📰 Последние разработки в мире сетевого анализа: лонгитюдный анализ многоуровневых сетей
🔗 Multilevel longitudinal analysis of social networks
Йоханос Коскинен и Том А.Б. Снайдерс в статье, опубликованной в журнале Journal of the Royal Statistical Society Series A: Statistics in Society, представляют расширение существующих методов анализа динамики социальных сетей с использованием стохастических моделей ориентированных акторов (SAOM).
SAOM представляет собой фреймворк для анализа динамики сетей на основе панельных данных, который позволяет исследовать, как связи между социальными акторами (индивидами, фирмами, странами и т.д.) изменяются с течением времени. Авторы статьи предлагают расширение SAOM для анализа многоуровневых сетевых панелей данных через случайную коэффициентную модель, оценка которой осуществляется с помощью байесовского подхода. Это расширение позволяет проверять различные теории о динамике сетей, социальном влиянии и взаимозависимости нескольких сетей.
В статье приведено исследование динамической взаимосвязи сетей друзей и сети мелкой преступности на примере данных, собранных в 126 классах первых лет средней школы в Нидерландах. Эти данные включают информацию о дружественных сетях и четырех видах преступности (кражи, вандализм, рисование граффити, драки), собранную на основании полученных ответов через анкеты. Анкетирование позволило глубже понять, как дружба и преступное поведение взаимосвязаны и как они влияют друг на друга.
Исследование динамической взаимозависимости между дружбой и преступным поведением рассматривает два ключевых аспекта: выбор друзей на основе преступного поведения и влияние друзей на изменение этого поведения. Исследователи изучали, как подростки выбирают друзей в зависимости от их склонности к преступным действиям, и как дружеские связи влияют на изменение уровня преступного поведения у подростков.
Методология исследования использует байесовский подход для оценки моделей с случайными коэффициентами, что позволяет учитывать вариации в данных и более точно оценивать взаимосвязи между переменными. В результате, выводы исследования указывают на значимость как социального влияния, так и выбора друзей на основе поведения в формировании динамики социальных сетей. Это подтверждает, что социальные связи и поведение индивидов тесно взаимосвязаны и оказывают взаимное влияние.
Так, данная статья предоставляет важные инсайты для понимания социального влияния и динамики сетей в разных группах, демонстрируя потенциал расширенного подхода SAOM для анализа сложных социальных процессов.
🔗 Multilevel longitudinal analysis of social networks
Йоханос Коскинен и Том А.Б. Снайдерс в статье, опубликованной в журнале Journal of the Royal Statistical Society Series A: Statistics in Society, представляют расширение существующих методов анализа динамики социальных сетей с использованием стохастических моделей ориентированных акторов (SAOM).
SAOM представляет собой фреймворк для анализа динамики сетей на основе панельных данных, который позволяет исследовать, как связи между социальными акторами (индивидами, фирмами, странами и т.д.) изменяются с течением времени. Авторы статьи предлагают расширение SAOM для анализа многоуровневых сетевых панелей данных через случайную коэффициентную модель, оценка которой осуществляется с помощью байесовского подхода. Это расширение позволяет проверять различные теории о динамике сетей, социальном влиянии и взаимозависимости нескольких сетей.
В статье приведено исследование динамической взаимосвязи сетей друзей и сети мелкой преступности на примере данных, собранных в 126 классах первых лет средней школы в Нидерландах. Эти данные включают информацию о дружественных сетях и четырех видах преступности (кражи, вандализм, рисование граффити, драки), собранную на основании полученных ответов через анкеты. Анкетирование позволило глубже понять, как дружба и преступное поведение взаимосвязаны и как они влияют друг на друга.
Исследование динамической взаимозависимости между дружбой и преступным поведением рассматривает два ключевых аспекта: выбор друзей на основе преступного поведения и влияние друзей на изменение этого поведения. Исследователи изучали, как подростки выбирают друзей в зависимости от их склонности к преступным действиям, и как дружеские связи влияют на изменение уровня преступного поведения у подростков.
Методология исследования использует байесовский подход для оценки моделей с случайными коэффициентами, что позволяет учитывать вариации в данных и более точно оценивать взаимосвязи между переменными. В результате, выводы исследования указывают на значимость как социального влияния, так и выбора друзей на основе поведения в формировании динамики социальных сетей. Это подтверждает, что социальные связи и поведение индивидов тесно взаимосвязаны и оказывают взаимное влияние.
Так, данная статья предоставляет важные инсайты для понимания социального влияния и динамики сетей в разных группах, демонстрируя потенциал расширенного подхода SAOM для анализа сложных социальных процессов.
OUP Academic
Multilevel longitudinal analysis of social networks
Abstract. Stochastic actor-oriented models (SAOMs) are a modelling framework for analysing network dynamics using network panel data. This paper extends the SAO
Воркшоп «Важность узлов в сети: что такое центральность и зачем она нужна»
25 июля в 19:00 — приготовьтесь к воркшопу о центральности в сетевом анализе.
Анализируя сети, мы часто сталкиваемся с задачей ранжирования вершин по степени их важности. Существует множество способов определения такой важности, и каждый из них основан на своей мере центральности. В рамках воркшопа мы рассмотрим как классические, так и новые меры центральности на различных примерах. Мы увидим, что результаты такого ранжирования часто отличаются весьма разительно.
Язык воркшопа — английский.
Для участия в воркшопе необходимо зарегистрироваться.
25 июля в 19:00 — приготовьтесь к воркшопу о центральности в сетевом анализе.
Анализируя сети, мы часто сталкиваемся с задачей ранжирования вершин по степени их важности. Существует множество способов определения такой важности, и каждый из них основан на своей мере центральности. В рамках воркшопа мы рассмотрим как классические, так и новые меры центральности на различных примерах. Мы увидим, что результаты такого ранжирования часто отличаются весьма разительно.
Язык воркшопа — английский.
Для участия в воркшопе необходимо зарегистрироваться.
Notes to Nodes: музыка как сеть🎸
Сетевой анализ можно применять для изучения музыки сразу на нескольких уровнях.
Наиболее очевидной сетевой репрезентацией музыки является визуализация коллаборации различных музыкантов, композиторов в создании мелодии. Как любой продукт человеческой культуры музыка не создается в культурном вакууме. Даже если в процессе сочинения музыки участвует всего лишь один композитор, последний может вдохновляться своими коллегами, современниками, музыкантами других культур и эпох.
Помимо этого сама мелодия, то есть комбинация звуков также может быть представлена в виде сети. Музыка может воспроизводиться игрой на пианино путем нажатия на клавиши. Последовательность таких нажатий создает мелодию. А такую последовательность легко можно превратить в граф, где узлы будут клавишами, а ребра — переходами между нотами. И так как клавиши будут повторяться, представленная таким образом мелодия будет выглядеть как полноценный граф, а не как хаотичная последовательность нот.
В посте на Reddit пользователь asymptote представил таким образом мелодию River Flows in You через 88 клавиш пианино. Для более наглядной визуализации исследователь распределил клавиши на правые и левые по отношению к пианисту и отобразил на двух циркограмах (кругах). Ноты появлялись в порядке использования в мелодии (по часовой стрелке). А сетевая структура была отображена через центр круга стрелками между нотами. В результате получилась весьма креативная визуализация мелодии.
Сетевой анализ можно применять для изучения музыки сразу на нескольких уровнях.
Наиболее очевидной сетевой репрезентацией музыки является визуализация коллаборации различных музыкантов, композиторов в создании мелодии. Как любой продукт человеческой культуры музыка не создается в культурном вакууме. Даже если в процессе сочинения музыки участвует всего лишь один композитор, последний может вдохновляться своими коллегами, современниками, музыкантами других культур и эпох.
Помимо этого сама мелодия, то есть комбинация звуков также может быть представлена в виде сети. Музыка может воспроизводиться игрой на пианино путем нажатия на клавиши. Последовательность таких нажатий создает мелодию. А такую последовательность легко можно превратить в граф, где узлы будут клавишами, а ребра — переходами между нотами. И так как клавиши будут повторяться, представленная таким образом мелодия будет выглядеть как полноценный граф, а не как хаотичная последовательность нот.
В посте на Reddit пользователь asymptote представил таким образом мелодию River Flows in You через 88 клавиш пианино. Для более наглядной визуализации исследователь распределил клавиши на правые и левые по отношению к пианисту и отобразил на двух циркограмах (кругах). Ноты появлялись в порядке использования в мелодии (по часовой стрелке). А сетевая структура была отображена через центр круга стрелками между нотами. В результате получилась весьма креативная визуализация мелодии.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Нарисованная от руки сеть, ушедшая с аукциона за 240 тысяч рублей – рассказываем о сети московской богемы авторства Эдуарда Лимонова 🌟
В 2022 году аукционный дом «Литфонд» выставил для торгов разные записи Эдуарда Лимонова. В числе самых популярных лотов оказался лот «Схема знакомств»: Лимонов переехал в Москву из Харькова и выстраивал свою сеть знакомств в среде московской богемы через пошив брюк на заказ.
Хотя СМИ в первую очередь обратили внимание на имена, встречающиеся в этой сети, мы как специалисты в области сетевого анализа можем подметить другие интересные детали. Во-первых, эту сеть можно назвать эго-сетью – Лимонов изобразил, кто с кем его познакомил. Её также нужно читать с левого нижнего угла: отправная точка – «Харьков», а после пунктирной линии встречаются уже его новые московские знакомые. Преимущество сетей, составленных от руки – возможность самостоятельно выбрать визуальные решения: так, фамилии написаны разными цветами, некоторые из них зачеркнуты, другие –объединены в отдельные группы. И хотя точно посчитать статистики центральности для акторов в этой сети сложно, можно выделить более значимых (центральных) персонажей московской богемы – видно, что много знакомств Лимонова появилось благодаря поэтам Владимиру Алейникову и Александру Величанову.
Знакомство с сетевым анализом позволяет видеть социальные сети в привычных вещах и анализировать их с использованием подходящих терминов и понятий. А если вас заинтересовало, что такое центральность и какие метрики центральности бывают – приходите на онлайн воркшоп сотрудницы ANR-Lab Анны Семёновой «Важность узлов в сети: что такое центральность и зачем она нужна» уже сегодня в 19:00. Регистрация – по ссылке 😉
В 2022 году аукционный дом «Литфонд» выставил для торгов разные записи Эдуарда Лимонова. В числе самых популярных лотов оказался лот «Схема знакомств»: Лимонов переехал в Москву из Харькова и выстраивал свою сеть знакомств в среде московской богемы через пошив брюк на заказ.
Хотя СМИ в первую очередь обратили внимание на имена, встречающиеся в этой сети, мы как специалисты в области сетевого анализа можем подметить другие интересные детали. Во-первых, эту сеть можно назвать эго-сетью – Лимонов изобразил, кто с кем его познакомил. Её также нужно читать с левого нижнего угла: отправная точка – «Харьков», а после пунктирной линии встречаются уже его новые московские знакомые. Преимущество сетей, составленных от руки – возможность самостоятельно выбрать визуальные решения: так, фамилии написаны разными цветами, некоторые из них зачеркнуты, другие –объединены в отдельные группы. И хотя точно посчитать статистики центральности для акторов в этой сети сложно, можно выделить более значимых (центральных) персонажей московской богемы – видно, что много знакомств Лимонова появилось благодаря поэтам Владимиру Алейникову и Александру Величанову.
Знакомство с сетевым анализом позволяет видеть социальные сети в привычных вещах и анализировать их с использованием подходящих терминов и понятий. А если вас заинтересовало, что такое центральность и какие метрики центральности бывают – приходите на онлайн воркшоп сотрудницы ANR-Lab Анны Семёновой «Важность узлов в сети: что такое центральность и зачем она нужна» уже сегодня в 19:00. Регистрация – по ссылке 😉
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Высшая школа экономики
Ученые Вышки победили в исследовательском хакатоне СберУниверситета 🥇
Они представили проект по изучению эффективности студенческих команд, работающих над ИТ-решениями для реального сектора экономики.
Исследователи выяснили, как групповые нормы влияют на работу внутри команды, а также выделили ключевые факторы командной эффективности.
Всего в хакатоне СберУниверситета «Организация и люди: текущие вызовы и векторы развития» приняли участие более 30 исследовательских групп и индивидуальных исследователей
Они представили проект по изучению эффективности студенческих команд, работающих над ИТ-решениями для реального сектора экономики.
Исследователи выяснили, как групповые нормы влияют на работу внутри команды, а также выделили ключевые факторы командной эффективности.
Всего в хакатоне СберУниверситета «Организация и люди: текущие вызовы и векторы развития» приняли участие более 30 исследовательских групп и индивидуальных исследователей
Что объясняет связи, и что объясняют связи 🤯
Не пугайтесь, друзья! В этом посте мы немного обсудим такую тему как эндо(экзо)генность переменных в статистических сетевых моделях. Это один из важнейших вопросов методологии количественных исследований, и особенно активно его развивали эконометристы.
Представьте, что вы хотите предсказать, какую выручку получит некая ферма за реализацию урожая в этом году. Какие факторы вероятно на это повлияют? Очевидно, количество собранного урожая, его качество, постоянные и переменные издержки работы фермы и что-нибудь еще. Все эти факторы фермеры (по большей части) могут контролировать, поэтому они эндогенные. Что они не могут контролировать, так это, например, рыночные цены, геополитическая ситуация, погодные условия или если в этом году прилетело много саранчи. Это экзогенные факторы.
В сетевых моделях мы имеем схожую, но в чем-то более тонкую ситуацию. Экзогенными переменными в модели предсказания связей во всей сети (навороченная логистическая регрессия под названием ERGM) будут являться атрибуты узлов (пол, возраст) либо атрибуты ребер (как часто два этих узла взаимодействуют, в скольких еще сетях они это делают и т.д.). Эти атрибуты акторы привносят с собой в сеть извне. Сама же сеть, т.е. структура связей акторов, определяет, например, количество взаимных связей, центральность акторов, их принадлежность к подгруппам или статус «брокера», соединяющего подгруппы между собой. Все это эндогенные переменные, напрямую вытекающие из того, с кем акторы связаны.
Но что если атрибуты актора влияют, например, на его центральность? Или атрибуты двух акторов обуславливают наличие между ними связи? Что тогда эндогенные, а что экзогенные переменные? Предлагаем вам порассуждать над этим вопросом! Присоединяйтесь к вебинару «Сетевые эффекты вокруг нас» для абитуриентов нашей программы DASS 8 августа (анонс и подробная информация будет позже), где мы обсудим этот и другие интересные вопросы и открытия из области сетевого анализа!
Не пугайтесь, друзья! В этом посте мы немного обсудим такую тему как эндо(экзо)генность переменных в статистических сетевых моделях. Это один из важнейших вопросов методологии количественных исследований, и особенно активно его развивали эконометристы.
Представьте, что вы хотите предсказать, какую выручку получит некая ферма за реализацию урожая в этом году. Какие факторы вероятно на это повлияют? Очевидно, количество собранного урожая, его качество, постоянные и переменные издержки работы фермы и что-нибудь еще. Все эти факторы фермеры (по большей части) могут контролировать, поэтому они эндогенные. Что они не могут контролировать, так это, например, рыночные цены, геополитическая ситуация, погодные условия или если в этом году прилетело много саранчи. Это экзогенные факторы.
В сетевых моделях мы имеем схожую, но в чем-то более тонкую ситуацию. Экзогенными переменными в модели предсказания связей во всей сети (навороченная логистическая регрессия под названием ERGM) будут являться атрибуты узлов (пол, возраст) либо атрибуты ребер (как часто два этих узла взаимодействуют, в скольких еще сетях они это делают и т.д.). Эти атрибуты акторы привносят с собой в сеть извне. Сама же сеть, т.е. структура связей акторов, определяет, например, количество взаимных связей, центральность акторов, их принадлежность к подгруппам или статус «брокера», соединяющего подгруппы между собой. Все это эндогенные переменные, напрямую вытекающие из того, с кем акторы связаны.
Но что если атрибуты актора влияют, например, на его центральность? Или атрибуты двух акторов обуславливают наличие между ними связи? Что тогда эндогенные, а что экзогенные переменные? Предлагаем вам порассуждать над этим вопросом! Присоединяйтесь к вебинару «Сетевые эффекты вокруг нас» для абитуриентов нашей программы DASS 8 августа (анонс и подробная информация будет позже), где мы обсудим этот и другие интересные вопросы и открытия из области сетевого анализа!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from DASS (MASNA) Admissions
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Всем-всем-всем! Ждем вас в четверг в 18:30 на наш новый день открытых дверей. Стажер-исследователь ANR-Lab Лика Капустина расскажет про все тонкости автоматизированного сбора данных. Лика уже успешно вела курс по данной тематике в бакалавриате и на нашей последней летней школе, поэтому участники с любым бэкграундом могут быть уверены — они точно узнают что-то новое! Регистрируйтесь по ссылке и до встречи!
Forwarded from Вышка Онлайн
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Сегодня мы хотим рассказать вам об уникальном источнике реальных сетевых данных — проекте SocioPatterns 🫥
SocioPatterns — это междисциплинарная исследовательская коллаборация, созданная в 2008 году. Все проекты SocioPatterns используют data-driven методологию для изучения социальной динамики и человеческой деятельности.
С 2008 года SocioPatterns собирает лонгитюдные данные о личных контактах людей в реальных условиях, охватывающих самые разные контексты в нескольких странах: школы, музеи, больницы и т.д. Эти данные собираются с помощью переносных трекеров и затем используются для изучения поведения человека и разработки агентно-ориентированных моделей передачи инфекционных заболеваний.
SocioPatterns предоставляют большую часть собранных данных в свободный доступ. Например, данные о контактах деревенских жителей в Малави (Кения) или о взаимодействиях офисных сотрудников во французском офисе.
Приглашаем ознакомиться с этими данными, а также связанными научными публикациями — и провести собственный сетевой анализ, которому мы учим на онлайн-магистерской программе DASS!
SocioPatterns — это междисциплинарная исследовательская коллаборация, созданная в 2008 году. Все проекты SocioPatterns используют data-driven методологию для изучения социальной динамики и человеческой деятельности.
С 2008 года SocioPatterns собирает лонгитюдные данные о личных контактах людей в реальных условиях, охватывающих самые разные контексты в нескольких странах: школы, музеи, больницы и т.д. Эти данные собираются с помощью переносных трекеров и затем используются для изучения поведения человека и разработки агентно-ориентированных моделей передачи инфекционных заболеваний.
SocioPatterns предоставляют большую часть собранных данных в свободный доступ. Например, данные о контактах деревенских жителей в Малави (Кения) или о взаимодействиях офисных сотрудников во французском офисе.
Приглашаем ознакомиться с этими данными, а также связанными научными публикациями — и провести собственный сетевой анализ, которому мы учим на онлайн-магистерской программе DASS!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from DASS (MASNA) Admissions
Сегодня в 18:30 — день открытых дверей, на котором заведующая ANR-Lab Дарья Мальцева расскажет об удивительном мире сетей, который окружает всех нас!
Успейте зарегистрироваться и до встречи!
Успейте зарегистрироваться и до встречи!
www.hse.ru
Семинар "Сетевые эффекты вокруг нас: удивительные открытия в области анализа социальных сетей"
Программа DASS приглашает слушателей на день открытых дверей и семинар, где вместе с руководителем ANR-Lab Дарьей Мальцевой мы поговорим о некоторых открытиях в области Анализа социальных сетей…
Спецвыпуск журнала Социология 4М по сетевому анализу под редакцией ANR-Lab
Вышел специальный выпуск журнала Социология: методология, методы, математическое моделирование (Социология:4М), посвященный методологии сетевого анализа в социальных науках. Приглашенным редактором выпуска стала заведующая ANR-Lab Дарья Мальцева, а 3 из 5 статей написаны сотрудниками лаборатории:
🔹 Сравнительный анализ возможностей WoS и eLibrary для анализа библиографических сетей (Д.Мальцева, И.Павлова, Л. Капустина, В.Ващенко, Д.Фиала)
🔸Тематическое моделирование для коротких текстов: сравнительный анализ алгоритмов (В.Ващенко)
🔹Качественный сетевой анализ на практике: сравнение способов построения сетевых карт (А.Ким)
Поздравляем коллег с публикациями!
Подробнее о номере — по ссылке!
Вышел специальный выпуск журнала Социология: методология, методы, математическое моделирование (Социология:4М), посвященный методологии сетевого анализа в социальных науках. Приглашенным редактором выпуска стала заведующая ANR-Lab Дарья Мальцева, а 3 из 5 статей написаны сотрудниками лаборатории:
🔹 Сравнительный анализ возможностей WoS и eLibrary для анализа библиографических сетей (Д.Мальцева, И.Павлова, Л. Капустина, В.Ващенко, Д.Фиала)
🔸Тематическое моделирование для коротких текстов: сравнительный анализ алгоритмов (В.Ващенко)
🔹Качественный сетевой анализ на практике: сравнение способов построения сетевых карт (А.Ким)
Поздравляем коллег с публикациями!
Подробнее о номере — по ссылке!
Forwarded from DASS (MASNA) Admissions
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Семинар «Пенсионный возраст как веха жизни: образ желаемого будущего и опыт планирования своей жизни»
15 августа в 18.30 состоится день открытых дверей программы «Аналитика данных и прикладная статистика».
Академический руководитель программы Иван Климов и студентка программы Мария Ермолаева расскажут о том, как принимали участие в исследовании подходов людей старшего возраста к планированию своей жизни после выхода на пенсию и какие методы они использовали для проведения этого исследования.
🔹Какие черты характерны для тех, кто больше внимания уделяет планированию этого периода своей жизни?
🔸Как с этим связан прошлый опыт человека?
🔹Каким сферам жизни люди предпенсионного возраста уделяют больше всего внимания?
Обсудим эти вопросы, а также методы исследования и особенности проведения социологических исследований, 15 августа. Подключайтесь!
Для участия необходимо зарегистрироваться.
15 августа в 18.30 состоится день открытых дверей программы «Аналитика данных и прикладная статистика».
Академический руководитель программы Иван Климов и студентка программы Мария Ермолаева расскажут о том, как принимали участие в исследовании подходов людей старшего возраста к планированию своей жизни после выхода на пенсию и какие методы они использовали для проведения этого исследования.
🔹Какие черты характерны для тех, кто больше внимания уделяет планированию этого периода своей жизни?
🔸Как с этим связан прошлый опыт человека?
🔹Каким сферам жизни люди предпенсионного возраста уделяют больше всего внимания?
Обсудим эти вопросы, а также методы исследования и особенности проведения социологических исследований, 15 августа. Подключайтесь!
Для участия необходимо зарегистрироваться.
В честь окончания Олимпиады в Париже хотим поделиться примерами инфографики, которую подготовили рэддиторы в r/dataisbeautiful!
🔸 [OC] Swimming Results from Paris Olympics
by krszcs
Целью было сравнить все результаты (финал, полуфинал и предварительные заплывы) в одной анимации.
🔹 The evolution of summer olympic events by sport from 1896 to 2024 [OC]
by d-qn
Данные были получены с помощью R с сайта https://www.olympiandatabase.com/, визуализация выполнена в Datawrapper. График показывает количество событий по видам спорта (на французском языке).
🔸 Height Distribution of 5,148 Olympians Across 12 Disciplines by Gender, Paris 2024 [OC]
by PietroViolo
Самый высокий человек на графике — Виктор Вембаньяма, баскетболист из Франции (222 см). Самый низкий — Авель Читунду из сборной Замбии по футболу (140 см).
🔹 [OC] The youngest and oldest Olympic athlete per sport, sorted by the age of the youngest athlete (Paris 2024)
by porkbellyqueen111
График, показывающий самых молодых и самых возростных олимпийцев по видам спорта.
🔸 [OC] 2024 Paris Summer Olympics Athlete Age Distribution
by Terrainaheadpullup
График показывает количество спортсменов, участвующих в Олимпиаде 2024 в Париже (ось y), по возрасту (ось x) на момент открытия игр.
🔸 [OC] Swimming Results from Paris Olympics
by krszcs
Целью было сравнить все результаты (финал, полуфинал и предварительные заплывы) в одной анимации.
🔹 The evolution of summer olympic events by sport from 1896 to 2024 [OC]
by d-qn
Данные были получены с помощью R с сайта https://www.olympiandatabase.com/, визуализация выполнена в Datawrapper. График показывает количество событий по видам спорта (на французском языке).
🔸 Height Distribution of 5,148 Olympians Across 12 Disciplines by Gender, Paris 2024 [OC]
by PietroViolo
Самый высокий человек на графике — Виктор Вембаньяма, баскетболист из Франции (222 см). Самый низкий — Авель Читунду из сборной Замбии по футболу (140 см).
🔹 [OC] The youngest and oldest Olympic athlete per sport, sorted by the age of the youngest athlete (Paris 2024)
by porkbellyqueen111
График, показывающий самых молодых и самых возростных олимпийцев по видам спорта.
🔸 [OC] 2024 Paris Summer Olympics Athlete Age Distribution
by Terrainaheadpullup
График показывает количество спортсменов, участвующих в Олимпиаде 2024 в Париже (ось y), по возрасту (ось x) на момент открытия игр.
Reddit
From the dataisbeautiful community on Reddit: [OC] Swimming Results from Paris Olympics
Explore this post and more from the dataisbeautiful community
Как прошла летняя школа ANR-Lab «Web-scraping and API for social scientific research»
5 августа завершилась летняя школа «Web-scraping and API for social scientific research», которую провела сотрудница ANR-Lab Лика Капустина.
Почти два месяца участники учились самостоятельно собирать и обрабатывать данные с веб-страниц и через API с помощью Python. Школа вышла практикоориентированной: каждое занятие представляло из себя небольшой проект по сбору и обработке данных. Помимо практики на Python, на каждом занятии участники обсуждали, какие социально-научные исследования могут быть реализованы на основе данных, собранных на занятии, а также этические вопросы их использования.
На заключительном занятии участники школы под руководством сотрудников ANR-Lab представили собственные проекты, основанные на сборе данных из открытых источников.
Подробнее о проектах и впечатлениях участников — по ссылке!
5 августа завершилась летняя школа «Web-scraping and API for social scientific research», которую провела сотрудница ANR-Lab Лика Капустина.
Почти два месяца участники учились самостоятельно собирать и обрабатывать данные с веб-страниц и через API с помощью Python. Школа вышла практикоориентированной: каждое занятие представляло из себя небольшой проект по сбору и обработке данных. Помимо практики на Python, на каждом занятии участники обсуждали, какие социально-научные исследования могут быть реализованы на основе данных, собранных на занятии, а также этические вопросы их использования.
На заключительном занятии участники школы под руководством сотрудников ANR-Lab представили собственные проекты, основанные на сборе данных из открытых источников.
Подробнее о проектах и впечатлениях участников — по ссылке!