Intuizioni sulle relazioni sociali attraverso la teoria del bilanciamento
Esaminando come la teoria dell'equilibrio riveli le dinamiche nelle reti sociali.
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Indice
Nel campo delle scienze sociali, possiamo usare dati su relazioni sociali, economiche e politiche per capire meglio come si comportano le persone. Un'idea su cui ci concentriamo si chiama teoria del bilanciamento, che suggerisce che le persone nelle reti sociali firmate evitano di formare cicli considerati 'sbilanciati'. In parole semplici, un ciclo è sbilanciato se ha un numero dispari di connessioni negative, come amicizie e nemici. Per supportare questa idea con le statistiche, dobbiamo confrontare i dati reali con un modello che funge da baseline o standard di confronto.
Tradizionalmente, i modelli esistenti non considerano come diversi individui in queste reti possano avere diversi livelli di connessione. Questo documento mira a migliorare questa comprensione ampliando i modelli esistenti per tenere conto sia delle caratteristiche generali delle reti sia delle differenze individuali tra le persone.
Teoria del Bilanciamento Spiegata
La teoria del bilanciamento ruota attorno al concetto di equilibrio nelle relazioni. Un grafo firmato è un modo visivo per rappresentare le connessioni tra le persone: le connessioni positive rappresentano amicizie, mentre quelle negative rappresentano conflitti o inimicizie. Secondo questa teoria, un grafo è 'bilanciato' se tutte le parti della sua struttura aderiscono a determinate regole riguardo a queste connessioni positive e negative.
Ad esempio, se due amici hanno un altro amico comune, allora dovrebbero essere tutti amici tra loro. Al contrario, se due persone sono nemiche, non dovrebbero avere un amico comune.
Quando applicata alle reti, la teoria del bilanciamento ci aiuta ad analizzare le relazioni tra individui. Una relazione bilanciata può essere facilmente visualizzata come un triangolo in cui la connessione di ciascuna persona ha senso secondo le regole menzionate. Ad esempio, in un triangolo bilanciato, se due amici sono collegati a una terza persona, quella terza persona dovrebbe anche essere un'amica per mantenere l'equilibrio.
Metodologia
Nella nostra ricerca, esaminiamo reti sociali reali e come si confrontano con i modelli che misurano il bilanciamento. Ci concentriamo su due versioni principali della teoria del bilanciamento: forte e debole.
Teoria del Bilanciamento Forte (SBT): Questa versione afferma che un insieme di relazioni è bilanciato se tutti i cicli contengono un numero pari di connessioni negative. In parole più semplici, se guardi una serie di amicizie e inimicizie, sono considerate bilanciate quando le connessioni negative sono compensate da quelle positive.
Teoria del Bilanciamento Debole (WBT): Questa versione è più flessibile. Considera le relazioni con un bordo negativo tra tre connessioni come bilanciate. In questo caso, accettano che un certo grado di sbilanciamento possa esistere senza segnare una relazione come completamente sbilanciata.
Per testare queste teorie, confrontiamo le relazioni osservate nei dati reali con ciò che ci aspetteremmo di trovare se le relazioni fossero casuali o fatte in condizioni diverse.
Reti Reali Sotto Osservazione
La ricerca esamina diversi set di dati che riflettono vere reti sociali:
- Relazioni politiche tra paesi nel tempo, dove le alleanze sono collegamenti positivi e i conflitti negativi.
- Relazioni tra giocatori in un enorme gioco online multiplayer, catturando amicizie e conflitti.
- Varie reti socio-politiche, finanziarie e biologiche.
Questi set di dati forniscono una comprensione ampia di come la teoria del bilanciamento si applica in diversi contesti, che siano ambienti sociali, transazioni finanziarie o interazioni biologiche.
Modelli Null Definititi
Per svolgere la nostra analisi in modo affidabile, dobbiamo usare quelli che sono chiamati modelli nulli. Questi sono frame matematici che ci aiutano a capire cosa ci aspetteremmo di vedere nei dati se non ci fosse uno specifico schema. I modelli nulli che consideriamo sono:
Modello di Grafo Random Firmato (SRGM): Questo modello assegna casualmente connessioni e segni agli spigoli di un grafo, mantenendo solo la struttura generale della rete. Ci aiuta a vedere quanto bilanciamento o sbilanciamento potrebbe avvenire semplicemente per caso.
Modello di Configurazione Firmata (SCM): Questo modello tiene conto dei modelli specifici di connessione che gli individui hanno nella realtà, fornendo una visione più sfumata che considera le caratteristiche individuali dei nodi (che rappresentano le persone).
Confrontando i dati effettivi con questi modelli nulli, possiamo esplorare il significato dei modelli bilanciati nelle reti reali.
Analisi dei Triangoli Firmati
Per determinare quanto siano bilanciate queste reti, osserviamo attentamente i triangoli formati da tre connessioni. Ogni triangolo può essere bilanciato o sbilanciato in base alla distribuzione di collegamenti positivi e negativi:
- Triangoli Bilanciati: Tutti i collegamenti sono positivi, oppure ci sono due collegamenti negativi e uno positivo.
- Triangoli Sbilanciati: C'è un collegamento negativo, oppure tutti i collegamenti sono negativi.
Contiamo quanti triangoli esistono nei dati reali e come questo numero si confronta con le aspettative stabilite dai nostri modelli. Se scopriamo che i triangoli reali si allineano con la teoria del bilanciamento, possiamo concludere che le relazioni nel mondo reale spesso riflettono questi principi stabiliti.
Risultati dai Dati
La nostra analisi ha mostrato alcune tendenze interessanti attraverso diversi set di dati. Nella maggior parte delle reti sociali, come relazioni politiche e interazioni in giochi online, abbiamo trovato evidenze che supportano la teoria del bilanciamento debole. Questo significa che, sebbene ci siano segni di equilibrio, alcune relazioni non aderiscono completamente alle rigide regole delineate dalla teoria del bilanciamento forte.
D'altra parte, le reti biologiche hanno mostrato una tendenza alla frustrazione, il che significa che queste reti non si allineano bene con la teoria del bilanciamento. Questo indica che le relazioni biologiche operano secondo principi diversi rispetto a quelle sociali.
In sintesi, i nostri risultati dimostrano che il tipo di modello usato influisce significativamente su come interpretiamo il bilanciamento nelle reti sociali. Quando teniamo conto delle caratteristiche uniche degli individui, la teoria del bilanciamento forte tende a ricevere più supporto.
Implicazioni per le Scienze Sociali
Capire come funziona il bilanciamento nelle reti sociali può avere ampie implicazioni. Potrebbe fornire spunti sulle dinamiche relazionali, su come si sviluppano alleanze e conflitti e su come i gruppi sociali si formano e mantengono coesione.
I politici e gli scienziati sociali possono usare questi spunti per capire meglio il comportamento di gruppo, come in contesti politici o nelle relazioni comunitarie. Inoltre, riconoscere come le relazioni cambiano nel tempo può aiutare a comprendere le tendenze nell'opinione pubblica e nei movimenti sociali.
Conclusione
In conclusione, la nostra ricerca fa luce sulle intricate dinamiche delle reti sociali attraverso la lente della teoria del bilanciamento. Scopriamo che le differenze sociali tra gli individui possono influenzare significativamente come interpretiamo equilibrio e sbilanciamento nelle relazioni.
Usando modelli avanzati e analizzando dati reali, vediamo che i principi della teoria del bilanciamento forniscono un mezzo solido per analizzare le relazioni, ma devono essere applicati con una comprensione della complessa natura delle interazioni umane.
Ricerche future dovrebbero continuare a perfezionare questi modelli ed esplorare le loro applicazioni in altri domini, arricchendo la nostra comprensione del comportamento sociale in un mondo sempre più interconnesso.
Titolo: Testing structural balance theories in heterogeneous signed networks
Estratto: The abundance of data about social relationships allows the human behavior to be analyzed as any other natural phenomenon. Here we focus on balance theory, stating that social actors tend to avoid establishing cycles with an odd number of negative links. This statement, however, can be supported only after a comparison with a benchmark. Since the existing ones disregard actors' heterogeneity, we extend Exponential Random Graphs to signed networks with both global and local constraints and employ them to assess the significance of empirical unbalanced patterns. We find that the nature of balance crucially depends on the null model: while homogeneous benchmarks favor the weak balance theory, according to which only triangles with one negative link should be under-represented, heterogeneous benchmarks favor the strong balance theory, according to which also triangles with all negative links should be under-represented. Biological networks, instead, display strong frustration under any benchmark, confirming that structural balance inherently characterizes social networks.
Autori: Anna Gallo, Diego Garlaschelli, Renaud Lambiotte, Fabio Saracco, Tiziano Squartini
Ultimo aggiornamento: 2024-04-11 00:00:00
Lingua: English
URL di origine: https://arxiv.org/abs/2303.07023
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2303.07023
Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.
Si ringrazia arxiv per l'utilizzo della sua interoperabilità ad accesso aperto.
Link di riferimento
- https://mrvar.fdv.uni-lj.si/pajek/SVG/CoW/
- https://figshare.com/articles/dataset/Signed_networks_from_sociology_and_political_science_biology_international_relations_finance_and_computational_chemistry/5700832
- https://figshare.com/articles/dataset/Dataset_of_directed_signed_networks_from_social_domain/12152628
- https://netres.imtlucca.it