動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)分析(DNA)動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)分析(DNA)動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)分析(DNA)V:1.0精細(xì)整理，僅供參考動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)分析(DNA)日期：20xx年X月動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)分析（DNA）介紹介紹動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)分析是一個(gè)新的科學(xué)領(lǐng)域，綜合了基于網(wǎng)絡(luò)科學(xué)和網(wǎng)絡(luò)理論的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析（SNA），鏈接分析（LA）和多Agent系統(tǒng)（MAS）研究。主要有兩個(gè)方面的研究：1.動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)（DNA）數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析；2.網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)性的仿真。在網(wǎng)絡(luò)中，當(dāng)你孤立了網(wǎng)絡(luò)中的主角（關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)）并不意味著整個(gè)網(wǎng)絡(luò)就不穩(wěn)定和不能做出反應(yīng)了，這恰好是忽略了網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)性。比如“孤立”一個(gè)“主角”，而又有新的“主角”產(chǎn)生。我們需要理解動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)的演化過(guò)程，并且我們?cè)诿鎸?duì)一個(gè)演化網(wǎng)絡(luò)或信息的丟失必須對(duì)“孤立策略”進(jìn)行評(píng)估，（重點(diǎn)是網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)性和信息的丟失）。DNA中Agent角色是通過(guò)其過(guò)程來(lái)考慮的而不是其位置，這就意味著Agent能通信，儲(chǔ)存信息，學(xué)習(xí)。而且網(wǎng)絡(luò)隨Agents的改變而動(dòng)態(tài)的改變。連接是個(gè)概率，網(wǎng)絡(luò)的多顏色，多元始由一系列網(wǎng)絡(luò)組合而成一個(gè)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)，其中一個(gè)網(wǎng)絡(luò)的改變都促進(jìn)或限制其他網(wǎng)絡(luò)的變化，經(jīng)常導(dǎo)致錯(cuò)誤的級(jí)聯(lián)產(chǎn)生[1]。我們無(wú)法預(yù)測(cè)變化，但能快速探測(cè)變化的發(fā)生和對(duì)實(shí)時(shí)的變化做出一些推理；當(dāng)研究無(wú)法預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)行為，但能提供一種更精確探測(cè)到變化的發(fā)生和在什么時(shí)間將發(fā)生的方法，這也是很重要的[2]。DNA的產(chǎn)生[1]傳統(tǒng)SNA關(guān)注小的、有邊界的網(wǎng)絡(luò)，在一種類(lèi)型的節(jié)點(diǎn)（人）之間建立兩三種鏈接，在一個(gè)時(shí)間點(diǎn)我們可能得到完整的信息。之后一些研究進(jìn)行了擴(kuò)展，研究大的網(wǎng)絡(luò)，或兩種類(lèi)型的節(jié)點(diǎn)（人和事件），或者是無(wú)邊界網(wǎng)絡(luò)。動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)分析中的網(wǎng)絡(luò)在網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性，動(dòng)態(tài)性，多狀態(tài)性，多元性和多個(gè)層次上的不確定性不同于傳統(tǒng)的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)。在SNA中節(jié)點(diǎn)是靜態(tài)的，而在DNA模型中節(jié)點(diǎn)有學(xué)習(xí)的能力，屬性隨著時(shí)間而改變，節(jié)點(diǎn)不斷適應(yīng)；DNA考慮了網(wǎng)絡(luò)演化的要素研究和在某種環(huán)境中可能發(fā)生哪些變化。在一定程度上DNA有點(diǎn)像定量分析，它同概率論相關(guān)，但是又不像定量分析，因?yàn)镈NA中的節(jié)點(diǎn)具有主動(dòng)學(xué)習(xí)的能力。目前有一些關(guān)于SNA的前沿的研究都擴(kuò)展動(dòng)態(tài)分析和多顏色（multi-color）網(wǎng)絡(luò)的領(lǐng)域，主要有三個(gè)方面：元矩陣；把關(guān)系作為一種概率；社會(huì)網(wǎng)絡(luò)同認(rèn)知科學(xué)和M-Agent系統(tǒng)的結(jié)合。這三個(gè)方面的發(fā)展導(dǎo)致了動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)分析的出現(xiàn)。元矩陣：Carley（2002）綜合了姿勢(shì)管理，行為研究和社會(huì)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)提出了元矩陣（meta-matrix）的概念，對(duì)實(shí)體和實(shí)體之間的關(guān)系的多顏色，多元的表示，元矩陣是PCANS（關(guān)注人，資源，任務(wù)）方法的擴(kuò)展和泛化。如下圖：定義了10個(gè)內(nèi)部鏈接網(wǎng)絡(luò)，一個(gè)網(wǎng)絡(luò)變化可能導(dǎo)致其他網(wǎng)絡(luò)的變化；一個(gè)網(wǎng)絡(luò)中關(guān)系暗示了另一個(gè)網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)系?；谠仃嚫拍?，提出新的指標(biāo)能更好的捕捉到一個(gè)個(gè)體，任務(wù)或資源在組織中的整體重要性。如認(rèn)知負(fù)荷指標(biāo)。DNA中關(guān)鍵的問(wèn)題是有哪些合適的指標(biāo)來(lái)描述和對(duì)比動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)。目前為止的研究是集中關(guān)注在測(cè)量利用元矩陣中更多的胞(cell).一系列的測(cè)量主要在描述網(wǎng)絡(luò)的大?。ü?jié)點(diǎn)數(shù)目），稠密度，連結(jié)分布性的同質(zhì)性，節(jié)點(diǎn)改變的比率。概率關(guān)系：在元矩陣中的關(guān)系多是一種概率，各種因素影響著概率的變化，包括觀測(cè)者對(duì)關(guān)系的確定性等，如貝葉斯方法，認(rèn)知推理技術(shù)，社會(huì)和認(rèn)知變化過(guò)程模型都能應(yīng)用到概率的評(píng)價(jià)和它如何隨時(shí)間的變化。M-Agent網(wǎng)絡(luò)模型：傳統(tǒng)的SNA德主要問(wèn)題是在網(wǎng)絡(luò)中沒(méi)有把人看成一個(gè)活躍適應(yīng)性的能自主行動(dòng)、學(xué)習(xí)和影響網(wǎng)絡(luò)的Agent。Carley采用的M-Agent技術(shù)主要采用下列機(jī)制：學(xué)習(xí)；參與事件、對(duì)組織和社會(huì)性的改變建模的任務(wù)的執(zhí)行。研究方法網(wǎng)絡(luò)的研究不同于社會(huì)科學(xué)中傳統(tǒng)研究方法的顯著特征：1.網(wǎng)絡(luò)研究的聚焦點(diǎn)是關(guān)系和關(guān)系模式；2.網(wǎng)絡(luò)研究中可以進(jìn)行多層次的分析，從而可以再微觀、宏觀之間建立連接；3.網(wǎng)絡(luò)研究可以將定量資料、定性資料和圖表數(shù)據(jù)整合起來(lái)，使分析更加透徹和深入[3]。從網(wǎng)絡(luò)分析的層次上看可以分為：元素層次(element-level)分析,主要考慮其集中性(centrality)；組群層(group-level)分析，主要考慮其組的稠密性(densegroups)（源自個(gè)體之間的互動(dòng)），群組集中性(clustering)等；網(wǎng)絡(luò)層次(network-level)分析，主要采用統(tǒng)計(jì)，模型和對(duì)比等手段，主要考慮的概念有網(wǎng)絡(luò)密度（節(jié)點(diǎn)之間實(shí)際連結(jié)的數(shù)目與他們之間可能存在的最大連結(jié)數(shù)目的比值），網(wǎng)絡(luò)集中度（衡量的是某一個(gè)網(wǎng)路圍繞一個(gè)或少數(shù)幾個(gè)節(jié)點(diǎn)發(fā)生連結(jié)的程度），可達(dá)性，相互性，同質(zhì)性和切入點(diǎn)等。另外可以引入其他學(xué)科的研究手段如可以從信息論角度出發(fā)，研究組織網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)性，引入了信息論中的概念來(lái)量化研究，如引入網(wǎng)絡(luò)熵和互信息來(lái)評(píng)估組織網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)性[4]?？梢圆捎靡环N動(dòng)態(tài)的，適應(yīng)復(fù)雜系統(tǒng)的方法來(lái)探究邊緣組織的動(dòng)態(tài)特征，并且研究網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和自組織機(jī)制是怎樣影響邊緣組織的熵，確定其敏捷性和執(zhí)行力[5]。動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)分析的工具[6]主要是整合CASOS動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)分析工具，這些工具能便于對(duì)“主角”，隱藏團(tuán)體，脆弱點(diǎn)和改變的動(dòng)態(tài)提取、分析、可視化和推理。多種改變導(dǎo)致動(dòng)態(tài)性，如自然演化過(guò)程（學(xué)習(xí)，出生等）和干預(yù)過(guò)程（選擇誰(shuí)領(lǐng)導(dǎo)一個(gè)系統(tǒng)）。在這些系統(tǒng)中數(shù)據(jù)一般是不完全的，充滿錯(cuò)誤的，而且很難收集，這些都使對(duì)團(tuán)體的理解和評(píng)價(jià)復(fù)雜化。所以要使用工具。DNA工具包括對(duì)數(shù)據(jù)收集、分析、可視化和仿真的軟件包。數(shù)據(jù)分析的過(guò)程包括諸如確定個(gè)體或團(tuán)體的關(guān)系，描述網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，找出網(wǎng)絡(luò)的中性或“主角”，錯(cuò)弱點(diǎn)和比較網(wǎng)絡(luò)等任務(wù)。在DNA中，社會(huì)系統(tǒng)被表現(xiàn)為相關(guān)數(shù)據(jù)，相關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)可能反應(yīng)一系列節(jié)點(diǎn)類(lèi)型如人，組織，資源和任務(wù)（多樣式），任何兩個(gè)節(jié)點(diǎn)間的各種類(lèi)型的連接（多元），節(jié)點(diǎn)和邊的屬性（豐富的數(shù)據(jù)），和數(shù)據(jù)隨時(shí)間的變化（動(dòng)態(tài)性）。傳統(tǒng)工具的局限：1.當(dāng)研究團(tuán)隊(duì)參與到大尺度和多學(xué)科工程時(shí)，必須要提出好的確定的用于數(shù)據(jù)交互的格式。最后大的數(shù)據(jù)集經(jīng)常被儲(chǔ)存在關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中，這樣不同的分析可以采用多種提取方法，但是現(xiàn)存的工具操作并不是都采用數(shù)據(jù)庫(kù)，也沒(méi)有通用的共享的本體用來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)的創(chuàng)建。2.當(dāng)前的工具沒(méi)有提供腳本特征，這抑制了數(shù)據(jù)的批處理，導(dǎo)致在分析時(shí)浪費(fèi)了過(guò)多的時(shí)間和人力。為加強(qiáng)決策過(guò)程的時(shí)間、關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的分析。將來(lái)，通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)格式和交換語(yǔ)言分析將采用松耦合和共同操作的工具，如前沿的數(shù)據(jù)耕耘，自動(dòng)化本體創(chuàng)建和基于網(wǎng)格的計(jì)算。那么新的工具主要要有以下特點(diǎn)：1.它基本的數(shù)據(jù)庫(kù)，通過(guò)通用的交互語(yǔ)言和權(quán)限能進(jìn)行提取、增加、修改和刪除。2.工具能通過(guò)腳本的交互操作，實(shí)現(xiàn)快速批量處理?；诋?dāng)前工具的缺陷，我們對(duì)新的DNA工具提出的要求：可擴(kuò)展，互用性（一個(gè)工具嵌入另一個(gè)工具可用，一個(gè)工具的輸出能做為另一個(gè)工具的輸入），通用和可擴(kuò)展的本體框架，通用的交互語(yǔ)言，數(shù)據(jù)管理，可伸縮性和健壯性。新工具如何實(shí)現(xiàn)工具提出的要求：可擴(kuò)展性，通過(guò)采用共有的，可擴(kuò)展本體和XML交換語(yǔ)言來(lái)開(kāi)發(fā)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)。（UCINET,NetDraw）互用性，通過(guò)采用共有本體，每個(gè)工具采用通用XML語(yǔ)言來(lái)讀寫(xiě)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)。（UCINET，Pajek）本體—元矩陣，XML交換語(yǔ)言—DyNetML,一種基于數(shù)據(jù)互換的XML語(yǔ)言。DyNetML能實(shí)現(xiàn)豐富的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的互換，和提高SNA工具的互換性。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與管理，為存儲(chǔ)和管理關(guān)系數(shù)據(jù)，我們開(kāi)發(fā)了如NetIntel數(shù)據(jù)庫(kù)德數(shù)據(jù)庫(kù)，設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)的基本的目標(biāo)是提供通用的SQL數(shù)據(jù)庫(kù)（處理元矩陣網(wǎng)絡(luò)和采用DyNetML作為輸入和輸出格式）可伸縮性(Scalability)，優(yōu)化算法健壯性，容錯(cuò)工具應(yīng)用于隱藏網(wǎng)絡(luò)分析數(shù)據(jù)編碼，一般三個(gè)步驟：內(nèi)容收集；把內(nèi)容轉(zhuǎn)換成自動(dòng)編碼工具能讀的格式；啟動(dòng)編碼工具（AutoMap）。統(tǒng)計(jì)網(wǎng)絡(luò)分析，包括確定“主角”，隱藏團(tuán)體和脆弱點(diǎn)。（ORA）計(jì)算仿真，Multi-agentdynamic-networkcomputersimulationsystems(MADN)網(wǎng)絡(luò)可視化，復(fù)雜系統(tǒng)作為一個(gè)元網(wǎng)絡(luò)，把C2看成復(fù)雜系統(tǒng)，基于復(fù)雜系統(tǒng)的觀點(diǎn)，概念化個(gè)體間的角色，責(zé)任和關(guān)系。從Morel和Ramanujam觀點(diǎn)看，復(fù)雜系統(tǒng)有兩個(gè)一般的觀測(cè)特點(diǎn)：大量的交互元素和出現(xiàn)的屬性。元網(wǎng)絡(luò)（meta-network）是社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的一種擴(kuò)展形式，包括各種類(lèi)型的節(jié)點(diǎn)和多種多樣的鏈接，這些都符合復(fù)雜系統(tǒng)的自然屬性。數(shù)據(jù)集（dataset）是一個(gè)組織的元網(wǎng)絡(luò)，最開(kāi)始，數(shù)據(jù)集來(lái)源于對(duì)開(kāi)源文檔的網(wǎng)絡(luò)文本分析，然后，通過(guò)人的分析完成校對(duì)。元網(wǎng)絡(luò)適用于分析，有三個(gè)原因：1.推斷一個(gè)指揮交互結(jié)構(gòu)它有直接的人-人的網(wǎng)絡(luò)需要；2.它有詳細(xì)的任務(wù)網(wǎng)絡(luò)；3.這些case都是通過(guò)大量的分析家研究的，它們發(fā)現(xiàn)了C2結(jié)構(gòu)對(duì)這種事故的影響。一般我們從敵對(duì)組織的元網(wǎng)絡(luò)中提取出潛在的C2結(jié)構(gòu)和分析提取出的C2結(jié)構(gòu)和原始社會(huì)網(wǎng)絡(luò)。我們采用ORA（OrganizationRiskAnalyzer）工具來(lái)提取基于任務(wù)的潛在C2結(jié)構(gòu)，和它能計(jì)算各種社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析指標(biāo)和聚類(lèi)算法來(lái)執(zhí)行這兩步。雖然我們知道他們存在于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中，但要確定還需要行動(dòng)中的C2活動(dòng)，所以C2結(jié)構(gòu)提取將減少或限制（約束）社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中個(gè)體的關(guān)系，幫助確定研究的范圍，從不同的組織結(jié)構(gòu)觀點(diǎn)中產(chǎn)生各種分析結(jié)果。從元網(wǎng)絡(luò)中提取C2結(jié)構(gòu)，C2結(jié)構(gòu)的范圍局限在面向任務(wù)的C2結(jié)構(gòu)式整個(gè)C2結(jié)構(gòu)的一部分。這樣就約束一部分恐怖主義者構(gòu)成C2而使其他恐怖主義者作為外部合作者（可以看作外部組織），但是外部組織成員可能擁有所需的資源或信息，這就要求被選擇的決策者同外部組織進(jìn)行通信。把選擇的恐怖主義者作為決策者，這就是目標(biāo)C2中社會(huì)Agent同決策者的區(qū)別。選擇了決策者后，我們通過(guò)利用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)和任務(wù)的分配，信息和資源的分布網(wǎng)絡(luò)可以推斷出各種C2關(guān)系。其中要考慮信息共享，結(jié)果共享和指揮解釋的過(guò)程信息共享結(jié)構(gòu)，在元網(wǎng)絡(luò)中信息塊被表示為知識(shí)節(jié)點(diǎn)。因此，我們假設(shè)產(chǎn)生的信息被表示為一個(gè)從agent節(jié)點(diǎn)到知識(shí)節(jié)點(diǎn)的鏈接。我們也能推斷出一個(gè)決策者將通過(guò)一個(gè)信息共享路徑來(lái)獲取信息塊，如：他需要信息來(lái)執(zhí)行他的任務(wù)；他沒(méi)有信息；從最近的決策者傳遞信息到他的信息共享路徑短。最短路徑的連接將是信息共享鏈接。結(jié)果共享結(jié)構(gòu)，結(jié)果共享是從一個(gè)決策者完成他的任務(wù)到一個(gè)決策者要完成任務(wù)需要完成其依賴任務(wù)的通信。指揮解釋結(jié)構(gòu)，指揮控制解釋是一個(gè)從一個(gè)決策者要完成他的任務(wù)和發(fā)送一個(gè)序列到低層決策者的指揮控制關(guān)系。我們一般通過(guò)在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中基于agent通信鏈接的方向重構(gòu)等級(jí)來(lái)推斷這種關(guān)系。從組織結(jié)構(gòu)的觀點(diǎn)，一個(gè)C2結(jié)構(gòu)和一個(gè)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)都是一個(gè)組織化結(jié)構(gòu)，因此，在一些情況下，分析方法可以交互使用，如我們可以吧社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的指標(biāo)應(yīng)用到C2機(jī)構(gòu)中，把一個(gè)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)作為C2結(jié)構(gòu)的一部分等，這些互用性或可交換性使分析更加完善。[1].Kathleen.DynamicNetworkAnalysis.[2].IanMcCulloh,Kathleen.LongitudinalDynamicNetwoekAnalysis.[3].MartinKilduff,蔡文彬.社會(huì)網(wǎng)絡(luò)與組織。[4].YuanLin,KevinDynamicsofOrganizationalNetworksviaNetworkEntropyandMutualInformation.[5].YanJin,QianyuLiu.EntropyandSelfOrganizinginEdgeOrganizations.[6].Kathleen,JanaDiesner,JeffreyReminga.TowardanInteroperableDynamicNetworkAnalysisToolkit.[7].II-ChulMoon,Ka