Tarihsel Ağ Analizine Giriş

Tarihsel Ağ Analizi (HNA), araştırmacıların bireyler, kurumlar ve zaman boyunca ilişkileri haritalamalarına ve ölçümlemeye olanak sağlayan, arşivleme kanıtlarını düğümlere ve kenarlara dönüştürmeye dönüştürmekle, tarihçiler bir kuşun bakış açısını geleneksel olarak yorumlayarak, geleneksel anlatılarda görünmez hale gelebilecek güç yapıları ile ilgili olarak değerlendirmektedir.Bu makale HNA'nın temelleri, uygulamaları, araçları ve kısıtlamalarını, eğitim verenlere, öğrencileri ve araştırmacılara pratik bir kılavuzluk sağlayarak, geçmişleri incelemekteler.

HNA'nın gücü geleneksel tarihsel yöntemleri yerine getirmez, ancak bu anlatıların alt yapısına sahip değildir; hangi aileler veya gruplar brokerler olarak hareket ederler – bu yapıları açık, nitel olarak yorumlayabilirler.

Core Concepts ve Teorik Temeller

Nodes, Edges ve Network Metriks

Her ağ şaşırtıcı değildir: 0,0)[değiştir | kaynağı değiştir] (vardırlık, veya devletler) ve [[Döneticileri (Döneticiler) arasındaki farklar, (birbirbirleri arasındaki ayrımı) ve diğer bütün önemli noktaların (öneticileri) arasındaki farkları tespit etmek için, diğer iki ana akım arasındaki ayrımı belirlemek için (öneticileri) ve/veya kontrol etmek için)

Sosyal Ağ Analizinden Tarihsel Olarak İncelenmesi

HNA sosyoloji ve antropolojiden ağır borç alır, ancak bu yöntemlerin parçalayıcı, zamana bağlı verilerden ayırt edilmesi gerekir. Çağdaş anketlerden farklı olarak, tarihsel kaynaklar eksik, önyargılı ve genellikle belirsizdir. Araştırmacılar, bir ilişki olmadan kaynak eleştirisi ile ilgilenmelidir. Bu, yasal bir sözleşme, kronik bir girişle ilgili olarak basit bir bağlantıya ihtiyaç duyan bir bağlantıya karar verir.

Yöntemolojik İş Akışı: Ağa Network'e Arşivden

Tipik HNA projesi yapısal bir boru hattı izler, ancak her adım belirli kaynak materyaline adaptasyon gerektirir. Bu iş akışını anlamak araştırmacıların zorlukların ve yenidenroditeability için plan yapmasına yardımcı olur.

Kaynak Tanımlama ve Digitization

Süreç, ilişkisel verileri içeren arşiv kaynakları tanımlamaya başlar. Bu, mevcut dijital koleksiyonları, örneğin [[Üyetimler:0)Republic of Letters) veya [[Üyetim:2.Eski Bailey Proceedings) olarak tanımlanır veya orijinal işlem doğrulamaları gerekir. Optik karakter (OCR) ve el yazısı tanıma araçları (örneğin Transkribus)

Veri Ekstraksiyonu ve Entity Çözümü

Bir zamanlar, bilgi yapısal bir formata çıkarılmalıdır. tarihçi aktörü tanımlar (insanlar, gruplar, yerler) ve aralarındaki ilişkileri, isim varyasyonları, aliazlar ve tutarsızlamalar nedeniyle haklı çıkar.Entity çözünürlüğü - “John Smith” ve “J. Smith”in aynı kişiye atıfta bulunduğunu varsayar -tipik olarak, Levenshtein mesafe veya makine öğrenme sınıfları ve elve doğrulamaları ile ilgili bir araç gibi bir kombinasyon gerektirir.

Grafik İnşaat ve Attribute Coding

Tamamlanan veriler bir kenar listesine dönüştürülür (her zaman bir ilişki temsil eder) ve bir node listesi (her satırda bir aktörü cinsiyet, meslek, doğum yılı gibi özellikleri temsil eder). Attributes, filtreleme, renklendirme ve ağ için çok önemlidir. Örneğin, bir parti bağlılığı özelliği eklemek, bir parti çizgisinin bağlantılarını ve dinamiklerini görmek için araştırmacıya izin verir.

Network Analysis and Visualization

Temiz bir grafikle, araştırmacı merkezimi ölçümler, topluluk yapıları ve diğer ağ özellikleri ile ilgili olarak, görselleştirmeler dikkatli bir şekilde yorumlanmalıdır: iyi bir kolosen düzeni (örneğin, ForceAtlas2 inancaD:0Gephi) her zaman görsel inceleme ile eşlik etmelidir.

Data Sources and Collection Methods

Network Reconstruction için birincil kaynaklar

HNA'nın bina blokları çeşitli kayıtlardan geliyor: yazışma arşivleri, evlilik kayıtları, öğrenilen toplumların üyelik ruloları, diplomatik anlaşmalar, finansal liderlik anlaşmaları ve ceza mahkeme davaları.Her kaynak türü benzersiz zorluklar sunuyor.Bir mektupta (günümüz, alıcı, tarih, yer) genellikle güvenilir, ancak içerikten gelen bir ilişkinin gücünü veya eşdeğerliğini teşvik etmek için eksik kayıtlar oluşturabilir.

Data Temizlik ve Ontolojiler

Analizden önce, ham veriler bir matrix veya grafik olarak yapılandırılmalıdır. Bu, tarih biçimlerini, eksik veya belirsiz bağlantıları nasıl tedavi edileceğini ve karar vermelerini içerir.Birçok proje birincil yazar ve ikincil işaretleyicileri ayırt eden dikkatli bir şema kullanır, örneğin iletişim bilgilerini paylaşmayı sağlar.Fortology[Döneticileri ve ilişkilerinizi değiştir]

Araçlar ve Teknoloji Teknolojileri

Özelleştirilmiş Yazılım Platformları

HNA araştırmalarında çeşitli araçlar standart haline geldi:

  • [FONT:0)Gephi[[DÜT:1) – Büyük ağların görselleştirilmesi ve manipüle edilmesi için açık kaynak platformu, dijital insanlıklarda yaygın olarak kullanılan. Gephi'nin güç-yönemiş düzeni algoritmaları, topluluk kümelerini ortaya çıkarmada yardımcı olur.
  • [FONT=0)Palladio[[[Dönetici:0))[[[Döneticiler için Stanford'da geliştirilen bir web tabanlı araç, özellikle zamansal veri kümeleri için zamansal boyutlarda uygun. Palladio hiçbir yükleme gerektirir ve sınıf ayarları için ideal değildir.
  • [FONT=0]Cytoscape[[[Dönetici:0)[[Döneticiler için tasarlanmıştır; Temel olarak biyolojik ağlar için tasarlanmıştır, analitik eklentiler (örneğin, AğAnalyzer) aynı zamanda tarihsel grafikler için de güçlüdür. Cytoscape karmaşık özellikler tabanlı sorgular destekler ve R ile bütünleştirir.
  • [FONT:0]Nodegoat[Dönem: 1)[Dönemli: 0)[Dönemli ve sürekli haritalama ile ağ modellemesini sağlayan bir veri yönetimi ve analiz ortamı. Nodegoat, araştırmacıların özel ontolojiler ve izdüşümelerini sağlar.

Doğru aracı seçmek veri büyüklüğü, istenen analizlere bağlıdır ve araştırmacının teknik konforu. Birçok proje bir boru hattı kullanır: SQL veya Python senaryoları ile veri tabanlarından çıkar, sonra görselleme için Gephi'ye ithal eder ve sonunda statik görüntüler veya interaktif web görselleştirmeleri (örneğin Sigma.js kullanarak).

Özel Senaryolar ve Programlama

Giderek artan bir şekilde, tarihçiler Python veya R'da veri temizleme ve gelişmiş ölçümler işlemek için özel senaryolar yazmaktadır.Üyeler gibi kütüphaneler:0) (Python) veya “Döneticileri 1 ), Python'un kontrol ve yenidenroditesinin sağlanmasına izin verir, öğrenme eğrisi dikerken, bu yaklaşım, zaman zaman ağlarının (vardaki kenarlar başlangıç ve bitiş tarihleri) ve web üzerinden nasıl yapıların değiştiğini gösteren dinamik görüşlerin düzeltilmesini sağlar.

Vaka Çalışmaları: Eylemde Ağ Analizi:

Roma İmparatorluk Mahkemesi

Klasik bir uygulama, Roma İmparatorluğu'ndaki patronaj ağlarının yeniden inşa edilmesidir. mektupları ve kariyer yazıtlarını analiz ederek, akademisyenler genellikle “ayakınlık” webini haritaladılar, equestrians ve imparatorlar, yüksek dereceler, tüm nesiller boyunca tek başına imparatorlar arasındaki etkisin, bu askeri iktidardaki en sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık reddedilen bir şekilde ele geçirilmişti.

The Enlightenment Republic of Letters

Belki de en ünlü HNA projesi, Fransızlar ve Almanlar arasındaki temel köprüleri haritalıyor, ancak Fransız Aydınlanması, Rousseau, Diderot ve muhabirleri, araştırmacılar, ikonik felsefeleri hakkında fikirlerin nasıl yayıldığını gösterdiler; daha önce Pierre Bayle ve İtalyan düşünürler arasındaki en az bilinen rakamlar, daha önce de Avrupa’nın önemli rollerini ortaya çıkardılar.

Ortaçağ Ticaret ve Din Ağı

Ağ analizi ayrıca Avrupa'daki Hanseatic League'in ticari ağlarını aydınlattı ve örneğin, Papatların kurucu ve kızı evlerinin haritalarını haritalayarak, tarihçiler Avrupa'daki günlük tarım tekniklerini ve arazi yönetim yöntemlerini daha iyi bir şekilde genişletdiler.

ABD, Babaları Bulundu

Daha yeni bir örnek, Amerikan Kurucu Babalarının yazışmalarını içerir. 1780'lerde dijitalleşme ve ağlayarak Virginia ve Massachusetts delegasyonlarını güçlendirdi, araştırmacılar Madison'ın rolünün ardındaki trajik hesaplar yaptılar.

HNA'yı Uygulamanın Güçlüleri ve Faydaları

  1. [FONT:0)Pattern Tespit[[Dönetici: 1) – Networks, 17. yüzyılda Paris'ten Roma'ya seyahat etmek için gerekli olan “küçük dünya” olgusu, genellikle şaşırtıcı derecede küçük bir şekilde küçük.
  2. [FONT:0]Hypothesis Generation) – Beklenmeyen bir küme veya merkezi aktör, bu kişinin veya kurumun neden bu kadar iyi bağlantılı olduğu hakkında yeni araştırma soruları isteyebilir.Bu endüktif yaklaşım tamamlayıcı hipotez testleri tamamlamaktadır.
  3. [FONT=0]Visual Communication[Döneticileri) - Network diagramları, öğrencilerin bir bakışta ilişkilerin yoğunluğunu anlamalarına izin veriyor. Etkileşimli görselleştirmeler (örneğin, Palladio’nun yüzüncü tarayıcısını kullanarak) öğrencilerin zaman, cinsiyet veya sosyal statüye göre filtrelemelerini sağlıyor, araştırma tabanlı öğrenmelerini sağlıyor.
  4. [FONT:0)Quantitative Rigor[[Dönetici: 1)[[Dönetici:0))) – HNA, gözlemlenen kalıpların muhtemelen veya tesadüfen yorumlayabildiğiniz kanıtları sunar, özellikle de birden çok tarihçi bir rakamın önemine katılıyor. Merkezity puanları istatistiksel olarak karşılaştırılabilir ve null modelleri (örneğin, rastgele grafikler simülasyonlar) görebilecek veya tesadüfen test edebilir.
  5. [FONT:0)Replicability[DÜDÜT:1)[Döneticileri)[Döneticileri))[Döneticileri tarafından yeniden kullanılabilir ve yeniden kullanılabilir, tarih içinde açık bilim teşvik eder.TheÜyetim Ağı Araştırması) topluluk, veri paylaşımını fonlar aracılığıyla teşvik eder.

Sınırlar ve Eleştirel Meydanlar

Kaynak Bias ve Eksik Data

En temel sınırlama, hayatta kalan kaynakların sadece geçmiş etkileşimlerin bir kısmını temsil etmesidir. Örneğin, aşırı okuma, okuryazarlık, güçlü ve coğrafi olarak istikrarlı popülasyonlar.Enslaved people, köylüler ve kadınlar genellikle bulguların sağlamlığını değerlendirmek için istatistiksel olarak hassas teknikler kullanmalıdır.

Sayım vs. Context

Ağ metrikleri, bir arkadaşlığın kalabalığını kaybetme, bir rakip veya geçici bir ittifakın tek bir kenar, ilk çatışmaların veya tek kısa bir karşılaşmanın on yıllar boyunca temsil edebileceği, HNA’nın insan deneyiminin dağınıklığını artırma riskinin arttığını iddia ediyor.Bunu azaltmak için tarihçiler genellikle kodlu özellikler (örneğin, tip, güç, valence) ve ağ analizi ile birincil kaynakların son derece yakın okuması ile bir araya getiriyor.

Temporal Dynamics

Birçok erken HNA çalışmaları statik anlıklar olarak ağlara tedavi etti. Tarihçiler şimdi bir zaman değişikliği yapma ihtiyacını kabul ediyor: ilişkiler başladığında ve sonunda, ağların nasıl gelişti. Dinamik ağ analizi, bilgisayarla yoğun olarak ve daha dikkatli veri toplama gerektirir. Ancak, kritik geçişleri ortaya çıkarabilir, R'deki ağ yeniden düzenlenmesi veya devrimci koalisyonun ortaya çıkışından sonra, ancak normal sınırlar arasındaki seçim sonuçları etkileyebilir.[3][/FONT=2).

Tercük Pitfalls

Örneğin, yüksek derecede bir patronaj ağı, ajansın onlara hareket etmesi için yalnızca toplanan bir tavsiye mektubun olması gerektiğini varsayar.Bu bağlantıların zayıf veya düşmanca olması durumunda gerçek bir güce sahip olabilir. Tarihsel bağlam her zaman sayıları yorumlanmalıdır. Örneğin, yüksek dereceden bir patronaj ağı, her üyenin onlara doğrudan bağlı olduğunu ima edemez.

HNA'yı Öğretim ve Müfredatla Bütünleştirin

eğitimciler için, HNA dijital tarihe beton giriş noktası sunuyor. Öğrenciler küçük veri setleriyle başlayabilir, Palladio veya hatta bir yay sayfası kullanarak, kendi aile ağaçlarını veya tarihi figürlerin sosyal çevrelerini görselleştirebilir. Birçok kütüphane ve dijital insan merkezleri, ağ ölçümlerinin en iyi şekilde ele alınacağını tartışır.).

Daha ileri dersler, öğrencilerin birincil kaynaktan küçük bir ağ veri kümesi oluşturmalarını gerektiren görevleri dahil edebilir (örneğin, bir cadı denemesi mahkeme kayıtları) ve bilgi okuryazarlığı ile ilgili analitik bir deneme yazabilirsiniz.Bu tür egzersizler, veri okuryazarlığı, eleştirel düşünme ve görselleştirme yorumu. [DÜDÜT:0)Hetorical Network Research

Yüksek lisans düzeyinde, HNA, dijital tarih veya sosyal bilim tarihinde bir yöntem dizisinin parçası olarak öğretilebilir. Öğrenciler temel ağ teorisi, veri temizleme teknikleri ve en azından bir yazılım paketini öğrenmeli.Bir capstone projesi, bir yayın HNA çalışması çoğaltmak veya bilgisayar bilimleri veya istatistik bölümü ile işbirliği yapmak, özellikle varlık çözümü ve ağ çıkarımları için makine öğrenimi yaklaşımları ile öğrencilere daha derin bir teknik eğitim sağlayabilir.

Future Yol Tarifi

GIS ve Text Maden ile entegrasyon

Jeofiziksel bilgi sistemleri ile ağ verilerini birleştirmek (GIS) araştırmacıların haritalara aşırı bağlantı kurmalarına izin verir, örneğin, Kraliyet Topluluğunun yazışma ağlarını Avrupa haritasına haritalar ve üniversitelerle yakınlaşmanın (Cy) olduğunu gösterir.[Döneticileri ve onların eşdeğerlileri tanımlayabilmelerine izin verir.

Multikat Ağları

Gerçek tarihsel ilişkiler genellikle domainler: ekonomik, politik, dini ve familial. Multikat ağ analizi (ayrıca birden fazlax ağ adı) her alanda ayrı bir katman olarak, aynı node ile bağlantı kurmakla birlikte. Bu, bir tüccarın aynı anda bir baba, bir guild üyesi ve bir şehir meclisi veya bir şehir meclisi üyesi olmanın nasıl bir araya gelebileceğini ve bu tabakaları bir arada analiz ederek bir araya getirebileceğini yansıtıyor.

Açık Veri ve Reproducability

Daha fazla tarihçi ağ veri kümelerini açık havuzlarda yayınlarken, alan genel bilgiden yararlanır.The field benefits.ThelgD:0)Hemetic Network Research) ve veri formatları (örneğin, GEXF), içilebilirlik ve bilgilendirmeleri için kullanılan diğer altyapı birimlerini daha fazla uygulamaktadır.

Yapay Zeka ve Hipotez Test

HNA'da makine öğreniminin uygulamaları, jeneratif modelleri kullanarak, Bayesian ağ analizlerini örnek olarak, bir araştırmacı sorulabilir: Baskı basınının tanıtımı, bir de önceden ortaya çıkan topluluk yapıları tarafından yönlendirilen birleştirici modele neden olabilir mi? Dinamik ağ modelleri bu tür hipotezleri gözlemlenen ağ evrimlerini farklı mekanizmalarla karşılaştırarak test edebilir.

Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç

Tarihsel Ağ Analizi bir panacea değil, ancak brokeraj, izolasyon ve zaman içinde değişen güç yapıları ortaya çıkarmak için sağlam ve daha vazgeçilmez bir araçtır.Toplumların nicel ağ bilimi ile nasıl dokunulduğunu anlamakla birlikte, HNA, araştırmacıların, HNA'nın brokeraj, izolasyon ve zaman içinde eleştirel düşünmelerini sağlar.