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社会网络分析及其在考古学研究中的应用

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发表于 2020-2-12 17:48:05 | 显示全部楼层 |阅读模式
社会网络分析及其在考古学研究中的应用
                                        2019年12月30日 09:44 来源:《东南文化》2019年第5期  作者:陆青玉 栾丰实 王芬          [url=]字号[/url]
                    

      
             
             
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山东大学历史文化学院

  摘 要:考古学社会网络分析的发展可分为三个阶段,目前正处于繁荣期,在我国的考古学研究中具有巨大的应用潜力。它以抽象的节点和连线构成的网络来模拟古代各种社会关系,尤其注重对物质文化交流、社会结构的时空变化等相关问题的探讨,为全面解读古代社会提供了一种新的视角。同时,在静态的网络数据与动态的历史事实之间的对接等方面,我们目前的研究还需要注意一些问题。

  关键词:考古学; 社会网络分析; 内容; 步骤; 应用

  基金: “泰山学者工程专项经费”资助

  作者简介: 陆青玉(1987—),男,山东大学历史文化学院博士研究生,主要研究方向:史前考古、陶瓷科技考古。栾丰实(1951—),男,山东大学历史文化学院教授,主要研究方向:史前考古、考古学理论。王芬(1976—),女,山东大学历史文化学院教授,主要研究方向:史前考古、陶瓷科技考古。


  考古学研究的材料较为零碎,研究的目的则是借助一定的方法,将这些看似杂乱无章,实则反映着古代社会的实物材料按照一定的逻辑联系起来,力求较完整、合理地呈现古代社会的某些片段。这其中,具有科学理论指导的串联方法就显得尤为重要。在对古代社会的研究中,现实或虚拟空间中人与人的关系、各种事物间的关联以及它们在不同时空关系中的演变,都可以用点和线构成的网络进行简化或抽象地表示。这也反映了一个理念,即世界是由物质构成的,但是决定整个世界形态的却是它们之间的关联。

  国内考古学研究中,对物质关联性的探讨主要从两个方面展开:一是通过类型学、文化因素分析等方法来分析器物、人群以及文化等各层面的联系;二是从聚落考古角度,从聚落组成单位的界定、聚落布局和内部结构、聚落空间分布及其相互关系、聚落形态的历史变迁研究等几方面展开[1]。其中,除了聚落考古学中对聚落组成单位的界定外,以上两个方面的探讨均可以采用一种更直观,更具跨区域、跨文化和历时性比较的方法,这就是欧美考古学界较为流行的社会网络分析方法。这种方法随着计算机技术的发展,为阐释古代社会关系提供了新的视角和途径,但目前此种方法在国内考古学研究中的应用还较少。本文从考古学社会网络分析的发展史、内容和方法、考古应用及存在的问题等几个方面进行阐述,以期引起学界同仁对此方法的关注。

  一、考古学社会网络分析发展简史

  社会网络分析方法(Social Network Analysis),简称SNA,被视为关系性研究,着重于探讨社会参与者(社会实体或网络节点)之间的联系。社会网络分析方法的来源并不单一,它是不同学科相互融合的产物,受到人类学、社会学、地理学、计算机科学等学科的综合影响[2]。其中物理学和计算机科学为网络分析建模提供了重要支撑,利用图形理论来直观地描述实体间的联系,则是社会学和人类学对社会网络分析的贡献。考古学社会网络分析的发展历程可以被划分为三个阶段。

  第一阶段,20世纪30—70年代形成并走向成熟。20世纪30年代,随着人们对实体间联系的代数化、图形化和可视化的追求,美国社会心理学家莫雷诺(Jacob Moreno)开创了“社会计量学”理论,并采用点和线构成的二维社会关系图来描述抽象的社会结构和社会关系[3],这对社会网络分析的发展产生了重要影响。随之人类学家也开始接受这种可视化研究方法,并把它用在血缘和交换关系等问题的探讨上[4]。哈佛大学的学者在20世纪30年代提出人际关系学、六度分割理论之后,在70年代将矩阵理论应用于社会网络分析,同时培养了一批对当代社会网络分析具有重要影响的学生,推动了此研究的成熟化、系统化和国际化进程[5]。正如美国的弗里曼(Linton C.Freeman)所述[6],社会网络分析的主要内涵,如重视节点之间的联系、对分析资料的数据转换、模型的应用等,在该时期得到了充分讨论。但整体而言,该方法还处于初成阶段,考古学相关的应用案例较少,在对网络结构的阐述和解读上还显不足。

  第二阶段,即20世纪70年代之后的发展期。本期出现了成熟的考古学社会网络分析方法和典型研究案例,其显著特征是网络分析和图形理论在考古学地理空间分析中得以应用。如威廉姆斯(Irwin-Williams)将美国西南部查科(Chaco)地区的纪念碑视为网络节点,将量化网络空间分析技术和可视化的社会网络结构相结合,提出节点间的人群互动可以基于人工制品的来源地进行分析[7]。岛屿考古学家通过网络分析中的邻近点分析技术,结合可视化网络图形来探讨沿海地区古代社会的空间分布网络[8]。尤其是美国佩里格林(Peter Peregrine)对密西西比河流域的卡霍基亚(Cahokia)中心聚落演变过程的考察[9],将遗址周边的主要水系视为一个网络,河流交汇处和河流源头为网络节点,河流本身为网络边界,进而通过对三个中心度[10]的度量,对河流网以及节点所代表的中心聚落进行了系统的分析。这项研究不同于之前单纯或主要对图形进行主观解释的做法,而是将图形理论和规范的量化分析技术相结合,为此后系统的考古学社会网络分析树立了模板。

  第三阶段,20世纪90年代以来的繁荣期。随着计算机技术的发展和普及,复杂数据的分析技术得到飞跃式发展,考古学社会网络分析研究迎来了大繁荣,产生了一系列多维度的应用案例。如对古代贸易和交流路线[11]、人群流动[12]、文化边界和文化传播[13]、古代政治集中化和国家起源[14]等问题的研究。具体研究方法也得到完善和拓展,如以网络中心度、网络密度等常规分析为基础,动态空间分析[15]、重叠网络概念的应用[16]、凝聚子群分析[17]等新方法不断出现,极大提升了社会网络分析对考古学材料的多角度解读能力。此外,随着计算机技术和GIS技术的不断发展与融合,以及跨区域性等宏观课题的引领,目前社会网络分析方法开始广泛用于大型数据集的分析[18],从而有力拓展了人们对古代社会的认识能力。

  总之,在以上三个发展阶段中,第一阶段以初步的图形理论分析为主、多学科的应用使其理论框架逐渐成熟,但在考古学研究中的应用有限;第二阶段在初步的图形理论分析的基础上,融合了一系列定量化的分析方法,推动了考古学网络分析理论和实践的发展;第三阶段则在考古学研究内容、研究方法和课题规模方面出现突破。因为该方法极具延伸性,在未来的考古学研究中已经表现出巨大的发展潜力。

  二、考古学社会网络分析的内容和方法

  1. 社会网络分析的元素构成

  社会网络分析集中于对社会单元(社会参与者)或节点间的关系进行研究。它由一系列相互连接的节点构成,这些节点代表着特定的社会实体,它们构成了网络分析的最小单位。节点的选择基于分析者的研究目的和兴趣,可以是某类特定器物或组合、特定意识形态的表达、单个遗址或遗址群、国家,或者是生产、流通过程的特定环节。网络节点的类型可以是同类的,也可以包含不同类型。包含不同类节点的网络称为多元网络模型,典型的多元网络模型是隶属型网络,它的一类节点代表社会实体,另一类则代表实体间的组织或相应的事件[19]。

  社会网络的另一构成元素是联系。社会网络分析关注的是节点间的联系而非孤立的节点,对网络联系的系统梳理,是深入理解网络节点代表的社会实体真实含义的基础[20]。网络联系在网络中表现为节点之间的连线,称为网络连接或网络边界。节点间的连接所代表的含义各不相同,常见的有道路、河流、遗址中共出的器物、遗物表现出的共同风格等。连接的权重可以表示为连接的数值属性,如共出器物所占的比例、遗址间的距离等。当然,还存在着二进制的连接权重,其中“1”和“0”分别代表两节点间连接的有和无。此外,连接还可细分为有向和无向连接,有向连接指示着社会实体的流动方向。表现在网络中的抽象化联系在现实社会中无处不在,它影响人们的决定,并且通过这些联系,信息和物品才得以传播和发展。网络中的联系形成了结构化的社会环境,决定着社会群体的功能[21]。

  出于对“网络概念的直观感受”[22],社会网络分析通常采用节点—连接构成的可视化网络图来直观地表达特定的网络结构。以图一这个随机生成的网络结构图为例,各个圆圈分别代表一个节点,圆圈之间的连线表示网络的连接,带箭头的连接为有向连接,指示着物品或信息的流动方向。网络分析软件根据节点和连接的权重、连接的方向性等原始数据,借助特定算法构建出初步的网络结构,并自动计算出网络的密度、直径或中心度等属性。如图一中九个节点的标签中,第一个数字代表节点编号;第二个数字代表节点的入度,即指向该节点的有向连接数;第三个数字代表节点的出度,即从该节点散发出的有向连接数;第四个数字代表该节点的度中心性(Degree Centrality),即与该节点相连的所有连接的总数。如果我们将此网络视为一个区域某类产品的交流网,图中九个节点分别代表九个不同的遗址,各个节点的大小和颜色深浅根据各自节点的度中心性而变,那么根据网络整体结构和连接的方向性,从图中就能很直观地看出此类产品在这些遗址间的流通状况。如326号遗址只是单纯地为330号遗址供应此类产品;327号遗址同时为两个遗址供应此类产品;332和335号遗址之间的产品供求关系不清楚,但两者都从328号遗址获得此类产品;328号遗址显然是一个此类产品的生产中心,它同时为其他三个遗址供应此类产品;334号遗址则是此类产品的重要消费中心,吸收了来自周边三个不同遗址供应的此类产品;333号遗址的度中心性虽然不高,但其位于两个小网络的中间地带,起着连接通道的作用,关系着整个交流网的完整性,区位优势极强。

图一//随机生成的节点—连接型网络结构图

  当然,以上产品交流网如果结合GIS技术,将遗址置于实际的地理空间中,再进一步结合遗址的最优路径、坡度、高程和缓冲区等空间分析方法,则能在更深层次上对遗址间的产品交流问题进行解读。另外,考古学社会网络分析的属性也不限于上文所讲的中心度,有时还涉及到网络密度、直径等;分析的考古学问题也不限于古代产品交流,还涉及到人群的迁移、社会权力的变革等问题。因此,由节点和连接抽象出的社会关系网络,能为我们直观地解读古代社会不同层面的问题提供一个全新的视角。

  2. 社会网络分析的一般步骤

  英国的科勒(Anna Collar)等人总结前人的研究成果,提出了考古学社会网络分析的一般过程[23]。首先,过去那些有趣的现象应该被识别,如个体或聚落间的经济关系;其次,形成对这一社会现象的一个抽象概念,如商品的流动;最后,把这个抽象概念转换成实际的网络数据,如交换双方形成的一对节点以及物品流通的路径。这是所有考古学社会网络分析推理过程的三个基本环节,但在具体操作中,又可细分为七个步骤(图二)。当然这个分析框架并非通用的,其中很多步骤需要多次重复,有的则可以省略。整个分析过程中,花费时间最多的阶段在于数据收集、预处理和对分析结果的解释。

  首先是数据集的建立,这是社会网络分析的基础。考古学社会网络分析需要有问题导向性,在收集数据之前必须首先明确将要研究的问题。在问题引导下收集数据同样不易,通常表现在很难判断哪些数据对网络分析最有用,并且很多研究会在分析过程中由于数据的局限性而走入死胡同。但有两种策略可以引导我们找到合适的分析数据。一种是探索性驱动的策略,即分析者选择一个预先存在的数据集,它包含一组预先定义的类别,分析者通过对这个数据集的多角度探索,找到可能产生的任何有意思的结论。如在对墓地进行社会网络分析时,可以从墓葬空间布局、墓葬规格、随葬品类型、不同类型随葬品的数量、人骨高矮和健康状况等角度来收集数据,进而通过对同期墓葬的比较来考察墓主的财富、身份和地位的差异,或通过对不同期墓葬的比较考察社会群体身份的变化,或通过对人骨的各种体质人类学属性归纳来解读当时不同阶层人们的体质差异,或从不同属性墓葬的空间分布特征来识别族群分化和不同族群成员的内部构成问题。虽然在进行墓地分析时,限于材料参差不齐,所得结论往往是有限的,但此方法总能在对墓主、器物和社会等因素系统把握的基础上,还原出反映古代社会关系的某些片段。比如,是否存在着不同阶层间墓地的空间分布差异、是否存在不同时代不同阶层人群之间体质和健康的差异、是否大规格陶器及墓葬面积比小型陶器及墓坑深度更能体现社会身份的尊贵性等,这显示出社会网络分析方法在解读考古学问题中的潜力。另一种寻找数据的策略叫假设性驱动,即对未知的世界有个先入为主的假设,并根据假设的结论来选择所需要的数据,进而验证结论。如为了讨论鲁北地区龙山文化白陶的生产和流通问题,笔者根据该区域素面鬲的空间分布特征,假定同样存在一条东西向的白陶流通之路,进而从桐林[24]、前埠[25]、丁公[26]等遗址采集同时期的白陶标本并进行岩相学分析,最终发现龙山文化时期存在桐林和丁公两个城址之间存在一类白陶的交流网[27]。可见这种策略引导下收集数据的方法,目的性更强,最终的分析结果无论是否支持原假设,也都同样具有其现实意义。

  数据收集完成以后,要对不同的数据进行预处理。这个过程会根据研究案例的不同而作出相应的调整,如有些时候需要去除那些数值较高或较低的部分,有时候需要对连续性、阶段性数据或表示有无的数据进行编码,如使用二进制数据“1”和“0”分别表示物品的有无,还有的则需要根据使用的分析软件的要求对数据格式进行转换,如把列表型数据转换成矩阵式等。

  接下来的数据导入、数据分析、可视化和结果的解释是一脉相承的环节,且这些步骤有时需要重复操作。社会网络分析常用的软件包括Pajek[28]、UCINET[29]、Cytoscape[30]等,不同的软件需要不同的数据格式、导入方式和分析方法。另外,分析的内容与研究的问题有关,并直接关系到对结果的解释,这两步是整个网络分析过程的重点。如对节点度中心性的分析,即基于节点在网络中的位置及其与其他节点的连接数来度量节点在获取资源和传播资源的能力,节点的度中心性反映着网络节点所代表的遗址或其他对象在整个网络中的重要性[31]。而邻近中心度(Closeness Centrali-ty)则是指一个节点与网络中其他节点的紧密程度,表示为节点与网络中其他节点的测地线距离之和的倒数。考古学社会网络分析中,邻近中心度较高的遗址通常也是那些比较重要或突出的遗址,因为“它们可以比其他节点经过更少的路径去分享或获取资源”[32]。网络密度则是对网络的整体特征而言,即网络中实际存在的连接数与此网络可能存在的所有连接数的比值,网络密度始终处在0到1之间,较高的网络密度意味着节点间的连接较多,沟通渠道多元化,便于资源、信息的互动[33],通常也意味着较高的社会发展水平。局部集聚系数是度量一个节点的邻居之间也互为邻居的程度[34]。考古学研究中,一个高集聚系数的节点丧失,可能导致整个社会的巨变甚至瘫痪。如将史前中国各文化区的农作物类型视为社会复杂化网络的一类节点,中原地区混作农业的各类作物集聚系数较低,某类作物的生产受损,则会激起整个农业系统的互补自救;而长江下游稻作农业的集聚系数较高,一旦水稻生产受到自然灾害等因素的冲击,则会危及到该区域整个社会系统的运转。这也反映出社会网络分析的一个原则,即结构关系通常要比孤立的节点属性更为重要[35]。此外,中间中心度[36]、特征向量中心度[37]、最短路径和双模网络[38]等,也常被用于考古学物质文化交流、权力变动等相关问题的研究。而与GIS技术结合,考古学社会网络分析还可以进行社会空间变换的动态分析[39]。

  总之,把事物和事物之间的联系抽象成一系列节点和连线,借助于相应的分析软件,按照研究目的赋予节点和连线特定的属性,从而编织出抽象的社会网络,通过对网络节点、连接、局部网络、网络整体、特定时段或历时性的网络分析,能为解读古代社会提供新的视角和观点。

  三、社会网络分析方法的考古学应用

  如第一节所述,当前考古学社会网络分析的应用领域日渐广泛,特别是针对那些分析手段多样、分析角度多元、跨时空的大型研究课题。其中最具代表性的是对美国西南部前西班牙时期(1200BC—1450BC)社会网络的时空变化分析[40]。该区域这个时期最大的特点是人口迁徙和集聚现象引发了大规模的人口变化。为重塑当时社会网络的变迁过程,研究者从700余个遗址收集了约430万陶片,从140余个遗址收集了4800余件黑曜岩制品,采用社会网络分析和GIS技术相结合的方法,以陶器组的相似系数以及黑曜岩的成分聚类为网络连接的权重,以典型遗址为网络节点,通过对节点度中心性、特征向量中心度、网络密度等特征属性的度量,结合GIS的最优路径等空间分析技术,再以年代特征明显的陶器为时间尺度,根据以往研究成果推测遗址人口,最终界定出以50年为间隔期,该区域社会网络密度和定居中心的时空变化。结果表明,美国西南部聚落间长期存在着跨250余千米的长距离联系,且这种联系在历经区域人口减少、迁移和聚落融合的过程中始终存在,社会联系的距离长短并不总是与空间距离的远近相关;此外,这个研究还揭示出该区域南北两类不同的文化网络的发展和崩溃过程,其中小型化和分散化的聚落表现出更强的稳定性。这个研究课题也说明了社会网络分析技术对大型数据集的驾驭能力,为今后区域性、历时性的社会宏观研

  考古学社会网络分析主要以古代物质遗存为媒介,其中关于人工制品的传播研究在社会网络分析中所占比重最大。这些研究往往通过对陶器[41]、石器[42]等人工制品在区域内或区域间时空分布的比较分析,进而探讨社会经济组织、政治结构和人群的空间分布问题。以中美洲玛雅文化为例[43],传统观点认为,该地区古代手工业制品为本地生产,并且受到社会精英阶层的严格控制,且这种经济模式长期处于稳定状态。但考古学家借助可视化的社会网络分析方法,对玛雅文化分布区900BC—1520AD年间242个遗址的黑曜岩制品进行了系统的分析。他们首先评估了前西班牙时期几个重要城市和政治中心在古代贸易网络中的地位,根据其是否处于网络中心判断其所在区域经济是否受到集中控制。接着结合地理空间数据,分析了黑曜岩的流动究竟是受到成本最低的预期决定,还是随着时间的推移在流通过程中呈现周期性的增、减波动。最后作者通过对各时期黑曜岩分布网络的密度、规模(网络直径和平均直径)和层次结构变化的研究,探讨了各区域黑曜岩分配系统的整合方式,以及特定地点或政治中心对黑曜岩分配网络进行控制的程度。结果发现,古代中美洲的经济既不是自上而下由精英控制,也没有在长时期内保持稳定的状态,因此并不符合人们对此区域前工业化阶段手工业经济的传统认识。由此,他们针对之前历史学家、经济学家和经济史学家提出的前现代农业经济的静态模型,提出了古代中美洲玛雅文化动态经济的反例,丰富了人们对玛雅文化社会经济形态的认识,同时也让人们认识到社会网络分析方法在解读古代社会经济形态方面的巨大潜力。

  除了以上案例,考古学社会网络分析还被广泛应用于文化边界和文化传播[44]、聚落(国家或政体)的形成[45]、自然灾害对沿海互动网络的影响[46]等问题的研究。但总体来看,这些都是基于不同时段内空间和物质这两根主线展开论述。其中空间分析通常借助于GIS技术对不同的距离进行测量,通过对网络节点的各种中心度、连接强度、最短路径等属性的度量,进而探讨区域交流的最优路径以及相应聚落在特定社会网络中的地位等问题。对于物质网络的分析,要将相应器物的存在与否、数量、密度、相似性等因素转换为相应的权重,从而探讨物质流动方向、形式和路径等问题。其中物质网络分析的一个重要的假设是,分析对象的高度相似性意味着更大可能地共享社会关系。总之,社会网络分析方法是个功能强大的分析工具,可以用于验证传统数据分析的假设,还提供了社会活动参与者和他们族群之间交互的模型,帮助研究者明确地指明各种社会关系,以及如何度量各种关系在不同的材料、社会、空间和时间维度上的体现。它可以用于从游猎采集社会到帝国阶段的不同社会尺度、从单一定居点到宏观大区域的不同空间尺度、从某一时间段到数个世纪的时间尺度的动态分析。能让研究者走出琐碎的考古材料,从抽象的框架中系统地思考和解读古代世界。

  四、考古学社会网络分析需要注意的问题

  社会网络分析方法在考古学研究中的应用潜力巨大,因而在近二十年来计算机技术发展的推动下,迅速成为欧美考古学界广泛应用的分析方法。但是这种方法在中国考古学研究案例中几乎仍是空白。在评估其发展潜力的同时,我们也要认识到这种方法在运用过程中需要注意的问题。

  首先,社会网络分析方法是一种方法而非理论,每个社会网络结构都提供了很多可能性的理论视角,且在不同的社会背景中会有不同的形成原因,我们不能僵化地用唯一的视角去看待某个社会网络,进而限制此方法的功能发挥。

  其次,我们必须谨慎进行小样本数据的网络分析。由于网络分析所揭示的是数据的结构,是对古代社会或物质、空间关系的抽象表达,它毕竟不是过去事实的完整体现,因此,基于统计数据的考古学社会网络分析,同其他学科或其他领域的常规性抽样分析一样,分析结果的科学性在很大程度上受到样本容量的影响。

  此外,多学科合作是考古学研究发展的必由之路,考古学社会网络分析同样如此。除基本的网络分析需要计算机科学、统计学和数学知识外,社会网络的空间分析在很大程度上需要依靠GIS平台提供数据和技术上的支持。此外,社会学、地理学和人类学等学科,也都为全方位解读社会网络提供了独到的见解,如中心—边缘理论的应用等。另外,考古资料的多元性本身就汇集了类别各异的数据集,从而引导着多学科的学者进行多角度的解读。

  总之,在审慎的基础上,我们必须承认,网络思维是一种强大的研究视角,它可以让我们在面对考古数据时迸发出丰富多样的解读方法。面对中国丰富多彩的考古材料,考古学社会网络分析在今后的考古学研究中,必定能作出其应有的贡献。

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  [44]Terrell,John Edward.Language and Material Culture on the Sepik Coast of Papua New Guinea:Using Social Network Analysis to Simulate,Graph,Identify,and Analyze Social and Cultural Boundaries Between Communities.The Journal of Island&Coastal Archaeology,2010,5(1):3-32.

  [45]Koji Mizoguchi.Nodes and Edges:A Network Approach to Hierarchisation and State Formation in Japan.Journal of Anthropological Archaeology,2009,28(1):14-26.

  [46]Carl Knappett,Ray River&Tim Evans.The Theran Eruption and Minoan Palatial Collapse:New Interpretations Gained from Modelling the Maritime Network.Antiquity,2011,85(329):1008-1023.



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姓名:陆青玉 栾丰实



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