DÜNYADAKİ ÇATIŞMALARIN SOSYAL AĞ ANALİZİ YÖNTEMİYLE İNCELENMESİ

Yıl 2019, Cilt: 14 Sayı: 52, 236 - 254, 24.07.2019

Sadullah Çelik

https://doi.org/10.14783/maruoneri.594947

Öz

Son yıllarda bilişim ve bulut teknolojilerinde yaşanan gelişmeler
sosyal ağ analizinin bilimsel çalışmalarda daha fazla kullanılmasını
sağlamıştır. Sosyal ağ analizi ile ilgili yapılan çalışmalarda gerçek ağların
geleneksel ağ teorisinin varsayımlarından oldukça farklı davrandıkları sonucuna
varılmıştır. Geleneksel olarak, gerçek ağların, ortalama olarak yaklaşık aynı
sayıda bağlantıya sahip düğümlerin çoğunluğuna sahip olması gerekmektedir. Fakat modern ağ çalışmaları, gerçek ağ düğümlerinin
çoğunun çok az sayıda olduğunu ve tersine, çok fazla sayıda bağlantı içeren
bazı düğümler olabileceğini göstermektedir. Bu tür kuvvet yasası (ölçeğe bağlı
olmayan), biyolojik ağlardan sosyal ağlara kadar birçok gerçek ağda
bulunabilmektedir. Bu çalışmanın amacı, dünyadaki çatışmaların sosyal ağ
analizi yöntemi ile incelenmesidir. Çalışmada 1979-2018 yılları arasında GDELT
veri setinden elde edilen çatışma verileri R yazılımının “igraph” paketi
kullanılarak analiz edilmiştir. Yapılan analizler sonucunda dünyadaki
çatışmalarda en büyük iki aktörün sırasıyla ABD ve Rusya’nın olduğu sonucuna
varılmıştır. Elde edilen bu sonuçlardan dünyada yaşanan çatışmaların neredeyse
tümünün bu iki ülke ile ilişkili olduğu söylenebilir. Yine bugün dünyada ülke
rejimlerinin ve sınırlarının değişmesinde bu iki aktörün büyük etkisi vardır. Ayrıca
analizler sonucunda elde edilen ağın yapısında az sayıda ülkenin çok sayıda
bağlantıya, çok sayıda ülkenin de az sayıda bağlantıya sahip olduğu
bulunmuştur. Elde edilen bu sonuçlar, ağın yapısının ölçekten bağımsız olduğunu
göstermektedir. 

Anahtar Kelimeler

Sosyal Ağ Analizi, İktidar Teorisi, Çatışma

Kaynakça

• Anheier, H. K., Gerhards, J. & Romo, F. P. (1995). Forms of capital and social structure in cultural fields: Examining Bourdieu's social topography. American Journal of Sociology, 100(4), 859-903.
• Barabási, A. L. & Albert, R. (1999). Emergence of scaling in random networks. Science, 86(5439), 509-512.
• Barbara, A. L. (2016). Network Science. Cambridge: Cambridge University Press.
• BBVAresarch. (2018). Methodology: Tracking protests and conflicts. https://www.bbvaresearch.com/en/methodology-tracking-protests-and-conflicts-2. (Erişim Tarihi: 20.03.2018).
• Bennett, D. S. & Stam III, A. C. (2004). The Behavioral Origins of War. Ann Arbor: University of Michigan Press.
• Bi, R. (2014). GDELT: Big Data of News, Conflicts and Society. https://www.kdnuggets.com/2014/09/gdelt-big-data-news-conflict.html. (Erişim Tarihi: 10.05.2018).
• De Nooy, W. (2003). Fields and networks: Correspondence analysis and social network analysis in the framework of field theory. Poetics, 31(5-6), 305-327.
• Freeman, L. C. (2004). The Development of Social Network Analysis: A Study in the Sociology of Science. Vancouver: Empirical Press.
• GDELT Project. (2014). Networking the World’s Newsmakers. https://blog.gdeltproject.org/networking-the-worlds-newsmakers. (Erişim Tarihi: 10.03.2018).
• Gryc, W. (2018). Intergroup Conflict: A social network approach.https://pdfs.semanticscholar.org/fef4/0072c0428b9898b13ea2bf41308265ea476e.pdf. (Erişim Tarihi: 10.06.2018).
• Haar, R. J. & Rubenstein, L. S. (2012). Health in Postconflict and Fragile States. Washington: US Institute of Peace.
• Hafner-Burton, E. M., Kahler, M. & Montgomery, A. H. (2009). Network analysis for international relations. International Organization, 63(3), 559-592.
• Hammarström, M. & Heldt, B. (2002). The diffusion of military intervention: Testing a network position approach. International Interactions, 28(4), 355-377.
• Hills, A. (2006). Network understanding of power is, however, not new in the field of international relations. Fear and Loathing in Falluja. Armed Forces & Society, 32(4), 623-39.
• Holland, P. W. & Leinhardt, S. (1971). Transitivity in structural models of small groups. Comparative Group Studies, 2, 107-124.
• Kaldor, M. (1999). New and Old Wars. Stanford: Stanford University Press.
• Kim, H. M., Lee, D. & Feiock, R. C. (2012). Network power and militarized conflicts. Armed Forces & Society, 38(2), 291-317.
• Knoke, D. & Yang, S. (2008). Social Network Analysis. Londra: Sage.
• Mombauer, A. (2002). The Origins of the First World War: Controversies and Consensus. Londra: Longman.
• Papuc, I. (2015). Data Mining for Predictive Network Analysis. Data Science Central.https://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/data-mining-for-predictive-social-network-analysis. (Erişim Tarihi: 05.05.2018).
• Rice, E. E. (1988). Wars of the Third Kind: Conflict in Underdeveloped Countries. Berkeley: University of California Press.
• Senekal, B. (2012). Die Afrikaanse literêre sisteem:'n eksperimentele benadering met behulp van Sosiale-netwerk-analise (SNA): Geesteswetenskappe. Litnet Akademies:'n Joernaal vir die Geesteswetenskappe, Natuurwetenskappe, Regte en Godsdienswetenskappe, 9(3), 614-638.
• Shrinivas, S. G., Vetrivel, S. & Ekango, N.M. (2010). Applications of graph theory in computer science an overview. International Journal of Engineering Science and Technology, 2(9), 4610-4621.
• Strachan, H. (2004). The First World War. New York: Viking Adult.
• Vasquez, J. A. (1993). The War Puzzle. Cambridge: Cambridge University Press.
• Vasquez, J. A. (Ed.). (2000). What Do We Know About War?. Plymouth: Rowman & Littlefield Publishers.
• Wasserman, S. & Faust, K. (1994). Social Network Analysis: Methods and Applications. Cambridge: Cambridge University Press.
• Watts, D. J. & Strogatz, S. H. (1998). Collective dynamics of ‘small-world’networks. Nature, 393, 440-442.
• Watts, D. J. (2004). Six Degrees: The Science of A Connected Age. New York: WW Norton & Company.