Для исследования коллективных действий в политической науке ученые все чаще обращаются к данным социальных сетей, собранных автоматически. Тем не менее, вопрос о валидности таких данных остается открытым: можно ли считать связи, которые образуют сети в интернет-среде информативными для исследования офлайн-отношений, к которым обычно апеллируют сетевые теории.

В своей работе Джеймс Бисби и Дженнифер Ларсон из Нью-Йоркского Университета сравнивают характер и последствия связей в социальных сетях, используя данные, собранные с помощью новой технологии поиска сети в экспериментальной обстановке. Для определения пригодности использования сетевых данных для тестирования сетевых теорий авторы собрали данные об онлайн и офлайн связях респондентов.

Авторы начинают своё исследование с характера социальных связей, измеряя условный вес различных факторов силы личных отношений. Так, они утверждают, что сильные связи характеризуются высокой эмоциональной интенсивностью, большей интимностью, большей продолжительностью и большей распространенностью взаимных услуг. Далее авторы показывают, что составляющие элементы связей и их сила эквивалентны друг другу. Более того, социальные связи не зависят от истории их создания и задач, которым они служат в жизни человека.

Стоит отметить, что данный вывод эмпирически обоснован и подводит читателей к основной части исследования, где Бисби и Ларсон изучают взаимосвязь между силами и результатами связей, которые сочетаются с использованием гипотетических представлений: щедрость, готовность к участию в информации, а также мотивация присоединиться к насильственному или ненасильственному протесту. Авторы обнаруживают, что взаимосвязь между силой связи и каждым ее результатом неустойчива в отношениях между онлайн и офлайн связями. Таким образом, сильные связи имеют большую вероятность перейти в реальную среду, где их можно будет применять для сетевых исследований.

Наконец, авторы подтверждают свои наблюдения и тезис о том, что онлайн-данные можно использовать в реальной среде с помощью трех тестов: k-кратной кросс-валидации, измеряя среднеквадратическую ошибку, средней абсолютной ошибки и байесовского информационного критерия. Используя тесты, которые представляют различные количественные характеристики, авторы подтверждают свою главную идею: онлайн-социальные сети состоят из сходных по своему характеру и функциональным возможностям отношений из реального мира.

Таким образом, авторы находят сильное, надежное сходство между онлайн-отношениями и обычными отношениями, что, по их мнению, дает большие перспективы для тестирования давних теорий в социальных науках о роли социальных сетей.

Исследования, касающиеся принятия решения на выборах зачастую фокусируются на личностных признаках, как на объясняющих переменных, заостряя внимание лишь на их статистической значимости и величине влияния. Мэттью Петрыка и Дональд Дебатс утверждают, что ученым следует также рассматривать сети социальных связей (далее- социальная сеть), в которой индивидуумы были собраны таким образом, что может привести к социальной близости к элитам.

Действовавшие в то время законы штатов требовали записывать предпочтения избирателей, что и позволило провести исследование. В отчетах были указаны личные атрибуты жителей, такие как возраст, финансовое положение, место рождения и социальные атрибуты, включая религиозную принадлежность, структуру семьи, профессию и место жительства. Авторы также проверяют основные выводы, используя данные опроса студентов, полученные на современных муниципальных выборах.

Петрыка и Дебатс утверждают, что личные атрибуты и отношения граждан уже давно являются доминирующими объяснениями выбора избирателей. Однако современные исследования показывают, что многие индивидуальные решения о голосовании возникают не по собственным признакам и предпочтениям индивида, а через социальное влияние — когда политическое поведение зависит от влияния окружающих.

Люди связаны друг с другом в большой социальной сети, но большинство исследований по социальному влиянию в голосовании фокусируется на неравномерности. Люди часто образуют сотни межличностных отношений — друзей, семей, коллег, соседей — и связаны с еще большим количеством людей через ряд посредников — семьи друзей, соседей соседей и т. д. Множество теорий предполагают, что эта расширенная социальная сеть оказывает важное влияние на индивидуальные решения.

Основное методологическое преимущество авторов состоит в том, что их выбор электоральных кампаний позволяет идентифицировать простых граждан, элиту и взаимоотношения между ними. Авторы подмечают, что взаимоотношения могут меняться от случая к случаю, а поэтому не влиять на личностные предпочтения, однако именно по этой причине анализ повторяется на трех разных выборах, которые различаются по времени, месту и стратегии измерения. Взаимосвязь между двумя различными возрастными группами, различными институтами голосования, различными пулами кандидатов — демонстрирует надежность результатов.

Так, показывается, что группы, которые социально близки к элитам, имеют бОльшую явку на выборах, и люди, более социально близкие к определенной политической партии, голосуют непропорционально именно за эту партию. Эти результаты указывают на игнорируемую социальную составляющую голосования и обеспечивают редкую проверку современных теорий голосования.

В итоге авторы демонстрируют, что индивиды не являются атомами, не связанными с более широким контекстом, и не являются социальными губками, без разбора поглощающими преобладающую политическую культуру. Они учитывают контекст увлечения специфическими и индивидуальными сетями ассоциаций. Выявляя и понимая сеть, становится понятно, как люди реагируют на контексты, в которые они встроены. Элиты, которые так популярны в исследованиях по политической науке, могут хорошо изучаться как отдельные единицы, но важно понимать, что необходимо изучать и их социальные базы, на которых лежат важные, но недооцененные аспекты выборов.