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On Structural Comparisons of Networks
Author(s) -
Wolfe Alvin W.
Publication year - 1970
Publication title -
canadian review of sociology/revue canadienne de sociologie
Language(s) - French
Resource type - Journals
SCImago Journal Rank - 0.414
H-Index - 35
eISSN - 1755-618X
pISSN - 1755-6171
DOI - 10.1111/j.1755-618x.1970.tb01296.x
Subject(s) - humanities , philosophy , sociology , ethnology
L'analyse de réseau social traduit une dissociation des modèles structurels statiques et un rapprochement de modèles conceptuels qui permettent une plus grande flexibilité. Le concept de « réseau social » fut jusqu'à J. A. Barnes, une notion imprécise. Aujourd'hui, ce concept est utilisé avec une grande rigueur théorique et l'étude des réseaux en est rendue au stage où les méthodes de comparaison doivent être clarifiées. L'article suggère une taxonomie: toute partie d'un réseau est appelée segment (« set ») qui en contiendrait cinq genres différents: le segment personnel; le segment catégorique; le segment de l'action; le segment des systèmes de rôle; et le segment des champs. Un segment particulier peut être décrit et comparé aux autres, à partir d'une matrice de fréquences de poids par rapport à douze variables. En dernier lieu, l'auteur définit une technique qui permet des comparaisons multiples de telle sorte que les comparaisons structurelles rendront possibles les épreuves portant sur des hypothèses processuelles. Social network analysis expresses the theoretical trend away from static structural models and toward conceptual models recognizing greater adaptability. Until J. A. Barnes, “social network” had been but a vague notion. Now, the idea is treated with greater theoretical rigour, and the study of networks is at a stage where methods of comparison must be clarified. A taxonomy is presented, in which any limited portion of a network is called a set, and five kinds of sets are defined: personal sets, categorical sets, action sets, role system sets, and field sets. A given set may be described, and ultimately compared with others, in terms of a matrix of frequencies of scores on twelve variables. Finally, a technique is introduced by which multiple comparisons might be made, so that structural comparisons will make it possible to test processual hypotheses.