В библиотеке

Книги2 383
Статьи2 537
Новые поступления0
Весь каталог4 920

Рекомендуем прочитать

Ирхин В.Ю., Кацнельсон М.И.Критерии истинности в научном исследовании
На чем основаны претензии науки на истинность ее утверждений? Удобно начать рассмотрение этого вопроса с расхожего мнения, что "наука основана на эксперименте". Это мнение действительно отражает одну из сторон науки (но только одну!), однако нуждается в расшифровке и подробных комментариях.

Полезный совет

Поиск в библиотеке можно осуществлять по слову (словосочетанию), имеющемуся в названии, тексте работы; по автору или по полному названию произведения.

Алфавитный каталог
по названию произведения
по фамилии автора
 

АвторГрадосельская Г.В.
НазваниеСетевые измерения в социологии
Год издания2004
РазделКниги
Рейтинг0.90 из 10.00
Zip архивскачать (15 807 Кб)
  Поиск по произведению

Введение

Исследовательский метод создает не только новый взгляд на реальность, но и сам предмет изучения. Можно сказать, что социальные сети — это осо-бря реальность и особая философия анализа данных, которая позволяетин-тег рировать различные математические подходы — статистические, сис-темные, имитационные— с современной социальной теорией. Это достаточно новое в социологии понятие используется при изучении таких различных явлений, как организационное поведение и межорганизацион­ ные отношения, распространение инфекционных заболеваний, взаимная поддержка индивидов и домохозяйств, распространение информации, по­ литические, культурные и научные связи и т. д. В неформальной экономике концепция сетевых взаимодействий является одной из наиболее продук­ тивных, в частности, при исследовании теневых рынков и определении эм­ пирических оснований для расчета налогообложения домохозяйств.

В большинстве работ не приводятся четкие дефиниции социальной сети. А если определение и дано, то оно, как правило, несопоставимо с оп­ределениями этого понятия у других авторов. Причина втом, чтоопределе- ния социальной сети формулируются специально для каждого конкретного случая и, таким образом, являются очень эмпиричными. Как будет показа­но ниже, необходимо отделять понятие социальной сети как ситуативного инструментария от понятия социальной сети как жесткой социологичес­ кой методологии, опирающейся на математические методы.

Сетевой анализ не является полностью автономным разделом соци­ ологической теории. За последние 20 лет многие, на первый взгляд раз­ нородные работы в антропологии, социальной психологии, социоло­ гии, психологии, экономике, географии и политологии обращались к понятию «структура». Попытки операционализации этого понятия привели к тому, что теперь, чаще всего, концепцию структуры пытают­ ся выразить в терминах социальных сетей. Первоначально представле­ния о сетях были интуитивны и метафоричны, но затем они стали вы­ ражаться в более жестких терминах алгебры, теории графов и теории вероятностей. Эта смесь различных математических подходов стала для социологии находкой. Популярность этой концепции объясняется, прежде всего, широкой эмпирической применимостью, а также воз­ можностью перехода к теоретическим обобщениям. На основе матема­ тических концептов были разработаны специфические «сетевые» методы, направленные на решение социологических задач. С одной стороны, язык описания стал более точным и инвариантным, что об­ легчило включение социологических понятий в общее концептуальное ядро других дисциплин. С другой стороны, появились возможности широкого применения математических и компьютерных алгоритмов, использования количественных методов. Однако при этом иногда упускалось из виду главное: социологическое объяснение изучаемых общественных процессов, смысловое наполнение достаточно универ­ сальных методов. Несмотря на это, потенциал сетевого анализа, как и теоретического подхода, велик, поскольку помогает структурировать модели взаимодействия между социальными единицами: людьми, коллективами, организациями и т. д.

Сетевой подход имеетеще одно неоспоримое преимущество переддру- гими методами: он дает возможность оперировать данными на разных уровнях исследования — от микро- до макроуровня, обеспечивает преем­ ственность этих данных. Сетевые методы позволяют конструировать еди­ ницы анализа, объединяя более мелкие единицы без потери информации. Кроме того, эти методы представляются наиболее естественными для вы­ражения, описания и упорядочения понятий, когда речь идет о структуре. Сегодня большинство социологов для изучения социальных структур применяют привычные статистические (регрессионные) модели. При этом обычно дается теоретическое описание сетевой модели, а характери­ стики связей рассчитываются регрессионным методом. Насколько теоре­ тическая модель структуры соответствует действительности, остается не­ выясненным. Здесь необходимо напомнить, что регрессионные модели изначально были разработаны для решения других задач и не предназна­чены для выявления структур. Они не дают четкого представления, какая же часть исследуемого объекта реагирует на внешний сигнал. Структура объекта выявляется по косвенным признакам. Отдельным направлением сетевого анализа являются нейронные сети, предназначенные для изуче­ния когнитивных процессов и изменений структур.

Универсальность сетевых подходов проявляется и в том, что они по­ зволяют рассмотреть исследуемый объект (будь то домохозяйство или со­ циальный институт) с междисциплинарной точки зрения. Используя се­тевые термины, можно сказать, что у одного объекта (или подструктуры объекта) может быть множество атрибутов, которые изучаются разными исследователями. В социологии это позволяет избавиться от излишней экономизации, поскольку «любое экономическое действие, в конечном итоге, «погружено» в широкую социальную структуру и находится под воздействием культурных факторов... Можно вполне плодотворно обсуж­ дать работу капиталистической индустрии или законодательство, но в контексте эксполярности/неформальности экономическое и неэкономи­ ческое связаны настолько, что любая исключительно экономическая мо­ дель имеет тенденцию вводить нас в заблуждение» (Шанин, 1999).

Сетевые методы также помогают лучше понять и описать соци­ альные и экономические процессы, в том числе и количественно. Как известно, динамическое описание объекта исследования всегда пред­ставляло проблему для социологических, да и большинства экономи­ ческих исследований (исключение составляет изучение временных ря­ дов, но это тот же регрессионный анализ).

Растущую актуальность количественного изучения динамических процессов можно объяснить тем, что в настоящее время происходит изменение всех аспектов жизни в России. Трансформируются соци­ альные институты и сообщества, преобразуются структуры, связываю­ щие эти институты в единое целое. Изменения происходят и на более низком уровне организаций, домохозяйств и т. д. Эти изменения мож­ но зафиксировать, проследить их историю и предпосылки. Следует иметь в виду, что российские изменения происходят на фоне более гло­ бальных общемировых трансформаций, прежде всего, разрушения би­ полярного мира и установления многополюсности (эксполярности) современного мира. Особой проблемой является выделение четких структурных единиц анализа, отдельных направлений изменений, ко­ торые могут происходить очень быстро и одновременно.

Концепция социальных сетей сформировалась в последние десяти­ летия. Она разработана в исследованиях Фримана ( Freeman L . С), Но-ука ( Knoke D .), Марсдена ( Marsden Р. V .), Вассермана ( Wasserman S .), Веллмана ( Wellman В.), Берковица ( Berkowitz S . D .) и других. Актуаль­ ность сетевого анализа растет, поскольку в настоящий момент проис­ ходит глобализация общемировых процессов, прежде всего, в форме сетевизации. Одной из первых фундаментальных попыток теоретичес­ кого осмысления трансформаций в глобальном сообществе и в России . как части этого сообщества в сетевых терминах можно назвать работу М. Кастельса « The rise of the network society » ( Castells , 1996). В русском переводе книга опубликована под заглавием «Информационная эпоха: экономика, общество и культура» (Кастельс, 2000).

Мы попытаемся определить предпосылки возникновения и место се­тевого анализа в общей системе социологической методологии. Необхо­димо связать возникновение основных положений сетевой теории с зап­ росами современного общества и, прежде всего, с быстро изменяющейся социальной ситуацией, текучестью, неустойчивостью социальных инсти­ тутов, размыванием их границ. Эти общемировые глобализационные процессы в последнее время стали актуальны и для России.

Кроме того, в данном учебном пособии рассмотрено развитие сете­ вого подхода, в том числе включение в него теории графов — одного из разделов дискретной математики. В процессе развития сетевого подхо­ да для каждого теоретического социологического концепта (актора, ресурса и т. д.) находилось математическое выражение в терминах тео­ рии графов (вершина, ребро и т. д.).

С момента появления сетевой подход доказал свою применимость для решения задач, различающихся по области приложения (социаль­но-экономических, когнитивных, политических, исторических и т. д.), по виду носителя информации, по типам единиц анализа. Но объеди­няет их сетевой способ решения. Самой первой проблемой является собственно построение сети, выявление структурных компонент из первичной социологической информации. Следующий этап — разра­ ботка методов расчета индикаторов для построенных сетей. И наконец, адекватный анализ полученных результатов.

Мы рассмотрим некоторые базовые концепты социальных сетей. Далее попытаемся проследить возникновение «сетевой» проблематики в социологии, а также заимствование сетевых методов из других отраслей знания (сначала — психологии и антропологии, затем — дискретной ма­ тематики и теории графов), совершив необходимый исторический экс­ курс в главе 2. Концепция сетей тесно смыкается с современными кон­ цепциями социального капитала; эта взаимосвязь будет продемонстрирована в главе 3. В главе 4 мы рассмотрим последние разра­ботки и направления в этой области. В главах 5,6, 7 приведены приме­ ры решения конкретных сетевых задач.

Экономико-социологические задачи связаны с обменом частными трансфертами между домохозяйствами разного типа. Носителем инфор­мации здесь является стандартный массив данных, полученный в обыч­ ном социологическом опросе. Исследуемые единицы — домохозяйства, которые потом анализируются на более высоком уровне путем включения в страты разного типа. Эта задача интересна как с содержательной, так и с методологической точек зрения. Предлагается новый метод для решения задачи обмена частными трансфертами между домохозяйствами, который позволяет преодолеть принципиальную ограниченность данных, полу­ ченных в обычном (несетевом) опросе и построить сеть взаимодействия на более высоком уровне — уровне страт. Для того чтобы более четко пред­ ставить себе данную проблематику, необходимо ознакомиться с социоло­гическим и экономическим подходами к обмену и теориями социального капитала, которые изложены в главе 3. Этот пример показывает возможность применения сетевых подходов на больших массивахданных. Так же иллюстрируется комбинирование сетевых и статистических подхо­ дов к анализу данных.

В науковедческих задачах в качестве информационного массива ис­ пользуется текст. Исследуемой единицей являются индивидуальный актор либо артефакт. Показана возможность сетевой обработки текстов на примере построения сети научного сообщества. Здесь интересна специфика анализируемого материала, а также структурирование «линейного» объекта —- сплошного текста. Тем не менее, первоначальные результаты обработки хорошо согласуются с интуитивными выво­ дами и свидетельствами экспертов — ученых, которые являлись непо­ средственными свидетелями событий, изложенных в литературном ис­точнике; это подтверждает правильность применения сетевого подхода и верность разработанной методологии. Здесь практически не исполь­зуются другие математические подходы (статистические или киберне­тические), но интересны практические результаты и выводы.

В когнитивных задачах носителями информации являются видеокас­ сеты, протоколы интервью, а исследуемыми единицами — реакции рес­ пондента на вопросы и реплики интервьюера. Сеть выстраивается как система возможных переходов от одной реакции к другой. Сетевое рассмотрение процесса восприятия и обучения позволяет его дискрети- зировать и выявить его основные принципы. В литературе этот подход носит название «нейронные сети»; его особенность в том, что он иллюс­ трирует процесс, а не статические величины. Это показывает широту применимости и адаптивности социальных сетей к другим математичес­ ким методам. Социальные сети через аппарат нейронных сетей тесно связаны с теориями искусственного интеллекта, распознаванием обра­ зов и т. д. Помимо теории графов, нейронные сети пересекаются с таки­ ми интересными и перспективными для социологии разделами при­ кладной математики, как теория автоматов и теория нечетких множеств.

Учебное пособие подготовлено на основе курса, прочитанного авто­ ром на факультете социальных и гуманитарных наук Российского универ­ ситета дружбы народов в 1999-2002 годах. Работа выполнена при поддер­ жке Национального фонда подготовки кадров. Автор выражает глубокую признательность за помощь и поддержку заведующему кафедрой социологии РУДН кандидату философских наук Н. П. Нарбуту и коорди­ натору проекта доценту Ж. В. Пузановой.

Безграничную признательность и слова благодарности могу высказать своему научному руководителю, профессору Геннадию Семеновичу Баты- гину, чьи советы придали мне уверенности в себе и подтолкнули на напи­ сание этой книги.

Хочу выразить признательность своим коллегам, помогавшим подго­ товить рукопись к публикации: Л. А. Козловой и Н. Я. Мазлумяновой.

Отдельная благодарность коллегам, предоставившим эмпирические данные и участвовавшим в обсуждении этой книги: д.э.н. В. В.Радаеву и к.э.н. Я. М. Рощиной.

Кандидат социологических наук

Г. В. Градосельская

Июнь 2003 года 

Глава 1
Концепция социальных сетей в социальной теории

1.1. Связь сетевых подходов в социологии с другими современными социологическими теориями

Наряду с социальными структурами существуют и социальные «атомы», или единицы социального взаимодействия. Но до сих пор нет
единого мнения о том, что, вернее, кто является этой самой неделимой частицей. Разные теории останавливают процесс атомизации на уровне, необходимом для конкретного исследования или концепции. Надо заметить, что «личность» не исчерпывает перечень единиц социального взаимодействия. В данном случае правильнее говорить об «акторе» или «агенте» взаимодействия.

П. Штомпка ( Sztompka , 1996) отмечает, что первоначально агент (или актор) помещался вне человеческого и социального мира, в область сверхъестественного. Это присуще мифологическому сознанию. Человеческое общество, его функционирование и изменение квалифицировались как продукт естественных сил — физических, биологических, климатических, географических и даже астрологических.

В эпоху Ренессанса энергию субъекта действия начали приписывать человеческим существам, хотя и не всем. Речь велась исключительно о великих людях: пророках, героях, лидерах, изобретателях, гениях (харизматических личностях).

С появлением социологии произошел удивительный поворот: субъект деятельности социализировался и одновременно дегуманизировался. Он помещался строго в пределы общества, которое рассматривалось в организмических терминах как саморегулирующаяся и самотрансформирующаяся целостность (Спенсер, Парсонс).

Следующий шаг в социологическом мышлении в поисках «агента» привел к тому, что его переместили из области личностных качеств в область социальных ролей. Понятие социальной роли до сих пор являяется одним из самых важных в теории социальных сетей. Помещая человека в определенную структурную позицию, можно с достаточной долей вероятности предсказать его возможные связи и поведение. Однако и он привнесет в организацию структуры что-то новое, тем самым изменив ее. В книге Вассермана « Social network analysis » ( Wasserman , 1994) это описывается как позиционно-ролевой анализ. Но если абстрагироваться от агента как неделимой единицы и попробовать зафиксировать его внутренние изменения, то мы увидим, как они повлияют на внешние действия актора. Так концепция актора включается в концепцию структуры. Прежде всего, необходимо упомянуть о современных социологических теориях, которые используют понятие структуры для объяснения общественных процессов. Несмотря на то что подходы к определению и описанию структур у социологов-теоретиков различны, их все можно перевести в сетевую терминологию.

Одна группа социологов представляет деятельностную парадигму: П. Штомпка, М. Арчер, А. Гидденс, А, Турен и др. Наравне с другими вопросами в их работах подробно исследуются трансформации структур, нестабильность социальных институтов, ихповедение в переходной ситуации. Активистская концепция в своей методологии также приходит к пониманию того, что мельчайшей единицей рассмотрения может быть индивид. Он является атомом в изучении социальной структуры, а его изменяющиеся или более-менее стабильные связи могут восприниматься как элементы, скрепляющие разные ее части. Арчер ( Archer , 1994) рассматривает индивида только в социокультурном контексте. Выделяются посредники социального взаимодействия при непрямом общении — культурные конструкты, тексты и т. д., также влияющие на становление и изменение социальной системы, причем зачастую совсем не так, как планировали их авторы. Гидденс ( Giddens , 1995) приписывает каждому агенту (и его действию) свойство власти. Вопрос ставится следующим образом: «Какова природа логической связи между действием и властью?» По Гидденсу, власть агента проявляется, если он осознает, что имеет возможность выбора действия из множества вероятных, и если он обладает необходимыми для этого ресурсами. Но власть сама по себе — еще не ресурс. Ресурсом являются средства информации, с помощью которых проводится социальная репродукция. Власть в социальной системе постоянна в пространстве и времени и регулирует отношения автономии и зависимости между акторами или коллективами в контексте социальных взаимодействий. Власть проявляется при создании структур — «знающие» акторы определенным образом направляют ресурсы, структурируют свойства социальных систем. Согласно Штомпке ( Sztompka , 1996), агент возникает тогда, когда изучается социальное бытие и осмысливаются социальные факты, а индивидуальность всегда является базовым компонентом. Если социологи фиксируют внимание на социальном действии, индивид рассматривается как «актор»; если на социальном взаимодействии — как «партнер». Если изучается социальная группа, он будет выглядеть как «член группы»; если рассматривается коллективное поведение или социальные перемещения, используется понятие «участник». Если приоритетом будет социальная структура или социальная система, индивид будет занимать в ней формальную должность и исполнять формальную роль.

От деятельностного подхода несколько отличается подход Ю. Хабермаса ( Habermas J ., 1987). Основой всякого взаимодействия он считает коммуникацию, а предтечей всякого действия для него является полученная (или нет) информация. Об информационном ресурсе как важнейшем наполнителе формализованных сетевых связей мы будем говорить подробнее в главах, посвященных социальному капиталу и теориям обмена. По Хабермасу, мельчайшей единицей социологического анализа (и социальной структуры) является индивид — актор. Окружающий мир любого актора складывается из трех составляющих: реального объективного мира, который не всегда полностью воспринимается актором, что накладывает отпечаток на получаемую и передаваемую им информацию; социального мира, а также личного субъективного мира актора, который он сам и конструирует. Для того чтобы между двумя акторами возникла связь, необходимо наличие трех компонентов: говорящего, слушающего и окружающего мира, в котором благодаря референтным системам каждого актора они находят совместное определение ситуации. Любую новую ситуацию каждый актор сначала воспринимает как шок, потом он находит достаточно четкие дефиниции для ее описания, и ситуация постепенно переходит в разряд тривиальных. Базисом любой коммуникации Хабермас считает язык. В этом его позиция созвучна позиции Лазарсфельда, изложенной в главе 2.

Показателем того, что сетевой подход получил признание в мире, является основание в 1978 году общества INSNA — « International network for social network analysis ». Чуть позже начинают регулярно выпускаться два журнала, посвященных сетевым исследованиям: « Connections » и « Social network ». Наиболее интересные социологические теории в этой области связаны с именами следующих ученых:

  1. Б. Велман (В. Wellman ). Профессор социологии, университет Торонто. Одной из его базовых работ считается « Network analysis : some basic principles » (1994). Разрабатывает методологию сетевого анализа. В настоящее время под его редакцией выходят сборники конкретных исследований с применением методов социальных сетей.
  2. Л. Фриман (L. Freeman). Редактор журнала «Social network».
  3. С. Вассерман ( S . Wasserman ). Профессор психологии, статистики и социологии. Вместе с К. Фаустом (К. Faust ) написал фундаментальную книгу по методологии социальных сетей: « Social network analysis » ( Wasserman , Faust , 1994).
  4. Д. Ноук ( D . Knoke ). Профессор социологии, университет Миннесоты. Вместе с Дж. Куклински ( J . Kuklinski ) написал книгу « Network analysis » ( Knoke , Kuklinski , 1982). В настоящее время проводит сетевые исследования, прежде всего в области политики.

Прежде чем приступить непосредственно к изучению сетевой методологии, приведем некоторые принципы математического моделирования, поскольку в течение курса мы будем изучать сложные структурные нелинейные объекты. Для моделирования каждой части могут потребоваться различные математические методы. Для того чтобы мо- делирование и дальнейшие расчеты были проведены корректно, следует сформулировать базовые принципы математического моделирования, прежде всего с точки зрения структурности, системности.

1.2. Принципы моделирования

II Модель и моделирование

В процессе деятельности у человека вырабатываются представления о тех или иных свойствах окружающих объектов и их взаимодействии. Они формируются в виде описаний этих объектов на обычном языке, фиксируются на бумаге с помощью рисунков, графиков, уравнений и формул. Подобные способы описания обобщаются в едином понятии «модель», а построение и изучение моделей объектов познания называют моделированием.

Определение 1 . Модель — это такой материально или мысленно представляемый объект, который в процессе исследования замещает объект- оригинал так, что непосредственное изучение модели дает новые знания об объекте-оригинале.

Моделирование приобретает особое значение при рассмотрении объектов, а также экономических и социальных процессов, недоступных в полной мере прямому наблюдению или экспериментированию. Например, достаточно сложно несколько раз провести эксперимент по исследованию революционной ситуации или социальных конфликтов; невозможно для изучения миграционных процессов заставить несколько тысяч человек переехать из одного города в другой. Поэтому для того, чтобы зафиксировать неуловимые теоретические концепты и определения, строят математические модели, которые по изменению группы признаков смогут предсказать реакцию на них изучаемого объекта.

Математическая модель, претендующая на роль эффективного инструмента при изучении социальных или социально-экономических процессов, должна отвечать следующим требованиям.

1. Строиться на базе теории и отражать объективные закономерности исследуемых процессов.

2. Правильно отображать функцию и/или структуру данной социальной системы.

3. Удовлетворять определенным математическим условиям (разрешимость, согласованность, размерность и т. д.).

Кроме того, математическая модель должна быть адекватной и эффективной.

Адекватностью модели называется степень ее соответствия объекту-оригиналу. Как правило, чем более адекватна модель, тем более сложной она является. Эффективностью называется простота использования модели.

Процесс моделирования протекает в условиях противоречия этих двух факторов: адекватности, с одной стороны, и эффективности — с другой. Эффективность модели находится в обратной зависимости от ее сложности (см. рис. 1). Построить хорошую модель — значит найти разумный компромисс между ее простотой и сложностью (эффективностью и адекватностью).

Определение 2 . Под моделированием понимают процесс построения, изучения и использования моделей.

В процессе моделирования можно выделить четыре последовательных этапа, которые, в зависимости от сложности изучаемого объекта, могут итеративно повторяться:

  • постановка задачи и построение модели;
  • изучение модели;
  • перенос знаний с модели на объект-оригинал;
  • проверка адекватности полученных знаний.

Классификация моделей по средствам моделирования

Классификация моделей по средствам моделирования представлена на рисунке 2. Опишем вкратце виды моделирования, чтобы в дальнейшем определить место социально-экономических моделей в общей системе моделирования. Материальным называется моделирование, в котором исследование ведется на основе модели, воспроизводящей основные геометрические, физические, динамические и функциональные характеристики изучаемого объекта. Физическим является такое моделирование, при котором моделируемый объект и модель обладают одной и той же физической природой. Аналоговое моделирование основано на аналогии явлений, имеющих различную физическую приро-ду, но описываемых одинаковыми математическими уравнениями.

Идеальное моделирование основывается не на материальном сходстве моделируемого объекта и модели, а на идеальной, мысленной аналогии. При знаковом (формализованном) моделировании моделями служат знаковые образования какого-либо вида: схемы, чертежи, графики, формулы и т. д., причем знаковые образования и их элементы всегда задаются вместе со знаками, позволяющими оперировать с ними. Важнейшим видом знакового моделирования является математическое, осуществляемое средствами языка математики и логики. Сюда же относится моделирование социальных сетей. При интуитивном моделировании не используют четко фик-сированных знаковых систем; его принято называть «мысленным экспериментом». Языкописания модели при этом очень близок к обычному языку, включающему специфическую терминологию. Обычно социологи-теоретики занимаются именно интуитивным моделированием.

Имитационные эксперименты — это экспериментальные исследования математических моделей, осуществляемые с помощью вычислительных машин.

Моделирование сложных социальных систем предполагает одновременное сочетание аналитических и имитационных методов исследования. Современные исследования в области моделирования социальных и экономических систем и процессов с некоторой долей условности можно разбить на три основные группы: 1) теоретические, изучающие социальные проблемы с активным привлечением математического моделирования; 2) прикладные, решающие конкретные практические задачи с использованием средств математического моделирования; 3) инструментальные, развивающие специфический математический аппарат социологических исследований. Существуют направления исследований в области социальных сетей для всех групп данной классификации. Например, к первой группе относятся теоретические изыскания в сфере социальной структуры (в том числе и изучение трансформирующихся структур); сетевизация рынков и фирм; методологические исследования, с помощью которых каждое социологическое понятие сопоставляется с концептом из математического базиса — теории графов. К прикладным исследованиям можно отнести работы, связанные с решением прикладных задач, например, изучение сети родственных отношений, неформального распространения информации и т. д. К инструментальным исследованиям следует отнести операционализацию социологических понятий и их дальнейшее использование на более высоких уровнях анализа.

Теперь обратимся к базовым математическим понятиям, которые позволяют выразить социологические понятия структуры и сети. Они будут полезны и при проведении математического моделирования.

II Объект - оригинал и модель

Если между двумя объектами может быть установлено сходство хотя бы по одному свойству, то один из этих объектов может рассматриваться как оригинал, а другой — как его модель.

Рассмотрим в качестве оригинала экономический или социальный объект в виде «черного ящика» с вектором входящих воздействий (или потоков ресурсов) X ( t ) и вектором выходящих воздействий (или потоков ресурсов) Y ( t ). Наблюдая достаточно долго за поведением этого объекта и, если это окажется возможным, проведя некоторые эксперименты, можно будет предсказывать его выходы при разных изменениях его входов, заданных в определенных пределах.

Для сетевого подхода понятие «черный ящик» тоже очень полезно; например, в виде «черного ящика» удобно представить актора. Можно «наполнить» его разным содержимым и рассматривать как индивида, к которому и от которого поступают информационные сигналы; как страту домохозяйства, включенного в обмен ресурсами; как нейрон, который реагирует на внешнее воздействие. В виде «черных ящиков» мы можем представить состояния общества или социального института, а в виде входов и выходов этого «ящика» — вероятности попадания в это состояние и выхода из него.

Несколько «черных ящиков» для дальнейшего анализа можно объединить в один объект, определив связи между ними. Тогда объект-оригинал будет описываться понятием «система».

I | Система

Любой реальный объект обладает практически неограниченным числом свойств и может быть по различным своим характеристикам отнесен к разным системам в качестве их элемента. В переводе с греческого слово «система» означает «целое, состоящее из частей».

Определение 3 . Под системой будем понимать некоторую совокупность элементов произвольного множества, их взаимосвязей, свойств и взаимоотношений, функционирующих в соответствии с определенными объективными закономерностями.

Так, социальный процесс миграции по-разному оценят (и, соответственно, организуютсвои будущие действия): министр по чрезвычайным ситуациям, ученый-демограф и работники местных администраций, которые планируют строительство муниципального жилья.

Строящийся завод экологи будут рассматривать как потенциальную угрозу экологической ситуации в данной местности, будущие управленцы завода — как определенную структуру внутриорганизационных взаимодействий, а работники биржи труда— как потенциальное решение проблемы безработицы в регионе.

Приведенные примеры показывают, что выделение (и определение) системы требует наличия: 1) изучаемого о&ьекта, или объекта-оригинала, состоящего из множества элементов, связанных в некоторую совокупность; 2) субъекта-исследователя, наблюдающего за объектом; 3) задачи, характеризующей отношение наблюдателя к объекту и определяющей отбор рассматриваемых элементов и их свойств для анализа. Для любого объекта-оригинала существует множество задач. Для каждой задачи может быть подобрано не- сколько моделей, так как существует несколько форм представления данных. Например, сеть рыночных отношений фирмы можно отобразить как на языке теории графов, так и с помощью регрессионных уравнений.

Чтобы дать математическое определение понятию «система», ее наделяют свойствами иметь входы и выходы, т. е. рассматривают как некоторый структурированный объект.

Через входы из внешней среды в определенные моменты времени в систему поступают вещества, энергия, информация, финансовые потоки и т. д. В другие моменты времени результаты их преобразования поступают во внешнюю среду через выходы.

Определение 4 . Система определена как множество входов Х={х}, множество выходов У—{у} и отношения между ними R (см. рис. 3).

Определение 5 . Замкнутой (обособленной) является система, не имеющая внешних входов и выходов. В действительности таких систем не существует, но часто удобно пользоваться этой абстракцией, обрывая на некотором шаге внешние связи. Все, что лежит вне выделенной системы, рассматривается как взаимодействующая с ней внешняя среда.

Объект, выполняющий определенные функции и не подлежащий дальнейшей разбивке в рамках поставленной задачи, принимается в качестве «первичного элемента» системы. Элемент является относительно обособленной системой, имеющей, по крайней мере, один вход и один выход (рассмотрение систем на разных уровнях).

Введем еще одно понятие — внутреннее состояние объекта (элемента). С его помощью количественно характеризуются существенные свойства самого реального объекта. Следовательно, внутреннее состояние элемента отображает интересующие нас характеристики реального объекта — количество вещества, информации, энергии, его пропускную способность и т.д. Сопоставим с ним ^-мерный вектор Q (с непрерывными или дискретными компонентами) так, что различным состояниям элемента будут соответствовать определенные значения этого вектора. Компоненты вектора ( q r q 2 , ... q ) иногда называют координатами состояния или изображающей точки элемента в / r -мерном пространстве состояний.

Элемент в общем случае рассматривается как преобразователь входов в выходы: Y ={ R } X , где R — символическое обозначение совокупности преобразований каждого входа в каждый выход. Если интенсивность и порядок входящих сигналов элемента однозначно определяют его выходящие сигналы, то поведение элемента детерминировано. В противном случае оно носит стохастический характер.

По терминологии, принятой в кибернетике и математическом моделировании, элемент, поведение которого описывается только зави- симостью от его входов и выходов, является для нас «черным ящиком». Им может быть вся система, или только ее часть, или часть ее подсистем. При любой организации системы при ее исследовании и проектировании могут применяться макро- и микроподходы.

При макроподходе объектом изучения является конкретная система S как часть системы более высокого ранга, а предметом изучения — входы и выходы системы S .

При микроподходе объектом исследования становится внутренняя структура и функционирование элементов конкретной системы S .

Особенности математического моделирования социальных процессов

  1. Отсутствие априорной информации о количественных закономерностях, присущих причинно-следственным связям между переменными,
  2. Многообразие динамических свойств системы, порождающих разнообразные по форме и длительности переходные процессы. Они проявляются в виде временных запаздываний (лагов) реакции объекта на внешние влияния.
  3. Наличие стохастических факторов — воздействия на модель как со стороны природы и общества, так и со стороны внутренних связей.

1.3. Методологические принципы изучения социальных сетей

|| Принцип дискретности

Как уже упоминалось выше, при моделировании социальных сетей социальный объект рассматривается как система. При этом за исследователем остается право в зависимости от задачи-фильтра отбирать части этой системы для рассмотрения. В социальных сетях принимается атомарное видение социальных феноменов: актор эквивалентен атому социальной структуры. Связи актора рассматриваются подобно связям атомов в молекуле. Характеристики актора в сетевой терминологии называются атрибутами. Перед исследователем стоит задача изобразить полученную структуру на плоскости. При этом необходимо учитывать, что структура может быть многомерной, в связи с чем возникают определенные требования к ее изображению. Главное, чтобы на нем четко различались два типа элементов сети: акторы и их связи. Структуру лучше всего изобразить в виде точек, которые будут представлять акторов и могут иметь разные содержательные свойства, а также линий (они будут отображать связи), соединяющих эти точки в определенной последовательности. Такие схемы называют графами. Теорию, которая изучает структурные свойства этих объектов (их способность к изменению, а также их возможности при решении разных содержательных задач) в математике называют теорией графов. Точки в теории графов называются вершинами, а соединяющие их линии — ребрами.

Теория графов является разделом дискретной математики. Понятие дискретности (дискретный — значит прерывистый) противоположно понятию непрерывности. Непрерывные свойства объекта в классической математике можно выразить гладкой непрерывной функцией. Мы не можем описать структурные характеристики сети одним регрессионным уравнением. В методологии социальных сетей есть подходы, которые связывают сетевые индикаторы с зависимыми переменными путем включения их в одно уравнение. Результатом вычислений становится теоретическое обобщение о статистической связи между этими переменными. Решить же конкретную ситуативную задачу оструктурных свойствах сети таким способом нельзя. Возможентакже обратный процесс: после по-
строения структуры можно изучать характеристики составляющих ее акторов и связей с помощью отдельных регрессионных уравнений; при этом сохраняется четкость структуры. Необходимо упомянуть еще один раздел прикладной математики, который также воплощает принцип дискретности (насей раз принцип дискретности времени) — марковские процессы.

Определение 6 . Случайный процесс называется марковским, или процессом безпоследствия, если для каждого момента времени t 0 вероятность любого состояния системы в будущем при t > t g зависит только от ее со- стояния в настоящем и не зависит от того, когда и каким образом система пришла в это состояние.

Марковские процессы можно моделировать с помощью нейронных сетей. Базовые принципы построения нейронных сетей отличны от принципов классической сетевой теории. Подробнее нейронные сети будут описаны в главе 7.

Особенностями моделей, разрабатываемых в рамках сетевого подхода, является то, что они:

  1. эмпиричны: объект, рассмотренный при помощи социальных сетей, легко операционализировать, а полученные результаты проверить и обобщить;
  2. учитывают социальное окружение акторов (воздействие других акторов на рассматриваемого), что позволяет восстановить структуру взаимоотношений, в зависимости от исходной задачи исследователя;
  3. обеспечивают рассмотрение разных уровней социальных акторов, от индивидуальных до коллективных. Математический аппарат
    обеспечивает преемственность полученных данных на разных уровнях. Например, перераспределение ресурсов в сетях внутрисемейной и межсемейной поддержки, в зависимости от задач исследования, мы можем тассчитать лля оазных уоовней (см. оис. 5).

При этом не надо проводить несколько исследований, поскольку данные, полученные на первых уровнях — внутри и межсемейных обменов, пригодны для анализа и расчетов третьего уровня.

Теперь перейдем к изучению составляющих сети: акторов, их связей, а также их характеристик.

|| Атрибуты и взаимоотношения ( связи )

Социальную сеть можно охарактеризовать через свойства акторов и отношений между ними. В сетевой терминологии первые называются атрибутами акторов, а вторые — характеристиками связей.

  1. Атрибуты акторов. Могут быть как динамическими, так и статическими. Один актор может характеризоваться группой атрибутов. В зависимости от целей и задач исследования происходит отбор определенного актора, его включение в структуру для дальнейшего изучения. Атрибуты отбираются в зависимости от наблюдаемых характеристик акторов. Примеры атрибутов акторов: доход индивида, его профессиональный статус, политические предпочтения; рост национального продукта, уровень жизни в стране. Внутренние характеристики актора: возраст, пол, умственные способности,вероисповедание.
  2. Характеристики связей. Содержательный смысл связей зависит от контекста рассмотрения структуры. Связи исчезают, если мы удаляем актора, с которым они были соединены. Примеры связей: отношения «студент-преподаватель» в институте, межсемейный обмен ресурсами, денежные потоки между фирмами и т. д. Связи могут отличаться интенсивностью, длительностью, наполненностью, направленностью. Обычно определенному атрибуту актора ставится в соответствие определенная связь.

II Что такое социальная сеть

Очень сложно дать определение социальной сети. Для этого можно использовать следующую последовательность определений:

  1. В общем случае сеть характеризуется как особый тип связей между позициями индивидов, объектов или событий, которые отбираются в зависимости от целей построения сети.
  2. Местоположение индивидов или объектов называется узлами сети, или акторами.
  3. Акторы описываются (характеризуются) атрибутами.
  4. Определенный рисунок связей между акторами образует сетевую структуру. (Связи между акторами могут и отсутствовать.)
  5. Некоторые акторы могут быть связаны друг с другом сильнее, чем с другими.
  6. Такое «сгущение» можно объявить узлом на следующем уровне анализа.
  7. Наиболее важными, с точки зрения изучения как отдельных элементов, так и системы в целом, являются структура отношений между акторами и местоположение отдельных акторов в сети.

1.4. Теоретический потенциал сетевого измерения социальных структур

Прежде чем перейти к современным методологическим проблемам изучения сетей и сетевого измерения, необходимо рассмотреть ключевой вопрос, сформулированный в свое время Дж. Тернером ( Turner , 1991): можно ли связи между людьми или группами изображать в виде ребер графа, и насколько эти структуры будут идентичны общественным структурам? Ответ может быть как положительным, так и отрицательным. На данный момент основным, ни у кого не вызывающим сомнений свойством социальной структуры являются ее сетевые характеристики. Нет сомнения, что социальную структуру можно оценить (или измерить) по культурным, экологическим, временным, психологическим характеристикам. В процессе этих оценок выстраиваются системы взаимосвязи между людьми. Поэтому у сетевого анализа есть большой потенциал для теоретизирования относительно социальных структур. Насколько полно он может быть реализован?

При позиционировании сетевого анализа возникает ряд трудностей. Во-первых, сетевой анализ развивается в русле инвариантных методов обработки данных, прежде всего в виде матриц. А это приводит к тому, что сетевой метод воспринимают в основном как инструмент для эмпирической обработки и описания данных.

Во-вторых, пока слабо разработаны методики, позволяющие отслеживать динамику изменения структур. Некоторые исследователи пытаются выявить взаимовлияние различных характеристик сетей. Например, как степень плотности или централизации сетей повлияет на природу и направление потоков ресурсов? Эмпирических примеров и описаний — масса, но очень мало теоретических обоснований и обобщений.

В-третьих, социологии сетей еще предстоит перевести теоретические концепции традиционной социологии в сетевые термины. Это покажет границы применимости сетевых подходов в социологии. К примеру, власть, иерархичность, дифференциация, интеграция, стратификация, конфликт и многие другие концепты социологической теории пока неадекватно осмыслены в терминах сетевого подхода. Как следствие, затрудняется адаптация и перевод общих социологических вопросов в плоскость сетевых методов. Решение этой проблемы откладывается на неопределенный срок.

Контрольные вопросы:

  1. Почему изучение социальных сетей стало актуальным во второй половине XX века?
  2. В чем проявляется сетевизация общества, каковы ее последствия для отдельных индивидов и общества в целом?
  3. Что означает выражение «размывание границ социальных институтов» с точки зрения сетевого подхода?
  4. Какую роль в сетевизации общества играют современные технологии?
  5. Каковы виды потоков, с помощью которых осуществляется сетевизация общества?
  6. В чем заключается связь современных социологических теорий с социальными сетями?
  7. Почему при изучении социальных сетей в качестве математического аппарата используется теория графов?
  8. Что такое принцип дискретности, как он связан с теорией графов?
  9. 9. Перечислите основные определения, при помощи которых описывается социальная сеть.
  10. Что такое математическая модель? Опишите основные принципы моделирования социальных процессов.

Контрольное задание: проведение первичного структурирования изучаемого объекта.

Выберите в периодической социологической литературе статью с описанием процедуры и результатов социологического исследования. Выделите акторов, которые являются объектами исследования. Для каждого актора заполните таблицу, в которой перечислите атрибуты актора, его взаимосвязи с другими акторами и характеристики этих взаимосвязей. Определите задачу-фильтр, по которой было проведено исследование. Подумайте, все ли способы получения и анализа данных были реализованы в исследовании. Выясните, что еще необходимо сделать, чтобы улучшить результаты исследования. Изобразите в графике идеальную структуру взаимодействия каждого актора с другими акторами, выделите самые сильные (весомые) связи.

СодержаниеДальше

наверх страницынаверх страницы на верх страницы









Заказать работу

© Библиотека учебной и научной литературы, 2012-2016 Рейтинг@Mail.ru Яндекс цитирования