Войти
Анализ социальной последовательности - это специальное приложение анализа последовательности, набора методов, которые были изначально разработан в биоинформатике для анализа ДНК, РНК и пептидных последовательностей. Анализ социальной последовательности включает изучение упорядоченных социальных процессов, начиная от паттернов микросоциального взаимодействия (например, динамики очередности в разговорах) и динамики межличностных контактов до развития социальных иерархий и макросоциальных темпоральных паттернов. Анализ таких шаблонов может включать в себя описательные отчеты шаблонов последовательностей, статистический анализ истории событий, анализ оптимального соответствия, анализ повествования или структуры событий и динамическую социальную сеть последовательность действий. После внедрения в социальные науки в 1980-х годах и периода медленного роста в 1990-х годах методы социальной последовательности стали все более распространенными.
Методы анализа последовательностей впервые были импортированы в социальные науки из биологических наук Чикагским университетом социологом Эндрю Эбботтом в 1980-х годах, и с тех пор разработаны способами, уникальными для социальных наук. Ученые в области психологии, экономики, антропологии, демографии, коммуникации, политологии, и особенно социология с тех пор используют методы последовательностей.
Психологи использовали эти методы для изучения того, как порядок информации влияет на обучение, и для определения структуры во взаимодействиях между людьми. В социологии методы последовательностей чаще всего используются для изучения паттернов развития жизненного цикла, циклов и историй жизни. Была проделана большая работа по последовательному развитию карьеры, и растет интерес к тому, как карьерные траектории переплетаются с последовательностями жизненного цикла. Многие ученые использовали методы последовательности, чтобы смоделировать, как работа и семейная деятельность связаны в домашнем разделении труда и проблемы синхронизации расписания в семьях. При изучении паттернов взаимодействия все больше внимания уделяется последовательным концепциям, таким как очередность, преобладание взаимных высказываний и стратегическое побуждение к предпочтительным типам ответов. Аналитики социальных сетей начали обращаться к методам и концепциям последовательности, чтобы понять, как социальные контакты и действия осуществляются в реальном времени, а также смоделировать и изобразить, как развиваются целые сети. Эпидемиологи социальных сетей начали изучать последовательность социальных контактов, чтобы лучше понять распространение болезни.
Использование методов последовательностей первоначально было встречено критикой со стороны социологов, которые возражали против описательной и сокращающей данные ориентации ранних методов последовательностей, а также несоответствие между методами биоинформатической последовательности и уникальными социальными явлениями. С 2000 года наблюдается всплеск интереса к совершенствованию методов последовательностей, что привело к значительным улучшениям в методах социальной последовательности. Многие методологические разработки в области анализа социальных последовательностей явились следствием специального выпуска 2000 года, посвященного этой теме в Sociological Methods Research, в котором обсуждались методы сравнения последовательностей. Эта дискуссия привела к появлению нескольких методологических нововведений, направленных на устранение ограничений методов сравнения последовательностей, которые были разработаны в 20 веке. В статье 2006 года в Американском журнале социологии, Дэвид Старк и Балаш Ведре предложили термин «анализ социальной последовательности», чтобы отличать этот подход от биоинформатического анализа последовательностей. Социологические методы и исследования организовали в 2010 году еще один специальный выпуск, посвященный анализу социальных последовательностей, что привело к тому, что ученые назвали «второй волной» анализа последовательностей. Среди ученых, внесших важный вклад в теорию анализа социальной последовательности, методы, сбор данных или разработку программного обеспечения, входят Эндрю Эбботт (Чикаго ), Роджер Бейкман (Государственный университет Джорджии ), Питер Бирман (Колумбия ), Бенджамин Корнуэлл (Корнелл ), Джон Готтман (Вашингтон ), Лоран Леснар (Sciences Po ), Кристиан Брзински-Фэй и Ульрих Колер (Wissenschaftszentrum Berlin für Sozialforschung ), Сес Эльзинга (Университет VU Амстердам ), Джонатан Гершуни (Оксфорд ), Дэвид Хейз (Индиана ), Рафаэлла Пиккаррета (Университет Боккони ) и Кэтрин Стовел (Вашингтон ).
Анализ паттернов социальной последовательности имеет основы в социологических теориях, возникших в середине 20 века. Структурные теоретики утверждали, что общество - это система, которая характеризуется регулярными моделями. Даже кажущиеся тривиальными социальные явления упорядочены весьма предсказуемым образом. Эта идея служит неявной мотивацией для использования аналитиками социальных последовательностей методов оптимального сопоставления, кластеризации и связанных с ними методов для определения общих «классов» последовательностей на всех уровнях социальной организации, что является формой поиска по шаблонам. Этот акцент на регуляризованных паттернах социального действия становится все более влиятельной основой для понимания микросоциального взаимодействия и последовательностей контактов, или «микросоциальных последовательностей». Это тесно связано с теорией Энтони Гидденса о структурировании, которая утверждает, что поведение социальных акторов преимущественно структурировано рутинными процедурами и что, в свою очередь, обеспечивает предсказуемость и чувство стабильности в в остальном хаотичный и быстро меняющийся социальный мир. Эта идея также отражена в концепции Пьера Бурдье о габитусе, которая подчеркивает возникновение и влияние стабильных мировоззрений на управление повседневными действиями и, таким образом, на создание предсказуемых, упорядоченных последовательностей поведения. Результирующее влияние рутины как структурирующего влияния на социальные явления было впервые эмпирически проиллюстрировано Питиримом Сорокиным, который руководил исследованием 1939 года, которое обнаружило, что повседневная жизнь настолько рутинна, что данный человек может предсказывать примерно с 75 % точности, сколько времени они потратят на выполнение определенных дел на следующий день. Аргумент Талкотта Парсонса о том, что все социальные субъекты взаимно ориентированы на свои более крупные социальные системы (например, свою семью и более крупное сообщество) посредством социальных ролей, также лежит в основе интереса аналитиков социальной последовательности к связям, существующим между различными социальными субъектами. 'расписания и упорядоченные опыты, что привело к значительному объему работ по синхронизации между социальными акторами и их социальными контактами и более крупными сообществами. Все эти теоретические ориентации вместе требуют критики общей линейной модели социальной реальности, которая, применяемая в большинстве работ, подразумевает, что общество либо статично, либо в высокой степени стохастично в манере, соответствующей Марковские процессы. Эта озабоченность вдохновила на первоначальное создание анализа социальной последовательности как противоядия от общих линейных моделей. Это также послужило стимулом для недавних попыток смоделировать последовательности действий или событий в терминах элементов, которые связывают социальных субъектов в нелинейных сетевых структурах. Эта работа, в свою очередь, основана на теории Георга Зиммеля, согласно которой аналогичные действия, опыт и статусы служат связующим звеном между социальными субъектами.
Методы анализа последовательности все чаще используются для изучения широкого спектра последовательных или упорядоченных социальных явлений. Последовательности обычно относятся к явлениям, которые упорядочены во времени (то есть включают события или состояния, которые разворачиваются в течение определенного периода времени), но последовательность может также отражать пространственный порядок, порядок предпочтений, иерархический порядок, логический порядок или другие типы порядка. Было разработано множество методов для описания, количественной оценки и прогнозирования этих порядков.
Были разработаны многочисленные тексты, посвященные исследованию феноменов социальной последовательности. опубликовано. Некоторые из них сосредоточены на описании структуры случайных микросоциальных процессов, таких как очередность во время разговора (часто изучается в анализе разговора ), в то время как другие сосредоточены на методах обнаружения последовательных паттернов в социальном поведении. Эти подходы обычно основаны на «пошаговой» перспективе последовательных явлений, фокусируясь на том, как данный социальный акт (например, участие в групповой беседе) или явление (например, вступление в определенное занятие) формируется предшествующим (для формирует последующее) событие или опыт. В этой работе аналитиков интересуют определенные типы социальных переходов или зависимости первого порядка между состояниями. Здесь исследователи часто полагаются на методы, предназначенные для выявления причинных процессов, особенно на методы временных рядов, Маркова, истории событий и методы регрессии по длительности. В исследованиях, использующих подходы к поэтапному анализу последовательности, данный переход (например, переход от холостого брака к браку) рассматривается как результат короткой причинной цепочки с предшествующими причинами. Таким образом, эта работа дает представление об общих отношениях между социальными состояниями или статусами.
Ограничение пошаговых подходов состоит в том, что они отделяют переходы от более крупной цепочки событий, которые предшествуют этим переходам и следуют за ними. Если взять пример из чикагской школы социологии, Роберт Э. Парк в «цикле расовых отношений» утверждал, что конфликт часто возникает, когда две расовые группы сталкиваются друг с другом.. Со временем это часто уступает место мирному сосуществованию. Но это более вероятно, если межгрупповые отношения предполагают постепенное развитие от конкуренции и конфликта к приспособлению и ассимиляции. Это менее вероятно, если отношения будут колебаться между положительными и отрицательными, поскольку это порождает нестабильность и недоверие. Только изучая «всю» последовательность отношений, можно понять социальный контекст, в котором могут разворачиваться будущие социальные явления. Вся последовательность обеспечивает более богатый исторический контекст, чем может предоставить информация об одном предшествующем состоянии.
Следуя этой логике, аналитики социальной последовательности все чаще рассматривают социальные явления как компоненты более крупных и постепенных процессов, которые могут или не могут проявлять тесно связанные последовательные элементы. Эта область анализа социальных последовательностей сосредоточена на разработке методов обработки данных, которые могут обнаруживать закономерности, лежащие в основе сложных потоков социальных явлений. Эндрю Эбботт утверждал, что методы выравнивания последовательностей в биологии, теории информации и информатике предоставляют полезные модели. Оба поля разработали комбинации операций по выравниванию последовательностей, чтобы облегчить сравнение целых последовательностей. Социологи адаптировали эти методы в форме анализа оптимального соответствия (OM), часто в сочетании с методами кластерного анализа, чтобы помочь в идентификации классов общих последовательностей. Методы выравнивания последовательностей впервые были использованы социологами с целью выявления общих черт среди паттернов последовательностей (например, общих карьерных траекторий и общих последовательностей жизненного цикла), классификации людей по классам или «типам» последовательностей, которые они демонстрируют. В последние годы аналитики последовательностей начали обращаться к методам анализа социальных сетей для описания и измерения сложных концепций и процессов последовательности, таких как способ, которым состояния последовательности связывают между собой различных социальных субъектов.
Индекс последовательности. сюжет мирово-системных позиций. Хотя позиции многих стран стабильны, есть свидетельства изменения положения в мировой системе, как с точки зрения нестабильных границ между периферией и полупериферией, так и с «формирующимся ядром» стран. Эти методы оказались ценными. в различных контекстах. Например, исследования на протяжении всей жизни показали, что на планы выхода на пенсию влияет не только последний год или два человека, но и то, как его работа и семейная карьера развивались в течение нескольких десятилетий. Люди, которые следовали «упорядоченному» карьерному пути (характеризующемуся постоянным трудоустройством и постепенным подъемом по служебной лестнице в рамках одной организации) выходили на пенсию раньше, чем другие, включая людей, которые имели временную карьеру, тех, кто поздно пришел на рынок труда, а также тех, кто получал удовольствие. постоянная работа, но на протяжении своей карьеры он совершил множество горизонтальных движений в разных организациях. В области экономической социологии исследования показали, что результаты деятельности фирмы зависят не только от текущей или недавней связи фирмы с социальными сетями, но и от прочности или стабильности их связей с другими фирмами. Фирмы, которые имеют более «прочно сплоченные» структуры сети собственности, привлекают больше иностранных инвестиций, чем менее стабильные или слабо связанные структуры. В исследовании также использовались данные о последовательностях повседневной рабочей деятельности для определения классов графиков работы, и было обнаружено, что время работы в течение дня значительно влияет на способность работников поддерживать связи с более широким сообществом, например, посредством общественных мероприятий. Совсем недавно анализ социальной последовательности был предложен в качестве значимого подхода к изучению траекторий в области творческого предпринимательства, позволяющего сравнивать идиосинкразии уникальных творческих карьер. В то время как другие методы построения и анализа всей структуры последовательностей были разработаны в течение последних трех десятилетий, включая анализ структуры событий, OM и другие методы сравнения последовательностей составляют основу исследований целых структур последовательностей.
Аналитики социальной последовательности интересуются рядом количественных характеристик упорядоченных социальных процессов, и для их отражения были разработаны измерения. Они включают в себя меры стохастичности или последовательной связи (зависит ли и в какой степени последовательно смежные статусы друг от друга в марковском смысле, последовательное повторение (могут ли определенные события или статус произойти больше чем одно в ходе данной последовательности), степень, в которой состояния являются логическими предпосылками друг друга (проблема, которая исследуется как при анализе структуры событий, так и при других формах анализа предпосылок, таких как анализ PERT ), стационарность (различаются ли отношения между двумя состояниями последовательности или элементами в зависимости от того, где в последовательности оценивается эта взаимосвязь), наличие заклинаний (являются ли данные состояния или элементы «липкими» или имеют инерцию и следовательно, имеют тенденцию повторяться и оставаться, как только они возникают) и однородность (сходны ли характеристики последовательностей, такие как стационарность, и, следовательно, имеют ли последовательности одинаковую структуру для субъектов, принадлежащих к разным социальным группам, например как раса, пол или социально-экономический статус ).
Эмпирическая сила анализа последовательности заключается в том, что он делает упор на методы визуализации, которые в остальном кажутся чрезмерно сложными социальными явлениями. Разнообразные наглядные пособия, особенно графики и сетевые диаграммы, упрощают обнаружение закономерностей последовательности. Одно наглядное пособие, известное как график перехода, заменяет числа в ячейках матрицы перехода визуальным символом, который отражает степень взаимосвязи между двумя заданными состояниями или явлениями. В этом виде графика размер или форма символов зависит от соответствующих вероятностей перехода. Переходы, которые происходят в наборе последовательностей, также могут быть изображены с помощью сетевой диаграммы, называемой диаграммой перехода состояний, которая отображает элементы как узлы в сети. Таким образом, отношения между элементами могут быть подчеркнуты с помощью графических средств, таких как регулировка толщины линий между состояниями. Графики переходов и диаграммы переходов состояний полезны для изображения паттернов переходов первого порядка (марковские ). Они не предоставляют информацию о том, когда происходят переходы или общие шаблоны последовательности. Одним из наглядных пособий, полезных в обоих этих отношениях, является график индекса последовательности, пример которого приведен в правой части этой страницы. Этот вид графика отображает каждую последовательность в выборке. Ось Y включает все наблюдения, наложенные друг на друга. Ось x показывает позиции последовательности по порядку. Наблюдения на графике индекса последовательности организованы таким образом, что наблюдения с одинаковым порядком следования сгруппированы рядом друг с другом на оси y. Подобный граф, называемый графом распределения состояний, можно использовать для упрощения шаблонов, скрытых в графиках индекса последовательности. Подобно графикам индекса последовательности, распределение состояний отображает позиции последовательностей массивов в порядке по оси x. Основное отличие состоит в том, что ось Y содержит не отдельные случаи, а преобладание каждого элемента в каждой позиции на оси x. Специальным типом графа распределения состояний является темпограмма, которая разработана специально для данных упорядоченной во времени последовательности. Наконец, последовательности часто изображаются как сети, в которых показано, что последовательности нескольких субъектов пересекаются друг с другом, специфическими для искусства событиями или экземплярами. Этот подход наиболее распространен при анализе сетей последовательностей, особенно нарративных сетей.
Первая международная конференция, посвященная социально-научным исследованиям, в которых используются методы анализа последовательностей - Лозаннская конференция по анализу последовательностей, или LaCOSA - проводилась в Лозанне, Швейцария, в июне 2012 года. Вторая конференция (LaCOSA II) была проведена в Лозанне в июне 2016 года. Ассоциация анализа последовательностей (SAA) была основана на Международном симпозиуме по последовательностям Анализ и связанные методы, октябрь 2018 г., Монте Верита, ТИ, Швейцария. SAA - это международная организация, целью которой является организация таких мероприятий, как симпозиумы, учебные курсы и связанные с ними мероприятия, а также облегчение доступа ученых к ресурсам анализа последовательностей.
