Глава
Junet: A Julia package for network research
В статье раскрывается синтетическое, интегративное значение биосемиотики как современной междисциплинарной исследовательской программы. Направленная на изучение познавательной и жизненной активности живых существ как способных распознавать сигналы и извлекать смыслы биосемиотика выступает концептуальным узлом, в котором соединяются представления теоретической биологии, эволюционной эпистемологии, когнитивной науки, феноменологии, нейронауки и нейрофилософии, а также теории сложных адаптивных систем и науки о сетях. Миры восприятия и действия живых существ строятся в процессе коэволюции, в структурном сопряжении и в энактивном взаимодействии с окружающей природной средой. Тем самым биосемиотические теории основателей биосемиотики Я. фон Икскюля, Т. Себеока, Дж. Проди и Х. Патти концептуально замыкаются на системно-структурный эволюционный подход, развитый в синергетике Г. Хакена и С.П. Курдюмова, концепцию автопоэзиса У. Матураны и Ф. Варелы, кибернетику второго порядка (Х. фон Фёрстер), концепцию энактивизма в когнитивной науке (Ф. Варела, Э. Томпсон, А. Ноэ). Ключом к постижению процессов извлечения и порождения смыслов является то, что всякий живой организм обитает в субъективно выстраиваемом окружающем мире, умвельте, так что его умвельт и его внутренняя психическая организация становятся частями единой автопоэтической системы. Согласно известному выражению Г. Бейтсона, информация есть небезразличное различие или различие, которое производит различие (a difference that makes a difference). Различия становятся информацией, когда когнитивный агент как интепретатор, выступая как часть автопоэтической системы, видит в этих различиях знаки, обретающие смысл.
В статье с позиции науки о системах рассматривается феномен инновационной сложности, типы инноваций, характерные стадии процесса диффузии инноваций и причины неудач инновационных процессов в социальных средах. На этой основе делаются некоторые методологические выводы об эффективных способах организации адаптивных и сетевых структур, поддерживающих инновации. Демонстрируются характерные особенности адаптивных сетевых структур, такие, как активная адаптация, способность к самоорганизации, масштабная инвариантность пространственной и временной организации, эмерджентность. Особое внимание уделяется рассмотрению коммуникативных сетевых структур.
Co-authorship networks contain hidden structural patterns of research collaboration. While some people may argue that the process of writing joint papers depends on mutual friendship, research interests, and university policy, we show that, given a temporal co-authorship network, one could predict the quality and quantity of future research publications. We are working on the comparison of existing graph embedding and feature engineering methods, presenting combined approach for constructing co-author recommender system formulated as link prediction problem. We also present a new link embedding operator improving the quality of link prediction base don embedding feature space. We evaluate our research on a single university publication dataset, providing meaningful interpretation of the obtained results.
The special issue of “Networks in space and in time: methods and applications” contributes to the debate on contextual analysis in network science. It includes seven research papers that shed light on the analysis of network phenomena studied within geographic space and across temporal dimensions. In these papers, methodological issues as well as specific applications are described from different fields. We take the seven papers, study their citations and texts, and relate them to the broader literature. By exploiting the bibliographic information and the textual data of these seven documents, citation analysis and lexical correspondence analysis allow us to evaluate the connections among the papers included in this issue.