Sociologický časopis / Czech Sociological Review 2024, 60(1): 7-35 | DOI: 10.13060/csr.2023.046

Exponenciální modely náhodných grafů: modelování relačních mechanismů na případu sítě organizací zapojených v českém uhelném sektoru

Tomáš Diviák ORCID...1, Petr Ocelík ORCID...2
1 Department of Criminology a Mitchell Centre for Social Network Analysis, University of Manchester
2 Fakulta sociálních studií, Masarykova univerzita, Brno

This study provides the first comprehensive introduction to exponential random graph models (ERGM) in the Czech academic literature. In it we apply ERGM to a network of 68 organisations involved in the Czech coal policy subsystem. First, we summarise the major limitations of the statistical modelling of network data arising from the interdependencies among observations and explain principled solutions to them provided by ERGM. Next, we discuss ERGM’s metatheoretical assumptions and their embeddedness within the broader context of social science research. We then introduce three types of relational mechanisms (endogenous, individual, and dyadic) operationalised as specific configurations, which we illustrate through the empirical example of an expert information network. Following a descriptive analysis we apply ERGM, breaking it down into three main steps: simulation, estimation, and estimation assessment. We provide a detailed interpretation of the model’s development and results, along with recommendations for building a model and solutions to convergence failure problems. One important finding is that one predictor of the exchange of expert information is ideological homophily, which reduces the potential of expertise to seek compromise solutions. We close with a discussion of the results and ERGM extensions to apply to more complex types of network data such as bipartite and multiplex networks and valued and longitudinal data.

Klíčová slova: social network analysis, exponential random graph models, political networks, social mechanisms, statistical models

Vloženo: 20. květen 2022; Revidováno: 15. srpen 2023; Přijato: 1. září 2023; Zveřejněno online: 19. září 2023; Zveřejněno: 21. březen 2024  Zobrazit citaci

ACS AIP APA ASA Harvard Chicago Chicago Notes IEEE ISO690 MLA NLM Turabian Vancouver
Diviák, T., & Ocelík, P. (2024). Exponenciální modely náhodných grafů: modelování relačních mechanismů na případu sítě organizací zapojených v českém uhelném sektoru. Sociologický časopis / Czech Sociological Review, 60(1), 7-35. doi: 10.13060/csr.2023.046
Sdílet...
Stáhnout citaci
  • BibTeX (.bib)
  • Bookends (.ris)
  • EasyBib (.ris)
  • EndNote (.enw)
  • EndNote 8 (.xml)
  • ISI WoS (.isi)
  • Medlars (.medlars)
  • Mendeley (.ris)
  • MODS (.xml)
  • Papers (.ris)
  • RefWorks (.txt)
  • RefManager (.ris)
  • RIS (.ris)
  • MS Word (.xml)
  • Zotero (.ris)
    • Zobrazit celý článek

    Přílohy

    Stáhnout souborSkript R

    Diviak_Ocelik_priloha-skript.r
    Velikost: 18.62 kB

    Stáhnout souborData R

    Diviak_Ocelik_priloha-data.rdata
    Velikost: 1.07 MB

    Reference

    1. Amati, V. a Stadtfeld, C. (2021). Network Mechanisms and Network Models. In G. Manzo (ed.), Research Handbook on Analytical Sociology. Edward Elgar Publishing. https://doi.org/10.4337/9781789906851.00032 Přejít k původnímu zdroji...
    2. Block, P., Koskinen, J., Hollway, J., Steglich, C., a Stadtfeld, C. (2018). Change We Can Believe in: Comparing Longitudinal Network Models on Consistency, Interpretability and Predictive Power. Social Networks, 52, 180-191. https://doi.org/10.1016/j.socnet.2017.08.001 Přejít k původnímu zdroji...
    3. Brandes, U., Robins, G., McCranie, A. a Wasserman, S. (2013). What Is Network Science? Network Science, 1(01), 1-15. https://doi.org/10.1017/nws.2013.2 Přejít k původnímu zdroji...
    4. Coleman, J. S. (1988). Social Capital in the Creation of Human Capital. American Journal of Sociology, 94, S95-S120. https://doi.org/10.1086/228943 Přejít k původnímu zdroji...
    5. Cranmer, S. J., Desmarais, B. A., a Morgan, J. W. (2020). Inferential Network Analysis. Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/9781316662915 Přejít k původnímu zdroji...
    6. Daraganova, G., Pattison, P., Koskinen, J., Mitchell, B., Bill, A., Watts, M. a Baum, S. (2012). Networks and Geography: Modelling Community Network Structures as the Outcome of Both Spatial and Network Processes. Social Networks, 34(1), 6-17. https://doi.org/10.1016/j.socnet.2010.12.001 Přejít k původnímu zdroji...
    7. De Solla Price, D. (1976). A General Theory of Bibliometric and Other Cumulative Advantage Processes. Journal of the American Society for Information Science, 27(5), 292-306. https://doi.org/10.1002/asi.4630270505 Přejít k původnímu zdroji...
    8. Fischer, M. a Sciarini, P. (2015). Unpacking Reputational Power: Intended and Unintended Determinants of the Assessment of Actors' Power. Social Networks, 42, 60-71. https://doi.org/10.1016/j.socnet.2015.02.008 Přejít k původnímu zdroji...
    9. Hanneke, S., Fu, W., a Xing, E. P. (2010). Discrete Temporal Models of Social Networks. Electronic Journal of Statistics, 4, 585-605. https://doi.org/10.1214/09-EJS548 Přejít k původnímu zdroji...
    10. Harris, J. K. (2014). An Introduction to Exponential Random Graph Modeling. SAGE Publications Ltd. https://doi.org/10.4135/9781452270135 Přejít k původnímu zdroji...
    11. Hedström, P. (2005). Dissecting the Social: On the Principles of Analytical Sociology. Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/CBO9780511488801 Přejít k původnímu zdroji...
    12. Holland, P. W. a Leinhardt, S. (1971). Transitivity in Structural Models of Small Groups. Comparative Group Studies, 2(2), 107-124. https://doi.org/10.1177/104649647100200201 Přejít k původnímu zdroji...
    13. Kammerer, M., Wagner, P. M., Gronow, A., Ylä-Anttila, T., Fisher, D. R. a Sun-Jin, Y. (2021). What Explains Collaboration in High and Low Conflict Contexts? Comparing Climate Change Policy Networks in Four Countries. Policy Studies Journal, 49(4), 1065-1086. https://doi.org/10.1111/psj.12422 Přejít k původnímu zdroji...
    14. Krivitsky, P. N. (2012). Exponential-family Random Graph Models for Valued Networks. Electronic Journal of Statistics, 6(0), 1100-1128. https://doi.org/10.1214/12-EJS696 Přejít k původnímu zdroji...
    15. Krivitsky, P. N. a Handcock, M. S. (2014). A Separable Model for Dynamic Networks. Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Statistical Methodology), 76(1), 29-46. https://doi.org/10.1111/rssb.12014 Přejít k původnímu zdroji...
    16. Krivitsky, P. N., Hunter, D. R., Morris, M. a Klumb, C. (2022). ergm 4: New features. arXiv:2106.04997 [stat]. http://arxiv.org/abs/2106.04997
    17. Leifeld, P. a Schneider, V. (2012). Information Exchange in Policy Networks: INFORMATION EXCHANGE IN POLICY NETWORKS. American Journal of Political Science, 56(3), 731-744. https://doi.org/10.1111/j.1540-5907.2011.00580.x Přejít k původnímu zdroji...
    18. Levy, M. (2016). gwdegree: Improving Interpretation of Geometrically-weighted Degree Estimates in Exponential Random Graph Models. Journal of Open Source Software, 1(3). https://doi.org/10.21105/joss.00036 Přejít k původnímu zdroji...
    19. Lusher, D., Koskinen, J. a Robins, G. (ed.). (2013). Exponential Random Graph Models for Social Networks: Theory, Methods, and Applications. Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/CBO9780511894701 Přejít k původnímu zdroji...
    20. Lusher, D. a Robins, G. (2012). Formation of Social Network Structure. In D. Lusher, J. Koskinen a G. Robins (ed.), Exponential Random Graph Models for Social Networks (s. 16-28). Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/CBO9780511894701.004 Přejít k původnímu zdroji...
    21. McPherson, M., Smith-Lovin, L. a Cook, J. M. (2001). Birds of a Feather: Homophily in Social Networks. Annual Review of Sociology, 27, 415-444. https://doi.org/10.1146/annurev.soc.27.1.415 Přejít k původnímu zdroji...
    22. Merton, R. K. (1968). The Matthew Effect in Science: The Reward and Communication Systems of Science Are Considered. Science, 159(3810), 56-63. https://doi.org/10.1126/science.159.3810.56 Přejít k původnímu zdroji...
    23. Ocelík, P., Svobodová, K., Hendrychová, M., Lehotský, L., Everingham, J.-A., Ali, S. … Lechner, A. (2019). A Contested Transition Toward a Coal-free Future: Advocacy Coalitions and Coal Policy in the Czech Republic. Energy Research & Social Science, 58, 101283. https://doi.org/10.1016/j.erss.2019.101283 Přejít k původnímu zdroji...
    24. Ripley, R. M., Snijders, T. A. B., Boda, Z., Vörös, A. a Preciado, P. (2019). Manual for SIENA version 4.0 (version February 21, 2019). University of Oxford, Department of Statistics, Nuffield College. http://www.stats.ox.ac.uk/siena/
    25. Rivera, M. T., Soderstrom, S. B. a Uzzi, B. (2010). Dynamics of Dyads in Social Networks: Assortative, Relational, and Proximity Mechanisms. Annual Review of Sociology, 36(1), 91-115. https://doi.org/10.1146/annurev.soc.34.040507.134743 Přejít k původnímu zdroji...
    26. Robins, G. (2013). A Tutorial on Methods for the Modeling and Analysis of Social Network Data. Journal of Mathematical Psychology, 57(6), 261-274. https://doi.org/10.1016/j.jmp.2013.02.001 Přejít k původnímu zdroji...
    27. Robins, G. (2015). Doing Social Network Research. SAGE publications.
    28. Robins, G. a Lusher, D. (2012). Simplified Account of an Exponential Random Graph Model as a Statistical Model. In D. Lusher, J. Koskinen a G. Robins (ed.), Exponential Random Graph Models for Social Networks (s. 29-36). Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/CBO9780511894701.005 Přejít k původnímu zdroji...
    29. Robins, G., Pattison, P., Kalish, Y. a Lusher, D. (2007). An Introduction to Exponential Random Graph (p*) Models for Social Networks. Social Networks, 29(2), 173-191. https://doi.org/10.1016/j.socnet.2006.08.002 Přejít k původnímu zdroji...
    30. Robins, G., Pattison, P. a Wang, P. (2009). Closure, Connectivity and Degree Distributions: Exponential Random Graph (p*) Models for Directed Social Networks. Social Networks, 31(2), 105-117. https://doi.org/10.1016/j.socnet.2008.10.006 Přejít k původnímu zdroji...
    31. Scott, J. a Carrington, P. J. (2011). The SAGE Handbook of Social Network Analysis. SAGE.
    32. Snijders, T. A. B. (1996). Stochastic Actor-oriented Models for Network Change. Journal of Mathematical Sociology. http://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/0022250X.1996.9990178 Přejít k původnímu zdroji...
    33. Snijders, T. A. B. (2002). Markov Chain Monte Carlo Estimation of Exponential Random Graph Models. Journal of Social Structure, 3.
    34. Snijders, T. A. B. (2011). Statistical Models for Social Networks. Annual Review of Sociology, 37(1), 131-153. https://doi.org/10.1146/annurev.soc.012809.102709 Přejít k původnímu zdroji...
    35. Snijders, T. A. B. (2013). Network Dynamics. In R. Wittek, T. A. B. Snijders a V. Nee (ed.), The Handbook of Rational Choice Social Research (s. 252-280). Stanford Social Sciences, an imprint of Stanford University Press. Přejít k původnímu zdroji...
    36. Snijders, T. A. B. a Koskinen, J. (2012). Simulation, Estimation, and Goodness of Fit. In D. Lusher, J. Koskinen a G. Robins (ed.), Exponential Random Graph Models for Social Networks: Theory, Methods, and Applications (s. 141-166). Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/CBO9780511894701.014 Přejít k původnímu zdroji...
    37. Snijders, T. A. B., Pattison, P. E., Robins, G. L. a Handcock, M. S. (2006). New Specifications for Exponential Random Graph Models. Sociological Methodology, 36(1), 99-153. https://doi.org/10.1111/j.1467-9531.2006.00176.x Přejít k původnímu zdroji...
    38. Snijders, T. A. B., van de Bunt, G. G. a Steglich, C. E. G. (2010). Introduction to Stochastic Actor-based Models for Network Dynamics. Social Networks, 32(1), 44-60. https://doi.org/10.1016/j.socnet.2009.02.004 Přejít k původnímu zdroji...
    39. Stadtfeld, C. a Amati, V. (2021). Network Mechanisms and Network Models. In G. Manzo (ed.), Research Handbook on Analytical Sociology (s. 432-452). Edward Elgar Publishing. https://doi.org/10.4337/9781789906851.00032 Přejít k původnímu zdroji...
    40. Victor, J. N., Montgomery, A. H. a Lubell, M. (ed.). (2018). The Oxford Handbook of Political Networks. Oxford University Press.
    41. Wagner, P. M., Ylä-Anttila, T., Gronow, A., Ocelík, P., Schmidt, L. a Delicado, A. (2021). Information Exchange Networks at the Climate Science-policy Interface: Evidence from the Czech Republic, Finland, Ireland, and Portugal. Governance, 34(1), 211-228. https://doi.org/10.1111/gove.12484 Přejít k původnímu zdroji...
    42. Wang, P. (2013). Exponential Random Graph Model Extensions: Models for Multiple Networks and Bipartite Networks. In D. Lusher, J. Koskinen a G. Robins (ed.), Exponential Random Graph Models for Social Networks: Theory, Methods, and Applications (s. 115-129). Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/CBO9780511894701.012 Přejít k původnímu zdroji...
    43. Wang, P., Pattison, P. a Robins, G. (2013). Exponential Random Graph Model Specifications for Bipartite Networks-A Dependence Hierarchy. Social Networks, 35(2), 211-222. https://doi.org/10.1016/j.socnet.2011.12.004 Přejít k původnímu zdroji...
    44. Wang, P., Robins, G. a Pattison, P. (2009). PNet: Program for the Simulation and Estimation of Exponential Random Graph (p*) Models. University of Melbourne. https://doi.org/10.1016/j.socnet.2008.08.002 Přejít k původnímu zdroji...
    45. Wang, P., Robins, G., Pattison, P. a Lazega, E. (2013). Exponential Random Graph Models for Multilevel Networks. Social Networks, 35(1), 96-115. https://doi.org/10.1016/j.socnet.2013.01.004 Přejít k původnímu zdroji...
    46. Wasserman, S. a Faust, K. (1994). Social Network Analysis: Methods and Applications. Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/CBO9780511815478 Přejít k původnímu zdroji...
    47. Weible, C. M., Heikkila, T. a Pierce, J. (2018). Understanding Rationales for Collaboration in High-intensity Policy Conflicts. Journal of Public Policy, 38(1), 1-25. https://doi.org/10.1017/S0143814X16000301 Přejít k původnímu zdroji...

    Zpět na obsah