 |
 |
 |
 |
|
 |
 |
49
Поскольку любая диффузия связана с расстоянием, постольку необходим строгий
подход к его измерению. В зависимости от характера изучаемой диффузии расстояние может
измеряться в разных метриках: обычной эвклидовой, когда расстояние берется в километрах
по воздушной прямой или по дорожным трассам; условно-эвклидовой, когда вместо
километров используются показатели транспортных издержек или затрат времени;
радиально-кольцевой или прямоугольной (манхеттеновой), когда учитывается расстояние по
дорожной сети в городе соответствующей планировки; ранговой, когда учитывается переход
с одного уровня на другой, как это происходит в случае иерархической диффузии.
Введем предположение, что вероятность контакта между двумя любыми
индивидуумами (группами людей, городами, районами) будет ослабевать по мере
увеличения расстояния между ними. Следовательно, вероятность получения информации
обратно пропорциональна расстоянию между источником (передатчиком) информации и ее
получателем (адаптером).
Эта зависимость поддается математическому отображению. Так, анализ междугородних
телефонных разговоров выявил экспоненциальный характер подобной зависимости, т.е. по
мере удаления на единицу расстояния число переговоров сокращалось вдвое. При кар-
тографическом выражении этой зависимости мы получаем характерный рисунок,
получивший название «контактного поля».
Это понятие можно использовать для анализа диффузии любого типа. Для этого в
каскадной (иерархической) диффузии следует использовать соответствующие методы
измерения расстояния между уровнями иерархии. Существенно, что в этом случае
расстояния могут быть несимметричны: движение между двумя уровнями иерархии может
требовать разных затрат.
Для введения представления о контактном поле в операциональную модель прогноза
процесса диффузии нововведений Хагерстранд использовал принцип вероятностей контакта
для определения среднего информационного поля, т.е. некоторой территории, в границах
которой могут осуществляться контакты между источниками нововведений и адаптерами.
0,0096
0,0140
0,0168
0,0140
0,0096
0,0140
0,0301
0,0547
0,0301
0,0140
0,0168
0,0547
0,4432
0,0547
0,0168
0,0140
0,0301
0,0547
0,0301
0,0140
0,0096
0,0140
0,0168
0,0140
0,0096
Рис. 17. Исходная сетка вероятностей контакта
Рис. 18. График вероятности контакта в зависимости от расстояния