Ero sivun ”Verkostotiede” versioiden välillä
| [katsottu versio] | [katsottu versio] |
Poistettu sisältö Lisätty sisältö
p luokka verkostotiede |
Lisätty "Verkoston ominaisuuksia" -osuus englanninkielisen artikkelin pohjalta. |
||
Rivi 3:
'''Verkostotiede''' on tieteenala, joka tutkii kompleksisia verkostoja, kuten telekommunikaatioverkostoja, tietokoneverkostoja, biologisia verkostoja, kognitiivisia verkostoja ja sosiaalisia verkostoja. Näitä tutkitaan jakamalla kokonaisuudet elementeiksi tai tekijöiksi (''solmut'') sekä näiden välisiksi yhteyksiksi (''kaariksi''). Ala pohjautuu muun muassa [[graafiteoria]]n, [[tilastotiede|tilastotieteen]], [[tietotekniikka|tietotekniikan]] ja [[sosiologia]]n teorioihin ja metodeihin.
Verkostotiede tutkii usein niin suuria verkostoja, ettei jokaisen yksittäisen solmun tai kaaren analysointi ole mielekästä, toisin kuin esimerkiksi graafiteoriassa.
==Skaalavapaat verkostot==▼
==Verkoston ominaisuuksia==
Verkostoille on määritelty erilaisia metriikoita. Näiden avulla verkostoja voidaan analysoida numeerisesti ja vertailla keskenään. Myös yksittäisten solmujen asemaa verkostossa voidaan tutkia.
=== Koko ===
Useimmiten verkoston koolla viitataan sen solmujen lukumäärään <math>N</math>. Toinen, harvinaisempi tapa on mitata verkoston kaarien määrää <math>E</math>, joka yhtenäisellä verkostolla voi olla mitä tahansa <math>N-1</math>:n ja <math>E_{\max}</math>:n välillä.
=== Tiheys ===
Verkoston tiheys <math>D</math> määritellään sen kaarien <math>E</math> ja <math>N</math>-kokoisen verkoston suurimman mahdollisen kaarien määrän suhteena nodes. Tämä lasketaan binomikertoimen <math>\tbinom N2</math> avulla, josta saadaan tiheyden kaava <math>D = \frac{2(E-N+1)}{N(N-3)+2}.</math> Suuntaamattoman verkoston tapauksessa kaava muuntuu muotoon <math>D = \frac{T-2N+2}{N(N-3)+2},</math> (Wasserman & Faust 1994).<ref>http://psycnet.apa.org/journals/prs/9/4/172/</ref>
=== Keskimääräinen aste ===
Solmun aste <math>k</math> on siihen kytkeytyneiden solmujen lukumäärä. Verkoston keskimääräinen aste <math>\langle k\rangle = \tfrac{2E}{N}</math>, on hyvin lähellä verkoston tiheyttä.
=== Keskimääräinen polun pituus===
Keskimääräinen polun pituus saadaan etsimällä lyhin polku kaikkien solmuparien välillä, laskemalla ne yhteen ja jakamalla se solmuparien määrällä. Tämä kertoo kuinka monen askeleen päässä kaksi satunnaista solmua ovat keskimäärin toisistaan.
=== Verkoston halkaisija ===
Verkostojen solmujen välisien etäisyyksien ylärajaa kuvastaa verkoston halkaisija. Tämä saadaan etsimällä kaikkien solmuparien väliset lyhimmät polut, ja katsomalla mikä näistä on pisin. Tämä lukema on suurin määrä askelia, jotka tarvitaan päästäkseen mistä tahansa verkoston solmusta mihin tahansa toiseen.
=== Klusterointikerroin ===
Verkoston klusterointikerroin (''clustering coefficient'') eli ''transitiivisyys'' mittaa sitä, kuinka kytkeytyneitä solmun naapurit ovat keskenään. Tämä normalisoidaan jakamalla lukema maksimaalisella mahdollisella. Verkoston globaali klusterointikerroin on kaikkien solmujen klusterointikertoimien keskiarvo.
Klusterointikerroin lasketaan solmulle <math>i</math> seuraavasti
:<math>C_i = {2e_i\over k_i{(k_i - 1)}}\,,</math>
missä <math>k_i</math> on <math>i</math>:nnen solmun naapurien lukumäärä ja <math>e_i</math> näiden naapurien välisten yhteyksien määrä. Suurin mahdollinen näiden yhteyksien määrä on siis:<math>{\binom {k}{2}} = {{k(k-1)}\over 2}\,.</math>
===Solmun keskeisyys===
{{Pääartikkeli|[[Keskeisyys]]}}
Verkoston solmut ovat eri konteksteissa enemmän ja vähemmän merkittäviä verkoston kannalta. Tätä merkittävyyttä tai ''keskeisyyttä'' voidaan mitata eri tavoin. Laskukaava heijastaa usein jotain tiettyä kontekstia, jonka kannalta keskeisyyttä halutaan mitata. Yleisiä keskeisyysmetriikoita ovat astekeskeisyys (''degree centrality''), viereisyyskeskeisyys (''betweenness centrality''), läheisyyskeskeisyys (''closeness centrality'') ja ominaisvektorikeskeisyys (''eigenvector centrality'').
==Verkostotyyppejä==
▲===Skaalavapaat verkostot===
{{Korjattava|Huonolaatuinen, osittain virheellinen ja lähteetön}}
Rivi 11 ⟶ 43:
Uuden skaalavapaan teorian sovellutuksia löytyi matematiikasta, fysiikasta, sosiologiasta, taloustieteestä, biologiasta, epidemiologiasta, kielitieteestä, tieteellisestä kirjoittamisesta, sodankäynnistä, terrorismista, ym.
====Skaalavapaa verkko ja tieteen paradigma====
Skaalavapaa verkkoteoria on hyvä esimerkki tieteen kehittymisestä, uuden [[paradigma]]n muodostumisesta. Jollakin hetkellä on olemassa yleisesti hyväksytty vallitseva paradigma. Sitten tulee uusia havaintoja, joita ei sillä pystytä selittämään. Vähitellen muodostuu uusi käsitys kyseisen tieteen teoriasta. Yleensä uusi teoria pystyy selittämään enemmän ilmiöitä ja paremmin.
Rivi 17 ⟶ 49:
Aiempi tiede, asian hajottaminen pienempiin osiinsa ja näiden pienempien osien ymmärtäminen on johtanut umpikujaan. Osoittautui, että kokonaisuuden rakentaminen osista voi tapahtua monella, lukemattomilla tavoilla, joista luonto käyttää vain muutamaa. Luonto siis kokeilee kaikkea ja valitsee elinkelpoisimmat. Tullaan ensin [[kompleksisuus|kompleksisuuden]] hallintaan, mahdollisesti seuraavien vuosisatojen tieteen pääteemaan. Toiseksi tullaan edellä mainitun kokeilemisen oleellisuuteen evoluutiossa. Periaate toimii jo muun muassa ohjelmistojen, algoritmien kehittämisessä, taloudessa (keiretsu), riskirahoituksessa (vain osa rahoitettavista yrityksistä onnistuu)...
====Skaalavapaan verkon ominaisuuksia====
Uuden verkostoteorian mukaan verkot elävät ja kehittyvät eivätkä solmut ole tasa-arvoisia. Niiden kehitystä ohjaa keskeisesti:
Rivi 35 ⟶ 67:
Todelliset verkot ovat hyvin yleisiä maailmassa, monella tieteenalalla. Verkkojen muodostuminen liittyy muodonmuutokseen.
====Klusterit ja heikot yhteydet====
Todelliset verkot sisältävät useimmiten seuraavan suurrakenteen: Ensin ovat olemassa pienen lähipiirin voimakkaat ja kaikkia koskevat liitynnät, aliverkko, [[klusteri]]. Sitten muodostuvat heikot yhteydet muihin klustereihin. Jo keskimäärin noin yhdellä yhteydellä per klusteri, aliverkot verkottuvat superverkoksi, joka alkaa elää omaa elämäänsä. [[Stuart Kauffman]]in tutkimuksissa kaksi keskimääräistä yhteyttä per solmu on hyvin tärkeä raja. Katso [[Evoluutio#Evoluutio ja olemassaolon systeemit|Evoluutio ja olemassaolon systeemit]]
Rivi 52 ⟶ 84:
Heikot yhteydet ovat erittäin tärkeitä, muun muassa työnsaannissa verrattuna vahvoihin klustereiden yhteyksiin. Johtajat saavat 70% enemmän uusista työpaikoista heikkojen lenkkien kautta kuin tuttavapiiristä (vahvat yhteydet). Klustereidemme tieto on samaa kuin meillä, ne eivät siis tuo meille uutta tietoa. Se tulee heikoista yhteyksistä. Edellä oleva on yksi sosiologian suurimpia tutkimustuloksia ja eniten siteerattuja.
====Kytkijät, supersolmut (hubs)====
Ihmisverkoissa löytyi yksilöitä, joilla oli paljon enemmän yhteyksiä, kuin satunnaisten verkkojen teoria salli. He olivat ympäristönsä supervaikuttajia, henkilöitä, jotka tunsivat kaikki ja jotka kaikki tunsivat. He luovat trendejä ja muotia. Kytkijöitä löytyy monelta alalta, muualtakin kuin ihmisyhteisöistä, muun muassa webissä kyseisen tyyppiset kytkimet ovat verkon avaimia.
Rivi 60 ⟶ 92:
Kytkijät (hubs) esiintyvät useammissa suurissa monimutkaisissa verkoissa kuin mitä tiedemiehet ovat vielä pystyneet tutkimaan. Ne ovat kaikkialla läsnä olevia kompleksisen kytketyn maailman geneerisiä rakennuspalikoita. Ne luovat oman maailmansa ja lyhentävät kahden mielivaltaisen solmun etäisyyttä.
====”Voittaja vie kaiken”- periaate====
Kytkijät, supersolmut tarkoittavat käytännössä periaatetta: "Voittaja vei kaiken". Periaate on siis kehittyvien, dynaamisten verkkojen ominaisuus. Eräinä esimerkkejä olemassa olevassa olevasta tilanteesta hyötyjinä tietoliikeennetoimialalla voidaan pitään mm. yrityksia Intel, Microsoft, Google ja Nokia. Apple on viime aikoina tuotteillaan iPhone ja IPad toiminut oman toimialansa supersolmuna.
Rivi 66 ⟶ 98:
Googlessa haku antaa osumat viittausjärjestyksessä, eniten viitattu sivu ensin. Käytännössä tästä muodostuu "voittaja vie kaiken"- ilmiö. Jos sivu on tarpeeksi hyvin laadittu, kukaan ei hae esimerkiksi sivua 524, joka on yhtä hyvin laadittu tai parempikin. Ensimmäinen riittävän hyvin laadittu sivu saa jatkuvasti uusia viittauksia.
====Skaalavapaan verkkoteorian sovellutuksia====
Sodankäynnissä skaalavapaa verkkoteoria antaa pohjaa uudelle [[informaatiosodankäynti]]ä seuraavalle sodankäyntitavalle, [[verkostokeskeinen sodankäynti|verkostokeskeiselle sodankäynnille]] (engl. Network-Centric Warfare, NCW).
Rivi 82 ⟶ 114:
* [[Sosiaalinen verkostoanalyysi]]
* [[Sosiaalinen verkosto]]
== Lähteet ==
{{Viitteet}}
[[en:Network science]]
| |||