Nodes and Links
Открыть в Telegram
Канал для исследователей и аналитиков социальных сетей. Полезные инструменты сетевого анализа, обзоры научных статей, информация про мероприятия и конференции, а также новости лаборатории прикладного сетевого анализа НИУ ВШЭ https://anr.hse.ru/
Больше1 232
Подписчики
+324 часа
+917 дней
+9730 дней
Загрузка данных...
Похожие каналы
Облако тегов
Входящие и исходящие упоминания
---
---
---
---
---
---
Привлечение подписчиков
сентябрь '26
сентябрь '26
+50
в 1 каналах
август '26
+75
в 1 каналах
Get PRO
июль '26
+18
в 1 каналах
Get PRO
июнь '26
+32
в 4 каналах
Get PRO
май '26
+12
в 1 каналах
Get PRO
апрель '26
+29
в 1 каналах
Get PRO
март '26
+29
в 1 каналах
Get PRO
февраль '26
+28
в 1 каналах
Get PRO
январь '26
+16
в 1 каналах
Get PRO
декабрь '25
+21
в 1 каналах
Get PRO
ноябрь '25
+20
в 1 каналах
Get PRO
октябрь '25
+37
в 1 каналах
Get PRO
сентябрь '25
+18
в 1 каналах
Get PRO
август '25
+26
в 2 каналах
Get PRO
июль '25
+35
в 2 каналах
Get PRO
июнь '25
+22
в 1 каналах
Get PRO
май '25
+20
в 1 каналах
Get PRO
апрель '25
+36
в 2 каналах
Get PRO
март '25
+27
в 2 каналах
Get PRO
февраль '25
+70
в 3 каналах
Get PRO
январь '25
+44
в 4 каналах
Get PRO
декабрь '24
+57
в 2 каналах
Get PRO
ноябрь '24
+107
в 5 каналах
Get PRO
октябрь '24
+41
в 3 каналах
Get PRO
сентябрь '24
+154
в 2 каналах
Get PRO
август '24
+22
в 2 каналах
Get PRO
июль '24
+26
в 1 каналах
Get PRO
июнь '24
+33
в 3 каналах
Get PRO
май '24
+10
в 2 каналах
Get PRO
апрель '24
+25
в 2 каналах
Get PRO
март '24
+11
в 1 каналах
Get PRO
февраль '24
+13
в 1 каналах
Get PRO
январь '24
+22
в 0 каналах
Get PRO
декабрь '23
+10
в 0 каналах
Get PRO
ноябрь '23
+19
в 0 каналах
Get PRO
октябрь '23
+25
в 0 каналах
Get PRO
сентябрь '23
+41
в 0 каналах
Get PRO
август '23
+73
в 0 каналах
Get PRO
июль '23
+19
в 0 каналах
Get PRO
июнь '23
+24
в 0 каналах
Get PRO
май '23
+28
в 0 каналах
Get PRO
апрель '23
+28
в 0 каналах
Get PRO
март '23
+11
в 0 каналах
Get PRO
февраль '23
+11
в 0 каналах
Get PRO
январь '23
+25
в 0 каналах
Get PRO
декабрь '22
+1
в 0 каналах
Get PRO
ноябрь '22
+6
в 0 каналах
Get PRO
октябрь '22
+8
в 0 каналах
Get PRO
сентябрь '22
+7
в 0 каналах
Get PRO
август '22
+5
в 0 каналах
Get PRO
июль '22
+3
в 0 каналах
Get PRO
июнь '22
+3
в 0 каналах
Get PRO
май '22
+6
в 0 каналах
Get PRO
апрель '22
+268
в 0 каналах
| Дата | Привлечение подписчиков | Упоминания | Каналы | |
| 05 сентября | +3 | |||
| 04 сентября | +5 | |||
| 03 сентября | +13 | |||
| 02 сентября | +29 | |||
| 01 сентября | 0 |
Посты канала
Всем привет! Надеемся, ваши выходные проходят отлично😍
Делимся с вами дайджестом нашей лаборатории за август! В нем рассказываем о прошедших мероприятиях и приглашаем на будущие🔥
Почитать можно по ссылке
| 2 |  Репутация района как механизм неравенства.
Респонденты из всех пяти районов единодушно ранжировали их по качеству жизни: от престижной Трианы до Полигоно-Норте. Учитывая, что именно относительное благополучие лучше всего предсказывает чувство общности, авторы связывают это с воспроизводством городского неравенства через репутационные иерархии по Р. Сэмпсону.
Городская идентичность как защита.
При всех различиях между районами идентификация с Севильей была одинаково высокой у всех, включая жителей периферии. Авторы предполагают, что принадлежность к территориальной категории более высокого уровня частично компенсирует дефицит локальной сплоченности в уязвимых районах.
Практический вывод в духе Грановеттера: укреплять сплоченность внутри района недостаточно. Без «мостов» между районами локальная сплоченность лишь усиливает городскую фрагментацию, поэтому стоит поощрять гетерофилию личных сетей: от транспортной связности до событий, притягивающих жителей разных округов.
Текст: Тамара Щеглова | 297 |
| 3 |  Сетевая фрагментация и чувство общности в городе
Ученые опросили 430 жителей пяти районов Севильи: четыре центральных и район социального жилья Полигоно-Норте, где живут малообеспеченные семьи. Каждый респондент называл 30 регулярных контактов и заполнял матрицу связей между ними, из этих эго-сетей рассчитали структурные метрики. Чувство общности измеряли по отношению к району и к городу в целом.
Периферия отличается структурно.
У жителей Полигоно-Норте чаще фрагментированные сети с преобладанием соседей, а чувство общности с районом у них было ниже, чем у жителей центра. Показательно, что периферийный район изолирован и на уровне города: в сети взаимных визитов между районами Полигоно-Норте заметно отключен от центральных зон, которые активно связаны между собой.
И тут парадокс: чем больше у человека связей за пределами района (E-I индекс), тем сильнее привязанность к нему. Ещё было важно, где и как долго жил человек в Севилье и относительное воспринимаемое благополучие. | 283 |
| 4 |  Но есть нюанс. Может возникнуть эффект «слишком много сладкого»: семейные нормы начинают доминировать над бизнес-логикой, сужая стратегический горизонт и проецируя риски для развития бизнеса. Он может стать «дойной коровой» для хотелок семьи. Дети растут, женятся, и хотят жить в новой семье так же хорошо.
Это не даже «паразитирование», а «короткое замыкание» в системе стратегического мышления: приоритетность семейной сети и стремление наращивать «семейный капитал» приводят к деградации деловых сетей, как это произошло в «Сказке о рыбаке и рыбке».
Приходится создавать правила, регулирующие потоки ресурсов между семейными и деловыми сетями, родственниками и внешними стейкхолдерами. А это интересная задачка для сетевого анализа.
Текст: Иван Климов | 780 |
| 5 |  Представьте, что у вашей любимой кофейни есть не только бренд, качество и реклама, но и еще одно уникальное преимущество: это семейная компания. Что здесь может сказать сетевой подход?
На отношения с вами распространяется социальный капитал семьи: структура и характеристики родственной сети транслируются в деловую и клиентскую сеть.
Семейный социальный капитал формируется за счет доверия, норм и общих ценностей внутри семьи. Исследователи выделяют три его измерения: структурное – плотность связей, реляционное – доверие, а также когнитивное - общие смыслы и цели. Ниже транзакционные издержки, доступ к «терпеливому» капиталу родственников, а меньше жлобства в кризисные времена по отношению к клиентам и партнерам. | 747 |
| 6 | Но есть нюанс. Может возникнуть эффект «слишком много сладкого»: семейные нормы начинают доминировать над бизнес-логикой, сужая стратегический горизонт и проецируя риски для развития бизнеса. Он может стать «дойной коровой» для хотелок семьи. Дети растут, женятся, и хотят жить в новой семье так же хорошо.
Это не даже «паразитирование», а «короткое замыкание» в системе стратегического мышления: приоритетность семейной сети и стремление наращивать «семейный капитал» приводят к деградации деловых сетей, как это произошло в «Сказке о рыбаке и рыбке».
Приходится создавать правила, регулирующие потоки ресурсов между семейными и деловыми сетями, родственниками и внешними стейкхолдерами. А это интересная задачка для сетевого анализа.
Текст: Иван Климов | 59 |
| 7 | Напоминаем про мероприятие от
Консорциума больших данных, на котором Анна Карташева расскажет про сетевой анализ организаций🔥
Ждем всех сегодня в 18:00
Ссылка для регистрации | 646 |
| 8 |  Приглашаем участников Консорциума больших данных на семинар🚀
27 августа в 18:00 Международная лаборатория прикладного сетевого анализа проведет семинар "Команда как сеть: диагностика связей для повышения эффективности".
Встреча состоится в рамках серии семинаров "Сетевой анализ для исследовательских и бизнес-задач" для Университетского консорциума исследователей больших данных. Мероприятие проведет научный сотрудник лаборатории Анна Карташева.
"Поговорим о том, как устроены реальные связи внутри организаций: кто с кем взаимодействует, через кого проходят важные решения, где возникают разрывы между командами и почему формальная структура не всегда совпадает с тем, как работа устроена на самом деле. На примерах разберем, как сетевой анализ помогает увидеть неформальных лидеров, перегруженные коммуникационные узлы, скрытые ресурсы команды и точки, где организация теряет эффективность".
Язык семинара: русский. Для участия необходимо зарегистрироваться.
Университетский консорциум исследователей больших данных
Остаёмся на связи: 💬Telegram, 💬МАХ, 🌐Сайт, 👈Яндекс.Дзен | 692 |
| 9 | 5 августа в рамках VI Международной научной конференции «Интеракция. Интеграция. Инклюзия: на перекрёстках знаний и ценностей» прошла секция «Социальная инклюзия, границы сообществ и циркуляция знаний: возможности сетевого анализа» под руководством сотрудников лаборатории.
📖 О том, как это было: https://anr.hse.ru/news/1190059009.html | 631 |
| 10 |  Семинар "Команда как сеть: диагностика связей для повышения эффективности"
27 августа в 18:00
Международная лаборатория прикладного сетевого анализа проведет семинар в рамках серии "Сетевой анализ для исследовательских и бизнес-задач" для Университетского консорциума исследователей больших данных. Встречу проведет научный сотрудник лаборатории Анна Карташева.
Поговорим о том, как устроены реальные связи внутри организаций: кто с кем взаимодействует, через кого проходят важные решения, где возникают разрывы между командами и почему формальная структура не всегда совпадает с тем, как работа устроена на самом деле. На примерах разберем, как сетевой анализ помогает увидеть неформальных лидеров, перегруженные коммуникационные узлы, скрытые ресурсы команды и точки, где организация теряет эффективность.
Ссылка для регистрации | 893 |
| 11 | ⏰ Уже завтра, 5 августа — секция 15 на конференции «Интеракция. Интеграция. Инклюзия»!
🔗 VI Международная научная конференция «Интеракция. Интеграция. Инклюзия: на перекрёстках знаний и ценностей»
Секция 15. Социальная инклюзия, границы сообществ и циркуляция знаний: возможности сетевого анализа
Приглашаем послушать доклады секции! Она объединяет исследования, которые с помощью сетевого анализа изучают, как формируются границы сообществ, воспроизводятся включение и исключение, циркулируют знания, ресурсы и позиции в социальных, профессиональных и академических полях. В фокусе — механизмы поляризации, профессиональной и академической фрагментации, морального дистанцирования и методические возможности сетевого анализа.
🗓 5 августа · начало в 12:00
🗣 Рабочий язык: русский
👥 Руководители секции: Ирина Анатольевна Павлова, Наталия Николаевна Матвеева, Антон Антонович Сизов (МЛ ПСА НИУ ВШЭ)
I. Персональные и научные сообщества: циркуляция знаний и ресурсов
– Эго-сетевой анализ социального капитала: теория, методология, применение
– Городское экологическое сообщество как источник низовых инноваций
– (Не)однородность российских университетов: 1991–2024
– Практикующие психологи в системе профессий: сетевой анализ комбинирования подходов
II. Сетевые исследования инклюзии, филантропии и социальной работы
– От социальной идентичности к межэтнической инклюзивности: связи в поликультурных классах российских школ
– Системное представление исследований здорового старения через сети соприсутствия ключевых слов
– Тематическая сегментация литературы о роли частного капитала в филантропии (BERTopic + OpenAlex)
– Структура рынка труда социальной работы: мультимодальный сетевой анализ вакансий
Подключиться в Zoom 👉 https://us02web.zoom.us/j/9737523487?pwd=Qy96RVdtenc2NHpjUytkbEdUejBDdz09
Ознакомиться с расписанием других секций можно на сайте конференции. | 956 |
| 12 |  От теории к практике: расследуем данные вместе
Как вы думаете, где рождаются самые ценные инсайты? На стыке фундаментальной науки и реальных задач бизнеса. Именно этому посвящена наша недавняя публикация, в которой сотрудники Международной лаборатории прикладного сетевого анализа размышляют о том, как сегодня работают с данными в академии и индустрии.
В статье коллеги обсуждают, почему:
• Академия учит нас сомневаться и проверять гипотезы, а бизнес ждет быстрых и надежных решений.
• Сетевой анализ помогает увидеть невидимые связи в организациях.
• Именно на пересечении этих миров возникают самые интересные и востребованные подходы к анализу.
А теперь самое главное — у вас есть шанс попробовать себя в роли настоящего «Дата-детектива»
Мы приглашаем вас на практический вебинар, где теория из статьи превратится в захватывающее расследование. Вместе со спикерами магистерской программы «Аналитика данных и прикладная статистика» вы научитесь:
• Находить аномалии и скрытые закономерности в данных.
• Выбирать правильные метрики и не поддаваться на уловки цифр.
• А в финале — провести собственное аналитическое расследование и представить свою версию событий.
🕵️ Станьте участником вебинара «Дата-детектив: следствие ведут аналитики» 4 августа в 18:00.
Подробности и регистрация по ссылке.
До встречи в эфире! 🚀 | 497 |
| 13 |  Что если распространение идей работает не совсем так, как мы привыкли думать? Книга Деймона Сентолы способна поставить под вопрос прописные истины сетевого подхода.
Известно, что чем «слабее» и длиннее связи в сети, тем быстрее по ней разлетится что угодно. Но Сентола показывает, что так работают только простые «заражения» — то, с чем достаточно соприкоснуться единожды (новости, болезни). Сложное поведение (ЗОЖ, вакцинация, освоение технологий) требует подкрепления от нескольких источников сразу. И тут слабые связи не просто бесполезны — они тормозят диффузию! Вместо этого нужны «широкие мосты» плотных, перекрывающихся связей между кластерами сети.
Сентола не ограничивается теорией. Главная изюминка его подхода – масштабные онлайн-эксперименты на тысячи участников, которые показывают, как гомофилия и «инкубаторные окрестности» помогают рискованным инновациям закрепиться и захватить всю сеть.
В общем, отличная книга про то, почему один твит взлетает за ночь, а важная инновация буксует годами. Рекомендую! | 621 |
| 14 |  Для оценки влиятельности научной литературы давно используют количество цитирований, но у такого подхода есть много минусов. Коллектив Международного центра анализа и выбора решений под руководством ординарного профессора Фуада Алескерова разработал новый инструмент для анализа научной литературы, который изначально использовали для оценки системных рисков в банковской системе. В интервью Фуад Тагиевич рассказал об опубликованной в престижном издательстве книге.
В основе работы лежит сетевой анализ. Научную литературу представляют как граф, в котором журналы, статьи, авторы и организации становятся вершинами, а цитирования — направленными связями между ними. Чтобы выявить в такой сети ключевые узлы, применяют индексы центральности, которых известно более четырёхсот. Фуад Тагиевич предложил использовать индексы нового типа, которые учитывают параметры вершины и групповое влияние одних вершин на другие.
Идея выросла из финансов. Несколько лет назад в Центробанке проанализировали межбанковское кредитование как сеть, что подтолкнуло исследователей к разработке новых мер. Как говорит Фуад Алескеров, невозврат крупного кредита Сберу грозит в худшем случае лишь тем, что с человеком перестанут здороваться, тогда как для небольшого банка это может стать серьезным ударом.
Метод опробовали на экономических журналах, где на первое место ожидаемо вышел American Economic Review. Затем его применили в медицине и проанализировали 70 тыс. статей о болезни Паркинсона. Частое цитирование одной работы разными изданиями указывает на ее качество, а вот плотные перекрестные ссылки внутри небольшого круга журналов повышают вероятность того, что перед нами сеть хищнических изданий.
Центральными оказались статьи о симптомах и диагностике, причём нередко из журналов с невысокой цитируемостью, а анализ терминов показал, что всего за семь лет центр тяжести научного сообщества сместился от хирургии к генетике.
#интервью
#научная_статья | 468 |
| 15 |  Преподаватель нашей магистерской программы «Аналитика данных и прикладная статистика» Станислав Моисеев рассказал «Почему теория поколений не работает, а мы всё равно в неё верим?». | 671 |
| 16 |  Андрей Герасимов, автор канала «Структура наносит ответный удар», построил на основе книжных рецензий граф связей между представителями исследований социальных и гуманитарных наук (SSSH, Studies of Social Sciences and Humanities). Данные охватывают более 300 работ с 1969-го года.
Самым интересным для меня оказалось то, что все три субдисциплины довольно сильно связаны друг с другом через рецензии. Хотя я ожидал, что социологи будут читать преимущественно представителей своих школ, а историки и эпистемологи социальных наук будут существовать вообще где-то в другой интеллектуальной вселенной, оказалось, что границы гораздо более проницаемы. Особенно интересно, что Рэндалл Коллинз, Стив Фуллер и Филип Мировски лидируют сразу в двух топах: они одновременно получили больше всего рецензий на свои книги и сами написали большое количество рецензий.
Редакция канала желает Андрею скорейшего выздоровления, а подписчикам советуем брать с Андрея пример – бороться со скукой с помощью сетевого анализа. | 616 |
| 17 |  Когда «все свои»: свет и тени плотных связей в семейном бизнесе
Семейный бизнес часто сравнивают с закрытым клубом — связи интенсивные, вход посторонним ограничен, а информация передается со скоростью слухов за воскресным ужином. Семейные сети отличаются высокой плотностью, замкнутостью и мультиплексностью. В этом есть свои плюсы: доверие, быстрые решения и поток tacit knowledge – того самого «непередаваемого словами» опыта.
Но есть и обратная сторона. Слишком плотные сети способны завести компанию в «информационный кокон», ограничивая доступ к новым идеям и ресурсам извне, притупляют стратегическое видение, сдерживают инновации. При достижении критической плотности связей социальный капитал начинает снижать финансовые показатели. От семейных фирм требуются «мосты» во внешний мир — иначе группа рискует стать жертвой особенностей группового мышления, замкнутого только на себя. Также растут латентные риски раскола: семейные традиции и привычки мешают урегулированию рабочих конфликтов.
Текст: Иван Климов | 602 |
| 18 | С 5 по 9 октября 2026 года в Математическом центре «Сириус» пройдёт конференция «Современные методы сетевого анализа». Её организуют три подразделения НИУ ВШЭ: Лаборатория алгоритмов и технологий анализа сетевых структур (LATNA), Международный центр анализа и выбора решений (DeCAn) и наша Международная лаборатория прикладного сетевого анализа (ANR-Lab).
В программный комитет входят Фуад Алескеров (центр DeCAn, НИУ ВШЭ), Валерий Калягин (LATNA, ВШЭ – Нижний Новгород) и заведующая нашей лаборатории Дарья Мальцева.
Школа-конференция адресована студентам и молодым исследователям, интересующимся современными направлениями сетевого анализа: аналитикой данных, обработкой больших данных, методами машинного обучения и data mining на основе сетевого подхода. Особое внимание будет уделено методам оптимизации, анализу неопределённости в сетевом анализе и интеграции математических моделей с прикладными задачами – с опорой на теорию графов, комбинаторику, теорию вероятностей и теорию игр.
Приглашённые докладчики конференции и лекторы школы — признанные международные эксперты в этой области. Формат задуман как пространство диалога между студентами, аспирантами и ведущими учёными, где молодые исследователи смогут освоить современные теоретические подходы и практические техники сетевого анализа и анализа данных.
Мы приглашаем молодых исследователей, аспирантов, магистрантов и студентов выпускных курсов бакалавриата подать заявку на выступление с докладом. Обратите внимание: участие в школе-конференции – по приглашению организаторов, программный комитет проводит отбор поданных заявок. Приглашённым участникам Международный математический центр предоставит размещение с завтраком в гостиницах федеральной территории «Сириус».
🗓 Срок подачи заявок — до 6 сентября 2026 года. Узнать подробности и подать заявку — на странице конференции: siriusmathcenter.ru/077w | 987 |
| 19 |  ▪️Pure Graphs / Структурные графы
Это графы без текста (транспортные сети, электроцепи и т.п.). LLM получают список рёбер и задачи: найти циклы, связность, гамильтонов путь. Это проверка суждений без опоры на текстовые паттерны.
▪️ Text-Paired Graphs / Текстово-сопряжённые графы
Текст описывает весь граф. Например, в молекуле: атомы – узлы, связи – рёбра, текст – свойства (токсичность, растворимость). Или сеть отношений между героями художественной книги.
▪️ Text-Attributed Graphs / Семантически обогащённые графы
Самый массовый тип. Узлы и/или рёбра имеют текстовые описания: академические сети (статьи, цитирования), соцсети (профили, посты), e-commerce (товары, покупки). Здесь текст и структура могут расходиться: семантически близкие статьи не всегда цитируют друг друга. Задача – построить представления, учитывающие оба источника.
То, как добиться наибольшей точности при анализе этих типов графов с использованием LLM читайте в обзоре авторов. | 551 |
| 20 |  Как LLM переписывают правила сетевого анализа
В конце 2024 года в вышел фундаментальный обзор (200+ источников), систематизирующий всё, что было сделано на стыке больших языковых моделей (LLM) и графов. Авторы предлагают первую полную таксономию области, классифицируя методы по двум осям: тип графа и роль LLM.
Зачем соединять LLM и графы?
LLM впечатляюще работают с текстом, но реальные данные редко бывают изолированными: статьи связаны цитированиями, пользователи – дружбой, молекулы – химическими связями. Графовые нейронные сети (GNN) эффективны со структурой, но не воспринимают семантику; LLM понимают текст, но не видят связи. Задача – объединить оба подхода.
Ниже мы рассмотрим три типа графов, подходы к анализу которых разбираются в статье. | 501 |
