Анализ социальных сетей тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 22.00.01, кандидат социологических наук Градосельская, Галина Витальевна

  • Градосельская, Галина Витальевна
  • кандидат социологических науккандидат социологических наук
  • 2001, Москва
  • Специальность ВАК РФ22.00.01
  • Количество страниц 229
Градосельская, Галина Витальевна. Анализ социальных сетей: дис. кандидат социологических наук: 22.00.01 - Теория, методология и история социологии. Москва. 2001. 229 с.

Оглавление диссертации кандидат социологических наук Градосельская, Галина Витальевна

ВВЕДЕНИЕ.

1. ПРЕДПОСЫЛКИ ФОРМИРОВАНИЯ СЕТЕВЫХ ПОДХОДОВ В СОЦИОЛОГИИ.

1.1. Техника социометрии.

1.2. Изучение коммуникации в группе.

1.3. Гештальт и балансовый подход.

1.4. Антропологические подходы в сетевом анализе.

1.5. Глобализация и сетевые взаимодействия.

1.6. Теоретический потенциал сетевого измерения социальных структур.

2. «СОЦИАЛЬНЫЙ КАПИТАЛ» И ТЕОРИИ ОБМЕНА.

2.1. Определения социального капитала.

2.2. Источники социального капитала.

2.3. Теория обмена и сетевой анализ.

2.4. Рассмотрение социальной структуры через теорию обмена.

3. СОВРЕМЕННЫЕ ПОДХОДЫ К ИЗМЕРЕНИЮ СЕТЕВЫХ ДАННЫХ.

3.1. Концептуальные вопросы изучения социальных сетей.

3.2. Сетевое проектирование.

3.3. Источники сетевых данных.

3.4. Методологические проблемы сбора сетевых данных.

3.5. Основные показатели свойств сети.

Рекомендованный список диссертаций по специальности «Теория, методология и история социологии», 22.00.01 шифр ВАК

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Анализ социальных сетей»

В последние годы многие, на первый взгляд разнородные, работы в антропологии, социальной психологии, социологии, коммуникации, психологии, географии и политической науке обращаются к понятию «структуры». Чаще всего концепцию структуры пытаются выразить в терминах «социальных сетей». Сначала представления о сетях были достаточно метафоричны и интуитивны, но затем они были переведены в более жесткие термины алгебры, теории графов и теории вероятностей. С одной стороны, язык описания стал более точным и инвариантным, что облегчило включение социологических понятий в общее концептуальное ядро других дисциплин. С другой стороны, появилась возможность широкого применения математических и компьютерных алгоритмов, использования количественных методов.

Сетевой анализ помогает структурировать модели взаимодействия между социальными единицами: людьми, коллективами, организациями и т.д. Наряду с прочими достоинствами, по сравнению с другими методами сетевой подход имеет еще одно неоспоримое преимущество: он позволяет оперировать данными на разных уровнях исследования - от микро- до макро-уровня, обеспечивает преемственность этих данных.

Актуальность темы диссертационного исследования обусловлена необходимостью разработки специализированного методического инструментария для регистрации и анализа сетевых переменных. Теоретическое описание структурных трансформаций связано с новыми концептуальными подходами к изучению взаимодействий между корпоративными и индивидуальными социальными акторами. В совокупности эти взаимодействия образуют социальный капитал, являющийся необходимым условием мобилизации коллективных ресурсов в современных обществах. Возрастание роли сетевых коммуникаций, в том числе неинституциональных обменов и неформальных солидарностей, актуализирует сети как социальную реальность. В переходных социальных структурах, где институциональные формы обмена и доверия разрушены либо не сформировались, обращение социального капитала осуществляется в обход нормативных систем, а иногда вопреки им, порождая «теневые» формы солидарностей. Таким образом, социальные сети компенсируют нормативный вакуум и способствуют стабилизационных регуляторов в 4 социальных системах. Методический инструментарий исследования сетей имеет важное значение, прежде всего, для изучения форм социальной дезорганизации, трансформации и аномии, когда регулятивная функция институтов заменяется сетевой регуляцией.

Актуальность диссертационного исследования обусловлена также отсутствием теоретико-методологического обоснования понятия «социальная сеть», предполагающего выделение структурных единиц сетевого анализа и правил преобразования информации. Решение этой проблемы является условием формализации процедуры анализа данных, используемых в качестве эмпирической базы исследования сетей. Разработка концептуального аппарата и процедур регистрации, представления и интерпретации социальных сетей позволяет открыть новые возможности в методологии социологических исследований, в частности, преодолеть некоторые ограничения описательных статистических методов.

Также сетевые методы помогают лучше понять и описать процессы, причем описать их не только теоретически, а количественно. Как известно, динамическое описание объекта исследования всегда представляло проблему для социологических, да и большинства экономических исследований (кроме, пожалуй, анализа временных рядов, но это тот же регрессионный анализ).

В настоящее время происходит изменение структуры во всех аспектах жизни в России. Трансформируются социальные институты и сообщества, изменяются структуры, связывающие эти институты в единое целое. Изменения происходят и на более низком уровне - организаций, домохозяйств и т.д. Эти изменения можно зафиксировать, проследить их историю и предпосылки. Следует иметь в виду, что общероссийские изменения происходят на фоне более глобальных общемировых трансформаций. Прежде всего, разрушения биполярного мира и установления многополюсности (эксполярности) современного мира.

Актуальность сетевого анализа растет, поскольку в настоящий момент происходит глобализация общемировых процессов, и прежде всего в форме сетевизации. Одной из первых фундаментальных попыток по теоретическому осмыслению трансформаций в глобальном сообществе и в России как части этого сообщества в сетевых терминах можно назвать работу Микаэля Кастельса «Сетевое общество». э

Состояние разработки проблемы

Изучение сетей в социальных науках имеет сравнительно короткую историю. С одной стороны, это объясняется относительной новизной самого понятия, с другой — технологичностью расчета сетей, связанную с применением специализированных программных средств. В то же время становление социальной теории связано с проблематизацией структурных связей в классической социологической традиции. Многие, на первый взгляд, разнородные, исследования в социологии, социальной психологии, теории коммуникации, психологии и политической науке основаны на постулате несводимости структурных описаний к индивидуальному действию. В этом отношении теория сетей тесно связана с реалистской методологией социального исследования и структурализмом как общей методологией гуманитарных наук. В последние десятилетия концепция структуры реинтерпретируется в терминах социальных сетей, социального капитала и универсальных семиотических систем.

Междисциплинарная теория социальных сетей развита в работах JI. Фримана, Д. Ноука, П. Марсдена, С. Вассермана, Б. Веллмана, С. Берковица и других исследователей. Эвристичность сетевой концепции объясняется, прежде всего, ее широкой эмпирической применимостью, дающей выход на междисциплинарные теоретические обобщения. Особое значение для теории сетей имеет возможность использования математического аппарата теории графов, расширенной и адаптированной для решения широкого круга социологических задач. Графы — наиболее удобная форма представления «структуры». Особым направлением сетевого анализа являются нейронные сети, предназначенные для изучения когнитивных процессов и преобразования структур при переходе из одной семиотической системы в другую.

В начальный период разработки концепции сетевого анализа представления о сетях имели преимущественно метафорический и интуитивный характер, но впоследствии они были реинтерпретированы в терминах линейной алгебры, теории графов и теории вероятностей. Математические подходы значительно обогатили структуралистскую методологию. Язык описания структурных феноменов стал более точным и инвариантным, что облегчило включение социологических понятий в общее концептуальное ядро точных дисциплин, появилась возможность широкого применения математических и компьютерных 6 алгоритмов. В то же время за пределами рассмотрения нередко остается содержательная социологическая экспликация сетевых взаимодействий.

В последние годы для изучения социальных структур активно применяю! статистические (регрессионные) модели, которые изначально были разработаны для решения других задач. Посредством регрессионных моделей объясняется поведение объекта без точного определения, какая их часть восприняла изменения и отреагировала на них. Структура объекта обычно задается априори или выявляется по косвенным признакам. Важной проблемой социологических и экономических исследований является также динамическое описание объекта. Обычно эта проблема решается с помощью анализа временных рядов. Сетевой анализ позволяет представить временные изменения подструктур в виде последовательности дискретных состояний и использовать для решения данного круга задач теорию автоматов. Универсальность сетевых подходов проявляется в том, что они позволяют рассмотреть исследуемый объект (например, домохозяйство или социальный институт) с междисциплинарной точки зрения. В сетевых терминах, у одного объекта (или подструктуры объекта) может быть множество атрибутов, которые могут описываться как включенные в различные институциональные контексты. Тем самым открывается возможность установления «размытых» солидарностей, трансформирующих социальные институты. Власть, иерархия, дифференциация, интеграция, стратификация, конфликт и многие другие концепты социологической теории могут быть интерпретированы в терминах сетевого подхода.

Проблема исследования

Социальная сеть как способ организации социального знания требует особого методологического подхода, отличного от традиционных методов анализа социологической информации. Этот подход требует интерпретации понятия «социальная структура» в терминах сети. В диссертации определен круг теоретических и методических проблем, которые могут быть решены с помощью сетевого анализа. Эти проблемы обусловлены трансформацией социальных институтов современных обществ в систему коммуникативных взаимодействий, границы которых конституируются не внешними ограничениями, а внутренними функциональными связями. В стабильных (традиционных) социальных структурах сетевые взаимодействия совпадают по своему объему (совокупности акторов) с институциональными границами, а в «размытых солидарностях» 7 институциональная организация сообществ не консистентна их коммуникативной организации. Данный процесс, обозначенный в современной социологии как процесс «сетевизации» (М. Кастельс) обусловливает позиционный конфликт между институтами и сетями. Например, интенсивные экономические обмены в негосударственной сфере обусловливают дисфункциональность патерналистской экономической политики и государственного контроля в целом (Д. Грановеттер); интенсивные коммуникации в научном сообществе обнаруживают дисфункциональность таких форм научной организации, как «учреждение», «школа» и «тема» (Г. Коллинз, Б. Латур). При этом количество сетей, в которые включен актор, определяется напряженностью позиционного конфликта между институтом и сетью или (при исследовании цитатных коммуникаций) неконсистентностью «кругов чтения» и цитатной речи требованиям дисциплинарного канона. Предполагается, что во всех случаях сетевые определения позволяют операционализировать понятие закрытых и открытых сообществ. Таким образом, тезис о неконсистентности институциональной и сетевой форм социальной организации может быть положен в основу объяснительной модели в различных областях социологии. Предложенные в диссертации три приложения сетевого анализа являются иллюстрациями данного тезиса.

Целью диссертационного исследования является обобщение опыта теоретических и прикладных исследований в области анализа сетей; построение концептуальной схемы сети как инварианта социального факта, объясняющего структурные взаимодействия между индивидуальными и корпоративными акторами; разработка типовой процедурной схемы сетевого анализа для решения прикладных задач в различных областях социологии.

Задачи исследования

1. Анализ концепции социального капитана как способа мобилизации ресурсов сети, в частности, информационного ресурса, обеспечивающего эффективные действия актора в диффузной среде трансформирующихся систем;

2. Определение основных видов социальных сетей, методологических принципов их построения, источников сетевых данных, особенностей сетевых выборок, типичных сетевых задач, индикаторов сетевых характеристик: «размер сети», «сетевая плотность», «централь» и «централизация», «ранг сети» и т.п.; 8

3. Разработка сетевой модели обмена частными трансфертами между домохозяйствами на основе четырех видов ресурсов, которыми обмениваются домохозяйства: деньги, труд, продукты и вещи, информация. Исследование неформальных обменов между домохозяйствами проведено под руководством В.В. Радаева;

4. Разработка процедуры сетевого представления текстовой информации для изучения внеинституциональной коммуникации в научном сообществе;

5. Разработка «нейронной сети» для когнитивного анализа опросного инструмента на материале видеозаписей интервью, а также вербальных реплик, которыми обмениваются интервьюер и респондент.

Теоретико-методологическая основа диссертационного исследования

Диссертация основана на теоретических принципах, сформулированных в теории обмена (Дж. Хоманс, П. Блау), теории социального капитала (Дж. Коулмен, Г. Беккер), методических разработках сетевых моделей, выполненных С. Вассерманом, Б. Веллманом, Д. Грановеттером.

Научная новизна диссертационного исследования

1. Разработан концептуальный аппарат и методические процедуры сетевого анализа в социологических исследованиях. На основе обобщения мирового опыта доказано, что изучение структурных взаимодействий в различных областях социальной жизни может быть методически реализовано на основе сетевых моделей, отражающих процессы обмена материальными и символическими ресурсами между индивидуальными и корпоративными акторами.

2. В диссертации показано, что сетевой анализ позволяет описать процессы взаимодействия между социальными акторами, обменивающимися разными типами ресурсов или «потоков» (капиталом, информацией, технологиями, изображениями, звуками и символами). Для каждого социологического концепта («актор», «ресурс», «обмен» и т. п.) может быть установлено математическое выражение в терминах теории графов (вершина, ребро и т.п.). Сетевой подход позволяет решать широкий круг социологических задач, различающихся по виду носителя информации и единицам анализа. Универсальная схема сетевого анализа включает четыре этапа: (1) выявление структурной компоненты из первичной социологической информации; (2) построение сети; (3) расчет индикаторов сетевых моделей; (4). анализ полученных результатов. Представление 9 социологических данных в виде сетей позволяет также создать новые, вторичные, переменные.

3. Доказано, что сетевой анализ позволяет генерализировать модели структурного взаимодействия между «социальными единицами» различного уровня и установить инварианты коммуникации между индивидуальными акторами (межличностное взаимодействие), коллективами, организациями (корпоративными акторами), текстовыми единицами, событиями, ситуациями. Сеть позволяет оперировать данными на микро- и макроуровнях, обеспечивает преемственность этих данных и объединяет описания свойств индивидуальных единиц с описаниями интегральных и глобальных свойств объекта. В диссертации разработана процедура сетевого анализа, позволяющая зафиксировать и представить в матричном виде неявные взаимодействия и коммуникации в различных типах сообществ, где одни и те же единицы взаимодействия могут выступать в качестве акторов различных сетей.

4. Методические применения сетевой модели продемонстрированы на материале обмена частными трансфертами между домохозяйствами; связей в научном сообществе и когнитивного анализа диалога между интервьюером и респондентом. В последнем случае предложена процедура построения «нейронной сети» как системы преобразования вербальных реакций в смысловые единицы. Диссертантом показано, как «нейронное» представление процесса вербальной и экстралингвистической коммуникации позволяет дискретизировать и выявить основные каналы сети.

Практическая значимость диссертационного исследования. Результаты диссертационного исследования могут быть использованы при построении математических моделей и компьютерных программ для решения прикладных социологических проблем: анализа текстовых массивов, социально-экономических обменов, коммуникативных процессов. Результаты работы могут быть также использованы в преподавании методологии социологических исследований.

В данной работе мы проследили возникновение «сетевой» проблематики в социологии, а также заимствование сетевых методов из других отраслей знания (сначала - психологии и антропологии, затем - дискретной математики и теории графов), совершив необходимый исторический экскурс в главе 1. Концепция сетей очень тесно смыкается с концепцией социального капитала. Работы по

10 одной проблематике ссылаются на другую и наоборот. Эта взаимосвязь будет показана в главе 2. Затем в главе 3 мы рассмотрим последние разработки и направления в этой области. Сфера приложения социальных сетей широка - от психологии и антропологии до экономики и решения макроуправленческих задач. В данной работе приведено три примера осмысления и решения конкретных социологических задач в сетевых терминах. Во-первых, мы предлагаем новый метод для решения задачи обмена частными трансфертами между домохозяйствами (глава 4, п.1.). Эта задача интересна по двум причинам: во-первых, с содержательной точки зрения; во-вторых, с методологической. Метод позволяет преодолевать принципиальную ограниченность данных, полученных обычным (несетевым) опросом и строить сеть взаимодействия на более высоком уровне - уровне страт. Для того, чтобы более четко представить себе данную проблематику, необходимо будет ознакомиться с теоретическими предпосылками: социологическим и экономическим подходами к обмену, и теорией социального капитала, что мы и сделаем в главе 2. Этот пример показывает возможность применения сетевых подходов на больших массивах данных. Так же иллюстрируется комбинирование сетевых подходов со статистическими подходами анализа данных.

Во втором примере сетевое рассмотрение процесса восприятия и обучения позволяет его дискретизировать и выявить его основные принципы. В литературе этот подход носит название «Нейронные сети», чему посвящен пункт 2 главы 4. Особенность этого примера - он иллюстрирует процесс, а не статические величины. Помимо теории графов, нейронные сети пересекаются с такими интересными и перспективными для социологии разделами прикладной математики, как теория автоматов и теория нечетких множеств.

В третьем случае показана возможность сетевой обработки текстов на примере построения сети научного сообщества. Здесь интересна специфика анализируемого материала, а также структурирование очень сложного, «линейного» объекта. Тем не менее, первоначальные результаты обработки хорошо согласуются с интуитивными выводами, что подтверждает правильность применения сетевого подхода (гл.4 п.З). Здесь практически нет других математических подходов (статистических или кибернетических) как в предыдущих примерах, но интересен практический результат.

11

Похожие диссертационные работы по специальности «Теория, методология и история социологии», 22.00.01 шифр ВАК

Заключение диссертации по теме «Теория, методология и история социологии», Градосельская, Галина Витальевна

Заключение

За последнее десятилетие сетевой метод в социологии завоевывает все большее признание. Это происходит по следующим причинам.

Во-первых, он является наиболее естественным для описания и построения социальной структуры. Во-вторых, сетевой метод очень гибок: он позволяет включать различные типы акторов (от индивидов до страт) и связей (от эмоциональных связей до потоков ресурсов). В-третьих, сетевой метод обеспечивает преемственность данных при переходе с одного уровня на другой (с микро-уровня индивидуальных акторов на мезо-уровень страт и макро-уровень сообществ). Мы можем рассмотреть обмен ресурсами внутри семьи, потом рассмотрим семью как один элемент, и также будем изучать ее входные и выходные потоки. В-четвертых, сетевой подход позволяет включать в себя другие маематические методы, и обеспечивает взаимосвязь полученных данных, что делает картину социологической реальности более полной. Например, изучив взаимосвязи страты, мы можем применить регрессионный метод и выяснить взаимосвязь ее состава с обменом тем или иным типом ресурсов. В-пятых, развивая теорию и методы исследования социальных сетей, социология может использовать математический аппарат - теорию графов.

Теория графов является очень мощной математической теорией, одним из разделов дискретной математики, наиболее всего подходящим для анализа социальных сетей. Поскольку социальные сети могут представлять взаимодействия как между отдельными, так и корпоративными акторами, то теорию графов можно применять и при анализе стратифицированных групп.

Специфика объекта социологического исследования при массовом опросе налагает особые ограничения на применение этой теории. Приходится аппелировать к теории вероятностей и делать предположение о равномерном пропорциональном распределении потоков ресурсов от доноров к потребителям. С одной стороны, отсутствует жесткая, заранее заданная структура графа, что делает невозможным применение некоторых алгоритмов теории графов (например, транспортной задачи) в чистом виде. С другой - такой гибкий подход позволяет построить граф (или структуру), наиболее точно отражающий предмет исследования. И в этом случае можно применить другие, более подходящие

155 алгоритмы теории графов - построение максимального потока или минимального остовного дерева.

Одной из задач данной работы была попытка определить предпосылки возникновения и место сетевого анализа в общей системе социологической теории и методологии. Проведена связь возникновения основных положений сетевой теории с запросами современного общества, и прежде всего с быстро изменяющейся социальной ситуацией, текучестью, неустойчивостью социальных институтов, размыванием их границ. Эти процессы характерные для западного общества (общемировые глобализационные процессы), а в последнее время стали актуальны и для России.

В работе показано, как постепенно исследователи все больше склонялись к включению в сетевой подход элементов раздела дискретной математики - теории графов. В процессе развития сетевого подхода для каждого теоретического социологического концепта (актора, ресурса и т.д.) находилось математическое выражение в терминах теории графов (вершина, ребро и т.д.).

Сетевой подход доказал свою применимость для решения задач, различающихся по области применения (социально-экономических, когнитивных, политических, исторических и т.д.), по виду носителя информации, по типам единиц анализа. Но объединяет их сетевой способ решения и, тем самым, дает возможность объединения единиц анализа до разного уровня обобщения. Самой первой проблемой, которую пришлось решать, было собственно построение сети, разработка метода выявления структурной компоненты из первичной социологической информации. Следующий этап - разработка методов расчета индикаторов для построенных сетей. Последний этап - анализ полученных результатов.

В работе разработаны сетевые методы и проведен сетевой анализ для решения следующих задач:

Экономико-социологическая задача - обмен частными трансфертами между домохозяйствами разного типа. Носителем информации является стандартный массив данных, полученный в обычном социологическом опросе. Исследуемые единицы - домохозяйства, которые потом анализируются на более высоком уровне путем включения в страты разного типа.

156

Науковедческая задача. Носителем информации является текст. Исследуемая единица - личность ученого либо артефакт.

Когнитивная задача. Носителем информации являются видеокассета, протокол интервью. Исследуемая единица информации реакция респондента на задаваемые вопросы и реплики интервьюера. Собственно единица как законченный социальный объект отсутствует. Сеть строится как система возможных переходов от одной реакции к другой. Это показывает широту применимости и адаптивности социальных сетей к другим математическим методам. В данном случае социальные сети теснейшим образом связаны с аппаратом нейронных сетей, что в свою очередь пересекается с теориями искусственного интеллекта, проблемы распознавания образов и т.д.

Перед тем, как перейти к решению конкретных задач сетевыми методами, было проведено структурирование теоретических предпосылок возникновения сетевых подходов и трансформации теоретических понятий, начиная от выделения единиц языка исследования (П.Лазарсфельд) до современных сетевых методов (С.Вассерман). А так же выявлены взаимосвязи между сетевым подходом и ближайшими теоретическими концепциями (социального капитала, теорий обмена и т.д.).

Далее показано, что сетевой анализ помогает структурировать модели взаимодействия между социальными единицами: людьми, коллективами, организациями и т.д. Так, социальную структуру можно оценить (или измерить) по культурным, экологическим, временным, психологическим характеристикам. Сутью этих оценок будут являться системы взаимосвязи между людьми.

Следующим этапом применения сетевых методов является рассмотрение структур в трансформации. Становится возможным понять и описать процессы, причем описать их не только теоретически, а количественно. Пространственные формы и процессы формируются динамикой общей социальной структуры. Сюда входят противоречивые тенденции, вытекающие из стратегий взаимодействия между социальными акторами, разыгрывающими свои противостоящие интересы и ценности. При взаимодействии акторов неизбежен обмен разными типами ресурсов или потоков (капитала, информации, технологий, организационного взаимодействия, изображений, звуков и символов), вокруг которых построено все общество. Потоки являются не просто одним из элементов социальной

157 организации, они выражают процессы, доминирующие в экономической, политической и символической жизни общества. Можно сказать, что, выявляя потоки, мы визуализируем нашу структуру. Этот процесс методологически более подробно описан в разделе обмена ресурсов между домохозяйствами.

В работе было показано, что концепция сетей и обмена ресурсами очень тесно смыкается с концепцией социального капитала. Особое значение при изучении социального капитала приобретают источники нематериального (или немонетарного) влияния и власти. Таким образом, сокращается дистанция между социологической и экономической позициями в решении политических и рыночных проблем. Функцию «социального капитала» можно определить как ресурсы, которые могут быть использованы акторами для реализации их интересов. С точки зрения социальной структуры, концепция социального капитала помогает подсчитать результаты на уровне индивидуальных акторов и одновременно осуществить микро-макро переходы без усложнения и детализации структур. Здесь необходимо выделить новый ресурс - информационный -важнейшее проявление (или форма) социального капитала, который активизируется через социальные отношения. Необходимая информация обеспечивает базис действий индивида в нечеткой среде трансформирующихся систем.

Если рассмотреть взаимные потоки одновременно с точки зрения двух акторов, то можно перейти от рассмотрения теорий социального капитала к теориям социального обмена. Теоретики обмена понимали социальную структуру как конфигурацию социальных отношений между акторами (индивидуальными или корпоративными), где социальные отношения представляли обмен ценностями (материальными, информационными, символическими).

В качестве примера построения сети, где вершиной является страта, а связи можно представить как потоки ресурсов, был рассмотрен обмен между домохозяйствами разного типа.

Для решения этой задачи сначала были проведены предварительные классификации. Первая - классификация акторов, которые связаны между собой потоками обмена - будущих вершин графа. Вторая - классификация ресурсов которыми обмениваются акторы - это будущие ребра графа. Выделены следующие типы ресурсов (трансфертов), которыми обмениваются

158 домохозяйства: (1)денежные; (2)труд (помощь по хозяйству, уход за больными и престарелыми, присмотр за ребенком); (З)продукты (варенья, соленья, овощи с собственного огорода) и вещами; (4)информация и связи (советы о том, где что можно купить подешевле, возможность устроить родственника на хорошо оплачиваемую, выгодную работу по знакомству и т.д.). Для каждого вида ресурсов выделены следующие типы домохозяйств, участвующих в обмене: (1) донор (только отдает данный ресурс и ничего не получает); (2) реципиент (только получает данный ресурс и ничего не отдает); (3) обмен (и получает и отдает данный трансферт); (4) независимый (вообще не участвует в обмене данным ресурсом).

Эта классификация достаточно давно и детально прорабатывалась социологами, поскольку экономистов в основном интересовали денежные отношения. Но если одно домохозяйство помогает другому деньгами, а обратно получает помощь трудом, то можно говорить о наличии обмена.

Так, проблема установления общей структуры обмена между различными типами семей до сих пор оставалась открытой - в основном из-за методов анализа полученной информации, не позволяющих объединить полученные данные. Автором разработан метод, который решает эту задачу. Полученные выводы, подтверждаются разными способами. Во-первых, на анализе разных массивов данных (данные собраны разными методиками) - собственных опросах, предоставленных коллегами, и массиве RLMS (Российском мониторинге благосостояния и здоровья населения).

Исследование позволяет сделать вывод, что частные трансферты в России являются масштабной, широко распространенной формой оказания социально-экономической помощи нуждающимся семьям. Самыми влиятельными на структуру и характер обменов оказались следующие переменные.

Прежде всего - тип населенного пункта как место проживания респондента. Были построены сетевые модели по отдельным подвыборкам - для города (крупных городов - областных центров) и села. Структура обменов отличается для городских и сельских домохозяйств. Самый важный вывод, сделанный для городских домохозяйств: наиболее интенсивно включены в денежный обмен самые богатые домохозяйства. По сути, они являются основными

159 перераспределителями денежных трансфертов, в сетевой терминологии такая позиция называется «посредник». Самые бедные домохозяйства вообще выключены из денежного обмена. В селе денежных обменов вообще происходит гораздо меньше. Миф об «общинности» (в смысле, гемайншафта) сельской жизни в России оказался несостоятельным. Помощь на селе направлена исключительно в одну сторону - к детям. А происходит это потому, что молодежь не в состоянии обеспечить себя и своих родителей, у нее нет перспектив и обеспеченного настоящего. Помогают родители, прежде всего за счет пенсий -хоть какие-то «живые деньги» на селе - и личных подсобных хозяйств. Иное дело в городе, где происходит быстрый рост, существует несоизмеримо больший спрос на рабочую силу, и где молодежь в состоянии заботится о своих родителях.,

Следующая влиятельная переменная - среднедушевой доход домохозяйства. Чем больше среднедушевой доход, тем больше вероятность того что домохозяйство будет отдавать деньги, а чем он меньше, тем меньше вероятность отдачи денег. Таким образом, подтверждается предположение о том, что частные трансферты призваны восполнить недостаток государственной поддержки малообеспеченным семьям

Кроме того, было доказано влияние сотава семей, а именно переменной, описывающей количество поколений, проживающих в домохозяйстве. Получалось, что трехпоколенные семьи вообще выпадают из обмена почти всеми видами ресурсов, и единственный поток, который связывает их с остатьной структурой, это получение помощи трудом.

Отдельно был рассмотрен обмен информационными ресурсами. Было доказано, что, богатые семьи замыкают на себе все информационные потоки, и сами активно обмениваются ими внутри своей страты. Что здесь является причиной, а что следствием - богатство или владение информационным ресурсом, сказать сложно, речь идет скорее о статистической взаимосвязи. Тем не менее показано, как обладание социальным капиталом позволяет трансформировать его в другие виды капитала.

Отдельно были представлены нейронные сети - другая область сетевого анатиза, отличная от классической сетевой теории. Сходство заключается в использовании принципа дискретности моделируемого объекта и связности модели. Отличие в том, что последовательность соединений вершин графа крайне

160 важна. Можно сказать что нейронные сети представимы ориентированными графами.

Показано, как сетевое рассмотрение процесса восприятия и обучения позволяет его дискретизировать и выявить его основные принципы. Особенность этого примера - он иллюстрирует процесс, а не статические величины. Помимо теории графов, нейронные сети пересекаются с такими интересными и перспективными для социологии разделами прикладной математики, как теория автоматов и теория нечетких множеств.

Кроме того, в отличие от классического сетевого анализа вершина здесь имеет другой содержательный смысл. Это не актор, не единичный действующий субъект или страта, связанные с другими акторами или стратами. Вершина представляет собой скорее кибернетический черный ящик с одним или несколькими входами, одним или несколькими выходами. Этот ящик является мельчайшей единицей преобразования информации.

Следующее принципиальное отличие от классического сетевого анализа: в одной системе объединены вершины принципиально разные, причем отдельно друг от друга они существовать не могут. Один тип вершин - воспринимающие единицы, задача которых определить, присутствует ли данная черта Другой тип вершин - в которых происходит оценивание поступившей информации, отнесение ее к определенной категории.

Один тип сети моделирует один вид процессов или воспринимает один тип образов, однако это не является правилом. Чем разнообразнее объекты, тем более сложной будет являться сеть. Построение связей итеративно, и при каждой итерации происходит «обучение» сети определять образ. Процесс обучения можно определить как «алгоритм» правильного оценивания параметров входного образа.

В последнем примере была показана возможность сетевой обработки текстов на примере построения сети научного сообщества. Здесь интересна специфика анализируемого материала, а также структурирование очень сложного, «линейного» объекта. Тем не менее, первоначальные результаты обработки хорошо согласуются с интуитивными выводами, что подтверждает правильность применения сетевого подхода. Здесь практически нет других математических

161 подходов (статистических или кибернетических) как в предыдущих примерах, но интересен практический результат.

Доказано, что воспроизводство научного знания имеет коллективный характер, и научное сообщество можно рассматривать как сеть взаимодействующих индивидов. Когда речь идет о цитатных коммуникациях, сети предстают как «незримые колледжи», производящие направления и темы в науке. Здесь можно картографировать новые «узлы» и зоны, не вписывающиеся в институциональную структуру научных дисциплин. Это означает, в частности, что цитирования в этих сообществах имеют диффузный, тематически недифференцированный характер.

В работе показано, что в научном сообществе чаще всего упоминают друг друга не в связи с личностно окрашенными контактами, а в связи с совместной работой над темами. Кроме того, со временем личностные предпочтения и связи меняются. Бывшие друзья расходятся во взглядах, возникают конфликты, образуются новые альянсы и т.д. Неизменным остается только факт — встреча, совместная работа, книга, исследование. Это снимает «оценочность» воспоминаний. Такие важные события, сопровождающие упоминания о связях между персонажами, в работе условно обозначены термином «артефакт». Артефактом может быть «институт», «методологический семинар», дружеские посиделки на кухне, конференция, совместное или индивидуальное исследование (например, «Таганрог» или «Копанка»), любое событие, которое оказало воздействие на историю жизни (например, «лекции Левады» или «стажировка Ядова»), Фактически, речь идет о каталоге текстовых событий, наполняющих профессиональный биографический дискурс.

Было построено несколько типов сетей: сеть самых весомых связей и сеть взаимных связей. Сеть, построенная по принципу выделения взаимных связей, дает больше возможностей для применения числовых методов анализа. В сети нет тупиковых «висячих» вершин, в которые можно попасть при прохождении графа. Тем самым становится реализуемой задача применения таких свойств сети, как центральность и эквивалентность позиций акторов.

В данной работе показаны фрагменты сетевого анализа профессионального сообщества социологов. Применительно к изучаемому периоду, а, возможно, всегда, социологом считается тот, кто называет себя социологом. В этом

162 отношении общая сеть профессионального сообщества может показаться в высшей степени «чистой», хотя в числе артефактов редко встречаются указания на чисто научные проблемы, зато речь постоянно идет о проблемах власти, публичной политики, в том числе, совершенствовании человека и общества.

Список литературы диссертационного исследования кандидат социологических наук Градосельская, Галина Витальевна, 2001 год

1. Баранов А. В. Введение в прикладную лингвистику: Учебное пособие. М.: Эдиториал УРСС, 2001. С. 248.

2. Батыгин Г.С., Градосельская Г.В, Сетевые взаимосвязи в профессиональном сообществе социологов: методика контент-аналитического исследования биографий // Социологический журнал. 2001. № 1. С. 156-163.

3. Блау П. М. Различные точки зрения на социальную структуру и их общий знаменатель. // Американская социологическая мысль: Тексты. / Под ред.

4. В.И. Добренькова. М.: Издание Международного Университета бизнеса и Управления, 1996. 560 с.

5. Божков О.Б. Родословные (генеалогические) деревья как объект социологического анализа // Социологический журнал. 1998. № 3/4.

6. Бородкип Л. И. Многомерный статистический анализ в исторических исследованиях. М.: Изд-во Московского университета, 1986.

7. Голофаст В.Б. Многообразие биографических повествований. // Социологический журнал. 1995. № 1

8. Горбатов В.А. Фундаментальные основы дискретной математики. М. Наука, 2000.

9. Градосельская Г.В. Социальные сети: обмен частными трансфертами. // Социологический журнал №1/2, 1999.

10. Градосельская Г,В. Сетевой анализ как метод исследования современных трансформаций // Социально-экономическая трансформация в России: Научные доклады / Московский общественный научный фонд. М., 2001. С.43-76.

11. Градосельская Г.В Метод генерализации гипотез на основе принципа транзитивности // Социологические исследования. 2001. № 1. С. 122-127.163

12. Денисенко МБ., Рощин С.Ю., 1998. Экономическое положение населения в старших возрастах // Отчет об исследовании. (Рукопись)

13. Добрынин А.И., Дятлов С.А., Цыреиова Е.Д. Человеческий капитал в транзитивной экономике. Формирование, оценка, эффективность использования. СПб. Наука. 1999.

14. Зшшель Г. Созерцание жизни // Избранное, т.2. М.: Юристь, 1996.

15. Кастельс М. Информационная эпоха: экономика, общество я культура. /Пер. с англ. Под ред. О.И.Шкаратана. М. 2000.

16. Кристофидес Н. Теория графов. Алгоритмический подход. М.: Мир, 1978.

17. Лекции по теории графов. М.: Наука, 1990.

18. Маркс К. Капитал // Полное собрание сочинений. Т. 23-26. М.: Государственное изд-во политической литературы. 1960.

19. Математические методы анализа и интерпретация социологических данных. М. Наука, 1989.

20. Нефедов В.И. Остова В.А. Курс дискретной математики. М.: Изд-во МАИ, 1992.

21. Неформальная экономика // Под ред. Т.Шанина. М.Логос.1999.

22. Оре О. Теория графов. М.: Наука. 1968

23. Плотинский Ю.М. Математическое моделирование динамических социальных процессов, М.: МГУ, 1992.

24. Принципы организации социальных систем. Теория и практика. Киев: Выща школа, 1988.

25. Радаев В В. Шкаратан О.И. Социальная стратификация. М.: Аспект-Пресс. 1996.

26. Российская социология шестидесятых годов в воспоминаниях и документах / Отв. ред. и автор предисл. Г.С. Батыгин; Ред.-сост. С.Ф. Ярмолюк. СПб.: Изд-во РХГИ, 1999.

27. Сеево И.П. Графическое представление стилистических структур и стилистическая диагностика. Киев: Наукова думка, 1981.64

28. Социология в России / Под ред. В.А. Ядова. М.: Изд-во Института социологии РАН, 1998

29. Толстова ЮН. Измерение в социологии. М: 1998.

30. ХомансДж. К. Возвращение к человеку. // Американская социологическая мысль: Тексты. / Под ред. В.И. Добренькова. М.: Издание Международного Университета бизнеса и Управления, 1996. - 560 с.

31. Чураков А.Н. Анализ социальных сетей. //Социологический журнал, 2000, №1. С 109-121.

32. Швери Р. Теоретическая концепция Джеймса Коулмена: аналитический обзор // Социологический журнал. 1996. №1/2.

33. Advanses in Social Network Analysis. Research in the Social and the Behavioral Sciences. /By Stanley Wasserman, Joseph Galaskiewicz. SAGE. 1994.

34. Afifi A.A., V. ClarkA990. Computer-Aided multivariate analysis. NY. 1990

35. Altonji J., F. Hayashi, L.J Kotlikoff, 1996. The effects of income and wealth on time and money transfers between parents and children.// NBER working paper series. National Bureau of Economic Research.

36. Altonji J., F. Hayashi, L.J Kotlikoff, 1994. Parental altruism and inter vivos transfers: theory and evidense, mimeo, February.

37. Baker, W., 1990. Market networks and corporate behavior // Am. J. Sociol. 1990. 96: 589-625.

38. Baker, W., 1994. Networking smart: how to build relationships for personal and organizational success. New York: McGraw-Hill.165

39. M.Barnes, J.A., 1979. Network analysis: orienting notion, rigorous technique, or substantive field of study? // Perspectives on social network analysis /' Ed. by P.W. Holland, S. Leinhardt, New York: Academic Press. 403-23.

40. Barnes J.A., 1972. Social networks. //Addison-Wesley Module, No.26. 1972.

41. Bavelas A., 1948. A mathematical model for group structures. //Applied Anthropology. 1948. 7(3): 16-30.

42. Becker G.S., 1974. A theory of social interactions // Journal of Political Economy. 1974. 82 (6): 1063-93.

43. Becker G.S., 1978. The economic approach to human behavior. Chicago: The University of Chicago Press.

44. Becker G.S., 1992. Human capital. Chicago: The University of Chicago Press.

45. Beniger, J., 1976. Sampling social networks: the subgroup approach // Proc. Bus. Econ. Stat. Sec. Washington, DC: Am. Stat. Assoc. 226-31.

46. Bernard\ H.R., Shelly, G.A., Killworth, P., 1987. How much of a network does the GSS and RSW dredge up? // Soc. Networks 1987. 9: 49-61.

47. Blau P.M., 1964. Exchange and power in social life New York: John Wiley.

48. Blau P.M., 1975. Approaches to the Study of Social Structure. New York: Free Press.

49. Blau P.M., 1977. Inequality and Heterogeneity. New York: Free Press.

50. Bollobas B. 1979. Graph Theory: an introductory course. New York: Springer-Verlag.

51. Boisevain, J.F., Mitchell, J.C., 1969. Social network in urban situation. Manchester: Manchester University Press.

52. Boisevain, J.F., Mitchell, J.C., 1973. Network analisys. Hague: Mouton.

53. Bollobas В., 1979. Graph Theory: an introductory course. New York.

54. Bonacich, P., 1990. Communication dilemmas in social networks: an experimental study//Am. Sociol.Rev. 1990. 55:448-59.

55. Borgatti, S.P., Everett, M.G., 1992. Notions of position in social network analysis. // Sociological methodology /Ed. by P.V.Marsden. Washington DC: Am. Sociol. Assoc.

56. Bott, E., 1957, 1971. family and social network: roles, norms, and external relationships in ordinary urban families. London: Tavistock.i 66

57. Bourdieu, P., 1985. The forms of capital 11 Handbook of theory and research for the sociology of education / Ed. by J.G.Richardson. New York: Greenwood. 241-58.

58. Boyd, J.P., 1990. Social semigroups: a unified theory of scaling and blockmodelling as applied to social networks. Fairfax, VA: Goerge Mason University Press.

59. Breiger, R.L., 1991. Exploration in structural analysis: dual and multiple networks of social structure. New York: Garland Press.

60. Bryant W.K. The economic organization of the household. Cambridge University Press, 1990.

61. Burke, P.J., 1997. An identity model for network exchange // American Sociological Review. 1997. 62: 134-150.

62. Burt, R.S., 1992. Structural holes. The social stusture of competition. England: Harvard University Press.

63. Burt, R.S., 1980. Models of network structure //Annu.Rev. Sociol. 1980. 6: 79-141.

64. Burt, R. S., 1987. Social contagion and innovation: cohesion versus structural equivalence. //American journal of sociology. 92: 1287-1335.

65. Burt, R. S., 1989. Structure: a general purpose network analysis program. Version 4.1. New York: Res. Prog. Structural. Analy. Columbia Univ.

66. Burt, R. S., Minor, M.J., eds., 1983. Applied network analysis: a methodological introduction. Beverly Hills: Sage.

67. Cartwright D., Harary F., 1956 Structural balance: a generalization of heider's theory // The Psichological Review. 1956. 63: 277-93.

68. Castells, M. 1996.The Rise of the Network Society. Oxford: Blackwell Publishers.

69. Coleman, J.S., 1988. Social capital in the creation of human capital // Am. J. Sociol. 94: 95-121.

70. Coleman J.S., 1994. Foundations of social theory. Cambrige: The Belkhap Press of Harvard College.

71. Coleman, J.S., 1961. The adolescent society. New York: Free Press.

72. Collins, R. 1988. Theoretical sociology. NY.Harcourt Brace Jovanovich.

73. Cook, K.S., 1977. Exchange and power in networks of interorganizational relations //Sociol. Q. 1977. 18:62-82.

74. Cook, K.S., 1987. Social exchange theory. Newbury Park, Calif: Sage.

75. Cook, K.S., Emerson R.M., 1978. Power, Equity and Commitment in Exchange Networks // American Sociological Review. 1978. 43: 712-39.167

76. Cook, K.S., Emerson, R.M., Gillmore, M.R., Yamagishi, Т., 1983. The distribution of power in exhange networks: theory and experimental results // Am. J. Sociol. 1983. 89:275-305.

77. Cook, K.S., IVhitmeyer J.M., 1992. Two approaches to social strusture: exchange theory and network analysis//Annu. Rev. Sociol. 1992. 18:109-27.

78. Cox, D., 1987. Motives for private transfers // Journal of Political Economy. 1987. 95(3): 509-46.

79. Cox, D., Japelli, Т., 1990. Credit rationing and private transfers: evidense from survey data // The Review of Economics and Statistics. 1990. 72 (3): 445-54.

80. Cox, D., 1992. Intergenerational transfers and liquidity constraints// Quaterly Journal ofEconomics. 1992. February: 187-217.

81. Cox, D., Jakubson, G., 1995. The connection between public transfers and private interfamily transfers // Journal of Public Economics. 1995. 57(1): 126-67.

82. Cox, D., Rank, M., 1992. Inter-vivos transfers and integenerational exchange // Review ofEconomics and Statistics. 1992. 74 (2): 305-14.

83. Creating and transforming households: the constrains of the world-economy. // Ed. By J.Smith and l.Wallerstain. Cambrige Univ. Press, Paris, 1992.

84. Dale, A., Arber S., Proster M., 1988. Doing secondary analysis. London: Unwin Hyman.

85. David, M., Zeitlin, D., 1998. What are they doing? Dillemas in analising bibliographical searching: cultural and tecnical network in academic life// Sociological reserh online. Nol.l. No.4. Paragraph 7.6. htpp://www.scoresomline/l/4/2.html.

86. Davis, G.F., Greve, H.R., 1997. Corporate elite networks and governance changes in the 1980s.//American Journal of Sociology. 1997. 103(1): 1-37.

87. DeatonA. 1998. The analysis of household surveys: a microeconometric approach to development policy. The Johns Hopkins Univ. Press. Baltimore and London.

88. Deaton A., Muellbauer J. 1999. Economics and consumer behavior. Cambrige Univ. Press, USA.

89. DiMaggio, P., Louch, H., 1998. Socially embedded consumer transactions: for what kinds of purchases do people most often use networks? // American Sociological Review. 1998 63(October): 619-637.168

90. Doreian, P. 1988. Mapping networks throught time. //Pres. MASO conf.of network analysis. Utreht, the Netherlands.

91. Durkheim, E., 1947. The division of labor in society. New York: Free Press.

92. Durkheim, E. , 1938. The rules of the sociological method. New York: Free Press.

93. Emerson, R.M. , 1972. Exchange theory, part 1: a psychological basis for social exchange // Sociological theories in progress. / Ed. by J.Berger, M.Zelditch and B.Anderson. New York: Houghton Miffm.

94. Emerson, R.M., 1972. Exchange theory, part 2: exchange relations and network strukture // Sociological theories in progress. / Ed. by J.Berger, M.Zelditch and B.Anderson. New York: Houghton Miffin.

95. Emerson, R.M., 1987. Toward a theory of value in social exchange // Social exchange theory / Ed. by K. Cook. Newbury Park, CA: Sage.

96. Emirbayer, M., 1997. Manifesto for a relational sociology // American Journal of Sociology. 1997. 103(2): 281-317.

97. Empirical foundation of household taxation. /Ed. By M.Feldstein and J.M.Potera. Univrsity of Chicago Press. Chicago &London, 1996.

98. Erickson, В., 1988. The relational basis of attitudes // Social struktures: a network approach / Ed. by B.Wellman, S.D.Berkowitz, Cambridge: Cambridge Univ. Press.

99. Erickson, В., Nosanchuk, T.A., Lee, E. 1981. Network sampling in praktice: some second steps // Soc. Networks. 1981. 3:127-36.

100. Families and households: divisions and change. /Ed. ByC.Marsh and S.Arber. Macmillan Press LTD, Great Britain, 1992.

101. Frank, O., 1981. A survey of statistical methods for graph analysis // Sociological Methodology. / Ed. by Leinhardt. San Francisco: Jossey-Bass.

102. Freeman, L.C., 1979. Centrality in social networks, conceptual clarifications // Soc. Networks. 1:215-36.

103. Freeman, L.C., McEvoy, В., 1987. USINET: a microcomputer package for network analysis. Irvine, Calif: Univ. Calif.

104. Freeman, L.C., Romney, A.K., White D.R., eds., 1989. Research methods in social network analysis. Firfax, Va: Georg Mason Univ. Press.

105. Granovetter, M, 1985. Economic action and social structure: the problem of embeddedness//American Journal ofSociology. 1985. 91: 481-510.169

106. Jansson, I., Spreen, M., 1998. The use of local networks in a study of heroin users: assessing average local networks // Bulletin de Methodologie Socioloque. 1998. 59:49-61.

107. Harary, F., Norman, R.Z., 1953. Graph theory as a mathematical model in social sciense. Ann Arbor: University of Michigan Institute for Social Research.

108. Harary, F., Norman, R.Z., Car tw right, D. 1965. Structural models: an introduction to the theory of directed graphs. New York: John Wiley.

109. Hebbian D. 1949. The organization of behavior. New York: Wiley.

110. Heider, F., 1946. Attitudes and cognitive organization // Journal of Psycology. 1946. 2: 107-12.

111. Heider, F., 1958. The psychology of interpersonal relations. New York: John Wiley.

112. Holland, P.W., Leinhardt, S., 1973. The structural implications of measurement error in sociometry // J. Match. Sociol. 1973. 3: 85-11 1.

113. Holland, P.W., Leinhardt, S., 1979. Perspectives on social network research. New York: Academic Press.

114. Homans, G.C., 1950. The human group. New York: Harcourt Brace Jovanovich.

115. Homans, G.C., 1961. Social behavior: its elementary forms. New York: Harcourt Brace Jovanovich.

116. Huston, T.L., Robins, E. 1982. Conceptual and methodological issues in studying close relationships // J. Marrige. Fam. 1982. 44:901-25.

117. Killworth, P.D., Berhard, H.R., 1979. Informant accuracy in social network data III: A comparison of triadic structure in behavioral and cognitive data // Soc. Networks. 1979. 2: 19-46.

118. Klovdahl, A. 1985. Social networks and the spread of infectious disease: the AIDS example.// Social scientific medicines. 21: 1203-1216.

119. Knoke, D., 1986. Associations and interest groups // Ann. Rev. Sociol. 1986. 12: 1-21.

120. Knoke, D., Kuklinski J.H., 1982. Network analysis. Indiana University: Sage.

121. Knoke, D., Wood, J. 1981. Organized for actions: commitment in voluntary organisations. New Brunswick: Rutgers Univ. Press.

122. Kohonen T. 1977. Associative memory. Berlin: Springer.170

123. Kooreman P., S.Wunderink. 1997. The economics of household behavior. Cambridge University Press.

124. Kotikoff, L.J., Spivak A., 1981. The family as an incomplete annuities market // Journal of Political Economy. 1981. 89(2): 372-91.

125. Lasear E.P., Michael R.T. 1998. Allocation of income within the household. University of Chicago Press, Chicago and London.

126. Laumann, E.O., Marsden, P.V., Prensky, D., 1983. The boundary specification problem in network analysis // Applied network analysis: a methodological introduction. Ed. by Burt R.S. Beverly Hills: Sage.

127. Laumann, E.O., Knoke, D., 1986. Social network theory // Approaches to social theory / Ed. by S. Lindenberg, J.S.Coleman, S. Nowak. New York: Russel Sage Found.

128. Lawer, E.J., Yoon, J., 1998. Network structure and emotion in exchange relations//American Sociological Review. 1998. 63: 871-894.

129. Lazarsfeld, P.F., 1993. Analyzing the relations between variables // On social research and its language. / Ed. by R.Boudon. Chicago: The Univ. of Chicago Press.

130. Leinhardt, SI. , 1977. Social networks: a developing paradigm. New York: Academik Press.

131. Leavitt, H.J., 1951. Some effects of certain communication patterns on group performance //Journal of Abnormal and Social Psihology. 1951. 46: 38-50.

132. Leavitt, H.J., Knight, K.E., 1963. 'Most efficient' solution to communication networks: empirical versus analytical search// Sociometry. 1963. 26: 260-67.

133. Lin, N., 1981. Social resources and strength of ties: structural factors in occupational of attainment//American Sociological Review. 1981. 46:393-405.

134. Lin, N., 1999. Social networks and status attainment // Annu.Rev.Sociol. 1999. 25:467-487.

135. Lindzey, G., Byrne, D., 1968. Measurment of socisl choice and interpersinal attractiveness // Handbook of Socisl Psyhology / Ed. by G Lindzey, E. Aronson.

136. Loury, G.C., 1977. A dinamic theory of racial income differences // Women, minorities and employment discrimination. / Ed. by P.A.Wallace, A.M.Mohr. Lexington, MA: Heath.

137. Loury, G.C., 1981. Intergenerational transfers and the distribution of earning. // Econometrica. 1981. 49: 843-67.171

138. Markets, hierarchies & networks: the coordination of social life. /Ed. by G.Thompson and others. The Open University: Sage, 1993.

139. Marks, K. 1967. Capital. Vol.3.NY. International.

140. Marks, K., Engels, F. 1947. The German ideology. NY. International.

141. Marsden, P.V., 1990. Network data and measurement // Annual Review Sociological 1990.

142. Marsden, P.V., Laumann, E.O., 1984. Mathematical ideas in social structural analysis//J. Math. Sociol. 1984. 10:271-94.

143. Marsden, P.V., Lin, N. 1982. Social structure and network analysis. Newbury Park, CA: Sage.

144. Mcculoch W.S., Pitts W. 1943. A logical calculus of the ideas immanent in the nervous activity // Bulletin of Mathematical Biopsies.

145. McGrath, C., Blythe, J., Krackhardt, D. 1998. Seeing groups in graph layouts / http://www.andrew.cmu.edu/user/cm3t/groups.html

146. McLanahan, S., Sanderful, G., 1994. Growing up with a single parent: what hurts, what helps. Cambrige, MA: Harvard Univ. Press.

147. Milardo, R. M., 1983. Social networks and pair relationships: a rewiew of substantative and measurment issues. //Sociol.Soc.Res. 68: 1-18.

148. Milardo, R. M., 1989. Theoretical and mhetodological issues in the identifikation of the social networks of spouses. // Journal of marriage families. 51:165-174.

149. Mitchell J.C. 1949. The concept and use of social networks// Social networks in urban situation / Ed. by Bisevain and Mitchell.

150. Mohr, J.W., 1998. Measuring meaning structures I! Annu. Rev. Sociol. 1998. 1: 345-370.

151. Moreno, J.L., 1951. Sociometry, experimental method and science of society. New York: Beacon House.

152. Moreno, J.L., 1953. Who shall survive? //Washington, DC: Nervous and Mental Diseases Publishing Co., republished and revised form by Beacon House, New York.

153. Mouton, J.S., Blake, R.R., Frucher, В., 1955. The reliability of sociometric responses//Sociometry. 1955. 18:7-48.

154. Nadel, S.F., 1957. The study of social structure. London: Cohen and West.172

155. Newcomb, T.M., 1953. An approach to the study of communicative acts. //Psycological Rewiew. 1953. 60: 393-404.

156. Newcomb, T.M., 1943. Personality and social change. New York: Dryden Press.

157. Norhia, N. 1992, Networks and organizations: structure, form, and acton. Boston MA: Harvard Business School Press.

158. Pattison, P.E., 1993, Algebraic models for social networks. Cambridge: Cambridge University Press.

159. Pitts,F.R. 1965. A graph theoretic approach to historical geography. //The professional geographer. 17:15-20.

160. Pitts, F.R. 1979. The medieval river trade network of Russia revisited. //Social networks. 1: 285-292.

161. Fortes, A., 1998. Social capital: its origins and application in modern sociology. Princeton: Princeton University.

162. Radcliff-Brown, A.R., 1952. Structure and function in primitive society. New York: Free Press.

163. Rice R.E., Richards, W.D., 1985. An overv iew of network analysis mhetods and programs.// Progress in communication scienses., vol.VI, ed. B.Dervin, M.J.Voigt, pp. 105-65.Norwood, NJ: Ablex.

164. Richards, W.D., 1985. Data, models, and assumptions in network analysis // Organisational Communication: Traditional Themes and New Directions /Ed. by R.D. McPhee, P.K. Tompkins. Beverly Hills: Sage.

165. Rosenblatt F. 1961. Principles of neuroynamics. Washington, DC: Sartan Books.

166. Schiff, M„ 1992. Social capital, labor mobility and welfare. // Ration Soc. 1992. 4: 157-75.

167. Scoeni, R.F., 1997. Private interhousehold transfers of money and time: new empirical evidence. // Rewiew of Income and wealth. Series 43, No4.

168. Sen, A.K., 1970. Collective choice and social welfare. San Francisco: Holder-Day.

169. Shimbel, A., 1953. Structural parameters of communication networks. //Bulletin of mathematical biopsies. 15: 501-507.

170. Shulman, N., 1976. Network analysis: a new addition to an old bag of tricks 11 Acta Sociologica. 1976. 19: 307-23.

171. Simmel, G., 1908. Sociology: studies in form of sociation. London: Routledge.7з

172. Smith J., l.Wallerstein. 1992. Creating and transforming households. The constrains of the world-economy. Cambridge University Press.

173. Turner, J.H., 1991. The structure of sociological theory. Belmont: University of California.

174. Valente, Т., 1995. Network models of the diffusion of innovation. Cresskill, NJ: Hampton Press.

175. Wasserman, S., Faust, K., 1994. Social Network Analysis. Cambridge: Cambridge University Press.

176. Wellman, В., 1981. Applying network analysis to the study of support. See Gottlieb 1981, pp. 171-200.

177. Wellman, В., 1983. Network analysis: some basic principles // Sociol. Theory. 1983. 1:155-99.

178. Wellman, В., Berkowitz, S.D., 1988. Social structures: a network approach. Cambridge, England: Cambridge University Press.

179. Wellman, В., Berkowitz, S.D., 1997. Social structures: a network approach (adapted edition). Greenwich, CT: JAI Press.

180. Widrow В., Stearns S. 1985. Adaptive signal processing. New York: Prentice Hall.

181. Wilier, D., 1981. The basic concepts of the elementary theory // Networks, Exchange and Coercion. /Ed. by D.Wilier, B.Anderson, eds. New York: Elsevier.

182. Wilier, D., 1986. Theory and the experimental investigation of social structures. New York: Gordon and Breach.

183. Winship, C., Mandel, M. 1983. Roles and positions a critique and extension of the blockmodel approach. //Sociological methodology 1983-1984. Ed. By S. Leinhard, pp.314-344. San Francisko: Jossey-Bass.

184. Wiseman, J.P. 1986. Friendship: bonds and binds in a voluntary relationship. //Journal of social personal relations. 3: 191-211.

185. Wrong, D., 1961. The oversocialisated conception of man in modern sociology' 7 American Sociological Review. 1961. 26: 183-93.1

Обратите внимание, представленные выше научные тексты размещены для ознакомления и получены посредством распознавания оригинальных текстов диссертаций (OCR). В связи с чем, в них могут содержаться ошибки, связанные с несовершенством алгоритмов распознавания. В PDF файлах диссертаций и авторефератов, которые мы доставляем, подобных ошибок нет.