Journals / Politik Ekonomik Kuram / 2021 / Cilt: 5 - Sayı: 2

Fundamentals and Evolution of Network Theory: A Holistic Evaluation

Ağ Teorisinin Temelleri ve Evrimi: Bütünsel Bir Değerlendirme

Pages
265–288
Publication Date
2021-12-31
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Then, the historical timeline of important events related to network theory from past to present is examined, and the statistical basis, principles, philosophy and mathematics of network theory are discussed.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Over the past years, many physicists, internet theorists, and social scientists have made significant strides in the development of network theory.
📊
Key Findings & Data:Measurement, modeling or visualization algorithms developed in a research area increase the understanding of networks.
💡
Conclusion & Impact:Then, the historical timeline of important events related to network theory from past to present is examined, and the statistical basis, principles, philosophy and mathematics of network theory are discussed.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Ağ teorisi · Ağ Tarihçesi · Temel Kavramlar

Abstract

Over the past years, many physicists, internet theorists, and social scientists have made significant strides in the development of network theory. This theory and its empirical basis, increasingly referred to as network science, attempts to explain why networks arise and how they grow and evolve. The network perspective enables deep questions to be addressed in biology, social sciences, economics and other fields. Network science has shown tremendous similarities in various networks, including social networks, the internet and terrorist networks. An interdisciplinary approach to network science is required to understand large-scale networks today. For example, mathematicians have focused on the statistical structure of the network, such as path lengths, degree distributions, and correlation coefficients. Measurement, modeling or visualization algorithms developed in a research area increase the understanding of networks. Connections in the network influence the way people learn, form opinions, gather news, and many things, such as the spread of disease. Unless enough information is obtained about the structure of these networks, it is not possible to understand exactly how the related systems work. In this context, networks are important because if networks are not understood, it is not possible to understand how markets work, how organizations solve their problems or how societies change. For this reason, the theoretical and conceptual framework of network theory is primarily examined in this study. Then, the historical timeline of important events related to network theory from past to present is examined, and the statistical basis, principles, philosophy and mathematics of network theory are discussed.

Özet

Geçtiğimiz yıllar içerisinde pek çok fizikçi, internet teorisyeni ve sosyal bilimci, ağ teorisinin geliştirilmesinde önemli adımlar atmışlardır. Bu teori ve onun giderek artan bir şekilde ağ bilimi olarak adlandırılan ampirik temeli, ağların neden ortaya çıktığını, nasıl büyüdüklerini ve geliştiklerini açıklamaya çalışmaktadır. Ağ perspektifi, biyoloji, sosyal bilimler, bilgi bilimleri, ekonomik ve diğer alanlar hakkında derin soruların ele alınmasını sağlar. Ağ bilimi sosyal ağlar, internet, karayolları ve terörist ağlarını da kapsayan çeşitli ağlarda muazzam benzerlikler olduğunu göstermiştir. Günümüzde büyük ölçekli ağları anlayabilmek için ağ bilimine disiplinler arası bir yaklaşım gerekmektedir. Örneğin matematik bilimcileri yol uzunlukları, derece dağılımları ve korelasyon katsayıları gibi ağın istatistiksel yapısına odaklanmışlardır. Bir araştırma alanında geliştirilen ölçüm, modelleme veya görselleştirme algoritmaları ağlar hakkındaki kavrayışı arttırmaktadır. Ağdaki bağlantılar insanların öğrenme, fikir oluşturma, haber toplama yöntemlerini ve hastalığın yayılması gibi pek çok olayı etkiler. Bu ağların yapısı hakkında yeterince bilgi elde edilmediği taktirde, ilgili sistemlerin tam olarak nasıl çalıştığını anlamak mümkün değildir. Bu bağlamda ağlar önemlidir çünkü ağlar anlaşılmaz ise piyasaların nasıl işlediği, kuruluşların sorunlarını nasıl çözdüğü veya toplumların nasıl değiştiğini anlamak mümkün değildir. Bu nedenle çalışmada öncelikli olarak ağ teorisinin teorik ve kavramsal çerçevesi incelenmiştir. Ardından geçmişten günümüze ağ teorisi ile ilgili önemli olayların tarihsel zaman çizelgesine bakılıp, ağ teorisinin istatistiksel temeli, ilkeleri, felsefesi ve matematiği ele alınmıştır.

🔖

Cite This Article

UNUTULMAZ, S., DULUPÇU, M. A. (2021). Fundamentals and Evolution of Network Theory: A Holistic Evaluation. Politik Ekonomik Kuram, Cilt: 5 - Sayı: 2, 265–288. https://ajindex.com/articles/385250

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (11)

  1. Albert, R. and Barabási, A. L., 2002. Statistical mechanics of complex networks. Reviews of Modern Physics, 74(1), 47. Albert, R., Jeong, H. and Barabási, A. L., 1999. Diameter of the world-wide web. Nature, 401(6749), 130-131.
  2. Albert, R., Jeong, H. and Barabási, A. L., 2000. Error and attack tolerance of complex networks. Nature, 406(6794), 378. Anderson, R. M., 1991. Discussion: the Kermack-McKendrick epidemic threshold theorem. Bulletin of Mathematical Biology, 53(1), 1-32.
  3. Appa Rao, G. and Singh, S. N., 1980. Structural and functional analysis of interpersonal communication networks in diffusion of high yielding rice varieties in two villages [India]. Oryza (India). Atay, F. M., Biyikoglu, T. and Jost, J., 2006. Synchronization of networks with prescribed degree distributions. IEEE Transactions on Circuits and Systems I: Regular Papers, 53(1), 92-98.
  4. Baker, W. E., 1984. The social structure of a national securities market. American Journal of Sociology, 89(4), 775-811. Barabási, A.L. and Albert, R., 1999. Emergence of Scaling in Random Networks. Science, 286(5439), 509-512. Barabási, A.L., 2003. Linked: How everything is connected to everything else and what it means for business, science and everyday life. Penguin Group, New York. Barabási, A. L. and Elhüseyni, N. (2010). İş hayatında, bilimde ve günlük yaşamda bağlantılar. Optimist Yayım Dağıtım. Barabási, A. L., 2016. Network science. Cambridge University Press.
  5. Bass, F. M., 1969. A new product growth for model consumer durables. Management science, 15(5), 215-227. Bollobás, B., Riordan, O., Spencer, J. and Tusnády, G., 2011. The degree sequence of a scale-free random graph process. In The Structure and Dynamics of Networks, 384-395.
  6. Borgatti, S. P., Everett, M. G. and Johnson, J. C., 2018. Analyzing social networks. Sage. Börner, K., Sanyal, S., and Vespignani, A. (2007). Network science. Annual review of information science and technology, 41(1), 537-607.
  7. Brauer, F., 2005. The Kermack–McKendrick epidemic model revisited. Mathematical Biosciences, 198(2), 119-131.
  8. Burt, R. S., 1982. Toward a structural theory of action: Network models of social structure, perception, and action. New York: Academic Press.
  9. Burt, R., 2005. Broker age and closure: An introduction to social capital. Oxford: Oxford University Press.
  10. Calvert, K. L., Doar, M. B. and Zegura, E. W., 1997. Modeling internet topology. IEEE Communications Magazine, 35(6), 160-163.
  11. Chang, H., Su, B. B., Zhou, Y. P. and He, D. R., 2007. Assortati