動態(tài)網(wǎng)絡分析(DNA)

動態(tài)網(wǎng)絡分析(DNA)動態(tài)網(wǎng)絡分析(DNA)動態(tài)網(wǎng)絡分析(DNA)V:1.0精細整理，僅供參考動態(tài)網(wǎng)絡分析(DNA)日期：20xx年X月動態(tài)網(wǎng)絡分析（DNA）介紹介紹動態(tài)網(wǎng)絡分析是一個新的科學領域，綜合了基于網(wǎng)絡科學和網(wǎng)絡理論的社會網(wǎng)絡分析（SNA），鏈接分析（LA）和多Agent系統(tǒng)（MAS）研究。主要有兩個方面的研究：1.動態(tài)網(wǎng)絡（DNA）數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析；2.網(wǎng)絡動態(tài)性的仿真。在網(wǎng)絡中，當你孤立了網(wǎng)絡中的主角（關鍵節(jié)點）并不意味著整個網(wǎng)絡就不穩(wěn)定和不能做出反應了，這恰好是忽略了網(wǎng)絡的動態(tài)性。比如“孤立”一個“主角”，而又有新的“主角”產(chǎn)生。我們需要理解動態(tài)網(wǎng)絡的演化過程，并且我們在面對一個演化網(wǎng)絡或信息的丟失必須對“孤立策略”進行評估，（重點是網(wǎng)絡的動態(tài)性和信息的丟失）。DNA中Agent角色是通過其過程來考慮的而不是其位置，這就意味著Agent能通信，儲存信息，學習。而且網(wǎng)絡隨Agents的改變而動態(tài)的改變。連接是個概率，網(wǎng)絡的多顏色，多元始由一系列網(wǎng)絡組合而成一個復雜網(wǎng)絡，其中一個網(wǎng)絡的改變都促進或限制其他網(wǎng)絡的變化，經(jīng)常導致錯誤的級聯(lián)產(chǎn)生[1]。我們無法預測變化，但能快速探測變化的發(fā)生和對實時的變化做出一些推理；當研究無法預測網(wǎng)絡行為，但能提供一種更精確探測到變化的發(fā)生和在什么時間將發(fā)生的方法，這也是很重要的[2]。DNA的產(chǎn)生[1]傳統(tǒng)SNA關注小的、有邊界的網(wǎng)絡，在一種類型的節(jié)點（人）之間建立兩三種鏈接，在一個時間點我們可能得到完整的信息。之后一些研究進行了擴展，研究大的網(wǎng)絡，或兩種類型的節(jié)點（人和事件），或者是無邊界網(wǎng)絡。動態(tài)網(wǎng)絡分析中的網(wǎng)絡在網(wǎng)絡的復雜性，動態(tài)性，多狀態(tài)性，多元性和多個層次上的不確定性不同于傳統(tǒng)的社會網(wǎng)絡。在SNA中節(jié)點是靜態(tài)的，而在DNA模型中節(jié)點有學習的能力，屬性隨著時間而改變，節(jié)點不斷適應；DNA考慮了網(wǎng)絡演化的要素研究和在某種環(huán)境中可能發(fā)生哪些變化。在一定程度上DNA有點像定量分析，它同概率論相關，但是又不像定量分析，因為DNA中的節(jié)點具有主動學習的能力。目前有一些關于SNA的前沿的研究都擴展動態(tài)分析和多顏色（multi-color）網(wǎng)絡的領域，主要有三個方面：元矩陣；把關系作為一種概率；社會網(wǎng)絡同認知科學和M-Agent系統(tǒng)的結合。這三個方面的發(fā)展導致了動態(tài)網(wǎng)絡分析的出現(xiàn)。元矩陣：Carley（2002）綜合了姿勢管理，行為研究和社會網(wǎng)絡技術提出了元矩陣（meta-matrix）的概念，對實體和實體之間的關系的多顏色，多元的表示，元矩陣是PCANS（關注人，資源，任務）方法的擴展和泛化。如下圖：定義了10個內部鏈接網(wǎng)絡，一個網(wǎng)絡變化可能導致其他網(wǎng)絡的變化；一個網(wǎng)絡中關系暗示了另一個網(wǎng)絡中的關系?；谠仃嚫拍?，提出新的指標能更好的捕捉到一個個體，任務或資源在組織中的整體重要性。如認知負荷指標。DNA中關鍵的問題是有哪些合適的指標來描述和對比動態(tài)網(wǎng)絡。目前為止的研究是集中關注在測量利用元矩陣中更多的胞(cell).一系列的測量主要在描述網(wǎng)絡的大?。ü?jié)點數(shù)目），稠密度，連結分布性的同質性，節(jié)點改變的比率。概率關系：在元矩陣中的關系多是一種概率，各種因素影響著概率的變化，包括觀測者對關系的確定性等，如貝葉斯方法，認知推理技術，社會和認知變化過程模型都能應用到概率的評價和它如何隨時間的變化。M-Agent網(wǎng)絡模型：傳統(tǒng)的SNA德主要問題是在網(wǎng)絡中沒有把人看成一個活躍適應性的能自主行動、學習和影響網(wǎng)絡的Agent。Carley采用的M-Agent技術主要采用下列機制：學習；參與事件、對組織和社會性的改變建模的任務的執(zhí)行。研究方法網(wǎng)絡的研究不同于社會科學中傳統(tǒng)研究方法的顯著特征：1.網(wǎng)絡研究的聚焦點是關系和關系模式；2.網(wǎng)絡研究中可以進行多層次的分析，從而可以再微觀、宏觀之間建立連接；3.網(wǎng)絡研究可以將定量資料、定性資料和圖表數(shù)據(jù)整合起來，使分析更加透徹和深入[3]。從網(wǎng)絡分析的層次上看可以分為：元素層次(element-level)分析,主要考慮其集中性(centrality)；組群層(group-level)分析，主要考慮其組的稠密性(densegroups)（源自個體之間的互動），群組集中性(clustering)等；網(wǎng)絡層次(network-level)分析，主要采用統(tǒng)計，模型和對比等手段，主要考慮的概念有網(wǎng)絡密度（節(jié)點之間實際連結的數(shù)目與他們之間可能存在的最大連結數(shù)目的比值），網(wǎng)絡集中度（衡量的是某一個網(wǎng)路圍繞一個或少數(shù)幾個節(jié)點發(fā)生連結的程度），可達性，相互性，同質性和切入點等。另外可以引入其他學科的研究手段如可以從信息論角度出發(fā)，研究組織網(wǎng)絡的動態(tài)性，引入了信息論中的概念來量化研究，如引入網(wǎng)絡熵和互信息來評估組織網(wǎng)絡的動態(tài)性[4]?？梢圆捎靡环N動態(tài)的，適應復雜系統(tǒng)的方法來探究邊緣組織的動態(tài)特征，并且研究網(wǎng)絡結構和自組織機制是怎樣影響邊緣組織的熵，確定其敏捷性和執(zhí)行力[5]。動態(tài)網(wǎng)絡分析的工具[6]主要是整合CASOS動態(tài)網(wǎng)絡分析工具，這些工具能便于對“主角”，隱藏團體，脆弱點和改變的動態(tài)提取、分析、可視化和推理。多種改變導致動態(tài)性，如自然演化過程（學習，出生等）和干預過程（選擇誰領導一個系統(tǒng)）。在這些系統(tǒng)中數(shù)據(jù)一般是不完全的，充滿錯誤的，而且很難收集，這些都使對團體的理解和評價復雜化。所以要使用工具。DNA工具包括對數(shù)據(jù)收集、分析、可視化和仿真的軟件包。數(shù)據(jù)分析的過程包括諸如確定個體或團體的關系，描述網(wǎng)絡的結構，找出網(wǎng)絡的中性或“主角”，錯弱點和比較網(wǎng)絡等任務。在DNA中，社會系統(tǒng)被表現(xiàn)為相關數(shù)據(jù)，相關聯(lián)的數(shù)據(jù)可能反應一系列節(jié)點類型如人，組織，資源和任務（多樣式），任何兩個節(jié)點間的各種類型的連接（多元），節(jié)點和邊的屬性（豐富的數(shù)據(jù)），和數(shù)據(jù)隨時間的變化（動態(tài)性）。傳統(tǒng)工具的局限：1.當研究團隊參與到大尺度和多學科工程時，必須要提出好的確定的用于數(shù)據(jù)交互的格式。最后大的數(shù)據(jù)集經(jīng)常被儲存在關系數(shù)據(jù)庫中，這樣不同的分析可以采用多種提取方法，但是現(xiàn)存的工具操作并不是都采用數(shù)據(jù)庫，也沒有通用的共享的本體用來對數(shù)據(jù)庫結構的創(chuàng)建。2.當前的工具沒有提供腳本特征，這抑制了數(shù)據(jù)的批處理，導致在分析時浪費了過多的時間和人力。為加強決策過程的時間、關聯(lián)數(shù)據(jù)的分析。將來，通過標準化的數(shù)據(jù)格式和交換語言分析將采用松耦合和共同操作的工具，如前沿的數(shù)據(jù)耕耘，自動化本體創(chuàng)建和基于網(wǎng)格的計算。那么新的工具主要要有以下特點：1.它基本的數(shù)據(jù)庫，通過通用的交互語言和權限能進行提取、增加、修改和刪除。2.工具能通過腳本的交互操作，實現(xiàn)快速批量處理?；诋斍肮ぞ叩娜毕荩覀儗π碌腄NA工具提出的要求：可擴展，互用性（一個工具嵌入另一個工具可用，一個工具的輸出能做為另一個工具的輸入），通用和可擴展的本體框架，通用的交互語言，數(shù)據(jù)管理，可伸縮性和健壯性。新工具如何實現(xiàn)工具提出的要求：可擴展性，通過采用共有的，可擴展本體和XML交換語言來開發(fā)關聯(lián)數(shù)據(jù)。（UCINET,NetDraw）互用性，通過采用共有本體，每個工具采用通用XML語言來讀寫關聯(lián)數(shù)據(jù)。（UCINET，Pajek）本體—元矩陣，XML交換語言—DyNetML,一種基于數(shù)據(jù)互換的XML語言。DyNetML能實現(xiàn)豐富的社會網(wǎng)絡數(shù)據(jù)的互換，和提高SNA工具的互換性。數(shù)據(jù)倉庫與管理，為存儲和管理關系數(shù)據(jù)，我們開發(fā)了如NetIntel數(shù)據(jù)庫德數(shù)據(jù)庫，設計數(shù)據(jù)庫的基本的目標是提供通用的SQL數(shù)據(jù)庫（處理元矩陣網(wǎng)絡和采用DyNetML作為輸入和輸出格式）可伸縮性(Scalability)，優(yōu)化算法健壯性，容錯工具應用于隱藏網(wǎng)絡分析數(shù)據(jù)編碼，一般三個步驟：內容收集；把內容轉換成自動編碼工具能讀的格式；啟動編碼工具（AutoMap）。統(tǒng)計網(wǎng)絡分析，包括確定“主角”，隱藏團體和脆弱點。（ORA）計算仿真，Multi-agentdynamic-networkcomputersimulationsystems(MADN)網(wǎng)絡可視化，復雜系統(tǒng)作為一個元網(wǎng)絡，把C2看成復雜系統(tǒng)，基于復雜系統(tǒng)的觀點，概念化個體間的角色，責任和關系。從Morel和Ramanujam觀點看，復雜系統(tǒng)有兩個一般的觀測特點：大量的交互元素和出現(xiàn)的屬性。元網(wǎng)絡（meta-network）是社會網(wǎng)絡的一種擴展形式，包括各種類型的節(jié)點和多種多樣的鏈接，這些都符合復雜系統(tǒng)的自然屬性。數(shù)據(jù)集（dataset）是一個組織的元網(wǎng)絡，最開始，數(shù)據(jù)集來源于對開源文檔的網(wǎng)絡文本分析，然后，通過人的分析完成校對。元網(wǎng)絡適用于分析，有三個原因：1.推斷一個指揮交互結構它有直接的人-人的網(wǎng)絡需要；2.它有詳細的任務網(wǎng)絡；3.這些case都是通過大量的分析家研究的，它們發(fā)現(xiàn)了C2結構對這種事故的影響。一般我們從敵對組織的元網(wǎng)絡中提取出潛在的C2結構和分析提取出的C2結構和原始社會網(wǎng)絡。我們采用ORA（OrganizationRiskAnalyzer）工具來提取基于任務的潛在C2結構，和它能計算各種社會網(wǎng)絡分析指標和聚類算法來執(zhí)行這兩步。雖然我們知道他們存在于社會網(wǎng)絡中，但要確定還需要行動中的C2活動，所以C2結構提取將減少或限制（約束）社會網(wǎng)絡中個體的關系，幫助確定研究的范圍，從不同的組織結構觀點中產(chǎn)生各種分析結果。從元網(wǎng)絡中提取C2結構，C2結構的范圍局限在面向任務的C2結構式整個C2結構的一部分。這樣就約束一部分恐怖主義者構成C2而使其他恐怖主義者作為外部合作者（可以看作外部組織），但是外部組織成員可能擁有所需的資源或信息，這就要求被選擇的決策者同外部組織進行通信。把選擇的恐怖主義者作為決策者，這就是目標C2中社會Agent同決策者的區(qū)別。選擇了決策者后，我們通過利用社會網(wǎng)絡和任務的分配，信息和資源的分布網(wǎng)絡可以推斷出各種C2關系。其中要考慮信息共享，結果共享和指揮解釋的過程信息共享結構，在元網(wǎng)絡中信息塊被表示為知識節(jié)點。因此，我們假設產(chǎn)生的信息被表示為一個從agent節(jié)點到知識節(jié)點的鏈接。我們也能推斷出一個決策者將通過一個信息共享路徑來獲取信息塊，如：他需要信息來執(zhí)行他的任務；他沒有信息；從最近的決策者傳遞信息到他的信息共享路徑短。最短路徑的連接將是信息共享鏈接。結果共享結構，結果共享是從一個決策者完成他的任務到一個決策者要完成任務需要完成其依賴任務的通信。指揮解釋結構，指揮控制解釋是一個從一個決策者要完成他的任務和發(fā)送一個序列到低層決策者的指揮控制關系。我們一般通過在社會網(wǎng)絡中基于agent通信鏈接的方向重構等級來推斷這種關系。從組織結構的觀點，一個C2結構和一個社會網(wǎng)絡都是一個組織化結構，因此，在一些情況下，分析方法可以交互使用，如我們可以吧社會網(wǎng)絡中的指標應用到C2機構中，把一個社會網(wǎng)絡作為C2結構的一部分等，這些互用性或可交換性使分析更加完善。[1].Kathleen.DynamicNetworkAnalysis.[2].IanMcCulloh,Kathleen.LongitudinalDynamicNetwoekAnalysis.[3].MartinKilduff,蔡文彬.社會網(wǎng)絡與組織。[4].YuanLin,KevinDynamicsofOrganizationalNetworksviaNetworkEntropyandMutualInformation.[5].YanJin,QianyuLiu.EntropyandSelfOrganizinginEdgeOrganizations.[6].Kathleen,JanaDiesner,JeffreyReminga.TowardanInteroperableDynamicNetworkAnalysisToolkit.[7].II-ChulMoon,Ka