Spatial social networks: exploring theoretical and methodological challenges

Abstract

Social Network Analysis (SNA) relies on a network structure composed of nodes connected via edges to represent entities (e.g., people as nodes) and relationships (e.g., friendships as edges) between them. The nodes and edges can be augmented with multiple attribute information (e.g. age, sex, relationship type) to enhance the insights available from SNA. Even though societies are embedded in geographic space which impact the formation, maintenance, and dissolving of social ties, hitherto adding spatial considerations in SNA has received relatively less critical attention because geographic embedding reshapes the structure of network and its processes, and thus cannot be treated akin to other attribute information. This dissertation looks at the challenges and opportunities of incorporating spatial information in SNA and introduces new methodological approaches to leverage socio-spatial properties of such networks, hitherto termed Spatial Social Networks (SSNs). Introducing spatial information in SNA comes with its challenges. The first is deciding on the sophistication of the incorporation of spatial information in the social network. In response, we create a typology of existing research focused on the integration of geography and SNA. Additionally, although there is a long tradition of network analysis in Geography, SSNs require a new perspective for understanding social networks in the context of GIScience. For example, distance, community, and scale are three concepts that resonate in both fields and offers potential opportunities for understanding the socio-spatial properties that are modelled through SSNs. In SNA, networks are abstract representations of a system which model conceptual relationships (e.g. friendship, collaborations) between entities (e.g. people, organisations). Thus, unlike road networks, where both the nodes and edges have explicit spatiality, a SSN can incorporate spatial information in different ways in its node and edge structure. Thus, SSNs are not constrained to its most common manifestation of incorporating spatial information into only the nodes in the form of nominal location or (x, y) co-ordinates. We create three conceptualizations of SSNs from a single National Geographic grants dataset that incorporate spatial information differently to highlight the different ways in which spatial information can be incorporated in the node-and-edge network structure. The three-different SSN highlight varied spatial relationships latent in the dataset, and analysing them provides new insights into global and regional trends of research collaborations. Further, SNA relies on metrics to extract meaningful information about network structure from underlying topological node-and-edge structure. In SSNs with geolocated nodes, non-spatial metrics provide limited insight into the socio-spatial structure of the networks. We introduce a new set of metrics which can be used to identify important nodes in a socio-spatial context. We prove the efficacy of the new metrics on two simulated networks as well as on a real-world network of economic benefits. Finally, while SSNs are a unique way of understanding society, it provides a single dimensional view of a multi-faceted social system as it over-privileges connections above other social dimensions. Thus, SNA should be complimented with qualitative and quantitative analysis to provide complete understanding of the system under study. While use of the new metrics on the network of economic relationships originating from the research field station located at Kibale National Park helps understand the network structure and identify important individuals responsible for spreading the economic benefits through the community, additional analysis helps understand the role of the research field station in shaping the community-park relationship across space that could not be captured by only modelling the flow of economic benefits through social connections.L'analyse de Réseau Sociale (ARS) compte sur une structure de réseau de nœuds et de liens pour représenter des entités (par ex., les gens) et des relations (par ex., des amitiés). Les nœuds et les bords peuvent être enrichis avec des informations complémentaires (par ex., l'âge, le sexe, le type de relation). Bien que les sociétés se développent dans un contexte géographique qui influence la formation, le maintien et la dissolution de liens sociaux, l'ajout de considérations spatiales à ARS a reçu peu d'attention parce que l'ancrage géographique réorganise la structure du réseau et de ses processus et doit donc être traité différemment. Cette dissertation examine les défis et les opportunités d'incorporer des informations spatiales dans l'ARS et présente des nouvelles méthodologie afin de profiter des propriétés socio-spatiales d'un tel réseau, dès lors nommé Réseaux Sociaux Spatiaux (RSSs). Inclure des informations spatiales dans l'ARS présente un ensemble unique de défis. Le premier défi est associé au choix du niveau de sophistication d'informations spatiales à incorporer. En réponse, nous avons créé une typologie de la recherche existante qui porte sur l'intégration de géographie et de l'ARS selon le niveau de sophistication. Malgré une longue tradition d'analyse de réseau en géographie des phénomènes humains et physiques, la réapparition d'ARS dans des champs divers exige une nouvelle perspective pour comprendre les réseaux sociaux dans le contexte de la Science de l'Information Géographique. Par exemple, la distance, la communauté et l'échelle sont trois concepts pertinents aux deux disciplines et offre l'opportunité de comprendre les propriétés socio-spatiales qui sont modelées par des RSS. Les réseaux sont des représentations abstraites d'un système qui modélisent des relations conceptuelles entre les entités. Ainsi, un réseau social peut incorporer des informations spatiales de différentes façons dans ses nœuds et la structure des liens. Les RSSs peuvent aller au delà de l'intégrer de l'information spatiale dans nœuds sous forme de localisation nominale ou (x, y) ou de coordonnées. En utilisant une grande base de données de subventions de National Géographic, nous créons trois conceptualisations de RSS qui incorporent des informations spatiales différemments. Ces trois RSS mettent en évidence diverses relations spatiales latentes dans l'ensemble de données et leur analyse fournit de nouveaux aperçus des tendances mondiales et régionales dans la collaboration en recherche. En outre, l'ARS compte sur des métriques pour extraire des informations significatives du graphique relationnelle sous-jacent. Dans l'ARS, la métrique non-spatiale fournit un aperçu limité de la structure socio-spatiale du réseau. Nous fournissons de nouveaux métriques pour les réseaux sociaux spatiaux qui fournissent une compréhension des propriétés socio-spatiales du réseau et l'identification des nœuds importants dans un contexte socio-spatial. Nous prouvons l'efficacité des nouveaux métriques sur deux réseaux simulés et un réseau réel. Finalement, quoique unidimensionnel, les RSS offrent une façon unique de mieux comprendre un système social, en privilégiant les liens géographiques. Pour une vision globale du système à l'étude, l'ARS devrait être complété par une analyse qualitative et qualitative. L'utilisation de nouveaux métriques sur le réseau social de la station de recherche du Parc nationale Kibale facilite la compréhension de la structure du réseau et identifie les individus importants responsables du partage des avantages économiques au sein de la communauté. De plus, les analyses permettent de mieux comprendre comment la station de recherche, en fournissant une gamme de services supplémentaires, influence la relation entre le parc et la communauté. L'effet des ses services ne peut pas être perçu par une simple modélisation des flux d'avantages économiques permis par les connections sociales