블록 모델링

Blockmodeling
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블록모델링은 집합 또는 일관성 있는 프레임워크로, 사회 구조를 분석하고 상호 연결을 [1][2]통해 고유한 구조를 형성하는 특정 패턴을 기반으로 소셜 네트워크의 단위(노드, 정점, 행위자)를 분할(클러스터링)하기 위한 절차 설정에도 사용됩니다.주로 통계학, 기계학습 및 네트워크 과학 분야에서 사용됩니다.

경험적 절차로서 블록모델링은 특정 네트워크 내의 모든 유닛을 동등한 범위까지 그룹화할 수 있다고 가정합니다.동등성에 관해서는 구조적, 규칙적 또는 [3]일반화될 수 있습니다.블록모델링을 사용하면 새로 생성된 블록모델을 사용하여 네트워크를 분석할 수 있으며, 이 블록모델은 크고 복잡한 네트워크를 보다 작고 이해하기 쉬운 네트워크로 변환합니다.동시에 블록모델링은 사회적 역할을 운용하기 위해 사용됩니다.

일부에서는 블록모델링이 단순한 클러스터링 방법이라고 주장하지만, 보나치치와 맥코나기는 "관계 구조의 분석에 이론적으로 근거 있고 대수적인 접근법"이라고 말한다.블록모델링의 독특한 능력은 구조를 직접적 관계의 집합으로 간주할 [4]뿐만 아니라 직접적 관계에 기초한 다른 모든 가능한 복합적 관계도 고려한다는 사실에 있습니다.

블록모델링의 원리는 프랑수아 로레인(Francois Lorrain)과 해리슨 C(Harrison C)에 의해 처음 도입되었다. 1971년에 [2]백인이 되었다.블록 모델링은 역할 구조(사회 구조에서 잘 정의된 장소, 위치라고도 함)의 설명과 소셜 [5]: 2, 3 네트워크의 기본 구조를 다루기 때문에 "중요한 네트워크 분석 도구 세트"로 간주됩니다.Batagelj에 따르면 "블록모델링의 주요 목표는 잠재적으로 일관성이 없는 대규모 네트워크를 보다 쉽게 해석할 수 있는 작은 이해 가능한 구조로 줄이는 것입니다."[6]블록모델링은 처음에는 사회측정학 및 심리측정학에서 분석에 사용되었지만, 지금은 다른 [7]과학으로도 확산되었다.

정의.

소셜 네트워크의 다른 특징A, B 및 C는 네트워크의 다양한 중심성과 밀도를 나타냅니다.패널 D는 네트워크의 폐쇄를 나타내고 있습니다.즉, 공통의 제3의 액터에 연결된2개의 액터가 이들 사이에 직접 결합을 형성하는 경향이 있습니다.패널 E는 유대를 형성하는 경향이 있는 서로 다른 속성(예: 조직 소속, 신념, 성별, 교육)을 가진 두 명의 행위자를 나타낸다.패널 F는 우정(솔리드 라인)과 혐오(데시 라인)의 2종류의 넥타이로 구성됩니다.이 경우, 친구가 되는 두 배우는 공통의 세 번째 배우를 싫어합니다(또는 마찬가지로 공통의 세 번째 배우를 싫어하는 두 배우는 친구가 되는 경향이 있습니다.

시스템으로서의 네트워크는 2개의 다른 세트(노드, 정점, 액터)와 유닛 간의 링크 세트)로 구성됩니다.두 세트를 모두 사용하여 네트워크 [8]구조를 설명하는 그래프를 만들 수 있습니다.

블록 모델링 중에 연구자는 두 가지 문제에 직면합니다. 유닛을 분할하는 방법(예를 들어, 블록 모델에서 정점을 형성하는 방법)과 블록 모델의 링크를 결정하는 방법(및 동시에 [9]이러한 링크의 값)입니다.

소셜 네트워크를 분석할 때(사회과학에서) 네트워크는 보통 여러 개인(단위)과 그 사이의 선택된 사회적 관계(링크)로 구성된 소셜 네트워크입니다.이러한 실제 네트워크는 크고 복잡할 수 있기 때문에 블록 모델링을 사용하여 해석하기 훨씬 쉬운 작은 구조로 단순화할 수 있습니다.구체적으로는 블록모델링은 유닛을 클러스터로 분할한 후 해당 클러스터 간의 연결을 결정합니다.동시에 블록모델링을 사용하여 그러한 네트워크에 존재하는 사회적 역할을 설명할 수 있습니다.이는 유닛의 클러스터가 유닛의 사회적 [8]역할과 유사하거나 밀접하게 관련되어 있다고 가정하기 때문입니다.

그래프 이론에서 이미지는 네트워크의 단순화된 뷰를 제공합니다.각 숫자는 다른 노드를 나타냅니다.

따라서 블록 모델링은 유닛을 클러스터(위치라고도 함)와 링크를 블록으로 분할하는 일련의 접근법으로 정의할 수 있습니다.이러한 접근법은 새로 취득한 클러스터에 의해 더욱 정의됩니다.블록(블록 모델도)은 동일하거나 다른 [8]클러스터에 존재하는 노드 간의 상호 연결성(링크)을 보여주는 하위 매트릭스로 정의됩니다.클러스터 내의 이러한 각 위치는 다른 사회적 [10]지위와의 직접적 연결로 정의됩니다.이러한 링크(접속)는 방향 지정 또는 비방향 지정이 가능합니다.같은 오브젝트 쌍 간에 여러 개의 링크가 있을 수도 있고 가중치가 있을 수도 있습니다.네트워크에 여러 링크가 없는 경우 단순 [11]: 8 네트워크라고 합니다.

행렬(그래프로도 표시할 수 있음)은 이름을 기준으로 행과 열에 정렬된 단위로 구성됩니다.그런 다음 유사한 링크 패턴을 가진 유닛이 동일한 클러스터 내에서 함께 분할되는 유사성에 따라 정렬된 유닛은 유사성에 따라 분할됩니다.그런 다음 클러스터가 함께 배치되어 같은 클러스터의 유닛이 서로 옆에 배치되어 상호 연결성이 유지됩니다.다음 단계에서는 (같은 군집의) 단위를 블록 모델로 변환합니다.이를 통해 일반적으로 여러 블록 모델이 형성되는데, 하나는 핵심 클러스터이고 다른 하나는 통합형 클러스터입니다. 핵심 클러스터는 항상 통합형 클러스터에 연결되지만, 결합형 클러스터는 서로 연결할 수 없습니다.노드의 클러스터화는 구조 및 [8]규칙과 같은 동등성에 기반합니다.매트릭스 형식의 주요 목표는 클러스터에 포함된 사람 간의 현재 관계를 시각적으로 보여주는 것입니다.이들 넥타이는 이분법적으로(존재 여부에 관계없이) 코드화되어 있으며 매트릭스 형식의 행은 넥타이의 출처를 나타내고 컬럼은 [10]해당 넥타이의 수신처를 나타냅니다.

동등성에는 2개의 기본적인 접근방식이 있습니다.즉, 동등한 유닛이 같은 네이버에 대한 접속 패턴이 같거나 다른 네이버에 대한 접속 패턴이 비슷합니다.유닛이 네트워크의 다른 부분에 같은 방법으로 접속되어 있는 경우는, 구조적으로 [3]동등합니다.단위가 동등한 다른 [2]단위에 동등하게 연결되어 있는 경우에도 정기적으로 동등할 수 있습니다.

블록모델링에서는 데이터 [12]취득 초기 단계에서 측정오차에 의해 결과가 영향을 받는 문제를 고려할 필요가 있다.

다양한 어프로치

어떤 종류의 네트워크를 블록모델링하고 있는지에 대해서는 다른 접근이 필요합니다.네트워크는 1 모드 또는2 모드 중 하나입니다.전자의 경우 모든 장치를 다른 장치에 연결할 수 있으며, 같은 유형의 장치인 경우에는 다른 유형의 [5]: 6–10 장치에만 장치를 연결할 수 있습니다.유닛 간의 관계에 관해서는 단일 릴레이셔널 네트워크 또는 다중 릴레이셔널 네트워크 중 하나입니다.게다가 네트워크는, 일시적 네트워크 또는 멀티 브랜드 네트워크, 바이너리 네트워크(0과 1 만) 또는 부호 있는 네트워크(부정적인 관계를 허가하는 네트워크)/값(기타 값도 가능)으로 할 수식별 네트워크도 가능합니다.

블록 모델링에 대한 다른 접근법은 결정론적 블록 모델링 접근법과 확률적 블록 모델링 접근법의 두 가지 주요 클래스로 그룹화할 수 있습니다.결정론적 블록모델링은 직접적 및 간접적 블록모델링 [8]접근법으로 더욱 세분화된다.

구조적 등가성

직접적인 블록 모델링 접근법으로는 구조적 동등성과 규칙적 [2]동등성이 있습니다.구조적 등가성은 유닛이 네트워크의 나머지 부분에 동일한 방법으로 접속되어 있는 상태이며, 일반 등가성은 유닛이 동등한 다른 유닛과 동등하게 관련되어 있는 경우에 발생합니다(유닛은 반드시 네이버를 공유할 필요는 없지만 그 자체가 [3][5]: 24 유사한 네이버가 있습니다).

규칙적 등가

파티셔닝이 기존의 클러스터 분석 문제로 처리되는 간접 블록 모델링 접근법은 다음과 같습니다([8][2]단순화 매트릭스로 측정(분산)).

Brusco and Steinley(2011)[14]에 따르면 블록 모델링은 (여러 차원을 사용하여)[15] 다음과 같이 분류할 수 있습니다.

블록 모델 생성

주요 기사:블록 모델

블록모델링은 원칙적으로 3단계로 구성되어 있다.첫 번째 단계에서는 유닛 수를 결정한다.그 후 (두 번째 단계에서) 발생할 수 있는 허용 블록의 선택 또는 결정에 따라 매트릭스 내의 위치가 결정됩니다.마지막, 세 번째 단계는 컴퓨터 프로그램을 사용하여 사전 설정된 조건에 따라 유닛 분할을 수행하고 추가로 획득된 모델에 대해 최종 매트릭스를 선택한다.이를 통해 블록 모델이 생성됩니다.[16]: 333

전문 프로그램

블록 모델링은 다음과 같은 네트워크 분석 또는 블록 모델링을 전담하는 특수 컴퓨터 프로그램을 사용하여 수행됩니다.

「 」를 참조해 주세요.

레퍼런스

  1. ^ 패트릭 도리언, 위치 분석 및 블록 모델링입니다.복잡성과 시스템 사이언스 백과사전.DOI: https://doi.org/10.1007/978-0-387-30440-3_412
  2. ^ a b c d e Patrick Doreian, 블록모델링에 대한 직관적 입문(사례 포함), BMS: 사회학적 방법론/사회학 회보, 1999년 1월, No. 61(1999년 1월), 5-34페이지.
  3. ^ a b c 아누슈카 페리가이:블록모델링, http://mrvar.fdv.uni-lj.si/sola/info4/nusa/doc/blockmodeling-2.pdf
  4. ^ Bonacich, Phillip; McConaghy, Maureen J. (1980). "The Algebra of Blockmodeling". Sociological Methodology. 11: 489–532. doi:10.2307/270873.
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  6. ^ Batagelj, Vladimir (1999). "Generalized Blockmodeling". Informatica. 23: 501–506.
  7. ^ WEBER, M. (2007), "입출력 분석에 블록 모델링 도입"제16회 국제 I-Ot Conf, 터키 이스탄불
  8. ^ a b c d e f g Miha Matjaiicc, Marjan Cugmas 및 Alesh Ziberna, 블록 모델링:일반화된 블록 모델링을 위한 R 패키지, Metodoloshki zvezki, 17(2), 2020, 49-66.
  9. ^ Batagelj, Vladimir (1997). "Notes on blockmodeling". Social Networks. 19: 143–155.
  10. ^ a b Bonacich, Phillip; McConaghy, Maureen J. (1980). "The Algebra of Blockmodeling". Sociological Methodology. 11: 489–532. doi:10.2307/270873.
  11. ^ Brian Joseph Ball, 복잡한 네트워크를 위한 블록모델링 기술: 박사학위 논문.미시간 대학교, 2014년.
  12. ^ a b Žnidaršič, Anja; Doreian, Patrick; Ferligoj, Anuška (2012). "Absent Ties in Social Networks, their Treatments, and Blockmodeling Outcomes". Metodološki zvezki. 9 (2): 119–138.
  13. ^ Žiberna, Aleš (2013). "Generalized blockmodeling of sparse networks". Metodološki zvezki. 10 (2): 99–119.
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  19. ^ a b c Batagelj, Vladimir; Mrvar, Andrej; Ferligoj, Anuška; Doreian, Patrick (2004). "Generalized Blockmodeling with Pajek". Metodološki zvezki. 1 (2): 455–467.
  20. ^ Cran.R – project.org – 패키지 '블록 모델링'