Блокмоделинг для анализа социальных структур: пример изучения структуры сообщества петербургских социологов

doi:10.19181/4m.2021.53.1

DOI: https://doi.org/10.19181/4m.2021.53.1
EDN: HYNUSK

Арюна Витальевна Ким Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», Москва, Россия avkim@hse.ru ORCID ID http://orcid.org/0000-0002-3119-1087
Elibrary Author_id 1061868
ResearchID AAR-7559-2020
Дарья Васильевна Мальцева Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», Москва, Россия dmalceva@hse.ru ORCID ID https://orcid.org/0000-0003-1789-1711
Elibrary Author_id 696348
ResearchID P-9354-2015
Тамара Евгеньевна Щеглова Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», Москва, Россия tshcheglova@hse.ru ORCID ID https://orcid.org/0000-0001-6930-2013
Elibrary Author_id 999740
ResearchID AAQ-7216-2020

Аннотация

Статья показывает возможности применения техники блокмоделинга как метода кластеризации сетевых данных в социологических исследованиях на примере анализа структуры сообщества петербургских социологов [6]. Кратко описаны методология блокмоделинга, данные и результаты оригинального исследования. С помощью алгоритма блокмоделинга программы CONCOR коллегами были выделены три кластера – «Вест-Энд», «Ист-Энд» и «Норд-Энд», которые различались принадлежностью к организациям, публикационными стратегиями и ориентирами ученых на западное и отечественное научные сообщества. В статье описана процедура использованного нами алгоритма блокмоделинга, основанного на непрямом подходе и иерархической кластеризации. С помощью этого метода удалось обнаружить структуру сообщества, аналогичную найденной в оригинальном исследовании, но также глубже взглянуть на выделенные группы, отнеся их структуры к типу «ядро – периферия» в сложной форме. Пересечение полученных разными методами кластеров позволяет верифицировать результаты анализа, проведенного двумя авторскими коллективами. Работа может служить ориентиром для исследователей из различных областей, занимающихся задачами выделения связанных подгрупп, поскольку описанный алгоритм блокмоделинга универсален и не зависит от специфики предмета.

Ключевые слова:

блокмоделинг, социальная структура, анализ социальных сетей, сетевой анализ, сообщество социологов, ядро – периферия

Биографии авторов

Арюна Витальевна Ким, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», Москва, Россия

Аспирантка факультета социальных наук, стажер-исследователь Международной лаборатории прикладного сетевого анализа

Дарья Васильевна Мальцева, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», Москва, Россия

Заместитель заведующего Международной лаборатории прикладного сетевого анализа

Тамара Евгеньевна Щеглова, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», Москва, Россия

стажер-исследователь Международной лаборатории прикладного сетевого анализа

Литература

Doreian P., Batagelj V., Ferligoj A. Advances in network clustering and blockmodeling. Hoboken, NJ: Wiley, 2020. 432 р. ISBN: 978-1-119-22470-9

Batagelj V. et al. Generalized Blockmodeling with Pajek / V. Batagelj, A. Mrvar, A. Ferligoj, P. Doreian // Metodoloski Zvezki. 2004. No. 1 (2). P. 455–467. DOI: 10.51936/ofaw1880

Matveeva N., Ferligoj A. Scientific collaboration in Russian universities before and after the excellence initiative Project 5-100 // Scientometrics. 2020. No. 124 (3). P. 2383–2407. DOI: 10.1007/s11192-020-03602-6

Сафонова М.А. Сетевая история петербургской социологии // Журнал социологии и социальной антропологии. 2010. Т. 13. № 3. С. 83–110.

Щеглова Т.Е., Мальцева Д.В., Ким А.В. Блокмоделинг для анализа социальных структур: методологические основания // Социология: методология, методы, математическое моделирование (Социология: 4М). 2021. № 52. С. 7–35. DOI: 10.19181/4m.2021.52.1

Бочаров Т.Ю. и др. Проект «Институциональная динамика, экономическая адаптация и точки интеллектуального роста в локальном академическом сообществе: Петербургская социология после 1985 года» / Т.Ю. Бочаров, К.С. Губа, М.А. Сафонова, М.М. Соколов // Журнал социологии и социальной антропологии. 2010. Т. 3. № 52. С. 66–82.

Губа К.С. Российский индекс цитирования: некоторые препятствия на пути к успеху // Антропологический форум. 2009. № 9. С. 47–59.

Соколов М.М. и др. Интеллектуальный ландшафт и социальная структура локального академического сообщества (случай петербургской социологии) / М.М. Соколов, М.А. Сафонова, К.С. Губа, Д.В. Димке. М.: ИД ВШЭ, 2012. 48 с. (Серия WP6: Гуманитарные исследования. Препринт WP6/2012/01 (Ч. 1)).

Freeman L. The development of social network analysis. A study in the sociology of science. Vancouver: Empirical Press, 2004. 218 р.

Maltseva D., Batagelj V. Social network analysis as a field of invasions: bibliographic approach to study SNA development // Scientometrics. 2019. No. 121 (2). P. 1085–1128. DOI: 10.1007/s11192-019-03193-x

Emirbayer M., Goodwin J. Network Analysis, Culture, and the Problem of Agency // American Journal of Sociology. 1994. No. 99 (6). P. 1411–1454. DOI: 10.1086/230450

Erikson E. Formalist and Relationalist Theory in Social Network Analysis // Sociological Theory. 2013. No. 31 (3). P. 219–242. DOI: 10.1177/0735275113501998

Парсонс Т. О социальных системах. М.: Академический проект, 2002. 832 с. ISBN: 5-8291-0242-0

Nadel S.F. The Theory of social structure. London: Cohen and West, 1957. 178 р. DOI: 10.4324/9781315018003

White H., Boorman S., Breiger R. Social Structure from Multiple Networks. I. Blockmodels of Roles and Positions // American Journal of Sociology. 1976. No. 81 (4). P. 730–780. DOI: 10.1086/226141

Cornwell B. If Parsons had Pajek: the relevance of midcentury structural-functionalism to dynamic network analysis // Journal of social structure. 2016. No. 17 (1). P. 1–19. DOI: 10.21307/joss-2019-010

Wasserman S., Faust K. Social network analysis: Methods and applications. Cambridge; New York: Cambridge University Press, 1994. 857 р. DOI: 10.1017/CBO9780511815478

Nooy W. de, Mrvar A., Batagelj V. Exploratory social network analysis with Pajek. Revised and expanded edition for updated software. Cambridge; New York: Cambridge University Press, 2018. 442 р.

Cartwright D., Harary F. Structural balance: a generalization of Heider’s theory // Psychological Review. 1956. No. 63 (5). P. 277–293. DOI: 10.1037/H0046049

Davis J. Clustering and Structural Balance in Graphs // Human Relations. 1967. No. 20 (2). P. 181–187. DOI: 10.1177/001872676702000206

Lorrain F., White H. Structural Equivalence of Individuals in Social Networks // The Journal of Mathematical Sociology. 1971. No. 1 (1). P. 49–80. DOI: 10.1080/0022250X.1971.9989788

White D.R., Reitz K.P. Graph and Semigroup Homomorphisms on Networks of Relations // Social Networks. 1983. No. 5 (2). P. 193–234. DOI: 10.1016/0378-8733(83)90025-4

Ferligoj A., Doreian P., Batagelj V. Positions and roles // The SAGE handbook of social network analysis. London: SAGE Publications Ltd, 2014. P. 434–446. DOI: 10.4135/9781446294413.n29

Breiger R., Boorman S., Arabie P. An Algorithm for Clustering Relational Data with Applications to Social Network Analysis and Comparison with Multidimensional Scaling // Journal of Mathematical Psychology. 1975. No. 12 (3). P. 328–383. DOI: 10.1016/0022-2496(75)90028-0

Burt R. Positions in Networks // Social Forces. 1976. No. 55 (1). P. 93–122. DOI: 10.1093/SF/55.1.93

Doreian P., Batagelj V., Ferligoj A. Generalized blockmodeling. Cambridge; New York: Cambridge University Press, 2005. 402 р. DOI: 10.1017/CBO9780511584176

Batagelj V., Ferligoj A., Doreian P. Direct and indirect methods for structural equivalence // Social Networks. 1992. No. 14 (1–2). P. 63–90.

Faust K., Wasserman S. Blockmodels: Interpretation and evaluation // Social networks. 1992. No. 14 (1–2). P. 5–61. DOI: 10.1016/0378-8733(92)90013-W

Kronegger L., Ferligoj A., Doreian P. On the Dynamics of National Scientific Systems // Quality & Quantity. 2011. No. 45 (5). P. 989–1015. DOI: 10.1007/s11135-011-9484-3

Рыков Ю.Г. Сетевое неравенство и структура онлайн-сообществ // Журнал социологии и социальной антропологии. 2015. Т. 18, № 4. С. 144–156.

Borgatti S., Everett M. Models of Core/Periphery Structures // Social Networks. 2000. No. 21. P. 375–395. DOI: 10.1016/S0378-8733(99)00019-2

Блокмоделинг для анализа социальных структур: пример изучения структуры сообщества петербургских социологов

Научная статья

Аннотация

Биографии авторов

Литература