社会网络分析的范式特征_兼论网络结构观与地位结构观的联系和区别
社会网络分析方法与应用
社会网络分析方法与应用社会网络分析（Social Network Analysis，简称SNA）是一种研究人际关系的方法，通过研究个体之间的联系及其特征，揭示社会结构和信息流动的规律。
随着社会网络的日益发展，SNA也逐渐成为了一种重要的学科，在社会学、心理学、计算机科学等领域得到了广泛应用。
一、社会网络分析的基本概念和方法社会网络分析的核心是个体之间的联系，这些联系可以是人际关系、组织关系、信息传播等。
研究者通过构建节点和边的网络模型，分析网络中的关键节点和关系强弱程度。
其中常用的指标包括度中心性、紧密中心性和介数中心性等。
度中心性用来衡量一个节点与其他节点之间的直接联系数量，是评估一个节点在网络中的重要性的指标。
紧密中心性则用来衡量一个节点与其他节点之间的联系紧密程度，即节点之间的平均距离。
介数中心性则用来衡量一个节点在信息传播中的重要性，衡量方法是计算该节点与其他节点之间的最短路径中，经过该节点的次数。
社会网络分析的方法包括了结构分析和动态分析。
结构分析主要研究网络的结构特征，例如网络密度、中心性指标、群体结构等。
动态分析则是研究网络的演化过程以及相关的动态机制，例如节点的演变、关系的变化等。
结构分析和动态分析相辅相成，能够更全面地理解和解释社会网络中的现象和规律。
二、社会网络分析的应用领域1. 社交媒体分析随着互联网和社交媒体的飞速发展，社会网络分析在社交媒体领域的应用越来越广泛。
通过分析用户之间的关注关系、转发关系、评论关系等，可以揭示社交媒体平台上的信息传播模式和用户行为特征。
这对于推动社交媒体广告的精准投放、改善信息传播效果具有重要意义。
2. 组织管理与决策在组织管理中，社会网络分析可以帮助揭示组织内部的权力结构、信息流动和决策过程。
通过分析员工之间的交流网络和合作关系，可以识别出组织中的关键人物和信息传播的热点。
这对于组织人才管理、项目管理和决策优化具有重要意义。
3. 社会学与心理学研究社会网络分析在社会学和心理学研究中的应用非常广泛。
社会网络分析的基本理论和方法
社会网络分析的基本理论和方法社会网络分析（Social Network Analysis，SNA）是研究人际关系和组织关系的一种方法，通过描述和分析网络中的关系结构，揭示其中的规律和特点，为社会科学研究提供了新的视角和方法。
本文将从定义、历史、基本概念、方法等方面阐述社会网络分析的基本理论和方法。
一、定义和历史社会网络分析是一种研究人际关系和组织关系的方法，它以网络节点（Node）、网络边（Edge）为基本单位，分析网络中的连接、关系和结构等方面的特征，揭示其中的规律和意义。
社会网络分析是从数学、物理学、社会学和计算机科学等多个领域交叉发展而来的，被广泛应用于社会科学、组织管理、信息科学等领域。
社会网络分析的历史可以追溯到20世纪30年代的心理学和社会学中，当时主要研究人际互动和社会结构等问题。
随着计算机和统计学的发展，社会网络分析的方法越来越受到重视。
1990年代初，社会网络分析进入了一个快速发展的时期，研究涉及面也越来越广泛，从社会财富分配、企业家网络、组织结构到科技创新和地理信息系统等。
目前，社会网络分析已经成为社会科学研究中的一个重要方法和工具。
二、基本概念和术语（一）节点（Node）网络中的节点是指网络中的个体、机构、组织、事件等的抽象表示，代表网络中的元素。
节点的性质和特征不同，可以对网络的结构和特征产生重要影响。
（二）边（Edge）网络中的边是连接节点的连接线，反映着节点之间的相互关系和联系。
边的类型和强度不同，可以揭示不同方面的网络特征，如网络密度、中心性和耐性等。
（三）度数（Degree）节点的度数是指与该节点相连的边的数量，反映节点的重要程度和在网络中的位置。
节点的度数越高，就越容易在网络中传播和被影响。
（四）连接（Link）连接是节点之间的联系，即相互关系和相互作用。
连接的类型和方向不同，影响着网络的结构和性质。
（五）中心度（Centrality）中心度是描述节点在网络中相对重要程度的指标，反映节点在网络中的位置和影响力。
社会关系网络的结构特征分析
社会关系网络的结构特征分析近年来，随着互联网的普及和社交媒体的兴起，人们的社会关系网络日益扩大和复杂化。
社会关系网络是人们之间相互依存、相互作用的网状结构，研究社会关系网络的结构特征有助于我们更好地理解和应对社会关系的变化和发展。
一、节点的度和中心性社会关系网络中的节点代表个人或组织。
节点的度指的是与该节点直接相连的边的数量，代表个体的联系广度。
在社会关系网络中，一些节点的度非常高，这些节点被称为“中心节点”。
中心节点拥有更多的社会资源和信息，对网络中其他节点的影响力也更大。
而一些节点的度很低，这些节点被称为“边缘节点”，他们的影响力较小。
二、社区结构社会关系网络中，一些节点之间会形成紧密的社区结构。
社区结构是指网络中一组紧密相连的节点，彼此之间的联系比与外部节点的联系更紧密。
社区结构在社会关系网络中起到重要的功能，比如信息传播、资源共享等。
通过分析社会关系网络的社区结构，我们可以识别并理解不同社区的特点和功能。
三、强弱关系在社会关系网络中，人与人之间的关系可以是强关系，也可以是弱关系。
强关系一般指亲密关系、家庭关系等，这种关系更稳定、更持久。
而弱关系则是指一些疏远的关系，比如同学关系、朋友关系等。
弱关系在社会关系网络中具有重要的作用，它们能够带来新的信息、资源和机会，促进社会的创新和发展。
四、结构缺陷社会关系网络中存在一些结构缺陷，比如闭塞性、层级性等。
闭塞性指的是网络中存在一些节点，它们与其他节点的联系较少，导致整个网络信息传播不畅、创新能力低下。
而层级性则指的是网络中存在一些节点，它们与其他节点的联系非常紧密，形成了明显的等级和权力关系。
这种结构缺陷会导致社会关系网络中信息和资源的不平等分配，限制个体和群体的发展。
五、网络演化社会关系网络是一个动态的系统，它会随着时间的推移而发生演化和变化。
网络演化主要涉及节点的加入和离开，以及节点之间联系的变化。
通过研究社会关系网络的演化过程，我们可以了解节点的变化、社区的形成与解散，从而更好地预测和应对社会关系网络的未来发展。
社 会网络分析知识要点整理
社会网络分析知识要点整理社会网络分析是一种研究社会结构和关系的方法，它在众多领域都有着广泛的应用，如社会学、管理学、传播学等。
下面为您详细整理社会网络分析的知识要点。
一、社会网络的基本概念社会网络简单来说，就是由节点（可以是个人、组织、事件等）以及节点之间的连线（代表关系）所构成的结构。
这些关系可以是多种多样的，比如友谊关系、合作关系、信息传递关系等等。
节点是网络中的基本元素，它们代表着参与网络的实体。
而关系则定义了节点之间的连接方式和强度。
例如，在一个社交网络中，每个人就是一个节点，他们之间的朋友关系、亲属关系等就是连线。
二、社会网络的类型1、个人网络以个体为中心，关注其与周围直接相关的人所形成的网络。
比如，一个人的朋友、同事、家人构成的关系网络。
2、组织网络涉及组织内部或组织之间的关系，如企业内部的部门之间、企业与供应商、合作伙伴之间的关系网络。
3、虚拟网络随着互联网的发展而兴起，例如在线社交平台上用户之间形成的网络。
三、社会网络的特征1、密度反映网络中节点之间联系的紧密程度。
密度高意味着节点之间的关系较为紧密，信息和资源流通相对容易；密度低则相反。
2、中心性包括度中心性、接近中心性和中介中心性。
度中心性衡量一个节点与其他节点直接连接的数量；接近中心性考察一个节点到其他节点的平均距离；中介中心性看的是一个节点在其他节点之间的连接中所起的桥梁作用。
3、凝聚子群指网络中联系紧密的一部分节点所构成的子群体。
四、社会网络分析的方法1、图论方法用图形来直观表示网络结构，通过节点和连线的布局展示关系模式。
2、矩阵分析将网络关系转化为矩阵形式，便于进行数学计算和分析。
3、统计分析运用统计学方法对网络的特征和属性进行定量描述和推断。
五、社会网络分析的应用领域1、社交研究了解人际关系的形成、发展和影响，比如研究青少年的社交圈子如何影响其行为和心理。
2、组织管理优化团队结构，提高沟通效率，促进知识共享和创新。
3、市场营销识别关键影响者，制定精准的营销策略，传播产品或服务。
社会网络分析
社会网络分析社会网络分析是指对人际关系、社会结构以及信息传播网络等进行研究和分析。
随着社交媒体的崛起和互联网的普及，社会网络越来越成为人们交流、获取信息、建立和维护人际关系的重要渠道。
本文将探讨社会网络分析的基本概念、方法和应用，并简要介绍其中的一些研究成果。
首先，社会网络分析的基本概念是将人际关系看作是一个网络，每个个体在这个网络中都与其他个体有着相互依存的关系。
通过对这些关系的分析，可以揭示出整个社会网络的结构、特征以及信息的传播路径。
社会网络分析通常会涉及到两个基本要素：节点和边。
节点代表着个体，边则代表着个体间的联系或关系。
通过对节点和边的分析，我们可以了解个体的特征以及个体之间的连接模式。
其次，社会网络分析的方法主要包括网络中心性分析、子群体识别、社区检测等。
网络中心性分析是指通过计算节点在网络中的位置和连接程度来评估节点的重要性。
常用的指标包括度中心性、接近中心性、中介中心性等。
子群体识别则是寻找出网络中具有密切联系的节点组成的子群体，从而揭示出网络中的社会结构。
社区检测则是将网络划分成若干个密切联系的子网络，以揭示出更为细致的社会结构。
社会网络分析在许多领域中都有广泛的应用。
在社会学领域，社会网络分析可以用于研究社会关系、社会动态和社会结构。
例如，通过对社交媒体上的数据进行社会网络分析，可以了解不同群体之间的联系和信息传播的路径，从而揭示出社会舆论和社会动态的特征。
在经济学领域，社会网络分析可以用于研究经济活动的传播和影响。
例如，通过对企业间的商业关系网络进行分析，可以了解不同企业之间的合作关系和信息传播的路径，从而为企业的战略决策提供参考。
此外，社会网络分析还可以应用于恐怖主义研究、犯罪分析、医疗保健等领域。
在恐怖主义研究中，社会网络分析可以揭示恐怖组织的组织结构、策划活动的模式以及成员之间的关系，从而帮助预测和防范恐怖袭击的发生。
在犯罪分析中，社会网络分析可以揭示犯罪网络的结构和成员之间的联系，从而帮助破案和预防犯罪的发生。
社会关系网络的结构特征分析
社会关系网络的结构特征分析社会关系网络是人们在社会生活中相互联系、相互作用的一种形式。
通过分析社会关系网络的结构特征，我们可以更好地理解个体在社会网络中的位置与作用，以及整个社会系统的运行机制。
本文将以中文为主要语言，探讨社会关系网络的结构特征，希望对读者们理解社会关系网络有所帮助。
1. 规模与密度：社会关系网络的规模和密度是其最基本的结构特征之一。
规模指的是网络中的节点（即个体）数量，密度指的是网络中已建立的关系的比率。
一般来说，规模较大的社会关系网络可以提供更多的资源和机会，但也增加了信息传播和协调的难度。
而高密度的网络则有助于信息的快速传播和协同合作的形成，但也容易导致信息重叠和过度耦合。
2. 中心性与影响力：在社会关系网络中，个体的中心性与影响力是另一个重要的结构特征。
中心性指的是个体在网络中所占有的重要位置，影响力则表征了个体对其他节点的影响程度。
通过中心性分析，我们可以发现网络中的“核心节点”，即那些连接着较多其他节点的个体。
这些核心节点往往具有更强的影响力，能够更有效地传播信息和影响其他人的行为。
3. 群体与关联：社会关系网络中常常存在着各种群体和关联，这也是其重要的结构特征之一。
群体可以通过共同的兴趣、需求或其他特征来定义，如家庭、朋友圈、工作组等。
群体内的关联往往比群体之间的关联更为密切，成员之间的相互作用更频繁。
通过群体与关联的分析，我们可以更好地理解人们在不同群体中的角色定位、信息传播和决策过程。
4. 层次与结构：社会关系网络的层次与结构特征能够揭示其中的组织形式和演化规律。
层次指的是网络中不同级别的节点之间的联系，如个体与家庭、家庭与社区之间的联系。
而结构则指的是网络中存在的某种规律或模式，如“小世界网络”中的“六度分隔理论”和“强者恒强弱者恒弱”的“马太效应”。
5. 弱关系与强联系：社会关系网络中的弱关系与强联系也是一个重要的结构特征。
弱关系指的是个体之间的联系较为松散、不太频繁的关系，而强联系则相反。
社会关系的网络结构分析
社会关系的网络结构分析社会关系是构建人与人之间联系的纽带，人们通过社会关系建立起互信、合作、互助的网络。
在这个网络中，人与人之间的关系形成了一种特殊的结构，被称为社会网络结构。
社会网络结构的分析可以帮助我们深入了解人际关系的形成和发展，揭示社会关系对个体和社会的影响。
一、社会网络结构的定义与特征社会网络结构是指一组人或组织之间的相互联系。
这些联系可以是社交关系、工作关系、亲属关系等。
社会网络的形成是人们的行为所决定的，它受到人们对资源、信息和社会支持的需求的驱动。
社会网络结构的特征包括节点、边、关系的强弱和传播路径等。
节点代表一个人或组织，边则代表两个节点之间的关系。
关系的强弱可以通过关系的频繁性、亲密度以及资源交换的程度来衡量。
二、社会网络结构的类型社会网络结构可以分为四种类型：辐射型、圈子型、星型和多核型。
1. 辐射型结构：以一个中心节点为核心，向外辐射出多个连接节点的结构。
这种结构主要在信息传播、影响力扩散等方面具有优势。
典型的辐射型结构可以是一个名人的粉丝群体，名人在中心，粉丝在外围。
2. 圈子型结构：由多个节点之间紧密相连而形成的结构。
这种结构在信息共享、信任建立等方面具有优势。
典型的圈子型结构可以是一个家庭，家庭成员之间之间紧密相连。
3. 星型结构：一个中心节点与其他节点之间相互关联，而其他节点之间没有直接的联系。
这种结构在决策、资源调配等方面具有优势。
典型的星型结构可以是一个公司，CEO作为中心节点，其他部门负责人与之联系。
4. 多核型结构：由多个核心节点相互联系，形成复杂的关系网络。
这种结构在知识传递、协同创新等方面具有优势。
典型的多核型结构可以是一个科研团队，团队成员之间相互联系，贡献各自的专业知识。
三、社会网络结构的影响和作用社会网络结构对个体和社会都有重要的影响和作用。
1. 影响个体的行为和观念：社会网络结构决定了个体所处的信息环境和社会支持系统。
个体通过社会网络获取信息、学习经验、获取资源，并受到网络中其他人的影响而改变行为和观念。
社会网络分析相关概念概述
社会网络分析相关概念概述社会网络分析相关概念概述一、网络密度=当前关系总数/理论最大关系数，整体网密度越大，对个体的影响越大互惠性指的是网络中成员之间的关系是否具有相互性，也就是说任何一对成员之间是否相互“选择”，是否为邻接点。
二、中心度-> 个体，中心势->群体中心势( centralization) 刻画整个网络各个点的差异性程度，因此一个网络只有一个中心势。
程度中心势：计算中心势的想法也比较直观：找出图中的最核心点，计算该点的中心度与其他点的中心度之差。
也就是定量讨论图中各点中心度分布的不均衡性。
差值越大，则图中各点中心度分布得越不均衡，则表明该图的中心势越大——该网络很可能是围绕最核心点发散展开的。
同样作归一化处理，将图的中心势定义为实际差值总和/最大差值总和。
于是，完备图的中心势为0（每个点都有相互联系，无所谓中心不中心），星型或辐射型的网络的中心势接近1。
中间中心性势:也是分析网络整体结构的指标，指中间中心性最高的节点的中间中心性与网络中其他节点的中间中心性之间的差距。
这个节点与其他节点的差距越大，网络的中间中心势就越高，这就意味着这个网络中的节点可能会被分成许多小群体，过分依赖一个节点来转移关系，这个节点在网络中处于极其重要的地位。
靠近中心势:对于一个社交网络，靠近中心势越高，网络中节点间的差异越大，反之，网络中节点间的差异越小。
点度中心性【程度中心性】是一个用来衡量节点在网络中所处地位的指标，点度中心性的思想是: 如果一个点与许多节点之间有联系，那么该节点在网络中就处于比较中心的位置，具有比较大的“权利”。
采用与该节点直接相连的点的数量来衡量点度中心度是比较常用的做法。
接近中心性分析“距离”是指两点之间最短路径的长度，接近中心性这一概念用来衡量点的中心程度。
在一个图中，一个点到其他所有点的距离总和越小，表明这个点不受他人“控制”的能力越强，接近中心性越高。
这样的点在网络中有最佳的视野，可以知道网络中所发生的事情，以及信息的流通方向。
社会网络分析与结构
社会网络分析与结构社会网络是人际关系的一种形式，它由连结人际之间的联系所构成。
伴随着科技的发展，社交网络已经从线下延伸到线上，成为一种新的交流和关系建立方式。
社会网络分析就是一种研究社交网络结构和关系的方法，通过统计和分析个体之间的连接程度、关系强度以及信息传播等因素，揭示了社会网络的结构和功能。
社会网络分析关注的是网络中的个体和群体之间的相互关系。
通过分析社交关系网络可以发现人际关系的复杂性和潜在规律。
社交网络的结构通常可以分为三种形式：中心型、弱中心型和星型。
首先，中心型网络是指以某个核心节点为中心，其他节点与之直接相连。
这种结构在社交媒体上比较常见，比如微博和微信。
核心节点通常是一些受众广泛、影响力较大的人物，他们的信息传播和影响力更强。
其次，弱中心型网络是指没有明显的核心节点，各个节点之间的连接程度相对均匀，没有人物或群体能够主导整个网络。
这种结构在一些小众兴趣社区或学术界比较常见，节点之间的联系相对松散。
最后，星型网络是指所有节点都与一个中心节点直接相连，而节点之间没有直接联系。
这种结构在政府、组织和企业等组织中较为常见，中心节点负责信息的传递和资源的调配。
社交网络中的节点可以分为两种类型：强联系节点和弱联系节点。
强联系节点是指与其他节点之间联系频繁且紧密的节点，他们有更高的信息流通和资源调配能力。
弱联系节点相对来说联系较少且不太紧密，但他们往往能够连接不同社交群体之间的信息流动，因此在社交网络中扮演着重要的桥梁角色。
社会网络分析不仅仅是研究网络结构，也可以应用于各种领域。
在商业领域，社交网络分析可以帮助企业寻找潜在客户和合作伙伴，优化销售渠道和市场营销策略。
在医疗领域，社交网络分析可以用于研究传染病的传播路径并提供相关预警信息。
在社会学领域，社交网络分析可以研究社会群体的组织结构、信息传播和影响力扩散等问题。
然而，社交网络也存在一些问题和挑战。
首先是隐私问题，社交网络中的个人信息往往会被滥用，导致个人的隐私泄露。
网络架构与社会网络分析结合
网络架构与社会网络分析结合一、网络架构概述网络架构是信息时代下，支撑着社会运行和信息交流的基础架构。
它不仅包括了物理层面的网络设备和连接，更涵盖了逻辑层面的协议和标准。
网络架构的设计和优化直接影响着信息的传输效率、安全性和可靠性。
随着技术的发展，网络架构已经从简单的点对点连接，发展到了复杂的多层次、多协议的系统。
1.1 网络架构的组成要素网络架构由多个基本要素构成，包括网络节点、连接链路、协议栈、路由机制和安全策略等。
网络节点可以是服务器、路由器、交换机或终端设备。
连接链路则是节点之间的物理或逻辑连接。
协议栈定义了数据传输的规则和标准。
路由机制决定了数据包在网络中的传输路径。
安全策略则是保障网络数据安全和隐私的关键。
1.2 网络架构的发展趋势随着大数据、云计算、物联网等新技术的兴起，网络架构正面临着前所未有的挑战和机遇。
一方面，网络需要处理的数据量急剧增加，对带宽和处理能力提出了更高的要求。
另一方面，网络的智能化和自动化水平也在不断提高，以适应日益复杂的应用场景。
二、社会网络分析简介社会网络分析是一种研究社会结构和个体之间关系的定量方法。
它通过图论和数学模型来分析社会网络中的节点和边，揭示社会结构的特征和动态变化。
社会网络分析在社会学、经济学、信息科学等多个领域都有广泛的应用。
2.1 社会网络分析的理论基础社会网络分析的理论基础包括社会资本理论、结构洞理论和社会影响理论等。
社会资本理论强调个体通过社会网络获得的资源和机会。
结构洞理论关注网络中未被充分利用的连接点，认为这些点是创新和竞争优势的来源。
社会影响理论则研究个体行为如何受到网络中其他个体的影响。
2.2 社会网络分析的应用领域社会网络分析的应用领域非常广泛，包括但不限于组织行为研究、市场分析、公共卫生、犯罪网络分析等。
在组织行为研究中，社会网络分析可以帮助理解员工之间的协作和信息流动。
在市场分析中，它可以用来识别市场领导者和影响力者。
在公共卫生领域，社会网络分析有助于理解疾病的传播路径。
社会网络分析方法
蔡宁;吴结兵;,浙江大学学报(人文社会科学版),2006,04,58-65
产业集群中组织间关系的类型和性质是理解产业集群现象的重要基础。通过社会网络分析方法考察集群组织间关系网络的密集性质及其功能机制发现:(1)受到连接多样性、连接偏好和集群生命周期的影响,产业集群网络关系密集性呈不均匀分布,使得集群网络呈现出密集和稀疏相结合的结构特征;(2)集群组织间关系密集性具有资源配置优势,但同时使网络隐藏着潜在的风险,而稀疏网络具
在这里（/~hanneman/nettext/index.html）大家可以看到有关社会网络分析方法的完整的英文版内容。
Hanneman, Robert A. and Mark Riddle. 2005.Introduction to soci, CA: University of California, Riverside ( published in digital format/~hanneman/)
5. Using matrices to represent social relations
6. Working with network data
7. Connection
8. Embedding
9. Ego networks
10. Centrality and power
11. Cliques and sub-groups
负荷性的负向影响。知识共享行为受到职务、科研协作网络、学习咨询网络、友谊关系网络等变量的正向影响,而受到科研工作负荷性的负向影响。
[12]产业集群与区域竞争合作机制:一种基于社会网络的分析
吉国秀;王伟光;,中国科技论坛,2006,03,95-99
社会学研究中的网络分析方法
社会学研究中的网络分析方法网络分析是一种社会学研究中常用的方法，它通过分析人与人之间的联系，揭示出社会网络的结构和特征。
网络分析可以帮助我们理解个体与集体之间的互动关系，以及社会规模、结构和功能的运作方式。
本文将介绍网络分析方法的基本原理和应用领域，并探讨现代社会中网络分析的挑战和发展趋势。
一、网络分析方法的基本原理网络分析方法的基本原理是以人与人之间的关系为基础，通过对网络拓扑结构的分析，揭示其中蕴含的社会信息和动态。
在网络分析中，一个网络可以由节点和边构成，节点代表个体，边代表个体之间的相互关系。
通过观察和计算节点之间的联系模式和强度，我们可以分析出网络的结构和连接规律。
网络分析方法主要包括两种网络分析方式：全局分析和局部分析。
全局分析侧重于揭示整个网络中的全局特征，包括平均路径长度、聚集系数、节点度中心性等指标。
而局部分析则关注单个节点或节点集合的特征，如度中心性、接近中心性、嵌入度等指标。
通过综合全局分析和局部分析，我们可以全面地了解网络中个体的位置、影响力和互动关系。
二、网络分析方法的应用领域网络分析方法在社会学研究中有广泛的应用领域。
首先，它可以用于研究社会关系网络的形成和演化过程。
通过分析网络结构和连接模式的变化，我们可以了解网络中个体的互动规律和社会群体的发展趋势。
其次，网络分析方法可以用于研究社会网络中的信息传播和影响力传播。
通过分析网络中的关键节点和信息流动路径，我们可以揭示信息在网络中的扩散路径和速度，为社会研究提供理论依据和实证数据。
此外，网络分析方法还可以用于研究社会网络中的权力结构和社会动态。
通过分析网络中个体的影响力和权力地位，我们可以了解社会组织的形成和变革，以及社会中的竞争和合作关系。
三、网络分析方法的挑战和发展趋势随着互联网和社交媒体的兴起，社会网络结构日益复杂化，传统的网络分析方法面临一些挑战。
首先，传统的网络分析方法主要关注有向和无向边的关系，而忽略了在线社交媒体中的多种关系。
社会网络分析方法
社会网络分析方法社会网络分析方法是一种重要的研究工具，用于研究人际关系网络、组织结构以及信息传播等社会现象。
它通过对网络中的节点和连接关系进行分析，揭示出社会系统的运作规律和特征。
本文将介绍社会网络分析的基本概念和常用方法，并举例说明其在实际应用中的价值和意义。
一、社会网络分析概述社会网络是指由节点和连接关系构成的复杂系统，节点代表个体或组织，连接关系代表它们之间的相互作用和关联。
社会网络分析旨在识别和理解网络中的模式、结构和动态过程，从而揭示社会系统的内部关系和运作方式。
社会网络分析方法主要包括两个方面的内容：结构分析和动态分析。
结构分析侧重于研究网络的拓扑结构和特征，如中心性、密度、聚类系数等。
动态分析则关注网络中节点和连接的变化及其对整个网络的影响。
二、常用的1. 中心性分析中心性分析用于度量网络中节点的重要程度。
其中，度中心性衡量了节点在网络中的连接数量，介数中心性衡量了节点在两个其他节点之间传递信息的程度，接近中心性则度量了节点在网络中的地位和影响力。
通过中心性分析，研究者可以识别出网络中的核心节点和重要节点，从而帮助决策者优化资源分配和信息传播策略。
2. 社团检测社团检测是一种用于发现网络中的社团结构的方法。
社团是指在网络中密切相连的一组节点，其内部联系紧密而与其他社团之间联系稀疏。
社团检测可以帮助研究者理解网络中各个社团之间的联系和相互作用，并揭示隐藏在网络结构中的潜在模式和关系。
3. 信息传播模型信息传播模型用于模拟和预测信息在网络中的传播过程。
其中，独立级联模型（IC model）和线性阈值模型（LT model）是两种常用的信息传播模型。
独立级联模型假设节点独立地接受并转发信息，而线性阈值模型则假设节点的行为受其邻居节点的影响。
通过信息传播模型，研究者可以模拟和预测疾病传播、谣言扩散、产品推广等现象，在实践中指导相关决策和干预措施的制定。
三、社会网络分析的应用与意义社会网络分析方法广泛应用于社会科学、管理学、信息科学等领域，具有重要的实践价值和理论意义。
社会网络分析与社会结构的关联
社会网络分析与社会结构的关联社会网络分析是研究个体在社会关系中的互动以及这些互动对整体社会结构产生的影响的一种方法。
社会结构指的是由个体之间的关系所组成的社会系统，包括社会群体、组织和社会团体等。
社会网络分析的目标是理解这些关系如何塑造社会结构，以及社会结构如何反过来影响个体的行为和决策。
社会网络分析通过研究个体之间的关系模式和交互方式，揭示了社会结构的几个重要特征。
首先，社会网络分析发现社会结构是复杂的、多层次的。
个体通过不同的社交群体和组织形成各种网络，每个网络都有其独特的特点和功能。
这些不同网络之间的互动和交叉形成了复杂的社会网络结构。
其次，社会网络分析揭示了社会结构中的权力和资源分配的不平等。
在社交网络中，某些个体拥有更多的连接和资源，他们可以通过这些联系获得更多的信息、支持和机会。
这些个体通常被称为“总中心人物”，他们在社会结构中起着关键的连接和传播作用。
而其他个体则可能处于较为被边缘化的位置，他们与其他人的联系较少，缺乏信息和资源的获取。
另外，社会网络分析还研究了社会结构的强弱关系。
社会网络中的某些关系比其他关系更为紧密和稳定，这些关系被称为“强关系”。
相比之下，个体之间的非亲密关系被称为“弱关系”。
强关系主要存在于亲属、朋友和紧密合作的同事之间，而弱关系主要存在于一些偶然的社交场合和非常规的互动中。
社会网络中的强关系和弱关系之间的存在和交错，构成了社会结构的浑然一体。
此外，社会网络分析揭示了个体之间信息传播和社会影响力的机制。
社交网络中的个体通过与其他人的互动，传播信息、观念和价值观念。
研究发现，社交网络中的个体更容易受到其关系密切的人的影响，而对于关系较远的人的影响则相对较弱。
同时，个体在社交网络中的位置和角色也会影响其对他人的影响力。
社交网络中的“中心人物”通常拥有更强的社会影响力，他们的观点和行为更容易被其他人采纳和模仿。
综上所述，社会网络分析提供了一种深入理解社会结构的途径。
互联网时代的社会网络分析
互联网时代的社会网络分析随着互联网的快速发展，人们的社交方式也发生了巨大的变化。
传统的面对面交流逐渐被网络社交平台所取代，社会网络在我们的日常生活中扮演着越来越重要的角色。
本文将对互联网时代的社会网络进行分析和探讨。
一、社会网络的定义与特点社会网络是由一群人以某种方式通过社交关系所连接而形成的结构。
互联网时代的社会网络与传统的实体社交网络有着相似的特点，但也有着独特的特点。
首先，互联网时代的社会网络具有全球性。
借助网络平台，人们可以与世界各地的人们建立社交关系，跨越时空的限制，实现跨地域的互动。
其次，社会网络的构建更加简单和便捷。
通过注册账号即可进入社交平台，与他人进行交流和互动，大大降低了人与人之间的社交门槛，使得更多的人能够参与其中。
最后，社会网络具有高度的互动性。
用户可以通过发帖、评论、点赞等方式表达自己的观点和情感，与其他用户进行交流和互动，形成一个庞大的信息交流和分享的网络空间。
二、互联网时代的社会网络的影响互联网时代的社会网络在多个领域都产生了深远的影响，下面将从社交影响、经济影响和文化影响三个方面进行分析。
1. 社交影响互联网时代的社会网络改变了人们的社交方式和社交圈子。
传统的实体社交往往受限于地理因素和人际关系，而社交网络让人们能够扩大社交范围，结识更多的朋友和同行。
此外，社交网络还促进了信息的快速传播和共享，加强了人们之间的连接和交流。
2. 经济影响互联网时代的社会网络为商业活动提供了巨大的机遇和平台。
通过社交网络，企业能够更好地了解用户需求，进行精准的市场定位和推广；同时，社交网络也为创业者和个人提供了展示自己才华和产品的机会。
通过社交网络，人们可以方便地进行线上购物、网上支付等商业活动，促进了电子商务的发展。
3. 文化影响互联网时代的社会网络对文化产业的发展和传播产生了积极的影响。
社交网络为艺术家、作家、音乐家等创作者提供了更多展示和传播作品的途径，拓宽了他们的影响力和受众范围。
网络分析与社会网络
网络分析与社会网络社会网络是人类社会中的重要组成部分，而网络分析是对这些社会网络进行研究和分析的方法和工具。
网络分析旨在揭示社会网络中的关系、结构和动态，并帮助我们更好地理解社会互动、信息传播和决策过程。
一、社会网络的定义和特点社会网络是由个体或组织之间的关系所构成的网络结构。
这些关系可以是各种形式的连接，如亲属关系、友谊关系、合作关系等。
社会网络的特点包括以下几个方面：1. 关系：社会网络的核心是人与人之间的关系，这些关系可以用边来表示，边上的权重可以表示关系的强弱。
2. 结构：社会网络的结构是指个体之间关系的模式和组织方式，包括密度、集聚程度、中心性等指标。
3. 动态：社会网络是动态变化的，随着时间的推移，个体之间的关系可能发生变化，并影响整个网络的演化。
二、网络分析方法和工具网络分析是利用数学、统计和计算机科学的方法来研究和分析社会网络。
下面介绍几种常用的网络分析方法和工具：1. 社会网络分析：社会网络分析是对社会网络中的关系进行可视化和定量分析的方法，常用的指标有度中心性、接近中心性、介数中心性等。
2. 社区发现：社区发现是识别社会网络中团体结构的方法，即将网络中具有密集关系的节点划分为一个个社区或群体。
3. 基于Agent的模拟：基于Agent的模拟是通过建立代理人模型来模拟和研究社会网络中的行为和决策过程。
4. 复杂网络理论：复杂网络理论是研究复杂系统中网络结构和动态性质的数学理论，可以帮助我们更好地理解和分析社会网络的结构和演化机制。
三、网络分析在不同领域的应用网络分析在不同领域具有广泛的应用，下面介绍几个典型的应用领域：1. 社交媒体分析：社交媒体上的用户之间形成了庞大的社交网络，网络分析可以帮助我们揭示社交媒体上信息传播、意见领袖和用户行为等方面的规律。
2. 组织管理：企业和组织内部也存在着丰富的社会网络关系，网络分析可以帮助组织管理者了解员工的合作关系和信息传播路径，优化组织结构和决策流程。
社会网络分析法详细讲解
应用领域：网络传播理论在社会学、传播学、市场营销等领域有 广泛应用用于研究网络中信息的传播规律和影响。
社会网络分析法 的技术实现
数据采集与处理
数据清洗：去除重复、无关 和错误信息
数据来源：社交媒体、网络 日志、调查问卷等
数据转换：将非结构化数据 转化为结构化数据
数据存储：选择合适的数据 库和存储方式
社会网络分析法与计算机科学结合实现更高效的分析 跨学科研究：社会网络分析法与心理学、社会学等学科的交叉研究 在社交媒体分析、组织管理等领域的应用 未来发展方向：与其他领域的交叉融合推动社会网络分析法的创新发展
人工智能与社会网络分析的结合
人工智能可以模拟人类思维模 式为社会网络分析提供新的思 路和方法。
社会网络分析法 的理论框架
网络结构理论
节点：代表个体或组织 边：代表节点之间的关系 网络密度：表示网络中节点之间联系的紧密程度 网络中心性：衡量节点在网络中的重要程度
网络动态理论
单击此处添加标题
定义：网络动态理论是社会网络分析法的重要理论框架之一它关注网络中节点之间 的动态关系和演化过程。
单击此处添加标题
在组织管理中的应用
团队沟通与协作：社会网络分析法可以帮助组织了解团队成员之间的沟通方式和协作 效果优化团队结构提高工作效率。
人才选拔与招聘：通过分析组织内部的人际关系网络可以识别关键人才为选拔和招聘 提供参考依据。
知识共享与传播：社会网络分析法可以揭示组织内部知识共享和传播的路径促进知识 的有效传递和应用。
中心性分析
定义：衡量节 点在社交网络
中的重要性
计算方法：点 度中心性、接 近中心性、特 征向量中心性
等
应用场景：识 别关键节点、 信息传播、社
社会网络分析方法对社会关系网络特征解读
社会网络分析方法对社会关系网络特征解读社会网络分析（Social Network Analysis, SNA）是一种以网络为基础，研究人际关系和组织结构的方法。
通过社会网络分析方法，我们可以深入了解社会关系网络的特征，揭示人们之间的相互联系和信息传播的模式。
本文将从社会网络的定义、分析方法和应用等方面，对社会关系网络的特征进行解读。
社会网络是由个体与个体之间的关系所构成的系统。
关系可以表现为社交关系、合作关系、信息传播关系等。
社会网络的核心是节点（Node）和连边（Edge）的组合。
节点代表社会中的个体，可以是个人、组织或其他单位；连边则代表节点之间的关系。
社会网络分析方法广泛应用于社会学、心理学、管理学等领域，以揭示社会关系网络的特征和动态过程。
其中，最常用的分析方法包括：中心性分析、团体分析、结构洞分析和社区分析。
中心性分析主要用于衡量节点在网络中的重要性。
最常用的中心性指标是度中心性和介数中心性。
度中心性表示一个节点与其他节点直接相连的数量，即节点的度。
介数中心性则表示节点在网络中作为中介传递信息的数量。
中心性分析可以帮助我们识别网络中的核心节点，了解关键影响力和信息传播路径。
团体分析主要研究节点之间的群组关系。
通过社区检测算法，可以将网络中的节点划分为不同的社区。
社区是一种紧密联系的集合，节点之间的内部联系更加紧密，而不同社区之间的联系相对较弱。
团体分析帮助我们理解社会关系网络的结构和组织，发现相似性和共同兴趣的节点群体。
结构洞分析主要关注网络中的连接性。
结构洞是指网络中存在的由于连接性差异而形成的漏洞。
通过结构洞分析，可以了解信息传播和创新的机会，以及个体在网络中的定位和影响力。
结构洞分析有助于发现创新者、传播者和关键决策者等特殊角色。
社区分析是一种聚类方法，通过研究节点之间的相似性和连接模式，将节点划分为不同的群体。
社区分析帮助我们发现社交网络中的小世界现象和群体特征，理解社会关系网络的亲密度和集体行为模式。
如何解读社 会网络的结构
如何解读社会网络的结构在当今社会，我们生活在一个相互联系、错综复杂的关系网络中。
从亲朋好友间的日常交流，到企业间的商务合作，再到全球范围内的信息传播，社会网络无处不在。
理解社会网络的结构对于我们洞察社会现象、解决社会问题以及把握个人和群体的发展机遇都具有重要意义。
那么，究竟什么是社会网络的结构呢？简单来说，它指的是个体之间相互连接和关系的模式。
这种模式并非随机形成，而是受到多种因素的影响，如地理距离、共同兴趣、职业需求等。
社会网络的结构可以从多个维度进行解读。
首先是节点的特性。
节点就是网络中的个体，每个节点具有不同的属性，比如个人的年龄、性别、职业、教育程度等。
这些属性会影响节点在网络中的位置和作用。
例如，在一个学术研究网络中，具有高学历和丰富研究经验的学者往往处于核心位置，他们与其他研究者的连接更多、更紧密。
其次是连接的强度。
连接的强度可以分为强连接和弱连接。
强连接通常是指与我们关系密切的人，如家人、密友等，与他们的交流频繁且深入。
弱连接则是那些关系相对较浅的人，比如偶尔见面的熟人或者通过社交媒体认识的朋友。
虽然弱连接在情感支持方面可能不如强连接，但它们在信息传播和新机会获取方面却能发挥独特的作用。
比如，你可能通过一个久未联系的同学得知一个难得的工作机会。
网络的密度也是一个关键因素。
网络密度指的是网络中实际存在的连接数量与可能存在的连接数量之比。
高密度的网络意味着个体之间的联系非常紧密，信息传播迅速，合作容易达成，但也可能导致群体思维的出现，缺乏新的观点和创新。
低密度的网络则信息传播相对较慢，但可能引入更多的外部信息和新的想法。
另外，网络的中心性也是解读社会网络结构的重要方面。
中心性可以分为度数中心性、接近中心性和中介中心性。
度数中心性高的个体在网络中拥有众多的直接连接，具有较高的影响力。
接近中心性高的个体能够快速地获取信息，因为他们与其他节点的距离较短。
中介中心性高的个体则在信息传递和资源分配中起着关键的桥梁作用。
社会学理论的社会网络结构分析
社会学理论的社会网络结构分析引言社会网络结构分析是社会学领域的重要研究内容之一，它通过分析个体之间的联系和相互作用，揭示和解释各种社会现象的形成和发展规律。
社会学理论作为社会网络结构分析的基础和指导，对研究者深入理解社会网络结构具有重要意义。
本文将以社会学理论为基础，结合社会网络结构分析的方法和案例，探讨其在社会学研究中的应用和意义。
一、社会学理论的基本概念社会学理论是社会学研究的基石，它通过理论的构建和验证，揭示社会现象的本质和内在联系。
社会学理论包括结构功能主义理论、符号互动主义理论、冲突理论等多个分支。
这些理论视角不同，但都对个体和社会之间的关系进行了探讨和解释。
1. 结构功能主义理论结构功能主义理论强调社会系统的结构和功能之间的关系。
根据这一理论，社会是一个由各个组织和机构所构成的系统，每个组织和机构都有着特定的结构和功能。
社会网络结构分析可以从组织和机构之间的联系和互动入手，揭示它们的功能和作用。
2. 符号互动主义理论符号互动主义理论认为社会是通过个体之间的符号交流和互动建构起来的。
个体之间的交互作用构成了社会网络的基本单位。
社会网络结构分析可以通过观察个体之间的符号交流和互动，揭示个体在社会中的行为和认知模式。
3. 冲突理论冲突理论关注社会中不同群体和个体之间的冲突和对抗。
社会网络结构分析可以通过分析冲突的产生和演化过程，揭示社会中不同群体之间的关系和冲突动力。
二、社会网络结构分析的基本方法社会网络结构分析是一种通过绘制和分析个体之间的联系和相互作用模式来揭示社会结构的方法。
其基本方法包括调查问卷、观察和计算机模拟等。
1. 调查问卷调查问卷是社会网络结构分析中应用最广泛的方法之一。
研究者通过发放问卷，询问受访者之间的关系和联系，然后将这些数据进行统计和分析，得出网络结构图和关系强度等信息。
2. 观察观察是社会网络结构分析的另一种方法。
研究者通过观察个体之间的行为和交互模式，推断出它们之间的联系和相互作用方式。
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什么新东西 ,只不过是“新瓶装旧酒”;对网络分析 范式最经常和最激烈的批评是 ,认为它是由“没有 理论的方法”构成的 。甚至有学者认为“网络分 析 ,它拥有一套强有力的描述社会结构的技术 ,尽 管前景可观 ,但是却没有多少理论 。网络社会学 的方法论很精致 ,但它明显不是理论”③。本文主 要围绕针对社会网络分析的种种误解和争论 ,对 这种研究范式的特征和基本命题进行系统的总结 和梳理 ,并与传统的地位结构观进行比较 。
网络分析的焦点是单位之间的关系 ,而不是
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试图将单位化约为其内在属性和本质特征的范 畴 。换言之 ,结构性的社会关系是比系统成员的 个人属性更有力的社会学解释素材 。在此意义 上 ,网络分析与心理学的动机理论以及强调内在 驱力的“归因”解释相区别 。而在心理学的解释 中 ,行动受唯意志论的 、目的论的驱动 ,趋向一种 预期的目标 。在最终的意义上 ,属性分析是心理 学的 ,而集中探讨关系的网络分析则具有鲜明的 社会学特色 。
社会网络分析者在研究社会结构时与传统的
Ξ 本文系国家社科基金项目“城市移民问题研究”(项目号 :05BSH054) 的阶段性成果 。
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社会网络分析的范式特征Ξ
———兼论网络结构观与地位结构观的联系和区别
张文宏
内容提要 社会网络分析是一种综合性的分析战略 ,是一种研究资源 、物品和位置通过社会关系形态而 配置和流动的范式 ,是集中分析社会关系结构的理论和方法的统一体 。经过数十年的发展 ,社会网络分析已 经形成了明显的范式特征 、中心原理和基本命题 ,为研究社会结构提供了一种迥异于地位结构观的网络视野 , 这种全新的理论视角和分析工具成为 20 世纪 80 年代以来社会科学界的显学 。
虽然从 20 世纪 70 年代末期以来 ,社会网络 分析逐渐占据了北美和欧洲的主流社会学阵地 , 但是 ,学界对该研究范式仍然存在着种种误解 ,这 在一定程度上阻碍着社会网络分析范式的进一步 发展 。某些人批评它仅仅是一种工具或方法 ,缺 乏对社会学实质问题的应有重视 ;另外一些研究 者避开了社会网络的独特概念 、测量方法和技术 , 仅仅在隐喻的意义上使用社会网络 、关系或联系 等概念 ;一些分析者和实践者 ,将网络分析误解为 许多专业术语和技术的一个混合体 ;一些人把它 硬化为一种方法论 ,而另外一些人则把它软化为 一种隐喻 ;还有一些人嘲笑社会网络分析并没有
社会网络分析的范式特征
韦尔曼在《结构分析 :从方法和隐喻到理论和 实质》一文中精辟地概述了网络分析的基本特征 。 他认为 ,无论是整体网络研究者 ,还是个体中心网络 研究者 ,都共同受到下述五个分析范式的影响λϖ :
1. 结构性的社会关系是比体系成员的属性更 有力的社会学解释素材 。网络分析形成之前的结 构分析将社会结构和过程视为个体行动者个人属 性的总和 。不管是发生学的属性 (如年龄 、性别 、 家庭背景) 或社会属性 (如社会经济地位 、政治态 度) ,都被视作个体所具有的本质 。每种属性都被 视为分析的独立单位 ,相同的属性聚合为一种社 会范畴 。实际上 ,这种类别分析没有考虑个体背 后所隐藏的结构关系 ,即群体内部内在的和群体 之间外在的关系 ,而仅仅把个体简单地归入具有 类似属性的群体 。通过属性分析来研究“社会结 构”,必然忽视个体间的相互关系 。比如最著名的 布劳 - 邓肯的地位获得模型考察的就仅仅是变项 之间的虚拟关系而非社会系统成员之间的真实关 系 。范畴和属性分析将每一个社会系统的成员看 作独立的非结构的单位 ,关注分散和隔离的个体 所具有的社会与经济属性 。此分析范式假定 ,具 有相同属性和范畴特征的个体 ,势必会按照相同 或类似的方式行事 。范畴分析者把每个个体成员 的特征聚合起来当作群体的特征 ,这必然会忽视 潜在的结构信息 ,影响他们分析跨越多种类别和 群体界限的联系 。
3. 社会网络的结构特征决定了二维关系 ( dy2 adic relationships) 的作用 。这不仅表现在社会网络 结构决定了二维关系发挥作用的环境 ,也呈现为 当一种关系建立以后 ,它就为网络成员提供了直 接或间接接近他人和其他资源的机会 。一种社会 系统中的联系模式极大地影响了通过独特方式联 系的资源流动 ,例如紧密联系的亲属群体有可能 使配偶关系恶化 ,密切联系的公司间关系则有可 能为双方带来高额利润等等 。网络分析者指出 ,
网络分析者认为 ,整个社会是由一个相互交 错或平行的网络所构成的大系统 。网络研究者关 注社会网络的结构及其对社会行为的影响 ,研究 深层的社会结构即隐藏在社会系统的复杂表象之 下的固定关系模式 。他们强调网络结构性质的重 要性 ,集中研究某一网络中的联系模式如何提供 机会与限制 ,其分析以联结一个社会系统中各个
社会网络分析所处理的复杂的和内部相关的 现象是社会科学中几乎所有理论模型和范式都刻 意避免的 。它通过建构与错综复杂的现实之间的 类似性来探讨联系 (connections) ,运用同构的 (iso2 morphic) 和同态的 ( homomorphic) 图形来建立直观 分析的模型 ,以统一的方式直接处理复杂结构内 部每一层面上角色和位置的相互作用 。换言之 , 网络分析的目的在于以一种理论上综合和技术上 先进的方式把握社会结构的整体性质 ⑧。当然 , 网络分析也以崭新的令人信服的方式对传统的社 会现象进行了重新的分析和诠释 。
社会网络分析的范式特征
阶级结构观具有截然不同的视角 ,在这个意义上 , 社会网络分析者又可以称为网络结构论者 。阶级 结构观的鼻祖是韦伯和马克思 ,网络结构观的先 驱则是齐美尔 。阶级结构观使我们认识到 ,社会 成员都具有某些属性 ,社会当中的人们可以按照 其属性来分类 ,人们的社会行为就是按照其所属 的类别来说明的 。例如 ,阶级和阶层分析就是一 种典型的地位结构观的分析方法 。按照经典马克 思主义的说法 ,人们的阶级属性源于其对生产资 料的不同占有关系 ,据此可以把人们分为无产阶 级和资产阶级 。再比如 ,20 世纪 60 年代兴起的 布劳 - 邓肯的地位获得模型是一种典型的地位结 构观的分析方法 :人们获得怎样的社会经济地位 是由其先赋性地位和获致性地位决定的 。到 80 年代虽然学界对于这个模型作出了修正 ,但仍然 没有摆脱地位结构观的视角 。地位结构观并不是 错误的 ,但是仅仅从这一观点出发来考察社会结 构则是片面的 ,有碍于我们把握社会结构的全貌 , 有可能产生理论误导 。④
网络结构观的特点
阶级Π阶层结构分析和社会网络分析是国际 社会学界的两个热门领域 ,但是却被多数学者视 为两种完全不同的研究范式 ,从而导致了阶级Π阶 层结构分析和社会网络分析的相对隔离 ,也使运 用社会网络概念及其测量工具的阶级Π阶层结构 分析和运用阶级或社会分层理论及其研究方法的 社会网络分析的成果非常少见 。
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江海学刊 2007. 5
释 ;第二 ,强调抽象概念如意念 、价值 、心理协调和 认知的因果首要性的社会心理学的解释 。在此意 义上 ,欧洲大陆的结构主义 (如列维·斯特劳斯的 维灵论和化约论的结构主义) 应该与目前意义上 的结构分析或网络分析相区别 ;第三 ,形形色色的 技术制约论与物质决定论 ,如地理环境决定论或 各种物质决定论及其变种 ;第四 ,运用“变项”作为 主要的分析概念的解释 ,例如统治着 20 世纪 70 年代的布劳 - 邓肯的地位获得的“结构方程”模 型 。⑩这四种所谓的结构是变项间的联系而不是 实际存在的社会实体中的活生生的联系 。
2. 规范产生于社会关系系统中的位置 。社会 网络分析之外的结构分析者确信 ,具有类似属性 的个体会以类似的方式对共同规范作出反应 ,他 们用“共同意识 、承诺 、规范取向与价值”的解释体 系来规定人与社会体系的关系 。相反 ,网络分析 者首先在个人和集体实际上如何行动而非他们应 该如何行动的规律性中去寻求解释 。他们试图用 结构的限制或机会而不是用假定的内在驱力 (如 内化的规范) 来解释社会行动者的行为 。网络分 析者集中分析人类行为的结构性决定因素 ,排除 了心理学的动机问题 ,把态度和规范看作位置的 结果而非原因 。
社会网络分析修正了社会学研究中的传统逻 辑 。网络分析者认为 ,社会范畴 (如阶级 、阶层和 种族) 和有界限的群体可以通过考察社会行动者 之间的关系来发现和分析社会结构 。另外 ,与传 统社会学分析的逻辑不同的是 ,社会网络分析不 是从可观察世界的先验分类进入到一组具体的范 畴 ,而是从一组关系出发 ,从这些关系中推演出社 会结构的形态和类型 。换言之 ,网络分析的逻辑 是从结构 、关系到范畴 ,从行为到态度 。
总之 ,社会网络分析作为西方社会学一个重 要的分支领域 ,是一种关于社会结构的崭新的观 点和研究范式 。社会网络分析的领军人物格兰诺 维特在为《社会科学中的结构分析》系列丛书所撰 写的主编序言中指出 ,结构分析 (或网络分析) 按 照具体的实体如个人 、群体和组织中的关系来解 释社会行为和组织表现 。⑨网络分析至少与以下 4 种流行的研究战略形成鲜明的对照 :第一 ,试图专 注于孤立的个体进行化约主义 ( reductionist) 的解
关 键 词 社会网络分析 范式特征 网络结构观 地位结构观
当代社会学理论发展的一个突出特色 ,是分 析社会网络以及社会网络结构中所从某种 意义上说 ,依据社会网络结构来分析人类社会行 为 ,具有十足的社会学特色 ,因为其不仅与经济学 的人力资本理论有别 ,也与心理学的原子化个人 主义的研究取向相异 。②
交叉点的社会关系网络为基础 。网络分析者将社 会系统视为一种依赖性的联系网络 ,社会成员按 照联系点有差别地占有稀缺资源和结构性地分配 这些资源 。⑥