Barbara
J. Mills
Người
dịch: Hà Hữu Nga
Tóm
tắt: Phân tích mạng xã hội (SNA - Social Network Analysis) trong khảo cổ học đã trở nên quan trọng đối với một loạt cách tiếp cận phương pháp luận và lý thuyết thường
được mô tả là mang
tính quan hệ. Chúng có tính
quan hệ ở chỗ đó là các mối gắn kết giữa các tác nhân (actors,
hoặc các nút) xác định các kết nối xã hội. Các nhà khảo cổ hiện đang sử
dụng hàng loạt cách tiếp cận lý thuyết cho các mạng và quan điểm trong tổng quan này là SNA có thể đem lại cái nhìn sâu sắc
vào một số quy trình xã hội khác nhau bằng các lý thuyết khác nhau. Theo một tổng quan lịch sử
tóm lược, tôi thảo luận về hai khía cạnh của SNA: vị trí cấu trúc của tác nhân hoặc
nút, và các đặc trưng hóa của toàn bộ mạng. Sau đó tôi tóm tắt một số lớp mạng khảo cổ rộng lớn:
lịch sử, không gian và vật chất. Tôi kết thúc bằng một lời kêu gọi về cách tiếp cận kết nối nhiều hơn để mở rộng
các tiếp cận phương pháp luận
và lý thuyết thay thế trong khảo cổ học mạng.
Giới thiệu
Các phương pháp tiếp cận mạng trong khảo cổ học đã tăng theo cấp số nhân trong hai thập kỷ qua (Collaret al. 2015, hình 1), tạo ra một thể học thuật đa dạng, về bản chất, mang tính quan hệ và liên ngành. Các cách tiếp cận này mang tính quan hệ vì chúng tập trung vào các kết nối hoặc gắn kết các thực thể, được gọi là nút, đỉnh hoặc tác nhân (actors), hơn là bản thân các thực thể. Các mối gắn kết có thể đại diện cho các loại quan hệ xã hội khác nhau, từ giao dịch kinh tế đến các bản sắc chung và các liên thuộc khác. Các cách tiếp cận mạng là liên ngành ở chỗ chúng đem lại khối văn liệu lớn hơn, bao trùm các lĩnh vực đa dạng như khoa học máy tính, vật lý, khoa học đời sống, các khoa học nhân văn kỹ thuật số và khoa học xã hội (Newman 2010). Tính liên ngành này làm cho các cách tiếp cận mạng trở nên hấp dẫn bởi vì chúng có thể được các nhóm nghiên cứu từ các lĩnh vực khác nhau và với các quan điểm lý thuyết khác nhau sử dụng. Tuy nhiên, bản chất liên ngành của phân tích mạng đòi hỏi một khung tri thức rộng lớn về phương pháp, lý thuyết, và tương lai của các ứng dụng mạng trong khảo cổ học rõ ràng phụ thuộc vào cả việc nhận thức rõ những gì đang được thực hiện trong các lĩnh vực khác cũng như tạo ra các phân tích, cộng tác và tri thức mới phù hợp với các vấn đề và dữ liệu khảo cổ học. Các ứng dụng phương pháp tiếp cận mạng trong khảo cổ học bao gồm từ việc nghiên cứu về mối quan hệ giữa con người và sự vật trong các nghiên cứu rộng lớn hơn về vật chất (ví dụ, Hodder & Mol 2016, Knappett 2011) đến các nghiên cứu phức tạp, nhấn mạnh vào các hệ thống phi tuyến [1] và sự biến đổi theo thời gian của chúng (Cegielski & Rogers 2016). Các ứng dụng hình thái trong khảo cổ học chủ yếu dựa vào phân tích mạng xã hội (SNA), bao gồm các phương pháp và lý thuyết được phát triển trong xã hội học và nhân học văn hóa xã hội. Trong bài tổng quan này, tôi nhấn mạnh đến việc các nhà khảo cổ học sử dụng SNA và cho rằng một trong những điểm mạnh của các phân tích hình thái là chúng có thể được tích hợp vào nghiên cứu bằng cách sử dụng các quan điểm lý thuyết khác nhau để xem xét cách các tác nhân cấu trúc mạng và các mạng cấu trúc các tương tác giữa các tác nhân. Tuy nhiên, hiện tại cần nhiều công trình hơn cho lý thuyết kết nối mạng - một hệ mẫu liên ngành sôi động và mới nổi - với lý thuyết xã hội.
Tổng quan lịch sử
Các ứng dụng ngày nay của phương pháp tiếp cận mạng được phát triển trong một số ngành. Các phân tích mạng của Brughmans (2010 hình 1; xem thêm Brughmans 2012, 2013a, 2014; Brughmans & Peeples 2017) liên quan đến những trích dẫn trong các ấn phẩm trên các mạng khảo cổ học cho thấy rằng không có một tổ tiên trí tuệ duy nhất nào. Thay vào đó, việc sử dụng SNA trong khảo cổ học ngày nay khởi từ các nguồn không đồng nhất, bao gồm nhân học, xã hội học, địa lý, khoa học máy tính và vật lý. Các công trình gần đây thường không trích dẫn nhau, cho thấy có những cộng đồng thực hành riêng biệt. Mô hình tiểu thế giới về vật lý và khoa học máy tính (Watts & Strogatz 1998) là một nguồn cảm hứng quan trọng. Một hướng khác xuất hiện từ các phân tích hình thái về xã hội học và nhân học, đã thu hút lý thuyết đồ thị chú ý đến các thực thể và mối liên hệ giữa chúng (Harary 1969, Wasserman & Faust 1994). Ngay cả những cách sử dụng ẩn dụ của các mạng trong khảo cổ học (ví dụ, Malkin 2011) cũng dựa trên các khái niệm phân tích mạng hình thái. Freeman (2004, p.3) lưu ý rằng toàn bộ bốn cấu phần của SNA diễn ra vào giữa những năm 1900: (a) một đề xuất cho rằng cấu trúc của các mối quan hệ giữa các tác nhân hoặc các nút là mang tính hệ quả, (b) bao gồm việc tổng hợp có hệ thống các dữ liệu thực nghiệm, (c) sử dụng biểu đồ hoặc các hình thức trực quan hóa khác và (d) ứng dụng các mô hình toán học hoặc tính toán. Trong nhân học, lý thuyết mạng xã hội đã được Trường Manchester sử dụng và áp dụng cho mối quan hệ họ hàng và trao đổi từ những năm 1950 đến những năm 1970 (ví dụ, Barnes 1954). Mặc dù nhiều nhà dân tộc học vẫn tiếp tục sử dụng các kỹ thuật mạng hình thái (ví dụ, Hage & Harary 1996), nhưng SNA đã không giữ được vị trí vững chắc trong nhân học xã hội học như trong xã hội học. Việc áp dụng hậu cấu trúc luận trong nhân học đã dẫn đến sự bác bỏ ở quy mô lớn với nhiều phân tích hình thái, định lượng của các nhà nhân học trong đó có SNA. Như với các chủ đề về di cư, quan hệ họ hàng và truyền bá, việc quay lưng với SNA có thể được coi là một ví dụ về việc hắt nước tắm hắt luôn đứa trẻ (xem Anthony 1990).
Tình trạng trứng nước của cách tiếp cận cấu trúc, mang tính quan hệ mà không có tác tố, thực tiễn hay ý nghĩa đã gạt SNA ra ngoài các phân tích nhân học
chính thống - gồm cả khảo cổ học - ngay cả khi việc sử dụng các phép ẩn dụ mạng và các cách tiếp cận quan hệ khác đã tăng lên
trong khảo cổ học (ví dụ, Hutson 2010, Watts ed. 2013) . Tình trạng này hiện
đang thay đổi khi hệ mẫu mạng bắt đầu được sử dụng rộng rãi hơn, và khi cả cấu trúc và tác tố đều được tích hợp đầy đủ hơn (xem Schortman
2014). Các ứng dụng SNA sớm nhất trong khảo cổ học đã thu hút các phương pháp tiếp cận không gian trong địa lý (ví dụ,
Chorley & Haggett 1967) và lý thuyết đồ thị (Harary 1969), coi các khu định
cư khu vực là các nút. Irwin-Williams (1977) đã phát triển một thiết kế nghiên
cứu nhận thức cho vùng Chaco ở Tây Nam Hoa Kỳ, đã xác định các kiến trúc tưởng niệm là các nút và đề xuất rằng các tương tác giữa các nút có thể dựa trên các
phân tích xuất xứ nhân tạo. Đặc biệt, các nhà khảo cổ học đảo đã
xem xét các mạng không gian hàng hải thông qua phân tích điểm gần (PPA), được
biểu diễn dưới dạng biểu đồ (Broodbank 1993, Davis 1982, Hunt 1988, Terrell
1977).
Rothman (1987) đã áp dụng lý thuyết đồ thị vào sự phân bố
theo
khu vực của các khu định cư trên vùng bình nguyên Susiana và sau đó so sánh chúng với tỷ lệ của những chiếc bát có
mép miệng vát với các đồ gốm khác để xác định
phạm vi hành chính của Uruk. Một người áp dụng sớm khác là Peregrine (1991), ông đã sử
dụng phép phân tích biểu đồ cho Cahokia, và chứng minh rằng nó nằm ở vị trí quy tụ không gian nhất dọc theo sông Mississippi và các nhánh của nó. Vấn đề
chính với PPA theo các phương pháp SNA hiện tại là nó kết nối mỗi nút với hàng
xóm gần nhất nhưng không tạo dựng các kết nối giữa các nút không phải là hàng xóm (Ostborn & Gerding 2014). Sự
tích hợp rõ ràng của các lý thuyết quan hệ và ý nghĩa là một trong những thay đổi
quan trọng nhất đã xảy ra trong việc sử dụng SNA trong khảo cổ học. Cuốn sách Khảo cổ học Tương tác của
Knappett (2011), là một bước ngoặt đối với nhiều nhà khảo cổ học trong việc
liên kết các mạng xã hội, lý thuyết thực hành và vật chất, bởi vì ông có thể chỉ ra cách thức giao thoa của tất cả các khái niệm này. Tập sách cũng chỉ ra, phần lớn thành công của SNA trong khảo cổ học là ở cấp độ khu
vực, nhưng các mối liên kết nằm trong các cộng đồng thực hành (Lave &
Wenger 1991) hoạt động ở quy mô xã hội nhỏ hơn và được tái tạo hoặc tích lũy ở quy mô lịch sử và không gian lớn hơn. Một yếu tố quan trọng khác thúc đẩy việc sử dụng SNA trong khảo cổ
học là các mạng là các hệ thống phức tạp.
Cảm hứng cho các nhà khảo cổ học nằm ở tính tương đồng với
các ngành khác khi
nhìn vào sự phức tạp, bao gồm cả vật lý và khoa học máy tính (Mitchell
2006). Có rất nhiều tuyến
nghiên cứu phức tạp trong khảo cổ học, và SNA đã được sử dụng trong cả bối
cảnh kinh nghiệm và thử nghiệm
- phần lớn thông qua mô phỏng máy tính. Những tiến bộ về phương pháp cũng đã
góp phần vào sự phổ biến của SNA trong ngành khảo cổ học. Ba điểm nổi bật là: (a) khả năng xử
lý các tập dữ liệu lớn; (b) tính
bổ sung với các bộ kỹ thuật phân tích khác, đặc biệt là các hệ thống thông
tin địa lý (GIS
- geographic information systems) và các mô hình
dựa trên tác nhân (ABM
- agent-based model); và (c) các công cụ để
tạo ra các hình ảnh máy tính phức tạp của các mạng. Loại sau đặc biệt hữu ích
cho việc phân tích dữ liệu thăm dò và tiếp cận công chúng. Hiện nay, có
các cộng đồng quốc tế
phân tích mạng, thường là đa ngành, giải quyết các vấn đề và dữ
liệu khảo cổ học. Các hội nghị tìm hiểu sự giao thoa giữa các phân tích thử
nghiệm và thực nghiệm, lý thuyết mạng tác nhân và SNA, cũng như các phương pháp
tiếp cận không gian và xã hội đang gia tăng (xem Lock & Pouncett 2007 để
tích hợp sớm SNA và GIS).
Nếu có bất cứ điều gì, thì
đó là lĩnh vực này đã mở ra đáng kể, và có một thứ chủ nghĩa chiết
trung lành mạnh như được thể hiện qua các bài viết trong các cuốn sách và các tạp chí đặc biệt gần đây (Brughmans et al.
2016, Collar et al. 2015, Evans & Felder 2014, Knappett 2013). Tuy nhiên, thật khó mà “xảy ra bất cứ điều gì”, và nhiều nhà khảo cổ học đã tham gia tích
cực vào việc tinh chỉnh các phương pháp mạng (ví dụ, các bài viết trong Collar et
al. 2015, Ostborn & Gerding 2014, Peeples & Roberts 2013). Phần lớn
công việc này được thực hiện một cách hợp tác giữa các nhóm học giả, một mặt
tạo ra một tập hợp các thuật ngữ và các quy trình phân tích được
xác định rõ, và mặt khác, là
những thách thức vì lịch sử và ngữ nghĩa của các chuyên ngành khác nhau.
Hai các tiếp cận Lý thuyết mạng: Vị trí nút và Cấu trúc Mạng tổng thể
Trong lĩnh vực chung của SNA, có hai cách bổ sung để mô tả các thuộc tính mạng, mà mỗi thuộc tính đều gắn liền với các lý thuyết về cách thức hoạt động của các mạng: vị trí của các nút và cấu trúc mạng tổng thể (Borgatti & Halgin 2011). Vị trí nút liên quan đến cách thức định vị nút đó trong mạng ảnh hưởng đến hành vi và tương lai của nút đó. Một ví dụ về quan điểm này là độ mạnh của các mối quan hệ yếu (Granovetter 1983) trong đó các nút được định vị giữa hai nút không được kết nối khác đã tăng cường việc tiếp cận đối với thông tin và tài nguyên từ các bộ phận khác của mạng. Một lý thuyết có liên quan là lý thuyết môi giới, mà Stigs & Shaw (2012, tr. 140) định nghĩa là “một trong số ít các cơ chế mà các cá nhân (hoặc nhóm) bị ngắt kết nối hoặc bị cô lập có thể tương tác về kinh tế, chính trị và xã hội.” Peeples & Haas (2013) có ứng dụng lý thuyết môi giới rõ ràng nhất cho khảo cổ học; họ chỉ ra rằng hàng loạt kết quả có thể xảy ra cho những người ở vị trí môi giới tùy thuộc vào bản chất của thông tin và tài nguyên được chia sẻ. Các yếu tố văn hóa có thể làm giảm hoặc nâng cao những người sử dụng thông tin hoặc tài nguyên - và những yếu tố này có ý nghĩa đối với việc duy trì các nút theo thời gian.
Các ví dụ khác về vị trí nút liên quan đến cách thức mà một nút trở thành trung tâm trong
mạng. Vị trí trung tâm là một trong những cách nổi bật nhất để đo các thuộc tính nút trong khảo
cổ học, nhưng nó cũng là một cấu trúc lý thuyết về cách thức các nút tương tác với
nhau và tiềm năng của nó khi được xem xét về phương diện động thái. Vị trí trung tâm thường được coi
là một người hoặc một nhóm có sự nổi trội hơn về xã hội. Bởi vì có
một số cách khác nhau để đo lường mức độ trung tâm (Borgattiet
al. 2013, trang 163 điều 80), nên cũng có những
cách khác nhau trong đó mức
trội xã hội có thể hoặc không thể xuất phát từ sự nổi trội về cấu trúc
trong mạng. Các ứng dụng của việc
đo lường mức độ trung tâm trong khoa học xã hội có
thể dựa trên khái niệm vốn của Bourdieu, (1986), và được định nghĩa khác nhau
theo khuôn khổ các hình thái kinh tế, xã hội, văn hóa và biểu tượng. Tuy nhiên, đây là những thứ quan trọng phải được tách ra, nhưng lại thường không
được làm rõ ràng. Một ứng dụng sớm của các cách đo lường mức độ trung tâm để
nghiên cứu mức tập trung hóa chính trị là nghiên cứu của Mizaguchi, (2009) về sự
hình thành nhà nước sớm ở Nhật Bản, cho thấy các khu định cư có mức trung tâm cao hơn
trong một giai đoạn trở
nên nổi bật về mặt chính trị trong các mạng sau này. Trong một ví dụ khác,
Mills et al. (2013a, b; 2015) đã xem xét tính năng động của các mạng trước,
trong và sau khi di cư đường dài. Các khu vực di cư được phát hiện có mức độ trung tâm thấp lúc ban đầu, nhưng đã trở thành trung
tâm khi những người đến đầu tiên sau một hoặc hai thế hệ đã thao túng vốn
biểu tượng dưới dạng gốm nhiều màu với ý nghĩa ý thức hệ.
Ngược lại, các lý thuyết về cấu trúc mạng tổng thể tập
trung vào toàn bộ các thuộc tính mạng. Toàn bộ các mô hình mạng được áp dụng
cho các mạng khảo cổ học
bao gồm mật độ của các mối quan hệ hoặc mức cố kết (Mullins 2016), sự
hiện diện của các phụ
nhóm hoặc các
cấu phần (Blake 2014a, Buchanan et al. 2016, Jennings 2016), mức độ mà kích cỡ nút hoặc các
thuộc tính khác phù hợp với những phân bố quy luật quyền lực hoặc
“không có quy mô” chẳng hạn như thông qua gắn kết ưu tiên (Haas et
al. 2015) và cách thức mà
các mối quan hệ ngẫu nhiên có thể tạo ra các “tiểu thế giới” (Coward 2010). Brughmans (2013b) đã tóm tắt nhiều ứng dụng loại này dưới tiêu đề “các mạng phức tạp và vật lý xã hội”, để nhấn mạnh
việc sử dụng chúng trong vật
lý cũng như khoa học phức tạp, và nhận xét rằng “một vài nhà khảo
cổ học đã kết hợp cả kỹ thuật SNA và mô hình mạng phức tạp” (tr. 647). Tình hình
này hiện đang thay đổi khi nhiều nhà khảo cổ học đang tích hợp cả hai thông qua
mô phỏng mạng, đặc biệt là ABMs, cung cấp các mô hình có nguồn gốc thực nghiệm để so sánh với các phân
tích mạng theo kinh nghiệm (ví dụ, Crabtree 2015, Graham 2006, Graham &
Weingart 2015, Kandler & Caccioli 2016, Ossa 2013, Ostborn & Gerding
2016, Watts & Ossa 2016).
Những lý thuyết bao quát này cung cấp các mô hình về cách thức mà các thế giới có quan hệ hoạt động. Chúng đã được áp dụng cho một loạt vấn đề nghiên cứu khảo cổ, bao gồm cả việc phổ biến các sáng kiến (ví dụ: Kandler & Caccioli 2016; Mills & Peeples 2018; Ostborn & Gerding 2015, 2016), tôn giáo và các phong trào xã hội khác (Borck & Mills 2017; Collar 2007, 2013a, b; Peeples 2011, 2018), bản sắc (Blake 2013, 2014b; Hart & Englebrecht 2012; Peeples 2011, 2018), di cư (Mills et al. 2013a, b, 2015, 2016), và tập trung hóa chính trị và sự phát triển của các hệ thống phân cấp (Fulminante 2012, Mizoguchi 2009). Mỗi câu hỏi nghiên cứu đều đòi hỏi sự lựa chọn các nút và các mối gắn bó giữa chúng phải phù hợp với vấn đề mạng như được thảo luận dưới đây. Các nhà khảo cổ học đã bắt đầu đề cập đến các cách tiếp cận mạng nói chung như một hệ mẫu hơn là một lý thuyết, vì nó tích hợp nhiều quan điểm lý thuyết khả thể (Fulminante 2014, Kristiansen 2014). Trong phần giới thiệu cho cuốn cẩm nang gần đây về SNA, các nhà xã hội học Marin & Wellman (2011) cũng mô tả SNA là một hệ mẫu chứ không phải là một phương pháp hay một lý thuyết. Như họ chỉ ra, không có gì nội tại đối với SNA đòi hỏi một cách tiếp cận lý thuyết này hay cách khác, việc đề xuất thay cho nó chỉ là vấn đề các mối quan hệ. Một mặt, phổ thế luận (ecumenicalism) lý thuyết này đã nuôi dưỡng một mạng đa ngành trong nghiên cứu khảo cổ học ở một khoảng thời gian rất ngắn. Mặt khác, tốc độ nhanh chóng này cũng dẫn đến các tuyến nghiên cứu tách biệt có thể được kết nối hiệu quả hơn, đặc biệt là sự giao thoa giữa lý thuyết mạng với lý thuyết xã hội. Lý thuyết mạng bao trùm liên kết các cách tiếp cận khảo cổ hiện tại là ở chỗ các kết nối xác định xác suất tương tác trong quá khứ, cấu trúc của các tương tác đó và cách thức mà vị trí trong mạng tạo ra cả cơ hội lẫn các câu thúc cho các tác nhân.
Thể hiện mạng và Diễn giải Khảo cổ học
Tiền đề cơ bản của SNA là nó xem xét mối quan hệ giữa các thực thể hoặc tác nhân (các nút hoặc các đỉnh) thông qua các kết nối hoặc gắn bó của chúng. Hai trong số những cân nhắc quan trọng nhất trong các ứng dụng khảo cổ học là làm thế nào để xác định ranh giới của mạng (xem hộp Các loại Mạng và Ranh giới Mạng) và những gì tạo thành một mối ràng buộc. Khảo cổ học được cung cấp đầy đủ bằng chứng về các mối quan hệ, bao gồm các kết nối không gian, vật chất, sinh học và ý thức hệ chung. Mỗi loại kết nối đó đều đòi hỏi một mối liên hệ rõ ràng giữa hành vi của con người - những gì chúng ta đang tìm hiểu trong quá khứ - và bằng chứng khảo cổ học. Mặt khác, việc sử dụng SNA có thể sẽ trở thành “hộp đen” (Sindbæk 2013) với rất ít mối quan hệ giữa dữ liệu và lý thuyết (Isaksen 2013). Collar et al. (2015) đã sử dụng bản tóm tắt được Brandes và các đồng nghiệp của ông (2013, fig 1) trình bày để thảo luận về quá trình mà các mạng lưới khảo cổ học được nghiên cứu. Đầu tiên, phải xác định hiện tượng lợi ích trong quá khứ, chẳng hạn như mối quan hệ kinh tế giữa các cá nhân hoặc khu định cư. Thứ hai, cần có một cái nhìn trừu tượng, chẳng hạn như dòng chảy của hàng hóa. Và thứ ba, sự trừu tượng đó được chuyển đổi thành dữ liệu mạng thực tế, đó là các mục được hiển thị cho thấy chúng được trao đổi giữa mỗi cặp nút. Trong tất cả các ứng dụng SNA trong khảo cổ học, quá trình suy luận có thể được chia thành ba cấu phần ấy.
Các loại Mạng và Ranh giới Mạng
Phân tích mạng có hai loại cơ bản: các mạng ego và toàn bộ các mạng. Các mạng ego bao gồm một nút và tất cả các nút mà chúng được gắn vào đó. Mol và cộng sự (2015) đã xây dựng mạng ego cho đảo Saba ở Caribbean trên cơ sở xuất xứ nguyên liệu từ tất cả các đảo khác. Elizabeth Greene, phân tích liên tục về nội dung tàu đắm đã xử lý mỗi con tàu như một “ego” có mối quan hệ với tất cả các địa điểm được thể hiện bằng hàng hóa của nó. Ngược lại, toàn bộ các mạng bao gồm tất cả các nút trong một khu vực cụ thể hoặc được xác định bởi một tiêu chí cụ thể, cho dù chúng có được kết nối hay không, chẳng hạn như các khu định cư trong một vùng. Thuật ngữ “toàn bộ mạng” có phần sai lệch vì các ranh giới hoặc các mẫu, như trong bất kỳ phân tích khảo cổ nào khác, được xác định bởi vấn đề khảo cổ học. Đây là phối cảnh “danh nghĩa” trong SNA, tương phản với quan điểm “hiện thực luận” hoặc quan điểm nhiều tính emic [2] hơn (Laumann et al. 1992). Toàn bộ các mạng được chia thành các mạng một chế độ, mạng hai chế độ và mạng đa chế độ. Mạng một chế độ là các mối quan hệ giữa các loại nút tương tự, chẳng hạn như các hộ gia đình hoặc các khu định cư. Mạng hai chế độ, hoặc mạng liên thuộc, là mối quan hệ giữa các nút thuộc hai loại khác nhau. Mạng đa chế độ là một lĩnh vực quan trọng của các ứng dụng tương lai trong khảo cổ học. |
Như với bất kỳ phân tích khảo cổ học nào, khi dữ liệu còn thưa thớt, cách tiếp cận mạng phải được sử dụng thận trọng. Các phân tích mạng hình thái cho thấy cấu trúc của dữ liệu chứ không nhất thiết là cấu trúc của cái cộng đồng thực trong quá khứ (Larson 2013, tr. 242). Các phân tích mạng xã hội dựa trên dữ liệu thực nghiệm không khác với bất kỳ phân tích định lượng nào khác về phương diện này, cần phải chú ý đến các vấn đề như quy trình hình thành và lấy mẫu. Nhưng các phương pháp tiếp cận mạng không nên được xem là dễ bị ảnh hưởng bởi các vấn đề này hơn các phân tích định lượng khác. Nhiều nhà phân tích mạng sử dụng một loạt các phân tích độ nhạy, chẳng hạn như các mô hình đồ thị ngẫu nhiên theo cấp số nhân (ERGM) (ví dụ: Brughmans et al. 2015), lấy mẫu ngẫu nhiên các cụm và nút (ví dụ, Miller et al. 2013b) và các đánh giá khác về độ mạnh hoặc độ tin cậy của các mạng (During 2016, Gjesfjeld & Phillips 2013, Peeples et al. 2016) đảm bảo sự tích hợp rộng hơn.
Mạng lịch sử
Các mạng khảo cổ học thường không phải là mạng xã hội trực tiếp được nghiên cứu bằng xã hội học hay nhân học
văn hóa xã hội. Chỉ trong một số lượng hạn chế các trường hợp là các tương tác
riêng lẻ có thể tiếp cận được thông qua dữ liệu khảo cổ học, chẳng hạn như trong các
giai đoạn có bằng chứng tài liệu hoặc sử thi. Mặc dù tất cả các mạng khảo cổ học đều mang tính lịch sử ở một mức độ nào đó và việc khảo sát các mạng dài hạn hoặc năng động là một trong những thế mạnh chính của khảo
cổ học (Terrell 2013), nhưng việc sử dụng các tài liệu
và các nguồn hỗ trợ văn bản khác để xây dựng các mối quan hệ phải phù hợp với một lĩnh vực nghiên cứu rộng về các mạng lịch sử trong
các ngành khác.
Việc phân tích mạng lịch sử của
các nhà khảo cổ học vẫn còn ở giai đoạn sơ khai. Orser (2005) đã đề xuất nhiều
cách mà các nhà khảo cổ lịch sử có thể được hưởng lợi từ quan điểm mạng, mặc dù
ông không áp dụng các phương pháp hình thái. Các nhà khảo cổ Địa Trung Hải làm việc trong các thời kỳ lịch sử đã sử dụng
SNA nhiều nhất. Phân tích của Graham (2006) về các hành trình Antonine đã sử dụng
một số tuyến du lịch khác nhau để thể hiện cấu trúc của các mạng giao tiếp tỉnh La Mã, kéo dài từ Anh đến Tiểu Á. Bằng cách kết hợp phương pháp này với
ABM, ông cũng có thể chỉ ra khu vực nào trong Đế chế La Mã có khả năng khuếch tán
thông tin và tài liệu nhanh hơn các khu vực khác và mật độ của các bản khắc
theo tỉnh đều đồng biến [3] với các tuyến đường này.
Các ứng dụng SNA hấp dẫn khác đối với khảo cổ học Địa Trung Hải bao gồm các
phân tích về việc tái cấu trúc tương tác của giới tinh hoa dựa trên các chữ cái Amarna (Cline & Cline 2015) và công trình của Larson (2013) về các nhà điêu khắc Hy Lạp,
thợ học việc và các thành phố của họ. Ở châu
Mỹ, các
mạng chính trị và tôn giáo thời Maya cổ điển đã được xây dựng lại từ bằng chứng chữ tượng hình để khảo sát các lễ thức đổ máu [4] (Munson et al. 2014) và sự đa dạng của các mối quan hệ của giới tinh hoa trong các trung tâm Maya (Munson & Macri 2009, Scholnick et al. 2013).
______________________________________
Còn nữa…
Nguồn:
Mills, Barbara J. (2017). Social Network Analysis in Archaeology, In Annual Review of Anthropology Social Network. No. 46: 379–97.
Tác giả: Barbara
J. Mills, giáo sư Nhân học, là một nhà Khảo cổ học nhân học có mối quan tâm rộng rãi
về phương pháp và lý thuyết khảo cổ, đặc biệt được áp dụng cho vùng Tây Nam Bắc Mỹ. Các công trình của cô đã tập trung vào phân tích gốm
như một công cụ dùng để khảo sát việc sản xuất, phân phối và tiêu thụ nhưng rộng hơn là sự quan tâm của cô đối với văn hóa vật chất nhằm nhận thức các mối quan hệ xã hội trong quá khứ. Cô cũng dày dạn kinh nghiệm trong nghiên cứu ở một
số khu vực khác ở Tây Nam bao gồm Zuni, Chaco, Mimbres, Grasshopper và gần đây
nhất là khu vực Greater Hohokam. Bên ngoài Hoa Kỳ, cô nghiên cứu ở Guatemala (Hậu Maya Cổ điển), Kazakhstan (Thời đại đồ đồng) và Thổ Nhĩ Kỳ (Đồ đá mới). Hiện tại cô là chuyên về Dự án Mạng xã hội Tây Nam Hoa Kỳ, nơi tập hợp dữ liệu và một nhóm học giả tài năng phân tích mạng xã hội
(SNA) trong khảo cổ học.
Ghi
chú của người dịch:
[1]
Mạng phi tuyến: Cách đây đã nhiều năm, vào năm 1982,
nhân dịp chuẩn bị kỷ niệm năm mươi năm văn hóa Hòa Bình, tôi đã đề xuất Mô hình tổng quát mạng phi tuyến cho
thời đại đá mới Việt Nam. Bài viết đó tôi lấy cảm hứng từ một công trình nghiên
cứu hoàn hảo của Giáo sư Hà Văn Tấn Văn
hóa Quỳnh Văn với một Truyền thống và một Bình tuyến. Tuy nhiên, khác với
thầy mình, ý tưởng xuyên suốt của tôi là không có truyền thống văn hóa đá gốc
từ Núi Đọ đến Quỳnh Văn tách biệt khỏi văn hóa đá cuội từ Sơn Vi lên Hòa Bình,
rồi đến Bắc Sơn. Diễn trình lịch sử là phi tuyến tính, không hề giống với cách
hình dung về hai truyền thống như trên, vì vậy tôi mong muốn đề xuất một mô
hình thật đẹp đẽ để minh họa cho ý tưởng của mình. Hai năm sau, trong Hội nghị
thông báo Khảo cổ học thường niên năm 1984, tôi đã công bố bài viết ngắn Thời đại đá mới Việt Nam và một Mô hình Tổng
quát. Vậy là mô hình cấu trúc mạng -
phi tuyến của tôi đã chính thức được ra mắt độc giả trong Những phát hiện mới về Khảo cổ học Việt Nam
năm 1984 (Nhà xuất bản Khoa học Xã hội, Hà Nội, 1985). Mười năm sau (1995)
Giáo sư Carole Crumley, Joyce White và những người khác đã sử dụng loại mô hình
này trong lý giải khảo cổ học, nhưng tất nhiên là từ một nguồn khác, nguồn Mc
Culloch. Thật vui là bước vào thế kỷ XXI các nhà nhân học và khảo cổ học
Anglo-Saxon đã bắt đầu sử dụng rộng rãi hệ mẫu này từ một nguồn khác nữa là
Bruno Latour (2005).
[2]
Các thuật ngữ Emic và Etic được nhà ngôn ngữ học và nhân học Kenneth Pike (1967) tạo ra vào năm 1954. Trong nhân học, văn học dân gian, cũng như các khoa học xã hội và hành vi, emic và etic đề cập đến hai loại quan điểm nghiên cứu thực địa: i) Emic, là lối nhìn từ bên trong nhóm xã hội (từ quan điểm của chủ thể),
còn ii) Etic, là
lối nhìn từ bên ngoài (theo quan điểm của
người quan sát). Cách tiếp cận emic xem xét lối nghĩ của người dân địa phương, cách họ cảm thụ và phân loại thế giới, quy tắc ứng xử của họ, điều gì có ý nghĩa đối với họ,
và cách họ tưởng tượng và giải thích sự vật. Cách tiếp cận etic chuyển trọng
tâm từ các quan sát, các phạm trù, những cách giải thích và diễn giải của cư dân địa phương sang các cách thức đó của nhà nhân học. Cách tiếp cận etic cho rằng các thành viên của một nền văn hóa thường tham gia sâu vào việc
giải thích văn hóa của họ một cách vô tư. Khi sử dụng
phương pháp etic, nhà dân tộc học nhấn
mạnh những gì mình coi là quan trọng. (Dundes A. 1962)
[3] Đồng biến: Xét đồng biến và nghịch biến của hàm số trên một khoảng thực chất là xét dấu y' trên khoảng đó, và đặc biệt là xét dấu của tam thức bậc 2. Kí hiệu K là một khoảng, nửa khoảng hoặc
một đoạn: a) Hàm số f(x) được gọi là đồng biến trên K, nếu với mọi cặp x1, x 2 ϵ K, mà x1 < x2 thì f(x1) < f(x2); b) Hàm số f(x) được gọi là nghịch biến
trên K, nếu với mọi cặp x1, x2 ϵ K, mà x1 < x2 thì f(x1) > f(x2).
Hàm số f(x) đồng biến (nghịch biến) trên K còn gọi là tăng (hay giảm)
trên K. Nếu trên khoảng K, hàm số f là liên tục và có đạo hàm f(x) > 0 tại một
số hữu hạn điểm x, tại đó f(x) = 0 hoặc f(x) không tồn tại, thì hàm số f đồng
biến trên toàn khoảng K.
[4] Lễ máu là nghi thức tự cắt hoặc xiên vào cơ thể của một cá nhân để thực hiện một số chức năng tư tưởng và văn hóa trong các xã hội Trung Mỹ cổ đại, đặc biệt là người Maya. Khi được giới tinh hoa thống trị thực hiện, hành động đổ máu là lễ thức rất quan trọng nhằm duy trì cấu trúc chính trị và văn hóa xã hội. Bị ràng buộc trong các hệ thống niềm tin của người Trung Mỹ cổ đại, lễ máu đã được sử dụng như một công cụ để hợp pháp hóa vị trí chính trị xã hội của dòng dõi cầm quyền và nghi lễ này được cho là quyết định đối với sự thịnh vượng của một xã hội hoặc một khu định cư.
Tài
liệu dẫn
Anthony DW. 1990. Migration in
archaeology: the baby and the bathwater? Am. Anthropol. 92(4): 895–914
Apolinaire E, Bastourre L. (2016). Nets and canoes: a network approach to the
pre-Hispanic settlement systemin the Upper Delta of the Parana River
(Argentina).J. Anthropol. Archaeol. 44: 56–68
Barnes JA. (1954). Class and committees in a Norwegian Island
Parish. Hum. Relat.7:39–58
Barthelemy M. (2011). Spatial networks. Phys. Rep. 499(1–3): 1–101
Bernardini W. (2007). Jeddito Yellow Ware and Hopi social networks.
Kiva72 (3): 295–328
Bevan A, Wilson A. (2013). Models of settlement hierarchy based on
partial evidence. J. Archaeol. Sci. 40: 2415–27
Blair EH. (2016). Glass beads and constellations of practice. In Knowledge in Motion: Constellations of Learning Across Time and Space,
ed. AP Roddick, AB Stahl, pp. 97–125. Tucson: Univ. Ariz. Press
Blake E. (2013). Social networks, path dependence, and the rise of ethnic groups in
pre-Roman Italy. See Knappett 2013, pp. 203–22
Blake E. (2014a). Dyads and triads in community detection: a view from the Italian Bronze
Age. Nouv. Archeol. 135: 28–31
Blake E. (2014b). Social Networks and Regional Identity in Bronze Age Italy.
Cambridge, UK: Cambridge Univ. Press
Borck L, Mills BJ. (2017). Approaching an archaeology of choice:
consumption, resistance, and religion in the Prehispanic Southwest. In Foreign Objects: Rethinking Indigenous
Consumption in American Archaeology, ed. CN Cipolla, pp. 29–43. Tucson:
Univ. Ariz. Press
Borck L, Mills BJ, Peeples MA, Clark
JJ. (2015). Are social networks survival
networks? An example from the Late Pre-Hispanic US Southwest. J. Archaeol. Method Theory 22 (1):33–57
Borgatti SP, Everett MG, Johnson JC. (2013).
Analyzing Social Networks. Los
Angeles: Sage
Borgatti SP, Halgin DL. (2011). On network theory. Organ. Sci. 22: 1168–81
Bourdieu P. (1986). The forms of capital. In Handbook of Theory and Research for the
Sociology of Education, ed. J Richardson, pp. 241–58. New York: Greenwood
Brainerd G. (1951). The place of chronological ordering in
archaeological analysis. Am. Antiq. 16(4): 301–13
Brandes U, Robins G, McCranie A,
Wasserman S. (2013). What is network
science? Netw. Sci.1(1):1–15
Braun DP, Plog S. (1982). Evolution of “tribal” social networks:
theory and prehistoric North American evidence. Am. Antiq. 47:504–25
Breiger RL. (1974). The duality of persons and groups. Soc.
Forces 53(2): 181–90
Broodbank C. (1993). Ulysses without sails: trade, distance,
knowledge and power in the early Cyclades. World Archaeol. 24(3): 315–31
Brughmans T. (2010). Connecting the dots: towards archaeological
network analysis. Oxf. J. Archaeol. 29 (3): 277–303
Brughmans T. (2012). Facebooking the past: a critical social
network analysis approach for archaeology. In Thinking Beyond the Tool: Archaeological Computing and the
Interpretative Process, ed. A Chrysanthi, PM Flores, C Papadopoulos, pp.
191–203. Oxford, UK: Archaeopress
Brughmans T. (2013a). Networks of networks: a citation network
analysis of the adoption, use and adaptation of formal network techniques in
archaeology. Lit. Linguist. Comput. 28 (4): 538–62 Serves as the firstextended critical review of SNA in archaeology.
Brughmans T. (2013b). Thinking through networks: a review of formal
network methods in archaeology.J. Archaeol. Method Theory 20:623–62
Brughmans T. (2014). The roots and shoots of archaeological
network analysis: a citation analysis and review of archaeological use of
formal network methods. See Evans & Felder 2014, pp. 18–41 Emphasizes methodological and theoretical
challengesto SNA in archaeology.
Brughmans T, Collar A, Coward F, eds. (2016).
The Connected Past: Challenges to Network
Studies in Archaeology and History. Oxford, UK: Oxford Univ. Press
Brughmans T, Keay S, Earl GP. (2015). Understanding inter-settlement visibility in
Iron Age and Roman Southern Spain with exponential random graph models for
visibility networks. J. Archaeol. Method Theory 22(1):58–143
Brughmans T, Peeples MA. (2017). Trends in archaeological networks research:
a bibliometric analysis.J. Hist. Netw. Res.1:3–17
Buchanan B, Hamilton MJ, Kilby JD,
Gingerich JAM. (2016). Lithic networks
reveal early regionalization inlate Pleistocene North America.J. Archaeol.
Sci. 65:114–21
Cegielski WH, Rogers JD. (2016). Rethinking the role of agent-based modeling
in archaeology.J. Anthropol. Archaeol.41: 283–98
Chorley RJ, Haggett P, eds. (1967). Models in Geography. London: Methuen
Cline DH, Cline EH. (2015). Text messages, tablets, and social networks:
the “small world” of the Amarna Letters. In There and Back Again—The Crossroads II, ed.J Mynarova, P Onderka, P
Pavuk, pp. 17–44. Prague: Charles Univ.
Collar A. (2007). Network theory and religious innovation. Mediterr. Hist. Rev. 22(1):
149–62
Collar A. (2013a). Re-thinking Jewish ethnicity through social
network analysis. See Knappett 2013, pp. 223–46
Collar A. (2013b). Religious Networks in the Roman Empire: The
Spread of New Ideas. Cambridge, UK: Cambridge Univ. Press
Collar A, Coward F, Brughmans T, Mills
BJ. (2015). Networks in archaeology:
phenomena, abstraction, representation. J. Archaeol. Method Theory 22 (1):1–32
Conolly J, Lake M. (2006). Geographical Information Systems in
Archaeology. Cambr. Man. Archaeol. Cambridge, UK: Cambridge Univ. Press
Coward F. (2010). Small worlds, material culture and ancient Near Eastern social networks.
Proc. Br. Acad. 158: 449–79
Coward F. (2013). Grounding the net: social networks, material culture, and geography in
the Epipalaeolithic and early Neolithic of the Near East (∼21–6,000 cal BCE). See Knappett 2013,
pp. 247–80
Crabtree SA. (2015). Inferring Ancestral Pueblo social networks
from simulation in the Central Mesa Verde.J. Archaeol. Method Theory 22(1):
144–81
Crabtree SA, Vaughn LJS, Crabtree NT. (2017).
Reconstructing Ancestral Pueblo food webs
in the southwestern United States. J. Archaeol. Sci. 81: 116–27
Davis JL. (1982). Thoughts on prehistoric and archaic Delos. Temple Univ. Aegean
Symp. 7: 2333
Dundes, Alan (1962). From Etic to Emic Units in the Structural
Study of Folktales", Journal of American Folklore, 75
(296): 95–105.
Dunne JA, Maschner H, Betts MW, Huntly
N, Russell R, et al. (2016). The roles
and impacts of humanhunter-gatherers in North Pacific marine food webs. Sci.
Rep. 6: 21179
During M. (2016). How reliable are centrality measures for data collected from
fragmentary and heterogeneous historical sources? A case study. See
Brughmans et al. 2016, pp. 85–102 Emirbayer M. (1997). Manifesto for a relational sociology. Am. J. Sociol. 103 (2): 281–317
Erikson E. (2013). Formalist and relationalist theory in social
network analysis. Sociol. Theory 31(3): 219–42
Evans S, Felder K, eds. (2014). Special Issue: Social Network Perspectives
in Archaeology. Archaeol. Rev. Camb. 29(1)
Evans T. (2016). Which network model should I use? Towards a quantitative comparison of
spatial network models in archaeology. See Brughmans et al. 2016, pp.
149–74
Evans T, Knappett C, Rivers R. (2009).
Using statistical physics to understand
relational space: a case studyfrom Mediterranean prehistory. In Complexity Perspectives in Innovation and
Social Change, ed. D Lane, D Pumain, S Van der Leeuw, G West, pp. 451–79.
Dordrecht, Neth.: Springer
Fitzhugh B, Phillips SC, Gjesfjeld E. (2011).
Modeling hunter-gatherer information
networks: an archaeological case study from the Kuril Islands. In Information and Its Role in Hunter-Gatherer
Bands, ed. R Whallon, W Lovis, R Hitchcock, pp. 85–115. Los Angeles: Cotsen
Inst. Archaeol. Press
Freeman LC. (2004). The Development of Social Network Analysis:
A Study in the Sociology of Science. Vancouver: Empir. Press
Freund KP, Batist Z. (2014). Sardinian obsidian circulation and early
maritime navigation in the Neolithic as shown through social network analysis.
J. Island Coast. Archaeol. 9(3): 364–80
Fulminante F. (2012). Social network analysis and the emergence of
central places: a case study from Central Italy (Latium Vetus). BABESCH87:27–53
Fulminante F. (2014). The network approach: tool or paradigm?
See Evans & Felder 2014, pp. 167–78
Gjesfjeld E. (2015). Network analysis of archaeological data from
hunter-gatherers: methodological problems and potential solutions. J.
Archaeol. Method Theory 22(1):182–205
Gjesfjeld EC, Phillips SC. (2013). Evaluating adaptive network strategies with
geochemical sourcing data: a case study from the Kuril Islands. See
Knappett 2013, pp. 281–306
Golitko M, Feinman GM. (2015). Procurement and distribution of Pre-Hispanic
Mesoamerican obsidian 900 BC-AD 1520: a social network analysis. J.
Archaeol. Method Theory 22(1):206–47
Golitko M, Meierhoff J, Feinman GM,
Williams PR. (2012). Complexities of
collapse: the evidence of Maya obsidian as revealed by social network graphical
analysis. Antiquity 86: 507
Graham S. (2006). Networks, agent-based models and the Antonine itineraries:implications
for Roman archaeology. J. Mediterr. Archaeol.19 (1): 45–64
Graham S, Weingart SJ. (2015). The equifinality of archaeological networks:
an agent-based exploratory lab approach.J. Archaeol. Method Theory 22:248–74
Granovetter M. (1983). The strength of weak ties: a network theory
revisited. Sociol. Theory 1(1):201–33
Haas WR Jr., Klink CJ, Maggard GJ,
Aldenderfer AS. (2015). Settlement-size
scaling among prehistoric hunter-gatherer settlement systems in the New World.
PLOS ONE10(11):e0140127
Hage P, Harary F. (1996). Island Networks. Communication, Kinship, and
Classification Structures in Oceania. Cambridge, UK: Cambridge Univ. Press
Harary F. (1969). Graph Theory. Reading, MA: Addison-Wesley
Hart JP. (2012). The effects of geographical distances on pottery assemblage
similarities: a case study from Northern Iroquoia.J. Archaeol. Sci. 39:128–34
Hart JP, Englebrecht W. (2012). Northern Iroquoian ethnic evolution: a
social network analysis.J. Archaeol. Method Theory 19:322–49
Hart JP, Englebrecht W. (2017). Revisiting Onondaga Iroquois prehistory through
social network analysis. In Process
and Meaning in Spatial Archaeology: Investigations into pre-Columbian Iroquoian
Space and Time, ed.EE Jones, JL Creese, pp. 189–214. Boulder: Univ. Press
Colo.
Hart JP, Shafie T, Birch J, Dermarkar
S, Williamson RF. (2016). Nation building
and social signaling in Southern Ontario: A.D. 1350–1650. PLOS
ONE11(5):e0156178Hill JB, Peeples MA, Huntley DL, Carmack HJ. (2015). Spatializing social networks in the late
precontact US Southwest. Adv. Archaeol. Pract.3 (1): 63–77
Hodder I. (2012). Entangled: An Archaeology of the Relationships between Humans and
Things. Chichester, UK: Wiley
Hodder I, Mol A. (2016). Network analysis and entanglement. J.
Archaeol. Method Theory23(1):1066–94
Hunt T. (1988). Graph theoretic network models for Lapita exchange: a trial
application. In Archaeology of the Lapita Cultural Complex: A Critical Review,
ed. PV Kirch, TL Hunt, pp. 135–55. Res. Rep. 5. Seattle: Thomas Burke Meml.
Wash. State Mus.
Hutson S. (2010). Dwelling, Identity, and the Maya: Relational Archaeology at Chunchucmil.
Lanham, MD: Alta Mira PressIacono F. (2016). From networks to society: pottery style and hegemony in Bronze Age
Southern Italy. Camb. Archaeol. J.26(1):121–40
Ingold T. (2007). Lines: A Brief History. London: Routledge
Irwin-Williams C. (1977). A network model for the analysis of
prehistoric trade. In Exchange Systems in Prehistory, ed. TK Earle, J
Ericson, pp. 141–51. New York: Academic
Isaksen L. (2008). The application of network analysis to
ancient transport geography: a case study of Roman Baetica. Digit.
Mediev.4:http://doi.org/10.16995/dm.2
Isaksen L. (2013). “O what a tangled web we weave”—towards a
practice that does not deceive. See Knappett2013, pp. 43–70
Jenkins D. (2001). A network analysis of Inka roads,
administrative centers, and storage facilities. Ethnohistory 48(4): 655–87
Jennings B. (2016). Exploring Late Bronze Age systems of bronze work
production in Switzerland through network science. Sci. Technol. Archaeol.
Res. 2(1): 90–112
Kandler A, Caccioli F. (2016). Networks, homophily, and the spread of
innovations. See Brughmans et al. 2016, pp. 175–97
Knappett C. (2011). An Archaeology of Interaction: Network
Perspectives on Material Culture and Society. Oxford, UK: Oxford Univ.
Press
Knappett C, ed. (2013). Network Analysis in Archaeology: New
Approaches to Regional Interaction. Oxford, UK: Oxford Univ. Press
Knappett C. (2014). What are social network perspectives in
archaeology? See Evans & Felder 2014, pp. 179–84
Knappett C, Evans T, Rivers R. (2011).
The Theran eruption and Minoan palatial
collapse: new interpretations gained from modelling the maritime network. Antiquity
85 (329): 1008–23
Kristiansen K. (2014). Towards a new paradigm? The third science
revolution and its possible consequences in archaeology. Curr. Swed.
Archaeol. 22: 11–34
Larson KA. (2013). A network approach to Hellenistic sculptural
production.J. Mediterr. Archaeol. 26: 235–60
Latour, Bruno (2005). Introduction: How to Resume the Task of
Tracing Associations, In Reassembling
the Social - An Introduction to Actor-Network-Theory, Oxford University
Press, 2005.
Laumann EO, Marsden PV, Prensky D. (1992).
The boundary specification problem in
network analysis. In Research Methods
in Social Network Analysis, ed. LC Freeman, DR White, AK Romney, pp. 61–87.
Piscataway, NJ: Trans. Publ.
Lave J, Wenger E. (1991). Situated Learning: Legitimate Peripheral
Participation. Cambridge, UK: Cambridge Univ. Press
Liben-Nowell D, Novak J, Kumar R,
Raghavan P, Tomkins A. (2005). Geographic
routing social networks. PNAS102(33):11623–28
Lock G, Pouncett J. (2007). Network analysis in archaeology session
introduction: an introduction to network analysis. In Digital Discovery. Exploring New Frontiers in Human Heritage. Proc.
CAA 2006: Comput. Appl. Quant. Methods Archaeol., ed. JT Clark, E Hagemeister,
pp. 61–63. Budapest: Archaeolingua
Malkin I. (2011). A Small Greek World: Networks in the Ancient Mediterranean. Oxford,
UK: Oxford Univ. Press
Marin A, Wellman B. (2011). Social network analysis: an introduction.
See Scott & Carrington 2011, pp. 11–25
Meijers E. (2007). From central place to network model. Theory
and evidence of a paradigm change. Tijdschr. Voor Econ. En Soc. Geogr. 98: 245–59
Mills BJ. (2016). Communities of consumption: cuisines as constellated networks of
situated practice. In Knowledge in
Motion, Constellations of Learning Across Time and Place, ed. AP Roddick,
AB Stahl,pp. 248–70. Tucson: Univ. Ariz. Press
Mills BJ, Clark JJ, Peeples MA. (2016).
Migration, skill, and the transformation
of social networks in the pre-Hispanic Southwest. Econ. Anthropol. 3(2):203–15
Mills BJ, Clark JJ, Peeples MA, Haas
WR Jr., Roberts JM Jr., et al. (2013b). Transformation
of social networks in the late pre-Hispanic US Southwest. PNAS110(15): 5785–90
Mills BJ, Peeples MA. (2018). Reframing diffusion through social network
theory. In Interaction and
Connectivity in the Greater Southwest, ed. KG Harry, B Roth. Boulder: Univ.
Press Colo. In press
Mills BJ, Peeples MA, Haas WR Jr.,
Borck L, Clark JJ, Roberts JM Jr. (2015). Multiscalar
perspectives on socialnetworks in the late Prehispanic Southwest. Am.
Antiq. 80 (1):3–24
Mills BJ, Roberts JM Jr., Clark JJ,
Haas WR Jr., Huntley D, et al. (2013a). The
dynamics of social networks inthe Late Prehispanic US Southwest. See
Knappett 2013, pp. 181–202
Mische A. (2011). Relational sociology, culture, and agency. See Scott &
Carrington 2011, pp. 80–97
Mitchell M. (2006). Complex systems: network thinking. Artif.
Intell. 170:1194–212
Mizoguchi K. (2009). Nodes and edges: a network approach to
hierarchisation and state formation in Japan.J. Anthropol. Archaeol. 28(1):14–26
Mol A. (2014). Play-things and the origins of online networks: virtual material
culture in multiplayer games. See Evans & Felder 2014, pp. 144–66
Mol AAA, Hoogland MLP, Hofman CL. (2015).
Remotely local: ego-networks of late
pre-colonial (AD 1000–1450) Saba, Northeastern Caribbean.J. Archaeol.
Method Theory 22 (1):275–305
Mullins P. (2016). Webs of defense: structure and meaning of
defensive visibility networks in Prehispanic Peru.J. Archaeol. Sci. Rep. 8:
346–55
Munson J, Amati V, Collard M, Macri
MJ. (2014). Classic Maya bloodletting and
the cultural evolution of religious rituals: quantifying patterns of variation
in hieroglyphic texts. PLOS ONE9(9):e107982
Munson JL, Macri MJ. (2009). Sociopolitical network interactions: a case
study of the Classic Maya .J. Anthropol. Archaeol. 28(4):424–38
Nelson ES, Kassabaum MC. (2014). Expanding social networks through ritual
deposition: a case study from the Lower Mississippi Valley. See Evans &
Felder 2014, pp. 103–28
Newman MEJ. (2010). Networks: An Introduction. New York:
Oxford Univ. Press
Orengo HA, Livarda A. (2016). The seeds of commerce: a network
analysis-based approach to the Romano-British transport system.J. Archaeol.
Sci.6 6:21–35
Orser CE Jr. (2005). Network theory and the archaeology of modern
history. In Global Archaeological
Theory: Contextual Voices and Contemporary Thoughts, ed. PP Funari, A
Zarankin, E Stovel, pp. 77–95. New York: Kluwer Acad.
Ossa A. (2013). Using network expectations to identify multiple exchange systems: a case
study from Postclassic Sauce and its hinterland in Veracruz, Mexico.J.
Anthropol. Archaeol. 32:415–32
Ostborn P, Gerding H. (2014). Network analysis of archaeological data: a
systematic approach.J. Archaeol. Sci.46:75–88
Ostborn P, Gerding H. (2015). The diffusion of fired bricks in Hellenistic
Europe: a similarity network analysis. J. Archaeol. Method Theory 22(1): 306–44
̈
Ostborn P, Gerding H. (2016). Brick makers, builders and commissioners as
agents in the diffusion of Hellenisticfired bricks: choosing social models to
fit archaeological data.J. Greek Archaeol. 1: 233–70
Pachuki MA, Breiger RL. (2010). Cultural holes: beyond relationality in
social networks and culture. Annu. Rev. Sociol. 36: 205–24
Padgett JF, Powell WW. (2012). The Emergence of Organizations and Markets.
Princeton, NJ: Princeton Univ. Press
Pailes M. (2014). Social network analysis of Early Classic Hohokam corporate group
inequality. Am. Antiq. 79 (3): 465–86
Pearce E. (2014). Modelling mechanisms of social network maintenance in hunter-gatherers.J.
Archaeol. Sci. 50:403–13
Peeples MA. (2011). Identity and social transformation in the
Prehispanic Cibola World: AD 1150–1325. PhD Diss. Tempe: Ariz. State Univ.
Peeples MA. (2018). Connected Communities: Social Networks,
Identity, and Social Change in the Ancient Cibola World. Tucson: Univ.
Ariz. Press. In press
Peeples MA, Haas WR Jr. (2013). Brokerage and social capital in the
Prehispanic U.S. Southwest. Am. Anthropol. 115(2):232–47
Peeples MA, Mills BJ. (2018). Frontiers of marginality and mediation in
the U.S. Southwest: a social networks perspective. In Social Identity in Frontier and Borderland Communities of the North
American Southwest, ed. KG Harry, S Herr. Boulder: Univ. Press Colo. In
press
Peeples MA, Mills BJ, Haas WR Jr.,
Clark JJ, Roberts JM Jr. (2016). Analytical
challenges for the applicationof network analyses in archaeology. See
Brughmans et al. 2016, pp. 59–84
Peeples MA, Roberts JM Jr. (2013). To binarize or not to binarize: relational
data and the construction of archaeological networks.J. Archaeol.
Sci.40(7):3001–10
Peregrine P. (1991). A graph-theoretic approach to the evolution
of Cahokia.Am. Antiq.56(1): 66–75
Phillips SC. (2011). Networked glass: lithic raw material
consumption and social networks in the Kuril Islands, Far Eastern Russia.
PhD Diss. Univ. Wash., Seattle
Pike, Kenneth L. (1967). Language in Relations to a Unified Theory of
Human Behavior (Second Revised ed.). The Hague:
Mouton & Co. pp. 37–72.
Plog S. (1976). Measurement of prehistoric interaction between communities. In The Early Mesoamerican Village, ed. KV
Flannery, pp. 255–72. New York: Academic
Riede F. (2014). Eruptions and ruptures—a social network perspective on vulnerability
and impact of the Laacher See Eruption
(C. 13,000 BP) on Late Glacial hunter-gatherers in northern Europe. See
Evans & Felder 2014, pp. 67–102
Rivers R. (2016). Can archaeological models always fulfill our prejudices. See
Brughmans et al. 2016, pp. 123–47
Robinson WS. (1951). A method for chronologically ordering
archaeological deposits. Am. Antiq. 16 (4): 293–301
Roddick AP. (2016). Scalar relations: a juxtaposition of craft
learning in the Lake Titicaca Basin. In Knowledge
in Motion: Constellations of Learning Across Time and Place, ed. AP
Roddick, AB Stahl, pp. 126–54. Tucson: Univ. Ariz. Press
Rothman MS. (1987). Graph theory and the interpretation of
regional survey data. Paleorient 13 (2):73–91
Scholnick JB, Munson JL, Macri MJ. (2013).
Positioning power in a multi-relational
framework: a social network analysis of Classic Maya political rhetoric.
See Knappett 2013, pp. 95–124
Schortman EM. (2014). Networks of power in archaeology. Annu.
Rev. Anthropol. 43: 167–82
Scott J, Carrington P, eds. (2011). The SAGE Handbook of Social Network Analysis.
London: Sage
Sindbæk SM. (2007). The small world of the Vikings: networks in
Early Medieval communication and exchange.Nor. Archaeol. Rev.40:59–74
Sindbæk SM. (2013). Broken links and black boxes: material
affiliations and contextual network synthesis in the Viking World. See
Knappett 2013, pp. 71–94
Sosna D, Galeta P, Smejda L, Sladek V,
Bruzek J. (2012). Burials and graphs:
relational approach to mortuary analysis. Soc. Sci. Comput. Rev. 31(1):56–70
Stovel K, Shaw L. (2012). Brokerage. Annu. Rev. Sociol. 38:139–58
Swanson S. (2003). Documenting prehistoric communication networks:
a case study in the Paquime polity.Am.Antiq.68(4):753–67
Terrell
JE. (1977). Human biogeography in the
Solomon Islands. Fieldiana Anthropol. 68(1):1–47
Terrell
JE. (2013). Social network analysis and
the practice of history. See Knappett 2013, pp. 17–42
Tsirogiannis
C, Tsirogiannis C. (2016). Uncovering the
hidden routes: algorithms for identifying paths and missing links in trade
networks. See Brughmans et al. 2016, pp. 103–22
Van
der Leeuw SE. (2013). Archaeology,
networks, information processing, and beyond. See Knappett 2013, pp. 335–48
Van
Oyen A. (2016a). Historicising material
agency: from relations to relational constellations.J. Archaeol. Method
Theory 23(1):354–78
Van
Oyen A. (2016b). Networks or work-nets?
Actor-network theory and multiple social topologies in the production of Roman Terra
Sigillata. See Brughmans et al. 2016, pp. 35–56 Wasserman SJ, Faust K. (1994).
Social Network Analysis: Methods and
Applications. Cambridge, UK: Cambridge Univ. Press
Watts
C, ed. (2013). Relational Archaeologies: Humans,
Animals, Things. New York: Routledge
Watts
DJ, Strogatz SH. (1998). Collective
dynamics of “small-world” networks. Nature 393: 440–42
Watts
J, Ossa A. (2016). Exchange network
topologies and agent-based modeling: economies of the Sedentary-Period Hohokam.
Am. Antiq. 81(4): 623–44
Weidele
D, van Garderen D, Golitko M, Feinman GM, Brandes U. (2016). On graphical representations of similarity
in geo-temporal frequency data.J. Archaeol. Sci. 72: 105–16
Wenger
E. (1998). Communities of Practice:
Learning, Meaning, and Identity. Cambridge, UK: Cambridge Univ.Press
Wernke
SA. (2012). Spatial network analysis of a
terminal Prehispanic and early colonial settlement in highland Peru.J.
Archaeol. Sci. 39 (4):1111–22
Whallon
R. (2006). Social networks and
information: non-“utilitarian” mobility among hunter-gatherers.J.
Anthropol. Archaeol. 25:259–70
White
HC. (2008, 1992). Identity and Control:
How Social Formations Emerge. Princeton, NJ: Princeton Univ.Press. 2nd ed.
Wiessner
P. (1982). Risk, reciprocity and social
influences on !Kung San economics. In Politics
and History in Band Societies, ed. E Leacock, R Lee, pp. 61–84. Cambridge,
UK: Cambridge Univ. Press
Related Resources
Bastian
M, Heymann S, Jacomy M. (2009). Gephi: an
open source software for exploring and manipulating networks. Int. AAAI
Conf. Weblogs Soc. Media.
Borgatti
SP, Everett MG, Freeman LC. (2002). UCINET
for Windows: software for social network analysis. Cambridge, MA: Anal.
Technol.
Carrington
PJ, Scott J, Wasserman S, eds. (2005). Models
and Methods in Social Network Analysis. New York: Cambridge Univ. Press
De
Nooy W, Mrvar A, Batagelj V. (2011). Exploratory
Social Network Analysis with Pajek. Cambridge, UK: Cambridge Univ. Press.
2nd ed.
Hennig
M, Brandes U, Pfeffer J, Mergel I. (2012). Studying
Social Networks: A Guide to Empirical Research. New York: Campus Verlag
Scott
J. (2013). Social Network Analysis: A
Handbook. Los Angeles: Sage. 3rd ed.
Wilensky
U, Rand W. (2015). An Introduction to
Agent-Based Modeling: Modeling Natural, Social and Engineered Complex Systems
with Netlogo. Cambridge, MA: MIT Press
Không có nhận xét nào:
Đăng nhận xét