Мария Сафонова о курсе «Сетевой анализ: механизмы селекции и социальная структура»
Научный сотрудник ЦМИ приняла участие в летней школе Университета Эссекса, прошедшей с 22 июля по 4 августа.
Научный сотрудник ЦМИ приняла участие в летней школе Университета Эссекса, прошедшей с 22 июля по 4 августа.
Научным сотрудникам и преподавателям Высшей школы экономики полагается регулярно повышать квалификацию - дабы соответствовать высоким стандартам институции и запросам все более требовательной студенческой аудитории. Я повышала свою квалификацию на курсе «Сетевой анализ: механизмы селекции и социальная структура», который шел с 22 июля по 4 августа в рамках программы летней школы Университета Эссекса. Эта летняя школа целиком и полностью посвящена анализу данных в социальных науках. Школа этого года – 45-ая по счету. У школы большой тематический и интернациональный размах: предлагалось около 40 разных курсов – от «Introduction to Regression» до «Pooled Time-Series Cross-Sectional Analysis», слушатели из самых разных точек мира. Например, на нашем курсе по сетевому анализу были слушатели из Мексики, Китая, Италии, Нидерландов, Дании, Ирландии, Германии, Литвы. География аффилиаций преподавательского состава, правда, предсказуемо ограничена: США и страны Западной Европы.
Курс по «продвинутым» методам сетевого анализа преподают два профессора: John Skvoretz из Университета Южной Флориды и Filip Agneessens из Университета Гронингена. John Skvoretz – известный специалист в области формального сетевого моделирования, интересуется анализом властных отношений в структурах обмена и динамикой развития малых групп, ассоциированный редактор «Journal of Mathematical Sociology». Filip Agneessens – его молодой коллега и соавтор, он интересуется в основном исследованиями организаций, но, кроме того, использовал техники сетевого анализа для изучения культурного потребления и спонсорства. Его вклад в развитие методов сетевого анализа - техники решения проблемы пропущенных данных (imputation technics).
Основное содержание курса: алгоритмы тестирования гипотез о локальных структурах и свойствах сети (реципрокности, мультиплексности, обмене и гомофилии в диадах, транзитивности и герметизации в триадах). Итоговая задача: тестирование полных моделей, куда включены сетевые и традиционные атрибутивные переменные. Мы работали с «семейством» моделей, которое носит лейбл “exponential random graph models” или, коротко, “p* models”. Для тестирования гипотез и моделирования использовали язык статистического программирования “R” и созданный исследователями мельбурнской «сетевой» группы пакет PNet. Работали с самыми разными базами данных: от классической в сетевых пакетах базы данных, отображающей взаимоотношения заключенных в тюрьме, до «экзотической» базы, которая фиксирует результаты поединков между воробьями. Базу одолжили коллеги биологи, которые пользуются теми же техниками, только наблюдают другой объект. Коэффициенты, получаемые в ходе работы с такой базой, хорошо иллюстрируют тенденции к отсутствию реципрокности: шансы на то, что воробей, которого «поклевал» его более крупный и сильный товарищ по лабораторной жизни, полезет в драку во второй раз, пренебрежительно малы ;)