Síťová analýza je metoda, díky které můžeme lépe pochopit propojenost světa kolem nás. Umožnuje zkoumat, vizualizovat a objevovat skryté souvislosti a vztahy předmětného jevu. Ať už se jedná o šíření nemocí, korespondence, myšlenek nebo hledání souvislostí mezi archeologickými nálezy. I díky tomu se dnes síťová analýza uplatňuje v celé řadě výzkumů v mnoha různých oborech.
Na počátku síťové analýzy a s ní související teorie grafů stojí matematický problém nazvaný „Sedm mostů Královce“. V 18. století město Královec (nyní Kaliningrad) leželo na řece, která vytvářela dva ostrovy spojené sedmi mosty. Tehdejší obyvatele zajímalo, zda je možné během jedné procházky přejít všechny mosty – každý ale jen jednou. V roce 1736 matematickou hádanku vyřešil Leonhard Euler, švýcarský matematik a fyzik, který jako první pomocí tzv. eulerovského tahu dokázal, že to není možné. Eulerovským tahem se označuje takový tah, který obsahuje každou hranu grafu právě jednou – to znamená, že takový graf lze nakreslit jedním tahem. Svým řešením tehdy položil základy teorie grafů. Od té doby se použití síťové analýzy rozšířilo od matematiky a přírodních věd až po chemii, fyziku či biologii.
Mapka Královce z Eulerových dob s vyznačením sedmi mostů (zdroj: Bogdan Giuşcă – Public domain (PD), based on the image)
Síťová analýza je přístup, který se věnuje vztahům mezi jednotlivými jevy a na jejich základě se snaží pochopit strukturu a propojenost těchto systémů. Zabývá se komplexními systémy jako soustavou uzlů a jejich vazeb. Sítě můžeme dělit dle počtu vazeb – diáda, tj. základní vazba obsahuje pouze dva uzly (uzly mohou představovat jakýkoliv objekt nebo subjekt, mohou to být lidé, místa, knihy či pojmy nebo slova) – a mohou mít celou řadu atributů, jako je pohlaví, role v organizaci nebo typ či rok vydání publikace. Jedna vazba (hrana) zase představuje vztahy mezi uzly. Právě vztahy, které pak nabízí novou úroveň při zkoumání společenského jevu, jsou jádrem síťové analýzy. Síťová analýza umožňuje odhalit vztahy mezi postavami v literárních dílech nebo propojení historických osobností třeba prostřednictvím jejich korespondence.
V teoriích hrají větší roli spíše triády (tři uzly), především pro svoji potenciální nestabilitu. Složitější sítě jsou pak kombinací diád a triád. Ty už je možné analyzovat a na základě analýz dělat závěry. Graf je pak základním pozorovaným prvkem síťové analýzy. Síťová analýza je vhodná ke zkoumání jakéhokoliv jevu, ve kterém hraje důležitou roli propojenost – mohou to být zájmové skupiny, šíření nemocí, rukopisů nebo korespondence. Díky síťové analýze pochopíme, jaké je celková charakteristika sítě, jaké jsou mezi jednotlivými jevy vztahy a jak moc jsou propojené. Grafické znázornění zkoumaných sítí a vztahů mezi nimi pak ještě posílí porozumění pozorovanému jevu. Vizualizace často probíhá pomocí sociogramů, kde každý uzel představuje bod a spojení je znázorněno přímkou nebo křivkou. Při analýze sítě a jednotlivých uzlů se používá několik metrik. Stupeň (degree) popisuje počet vazeb s okolními uzly. Mezilehlost (betweenness) je počet přímých cest mezi dvěma uzly. Centralita vlastního vektoru (eigencentrality) určuje propojenost uzlu a jeho vliv na další uzly. Poslední dvě metriky jsou hustota sítě (density), která počítá poměr mezi možným a skutečným počtem vazeb a klastr (cluster), což je výpočet shluku navzájem blízkých uzlů.
Síťová analýza stojí na komplexní matematické teorii (teorii sítí) a je kombinací dvou matematických disciplín, a to statistiky a teorii grafů. Dnes je síťová analýza spojována také s počítačovou vědou, která nabízí rozsáhlé možnosti, jak zpracovávat velké množství dat, a pomáhá nám aplikovat tento přístup i bez velkých znalostí matematiky a statistiky. Její použití se tak postupně rozšířilo z matematiky až do oblasti humanitních věd.
Ve společenských vědách se začala síťová analýza objevovat až ve 30. letech 20. století, především v sociologii, sociální psychologii a antropologii. Prvním příkladem využití síťové analýzy je tzv. sociogram sociologa Jakoba Levyho Morena, který je považován za zakladatele sociometrie. Za zmínku stojí také studie Stanleyho Milgrama z 60. let s názvem Šest stupňů odloučení (anglicky The six degrees of separation). Studie mj. tvrdila, že každý člověk je s kterýmkoliv člověkem na světě spojen prostřednictvím řetězu maximálně šesti známých. Od 70. let pak dochází k výraznějšímu rozvoji v sociologii, v dalších disciplínách se síťová analýza objevuje v posledních dvou dekádách.
V roce 1990 byla publikovaná studie s názvem Analysis of an ancient network: Personal communication and the study of social structure in a past society zaměřená na síť Ciceronových sociálních kontaktů. Výzkumníci Danowski a Alexander ji zkoumali prostřednictvím jeho korespondence.
Zdroj: Alexander, Michael C., and James A. Danowski, 1990. Analysis of an ancient network: Personal communication and the study of social structure in a past society
V další studii z roku 1993 Robust Action and the Rise of the Medici, 1400-1434 se výzkumníci John F. Padgett a Christopher K. Ansell věnovali tomu, jakým způsobem získal rod Medicejských své výhradní postavení v renesanční Florencii. Podařilo se jim ukázat, jak mohou sociální sítě a strategická jednání formovat historické a politické události. V případě Medicejských tato strategie vedla k jejich dlouhodobé dominanci ve florentské politice. Dalším příkladem použití síťové analýzy může být studie Hypergraph Representations: A Study of Carib Attacks on Colonial Forces, 1509-1700 z roku 2017, za kterou stojí Termeh Shafieová a její kolegové. Ve studii se zabývali karibskými ostrovy v 16. a 17. století a tím, jak tyto ostrovy uzavíraly spojenectví, aby zaútočily na koloniální nadvládu.
Zdroj: Shafie, Termeh: Hypergraph Representations: A Study of Carib Attacks on Colonial Forces (1509-1700)
V Centru pro digitální výzkum náboženství na Masarykové univerzitě se Tomáš Glomb a jeho kolegové v projektu Ptolemaic military operations were a dominant factor in the spread of Egyptian cults across the early Hellenistic Aegean Sea zaměřovali na to, jak se šířil kult původně egyptské bohyně Isidy po antickém středomoří. Mnoho archeologických nálezů spojených s tímto kultem bylo objeveno na ostrovech v Egejském moři. Výzkumníky zajímalo, zda lze objevit ve výskytu těchto nálezů nějaký vzorec. Ukázalo se, že určitou roli hraje ústřednost těchto ostrovů na síti námořních cest. Ostrovy nacházející se v centru sítě námořních cest vykazovaly vyšší výskyt nálezů. Důležitou roli hrála také dlouhodobá přítomnost vojenských posádek na jednotlivých ostrovech.
Síťovou analýzu ale nemusíme využívat jen k porozumění vztahů mezi skupinami, lidmi nebo ostrovy. Tento přístup se také hodí ke studiu textů a vztahů mezi nimi. Příkladem takového výzkumu je studie Network Analysis of Biblical Texts z roku 2017, ve které Istvan Czachesz zkoumal biblické texty a vztahy mezi nimi. Tento přístup mu umožnil analyzovat vztahy a propojenost mezi různými prvky textu, jako jsou postavy, události a místa, čímž poskytuje nové vhledy do struktury a významu těchto textů.
DISSINET (The “Dissident Networks Project”) je projekt realizovaný Centrem pro digitální výzkum náboženství FF MU, ve kterém působí mezinárodní tým složený z religionistů, historiků, informatiků, geografů a sociálních vědců. Tento interdisciplinární tým pracuje společně na sběru a analýze dat z historických pramenů, jako jsou inkviziční záznamy, kroniky a další dokumenty. Jejich cílem je lépe porozumět tomu, jak fungují sociální sítě středověkého nekonformního křesťanství. Projekt zkoumá středověké inkviziční záznamy, které zachycují celou řadu informací o tom, jak spolu lidé interagovali, jaké byly jejich sociální vazby nebo jaké názory zastávali. Síťová analýza pomáhá výzkumníkům objevovat hlubší roviny křesťanského konformismu, které nejsou na první pohled patrné.
Vzácné rukopisy, básnické sbírky nebo staré tisky. Kulturní dědictví, které bychom rádi předávali z generace na generaci a uchránili jej před ztrátou, krádeží či úplným poničením. I s tímto nám mohou pomoct digitální technologie. Díky digitalizaci se příběhy a myšlenky zachycené v knihách a rukopisech stávají dostupnými pro širokou veřejnost, vědecký výzkum i budoucí generace.
Pro síťovou analýzu dnes existuje celá řada nástrojů. Některé z nich jsou jednodušší a uživatelsky přívětivější, většinou však mají omezené možnosti zobrazení dat a méně funkcí. Jiné programy nabízejí větší možnosti různých zobrazení a také přístup k dalším analytickým metodám. Přečtěte si, jaké funkce nabízejí nástroje Gephi, NodeXL, Pajeck, Cytoscape a SocNetV.
