stringtranslate.com

Блочное моделирование

Блочное моделирование — это набор или последовательная структура , которая используется для анализа социальной структуры , а также для установки процедур для разбиения (кластеризации) единиц социальной сети ( узлов , вершин , участников ) на основе определенных шаблонов, которые формируют отличительную структуру посредством взаимосвязи. [1] [2] В основном она используется в статистике , машинном обучении и сетевой науке .

Как эмпирическая процедура , блочное моделирование предполагает, что все единицы в определенной сети могут быть сгруппированы вместе в такой степени, в которой они эквивалентны. Что касается эквивалентности, она может быть структурной, регулярной или обобщенной. [3] Используя блочное моделирование, сеть может быть проанализирована с использованием вновь созданных блочных моделей , что преобразует большую и сложную сеть в меньшую и более понятную. В то же время блочное моделирование используется для операционализации социальных ролей .

В то время как некоторые утверждают, что блочное моделирование — это всего лишь методы кластеризации, Боначич и Макконахи утверждают, что «это теоретически обоснованный и алгебраический подход к анализу структуры отношений». Уникальная способность блочного моделирования заключается в том, что оно рассматривает структуру не только как набор прямых отношений, но и учитывает все другие возможные составные отношения, которые основаны на прямых. [4]

Принципы блочного моделирования были впервые введены Франсуа Лорреном и Харрисоном К. Уайтом в 1971 году. [2] Блочное моделирование рассматривается как «важный набор инструментов сетевого анализа», поскольку оно имеет дело с разграничением ролевых структур (четко определенных мест в социальных структурах, также известных как позиции) и распознаванием фундаментальной структуры социальных сетей. [5] : 2, 3  По словам Батагеля , основная «цель блочного моделирования состоит в том, чтобы свести большую, потенциально бессвязную сеть к меньшей понятной структуре, которую можно было бы интерпретировать более легко». [6] Блочное моделирование изначально использовалось для анализа в социометрии и психометрии , но теперь распространилось и на другие науки. [7]

Определение

Различные характеристики социальных сетей. A, B и C показывают различную центральность и плотность сетей; панель D показывает замыкание сети, т. е. когда два субъекта, привязанные к общему третьему субъекту, склонны также формировать прямую связь между ними. Панель E представляет двух субъектов с разными атрибутами (например, организационная принадлежность, убеждения, пол, образование), которые склонны формировать связи. Панель F состоит из двух типов связей: дружба (сплошная линия) и неприязнь (пунктирная линия). В этом случае два субъекта, являющиеся друзьями, оба не любят общего третьего (или, аналогично, два субъекта, которым не нравится общий третий, склонны быть друзьями).

Сеть как система состоит из (или определяется) двух различных наборов: один набор единиц (узлов, вершин, акторов) и один набор связей между единицами. Используя оба набора, можно создать граф , описывающий структуру сети. [8]

В процессе блочного моделирования исследователь сталкивается с двумя проблемами: как разбить блоки (например, как определить кластеры ( или классы), которые затем образуют вершины в блочной модели) и как затем определить связи в блочной модели (и одновременно значения этих связей) [9] .

В социальных науках сети обычно являются социальными сетями , состоящими из нескольких индивидуумов (единиц) и выбранных социальных отношений между ними (связей). Реальные сети могут быть большими и сложными; блочное моделирование используется для упрощения их до более мелких структур, которые можно легче интерпретировать. В частности, блочное моделирование разбивает единицы на кластеры, а затем определяет связи между кластерами. В то же время блочное моделирование может использоваться для объяснения социальных ролей, существующих в сети, поскольку предполагается, что созданный кластер единиц имитирует (или тесно связан) с социальными ролями единиц. [8]

В теории графов изображение дает упрощенное представление сети, где каждое из чисел представляет отдельный узел.

Таким образом, блочное моделирование можно определить как набор подходов для разбиения единиц на кластеры (также известные как позиции) и связей на блоки, которые далее определяются вновь полученными кластерами. Блок (также блочная модель) определяется как подматрица, которая показывает взаимосвязь (связи) между узлами, присутствующими в одном и том же или разных кластерах. [8] Каждая из этих позиций в кластере определяется набором (не)прямых связей с другими социальными позициями и из них. [10] Эти связи (соединения) могут быть направленными или ненаправленными; может быть несколько связей между одной и той же парой объектов, или они могут иметь веса на них. Если в сети нет нескольких связей, она называется простой сетью. [11] : 8 

Матричное представление графа состоит из упорядоченных единиц, в строках и столбцах, на основе их имен. Упорядоченные единицы со схожими моделями связей разделяются вместе в одних и тех же кластерах. Затем кластеры располагаются вместе так, чтобы единицы из одних и тех же кластеров располагались рядом друг с другом, тем самым сохраняя взаимосвязь. На следующем этапе единицы (из одних и тех же кластеров) преобразуются в блочную модель. При этом обычно формируется несколько блочных моделей, одна из которых является основным кластером, а другие — связными; основной кластер всегда связан со связными, в то время как связные не могут быть связаны друг с другом. Кластеризация узлов основана на эквивалентности , такой как структурная и регулярная. [8] Основная цель матричной формы — визуально представить отношения между лицами, включенными в кластер. Эти связи кодируются дихотомически (как присутствующие или отсутствующие), а строки в матричной форме указывают источник связей, а столбцы представляют место назначения связей. [10]

Эквивалентность может иметь два основных подхода: эквивалентные единицы имеют одинаковую схему соединения с теми же соседями или эти единицы имеют одинаковую или похожую схему соединения с разными соседями. Если единицы соединены с остальной частью сети идентичными способами, то они структурно эквивалентны. [3] Единицы также могут быть регулярно эквивалентны, когда они эквивалентно соединены с эквивалентными другими. [2]

При блочном моделировании необходимо учитывать вопрос влияния на результаты ошибок измерений на начальном этапе получения данных. [12]

Разные подходы

Что касается того, какой тип сети подвергается блочному моделированию, необходим другой подход. Сети могут быть однорежимными или двухрежимными. В первом случае все блоки могут быть подключены к любому другому блоку, и блоки имеют один и тот же тип, тогда как во втором случае блоки подключены только к блоку(ам) другого типа. [5] : 6–10  Что касается отношений между блоками, они могут быть однореляционными или многореляционными сетями. Более того, сети могут быть временными или многоуровневыми, а также бинарными (только 0 и 1) или знаковыми (допускающими отрицательные связи)/значениями (возможны и другие значения).

Различные подходы к блочному моделированию можно сгруппировать в два основных класса: детерминированное блочное моделирование и стохастическое блочное моделирование. Детерминированное блочное моделирование затем далее делится на прямые и косвенные блочные моделирующие подходы. [8]

Структурная эквивалентность

Среди подходов прямого блочного моделирования: структурная эквивалентность и регулярная эквивалентность . [2] Структурная эквивалентность — это состояние, когда блоки связаны с остальной частью сети идентичным образом(ами), в то время как регулярная эквивалентность имеет место, когда блоки одинаково связаны с другими эквивалентными блоками (блоки не обязательно имеют общих соседей, но имеют соседей, которые сами по себе похожи). [3] [5] : 24 

Регулярная эквивалентность

Косвенные подходы блочного моделирования, в которых разбиение рассматривается как традиционная задача кластерного анализа (измерение (нес) сходства приводит к матрице (нес)сходства), следующие: [8] [2]

По мнению Бруско и Стейнли (2011), [14] блочное моделирование можно классифицировать (используя ряд измерений): [15]

Блокмодели

Блочные модели (иногда также блочные модели ) — это структуры, в которых:

Компьютерные программы могут разбивать социальную сеть в соответствии с заранее заданными условиями. [17] : 333  Когда эмпирические блоки могут быть разумно аппроксимированы в терминах идеальных блоков, такие блочные модели могут быть сведены к блочному изображению , которое является представлением исходной сети, фиксируя ее базовую «функциональную анатомию». [18] Таким образом, блочные модели могут «позволить данным характеризовать свою собственную структуру», и в то же время не стремиться демонстрировать предвзятую структуру, навязанную исследователем. [19]

Блочные модели могут быть созданы косвенно или напрямую, на основе построения критериальной функции . Косвенное построение относится к функции, основанной на «совместимой (не)сходной мере между парами единиц», в то время как прямое построение — это «функция, измеряющая соответствие реальных блоков, вызванное заданной кластеризацией , соответствующим идеальным блокам с идеальными отношениями внутри каждого кластера и между кластерами в соответствии с рассматриваемыми типами связей ( эквивалентностью )». [20]

Типы

Блочные модели могут быть определены относительно интуиции , сущности или понимания природы изучаемой сети; это может привести к таким моделям, как: [5] : 16–24 

Специализированные программы

Блочное моделирование выполняется с помощью специализированных компьютерных программ , предназначенных для анализа сетей или блочного моделирования в частности, таких как:

Смотрите также

Ссылки

  1. ^ Патрик Дореян , Позиционный анализ и блочное моделирование. Энциклопедия сложности и системной науки . DOI: https://doi.org/10.1007/978-0-387-30440-3_412 Архивировано 04.02.2023 на Wayback Machine .
  2. ^ abcde Патрик Дореян , Интуитивное введение в блочное моделирование с примерами, BMS: Бюллетень социологической методологии / Bulletin de Méthodologie Sociologique , январь 1999 г., № 61 (январь 1999 г.), стр. 5–34.
  3. ^ abc Анушка Ферлигой : Блочное моделирование, http://mrvar.fdv.uni-lj.si/sola/info4/nusa/doc/blockmodeling-2.pdf Архивировано 12 августа 2021 г. на Wayback Machine
  4. ^ Боначич, Филлип; Макконахи, Морин Дж. (1980). «Алгебра блочного моделирования». Социологическая методология . 11 : 489–532. doi :10.2307/270873.
  5. ^ abcd Дориан, Патрик; Батагель, Владимир; Ферлигой, Анушка (2005). Обобщенное блочное моделирование . Издательство Кембриджского университета. ISBN 0-521-84085-6.
  6. ^ Батагель, Владимир (1999). «Обобщенное блочное моделирование». Информатика . 23 : 501–506.
  7. ^ "WEBER, M. (2007), "Введение в блочное моделирование для анализа ввода-вывода". 16-я Международная конференция I-Ot, Стамбул, Турция". Архивировано из оригинала 2021-08-23 . Получено 2021-08-23 .
  8. ^ abcdefg Миха Матьяшич, Марьян Кугмас и Алеш Жиберна , блочное моделирование: пакет R для обобщенного блочного моделирования, Metodološki zvezki , 17 (2), 2020, 49–66.
  9. ^ Батагель, Владимир (1997). «Заметки по блочному моделированию». Социальные сети . 19 : 143–155.
  10. ^ ab Боначич, Филлип; Макконахи, Морин Дж. (1980). «Алгебра блочного моделирования». Социологическая методология . 11 : 489–532. doi :10.2307/270873.
  11. ^ Брайан Джозеф Болл, Методы блочного моделирования для сложных сетей: докторская диссертация. Мичиганский университет, 2014.
  12. ^ аб Жнидаршич, Аня; Дориан, Патрик; Ферлигой, Анушка (2012). «Отсутствие связей в социальных сетях, их обработка и результаты блокмоделирования». Методолошки звезды . 9 (2): 119–138.
  13. ^ Жиберна, Алеш (2013). «Обобщенное блочное моделирование разреженных сетей». Методолошки звезды . 10 (2): 99–119.
  14. ^ Бруско, Майкл; Стейнли, Дуглас (2011). «Эвристика поиска с запретами для детерминированного двухрежимного блочного моделирования». Психометрика . 76 : 612–633.
  15. ^ Бруско, Майкл; Дориан, Патрик; Стейнли, Дуглас; Саторнино, Синтия Б. (2013). «Многоцелевое блочное моделирование для анализа социальных сетей». Психометрика . 78 (3): 498–525. doi :10.1007/S11336-012-9313-1.
  16. ^ Патрик Дореян , Позиционный анализ и блочное моделирование. Энциклопедия сложности и системной науки . DOI: https://doi.org/10.1007/978-0-387-30440-3_412 Архивировано 04.02.2023 на Wayback Machine .
  17. ^ Нуй, Воутер де; Мрвар, Андрей; Батагель, Владимир (2018). Исследовательский анализ социальных сетей с Паеком. Пересмотренное и расширенное издание для обновленного программного обеспечения. Третье издание . Cambridge University Press. ISBN 978-1-108-47414-6.
  18. ^ Нордлунд, Карл (2019). «Прямое блочное моделирование значимых и бинарных сетей: подход, свободный от дихотомизации». Социальные сети . 61 : 128–143. arXiv : 1910.10484 . doi : 10.1016/j.socnet.2019.10.004. S2CID  204838377.
  19. ^ Араби, Фиппс; Бурман, Скотт А.; Левитт, Пол Р. (1978). «Построение блочных моделей: как и почему». Журнал математической психологии . 17 : 21–63. doi :10.2307/270873. JSTOR  270873.
  20. ^ Батагель, Владимир; Мрвар, Андрей; Ферлигой, Анушка; Дориан, Патрик (2004). «Обобщенное блочное моделирование с Паджеком». Методолошки звезды . 1 (2): 455–467. Архивировано из оригинала 22 марта 2022 г. Проверено 7 января 2023 г.
  21. ^ ab "STATS.ox.ac.uk – Анализ социальных сетей". Архивировано из оригинала 2021-08-18 . Получено 2021-08-18 .
  22. ^ Стейбер, Стивен Р. (1981). «Построение лучших блочных моделей: неиерархическое расширение CONCOR с приложениями к регрессионному анализу». Mid–American Review of Sociology . VI : 17–40.
  23. ^ abc Батагель, Владимир; Мрвар, Андрей; Ферлигой, Анушка; Дориан, Патрик (2004). «Обобщенное блочное моделирование с Паджеком». Методолошки звезды . 1 (2): 455–467.
  24. ^ Cran.R–project.org – Пакет «blockmodeling» [ постоянная мертвая ссылка ]