Označena omrežja, časovna omrežja, bločno modeliranje
Transcription
Označena omrežja, časovna omrežja, bločno modeliranje
A. Mrvar: Analiza socialnih omreˇzij 1 ' $ Analiza socialnih omreˇzij Oznaˇcena omreˇzja ˇ Casovna omreˇzja Bloˇcno modeliranje Andrej Mrvar (FDV) Doktorski sˇtudij s s l y s y s s s & % * 6 A. Mrvar: Analiza socialnih omreˇzij 2 ' $ Pajek Pajek je programski paket za Windows 32 in 64, ki omogoˇca analizo velikih omreˇzij. Program je prosto dostopen na naslovu: http://pajek.imfm.si/ de Nooy, Mrvar, Batagelj (2011): Exploratory Social Network Analysis with Pajek Cambridge University Press, New York. s s l y s y s s s & % * 6 A. Mrvar: Analiza socialnih omreˇzij 3 ' $ Oznaˇcena omreˇzja Oznaˇceno omreˇzje je omreˇzje, kjer imamo dve vrsti povezav: pozitivne (ima rad) in negativne (ne mara). Za vsako oznaˇceneno omreˇzje si lahko postavimo naslednje vpraˇsanje: Ali je mogoˇce vse toˇcke omreˇzja razvrstiti v dve ali veˇc loˇcenih skupin, tako da bo vsaka povezava, ki povezuje poljubni toˇcki iz iste skupine, pozitivna, medtem ko bo vsaka povezava, ki povezuje poljubni toˇcki, ki pripadata razliˇcnima skupinama, negativna. ˇ obstaja taka razvrstitev toˇck omreˇzja, reˇcemo, da je omreˇzje razcepno Ce ˇ posebej pomembna pa so omreˇzja, pri katerih (partitionable, clusterable). Se je mogoˇce toˇcke razvrstiti v natanko dve loˇceni skupini. Taka omreˇzja se imenujejo uravnoteˇzena (balanced). s s s s s s Na primeru mnoˇzice ljudi, ki so si sovraˇzniki ali prijatelji, bi uravnoteˇzenost pomenila, da obstajata dve skupini ljudi, ki sta taki, da so v vsaki od njih njeni cˇ lani med seboj sami prijatelji, medtem ko noben cˇ lan skupine nima & % y l y * 6 A. Mrvar: Analiza socialnih omreˇzij 4 ' $ prijatelja v drugi skupini. Taka situacija je zelo stabilna, saj v tem primeru ne prihaja do trenj: ne more se zgoditi, da bi obstajala oseba, ki bi bila z dvema osebama, ki sta med seboj v prijateljskem odnosu, v nasprotnem odnosu (z eno osebo prijatelj, z drugo pa sovraˇznik). Dostikrat se zgodi, da omreˇzje ni razcepno. V tem primeru bomo skuˇsali poiskati razvrstitev toˇck omreˇzja, ki je najbliˇzja idealni, to je razvrstitev, ki ima najmanjˇse moˇzno sˇtevilo napak. Za napako bomo sˇteli: • vsako negativno povezavo med toˇckama v okviru iste skupine (negativna napaka) in • vsako pozitivno povezavo med toˇckama, ki sta v razliˇcnih skupinah (pozitivna napaka) . s s l y s y s s s & % * 6 A. Mrvar: Analiza socialnih omreˇzij 5 ' $ Primer: Sampsonovi menihi Sampson je preuˇceval odnose med 18 menihi v samostanu New England: Sampson, S (1969): Crysis in a cloister. Unpublished doctoral dissertation. Cornell University (sampson.net). Izmeril je veˇc relacij med njimi, npr prijateljstvo (affect), spoˇstovanje (esteem), vplivnost (influence), odobravanje (sanction). Relacije so podane v treh cˇ asovnih toˇckah T2 , T3 in T4 . Sampson je relacije med menihi podal v obliki oznaˇcenih omreˇzij. Vsak menih je izbral 3 druge, s katerimi se najbolje razume, in jih ocenil z vrednostmi 1, 2 ali 3, kjer 3 pomeni najmoˇcnejˇse, 1 pa najˇsibkejˇse prijateljstvo. Prav tako je vsak izbral 3 menihe, s katerimi se najslabˇse razume in jih ocenil z vrednostmi −1, −2 in −3, kjer spet −3 pomeni najmoˇcnejˇse, −1 pa najˇsibkejˇse sovraˇstvo. s s l y s y s s s & % * 6 A. Mrvar: Analiza socialnih omreˇzij 6 ' $ John_Bosco Gregory Basil Peter Bonaventur Berthold Mark Victor Ambrose Romuald Louis Winfrid Amand Hugh Boniface Albert Elias Simplicius Relacija prijateljstva med menihi v cˇ asu T2 (pozitivne povezave cˇ rni kvadratki, negativne rdeˇci rombi): John_Bosco Gregory Basil Peter Bonaventur Berthold Mark Victor Ambrose Romuald Louis Winfrid Amand Hugh Boniface Albert Elias Simplicius s s l y s y s s s & % * 6 A. Mrvar: Analiza socialnih omreˇzij 7 ' $ Rezultati Tabela prikazuje skupno napako za relacijo prijateljstva za razvrstitve v vseh treh cˇ asovnih toˇckah. ˇ skupin St. T2 T3 T4 1 48.5 48.0 47.0 2 21.5 16.0 12.5 3 17.5 11.0 10.5 4 19.0 13.5 12.5 5 20.5 16.0 15.0 Opazimo: s s s s s s • Katerokoli sˇtevilo skupin izberemo, ugotovimo, da je neuravnoteˇzenost v cˇ asu T3 manjˇsa od tiste v cˇ asu T2 in neuravnoteˇzenost v cˇ asu T4 manjˇsa od neuravnoteˇzenosti v cˇ asu T3 . Zakljuˇcek: neuravnoteˇzenost se s cˇ asom res zmanjˇsuje, kar pomeni veˇcanje stabilnosti razvrstitve. & % y l y * 6 A. Mrvar: Analiza socialnih omreˇzij 8 ' $ • Katerokoli cˇ asovno toˇcko izberemo, dobimo najmanjˇso neuravnoteˇzenost pri razvrstitvi menihov v tri skupine. Torej lahko priˇcakujemo, da je razvrstitev menihov v tri skupine nekako najbolj naravna. Poglejmo torej, kakˇsna je razvrstitev v tri skupine. Rezultat je zanimiv iz dveh vidikov: • Razvrstitev v tri skupine je v vseh treh cˇ asovnih toˇckah enaka. • Razvrstitev je kar enaka tisti, do katere je priˇsel Sampson na osnovi opazovanja. Ta, morda nekoliko presenetljivi rezultat pomeni, da se skupine s cˇ asom niso spreminjale, le odnosi med skupinami so se ”kristalizirali”: • veˇc parov znotraj skupin je pozitivnih in veˇc parov med skupinami je negativnih; s s s s s s • negativni pari znotraj skupin in pozitivni pari med skupinami so sˇibkejˇsi. & y l y % * 6 A. Mrvar: Analiza socialnih omreˇzij 9 ' $ John_Bosco Gregory Mark Winfrid Hugh Boniface Albert Basil Amand Elias Simplicius Peter Bonaventur Berthold Victor Ambrose Romuald Louis Permutirana matrika v cˇ asu T2 : John_Bosco Gregory Mark Winfrid Hugh Boniface Albert Basil Amand Elias Simplicius Peter Bonaventur Berthold Victor Ambrose Romuald Louis s s l y s y s s s & % * 6 A. Mrvar: Analiza socialnih omreˇzij 10 ' $ ˇ Casovna omreˇzja Omreˇzja, ki se spreminjajo skozi cˇ as. Primeri cˇ asovnih omreˇzij • omreˇzje prijateljstev v razredu skozi osemletko, • omreˇzje telefonskih klicev znotraj izbrane mnoˇzice sˇtevilk, • omreˇzje citiranj v cˇ lankih z izbranega podroˇcja, • omreˇzje prehodov zˇ oge med igralci na neki tekmi z zˇ ogo, • omreˇzja okuˇzenih z virusom HIV, • razmerja med igralci v razliˇcnih delih televizijskih nadaljevank, • rojevanja, umiranja in poroke v primeru rodovnikov. . . s s l y s y s s s & % * 6 A. Mrvar: Analiza socialnih omreˇzij 11 ' $ Odnosi med igralci v nadaljevanki LindenStrasse v 5., 6. in 7. delu Sigi Kronmayr Vasily Sarikakis Helga Beimer Schiller Hans Beimer Marion Beimer Else Kling Elfie Kronmayr Klaus Beimer Benny Beimer Gabi Zenker-geb.Skawowski Egon Kling Gung Pahm Kien Paul Nolte Tanja Schildknecht-Dressler Joschi Bennarsch Berta Griese Lydia Nolte Chris Barnsteg Dr. Ludwig Dressler Theo Nolte Franz Schildknecht Philo Bennarsch Henny Schildknecht Stefan Nossek Sigi Kronmayr Herr Floether Der Englaender Vasily Sarikakis Helga Beimer Schiller Elisabeth Dressler Elfie Kronmayr Hans Beimer Marion Beimer Else Kling Carsten Floeter Gabi Zenker-geb.Skawowski Klaus Beimer Benny Beimer Egon Kling Gung Pahm Kien Paul Nolte Chris Barnsteg Dr. Ludwig Dressler Tanja Schildknecht-Dressler Joschi Bennarsch Berta Griese Lydia Nolte Theo Nolte Franz Schildknecht Philo Bennarsch Gottlieb Griese Henny Schildknecht Stefan Nossek Sigi Kronmayr Herr Floether Der Englaender Vasily Sarikakis Helga Beimer Schiller Elisabeth Dressler Elfie Kronmayr Marion Beimer Else Kling Carsten Floeter Gabi Zenker-geb.Skawowski Hans Beimer Klaus Beimer Benny Beimer Egon Kling Gung Pahm Kien Paul Nolte Chris Barnsteg Dr. Ludwig Dressler Berta Griese Lydia Nolte Theo Nolte Franz Schildknecht Gottlieb Griese Frank Dressler Tanja Schildknecht-Dressler Joschi Bennarsch Meike Schildknecht Philo Bennarsch Henny Schildknecht Stefan Nossek s s l y s y s s s & % * 6 A. Mrvar: Analiza socialnih omreˇzij 12 ' $ 5. del Sigi Kronmayr Vasily Sarikakis Helga Beimer Schiller Hans Beimer Marion Beimer Else Kling Elfie Kronmayr Klaus Beimer Benny Beimer Gabi Zenker-geb.Skawowski Egon Kling Gung Pahm Kien Paul Nolte Berta Griese Lydia Nolte Chris Barnsteg Dr. Ludwig Dressler Theo Nolte Tanja Schildknecht-Dressler Joschi Bennarsch Franz Schildknecht Philo Bennarsch Henny Schildknecht Stefan Nossek s s l y s y s s s & % * 6 A. Mrvar: Analiza socialnih omreˇzij 13 ' $ 6. del Sigi Kronmayr Herr Floether Der Englaender Vasily Sarikakis Helga Beimer Schiller Elisabeth Dressler Elfie Kronmayr Hans Beimer Marion Beimer Else Kling Carsten Floeter Gabi Zenker-geb.Skawowski Klaus Beimer Benny Beimer Egon Kling Gung Pahm Kien Paul Nolte Berta Griese Lydia Nolte Chris Barnsteg Dr. Ludwig Dressler Theo Nolte Tanja Schildknecht-Dressler Joschi Bennarsch Franz Schildknecht Gottlieb Griese Philo Bennarsch Henny Schildknecht Stefan Nossek s s l y s y s s s & % * 6 A. Mrvar: Analiza socialnih omreˇzij 14 ' $ 7. del Sigi Kronmayr Herr Floether Der Englaender Vasily Sarikakis Helga Beimer Schiller Elisabeth Dressler Elfie Kronmayr Hans Beimer Marion Beimer Else Kling Carsten Floeter Gabi Zenker-geb.Skawowski Klaus Beimer Benny Beimer Egon Kling Gung Pahm Kien Paul Nolte Berta Griese Lydia Nolte Chris Barnsteg Dr. Ludwig Dressler Theo Nolte Franz Schildknecht Gottlieb Griese Frank Dressler Tanja Schildknecht-Dressler Joschi Bennarsch Meike Schildknecht Philo Bennarsch Henny Schildknecht Stefan Nossek s s l y s y s s s & % * 6 A. Mrvar: Analiza socialnih omreˇzij 15 ' $ Bloˇcno modeliranje Cilj bloˇcnega modeliranja je, da poskuˇsamo veˇcje, nepregledno omreˇzje skrˇciti glede na predpostavljeno vrsto enakovrednosti na manjˇse omreˇzje, kjer so enote skupine enakovrednih enot. Tako dobljena struktura (relacija, matrika, graf) je preglednejˇsa in ustreznejˇsa za interpretacije. s s l y s y s s s & % * 6 A. Mrvar: Analiza socialnih omreˇzij 16 ' $ Strukturna enakovrednost Enoti X in Y sta strukturno enakovredni, cˇ e je X povezan z vsako enoto iz mnoˇzice E na enak naˇcin kot Y . Torej, cˇ e sta enoti X in Y strukturno enakovredni, sta zamenljivi. Enoti X in Y sta strukturno enakovredni X ≡ Y natanko takrat, ko so izpolnjeni naslednji pogoji: s1. s2. s3. s4. XRY ⇔ Y RX XRX ⇔ Y RY ∀Z ∈ E \ {X, Y } : (XRZ ⇔ Y RZ) ∀Z ∈ E \ {X, Y } : (ZRX ⇔ ZRY ) s s l y s y s s s & % * 6 A. Mrvar: Analiza socialnih omreˇzij 17 ' $ Iz definicije strukturne enakovrednosti izhaja, da so v tem primeru moˇzne le sˇtiri vrste idealnih blokov (Batagelj, Ferligoj in Doreian 1992). s s l y s y s s s & % * 6 A. Mrvar: Analiza socialnih omreˇzij 18 ' $ Regularna enakovrednost Dve enoti sta regularno enakovredni, cˇ e sta enako povezani s skupinami enakovrednih enot. Enakovrednost ≈ na E je regularna enakovrednost na omreˇzju N = (E, R) natanko takrat, ko za enote X, Y, Z ∈ E, iz X ≈ Y izhaja R1. R2. XRZ ⇒ ∃W ∈ E : (Y RW ∧ W ≈ Z) ZRX ⇒ ∃W ∈ E : (W RY ∧ W ≈ Z) s s l y s y s s s & % * 6 A. Mrvar: Analiza socialnih omreˇzij 19 ' $ Batagelj, Doreian in Ferligoj (1992) so pokazali, da regularni enakovrednosti ustrezata dve vrsti idealnih blokov: • prazen blok (ki ima vse vrednosti 0) • in regularni bloki (ki imajo v vsaki vrstici in vsakem stolpcu vsaj eno 1). Vsaka strukturna enakovrednost je tudi regularna. Strukturna enakovrednost je zelo stroga zahteva. Regularna enakovrednost je manj stroga in jo je mogoˇce pogosteje najti v omreˇzju. s s l y s y s s s & % * 6 A. Mrvar: Analiza socialnih omreˇzij 20 ' $ Primer Omreˇzje sestavlja 15 sˇtudentov cˇ etrtega letnika druˇzboslovne informatike na FDV. Relacija - vpraˇsanje, ki generira omreˇzje: od koga bi si izposodili sˇtudijske zapiske: w12 w63 m96 m85 m02 w09 w42 w07 w22 w24 w28 w10 m03 m51 m89 s s l y s y s s s & % * 6 A. Mrvar: Analiza socialnih omreˇzij 21 ' $ Posredni pristop - preko matrike razliˇcnosti w12 m51 m89 w63 m96 m02 m96 m85 m02 w09 m03 w42 m85 w07 w10 w22 w24 w24 w28 w10 w09 m03 w63 w12 m51 w07 w28 m89 w22 w42 s s l y s y s s s & % * 6 A. Mrvar: Analiza socialnih omreˇzij 22 ' $ w63 w12 w09 w42 w28 w22 w07 m96 m89 m85 m51 w24 w10 m03 m02 Preurejena matrika m02 m03 w10 w24 m51 m85 m89 m96 w07 w22 w28 w42 w09 w12 w63 s s l y s y s s s & % * 6 A. Mrvar: Analiza socialnih omreˇzij 23 ' $ Neposredni pristop - optimizacija Ali obstaja v omreˇzju model center-periferija? m96 m89 m51 w09 m03 m02 m85 w12 w63 w42 com, reg w22 C2 w12 - w10 com, reg w07 C1 w28 C2 w24 C1 w07 w63 m96 w10 m85 w12 m02 w22 w09 w24 w42 w28 w42 w07 w22 w24 w63 w28 m85 w10 m02 m03 m03 w09 m51 m51 m89 m89 m96 s s l y s y s s s & % * 6