Sosiaalisten verkostojen data



Samankaltaiset tiedostot
Jäsenyysverkostot Kytkökset ja limittyneet aliryhmät sosiaalisten verkostojen analyysissä

Sosiaalisten verkostojen tutkimusmenetelmät - historiallisia ja teoreettisia perusteita sekä peruskäsitteitä

Jäsenyysverkostot ominaisuudet, toimijoiden ja tapahtumien samanaikainen analyysi. Sisältö ja tavoitteet. Osallistujien ja tapahtumien ominaisuudet

Hypermedian jatko-opintoseminaari. MATHM-6750x. 2-6 op. Sosiaalisten verkostojen tutkimusmenetelmät

Psykologia tieteenä. tieteiden jaottelu: TIETEET. EMPIIRISET TIETEET tieteellisyys on havaintojen (kr. empeiria) tekemistä ja niiden koettelua

TUTKIMUSAINEISTON ANALYYSI. LTKY012 Timo Törmäkangas

Koheesiiviset alaryhmät

Suunnatut, etumerkilliset ja arvotetut graafit Sosiaalisten verkostojen analysoinnin näkökulmalla

Huomioithan, että työelämässä kullakin työpaikalla on omat erilliset kirjaamisohjeensa, joita tulee siellä noudattaa.

Fakta- ja näytenäkökulmat. Pertti Alasuutari Tampereen yliopisto

MTTTP1 Tilastotieteen johdantokurssi Luento JOHDANTO

Mittariston laatiminen laatutyöhön

Hypermedian jatko-opintoseminaari

Tutkimuksellinen vai toiminnallinen opinnäytetyö

pitkittäisaineistoissa

Tilastollisen analyysin perusteet Luento 3: Epäparametriset tilastolliset testit

Naapuruuskyselyn alustavia tuloksia Naapuruuskiistat ja asuminen Suomessa -tutkimushanke Itä-Suomen yliopisto

Terveys- ja hyvinvointivaikutukset. seurantatutkimuksen ( ) valossa

Sosiaalisten verkostojen datan notaatio. Notation for Social Network Data

pitkittäisaineistoissa

9. Polarimetria. tähtitieteessä. 1. Polarisaatio. 2. Stokesin parametrit. 3. Polarisaattorit. 4. CCD polarimetria

Otannasta ja mittaamisesta

Luentokalvoja tilastollisesta päättelystä. Kalvot laatinut Aki Taanila Päivitetty

TUTKIMUSAINEISTON KVANTITATIIVINEN ANALYYSI LTKY012. Timo Törmäkangas

Ohjelmistojen mallintaminen luokkamallin lisäpiirteitä

Työkykyiset ja työelämätaitoiset nuoret. -(työ)hyvinvointia ja (työ)pahoinvointia

Kulutuksen arkea ja juhlaa. Kulutustutkimuksen Seuran syysseminaari Jyväskylä

Arjen hurmaa ympäristöstä. Osallistumisen hurmaa loppuseminaari Kotka Dos. Erja Rappe HY

Ilmakanaviston äänenvaimentimien (d= mm) huoneiden välisen ilmaääneneristävyyden määrittäminen

Tutkimustiedosta päätöksentekoon

Aini-Kristiina Jäppinen Koulutuksen tutkimuslaitos Jyväskylän yliopisto. Helsinki AMKE

Kojemeteorologia. Sami Haapanala syksy Fysiikan laitos, Ilmakehätieteiden osasto

Toimivan verkoston rakentaminen ja verkoston toimintamallit. Mikä on verkosto? Mikä on verkosto? Miksi verkostot kiinnostavat?

Päämies-agentti-malli ja mekanismisuunnittelu

Käytännössä toimintakyvyllä tarkoitetaan henkilön suoriutumista jossakin toimintaympäristössä:

ENY-C2001 Termodynamiikka ja lämmönsiirto TERVETULOA!

Fenomenografia. Hypermedian jatko-opintoseminaari Päivi Mikkonen

Mittausjärjestelmän kalibrointi ja mittausepävarmuus

hyvä osaaminen

hyvä osaaminen. osaamisensa tunnistamista kuvaamaan omaa osaamistaan

Käytännön ideoita verkostotyöhön & toimintatutkimuksellinen ote verkostojen kehittämiseen. Timo Järvensivu, KTT Aalto-yliopiston kauppakorkeakoulu

KYKYVIISARI-keskeiset käsitteet. Mitä on työkyky? Mitä on toimintakyky? Mitä on sosiaalinen osallisuus? Työterveyslaitos SOLMU

EVTEK/ Antti Piironen & Pekka Valtonen 1/6 TM01S/ Elektroniikan komponentit ja järjestelmät Laboraatiot, Syksy 2003

Ikääntyvien köyhyys ja sen heijastumat hyvinvointiin

PARTNERSHIP MONITOR. POTRA-NIS Oy I I

Merja Lähdesmäki. Yhteiskuntavastuun käsite maaseudun pienyrityksissä. Yliopistollista maaseudun kehittämistä 25 vuotta Helsinki

Laadullisen tutkimuksen luonne ja tehtävät. Pertti Alasuutari professori, Laitoksen johtaja Yhteiskuntatieteiden tutkimuslaitos

Mittaaminen menettely (sääntö), jolla tilastoyksikköön liitetään tiettyä ominaisuutta kuvaava luku, mittaluku.

Surveytutkimusksen Suunnittelu ja Teoreettisten Konstruktioiden Validointi. Seppo Pynnönen Vaasan yliopisto Menetelmätieteiden laitos

Social Network Analysis Centrality And Prestige

TUKIMATERIAALI: Arvosanan kahdeksan alle jäävä osaaminen

Projektisuunnitelma ja johdanto AS Automaatio- ja systeemitekniikan projektityöt Paula Sirén

Järvi 1 Valkjärvi. Järvi 2 Sysijärvi

Mitäon yhteisöllisyys? Sosiokulttuurisen teorian mukaan oppimista tapahtuu, kun ihmiset ovat keskenään vuorovaikutuksessa ja osallistuvat yhteiseen

Rastita se vaihtoehto, joka parhaiten kuvaa omaa mielipidettä asiasta

Puheentutkimuksen tilastoanalyysin perusteet. 8. luento. Pertti Palo

Hypermedian jatko-opintoseminaari luento Anu Suominen, TTY/Pori/Tuta

Työterveyshuollon näkökulma henkiseen työsuojeluun

Työyhteisön näkökulma - osatutkimus

TAPAUS-VERROKKITUTKIMUS

HALLIN ILMIÖ 1. TUTKITTAVAN ILMIÖN TEORIAA

TUTKIMUSAINEISTON ANALYYSI. LTKY012 Timo Törmäkangas

MONISTE 2 Kirjoittanut Elina Katainen

Mittausepävarmuuden laskeminen

2 k -faktorikokeet. Vilkkumaa / Kuusinen 1

Kemia. Perusteluonnoksen pohjalta. Hannes Vieth Helsingin normaalilyseo

S Ihminen ja tietoliikennetekniikka

Johdatus tilastotieteeseen Estimointi. TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1

Päivitetty Text Mining -käyttöopas

Harjoitus 7: NCSS - Tilastollinen analyysi

TIIVISTELMÄ. Työstä eläkkeelle tulokehitys ja korvaussuhteet. Eläketurvakeskuksen raportteja 2010:3. Juha Rantala ja Ilpo Suoniemi

Eläytymismenetelmä. Hypermedian jatko-opintoseminaari luento Antti Kortemaa, TTY/Hlab

FoA5 Tilastollisen analyysin perusteet puheentutkimuksessa. Luentokuulustelujen esimerkkivastauksia. Pertti Palo. 30.

Vanhan kertausta?(oklp410): Shulmanin(esim. 1987) mukaan opettajan opetuksessaan tarvitsema tieto jakaantuu seitsemään kategoriaan:

TIE Samuel Lahtinen. Lyhyt UML-opas. UML -pikaesittely

Kyselytutkimus sosiaalialan työntekijöiden parissa Yhteenveto selvityksen tuloksista

SOSIAALINEN TILINPITO Kirsti Santamäki,

STT Viestintäpalvelut Oy ProCom Viestinnän ammattilaiset ry. Viestinnän mittaamisen tila suomalaisissa organisaatioissa

Vuorovaikutus- ja viestintätaidot haastavissa asiakastilanteissa ja tiimityössä

4.2 Yhteensopivuus roolimalleihin perustuvassa palvelussa

Yksityisyydestä käytävä verkkokeskustelu

Dokumenttia hyödyntävien tulee viitata siihen asianmukaisesti lähdeviitteellä. Lisätiedot:

Tilastollisen analyysin perusteet Luento 2: Tilastolliset testit

Higgsin bosonin etsintä CMS-kokeessa LHC:n vuosien 2010 ja 2011 datasta CERN, 13 joulukuuta 2011

Ajattelu ja oppimaan oppiminen (L1)

Ikäasumisen valinnat ja mahdollisuudet Suomen Akatemia, Helsinki,

Laaja-alainen käyttäytymisen ja tilanteiden analyysi

Tenttikysymykset. + UML-kaavioiden mallintamistehtävät

Lataa Työnohjaus. Lataa. Lataa kirja ilmaiseksi suomalainen Työnohjaus Lataa Luettu Kuunnella E- kirja Suomi epub, Pdf, ibook, Kindle, Txt, Doc, Mobi

KESKUSTELUNANALYYSI. Anssi Peräkylä Kvalitatiiviset menetelmät

ASSQ 4/21/2009 AUTISMISPEKTRI. Viralliset suomenkieliset käännökset AUTISMISPEKTRIN KEHITYSHÄIRIÖIDEN TUTKIMUSMENETELMÄT.

Hallinnon kuva hallinnosta

Riskienarvioinnin perusteet ja tavoitteet

Tampereen kaupunki Hyvinvointipalvelut Päivähoito Ydinprosessi: KASVATUSKUMPPANUUDEN ALOITTAMINEN

1. Johdanto Todennäköisyysotanta Yksinkertainen satunnaisotanta Ositettu otanta Systemaattinen otanta...

10. Polarimetria. 1. Polarisaatio tähtitieteessä. 2. Stokesin parametrit. 3. Polarisaattorit. 4. CCD polarimetria

Perusopintojen Laboratoriotöiden Työselostus 1

HANKINTATOIMEN NYKYTILA JA TULEVAISUUDEN HAASTEET

Mat Tilastollisen analyysin perusteet, kevät 2007

EDITOINTI ELOKUVAKASVATUS SODANKYLÄSSÄ. Vasantie Sodankylä +358 (0)

Transkriptio:

Sosiaalisten verkostojen data Hypermedian jatko-opintoseminaari 2008-09 2. luento - 17.10.2008 Antti Kortemaa, TTY/Hlab Wasserman, S. & Faust, K.: Social Network Analysis. Methods and Applications. 1 Mitä verkoston data on? Erona perinteisten sosiaali- ja käyttäytymistieteiden dataan sosiaalisten olioiden (entity) suhteiden mittaaminen (measurement) Sosiaalisten verkostojen datassa arvioidaan vähintään yhtä verkoston rakennetta määrittävää muuttujaa joukossa toimijoita (actor) Mitattava(t) muuttuja(t) ja käytettävä(t) mittausmenetelmä(t) riippuvat tutkimuksen aiheesta ja taustalla olevista teorioista Esim. havainnointi, kyselyt, haastattelut, arkisto-/historialliset lähteet Soveltuva(t) datan analysointimenetelmä(t) riippuvat toimijoiden suhteista ja etenkin verkoston rakennetta mittaavien muuttujien luonteesta Tutkimuksen luonne määrittelee, tarkastellaanko koko toimijoiden joukkoa vai vain otosta siitä 2 1

Rakenteelliset ja koostumukselliset muuttujat Verkoston datassa voi olla kahdenlaisia muuttujia: rakenteellisia (structural) ja koostumuksellisia (composition) Rakenteelliset muuttujat mittaavat tietyntyyppisiä siteitä toimijaparien välillä Esim. liikesuhde, ystävyyssuhde Tietyntyyppisiin pareihin kuuluvat toimijat kuuluvat yleensä samaan toimijoiden joukkoon Koostumukselliset muuttujat mittaavat yksittäisten toimijoiden ominaisuuksia (attribute) Esim. henkilöstömäärä, sukupuoli Kutsutaan myös toimijan ominaisuuksiksi (actor attributes) Jotkin kirjassa myöhemmin käsiteltävistä menetelmistä soveltuvat kummankin tyyppisten muuttujien samanaikaiseen analysointiin 3 Moodit Moodi (mode) viittaa selvästi havaittavaan olioiden joukkoon (set), jonka rakenteellisia muuttujia mitataan Yksimoodinen (one-mode) verkosto: kaikki toimijat samaa tyyppiä Kaksimoodinen (two-mode) verkosto: esim. kahdentyyppisiä toimijoita, joiden välisiä siteitä mitataan Olemassa myös korkeampi moodisia verkostoja (joita sivutaan kirjassa myöhemmin) 4 2

Kytkösmuuttujat Kytkösverkosto (affiliation network) on kaksimoodisen sosiaalisen verkoston erikoistapaus: vain toinen moodeista on toimijoita Toinen moodi on joukko tapahtumia (events), joihin toimijat kuuluvat Esim. kerhot, vapaaehtoisjärjestöt Tapahtumat on määritelty toimijoiden aliryhminä, ei pareina Aliryhmän koko voi olla mitä vain Kytkösmuuttujan (affiliation variable) kytkemä aliryhmä on niiden toimijoiden kokoelma, jotka osallistuvat samaan tapahtumaan, kuuluvat samaan kerhoon, Kukin kytkösmuuttuja on määritelty tietylle toimijoiden aliryhmälle Kytköksen voi osoittaa jäsenlista, havainnointi, läsnäolo (tapahtumassa), vuorovaikutus (toisten kanssa) 5 Perusjoukon tunnistaminen 1 (2) Ennen verkoston tutkimista on tunnistettava tutkittava perusjoukko (population) ja mietittävä mahdollisesti otoksen ottamista siitä Merkityksellisten toimijoiden tunnistaminen eli toimijajoukon rajan (boundary) määrittäminen on haaste Ongelmina mm. muutokset toimijoissa, toimijoiden suuri määrä, toimijoiden listaamisen vaikeus, varmistuminen toimijan kuulumisesta toimijajoukkoon Toisinaan saatavilla on tarkka ulkoinen määrittely toimijajoukon rajalle (esim. jäsenlistaus) Joskus rajan määrittely on jossain määrin mielivaltaista Sosiaalisten olioiden välillä on monia (ehkä äärettömästi) yhteyksiä sosiaalisessa maailmassa Toimijajoukon rajan perusteena sen jäsenten välisen vuorovaikutuksen yleisyys ja intensiteetti verrattuna ei-jäseniin 6 3

Perusjoukon tunnistaminen 2 (2) Käytettyjä lähestymistapoja rajan määrittelyyn Realistinen raja ja jäsenyys toimijoiden itsensä havaitsemina (esim. katujengi) Nominalistinen rajan perusteena tutkijan teoreettiset kiinnostuksen kohteet (esim. tietystä aiheesta 5 vuoden aikana julkaisun tehneet) Kirjan (ja verkoston tutkimisen) kannalta on voitava olettaa, että toimijajoukko on äärellinen ja sen kaikki jäsenet on listattavissa (tai nimettävissä) Toimijajoukko koostuu kaikista niistä sosiaalisista yksiköistä, joille on mittauksia (joko pelkkiä rakenteellisia muuttujia, tai sekä rakenteellisia ja koostumuksellisia muuttujia) Jotkut toimijat saatetaan jättää ulkopuolelle tahattomasti tai muista syistä Toimijajoukon rakenne (koko ja koostumus) riippuu siis sekä teoreettisista että käytännöllistä syistä 7 Otoksista 1 (3) Aina ei ole mahdollista suorittaa mittauksia kaikille toimijoille merkityksellisten toimijoiden joukossa Otetaan otos kaikista toimijoista - ja tehdään päätelmiä koko joukosta otoksen perusteella Tyypillisesti näytteenottomenetelmä tunnetaan ja otos on hyvä, todennäköinen otos, joka on saatu tunnetuilla valintatodennäköisyyksillä (selection probabilities) Useimmat verkostotutkimukset keskittyvät hyvinmääriteltyihin, kokonaan listattuihin toimijajoukkoihin suurista perusjoukoista otettujen näytteiden sijaan Kirjassa ei oleteta, että toimijajoukkojen toimijat olisivat otoksia jostain perusjoukosta Em. tilanteissa käytetään erilaisia menetelmiä: näytteen oletetaan edustavan osa isompaa, teoreettista perusjoukkoa, josta tehdään päätelmiä otokseen sisältyvien toimijoiden ja datan pohjalta 8 4

Otoksista 2 (3) Verkostosta otettuja otoksia on käsitelty runsaasti kirjallisuudessa sekä sovellusten että teorian kannalta Pääkohteena on verkoston ominaisuuksien arviointi otoksen pohjalta, kuten toimijoiden siteiden keskimääräinen määrä (kirjan kappale 4), vastavuoroisuuden määrä (kappale 13), transitiivisuuden määrä (kappaleet 6 ja 14), tutkittavan suhteen tiheys (kappale 5), siteiden yleisyys toimijoiden aliryhmien välillä (kappale 7) 9 Otoksista 3 (3) Otoksen muodostamisessa voidaan hyödyntää myös ketjumenetelmiä, joissa jäljitetään siteitä verkoston läpi lähteestä loppuun Lumipallo-otos (snowball) Toimijat kertovat, keneen toimijoista heillä on tietyntyyppisiä siteitä Näin jatketaan monen vyöhykkeen läpi käsittelemällä aina ne nimetyt toimijat, joita ei ole vielä käsitelty (first-order zone, second-order, ) Pieni maailma tekniikka (small world) Toimijat kertovat omista ja muiden toimijoiden välisistä siteistä Luotetaan siihen, että merkitykselliset toimijat tuntevat toisensa Nostaa esiin minäkeskeiset verkostot Otokset dyadeista ja minäkeskeisistä verkostoista johtavat monimutkaisiin otosmalleihin (sampling designs) Otoksiin sisältyvät toimijat ovat rykelminä (clustered) Mahdollinen epäkeskisyys (bias) otettava huomioon tilastollisia koosteita muodostettaessa 10 5

Verkostojen tyypit Verkostoja voidaan lajitella toimijajoukkojen luonteen ja siteiden ominaisuuksien mukaan Kirjassa pääasiassa moodien määrä ja kytkösmuuttujien mittaaminen Myös muunlaisia verkostoja, joissa otokset koottu erityisin menetelmin: minäkeskeiset ja erityiset dyadiset verkostot Yksimoodiset verkostot (vain yksi toimijajoukko) vallitseva tyyppi Kaksimoodisissa verkostoissa kaksi toimijajoukkoa tai toimijajoukko ja tapahtumajoukko Korkeampi moodisia verkostoja olemassa, mutta niiden analysointiin on harvoin menetelmiä 11 Yksimoodiset verkostot Mittausten kohteena vain yksi toimijajoukko Toimijat itsessään voivat olla moninaista tyyppiä Esim. ihmisiä, aliryhmiä, organisaatioita, kokoelmia/yhdistelmiä, Luonnollinen eteneminen ihmisjoukoista suurempiin kokonaisuuksiin Toimijoiden suhteet voidaan karkeasti jakaa asenteisiin, rooleihin ja liiketoimiin (transaction) Yksilölliset arviot, liiketoimet (materiaalisten resurssien siirto), eimateriaalisten resurssien siirto, vuorovaikutus, liikkuminen (fyysinen, sosiaalinen), muodolliset roolit, sukulaissuhteet Verkoston datassa voi olla mukana myös mittauksia toimijoiden ominaisuuksista Samoja kuin tavallisissakin tutkimuksissa: ikä, sukupuoli, toimiala, 12 6

Kaksimoodiset verkostot 1 (2) Kaksi moodia: kaksi toimijajoukkoa tai toimijajoukko ja tapahtumajoukko Dyadisessa, kaksimoodisessa verkostossa mitataan siteitä kahdessa eri toimijajoukossa olevien toimijoiden välillä Dyadin osapuolet eri verkostoista Toimijatyypit, suhdetyypit ja toimijoiden ominaisuudet kuten yksimoodisessa verkostossa, mutta nyt kummallakin verkostolla voi olla erilaiset ominaisuudet eo. muuttujien suhteen Verkostojen välillä tulisi olla ainakin jokin suhde, joka voi olla määritelty myös samaan verkostoon kuuluvien toimijoiden välillä Suhde voi olla yksisuuntainen (esim. lahjoitukset yrityksiltä hyväntekeväisyysjärjestöille) 13 Kaksimoodiset verkostot 2 (2) Kytkösverkostossa (affiliation network) mitataan yhtä toimijajoukkoa suhteessa osallistumiseen tai kytkökseen joukkoon tapahtumia tai aktiviteetteja Ei-dyadinen, kaksimoodinen (toimijajoukko ja toimijoita kytkevä tapahtumajoukko) verkosto, sillä mitatut kytkökset kohdistuvat toimijoiden alijoukkoihin Toimijat voivat olla samoja tyyppejä kuin edellä, kunhan kytköksiä esiintyy yhteen tai useampaan tapahtumaan Tapahtumien tyyppi riippuu toimijoiden tyypistä: kerhon jäsenyys, osallistuminen sosiaaliseen tilaisuuteen, (yrityksen) edustus johtokunnassa, Toimijoiden ominaisuudet voivat olla kuten edellä, mutta verkoston dataan voidaan sisällyttää myös tapahtumien ominaisuuksia: koko, sijainti, aika, 14 7

Erityiset dyadiset verkostot Normaalisti teoriassa kaikilla yksimoodisen verkoston toimijoilla voi olla suhde toisiinsa ja kaikilla kaksimoodisen verkoston toimijoilla suhde kaikkiin toisen toimijajoukon toimijoihin Erityisissä dyadisissa verkostoissa (special dyadic) havaittaviin suhteisiin vaikuttaa käytetty tiedonkeruumenetelmä Esim. mies-vaimo (avioneuvonnossa), isä-poika, äiti-lapsi/ lapset, 15 Minäkeskeiset verkostot Minäkeskeinen (ego-centered) verkosto koostuu keskeisestä toimijasta (ego), joukosta egoon sitoutuvista toisista (alter) ja mittauksista toisten välisistä siteistä Esimerkiksi tutkittaessa ihmisiä otoksessa vastaajia pyydetään kertomaan, keihin toisiin he ovat sidoksissa ja millaisia sidoksia näiden toisten välillä on Henkilökohtaisen verkoston data (personal network data) Data on suhteellista, mutta rajoittunutta, sillä kullekin toimijalle mitataan siteitä yleensä vain muutamaan toiseen 16 8