【原创】社会网络分析 网络结构 节点 课件 PPT 完整版 图文
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第六讲-社会网络分析PPT课件
若每个人平均认识260人，其六度就是2606 ＝308,915,776,000,000 （约300万亿）。消除一些节点重复，那也几乎覆盖了整个地球人口若干 多多倍。
其中n表示复杂度，N表示人的总数，W表
示每个人的联系宽度
14
第14页/共68页
六度分隔理论(Six Degrees of Separation)
“六度分隔”说明了社会中普遍存在的“弱纽 带”，但是却发挥着非常强大的作用。有很多人 在找工作时会体会到这种弱纽带的效果。 通过弱 纽带人与人之间的距离变得非常“相近”。
13
第13页/共68页
六度分隔理论(Six Degrees of Separation)
微软的研究人员Jure Leskovec 和 Eric Horvitz过滤2006年某个单一月 份的MSN简讯，利用一亿八千万名使用者的三百亿通讯息进行比对，结 果发现任何使用者只要透过平均6.6人就可以和全数据库的一千八百亿组 配对产生关连。高达87%的使用者在7次以内可以产生关连。
数学图论方法
最早的学者是卡特赖特·怀特（Cartwright&Harary,1956）采用数学图论的方 法研究社会互动，推动了社会网络研究从描述性研究转向分析性研究。
社会学人类学方法
最典型的代表就是注明的“霍桑实验”，是首次运用社会网络图 （Sociogram）描述个体自由选择的社会互动结构。
自诞生社会网络分析就扎根于组织研究的背景中
Cartwright D. and Harary F. Structural balance: Ageneralization of Heider’s theory. Psychological Review,
10
1956,vol63:277-292
其中n表示复杂度，N表示人的总数，W表
示每个人的联系宽度
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六度分隔理论(Six Degrees of Separation)
“六度分隔”说明了社会中普遍存在的“弱纽 带”，但是却发挥着非常强大的作用。有很多人 在找工作时会体会到这种弱纽带的效果。 通过弱 纽带人与人之间的距离变得非常“相近”。
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六度分隔理论(Six Degrees of Separation)
微软的研究人员Jure Leskovec 和 Eric Horvitz过滤2006年某个单一月 份的MSN简讯，利用一亿八千万名使用者的三百亿通讯息进行比对，结 果发现任何使用者只要透过平均6.6人就可以和全数据库的一千八百亿组 配对产生关连。高达87%的使用者在7次以内可以产生关连。
数学图论方法
最早的学者是卡特赖特·怀特（Cartwright&Harary,1956）采用数学图论的方 法研究社会互动，推动了社会网络研究从描述性研究转向分析性研究。
社会学人类学方法
最典型的代表就是注明的“霍桑实验”，是首次运用社会网络图 （Sociogram）描述个体自由选择的社会互动结构。
自诞生社会网络分析就扎根于组织研究的背景中
Cartwright D. and Harary F. Structural balance: Ageneralization of Heider’s theory. Psychological Review,
10
1956,vol63:277-292
社会网络分析课件 PPT
一个图一般有多条测地线，其长度也不一样。我 们把图中最长测地线的长度叫做图的直径。如果一个 图是关联图，那么其直径可以测定。如果图不是关联 的，那么有的点对之间的距离就没有界定，或者说距 离无穷大。在这种情况下，图的直径也是无定义的。
n1到n4的测地线是： l2l4 n1到n5的距离是： 3 该图的直径是：3（ l2l4 l5、 l3l4 l5 ）
什么是作者同被引？
两位作者发表的文献同时被其他文献 引用。作者A和作者B发表的文章，同时 被文献c引用了。
什么是可视化？
用图形的方式来表达内容结构，直观、清楚。
描述学科结构
揭示作者各自或共 同代表的主题领域
研究 目的
揭示文献的影响力
探讨学科范式
主要步骤
选择研究领域。本案例选择的研究领域是“认知心理 学”。
点5的度数为： 4 点10的度数为：2 点8的点数为： 1
阿库（n3）的点入度是： 3 点出度是： 2
❖2.2.2 测地线、距离和直径
在给定的两点之间可能存在长短不一的多条途径。 两点之间的长度最短的途径叫做测地线。如果两点之 间存在多条最短途径，则这两个点之间存在多条测地 线。
两点之间的测地线的长度叫做测地线距离，简称 为“距离”（distance）。也就是说，两点之间的距 离指的是连接这两点的最短途径的长度。
点度中心度
研究一个行动 者在多大程度 上居于其他两 个行动者之间， 因而是一种 “控制能力” 指数
中间中心度
考虑的是行动 者在多大程度 上不受其他行 动者的控制
接近中心度
2.4 与“凝聚子群”有关的概念
大体上说，凝聚子群是满足如下条件的行动者子集 合，即在此集合中的行动者之间具有相对较强的、 直接的、紧密的、经常的或者积极的联系。
n1到n4的测地线是： l2l4 n1到n5的距离是： 3 该图的直径是：3（ l2l4 l5、 l3l4 l5 ）
什么是作者同被引？
两位作者发表的文献同时被其他文献 引用。作者A和作者B发表的文章，同时 被文献c引用了。
什么是可视化？
用图形的方式来表达内容结构，直观、清楚。
描述学科结构
揭示作者各自或共 同代表的主题领域
研究 目的
揭示文献的影响力
探讨学科范式
主要步骤
选择研究领域。本案例选择的研究领域是“认知心理 学”。
点5的度数为： 4 点10的度数为：2 点8的点数为： 1
阿库（n3）的点入度是： 3 点出度是： 2
❖2.2.2 测地线、距离和直径
在给定的两点之间可能存在长短不一的多条途径。 两点之间的长度最短的途径叫做测地线。如果两点之 间存在多条最短途径，则这两个点之间存在多条测地 线。
两点之间的测地线的长度叫做测地线距离，简称 为“距离”（distance）。也就是说，两点之间的距 离指的是连接这两点的最短途径的长度。
点度中心度
研究一个行动 者在多大程度 上居于其他两 个行动者之间， 因而是一种 “控制能力” 指数
中间中心度
考虑的是行动 者在多大程度 上不受其他行 动者的控制
接近中心度
2.4 与“凝聚子群”有关的概念
大体上说，凝聚子群是满足如下条件的行动者子集 合，即在此集合中的行动者之间具有相对较强的、 直接的、紧密的、经常的或者积极的联系。
社会网络分析ppt课件
若是1意味着完全控制其他行动者，处于网络中心位置
精选编辑ppt
24
具体对比情况如下表：
精选编辑ppt
25
社会网络中的权力和声望
中心性大小代表在网络中有的行动者处于中心 位置，有的处于边缘位置，因此他们之间在拥 有的资源与信息等社会分层上存在差别。这些 差别主要表现在权力等级、声望等方面。
在社会网络中，越处于中心位置的行动者代表 其权力越大，拥有更多的资源；
轨迹是指一种通道，其中线条是不同的，但结点可包含一 个以上。如某一轨迹为：T=n4l3n2l4n3l5n4l2n1
路径也是指一种通道，但其中的点线都是不同的，如 P=n1l2n4l3n2
精选编辑ppt
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(2)短程线、距离和直径
短程线(或称捷径)是指两结点之间的最短路径。 距离是指两结点之间的短程线长度。又称短程 线距离。结点ni与nj之间的短程线距离就是
社会网络分 析的引介
社会网络分析学 科的基本建设
各领域应用研究
学术界的重视：1999年《社会学研 究》杂志发表了有关社会网络分析 的专栏；陆续的其他学术刊物也发 表了一些介绍社会网络分析的文章
学者翻译介绍西方社会网络分析成果；部 分高校尝试开设关于社会网络分析课程； 出版社会网络分析的基础读物或教材，如 刘军的《社会网络分析导论》 ，罗家德著
销售；
4-社会资本，产业链与价值链； 5-文本的意义输出，通过追问调查研究文本的关联和意义； 6-竞争情报分析； 7-语言的关联，符号意义； 8-相关矩阵或差异矩阵的统计分析，类似得到因子分析和
MDS分析； 9-恐怖分子网络； 10-知识管理与知识的传递，弱关系的力量； 11-引文和共引分析；
指网络中所有行动者之间的 全部联结所构成的集合。
《网络分析》课件
网络分析的核心概念
点、边和网络
网络由节点（点）和连接它们的 边（边）组成，形成一个复杂的 网络结构。
度、连通性和路径
社区结构和中心性
度数表示节点的连接数，连通性 指节点之间的直接或间接连接关 系，路径是节点之间的通信路径。
社区结构是指网络中具有紧密关 联的子群体，中心性是衡量节点 在网络中的重要性。
1 互联网的发展和架构
互联网是全球网络基础设 施，通过各种技术和协议 将计算机连接在一起。
2 网络安全威胁类型
网络安全威胁包括恶意软 件、黑客攻击和数据泄露 等，对个人和组织的信息 安全构成威胁。
3 方法和策略
网络安全分析使用各种技 术和策略，如入侵检测、 风险评估和安全事件响应， 来保护网络和数据。
总结和展望
网络分析的挑战和未来 趋势
网络分析面临数据规模和计 算复杂性等挑战，未来趋势 包括深度学习和大数据分析。
网络分析的价值和应用 前景
网络分析可以帮助人们理解 和优化各类网络，促进社会、 商业和科学领域的发展。
结束语
感谢您参与本次《网络分析》 PPT课件，希望本课件能帮助 您深入了解和应用网络分析。
网络数据可视化
1
可视化的必要性
网络数据可视化可以使复杂的网络结构
可视化工具介绍
2
更易于理解和解释，揭示隐藏在数据中 的模式和关系。
常见的网络数据可视化工具包括Gephi、
D3.js和Tableau等，用于创建交互式和美
观的可视化效果。
3
实际案例分析
通过实际案例，展示如何运用网络数据 可视化揭示数据背后的洞察和故事。
常用的网络分析工具包括Gephi、 Cytoscape和Pajek等，用于可视化 和分析网络数据。
社会网络分析 ppt课件
么样的后果就成为社会网络分析的核心目标之一。
1
4.6.1 社会网络分析的发展 当代科学界重视结构性与系统性这一大背景的产物
• 社会网络分析把社会学家、人类学家、数学家、经济学家、政治学家、心理学家、传 播学家、统计学家、生态学家、流行病学家、计算机科学家、商学院里的组织行为学 和市场学学者，以及物理学家集合在一起。
5
• 20世纪70年代，怀特（Harrison White）在哈佛大学的研究 • 怀特将矩阵理论应用与社会网络研究，写出了一些关于网络分组（block modeling）和机会链（chains of opportunny）方面的重要论文。 • 在这个过程中，培养了一大批对当代社会网络分析具有重要影响的学生，比如皮尔 曼（Peter Bearman）、波纳西（Peter Bonacich）、威尔曼（Barry Wellman） 和温士浦（Christopher Winship）等人。 − 70年代末，在威尔曼等人的倡导下，社会网络研究国际协会（International Network for Social Network Analysis）成立，加上《社会网络》杂志的创 办，标志着社会网络研究开始了系统化和国际化的进程。
社会网络中的测量指标主要包括三种类型：对连带的测量、对个体的测量和对网络整 体的测量。这些指标都是静态量，可以通过计算它们在不同时间的值，反映网络的变 化趋势。
9
− 社会网络中连带的测量
网络指标
定义
例子
间接连接
两个行动者之间的连接路径需要通过一个或者多 A与B连接，B与C连接；所以A与C通过B
区分各种关系
• 即使是同一网络也可能存在不同的关系。在这个政府间组织网络中可能存在着贸易关 系、同盟关系甚至敌对关系。哈夫纳伯顿等人重点关注这些国家在网络组织中的位置 所产生的权力关系。
1
4.6.1 社会网络分析的发展 当代科学界重视结构性与系统性这一大背景的产物
• 社会网络分析把社会学家、人类学家、数学家、经济学家、政治学家、心理学家、传 播学家、统计学家、生态学家、流行病学家、计算机科学家、商学院里的组织行为学 和市场学学者，以及物理学家集合在一起。
5
• 20世纪70年代，怀特（Harrison White）在哈佛大学的研究 • 怀特将矩阵理论应用与社会网络研究，写出了一些关于网络分组（block modeling）和机会链（chains of opportunny）方面的重要论文。 • 在这个过程中，培养了一大批对当代社会网络分析具有重要影响的学生，比如皮尔 曼（Peter Bearman）、波纳西（Peter Bonacich）、威尔曼（Barry Wellman） 和温士浦（Christopher Winship）等人。 − 70年代末，在威尔曼等人的倡导下，社会网络研究国际协会（International Network for Social Network Analysis）成立，加上《社会网络》杂志的创 办，标志着社会网络研究开始了系统化和国际化的进程。
社会网络中的测量指标主要包括三种类型：对连带的测量、对个体的测量和对网络整 体的测量。这些指标都是静态量，可以通过计算它们在不同时间的值，反映网络的变 化趋势。
9
− 社会网络中连带的测量
网络指标
定义
例子
间接连接
两个行动者之间的连接路径需要通过一个或者多 A与B连接，B与C连接；所以A与C通过B
区分各种关系
• 即使是同一网络也可能存在不同的关系。在这个政府间组织网络中可能存在着贸易关 系、同盟关系甚至敌对关系。哈夫纳伯顿等人重点关注这些国家在网络组织中的位置 所产生的权力关系。
社会网络分析法详细讲解课件
Network —Ego networks —Egonet Density
整体网密度的计算
Network —Cohesion—Density—Density Overall
24
4. 中心性和影响力
中心度和中心势
点的中心度
整体图的 中心度
中心度测量的是个体在整个网络中的权力 中心势测量的是一个图在多大程度上围绕某个 或某些特殊点建构起来。
NetWork—Subgroup—n-cliques/n-clan
46
5.3 基于度数的凝聚子群
建立在点度数基础上的凝聚子群： K—丛，K—核 是通过限制子群中的每个成员的邻点个数而得到的。
K—丛的概念
一个K—丛就是满足下列条件的一个凝聚子群， 即在这样的一个子群中，每个点都至少与除了 K个 点之外的其他点直接相连。
社会网络分析法
1
1. 社会网络分析简介
什么是社会网络？
“社会网络”指的是作为节点的社 会行动者（ social actor ）及其间的 关系的集合。也可以说，一个社会 网络是由多个点（社会行动者）和 各点之间的连线（行动者之间的关 系）组成的集合。用点和线来表达 网络，这是社会网络的形式化界定。
2
12
2. 社会网络分析工具—UCINET Байду номын сангаас介
Spreadsheet
数据输入形式之一：直接录入矩阵
13
Edit Text File
数据输入形式：编辑文本文件创建 UCINET数据
14
Display Ucinet Dataset
15
Export Network to Mage
三维图
16
Export to Pajek
整体网密度的计算
Network —Cohesion—Density—Density Overall
24
4. 中心性和影响力
中心度和中心势
点的中心度
整体图的 中心度
中心度测量的是个体在整个网络中的权力 中心势测量的是一个图在多大程度上围绕某个 或某些特殊点建构起来。
NetWork—Subgroup—n-cliques/n-clan
46
5.3 基于度数的凝聚子群
建立在点度数基础上的凝聚子群： K—丛，K—核 是通过限制子群中的每个成员的邻点个数而得到的。
K—丛的概念
一个K—丛就是满足下列条件的一个凝聚子群， 即在这样的一个子群中，每个点都至少与除了 K个 点之外的其他点直接相连。
社会网络分析法
1
1. 社会网络分析简介
什么是社会网络？
“社会网络”指的是作为节点的社 会行动者（ social actor ）及其间的 关系的集合。也可以说，一个社会 网络是由多个点（社会行动者）和 各点之间的连线（行动者之间的关 系）组成的集合。用点和线来表达 网络，这是社会网络的形式化界定。
2
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2. 社会网络分析工具—UCINET Байду номын сангаас介
Spreadsheet
数据输入形式之一：直接录入矩阵
13
Edit Text File
数据输入形式：编辑文本文件创建 UCINET数据
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Display Ucinet Dataset
15
Export Network to Mage
三维图
16
Export to Pajek
【原创】社会网络分析 网络结构 网络 课件 PPT 完整版 图文
2.2 接近性
共有g-1个非中心节点，1个中心节点。中心节点的接近性是1/(g1)，标准化的结果是1；非中心节点的接近性是1/(1+2(g-2))，标 准化的结果是(g-1)/(2g-3).所以最大可能为(g-1)(1-(g-1)/(2g-3)) = (g-1)(g-2)/(2g-3)
中心度最大在星 型图取到，最小 在正则图取到
1.图属性
1.2 最大（最小）测地线距离
Eccentricity： 节点v的eccentricity表示的是这个节点 到所有其他节点之间测地线距离最长 的 半径radius： 图的半径是所有节点的eccentricity里 面最短的
直径diameter： 图的直径是所有节点的eccentricity里 面最长的
2.图中心性
2.4 声望（prestige）
Graph pቤተ መጻሕፍቲ ባይዱestige
2.图中心性
2.4 中心性与声望
中心性：算出度（能找到谁） 声望：算入度（谁来找你） 和我们在现实生活当中的场景不一定匹配。例如，在微博转发构成的 数据里面，如果B转发了A的原文，形成了一条从B指向A的边，那么对 于A来说，可能算入度反而能体现中心性。所以具体问题要具体分析。
2.图中心性
2.3 中介性
在星型图中，中心节点处于g-1个节点的中心，所以他的中介性 是(g-1)(g-2)/2，则求和的结果也就是图最大可能中介性为 (g-1)(g-1)(g-2)/2
Freeman, L.C. (1979). Centrality in Social Networks I: Conceptual Clarification. Social Networks, 1, 215-239.
1 中心度最大 在星型图取 到，最小在 正则图取到
共有g-1个非中心节点，1个中心节点。中心节点的接近性是1/(g1)，标准化的结果是1；非中心节点的接近性是1/(1+2(g-2))，标 准化的结果是(g-1)/(2g-3).所以最大可能为(g-1)(1-(g-1)/(2g-3)) = (g-1)(g-2)/(2g-3)
中心度最大在星 型图取到，最小 在正则图取到
1.图属性
1.2 最大（最小）测地线距离
Eccentricity： 节点v的eccentricity表示的是这个节点 到所有其他节点之间测地线距离最长 的 半径radius： 图的半径是所有节点的eccentricity里 面最短的
直径diameter： 图的直径是所有节点的eccentricity里 面最长的
2.图中心性
2.4 声望（prestige）
Graph pቤተ መጻሕፍቲ ባይዱestige
2.图中心性
2.4 中心性与声望
中心性：算出度（能找到谁） 声望：算入度（谁来找你） 和我们在现实生活当中的场景不一定匹配。例如，在微博转发构成的 数据里面，如果B转发了A的原文，形成了一条从B指向A的边，那么对 于A来说，可能算入度反而能体现中心性。所以具体问题要具体分析。
2.图中心性
2.3 中介性
在星型图中，中心节点处于g-1个节点的中心，所以他的中介性 是(g-1)(g-2)/2，则求和的结果也就是图最大可能中介性为 (g-1)(g-1)(g-2)/2
Freeman, L.C. (1979). Centrality in Social Networks I: Conceptual Clarification. Social Networks, 1, 215-239.
1 中心度最大 在星型图取 到，最小在 正则图取到
社会网络分析法——详细讲解精品PPT课件
3. 网络规模和网络密度分析
整体网的密度
假设网络中有n个行动者，其中包含的实际关系数为m
当整体网是无向关系网时，其中包含的关系总数在理论 上的最大可能值是n(n-1)/2，则其网络密度为：m/(n(n1)/2) 当整体网是有向关系网时，其中包含的关系总数在理论 上的最大可能值是n(n-1)，则其网络密度为：m/(n(n-1))
重要理论基础：
六度分割理论
150定律（邓巴数字）
1. 社会网络分析简介
网络中的“点”
可以是任何一个社会单位或者社会实体，例 如：个体、公司、学校、城市、国家
关系的表现也有很多种
朋友关系、合作关系、距离关系、贸易关系
1. 社会网络分析简介
社会网络的形式化表达
图形表达 矩阵表达
有向图、无向图；二 值图、符号图、多值 图；完备图，非完备 图
的总和；最后用这个总和除以在理论上各个
差值总和的最大可能值
n
Cmax Ci
C
i 1
max
n
Cmax Ci
i1
4. 2 中间中心性
点的中间中心度：
它测量的是行动者对资源控制的程度， 也就是一个点在多大程度上位于图中其他 “点对”的“中间”。
如果一个点处于许多其他点对的捷径 （最短的途径）上，就说该点具有较高的 中间中心度。
NetDraw
凝聚子群、结构
洞等
UCINET
三维展示分析分 析软件Mage
集成了Pajek用于 大型网络分析的
Free应用程序
2. 社会网络分析工具—UCINET 简介
UCINET (University of California at Irvine NETwork）
相关主题
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1.节点性质
1.4 双变量描述统计
1.节点性质
1.4 双变量描述统计
1.节点性质
1.4 双变量描述统计
对数线性模型 log linear model
1.节点性质
1.4 双变量描述统计
例如：有朋友关系的人和没有朋友关系的人相比，收入是不是更接近？
Homophily Homo = 同，phile = 爱…的人
1.节点性质
1.4 双变量描述统计
• 简单线性回归
ˆ bX a Y
• 含义：在知道X和Y相关、并且X影响Y的情况下，找出一种 误差最小（最有代表性）的方法来预测Y的分布。回归线， 即误差最小的那条线，可以是直线，也可以是曲线。
1）不对称； 2）b实际上是直线的斜率，表示X每变化一个单位，Y变化多 少个单位
nominal scale ordinal scale interval scale ratio scale
1.节点性质
1.2 测量层次
根据测量层次或者测量尺度的不同，用于测量的变量可以分为四类：
（1）定类变量 （nominal）
是测量层次最低的一类，用来表明变量的类别。比如性别，政治面貌，宗教信仰。
1.节点性质
1.3 单变量描述统计
选择哪个统计量？ 红：平均值 蓝：中位数
例：报告收入/房价的 时候中位数更合适
1.节点性质
1.4 双变量描述统计
• 2×2列联表：Q系数
a b ac bd ad bc ad bc Q ad bc
a c a+c
b d
a+b c+d
b+d a+b+c+d
定类变量需要： 1）穷尽分类
2）互斥性
（2）定序变量 （ordinal）
根据变量的属性进行逻辑排列。 定序测量描述了变量的属性沿着某个维度的排行序列。如社会经济地位、学历、阶层、忠诚度等。
1.节点性质
1.2 测量层次
（3）定距变量 （interval）
属性间的实际距离有意义。 该测量层次所描述的变量的属性可以排序，而且相邻属性之间的距离是相等的。比如温度、 智商。
选择测量尺度时要注意的问题
（1）社会现象大多数是定类或定序变量，但是有时候可以将有些
变量近似地看做定距变量，比如智商
（2）高层次变量可以转化为低层次变量，但是低层次变量不能转 化为高层次变量 （3）一个变量适合于何种尺度，取决于研究目的和层次 （4）社会现象并非越精确越好
1.节点性质
1.3 单变量描述统计
Freeman, L.C. (1979). Centrality in Social Networks I: Conceptual Clarification. Social Networks, 1, 215-239.
2.中心性
2.3 中介中心度（betweenness centrality）
有多少条最短路径经过这一节点？ i 表示两个其他不同节点j,k之间最短路径上的 一个节点。gjk 表示jk之间最短路径上的数目 。则某一条路线被选中的概率就是1/gjk，而 假如这些最短路径里面有gjk(ni)条路径，那 么i被选中的概率就是gjk(ni)/gjk。 Cb(ni) = 对除了i之外所有其他节点对间最短 路径包含i的概率求和。 最大值为(g-1)(g-2)/2, 所以标准化Cb(ni) / [(g-1)(g-2)/2] Freeman, L.C. (1979). Centrality in Social Networks I: Conceptual Clarification. Social Networks, 1, 215-239.
• 众值：分布中具有频次或频率最多的变量值
• 注意：
（1）众值是变量的一个取值或者一类，而不是这个取值所对应的频次或频率。 （2）不要求众值的频率超过50％。 （3）众值多用来测量定类变量，当然也可以测量定序和定距变量。 （4）可以有双众值或多众值，最高的两个频率相等或者相近，我们都应该算作双众值的 情况。
（4）定比变量（ratio）
相互进行除法计算有意义。存在有意义的0值。
1.节点性质
1.2 测量层次
（1）定性测量举例：性别
Boy VS Girl
（2）定序测量举例：虔诚度
不是很 重要 一般重 要 很重要 生命中 最重要
低
高
1.节点性质
1.2 测量层次
（3）定距测量举例：温度
10 ÷
几何平均值
1.节点性质
1.2 测量层次
定类变量 定类尺度 定序尺度 定距尺度 定比尺度 √ 定序变量 √ √ 定距变量 √ √ √ 定比变量 √ √ √ √ ＞,＜
=,≠ 定类尺度 定序尺度 定距尺度 定比尺度 √ √ √ √
+.-
×，÷
√ √ √ √ √ √
1.节点性质
1.2 测量层次
网络结构——节点性质
拓端咨询
Contents
01
节点属性
02
无向图中心性
03
有向图中心性
Contents
01
节点属性
1.节点性质
1.1 成分变量
性别 年龄 阶级 …
1.节点性质
1.2 测量层次
• 1、变量的测量尺度 A、定类变量和定类尺度（或名义尺度） B、定序变量和定序尺度 C、定距变量和定距尺度 D、定比变量和定比尺度 • 2、变量的测量尺度间的关系
（4）定比测量举例：收入
0 1000 5000 2000 3000 4000
1.节点性质
1.2 测量层次
尺 度 定类尺度 定序尺度 定距尺度 特 征 相互排斥且可辨别 的类别 等级顺序大于或小 于 数字性质 =，≠ >,< ＋,－ 平均度量值 众数 中位数 算术平均数
尺度上的单位具有 相等的意义 有一个真正意义的 零点
Contents
02
无向网络
2.中心性
2.1什么是中心性
2.中心性
2.2 度中心度
g: 节点数量
例如，右图中g = 5，g-1 = 4, 所以d = （1, 0.25, 0.25, 0.25, 0.25）
2.中心性
2.2 接近中心度（closeness centrality）
要走多少步到达图中所有其他的节点？
1.节点性质
1.3 单变量描述统计
• 中位值：是把个案而非取值一分为二的那个值。
• 1,2,3,4,5,6,7 • 中位值：4
1.节点性质
1.3 单变量描述统计
算术平均数
X X N
i
X =变量取值之和
i
X Xi
=均值 =变量观察值
N =个体之和（个案总数）
【例】某研究生班的年龄如下： 21 32 23 41 20 30 36 22 25 27，求平均年龄。