- 集群行為的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析:社會(huì)計(jì)算在農(nóng)民工集群行為研究中的應(yīng)用
- 杜海峰 牛靜坤 張鍇琦等
- 9277字
- 2021-04-23 12:51:36
第二節(jié) 社會(huì)計(jì)算理論與方法
社會(huì)管理是人類社會(huì)必不可少的管理活動(dòng),在我國這樣一個(gè)人口眾多、處在社會(huì)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型期、機(jī)遇與挑戰(zhàn)并存、成就與問題共生的發(fā)展中國家中,社會(huì)管理的任務(wù)更為艱巨繁重。伴隨著我國經(jīng)濟(jì)社會(huì)的快速發(fā)展,各種社會(huì)問題和矛盾日益凸顯,作為社會(huì)管理核心問題之一的公共安全問題也越來越受到政府部門及學(xué)者們的關(guān)注(鄭杭生,2006)。
公共安全不但是構(gòu)建和諧社會(huì)和維護(hù)社會(huì)穩(wěn)定的重要內(nèi)容,而且是實(shí)現(xiàn)我國可持續(xù)發(fā)展的重要基礎(chǔ)和保障。然而,目前我國的公共安全保障基礎(chǔ)相對薄弱,與經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的矛盾日益突出,尤其是近幾年公共安全中的群體性事件的快速增長和規(guī)模升級(jí),影響了社會(huì)穩(wěn)定,已成為中國社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)的信號(hào)(朱力,2009)。因此,在公共安全研究領(lǐng)域,對群體性事件的探討和研究成為嶄新而又緊迫的社會(huì)課題。從近幾年較為典型的群體性事件——2011年潮州市古巷事件、浙江湖州織里事件、廣州增城新塘事件來看,以社會(huì)甚至政治沖突形式出現(xiàn)的群體性事件的發(fā)生已經(jīng)進(jìn)入了新的發(fā)展階段,群體性事件所表現(xiàn)出的集群行為日益凸顯。然而,我國目前對群體性事件無論是理論認(rèn)識(shí),還是處置實(shí)踐,都處于亟須完善的階段,已有的學(xué)術(shù)研究多是針對群體性事件概念、性質(zhì)的討論,或是通過典型案例來研究群體性事件的發(fā)生機(jī)制,較少關(guān)注群體性事件中集群行為發(fā)生、發(fā)展的演化規(guī)律,也缺乏對社會(huì)轉(zhuǎn)型期群體性事件的深層次特征與成因的實(shí)證分析,更鮮有前瞻性的預(yù)測研究。公共安全中新的集群行為以及集群行為新特征的大量出現(xiàn),挑戰(zhàn)了很多既有的理論,需要發(fā)展社會(huì)計(jì)算等新理論和方法對其進(jìn)行科學(xué)描述,并對其過程和結(jié)果加以預(yù)測、干預(yù)和控制,提出更為有效的政策和措施,這是公共管理研究和社會(huì)管理創(chuàng)新實(shí)踐的現(xiàn)實(shí)需要。
一 面向公共安全的社會(huì)計(jì)算
在公共安全的群體性事件動(dòng)態(tài)演化過程中,涉及的利益相關(guān)主體,特別是具有主觀能動(dòng)性的個(gè)體:一方面,通過各自獨(dú)立的個(gè)體行為對事件產(chǎn)生影響;另一方面,這些個(gè)體行為通過互動(dòng)關(guān)系形成的集群行為是事件發(fā)展趨勢的最終決定因素。同時(shí),目前的群體性事件發(fā)生的社會(huì)環(huán)境日益復(fù)雜,特別是在目前基于互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的虛擬人際中,互動(dòng)社會(huì)與現(xiàn)實(shí)的人際關(guān)系互動(dòng)相互作用,形成了“虛實(shí)結(jié)合”“在線-離線”互動(dòng)的集群行為演化環(huán)境,為深入研究集群行為特征,進(jìn)而探討群體性事件的規(guī)律和解決方案帶來了新的挑戰(zhàn)。總之,群體性事件中的集群行為存在數(shù)據(jù)收集困難、難以建立精確模型、過程難以復(fù)現(xiàn)等一系列問題,使單一學(xué)科的理論和分析方法已經(jīng)難以滿足認(rèn)識(shí)和分析這一問題的需要。
社會(huì)計(jì)算作為一種計(jì)算技術(shù)與社會(huì)科學(xué)理論相互融合的科學(xué),將過程與狀態(tài)、演化與存在有機(jī)結(jié)合,從理論、方法和應(yīng)用領(lǐng)域的不同側(cè)面滿足社會(huì)管理創(chuàng)新發(fā)展的需要,為探討群體性事件中的集群行為提供了新的思路。社會(huì)計(jì)算是計(jì)算技術(shù)與社會(huì)科學(xué)理論相互融合的交叉科學(xué),不僅關(guān)注計(jì)算機(jī)或更廣義的信息技術(shù)在社會(huì)活動(dòng)中的應(yīng)用,而且研究社會(huì)知識(shí)和具體人文知識(shí)在計(jì)算機(jī)或信息技術(shù)中的嵌入使用,進(jìn)而認(rèn)識(shí)和研究社會(huì)科學(xué)中存在的各種問題。由于學(xué)科交叉的共同特征,社會(huì)計(jì)算與復(fù)雜性科學(xué)在研究內(nèi)容、方法和范式等方面有很多相似之處;計(jì)算實(shí)驗(yàn)則是在該思想指導(dǎo)下產(chǎn)生的用以分析復(fù)雜性系統(tǒng)的重要方法。復(fù)雜性科學(xué)被認(rèn)為是社會(huì)計(jì)算的核心理論和方法,與復(fù)雜性科學(xué)強(qiáng)調(diào)理論和方法不同,社會(huì)計(jì)算更側(cè)重于技術(shù)應(yīng)用。盡管“社會(huì)能否可以被計(jì)算”還存在爭議,社會(huì)計(jì)算還沒有明確公認(rèn)的定義,但借助現(xiàn)代計(jì)算工具和技術(shù),依據(jù)社會(huì)科學(xué)理論,對社會(huì)科學(xué)的復(fù)雜問題進(jìn)行深入研究和探討顯得日益重要。國際公司如谷歌、雅虎、微軟、IBM以及中國科學(xué)院自動(dòng)化所、美國安全局等研究機(jī)構(gòu)都進(jìn)行了探索性研究,利用計(jì)算實(shí)驗(yàn)的方法,使自身在人工社會(huì)、人工股市、人工人口系統(tǒng)、人工軍事系統(tǒng)、人工生態(tài)系統(tǒng)等社會(huì)計(jì)算領(lǐng)域的成果受到政府、業(yè)界和學(xué)者的關(guān)注。雖然數(shù)據(jù)可達(dá)性、準(zhǔn)確性和隱私等問題使計(jì)算社會(huì)科學(xué)進(jìn)展緩慢,但它與認(rèn)知科學(xué)等新興學(xué)科一樣具有巨大發(fā)展?jié)摿Γ↙azer et al.,2009)。由于多數(shù)公共安全事件是受復(fù)雜的政治、經(jīng)濟(jì)和社會(huì)環(huán)境影響的多主體互動(dòng)的動(dòng)態(tài)演化過程,因此,針對中國目前處于經(jīng)濟(jì)社會(huì)轉(zhuǎn)型期,以群體性事件為代表的公共安全問題的研究應(yīng)該在多學(xué)科交叉融合的視野下,形成“社會(huì)問題→理論構(gòu)建→分析方法→問題分析→政策干預(yù)”的系統(tǒng)研究范式。其中,不同主體互動(dòng)演化過程的集群行為數(shù)據(jù)搜集、基于實(shí)證的影響因素分析、有針對性的公共安全的治理及社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警體系的建立尤為重要。
二 計(jì)算實(shí)驗(yàn)與社會(huì)計(jì)算
1994年,霍蘭提出了復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)理論,推動(dòng)了不同領(lǐng)域?qū)?fù)雜系統(tǒng)演化過程及其規(guī)律的深度探索。“涌現(xiàn)”方法則是在該理論指導(dǎo)下發(fā)展而來的典型的分析復(fù)雜系統(tǒng)的重要方法之一。該方法可以分析復(fù)雜系統(tǒng)中非線性的動(dòng)態(tài)交互,利用計(jì)算機(jī)多主體建模技術(shù)模擬復(fù)雜系統(tǒng)中個(gè)體的行為,讓主體在計(jì)算機(jī)構(gòu)造的虛擬環(huán)境下進(jìn)行交互演化,使整個(gè)系統(tǒng)的復(fù)雜性行為自下而上地“涌現(xiàn)”出來。社會(huì)計(jì)算的實(shí)驗(yàn)正是在“涌現(xiàn)”方法的基礎(chǔ)上發(fā)展而來的(盛昭瀚、張軍、杜建國,2009)。
在研究復(fù)雜社會(huì)現(xiàn)象時(shí),社會(huì)系統(tǒng)中存在各種復(fù)雜因素和不可控因素,常常無法進(jìn)行真實(shí)的實(shí)驗(yàn)。社會(huì)計(jì)算的實(shí)驗(yàn)方法可以對社會(huì)系統(tǒng)演化路徑進(jìn)行分析,驗(yàn)證假設(shè)和理論,同時(shí)探索新的、可能的假設(shè)、理論和方法,形成解決實(shí)際問題的方案。該方法的關(guān)鍵技術(shù)在于通過計(jì)算機(jī)模擬,構(gòu)造一個(gè)具有人類社會(huì)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、特性、功能和動(dòng)力機(jī)制的人工系統(tǒng),不再局限于演繹推理、數(shù)理分析和計(jì)量檢驗(yàn),而是通過與現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)交互,探索社會(huì)演化的規(guī)律和解決問題的方法并改善系統(tǒng)運(yùn)作(盛昭瀚、張軍、杜建國,2009;孫明賀、酈全民,2006)。總的來說,計(jì)算實(shí)驗(yàn)方法通常采用“自下而上”的建模方法,結(jié)合人工智能、多智能體技術(shù)、演化理論、優(yōu)化方法等,研究社會(huì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)演化規(guī)律、社會(huì)系統(tǒng)與環(huán)境的交互原理以及系統(tǒng)中要素的動(dòng)力學(xué)特征。
目前對社會(huì)計(jì)算的定義是從兩個(gè)角度來考慮的。一個(gè)是將計(jì)算機(jī)或更廣義的信息技術(shù)應(yīng)用到社會(huì)活動(dòng)的微觀、技術(shù)層面,以社會(huì)科學(xué)的理論與方法為指導(dǎo),幫助解決社會(huì)、政治、經(jīng)濟(jì)等領(lǐng)域問題的理論和方法學(xué)體系,同時(shí)利用計(jì)算機(jī)模擬出整個(gè)復(fù)雜過程的演變或預(yù)測過程的發(fā)展趨勢(王博、李生,2011)。另一個(gè)則是從宏觀的層面來觀察社會(huì),憑借現(xiàn)代計(jì)算技術(shù)的力量,解決傳統(tǒng)社會(huì)科學(xué)方法難以解決的問題(王飛躍,2005)。就目前研究成果來看,微觀層面的社會(huì)計(jì)算突破較為迅速,而宏觀層面的社會(huì)計(jì)算雖在一些領(lǐng)域獲得了部分理論上的研究成果,但由于社會(huì)系統(tǒng)的復(fù)雜性,其在理論和應(yīng)用方面仍然存在許多難以解決的問題,整體的復(fù)雜性現(xiàn)象難以從次級(jí)單位進(jìn)行理解。在理論上,社會(huì)科學(xué)理論知識(shí)與計(jì)算技術(shù)結(jié)合還需做更深入的研究。在內(nèi)容上,人際交互方式、社會(huì)群體網(wǎng)絡(luò)的形態(tài)及其演化規(guī)律是需要突破的主要方向(王飛躍,2011)。目前的研究多關(guān)注網(wǎng)絡(luò)上虛擬世界的人際互動(dòng),以線上研究為主,缺少對線下世界或線上與線下相結(jié)合的世界的理解。在方法上,常采用構(gòu)造與現(xiàn)實(shí)世界對應(yīng)的人工組織或人工社會(huì),利用實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)理論和各種社會(huì)統(tǒng)計(jì)方法,通過計(jì)算模擬進(jìn)行分析、評(píng)估或預(yù)測各類策略和事件。然而,若想實(shí)現(xiàn)人工社會(huì)和現(xiàn)實(shí)社會(huì)的無縫連接,還需依賴于對現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)的采集,而關(guān)系數(shù)據(jù)的采集一直是社會(huì)計(jì)算研究的瓶頸。總體來講,在社會(huì)計(jì)算的指導(dǎo)下,實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的、客觀的以及真實(shí)的社會(huì)實(shí)驗(yàn),對社會(huì)科學(xué)與自然科學(xué)具有極其重大的意義。
三 復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)
基于復(fù)雜性科學(xué)的分析方法對人類社會(huì)群體性行為進(jìn)行研究是社會(huì)計(jì)算領(lǐng)域的重要分支,最初可以追溯到1971年Schelling所提出的社會(huì)隔離模型(以下簡稱“Schelling模型”)(Schelling,1971)。該模型解釋了社會(huì)系統(tǒng)中由于個(gè)體異質(zhì)性而產(chǎn)生的社會(huì)隔離現(xiàn)象。隨后,Granovetter(1978)通過系統(tǒng)建模的方法,提出了針對集群行為的閾值模型,抽象概括了集群行為中個(gè)體受到其他個(gè)體影響的行為演化過程。
20世紀(jì)90年代初,Holland等(1994)提出復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)(Complex Adaptive System,CAS)的概念用于抽象更為復(fù)雜的系統(tǒng)環(huán)境。CAS理論作為第三代系統(tǒng)觀,強(qiáng)調(diào)系統(tǒng)中的個(gè)體具有主動(dòng)適應(yīng)性,即個(gè)體能夠根據(jù)與環(huán)境的交互,有目的地改變個(gè)體自身的行為與結(jié)構(gòu),以適應(yīng)環(huán)境的當(dāng)前狀態(tài)。復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)的基礎(chǔ)元素在于個(gè)體,而基于智能個(gè)體的仿真模型(Agent Based Model,ABM)則是該研究領(lǐng)域的重要方法。與傳統(tǒng)系統(tǒng)仿真方法的建模不同,ABM建模更加強(qiáng)調(diào)建立復(fù)雜模型的構(gòu)建規(guī)則,即通過對物理世界規(guī)則的抽象描述,從個(gè)體行為出發(fā)自下而上地反映整體系統(tǒng)的“涌現(xiàn)”現(xiàn)象。例如,Deffuant等(2011)通過模擬人際互動(dòng)中的個(gè)體觀點(diǎn)討論過程,展示了群體不同意見的形成過程。結(jié)合一般閾值模型,Weisbuch等(2000)在Deffuant意見交互模型的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步討論了一致性集群行為意愿的產(chǎn)生條件,其發(fā)現(xiàn)個(gè)體討論接受閾值設(shè)置直接影響群體中可能出現(xiàn)的參與意愿的數(shù)量。事實(shí)上,相比傳統(tǒng)社會(huì)科學(xué)研究方法而言,通過復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)理論建模方法分析集群行為可以更有效地反映微觀行為在宏觀現(xiàn)象中的演變規(guī)律。
當(dāng)前,將CAS理論應(yīng)用于集群行為的分析研究還并不成熟,但將集群行為的發(fā)生過程抽象為復(fù)雜系統(tǒng)過程將漸漸成為集群行為研究的一種新視角與新方法。但是,無論是國內(nèi)還是國外的研究,大多是對通用人群的集群行為進(jìn)行抽象建模,其結(jié)論大多忽略了特殊人群屬性對社會(huì)系統(tǒng)的作用。此外,實(shí)際數(shù)據(jù)與模型的結(jié)合依舊是當(dāng)前研究的最主要的問題,因此,針對特定人群、依據(jù)人群現(xiàn)有特征、結(jié)合實(shí)際網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)會(huì)成為未來基于CAS理論分析集群行為的主要研究方向。
四 社群結(jié)構(gòu)特征與社群結(jié)構(gòu)探測算法
社群結(jié)構(gòu)是復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的重要結(jié)構(gòu)特征(Newman,2006)。其有效地揭示了網(wǎng)絡(luò)中具有相對共性的節(jié)點(diǎn)所形成的社群關(guān)系和不同社群之間反映的網(wǎng)絡(luò)中觀結(jié)構(gòu)關(guān)系特征,因此成為近幾年研究的熱點(diǎn)(Newman and Girvan,2004;Fortunato,2010)。Newman等將如圖2-4所示的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中由不同性質(zhì)、類型的節(jié)點(diǎn)組成的關(guān)系豐富的結(jié)構(gòu)稱為“社群”(Newman and Girvan,2002),將社群內(nèi)節(jié)點(diǎn)關(guān)系稠密而不同社群節(jié)點(diǎn)之間關(guān)系稀疏的結(jié)構(gòu)稱為社群結(jié)構(gòu)。
圖2-4 網(wǎng)絡(luò)社群以及社群結(jié)構(gòu)示意
目前,社群結(jié)構(gòu)特征研究的重點(diǎn)主要集中在對社群結(jié)構(gòu)探測方法的研究上(杜海峰等,2011)。針對社群結(jié)構(gòu)探測的主要方法是在給定評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的前提下,通過對評(píng)價(jià)指標(biāo)的優(yōu)化來獲得相對較優(yōu)的社群劃分結(jié)果(Fortunato,2010)。Newman等所提出的模塊性(Modularity)指標(biāo)是目前較為通用的一種評(píng)價(jià)指標(biāo)(Newman,2006)。根據(jù)Newman對模塊性指標(biāo)的定義,其基本思路是將劃分社群后的網(wǎng)絡(luò)與相應(yīng)的隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行比較,從而實(shí)現(xiàn)評(píng)估社群結(jié)構(gòu)的目標(biāo)。具體的模塊性指標(biāo)的計(jì)算公式可以表示為:
其中,L表示網(wǎng)絡(luò)中的連邊數(shù)量,aij表示實(shí)際網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)i與節(jié)點(diǎn)j之間的關(guān)系有無,pij則表示在相應(yīng)的隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)i和節(jié)點(diǎn)j之間連邊數(shù)量的期望。Ci和Cj分別表示節(jié)點(diǎn)i和節(jié)點(diǎn)j所屬的社群,并有:
從節(jié)點(diǎn)間的連邊關(guān)系出發(fā),模型性可以表示為:
其中,evv是社群v內(nèi)部節(jié)點(diǎn)間連邊占整個(gè)網(wǎng)絡(luò)連邊的比例,av則表示社群v中節(jié)點(diǎn)內(nèi)部以及與社群外節(jié)點(diǎn)相連邊總數(shù)占整個(gè)網(wǎng)絡(luò)連邊的比例,而av2則表示社群間節(jié)點(diǎn)連邊數(shù)占整個(gè)網(wǎng)絡(luò)連邊比例的期望。
模塊性除了可以用于衡量網(wǎng)絡(luò)中社群結(jié)構(gòu)的程度外,還可以基于模塊性指標(biāo)優(yōu)化對網(wǎng)絡(luò)中的社群結(jié)構(gòu)進(jìn)行探測。目前基于模塊性指標(biāo)優(yōu)化的社群結(jié)構(gòu)探測方法可以分為三類,分別為自頂向下的分割算法、自底向上的合并算法以及混合算法(Fortunato,2010;杜海峰等,2011)。比較經(jīng)典的算法包括Newman提出的快速探測算法(Newman,2004)(以下簡稱“N算法”)、Girvan等提出的基于中心性的社群探測算法(Girvan and Newman,2002)(以下簡稱“GN算法”)、Aaron等提出的社群結(jié)構(gòu)探測算法(Clauset,Newman and Moore,2004)(以下簡稱“A算法”)等。目前,Blondel等提出的基于模塊性指標(biāo)的快速壓縮的社群探測算法(以下簡稱“B算法”)被認(rèn)為是解決大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)社群探測的有效算法之一(Blondel et al.,2008)。該算法通過對模塊性指標(biāo)的判斷,不斷壓縮探測網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模大小,以實(shí)現(xiàn)社群結(jié)構(gòu)的快速探測,其因設(shè)計(jì)簡單且富有效率而為研究者所重視(Blondel et al.,2008)。除了基于模塊性指標(biāo)的探測方法之外,基于譜聚類方法(Wu and Huberman,2004;White and Smyth,2005)、派系過濾方法(Palla et al.,2005)等的探測方法被不斷提出,使社群結(jié)構(gòu)探測研究趨于成熟。
近年來,隨著社群結(jié)構(gòu)探測研究的不斷深入,有研究發(fā)現(xiàn),采用硬聚類的方法并不能完全滿足社群結(jié)構(gòu)在實(shí)際應(yīng)用中的需要(Fortunato,2010)。因此,重疊社群結(jié)構(gòu)的研究開始受到重視。重疊社群結(jié)構(gòu)是指網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)可能屬于兩個(gè)或兩個(gè)以上的社群所呈現(xiàn)的社群結(jié)構(gòu)特征。重疊社群結(jié)構(gòu)除了能夠更準(zhǔn)確地反映網(wǎng)絡(luò)宏觀的結(jié)構(gòu)特征外,還能夠?qū)W(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)結(jié)構(gòu)特征通過隸屬關(guān)系的方式進(jìn)行表達(dá),例如社會(huì)關(guān)系中社會(huì)成員的多重社會(huì)身份、管理研究中企業(yè)員工分屬不同工作小組的隸屬程度等。因而,近年來,對于重疊社群結(jié)構(gòu)的探測已成為社群結(jié)構(gòu)研究的新熱點(diǎn)(Fortunato,2010)。已有的針對經(jīng)典社群結(jié)構(gòu)探測的方法并不能完全適用于重疊社群結(jié)構(gòu)的探測,Brian等于2011年提出了一種基于概率還原的探測方法,其通過建立節(jié)點(diǎn)和社群的隸屬度來解決這一問題(Ball,Karrer and Newman,2011)。除了重疊社群結(jié)構(gòu)外,基于加權(quán)網(wǎng)絡(luò)的社群結(jié)構(gòu)、有向網(wǎng)絡(luò)社群結(jié)構(gòu),以及動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)社群結(jié)構(gòu)是社群結(jié)構(gòu)研究的新熱點(diǎn)(Fortunato,2010)。
Newman等針對加權(quán)網(wǎng)絡(luò)社群結(jié)構(gòu)提出了一種基于Girvan-Newman 算法(以下簡稱“GN算法”)的社群結(jié)構(gòu)探測算法——Weighted Girvan-Newman Algorithm(以下簡稱“WGN算法”),并同時(shí)給出了模塊性指標(biāo)在加權(quán)網(wǎng)絡(luò)中的改進(jìn)思路(Girvan and Newman,2002)。Duch等(2005)將提出的極值優(yōu)化算法(External Optimization Algorithm,以下簡稱“EO算法”)用于改進(jìn)后的模塊性指標(biāo)Qw,以實(shí)現(xiàn)加權(quán)網(wǎng)絡(luò)的社群結(jié)構(gòu)探測。Jin等(2011)在WGN算法的基礎(chǔ)上,通過發(fā)現(xiàn)社群中心節(jié)點(diǎn),調(diào)整非中心節(jié)點(diǎn)的方法改進(jìn)并提出了相應(yīng)的算法,使該算法針對大型加權(quán)網(wǎng)絡(luò)具有良好的探測效果。Lu等(2013)進(jìn)一步基于計(jì)算群內(nèi)中心度和群間中心度的方法,提出了相應(yīng)的加權(quán)網(wǎng)絡(luò)社群結(jié)構(gòu)探測算法。除了上述基于WGN算法及改進(jìn)指標(biāo)優(yōu)化的探測算法外,一些研究從其他角度重新定義了加權(quán)網(wǎng)絡(luò)社群結(jié)構(gòu)并提出了相應(yīng)的算法。Farkas等(2007)在派系過濾方法的基礎(chǔ)上提出了加權(quán)派系過濾算法(Clique percolation method with weights,以下簡稱“CPMw算法”)用于加權(quán)網(wǎng)絡(luò)社群結(jié)構(gòu)的探測;而Reichardt等(2004)提出的Potts模型則是從模糊社群的概念出發(fā)對加權(quán)網(wǎng)絡(luò)社群結(jié)構(gòu)進(jìn)行探測。上述研究大多只將權(quán)值理解為節(jié)點(diǎn)間的多重邊,而不是節(jié)點(diǎn)間關(guān)系親疏的強(qiáng)度;同時(shí),鮮有研究考慮可能存在的社群重疊現(xiàn)象。因而,對于加權(quán)網(wǎng)絡(luò)社群結(jié)構(gòu)探測而言,上述方法還存在改進(jìn)的空間。2009年,Ahn等提出了連邊社群(Link Community)的概念用于探測具有重疊特征的社群結(jié)構(gòu),其核心思想認(rèn)為,盡管一個(gè)節(jié)點(diǎn)可能屬于多個(gè)社群,但每一條邊的社群含義是相對明確的,因而將對于節(jié)點(diǎn)的社群結(jié)構(gòu)探測轉(zhuǎn)向?qū)叺纳缛航Y(jié)構(gòu)探測。在連邊社群概念的基礎(chǔ)上,Brian等(2011)提出了一種基于概率模型的重疊社群結(jié)構(gòu)探測方法(Principled statistical approach for overlapping communities,以下簡稱“PSOC算法”),其通過構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)還原模型,并對該模型進(jìn)行優(yōu)化,從而實(shí)現(xiàn)對社群結(jié)構(gòu)的探測。
受連邊社群概念與PSOC算法設(shè)計(jì)的啟發(fā),本書認(rèn)為加權(quán)網(wǎng)絡(luò)社群結(jié)構(gòu)的探測應(yīng)以邊為探測的主體,并將邊的權(quán)值納入社群結(jié)構(gòu)的探測中,通過計(jì)算邊與社群的隸屬關(guān)系來探測網(wǎng)絡(luò)的社群結(jié)構(gòu)。相比已有的加權(quán)網(wǎng)絡(luò)社群結(jié)構(gòu)探測算法而言,本書通過將權(quán)值轉(zhuǎn)化為距離用于表示節(jié)點(diǎn)間關(guān)系的親疏,并重新定義社群結(jié)構(gòu)概念,使加權(quán)網(wǎng)絡(luò)中社群內(nèi)的節(jié)點(diǎn)間具有較短的連邊距離,而社群間的節(jié)點(diǎn)間具有較長的連邊距離。同時(shí),本書采用PSOC算法的概率模型作為基礎(chǔ)模型,針對加權(quán)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征改進(jìn)原有模型,提出相應(yīng)的探測算法。
對于社群結(jié)構(gòu)特征的應(yīng)用研究,悅中山等(2009)曾將社群結(jié)構(gòu)應(yīng)用于農(nóng)民工群體的研究之中,用于解釋農(nóng)民工群體的行為特征。Tang 和Liu(2010)在對社群結(jié)構(gòu)特征進(jìn)行研究的基礎(chǔ)上,認(rèn)為社群結(jié)構(gòu)特征對網(wǎng)絡(luò)中信息的擴(kuò)散具有促進(jìn)或抑制的作用,不同的社群結(jié)構(gòu)可能形成不同的信息傳播過程。此外,Newman等(2003)曾在社群結(jié)構(gòu)特征研究的基礎(chǔ)上,對傳染病模型進(jìn)行研究并建立了相應(yīng)的傳播模型。
五 結(jié)構(gòu)平衡
現(xiàn)實(shí)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的“邊”不僅包含了正向關(guān)系(如朋友關(guān)系),同時(shí)也包含了各種負(fù)向關(guān)系(如敵人關(guān)系),考慮了邊屬性(主要是正、負(fù)關(guān)系)的網(wǎng)絡(luò)被稱為符號(hào)網(wǎng)絡(luò)(Doreian and Mrvar,2009)。在符號(hào)網(wǎng)絡(luò)的分析中,結(jié)構(gòu)平衡理論可以從關(guān)系層面解釋網(wǎng)絡(luò)中個(gè)體的聚集過程,它不僅闡釋了網(wǎng)絡(luò)中關(guān)系的演化機(jī)制,同時(shí)也可以預(yù)測出社會(huì)系統(tǒng)的變遷軌跡,因而受到學(xué)者的廣泛關(guān)注(Heider,1944;Heider,1946)。
Heider從社會(huì)心理學(xué)視角首先提出結(jié)構(gòu)平衡的概念,當(dāng)一個(gè)網(wǎng)絡(luò)中所有三角形只含有偶數(shù)條負(fù)邊時(shí),即構(gòu)成了一個(gè)結(jié)構(gòu)平衡網(wǎng)絡(luò)(Heider,1946)。圖2-5列出了符號(hào)網(wǎng)絡(luò)中所有可能出現(xiàn)的三角形,圖中實(shí)線代表正邊,虛線代表負(fù)邊。其中,(a)和(b)的三角形是平衡的,它們帶有0條或2條負(fù)邊,同時(shí)它們符合“朋友的朋友是朋友”以及“朋友的敵人是敵人”的常理;(c)和(d)的三角形是不平衡的,它們帶有奇數(shù)條負(fù)邊。
圖2-5 Heider的結(jié)構(gòu)平衡概念
Cartwright和Harary利用圖論進(jìn)一步拓展了結(jié)構(gòu)平衡的定義,當(dāng)一個(gè)網(wǎng)絡(luò)可以分為兩個(gè)社群,社群內(nèi)部均為正邊,而社群之間均為負(fù)邊時(shí),即為結(jié)構(gòu)平衡網(wǎng)絡(luò),其拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖2-6所示(Cartwright and Harary,1956)。一個(gè)結(jié)構(gòu)平衡的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)直觀地刻畫了個(gè)體依據(jù)關(guān)系不同的“分類”,而一個(gè)結(jié)構(gòu)不平衡社會(huì)網(wǎng)絡(luò)演化至結(jié)構(gòu)平衡狀態(tài)的過程,就是個(gè)體“聚集”形成“群體內(nèi)部是‘朋友’,群體外部是‘?dāng)橙恕钡倪^程。
圖2-6 Cartwright和Harary的結(jié)構(gòu)平衡概念
Davis(1967)在分析Cartwright和Harary結(jié)構(gòu)平衡概念的基礎(chǔ)上進(jìn)一步提出了弱結(jié)構(gòu)平衡的概念,即一個(gè)平衡網(wǎng)絡(luò)可以被分為多個(gè)社群,其中社群內(nèi)部以正邊相連,而社群之間以負(fù)邊相連。Easley和Kleinberg(2010)則提出了可以應(yīng)用于非全連接網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)平衡理論。以上理論都很好地闡釋了依據(jù)邊的屬性如何構(gòu)成平衡的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),并由此引申出一系列算法來引導(dǎo)邊的屬性向著平衡狀態(tài)動(dòng)態(tài)演化。
雖然結(jié)構(gòu)平衡理論表面上是一個(gè)靜態(tài)理論,僅僅關(guān)注網(wǎng)絡(luò)局部和全局是否結(jié)構(gòu)平衡,但其本質(zhì)思想是動(dòng)態(tài)的——非結(jié)構(gòu)平衡的三角形會(huì)向結(jié)構(gòu)平衡的三角形演變。基于結(jié)構(gòu)平衡理論,人們對符號(hào)網(wǎng)絡(luò)的演化動(dòng)力學(xué)進(jìn)行了廣泛而深入的研究。Antal(2005)等人提出了離散-時(shí)間模型,在模型中導(dǎo)致結(jié)構(gòu)不平衡的邊將被改變符號(hào),但該模型因此陷入局部收斂。為解決此問題,Kutakowski(2005)等人提出了連續(xù)-時(shí)間模型,仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:對于任意的初始條件和網(wǎng)絡(luò),在有限時(shí)間步內(nèi),系統(tǒng)都會(huì)達(dá)到Heider平衡狀態(tài),其中,大部分測試網(wǎng)絡(luò)演變?yōu)閮蓚€(gè)完全對立的社群。
Gawroński等(2005)將該模型應(yīng)用于多個(gè)網(wǎng)絡(luò)中,包括經(jīng)典的BA無標(biāo)度模型、Natchez的婦女網(wǎng)絡(luò)和Zachary空手道俱樂部網(wǎng)絡(luò),驗(yàn)證了模型的有效性。Gawroński等(2006)還將該模型擴(kuò)展到關(guān)系不對稱的情形中,發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)達(dá)到平衡所需要的時(shí)間呈現(xiàn)重尾分布的特征,且關(guān)系的不對稱性不利于網(wǎng)絡(luò)走向平衡。Marvel等(2009)也深入研究了上述連續(xù)時(shí)間模型,給出了閉合表達(dá)式,將社群成員作為初始條件的函數(shù),他們的研究表明:在大規(guī)模社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中,初始的正邊數(shù)量決定了網(wǎng)絡(luò)最終的演化結(jié)果——兩個(gè)相互對立的社群并存和僅存在一個(gè)社群。
然而,以上理論的前提都是個(gè)體的對等性,但在現(xiàn)實(shí)中,個(gè)體并不是完全同質(zhì)的,他們在年齡、習(xí)慣、政見等屬性方面的相似性或差異性都會(huì)對邊的屬性造成影響(Kang and Lerman,2012)。在大多數(shù)情況下,個(gè)體傾向于與具有相同屬性的個(gè)體建立正向關(guān)系,而與具有不同屬性的個(gè)體拉開距離,這一現(xiàn)象被稱為“同質(zhì)性準(zhǔn)則”,而符合“同質(zhì)性準(zhǔn)則”的屬性對于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的構(gòu)成發(fā)揮著基礎(chǔ)性的作用(McPherson et al.,2001)。因此,Du等(2016)將節(jié)點(diǎn)屬性納入結(jié)構(gòu)平衡,構(gòu)成了全符號(hào)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)平衡的分析框架,而該框架可以更好地解釋集群行為的產(chǎn)生。
對于結(jié)構(gòu)平衡理論,已有的結(jié)構(gòu)平衡演化模型均假定節(jié)點(diǎn)集與邊集固定不變,因此演化僅需考慮邊上符號(hào)的改變。該類模型忽略了真實(shí)符號(hào)的一些特點(diǎn),比如節(jié)點(diǎn)的新增和消亡、邊的建立和斷開等,這些均未在現(xiàn)有的符號(hào)網(wǎng)絡(luò)演化模型中有所體現(xiàn)。再者,目前的演化機(jī)制雖基本依據(jù)結(jié)構(gòu)平衡理論進(jìn)行設(shè)計(jì),但還存在其他各種因素,比如個(gè)體屬性、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)等,如何結(jié)合個(gè)體、關(guān)系、結(jié)構(gòu)等因素設(shè)計(jì)更合理的演化模型具有重要意義。有關(guān)結(jié)構(gòu)平衡演化的研究目前還僅限于學(xué)術(shù)性討論,主要目的在于探討具有符號(hào)屬性的真實(shí)系統(tǒng)可能的演化模式和相應(yīng)機(jī)制的作用分析,加深人們對這類系統(tǒng)的理解與認(rèn)識(shí)。雖然這部分研究成果目前還無具體的應(yīng)用,但存在潛在的應(yīng)用場景,比如集群行為,可以通過定位一些關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)或邊,對當(dāng)前符號(hào)網(wǎng)絡(luò)加入少量的干擾,使其最終演化收斂到所希望的狀態(tài),如集群行為趨同性的狀態(tài)。
六 網(wǎng)絡(luò)演化分析
復(fù)雜系統(tǒng)的功能取決于復(fù)雜系統(tǒng)的結(jié)構(gòu),而系統(tǒng)中個(gè)體間的互動(dòng)關(guān)系是系統(tǒng)演化的基礎(chǔ)之一。因而,當(dāng)復(fù)雜系統(tǒng)采用網(wǎng)絡(luò)建模時(shí),對應(yīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征分析更有助于分析復(fù)雜系統(tǒng)的特征及演化規(guī)律,同時(shí)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征演化不僅影響復(fù)雜系統(tǒng)演化結(jié)果,而且本身也是復(fù)雜系統(tǒng)的演化結(jié)果。Dorogovtsev認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的變化會(huì)改變網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中節(jié)點(diǎn)的關(guān)系,進(jìn)而影響結(jié)構(gòu)功能(Dorogovtsev and Mendes,2002)。歸納Dorogovtsev對結(jié)構(gòu)演化的描述,網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)變化從構(gòu)成元素來看可分為三類:第一類是基于節(jié)點(diǎn)的變化,包括節(jié)點(diǎn)增加、刪除以及合并等;第二類則是基于邊的變化,包括邊的重連、增加、刪除以及合并等;第三類是邊和節(jié)點(diǎn)同時(shí)變化。從網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)變化的過程來看則可分為兩類,一類是元素守恒網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)變化,即網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)變化只影響網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成元素間的關(guān)系,而其構(gòu)成元素(主要是節(jié)點(diǎn)和邊)數(shù)量保持不變;另一類則是元素非守恒網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)變化,即網(wǎng)絡(luò)元素有增減的結(jié)構(gòu)變化。WS小世界網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)造過程便是一種元素守恒網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)變化(Watts and Strogatz,1998),Newman-Watts模型形成小世界網(wǎng)絡(luò)的過程則是元素非守恒網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)變化(Newman and Watts,1999)。Pan等(2007)在對網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)演化模型進(jìn)行研究時(shí)發(fā)現(xiàn),不同的網(wǎng)絡(luò)演化規(guī)則將對整體網(wǎng)絡(luò)的譜半徑產(chǎn)生影響,進(jìn)而可能會(huì)影響網(wǎng)絡(luò)的其他功能;Wang等(2013)在研究傳染病模型時(shí)發(fā)現(xiàn),基于多重網(wǎng)絡(luò)(Multi-network)的觀點(diǎn),網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)演化過程中的疾病擴(kuò)散過程網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)會(huì)發(fā)生相應(yīng)的改變。
基于個(gè)體行為通過人際互動(dòng)對群體行為產(chǎn)生影響的基本假設(shè),Snijders等(2007)提出了網(wǎng)絡(luò)聯(lián)合演化的概念。所謂的網(wǎng)絡(luò)聯(lián)合演化是指在一定規(guī)則下,網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)會(huì)因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)行為而發(fā)生改變(Snijders,Steglich and Schweinberger,2007)。Holme等(2006)提出的基于個(gè)體意見觀點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)合作演化模型,將節(jié)點(diǎn)個(gè)體的同質(zhì)性納入網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)演化之中,網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)會(huì)因節(jié)點(diǎn)屬性異同而發(fā)生邊的重連與斷開。Pacheco等(2006)基于二方動(dòng)態(tài)博弈的觀點(diǎn),構(gòu)建了節(jié)點(diǎn)個(gè)體在不同響應(yīng)決策的速度下網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的演化模型。Jackson等(2002)認(rèn)為復(fù)雜社會(huì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的演化過程應(yīng)是個(gè)體收益變化的過程,因此其在所提的模型中將個(gè)體對收益的改進(jìn)納入其所提出的結(jié)構(gòu)演化模型中。Henry等(2011)將社會(huì)隔離模型的思想引入網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)演化模型,利用節(jié)點(diǎn)同質(zhì)性的演化規(guī)則模擬網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中的隔離現(xiàn)象。隨著互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展,大規(guī)模互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)為結(jié)構(gòu)演化分析與相關(guān)應(yīng)用研究提供了數(shù)據(jù)支持。Viswanath等(2009)基于對Facebook數(shù)據(jù)的分析,對網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中強(qiáng)連接與弱連接以及相應(yīng)的結(jié)構(gòu)演化形成機(jī)制進(jìn)行了分析。Eagle等(2009)基于互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)社交網(wǎng)絡(luò)站數(shù)據(jù)分析了用戶間關(guān)系對網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)演化的影響。
綜合已有的結(jié)構(gòu)演化研究發(fā)現(xiàn),結(jié)構(gòu)演化總體遵循了網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)影響網(wǎng)絡(luò)功能的觀點(diǎn),即通過改變結(jié)構(gòu)對網(wǎng)絡(luò)中的其他特征規(guī)律產(chǎn)生影響。通過結(jié)構(gòu)演化分析展開對集群行為的研究,更多地強(qiáng)調(diào)了個(gè)體間的關(guān)系特征而忽略了個(gè)體的屬性特征。目前,網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)演化研究與經(jīng)典的集群行為理論還相對割裂,基于結(jié)構(gòu)演化模型的集群行為研究還有待與已有的集群行為理論進(jìn)一步結(jié)合。
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