Методы анализа социальных сетей в экономике

28Статистические алгоритмы очень интенсивно используются при оценке степени сходства между участниками и при обнаружении закономерностей в сетевых данных (например, факторный анализ, кластерный анализ, многомерное масштабирование). Даже инстру-менты прогнозного моделирования обычно применяются к сетевым данным (например, корреляция и регрессия).Описательные статистические инструменты на самом деле яв-ляются просто алгоритмами для суммирования характеристик распределений баллов. То есть они являются математическими операциями. Там, где статистика действительно становится «ста-тистической», это является дедуктивной сторной вопроса, то есть, когда наше внимание обращено к оценке воспроизводимости или правдоподобности описанного нами принципа. Статистические данные могут применяться для анализа сетевых данных. Но есть некоторые довольно важные различия между разновидностями ин-дуктивной статистики, используемой с сетевыми данными, и теми, которые чаще всего преподаются на базовых курсах статистического анализа в рамках социологии.Вероятно, наиболее распространенный акцент в применении индуктивной статистики к данным социальных наук — ответить на вопросы о стабильности, воспроизводимости или обобщенности результатов, наблюдаемых в одной выборке. Главный вопрос: если повторить исследование на другой выборке (взятой по тому же ме-тоду), насколько вероятно, что будет получен тот же ответ о том, что происходит во всей генеральной совокупности, из которой взяты обе выборки? Это действительно важный вопрос, потому что он помогает нам оценить уверенность (или ее отсутствие), которую мы должны иметь при оценке наших теорий и предоставлении советов.В той степени, в какой наблюдения, используемые при сетевом анализе, проводятся с помощью методов вероятностной выборки из некоторой идентифицируемой совокупности субъектов и/или связей, применяется тот же вопрос об обобщенности результатов выборки. Зачастую этот вид логичного вопроса мало интересен для исследователей социальных се...