Главная / Учебные материалы / Методические указания для самостоятельных работ / Самостоятельное исследование 3 / Основные сведения теории

Основные сведения теории

Визуализация социальной сети – метод представления структуры социальной сети в виде оптического изображения (например, в виде рисунков и фотографий, графиков, диаграмм, структурных схем, таблиц, карт и т. д.).

Активным сторонником визуализации социальных сетей является Линтон Фримен, который писал о том, что визуальное восприятие позволяет исследователю по-новому открыть для себя социальную структуру и передать это знание другим.

Рассматривая возможности визуализации социальных структур, Фримен выделяет следующие особенности:
1. Для лучшего восприятия свойств вершин используются вершины разного цвета и типа (окружности, прямоугольники, треугольники).
2. Цвет и тип линий, соединяющих вершины, используются для показа различных типов отношений, связывающих элементы социальной сети.
3. Использование динамических визуальных эффектов позволяет представить изменения структуры сети во времени.
4. Визуальная воспринимаемость сетей может быть улучшена изменением взаимного расположения вершин, соответствующих социальным элементам.

Лотар Кремпель предложил свой метод визуализации социальных сетей. Его метод основывается на следующих принципах:
1. Выбор простых геометрических фигур, которые будут ограничивать допустимое пространственное размещение вершин сети.
2. Выбор специальных характеристик структуры, которые можно использовать для оценки ее оптимальности (например, характеристики расстояния между социальными объектами).
3. Выбор эвристического алгоритма для оптимизации пространственного размещения элементов рассматриваемой структуры.

Стратегия, предложенная Кремпелем, заключается в ограничении возможных позиций социальных объектов в процессе из визуализации простейшими образцами, о которых известно, что они легко воспринимаются аудиторией. В качестве примера можно рассматривать круг как пространственную фигуру для ограничения способов размещения элементов социальной сети. Если все элементы социальной сети равномерно размещены на плоскости по окружности, то сумма геометрических расстояний от произвольного элемента до всех остальных одинакова. Таким образом, этот способ позволяет проиллюстрировать характер связей в сети и простым взглядом на визуальную модель увидеть специфические отклонения от идеального образца взаимодействия.

Моделирование структуры социальных сетей – изучение и построение моделей реально существующих или имеющих тенденцию к возникновению социальных сетей.
Моделирование структуры социальных сетей на основе вероятностных характеристик реальных сетей, а также моделирование динамических процессов, протекающих в социальных сетях, а именно распространение слухов, формирование мнений осуществляется в web-центре в рамках фукнционала пакета CNM.

Функцией компонента моделирования структуры сети является построение графа со специфическими топологическими свойствами, задаваемыми в качестве параметров программы. Моделирование структуры сети необходимо для формального описания структуры настоящей сети, а также для генерации множества подобных сетей, необходимых для экспериментов.

SD/Dynamics выполняет функцию компонента моделирования распространения слухов и является пошаговым исполнением алгоритма распространения слухов с заданными параметрами на заданной сети и сбор детализированной информации о процессах, происходящих на вершинах графа. Моделирование процессов распространения слухов необходимо для исследования задач социологии и позволяет делать предсказания о ходе и результатах этих процессов в реальных сетях.

Особенности алгоритма построения сети в пакете:
- алгоритм позволяет смоделировать комплексную сеть, состоящую из нескольких классов вершин, где каждый класс вершин характеризуется собственным распределением степеней;
- алгоритм позволяет задать характер связей вершин друг с другом как внутри классов, так и между ними.

Данная модель сети является расширением конфигурационной. Расширение производится за счет введения учета класса, которому принадлежит вершина, а также матрицы смежности классов, определяющей характер взаимодействия вершин внутри классов и между ними.

В качестве входных параметров алгоритма построения задаются характеристики сети. Они могут быть представлены в двух видах:
1. Заданы число вершин в сети, число классов вершин, вид распределения степеней вершин для каждого класса и матрица смежности классов.
2. Заданы число классов, степенные последовательности для каждого класса и матрица смежности классов.

В качестве выходных данных алгоритм генерирует описание построенной сети с помощью списков вершин каждого класса и списков ребер.

Алгоритм распространения слухов реализует моделирование процесса распространения информации по комплексной сети, состоящей из вершин одного или нескольких классов, где каждый класс вершин характеризуется собственным распределением степеней. Он реализован при помощи модели Дэлей-Кендала (ДК) и позволяет задавать настроечные параметры алгоритма реализующего эту модель.