Dynamická analýza sítě - Dynamic network analysis

Dynamická síťová analýza ( DNA ) je nově vznikající vědecký obor, který v rámci síťové vědy a teorie sítí spojuje tradiční analýzu sociálních sítí (SNA), analýzu odkazů (LA), sociální simulaci a systémy s více agenty (MAS) .

Přehled

V této oblasti existují dva aspekty. První je statistická analýza dat DNA. Druhým je využití simulace k řešení problémů dynamiky sítě. Sítě DNA se liší od tradičních sociálních sítí v tom, že jsou větší, dynamické, vícerežimové a multiplexní a mohou obsahovat různé úrovně nejistoty . Hlavní rozdíl mezi DNA a SNA je v tom, že DNA bere v úvahu interakce sociálních vlastností podmiňující strukturu a chování sítí. DNA je svázána s časovou analýzou, ale časová analýza není nutně svázána s DNA, protože změny v sítích někdy vyplývají z vnějších faktorů, které jsou nezávislé na sociálních rysech nacházejících se v sítích. Jeden z nejpozoruhodnějších a nejčasnějších případů použití DNA je v Sampsonově klášterní studii, kde pořizoval snímky stejné sítě z různých intervalů a sledoval a analyzoval vývoj sítě.

Statistické nástroje DNA jsou obecně optimalizovány pro rozsáhlé sítě a připouštějí analýzu více sítí současně, ve kterých existuje více typů uzlů (více uzlů) a více typů odkazů (více plexů). Víceuzlové sítě s více uzly se obecně označují jako meta-sítě nebo vysoce dimenzionální sítě. Naproti tomu statistické nástroje SNA se zaměřují na data jednoho nebo nejvýše dvou režimů a usnadňují analýzu pouze jednoho typu odkazu současně.

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) a simulace založené na agentech se často používají ke zkoumání dynamických sociálních sítí (Carley et al., 2009). Z pohledu počítačové simulace jsou uzly v DNA jako atomy v kvantové teorii, uzly lze, i když nemusí, považovat za pravděpodobnostní. Zatímco uzly v tradičním modelu SNA jsou statické , uzly v modelu DNA mají schopnost učit se. Vlastnosti se v průběhu času mění; uzly se mohou přizpůsobit: Zaměstnanci společnosti se mohou naučit novým dovednostem a zvýšit jejich hodnotu pro síť; nebo zajměte jednoho teroristu a další tři jsou nuceni improvizovat. Změna se šíří z jednoho uzlu do druhého atd. DNA přidává prvek evoluce sítě a zvažuje okolnosti, za nichž je pravděpodobné, že dojde ke změně.

Image
Příklad diagramu více entit, více sítí, dynamické sítě

Dynamická síťová analýza má tři hlavní funkce, které ji odlišují od standardní analýzy sociálních sítí. Za prvé, DNA se místo pouhého používání sociálních sítí zaměřuje na meta-sítě. Za druhé, modelování založené na agentech a jiné formy simulací se často používají k prozkoumání toho, jak se sítě vyvíjejí a přizpůsobují, a také dopadu zásahů do těchto sítí. Za třetí, odkazy v síti nejsou binární; ve skutečnosti v mnoha případech představují pravděpodobnost, že existuje odkaz.

Propojenost

Propojitelnost časových sítí lze studovat mapováním problému s řízenou perkolací. [14] Pravděpodobnost dočasných vazeb má kritickou hodnotu, pod kterou je propojenost nulová, zatímco nad ní lze připojit téměř všechny uzly. To lze považovat za fázový přechod.

Předvídatelnost

Pro kvantifikaci předvídatelnosti časových sítí byl vyvinut entropický rámec založený na kombinovaných topologických a časových zákonitostech odkazů.

Meta-síť

Meta-síť je vícerežimová, vícelinková a víceúrovňová síť. Více režimů znamená, že existuje mnoho typů uzlů; např. uzly lidí a umístění. Multi-link znamená, že existuje mnoho typů odkazů; např. přátelství a rady. Víceúrovňové 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 badatelé používají různé režimy, společné režimy odrážejí, kdo, co, kdy, kde, proč a jak. Jednoduchým příkladem meta-sítě je formulace PCANS s lidmi, úkoly a prostředky. Podrobnější formulace zohledňuje lidi, úkoly, zdroje, znalosti a organizace. Nástroj ORA byl vyvinut za účelem podpory meta-síťové analýzy.

Ilustrativní problémy, na kterých lidé v oblasti DNA pracují

  • Rozvoj metrik a statistik k vyhodnocení a identifikaci změn v rámci sítí a mezi nimi.
  • Vývoj a validace simulací ke studiu změn sítě, evoluce, adaptace, rozpadu. Viz počítačová simulace a organizační studie
  • Vývoj a testování teorie změn sítě, evoluce, adaptace, rozpad
  • Vývoj a validace formálních modelů generování a evoluce sítě
  • Vývoj technik pro vizualizaci celkové změny sítě nebo na úrovni uzlu nebo skupiny
  • Rozvoj statistických technik s cílem zjistit, zda rozdíly pozorované v čase v sítích jsou způsobeny jednoduše odlišnými vzorky z distribuce odkazů a uzlů nebo změnami v čase v podkladové distribuci odkazů a uzlů
  • 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 validních měření v sítích v průběhu času
  • Zkoumání robustnosti síťových metrik u různých typů chybějících dat
  • Empirické studie vícerežimových vícelinkových sítí s více časovými obdobími
  • Zkoumání sítí jako pravděpodobnostních jevů časové varianty
  • Změna prognóz ve stávajících sítích
  • Identifikace tras v čase s ohledem na posloupnost sítí
  • Identifikace změn v kritičnosti uzlu vzhledem k posloupnosti sítí cokoli jiného souvisejícího s vícerežimovými víceprvkovými vícejazyčnými sítěmi
  • Studium náhodných procházek v dočasných sítích
  • Kvantifikace strukturních vlastností kontaktních sekvencí v dynamických sítích, které ovlivňují dynamické procesy
  • Posouzení skryté aktivity a temných sítí
  • Citační analýza
  • Analýza sociálních médií
  • Posouzení systémů veřejného zdraví
  • Analýza výsledků bezpečnosti nemocnice
  • Hodnocení struktury etnického násilí ze zpravodajských dat
  • Posouzení teroristických skupin
  • Online sociální rozpad sociálních interakcí
  • Modelování interakcí třídy ve školách

Viz také

Reference

Další čtení

  • Kathleen M. Carley, 2003, „Dynamic Network Analysis“ in Dynamic Social Network Modeling and Analysis: Workshop Summary and Papers, Ronald Breiger, Kathleen Carley, and Philippa Pattison, (Eds.) Committee on Human Factors, National Research Council, National Research Rada. Pp. 133–145, Washington, DC.
  • Kathleen M. Carley, 2002, „Inteligentní agenti a organizace budoucnosti“ Příručka nových médií. Upravili Leah Lievrouw a Sonia Livingstone, Ch. 12, s. 206–220, Thousand Oaks, CA, Sage.
  • 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. Rozhodovací podpůrné systémy 43 (4): 1324-1347 ( článek 20 )
  • Terrill L. Frantz, Kathleen M. Carley. 2009, Směrem k odhadu důvěryhodnosti pro zjištění nejvíce centrálního 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, „Dočasné sítě“. https://arxiv.org/abs/1108.1780
  • C. Aggarwal, K. Subbian, 2014, „Evolutionary Network Analysis: A Survey“. Výpočetní průzkumy ACM, 47 (1). ( pdf )

externí odkazy