Nodes and Links

Сетевой анализ в кино

В сериале «Прослушка» (The Wire) на слайдах в докладе ученых-социологов, которые исследуют поведение трудных подростков в Балтиморе, появляется аббревиатура ERGM.

ERGM — это экспоненциальная модель случайных графов (Exponential Random Graph Model). Ее используют для предсказания связей на основе атрибутов узлов и сетевых метрик.

Модель появляется в конце 4-го сезона, когда подводятся итоги специального эксперимента в школе. Бывший полицейский Банни Колвин и профессора изучали социальные связи, иерархию и особенности «уличного» поведения детей, которых изолировали в отдельный класс.

Ученые использовали ERGM, чтобы определить, как именно среди подростков Балтимора формируются криминальные связи, как передается влияние лидеров, почему возникает круговая порука и как дети вовлекаются в наркотрафик.

Эти выводы любопытно сопоставить с недавней работой Ильи Петрова [2026] о коллективных усилиях в рамках модели социальных норм. Согласно ей, люди подстраивают свои усилия под окружение, поэтому добавление связей между старательной и менее старательной группами повышает общий результат, хотя благосостояние каждого при этом снижается. Похожее напряжение заметно и в первой статье, ведь в смешанных группах, где свобода была лишь у части игроков, разрыв в заработках увеличивался.

Обе работы таким образом напоминают, что коллективный результат необязательно связан с личными приобретениями, а нахождение баланса может стать нетривиальной управленческой задачей.

Связи = сотрудничество?

Представьте, что ко всем знакомым вы обязаны относиться одинаково и не можете доверять одному, если не доверяете другому. Примерно так долгое время были устроены эксперименты, в которых экономисты изучают сотрудничество. Участники играют на деньги с несколькими постоянными соседями и вынуждены взвешивать личную выгоду в ущерб соседям с более значительными коллективным доходом. Но решение принимается сразу для всех соседей, поэтому сотрудничество в таких играх обычно быстро сходит на нет.

Цзя и др. [2025] сняли это ограничение и позволили более чем 2000 участников решать, кому из соседей по игре они будут доверять. Доля сотрудничества в группах с «разблокированной сетевой агентностью» выросла с 15% до 81%, а заработки стали не только выше, но и распределились равномернее. Видно, что при обобщенном решении одного ненадежного соседа достаточно, чтобы начать осторожничать со всеми, тогда как свобода выбора позволяет отвернуться только от него и продолжать сотрудничать с остальными.

Гендер, сети, тексты

С помощью сетевого анализа можно исследовать мир художественных текстов. Для этого персонажей превращают в узлы, а разговоры, родство или конфликты — в связи. Данные собирают вручную или с помощью алгоритмов, которые находят героев и их взаимодействия.

Дальше исследуют устройство этих сетей: какие группы держатся обособленно, кто связывает их между собой, через кого распространяются новости. Можно проследить изменения по главам или сравнить сотни произведений.

Например, анализ 5345 англоязычных текстов показал: героини чаще передают информацию между сообществами героев (выступают брокерами), чем мужчины и чем ожидалось с учетом их связей. Однако цепочка «мужчина → женщина → мужчина» встречается реже других сочетаний с женщиной-посредником.

Так можно изучать не просто функции персонажей в произведениях, но и представления писателей о гендерных ролях, стереотипы, их исторические изменения, статусные иерархии в элементарных сетевых структурах (те же «любовные треугольники»).

28 сентября в 15:00 состоится научный семинар «Владение, репутация и торговля на рынке искусства», на котором выступит Сергей Попов (Университет Кардифф).

➡️Аннотация:
Мы разрабатываем сетевую модель рынка, функционирующего на основе репутации, в которой репутация участников определяется совместно через связи владения. Такая структура порождает эндогенные репутационные эффекты распространения, влияющие на решения об участии в сделках. Мы характеризуем возникающие модели торговли, специализации и входа на рынок и показываем, каким образом сетевые эффекты позволяют объяснить ряд эмпирических закономерностей, наблюдаемых на репутационных рынках. Результаты эмпирических исследований таких рынков систематически отклоняются от теоретических прогнозов, полученных без учёта структуры сети владения.

Ссылка для регистрации

Хотите найти вдохновение для своих сетевых визуализаций или познакомиться с актуальными трендами в визуализации сетей?

Тогда рекомендуем вам изучить материалы последних конкурсов по сетевым визуализациям Graph Drawing Contest, который проходит ежегодно вместе с международной конференцией Graph Drawing & Network Visualization. Так, в 2025 году в качестве креативного задания участникам предлагалось визуализировать связи между событиями сериала "Тьма" про путешествия во времени. И прямо во время мероприятия участники также решали задачи на визуализацию разных графов. Мы рекомендуем всем сетевым энтузиастам следить за сайтом конкурса – возможно, визуализации с сайта вдохновят вас на новые идеи для визуализации ваших исследований.

А больше советов по визуализации сетей и практических рекомендаций в Gephi и Pajek мы дадим в нашем онлайн-курсе, который будет доступен в следующем году магистрам НИУ ВШЭ в качестве маго-лего и всем желающим на платформе "Открытое образование"

Можно ли говорить о принципе информированного согласия в эпоху массовой обработки цифровых следов? Как использовать ИИ, чтобы он не привносил предвзятость и предрассудки, работая с данными? Насколько воспроизводимы результаты, полученные с помощью «черного ящика» ИИ-моделей? Кого считать автором статьи, написанной с помощью нейросети?

В своей статье в журнале «Мир России» преподаватель нашей магистратуры «Аналитика данных и прикладная статистика» Станислав Моисеев поднимает острые вопросы, на которые у кодексов социологической этики пока нет ответов.

Моисеев С.П. Этика использования искусственного интеллекта в социологических исследованиях // Мир России. 2026. Т. 35. № 4. С. 48–58.

Сотрудник МЛ ПСА Сизов Антон дал интервью IQ Медиа, в котором рассказал:

· как сетевой анализ позволяет изучать неравенство и социальную мобильность;
· почему в мире растет доля одиноких людей и к чему это приводит;
· как люди заражают друг друга счастьем, гневом и одиночеством;
· почему умерли городские сообщества и как меняются эго-сети горожан;
· как соцсети меняют публичную сферу и социальные движения;
· почему сетевые структуры приводят к коллективным заблуждениям...

Ссылка на интервью ✨

Принято считать, что путь к высоким показателям в науке лежит через бессонные ночи за работой. Но исследование молодых ученых показало парадокс: время, потраченное на сами исследования, слабо коррелирует с продуктивностью. Гораздо важнее конфигурация сети исследователей.

Авторы применили анализ необходимых условий чтобы обнаружить, какие сочетания характеристик сети ведут к высокому индексу Хирша. Оказалось, что есть два важных условия: без достаточного размера сети и силы связей преодолеть плато цитируемости маловероятно.

При этом единого шаблона успеха все равно нет. Например, женщины-ученые без родственников из академии и привилегий топ-вузов компенсируют это созданием сверхплотного круга доверенных соавторов. Другие, наоборот, пользуются учебой в престижных университетах и наличием академического бэкграунда у семьи, выступая брокером между большим количеством исследовательских команд. Так или иначе, именно сеть рабочих контактов позволяют ученым с большей вероятностью достичь успеха.

22 сентября в 18:00 мы совместно с Центром дополнительного образования ФСН НИУ ВШЭ приглашаем вас на вебинар «Сетевой анализ в действии: практика и кейсы для исследователей и практиков».

Сетевой анализ — это инструмент, который помогает понять, как устроены связи между людьми, группами и объектами, и как через них распространяется влияние.

На вебинаре вы узнаете:
- какие методы и инструменты используются в сетевом анализе;
- как работать с сетевыми данными в социальных и прикладных исследованиях;
- как визуализировать и интерпретировать результаты;
- как применять подход на практике — на реальных кейсах

В рамках вебинара будет представлен очередной поток программы «Сети вокруг нас: как анализировать взаимодействие и влияние методами сетевого анализа»

Регистрация по ссылке

21 сентября в 15:00 состоится наш первый в новом академическом году семинар. На семинаре выступит Артём Мальцев, преподаватель Департамента политики и управления НИУ ВШЭ

Стохастические актор-ориентированные модели (SAOM, семейство RSiena) и экспоненциальные модели случайных графов (ERGM) являются традиционными подходами в инферентном сетевом анализе. Однако практическое использование этих методов часто упирается в вычислительную сложность расчетов – симуляционные методы оценок моделей на основе марковских цепей часто занимают часы или даже дни ожидания результатов для одного единственного прогона. Пакет cusna для R и Python предлагает решение этой проблемы с помощью параллелизации на GPU: отдельные цепочки симуляций рассчитываются одновременно на отдельных CUDA-ядрах видеокарты. Предварительные эксперименты показывают, что ускорение вычислений достигает двух порядков. На семинаре автор пакета расскажет, как устроен движок cusna, как работает подключение к привычным оценщикам (siena07() и др). Отдельное внимание будет уделено новым потенциальным методологическим возможностям нового пакета: проверки goodness-of-fit по десяткам вспомогательных статистик, перебор множества альтернативных спецификаций эндогенных сетевых параметров, использование длинной третьей фазы алгоритма для существенного снижения шума t-статистик, а также симуляционные исследования с тысячами репликаций, в том числе с контрфактические симуляции, а также контролируемое перекрёстное сравнение SAOM и (S)TERGM, и наконец в принципе новые подходы к специализированным оценщикам (например амортизированный байесовский оценщик для SAOM).

Ссылка для регистрации

Наверное, многие слышали про теорию пяти рукопожатий. Ее стихийным подтверждением стало число Эрдёша.

Венгерский математик Пол Эрдёш, опубликовавший более 1500 статей с 500 соавторами, стал центром системы, в которой сам учёный имеет число 0, его прямые соавторы – 1, их соавторы – 2 и т.д. Оказалось, что cреднее число Эрдёша среди активных математиков – около 5, а почти все, кто связан с сетью, имеют показатель меньше 8.

Позже придумали игру «Шесть шагов до Кевина Бэйкона»: нужно найти самую короткую цепочку из совместных фильмов, соединяющую любого актера с Кевином Бэйконом. Среднее число Бэйкона для сотен тысяч актеров составляет около 2,9.

Объединив метрики, появилось число Эрдёша-Бэйкона – сумма показателей для тех, кто успел и статью написать, и в кино сняться. Чем меньше сумма, тем ближе человек к двум мирам. У Натали Портман это число равно 7. Так все три числа подтверждают теорию малого мира: даже в больших сообществах людей разделяет удивительно короткая цепочка связей.

Исследование 78 групп приматов (24 вида) показало: чем больше неокортекс (отдел мозга) у вида, тем эффективнее его социальные сети — информация быстрее передаётся между всеми членами группы. Это прямой аргумент в пользу «гипотезы социального мозга»: сложные отношения требуют мозга, а хорошо настроенная сеть даёт эволюционное преимущество.

Какова возможная причина?
Авторы предполагают двустороннюю связь: более развитый мозг позволяет особям гибко управлять связями, что повышает эффективность сети, а эффективная передача знаний (социальное научение) создаёт давление на отбор более крупного мозга. То есть интеллект и сеть подпитывают друг друга.

Но почему тогда сети не все максимально эффективны?
Потому что есть эволюционные компромиссы: эффективность снижают жесткая иерархия, выгодная вожакам (им больше ресурсов), и кластеризация, сдерживающая распространение болезней.

Репутация района как механизм неравенства.
Респонденты из всех пяти районов единодушно ранжировали их по качеству жизни: от престижной Трианы до Полигоно-Норте. Учитывая, что именно относительное благополучие лучше всего предсказывает чувство общности, авторы связывают это с воспроизводством городского неравенства через репутационные иерархии по Р. Сэмпсону.

Городская идентичность как защита.
При всех различиях между районами идентификация с Севильей была одинаково высокой у всех, включая жителей периферии. Авторы предполагают, что принадлежность к территориальной категории более высокого уровня частично компенсирует дефицит локальной сплоченности в уязвимых районах.

Практический вывод в духе Грановеттера: укреплять сплоченность внутри района недостаточно. Без «мостов» между районами локальная сплоченность лишь усиливает городскую фрагментацию, поэтому стоит поощрять гетерофилию личных сетей: от транспортной связности до событий, притягивающих жителей разных округов.

Текст: Тамара Щеглова

Сетевая фрагментация и чувство общности в городе

Ученые опросили 430 жителей пяти районов Севильи: четыре центральных и район социального жилья Полигоно-Норте, где живут малообеспеченные семьи. Каждый респондент называл 30 регулярных контактов и заполнял матрицу связей между ними, из этих эго-сетей рассчитали структурные метрики. Чувство общности измеряли по отношению к району и к городу в целом.

Периферия отличается структурно.
У жителей Полигоно-Норте чаще фрагментированные сети с преобладанием соседей, а чувство общности с районом у них было ниже, чем у жителей центра. Показательно, что периферийный район изолирован и на уровне города: в сети взаимных визитов между районами Полигоно-Норте заметно отключен от центральных зон, которые активно связаны между собой.

И тут парадокс: чем больше у человека связей за пределами района (E-I индекс), тем сильнее привязанность к нему. Ещё было важно, где и как долго жил человек в Севилье и относительное воспринимаемое благополучие.

Но есть нюанс. Может возникнуть эффект «слишком много сладкого»: семейные нормы начинают доминировать над бизнес-логикой, сужая стратегический горизонт и проецируя риски для развития бизнеса. Он может стать «дойной коровой» для хотелок семьи. Дети растут, женятся и хотят жить в новой семье так же хорошо.

Это даже не «паразитирование», а «короткое замыкание» в системе стратегического мышления: приоритетность семейной сети и стремление наращивать «семейный капитал» приводят к деградации деловых сетей, как это произошло в «Сказке о рыбаке и рыбке».

Приходится создавать правила, регулирующие потоки ресурсов между семейными и деловыми сетями, родственниками и внешними стейкхолдерами. А это интересная задачка для сетевого анализа.

Текст: Иван Климов