6,258 matches
-
concordanță negativă (lipsa însușirii în cazul ambelor obiecte) și situațiile în care obiectele nu sunt comparabile, din cauza variabilelor după care se compară. Prin aceasta este permisă folosirea unor variabile măsurate pe scale diferite, în estimarea similarității dintre două obiecte. Metode (algoritmi) de gruparetc "Metode (algoritmi) de grupare" Scopul analizei cluster este acela de a explora sau confirma structura unui set de date prin obținerea unui număr de grupuri de obiecte similare în raport cu variabile specificate. Nu există nici un reper, înaceastă definiție, despre
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
în cazul ambelor obiecte) și situațiile în care obiectele nu sunt comparabile, din cauza variabilelor după care se compară. Prin aceasta este permisă folosirea unor variabile măsurate pe scale diferite, în estimarea similarității dintre două obiecte. Metode (algoritmi) de gruparetc "Metode (algoritmi) de grupare" Scopul analizei cluster este acela de a explora sau confirma structura unui set de date prin obținerea unui număr de grupuri de obiecte similare în raport cu variabile specificate. Nu există nici un reper, înaceastă definiție, despre cum trebuie să arate
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
înaceastă definiție, despre cum trebuie să arate aceste grupuri (clusters), dincolo de faptul că se urmărește ca ele să fie omogene. Nu se spune nimic despre densitatea lor, varianța, forma sau gradul de separare între ele. De altfel, fiecare dintre metodele (algoritmii) de grupare va produce clusters diferiți pentru același set de date. Iar diferența în componență înseamnă și diferență în ceea ce privește toate aspectele pomenite mai sus. Aldenderfer și Blashfield identifică șapte familii de metode de grupare dezvoltate de cercetătorii din diferite discipline
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
despre acestea, voi analiza soluțiile lor și voi încerca să arăt în ce fel diferă ele de la o metodă la alta2. Metode de grupare ierarhice aglomerativetc "Metode de grupare ierarhice aglomerative" Acestea sunt cele mai populare metode de grupare 1. Algoritmul lor pornește de la mulțimea de obiecte, care pot fi considerate grupuri alcătuite din câte un obiect. La fiecare pas sunt alăturate două dintre grupuri într-unul singur (fie că sunt cazuri individuale, fie că deja sunt grupuri care cuprind mai
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
cinci țări, în funcție de PIB per capita și speranța de viață a bărbaților Secvența de aglomerare poate fi reprezentată și în alte moduri, despre care vom vorbi puțin mai încolo, când vom detalia opțiunile de reprezentare furnizate de pachetul statistic SPSS. Algoritmii de grupare se disting prin regulile diferite de formare a grupurilor, i.e. prin criteriile de unire a două grupuri la un anumit pas. Intuitiv, la un pas anume sunt unite acele două grupuri între care este distanța cea mai mică
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
un număr aproximativ egal de componente. Metode de partiționare iterativătc "Metode de partiționare iterativă" În contrast cu metodele de grupare ierarhice, cele de partiționare nu au formă arborescentă, ci pornesc de la o împărțire inițială a obiectelor într-un număr specificat de grupuri. Algoritmul generic de grupare într-o metodă de partiționare iterativă este următorul. Se pornește de la o partiționare a setului de date într-un număr specificat de grupuri (k grupuri). Se calculează centroidul fiecăruia dintre aceste grupuri (centrul de cluster). Fiecare obiect
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
de k grupuri, reactualizând calculele pentru tot setul de date. În continuare, se calculează centroizii acestor grupuri. Se repetă procedura- realocarea obiectelor în raport cu noii centroizi - până când nu se mai produc schimbări în componența grupurilor. Există mai multe variante ale acestui algoritm: (i) Se pornește nu de la o partiție oarecare, ci direct de la k puncte care să funcționeze ca niște „centri inițiali de cluster” (cluster seeds). Aceștia sunt selectați după o logică oarecare, putând fi obținuți de pildă prin realizarea în prealabil
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
un al doilea grup din toate obiectele aflate la distanța respectivă. Dacă un obiect a intrat deja într-un grup, el nu va fi considerat pentru grupurile următoare. Se continuă astfel până când se obțin k grupuri. Mai departe, se urmează algoritmul general descris mai sus2. Există câteva avantaje ale acestui tip de metode, față de cele ierarhice aglomerative. Spre deosebire de primul tip de metode, care necesită calculul unei matrice de distanțe considerabil de mare (matrice simetrică de ordinul N, unde N este numărul
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
unică pentru un număr dat de grupuri (Single solution), fie pentru mai multe soluții, corespunzătoare unor numere diferite de grupuri, specificate de către cercetător (Range of solutions). În meniul deschis de butonul Plots, putem cere două forme de reprezentare grafică a algoritmului de grupare. Dendograma este una dintre opțiuni. Cealaltă poartă numele de Icicle (în românește „țurțure”), care indică de asemenea modul în care sunt grupate obiectele în pași succesivi. Cu cât obiectele sunt situate mai aproape de capătul unui țurțure, cu atât
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
Funcțiile de transformare pot fi ordinale - ele păstrează rangul (ordinea) dintre proximități. Relația definită de f nu este una precisă în termeni de cifre, ci una monotonă: rangurile transformatelor f(x) corespund cu rangurile lui x2. Trebuie să găsim un algoritm prin care să aducem valorile distanțelor dij cât mai aproape de valorile transformatelor proximităților f(€δij). Cel mai probabil, configurația de puncte D aleasă inițial nu va reflecta cel mai bine situarea relativă a obiectelor în termeni de proximități Δ. Acest
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
ameliorarea configurației de puncte. Pentru a face acest lucru vom selecta o nouă configurație de puncte, care să redea mai bine relațiile dintre obiecte, și se va recalcula măsura de adecvare. Dacă în continuare aceasta este prea mare, vom continua algoritmul. Ne vom opri fie atunci când măsura de adecvare nu se mai schimbă, în ciuda ameliorării configurației de puncte, fie atunci când este îndeplinit un criteriu de convergență, adică măsura de adecvare a ajuns sub un prag stabilit de cercetător (cât mai aproape de
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
de puncte, fie atunci când este îndeplinit un criteriu de convergență, adică măsura de adecvare a ajuns sub un prag stabilit de cercetător (cât mai aproape de zero). Relațiile subiective (percepute) dintre obiecte vor fi reprezentate de ultima configurație de puncte a algoritmului. Realizarea unei analize de scalare multidimensionalătc " Realizarea unei analize de scalare multidimensională" Scalarea multidimensională este o tehnică de analiză decompozițională. Ce înseamnă acest lucru? Metodele decompoziționale prelucrează măsuri globale sau generale de similaritate, pe baza cărora sunt produse hărți perceptuale
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
subiect, pentru a obține o bază de date care să conțină informația pentru toți subiecții din eșantion. În acest caz, scalarea poate ține cont de diferențele individuale în calcule. Acest tip de analiză, care ia în considerare diferențele individuale în algoritmul de obținere a reprezentării poziționării relative a obiectelor, se numește scalare multidimensională repetată sau Replicated Multidimensional Scaling (RMDS) în engleză. Diferența principală față de scalarea multidimensională simplă, cunoscută în engleză drept Classic Multidimensional Scaling (CMDS), este faptul că permite analiza mai
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
acuratețe dimensionalitatea datelor de intrare (a proximităților). Aici merită să notăm că, indiferent de caracterul real metric sau non-metric al datelor, soluțiile obținute prin aplicarea unei metode non-metrice sau a uneia metrice sunt foarte asemănătoare. Mai sus am arătat pașii algoritmului prin care se obține configurația de puncte ce reflectă relațiile percepute dintre obiecte. Pentru obținerea soluției vom folosi un pachet de programe statistice pe calculator care realizează algoritmul în funcție de specificările date de cercetător: matricea inițială de date (similaritate sau preferințe
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
sau a uneia metrice sunt foarte asemănătoare. Mai sus am arătat pașii algoritmului prin care se obține configurația de puncte ce reflectă relațiile percepute dintre obiecte. Pentru obținerea soluției vom folosi un pachet de programe statistice pe calculator care realizează algoritmul în funcție de specificările date de cercetător: matricea inițială de date (similaritate sau preferințe), modalitatea de obținere a matricei de proximități, criteriul de oprire a algoritmului, dimensionalitatea modelului. Voi descrie acest lucru pentru SPSS 10.1 în secțiunea următoare. Decizia asupra dimensionalității
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
dintre obiecte. Pentru obținerea soluției vom folosi un pachet de programe statistice pe calculator care realizează algoritmul în funcție de specificările date de cercetător: matricea inițială de date (similaritate sau preferințe), modalitatea de obținere a matricei de proximități, criteriul de oprire a algoritmului, dimensionalitatea modelului. Voi descrie acest lucru pentru SPSS 10.1 în secțiunea următoare. Decizia asupra dimensionalității modeluluitc "Decizia asupra dimensionalității modelului" Alegerea numărului de dimensiuni în care să fie reprezentate obiectele este importantă pentru acuratețea redării relațiilor dintre ele. În
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
din pachetul SPSS Base, prezentă în versiuni anterioare ale SPSS și care a rămas încorporată și în versiunea 10.1. Cea de-a doua, conținută în pachetul SPSS Categories, este o variantă mai performantă a aceleiași proceduri. Proxscal oferă un algoritm accelerat pentru anumite modele și permite punerea unor condiții asupra spațiului reprezentării 1. În cele ce urmează voi descrie procedura Alscal din pachetul SPSS Base2. Procedura se accesează din meniul Analyze, Scale, Multidimensional Scaling (Alscal) și deschide o fereastră în
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
de dimensiuni pe care dorim să îl aibă soluția. În meniul deschis prin apăsarea butonului Options putem cere afișarea reprezentării grafice a soluțiilor individuale sau comune, matricea de date (proximități) și caracteristicile modelului. Tot aici specificăm criteriul de convergență a algoritmului (valoarea minimă pentru s-stress și numărul maxim de iterații). Programul va produce și câteva diagrame care raportează transformatele proximităților (numite disparities în engleză) la distanțe, proximitățile la distanțe sau proximitățile la transformatele proximităților. Aceste diagrame sunt foarte utile în evaluarea
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
Pitești se găsește la sud de București. Teoretic, dacă distanțele introduse de noi ar fi cele geografice, măsurate ca distanțe euclidiene (ca linii drepte între orașe), nu ar trebui să apară inexactități, căci distanțele modelului scalat ar corespunde perfect, conform algoritmului de reprezentare, transformatelor proximităților. De ce apar totuși mici erori? Explicația este simplă și nu se referă nici la algoritm, nici la specificația modelului, ci la datele noastre. Distanțele (proximitățile) introduse în baza de date nu sunt distanțele reale dintre orașe
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
distanțe euclidiene (ca linii drepte între orașe), nu ar trebui să apară inexactități, căci distanțele modelului scalat ar corespunde perfect, conform algoritmului de reprezentare, transformatelor proximităților. De ce apar totuși mici erori? Explicația este simplă și nu se referă nici la algoritm, nici la specificația modelului, ci la datele noastre. Distanțele (proximitățile) introduse în baza de date nu sunt distanțele reale dintre orașe, ci distanțele dintre orașe pe calea ferată. Cum calea ferată nu leagă orașele în linie dreaptă, ci are diferite
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
depinde de sistemele computațional-comunicaționale în mod intrinsec, de colaborarea sau interacțiunea dintre utilizatorii rețelei și codurile de date. De pildă, instalația intitulată „Dialogue with The Knowbotic South” a grupului de artiști ilustrează aceste configurații practice prin intermediul agenților cunoașterii echipați cu algoritmi genetici (knowbotsă care mediază între natura referențială (continentul de la Polul Sudă și simulările computerului sau operațiile telerobotice prin generarea de viziuni în Internet. Sistemelor digitale dotate cu senzori le revine rolul de a analiza porțiuni de realitate naturală și de
Corpul în imaginarul virtual by Lucia Simona Dinescu () [Corola-publishinghouse/Science/1913_a_3238]
-
și natural/biologic, pe de o parte, și dintre obiect și subiect, pe de altă parte, este reliefată în noi discipline, precum inteligența artificială și viața artificială. Conturat ca o lume intermediară între subiect și obiect, între limbajul natural și algoritm, computerul derulează procese cognitive, astfel că, deopotrivă perceputul sau obiectul și perceptorul sau subiectul sunt interiorizate în universul digital. Notația binară a logicii formale a lui Boole de tipul 0 și 1 este translată în biți (unitățile informaționale de bazăă
Corpul în imaginarul virtual by Lucia Simona Dinescu () [Corola-publishinghouse/Science/1913_a_3238]
-
1998Ă. Susținătorii inteligenței artificiale propun scenarii ale viitorului, în special atingerea nivelului de inteligență umană într-un computer neural care simulează numărul enorm de neuroni ai creierului și este capabil să-și dezvolte capacitățile cognitive prin metodele de autoorganizare specifice algoritmilor evolutivi și rețelelor neurale. Scanarea creierului este concepută drept un prim pas făcut atât pentru înțelegerea acestuia și pentru construirea unui creier artificial care să opereze aidoma, cât și pentru posibilitatea download-ării sale (perspectivă discutată și criticată în capitolul al
Corpul în imaginarul virtual by Lucia Simona Dinescu () [Corola-publishinghouse/Science/1913_a_3238]
-
material, creierul, iar algoritmizarea tuturor operațiilor gândirii umane nu se poate dovedi practic. Critic al inteligenței artificiale, Penrose proclamă superioritatea minții umane grație faptului că aceasta poate rezolva probleme nerezolvabile în principiu, pe când computerul nu face decât să urmeze un algoritm. Perspectiva rațiunii umane supuse algoritmizării converge cu imaginea omului software supraviețuind în mod informațional, imagine propulsată pe frontispiciul transumanismului, însă criticată pe măsura entuziasmului manifestat. Mintea umană programată într-un mod deopotrivă natural și artificial este un paradox formulat de către
Corpul în imaginarul virtual by Lucia Simona Dinescu () [Corola-publishinghouse/Science/1913_a_3238]
-
sunt specifice operațiilor creierului uman și rezistă proceselor computerizării: ordinatoarele nu „înțeleg”, în sens semantic, chineza, doar simulează corectitudinea unei fraze în chineză. O altă critică adusă inteligenței artificiale este faptul că, deși există mașini care pot învăța (prin intermediul unor algoritmi specialiă, abilitățile acestora sunt limitate la aspectele logice ale procesului învățării, neputând avea acces la caracteristicile intrinseci ale învățării umane. Conform cu bine cunoscutul stigmat al paradoxului computațional care exprimă tipul savanților idioți, mașinile inteligente sunt stupide, putând efectua operații complexe
Corpul în imaginarul virtual by Lucia Simona Dinescu () [Corola-publishinghouse/Science/1913_a_3238]