主题：罚似然图模型与社会网络测量
报告信息
主讲人 陈华珊 副研究员 中国社科院社会景气研究中心主任
主持人 王锐 副教授 上海对外经贸大学国际经贸学院物流电商系
时 间 2018年11月9日（周五）下午 14:00
地 点 上海对外经贸大学博识楼113会议室
主讲人简介
主要研究成果:
1.虚拟社区是否增进社区在线参与？一个基于日常观测数据的社会网络分析案例.《社会》，2015年第5期，综合运用文本定量分析、随机图网络模型，以复合网络的视角来探讨社区的在线参与。
2.“罚似然图模型与社会网络测量”，《社会》，2017年第2期，系统梳理了近五年来罚似然图模型的发展及其在社会网络测量中的应用。
3.“互联网与社会学定量研究”，《中国社会科学》，2016年第7期，讨论社会学定量研究如何与互联网数据相结合。
主题介绍
随着互联网及智能设备的普及，越来越多的行为轨迹和互动数据的获得成为可能并进入社会学研究者的视野。这类行为或互动事件数据在数据结构上属于社会网络分析方法中常见的双模网络。但传统上社会网络分析所面对的数据规模较小，一般采用矩阵分解、主成分分析等描述性分析方式来对网络子群进行区分或测量。而在大数据的背景下，互动数据的参与群体规模巨大、群体成员动态变化、事件具有时序特征、事件发生存在异质性等特征，传统的分析方法无法有效应对此类数据。对这类大规模互动数据的分析是个巨大的挑战。
近十年来，高维高斯图模型在网络关系探测研究中取得了非常广泛的应用。本讲座对基于罚似然回归的高斯图模型的应用做一个介绍，并结合具体示例展现罚似然图模型及其扩展模型对社会科学应用研究所可能带来的潜力。