2.4.1.2 formiranje Prijateljstvo među studentima

Istraživači su koristili e-dnevnika i administrativnih evidencija razumjeti stvaranje prijateljstva. Ovo istraživanje zahtijeva bave nepotpunosti velikih podataka.

U mnogim situacijama, istraživači nisu dovoljno sretni da imaju sve što oni žele automatski prikupljene na jednom mjestu. Dvije zajedničke probleme su nepotpune informacije o ljudima i neusklađenosti između teorijskih konstrukata i podataka. Obje od tih problema su se obratili Kossinets i Watts (2009) kao dio svojih nastojanja da shvate kako društvene mreže razvijati.

Grubo govoreći, znanstvenici misle da je evolucija društvena mreža pokreće tri značajke: 1) strukturi postojećih odnosa 2) zajedničkim aktivnostima (npr domovima, klase) i 3) demografiju. Razumijevanje međusobni odnosi između tih triju čimbenika zahtijeva longitudinalnim podacima mreže u kombinaciji s podacima o demografiji i aktivnosti pojedinaca. Ranije studije su neke od tih mogućnosti, ali niti jedan nije imao sve tri.

Kossinets i Watts započeo svoja istraživanja po stjecanju dnevnika e iz velikog sveučilišta. Međutim, ove e-dnevnici sami bili nepotpuni, oni ne obuhvaćaju sve što je potrebno razumjeti različite faktore vožnje evoluciju mreže. Dakle, Kossinets i Watts spojio ove e-mail za rezanje, s druga dva izvora informacija: demografski podaci prikupljeni od strane sveučilišta i informacije o zajedničkim aktivnostima (npr informacija student prebivalište i potpuni popis upisa u tečajeve). Nakon ova tri izvora informacija, od kojih je svaki bio nepotpun, spojeni su zajedno Kossinets i Watts je snažan strukturu podataka za evoluciju razumijevanje mreže.

Ali, postojao je jedan završni izazov koji su morali svladati. Kossinets i Watts htjela učiti kako se društvene mreže u tom sveučilištu evoluirali pa su potrebne način koristiti logove e u procjeni koji je spojen na koji su u to vrijeme. Kao što je objašnjeno u ranije (Odjeljak 2.3.2.1), ova vrsta operacionalizaciju teorijskih konstrukata je veliki izazov kada koristite digitalne tragove za društvena istraživanja. Na kraju, Kossinets i Watts odlučila da su dvije osobe smatra vezan u trenutku \ (t \) ako i samo ako su razmijenili e-pošte (\ (i \) e-poštom \ (j \) i \ (j \) e-poštom \ ( i \)) u prethodnih 60 dana. Ovi izbori nisu bili proizvoljni; oni su na temelju pažljivog razmatranja ovog empirijskog okruženju, a Kossinets i Watts provjeriti da su njihovi rezultati bili robusni ovih izbora. U principu, ako je vaš operacionalizacija uključuje odabiru neke specifične odrezane, recimo 60 dana, umjesto 30 dana ili 90 dana-to je dobra ideja kako bi bili sigurni da su vaši rezultati nisu osjetljivi na ovom izboru.

Nakon Kossinets i Watts rješavati problem uzrokovan nepotpunost (npr nedostaje demografske informacije nedostaju informacije o zajedničkoj djelatnosti, a nedostaje teorijske konstrukte), imali su podatke koje su im omogućile da razumiju tri glavne sile koje mogu voziti evoluciju mreža: 1) struktura postojećih odnosa 2) zajedničkim aktivnostima (npr domovima, klase) i 3) demografiju. U skladu s ranijim istraživanjima, otkrili su da ljudi sa sličnim demografiju su više vjerojatno da će uspostaviti odnose. Međutim, za razliku od ranijih istraživanja, otkrili su da je ovaj uzorak jako ublažen je postojećih struktura mreže i zajedničke aktivnosti. Drugim riječima, uzorak koji je ranije znanstvenici su vidjeli djelomično objašnjava podacima da su raniji istraživači nisu imali. Tako su uspješno bavi nepotpunosti njihovih podataka, Kossinets i Watts bili u mogućnosti razjasniti interakciju različite čimbenike koji pokreću mreže evolucije društvenih.