(ר' קישורים בטקסט)
אני אסף שפירא וזה נטפריקס – הפודקאסט העברי הראשון למדע הרשתות.
בפודקאסט הזה נדבר על העולם הקסום של ניתוח הרשת, תורת הגרפים, social network analysis או SNA ומה שבינהם.
כיוון שעולמנו הוא עולם רשתי, מחקר הרשת הוא חובק עולם: מי עוסק ב-SNA? מי לא?
הנושא החם הוא כמובן data science, שמתחלק לשניים: אלה שעוסקים ברשתות ואלה שעדיין לא מבינים שהם עוסקים ברשתות. מהגנה או תקיפה בסייבר, פרויקטי עיר חכמה ותכנון אורבני, דרך המלצה על מוצרים, ניתוח שפה, רשתות גיימינג ועוד. נסביר כיצד ניתן להבנות את הדאטה שלנו כרשת וכיצד ההבנייה הרשתית מאפשרת תובנות בהרבה מהנושאים שמעסיקים אותנו.
כך גם בתחום ה-machine learning. התייחסות לדאטה כרשת ולא כאסופה של פריטים, מאפשר שיפור של הקלאסיפיקציה וחילוץ רב של פיצ'רים חשובים נוספים.
אבל רמה גבוהה יותר של אתגר לאנליסט היא האקספלנביליות, כלומר, היכולת להסביר את תוצאות האנליזה. אנליסט הוא לא רק מנתח נתונים. הוא גם מספר הסיפורים של המאה ה-21.
בעבר הרחוק, אם האנליסט של פעם היה רואה הר געש מתפרץ, אז הוא היה יכול להסביר זאת בטענה שאל האש עצבני והיה מתעדף את משאבי החברה לטובת קורבנות לאל הזועם.
היום אנחנו מצפים להתבססות יותר מעמיקה על דאטה, אבל הצורך בסיפור נשאר אותו צורך. למה קורה מה שקורה?
היופי במבט דרך משקפי הרשת הוא שהם מאפשרים לנו לראות מימדים לא מוכרים בדאטא וגם מקלים עלינו לייצר נראטיב שקל לתווך אותו גם למי שמשלם לנו את המשכורת.
תחום חזק נוסף העושה שימוש בניתוח רשתי הוא נוירולוגיה: המוח הוא אחת מהרשתות המרתקות והמסתוריות ביותר ושימוש ב-SNA בתחום צובר תאוצה בשנים האחרונות במיוחד לאור הרזולוציות ההולכות
ומשתפרות של מיפוי המוח. הסנסורים המתקדמים, דוגמת FMRI ועוד, מאפשרים לנו להבנות את המוח כרשת וללמוד דרכה על המערכת המורכבת הזו.
ביולוגיה הוא עוד תחום שנהנה ממחקרי רשת, בין אם כדי לחקור התפשטות מחלות או להבנת האקו סיסטם ויחסי גומלין בין פריטים. (הערה מאוחרת: הטקסט המקורי נכתב לפני הקורונה, עוד כש-COVID19 היה אקזוטי כמו מרק עטלפים. ניתוח רשתי הוא כלי עוצמתי למאבק במגיפות ולנושא זה יוקדשו פרקים 7 ו-12).
גם בפיסיקה נעשה מחקר רב בתחום הרשת -אבל אף אחד לא מבין פיסיקה אז נמשיך.
השימוש כמובן לא מוגבל למדעים מדוייקים בלבד.
למעשה, תחום מחקר הרשת חייב הרבה לתחומי הסוציולוגיה/אנתרופולוגיה שהיו בין הראשונים לעשות שימוש בכלים שהרשת מציעה לחוקר. כך גם בהיסטוריה כשלדוגמא, ד"ר הראל חורב, מאוניברסיטת ת"א, הראה כיצד בעזרת SNA ניתן להבין התנהלות והצלחה פוליטית וחברתית במחקר מרתק שפירסם ב-2019.
ואם בפוליטיקה ובחברה אז בוודאי ובוודאי בארגונים. ניתוח רשתי של ארגונים נקרא ONA(organizational network analysis), והוא משמש מנהלים להבין טוב יותר את הארגון שלהם, לבחון את תפקודו וכיצד הוא פועל באמת, לא כמו שמופיע בברושור, וכמובן, לאתר את נקודות התורפה והעוצמה בו.
אמרנו נקודות תורפה ועוצמה, אמרנו בעצם מודיעין. אין לעניות דעתי כלי טוב יותר להבנה, במקרה הטוב, או לפירוק, במקרה היותר טוב, של מערכת יריבה מאשר מחקר רשתי. SNA מאפשר לעשות את זה מהיר, חזק ובאופן אלגנטי. מהבנה מהירה של מבנה האויב (בעגה הצבאית: תמ"א – תמונת מצב אויב) ועד מרכזי הכובד שלו (המטרות).
בצבא האמריקאי, למשל, לאחר שנים של שימוש ב-SNA במערכות בעיראק ובאפגניסטן, הניתוח הרשתי נכנס כחלק מהדוקטרינה ב-2016, שאגב זמינה באינטרנט.
ב-SNA נעשה שימוש גם בעולם הפרסום, משימוש במשפיענים ועד דחיפת מוצרים שאנחנו לא צריכים ללקוחות תמימים.
ואחרונים חביבים, בוגרים של מדעי המחשב. לא פעם אחרי הרצאה על הנושא, ניגש אלי בוגר מדמ"ח ואמר: שמע, למדתי חלק ממה שדיברת עליו בתואר אבל עד ההרצאה אף פעם לא היה לי מושג מה עושים עם זה.
אז לכל אלה, הפודקסט הזה הוא בשבילכם.
נלמד על איך בנויות רשתות ומה החוקים השולטים בהן, כיצד לאתר גורמים מרכזיים ברשת, יישומים, טיפים לניתוח ועוד, דרך דוגמאות אמיתיות (ואולי כמה מומצאות) וננגיש תובנות שלא פעם חוקרים ואנשי דאטא מגיעים אליהן רק אחרי זמן רב של התנסות hands on על הדאטה.
אבל חוץ מיישומים, יש בעולם הרשת משהו שגורם לאנשים להתאהב בו:
לדוגמא, כשהייתי במיטאפ בנושא תורת הגרפים לא מזמן, האנליסטית שפתחה את הערב סיפרה כמה היא נהנתה לחקור גרפים באקדמיה ורק כשיצאה לשוק גילתה למרבה הפלא שיש לזה גם שימושים פרקטיים. במיטאפ עצמו, אגב, הראו דוגמאות מענינות לתובנות שניתן לקבל מהבניית המידע כרשת, אם זה בסיווג מוצרי צריכה או במחקר ספנות.
מה לעשות, לנתח רשתות זה גם כיף. למה?
כי חשיבה רשתית היא לא רק עוד כלי. זו תפיסה של איך להסתכל על המציאות. הבנייה של המציאות כרשת מאפשרת לנו להבין את המורכבויות שבה, להבין את הלוגיקה שמאחוריה ולמצוא את מרכזי הכובד ומה שמניע אותה.
הבעיה היא שלא פעם אנחנו, והארגונים שבתוכם אנו פועלים, חושבים ופועלים בשיטה טורית, ולא רשתית, והדבר מעצב את תפיסת עולמנו.
בחשיבה טורית, אנחנו רוצים להתקדם ישר ומהר. למה? כי זה הכי פשוט ואינטואיטיבי, אבל זה מקשה עלינו להבין מורכבויות וגורם לנו לחפש פתרונות מהירים לבעיה הלא נכונה.
את אתגר ההטמעה של חשיבה רשתית ניתן להמחיש באמצעות הסיפור ההיסטורי הבא:
במלחמת העולם השניה, האתגר המשמעותי ביותר שעמד בפני בריטניה היה ללא ספק איום הצוללות הגרמניות. בריטניה היא אי והים הוא צינור החיים שלה. מה עושים כשהצוללות מגיחות משום מקום, תוקפות ובורחות, וכל ספינה שיוצאת לים מאויימת?
מפקד חיל הים, אדמירל ותיק, החליט לעשות סדנא בנושא תחת הכותרת: "מחוץ לקופסא". במסגרת הסדנא, ניסו המשתתפים לרדת לבעיות היסוד שעומדות בפניהם. הקמ"ן שהציג את פרק המבוא הסביר במסגרת התנאים ההכרחיים להפעלת צוללות, זה שהן נדרשות לפעול בסביבה מימית. לפתע, נורה נדלקה בראשו של אחד המשתתפים: מ"פ צעיר ונמרץ שנשלח בניגוד לרצונו לסדנא כנציג דרגי השטח. הנה משהו שאפשר לעשות במקום לברבר עצמנו לדעת. "אין מים – אין צוללות".
חשב ועשה. תחת הסיסמה הקליטה "אין מים-אין צוללות", העמיד את אנשיו בשורה על החוף, ומצויידים במעדרים החלו לגרוף את מי הים. במקביל, קרא המ"פ למפקדיו והם זימנו את המפקדים הבכירים לבוא ולהתרשם בשטח מהיוזמה הנאה. במהלך הביקור נזף בהם המ"פ על כמה אנשיו עובדים קשה ואיך הדרג הבכיר מנותק מהעשייה ומשאיר אותו ללא משאבים מספיקים לבצע את המשימה. הבכירים התרשמו מאד מהיוזמה והכריזמה של המ"פ הצעיר ומינו אותו למג"ד ויצאו בקול קורא לאקדמיה לרדת ממגדל השן ולסייע לבריטניה במאבקה בימים, תרתי משמע.
אחד מהאקדמאים שנענה לקול הקורא אמר לעצמו שהוא חייב לרדת לשטח להבין את הבעיה. הוא הגיע לפלוגה ונדהם לראות מאה אנשים עומדים וחוצבים את האוקינוס.
מה אתם עושים? שאל בפליאה את אחד החיילים
מוציאים מים, ענה החייל בקצרה
כן, אבל למה? על זה תצטרך לדבר עם הקצין
האקדמאי ניגש לקצין ושאל: למה אתם מוציאים מים?
הקצין ענה: מה זאת אומרת למה? בשביל לרוקן את האוקינוס
אבל למה לרוקן את האוקינוס? אה.. לא זוכר, על זה תצטרך לדבר עם המ"פ הקודם
הגיע האקדמאי ללשכת המ"פ הקודם, כיום מג"ד ותיחקר אותו לגבי האירוע המוזר שראה.
אה, ברור. אמר המג"ד החדש, זה בשביל למצוא את הצוללות המחורבנות. אין מים – אין צוללות. הן יעמדו שם כמו ברווזים במטווח אני אומר לך.
צוללות? התפלא האקדמאי, הבעיה שלכם זה למצוא את הצוללות? אז למה לא אמרתם.
האקדמאי רץ חזרה למעבדה וחזר אחרי שבועיים עם זוג אנטנות, מחשב, הרבה כבלים ומוטיבציה והתחיל להקים הכל על החוף לצד החופרים הנמרצים.
מה זה? ניגשו החיילים הרטובים אל האקדמאי
זה מכ"מ, אמר האקדמאי בגאווה. אתם רואים?
"לוחצים כאן כדי להדליק את המחשב, כאן מכוונים את האנטנות לאיסוף הדאטה, האנטנות משדרות וקולטות את המיקום של הצוללות, ואז עושים מיון על התוצאות פה ופה, מרימים את ממשק המפה בלחיצה על 11F והנה,
רואים את כל הבליפים האלה באמצע? זה הצוללות!"
וואללה, נראה מגניב, אמרו החיילים אחד לשני בעודם מדשדשים חזרה בבוץ, ממלמלים בשבחו של האקדמאי שחזר בגאווה הביתה לאשתו, לספר לה כיצד הציל את בריטניה.
לאחר שבועיים כשחזר לחוף לראות מי נגד מי, ראה שלשורה של החיילים שעדרה את האוקינוס נוספה שורת חופרים נוספת. האנטנות החלידו לאיטן ברוח הקרה.
מה קורה פה? זעק האקדמאי בתסכול. הקצין במקום ניגש אליו והסביר: תראה, זה ממש יפה מה שהצגת אבל זה נראה די מסובך, להדליק פה , ללחוץ שם. וחוצמזה, בזמן שנעבוד על המערכת, מי יוציא מים? הרעיון נחמד תיאורטית אבל בינתיים מהמפקדה שלחו לנו עוד פלוגה ואנחנו צריכים לחפוף אותם אז בוא נדבר על זה עוד חודש, סבבה?
האקדמאי חזר מתוסכל לביתו וסיפר לשכנו על האירועים. השכן היה קצין בכיר במילואים ולא התפלא בכלל לשמוע מה שקרה. זה צבא, הוא אמר, הם רגילים לחשוב בקטן. אני אטפל בזה.
הגיע השכן לחוף עם 2 בולדוזרים. כל בולדוזר הוריד את הכף שלו לתוך הים והרים גלונים של מים לחוף ברעש גדול.
החיילים והקצינים בפלוגה הקיפו את הבולדוזרים המנצנצים בהערצה. וואוו, אמר המ"פ החדש, זה עושה עבודה של פלוגה שלמה! מיד קראו למפקדים הבכירים שבאו להתרשם במו עיניהם מההמצאה החדשה.
יפה מאד, אמרו הגנרלים לשכן, אבל מה הקונספט שעומד מאחורי זה?
השכן, שצבר לא מעט ניסיון בשיחותיו עם האקדמאי, בא עם תשובה מהבית: זה למידת מכונה.
היא רואה מה החיילים עושים ועושה את זה מהר ויעיל יותר.
מדהים! ענו לו. תביא עוד.
כך פתח השכן מפעל לבולדוזרים וקיבל תואר סר על פועלו להגנת בריטניה.
האמת, נשמע סיפור לא אמין, אבל זה בדיוק מה שקרה בפרויקט שערכה משטרת שיקגו במטרה להפחית את מקרי הירי בעיר.
בכדי להילחם במכה הזאת, משטרת שיקגו נקטה בשתי שיטות: השיטה הטורית והשיטה הרשתית.
מאחורי השיטה הטורית עמד הרעיון לתת ציונים לכל תושב, על סמך פיצ'רים, בכדי לקבוע רמת מסוכנות וקשר לירי. התוצר של השיטה היה רשימה של 400,000 איש שזה אחוז לא קטן מאוכלוסיית שיקגו.
הבעיה בשיטה זו שלא היה בה שיטה. הפיצ'רים השתנו והתעדכנו כל הזמן והפכו לקופסא שחורה ולא
רלוונטית. מה יעשה שוטר עם בחור בשם ג'ון ג'יימס שקיבל ציון גבוה ברשימה? איזה סוג טיפול נדרש? מה הקשר של הבחור לירי? התוצרים של השיטה היו ללא הקשר ולא שקופים ולכן לא איפשרו פעולה אפקטיבית. לפיכך, לא מפתיע שבעקבות רשימה שרירותית, גם השימוש בה הוביל למעצרים שרירותיים של המובילים ברשימה בכל אירוע ירי.
בשיטה זו משטרת שיקגו ניסתה בעצם לאתר את הצוללות ע"י מתן ציון לכל קוב מים.
לעומת זאת, כשפנו לטפל בבעיה בשיטה הרשתית, הם מיפו את הקשרים בין הגורמים המוכרים למשטרה וע"י כך יכלו לזהות את מרכזי הכובד של הגורמים המעורבים בירי ואת ההקשר והסביבה בה הם פועלים. המידע הרשתי איפשר לראות את האיזורים ברשת שיותר מועדים להיות מעורבים בתקריות ירי ואף לזהות גורמים שנמצאים בסיכון, גם אם לא היו מעורבים עד אותו רגע.
כך שימשו חוקי הרשת ותכונותיה את משטרת שיקגו כמכ"מ לאתר את הצוללות, ללא צורך לבצע סריקה פיזית של כל המים. על חוקי הרשת ואיך משטרת שיקגו ניצלה אותם לטובתה נרחיב בפרקים הבאים.
אני מצטער, אבל אי אפשר לדבר על משטרה ועל ההבדל בין חשיבה טורית מול חשיבה רשתית בלי לדבר על הסדרה "הסמויה, או the wire שמספרת על התמודדות המשטרה עם סחר הסמים בבולטימור. אם לא ראיתם אותה עדיין, אז תעצרו הכל - אין הרבה דברים יותר חשובים בעולם מניתוח רשתי אבל אם יש, הסמויה הוא אולי אחד מהם.
בלי יותר מדי ספויילרים, הבלשים בסדרה מנסים להתחקות אחר רשת של סוחרי סמים ובכל פעם מוצאים קצה חוט, שכמו בחיים, הוא מתחיל מלמטה ולאט לאט טווים רשת שמורכבת מאנשים, בתים ומספרי סלולאר ודרכה הם מאתרים את מרכזי הכובד ברשת הסחר.
וכך, במקום למצוא את מרכזי הכובד ע"י הבנייה רשתית של הנתונים, המפקדים מכריחים את השוטרים לפשוט על מקומות בהם ידוע שיש סמים, כלומר, פינות הממכר ברחוב וזאת למרות שכמות הסמים שם קטנה, המוכרים הם דגי רקק ברשת ואפילו דגי רקק אלה יודעים איך להחביא את הסמים מהפשיטות של המשטרה שלרוב לא מעלות דבר, אבל משדרות עשייה למפקדים.
החשיבה הטורית של המפקדים באה לידי ביטוי בתפיסה הנקראת comstat המתהדרת בשימוש בנתוני פשיעה בשביל להכתיב פעילות משטרתית. בשיטה זו הם מסמנים איזורים בהם יש סחר סמים ופושטים עליהם או מפגינים שם נוכחות בכדי לייצר מניעה, תוך התעלמות מהמציאות המורכבת והדינאמית. הסוחרים פשוט מחכים שהשוטרים ילכו או עוברים למקום אחר וכך או כך, עיקר הסחר לא נפגע, בטח לא תשתיתית. כמו שהצי הבריטי ניסה לרוקן את האוקינוס ע"י פלוגת מעדרים, כך ב"סמויה" מנסה המשטרה למנוע סחר בסמים ע"י נוכחות רחבה של שוטרים בעיר.
בניגוד לשיטה הטורית שמסתכלת על הבעיה bottom-up, ומתמקדת בפרטים, השיטה הרשתית מאפשרת לנו להסתכל על עולם הבעיה top-down ומייצרת הקשר לנתונים.
אבל בעולמנו אין קסמים. יש כאן catch וה-catch הוא שעולם הרשת הוא לא אינטואיטיבי. זה לא אומר שעקרונות הרשת מסובכים, זה רק אומר שאנחנו לא רגילים לחשוב במושגים כאלה.
למי שרוצה למצוא את הצוללות שלו, SNA הוא מכ"מ מצוין של המציאות. וכמו אותו המ"פ בריטי וכמו במקרה של משטרת שיקגו, התוודעתי אליו בדרך הארוכה והקשה:
את תחילת שירותי עשיתי ביחידה שמתחרזת עם גבעתיים וכמו רבים באגף הלכתי ללמוד אסלאם באקדמיה. המחשבה שהיתה לי היא שאם אבין את ה-אסלאם האמיתי לעומקו, אבין טוב יותר את המציאות והמערכת מולה אנו מתמודדים.
את תמימותי חירבה כבר בשיעור הראשון ד"ר לאה קינברג כשהסבירה שאין דבר כזה ה-אסלאם וכמו שיש מיליארד מסלמים, יש מיליארד דרכים להבין מהו האסלאם. פייר, התאכזבתי.
בשאר התואר למדתי המון וקיבלתי כלים מעולים להסתכל על המציאות אבל ההסתכלות מתסכלת – המציאות היא מורכבת ואני, איש צבא, חיפשתי קסמים וקיצורי דרך לפשט אותה. אין לנו זמן למורכבות. הפזמ דופק.
ואז הגיע עולם למידת המכונה... אח.. הפוטנציאל. התחושה שישנם דפוסים נעלמים בדאטה, איזו אמת חמקמקה שרק מחכה שהאלגוריתם הנכון יציף אותה... צמרמורת.
פעם אחרי פעם, ניסוי אחרי ניסוי, עם גורמים ידועים ועם גורמים עלומי שם, ניסינו למצוא את אותם דפוסים חמקמקים ווואללה, לא מצאנו.
כל אותן קופסאות שחורות במקרה הטוב הביאו לנו את התשובה "42" ומכאן, צא ולמד.
בהערת אגב, למידת מכונה מעולה לדברים מסויימים ופחות לדברים אחרים. הבנה של עולם הרשת עוזרת, בין השאר, להבין את היתרונות והמגבלות של למידת מכונה וגם להעצים אותה, אבל על זה נדבר בפרק אחר..
בינתיים, לא התייאשתי. ידעתי שהאדם חכם יותר מכל מחשב. קראתי את זה בספר. אמרתי לעצמי שאם המחשב לא ימצא לי את החוקים של היקום וכל השאר, אנחנו קציני המודיעין, שפחות או יותר מבינים את החומר, ננסח את החוקים בעצמנו.
כמו שאמר לי המח"ט שלי פעם, הלו קמ"ן – אתה מבולבל.
נראה לי שאם משהו הפיל לי את האסימון שאין לנו מושג איך הדאטה שלנו מתנהג ומכאן איך העולם מתנהל, נראה לי שזה היה זה.
ואז, ברגע של חולשה, נזכרתי במפגשיי עם ד"ר יניב אלטשולר או כפי שקראנו לו בחיבה "ההוא מ-MIT". אלטשולר, דיבר על משהו שנקרא תורת הגרפים ו-Social Network Analysis שמאפשר לנתח רשתות, הסביר שלרשתות יש חוקים אוניברסליים ועוד כל מיני דברים כאלה.
תכלס, לא היה לנו מה להפסיד. ביחד עם דניאל "רמבו" רמבישבסקי שהיום בגוגל ודרור גולדין שהיום בפייסבוק התחלנו לחקור לעומק את עולם הרשת, תורת הגרפים וה-SNA, מבלי להשאיר מאמר שלא נקרא או אלגוריתם שלא נוסה.
וזה היה מדהים.
חלקכם אולי זוכרים את הטרנד בשנות ה-90' שבו אנשים בהו בתמונה מקושקשת ולאחר רגע של ריכוז ושינויי פוקוס פתאם נחשפת תמונה מדהימה בתלת מימד. אז אני מניח שזה הרגיש ככה. אני אומר שאני רק מניח, כי אף פעם לא הצלחתי לראות משהו בטריק הזה של התמונה.
אבל הדבר הכי מדהים היה לגלות כמה האינטואיציות שלנו על הדאטה ועל העולם שגויות.
בתור אחד שצודק כל הזמן, זה היה מרענן לראות כמה הודאה בטעות ובבורות משחררת אותנו למצוא את הדבר הגדול הבא במקום להתבוסס במקום.
אז הרשו לי לעצור כאן ולהדגיש שהפודקסט לא יעסוק בניו אייג' אלא בתורת הגרפים, ניתוח רשתות וב-(SNA (Social Network Analysis
המונח social, או חברתי, קצת מטעה, שכן למרות שקיימים יישומים רבים של תורת הגרפים ברשתות חברתיות, עקרונות ה-SNA לא מוגבלים לרשתות חברתיות בלבד.
אנחנו רגילים לחשוב על המונח Social network כמייצג של פייסבוק, טוויטר ודומיהם, אבל גם רשת האינטרנט היא Social network וגם רשת בין שרתים ואפילו משחק כדורגל.
אז שניה נגדיר מהי רשת (או גרף): גרף ורשת הם מונחים נרדפים.
רשת מורכבת משתי אבני יסוד: צמתים (הנקודות או השחקנים ברשת) ומקשתות (הקווים או הקשרים). מסתבר שצומת, אגב, זה זכר, אבל בפודקאסט אתייחס גם לנקבה.
כל דבר שניתן לחבר באמצעות קו או קשת הוא רשת.
בפייסבוק זה יכול להיות קשר חברות בין שני יוזרים, בטוויטר זה יכול להיות מי עשה רטוויט למי, באינטרנט איזה אתר מצביע על איזה אתר וברשת מחשבים, איזה שרת מחובר לאיזה שרת. גם במשחק כדורגל, שאגב אני פחות מבין את האטרקציה שבו, אני יותר איש של פוטבול האמת, מי מסר למי זה גם רשת.
אגב, אחת הדוגמאות המקוריות לייצור רשת מדאטא מצאתי אצל עומר קורן, מחברת ווביקס, שהפך את הפליילסט של גלגל"צ לרשת. הרעיון שלו היה שקשר בפלייליסט הוא מי מושמע אחרי מי, מתוך הנחה שאחרי קובי פרץ לא שמים חוה אלברשטיין.
לכל קשר יש גם מדד של עוצמה, שנקרא משקל. למשל, אם שלחתי 3 הודעות לחבר והוא שלח לי 3 חזרה אז משקל הקשר שלנו הוא 6. כמו שניתן להבין מהדוגמא, יכולים להיות קשרים שהם הדדיים ויש קשרים שהם חד-סיטריים כשהרשת מתחשבת בכיוון הקשר נקרא לרשת "רשת מכוונת" או directed network. כשנתעלם מכיוון הקשר, נקרא לכך רשת לא-מכוונת, או, undirected.
אלו היו מושגי היסוד. עכשו בואו נדבר שניה על מה SNA נותן לנו:
בין אם הדאטה שלנו רשתי או אם נַבנה אותו כרשת, הדבר יאפשר לנו למצות אותו טוב יותר. מבט דרך המימד הרשתי מאפשר לנו לרכוש עוד ידע מבלי צורך להוסיף עוד מידע.
למתחילים בתחום, עצם הויזואליזציה של הדאטה כרשת מאפשרת "מודעות מצבית" ומהווה כר פורה להסקת מסקנות. כך לא פעם בטלויזיה אפשר לראות בלש מיוסר עומד ומתחבט מול לוח שעם ובו פזורות תמונות של מעורבים בפרשייה וחוטים מקשרים בינהם.
סוג ניתוח כזה נקרא ניתוח קשרים או link analysis והוא נחמד לרשתות קטנות מאד ולתחושת סיפוק בסדרות מתח אבל החיים קצת יותר מורכבים: הרשת גדולה מסך חלקיה ומאפשרת לתת לנו הקשר ועוד אינפורמציה ולכן יש יתרון בהסתכלות רחבה על הדאטה. לשם כך אנו נדרשים לניתוח רשתי או SNA, שמאפשר כלים מתקדמים יותר להבין את הרשת גם בתחום הביג דאטה.
אבל אפרופו סדרות מתח ניתן גם ספויילר: לרשת יש חוקים.
לא משנה אם מדובר ברשת פייסבוק, רשת פשיעה, רשת שרתים או ברשת הנוירונים במוח: אותם חוקים תקפים לכל רשת, כלומר, הם מאפשרים לנו פרדיקציה על כל רשת שניתקל בה, וכאן העוצמה בתפיסה הרשתית ובאלגוריתמיקת ה-SNA.
חוקים אלו הם שמאפשרים לנו לנתח, לחקור, לתייג, לפרק או לשלוט ברשת, בכל רשת, ביעילות ובמועילות.
לא פחות מעניין זה איך חוקים אלו התגלו, איך הם באים לידי ביטוי במדדים השונים של הרשת ובעולם בכלל ומה המשמעויות החבויות שלהם, ועל כל זה נרחיב בפרקים הבאים.
אז עם עולמנו הוא עולם רשתי והכל רשת, לא לחקור רשתות ממש גובל בחוסר אחריות.
וזה גם כיף לא נורמלי.
כמה נקודות לסיום:
אז קודם כל, טיפ לשומעים: הפרקים מסודרים כך שהידע של פרקים מתקדמים לעיתים נשען על ידע מפרקים קודמים לכן ממליץ לשמוע לפי הסדר.
גילוי נאות: מסיבות שלא אוכל לפרט, אפרגן פה רבות לפייסבוק. סליחה.
רוצים.ות להרחיב את קהילת מדע הרשתות בישראל? ככל שתדרגו יותר, כך הפודקאסט יהיה חשוף לאנשים רבים יותר.
דרגו את הפודקאסט בספוטיפיי או באפל-פודקאסטס ו/או כיתבו ביקורת. ניתן לדרג גם בפודקאסט-אדיקט (בטאב של ה-reviews). מותר ומומלץ להעלות פוסט ולתייג את נטפריקס בפייסבוק/טוויטר/אינסטגרם או לינקדאין ושוב, פוסטים יצירתיים במיוחד יושמעו בפרקים הבאים.
ואם עוד לא עשיתם.ן לייק בדף של נטפריקס בפייסבוק, זה הזמן. אתרים עם יותר לייקים, מקבלים יותר חשיפה.
לפניות/הערות/הארות/הצעות ועוד: שלחו מייל!
ולא לשכוח לעשות Subscribe לפודקאסט באפליקציה החביבה עליכם.ן.
מוערך מאד!
נתראה בפרק הבא של נטפריקס (:
#NetworkScience #SNA #SocialNetworkAnalysis #GraphTheory #DataScience #SocialPhysics #תורת_הגרפים #Facebook
Comments