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Deterministic blockmodelling of signed and two‐mode networks: A tutorial with software and psychological examples
British Journal of Mathematical and Statistical Psychology ( IF 1.5 ) Pub Date : 2019-11-08 , DOI: 10.1111/bmsp.12192
Michael Brusco 1 , Patrick Doreian 2, 3 , Douglas Steinley 4
Affiliation  

Deterministic blockmodelling is a well‐established clustering method for both exploratory and confirmatory social network analysis seeking partitions of a set of actors so that actors within each cluster are similar with respect to their patterns of ties to other actors (or, in some cases, other objects when considering two‐mode networks). Even though some of the historical foundations for certain types of blockmodelling stem from the psychological literature, applications of deterministic blockmodelling in psychological research are relatively rare. This scarcity is potentially attributable to three factors: a general unfamiliarity with relevant blockmodelling methods and applications; a lack of awareness of the value of partitioning network data for understanding group structures and processes; and the unavailability of such methods on software platforms familiar to most psychological researchers. To tackle the first two items, we provide a tutorial presenting a general framework for blockmodelling and describe two of the most important types of deterministic blockmodelling applications relevant to psychological research: structural balance partitioning and two‐mode partitioning based on structural equivalence. To address the third problem, we developed a suite of software programs that are available as both Fortran executable files and compiled Fortran dynamic‐link libraries that can be implemented in the R software system. We demonstrate these software programs using networks from the literature.

中文翻译:

有符号和双模网络的确定性块建模:软件和心理学示例教程

确定性块建模是一种完善的聚类方法,用于探索性和确认性社交网络分析,寻求一组参与者的分区,以便每个集群中的参与者在与其他参与者(或在某些情况下,其他参与者)的联系模式方面相似考虑双模式网络时的对象)。尽管某些类型的块建模的一些历史基础源于心理学文献,但确定性块建模在心理学研究中的应用相对较少。这种稀缺性可能归因于三个因素:普遍不熟悉相关的块建模方法和应用;缺乏对划分网络数据对理解组结构和流程的价值的认识;以及在大多数心理学研究人员熟悉的软件平台上无法使用此类方法。为了解决前两项,我们提供了一个教程,介绍了块建模的一般框架,并描述了与心理学研究相关的两种最重要的确定性块建模应用类型:结构平衡分区和基于结构等效的双模式分区。为了解决第三个问题,我们开发了一套软件程序,它们既可用作 Fortran 可执行文件,也可用作可在 R 软件系统中实现的编译的 Fortran 动态链接库。我们使用文献中的网络来演示这些软件程序。我们提供了一个教程,介绍了块建模的一般框架,并描述了与心理学研究相关的两种最重要的确定性块建模应用类型:结构平衡分区和基于结构等效的双模式分区。为了解决第三个问题,我们开发了一套软件程序,它们既可以作为 Fortran 可执行文件使用,也可以作为可以在 R 软件系统中实现的编译的 Fortran 动态链接库。我们使用文献中的网络来演示这些软件程序。我们提供了一个教程,介绍了块建模的一般框架,并描述了与心理学研究相关的两种最重要的确定性块建模应用类型:结构平衡分区和基于结构等效的双模式分区。为了解决第三个问题,我们开发了一套软件程序,它们既可用作 Fortran 可执行文件,也可用作可在 R 软件系统中实现的编译的 Fortran 动态链接库。我们使用文献中的网络来演示这些软件程序。我们开发了一套软件程序,它们既可用作 Fortran 可执行文件,也可用作可在 R 软件系统中实现的编译的 Fortran 动态链接库。我们使用文献中的网络来演示这些软件程序。我们开发了一套软件程序,它们既可用作 Fortran 可执行文件,也可用作可在 R 软件系统中实现的编译的 Fortran 动态链接库。我们使用文献中的网络来演示这些软件程序。
更新日期:2019-11-08
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