【東亞研究所訊】
東亞研究所（下稱東亞所）在本學期規劃研究方法的系列演講，廣邀相關專長學者來所演講，期待能夠在短時內讓同學們了解各種最新方法的入門知識，並且直接與講者請益研究經驗，期待藉此幫助完成自己的研究議題。

本所於5月31日舉辦本學期研究方法第四場專題演講，邀請中央研究院社會所與臺灣大學物理學系合聘助理研究員李宣緯，以「機器和統計學習在社會科學的應用」進行演講。李宣緯在美國北卡羅萊納大學教堂山分校取得數學博士，研究專長為社會網絡分析，而研究領域橫跨社會學及公共衛生領域。值得一提的是，其父親是本所所友、外交系退休教授李明。為表示對此次活動的重視，本所特聘教授兼所長鍾延麟、教授薛健吾、副教授在演講前與李宣緯、李明老師伉儷共進午餐。

本次演講由薛健吾主持，李明夫婦、王韻一同參與演講，當天也吸引許多同學到場聆聽。李宣緯首先講解社會網絡的基本概念，透過資料科學的工具，可以將許多社會中的不同關係網絡建立出對應的社會網絡模型，再經由機器學習、統計學習及賽局理論的方法去驗證研究者所提出的假設。社會網絡是由節點（Node）及邊（Edge）所組成，透過對於各個節點與連結性質的不同設定，這個分析方法可以幫助我們對社群網站上的意見傳送（如個人在社群網站中的發言的性質和影響力）以及傳染病的傳播（如各種不同條件下Covid-19的傳播速度分析）等等問題提供很好的理解。

李宣緯以自身三篇研究論文作為案例，仔細說明社會網絡模型的概念，點和點之間的關係會帶來什麼影響，而又是何故會讓連結出現，最後則是這些連結的特性如何影響其他連結的關係。他首先以Covid-19的社會網絡分析模擬去講解，只要簡單的改變社交對象，就可以很有效的減少疾病傳播的狀況。當大家多和朋友的朋友互動，而不是到處和陌生人連結，就可以讓疾病傳播的途徑增長很多，讓疾病更不好傳播。但又是什麼導致點和點之間的連結出現呢，講者以Facebook上大家加為好友的狀況為例，發現不同的年紀、性別、共同好友等因素，都會讓大家進一步的去認識其他朋友讓連結出現。最後，不同邊的關係又會如何彼此影響呢？他則以「敵人的敵人就是朋友」為例，透過高中生之間的關係作為資料，發現人們更有可能和「朋友的朋友」交朋友，也更會和有共同討厭對象的人當朋友，也說明了敵人的敵人通常不會是成為朋友的可能原因。

在介紹案例之外，李宣緯最後以一篇透過機器學習的方式檢視Covid-19期間Twitter互動的文章，講解社會網絡分析如何讓我們看到政治意見的傳遞。在答問時間，與會師生也針對上述分析運用在國際關係的戰略三角理論上、樣本數量之需求、所需假設之條件等問題，進行熱烈討論。