понедельник, 23 января 2017 г.

С чего начать знакомство с социальными сетями: миллион вопросов в одном месте


У нас часто спрашивают, с чего начать знакомство с социальными сетями. Какие книги и статьи прочитать, в каких программах работать с сетевыми данными, какие курсы пройти? Наконец, мы собрали все наши ответы в одном месте.

         Что читать?
        О социальных сетях сегодня написано много вводных работ и книг. Часть из них написана социологами, часть – информатиками и физиками.
В руководствах по сетям, написанных социологами и психологами, много внимания уделяется сбору сетевых данных, формированию баз данных и введению в статистические методы анализа сетей. Здесь стоит сказать о статье Гэри Робинса «Руководство по методам моделирования и анализа сетевых данных», книге Кристины Прелл «Анализ социальных сетей. История, теория и методология», а также учебнике Стэнли Вассермана и Кэтрин Фауст «Анализ социальных сетей. Методы и приложения». В этих работах описываются ключевые положения теории графов, объясняются основные способы сбора сетевых данных, метрики сетей и статистические подходы к анализу графов.
Работы по сетям, написанные физиками, в основном о том, как формируются сети и какие процессы в них происходят. Из таких работ советуем почитать книгу Альберта-Ласло Барабаши «Сетевая наука», книгу Марка Ньюмана «Сети. Введение», его же обзор «Структура и функции сложных сетей», работу «Сети, толпы и рынки» Дэвида Изли и Джона Кляйнберга.

Книга Кристины Прелл "Анализ социальных сетей. История, теория и методология". Источник изображения.

Что смотреть?
На платформах онлайн-курсов предлагается большое количество курсов по сетевому анализу. Например, в курсе «Прикладной сетевой анализ на языке Питон» рассказываются базовые вещи про социальные сети, а то, как их с ними работать, показывается в пакете networkX в Python. Кстати, недавно мы уже писали, как работать в этом пакете, используя в качестве примера сеть из Facebook. 
Большой популярностью также пользуется курс на Курсере «Социальные и экономические сети», в котором Мэттью Джексон рассказывает о структуре социальных и экономических сетей, об играх в сетях и о многом другом. Надо сказать, что хотя курс и записан достаточно давно, каждую сессию он набирает большое число слушателей.
На русском языке о социальных сетях можно посмотреть курс и порешать задачи от Леонида Жукова. Так как курс рассчитан не на широкую аудиторию, а на студентов факультета компьютерных наук, то некоторые теоретические выкладки и практические задания могут показаться достаточно сложными.

А в чем анализировать сети?
Для анализа соцсетей разработано большое количество программ. Самые простые из них – UCINET, ORA, Pajek и Gephi, для их использования необязательно владеть навыками программирования. Первые две программы распространяются по лицензии, а Pajek и Gephi – бесплатные. 
Более детально проанализировать данные можно статистической среде R. Для расчета базовой описательной статистики в R можно использовать пакеты sna, igraph, network. Для построения статистических моделей сетей будут полезны пакеты statnet, ergm и Rsiena. Для работы с сетями в Python можно использовать пакеты igraph, networkX и graphtool. Мы также писали в этом блоге, как можно анализировать динамические сети в R на примере дружеских связей из книг о Гарри Поттере.
        И это еще не все. Множество разнообразных сетевых ресурсов обо всем на свете можно найти на сайте "Потрясающий сетевой анализ".

Комментариев нет:

Отправить комментарий