции . Кембридж, Массачусетс: Издательство Гарвардского университета.
  50. ^ Линь, Цзыхан; Чжан, Ювэй; Гун, Цинъюань; Чэнь, Ян; Оксанен, Атте; Дин, Аарон Йи (2022). «Теория структурных дыр в анализе социальных сетей: обзор» (PDF) . Труды IEEE по вычислительным социальным системам . 9 (3): 724–739. doi :10.1109/TCSS.2021.3070321.
  51. ^ Брейден, ЛЕА; Тикенс, Томас (01.08.2020). «Исторические сети и память: связи, созданные посредством музейных выставок». Поэтика . 81 : 101446. doi : 10.1016/j.poetic.2020.101446 . hdl : 1765/127209 . ISSN  0304-422X.
  52. ^ Брейден, LEA (01.01.2021). «Сети, созданные в рамках выставки: влияние кураторов на историческое признание». American Behavioral Scientist . 65 (1): 25–43. doi : 10.1177/0002764218800145 . ISSN  0002-7642.
  53. ^ Брейден, ЛЕА; Тикенс, Томас (сентябрь 2019 г.). «Репутация, статусные сети и рынок искусства». Искусство . 8 (3): 81. doi : 10.3390/arts8030081 . hdl : 1765/119341 .
  54. ^ Ларсон, Дженнифер М. (11 мая 2021 г.). «Сети конфликта и сотрудничества». Ежегодный обзор политической науки . 24 (1): 89–107. doi : 10.1146/annurev-polisci-041719-102523 .
  55. ^ Папахристос, Эндрю (2009). «Убийство по структуре: отношения доминирования и социальная структура бандитских убийств» (PDF) . American Journal of Sociology . 115 (1): 74–128. doi :10.2139/ssrn.855304. PMID  19852186. S2CID 24605697 . Архивировано из оригинала (PDF) 7 апреля 2014 г. . Получено 29 марта 2013 г. . 
  56. ^ Ким, Дэвид А.; Хвонг, Элисон Р.; Стаффорд, Дерек; Хьюз, Д. Алекс; О'Мэлли, А. Джеймс; Фаулер, Джеймс Х.; Кристакис, Николас А. (2015-07-11). «Нацеливание на социальные сети для максимизации изменения поведения населения: кластерное рандомизированное контролируемое исследование». Lancet . 386 (9989): 145–153. doi :10.1016/S0140-6736(15)60095-2. ISSN  1474-547X. PMC 4638320 . PMID  25952354. 
  57. ^ Айролди, Эдоардо М.; Кристакис, Николас А. (2024-05-03). «Индукция социального заражения для различных результатов в структурированных экспериментах в изолированных деревнях». Science . 384 (6695): eadi5147. doi : 10.1126/science.adi5147 . ISSN  0036-8075. PMID  38696582.
  58. ^ Александр, Маркус; Форастьер, Лора; Гупта, Свати; Кристакис, Николас А. (2022-07-26). «Алгоритмы для затравки социальных сетей могут улучшить принятие вмешательства общественного здравоохранения в городской Индии». Труды Национальной академии наук . 119 (30): e2120742119. Bibcode : 2022PNAS..11920742A. doi : 10.1073/pnas.2120742119 . ISSN  0027-8424. PMC 9335263. PMID 35862454  . 
  59. ^ Фаулер, Джеймс Х.; Кристакис, Николас А. (2010). «Каскады кооперативного поведения в социальных сетях человека». Труды Национальной академии наук . 107 (12): 5334–5338. arXiv : 0908.3497 . Bibcode : 2010PNAS..107.5334F . doi : 10.1073/pnas.0913149107 . PMC 2851803. PMID  20212120. 
  60. ^ Бонд, Р. М.; Фэрисс, К. Дж.; Джонс, Дж. Дж.; Крамер, А. Д. И.; Марлоу, К.; Сеттл, Дж. Э.; Фаулер, Дж. Х. (2012). «Эксперимент с участием 61 миллиона человек по социальному влиянию и политической мобилизации». Nature . 489 (7415): 295–298. Bibcode :2012Natur.489..295B. doi :10.1038/nature11421. PMC 3834737 . PMID  22972300. 
  61. ^ Kramer, ADI; Guillory, JE; Hancock, JT (2014). «Экспериментальные доказательства масштабного эмоционального заражения через социальные сети» (PDF) . Труды Национальной академии наук . 111 (24): 8788–8790. Bibcode :2014PNAS..111.8788K. doi : 10.1073/pnas.1320040111 . PMC 4066473 . PMID  24889601. 
  62. ^ Муссайд, М.; Брайтон, Х.; Гайсмайер, В. (2015). «Усиление риска в экспериментальных диффузионных цепях» (PDF) . Труды Национальной академии наук . 112 (18): 5631–5636. arXiv : 1504.05331 . Bibcode : 2015PNAS..112.5631M . doi : 10.1073/pnas.1421883112 . PMC 4426405. PMID  25902519. 
  63. ^ Арал, Синан; Уокер, Дилан (2011). «Создание социального заражения посредством вирусного дизайна продукта: рандомизированное исследование влияния сверстников в сетях». Наука управления . 57 (9): 1623–1639. doi :10.1287/mnsc.1110.1421.
  64. ^ Gile, Krista J.; Beaudry, Isabelle S.; Handcock, Mark S.; Ott, Miles Q. (7 марта 2018 г.). «Методы вывода из данных выборки, управляемой респондентами». Annual Review of Statistics and Its Application . 5 (1): 65–93. Bibcode : 2018AnRSA...5...65G. doi : 10.1146/annurev-statistics-031017-100704. S2CID  67695078. Архивировано из оригинала 31 января 2022 г. Получено 21 сентября 2021 г.
  65. ^ Хекаторн, Дуглас Д.; Кэмерон, Кристофер Дж. (31 июля 2017 г.). «Сетевая выборка: от снежного кома и множественности к выборке, управляемой респондентами». Annual Review of Sociology . 43 (1): 101–119. doi : 10.1146/annurev-soc-060116-053556 .
  66. ^ Грановеттер, Марк (2005). «Влияние социальной структуры на экономические результаты». Журнал экономических перспектив . 19 (1): 33–50. doi :10.1257/0895330053147958. JSTOR  4134991. S2CID  263519132.
  67. ^ Леви, Джудит и Бернис Пескосолидо (2002). Социальные сети и здоровье . Бостон, Массачусетс: JAI Press.
  68. ^ Крона, Беатрис и Клаус Хубачек (ред.) (2010). "Специальный выпуск: Анализ социальных сетей в управлении природными ресурсами" Архивировано 04.06.2012 в Wayback Machine . Экология и общество , 48.
  69. ^ Эрнстсон, Хенрих (2010). "Список чтения: использование анализа социальных сетей (SNA) в социально-экологических исследованиях". Resilience Science Архивировано 2012-04-03 в Wayback Machine
  70. ^ Anheier, HK; Romo, FP (1995). «Формы капитала и социальная структура полей: изучение социальной топографии Бурдье». American Journal of Sociology . 100 (4): 859–903. doi :10.1086/230603. S2CID  143587142.
  71. ^ De Nooy, W (2003). «Поля и сети: анализ соответствий и анализ социальных сетей в рамках теории поля». Поэтика . 31 (5–6): 305–327. doi :10.1016/S0304-422X(03)00035-4.
  72. ^ Сенекал, бакалавр (2012). «Африканская литературная система: эксперименты с анализом социальных сетей (SNA)». ЛитНет Академии . 9 :3.
  73. ^ Лоткер, Цви (2021), «Машинное повествование», Анализ повествований в социальных сетях , Cham: Springer International Publishing, стр. 283–298, doi : 10.1007/978-3-030-68299-6_18, ISBN 978-3-030-68298-9, S2CID  241976819, заархивировано из оригинала 2023-02-04 , извлечено 2022-03-16
  74. ^ Подольни, Дж. М.; Барон, Дж. Н. (1997). «Ресурсы и отношения: социальные сети и мобильность на рабочем месте». American Sociological Review . 62 (5): 673–693. CiteSeerX 10.1.1.114.6822 . doi :10.2307/2657354. JSTOR  2657354. 
  75. ^ Парк, Семин; Гроссер, Трэвис Дж.; Робак, Адам А.; Матье, Джон Э. (3 февраля 2020 г.). «Понимание рабочих команд с точки зрения сети: обзор и будущие направления исследований». Журнал управления . 46 (6): 1002–1028. doi : 10.1177/0149206320901573 .
  76. ^ Ли, Дж.; Ким, С. (2011). «Изучение роли социальных сетей в аффективной организационной приверженности: центральность сети, прочность связей и структурные дыры». Американский обзор государственного управления . 41 (2): 205–223. doi :10.1177/0275074010373803. S2CID  145641976.
  77. ^ Боулер, WM; Брасс, DJ (2011). «Относительные корреляты поведения межличностного гражданства: перспектива социальной сети». Журнал прикладной психологии . 91 (1): 70–82. CiteSeerX 10.1.1.516.8746 . doi :10.1037/0021-9010.91.1.70. PMID  16435939. 
  78. ^ abc (Кларидж, 2018).
  79. ^ аб Колей, Гаурав; Дешмукх, Джаяти; Шриниваса, Шринатх (2020). «Социальный капитал как взаимодействие и пересмотр убеждений». В Арефе, Самин; Бончева, Калина; Брагьери, Марко; Дигнум, Фрэнк; Джаннотти, Фоска; Гризолия, Франческо; Педрески, Дино (ред.). Социальная информатика . Конспекты лекций по информатике. Том. 12467. Чам: Springer International Publishing. стр. 137–151. дои : 10.1007/978-3-030-60975-7_11. ISBN 978-3-030-60975-7. S2CID  222233101. Архивировано из оригинала 2021-06-09 . Получено 2021-06-09 .
  80. ^ Себастьян, Валенсуэла; Намсу Парк; Керк Ф. Ки (2009). «Есть ли социальный капитал на сайте социальной сети? Использование Facebook и удовлетворенность жизнью, доверие и участие студентов колледжа». Журнал компьютерно-опосредованной коммуникации . 14 (4): 875–901. doi : 10.1111/j.1083-6101.2009.01474.x .
  81. ^ Ван, Хуа и Барри Уэллман (2010). «Социальная связанность в Америке: изменения в размере сети дружбы взрослых с 2002 по 2007 год». American Behavioral Scientist . 53 (8): 1148–1169. doi : 10.1177/0002764209356247. S2CID  144525876.
  82. ^ Годеул, Алексия; Джанетти, Катерина (2013). «Роль взаимности в формировании социальных сетей с применением к LiveJournal». Социальные сети . 35 (3): 317–330. doi :10.1016/j.socnet.2013.03.003. ISSN  0378-8733.
  83. ^ Милль, Джон (1909). Принципы политической экономии . Библиотека экономики и свободы: Уильям Дж. Эшли.
  84. ^ Csermely, Peter (июль 2017 г.). «Сетевая концепция креативности и глубокого мышления: применение к формированию общественного мнения и поддержке талантов». Gifted Child Quarterly . 61 (3): 194–201. arXiv : 1702.06342 . doi :10.1177/0016986217701832. ISSN  0016-9862. S2CID  14419926.
  85. ^ Гарднер, Хайди; Эклс, Роберт (2011). «Иден МакКаллум: сетевая консалтинговая фирма». Обзор Гарвардской школы бизнеса .
  86. ^ Сяо, Чжисин; Цуй, Энн (2007). «Когда брокеры могут не работать: культурная обусловленность социальных отношений. Архивировано 14 сентября 2016 г. в Wayback Machine Capital в китайских высокотехнологичных фирмах». Administrative Science Quarterly .
  87. ^ Гартон, Лора; Хейторнтвейт, Кэролайн ; Уэллман, Барри (23 июня 2006 г.). «Изучение социальных сетей в Интернете». Журнал компьютерно-опосредованной коммуникации . 3 (1): 0. doi :10.1111/j.1083-6101.1997.tb00062.x. S2CID  29051307.
  88. ^ Вэй, Вэй; Джозеф, Кеннет; Лю, Хуань; Карли, Кэтлин М. (2016). «Изучение характеристик приостановленных пользователей и стабильности сети в Twitter». Анализ и майнинг социальных сетей . 6 : 51. doi : 10.1007/s13278-016-0358-5. S2CID  18520393.
  89. ^ Бояновски, Михал; Кортен, Ренсе (2014-10-01). «Измерение сегрегации в социальных сетях». Социальные сети . 39 : 14–32. doi :10.1016/j.socnet.2014.04.001. ISSN  0378-8733.

Дальнейшее чтение

Внешние ссылки

Организации

Рецензируемые журналы

Учебники и образовательные ресурсы

Наборы данных

На Викискладе есть медиафайлы по теме «Социальные сети» .