TGStat
TGStat
Qidiruv uchun matnni kiriting
Ilg‘or kanal qidiruvi
  • flag Uzbek
    Sayt tili
    flag Russian flag English flag Uzbek
  • Saytga kirish
  • Katalog
    Kanal va guruhlar katalogi Hududiy to‘plamlar Tematik to‘plamlar Платные каналы Kanallar qidiruvi
    Kanal/guruh qo‘shish
  • Reytinglar
    Kanallar reytingi Guruhlar reytingi Postlar reytingi
    Brendlar va shaxslar reytingi
  • Analitika
  • Postlarda qidiruv
  • Telegram'ni kuzatish
  • Targ‘ibot
    Yandex Business orqali reklama TGStat Agency orqali kanallarda reklama TGStat.ru saytida reklama
Политический ученый

25 Dec 2020, 21:08

Telegram'da ochish Ulashish Shikoyat qilish

​​#сетевойподход #методология
II. Сетевой анализ в общественных науках.
1. Методы сетевого анализа успешно применяются в качестве аналитического инструмента в совершенно разных областях: компьютерных науках, химии, физике, биологии и, конечно, общественных науках. По сути, теория графов и сетевой анализ стали таким же универсальным научным методом, как и математическая статистика. В то же время здесь есть и существенные ограничения. Я не буду утверждать, так ли это в других науках, но в общественных сетевой анализ - это в первую очередь эксплоративный подход. То есть с его помощью очень удобно исследовать какие-либо структуры, связи и процессы, но объяснительная сила при этом не очень высокая.

В политических науках за недостаточный потенциал в выявлении и верификации причинно-следственных связей (causal inference) сетевую методологию часто критикуют апологеты регрессионного анализа, который наиболее популярен из количественных методов. С другой стороны, тем лучше. Стремление учёных повысить объяснительную способность заставляет их уделять особое внимание разработке методики и объяснительной модели, что не только интересно само по себе, но и позволяет сделать что-то новое и уникальное даже на методическом уровне.

Совсем недавно нашёл прекрасную иллюстрацию методологического синтеза, который заключался в доработке сетевой модели с помощью пространственного метода и регрессионного анализа, включающих в модель другие переменные помимо сетевых индикаторов. В статье Multiplex Network Ties and the Spatial Diffusion of Radical Innovations: Martin Luther’s Leadership in the Early Reformation (1) показано, что сеть персональных контактов Мартина Лютера могла иметь серьёзное влияние на скорость распространения Реформации в Европе. Мы знаем, что традиционно принято связывать этот процесс с развитием книгопечатания. Но авторы, не отвергая этот тезис, наглядно и аналитически демонстрируют, что наличие персональной связи Лютера с людьми из других городов повышало вероятность принятия протестантизма этими городами. В качестве данных для моделирования сети использовалась информация о почтовой переписке Мартина Лютера, его визитах, а также приезжавших из других городов студентах. Несмотря на то, что сам Лютер называл Виттенберг окраиной цивилизации, учёные включили в модель и данные о торговых маршрутах (spatial analysis), что также позволило нарастить её объяснительный потенциал. Исследователи протестировали три сценария диффузии протестантских идей до 1530 года: (i) диффузия по торговым маршрутам, (ii) диффузия по сети персонального влияния Мартина Лютера, (iii) сценарий, включающий оба фактора в качестве взаимосвязанных. Оказалось, что третий сценарий наиболее точно объясняет ранний прорыв идей Реформации с уровня регионального движения до широкого противодействия Римской католической церкви.

Легенда к рисунку: красным отмечены города, которые приняли протестантизм в течение исследуемого периода; квадратами выполнены города, где у Мартина Лютера было персональное влияние (корреспонденты, личные визиты или студенты); связи между узлами отражают наличие торговых маршрутов между городами.

(1) Becker, S. O., Hsiao, Y., Pfaff, S., & Rubin, J. (2020). Multiplex Network Ties and the Spatial Diffusion of Radical Innovations: Martin Luther’s Leadership in the Early Reformation. American Sociological Review, 85(5), 857–894. https://doi.org/10.1177/0003122420948059

1.3k 7 20 1
Katalog
Kanal va guruhlar katalogi Kanallar to‘plamlari Kanallar qidiruvi Kanal/guruh qo‘shish
Reytinglar
Telegram-kanallar reytingi Telegram-guruhlar reytingi Postlar reytingi Brendlar va shaxslar reytingi
API
Statistika API'si Postlar qidiruvi API'si API Callback
Kanallarimiz
@TGStat @TGStat_Chat @telepulse @TGStatAPI
O‘qish
Академия TGStat Telegram tadqiqoti 2019 Telegram tadqiqoti 2021 Telegram tadqiqoti 2023
Kontaktlar
Справочный центр Qo‘llab-quvvatlash Email Vakansiyalar
Har xil narsalar
Foydalanuvchi shartnomasi Maxfiylik siyosati Ommaviy oferta
Botlarimiz
@TGStat_Bot @SearcheeBot @TGAlertsBot @tg_analytics_bot @TGStatChatBot