Q. Q&Aを復活させてください。
A. 見てくださる人がいるとうれしいです。早速復活させました。
Q. 弱い紐帯の理論とスモールワールドの理論は似ている気がするのですが、別ものですか？
A. 情報の発信力については、紐帯の強弱の代わりに、関係の重複性が取れればよかったということはグラノベターも言及しており、彼の問題意識がSW問題に繋がっているのは確かです。
Q. ユークリッド距離のZikは何をさすのでしょうか？
A. 隣接行列の要素（成分）、すなわち関係の有無ないし強さです。
Q. Zik-Zjk、Zki-Zkjは有向グラフを仮定しているのですか。
A. そうです。重みつき、有向グラフへの対応が可能です。
Q. ユークリッド距離で使う位置の類似度は、0または1のみですか。
A. 関係の強弱についてのご質問だと思いますが、バイナリの行列のみならず、重みつきの行列も扱えます。たとえば、友人関係のネットワークが携帯電話をかけた回数によって規定されていれば、その回数によって関係の類似度が計量できます。
Q. ブロックモデルの目的は、ただグラフを見やすくするだけですか。
A. ネットワークの中の固有の位置 "Position" がいくつあるのかを見分けるという重要な目的があります。またポジション＝ブロック内にどのノードが属するのかを見極めること、ブロック内部の関係と、ブロック間の関係構造を理解するために使います。
Q. イメージマトリックスの対角要素は何を表すのでしょうか。
A. ブロック内部の関係、ブロックに属しているノード同士の関係の有無です。
Q. ブロックとしてまとめられた部分の中の結びつき関係は、意味があるのでしょうか？ないのでしょうか。ブロックモデルによってブロック内部の関係が見にくくなりませんか。
A. 確かに図で表現してしまうと、ブロック内部の関係はわかりにくくなります。ループ（自分から発して自分に戻る矢印ないし線）を描かない限り、ブロック内の関係は見えてきません。
Q. グループとグループの行列を持ちいれば、mixiのコミュニティ問題に使えますよね。
A. はい、mixiのコミュニティがどの程度、共通の人々を含んでいるのかによって、類似度が計れます。
Q. ニ部グラフの行列とその転置行列をかけたものの意味が、なぜそのような意味をもつのかはわかりません。
A. AさんとBさんを結ぶグループGは、Aさんの所属しているグループの集合と、Bさんの所属しているグループの集合の、共通部分（交わり）になります。行列の掛け算からこれが導かれるのは直感的に理解しにくいかもしれません。小林淳一「社会のメカニズム」第二版 6章 ”行列による社会ネットワーク分析”p.103～118を読んでみましょう。
Q. ユークリッド距離の計算式って覚える必要がありますか。めんどくさいんですけど。
A. 人生に一度くらいは、小さなグラフでよいので、一度は手計算で解いてもらいたいと思います。本質がわかれば、その後はコンピュータに任せましょう。いつが一生に一度かは、想像がつきますね＾＾。
Q. ユークリッド距離の絶対値は意味があるものなのですか。大小だけに意味がありますか。また、用途がわかりません。
A. ノードの構造的類似度の差異を見る以上のことはできません。絶対値はネットワークのサイズと紐帯の力に依存するので、異なるネットワークでの比較も意味がありません。 大きなネットワークで構造同値が視認できない時、連続的に類似度を考えたい時に、ユークリッド距離の算出は大変、便利です。
Q.イメージマトリックスの中心・周辺、派閥、集団ー仲介などがよくわかりません。イメージがしにくいです。
A. それぞれ、グラフを描いてみましょう。対角要素の意味がわかればより理解しやすくなると思います。
Q. 構造同値をブロックモデル化するときの基準は、分析者がある程度決定してよいのでしょうか。
A. UCINETではCONCORアルゴリズムを使いますが、ユークリッド距離を同値性の判断基準とすると、分析者が閾値を決めざるを得ません。実際には、距離に大きな差がでるところなどを基準値にしてしまうことが多いです。
Q. UCINETの重み付きの線をあらわすやり方がわかりません。
A. Netdrawで描画の後、Properties → Lines →Label Visible で、重みがラベルとしになります。以上
No comments:
Post a Comment