Социальные сети_Сафонова МА

Правительство Российской Федерации
Федеральное государственное автономное образовательное
учреждение высшего профессионального образования
«Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»»
Санкт-Петербургский филиал
Факультет социологии
Программа дисциплины
«Социальные сети»
Для направления 040200.62 Социология
Курс III
Автор программы:
К.с.н. Сафонова Мария Андреевна, safonovam@yandex.ru
Одобрена на заседании кафедры социологии
Зав. кафедрой Омельченко Е.Л.
«___»______________ 201 г
_____________________
Согласована УМО
Начальник Шереметова В.
«___»______________ 201 г
__________________
Утверждена Советом факультета социологии
Председатель Совета факультета
«___»_____________201 г
_____________________
Санкт-Петербург, 201_
Настоящая программа не может быть использована другими подразделениями университета и другими вузами без разрешения кафедры-разработчика программы.
Пояснительная записка.
Основная цель курса - дать студентам базовые навыки сетевого анализа. В социальных науках сетевой анализ появляется в 1950-х усилиями антропологов, и интенсивно развивается социологами с
1970-х годов и до настоящего времени. Сетевой анализ, используемый в социальных науках, является модификацией исследовательского инструментария, который применяется в самых разных областях: в биологии, экономике, логистике, медицине, физике и т.д. Эта модификация носит официальное название «Social Network Analysis» (что может быть переведено как «анализ социальных
сетей»), однако во многих работах социальных аналитиков его обозначают просто как «сетевой
анализ». Сетевой анализ широко применяется американскими и европейскими социологами, но гораздо менее известен в России.
Благодаря специфическому происхождению, особому типу данных, с которыми ведется работа и тому, что сетевой анализ позволяет связать микро- и макроуровни анализа, он не относится
ни к одному из традиционно выделяемых методических лагерей – он не принадлежит ни к «качественным», ни к «количественным» методам. Он позволяет увидеть «социальную структуру», о которой так много говорят публике социологи, но, к сожалению, чрезвычайно редко ее демонстрируют. В ходе курса студенты будут учиться эффектно визуализировать данные – как известно, хорошая иллюстрация стоит тысячи слов.
Сетевой анализ используется не только в академических изысканиях, он регулярно применяется в прикладных организационных исследованиях и маркетинге, поэтому может быть полезен
тем, кто планирует каким-либо образом связать свою карьеру с деятельностью крупных корпораций.
Основные задачи курса: (1) дать навыки работы с методологическими и техническими инструментами сетевого анализа и (2) познакомить с рядом самых интересных и наглядных исследований, выполненных с помощью этих инструментов (распространение инноваций, сети власти и
влияния, террористические сети, социальная структура средневековых обществ, организация сексуальных партнерств и т.д.) Для решения этих задач курс в курс встроены два вида рабочей активности. Первый - это практические занятия в форме работы с двумя видами программного обеспечения для анализа и визуализации сетевых данных – USINET и ORA. Второе – это индивидуальная
работа с текстами, содержащими описания эмпирических исследований и презентация текстов на
семинарах.
Оценка за курс состоит из: оценки за работу на практических занятиях (50%), оценки за работу на семинарах (20%) и оценки за выполнение итогового исследовательского мини-проекта с
использованием сетевого анализа (30%).
Для работы в ходе практических занятий и реализации итогового мини-проекта необходимо скачать и установить программное обеспечение для анализа и визуализации сетевых данных: USINET
(бесплатная тестовая версия на 60 дней) и ORA (бесплатное оборудование).
Учебная программа
Тема 1. Введение: что такое сетевой анализ и для чего его используют. Метафора, набор методов или исследовательский подход. История появления сетевого анализа и его эволюция. Предметные области, в которых применяется сетевой анализ. Основные постулаты сетевого подхода. Общество как сеть сетей. Достоинства и недостатки сетевого подхода. Графическое представление данных. Матричное представление данных. Программное обеспечение для анализа и визуализации
сетевых данных.
Тема 2. Антропологическая традиция сетевого анализа. Основные понятия и первые сетевые
показатели.
Дискуссия со структурно-функционалисткой традицией. Манчестерская школа антропологии. Дж.
Клайд Митчелл и исследования процессов модернизации в Южной Африке. Д. Барнс, графическое
определение сети и открытие отношений за пределами традиционных социальных границ.Э. Ботт и
исследование семейных сетей. «Петля» отношений. Исследования Д. Буассевена на Мальте и Сицилии. Континуум группа-индивид. Личная эффективная и расширенная сети. Опора сети. Утилитарность сетей. Социальные «катализаторы»: индивиды, способные манипулировать социальной
структурой в своих целях (брокеры и пр.). Квази-группы: клики, фракции и пр. Первые сетевые показатели: размер, плотность, достижимость, амплитуда, дистанция.
Тема 3. Сетевые данные. Дизайн исследования.
Операциональное определение сети. Актуальные и перцептивные сети. Уровень анализа и типы
данных. Полные сетевые данные и эгоцентрические сетевые данные. Границы сети: Реалистические
подходы и номиналисткие подходы. Выборка в сетевом дизайне. Вопросы-«генераторы сети» и вопросы-«интерпретаторы сети». Вопросы о свойствах отношений. Кодировка связи. Взвешенные и
не-взвешенные связи, бинарное представление отношений, не-бинарное представление отношений.
Проблемы надежности данных. Исследования-тесты надежности данных. Источники сетевых данных.
Тема 4. Сетевые показатели. Свойства сети. Плотность (density). Реципроктность отношений.
Фрагментированность сети. Иерархизация сети (Hierarchy Krackhardt) как степень статусной дифференциации. Связность (Krackhardt Connectedness). Транзитивность. Замкнутость отношений
(Upper Boundedness, Krackhardt). Коэффициент кластеризации. Модели: ядро-периферия. Модель
“Small world”. Милгрэм и шесть ступеней разделения.
Тема 5. Сетевые показатели. Позиции узлов в сети. Центральность узла в сети. Престиж (indegree) и влияние (out-degree). Центральность total degree. Центральность как посредничество (betweenness). Центральность как близость к другим узлам сети (closeness). Центральность как показатель наличия собственного вектора (Eigenvector centrality). Центральность – показатель власти Бонакича. Показатель принуждения (Constraint Burt). Показатели централизации сети (in-degree, outdegree, closeness, betweenness, total degree). Стандартный сетевой анализ и динамический сетевой
анализ. Показатели социально-экономической власти. Сети как структуры, в которых осуществляется обмен. Д. Хоманс. Связность и влияние группы. Равновесие. Выгода и социальный контроль.
Теория обмена Р. Эмерсона. Власть как структурный феномен. Власть как обратная функции зависимости. К.Кук. Позитивные и негативные связи. Позиция в сетях обмена и власть. Эксклюзивные
обменные отношения.
Тема 6. Модели сетевых структур. Структурные дыры и сетевые мосты. Р. Берт. Избыточные и
не-избыточные отношения. Эффективные сети. Социальный капитал мостов. Циркуляция информации внутри и между группами. Тезис Фестингера о свойствах циркуляции информации. Брокеры
«социальных возможностей». Брокерство как контроль. Агенты-“rainmaiker”ы. Сетевые мосты и
конкурентные преимущества. Свойства отношений-«мостов». Проблема перехода между микро- и
макро-уровнями анализа. Сила слабых и слабость сильных связей. М. Грановеттер. Теорема о пересечении социальных кругов сильно связанных агентов (доказательства Хоманса, Хайдера, Ньюкомба). Триады, зиммелианские связи и баланс в группе. Слабые и сильные связи. Слабые связи и
диффузные процессы. Значимость слабых связей для действий индивидуального актора и для организации сообществ.
Тема 7. Группы и суб-структуры сети. Эквивалентность. Структурная эквивалентность агентов
в сети. Атрибуты узлов. Группировка по атрибутам. Восходящие подходы. Клики, кластеры и пр.
Нисходящие подходы. Компоненты. Позиции и роли: эквивалентность. Структурная эквивалентность. Автоморфная эквивалентность: встроенность в целостную структуру. Формальная эквивалентность: идентичность ролей. Алгоритм группировки структурно-эквивалентных узлов
CONCOR. Блок-модели.
Тема 8. Сетевой анализ в эмпирических исследованиях: классические работы и современные
«горячие» темы.
Исследования распространения инноваций в медицинской среде. Взаимодействия бизнеспредприятий: банковская сфера, IT-сфера и т.д. Сети и поиск рабочих позиций. Историкосоциологические исследования (структура средневекового общества; сети средневековой торговли;
сетевая позиция Медичи и средневековая Флоренция). Сети элит. Политическое влияние. Исследования академической власти и влияния. Социальные сети и процесс миграции. Социальные сети и
community studies. Исследования Web-коммуникаций. Исследования организаций. Дружеские сети.
Сексуальные партнерства. Организация террористических сетей.
Основная литература
С.В. Сивуха. Социальная сеть; Аффилиативные сети; Анализ социальных сетей. Стохастический
анализ социальных сетей // Социология: Энциклопедия / Сост. А.А. Грицанов, В.Л.
Абушенко, Г.М. Евелькин, Г.Н. Соколова, О.В. Терещенко. Мн.: Книжный Дом. 2003. 1312
с. (http://slovari.yandex.ru/dict/sociology/article/soc/soc-1052.htm)
Boissevain J. (1979) Network Analysis: A Reappraisal, in: Current Anthropology, 20(2): 392-394
Boissevain J. (1968) The place of non-groups in the social sciences, in: Man, 3(4), 542-556
Burt R. S. (1980) Models of Network Structure, in: Annual Review of Sociology, 6: 79-141
Everett M. G., Borgatti S.P. (2005) Extending centrality, in: Models and Methods in Social Network Analysis, ed. by Carrington P.J., Scott J. and Wasserman S. Cambridge University Press. pp. 181-201
Freeman L.C. (1979) Centrality in social networks: Conceptual clarification, in: Social Networks 1: 215239
Clyde Mitchell J. (1969) Social Networks in Urban Situation, Manchester University Press, pp. 1-50
Cook K. S., R. M. Emerson, M. Gillmor and T. Yamagushi. (1983). The Distribution of Power in Exchange Networks: Theory and Experimental Results, in: American Journal of Sociology, 89(2):
275-306
Granovetter M. (1983) The Strength of Weak Ties: A Network Theory Revisited, in: Sociological Theory,
1: 201-233
Hanneman R. A. and Riddle M. (2005) Introduction to social network methods. Riverside, CA: University of California, Riverside.
Marsden P.V. (1990) Network data and measurement, in: Annual Review of Sociology, 16: 435-463
Scott J. (1991) Social network analysis: Handbook. London; Newbury Park, Calif.: SAGE Publications.
Wasserman S., Faust K. (1994) Social network analysis: methods and applications, New York: Cambridge University Press.
Wellman B. (1983) Network analysis: some basic principles// Sociological Theory. 1983. 1: Pp. 155-200.
Дополнительная литература
Baker E.W. and Faulkner R.R.(1993) The Social Organization of Conspiracy: Illegal Networks in the
Heavy Electrical Equipment Industry, in: American Sociological Review, 58(6): 837-860
Barnes J.A. (1945) Class and committees in a Norwegian island parish, in: Human relations, 7: 39-58
Bonacich P. (1987) Power and centrality: A family of measures, in: American Journal of Sociology, 92:
1170-1182.
Borgatti S. P., Everett M. G. (1992) Notions of position in social network analysis, in: Sociological Methodology, 22: 1-35.
Bott E. (1955) Urban families: conjugal roles and social networks// Human Relations, 8: 345-385
Burt. R.S. (2002) Bridge decay, in: Social Networks 24: 333–363
Coleman J., Katz E., Menzel H. (1957) The Diffusion of an Innovation Among Physicians, in: Sociometry,
20 (4): 253-27
Garton L., Haythornthwaite C., Wellman B. (1997) Studying online social networks, in: Journal of Computer-Mediated Communications, 3(1). [Электронный ресурс] URL:
http://jcmc.indiana.edu/vol3/issue1/garton.html
Hogan B. (2008) Analysing Social Networks Via the Internet, in: The SAGE handbook of online research
methods, ed. by N. Fielding, R.M. Lee, G. Blank, pp. 141-160
Cook K.S and Whitmeyer J.M. (1992) Two Approaches to Social Structure: Exchange Theory and Network Analysis, in: Annual Review of Sociology, 18: 109-127
Homans G. (1958) Social Behavior as Exchange, in: American Journal of Sociology, 63 (6): 597-606
Koku E., Nazer N., Wellman B. (2001) Netting Scholars: Online and Offline, in: American Behavioral
Scientist, 44: 1752-1774
Krebs V. E. (2002) Uncloaking Terrorist Networks, in: First Monday,7(4) [Электронный ресур] URL:
http://firstmonday.org/htbin/cgiwrap/bin/ojs/index.php/fm/article/view/941/863
Laumann E.O. et al. (1994) Sexual Networks, in: The social organization of sexuality: Sexual practices in
the United States. Chicago: University of Chicago Press. Pp. 225-265
Padgett J.F., Ansell C.K. (1993) Robust action and the rise of the Medici, 1400-1434, in: American Journal
of Sociology, 98: 1259-1319
Pitts F.R. (1979) The Medieval River Trade Network of Russia Revisited, in: Social Networks, 1: 285-292
Travers J. and Milgram S. (1969) An experimental study of the small world problem, in: Sociometry,
32(4): 425-443
Villa N., Rossi F., Truong Q.D. (2008) Mining a medieval social network by kernel SOM and related
methods. Proceedings of MASHS 2008 (Modèles et Apprentissages en Sciences Humaines et Sociales),
Créteil, France
Wellman B. (1979) The community question: The intimate networks of East Yorkers, in: American Journal
of Sociology, 84: 1201-1231
Тематический план.
Количество часов
№
Наименование тем
Лекции
п/п
1
2
3
4
5
6
7
8
Итого
Введение: что такое сетевой анализ и
для чего его используют.
Антропологи и происхождения анализа социальных сетей. Основные
понятия и первые сетевые показатели.
Сетевые данные. Дизайн исследования.
Сетевые показатели. Свойства сети.
Сетевые показатели. Позиции узлов в
сети.
Модели сетевых структур.
Группы и суб-структуры сети. Эквивалентность
Сетевой анализ в эмпирических исследованиях
Семинары
(практические
занятия)
2
-
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
-
6
14 18
18
Автор программы: Сафонова Мария Андреевна
Самостоятельная
работа
72
Всего часов
108