Научные конференции, на которые мы рекомендуем подать заявку 👥
🔹 Ясинская конференция
Ежегодная конференция, проводимая на базе НИУ ВШЭ - это отличная возможность познакомиться с главными российскими исследователями в своей области и заявить о себе. В прошлом году ANR-Lab проводила круглый стол по исследованиям в рамках сетевого анализа, а в этом году мы призываем всех желающих подаваться в рамках направления Социология. Если у вас есть хорошая работа с применением SNA, не стесняйтесь написать нам на почту ([email protected]). Коллективная заявка повысит шансы на организацию мини-секции по сетевому анализу 🤗
Когда: 23-26 апреля 2024
Где: Москва
Срок окончания приема заявок: 23 января (включительно, стоит поторопиться!)

🔸 Sunbelt
Это одна из главных конференций по сетевому анализу, которую организует крупнейшая организация сетевых исследователей the International Network for Social Network Analysis (INSNA). Пожалуй, нигде не встретишь столько сетевых исследователей, как на Sunbelt! Конференция славится не только высоким академическим уровнем представленных работ, но и приятной атмосферой для нетворкинга по вечерам после сессий 😉
В конференции можно будет поучаствовать и онлайн.
Когда: 24-30 июня 2024
Где: Эдинбург
Срок окончания приема заявок: 4 февраля 2024, 11:59 pm GMT.

🔹 Грушинская социологическая конференция
Грушинская конференция проводится ВЦИОМ, главная тема в этом году - тренды общественного мнения, но не бойтесь подаваться и с более междисциплинарными или методными работами, например, по сетевому анализу. В программный комитет конференции входит дорогой сердцу ANR-Lab Сергей Геннадьевич Давыдов 💙 Если у вас еще нет опыта участия в конференциях или ваша экспертиза больше связана с бизнесом, но вы хотите влиться в исследовательское сообщество - велики шансы, что "Грушинка" откроет свои двери.
Когда: 11-12 апреля 2024
Где: Москва
Срок окончания приема заявок: 11 февраля 2024

Семинар ANR-Lab «Результаты команды ANR-Lab на хакатоне XMAS HACK 2023»
Сегодня, 22 января в 16:00 состоится семинар лаборатории, на котором стажеры-исследователи Василиса Ващенко, Артём Оганян и Егор Перехожев расскажут об участии в хакатоне XMAS HACK 2023.

Ребята стали финалистами хакатона XMAS HACK 2023 от Акселератора возможностей при ИНТЦ МГУ «Воробьевы горы», в котором участвовало больше 200 человек. Команда ANR-Lab “Узловые ребра” решала кейс “Разведочный анализ данных с Wi-Fi роутеров о перемещениях пользовательских устройств по городу” от АО “Компас” и смогла в сверх сжатые сроки (менее 2 суток) проанализировать миллионы строк данных о пользовательских перемещениях в г. Туле. Ребята успешно защитили результаты своей работы перед экспертным жюри и заняли 6 место (из 9) в финале конкурса, лишь немного уступив сетевым инженерам из компании “Билайн”.

Язык семинара: английский.
Для посещения семинара необходимо зарегистрироваться по ссылке.

Карта навыков ML-разработчиков от Яндекса
Яндекс обработал запросы ML-разработчиков про разные технические навыки (hard skills) и создал сеть из наиболее популярных вопросов в Stack Overflow. Навыками считали теги вопросов на Stack Overflow, популярностью навыков — число запросов, на которые Поиск отвечал страницами с соответствующими тегами. Получилась карта технических навыков, которые ML-разработчики регулярно используют в своей работе. Размер навыка на карте соответствует числу посвящённых ему поисковых запросов. Чем ближе два навыка друг к другу, тем чаще они соседствуют с одними и теми же тегами в вопросах на Stack Overflow, то есть ближе контекст, в котором они применяются.

По наведению на название навыка появятся линии, соединяющие его с десятью самыми частыми соседями. Нажмите на навык, чтобы увидеть дополнительную информацию: описание, динамику интереса с 2010 года, а также список навыков-альтернатив, которые могут заменить выбранный навык при решении тех или иных задач.

Одобряем! 🫡

Как сетевой анализ может помочь с литературным обзором всего за пару кликов? 😈
На наших семинарах мы часто рассказываем о том, как собираем и анализируем данные о публикациях в рамках библиометрических исследований. Но мало кто знает, что совсем необязательно разбираться в сетевом анализе, чтобы применить его в своей работе.

Бесплатный ресурс Inciteful собрал в себе данные о более 2 миллиардах цитирований из 240 000 000 публикаций, которые позволяют через 1 запрос с названием статьи построить сети со-цитирования и обнаружить:
🔹 похожие статьи и самые важные работы по направлению;
🔹 ТОП главных авторов и "восходящих звезд" по направлению;
🔹 ТОП аффилированных организаций авторов;
🔹 ТОП журналов по теме.

Кроме того, если у вас есть 2 исследования, которые вы хотели бы встроить в одну теоретическую рамку, но не знаете, с чего начать, то в Inciteful есть функция Literature Connector, которая помогает построить между ними "мостик" из других релевантных работ.

Найденные работы можно сразу же синхронизировать с Zotero, а если вы не уверены в том, действительно ли статья подходит по содержанию, то мы советуем также воспользоваться typeset.io, бесплатным ИИ, который на основе текстов работ коротко и обычно более эффективно, чем аннотации, суммирует использованные в работе методы и полученные результаты.

Семинар ANR-Lab "Сетевой анализ международных военных конфликтов с учетом внутренних конфликтов"

Приглашаем вас на новую сессию регулярного научного семинара ANR-Lab. Сегодня, 29 января в 15:00 (МСК) Анна Семенова, аналитик Лаборатории и аспирант Департамента математики ФЭН НИУ ВШЭ, поделится результатами своего исследования, посвященного применению сетевого анализа в изучении международных отношений.

В работе рассматривается сетевой подход для изучения межгосударственных конфликтов. Строится сеть взаимодействий между вовлеченными в конфликты странами, в которой учитывается и интенсивность международного конфликта, и наличие внутреннего конфликта в стране. При построении сети рассматривается влияние третьих стран на конфликт.
В работе используются как классические индексы центральности, так и новые, учитывающие параметры узлов и групповое влияние узлов на вершину.

Язык семинара: английский

Зарегистрироваться на семинар можно по ссылке.

Открытый семинар "Модели Mistral: особенности и достижения"

1 февраля в 16:00 пройдет открытый семинар, на котором научный сотрудник ANR-Lab Илья Карпов совместно с коллегами из АПР и студентами расскажут о языковой модели Mistral 7B.

Четыре месяца назад французский стартап Mistral AI объявил о выходе своей первой большой языковой модели, Mistral 7B. По заявлениям авторов, это была самая мощная языковая модель таких размеров, обходившая Llama на многих бенчмарках. В ходе докладе мы посмотрим, чего именно удалось добиться команде разработчиков, и какие архитектурные особенности позволили этой модели добиться таких результатов.

Ссылка для подключения к семинару: https://us06web.zoom.us/j/84138800634?pwd=RfmYz4y1c3EfoNat3sFz52G6yjZYmr.1

Дедлайны горят, лаборатория каждый день под угрозой закрытия, а новых открытий нет? Самое время фальсифицировать результаты!👨‍🔬

Именно так подумал в 2000 году физик Ян Хендрик Шён, опубликовав за 2 года более 100 статей с прорывными результатами в области органической микроэлектроники, не проведя вообще никаких исследований. Молодой "ученый" водил за нос не только своих коллег по Bell Labs (из нее вышло уже 15 Нобелевских лауреатов) и исследователей из других лабораторий, но и журналы Science и Nature. Историю взлета и неизбежного падения Шёна можно подробнее узнать из серии документальных роликов на Youtube.

Нас же интересует, как ложь и последующий отзыв около половины всех его статей повлияли на развитие научной среды?
🔹 Вопрос академического мошенничества стал одним из краеугольных в критике системы peer-review: лучшие журналы мира пропустили несколько статей с полностью подделанными результатами, но взять ответственность на себя отказались, хотя ревьюеры высказывали сомнения о качестве статей Шёна. Кто должен был вывести мошенника на чистую воду до публикации?
🔸 Более половины статей Шёна были отозваны, но еще несколько лет после этого на них продолжали ссылаться в исследованиях. Это свойственно для многих отозванных работ в любой сфере, но проблема в том, что 25% таких исследований приходится также отзывать из журналов.
🔹 Под удар попали и аспиранты со всего мира, которые за 2 года деятельности Шёна заинтересовались столь прорывной областью и решили в своих диссертациях развивать направление. Что естественно было невозможно: многим пришлось терять время из-за смены темы или и вовсе бросить науку после такого разочарования.

История Хендрика Шёна - один из самых крупных кейсов академического мошенничества, но даже если вам очень хочется прославиться, подумайте лишний раз! Может быть, просто закрыть пробел по публикациям в этом квартале хорошим литературным обзором?

Семинар ANR-Lab "Анализ сети сотрудничества ведущих молодых университетов"
5 февраля в 15:00 (МСК) Наталия Матвеева, научный сотрудник Лаборатории и доцент Кафедры экономической науки и эконометрики ФЭН НИУ ВШЭ (Нижний Новгород), поделится результатами своего исследования сотрудничества ведущих молодых университетов.

На семинаре будут представлены результаты анализа сетей соаторства 8 ведущих молодых университетов, проанализированы общие черты и отличительные особенности отдельных университетов.

Язык семинара: английский.

Зарегистрироваться на семинар можно по ссылке.

Для всех, кто пропустил семинар: запись и рабочий файл с кодом!!!
🤌 Всем очень советуем ознакомиться

Осталась еще одна позиция постдока в ANR-Lab!
Международная лаборатория прикладного сетевого анализа приглашает подать заявку на позицию постдока (область исследований – статистические методы в сетевом анализе, изучение сетевой динамики, анализ взаимодействий в научных коллективах, организациях, социальных движениях и неформальных группах, анализ распространения информации и поведения людей в медиа и онлайн социальных медиа).

Прием заявок продлен до 7 февраля.

Описание вакансии и инструкции по подаче можно найти по ссылке.
Успейте подать заявку!

Массовая слежка за гражданами и успешная борьба с терроризмом: сетевой анализ на службе у закона 👮‍♀️
Валдис Кребс наиболее известен статьей "Mapping networks of terrorist cells", в которой были проанализированы данные о террористах-смертниках, участвовавших в атаках 11 сентября 2001 года в США.

В 2000-ом году у ФБР было 2 подозреваемых в связях с "Аль-Каидой" (запрещена в РФ). Кребс, используя сетевой анализ, доказывает, что всю сеть преступников, участвовавших в подготовке теракта, можно было бы обнаружить, используя принцип "вины по ассоциации" и данные о:
🔸 звонках и письмах подозреваемых;
🔹 передвижениях подозреваемых в их районе и в других городах;
🔸 денежных переводах, поступающих подозреваемым.

Сначала он строит сеть прямых контактов 2 подозреваемых, а потом переходит к непрямым связям, "контакты контактов": в структуре сети обнаруживаются не только ВСЕ 19 смертников, но и позиция локального лидера - Мухаммеда Атта, который осуществил таран Северной башни ВТЦ. Конечно же, анализируемые данные были собраны властями уже после атаки. Но Кребс заявляет, что если бы в процессе расследования применялся сетевой подход, то трагедию можно было предотвратить по дополнительным признакам, так как сетевая активность повышается при приближении запланированного события:
🔹 увеличился ли поток взаимодействий между известными акторами?
🔸 произошло ли резкое изменение в финансовых потоках?
🔹 в сеть стало резко входить много новых акторов?
Если все это верно, то пора перейти от слежки за сетью к "вытаскиванию" отдельных nodes и их допросам.

Со времени публикации статьи в 2002 году Кребс стал официальным консультантом властей США, а многие службы безопасности по всему миру стали пользоваться сетевым анализом для предотвращения террористических атак. Тем не менее, сетевой анализ бесполезен без данных, поэтому этические аспекты surveillance (скрытого наблюдения) становятся особенно актуальны. Проблема состоит в том, что сетевой анализ остается лишь методом, а как его использовать - во благо или во зло - зависит от тех, кто знает, как открывать Pajek 😁

Семинар ANR-Lab "Как измерять человекоцентричность компаний на основе неопросных данных"
12 февраля в 15:00 (МСК) Станислав Моисеев, многолетний сотрудник Лаборатории, партнер компании Aventica и руководитель ее исследовательского направления, расскажет об инновационной разработке компании в области анализа управления персоналом.

На семинаре будет представлен индекс, позволяющий оценивать человекоцентричность компаний на основании отзывов их сотрудников. Благодаря этому появляется возможность быстро находить слабые места во внутренних процессах компаний, улучшать корпоративную среду и сравнивать себя с другими компаниями в категории и на рынке в целом.

Методология оценки была разработана в рамках проекта «Индекс человекоцентричности компаний» Корпоративной Академии Росатома командой Aventica Net.Works и получила премию «Хрусталный шар 2023» в номинации Управление HR-брендом.

Зарегистрироваться на семинар можно по ссылке.

🖥️Друзья!

14 февраля в 16.00 часов приглашаем Вас на вебинар "Большая языковая модель MegaGPT + лингвистические правила: гибридный подход для анализа и обработки текстовых данных".

На мероприятии вы узнаете:

🔸можно ли сегодня внедрять в продакшн решения, основанные на больших языковых моделях LLM;

🔸с какими болями можно столкнуться при работе с LLM;

🔸как для повышения качества текстового анализа система PolyAnalyst позволяет совмещать LLM и лингвистические правила;

🔸о преимуществах гибридного подхода перед применением исключительно LLM или правил;

🔸о перспективах применения гибридного подхода к решению бизнес-задач.

Мероприятие бесплатное! Регистрация обязательна! ⬅️

Инференс и файнтюнинг децентрализованных LLM с помощью Petals
15 февраля в 16:00 в рамках серии мероприятий ANR-Lab по теме "Анализ неструктурированных данных" пройдет семинар "Инференс и файнтюнинг децентрализованных LLM с помощью Petals".

Рассмотрим функциональность Petals, библиотеки для децентрализованного инференса и файнтюнинга LLM-ок, и заглянем ей под капот. А также протестируем ее в необычных сценариях использования, таких как LLM-агенты.

Язык семинара – русский.

К семинару можно подключиться по ссылке.

⚡️⚡️⚡️ Специальная сессия "Теория и применение сетевого анализа" в рамках XXV Ясинской конференции

23-26 апреля 2024 года состоится ежегодная XXV Ясинская (Апрельская) международная научная конференция по проблемам развития экономики и общества. В этом году в рамках конференции Международная лаборатория прикладного сетевого анализа организует специальную сессию “Теория и применение сетевого анализа”, посвященную теории и применению сетевого анализа в различных областях.

Язык специальной сессии – английский.

Принять участие в сессии можно с уже поданным докладом или новым. Название доклада, авторов и краткую аннотацию просьба указать в форме.
Заявки принимаются до 25 февраля включительно.

При возникновении вопросов, можно писать Наталье Матвеевой [email protected].

Распутывая паутину связей: как люди формируют сети, шаг за шагом 🕸
Представьте, что вы можете заглянуть в будущее своей социальной сети: посмотреть, кто станет ближе, а кто отдалится. Стохастические акторно-ориентированные модели (SAOM) — это не волшебство, а научно обоснованный инструмент для прогнозирования динамики социальных взаимодействий.
Любопытно, почему одни идеи становятся вирусными, в то время как о других почти сразу забывают? Хотите понять, как появляются лидеры мнений и распространяются слухи? В этом посте мы расскажем, как применять SAOM для ответа на подобные вопросы, а также дадим реальные кейсы моделирования (вместе с кодом!)

🔸В чем же суть SAOM?
Stochastic Actor-Oriented Models - это семейство моделей, рассматривающих изменение и взаимовлияние индивидов и их атрибутов (пола, национальности, социально-экономического положение, ценностей и установок) с течением времени. Они особенно полезны для изучения того, как индивидуальные решения и поведение приводят к возникновению явлений группового уровня.

SAOM основаны на идее, что изменения в сетевых связях и атрибутах субъектов происходят непрерывно, даже несмотря на то, что данные о состоянии сети и ее субъектов собираются в дискретные моменты времени. Они предполагают, что разницу между наблюдаемыми моментами времени можно разбить на вероятностные, последовательные небольшие шаги, называемые мини-шагами (ministeps). На каждом мини-шаге случайным образом выбирается главный актор, который имеет возможность принять единственное решение. Это решение может заключаться в изменении одной из их исходящих связей (создание, прекращение или поддержание) или изменении уровня определенного атрибута (увеличение, уменьшение или поддержание).

🔹 Чтобы смоделировать эти изменения, исследователь создает набор «правил», которые могут повлиять на решение субъекта изменить сетевую связь или отрегулировать уровень одного из своих атрибутов. Эти правила делятся на четыре большие категории:
🟠 Правила развития сети.
Определяют, как развиваются связи с учетом их структуры в предыдущие моменты времени. Например, человек может предпочесть общаться с теми, кто общался с ним в предыдущие моменты времени, или с теми, с кем многие общались в предыдущие моменты времени.
🔵 Правила развития атрибутов.
Определяют, как атрибуты изменяются с течением времени. Например, может существовать общая тенденция к увеличению опубликованных работ с течением времени (в сети со-цитирования ученых).
🟠 Правила социального отбора.
Описывают, как связи развиваются в ответ на атрибуты (и связи) акторов в предыдущий момент времени. Например, люди с более высоким уровнем негативной аффективности (часто испытывают гнев, презрение, отвращение, вину, страх) со временем могут общаться с меньшим количеством людей или люди могут предпочитать общаться с теми, у кого так же высок уровень негативной аффективности.
🔵 Правила социального влияния.
Эти правила описывают, как атрибуты акторов изменяются в ответ на связи (и атрибуты) в предыдущий момент времени. Например, общение с меньшим количеством людей с течением времени может увеличить стремление к девиантному поведению, или люди могут со временем уловить уровень негативной аффективности своих сетевых партнеров (эмоциональное заражение).

Модель оценивает значения параметров, связанных с каждым правилом ("эффекты" в терминологии SAOM). Таким образом определяются значения параметров, которые могли бы привести к тому, что собранные панельные наблюдения следовали бы друг за другом. Эти оценки параметров можно использовать для проверки конкурирующих теоретических объяснений социальных процессов, лежащих в основе эволюции сетей (и атрибутов).

Как же можно попрактиковаться в построении и анализе SAOM моделей? Предлагаем два варианта!
Первый - это посмотреть расширенную лекцию Люки Кронеггера на нашей последней летней школе и полноценный скрипт в R (смотрите файл ниже👇). Второй - статья Ювала Калиша, где SAOM разбираются еще глубже, но так же понятно.

Дерзайте, друзья!

‼ Обновление магистерской программы: новое название и два трека
Онлайн-программа Applied Statistics with Network Analyses» («Прикладная статистика с методами сетевого анализа») поменяла название на «Data Analytics and Social Statistics» («Аналитика данных и прикладная статистика»).

Обновление программы произошло не просто так:
🔸 в современном мире для работы с данными очень часто инструменты компьютерных наук необходимо соединять с логикой и методологией социальных наук.
🔹 самым разным компаниям все чаще требуются специалисты, которые могут применить IT-инструменты для решения прикладных задач, связанных с «social data». Такие специалисты могут проанализировать социальную статистику, собрать цифровые следы или визуализировать сети взаимодействия.

Так принято решение о переименовании, а также о создании двух треков внутри магистерской программы «Data Analytics and Social Statistics» («Аналитика данных и прикладная статистика»).

🟠 Первый трек Computational Social and Network Sciences ориентирован на использование инструментов компьютерных наук для решения исследовательских задач и реализации прикладных проектов. Трек направлен на понимание возможностей и ограничений IT-инструментов с точки зрения методологии социальных наук.
🔵 Второй трек Applied Statistics and Data Science ориентирован на изучение методов и подходов статистического анализа для реализации прикладных задач социальных исследований.

Образовательная программа аккумулирует в себе экспертизу Международной лаборатории прикладного сетевого анализа в области методологии, алгоритмов и программного обеспечения для анализа сетей и сетевых данных.

Переходите по ссылке, чтобы изучить программу обучения и запланировать свое поступление!