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社会科学において、シーケンス分析 (SA) は、通常、縦断的なデータを表すカテゴリ シーケンスのセットの分析に関係します。分析されたシーケンスは、たとえば、家族の形成、学校から仕事への移行、職業キャリアなどの個人の人生の軌跡のエンコードされた表現ですが、毎日または毎週の時間の使い方を説明したり、観察された健康状態または自己報告による健康状態の進化、政治的行動、または組織の発展段階を表したりすることもあります。このようなシーケンスは、たとえば単語や DNA シーケンスとは異なり、時系列で並べられます。
SA は、各シーケンスを全体として考慮するという意味で全体論的な縦断的分析アプローチです。SA は本質的に探索的です。大まかに言えば、SA はシーケンス セットの構造を特徴付け、グループの顕著な特徴を見つけ、典型的なパスを識別し、グループを比較し、より一般的には、シーケンスが性別、出生コホート、社会的起源などの共変量とどのように関連しているかを調査することを目的として、シーケンス セットのわかりやすい全体像を提供します。
SAは、80年代にアンドリュー・アボットによって社会科学に導入され、[1] [2]、Stata用のSQ [3]やSADI [4]アドオン、TraMineR Rパッケージ[5]とその関連製品であるTraMineRextras [6]やWeightedClusterなどの専用ソフトウェアのリリース後に人気を博しました。[7]
いくつかの関連性はあるものの、社会科学における SA の目的と方法は、バイオインフォマティクスにおける配列解析の目的と方法とは大きく異なります。
歴史
シーケンス分析法は、1980年代にシカゴ大学の社会学者アンドリュー・アボットによって情報科学と生物科学（シーケンスアライメントを参照）から社会科学に初めて導入され、それ以来、社会科学独自の方法で発展してきました。 [8]心理学、経済学、人類学、人口統計学、コミュニケーション学、政治学、学習科学、組織研究、そして特に社会学の学者はそれ以来シーケンス法を使用しています。
社会学では、シーケンス技法は、ライフコースの発達パターン、サイクル、およびライフヒストリーの研究で最も一般的に使用されています。[9] [10] [11] [12]キャリアのシーケンシャルな発達については多くの研究が行われており、[13] [14] [15]キャリアの軌跡がライフコースのシーケンスとどのように絡み合っているかに対する関心が高まっています。[16] [17]多くの学者がシーケンス技法を使用して、仕事と家族の活動が家庭内の労働分担や家族内のスケジュール同期の問題にどのように関連しているかをモデル化しています。 [18 ] [19] [20]インタラクションパターンの研究は、ターンテイキング、相互発話の優位性、および好ましいタイプの応答の戦略的勧誘などのシーケンシャルな概念にますます集中しています（会話分析を参照）。ソーシャルネットワークアナリスト（ソーシャルネットワーク分析を参照）は、社会的接触や活動がリアルタイムでどのように実行されるかを理解するために、シーケンス手法と概念に目を向け始めています。 [21] [22]そして、ネットワーク全体がどのように進化するかをモデル化して描写します。[23]ソーシャルネットワーク疫学者は、病気の蔓延をよりよく理解するために、社会的接触のシーケンスを調べ始めました。[24]心理学者は、情報の順序が学習にどのように影響するかを研究し、個人間の相互作用の構造を特定するためにこれらの方法を使用しています（シーケンス学習を参照）。
配列解析における方法論的発展の多くは、2000年発行の Sociological Methods & Research 誌 [10] でこのトピックを特集した特別セクションの直後に起こりました。この特別セクションでは、配列の比較における最適マッチング(OM) 編集距離の使用をめぐる議論が繰り広げられました。特に、社会学者は、最適マッチングの記述的かつデータ削減志向、およびバイオインフォマティクス配列法と特有の社会的現象との間の適合性の欠如に異議を唱えました。[25] [26]この議論により、20世紀に開発された初期の配列比較法の限界に対処するいくつかの方法論的革新が生まれました (下記の「ペアワイズ相違点」を参照)。2006年、David Starkと Balazs Vedres [23]は、このアプローチをバイオインフォマティクス配列解析と区別するために「ソーシャル配列解析」という用語を提案しました。しかし、ベンジャミン・コーンウェルの素晴らしい本[27]を除けば、おそらく文脈によってSA文献での混乱が避けられるため、この用語はほとんど使用されませんでした。Sociological Methods & Researchは2010年にシーケンス分析に関する特別号を編成し、AisenbreyとFasang [28]が「シーケンス分析の第二の波」と呼ぶものにつながりました。これは主に最適マッチングを拡張し、シーケンスを比較するための他の手法を導入しました。シーケンス比較と並んで、SAの最近の進歩には、シーケンスデータセットの視覚化[5]、[29]、シーケンスの不一致の測定と分析[30] 、代表シーケンスの識別[31]、および個々のシーケンスの要約インジケーターの開発などがあります。[32] RaabとStruffolino [33]は、より最近の進歩をシーケンス分析の第三の波と捉えています。この波は、SAを分散分析、イベント履歴分析、マルコフモデリング、ソーシャルネットワーク分析、因果分析、一般的な統計モデリングなどのより確立された手法と共同で適用することにより、確率的モデリング文化とアルゴリズム的モデリング文化を融合させる取り組みによって主に特徴付けられる。[34] [35] [36] [37] [27] [30] [38] [39]
ドメイン固有の理論的基礎
社会学
シーケンス パターンの分析は、20 世紀半ばに出現した社会学理論に基礎を置いています。[27] 構造理論家は、社会は規則的なパターンを特徴とするシステムであると主張しました。一見些細な社会現象でさえ、非常に予測可能な方法で秩序付けられています。[40]この考えは、社会シーケンス分析者が最適マッチング、クラスタリング、および関連手法を使用して、社会組織のすべてのレベルで共通のシーケンスの「クラス」を特定するというパターン検索の一形態の背後にある暗黙の動機となっています。社会行動の規則化されたパターンに焦点を当てることは、ミクロ社会的な相互作用と接触シーケンス、つまり「マイクロシーケンス」を理解するためのますます影響力のあるフレームワークになっています。[41]これは、アンソニー ギデンズの構造化理論と密接に関連しています。この理論では、社会的行為者の行動は主にルーチンによって構造化されており、それが、そうでなければ混沌として急速に変化する社会世界に予測可能性と安定感をもたらすとしています。[42]この考えはピエール・ブルデューのアビトゥスの概念にも反映されており、これは安定した世界観の出現と影響が日常の行動を導き、予測可能で秩序だった行動の連鎖を生み出すことを強調している。[43]社会現象に対する構造的影響としてのルーチンの影響は、ピティリム・ソローキンによって初めて実証的に示された。彼は1939年の研究で、日常生活は非常にルーチン化されているため、ある人が翌日特定のことに費やす時間を約75％の精度で予測できることを発見した。[44]すべての社会的行為者は社会的役割を通じてより大きな社会システム（たとえば、家族やより大きなコミュニティ）に相互に向けられているというタルコット・パーソンズの議論[40]は、異なる社会的行為者のスケジュールと秩序だった経験の間に存在するつながりに対する社会的シーケンス分析者の関心の根底にもなっており、社会的行為者と社会的接触およびより大きなコミュニティとの間の同期に関する相当な研究を生み出している。[19] [18] [45]これらの理論的方向性はすべて、社会現実の一般線形モデルに対する批判を正当化するものであり、ほとんどの研究で適用されているように、社会は静的であるか、マルコフ過程に従う形で高度に確率的であるかのいずれかであることを意味する[1] [46]この懸念は、一般線形モデルに対する解毒剤としての社会的シーケンス分析の初期の枠組みに影響を与えました。また、非線形ネットワーク構造における社会的行為者を結びつける要素として活動やイベントのシーケンスをモデル化する最近の試みにも影響を与えました[47] [48]この研究は、同様の活動、経験、およびステータスを経験することが社会的行為者間のつながりとして機能するというゲオルク・ジンメルの理論に根ざしています。[49] [50]
人口統計と歴史人口統計
人口学と歴史人口学において、1980年代以降、ライフコースの観点と方法が急速に採用されたことは、社会科学のダイナミクスへの人口動態プロセスのより強力な組み込みを意味する実質的なパラダイム変化の一部であった。仮説演繹的アプローチを用いて人口学的イベントの発生と時期を個別に研究することに重点を置いた最初の段階の後、2000年代初頭[34] [51]からは、ライフコースの構造を考慮し、その複雑さを正当に評価する必要性から、全体論的アプローチを追求することを目的としたシーケンス分析の使用が増えた。個人間のレベルでは、ペアワイズ相違点とクラスタリングが、人間の発達における異質性を明らかにするのに適したツールとして現れた。たとえば、個人化された西洋社会と南部（特にアジア）の集団主義社会を対比するメタナラティブは、正当な再生産への経路の多様性を明らかにする比較研究によって異議を唱えられた。[52]個人内レベルでは、シーケンス分析は、個人が過去の経験と偶発性の認識に従って自分の人生を解釈し、決定を下すという基本的なライフコースの原則を統合します。[34]この観点への関心は、20世紀初頭から終わりにかけて生まれたコホートの個人のライフコースの変化によっても促進されました。これらの変化は、脱標準化、脱同期化、脱制度化として説明されています。[53]これらのダイナミクスの原動力の中で、成人への移行が重要です。[54]最近の出生コホートでは、個人のライフコースに沿ったこの重要な段階は、より多くのイベントと経験する状態期間を意味していました。たとえば、多くの人が実家を離れることと親になることを延期し、ある文脈では同棲が結婚に取って代わり長期的な生活形態となり、両親が婚姻関係ではなく同棲している間に最初の子供の誕生がより頻繁に発生しています。[55]このような複雑性は、出生コホート間で定量的指標を比較できるように測定する必要があった[11] [56]（この質問を低所得国および中所得国の人口に拡張するには、 [57]を参照）。人口統計学の古くからの野望である「家族人口統計」を開発することで、シーケンス分析が他の分野との交差点にある研究上の疑問に対処するための強力なツールであることがわかった。たとえば、マルチチャネル技術[58]は、仕事と家庭生活の両立の問題に対処する貴重な機会を表しています。[59] [37]同様に、最近ではシーケンス解析とイベント履歴解析の組み合わせが開発されており（レビューについては[36]を参照）、例えば人口動態の移行と健康との関係を理解するために応用することができます。
政治科学
政治科学の領域における時間的プロセスの分析[60]は、政治的相互作用を具体化し、法的制約を形式化し、ある程度の安定性または慣性を課す制度、すなわちシステムおよび組織（政権、政府、政党、裁判所など）がいかにして存在するかに着目する。第一に、傾向や出来事に意味を与える文脈の役割、共有された文脈が共通の意味を提供する役割、第二に、権力関係の経時的変化、およびそれに続く非対称性、階層、争い、または衝突、そして最後に、選挙、事故、就任演説、条約、革命、または停戦など、軌跡を形作る可能性のある歴史的出来事が特に重要視される。経験的には、政治的シーケンスの分析単位は、個人、組織、運動、または制度的プロセスとなり得る。分析の単位によって、サンプルサイズは少数のケース（例えば、地方政党の経時的な入れ替わりを検討する場合の国内の地域）に限定されることもあれば、数百を含むこともある（例えば、個人の投票パターン）。 3 種類の政治的シーケンスを大まかに区別することができる。最初で最も一般的なのはキャリアである。これは、議会、内閣、行政、政党、労働組合、企業組織などの制度的環境において個人が昇進していく、公式でほとんどが階層的な地位である。[ 61] [62] [63]活動家が様々な運動や社会運動にまたがって進化する、[64] [65]有権者が次々と世論調査を経て政治的、イデオロギー的状況を切り開いていくなど、より非公式で流動的な文脈で展開される政治的シーケンスを軌跡と呼ぶことがある。[66]最後に、プロセスは非個人的実体に関連し、例えば次のようなものである：異なる分野で連続する政策段階を経て展開される公共政策。[67]外交的および軍事的文脈における国家および国際的アクター間の象徴的または具体的な相互作用のシーケンス。[68] [69]民主主義への道筋など、組織や制度の発展（ウィルソン2014）。[70]
コンセプト
シーケンスs は、 有限のアルファベットAから取得した要素 ( s 1、s 2、...、s l )の順序付きリストです。シーケンスのセット S では、シーケンスの数n 、アルファベットのサイズa = | A |、シーケンスの長さl (シーケンスごとに異なる場合があります) の 3 つのサイズが重要です。社会科学では、nは一般に数百から数千の間で、アルファベットのサイズは制限されており (ほとんどの場合 20 未満)、シーケンスの長さが 100 を超えることはほとんどありません。
状態シーケンスとイベントシーケンスを区別することができます。[71]状態シーケンスでは、状態は持続しますが、イベントは1つの時点で発生し、持続しませんが、他のイベントと一緒に状態の変化に寄与する可能性があります。たとえば、家を出るという2つのイベントが同時に発生すると、「両親と一緒に暮らす」状態から「パートナーと一緒に暮らす」状態への変化が引き起こされます。
状態シーケンスが連続する時点における状態のリストとして表現される場合、シーケンス内の各要素の位置はこの時間情報を伝達し、位置間の距離は継続時間を反映する。シーケンスのよりコンパクトな表現は、継続時間が刻印された連続する呪文のリストであり、呪文（エピソードとも呼ばれる）は同じ状態の部分文字列である。たとえば、aabbbcでは、bbb は状態bにおける長さ 3 の呪文であり、シーケンス全体は ( a ,2)-( b ,3)-( c ,1)と表現できる。[71]
状態シーケンスを見るときに重要な点は、シーケンスを時間的に揃えるために使用されるタイミング スキームです。これは、歴史的なカレンダー時間、または年齢 (つまり誕生からの時間) などのプロセス時間である可能性があります。
イベント シーケンスでは、位置は時間情報を伝達しません。したがって、イベント発生時刻が重要な場合は、それを明示的に (タイムスタンプとして) 提供する必要があります。
SA は本質的に状態のシーケンスに関係します。
方法
従来の SA は、基本的に、観察された軌跡の類型を構築することから成ります。Abbott と Tsay (2000) [10] は、この典型的な SA を 3 段階のプログラムとして説明しています。1. 個々の物語を状態のシーケンスとしてコード化する。2. シーケンス間のペアワイズ非類似度を測定する。3. ペアワイズ非類似度からシーケンスをクラスタリングする。ただし、SA はそれだけではありません (例: [35] [8]を参照)。シーケンス セットの記述と視覚的レンダリング、シーケンスの ANOVA のような分析と回帰ツリー、代表的なシーケンスの識別、リンクされたシーケンス間の関係の研究 (例: 2 者間、リンクされた生活、または職業、家族、健康などのさまざまな生活の側面)、およびシーケンス ネットワークも含まれています。
状態シーケンスの記述とレンダリング
アライメント ルールが与えられれば、シーケンスのセットは、シーケンス内の位置に対応する行と列のシーケンスを含む表形式で表現できます。
横断分布のシーケンス
このようなデータを説明するには、列を見て、連続する位置での断面状態分布を考慮する必要があります。
一連のシーケンスのクロノグラムまたは密度プロットは、これらの連続した断面分布をレンダリングします。
各（列）分布について、エントロピーやモード状態などの特性を計算し、これらの値が位置に応じてどのように変化するかを見ることができます（[5] pp 18-21を参照）。
個々のシーケンスの特性
あるいは、行を見ることもできます。各シーケンスが水平に積み上げられた棒グラフまたは線グラフとして表される インデックスプロット[73]は、個々のシーケンスをレンダリングするための基本的なプロットです。
個々のシーケンスの特性を計算し、これらの特性の横断的分布を調べることができます。
個々のシーケンスの主な指標[32]
- 基本的な対策
- 長さ
- 訪問した州の数
- 遷移の数（異なる連続状態のシーケンスの長さ、DSS）
- 部分列の数[11] [74]
- 再発[56]
- 多様性
- シーケンスエントロピー内[5]
- 呪文持続時間の変動[11] [32]
- 配列構造の複雑さ
- ボラティリティ[75]
- 複雑度指数[76]
- 乱気流[11] [32]
- 州の性質を考慮した措置
- 規範的ボラティリティ[15]、すなわちポジティブなスペルの割合。
- 統合指数[15]は品質指数[77]としても知られる
- 劣化[32]
- 悪さ[32]
- 不安定性指数[78]
- 不安[32]
その他の全体的な記述的尺度
- 異なる状態における平均時間（全体的な状態分布）とその標準誤差[5]
- 状態間の遷移確率。[5] [4]
視覚化
状態シーケンスはグラフィカルにうまくレンダリングすることができ、そのようなプロットは解釈に役立ちます。上に示したように、2 つの基本的なプロットは、個々のシーケンスをレンダリングするインデックス プロットと、時間枠に沿った断面状態分布の進化をレンダリングするクロノグラムです。クロノグラム (ステータス割合プロットまたは状態分布プロットとも呼ばれる) はシーケンスの多様性を完全に無視しますが、インデックス プロットは散在しすぎて判読できないことがよくあります。相対頻度プロットと代表シーケンスのプロットは、クロノグラムの過度な単純化に陥ることなく、インデックス プロットの可読性を高めようとします。さらに、シーケンスの特定の特性に重点を置いたプロットも多数あります。以下は、大量のシーケンス セットをレンダリングするために文献で提案されているプロットの一覧です。各プロットについて、それを作成するソフトウェアの例を示します (詳細は「ソフトウェア」のセクションを参照)。
- インデックスプロット：個々の配列のセットをレンダリングする[73]（SADI、SQ、TraMineR）
- クロノグラム（状態割合プロット、状態分布プロット）：横断分布のシーケンスをレンダリングします[79]（SADI、SQ、TraMineR）
- マルチドメイン/マルチチャネルシーケンスをチャネルごとにグループ化したプロット[58] [39] (TraMineR、seqHMM) または個体ごとにグループ化したプロット[64]
- 横断的指標（エントロピー、[79]モーダル状態、...）の時系列プロット（SQ、TraMineR）
- 頻度プロット（SQ、TraMineR）
- 相対頻度プロット[80] (TraMineR)
- 代表的な配列[31] (TraMineR)
- さまざまな状態の平均時間とその標準誤差 (TraMineR)
- 州生存プロット (TraMineRextras)
- 位置ごとのグループ典型状態、すなわち最も高い含意強度を持つ状態[81]（TraMineRextras）
- 遷移パターン[4] (SADI)
- 遷移プロット[82]（SQ; Gmisc [83]）と遷移確率プロット[39]（seqHMM）
- 平行座標プロット[84] [29] (TraMineR, SQ)
- 確率的接尾辞木[38] (PST)
- シーケンスネットワーク[27] [85]（ソーシャルネットワーク分析、ソーシャルネットワーク分析ソフトウェアを参照）
- 物語ネットワーク[48]（ソフトウェア？）
ペアワイズ非類似度
シーケンス間のペアワイズ非類似性はシーケンスを比較するのに役立ち、多くの高度な SA 手法はこれらの非類似性に基づいています。最も一般的な非類似性の測定は最適マッチング(OM) です。これは、インデル (挿入または削除) および置換操作によって 1 つのシーケンスを別のシーケンスに変換する際の最小コストであり、これらの基本操作のコストは関係する状態によって異なります。SA は OM と非常に密接に関連しているため、最適マッチング分析 (OMA) と呼ばれることもあります。
相違度測定には大まかに3つのカテゴリーがある: [86]
- 最適マッチングとその他の編集距離
- 例: OM、[87] [2] OMloc (ローカライズされたOM)、[88] OMslen (スペル長に敏感なOM)、[89] OMspell (スペルシーケンスのOM)、[86] OMstran (遷移シーケンスのOM)、[90] [86] TWED (タイムワープ編集距離)、[91] [92] HAM (ハミングと一般化ハミング)、[93] [86] DHD (動的ハミング)。[94]
- 置換および挿入コストを設定するための戦略
- 一定コスト（すべての代替コストは同一で、単一のインデルコスト）
- 理論に基づくコスト
- 機能ベースのコスト[88]
- データ駆動型コスト：遷移確率[95]または状態頻度[86]に基づく
- 共通属性の数に基づく測定
- 例：LCS（最長共通部分列の長さから派生）、LCP（最長共通接頭辞の長さから派生）、NMS（一致する部分列の数）[96]、NMSMSTとSVRはNMSの2つの変形である。[97]
- シーケンス内状態分布間の距離
- 例：CHI2とEUCLIDは、それぞれ連続するスライディングウィンドウ内の状態分布間のカイ二乗距離とユークリッド距離の平均として定義されます。[98] [86]
相違点に基づく分析
シーケンス間のペアワイズ非類似性により、シーケンス データの全体的な構造特性を発見するための一連の手法を利用できます。特に、シーケンス間の非類似性は、クラスター アルゴリズムと多次元スケーリングへの入力として使用できますが、メドイドやその他の代表的なシーケンスを識別したり、近傍を定義したり、シーケンス セットの相違を測定したり、ANOVA のような分析に進んだり、回帰ツリーを成長させたりすることもできます。
- クラスター分析
- 記述的: 主なシーケンスパターンの識別。
- 回帰分析における従属変数または独立変数としてのクラスター: 関心のある他の変数との関係の研究。
- 多次元尺度法（主座標）：シーケンスの数値表現。
- 差異分析（ ANOVAのような） [30] [99]
- ANOVAのような分析のシーケンス[30]
- 回帰木[100] [30]
- 代表的な配列[31]
- 複数ドメイン（マルチチャネル分析）[58] [101] [16] [102] [103] [104] [105]
- 二項および多項シーケンスデータ[106] [107]
その他の分析方法
相違点に基づく方法は、本質的には全体論的な視点を維持できるため、社会的 SA において中心的な役割を果たしますが、シーケンス データの分析には他のいくつかのアプローチも有用であることが証明されています。
- 非類似度ベースのクラスタリング
- シーケンスネットワーク[113] [27] [114]
- 単一のシーケンスをネットワークとして表現する
- シーケンスのメタネットワーク
- シーケンスネットワーク測定
- ライフヒストリーグラフ[115]
- 確率的アプローチ
- マルコフ分布モデルおよびその他の遷移分布モデル。[116] [39]マルコフモデルも参照。
- 確率的接尾辞木（PST）[38]は可変次数マルコフモデルまたは可変長マルコフモデルとしても知られています。
- イベントシーケンス
- イベント構造モデル[117] [118]
- イベントシーケンスのレンダリング（平行座標プロットなど）[29] [84]
- 頻繁なサブシーケンス
- 判別部分列[119]
- 非類似性に基づくイベントシーケンスの分析[119]
- ディープニューラルネットワークによる表現学習[120]
進歩: 配列解析の第3波
最近の進歩のいくつかは、 SAの第3の波として考えることができます。[33]この波は、SAを分散分析、イベント履歴、ネットワーク分析、因果分析、一般的な統計モデリングなどのより確立された方法と共同で適用することにより、確率的モデリング文化とアルゴリズムモデリング文化を統合する取り組みによって主に特徴付けられます。いくつかの例を以下に示します。「その他の分析方法」も参照してください。
- 過去の軌跡がイベントの危険性に与える影響：シーケンス履歴分析、SHA [121]
- 時間変動共変量の軌跡への影響：競合軌跡分析（CTA）[122]およびシーケンス分析多状態モデル（SAMM）[123]
- クラスター類型の検証[124]
- 矛盾分析は質的比較分析（QCA）に時間を取り戻す[125]
未解決の問題と制限
南アフリカでは20年前に提起された問題に対処する方法論的貢献が着実に流入しているものの[28] 、いくつかの緊急な未解決の問題が残っています。[36]最も困難な問題としては、以下のものが挙げられます。
- 異なる長さのシーケンス、切り捨てられたシーケンス、および欠損値。[35] [126] [127]
- クラスター結果の検証[124] [128]
- シーケンスの長さと新しさの重要性：例えば、1歳から40歳までの40年間にわたる伝記シーケンスを分析する場合、40年前に生まれた個人しか考慮できないため、若い出生コホートの行動は無視されます。[123]
進歩、方法論に関する議論、および最近の関連出版物に関する最新情報は、Sequence Analysis Association の Web ページでご覧いただけます。
応用分野
これらの手法は、さまざまな状況で価値あることが証明されている。たとえば、ライフコース研究では、退職計画は人生の最後の 1 年か 2 年だけでなく、数十年にわたる仕事と家族のキャリアの展開によっても左右されることがわかっている。「秩序だった」キャリア パス (単一の組織内での一貫した雇用と段階的な昇進を特徴とする) をたどった人は、断続的なキャリアを積んだ人、遅く労働力に加わった人、正規雇用を享受しながらもキャリアを通じて組織間で何度も横移動した人など、他の人よりも早く退職している。[12]経済社会学の分野では、企業の業績は、企業の現在または最近のソーシャル ネットワークのつながりだけでなく、他の企業とのつながりの持続性または安定性にも左右されることがわかっている。より「永続的に凝集性のある」所有権ネットワーク構造を持つ企業は、安定性の低い構造やつながりの弱い構造よりも多くの外国投資を引き付ける。[23]研究では、日常の作業活動シーケンスに関するデータを使用して作業スケジュールのクラスを特定し、日中の作業のタイミングが、地域のイベントなどを通じてより広いコミュニティとのつながりを維持する労働者の能力に大きく影響することを明らかにしました。[19]最近では、ソーシャルシーケンス分析が、創造的な企業の領域における軌跡を研究するための有意義なアプローチとして提案されており、ユニークな創造的なキャリアの特異性を比較することができます。[129]過去30年間に、イベント構造分析など、シーケンス構造全体を構築および分析するための他の方法が開発されましたが、[117] [118] OMおよびその他のシーケンス比較方法は、シーケンス構造全体の研究のバックボーンを形成しています。
アプリケーションの例としては、次のようなものがあります。
社会学
- 労働市場への参入シーケンス[15]
- ライフコースの非標準化[11] [17]
- 住宅軌道[130]
- 時間の使い方[18] [131] [132]
- 実際の人間関係のスクリプトと理想化された人間関係のスクリプト[133]
- 儀式舞踊における基本的な人物像[1]
- アルコール摂取経路[134]
人口統計と歴史人口統計
- 成人への移行[135] [136]
- パートナーシップの略歴[137]
- 家族形成ライフコース[138]
- 出産歴[31]
政治科学
- 民主化への道[139]
- 立法プロセスの経路[140]
- 国家危機における関係者間の交渉[69]
教育と学習科学
- 研究の軌跡[141]
- 学習戦略[142] [143]
心理学
- 青年期の社会的相互作用の連続[144]
医学研究
- 慢性疾患におけるケアの軌跡[145]
調査方法
- 調査票収集における回答[146] [127]
地理
- モビリティ研究[147] [148] [149]
- 地域開発[150] [151] [152]
- 土地利用[153]
ソフトウェア
2 つの主要な統計計算環境、Stata と R では、ユーザーが作成したパッケージの形式でシーケンス分析を実行するためのツールを提供しています。
- Stata： SQ [3]とSADI [4]は一般的なSAツールキットです。MICT [126]は配列中の欠損要素の補完に特化しています。
- R : TraMineR [5]とその拡張機能TraMineRextras [6]は、おそらく最も包括的な SA ツールキットです。ggseqplot [154] は、ほとんどの TraMineR プロットの ggplot バージョンを提供します。seqhandbook [155]は、シーケンス データのヒートマップや、マルチドメイン シーケンス間の相違点を測定する GIMSA 法など、いくつかの特定のツールを提供します。seqimpute [ 156 ] は、シーケンス内の欠損要素を補完するツールを提供します。seqHMM [ 39]は、マルコフ モデルのフィッティングに特化していますが、マルチチャネル シーケンスと遷移確率をレンダリングするための便利なプロット機能を提供します。WeightedCluster [7] は、同一シーケンスをグループ化し、シーケンスの階層ツリーをレンダリングするための独自のツールを備えた多目的クラスタリング パッケージです。PST [38] は、シーケンスの確率的サフィックス ツリーをフィッティングしてレンダリングします。
制度開発
シーケンス解析法を用いた社会科学的研究に特化した最初の国際会議であるシーケンス解析に関するローザンヌ会議（LaCOSA）は、2012年6月にスイスのローザンヌで開催されました。[157] 2回目の会議（LaCOSA II）は2016年6月にローザンヌで開催されました。[158] [159]シーケンス解析協会（SAA）は、2018年10月にスイスのTIのモンテ・ベリタで開催されたシーケンス解析および関連方法に関する国際シンポジウムで設立されました。SAAは、シンポジウムやトレーニングコースなどのイベントや関連イベントを企画し、研究者がシーケンス解析リソースにアクセスできるようにすることを目的とした国際組織です。
参照
参考文献
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外部リンク
- 配列解析協会のホームページ。
- [1]アンドリュー・アボットによる1995年のシーケンス分析への社会学的アプローチのレビュー。
- TraMineR ページ
- リムリック大学の Brendan Halpin の配列解析ページ。
- 動的ハミング距離を使用したシーケンス分析用の Laurent Lesnard の Stata プラグイン。
