ТЕОРЕТИКО-ГРАФОВЫЕ ПОДХОДЫ К МОДЕЛИРОВАНИЮ АКТОР-СЕТЕЙ В ИССЛЕДОВАНИЯХ НАУКИ И ТЕХНОЛОГИЙ

В работе представлены результаты исследования в области моделирования актор-сетей с использованием содержательных теоретико-графовых формализмов, таких как гиперграфы, ориентированные гиперграфы, гиперсети, метаграфы и вложенные метаграфы. Объектом исследования являются, прежде всего, актор-сети социотехнических систем в исследованиях науки и технологий. Авторы проводят параллель между семантикой фундаментального механизма перевода в актор-сети и семантикой RDF-графа, представляемого кортежем из трех элементов. Для моделирования «перевода» в актор-сети предлагается использовать 3-униформный ориентированный гиперграф. Его ориентированные гиперребра компактно и естественным образом отражают роль каждой вершины-актанта, а также концепцию направленности перевода. Для моделирования «черного ящика» в актор-сети, «упаковывание» которого равносильно возникновению новой функциональной единицы с новым названием, с качественно новыми, эмерджентными свойствами, предлагается использовать гиперсети и вложенные метаграфы. В терминах теории гиперсетей «черный ящик» актор-сети – это гиперсимплекс, реальный ассамбляж в основании которого отображается в вершину в сети более высокого уровня. За счет возникновения гиперсимплексов при переходе между уровнями обеспечивается системное свойство эмерджентности. Модель вложенного метаграфа допускает связи как между элементами одного уровня, так и между элементами различных уровней, что позволяет наделить «черный ящик» агентивностью и в дальнейшем рассматривать его в качестве актанта в актор-сети. Предлагаемые теоретико-графовые модели позволяют системно изучать актор-сети с использованием богатого математического аппарате теории множеств (в том числе нечетких), что позволит в ближайшей перспективе перейти от качественных исследований к количественным.

1. Латур, Б. Пересборка социального: введение в акторно-сетевую теорию / Бруно Латур; пер. с англ. И. Полонской. – М.: Изд. дом Высшей школы экономики, 2014. – 384 с.

2. Попова, Н. Г. Научная статья как ядро социотехнической сети по производству знания / Н. Г. Попова // Социология науки и технологий. – 2017. – Т. 1, № 1. – С. 68-84.

3. Callon, M. Struggles and Negotiations to Define what is Problematic and what is not: The Socio-logic of Translation. In K. Knorr, R. Krohn & R. Whitley (eds.) The Social Process of Scientific Investigation, Dordecht, Holland: D. Reidel Publishing Co., 1981.

4. Среда описания ресурса (RDF): Понятия и абстрактный синтаксис. – Режим доступа: https://www.w3.org/2007/03/rdf_concepts_ru/

5. Hayes, J. A Graph Model for RDF. Diploma theses, Technische Universitat Darmstadt, 2004. https://users.dcc.uchile.cl/~cgutierr/papers/rdfgraphmodel.pdf

6. Martinez-Morales, A. A Directed Hypergraph Formal Model for RDF. Workshop on Semantic Web, Ontologies and Databases, Universidad Simón Bolívar, Venezuela, February 12, 2008. http://ldc.usb.ve/~mvidal/workshop/amadis.pdf

7. Самохвалов, Э. Н. Использование метаграфов для описания семантики и прагматики информационных систем / Э. Н. Самохвалов, Г. И. Ревунков, Ю. Е. Гапанюк // Вестник МГТУ им. Н. Э. Баумана. Сер. Приборостроение. – 2015. – № 1. – С. 83-99.

8. Берштейн, Л. С. Нечеткие графы и гиперграфы / Л. С. Берштейн, А. В. Боженюк. – М.: Научный мир, 2005. – 256 с.

9. Целых, А. А. Разработка и исследование методов и алгоритмов для моделирования адаптивных веб-ресурсов на основе нечетких ультраграфов : дис. ... канд. техн. наук : 05.13.17 / Целых Алексей Александрович. – Таганрог, 2005. – 156 c.

10. Латур, Б. Нового Времени не было. Эссе по симметричной антропологии / Бруно Латур – СПб.: Издательство Европейского ун-та в С.-Петербурге, 2006. – 240 с.

11. Сеунг, С. Коннектом. Как мозг делает нас тем, что мы есть [Электронный ресурс] / Себастьен Сеунг; пер. с англ. А. Капанадзе. – М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2014.

12. Анохин, К. В. Когнитом – гиперсетевая модель мозга / К. В. Анохин // Материалы XVII Всероссийской научно-технической конференции «Нейроинформатика – 2015», Научная сессия НИЯУ МИФИ. – Москва. – 2015.

13. Анохин, К. В. Когнитом: разум как физическая и математическая структура / К. В. Анохин // Семинар по социофизике имени Д. С. Чернавского (Химический факультет МГУ имени М.В. Ломоносова), Россия, Москва, 11 октября 2016 года.

14. Попков, В. К. Математические модели связности / В. К. Попков. – Новосибирск: ИВМиМГ СО РАН, 2006. – 490 с.

15. Гапанюк, Ю. Е. Метаграфовый подход для описания информационных систем / Ю. Е. Гапанюк // Междисциплинарный семинар «Экобионика» (МГТУ им. Н. Э. Баумана), Россия, Москва, 22 ноября 2016 года. – Режим доступа: http://seen49.pythonanywhere.com/mysite/files/metagraphs_ecobionics.pdf

16. Метаграфовый подход для описания гибридных интеллектуальных информационных систем / В. М. Черненький, Ю. Е. Гапанюк, Г. И. Ревунков, В. И. Терехов, Ю. Т. Каганов // Прикладная информатика. – 2017. – Т. 2, № 3 (69). – С. 57-79.

17. Johnson, J. H. Hypernetworks for reconstructing the dynamics of multilevel systems. Proc. European Conference on Complex Systems, ECCS’06, Oxford, 25-29 September 2006.

18. Харман, Г. Сети и ассамбляжи: возрождение вещей у Латура и Деланда / Грэм Харман // Логос. – 2017. – Т. 27, № 3. – С. 1-34.

19. Atkin, R. H. Multidimensional Man, Penguin Books (Harmondsworth), 1981. – 196 p. Atkin, R. H. Multidimensional Man, Penguin Books (Harmondsworth), 1981. – 196 p.

20. Напреенко, И. В. Делегирование агентности в концепции Бруно Латура: как собрать гибридный коллектив киборгов и антропоморфов? / И. В. Напреенко // Социология власти. – 2015. – Т. 27, № 1. – С. 108-120.

21. Сергеев, Н. Е. Нечеткие теоретико-графовые подходы к моделированию и анализу социосемантических сетей знаний для задач принятия решений в научной и научно-технической экспертизе / Н. Е. Сергеев, А. А. Целых // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ) [Электронный ресурс]. – Краснодар: КубГАУ, 2016. – №09(123). – С. 1-21. – Режим доступа: http://ej.kubagro.ru/2016/09/pdf/27.pdf

22. Сергеев, Н. Е. Методы построения социосемантических сетей знаний / Н. Е. Сергеев, А. А. Целых // Современные проблемы науки и образования. – 2013. – № 6. – Режим доступа: http://www.scienceeducation.ru/113-11462

23. Globa, L., Ternovoy, M., Shtogrina, O., and Kryvenko, O. Based on forcedirected algorithms method for metagraph visualization. Advances in Intelligent Systems and Computing, 342. – Pp. 359-369.

24. Астанин, С. В. Вложенные метаграфы как модели сложных объектов / С. В. Астанин, Н. В. Драгныш, Н. К. Жуковская // Инженерный вестник Дона [Электронный ресурс]. – 2012. – Т. 23. № 4-2. – Режим доступа: http://ivdon.ru/magazine/archive/n4p2y2012/1434

25. Bots, P.W.G., van Twist, M.J.W., and van Duin, R. Designing a power tool for policy analysts: dynamic actor network analysis. In Proceedings of the 32nd Hawaii International Conference on System Sciences, Maui, Hawaii, (HICSS'99) – 1999. – Vol. 6.

26. Potts, L. Diagramming with actor network theory: a method for modeling holistic experience. In IEEE International Professional Communication Conference (IPCC 2008), Montreal, Quebec, Canada. – 2008. – Pp. 1-6.

27. Tsohou, A., Karyda, M., Kokolakis, S., and Kiountouzis, E. Analyzing trajectories of information security awareness // Information Technology & People, 2012, Vol. 25, № 3. – Pp. 327-352.

28. Silvis, E., and Alexander P. A study using a graphical syntax for actornetwork theory // Information Technology & People, 2014, Vol. 27, Issue 2. – Pp. 110-128.

29. Helsten I., and Leyesdorff L. Automated Analysis of Topic-Actor Networks on Twitter: New approach to the analysis of socio-semantic networks. November 2017. arXiv:1711.08387. http://arxiv.org/abs/1711.08387

30. Градосельская, Г. В. Сетевые измерения в социологии: учеб. пособие / Г. В. Градосельская; под ред. Г. С. Батыгина. – М.: Издательский дом «Новый учебник», 2004. – 248 с.

31. ANTA or Actor Network Text Analyzer [Электронный ресурс] URL: https://github.com/medialab/ANTA