Dynamická síťová analýza - Dynamic network analysis

Dynamická síťová analýza (DNA) je vznikající vědecký obor, který spojuje tradiční analýza sociálních sítí (SNA), analýza odkazu (LOS ANGELES), sociální simulace a multiagentní systémy (MAS) uvnitř síťová věda a teorie sítí.

Přehled

V této oblasti existují dva aspekty. První je Statistická analýza údajů o DNA. Druhým je využití simulace k řešení problémů s dynamikou sítě. Sítě DNA se liší od tradičních sociálních sítí v tom, že jsou větší, dynamické, multimódové a multiplexové a mohou obsahovat různé úrovně nejistota. Hlavní rozdíl mezi DNA a SNA spočívá v tom, že DNA bere v úvahu interakce sociálních rysů podmíněných strukturou a chováním sítí. DNA je vázána na časovou analýzu, ale časová analýza nemusí být nutně vázána na DNA, protože změny v sítích někdy vyplývají z vnějších faktorů, které jsou nezávislé na sociálních vlastnostech nalezených v sítích. Jedním z nejpozoruhodnějších a nejranějších případů použití DNA je Sampsonova klášterní studie, kde pořizuje snímky stejné sítě z různých intervalů a sleduje a analyzuje vývoj sítě.[1] Rané studium dynamiky využití spojení ve velmi rozsáhlých komplexních sítích poskytuje důkazy o dynamické centralitě, dynamických motivech a cyklech sociálních interakcí.[2][3]

Statistické nástroje DNA jsou obecně optimalizovány pro rozsáhlé sítě a připouštějí analýzu více sítí současně, ve kterých existuje více typů uzly (více uzlů) a více typů odkazů (multi-plex). Víceuzlové multi-plexové sítě se obecně označují jako metasítě nebo vysokodimenzionální sítě. Naproti tomu se statistické nástroje SNA zaměřují na data jednoho nebo maximálně dvou režimů a usnadňují analýzu pouze jednoho typu odkazu najednou.

Statistické nástroje DNA mají tendenci poskytovat uživateli více opatření, protože mají opatření, která využívají data získaná z více sítí současně. Latentní vesmírné modely (Sarkar a Moore, 2005)[4] a simulace založená na agentech se často používají k prozkoumání dynamických sociálních sítí (Carley et al., 2009).[5] Z pohledu počítačové simulace jsou uzly v DNA jako atomy v kvantové teorii, s uzly lze, i když to nemusí být, zacházet jako s pravděpodobnostními. Zatímco uzly v tradičním modelu SNA jsou statický, uzly v modelu DNA mají schopnost učit se. Vlastnosti se časem mění; uzly se mohou přizpůsobit: Zaměstnanci společnosti se mohou naučit nové dovednosti a zvýšit svoji hodnotu pro síť; nebo zajmout jednoho teroristy a další tři jsou nuceni improvizovat. Změna se šíří z jednoho uzlu do druhého atd. DNA přidává prvek evoluce sítě a bere v úvahu okolnosti, za kterých pravděpodobně dojde ke změně.

Příklad multi-entity, multi-network, dynamický síťový diagram

Dynamická analýza sítě má tři hlavní rysy, které ji odlišují od standardní analýzy sociální sítě. Nejprve se DNA spíše než jen pomocí sociálních sítí zaměřuje na meta-sítě. Zadruhé, modelování založené na agentech a jiné formy simulací se často používají k prozkoumání toho, jak se sítě vyvíjejí a přizpůsobují, jakož i dopadu intervencí na tyto sítě. Za třetí, odkazy v síti nejsou binární; ve skutečnosti v mnoha případech představují pravděpodobnost, že existuje odkaz.

Meta-síť

Meta síť je multimódová, vícelinková a víceúrovňová síť. Multi-mode znamená, že existuje mnoho typů uzlů; např. uzly lidí a umístění. Multi-link znamená, že existuje mnoho typů odkazů; např. přátelství a rady. Víceúrovňový znamená, že některé uzly mohou být členy jiných uzlů, například sítě složené z lidí a organizací a jedním z odkazů je, kdo je členem dané organizace.

Zatímco různí vědci používají různé režimy, běžné režimy odrážejí, kdo, co, kdy, kde, proč a jak. Jednoduchým příkladem metasítě je formulace PCANS s lidmi, úkoly a zdroji.[6] Podrobnější formulace zohledňuje lidi, úkoly, zdroje, znalosti a organizace.[7] Nástroj ORA byl vyvinut za účelem podpory metasíťové analýzy.[8]

Ilustrativní problémy, na kterých lidé v oblasti DNA pracují

  • Vývoj metrik a statistik za účelem posouzení a identifikace změn v sítích a napříč nimi.
  • Vývoj a ověřování simulací ke studiu změn, evoluce, adaptace a rozpadu sítě. Vidět Počítačová simulace a organizační studie
  • Vývoj a testování teorie změn sítě, evoluce, adaptace, rozpadu[9]
  • Vývoj a ověřování formálních modelů vytváření a vývoje sítí
  • Vývoj technik k vizualizaci změny sítě celkově nebo na úrovni uzlu nebo skupiny
  • Vývoj statistických technik pro zjištění, zda rozdíly pozorované v čase v sítích jsou způsobeny jednoduše odlišnými vzorky z distribuce odkazů a uzlů nebo změnami v čase v distribuci odkazů a uzlů v průběhu času
  • Vývoj řídicích procesů pro sítě v průběhu času
  • Vývoj algoritmů pro změnu distribuce odkazů v sítích v průběhu času
  • Vývoj algoritmů pro sledování skupin v sítích v průběhu času
  • Vývoj nástrojů pro extrakci nebo lokalizaci sítí z různých zdrojů dat, jako jsou texty
  • Vývoj statisticky platných měření v sítích v průběhu času
  • Zkoumání robustnosti síťových metrik u různých typů chybějících dat
  • Empirické studie multimódových vícelinkových sítí s více časovými obdobími
  • Zkoumání sítí jako pravděpodobnostních časově variantních jevů
  • Předpovídání změn ve stávajících sítích
  • Identifikace stezek v čase vzhledem k posloupnosti sítí
  • Identifikace změn v kritičnosti uzlu vzhledem k posloupnosti sítí, cokoli jiného souvisejícího s vícerežimovými vícesložkovými vícečasovými sítěmi
  • Studium náhodných procházek v dočasných sítích[10]
  • Kvantifikace strukturních vlastností kontaktních sekvencí v dynamických sítích, které ovlivňují dynamické procesy[11]
  • Posouzení skryté činnosti[12] a temné sítě[13]
  • Citační analýza[14]
  • Analýza sociálních médií[15]
  • Hodnocení systémů veřejného zdraví[16]
  • Analýza výsledků nemocniční bezpečnosti[17]
  • Hodnocení struktury etnického násilí ze zpravodajských dat[18]
  • Hodnocení teroristických skupin[19]
  • Online sociální rozpad sociálních interakcí[20]
  • Vizualizace velkých finančních sítí v průběhu času[21]
  • Modelování třídních interakcí ve školách[22]

Viz také

Reference

  1. ^ Harrison C. White, 1992, Identita a kontrola: Strukturální teorie sociální akce. Princeton University Press.
  2. ^ Dan Braha, Yaneer Bar ‐ Yam, 2006, "Od ústřednosti k dočasné slávě: Dynamická ústřednost v komplexních sítích," Složitost, 12 (2), 59-63.
  3. ^ Dan Braha, Yaneer Bar-Yam 2009, Časově závislé komplexní sítě: Dynamická centralita, dynamické motivy a cykly sociálních interakcí. In Adaptive Networks (str. 39-50). Springer, Berlín, Heidelberg.
  4. ^ Purnamrita Sarkar a Andrew W. Moore. 2005. Dynamická analýza sociálních sítí pomocí modelů latentního prostoru. Průzkum SIGKDD. Newsl. 7, 2 (prosinec 2005), 31-40.
  5. ^ Kathleen M. Carley, Michael K. Martin a Brian Hirshman, 2009, „Etiologie sociálních změn“, Témata kognitivních věd, 1,4: 621-650
  6. ^ David Krackhardt a Kathleen M. Carley, 1998, „Model PCANS struktury organizace,“ Ve sborníku z Mezinárodního symposia o výzkumu a technologii velení a řízení z roku 1998, Monterey, CA, červen 1998, Evidence Based Research, Vídeň, VA, Str. 113-119.
  7. ^ Kathleen M. Carley, 2002, „Inteligentní agenti a organizace budoucnosti“, Příručka nových médií. Editoval Leah Lievrouw a Sonia Livingstone (Eds.), Thousand Oaks, CA, Sage, Ch. 12: 206-220.
  8. ^ Kathleen M. Carley. 2014. „ORA: A Toolkit for Dynamic Network Analysis and Visualization,“ In Reda Alhajj and Jon Rokne (Eds.) Encyclopedia of Social Network Analysis and Mining, Springer.
  9. ^ Majdandzic, A .; et al. (2013). "Spontánní zotavení v dynamických sítích". Fyzika přírody. 10: 34–38. doi:10.1038 / nphys2819.
  10. ^ Michele Starnini, Andrea Baronchelli, Alain Barrat, 2012, Náhodné procházky v časových sítích. Phys. Rev.E 85, 056115, http://link.aps.org/doi/10.1103/PhysRevE.85.056115
  11. ^ René Pfitzner, Ingo Scholtes, Antonios Garas, Claudio Juan Tessone, Frank Schweitzer, 2012, „Preference mezi: Kvantifikace korelace v topologické dynamice časových sítí“, Physical Review Letters, sv. 110, 10. května 2013.
  12. ^ Carley, Kathleen M., Michael K., Martin a John P. Hancock, 2009, „Dynamic Network Analysis Applied to Experiments from the Decision Architectures Research Environment,“ Advanced Decision Architectures for the Warfigher: Foundation and Technology, Ch. 4.
  13. ^ Everton, Sean, 2012, Disrupting Dark Networks, Cambridge University Press, New York, NY
  14. ^ Kas, Miray, Kathleen M. Carley a L. Richard Carley, 2012, „Kdo byl kde a kdy? Prostorová časová analýza mobility výzkumných pracovníků v jaderné vědě,“ Ve sborníku z Mezinárodního semináře o prostorové časové integraci a vyhledávání dat (STIR 2012) , konané ve spojení s ICDE 2012, 1. dubna 2012, Washington DC
  15. ^ Carley, Kathleen. M., Jürgen Pfeffer, Huan Liu „Fred Morstatter, Rebecca Goolsby, 2013, Near Social Time Assessment of Social Media Using Geo-Temporal Network Analytics, In Proceedings of 2013 IEEE / ACM International Conference on Advances in Social Networks Analysis and Mining (ASONAM), 25. – 28. Srpna 2013 , Niagarské vodopády, Kanada.
  16. ^ Merrill, Jacqueline, Mark G. Orr, Christie Y. Jeon, Rosalind V. Wilson, Jonathan Storrick a Kathleen M. Carley, 2012, „Topologie sítí poradců místních zdravotníků: Mind the Gaps“, Journal of Public Health Management Practice , 18 (6): 602–608
  17. ^ Effken, Judith A., Sheila Gephart a Kathleen M. Carley, 2013, „Využívání ORA k hodnocení vztahu předávání k výsledkům kvality a bezpečnosti“, „Počítače, informatika, ošetřovatelství“. 31 (1): 36-44.
  18. ^ Van Holt, Tracy, Jeffrey C. Johnson, Jamie Brinkley, Kathleen M. Carley a Janna Caspersen, 2012, „Struktura etnického násilí v Súdánu: automatizovaný obsah, metasíť a geoprostorový analytický přístup,“ Teorie výpočetní a matematické organizace, 18: 340-355.
  19. ^ Kenney, Michael J., John Horgan, Cale Horne, Peter Vining, Kathleen M. Carley, Michael Bigrigg, Mia Bloom, Kurt Braddock, 2012, Organizační přizpůsobení v aktivistické síti: Sociální sítě, vedení a změna v al-Muhajiroun, Applied Ergonomics, 44 (5): 739-747.
  20. ^ M. Abufouda, K. A. Zweig. „Teoretický model pro pochopení dynamiky úpadku online sociálních sítí“. arXiv předtisk arXiv: 1610.01538.
  21. ^ Heijmans, Ronald; Heuver, Richard; Levallois, Clement; van Lelyveld, Iman (2016). "Dynamická vizualizace velkých finančních sítí". The Journal of Network Theory in Finance. 2 (2): 57–79. doi:10.21314 / JNTF.2016.017. ISSN  2055-7795.
  22. ^ Christian Bokhove, 2016, „Zkoumání interakce ve třídě s dynamickou analýzou sociálních sítí“, International Journal of Research & Method in Education, doi: 10.1080 / 1743727X.2016.1192116.

Další čtení

  • Kathleen M. Carley, 2003, „Dynamická síťová analýza“ v Dynamickém modelování a analýze sociálních sítí: Workshop Summary and Papers, Ronald Breiger, Kathleen Carley a Philippa Pattison, (Eds.), Výbor pro lidské faktory, Národní rada pro výzkum, Národní výzkum Rada. Str. 133–145, Washington, DC.
  • Kathleen M. Carley, 2002, „Inteligentní agenti a organizace budoucnosti“ Příručka nových médií. Editoval Leah Lievrouw a Sonia Livingstone, Ch. 12, s. 206–220, Thousand Oaks, CA, šalvěj.
  • Kathleen M. Carley, Jana Diesner, Jeffrey Reminga, Maksim Tsvetovat, 2008, Toward an Interoperable Dynamic Network Analysis Toolkit, DSS Special Issue on Cyberinfrastructure for Homeland Security: Advances in Information Sharing, Data Mining, and Collaboration Systems. Systémy podpory rozhodování 43(4):1324-1347 (článek 20[mrtvý odkaz ])
  • Dan Braha a Yaneer Bar-Yam, 2006, „Časově závislé komplexní sítě.“
  • Terrill L. Frantz, Kathleen M. Carley. 2009, K odhadu důvěry pro zjištění nejvíce ústředního herce. Výroční konference Akademie managementu, Chicago, IL, USA, 7. – 11. Srpna. (Ocenění Sage Publications / RM Division Best Student Paper Award)
  • Petter Holme, Jari Saramäki, 2011, „Časové sítě“. https://arxiv.org/abs/1108.1780
  • C. Aggarwal, K. Subbian, 2014, „Evolutionary Network Analysis: A Survey“. ACM Computing Surveys, 47 (1). (pdf )

externí odkazy