国际关系新研究方法：基于共同演变的纵向网络研究
类别：全球治理
有关“和平与冲突”这一国际关系和全球治理永恒主题的研究经久不衰。最近，杜克大学的Shahryar Minhas、Michael D Ward和华盛顿大学的Peter D Hoff三位美国学者在和平与冲突类顶级期刊上共同发表了题为《国际关系新研究方法：基于共同演变的纵向网络研究》的学术论文，对国际冲突模型问题进一步进行了深入的分析。（A new approach to analyzing coevolving longitudinal networks in internationa relations，Journal of Peace Research,2016, Vol. 53(3) 491–505, DOI:10.1177/0022343316630783）
文章指出，以往的国际冲突模型面临着两大不足：首先，这些模型未能体现动态变化，只是透过简单的关系维度来研究时间里静态的行为活动。这些模型也是经验性的评估，它们假设独立国家在现实世界寻求国家间的相互依存关系。其次，如今大量的研究方法用于分析关系数据，比如网络环境的国际冲突。这些数据很多都可以用于处理纵向的关系数据，然而，在探索网络如何在时间里共同演变层面的研究仍处于不发达阶段。本文针对现有研究方法的局限性，阐述一个新的解决方法，并将这一创新的、动态的、网络导向的研究方法应用于研究日常国际关系间依赖关系的此消彼涨，并且充分利用了国家间权威、透明、最新的事件数据。。
研究动机
对于我们研究国际关系的内生关系数据结构有启发的有哪些工具呢？国际关系领域中关系数据的典型研究设计是直接二元（directed dyads）的研究。该设计的单位研究变量是N countries共同作用形成K directed dyads变量。由于每个国家与另一个国家是成对应用于二元公式N*N-N，因此这个过程极大地增加了数据集的比例。然后这些数据集通过二元框架进入到固定框架中进一步放大，在这个固定框架里，每一个K dyad通过T Year作用生成，这使得成千上万的观察变量有理有据。尽管这个研究设计已经作为标准被引用几十年了，但这个研究方法也多次被质疑统计结果有偏见之嫌（(Hoff, 2005; Snijders, 2011; Cranmer, Desmarais & Menninga,2012)）。这种偏见主要来源于这个框架中的关系数据，这些国家之间的行为是相互作用相互依存的（(Hoff& Ward, 2004; Cranmer & Desmarais, 2011）。准确地说，这直接二元设计将其他的协变量纳入到模型中，在网络里，任何两个国家之间的桥接形成（the formation of a tie）与其他国家的桥接形成是完全独立的。然而，成对的行为体的依存关系却是存在的，因为大多数回归分析框架的关键假设是这些观察变量都是彼此独立的，所以这个模型是不精准且有偏见的参数的评估结果。此外，不只是偏见参数影响评估结果，非独立变量也能影响和夸大标准误差，结果就是引起更大的偏差。
在本文中，作者勾勒了一个不同的回归研究方法，它包含依赖性、时间两个维度，透过张量积回归研究方法（tensor regression based approach）评估网络政治行为的纵向和内生这两个参数。此研究通过一系列重要的方法对早期潜在的网络空间研究进行构建和扩展。首先，像许多现有的研究方法，它提供了一个途径让我们了解网络是如何以及为何进行纵向变化的；其次，它有别于现有的研究方法，指引我们去评估多元网络是如何发生内生演变的。再次，它也有别于先前的研究，有助于我们区分基于回归框架下的预变量的网络动态。本文将新型的研究框架应用到新的二元数据库，这些数据是关于国家间冲突与合作事件，这是完全独立的COW MID数据。
经验总结
测量结果表明：国际关系领域向来都要处理大量数据，这些数据又有着时间序列的横向交叉特点，通常都是二元结构的。特别是一些方法，比如潜在的变量模型已经用于处理代表性的依存变量，同时这些方法也被一些文献所引用，但在很多现有的研究中仍被忽视。也有一些研究专注于研究时间域的潜在结构，但是这些研究同样被严重忽视。
从实质层面讲，我们所处的世界是一个高度等级分化和组织化的世界，而在一些关键事件上，它们之间的相互作用可能是强大无比的（House & Ward, 1988a,b），想要系统性和数据性地摸透它们的来龙去脉、因果关系却是极具挑战的，同时，这个框架中世界政治纵向和内生层面的研究方法往往要么被简单总结为回归模型中的计时指示物，要么被忽视。本文采用了与此前相似的但更简洁的框架来完成研究，因为本质上这是一个回归研究，只是这里将时间镶嵌到共同演变的网络矩阵模型中。
总之，这个实质性的研究结果表明时间的依存性和网络共同渗透作用于国际政治的衰退和高涨。
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参考文献：
Cranmer, Skyler J; Bruce A Desmarais & Elizabeth J Menninga (2012) Complex dependencies in the alliance network. Conflict Management and Peace Science 29(3): 279–313.
Hoff, Peter D (2015) Multilinear tensor regression for longitudinal relational data. Annals of Applied Statistics 9(3): 1169–1193.
Weisiger, Alex & Keren Yarhi-Milo (2015) Revisiting reputation: How past actions matter in international politics. International Organization 69(2): 473–495.
全文可直接下载：
https://www.researchgate.net/publication/298328653_A_new_approach_to_analyzing_coevolving_longitudinal_networks_in_international_relations
原文链接（阅读原文 点击左下角）：
http://jpr.sagepub.com/content/53/3/491.short
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