Nodes and Links

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

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.

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

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

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

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

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

⏰ 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.

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! 🚀

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!

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

Преподаватель нашей магистерской программы «Аналитика данных и прикладная статистика» Станислав Моисеев рассказал «Почему теория поколений не работает, а мы всё равно в неё верим?».

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.

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

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

▪️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.

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.

Как LLM переписывают правила сетевого анализа В конце 2024 года в IEEE TKDE вышел фундаментальный обзор, систематизирующий всё, что было сделано на стыке LLM и графов. Авторы предлагают первую полную таксономию области, классифицируя методы по двум осям: тип графа и роль LLM. Работа охватывает 200+ источников. Зачем соединять LLM и графы? LLM впечатляюще работают с текстом, но реальные данные редко бывают изолированными: статьи связаны цитированиями, пользователи – дружбой, молекулы – химическими связями. GNN эффективны со структурой, но не воспринимают семантику; LLM понимают текст, но не видят связи. Задача – объединить оба подхода.

Три типа графов 1. Pure Graphs (Структурные графы) Это графы без текста (транспортные сети, электроцепи и тд). LLM получают список рёбер и задачи: найти циклы, связность, гамильтонов путь. Это проверка рассуждений без опоры на текстовые паттерны. - Результаты: на простых задачах (подсчёт узлов) точность выше 90% на графах до 10 узлов. На средних (кратчайший путь) точность падает: GPT-4 на 10–20 узлах даёт 60–70%, на 50 – ниже 40%. Chain-of-Thought помогает на простых задачах, но на сложных прирост нестабилен. Сложные задачи (гамильтонов путь) практически не решаются. - Что помогает: Build-a-Graph prompting – модель реконструирует релевантный подграф. Наиболее надёжно – вызов внешних алгоритмов (Graph-ToolFormer): LLM генерирует API-запрос и получает точный результат. - Вывод: LLM не заменяют алгоритмы, но могут быть интерфейсом к ним.

Приглашаем Вас принять участие в нашей секции «Социальная инклюзия, границы сообществ и циркуляция знаний: возможности сетевого анализа» (Секция 15) в рамках VI Международной научной конференции "Интеракция. Интеграция. Инклюзия: на перекрестках знаний и ценностей". Дедлайн подачи заявок на участие с докладом: 5 июля 2026 г. Для участия необходимо заполнить онлайн-форму заявки. Конференция проходит онлайн. Наша секция объединяет исследования, использующие сетевой анализ для изучения того, как формируются границы сообществ, воспроизводятся инклюзия и эксклюзия, а также циркулируют знания, ресурсы и позиции в социальных, профессиональных и академических полях. В центре внимания секции: механизмы поляризации, профессиональной и академической фрагментации, морального дистанцирования, а также методические возможности сетевого анализа в исследовании этих процессов.