2.4.1.2 formation de l' amitié entre les étudiants

Les chercheurs ont utilisé les journaux électroniques et des dossiers administratifs pour comprendre la formation de l' amitié. Cette recherche exige de traiter avec l'incomplétude des données importantes.

Dans de nombreuses situations, les chercheurs ne sont pas assez chanceux pour avoir tout ce qu'ils veulent automatiquement rassemblés dans un seul endroit. Deux problèmes communs sont des informations incomplètes sur les personnes et un décalage entre les constructions théoriques et les données. Ces deux problèmes ont été abordés par Kossinets et Watts (2009) dans le cadre de leurs efforts pour comprendre comment les réseaux sociaux évoluent.

Grosso modo, les chercheurs pensent que l'évolution des réseaux sociaux est entraîné par trois caractéristiques: 1) la structure des relations existantes 2) des activités communes (par exemple, des dortoirs, des classes) et 3) la démographie. Comprendre les interrelations entre ces trois facteurs, il faut des données de réseau longitudinales combinées avec des informations sur la démographie et les activités des individus. Des études antérieures avaient certaines de ces caractéristiques, mais aucun n'a eu tous les trois.

Kossinets et Watts ont commencé leurs travaux de recherche en acquérant les journaux de messagerie à partir d'une grande université. Cependant, ces seuls journaux de messagerie étaient incomplets, ils ne comprennent pas tout le nécessaire pour comprendre les différents facteurs à l'évolution du réseau. Par conséquent, Kossinets et Watts ont fusionné ces journaux électroniques, avec deux autres sources d'information: des données démographiques recueillies par l'université et de l'information sur les activités partagées (par exemple, l'information de résidence étudiante et une liste complète des inscriptions aux cours). Une fois ces trois sources d'information, dont chacune était incomplète, ont été fusionnés Kossinets et Watts avait une structure de données puissante pour l'évolution compréhension du réseau.

Mais, il y avait un dernier défi qu'ils ont dû surmonter. Kossinets et Watts ont voulu étudier comment le réseau social dans cette université a évolué de sorte qu'ils avaient besoin d'un moyen d'utiliser les journaux de messagerie dans une estimation qui a été connecté à qui, à quel moment. Comme indiqué dans précédemment (section 2.3.2.1), ce genre d'opérationalisation des constructions théoriques est un grand défi lors de l'utilisation des traces numériques pour la recherche sociale. En fin de compte , Kossinets et Watts ont décidé que deux personnes ont été considérés comme connectés au moment \ (t \) si et seulement s'ils avaient échangé des courriels (\ (i \) envoyé \ (j \) et \ (j \) envoyé \ ( i \)) dans les 60 jours précédents. Ces choix ne sont pas arbitraires; elles étaient fondées sur un examen attentif de ce paramètre empirique et Kossinets et Watts ont vérifié que leurs résultats étaient robustes à ces choix. En général, si votre opérationalisation consiste à choisir certains spécifiques Seuils-dire 60 jours au lieu de 30 jours ou 90 jours-il est une bonne idée de vous assurer que vos résultats ne sont pas sensibles à ce choix.

Une fois Kossinets et Watts a abordé le problème causé par l'incomplétude (par exemple, les informations manquantes démographique, manque d'informations sur l'activité partagée, et manquant des constructions théoriques), ils avaient des données qui leur ont permis de comprendre les trois principales forces qui peuvent conduire l'évolution du réseau: 1) la structure des relations existantes 2) des activités communes (par exemple, des dortoirs, des classes) et 3) les données démographiques. Conformément aux recherches antérieures, ils ont constaté que les personnes atteintes de la démographie similaires sont plus susceptibles de former des relations. Cependant, contrairement aux études antérieures, ils ont constaté que cette tendance est fortement atténué par la structure actuelle du réseau et des activités communes. En d'autres termes, le motif que les chercheurs antérieurs avaient vu a été partiellement expliquée par les données que les chercheurs antérieurs avaient pas. Ainsi, en traitant avec succès avec l'incomplétude de leurs données, Kossinets et Watts ont pu clarifier l'interaction d'une variété de différents facteurs qui conduisent les évolutions des réseaux sociaux.