Echipa proiectului iCoNiC a propus spre organizare în cadrul Conferinței internaționale a Societății Sociologilor din România, panelul The social fabric through social network analysis. Acest panel, coordonat de Marian-Gabriel Hâncean și Bianca-Elena Mihăilă (membri ai echipei iconic) a fost acceptat de către organizatorii conferinței pentru a fi organizat. Mai jos este disponibilă descrierea panelului. Din cauza pandemiei COVID19, Conferința internațională a Societății Sociologilor din România (Curators and actors of the social fabric), programată inițial pentru anul 2020, a fost reprogramată pentru 2021. Detalii pe site-ul conferinței https://conf2020.societateasociologilor.ro/panels/.
It has been long recognized the power of social network analysis to disentangle and unveil the patterning of human interaction. Our session builds on the idea that the social fabric plays a key role in the lives of individuals who display it. This session invites contributions from researchers who are currently employing social network theories, methods or tools (qualitative, quantitative or mixed) in their research work. Specifically, we welcome presentations focused either on research designs intended to facilitate the analysis of structural (relational) data, or on theoretical frameworks meant to provide valuable insights about the human life embedded in the multi-layered webs of social connections. This session is interested in receiving presentation proposals within the following areas (but not limited to it): migration, science of science, political networks, public policy and corruption, organizational behaviour, intra- and inter- organizational networks, social support, health studies, diffusion processes, large data visualization. We encourage the entire spectrum of submissions from on-line to off-line data and processes, from ego-centric and socio-centric to personal network analysis approaches, from ethnographic stances to complex system analyses. (Panelul The social fabric through social network analysis, Conferința Societății Sociologilor din România, CURATORS AND ACTORS OF THE SOCIAL FABRIC)
Scientometrics, cel mai important jurnal științific internațional în domeniul scientometriei, editat de Springer Nature, a publicat pe 29 octombrie 2020 articolul The coauthorship networks of the most productive European researchers semnat de Marian-Gabriel Hâncean (Universitatea din București), Matjaz Perc (University of Maribor) si Juergen Lerner (University of Konstanz). Articolul scoate în evidență importanța pe care rețelele de coautorat științific o au în creșterea numărului de citări.
Analiza a fost realizată pe un panel de 4588 de cercetători europeni (cei mai productivi din Uniunea Europeană – UE) și a investigat factorii dinamicii productivității științifice a acestora timp de 12 ani (între 2007 și 2018). Rezultatele raportate pot fi utile în proiectarea de politici universitare și naționale în vederea creșterii vizibilității internaționale a productivității științifice. Studiul este produs în cadrul proiectului Longitudinal analysis of coauthorship networks and citations in academia(PN-III-P1-1.1-TE-2016-0362) implementat de Grupul de cercetare a grafurilor și rețelelor sociale (GraphNets) al Universității din București. [continuarea articolului este disponibilă pe site-ul Universității din București, secțiunea Actualitate – click aici]
Grupul de cercetare a grafurilor și rețelelor sociale GraphNets (http://graphnets.ro) din cadrul Facultății de Sociologie și Asistență Socială, Universitatea din București, a analizat informațiile cu privire la primele 308 cazuri confirmate cu Covid-19 – ca urmare a expunerii la emițători de SARS-CoV-2, în România, la nivel național. Analiza statistică a folosit instrumente de cercetare specifice domeniului de studiu al rețelelor sociale. Având în vedere informațiile reduse disponibile în spațiul public cu privire la răspândirea Covid-19, scopul analizei realizate de GraphNets este unul exploratoriu. Subliniem că rezultatele sunt limitate de datele disponibile pentru analiză și trebuie tratate ca atare.
Din totalul de 308 cazuri confirmate (raportate de către autorități la data de 20 martie 2020), au fost păstrate în cadrul analizei doar 130. În mod specific, este vorba despre cazurile pentru care a fost disponibil cel puțin un lanț de circulație a Covid-19, de tip emițător-receptor. Subsetul de 178 de cazuri raportate de către autorități a fost eliminat din cadrul analizei, din lipsa oricăror informații cu privire la sursa infectării. La nivelul celor 130 de cazuri confirmate s-au observat 162 de lanțuri de transmitere a Covid-19 de tip emițător-receptor (diade).
În urma procesării datelor, GraphNets a constatat că rețeaua observată de circulație a virusului Covid-19 este una cu o distribuție empirică asimetrică (right tail distribution) care poate fi etichetată sub forma unui efect Matei (sau scale free). Cu alte cuvinte, cele mai multe transmiteri provin de la un număr mic de persoane, anterior infectate (Figura 1).
În contextul circulației Sars-CoV-2, se poate observa că emițătorii de Covid-19 nu transmit în mod egal ci disproporționat. Cele mai multe cazuri de transmitere provin de la un număr restrâns de persoane (vezi Figurile 1, 2 și 3). Specific, cinci procente dintre cei raportați oficial cu noul coronavirus l-au transmis direct la peste 50% dintre celelalte cazuri observate (vecinătate de gradul 1). Cu alte cuvinte, o parte importantă din circulația Covid-19 a fost favorizată de un număr restrâns de persoane (hub-uri de transmitere sau răspândire). În această etapă de răspândire a Sars-CoV-2, diminuarea numărului de hub-uri de transmitere directă este esențială. În efect, este de așteptat să contribuie la scăderea majoră a numărului de persoane infectate. În cazul în care măsurile de prevenire și limitare, comunicate de autorități, nu sunt respectate, numărul acestor hub-uri de răspândire directă este foarte probabil să crească, generând o inflație semnificativă a numărului de cazuri.
În această etapă de debut când legăturile directe de contagiune sunt esențiale, impactul hub-urilor de transmitere este important în răspândirea noului coronavirus. Într-o etapă ulterioară, când rețele de contagiune implică lanțuri de transmisie mai lungi, hub-urile rămân importante dar impactul lor scade asupra numărului de cazuri. Acela este momentul în care, dincolo de un anumit prag numeric de hub-uri, contagiunea unei comunități devine posibilă prin orice set definit de persoane infectate. În consecință, pentru a evita trecerea într-o nouă etapă de contagiune, măsuri precum distanțarea fizică și auto-izolarea sunt absolut necesare pentru diminuarea multiplicării hub-urilor.
Datele la nivelul cărora a fost realizată analiza de rețea socială au fost colectate din raportările realizate de Ministerul Sănătății și, de asemenea, din estimările puse la dispoziție în format deschis de către geo-spatial.org.
Grupul de cercetare a grafurilor și rețelelor sociale (GraphNets) este o structură de cercetare interdisciplinară a Facultății de Sociologie și Asistență Socială (Universitatea din București). Echipa implicată în studiul Covid-19 în România este compusă din: Marian-Gabriel Hâncean (coordonator), Constantin Vică, Bianca-Elena Mihăilă, Adelina Alexandra Stoica, Iulian Oană și Paul Hrimiuc. Studiul covid-19 în România este o inițiativă a Universității din București de informare publică și de conștientizare, conform misiunii sale de implicare civică activă în problemele societății românești. Universitatea din București își reafirmă disponibilitatea de a pune la dispoziția autorităților publice expertiza pe care o deține în gestionarea pandemiei cu noul coronavirus.
Grupul de cercetare a grafurilor și rețelelor sociale (GraphNets) din cadrul Facultății de Sociologie și Asistență Socială (Universitatea din București), coordonat de Conf. Univ. Dr. Marian-Gabriel Hâncean, a analizat primele 18 zile de circulație a COVID-19 în România. Modelarea statistică s-a realizat pe baza datelor furnizate, în spațiul public, de către Ministerul Sănătății și alte autorități ale statului român cu privire la situația numărului de cazuri de persoane infectate și cu privire la modalitatea de infectare (contagiune).
Pattern-ul cazurilor confirmate zilnic de infectări cu COVID-19, în primele 18 zile, este similar cu cel din alte țări europene (e.g., Spania sau Italia). Nu însă și magnitudinea. Numărul de cazuri din România a fost inferior. Cele 18 zile pornesc de la momentul în care a fost anunțat primul caz de infectare. Figura 1 ilustrează faptul că, indiferent de magnitudine, creșterea numărului de cazuri manifestă o tendință exponențială.
Folosind modelări statistice specifice ariei de cercetare a rețelelor sociale, GraphNets (UniBuc) a constatat următoarele:
(1) Circulația homofilică a virusului – bărbații au o probabilitate mai mare să se infecteze prin interacțiunea cu un bărbat, respectiv femeile au o probabilitate mai mare să se infecteze prin interacțiunea cu o femeie;
(2) Efectul de vârstă în rețea nu este semnificativ statistic – circulația virusului nu a avut loc în clustere organizate pe criteriul de vârstă – lipsa de homofilie de vârstă este cauzată cel mai probabil de infectarea în interiorul familiei sau întâmplătoare.
(3) Infectarea este, pentru primele 109 cazuri, omogenă în privința localizării (e.g., persoane din București se infectează de la alte persoane din București aflate în proximitatea spațială imediată etc.). Circulația COVID-19 a fost extrem de limitată din punct de vedere spațial sau geografic (vezi Figura 2)
(4) Numărul de lanțuri prin care a circulat virusul pe teritoriul României a fost scăzut. Acest lucru a indicat faptul că, pentru primele 109 cazuri, infectarea a fost mai degrabă un efect de rețea personală sau de proximitate fizică imediată (vezi Figura 2).
(5) Intrarea virusului în România s-a realizat prin intermediul coridoarelor de migrație. Intrarea COVID-19 în România a folosit ca principal vehicul rețelele de migrație care leagă comunități de origine și comunități de destinație ale migranților români (vezi Figura 3).
(6) Având în vedere circulația COVID-19 în România, măsurile luate de autoritățile române în primele 18 zile au fost corespunzătoare. În mod specific, menținerea virusului în interiorul rețelelor personale ale persoanelor infectate (a se vedea în acest sens numărul scăzut de lanțuri a rețelelor celor infectați – vezi Figura 2).
În afară de studiul COVID-19, pe care GraphNets (Universitatea din București) îl realizează în acest moment voluntar, fără surse de finanțare, grupul de cercetare mai implementează:
– proiectul ORBITS – http://pagines.uab.cat/orbits/ro (Rolul Câmpurilor Sociale Transnaţionale în Emergenţa, Menţinerea şi Descompunerea Enclavelor Etnice şi Demografice). Proiectul este coordonat de cercetători ai Universității Autonome din Barcelona, iar GraphNets este partenerul din România. Acest proiect vizează analiza coridoarelor de migrație a românilor în Spania.
– proiectul ICONIC – http://iconic.unibuc.ro/ (Analiza longitudinală a rețelelor de coautorat și a citărilor în știință). Proiectul este finanțat de către UEFISCDI, cod: PN-III-P1-1.1-TE-2016-0362.
Echipa GraphNets implicată în realizarea studiului COVID-19 în România este compusă din:
Marian-Gabriel Hâncean (coordonator)
Constantin Vică
Bianca Elena Mihăilă
Iulian Oană
Adelina Alexandra Stoica
Paul Hrimiuc
Echipa GraphNets își manifestă în continuare disponibilitatea de a analiza date cu privire la răspândirea virusului COVID-19 pe teritoriul României. În acest moment, Ministerul Sănătății a schimbat modalitatea de raportare a cazurilor de persoane infectate, ceea ce face imposibilă continuarea demersului științific. Precizăm că studiul de față este o inițiativă civică a Universității din București și are ca scop exclusiv cercetarea științifică.
We use cookies on our website to give you the most relevant experience by remembering your preferences and repeat visits. By clicking “Accept All”, you consent to the use of ALL the cookies. However, you may visit "Cookie Settings" to provide a controlled consent.
This website uses cookies to improve your experience while you navigate through the website. Out of these, the cookies that are categorized as necessary are stored on your browser as they are essential for the working of basic functionalities of the website. We also use third-party cookies that help us analyze and understand how you use this website. These cookies will be stored in your browser only with your consent. You also have the option to opt-out of these cookies. But opting out of some of these cookies may affect your browsing experience.
Necessary cookies are absolutely essential for the website to function properly. These cookies ensure basic functionalities and security features of the website, anonymously.
Cookie
Duration
Description
cookielawinfo-checkbox-analytics
11 months
This cookie is set by GDPR Cookie Consent plugin. The cookie is used to store the user consent for the cookies in the category "Analytics".
cookielawinfo-checkbox-functional
11 months
The cookie is set by GDPR cookie consent to record the user consent for the cookies in the category "Functional".
cookielawinfo-checkbox-necessary
11 months
This cookie is set by GDPR Cookie Consent plugin. The cookies is used to store the user consent for the cookies in the category "Necessary".
cookielawinfo-checkbox-others
11 months
This cookie is set by GDPR Cookie Consent plugin. The cookie is used to store the user consent for the cookies in the category "Other.
cookielawinfo-checkbox-performance
11 months
This cookie is set by GDPR Cookie Consent plugin. The cookie is used to store the user consent for the cookies in the category "Performance".
viewed_cookie_policy
11 months
The cookie is set by the GDPR Cookie Consent plugin and is used to store whether or not user has consented to the use of cookies. It does not store any personal data.
Functional cookies help to perform certain functionalities like sharing the content of the website on social media platforms, collect feedbacks, and other third-party features.
Performance cookies are used to understand and analyze the key performance indexes of the website which helps in delivering a better user experience for the visitors.
Analytical cookies are used to understand how visitors interact with the website. These cookies help provide information on metrics the number of visitors, bounce rate, traffic source, etc.
Advertisement cookies are used to provide visitors with relevant ads and marketing campaigns. These cookies track visitors across websites and collect information to provide customized ads.