klusteroituneisuus

Klusteroituneisuus on tilastollinen ja tieteellinen käsite, jolla kuvataan sitä, missä määrin yksiköt, havainnot tai tilakohteet muodostavat ryhmiä tai klustereita erottuvaksi joukoksi sattumanvaraisesta jakaumasta. Termi on suomenkielinen johdannainen sanasta klusterointi ja -isuus-etyyppi viittaa ilmiön tilaan tai ominaisuuden asteeseen. Klusteroituneisuutta tutkitaan eri aloilla, kuten tilastotieteessä, fysiikassa, ekologiassa, epidemiologiassa ja sosiaalisessa verkostotutkimuksessa.

Mittaaminen ja lähestymistavat vaihtelevat aineiston luonteen mukaan. Tilastollisissa spatial-tutkimuksissa käytetään esimerkiksi Moran’s I ja Geary’s C -indeksejä mittaamaan riippuvuuksia paikkakohtaisissa arvoissa, kun taas Ripley’s K ja vireiden funktiot kuvaavat klusterin laajuutta eri skaaloilla. Verkostoitumistutkimuksessa klusterointikerroin ja modulariteetti mittaavat, kuinka voimakkaasti solmujen ryhmät erottuvat toisistaan verkostossa. Aineistoa voidaan tarkastella sekä ajassa että kolmessa ulottuvuudessa.

Sovelluksia ovat esimerkiksi epidemologia, jossa klusteroituneisuus auttaa havaitsemaan lähteiden ja altistumisen ryhmittymiä, sekä kaupunkisuunnittelu, ecology ja genomika, joissa klusterit kertovat prosesseista kuten leviämisestä, ympäristövaikutuksista tai geneettisistä malleista. Klusteroituneisuutta tulkitaan yleensä suhteessa skaalavalintaan, valittuun mittariin ja oletuksiin datan satunnaisuudesta, ja suurta klusterointia voidaan pitää merkkinä ei-satunnaisista prosesseista. Rajoitteita ovat mittauksen herkkyys mittausalueelle, napsauttamisen vaikutukset sekä vaihtoehtoisten mallien valinta.