SOCIAL SCIENCE
Современный Казахстан сталкивается с рядом вызовов, решение которых требует использования новых подходов, основанных на данных или evidence-based policy. Благодаря цифровизации последних десятилетий за короткий промежуток времени социологам стали доступны большие объёмы данных об обществе, без проведения специализированных опросов или сбора статистической информации. Социальные сети, цифровые следы, интернет вещей, платформы государства и бизнеса ежедневно создают бесчисленные наборы данных, с помощью которых исследователи могут отвечать на свои вопросы в большем масштабе и с большей точностью. Социология становится вычислительной.
В этом контексте одним из авангардных направлений в современных социальных исследованиях является использование вычислительных социальных наук (Computational Social Science).
МЕТОДЫ CSS
Social Network Analysis
SNA (social network analysis или социально-сетевой анализ) — это метод, основанный на математической теории графов и направленный на изучение структуры взаимодействий между объектами в рамках определенной сети. Сеть состоит из узлов (отдельные субъекты сети) и ребер (отношения между узлами). Инструменты SNA используются для анализа моделей взаимоотношений между людьми в группах. Визуализация сети позволяет увидеть структуру взаимоотношений, выявить неочевидные связи и их характер, а также сформировавшиеся группы узлов – кластера.
Для понимания SNA необходимо дать определение объекту исследования в этом направлении – «сети». Сеть – это набор отношений между объектами/агентами/вершинами и связей/ребрами между ними. Мы можем представить социальные сети таким образом – как набор пользователей (узлов) и их подписок друг на друга (ребра). После этого, можно исследовать кто в сети наиболее популярный и почему, а также задавать ряд других вопросов. В виде сети можно представить множество других явлений: отношения в школьном классе (кто с кем дружит), карьерные траектории работников в компании (кто имеет наибольший авторитет и получает повышение), литературного рынка (в каких издательствах публикуются разные авторы) и проч.
К примеру, Andrew Beveridge и Jie Shan использовали метод социально-сетевого анализа для исследования взаимоотношений между героями из серии фэнтэзи романов «Песнь льда и огня» авторства Дж. Мартина. Авторы применили алгоритмы теории графов для создания сети на основе третьей книги серии (Буря мечей), так как именно в этой части персонажи разделились по разным социальным кругам.
С помощью метода была выделена структура из 107 узлов (персонажи) и 353 взвешенных рёбер, где веса соответствовали числу совместных упоминаний персонажей в пределах 15 слов. Было выделено семь сообществ (кластеров), что помогло выявить скрытую политическую карту внутри повествования без углубления в сюжет книги.
На рисунке представлена визуализация социальной сети персонажей. Цвет узлов означает их принадлежность к одному из кластеров, а размер узла пропорционален важности персонажа с точки зрения структуры сети. В свою очередь размер шрифта – это показатель того, как часто тот или иной персонаж являлся посредником между другими.
Kazkahstan Sociology Lab активно развивается в направлении computational social science, популяризируя эти подходы среди казахстанских исследователей и студентов. В программе нашей Школы – обучающие курсы и модули, мастер-классы, исследовательские проекты, основанные на социологическом подходе к анализу больших данных, социальных сетей и цифровых следов поведения. Мы обсуждаем новые источники открытых данных и моделирование социальных процессов с помощью методов машинного обучения, обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP), социально-сетевого анализа (Social Network Analysis, SNA), экспериментальных методов. Эти методы позволяют глубже понимать социальные процессы в Казахстане и и предлагать более обоснованные решения для лиц принимающих решения и общества в целом.