Geri Bildirimler
Bir düğümün komşuları ne kadar merkeziyse o kadar merkezi olduğu merkeziyetleri sunar. Katz'ın statü indeksi gibi bu ölçütlerden bazıları bu bölümde sunulan en eski merkezlere aittir, diğerlerinin kökleri sosyal ağların analizindedir. Üçüncü bir grup, Web bağlantılarıyla birbirine bağlanan WWW'deki sayfalar kümesi olarak tanımlanan Web grafiği için büyük analiz yöntemleri sınıfına aittir.
Aşağıdaki alt bölümlerde merkezilik endekslerinin vektörler olarak gösterileceğini unutmayın. Tüm geri bildirim merkeziyetleri, doğrusal sistemleri çözerek hesaplanır, öyle ki bir vektör olarak notasyon, aynı şeyi ifade eden bir fonksiyon kullanmaktan çok daha uygundur. Burada sadece, cX(i)'nin (cX)i olarak tanımlanması halinde, burada sunulan tüm merkezilik indekslerinin bir yapısal indeks tanımını karşıladığını belirtmek istiyoruz.
Katz'ın Durum Dizini
Geri bildirim merkezlerine ilişkin ilk fikirlerden biri sunuldu. Şu gözleme dayanmaktadır: Yönlendirilmiş kenarların (i,j) örneğin “i j'ye oy veriyor” şeklinde yorumlanabildiği bir sosyal ağda bir bireyin önemini veya statüsünü belirlemek için saymak yeterli değildir.
Örneğin, yalnızca iki kişi k ve l i için oy verirse ancak ağdaki diğer tüm kişiler k veya l için oy verirse, o zaman ağdaki en önemli kişi i olabilir - yalnızca iki doğrudan oy almış olsa bile oylar. Diğer tüm bireyler dolaylı olarak ona oy verdi.
Bu nedenle Katz'ın fikri, ara bireylerin sayısının keyfi olarak fazla olabileceği tüm dolaylı oyları ek olarak saymaktır. Ara bireylerin sayısını hesaba katmak için, bir sönümleme faktörü α > 0 eklenir: i ve j iki köşesi arasındaki yol ne kadar uzunsa, j'nin durumu üzerindeki etkisi o kadar küçük olmalıdır.
İlişkili matematiksel model bu nedenle ağırlıksız (yani tüm ağırlıklar 1'dir) yönlendirilmiş basit grafik G = (V, E) döngüler ve ilişkili komşuluk matrisi A'dır. (Ak)ji'nin j'den i'ye giden yol sayısını tuttuğu gerçeğini kullanarak k uzunluğu ile bu nedenle tepe noktası durumuna sahibiz.
Genel Geri Bildirim Merkezleri
Bu alt bölümde, sosyal ağ analizi alanında iyi bilinen üç merkez açıklanmaktadır. Bitişik matrislerin özvektörlerine dayanan bir merkezilik ölçüsü tanıttı.
Hesaplama için üç farklı yaklaşım sundu ve üçü de köşelerin aynı değerlemesiyle sonuçlandı, vektörler yalnızca sabit bir faktörde farklılık gösteriyor. Aşağıda, analiz edilecek G grafiğinin yönsüz, bağlantılı, döngüsüz, basit ve ağırlıksız olduğunu varsayıyoruz. Grafik yönsüz ve döngüsüz olduğundan, komşuluk matrisi A(G) simetriktir ve tüm köşegen girişler 0'dır.
Üç hesaplama yöntemi şunlardır:
A. faktör analizi yaklaşımı,
B. sonsuz bir dizinin yakınsaması ve
C. lineer denklem sisteminin çözümü
Aşağıda, üç yaklaşımı da açıklıyoruz ve sonuçları sa, sb ve sc olarak adlandırıyoruz. İlk olarak, faktör analizi yaklaşımını açıklıyoruz. Daha iyi bir anlayış için grafiği bir arkadaşlık ağı olarak düşünün, burada bir kenar köşe olarak modellenen kişiler arasındaki dostluğu gösterir. 'Arkadaş bulma' yeteneğini ölçen bir merkezilik tanımlamak istiyoruz.
Bakım veren ne demek
Lazarsfeld iki aşamalı akış modeli
İki aşamalı akış Kuramı kimin
Bakım veren diğer kişi ne demek
İki Aşamalı akış Kuramı nedir
Bakım veren Yükü Ölçeği
Bakım veren nasıl yazılır TDK
Böylece, bir sa ∈ n vektörüyle ilgileniyoruz, öyle ki i'inci giriş sai, i köşesinin etkileşimini veya "arkadaşlık" potansiyelini taşımalıdır. Sai Saj'ın aij'ye yakın olması gerektiğini belirtiyoruz ve sorunu en küçük kareler farkının minimizasyonu olarak yorumluyoruz. Bu nedenle, aşağıdaki ifadeyi en aza indiren sa vektörüyle ilgileniyoruz.
Üçüncü yaklaşım, bir lineer denklem sisteminin bir özvektörünü hesaplama fikrini izler. Bir köşenin merkeziyetini komşu köşelerin merkeziyetlerinin toplamına eşit olarak tanımlarsak, aşağıdaki denklem sistemini elde ederiz.
Bu denklem sisteminin ancak det(A−I) = 0 ise bir çözümü vardır. Bunun yerine A'nın özdeğer problemi olan λs = As'ı çözeriz. Teoreme göre, yukarıda tanımlanan grafik için verilen koşullar altında, tam olarak bir özvektör, tümü pozitif veya tümü negatif olan girişler içerir. Bu nedenle, bu özvektörün girişlerinin mutlak değerini çözüm olarak kullanıyoruz.
Sa,sb,sc çözüm vektörlerinin hesaplanması için üç yöntem gördük. Bu vektörler yalnızca sabit bir faktörle farklılık gösterir. Bu nedenle özvektör merkeziliği (çözüm yönteminden bağımsız olarak) tanımlanır.
Genel olarak, birden fazla, yetersiz yayılmış yoğun kümelere sahip bir grafik olduğunda, tek bir özvektör, yürüyüşe dayalı merkeziliği karakterize etmede tatmin edici bir iş çıkarmayacaktır. Bunun nedeni, her özvektörün belirli bir kümedeki yüklere karşılık gelme eğiliminde olmasıdır.
Bu davranışı, idealleştirilmiş durumda çekirdeğin tam bir alt grafiğe karşılık geldiği ve çevredeki düğümlerin birbirleriyle etkileşime girmediği çekirdek-çevre modeli aracılığıyla açıklayın. Bir grafiğin ideal çekirdek-çevre yapısına ne kadar yakın olduğunu (veya başka bir deyişle grafiğin ne kadar yoğun olduğunu) ölçmek için ρ-ölçüsünü tanımlarlar.
δij = cicj ile, burada aij komşuluk matrisinin bileşenleridir ve ci bir düğümün özünü ölçer, ci ∈ [0, 1].
Düğümlerin çekirdekliğini belirlemek için, yazarlar aij'nin kare mesafelerinin toplamını ve cicj çarpımını en aza indirmeyi önermektedir; bu, Bonacich'in Standart Merkeziliğini hesaplamak için bir yaklaşımdan başka bir şey değildir, dolayısıyla bitişik matrisin ana özvektörünü hesaplamaktan başka bir şey değildir. Bu nedenle, yalnızca çekirdek köşeler yüksek c değerleri alır, çekirdeğe ait olmayan daha küçük kümelerdeki düğümler sıfıra yakın değerler alır.
Göre, özvektör merkeziliği bağlantısız grafiklere uygulanabilir. Bu durumda, grafiğin her bileşeni için bir tane olmak üzere birkaç özvektör dikkate alınmalıdır.
Hubbell Endeksi
1965'te önerilenden daha önce, bir lineer denklem sisteminin çözümüne dayanan bir merkezilik ölçüsü. Yaklaşımı, kenarların ağırlıklarının gerçek sayılar olabileceği yönlendirilmiş ağırlıklı grafikler kullanır. Bir grafik döngüler içerebilir ancak basit de olmalıdır. Lütfen bir G grafiğinin bitişiklik matrisinin W (G) asimetrik olduğuna ve sıfırlar ve birler yerine gerçek sayılar içerdiğine dikkat edin.
Hubbell'in merkezilik ölçüsünün genel varsayımı, Bonacich'in fikrine benzer: bir v tepe noktasının değeri, her bitişik w köşesinin değerlerinin toplamının, gelen kenarın e = (v,w) ağırlığı ile çarpımına bağlıdır.
Bu nedenle, aşağıdaki denklem geçerli olmalıdır: e = i Denklem sistemini çözülebilir hale getirmek için, eksojen girdi veya E sınır koşulu adı verilen ek bir parametrenin eklenmesi gerekir. Bu, her köşe için harici bilgi içeren bir sütun vektörüdür. Hubbell, bu sınır koşulu bilinmiyorsa E = 1'in kullanılabileceğini öne sürdü.
Basitçe Yazmak
Burada, kimsenin ilgisini çekmeyecek kısa cümleler ve sıkıcı bir kelime dağarcığı ile basit bir şekilde yazmanızı önermiyoruz, ancak yazmaya başlamadan önce, düşündüğünüz kadar çok kelime kullanmadan düşüncelerinizi ifade edebileceğinizi yeterince netleştirmenizi öneriyoruz. ve bu nedenle okuyucunuz bunlara karışır.
Ayrıca, uzmanlık alanınız dışında (veya belki de bazen olduğu gibi, kendi araştırma ekibinizin dışında) iyi anlaşılmayan bir jargon kullanmakta ısrar ederseniz, okuyucuyu tamamen erteleyebilirsiniz. okuyucunun ilgisini çekerken olması gerektiği kadar basit kalıyor.
Cümlelerinizin uzunluğunu değiştirmeyi deneyin. Kısa, çabuk cümlelerin her zaman tercih edilmesi gerektiği varsayımına direnin. Sadece çok kısa cümleler kullanırsanız ikna edici bir şekilde yazmak oldukça zordur, ancak cümleleriniz her zaman devasa ise okuyucunuzun amacınızı takip etmesi zor olabilir.
Makalenizin ilk bölümünde veya daha fazlasında çalışın, her cümledeki kelime sayısını sayın ve sayıyı not edin. Cümlelerinizin çoğu (yaklaşık olarak) on iki ila yirmi beş kelime içeren, ancak bu aralığın her iki tarafında da bazı hoş değişiklikler içeren, iyi bir aralık göstermesi gereken bir sayı çetelesi elde edeceksiniz.
Bol bol paragraf sonu ekleyin. Paragraf araları, okuyucunun bir sonraki paragrafa hazırlanırken durup az önce söylenenleri düşünebileceği doğal bir “kaçış noktası” oldukları için okuyucu için son derece güven vericidir. Makaleniz çok yoğun görünüyorsa, paragraf sonları yazınıza bazı yararlı ‘boşluklar’ ekler ve aslında herhangi bir yeniden yazma yapmanıza gerek kalmadan erişilebilirliğini artırır.
Metin seçeneklerinizi kullanın. Daha önce de önerdiğimiz gibi, madde işaretli listeler ve görsel tasvirler gibi metinsel seçenekler makalenizi anlaşılır ve ikna edici hale getirmenize yardımcı olabilir. Listeler paragraf sonlarına benzer şekilde hareket eder ve okuyucuya bir sonrakine geçmeden önce bir noktayı düşünmesi için biraz zihinsel alan sağlar.
Grafikler, çizelgeler ve benzerleri, karmaşık bilgileri kavraması nispeten basit bir biçimde kapsüllemenize ve okuyuculara metinden bir dinlenme vermenize olanak tanır.
Başlıkları kullanın. Yine, hedef derginizin bu konuda herhangi bir yönerge sunup sunmadığını veya kısıtlamalar getirip getirmediğini kontrol etmeniz gerekecektir, ancak bir başlık veya alt başlık, okuyucuların makalenin genel şeklini bir bakışta kavramasına ve uyarı vermesine olanak tanıyan etkili bir yönlendirme aracı olabilir. onları yeni bir konu alanına yönlendirin.
En sevdiğiniz kelimelere dikkat edin. Hepimizin kullanmayı sevdiğimiz ve rahatlatıcı bulduğumuz terimleri vardır. Bazı kelimeler ve ifadeler tam olarak söylemek istediklerimizi aktarıyor gibi görünüyor ya da bizim hakkımızda söylediklerini beğeniyoruz. Bu kullanımlardan ilki, her paragrafta üç kez kullanma dürtüsüne direndiğiniz sürece arzu edilir.
Adım adım Makale yazımı
Bilimsel makale
Örnek makale
Ücretli makale yazma
Akademik makale örneği
Bilimsel bir makale Nasıl Yazılır
Bilimsel makale Nasıl Yazılır PDF
Derleme makale nasıl Yazılır
Makalenizi yazarken bir kelimeyi tekrar ettiğinizi hissettiğiniz anda, bir yere not edin. Makaleyi tamamladığınızda, onu ne sıklıkta kullandığınızı görmek için yazılımınızdaki ‘bul’ işlevini kullanın ve ardından bu durumlardan bazılarında eşit derecede uygun bir kelimeyle değiştirin.
Bunu, kontrol sürecinin bir parçası olarak yapmanızı öneriyoruz, çünkü yazarken kullanmak için başka bir kelime düşünmek şaşırtıcı derecede zordur ve gereksiz bir dikkat dağıtıcı olabilir, ancak tekrar kontrol ettiğinizde, düşünmeniz kolay olacaktır.
Hepimizin hakkımızda söyledikleri şeyler için kelimeler kullanma eğilimimiz vardır ve bu hem doğal hem de arzu edilir bir durumdur. Amacınız için mükemmel kelimeyi bulabilirseniz, bu sizin takdirinize bağlıdır, ancak bilgili kelimeler garip bir şekilde bağımlılık yapabilir.
Bazen sadece anlamımızı anlamakta başarısız olmakla kalmayıp, aynı zamanda onları bu şekilde karıştırdığımız için bize kızan ve kendimizden biraz zevk aldığımızdan şüphelenen okuyucularımızın pahasına, kendimizi entelektüel ve konuyla ilgili iyi bilgili hissetmemizi sağlıyorlar.
Makaleleri Okuma
Bu kulağa basit gelebilir, ancak zihninizin diğer dergi makalesi yazarlarıyla aynı doğrultuda çalışmasını sağlamanın gerçekten en iyi yoludur. Kendinizi makalelere kaptırarak, doğal olarak, doğru düzeyde formalite ve okuyucu odaklı, daha uygun bir yazı stili benimseyeceksiniz.
İyice Planlayın
Bunu zaten önerdik, ancak nasıl söyleyeceğiniz pahasına ne söylemek istediğinizi çok fazla düşünmemenizi garanti etmenin tek yolu planlamadır. Planlama süreci size ihtiyacınız olan tüm zamanı verir. makaleyi iyice düşünün ve fikrinizi değiştirin: bu oldukça yaratıcı bir süreçtir.
Yazma vaktinin geldiğini anlayacaksınız çünkü yazmaya başlayarak planınızı sayfaya aktarmak için güçlü bir dürtü hissedeceksiniz. Yazmadan önce bu anın gelmesini bekleyebilirseniz, iyi yazmak için mümkün olan en iyi konumda olduğunuzdan emin olabilirsiniz.
Sesli Okumak
Ne kadar iyi yazdığınızı değerlendirmek ve böylece üslubunuzu geliştirmek için işinizin bir okuyucusu olmanız gerekir. Bunu düşündüğünüzde şaşırtıcı: Yazmak, sonucu göremediğimiz birkaç etkinlikten biridir. Elbette sayfadaki yazıları görebiliyoruz ama bunu bir okuyucu alacağı için göremiyoruz ve bu her zaman yazımızın sonucudur.
Bu nedenle, yazınızdan bir parça alın (ideal olarak üç veya dört sayfa) ve kendinize yüksek sesle okuyun. Bunu bir odanın içinde dolaşarak yapın, sabit bir tempoda tutun ve gerçekten ifade üzerinde çalışın. Her virgülde duraklayın, noktalı virgül veya tam durakta daha uzun bir duraklama yapın. Okuyucu olun. Sonuçtan şaşıracaksınız, çünkü ilk kez yazınızı bir okuyucu gibi deneyimleyeceksiniz.
Yazınızı bu şekilde “yürürken”, kendinize nasıl ses çıkardığınızı sormaya devam edin. Sesin heyecanlı, kontrollü ve otoriter mi, yoksa sıkılmış, kendini beğenmiş veya endişeli mi geliyorsun?
Sesli okumaya başladığınız anda yazınızın tonu size netlik kazanacak ve yaptığınız hatalar sayfadan fırlayıp kendini belli edecek gibi olacaktır. Bu şekilde yazdığınız her şeyi sesli okumanıza gerek kalmayacak. ancak bunu ara sıra yapmak iyi bir uygulamadır ve dergi makaleniz kesinlikle bu tedaviden fayda sağlayacaktır.
