Förändring är själva karaktären av interaktionsmönster inom biologi, teknik, ekonomi och vetenskap i sig: Samspelet inom och mellan organismer förändras; luft, mark och sjötrafik förändras; det globala finansiella flödet förändras; och den vetenskapliga forskningens front förändras. Med allt mer tillgängliga data har nätverk och klusterverktyg blivit viktiga verktyg för att förstå fall av dessa storskaliga strukturer. Men blinda för skillnaden mellan buller och trender i data, dessa verktyg i sig måste misslyckas när de används för att studera förändring. Endast om vi kan tillskriva uppdelningen av enskilda nät betydelse kan vi skilja strukturella förändringar från fluktuationer och bedöma hur mycket förtroende vi bör ha för förändringarna. Här visar vi att bootstrap omsampling tillsammans med betydelseklustring ger en lösning på detta problem. Vi använder betydelsen klustering för att förverkliga de Solla Price vision att kartlägga förändringen i vetenskapen. Nätverksanalys ger verktyg för att förstå sociala och biologiska system med många och olika samverkande komponenter. För stora nätverk behöver vi sätt att lyfta fram de viktiga egenskaperna samtidigt som den övergripande strukturen förenklas. Forskare har utvecklat en uppsättning verktyg för nätverkskartläggning för detta ändamål (1, 2, 3, 4); med dem kan vi abstrakt, kvantifiera och förstå karaktären av ett komplext system. Kraftfulla som dessa verktyg har visat för att förstå ett systems struktur, har vi ännu inte ett lämpligt verktyg för att kartlägga hur denna struktur förändras. Till exempel: Hur förändras organiseringen av sociala kontakter när sjukdomar utvecklas och sprids? Hur förändras den federala fondmarknadens nätverksstruktur när kreditmarknaderna fryser? Hur skiljer sig genreglerande nätverk mellan cancer och icke-cancertillstånd? Hur har nätverket av global flygtrafik förändrats under det senaste halvseklet? Och hur utvecklas vetenskapen själv i takt med att paradigm skiftar genom tiden? Alla verktyg för att analysera förändringar måste skilja mellan meningsfulla trender och statistiskt buller. Till exempel gör statistiska nätverksmodeller och stratifierade data det möjligt att uppskatta globala egenskaper och tillhörande förtroendenivå för stora nätverk från observation av urvalsnät (5, 6, 7). Men detta kommer till priset av att förlora individernas unika identitet. Anledningen till att de senaste nätverksstrategierna har blivit så framträdande i studien av komplexa system är att de fångar och respekterar komponenternas identiteter och egenskaper (8, 9). Ofta spelar dessa individuella skillnader en kritisk roll - och klusterbildning snarare än stratifiering måste depolyiseras för att förstå data (1, 2, 3, 4, 10 För att ge betydelse till kluster av enskilda nätverk, bootstrap metoden är övertygande (15). Bootstrap är en metod för att bedöma riktigheten av en uppskattning genom att omsampla från den empiriska fördelningen av observationer. Men vad gör vi om vi bara har en observation, ett enda nätverk? När den enda observationen består av många komponenter, liksom ett nätverk av noder och länkar, ger den parametriska bootstrap en lösning. I stället för att omsampla direkt från den empiriska fördelningen används en parametrisk modell för att passa data. För de nätverk av intresse här, identiteterna av noderna kan inte ändras, parametrized, eller om sampled - det är ingen mening att tala om USA: s luft transit nätverk utan O'Hare, än mindre med två O'Hares men länken vikter, som effektivt definiera noderna, kan parametrized och åter sampled utan att undergräva de individuella egenskaperna hos noderna. Med detta tillvägagångssätt kan vi bedöma betydelsen av kluster och uppskatta exaktheten av sammanfattande statistik, baserat på andelen av bootstrap nätverk som stöder observationen (se bild. 1 Standardmetoden för klusternätverk är att minimera en objektiv funktion över möjliga partitioner av nätverket som i den vänstra sidan av diagrammet. Genom att gång på gång sampla om de viktade länkarna från det ursprungliga nätverket skapar vi en "bootstrap-värld" av omprovtagna nätverk. Genom att samla dessa också, och jämföra med klusterbildningen av det ursprungliga nätverket, kan vi uppskatta graden av stöd som data ger i att tilldela varje nod till ett kluster. I det nedre nätverket samlas de mörkare noderna i minst 95 % av de 1000 bootstrap-nätverken. Förändring av själva vetenskapens struktur (16). Vetenskapen är en dynamisk, organiserad och massivt parallell mänsklig strävan att upptäcka, förklara och förutsäga den fysiska världens natur. Inom vetenskapen bygger nya idéer på gamla idéer, och genom kumulativa cykler av modellering och experimenterande vetenskaplig forskning genomgår konstant förändring: fälten växer och krymper, slås samman och splittras. Citationsmönster bland vetenskapliga tidskrifter gör att vi kan se detta flöde av idéer och hur flödet av idéer förändras över tiden (16). Här använder vi tidskrift aggregerade citeringsdata (18) nätverken med den informationsteoretiska klustermetoden som presenteras i ref. (4) som kan avslöja regelbundenhet i informationsflödet över riktade och viktade nät. Vi betonar att med lämplig ändring, metoden för bootstrap omampling tillsammans med betydelse kluster som presenteras här är allmänt och fungerar för alla typer av nätverk. För att bedöma riktigheten av en klusterering, vi samplar ett stort antal B 1000 av bootstrap nätverk från det ursprungliga nätverket. För den riktade och viktade citering 3 nätverk av vetenskap, behandlar vi citeringar som oberoende händelser och sample vikten av varje länk från en Poisson distribution med medelvärde som i det ursprungliga nätverket (19) (se t.ex. refs. (20, 21, 22) för andra provtagningsmetoder). Med tanke på det ursprungliga nätverket, bild. 1 illustrerar klustret av detta nätverk och klustren av fyra av bootstrap nätverk. När det gäller skalär sammanfattande statistik är det enkelt att tilldela en 95% bootstrap konfidensintervall som spänner över 2.5: e och 97.5: e percentiler av boostrap distribution, men för att bedöma noggrannheten i kluster kräver en annan strategi. För att identifiera de noder som är betydande i deras klusteruppdrag använder vi simulerad glödgning för att söka efter den största betydande undergruppen av noder inom varje kluster av det ursprungliga nätverket som är grupperade tillsammans i minst 95% av alla bootstrap nätverk. För att identifiera de kluster som väsentligt skiljer sig från alla andra kluster, söker vi efter alla kluster vars betydande undergrupp är grupperade med ingen annan kluster betydande undergrupp i minst 95% av alla bootstrap nätverk (se Metod avsnitt). Figs första steg. 2 illustrerar denna process som tillämpas på ett nätverk vid två olika tidpunkter. När vi väl har en betydelsekluster för nätverket vid varje tidpunkt (eller varje stat) måste vi förenkla och belysa de strukturella förändringarna mellan kluster och därmed ta fram berättelserna i våra data. I det andra steget av Bild. 2, Vi visar hur man konstruerar en alluvial diagram som belyser och sammanfattar de strukturella förändringarna mellan tiden 1 och tid 2 betydelse kluster. Varje färgat kluster i nätverket representeras av ett motsvarande färgat block i alluvialdiagrammet. Fasta färger representerar betydligt tilldelade noder, medan lättare färger representerar obetydliga uppdrag. Förändringar i klusterstrukturen från en tidsperiod till en annan representeras av de sammanslagningar och skillnader som förekommer i band som förbinder blocken vid tidpunkt 1 och tid 2. För att illustrera kraften i detta tillvägagångssätt tillämpar vi denna metod för citeringsdata från Thomson-Reuters' Journal Citation Reports. Dessa data aggregerar, på tidskriftsnivå, cirka 60.000.000 citeringar bland mer än 7000 tidskrifter under det senaste årtiondet. Genom att jämföra betydelsen av kluster för varje år med hjälp av ett alluvialdiagram avslöjar vi de betydande strukturella förändringar som har skett inom vetenskapen under det senaste årtiondet. Låt oss i stället för att titta på hela diagrammet dra fram några intressanta berättelser. Bilda. 3 visar en del av de medicinska fälten för åren 2001, 2003 och 2005. Som ett belysande exempel beskriver vi den gradvisa integrationen av nefrologi i medicinen (lila ström i diagrammet). Under 2001 består fältet som leds av Kidney International, Transplantation och Journal of the American Society of Nephrology av 39 tidskrifter varav 33 i den betydande undergruppen (89% av citeringsflödet) och fältet som helhet är skilt från alla andra fält i 99% av de klustererade bootstrap nätverken. I alluvialdiagrammet illustreras detta som en 89% mörklila block i Integreringen av nefrologi är bara en av många förändringar under denna period. I samma diagram lyfter vi också fram den största förändringen inom vetenskapen under det senaste årtiondet: omvandlingen av neurovetenskap från tvärvetenskaplig specialitet till en mogen och fristående disciplin, jämförbar med fysik eller kemi, ekonomi eller juridik, molekylärbiologi eller medicin. 2001 tilldelas majoriteten av neurovetenskapliga tidskrifter (mörk orange) statistisk signifikans inom molekylär- och cellbiologi. Andra förekommer i psykologi (grön) och neurologi (blå). År 2003 finns många av dessa tidskrifter (ljusapelsin) kvar inom molekylär- och cellbiologin, men deras uppdrag inom detta område är inte längre betydande. Omvandlingen är på gång. År 2005 framträder neurovetenskapen först en oberoende disciplin (röd). Tidskrifterna från molekylärbiologi skilde sig helt från sitt tidigare fält och har gått samman med neurologi och en undergrupp av psykologi till det fristående området neurovetenskap. (Under 2006 återgick strukturen till ett mönster som liknar 2003. Det kommer att berätta att observera vad som händer under 2007.) Neuroscience, som har sitt ursprung i de första studierna av nervsystemet för mer än hundra år sedan och som under lång tid existerade som en uppsättning oberoende discipliner, har nu blivit ett enhetligt fält. I sitt citeringsbeteende har neuroforskare brutit sig loss från sina traditionella discipliner och förenats för att bilda det som nu är det femte största vetenskapsområdet (efter molekylär- och cellbiologi, fysik, kemi och medicin). Även om denna tvärvetenskapliga integration har pågått sedan 1950-talet (23), är det först under det senaste årtiondet som denna förändring kommit att dominera fältets citeringsstruktur och överväldiga de intellektuella banden längs traditionella avdelningslinjer. Problemet med att upptäcka strukturella förändringar i stora nät lägger till två nya utmaningar utöver det grundläggande problemet med nätverkskluster: (1) Vi behöver lämpliga statistiska metoder för att identifiera viktiga egenskaper hos nätverkskluster och för att skilja mellan trender och buller i data, och (2) vi behöver effektiva visualiseringar för att få fram de implicita berättelserna i en tidsserie av klusterkartor. För att lösa den första av dessa utmaningar har vi utvecklat en metod för signifikansklustring baserad på den parametriska bootstrapen. För att ta itu med det andra har vi presenterat visualiseringstekniken i al-ljusdiagram. Denna metod är allmän för många typer av nätverk och kan användas för att besvara frågor om strukturförändringar inom vetenskap, ekonomi och näringsliv.
Nyligen föreslogs en metod som kartlägger förändringar i nätverk med hjälp av alluvialdiagram i REF.
Mapping change in large networks
{'venue': 'PLoS ONE 5(1): e8694 (2010)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Physics', 'Medicine']}