You are here: University of Vienna PHAIDRA Detail o:1542924
Title (eng)
Modelling power dynamics in piratical networks
Parallel title (deu)
Modellierung der Machtdynamik in Piratennetzwerken
Author
Dasha Evsina
Adviser
Tara Andrews
Assessor
Tara Andrews
Abstract (deu)
Das Ziel dieser Masterarbeit ist, soziale Netzwerke und Datenanalysetechniken auf zwei historische Romane anzuwenden, welche im „Goldenen Zeitalter“ der Piraterie an der Wende des 18. Jahrhunderts etabliert sind. Sowohl illegale Verknüpfungen zwischen den Mitgliedern der kriminellen Organisationen, als auch deren Einfluss auf den Informationsfluss werden in diesem Werk erläutert. Diese Netzwerke werden mit Hilfe von Historical Social Network Analysis (HSNA) aufgebaut und mit der Programmiersprache R umgesetzt. Aus den erzeugten Netzwerken werden vier Hauptkonzepte analysiert: die Verbreitung von Informationen, die Übertragung von Ressourcen (sowohl Materielle als auch andere), die Ausbreitung von Ideen und die Festigung zusammenhängender Gemeinschaften. Die angewendeten Methoden decken die Machtdynamik der Piraterie in den beiden untersuchten Romanen Captain Blood: His Odyssey von Rafael Sabatini und The Only Life That Mattered von James L. Nelson, die 1922 bzw. 2004 veröffentlicht wurden, auf. Der Ansatz der verwendeten Algorithmen reicht von Zentralitätsberechnungen bis hin zu Erkennung von Gemeinschaften und eine Unsupervised Machine Learning Methode. Durch die Modellierung der Datensätze und die Visualisierung der Ergebnisse lassen sich die Kernakteure, sowie zugrunde liegende Strukturen, identifizieren. Schließlich befasst sich diese Arbeit mit der möglichen Zersplitterung, die zu dem vollständigen Zusammenbruch dieser Netzwerke führen.
Abstract (eng)
The aim of this thesis is to apply social networking and data analysis techniques to two historical novels set in the ‘Golden Age’ of piracy at the turn of the 18th century, in order to elucidate the illicit nexuses of existing interrelationships between miscellaneous members of the criminal organisations described in each literary work. These networks are established using methods of historical social network analysis (HSNA) and implemented using the R programming language. The networks thus generated can then be explored from the perspective of the circulation of information, the transference of resources (both material and otherwise), the propagation of ideas, and the consolidation of cohesive communities. They will be used in an endeavour to unveil the power dynamics of piracy inherent in the two novels under study; these are Captain Blood: His Odyssey by Rafael Sabatini and The Only Life That Mattered by James L. Nelson, published in 1922 and 2004, respectively. The approach employs algorithms ranging from centrality calculations to community detection along with an unsupervised machine learning approach. Modelling of the data sets and visualisation of the results then enables the core actors, as well as underlying structures, to be identified. The thesis concludes with an examination of the potential fragmentation preceding the complete collapse of these networks.
Keywords (deu)
DatenanalyseSoziale NetzwerkanalyseClustering-AlgorithmenZentralitätsberechnungRobustheit von Netzen
Keywords (eng)
Data analysisSocial network analysisClustering algorithmsCentralityNetwork robustness
Type (deu)
Persistent identifier
https://phaidra.univie.ac.at/o:1542924
rdau:P60550 (deu)
82 Seiten : Diagramme
Number of pages
89
Members (1)
Title (eng)
Modelling power dynamics in piratical networks
Parallel title (deu)
Modellierung der Machtdynamik in Piratennetzwerken
Author
Dasha Evsina
Abstract (deu)
Das Ziel dieser Masterarbeit ist, soziale Netzwerke und Datenanalysetechniken auf zwei historische Romane anzuwenden, welche im „Goldenen Zeitalter“ der Piraterie an der Wende des 18. Jahrhunderts etabliert sind. Sowohl illegale Verknüpfungen zwischen den Mitgliedern der kriminellen Organisationen, als auch deren Einfluss auf den Informationsfluss werden in diesem Werk erläutert. Diese Netzwerke werden mit Hilfe von Historical Social Network Analysis (HSNA) aufgebaut und mit der Programmiersprache R umgesetzt. Aus den erzeugten Netzwerken werden vier Hauptkonzepte analysiert: die Verbreitung von Informationen, die Übertragung von Ressourcen (sowohl Materielle als auch andere), die Ausbreitung von Ideen und die Festigung zusammenhängender Gemeinschaften. Die angewendeten Methoden decken die Machtdynamik der Piraterie in den beiden untersuchten Romanen Captain Blood: His Odyssey von Rafael Sabatini und The Only Life That Mattered von James L. Nelson, die 1922 bzw. 2004 veröffentlicht wurden, auf. Der Ansatz der verwendeten Algorithmen reicht von Zentralitätsberechnungen bis hin zu Erkennung von Gemeinschaften und eine Unsupervised Machine Learning Methode. Durch die Modellierung der Datensätze und die Visualisierung der Ergebnisse lassen sich die Kernakteure, sowie zugrunde liegende Strukturen, identifizieren. Schließlich befasst sich diese Arbeit mit der möglichen Zersplitterung, die zu dem vollständigen Zusammenbruch dieser Netzwerke führen.
Abstract (eng)
The aim of this thesis is to apply social networking and data analysis techniques to two historical novels set in the ‘Golden Age’ of piracy at the turn of the 18th century, in order to elucidate the illicit nexuses of existing interrelationships between miscellaneous members of the criminal organisations described in each literary work. These networks are established using methods of historical social network analysis (HSNA) and implemented using the R programming language. The networks thus generated can then be explored from the perspective of the circulation of information, the transference of resources (both material and otherwise), the propagation of ideas, and the consolidation of cohesive communities. They will be used in an endeavour to unveil the power dynamics of piracy inherent in the two novels under study; these are Captain Blood: His Odyssey by Rafael Sabatini and The Only Life That Mattered by James L. Nelson, published in 1922 and 2004, respectively. The approach employs algorithms ranging from centrality calculations to community detection along with an unsupervised machine learning approach. Modelling of the data sets and visualisation of the results then enables the core actors, as well as underlying structures, to be identified. The thesis concludes with an examination of the potential fragmentation preceding the complete collapse of these networks.
Keywords (deu)
DatenanalyseSoziale NetzwerkanalyseClustering-AlgorithmenZentralitätsberechnungRobustheit von Netzen
Keywords (eng)
Data analysisSocial network analysisClustering algorithmsCentralityNetwork robustness
Type (deu)
Persistent identifier
https://phaidra.univie.ac.at/o:1582550
Number of pages
89