Публикации

В последние десятилетия фокус исследований гражданской активности смещается в сторону изучения того, насколько влиятельно социальное окружение индивида в процессе принятия им решений. Нет сомнений в том, что современные онлайн-коммуникации воздействуют как на размеры социального окружения, так и на качество связей между индивидами даже в офлайн-среде. Что это может значить для протестной мобилизации как одного из видов гражданской активности? С помощью агентно-ориентированной модели со включенными сетями, отражающими связи между индивидами — потенциальными участниками протеста, мы пытаемся ответить на вопрос о том, какие структурные факторы сетевой организации индивидов, принимающих решения об участии в протесте, имеют значение. Согласно сложившейся исследовательской традиции, таких структурных факторов можно выделить два: топологию сети и гомофилию. Тем не менее в уже имеющейся литературе они никогда не были соотнесены между собой, а именно, не было проверено их совместное влияние на протестную мобилизацию. Заполняя данную исследовательскую лакуну, в настоящей статье мы изучаем, как при разных топологиях сети и включенной гомофилии изменяется численность протеста и выживаемость последнего. Мы приходим к выводу, что при любых сетевых топологиях гомофилия положительно связана с выживаемостью протеста, но отрицательно — с его численностью. Данный вывод получен на основании теоретической модели, и его вклад, проверенный эмпирическим путем, нам еще предстоит оценить.

This paper presents the analysis of journals publishing articles on Social Network Analysis (SNA). The dataset consists of articles from the Web of Science database obtained by searching for “social network*”, works intensively cited, written by the most prominent authors, and published in the main SNA journals up to July 2018. There were 8,943 journals in 70,792 articles with complete descriptions. Using a two-mode network linking publications with journals and a one-mode network of citations between articles, we constructed and analysed the networks of citations and bibliographic coupling among journals. Based on the analysis of these networks, we identify the most prominent journals publishing SNA and reveal their relationships to each other. Special attention is given to the position of journal Social Networks among other journals in the field. We trace the development of some relationships through time and look at their distributions for selected journals. The results show that the field is growing, which can be seen by the annual rise of the number of journals publishing papers in SNA, and the average number of papers on SNA per journal (almost 3 in recent years). The journals which are currently present in the field belong to social and natural sciences. The social sciences group is represented mainly by journals from sociology and management. Other  journals mainly come from the fields of physics, computer science, or are general scientific journals. While journals from social and computer sciences are connected with journals from the same fields, physics journals Physica A and Physical Review E have developed their own niche. SNA’s main outlet Social Networks takes a very coherent and important position. It had explicit primacy up to the 2000s; in recent years its input has declined significantly due to the large number of papers published in other journals in the field.

In recent years, the concepts of Green Information Technology (Green IT) and Green Information Systems (Green IS) have attracted the attention of many researchers. Several environmental and sustainability studies have suggested that smart usage of  Green IT and Green IS is one of the most important enablers of sustainable development in organizations and has a substantial role in greening the planet. The aim of this paper is to investigate the development of the field of Green IT and Green IS based on the published works. The focus is to analyse the keywords of related papers, which were obtained from the Web of Science database at the end of May 2019. The 4017 keywords were extracted from the 1931 papers with the complete descriptions. Based on the 2-mode network of works and keywords, the list of the most frequent keywords is provided together with the analysis of keywords co-occurrence. Multiplying two 2-mode networks of works and keywords and  works and journals, the keywords for selected journals are analysed. The most frequent keywords are presented through the lenses of the most prominent journals in the field of information systems. To highlight the directions of the development of the field, the results of the temporal network analysis are presented. The most prominent discovered keywords in each year enable  the chronological mapping of the field. The studied field of Green IT and Green IS shows constant growing in the last decades and the results highlight the trends of the field future development.  

Population ageing requires society to adjust by ensuring additional types of services and assistance for elderly people. These may be provided by either organized services and sources of informal social support. The latter is especially important since a lack of social support is associated with a lower level of psychological and physical well-being. During the Covid-19 pandemic, social support for the elderly has proven to be even more crucial, also due to physical distancing. Therefore, this study aims to identify and describe the various types of personal social support networks of the elderly population during the coronavirus pandemic. To this end, a survey of Slovenians older than 64 years was conducted from April 25 to May 4, 2020 on a probability Web-panel-based sample (n = 605). The ego-networks were clustered by a hierarchical clustering approach for symbolic data. Clustering was performed for different types of social support (socializing, instrumental support, emotional support) and different characteristics of the social support networks (i.e., type of relationship, number of contacts, geographical distance). The results show that most of the elderly population in Slovenia have a satisfactory social support network, while the share of those without any (accessible) source of social support is significant. The results are particularly valuable for sustainable care policy planning, crisis intervention planning as well as any future waves of the coronavirus.

Рассматриваются особенности блокмоделинга как класса методов для кластеризации сетевых данных при анализе социальных структур. Блокмоделинг показан как подход к анализу социальной структуры, который объединяет компоненты сети в группы (кластеры) исходя из их эквивалентного структурного положения. Описаны основные понятия блокмоделинга – матрица, изображение матрицы, кластер, кластеринг, позиция, блок, блокмодель; приведен пример, их иллюстрирующий. Представлено понятие эквивалентности и описаны два ее типа – структурная и регулярная. Рассмотрены основные подходы бломоделинга – непрямой и прямой, и относящиеся к ним методы и алгоритмы. Для каждого подхода приведены примеры его практического применения в социальных науках. Упоминаются другие методы реализации блокмоделинга (стохастический блокмоделинг) и сходные с ним методы нахождения подгрупп в сетях. Показано, что методология блокмоделинга обладает эвристическим потенциалом для анализа социальных структур и перспективна для выделения сплоченных групп и определения ролевых и структурных позиций индивидов внутри них. В заключение говорится об открытых вопросах и ограничениях данной исследовательской методологии.

Статья показывает возможности применения техники блокмоделинга как метода кластеризации сетевых данных в социологических исследованиях на примере анализа структуры сообщества петербургских социологов (исследование Бочаров и др., 2010). Проведенный эмпирический анализ позволил обнаружить структуру сообщества, аналогичную найденной в оригинальном исследовании, и глубже взглянуть на выделенные группы, отнеся их структуры к типу «ядро-периферия».

Если в категориальном регрессоре есть пропущенные значения, то что лучше применить: анализ полных наблюдений или метод индикаторной переменной? Суть первого подхода состоит в исключении из анализа (в нашем случае – линейного регрессионного) наблюдений, содержащих пропуски хотя бы по одной из изучаемых переменных. Этот подход применяется по умолчанию во многих популярных приложениях, и вопреки сложившимся представлениям о его ограниченности, всё больше исследований подтверждают его универсальность – даже в случае неслучайных пропусков. Метод индикаторной переменной, при котором пропущенные значения заменяются на валидные, а в пару исходной переменной создаётся дополнительная индикаторная, выступает более новой альтернативой, которая, в отличие от первого подхода, позволяет использовать информацию из всех наблюдений и при этом, гипотетически, также не приводит к искажению изучаемых статистических параметров. Посредством статистического эксперимента на симулированных данных, контролируя механизм порождения пропусков, их долю и спецификацию регрессионной модели, мы сравниваем полученные на основе каждого из подходов статистические оценки регрессионных коэффициентов на предмет их искажений: смещения и неэффективности. Согласно результатам, оба подхода не приводят к заметному смещению, однако метод индикаторной переменной приводит к менее эффективной оценке.

Центр перспективных управленческих решений представляет доклад о процессе внедрения в российскую практику общественного экологического контроля нового инструмента — института общественных экологических инспекторов. На основе собранных количественных данных и более детального изучения работы общественных инспекторов методом экспертных интервью делается вывод о том, что институт к 2020 году так и не сформировался. В конце доклада предложены рекомендации, реализация которых позволит повысить качество работы инспекторов и сформировать этот институт в российском контексте.