사회과학의 시퀀스 분석

Sequence analysis in social sciences
Index plot of 10 family life sequences
10가지 가족 생활 시퀀스의 색인 그림

사회과학에서 시퀀스 분석(SA)은 일반적으로 종적 데이터를 설명하는 범주형 시퀀스 집합의 분석과 관련이 있다.분석된 순서는 예를 들어 가족 형성, 직장 간 전환, 직장 경력과 같은 개별적인 삶의 궤적을 암호화하여 나타내지만, 일상 또는 주간 시간 사용을 설명하거나 관찰되거나 자체 보고된 건강, 정치적 행동 또는 조직의 발전 단계를 나타낼 수도 있다.그러한 순서는 예를 들어 단어 또는 DNA 순서와 달리 연대순으로 배열된다.

SA는 각 시퀀스를 전체적으로 고려한다는 의미에서 총체적인 종적 분석 접근법이다.SA는 본질적으로 탐구적이다.대체로 SA는 시퀀스 집합의 구조를 특성화하고, 집단의 두드러진 특성을 찾아내고, 전형적 경로를 식별하고, 집단을 비교하며, 그 시퀀스가 성별, 출생 코호트 또는 사회와 같은 공변량과 어떻게 관련되는지 더 일반적으로 연구할 목적으로 시퀀스 집합의 전체 그림을 이해할 수 있다.태생의

Andrew Abbott가 80년대 사회과학에 소개한 [1][2]SA는 동반자인 TraMineRextras와[6] WeightCluster와 함께 Stata용 SQ와[3] SADI[4] 부록, TraMineR R 패키지[5] 등 전용 소프트웨어를 출시한 후 많은 인기를 얻었다.[7]

일부 연관성에도 불구하고, 사회과학에서 SA의 목적과 방법은 생물정보학에서 시퀀스 분석의 목적과 방법은 매우 다르다.

역사

시퀀스 분석 방법은 1980년대 시카고대 사회학자 앤드루 애벗에 의해 정보 생물학(서열 정렬 참조)에서 사회과학으로 처음 수입되었고, 이후 사회과학 특유의 방식으로 발전했다.심리학, 경제학, 인류학, 인구학, 의사소통학, 정치학, 조직학, 특히 사회학의 학자들은 그 이후 줄곧 순서법을 사용해 왔다.

사회학에서 시퀀스 기법은 생명 코스 개발, 주기, 생명 이력의 패턴 연구에 가장 일반적으로 사용된다.[8][9][10][11]진로의 순차적 발전에 대한 많은 연구가 진행되어 왔으며,[12][13][14] 진로의 궤적이 어떻게 인생 코스 순서와 얽혀있는지에 대한 관심이 높아지고 있다.[15][16]많은 학자들이 일과 가족 활동이 가사분담 노동에서 어떻게 연관되어 있는지, 가정 내 일정 동기화 문제를 모델링하기 위해 시퀀스 기법을 사용해 왔다.[17][18][19]상호작용 패턴에 대한 연구는 턴테이킹, 호혜적 발언의 우위성, 선호되는 응답 유형의 전략적 요청과 같은 순차적 개념에 점점 더 집중된다(대화 분석 참조).소셜 네트워크 분석가(Social Network Analysis 참조)는 사회적 접촉과 활동이 실시간으로 어떻게 제정되는지를 이해하고,[20][21] 전체 네트워크가 어떻게 진화하는지를 모델링하고 묘사하기 위해 시퀀스 방법과 개념에 눈을 돌리기 시작했다.[22]소셜 네트워크 역학자들이 질병의 확산을 더 잘 이해하기 위해 사회적 접촉 순서를 조사하기 시작했다.[23]심리학자들은 정보의 순서가 학습에 어떻게 영향을 미치는지 연구하고, 개인 간의 상호작용에서 구조를 식별하기 위해 그러한 방법을 사용해 왔다(시퀀스 학습 참조).

시퀀스 분석의 방법론적 발전은 2000년[9] 사회학적 방법론 & Research에서 주제와 관련된 특별 섹션에 뒤이어 이루어졌는데, 이 섹션에서는 시퀀스 비교를 위한 최적 매칭(OM) 편집 거리 사용에 대한 토론을 진행했다.특히, 사회학자들은 최적 매칭의 서술적, 자료적 축소적 방향성뿐만 아니라, 생물정보적 시퀀스 방법과 독특한 사회현상 사이의 적합성 결여에 반대하였다.[24][25]이 논쟁은 20세기에 개발된 초기 시퀀스 비교 방법의 한계를 다루는 몇 가지 방법론적 혁신(아래 쌍의 차이 참조)을 낳았다.2006년 데이비드 스타크와 발라즈 베드레스[22](Balazs Vedres)는 생물정보적 시퀀스 분석과 접근방식을 구별하기 위해 "사회 시퀀스 분석"이라는 용어를 제안했다.그러나, 벤자민 콘웰의 멋진 책을 제외하면,[26] 그 용어는 거의 사용되지 않았는데, 아마도 그 문맥이 SA 문학의 혼란을 막았기 때문일 것이다.사회학적 방법 & 리서치는 2010년에 시퀀스 분석에 관한 특별호를 편성하여 아이센브리와 파상[27](Aisenbrey)이 말하는 '세션 분석의 제2의 물결'을 이끌어 냈는데, 이 과정에서 주로 최적의 매칭을 확장하고 다른 기법을 도입하여 시퀀스를 비교하였다.시퀀스 비교와 함께, 최근 SA의 발전은 시퀀스 데이터 집합의 시각화,[5][28] 시퀀스 불일치의 측정 및 분석,[29] 대표 시퀀스의 식별 [30]및 개별 시퀀스의 요약 지표 개발에 관한 것이다.[31]라브와 슈트루폴리노는[32] 제3의 시퀀스 분석 파동으로 보다 최근의 진보를 구상했다.이 파장은 함께 확률을 되살리는 노력과 알고리즘 모델링 culture[33]에 의해 공동으로 분산의 분석, 행사 역사 분석,Markovian 모델링, 소셜 네트워크 분석, 즉 일반적으로 인과 분석 및 통계 모델 같은 더 많은 설립된 메서드와 함께 SA을 적용하는 특징을 갖고 있다.[34][35][36][26][29][37][38]

도메인별 이론 기초

사회학

시퀀스 패턴의 분석은 20세기 중반에 등장한 사회학 이론에 기초를 두고 있다.[26]구조 이론가들은 사회는 규칙적인 패턴이 특징인 시스템이라고 주장했다.겉보기에는 사소한 사회현상까지도 예측 가능한 방식으로 질서정연하다.[39]이 아이디어는 패턴 검색의 한 형태인 모든 수준의 사회 조직에서 시퀀스의 공통적인 "분류"를 식별하기 위해 최적의 일치, 클러스터링 및 관련 방법을 사회 시퀀스 분석가들이 사용하는 뒤에 숨은 암묵적인 동기 부여 역할을 한다.이러한 사회적 행동의 정형화된 패턴에 대한 초점은 마이크로 사회적 상호작용과 접촉 순서, 즉 "마이크로시퀀스"를 이해하는 데 점점 더 영향력 있는 프레임워크가 되었다.[40]이는 사회 행위자들의 행동이 주로 일상에 의해 구조화되어 있고, 그렇지 않으면 혼란스럽고 빠르게 움직이는 사회 세계에서 예측가능성과 안정감을 제공한다는 앤서니 기든스의 구조 이론과 밀접한 관련이 있다.[41]이러한 생각은 일상적인 행동을 지도하는 데 있어서 안정된 세계관의 출현과 영향력을 강조하여 예측 가능하고 질서 있는 행동의 순서를 만들어 내는 피에르 부르디우의 습관성 개념에도 반영되어 있다.[42]사회 현상에 대한 구조적인 영향으로서의 일상의 영향은 1939년 연구를 이끈 피티림 소로킨에 의해 경험적으로 처음 설명되었는데, 그는 일상이 너무나 교란되어 있어서 주어진 사람이 다음날 특정 일을 하는데 얼마나 많은 시간을 보낼지 약 75%의 정확도로 예측할 수 있다는 것을 발견했다.[43]탤컷 파슨스의 argument[39]은 모든 사회적 주체 상호들이 더 큰 규모의 사회적 시스템에(예를 들어, 가족과 더 큰 사회)사회적 역할을 통해 방향을 설정하는 또한 서로 다른 사회적 주체의 일정과 주문한 경험을 사이에 존재하는 연계에 사로 인해 사회적 순서 분석가들의 관심에 기초nsi사회 행위자들과 그들의 사회적 접촉 그리고 더 큰 공동체들 사이의 동기화에 대한 조롱할 만한 [18][17][44]일들이 모든 이론적인 성향의 사회적 현실이라는 대부분의 일에 적용된 그 사회도 혹은 크게 마르코프에게 processes[1][45] 사회적 배열 분석의 대한 해독제로서 초기에 넣기를 준수하는 방법으로 확률은 정적은 암시하는 일반 선형 모델의 비판이 용납된다. gen에적층 선형 모형또한 최근 활동이나 사건의 순서를 비선형 네트워크 구조에서[46][47] 사회 행위자를 연결하는 요소로 모델화하려는 시도에도 동기를 부여했다.이 작품은, 다시 유사한 활동과 경험, 지위를 경험하는 것이 사회 행위자 사이의 연결고리 역할을 한다는 게오르크 심멜의 이론에 뿌리를 두고 있다.[48][49]

인구통계학적 및 역사적 인구통계학적 자료

인구통계학과 역사적 인구통계학에서, 1980년대부터 생활과정 관점과 방법의 신속한 유용화는 인구통계학적 과정이 사회과학의 역학관계에 더 강하게 내재됨을 암시하는 실질적인 패러다임 변화의 일부였다.인구 통계학적 사건들 각각의 다른 측면으로부터 가설 연역적 접근에, 초기 2000s[33][50] 필요와 복잡성에 분석에 대한h.의 추진 목표를 가지고 증가하는 사용에 이끄는 정의를 만들어 인생 과정의 구조도 함께 고려해야 하에게 배웠다 발생과 타이밍에 초점을 두고 1단계 후에olistic다가오다개인간 수준에서, 쌍방향 차이와 군집화는 인간 발전의 이질성을 드러내는 적절한 도구로 나타났다.예를 들어, 서구 개인화 사회와 남부(특히 아시아)의 집산주의 사회를 대조하는 메타휴먼들은 합법적인 번식에 이르는 경로의 다양성을 밝혀내는 비교연구에 의해 도전을 받았다.[51]개인 내 수준에서 시퀀스 분석은 개인이 자신의 과거 경험과 우발상황에 대한 인식에 따라 자신의 삶에 대해 해석하고 결정하는 기본 인생과정 원리를 통합한다.[33]이러한 관점에 대한 관심은 또한 20세기 초와 말 사이에 태어난 코호트에 대한 개인의 인생 코스의 변화에 의해 촉진되었다.이러한 변경은 탈표준화, 탈동기화, 탈제도화 등으로 설명되어 왔다.[52]이러한 역학의 원동력들 중에서, 성인기로의 전환은 중요한데,[53] 보다 최근의 출생 코호트는 개별적인 인생 코스를 따라 이 중요한 단계가 경험하는 많은 수의 사건과 주 주문의 길이를 내포하고 있다는 것이다.예를 들어, 많은 사람들이 부모의 집을 떠나 부모로 전환하는 것을 연기했는데, 어떤 맥락에서 동거는 결혼을 오래 지속되는 생활 방식으로 대체했고, 첫 아이의 출산은 부모가 결혼 생활 대신 동거하는 동안 더 빈번하게 일어난다.[54]그러한 복잡성은[10][55] 출생 코호트에 걸친 양적 지표를 비교할 수 있도록 측정되어야 했다(저소득 국가 및 중간 소득 국가의 모집단에 대한 이 질문의 확장은 참조[56]).'가족 인구통계'를 개발하려는 인구통계학의 오랜 야망은 시퀀스 분석에서 다른 학문과의 교차점에서 연구 문제를 다룰 수 있는 강력한 도구를 발견했다. 예를 들어, 다채널 기법은 직장 생활과 가족 생활 사이의 양립성 문제를 다룰 수 있는 귀중한 기회를 나타낸다.[57][36]마찬가지로, 시퀀스 분석과 사건 기록 분석의 보다 최근 조합이 개발되었으며(검토는 참조[35]), 예를 들어 인구 통계적 전환과 건강 사이의 연관성에 대한 이해를 위해 적용할 수 있다.

정치학

정치학의[58] 영역에서의 시간적 과정의 분석은 정치적 상호작용을 구체화하고, 법적 구속조건을 공식화하고, 어느 정도의 안정성이나 관성을 부과하는 제도, 즉 제도와 조직(정시, 정부, 정당, 법원 등)을 어떻게 간주하는가를 고찰한다.첫째, 동향과 사건에 의미를 부여하는 맥락의 역할에 특별한 중요성이 부여되는 반면, 공유된 문맥은 공유된 의미를 부여하며, 둘째, 권력관계의 시간에 따른 변화, 그 다음으로는 비대칭성, 위계성, 쟁론 또는 갈등, 그리고 마지막으로 궤적을 형성할 수 있는 역사적 사건들에 대한 중요성을 부여한다.선거, 사고, 취임 연설, 조약, 혁명 또는 휴전으로.경험적으로 정치적 결과의 분석 단위는 개인, 조직, 운동 또는 제도적 과정이 될 수 있다.분석 단위에 따라 표본 크기는 소수의 경우(예: 시간 경과에 따른 지방 정당의 이직률을 고려할 때 해당 국가의 지역)로 제한되거나 수백(예: 개인의 투표 패턴)을 포함할 수 있다.세 가지 종류의 광범위한 정치적 연속이 구별될 수 있다.첫 번째와 가장 흔한 것은 경력, 즉 의회, 내각, 행정부, 정당, 노조 또는 기업 조직과 같은 제도적 환경에서 개인이 진보하는 공식적인, 대부분 계층적 지위다.[59][60][61]우리는 다양한 원인과 사회 운동을 통해 진화하는 활동가나 [62][63]연이은 여론조사를 통해 정치 이념적 지형을 항해하는 유권자와 같이 보다 비공식적이고 유동적인 맥락에서 전개되는 궤적을 정치적 연속이라고 명명할 수 있다.[64]마지막으로, 프로세스의 공공 정책에 뚜렷한 경기장을 가로질러 연속적인 정책 단계를 통해 개발과 같은non-individual 단체;또는 구체적인 상징적인 상호 작용의 외교와 군사적인 맥락에서 국내 및 국제적 배우들 간의[65]시퀀스,[66][67]과 경로 같은 단체나 기관의 개발과 관련이 있다.countr의 s민주주의를 향한 ies (Wilson 2014)[68]

개념

시퀀스 s는 유한한 알파벳 A에서 추출한 원소(s1,s2,s,...sl)의 순서 목록이다.시퀀스의 S 집합의 경우, 세 가지 크기, 즉 시퀀스의 수 n, 알파벳의 크기 a = A, 시퀀스의 길이 l(각 시퀀스에 대해 다를 수 있음)이 중요하다.사회과학에서, n은 일반적으로 수백에서 수천 사이의 것으로, 알파벳 크기는 제한되어 있는 반면(대부분 20보다 작음), 시퀀스 길이는 거의 100을 넘지 않는다.

우리는 상태 시퀀스와 이벤트 시퀀스를 구별할 수 있다.[69] 여기서 상태는 한 시점에 발생하는 동안 지속되며 지속되지는 않지만 다른 이벤트와 함께 상태 변경을 위해 기여할 수 있다.예를 들어, 두 사건이 공동 발생하면서 집을 떠나 노동조합을 결성하게 되면 '부모와 함께 집에서 생활'에서 '파트너와 함께 생활'로 국가 변화가 유발된다.

상태 시퀀스가 연속적인 시점에서 관찰된 상태 목록으로 표현되는 경우, 시퀀스에서 각 원소의 위치는 이 시간 정보를 전달하며 위치 사이의 거리는 지속시간을 반영한다.수열을 보다 콤팩트하게 표현하는 대안은 그 지속 기간이 찍힌 연속적인 주문의 목록인데, 여기서 주문(일부 에피소드라고도 함)은 같은 상태의 하위 문자열이다.예를 들어 aabbbc에서 bbbb는 상태 b에서 길이 3의 주문이며, 전체 시퀀스는 (a,2)-(b,3)-(c,1)로 나타낼 수 있다.[69]

사회과학분야 시퀀스 분석의 기본개념

상태 시퀀스를 볼 때 중요한 점은 시퀀스를 시간 정렬하는 데 사용되는 타이밍 구성이다.이것은 역사적인 달력 시간 또는 나이와 같은 프로세스 시간, 즉 출생 이후의 시간일 수 있다.

사건 순서에서 위치는 시간 정보를 전달하지 않는다.따라서 이벤트 발생 시간은 문제가 있을 때 명시적으로 (타임스탬프로서) 제공되어야 한다.

SA는 기본적으로 상태 순서와 관련이 있다.

방법

전통적인 SA는 기본적으로 관측된 궤도의 유형을 구축하는 데 있다.Abbott와 Tsay(2000년)[9]는 이러한 전형적인 SA를 3단계 프로그램이라고 설명한다.개별 내러티브를 일련의 상태로 코드화한다. 2.시퀀스 간 쌍별 차이 측정 및 3쌍방향 차이에서 시퀀스 클러스터링.다른 사람들 사이에서 그러나 축제는 훨씬 더(e.g.[34] 보)과 이 또한 시퀀스에 대한 설명과 연속 세트의 시각적인 렌더링ANOVA-like 분석과 회귀 나무, 대표적인 시퀀스의 식별한 관련 시퀀스 사이의 관계의 연구(예:linked-lives, 또는 다양한 생활 치수 suc 이가의한 h직업, 가족, 건강 및 시퀀스 네트워크.

상태 시퀀스 설명 및 렌더링

정렬 규칙이 주어진 경우, 일련의 시퀀스를 표 형식으로 나타낼 수 있으며, 시퀀스의 위치에 해당하는 행과 열에 시퀀스를 표시할 수 있다.

단면 분포의 순서

Cross sectional view
시퀀스의 횡단 뷰

그러한 데이터를 설명하기 위해, 우리는 열을 보고 연속적인 위치에서 단면 상태 분포를 고려할 수 있다.

시퀀스 집합의 크로노그램 또는 밀도 그림은 이러한 연속적인 단면 분포를 렌더링한다.

Example of chronogram
의무학교 말기에 달성한 학년별 전근의 연대기.McVicar & Anyadike-Danes의 월간 데이터(2002)[70]

각 (열) 분포에 대해 엔트로피 또는 모달 상태와 같은 특성을 계산할 수 있으며 이러한 값이 위치 위에서 어떻게 진화하는지 살펴볼 수 있다(페이지 18-21 참조).

Longitudinal view of sequences
시퀀스의 세로 보기

개별 시퀀스의 특성

또는 행을 볼 수 있다.각 시퀀스가 수평으로 쌓인 막대 또는 선으로 표시되는 인덱스 그림은[71] 개별 시퀀스를 렌더링하기 위한 기본 그림이다.

Example of index plot
의무학교 말기에 달성한 학년별 학교-직업전환 지수.시작부터 상태별로 정렬된 시퀀스.McVicar & Anyadike-Danes의 월간 데이터(2002)[70]

우리는 개별 시퀀스의 특성을 계산하고 이러한 특성의 단면 분포를 조사할 수 있다.

개별 시퀀스의 주요 지표[31]

  • 기본조치
    • 길이
    • 방문한 주 수
    • 전환 횟수(직접 연속 상태의 시퀀스 길이, DSS)
    • 반복[10][72] 횟수
    • 반복[55]
  • 다양성
    • 시퀀스 엔트로피[5] 내
    • 철자 기간[10][31] 분산
  • 시퀀스 구조의 복잡성
  • 주의 특성을 고려한 조치
    • 규범적 변동성[14], 즉 긍정적 주문의 비율.
    • 통합 인덱스[14](Quality Index[75])라고도 함
    • 분해[31]
    • 배드니스[31]
    • 사전성 지수[76]
    • 불안감[31]

기타 전반적인 기술 측정 방법

  • 다른 상태에서의 평균 시간(전체 상태 분포) 및 해당 표준 오류[5]
  • 상태 간의 전환 확률.[5][4]

시각화

상태 시퀀스는 그래픽으로 잘 렌더링될 수 있으며 그러한 플롯은 해석 목적에 유용하다는 것이 입증된다.위에서 보듯이, 두 개의 기본 그림은 개별 시퀀스를 렌더링하는 색인 그림과 시간대를 따라 단면 상태 분포의 진화를 렌더링하는 크로노그램이다.크로노그램(상태 비율 그림 또는 상태 분포도라고도 함)은 시퀀스의 다양성을 완전히 간과하는 반면, 인덱스 그림은 너무 흩어져 읽을 수 없는 경우가 많다.대표 시퀀스의 상대적 주파수 그림 및 그림은 크로노그램의 과도한 단순화에 속하지 않고 인덱스 그래프의 가독성을 높이려고 시도한다.또한 시퀀스의 특정 특성에 초점을 맞추는 플롯도 많다.다음은 문헌에서 대량의 시퀀스 집합을 렌더링하기 위해 제안된 플롯 목록이다.각 플롯에 대해, 이를 생산하는 소프트웨어의 예(Software 섹션의 세부사항)를 제시한다.

  • 색인 그림: 개별 시퀀스[71] 집합 렌더링(SADI, SQ, TraMineR)
  • 크로노그램(상태 비율 그림, 상태 분포도): 횡단 분포의[77] 시퀀스 렌더링(SADI, SQ, TraMineR)
  • 채널별[38](seqHM) 또는 개인별[62] 다중 채널 시퀀스 그림
  • 횡단 지표의 시계열도(엔트로피, 모달 상태 등) (SQ, TraMineR)
  • 주파수 플롯(SQ, TraMineR)
  • 상대 주파수 플롯[78](TraMineRextras)
  • 대표 시퀀스[30](TraMineR)
  • 여러 주에서의 평균 시간 및 표준 오류(TraMineR)
  • 상태 생존도(TraMineRextras)
  • 전환 패턴[4](SADI)
  • 전환 확률도[79](SQ; Gmisc[80]) 및 전환 확률도[38](seqHM)
  • 병렬 좌표도[81][28](TraMineR, SQ)
  • 확률적 접미사 트리[37](PST)
  • 시퀀스 네트워크[26][82](소셜 네트워크 분석 참조) (소프트웨어?)
  • 설명 네트워크[47](소프트웨어?)

쌍방향 불일치

시퀀스 간의 쌍방향 차이점은 시퀀스를 비교하는 데 도움이 되며 많은 고급 SA 방법은 이러한 차이점에 기초한다.가장 널리 사용되는 차이 측정은 최적 매칭(OM), 즉 관련 주에 따라 이러한 기본 운영 비용을 발생시킬 수 있는, 지워지지 않는(삽입 또는 삭제) 및 대체 운영을 통해 한 시퀀스를 다른 시퀀스로 변환하는 최소 비용이다.SA는 OM과 매우 밀접하게 연계되어 있어 때때로 OMA(최적 매칭 분석)라고 명명되기도 한다.

상이한 측정에는 대략 세 가지 범주가 있다.[83]

  • 최적 일치 및 기타 편집 거리
    • 예: OM,[84][2] OMloc(로컬화된 OM),[85] OMslen(스펠 길이 민감 OM),[86] OMswell(마법 시퀀스의 OM),[83] OMstran(전환 시퀀스의 OM),[87][83] TWED(시간 워프 편집 거리),[88][89] HAM(해밍 및 일반화된 해밍),[90][83] DHD(다이내믹 해밍)[91]
    • 대체 및 영구 비용 설정 전략
      • 일정(모든 대체 비용은 동일하고 단일 영구 비용)
      • 이론
      • 기능[85] 기반
      • 데이터 기반: 전환 확률[92] 또는 상태 빈도에[83] 기반
  • 공통 속성 개수에 기반한 측정
    • 예: LCS(가장 긴 공통 부분), LCP(가장 긴 공통 접두사 길이), NMS(일치 부분 부분 개수), NMSMST [93]및 SVRspeell 두 가지 변형 NMS.[94]
  • 시퀀스 내 상태 분포 사이의 거리
    • 예:[95][83] 연속 슬라이딩 윈도우에서 상태 분포 사이의 각 카이 제곱 및 유클리드 거리의 평균으로 정의되는 CHI2, ECLUFID.

상이성기반분석

시퀀스 간 쌍방향 차이점은 시퀀스 데이터의 전체론적 구조화 특성을 발견할 수 있는 일련의 기법에 접근할 수 있게 해준다.특히 시퀀스 간의 차이점은 클러스터 알고리즘과 다차원적 스케일링에 대한 입력 역할을 할 수 있지만, 또한 메도이드나 다른 대표적인 시퀀스를 식별하고, 근방을 정의하며, 시퀀스 집합의 불일치를 측정하고, 분산 분석과 유사한 분석을 진행하며, 회귀 트리를 재배할 수 있다.

기타 분석방법

차이점에 기반한 방법이 사회 SA에서 중심적인 역할을 하지만, 본질적으로 전체적인 관점을 보존하는 능력 때문에, 몇 가지 다른 접근법도 시퀀스 데이터를 분석하는 데 유용하다는 것이 입증된다.

진전: 시퀀스 분석의 세 번째 파형

최근의 몇 가지 발전은 SA의 제3의 물결로 생각할 수 있다.[32]이러한 물결은 일반적으로 분산 분석, 사건 이력, 네트워크 분석 또는 인과 분석 및 통계 모델링과 같은 보다 확립된 방법을 SA와 공동으로 적용함으로써 확률적, 알고리즘적 모델링 문화를 하나로 모으려는 노력이 큰 특징이다.일부 예는 아래에 제시되어 있다. "기타 분석 방법"을 참조하십시오.

  • 과거 궤적이 사건의 위험에 미치는 영향: 시퀀스 이력 분석, SHA[115]
  • 시간 변화 공변량이 궤도에 미치는 영향:경쟁 궤적 분석(CTA)[116] 및 시퀀스 분석(SAMM)[117]
  • 클러스터 유형[118] 확인
  • 정성적 비교 분석으로 시간을 되돌리기 위한 불일치 분석 - QCA[119]

개방형 문제 및 제한 사항

비록 SA는 20년 전에 제기된 문제들을 다루는 방법론적 기여가 꾸준히 유입되는 것을 목격하고 있지만,[27] 몇몇 긴급한 현안들은 남아있다.[35]가장 어려운 문제들 중에서 우리는 다음과 같이 언급할 수 있다.

  • 길이가 다른 시퀀스, 잘린 시퀀스 및 결측값.[34][120][121]
  • 클러스터 결과[118][122] 확인
  • 시퀀스 길이 대 리시브 중요성: 예를 들어 1세부터 40세까지 40년 동안 생물학적 시퀀스를 분석할 때 40년 전에 태어난 개인만 고려할 수 있으며 따라서 젊은 출생 코호트의 행동은 무시된다.[117]

진전 사항, 방법론적 논의, 최근 관련 출판물에 대한 최신 정보는 시퀀스 분석 협회(웹 페이지)에서 확인할 수 있다.

적용분야

이러한 기술들은 다양한 맥락에서 가치 있는 것으로 증명되었다.예를 들어, 인생 코스 연구에서는 은퇴 계획이 인생의 지난 1, 2년 동안뿐만 아니라, 수십 년 동안 자신의 일과 가족 경력이 어떻게 펼쳐지는가에 의해 영향을 받는다는 연구 결과가 있다.'질서 있는' 진로(단일 조직 내에서 일관성 있는 취업과 점진적인 사다리타기 등으로 특징지어짐)를 따랐던 사람들은 간헐적인 경력을 가진 사람들, 늦게 노동계에 입문한 사람들, 그리고 정규직을 누렸지만 수많은 횡단을 한 사람들 등 남들보다 일찍 은퇴했다.직장 생활 전반에 걸친 [11]단체들경제사회학 분야에서, 연구에 따르면, 확고한 성과는 기업의 현재 또는 최근의 소셜 네트워크 연결성뿐만 아니라, 다른 기업에 대한 연결의 내구성이나 안정성에 달려 있다고 한다."어려울 정도로 응집력이 좋은" 소유 네트워크 구조를 가진 기업들은 덜 안정적이거나 잘 연결되지 않은 구조보다 더 많은 외국인 투자를 유치한다.[22]연구는 또한 일상 업무 활동 순서에 대한 데이터를 사용하여 작업 일정의 클래스를 식별했으며, 낮 동안 작업하는 시간이 지역사회 행사 등 더 넓은 지역사회와의 연결을 유지하는 노동자의 능력에 유의한 영향을 미친다는 것을 발견했다.[18]보다 최근에는 창의적 기업의 영역에서 궤적을 연구하기 위한 의미 있는 접근방식으로 사회순서 분석이 제안되어 독특한 창의적 경력의 특질성을 비교할 수 있게 되었다.[123]지난 30년간 사건 구조 분석을 포함한 다른 전체 시퀀스 구조 구성 및 분석 방법이 개발되었지만,[112][113] OM 및 기타 시퀀스 비교 방법은 전체 시퀀스 구조에 대한 연구의 백본을 형성한다.

적용 사례로는 다음과 같은 것들이 있다.

사회학

  • 노동시장진입순번[14]
  • 라이프코스[10][16] 탈표준화
  • 주거용[124] 궤적
  • 시간 사용[17][125][126]
  • 실제 및 이상화된 관계 스크립트[127]
  • 의식춤의[1] 기본형상
  • 알코올 소비[128] 경로

인구통계학적 및 역사적 인구통계학적 자료

정치학

  • 민주화를[133] 향한 길
  • 입법 절차의[134] 경로
  • 국가 위기[67] 때 배우들 간의 협상

심리학

  • 사춘기의 사회적 상호작용[135] 순서

의학연구

  • 만성질환[136] 치료 궤적

조사방법론

지리

소프트웨어

두 가지 주요 통계 컴퓨팅 환경은 사용자가 작성한 패키지의 형태로 시퀀스 분석을 수행할 수 있는 도구를 제공한다: Stata와 R.

  • 스타타: SQ와[3] SADI는[4] 일반적인 SA 툴킷이다.MICT는[120] 시퀀스에서 누락된 요소를 귀속시키는 데 전념한다.
  • R: 확장 TraMineR은[5][6] 아마도 가장 포괄적인 SA 툴킷일 것이다; seqhandbook은[142] 시퀀스 데이터의 열 지도와 다중 도메인 시퀀스 간의 차이를 측정하기 위한 KIMSA 방법과 같은 몇 가지 특정 도구를 제공한다; seqHMM,[38]지만 마르코프 모델 피팅 전문, 이 소포 다채널 시퀀스와 전환 확률을 렌더링에;와 순서의 계층적 나무 표현이 동일한 시퀀스를 그룹화 원래의 도구로 WeightedCluster[7]다재 다능한 군집 패키지, PST[37]고는 proba에 맞는 유용한 음모를 꾸미고 시설을 갖추고 있습니다.subilistic연속적으로 나무를 다듬다

제도발전

시퀀스 분석 방법을 활용한 사회과학 연구 전문 국제회의인 로잔(Lausanne Conference on Sequence Analysis, 또는 LaCOSA)가 2012년 6월 스위스 로잔에서 개최되었다.[143]2016년 6월 로잔에서 두 번째 컨퍼런스(LaCOSA II)가 열렸다.[144][145]시퀀스 분석 협회(SAA)는 2018년 10월 스위스 TI 몬테 베리티타에서 열린 국제 시퀀스 분석 및 관련 방법 심포지엄에서 창립되었다.SAA는 심포비아, 훈련과정 및 관련 행사 등의 행사를 조직하고, 학자들의 시퀀스 분석 자원 접근을 용이하게 하는 것이 목표인 국제기구다.

참고 항목

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