Денис Олегович Вакарчук. Кандидат исторических наук. Доцент кафедры зарубежного регионоведения и внешней политики факультета международных отношений
125047, г. Москва, Миусская площадь, 6.
Denis O. Vakarchuk. CandSc. (Hist.). Associate Professor of the Department of Foreign Regional Studies and Foreign Policy at the Faculty of International Relations
6, Miusskaya Square, Moscow, 125047.
В статье рассматриваются методологические аспекты применения динамического сетевого анализа в современной международно-политической науке. Актуальность исследования обусловлена ограничениями стандартных статистических методов, в частности, логистической регрессии, игнорирующих сетевую автокорреляцию и эндогенную взаимозависимость наблюдений, что приводит к смещенным оценкам при изучении международных процессов. Цель работы – продемонстрировать аналитический потенциал и границы применимости временных экспоненциальных моделей случайных графов (TERGM) для изучения эволюции региональных подсистем безопасности.
На примере моделирования динамики сети военных альянсов на постсоветском пространстве представлена методология построения и спецификации моделей TERGM. Описана процедура включения в анализ как эндогенных структурных конфигураций (инерция, триадное замыкание), так и экзогенных ковариат (торговые потоки, санкционный статус, влияние внешних держав). Расчеты производились при помощи языка программирования R с использованием пакета «btergm».
Показана практическая сложность интерпретации результатов стохастического моделирования в условиях малых выборок. В частности, показано, что включение в модель детерминированных ковариат может приводить к статистическим искажениям, требующим особой интерпретации. Выявлены ограничения метода при оценке влияния характеристик государств, в частности, санкционного статуса, в случаях, когда эти характеристики присущи лишь малому числу участников сети. Сделан вывод о том, что TERGM является эффективным инструментом для измерения структурных эффектов, однако при анализе малых региональных сетевых структур его использование требует строгой предварительной диагностики данных и комбинирования с альтернативными методами верификации.
The article examines methodological aspects of applying dynamic network analysis in contemporary international political science. The study is motivated by the limitations of standard statistical methods, particularly logistic regression, which ignores network autocorrelation and endogenous interdependence of observations, leading to biased estimates in the analysis of international processes. The paper aims to demonstrate the analytical potential and limits of applicability of Temporal Exponential Random Graph Models (TERGM) for studying the evolution of regional security subsystems.
Using the example of modeling the dynamics of military alliance networks in the post-Soviet space, a methodology for constructing and specifying TERGM models is presented. The procedure for incorporating both endogenous structural configurations (inertia, triadic closure) and exogenous covariates (trade flows, sanctions status, influence of external powers) into the analysis is described. The analysis was conducted in the R programming environment using the «btergm» package.
The practical challenges of interpreting stochastic modeling results in small-sample conditions are demonstrated. In particular, it is shown that the inclusion of deterministic covariates can lead to statistical distortions requiring specific interpretation. The limitations of the method in assessing the influence of node attributes, specifically sanctions status, are identified in cases where these attributes are present in only a small number of network participants. It is concluded that TERGM is an effective tool for measuring structural effects; however, when analyzing small regional network structures, its application requires rigorous preliminary data diagnostics and combination with alternative verification methods.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.