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Why-formal-methods-译文.doc

上传人:仙人****88 文档编号:11854248 上传时间:2025-08-15 格式:DOC 页数:3 大小:43KB 下载积分:10 金币
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简介社会网络方法 为什么要使用规范化方法? 这篇文章是由罗伯特A汉纳曼(社会学系,加州大学,)和马克之谜(社会学系,北科罗拉多大学)所写的一个在线文本的其中一部分。可以自由使用,传播和引用。欢迎您提出宝贵的建议和意见。请发电子邮件给我。 章节2:为什么使用规范化方法? l 简介 l 功效 l 使用电脑 l 管理模式 l 总结 简洁: 社交网络的基本思想是很简单的。社会网络是由一些相互关联的人员(或分,或节点或主体)组成。网络可以有一些或许多人员,每一对人员可以有一个或更多种类的关系。要建立一个关于网络社会的有用的认知,一个完整的和严谨的描述社会关系的模式是进行分析的一个必要的起点。也就是说, 理想的情况是,我们将知道所有特定群体中每对人员的各种关系。 甚至,我们需要用来描述小型社交网络信息的数量可以相当大。管理并操作这些数据,我们就会看出社会结构的错综复杂。使用数学工具可以使得社交网络所有工作方法变得简单得多。要操作网络数据,及搜集网络索引,最有用的方法是使用矩阵来记录信息。可视化模式、图表通常也是有很有用的。 功效: 在社交网络分析中使用数学和图表技术的一个原因是可以简介系统的展示关于网络的描述。这也可以使我们能够利用电脑比手动更快速、准确地存储和操作信息。对于某小部分特定人群(例如,邻居,或同行企业),我们可以描述与各人员都有关联的社会关系模型,这比单独的文字更加完整高效。然而,要确认我们的描述完整齐全,我们可能想要列出所有的逻辑上可能配对的人员,并描述每一对可能有的每一种关系。信息如果人员或各种关系数量庞大,这可能会十分复杂。正规的表现形式可以确保系统地展示,并为此制定规则,这比仅仅列出清单更加有效率。 使用电脑: 使用正规方法(尤其是数学方面的方法)来展现社交网络的一个相关原因是数学展示可以让我们把计算机应用到网络数据分析中。这为什么重要,当我们知道更多关于社会网络的结构分析后,会变得更加清晰。想一个简单的例子,我们已经有了某一特定年份,世界体系内,170个左右的国家的50个不同的贸易商品(例如咖啡、糖、茶叶、铜、铝土矿)。这里的170个国家可以看做是许多人员或节点。每个商品从一个国家出口到另外169个国家的贸易额可以被看作是某一特定国家与其他国家定向关系的强度。相对于矿物产品贸易结构与蔬菜贸易结构而言,社会学家可能会更有兴趣知道这个矿物产品贸易“结构”与其他贸易结构是否更加相似。要回答这个相当简单 (但又十分重要)的问题,操作大量的数据是必要的。从表面上看, 用手工操作可能要花费好多年,而用计算机来做,只需几分钟。 管理模式: 使用“规范化”方法(数学和图表)的第三个,也是最后一个理由是,展现社会网络数据是图表技术及数学规则所表现的我们可能在数据里寻找的信息,如果数据用文字表现,我们就可能无法发现这些信息。让我再举个简单的例子。 我们假设在描述一组是好朋友关系的四个人的结构:鲍勃,卡罗,特德,艾丽斯。这是用文字很容易表述的。假设鲍勃喜欢卡罗和特德,但不喜欢艾丽丝;卡罗喜欢泰德,但既不喜欢鲍勃,也不喜欢爱丽丝;泰德喜欢所有的其他组的三个成员;而艾丽丝只喜欢泰德(作为一种很不寻常的社会结构,这种描述可能会让你觉得脑袋短路)。 我们也可以描述这个模式的关系矩阵actor-by-actor喜欢在排由各代表选择人员。我们将把在“1”如果人员喜欢另一个人,和一个" 0 ",如果他们不喜欢。这样一个矩阵看起来就会像图2.1。 图2.1。矩阵表示四名人员之间的“喜欢”关系   鲍勃 卡罗 泰德 艾丽斯 鲍勃 --- 1 1 0 卡罗 0 --- 1 0 泰德 1 1 --- 1 艾丽斯 0 0 1 --- 当数据如此排列时,很多信息一目了然。其中很多内容,可能是我们通过仅仅文字描述所想不到的。例如,我们的眼睛扫到每一排,我们注意到泰德喜欢的人比鲍勃多,鲍勃喜欢的人比艾丽丝、卡罗喜欢的人多。这是否有可能有一个模型?男性比女性更有可能表明喜欢关系(实际上,研究报告表现出的是,这个现象通常不是真的)。使用“矩阵表现”也立即引发了一个问题:主要对角线的交点(例如。鲍勃喜欢鲍勃,卡罗喜欢卡罗)都是空白的。这是一个合理的事吗?或者,我们在描述组内喜欢关系时,应该加上“自我喜欢”的条目?这些问题都没有正确的答案。我想说的是,使用矩阵来表现各人物之间的关系模式,可以使我们更容易发现一些关系,并且能使我们产生一些问题(有可能是非常有用的问题),这是文字表现形式所不能刺激产生的。 总结: 使用“规范化”方法展现社交网络数据有三点原因: l 矩阵和图简介系统,它们快速简单地总结并呈现大量信息,使得我们可以系统完整地描述社会关系模式。 l 矩阵和图使我们能够将电脑运用到资料分析中:这是很有用的,因为如果人员或关系类型的数量是庞大的,做社会网络数据的系统分析将会非常乏味复杂。绝大多数的工作枯燥、重复、无聊,但是又要求精确,尤其是一些电脑可以做得很好,而我们却不行的事。 l 矩阵和图表有规则和惯例:有时这些规则和惯例帮助我们进行良好的沟通。不过有时图形和数学语言的规则和惯例会引导我们去探寻仅仅用文字描述的数据所无法告诉我们的问题。 因此,我们需要学习用矩阵和图表展现社交网络的基本原理。接下来的几章(3、4、5、6)介绍这些基本工具。 目录 本书目录
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