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上传时间: 2021-12-29 16:42:36
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第七节 凝聚子群分析的步骤例示
派系、n-派系、成分、n-宗派、k-丛、k-核、LS集合、Lambda集合、社会圈等都属于
“凝聚子群”范畴,都可以看成是“凝聚子群分析”(cohesive subgroup analysis)的各个类
型。当网络规模较小的时候,分析这些概念的步骤不很复杂,手工即可做到。但是当网络规
模较大的时候,分析这些概念的方法、技术和步骤都很复杂,这离不开电脑程序。随着网络
规模的增加,计算所需要的时间呈指数增长。分析凝聚子群的一些算法都要搜索数据,发现
问题的解。搜索的时间可能随着网络规模的增加而急速增长。由于一般来讲大网络的关系趋
于稀疏而不紧密,因此,边的数量不是一个重要的问题,对于包含几百个或几千个点的网络
来说,派系分析是可以进行的,只要其中没有太多的群体。对于派系和 k-宗派研究来说,
边的数目和派系的数目是需要考虑的。
总的来说,大网络的密度一般不大,在计算的时候,可能出现成百上千个派系。在找出
派系的时候,如果出现计算上的困难,分析者可以考虑增加将要加以分析的派系中行动者的
数目,因为这将大大降低分析出来的凝聚子群的数目。也就是说,如果在计算方面有问题,
那么分析者应该考虑逐渐增加一个群体的最小规模,因为这样将大大降低所分析的群体的数
量。在搜索群体的时候,计算量是很大的。如果说对于拥有 100个点的网络来说可以做到子
群分析,那么对于 1000个行动者并且分为 15个群体的情况来说,从计算角度上说不可能做
到。因此,对于非常大的网络来说,我们建议在分析之前把该网络分解为比较小的部分,把
网络分成各个子群、位置(positions)、“块”或者成分。计算上的问题:
在具体分析一个网络中包含的凝聚子群的时候,上面介绍的各种子群以及各种计算上的
困难都是需要加以考虑的,这就需要经过一些依次递进的步骤(本部分内容参考了 Everett,
2002:102-109),这些步骤基本上都可以在 UCINET中得到分析。当然,需要注意的是,本
节将介绍的各个步骤只是在原则上起到一定的指导作用。在具体的分析中可以不必严格遵循
这些步骤,因为不同的学者有不同的关注点。或者说,在具体分析的时候,研究者一定要结
合自己的研究兴趣、针对具体数据的实质、问题的性质等进行凝聚子群分析。分析的顺序也
不一定遵循这里将要介绍的顺序。
一、进行凝聚子群分析的几个指导性步骤
第一步,如果数据是二值的,直接看第二步。如果数据是多值的,可以有两种处理方法。
一是利用多维量表(Multi-Dimensional Scaling,缩写为MDS)(在 UCINET中沿着 Tools→
MDS这条路径)或者层次聚类方法(Cluster Analysis)(假设数据是对称的)(沿着 Tools→
Cluster这条路径)进行分析,如下图所示。