无尺度身份：社会网络科学的出现

社会网络分析是研究嵌入情境中的代理人的方法。大约在 1998 年，物理学家发现社会网络作为复杂系统的表征。小世界和无尺度网络是该网络科学的范式模型。依靠各种社会文化过程的模型和机制，开发并校准了一个身份模型，用于 Social Network Science 的案例研究。该研究领域源于 Social Network Analysis 与 Network Science 的结合。创建了一个独特的数据集，包含 25,760 篇 scholarly articles，覆盖一个世纪的研究 (1916-2012)。对这批文献进行聚类，检测并分析了五个子领域，其作者、引用和词汇结构及动力学。 percolation 理论的比例假设在社会文化系统中得到形式化，即像 Lotka's、Bradford's 和 Zipf's 法则这样的幂律大小分布意味着所描述的身份位于稳定性和意义变化之间的相转移点。在这种情况下，可以使用双变量比例律和 Abbott 的分形区分 heuristics 来诊断身份。身份并非二元对立，而是社会网络与文化领域、微观与宏观现象以及稳定性与变化的二元性。为研究方向提供动力的故事集比个体研究者活得更少、更不显眼、更不活跃。身份是无尺度的。六种诊断身份不同方面的感觉，当它们作为过程共同作用时，社会文化系统即随之形成。从 Relational Sociology 与 Network Science 的融合中识别出一种互惠益处。后者可以从前者学习到，社会系统是交易与意义的二元性。对于社会科学，强调 Paretian 思维（尺度不变性）的重要性。