Программное обеспечение для сетевого моделирования

Для моделирования и визуализации сетей применяется специализированное программное обеспечение, которое облегчает количественный и качественный анализ сетевых структур посредством описания сетевых характеристик и наглядного представления результатов первичных данных. Существует довольно много программных продуктов для сетевого анализа. Например, в данном учебнике для построения сетевых моделей использовались Pajek или UCINet 6 (в пояснении к рисункам указано, какое конкретно программное обеспечение было использовано в каждом случае)[1]. Большим преимуществом Pajek является тот факт, что помимо Руководства пользователя разработчики также выпустили доступный и достаточно подробный учебник по использованию этого программного обеспечения в сетевом анализе[2].

Использование современных технологий позволяет решать следующие задачи анализа сетей:

  • ? визуализацию сетей на основе данных об акторах и сетевых отношениях;
  • ? выделение кластеров и подгрупп;
  • ? выявление параметров сети (средней степени, централизации, связанности и др.);
  • ? определение ролей сетевых акторов.

В социальной теории позиция и роль являются важными и взаимосвязанными понятиями. Предполагается, что, занимая определенную позицию в сети, каждый актор выполняет какую-либо сетевую функцию (роль). Исполнение данной функции включает в себя поддержание определенного набора отношений с другими акторами, а также реализацию стратегии, важной для конкретного актора и сети в целом. В анализе политических сетей мы концентрируемся на моделях отношений. Таким образом, положение каждого актора приравнивается к определенной структуре коммуникационных связей. Следовательно, описывая каждого актора набором характеристик, мы можем определить, какую роль играет данный актор в сетевом взаимодействии.

По данным Википедии, в настоящее время существует более 70 различных программ, используемых для моделирования и анализа сетей[3].

По функционалу и области применения принято выделять три группы программ для сетевого анализа[4]:

  • ? «полного цикла», которые включают обработку данных, элементы дескриптивной статистики, модуль визуализации и т.д.;
  • ? «неполного цикла», в которых не реализованы некоторые модули программ «полного цикла»;
  • ? «узкой специализации», которые созданы для решения специальных задач.

Рассмотрим наиболее популярные сегодня программные продукты для сетевого анализа.

UCINet и Net Draw. Этот пакет программ, которые обычно используются совместно (NetDraw идет в качестве бесплатного дополнения к UCINet), является одним из первых и самых авторитетных. Его разработчиками стали признанные специалисты в области сетевого анализа С. Боргатти, М. Эверетт и Л. Фриман. В открытом доступе представлен онлайн-учебник, посвященный сетевому анализу с использованием данного пакета[5]. Здесь представлен почти полный функционал для исследования сетей — методы измерения центральностей, связанности, обнаружение подгрупп, выявление ролей, а также некоторые статистические процедуры. Пакет программ поддерживает и трансфер данных в другие пакеты для сетевого анализа. К его недостаткам можно отнести то, что имеется ограничение по количеству обрабатываемых вершин (не более 32 767) и многие процедуры выполняются медленно уже на 5 тыс. вершин, поэтому для анализа больших сетей он не пригоден. Хотя отметим, что данный минус значим для анализа социальных сетей, в которых количество узлов может быть огромным, в политических сетях же обычно число акторов измеряется десятками.

Ра/ек. Название происходит от словенского слова «паук» — разработчиками данного инструмента являются словенские ученые и программисты. Эта программа предназначена для анализа больших сетей, состоящих из сотен тысяч или даже миллионов вершин. Однако простота интерфейса (рис. 7.4), отсутствие платы за установку и наличие качественного учебника для эксплоративного анализа сетей делают данный пакет очень популярным, в том числе и для изучения политических сетей.

Интерфейс программного обеспечения для сетевого анализа Рщек

Рис. 7.4. Интерфейс программного обеспечения для сетевого анализа Рщек

Gephi'0. Данный инструмент также является бесплатным и поэтому достаточно популярным в современных сетевых исследованиях. У этой платформы удобный интерфейс и широкие возможности визуализации (в том числе и 3D) различных типов сетей и графов. Отличительной особенностью данной платформы также является наличие открытого кода, что позволяет продвинутым исследователям разрабатывать необходимые для конкретных исследований плагины, т.е. динамически подключаемые приложения, предназначенные для расширения и/или использования ее возможностей.

NetMiner". Это платная программа, используемая в сетевых исследованиях. По отзывам пользователей, она имеет один из наиболее удобных интерфейсов в сравнении с другими подобными продуктами. Отличительной особенностью является возможность навигации по отдельным участкам сетевой структуры. На данной платформе реализован весь спектр описательных статистических методов, а также широкие возможности представления данных.

STATISTICA Neural Networks'1. Единственный в мире программный продукт для нейросетевых исследований, полностью переведенный на русский язык. По словам разработчиков, этот пакет предлагает множество уникальных преимуществ и богатых возможностей, так как методологии нейронных сетей получают все большее распространение в самых различных областях деятельности — от фундаментальных исследований до практических приложений анализа данных, бизнеса и промышленности.

Как отмечает большинство авторов, описывающих программное обеспечение для сетевого анализа, сравнение данных платформ является довольно сложной задачей, так как каждая из них обладает определенным функционалом, направленным на решение конкретных проблем в исследовании сетевых структур. Безусловно, наличие широкого выбора инструментов предоставляет исследователю множество возможностей. В то же время в своих работах ученые обычно используют 1—2 программы, которые дополняют друг друга.

Попытаемся представить основные характеристики наиболее популярных программных продуктов в сравнительной перспективе (табл. 7.2). [6] [7]

Таблица 7.2

Сравнительные характеристики программных платформ для сетевого анализа

Программное

обеспечение

Данные

Дескрип

тивная

статистика

Процедуры

Модели

рование

Визуа

лизация

Дружест

венность

интерфейса

UCINet и Net Draw

+ +

+

+ +

++

+

+

Pajek

+

++

+

++

+-

+—

Gephi

+ +

+-

+

++

++

+ +

NetMiner

+ +

++

+ +

++

+-

+-

STATISTICA Neural Networks

+ +

+-

+-

+-

+-

+ +

Примечание: «+» — функция присутствует минимально, «+-» — функция присутствует, но реализована с некоторыми недостатками, «++» — функция реализована на высоком уровне.

Источник: Быков И. А. Сетевая политическая коммуникация: Теория, практика и методы исследования: Монография. СПб.: ФГБОУ ВПО «СПГУТД», 2013. С. 85.

  • [1] Программное обеспечение Pajek можно бесплатно скачать по ссылке с официальнойстраницы. {Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://vlado.fmf.uni-lj.si/pub/net-works/pajek/. Там же можно найти и скачать Руководство пользователя. Программное обеспечение UCINet и Руководство пользователя доступны поадресу: {Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://www.analytictech.com/ucinet/.Бесплатный период использования — 60 дней.
  • [2] Nooy W. de, MrvarA., Batagelj V. Exploratory Social Network Analysis with Pajek. Cambridge University Press, 2005.
  • [3] Social network analysis of tware. Материал из Википедии — Свободной энциклопедии. [Электронный ресурс). — Режим доступа: http://en.wikipedia.org/wiki/Social_net-work_analysis_software.
  • [4] Быков И. А. Сетевая политическая коммуникация: Теория, практика и методыисследования: Монография. СПб.: ФГБОУ ВПО «СПГУТД», 2013. С. 80.
  • [5] Наппетап R. A., Riddle М. Introduction to social network methods Riverside, CA: University of California, Riverside. 2005. URL: http://faculty.ucr.edu/~hanneman/nettext/.
  • [6] 10 Gephi. The Open Graph Vizualization Platform. URL: https://gephi.org/.
  • [7] Net Miner. Software for Social Network Analysis. URL: http://www.netminer.com/in-dex.php. 12 STATISTICA Neural Networks. URL: http://statsoft.ru/products/STATISTICA_Neu-ral_Networks/.
 
Посмотреть оригинал
< Пред   СОДЕРЖАНИЕ ОРИГИНАЛ   След >