Social Network Analysis och Complex Networks - En liten introduktion
Författare: Håkan Kjellerstrand (hakank@bonetmail.com).
Dokumentet påbörjades cirka 2003-05-28 men revideras efterhand).
Jag skriver numera om detta på min webblogg
hakank.blogg, se kategorin
Social Network Analysis/Complex Networks.
Vad är Social Network Analysis och Complex Networks (komplexa nätverk)?
Denna text ger en liten introduktion vad Social Network Analysis (SNA) och
komplexa nätverk är, men förklarar inte speciellt mycket i detalj, utan ger
snarare exempel, länkar, referenser samt möjligen en del tips.
Det kanske ska betonas att de två disciplinerna (eller tre om man även
tar med grafteori) har olika bakgrund och olika syfte och borde kanske därför
inte blandas ihop som jag gör här nedan. Men min poäng är att studiet av
nätverk (eller grafer, relationer) är intressesant oavsett från vilken vinkel
man ser dem. Skillnaden bör framgå rätt tydligt genom att läsa några av
referensera som ges nedan, speciellt böckerna.
Introduktion
SNA och komplexa nätverk är sådant ni möjligen stött på via:
Andra SNA-relaterade saker är sådana metriker för att räkna ut hur central
eller prestigefylld en "aktör" är, t.ex. Googles PageRank är nära relaterad
till det traditionella prestige-begreppet inom SNA. Not: Rankning av sidor
studeras även i ämnet Information Retrieval.
Ett annat exempel är studiet av hur webben är distribuerad. Den följer -
anser de flesta - en s.k. power law, dvs att ett mycket litet fåtal sajter
har väldigt många inlänkar, medan de allra flesta har ett fåtal inlänkar.
Ytterligare ett exempel är studiet av Small Worlds, dvs av många nätverk som
är så beskaffade av det går att komma mellan två noder på förvånansvärd kort
tid (kort avstånd). Och naturligtvis är dessa studier interfolierade med
varandra.
Detta begrepp är det som brukar kallas för "rich get richer", t.ex.
inkomstfördelningar i ett land, storleken på städer i ett land etc.
Komplexa nätverk är - mer specifikt - ett område som studerar nätverkens
statistiska och teoretiska egenskaper (densitet, fördelning etc) än SNA:s
något mer pragmatiska inriktning, t.ex. sociologiska, socialpsykologiska
studier över mänskliga företeelser.
Med metoder från SNA/komplexa nätverk kan man studera så tillsynes vitt skilda
roblem som:
Mer traditionella studier i "ren" SNA är:
organisationers förhållanden till varandra och till den enskilde
medarbetaren/medborgaren
hur apor organiserar sitt lössplockande (med vem etc)
hur skolelever väljer vänner
hur kollegor väljer vilka personer de rådgör med
hur företagsstyrelser är sammansatta
vilket är det optimala sättet att organisera sin organisation såväl
internt som externt
finna "strukturella hål", nya "nischer"
citering mellan vetenskapliga tidskrifter för att hitta de centrala (viktigaste) artiklarna, samt studera hur olika discipliner hör ihop eller utvecklas
släktrelationer, släktträd
etc etc
Naturligtvis finns även forskning som inriktar sig på DNA-analyser.
Kort sagt, SNA är ett brett område, och det som kännetecknar ovanstående
är studiet av relationer i (sociala) nätverk. Detta till skillnad från
traditionell dataanalys som arbetar med analys av attribut hos objekt
(individ).
SNA började utvecklas på 30-40-talet av sociologer och antropologer, men
de mer avancerade metoderna kommer från så spridda ämnen som grafteori
och annan diskret matematik, statistisk analys, sociologi, socialpsykologi,
(social-)antropologi, organisationsteori etc. [Eftersom jag pluggat (eller
läst autodidaktiskt) samtliga dessa ämnen är en sådan tvärvetenskaplig
disciplin naturligtvis oerhört intressant, i alla fall för mig. När det sedan
även kopplas till komplexa fenomen i naturen blir ämnet oemotståndligt.]
Grafer eller matriser är det man främst arbetar med i SNA. Speciellt de
grafteoretiska delarna är intressanta. Förutom begrepp som centralitet, närhet,
prominens etc där man t.ex. använder sådant som shortest path, connected
components, ges dessa begrepp en rimlig sociologisk tolkning. Man kan även
analysera alla trianglar (triader) i en graf och med hjälp av fördelningen av
de olika mönster som uppstår kan man se upptäcka tendenser till samarbete,
hierarki etc.
Man studerar även olika mäklar-roller:
- coordinator
- itinerant broker
- liaison
- gatekeeper
- representative
som på ett kärnfullt sätt förklarar en aktörs roll i ett givet nätverk.
Läsningen om social nätverksanalys och (speciellt) komplexa nätverk har givit
mig många impulser att kika vidare på:
- grafteori, speciellt slumpgrafer (random graphs)
- komplexitetsteori / emergensteori / självorganiserade nätverk
Vissa kallar komplexa nätverk för just självorganiserade nätverk, så det är
ju inte så konstigt att jag blivit inspirerad av det. Men det verkar också
mycket spännande att gå vidare och läsa mera om komplexitetsteori generellt,
där t.ex. kaosforskning, cellulära automater och genetiska
algoritmer/programmering är en del av forskningsområdena och metoderna.
Kanske jag till och med kommer att läsa ånyo om katastrofteori som ju var mycket inne på 80-talet, och som jag läste när jag höll på med undersökningen om
"vitsens väsen".
- Och en massa andra saker. Suck, ja.
Referenser
Det finns mycket att hämta via nätet (naturligtvis). Väldig många artiklar,
speciellt kring komplexa nätverk, finns publicerade och tillgängliga.
Vad gäller SNA är INSNA, organisationen för SNA, det första stället att gå till:
http://www.sfu.ca/~insna
Där finns referenser till böcker (se även nedan), mjukvara, personer etc.
Övrigt (några få men bra sajter):
Böcker
Följande böcker rekommenderas. Det finns andra, men jag har (nästan) samtliga
nedanstående och har åtminstone bläddrat rätt noga i dem (har möjligen inte
läst ut alla än). Länkarna är till Amazonlänkar för mer info.
- Wasserman & Faust: 'Social Network Analysis: Methods and Applications'
Detta är bibeln i SNA. Tyvärr är den från 1994 så den är inte helt up to date.
T.ex. pratar man inte om Burts strukturella hål.
Boken går lugnt och metodisk genom alla begrepp och även många kalkyleringar
och exempel. Boken har en väl utförd princip att inleda med att först
berätta vad man ska beskriva, sedan beskriva det, samt avsluta med att summera
vad man just beskrivit.
Det rekommenderas att man har något SNA-paket för att leka med under tiden
boken läses (se nedan). En liten besvikelse vara att man i flera fall - säkert av utrymmesskäl - endast hänvisar till artiklar och böcker när det blev som
mest intressant. Jag hoppas att boken kommer i en version 2 snart, men vad jag
har sett finns det tyvärr inget som tyder på detta.
Viss varning: man slänger sig inte helt sällan med begrepp som eigenvalues,
matrismultiplikationer utan att blinka speciellt mycket. Men dessa - speciellt
markerade - avsnitt behöver man egentligen inte läsa så noga om man vill få en
överblick över ämnet.
- John P Scott: 'Social Network Analysis: A Handbook'
En snällare och framförallt kortare introduktion i ämnet än Wasserman & Fast
och är möjligen perfekt som just en introduktion. Har en samlad och rätt
utförlig historik av åren fram till c:a 70-talet. Innehåller inte speciellt
mycket matematiska formler.
- Ronald S. Burt: 'Structural Holes: The Social Structure of Competition'
Från 1992. Jag har ännu inte läst hela denna bok, men den beskriver begreppet
strukturella hål, och är en kritik av en viss förhärskande teori om vissa
typer av relationer (strong and weak links) för att optimera ett nätverk.
- Borell & Johansson: Samhället som nätverk
Skriven 1996 och är den enda svenska boken om SNA som jag känner till. Jag
kände mig (först) lite besviken på boken eftersom den diskuterar rätt mycket
annat än SNA, även om det är det sammanbindande temat. De första kapiteln ger
en bra och snabb översikt i ämnet.
Avsnittet om norska motståndsrörelsen under andra världskriget kriget var
intressant trots att det inte var så mycket SNA. En bra sak är att författarna
skriver en del kritiska synpunkter mot SNA (i vissa fall känns det dock som
"straw man"-argument, dvs att de argumenterar emot en ståndpunkt som ingen
eller eller endast ett fåtal verkligen håller).
-
Forsé/Degenne 'Introducing Social Networks'
Denna bok har jag (i alla fall ännu) inte införskaffat men den rekommenderas
av många så det kan möjligen vara en alternativ introduktion i ämnet .
Nedanstående böcker behandlar nätverk mer populärvetenskapligt och med en
tonvikt på komplexa nätverk (begrepp som emergens,
scale-free, power laws används mycket). De flesta är inte så
teoretiska som ovanstående men det kan förekomma både en och annan matematisk
formel som dock oftast förklaras på ett (eller flera) bra sätt.
När jag läste dessa böcker fick jag ofta samma känsla som när jag läste
mängder av kaos/fraktalböcker på 80-talet, dvs att det är ett helt nytt område
som man försöker att applicera på "allting". Och det är bland annat detta som
gör dessa teorier så intressanta. För mig personligen - som icke-fysiker -
känns också nätverksmetaforen mycket starkare än vad t.ex. kaos/fraktalerna är,
eftersom det verkar mer meningsfullt att applicera just metaforen nätverk
(relationer) på saker och ting i världen.
Det är tankeväckande hur många saker plötsligt kan ses som nätverk, men det är
inte så konstigt egentligen eftersom det ju handlar om relationer, dvs hur
entiteter på ett eller annat sätt förhåller sig till varandra, må det bara
fördelningen av rikedom bland människor, befolkning i städer, hur många
personer som sitter i olika styrelser, kopplingar mellan organisationer,
kommunikationsvägar mellan celler, kopplingen av kraftverk (kraftnät),
koppling mellan datorerna som utgör Internet, in- och ut-länkar på webben etc.
Och även relationer kan ju ha relationer...
När man väl tänker efter (men inte före) så verkar det ju självklart att
mycket kan ses som nätverk. Man ska dock notera att det Barabasi och andra kom
fram till är inte bara detta utan även en massa gemensamma egenskaper som
vissa av nätverken har: t.ex. har skalfria nätverk den viktiga egenskapen
"rich-get-richer", dvs att den som redan har mycket kommer att få mer.
Allt detta förklarar Barabasi, Watts och Buchanan i sina böcker. Det är en
fascinerande värld som vävs samman när man läser böckerna. Samtliga böcker
beskriver ungefär samma sak, men har lite olika tyngd- och utgångspunkter.
Dvs samtliga förklarar Milgrams experiment (och hans auktoritetsexperiment),
lite grand om grafteori och slumpgrafer (med en liten biografisk notis om
Erdös och hans små egenheter), Kevin Bacon-sajten, Granovettes "Getting a job".
De berättar om de experiment som gjorts med data från Internet, webben,
sexuellt och icke-sexuellt överförda sjukdomar, och en liten betraktelse över
11 september (men har här lite olika infallsvinklar), liksom hur sårbara vissa
typer av nätverken är.
De förklarar mer eller mindre noga de olika matematiska, fysiska, biologiska,
kemiska modeller som använts som grund för de olika versionerna av
nätverksmodellerna. De skiljer däremot en del i hur mycket de förklarar
ekonomiska och sociologiska teorier och här är Watts "Six Degrees" är - enligt
min uppfattning - den mest grundläggande.
Notapparat: I de flesta böckerna var noterna mycket givande, det var många
referenser och klargörande kommentarer. Dessa rekommenderas att läsa, liksom
att läsa de refererade artiklarna/böckerna. De allra flesta artiklarna finns
att hitta på nätet. Jag skrev ut och läste mängder av dem, speciellt de av
Barabasi-gänget respektive Watts/Strogatz-gänget, så läsandet av böckerna tog
ganska lång tid. Detta tillvägagångssätt rekommenderas alltså definitivt.
Det är också nödvändigt om man vill få ut mer detaljer bakom de olika
teorierna eftersom beskrivningarna är övergripande, om än pedagogiska.
En liten aside: Jag saknar i de allra flesta böckerna och artiklarna
diskussion om den statistiska signifikansen av upptäckterna. T.ex. när man
visar att ett nätverk uppvisar ett skalfritt beteende hänvisar man endast
till att diagrammet över datan i en log-log plot är - nästan - en rät linje,
men skriver inget om signifikansnivåer eller andra statistiska mätvärden.
En annan, lite större, sak jag saknar är diskussionen kring andra liknande
teorier som skapats men inte fått så stort utrymme i media som
de som har ursprunget i Watts/Strogatz/Newman/Barabasi-modellerna. Jag har
mycket svårt att tänka mig att det inte går att hitta många snarlika teorier.
T.ex. nämner både Watts (Six Degrees) och Barabasi perkolationsteori (som
mycket enkelt kan förklaras som en teori om en mycket speciell form av nätverk).
Det finns swarm intelligence som använder myror och andra insekters beteende
som modell för problemlösande etc. Detta kanske helt enkelt beror på att
författarna inte specifikt beskriver forskningen om komplexa nätverk i en del
i forskningen kring komplexa adaptiva system. Det är konstigt att inte Watts gjort det eftersom han gjorde en stor del av sin småvärldsforskning på
Santa Fe Institute, som är ett mycket
hett ställe för komplexa system-forskningen. Jag väntar med spänning på en sådan bok!
Böckerna nedan är listade i den ordning jag läste dem. Ordningen har säkert
påverkat mina åsikter om böckerna.
- Duncan J. Watts: 'Small Worlds'
Boken är från 1999 och är alltså den första boken som skrivit specifikt om
komplexa nätverk. Det är en fascinerande exposé som spänner över många ämnen:
social network analysis, teoretisk fysik, grafteori och exemplifierar
i detalj (dvs många bilder) teorin om "small world"-teorin genom att studera dels olika
nätverk (de som beskrivs i '98-artikeln) och dels olika applikationer av denna
teori. Man försöker t.ex. att föra i bevis att studiet av nätverk är lämpligt
i de områden som studerar komplexa system, t.ex. cellulära automater
(cellular automatas), spelteori etc.
Notera att denna bok är mer teoretiskt inriktad än hans "Six degrees"-bok
(se nedan), vilket inte är så konstigt eftersom det i princip är hans
doktorsavhandling.
Även om senare böcker (t.ex. de nedanstående) mer pedagogiskt förklarar
begreppen och forskningsområdet tycker jag att denna bok var intressant att
läsa om inte annat eftersom det är en av de allra första skrifterna.
Trots de myckna beskrivningarna om mänger av olika problemtyper av komplexa
system saknar jag en helhetsbild över vilka principiella problem de försöker
lösa; men det kanske vore lite väl mycket att kräva att Watts även skulle
beskriva detta.
- Albert-Laszlo Barabasi: 'Linked: How Everything Is Connected to Everything Else and What It Means'
Det finns en sajt med lite extra länkar: http://www.nd.edu/~networks/linked/, och författarens hemsida.
Boken gör en mycket trevlig, rätt pedagogisk, lite lagom spekulativ och
framförallt inspirativ resa genom det mesta som gjorts inom området inklusive
small world-forskningen, mätandet av storleken på Internet/webben, påvisar
styrka och svagheten med olika typer av nätverk och kopplingar till en herrans
massa andra fenomen och problem, såväl sociala som fysiska, biologiska,
och kemiska. Eftersom författaren är en av pionärerna inom detta område
(komplexa nätverk) är det lite skoj med de små självbiografiska notiserna.
Se även jämförelser med Watts bok "Six degrees" nedan.
- Duncan J. Watts: 'Six Degrees: The Science of a Connected Age'
Boken är tryckt 2003 så den är väldigt ny. Watts är en av de främsta inom
området och det var hans (och Strogatz) Nature-artikel 1998 (se ovan) som
gjorde att forskningen om komplexa nätverk finns en ny skjuts framåt.
Boken beskriver forskningen som gjorts inom området och - på ett sätt som jag
saknar i Barabasis Linked-bok (se ovan) - gör en betydlig större och mer
koherent koppling mellan den tidigare och existerande relevanta forskningen
inom sociala nätverk, främst sociologi och ekonomi. Den röda tråd som finns i
boken är studiet av små världar-fenomenet och de flesta utvikningar känns ändå
relevanta.
Denna bok är skriven - liksom Barabasis - i jag-form och det är intressant
att följa alla steg (och felsteg!) som gjordes. På detta sätt blir boken både
en intressant beskrivning av ett nytt forskningsområde och även inblickar hur
ett sådant skapas och formeras. Denna bok kompletterar Barabasis bok (och
tvärtom) eftersom de beskriver samma sak ur lite olika synvinklar och från
två av de viktigaste lägren.
Vill man bara läsa en bok om komplexa nätverk tror jag nog att jag
rekommenderar Watts bok, om inte annat för att den är något nyare. En annan
skillnad mellan böckerna är att Watts inte är så spekulativ som Barabasi, är
mer djuplodande pedagogisk, och, på de sista sidorna, faktiskt erkänner att
nätverksanalys troligen inte är lösningen på all världens problem. Barabasis
bok rekommenderas dock (också) om man vill läsa bredare och mer spekulativa
kopplingar till nätverksteorin.
Att ingen av "revolutionärerna" verkat ha känt till tidigare forskning är
måhända lite störande om man känner till en del om social network analysis.
Watts menar att sådant är rätt typiskt (både bra- och dåligt-typiskt) när
kreativa fysiker tas sig an ett nytt koncept. SNA-personerna verkar vara rätt
sura för att de blev åsidosatta de första åren, just eftersom de faktiskt har
funderat och kommit fram till mycket kring dessa problem och skapat relevant
matematik för nätverksforskaren att ta till sig. Kanske är Watts den rätta
personen är göra detta gränsöverskridande eftersom han är professor i
sociologi på Columbia University (http://www.sociology.columbia.edu/people/index.html?professors/djw24/index.html).
Man kan notera att Watts är kritisk mot den traditionella formen av social
network analysis eftersom denna, menar Watts, inte svarar på de rätta frågorna.
Jag är tveksam till om sociologer, psykologer etc håller med honom här.
Watts försöker dock - och lyckas rätt bra enligt min mening - ställa en massa
frågor som han med den nya nätverks-tanken ger flera intressanta svar på.
Kapitlet om flexibla organisationer i kris, dvs frågan hur vissa typer av
organisationer kan överleva en stor och akut kris, är ett utmärkt exempel på
detta.
- Mark Buchanan: 'Nexus: Small Worlds and the Groundbreaking Science of Networks'
Buchanan är den enda av författarna som inte själv är forskare, utan är
journalist (och var tidigare redaktör på tidskriften Nature som publicerat
många av de artiklar som "visade vägen") och har tidigare skrivit en liknande
bok (Ubiquity: Why Catastrophes
Happen som jag dock ännu inte läst).
Nexus är skriven i en mer traditionell populärvetenskaplig tradition,
vilket är både bra och dåligt. Bra eftersom man får fler bakgrunder till
teorier och tankar som inte är direkt kopplade till komplexa nätverk, t.ex.
forskning kring hjärnan, fraktaler och ekosystemen. Jag saknar dock ett mer
enhetligt kapitel om forskningen kring komplexa system, vilket jag
tror skulle också vara en bra bakgrund, liksom mer om fraktaler.
Det är också bra eftersom boken känns mer driven, kanske eftersom han är mer
objektiv i sin behandling av materialet än de andra författarna. Dåligt
eftersom man förlorar lite av den röda tråd som både Watts och Barabasi
tydligt håller, och det blir därför ibland lite otydligt vem som gjorde vad
och när saker hände i denna "revolution" (om det nu anses vara viktigt).
Buchanan har en tendens att ibland vara lite rör(l)ig i sina förklaringar, och
man förstår inte alltid vad detta har med nätverk att göra, förrän efter många sidor.
Jämfört med de andra böckerna gör Buchanan alltså lite fler kopplingar till
andra teorier än specifikt nätverksteoretiska, t.ex. när han i ett helt kapitel
förklarar vad som sagt och gjorts kring forskningen om ekosystemen. Det är
ett fascinerande kapitel, liksom i kapitlen om ekonomiska teorier och DNA.
Hans avslutande kapitel "Beyond Coincidence" försöker att på ett föredömligt
"o-hajpat" sätt beskriva användbarheten av teorierna, på ett sätt som är mer
sansat än framförallt Barabasis bok.
Buchanans bok är den som använder minst matematik och minst avancerade
förklaringar men lyckas ändå förklara det mesta på ett förståeligt sätt.
Tyvärr gör det att en del teorier eller förklaringar hänger lite i luften, men
så är det ju nästan alltid i populärvetenskapliga böcker.
Vissa grundläggande förklaringar upprepas flera gånger vilken gör att jag fick
känslan att kapitlen är skrivna för att kunna läsas separat. Det störde mig
också lite att han ofta använder ord som "magic of small worlds" eller
"small world trick" för att beskriva småvärldsfenomenet, men det är dock mest
i början av boken som dessa språkligheter förekommer.
Vill man läsa mer specifikt hur specifikt nätverksforskningen utvecklat sig
bör man nog hellre läsa Watts eller Barabasi, men vill man förstå mer
sammanhangen kan Buchanans bok vara en liten pärla. Min personliga
rekommendation är naturligtvis att man läser alla böcker.
System
Det finns flera mycket kompetenta system för SNA-analys. Eftersom jag kör i
princip endast Linux kommenterar jag även Wine-vänligheten för
Windows-programmen.
- UCINET
Kommersiellt, men man kan ladda ner en 30-dagars evalueringsdemo.
Det står inte mycket på sajten om programmet, däremot finns i paketet med en
mycket detaljerad referensmanual (i Wordformat, som AbiWord fixar rätt bra).
Systemet är mycket kompetent och har en massa funktioner som är dokumenterade
i referensmanualen. Dock finns inga grafritningsfunktioner direkt i
programmet, men eftersom det följer med flera program med sådan funktionalitet
såsom Pajek, MAGE och ett specifikt grafritningsprogram (NetDraw) är det inte
så stora problem.
Detta program kräver att man installerar det med SETUP.EXE. Jag var tvungen
att ta bort alla DLL-er som lade sig i katalogen (t.ex. flytta den
till en underkatalog) eftersom de stör Wine. Efter denna fix var det inga
problem att köra programmet under Wine.
- Pajek
Pajek är fritt och även det mycket kompetent. Är ett Windowsprogram och funkar
rätt bra med Wine. Tyvärr är det inte speciellt väldokumenterat.
Det är lite problem med menyerna i det fönster som ritar graferna.
(Kontakta mig om du vill ha lite
tips hur man kommer runt det.) Pajek följer f.ö. med UCINET-paketet.
Detta kunde jag köra direkt via Wine utan att behöva installation.
Pajek har för övrigt möjlighet att skapa flera av de slumpmodeller som används
inom komplexa nätverksforskningen, t.ex. Watts-Strogatz originalmodell,
Barabasis utökade modell etc.
- visone
Visone finns för Windows, Linux samt Solaris. Har endast testat Linuxversionen.
Lite mindre system än UCINET och Pajek, men relativt lätthanterligt.
Fokuserar på graph embedding (dvs rita snygga grafer över relationerna)
samt centraliseringsmetriker resp rankning av aktörer. Har t.ex. PageRank som
metod.
- MAGE
Kinemage
MAGE är ett mycket trevligt 3D-visualiseringsprogram där man interaktivt kan
laborera med strukturen på nätverket. Man kan även spara som Postscript-fil.
MAGE finns för såväl Linux, Windows som Java. Windowsversionen följer med
UCINET-paketet (se ovan).
- R:s SNA library
Via http://www.r-project.org/
Innehåller många rutiner. Är inte så fullständigt som UCINET eller
Pajek, men tar sig kraftigt. Det finns även en del grafritningsalgoritmer (layout).
Se vidare Carter's Archive of S Routines for the R Statistical Computing Environment och Statnet.
R är, tillsammans med JUNG, det enda system som distribuerar källkod (i R).
- JUNG
JUNG (Java Universal Network/Graph Framework) är ett nytt och spännande Open Source-projekt med en hel del centralitet/prestigealgortimer (betweeness, HITS, PageRanker, MarkovCentrality etc) och klusteralgoritmer (bicomponent, weak component, exact flow community) samt layoutalgorimer. Däremot finns det - i skrivande stund - inget samlat system (såsom Pajek eller UCINET) för att göra en fullständig analys; det finns dock en del exempel på hur systemet kan användas (se nedan).
Det finns inte så mycket kringdokumentation till JUNG, däremot finns det Javadoc dokumentation och mängder av JUnit-tester som visar hur de olika algoritmerna ska användas. Det finns en JUNG Framework Tech Report för en något äldre version.
Lite länkar:
Komplexa nätverk
Det finns inte så många system som specifikt inriktar sig mot denna typ av forskning.
JUNG (se ovan) har en del algortimer för att skapa komplexa nätverk (t.ex. följande algoritmer: Barabasi-Albert, Eppstein PowerLaw, Erdos-Renyi, Kleinberg Small World, Simple Random, Watts Beta Small World)
Pajek (se ovan) har några funktioner för detta. Standardsystemen för symbolisk matematik (Mathematica, Maple) har en del standardfunktioner för att laborera med grafer liksom till viss del Matlab.
Slutligen
Personligen tar jag inte så hårt på att det just ska vara sociala
nätverk, man kan egentligen studera vilka relationer med SNA-metoderna;
däremot ska man vara lite försiktigt vid tolkningarna eftersom vissa metoder
bygger på teorier om hur just sociala nätverk fungerar (sociologiskt,
socialpsykologiskt etc).
En del av mina framtida - och måhända useless - projekt är t.ex. relationerna
mellan bokstäver i ett ord, cf markov-ord, word meld. En sådan graf på "hakan kjellerstrand" kan se ut så
här postscript, pdf .
Andra projekt som kan vara intressanta att kika på:
- studera om den revoltorganisation som Heinlein beskriver vara
optimal i "The Moon is a Hash Mistress" (svenska "Revolt mot jorden") verkligen
är optimal. En del av detta problem är att lista ut hur man operationaliserar
"optimal revoltorganisation".
- studera strukturen på ett klassträd (OOP) för att se hur bra sammansatt,
sårbart det är, vilka klasser som är nyckelklasser, centrala/perfiera etc.
Det pratas t.ex. om coupling och cohesion i klasser vilket torde kunna gå att
analyseras på något sätt.
- Samma sak för procedurer i procedurala språk. Liksom E/R diagram.
- Studera hur ord relateras till varandra i texter, t.ex. Första Mosebok.
Kan man dra några slutsatsen av detta? Jämför t.ex. med en Markovkedjeanalys
av samma text. Det finns några undersökningar som visar att språk (engelska)
uppvisar skalfri fördelning men jag har inte sett någon som använt detta mer
explicit. En synnerligen brutal analys av Första moseboken (gammelsvenska
versionen) visar en tendens till skalfrihet, men är dock inte statistisk säkerställt.
- Jag har också en känsla att man med hjälp av nätverksmetaforen, speciellt
konceptet med sökning i nätverk, kan utarbeta någon form av teori om vitsens
funktion och teknik. T.ex. avståndet mellan de olika kontexterna i en vits kan
kanske vara vägledande för en vits teknik, kvalitet och effekt. Speciellt
Watts teori om hierakiska nätverk verkar lovande här.
Back to my homepage
Created by Hakan Kjellerstrand hakank@bonetmail.com