Предисловие

Редактор: Дмитрий Серебренников.

Эта книга представляет собой первый казахстанский учебник по социально-сетевому анализу. Она задумана как базовое введение в предмет: в ней собраны понятия и методы, с которых начинается самостоятельная работа с сетевыми данными. Ориентиры для более глубокого погружения даны в следующем абзаце.

Анализ социальных сетей давно стал обширной областью со своими журналами, конференциями и десятками методов. Мы выбрали небольшой набор понятий, необходимых для начала работы. К ним добавлен один подход к моделированию сетей. Прочитав книгу, читатель сможет описать сеть, сравнить её со случайной сетью и построить первую модель её формирования. Тем, кто захочет пойти дальше, стоит обратиться к классическим учебникам (Wasserman и Faust 1994 г.; Borgatti и др. 2018 г.) и к книге Альберта-Ласло Барабаши о науке о сетях (Barabási 2016 г.).

Учебник предполагает, что читатель уже знаком с основами статистики и анализа данных в R. Если это не так, для полноценного понимания материала мы предлагаем сначала обратиться к учебнику «Введение в статистику и программирование на языке R», изданному в рамках той же серии.

Как устроена книга

Главы 1  Сети и графы и 2  Элементы теории графов вводят язык: узлы и связи, типы сетей, степени, плотность, пути и расстояния. Главы 3  Центральность и 4  Взаимность, гомофилия, кластеризация посвящены описанию сетей. В них разобраны центральности узлов, взаимность, гомофилия, кластеризация и сообщества. Главы 5  Случайные графы и 6  Экспоненциальные модели случайных графов переходят от описания к моделям: сначала к полностью случайным сетям, затем к экспоненциальным моделям случайных графов. Глава 7  Практикум: семантическая сеть служит практикумом. В ней все этапы анализа пройдены на одном примере, семантической сети научной статьи. Главы стоит читать по порядку: каждая опирается на предыдущие.

Определения выделены в рамки. После каждой формулы объяснено, как её читать. Каждая глава заканчивается двумя разделами. Раздел «В R» показывает, как сделать то же самое на компьютере. Раздел «Вопросы и упражнения» помогает проверить понимание. Термины даны по-русски, при первом упоминании с английским эквивалентом в скобках. Словарь терминов сразу после предисловия собирает их вместе, даёт краткие определения и указывает, где каждый термин введён.

Данные

В книге используется несколько сквозных примеров.

  • Учебная сеть «Кайрат и Нуртас»: пять друзей и пять связей. Она достаточно мала, чтобы всё посчитать вручную.
  • Сеть дружбы одного 11 класса школы в Астане: 34 ученика и 113 направленных номинаций. Данные собраны автором для диссертационного исследования. Ученики получали список одноклассников и отмечали друзей. В книге используются только исследовательские номера учеников и три атрибута: пол и самоотнесение к казахам и к русским. Остальные сведения об учениках в книгу не вошли.
  • Карате-клуб Закари (Zachary 1977 г.), сеть дружбы преподавателей британского университета и брачные союзы флорентийских семей XV века (Padgett и Ansell 1993 г.). Эти классические сети доступны в пакетах R.
  • Фрагменты четырёх научных статей об Астане и Алматы для главы 7  Практикум: семантическая сеть.

Все рисунки и числа в тексте получены кодом R из этих данных. Поэтому любой результат книги можно воспроизвести.

Программы

Для работы понадобятся R и несколько пакетов. Основной пакет для описания сетей называется igraph. Модели оцениваются пакетом ergm. Рисунки построены пакетом ggraph. Установить всё нужное можно одной командой:

install.packages(c("igraph", "igraphdata", "ggraph", "tidyverse",
                   "ergm", "intergraph", "udpipe"))

Фрагменты кода в книге предполагают, что пакеты загружены командами library(igraph) и library(tidyverse).

Для цитирования

Медеуов Д.Ж. Введение в социально-сетевой анализ: онлайн-учебник. Астана: КФ «Фонд «El Umiti»», 2026. URL: https://darkhanmedeuov.github.io/intro_sna_book/

Год издания: 2026.