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".

Экскурсия по теории сложности

В этом посте поделимся впечатлениями о книге Мелани Митчелл «Экскурсия по теории сложности».

Мелани Митчелл – профессор компьютерных наук в государственном университете Портланда, также она занимает позицию внешнего исследователя в институте сложных систем Санта Фе. Митчелл занимается машинным обучением, искусственным интеллектом и, конечно же, изучением сложных систем.

Обложка книги М. Митчелл. Источник изображения

Хотя про сложные системы и теорию сложности в последнее время говорят много и часто, эти понятия пока не имеют устоявшихся определений. В своей книге Митчелл отмечает, что для сложных систем характерны следующие особенности:

1.   Сложное коллективное поведение. Например, взаимодействия между муравьями в муравейнике, между клетками в организме, между пользователями в Фейсбуке и Твиттере - все они характеризуется коллективностью своего поведения.

2.   Передача информации – участники системы обмениваются между собой информацией. Например, муравьи общаются между собой с помощью специальных химических сигналов. Посредством нервной системы информация распространяется по клеткам организма. Ну а в Фейсбуке и Твиттере пользователи комментируют друг друга, ставят лайки, общаются в личных сообщениях и т.д.

3.   Адаптация – сложные системы эволюционируют, приспосабливаясь к изменениям окружающей действительности. Так, муравьи сигнализируют друг другу при опасности. При попадании в организм инфекции у нас поднимается температура, и организм борется с заболеванием. Пользователи онлайн-сетей сообщают друг другу о чрезвычайном положении.

          Именно эти три ключевые характеристики сложных систем и разбираются в книге. Митчелл демонстрирует выдающийся кругозор, оперируя понятиями как из теоретической информатики, так и из эволюционной биологии. При этом у читателей (хотя в этом случае мы, конечно, говорим только за себя) появляется более целостное и глобальное видение науки. Эволюция теперь не воспринимается как отличительная особенность живых организмов, она оказывается присущей и другим типам агентов – компьютерным программам, экономическим системам, социальным сетям.

Отдельное внимание в книге уделяется вычислениям, особенно истории становления вычислений – работам фон Неймана, Тьюринга, Вольфрама. Это неудивительно, ведь Митчелл - специалист именно в области компьютерных наук. В книге описывается понятие генетического алгоритма и клеточных автоматов.

Результаты алгоритма клеточного автомата. Источник изображения

Митчелл не ставит перед собой задачей написать учебник по сложным системам, в ее книге можно найти лишь пару формул. Как написала сама Митчелл, «мой редактор сказал мне, что каждое уравнение сократит число читателей вдвое» (стр. 28). Скорее «Экскурсию» можно воспринимать как длинное и интересное эссе об истории становления и развития нового научного направления.

Хотя книга и написана в 2009 году, она явно не потеряла своей актуальности, интерес к сложным системам в научном сообществе растет год от года. В 2015 году на платформе Complexity Explorer (про которую мы уже писали здесь) вышел курс Митчелл «Введение в теорию сложности». В нем Митчелл очень подробно объясняет основные положения теории сложных систем, много внимания уделяется практическому агентному моделированию в NetLogo.