Centrality assesses the prominence

Centrality assesses the prominence of certain members in a network, and centrality is measured in various ways, including degree centrality, betweenness, and Bonacich centrality. Degree centrality is a measure of the number of ties within a network to a particular node, or the number of edges adjacent to a node (Borgatti, 1995; Freeman, 1978; Otte & Rousseau, 2002). Degree centrality assesses the local popularity or prominence of a given node. By calculating the degree centrality of each node in a network, and then converting those values into variables, researchers can examine minimum, maximum, and average degree centrality for the network and determine if behavioral outcomes are associated with those measures. As a measure of centrality, betweenness is a count of the number of pairs of nodes between which a given node lies. As such, this measure of centrality assesses how effectively one node bridges the gaps between other nodes. Although these nodes might not be the most influential members of a group (Cook, Emerson, Gillmore, & Yamagishi, 1983), and are often not the most popular members of a group, it is important to note that, as Burt (2005) suggested, the nodes that lie between other nodes are critical because they connect otherwise disconnected parts of a network. Bonacich centrality is a modified measure of degree centrality. Whereas degree centrality equates the number of connections to an individual’s level of power in a network, Bonacich centrality weighs those connections by considering the centrality of the connections to an individual’s connections, essentially providing an estimate of embeddedness of an individual within the larger network. Thus, Bonacich centrality accounts for not only the importance of connectivity but also the centrality of the people to whom an individual is connected (Hanneman & Riddle, 2005).

Myriad resources are available to help researchers get started with conducting sociometric analysis, including several excellent textbooks. Our personal recommendations are Valente’s (2010) Social Networks and Health; Wasserman and Faust’s (1994) Social Network Analysis; Carrington, Scott, and Wasserman’s (2005) Models and Methods in Social Network Analysis; and Scott and Carrington’s (2011) The Sage Handbook of Social Network Analysis. Courses in sociometric social network analysis are taught in many sociology, communications, and public health departments across the nation. Moreover, many highly useful software packages for social network analysis are available online, including UCINET (Borgatti et al., 2002), Gephi (Bastian, Heymann, & Jacomy, 2009), Pajek (Batageli, 1998), JUNG (O’Madadhain, Fisher, Smyth, White & Boey, 2005), NetworkX (Hagberg, Shult, & Swart, 2008) and the R network suite (R Core Team, 2013). Notably, the free R network suite is constantly being augmented by cutting-edge social network modelers from a variety of disciplines. A comprehensive list of options can be found online (http://www.gmw.rug.nl/∼huisman/sna/software.html).

Результаты (русский) 1:

Центральная роль оценивает значимость некоторых членов в сети, и центральное значение измеряется различными способами, в том числе степени центральное положение, промежуточности и Bonacich центральное значение. Центральное значение степени является мерой количества связей в рамках сети к определенному узлу, или количество граней прилегающих к узлу (Боргатти, 1995; Фримен, 1978; Otte & Руссо, 2002). Центральное значение степени оценивает местной популярности и значимости данного узла. При расчете степени центральное значение каждого узла в сети, а затем преобразовать эти значения в переменных исследователи могут изучить минимальные, максимальные и средние степени центральное значение для сети и определить, если поведенческие результаты связаны с этими мерами. В качестве меры центральное значение промежуточности является подсчет количества пар узлов, между которыми находится данный узел. Таким образом эта мера Центральной оценивает насколько эффективно один узел мостов разрыв между другими узлами. Хотя эти узлы не могут быть наиболее влиятельных членов группы (повар, Эмерсон, Джилмор и Ямагиси, 1983) и часто не самые популярные члены группы, важно отметить, что, как Берт (2005) предложил, узлы, которые лежат между другими узлами имеют решающее значение, поскольку они подключаются в противном случае отсоединенным части сети. Bonacich центральное значение — измененный показатель степени центральное значение. В то время как степень центральное значение приравнивает число подключений к личности уровень мощности в сети, Bonacich центральную роль весит соединения, рассматривая центральное место соединения отдельных соединений, по существу предоставляя оценку соответствия человека в рамках более крупной сети. Таким образом Bonacich центральную роль приходится не только важность подключения, но и центральную роль людей, к которым человек подключенный (Ханнеман и загадка, 2005).Myriad resources are available to help researchers get started with conducting sociometric analysis, including several excellent textbooks. Our personal recommendations are Valente’s (2010) Social Networks and Health; Wasserman and Faust’s (1994) Social Network Analysis; Carrington, Scott, and Wasserman’s (2005) Models and Methods in Social Network Analysis; and Scott and Carrington’s (2011) The Sage Handbook of Social Network Analysis. Courses in sociometric social network analysis are taught in many sociology, communications, and public health departments across the nation. Moreover, many highly useful software packages for social network analysis are available online, including UCINET (Borgatti et al., 2002), Gephi (Bastian, Heymann, & Jacomy, 2009), Pajek (Batageli, 1998), JUNG (O’Madadhain, Fisher, Smyth, White & Boey, 2005), NetworkX (Hagberg, Shult, & Swart, 2008) and the R network suite (R Core Team, 2013). Notably, the free R network suite is constantly being augmented by cutting-edge social network modelers from a variety of disciplines. A comprehensive list of options can be found online (http://www.gmw.rug.nl/∼huisman/sna/software.html).

Результаты (русский) 2:

Сосредоточенность оценивает известность некоторых членов в сети, и центральное место измеряется различными способами, в том числе степени центральности, и от промежуточной Bonacich центральности. Степень центральности является мерой количества связей в сети к определенному узлу, или числу ребер , примыкающих к узлу (Borgatti, 1995; Freeman , , 1978; Otte & Rousseau, 2002). Степень центральности оценивает местную популярность или известность данного узла. При расчете степени центральность каждого узла в сети, а затем преобразовывать эти значения в переменных, исследователи могут изучать минимум, максимум, и среднюю степень центральности для сети и определить , есть ли поведенческие исходы связаны с этими мерами. В качестве меры центральности, промежуточность является подсчет числа пар узлов , между которыми данный узел лежит. Таким образом , эта мера центральности оценивает , насколько эффективно один узел мостов промежутки между другими узлами. Хотя эти узлы не могут быть самыми влиятельными членами группы (Кук, Emerson, Gillmore, & Ямагиси, 1983), и зачастую не самыми популярными членами группы, важно отметить , что, как Берт (2005) предположил, узлы , которые находятся между другими узлами являются критическими , поскольку они соединяются в противном случае отключенные части сети. Bonacich центральность является модифицированной мерой степени центральности. Принимая во внимание степень центральности приравнивает число подключений к уровню индивида власти в сети, Bonacich центральность весит эти связи, рассматривая центральность соединений к соединениям индивида, по существу , обеспечивая оценку включенности индивида в рамках более широкой сети. Таким образом, Bonacich центральность приходится не только о важности соединения , но и центральности людей, которым физическое лицо связано (Ханнеман & Риддл, 2005).

Myriad ресурсы доступны , чтобы помочь исследователям начать работу с проведения социометрического анализа, в том числе несколько отличных учебники. Наши личные рекомендации Валенте ( в 2010) Социальные сети и здоровье; Вассерман и Фауста (1994) Анализ социальных сетей; Carrington, Скотт и Вассермана (2005) Модели и методы в области социального анализа сети; и Скотт и Кэррингтон (2011) Шалфей Справочник социального анализа сети. Курсы в социометрического анализа социальной сети преподаются во многих социологии, коммуникаций и отделов общественного здравоохранения по всей стране. Кроме того, многие весьма полезные программные пакеты для анализа социальной сети доступны в Интернете, в том числе UCINET (Borgatti и др., 2002), Gephi (Bastian, Хейман, и Jacomy, 2009), Pajek (Batageli, 1998), JUNG (O'Madadhain , Фишер, Смит, White & Boey, 2005), NetworkX (Хагберг, Шульт, и Сворт, 2008) и R сеть люкс (R Core Team, 2013). Следует отметить, что свободный R сети люкс постоянно дополняется передовых социальных сетей модельеров из различных дисциплин. Полный список опций можно найти в Интернете (http://www.gmw.rug.nl/~huisman/sna/software.html).

Результаты (русский) 3:

значение оценивает значение некоторых членов в сети и центральное значение измеряется различными способами, в том числе степени центральную роль, betweenness, и bonacich центральную роль.степень значение является показателем числа связей в рамках сети конкретного узла, или число края в непосредственной близости от узла (боргатти, 1995; фриман, 1978; отте и руссо, 2002).степень популярности и известности, что оценка местных конкретного узла.посредством расчета степени значение каждый узел в сети, а затем преобразовать эти ценности в переменных, исследователи могут изучить минимум, максимум, и средней степенью центральной для сети и определить, если поведенческие результаты, связанные с этими мерами.в качестве центральной роли, betweenness является подсчет количества пар узлов, между которыми данный узел лжи.таким образом, этот показатель оценивает, насколько эффективно, что один узел, мосты, разрыв между других узлов.хотя эти узлы не может быть наиболее влиятельных членов группы (кук, эмерсон, gillmore & ямагиси, 1983), и зачастую не самых популярных членов группы, важно отметить, что, как барт (2005), свидетельствуют о том, что ложь между узлов другие узлы имеют решающее значение, поскольку они связывают в противном случае отключения части сети.bonacich значение представляет собой измененный мера степени значение.в то время как степень значение составляет количество соединений для индивидуального уровня власти в сети, bonacich значение весит эти соединения, считая, что подключение к индивидуальной соединения, по сути, приведена оценка внедрение индивида в крупной сети.таким образом, bonacich значение приходится не только важность подключения, а также центральную роль людей, которым лицо связано (ханнеман & загадку, 2005).огромное количество ресурсов для того, чтобы помочь исследователям начать проведение sociometric анализа, в том числе несколько отличные учебники.наши персональные рекомендации валенте (2010), социальные сети и здоровья; вассерман "фауста" (1994) и социальной сети, анализ; каррингтон, скотт, и вассерман (2005) модели и методы в социальной сети, анализ; и скотт и кэррингтона (2011) мудрец руководство социальной сети, анализ.курсы в sociometric социальной сети, анализ преподают во многих социологии, связи, и департаменты здравоохранения по всей стране.кроме того, многие весьма полезным пакетов программного обеспечения для анализа социальной сети доступны в онлайновом режиме, в том числе ucinet (боргатти et al., 2002), gephi (бастиан, хейман, и jacomy, 2009), pajek (batageli, 1998), юнг (o"madadhain, фишер, смит, White & boey, 2005), networkx (Hagberg, shult & сварт, 2008) и R сети suite (R основной группы, 2013).в частности, бесплатно R сети новобрачных постоянно подкрепляется современной социальной сети модельеров из различных дисциплин.всеобъемлющий перечень вариантов можно найти в интернете (http: / / www.gmw. ковер. NL / ∼ хёйсман / снс / программного обеспечения. html).