用网络科学理解复杂的数据

网络科学或网络分析是对相互连接的组件组成的系统的分析。这些组成部分可以是任何东西:火车网络、Facebook上的社交关系，或者经济和环境中的产品流。网络科学的应用同样多样:它被用于物流问题，用于分析复杂的蛋白质相互作用模式为了帮助癌症研究，为了对抗关于流行病的错误信息的生死之战。

像LCA一样，网络科学也需要度量来帮助我们理解网络的行为和结构。例如，研究人员可能想知道一种疾病是如何在人群中传播的。也许她会从观察感染的数量、感染的频率或患者的年龄开始。

这可能有助于确定这种疾病是否越来越普遍。但这种方法可能无法提供太多可操作的信息来阻止疾病的传播。要采取行动，您需要追踪疾病在网络中传播的路径。例如，是否存在更有可能传播疾病的社会群体或地点?

如果我们只看一个群体的统计数据，我们可能不会忽略个体成员之间的重要相关性。但正是这些关系让这些系统变得有趣，或者在这种情况下，变得危险。这个例子说明，要理解高度互联的系统，最重要的是相互连接。生命周期评估(LCA)所研究的社会经济系统也是如此。在本文中，我们将快速了解网络科学是如何工作的，以及我们如何从网络的角度看待数据集。但首先我们得了解行话。

网络科学术语

在网络科学中，我们将每个组件(例如社交媒体帐户)表示为图上的一个点或“节点”，我们将它们之间的连接称为“边”。

但是仅仅映射节点和边还不能理解一个系统。为此，我们需要网络指标，比如“中介”中心性(以及其他同样出色的名称)。系统中组件的中心性量化了网络中其他节点对其的依赖程度，而中介性是计算中心性的一种方式。在将这些术语应用于生命周期评估之前，我将在下面的示例中使用这些术语。

一切都是相连的——这是一个中心的例子

想象两个国家，电网包含发电站和配电中心。这两个国家严重依赖对方来满足不同天气条件下的需求——一个拥有大量的太阳能和风力发电场，而另一个在水力发电方面更强大。两国同意修建两条输电线路，将两国连接起来，容量为0.5吉瓦，之后将达到5吉瓦。在一年的时间里，大量的电力通过这两个连接传输。

让我们画一个网络图，通过网络组件的大小来显示中心。

正如你在上图中看到的，配电枢纽有很大的中心，因为如果这些中心受到损害，电力将不得不通过更长的路径，甚至无法从电网的一端流向另一端。绿色边界互连也有很高的中心性，因为它们有很大的输电能力而且它们是相互依赖的大型节点网络之间的连接点。当阳光不再明媚，风不再吹时，你就会看到睦邻友好的价值。

总之，如果将一个给定节点从网络中移除，那么一个流(例如电力或信息)必须经过的其他节点数量越多，该节点对网络的中介中心性就越大。

网络分析在LCA中的应用

虽然一个主要的电源连接似乎是一个相当明显的关键组成部分，但并不是所有的网络都能给出明显的结果。

在进行生命周期评估时，桑基图(就像下面来自SimaPro在线平台的图)是一个很好的例子，说明了如何将高度复杂的网络(包括涉及制造业的网络)可视化，以突出对环境产生重大影响的过程。当我们看到突出根本原因的图片时，应对气候紧急情况或总体上的环境影响会更容易。

将网络科学应用于生命周期清单(LCI)

还可以将网络分析应用于生命周期清单本身。倾向于被建模为一起使用或一起排放的物质形成模式，可用于检查数据质量或通知用户有关模型。

下面，您可以看到ecoinvent v3.7数据库的网络表示，显示人类活动和产品如何相互链接。每个圆圈代表一种不同颜色的人造物质的流动(如黄色的电力)，以及产生这些物质的人类活动(如发电)。当一个流程使用一个给定的流时，在两者之间画一条线。根据产品类型为流程分配颜色(例如，纸浆、纸张和纸板工艺是一种颜色，金属产品是另一种颜色)。雷竞技官方网站下载圆圈的大小与使用它的进程数成正比。

在绘制的数据集中，两种最常用的中间交换是“用于城市垃圾回收再利用的热”和“用于城市垃圾回收再利用的电”。以不同的透视图查看数据和模型可以使模式具有可读性，这是表格或条形图无法显示的。这就是网络科学的魅力所在。

什么时候使用网络科学?

当然，我们不能只应用网络分析本身。例如，网络分析不能确定你的结果在统计上有多重要。为此，您仍然需要蒙特卡罗分析和良好的采样实践。如果你有一个非常简单的LCI数据集，标签不好，或者数据集有很大的数据差距，那么其他形式的数据分析和更好的数据收集形式就更加重要。

但是如果您使用的是高度互联的系统，那么网络分析是您工具箱中一个很好的工具。它可以帮助理清复杂的网络和因果关系链，揭示社区，并通过网络可视化使数据变得美丽有形。回到我们的科学家与疾病抗争的话题上:在过去的几个月里，网络科学给人们的生活带来了实实在在的改变。事实上，它帮助决策者了解何时加强或放松对社交的限制，并对抗冠状病毒的传播．

即使你不是在与下一个大危机作斗争，用网络科学更深入、更漂亮地探索生命周期数据是在你的工作中找到新见解的好方法——此外，它也不会无聊。