Журнал: Социология: методология, методы, математическое моделирование (Социология:4М)Сафонова М. А., Винер Б. Е.Сетевой анализ социтирований этнологических публикаций в российских периодических изданиях: предварительные результаты

Журнал: Социология: методология, методы, математическое моделирование (Социология:4М)

Сафонова М. А., Винер Б. Е.

Сетевой анализ социтирований этнологических публикаций в российских периодических изданиях: предварительные результаты


Сафонова Мария Андреевна
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» (Санкт-Петербург)
кандидат социологических наук, доцент кафедры социологии
Винер Борис Ефимович
Социологический институт РАН
кандидат социологических наук, старший научный сотрудник

Полный текст

Открыть текст

Ссылка при цитировании:

Сафонова М. А., Винер Б. Е. Сетевой анализ социтирований этнологических публикаций в российских периодических изданиях: предварительные результаты // Социология: методология, методы, математическое моделирование (Социология:4М). 2013. № 36. С. 140-176.

Рубрика:

СЕТЕВОЙ АНАЛИЗ

Выражение признательности

проект № 12-03-00030. Данные по ссылкам к 25 наиболее престижным российским социологическим и этнологическим журналам за 2005–2009 гг. предоставлены Научной электронной библиотекой eLIBRARY.RU

Аннотация:

Авторы статьи заинтересованы в выявлении когнитивной структуры российской этнологии, т.е. исследовательских областей внутри этой дисциплины, с помощью сетевого анализа журнальных ссылок из российских научных журналов за 2005–2009 гг. В данном исследовании выяснялось насколько успешны используемые авторами алгоритмы анализа для решения поставленной ими задачи. Выявлено, что для поставленной задачи алгоритм ван-Донгена оказался более эффективным, чем алгоритм Ньюмена.

Литература:

  • Уитли Р. Когнитивная и социальная институционализация научных специальностей и областей исследования // Научная деятельность: структура и институты. М.: Прогресс, 1980. С. 218–256. 2.
  • Маршкова-Шайкевич И.В. Наукометрические методы анализа научной деятельности // Философия науки. Наука как инновационная деятельность. Уфа: Академия ВЭГУ, 2009. С. 149–227.
  • Moody J., Light R. A View from Above: the Evolving Sociological Landscape // American Sociologist. 2006. 37(2). P. 67–86.
  • Маршакова И.В. Система связей между документами, построенная на основе ссылок (по указателю «Science Citation Index») // Научно-техническая информация. Серия 2: Информационные процессы и системы: ежемесячный научно-технический сборник. 1973. № 6. С. 3–8.
  • Gm?r M. Co-citation Analysis and the Search for Invisible Colleges: A Methodological Evaluation // Scientometrics. 2003. Vol. 57 (1). P. 27–57.
  • Girvan M., Newman M. E. J. Community Structure in Social and Biological Networks // Proceedings of the National Academy of Science. 2002. Vol. 99 (12). P. 7821–7826.
  • Palla G., Der?nyi I., Farkas I., Vicsek T. Uncovering the Overlapping Community Structure of Complex Networks in Nature and Society // Nature. 2005. Vol. 435 (7043). P. 814–818.
  • Borgatti S.P., Everett M.G., Freeman L.C. Ucinet for Windows: Software for Social Network Analysis. Harvard, MA: Analytic Technologies, 2002.
  • Newman M. Modularity and Community Structure in Networks // ArXiv preprint physics / 0602124. 2006. P. 1–7. URL: http://140.123.102.14:8080/reportSys/ file/paper/joji/joji_7_paper.pdf (дата обращения: 17.12.2012).
  • van Dongen S. Graph Clustering by Flow Simulation. PhD thesis, University of Utrecht. May 2000. URL: http://igitur-archive.library.uu.nl/dissertations/1895620/ inhoud.htm (дата обращения: 17.12.2012).
  • Blondel V.D., Guillaume J.-L., Lambiotte R., Lefebvre E. Fast Unfolding of Community Hierarchies in Large Networks // Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment. 2008. Vol. 2008 (10). P10008. URL: http://proxy.library. spbu.ru:2277/1742-5468/2008/10/P10008/pdf/1742-5468_2008_10_P10008.pdf (дата обращения: 8.07.2013).
  • Danon L., Duch J., D?az-Guilera A., Arenas A. Comparing Community Structure Identification // Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment. Vol. 2005 (9). P09008. URL: http://proxy.library.spbu.ru:2277/1742-5468/2005/09/ P09008/pdf/1742-5468_2005_09_P09008.pdf (дата обращения 8.07.2013).
  • Fortunato S. Community Detection in Graphs // Physics Reports. 2010. Vol. 486 (3-5). P. 75–174.
  • Porter M. A., Onnela J.-P., Mucha P. J. Communities in Networks // Notices of the AMS. 2009. Vol. 56 (9). P. 1082–1097.
  • Оре О. Графы и их применение. М.: Мир, 1965.
  • Феллер В. Введение в теорию вероятностей и ее приложения. М.: Мир, 1984. Т. 1. С. 386–440.
  • Винер Б.Е., Дивисенко К.С. Когнитивная структура современной российской социологии по данным журнальных ссылок // Журнал социологии и социальной антропологии. 2012. № 4. С. 144–166.
  • Saka A., Igami M., Kuwahara T. Science Map 2006: Study on Hot Research Areas (2001–2006) by Bibliometric Method. (Nistep Report No. 110). June, 2008. URL: http://www.nistep.go.jp/achiev/ftx/eng/rep110e/rep110e.pdf (дата обращения: 1.07.2009).
  • Schildt H.A., Mattson J.T. A Dense Network Sub-grouping Algorithm for Cocitation Analysis and Its Implementation in the Software Tool Sitkis // Scientometrics. 2006. Vol. 67. No 1. P. 143–163.

Содержание выпуска

>> Содержание выпуска 2013. № 36.
>> Архив журнала