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Enregistrement W2102709459 · doi:10.4135/9781446294413.n2

Social Network Analysis: An Introduction

2014· book-chapter· en· W2102709459 sur OpenAlexaff
Alexandra Marin, Barry Wellman

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Capital and Networks
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocial network analysisComputer scienceSociologyWorld Wide WebSocial media

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Social network analysis takes as its starting point the premise that social life is created primarily and most importantly by relations and the patterns formed by these relations.Social networks are formally defined as a set of nodes (or network members) that are tied by one or more types of relations (Wasserman and Faust, 1994).Because network analysts take these networks as the primary building blocks of the social world, they not only collect unique types of data, they begin their analyses from a fundamentally different perspective than that adopted by individualist or attribute-based social science.For example, a conventional approach to understanding high-innovation regions such as Silicon Valley would focus on the high levels of education and expertise common in the local labour market.Education and expertise are characteristics of the relevant actors.By contrast, a network analytic approach to understanding the same phenomenon would draw attention to the ways in which mobility between educational institutions and multiple employers has created connections between organizations (Fleming et al., forthcoming).Thus, people moving from one organization to another bring their ideas, expertise, and tacit knowledge with them.They also bring with them the connections they have made to coworkers, some of whom have moved on to new organizations themselves.This pattern of connections between organizations, in which each organization is tied through its employees to multiple other organizations, allows each to draw on diverse sources of knowledge.Since combining previously disconnected ideas is the heart of innovation and a useful problem-solving strategy (Hargadon and Sutton, 1997), this pattern of connections -not just the human capital of individual actors -leads to accelerating rates of innovation in the sectors and regions where it occurs (Fleming et al., forthcoming).In this chapter, we begin by discussing issues involved in defining social networks, and then go on to describe three principles implicit in the social network perspective.We explain how these principles set network analysis apart from attribute-or group-based perspectives.In Section II we summarize the theoretical roots of network analysis and the current state of the field, while in Section III we discuss theoretical approaches to asking and answering questions using a network analytic approach.In Section IV we turn our attention to social network methods -which we see as a set of tools for applying network theory rather than as the defining feature of network analysis.In our concluding section we argue that social network analysis is best understood as a perspective within the social sciences and not as a method or narrowly-defined theory.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0140,016
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0070,011
Science ouverte0,0040,004
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,007

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,265 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations516
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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