LITMIR.BIZ

      которая имеет стандартное нормальное асимптотическое распределение. Это позволяет дальше действовать следующим образом. Мы задаемся некоторой устраивающей нас доверительной вероятностью P (0,05; 0,01, 0,005 …) и используем соответствующее ей значение z – такое, что (1 – N (z)) = P, где N – функция стандартного нормального распределения в качестве порогового значения. Далее мы исключаем из сети все связи между узлами (бинарными векторами) x и y, которым соответствуют абсолютные значения статистики A_xy, меньшие z. Таким образом, в сети остаются только связи между узлами со статистически значимыми зависимостями.

      На данном этапе развития «нового подхода» мы не изучали всю сеть, которую можно построить на основе ответов на все вопросы некой анкеты. Описанное выше сетевое представление данных опроса использовалось для изучения локальных свойств отдельных узлов сети. Изучались все значимые связи некого узла и характеристики этой совокупности связей (например, центральность). В двух упомянутых выше статьях объектами изучения были ответы респондентов на вопросы о степени доверия к четырем институтам: к президенту, правительству, Федеральному собранию и милиции (полиции). Респонденты могли выбрать один из вариантов ответа: «Полностью доверяю», «Скорее доверяю», «Скорее не доверяю», «Совсем не доверяю». Вопросы о доверии этим институтам задавались в разные годы. В описываемом исследовании сравнивались данные 1998, 2001 и 2015 гг. В качестве меры центральности использовалась доля высоких по абсолютному значению связей во всей совокупности рассматриваемых связей. Сопоставлялись центральности (и другие характеристики) для разных вариантов ответа, разных институтов и разных годов. Этот весьма поверхностный анализ дал немало важных результатов, часть из которых будет представлена ниже.

      Рис. 8.

      Профили центральностей (долей больших по абсолютной

Скачать книгу