UCINET的用法小结
社会网络分析方法 ucinet的应用
社会网络分析方法 UCI-Net 的应用引言社会网络分析方法是一种研究人际关系和社会结构的方法，在社会学、心理学、管理学等领域有广泛的应用。
其中，UCI-Net是一款常用的社会网络分析工具，可以帮助研究人员对社会网络进行可视化和分析。
本文将介绍UCI-Net的使用方法和一些常见的应用案例。
UCI-Net 的概述UCI-Net是一款基于UCINet软件开发的网络分析工具，它提供了数据处理、数据可视化、社会网络指标计算等一系列功能。
UCI-Net支持多种数据格式的导入，包括Excel、文本文件、数据库等，用户可以根据自己的数据来源选择合适的导入方式。
UCI-Net 的功能和应用数据处理和可视化UCI-Net提供了丰富的数据处理功能，用户可以对导入的数据进行清洗、转换和整合。
用户可以根据需要选择不同的数据处理方法，如删除重复数据、合并多个数据集等。
此外，UCI-Net还可以通过连接数据库等方式实时获取数据，方便用户进行实时的数据处理和可视化。
UCI-Net还提供了多种数据可视化的方式，用户可以选择不同的图表类型来展示网络关系和特征。
例如，可以使用节点连线图来展示社会网络中的人物关系，通过节点的颜色和大小来表示不同的属性。
用户还可以根据自己的需求自定义图表的样式和布局，使得图表更加清晰和易于理解。
社会网络指标计算UCI-Net提供了一系列社会网络指标的计算功能，用户可以根据自己的研究目的选择合适的指标进行计算。
例如，可以计算网络中的中心性指标，如度中心性、接近中心性和介数中心性等，来衡量节点在网络中的重要性和影响力。
此外，UCI-Net还可以计算网络中的密度、平均路径长度和群聚系数等指标，来分析网络的紧密性和结构特征。
社会网络模型和预测UCI-Net还支持社会网络模型的构建和预测分析。
用户可以使用UCI-Net提供的算法和模型来构建社会网络模型，并通过模型进行网络预测。
例如，可以根据过去的社会网络数据来预测未来的网络关系和行为。
Ucinet使用
一、导入数据（两种方法）
1.excel导入
“数据”——“输入”——“Excel矩阵”，将bibexcel处理好的矩阵导入
2.txt导入
共词矩阵.txt中输入下列内容：
dl n=70 format=edgelist1
labels embedded
data
说明：n=？指矩阵几行几列，即选择了多少个关键词
“数据”——“输入”——“DL（D）”，选中共词矩阵.txt
点击“确定”，弹出下图所示的文本文档，并在输出路径所在地生成 .##h和 .##d文件。
二、可视化数据分析
点击可视化—netdraw，然后弹出netdraw界面
选择file—open—ucinet dataset—network,然后弹出如下界面
选择生成的 .##h文件，点击ok，然后出现如下界面：
然后进行中心度分析，选择analysis—centrality measures，然后在弹出界面的set node size by 下输入degree，点击 ok
然后就会出现依据中心度大小进行显示的节点情况
三、小团体分析
去箭头
点击可视化—netdraw，然后弹出netdraw界面
选择file—open—ucinet dataset—network,然后弹出如下界面
选择生成的 .##h文件，点击ok，然后出现如下界面：
点击右侧小箭头
调整一下每个节点的位置，让关键词都露出来，图要美观
————AnalysisSubgroupFactions
弹出小窗口
数字挨个试，出现转折时，选择转折前的那个数字
8时，Fitness=218；9时，Fitness=222，出现转折，选择数字“”8共有8个小团体。
UCINET的用法小结
图9・3图9・4信息流动网★怎么用ucinet1•数据输入一一只要有的输入1就行，输完点fill 就会把空的自动填上02.《整体网分析讲义(UCINET 软件实用指南)》刘军第九章下面，我们以图9.6的数据为例展示伯特结构洞指数的计算过程。
在社会 网络分析软件 UCINET 中(Borgatti, Everett & Freeman» 2002),沿着 Net- work-» Ego-net works ^Structural Holes 这条路径，在谕入数据(input dataset) 一项中选出在UCINET 中爭先构建好的图9. 6数据矩阵。
在方法(Method)-项中有两个选项"如果数据是整体网•则选择“whole rwiwork model”:如果是 个体网，则选"eRo network model"。
这里选择"whole network model",因为我 们关注的是在整体网络中每个点的结构洞情况(当然，如果把图9・6看成是一个 以“1”为核心的个体网，则选・g 。
network",会岀现下表右侧所示的计算结果. 可以看出这两个表是不同的)。
点击“OK”按钮即可计算出该网络中每个点的结 构洞指标，如表9. 4所示。
12345101111T o|图9. 6 —个5点图及其邻接矩阵2012年5月16日星期三之前ucinet只是拿来画图，今天打算算中心度了一、点的中间中心度L 中间中心度(bctweenrwss centrality)的含义。
由直觉可知.如果一个行动者处于许多交往网络路径匕,可以认为此人居于重要地位•因为“处于这种位置的个人可以通过控制或者曲解信息的传递而影响群体o"(Freeman> 1979：221)因此•另一个刻画行动者个体中心度的指标是中间中心度，它测量的是行动者对资源控制的程度。
ucinet操作手册
UCINET是一款社会网络分析软件，用于绘制和分析社会网络图，以下是UCINET的基本操作手册：1. 打开UCINET软件双击UCINET图标，即可打开软件。
2. 创建新的网络图在UCINET主界面中，点击“File”菜单，选择“New Graph”创建新的网络图。
3. 添加节点和边在UCINET主界面中，点击“Graph”菜单，选择“Add Nodes and Edges”添加节点和边。
在弹出的窗口中，输入节点和边的属性，如名称、关系等。
4. 添加标签在UCINET主界面中，点击“Graph”菜单，选择“Add Labels”添加标签。
在弹出的窗口中，选择节点或边，输入标签信息。
5. 绘制网络图在UCINET主界面中，点击“Graph”菜单，选择“Draw Graph”绘制网络图。
在弹出的窗口中，选择绘制方式和样式，点击“Draw”按钮即可绘制网络图。
6. 导出网络图在UCINET主界面中，点击“File”菜单，选择“Export Graph”导出网络图。
在弹出的窗口中，选择导出格式和路径，点击“Export”按钮即可导出网络图。
7. 删除节点和边在UCINET主界面中，点击“Graph”菜单，选择“Delete Nodes and Edges”删除节点和边。
在弹出的窗口中，选择要删除的节点和边，点击“Delete”按钮即可删除。
8. 保存网络图在UCINET主界面中，点击“File”菜单，选择“Save Graph”保存网络图。
在弹出的窗口中，选择保存路径和格式，输入网络图名称，点击“Save”按钮即可保存网络图。
以上是UCINET的基本操作手册，如果需要更详细的操作指南，可以参考UCINET的官方文档或在线教程。
ucinet使用说明解析
☞凝聚子群分析 凝聚子群分析路径：网络角色&位置结构CONCOR
凝聚子群分析结果：
☞凝聚子群分析
凝聚子群分析结果：☞凝聚子群分析谢观赏2020/11/26
29
☞凝聚子群分析
具体地说，CONCOR程序开始于一个矩阵，首先计算矩阵的各个行（或者各个列）之间的相关系数，得到一 个相关系数矩阵（C1）。CONCOR算法的特点是，它把系数矩阵C1作为输入矩阵，继续计算此矩阵的各个行或者 各个列之间的相关系数。即计算第一个系数矩阵C1的各个行（或者各个列）之间的相关系数。得到的各个“相关 系数的相关系数”将构成又一个新的系数矩阵C2。然后继续依次计算，最后得到“相关系数的相关系数的相关系 数的…矩阵”（刘军，2009）[22]。
注：Ucinet处理的Excel数据最多只能有255列。 输入路径：数据输入Excel矩阵
☞UCINET的数据输入和输出
输入结果：
☞UCINET的数据输入和输出
☞UCINET的数据输入和输出
Ucinet输出的方式也有多种：数据语言数据、原始数据、Excel数据和图形方式。 输出路径：数据输出Excel矩阵
· 在UCINET6中全部数据都用矩阵的形式来存储、展示和描述。 ·下载： 1、 可以免费使用两个月。
2、人大经济论坛中文版 ·UCINET6.186（即修改了186次得UCINET6版本）版本无须安装，打开即可使用。
UCINET6 主界面
☞UCINET的数据输入和输出
Ucinet 的数据输入方式有多种：初始数据（Raw）、Excel数据和数据语言数据（Data Language，DL）。
利用ucinet软件中的CONCOR法进行凝聚子群分析。CONCOR是一种迭代相关收敛法（convergent correlation或者convergence of iterated correlation）。它基于如下事实：如果对一个矩阵中的各个行（或 者列）之间的相关系数进行重复计算（当该矩阵包含此前计算的相关系数的时候），最终产生的将是一个仅由1和 -1组成的相关系数矩阵。进一步说我们可以据此把将要计算的一些项目分为两类：相关系数分别为1和-1的两类 （刘军，2009）[22]。
ucinet点入度和点出度操作
ucinet点入度和点出度操作UCINet是一种用于社会网络分析的软件包，可以用于研究和分析复杂网络的结构和关系。
在UCINet中，点入度和点出度是两个重要的操作，用于描述节点在网络中的连接情况和影响力。
点入度（indegree）是指某个节点接收到的连接数，即其他节点向该节点发送的连接数量。
具体而言，对于一个节点来说，点入度越高，表示有更多的节点与其相连，意味着它在网络中具有更高的影响力和重要性。
通过点入度操作，我们可以计算并了解每个节点的接收连接数量，从而分析网络中节点的关系和相互作用。
点出度（outdegree）是指某个节点发出的连接数，即该节点向其他节点发送的连接数量。
与点入度类似，点出度也反映了节点在网络中的影响力和重要性。
一个节点的点出度越高，表示它与更多的节点相连，具有更强的信息传播和影响能力。
通过点出度操作，我们可以计算并了解每个节点发送连接的数量，从而分析网络中节点的传播能力和影响范围。
在UCINet中，进行点入度和点出度操作非常简单。
首先，我们需要加载网络数据，并确保数据中包含节点之间的连接信息。
然后，选择点入度或点出度操作，系统会自动计算每个节点的度量值，并将结果显示在界面上。
以点入度操作为例，我们可以通过以下步骤进行分析：1. 加载网络数据：在UCINet中，可以导入各种格式的网络数据，如Pajek、CSV等。
将数据导入软件后，系统会自动识别节点和边的信息。
2. 选择点入度操作：在菜单栏中选择“Analyze”->“Network”->“Centrality”->“Indegree”，即可进行点入度分析。
3. 查看结果：系统会计算每个节点的点入度，并将结果显示在结果窗口中。
我们可以根据节点的点入度值进行排序，了解网络中具有较高接收连接数量的节点。
通过点入度操作，我们可以发现网络中的重要节点和信息传播的路径。
具有较高点入度的节点通常是网络中的核心节点，它们在信息传播和影响力方面扮演着重要角色。
ucinet concor法分成两个子集
ucinet concor法分成两个子集UCINet是一种专门用于社会网络分析的软件工具。
在UCINet中，有许多不同的算法可以用于探索社会网络中的模式和关系。
其中一个常用的算法是Concor法，它可以将网络中的节点分成两个独立的子集。
本文将通过一步一步的回答，来详细介绍UCINet中的Concor法及其应用。
第一步：什么是Concor法？Concor法是由Edward L. Hunter和Robert J. Goodwin在1974年开发的一种社会网络分析方法。
它的全称是Convergence of Iterated Correlations的缩写，意味着迭代相关性的收敛。
该方法主要用于将一个网络中的节点划分为两个独立的子集，使得同一个子集内的节点之间具有更高的相关性，而不同子集之间的相关性较低。
第二步：为什么要使用Concor法？Concor法在社会网络分析中有广泛的应用。
例如，研究人员可以使用它来揭示社会网络中的群体结构和隐含关系。
此外，Concor法还可以用于社会网络的分类和预测，以及识别网络中的潜在重要节点。
第三步：如何在UCINet中使用Concor法？在UCINet中，使用Concor法可以通过以下步骤来完成：1. 数据准备：- 将要分析的社会网络数据导入UCINet中，可以是二值矩阵、相似度矩阵或关系矩阵。
- 确定网络中的节点和边的属性。
2. 创建网络对象：- 在UCINet中，首先需要创建一个网络对象来表示数据集。
可以通过选择"File"选项，然后选择"New"来创建一个新的网络对象。
- 给网络对象命名，并指定网络的节点和边的属性。
3. 运行Concor算法：- 在UCINet的工具栏上选择"Analyze"选项，并找到"CONCOR"菜单。
- 在"CONCOR"菜单中，选择"ACM"（Average Coordinate Method）。
ucinet使用说明
☞网络密度分析
转换成二值数据后的结果：
☞网络密度分析
分析路径：网络凝聚力密度密度
☞网络密度分析
☞网络密度分析
网络密度分析结果显示：
☞生成可视化结构图
利用ucinet加载的Net-Draw程序可以生成经济联系网络的可视化结构图。 路径：可视化Net-Draw Open Ucinet Dataset Network
☞凝聚子群分析
凝聚子群分析路径：网络角色&位置结构CONCOR
☞凝聚子群分析
凝聚子群分析结果：
☞凝聚子群分析
凝聚子群分析结果：
郭彩云 原创
秋记与你分享
静思笃行 持中秉正
目录
UCINET的运行环境 UCINET的数据输入和输出 网络密度分析 网络中心性分析
凝聚子群分析
☞1、UCINET的运行环境
·UCINET（University of California at Irvine NETwork） 是一种功能强大的社会网络分析软件，他最初由加州大学尔湾 分校社会网研究的权威学者Linton Freeman 编写。 · 在UCINET6中全部数据都用矩阵的形式来存储、展示和 描述。 ·下载： 1、 /downloaduc6.htm 可以免费使用两个月。 2、人大经济论坛中文版 ·UCINET6.186（即修改了186次得UCINET6版本）版本无 须安装，打开即可使用。
UCINET6 主界面
☞UCINET的数据输入和输出
Ucinet 的数据输入方式有多种：初始数据（Raw）、Excel数据和数据语言 数据（Data Language，DL）。 注：Ucinet处理的Excel数据最多只能有255列。 输入路径：数据输入Excel矩阵
社会网络分析方法 ucinet的应用
社会网络分析方法 ucinet 的应用简介社会网络分析（Social Network Analysis，简称SNA）是一种研究人与人之间关系的方法，它通过分析网络中的节点和连接来探索社会结构和信息传播。
UCINet是一种常用的社会网络分析工具，具有强大的功能和易用性，被广泛应用于社会科学、管理学、信息科学等领域。
本文将介绍UCINet的应用场景、主要功能和使用方法，帮助读者快速上手使用这一工具进行社会网络分析。
应用场景UCINet可以应用于多个领域的社会网络分析研究，例如：1.社交网络分析：研究人际关系网络、组织内部网络、虚拟社群网络等，分析社会网络结构、中心性指标、团队合作等。
2.信息传播研究：研究信息在网络中的传播路径、传播速度、影响力等，分析关键节点、群体影响力等。
3.知识管理研究：研究知识传播、知识产出与利用、知识创新等，分析知识传递路径、知识转化效率等。
4.组织管理研究：研究组织内部结构、组织变革、决策流程等，分析关键角色、信息流动等。
主要功能UCINet具有丰富的功能，可以帮助用户进行社会网络分析，主要功能包括：1.数据导入：UCINet支持导入多种数据格式，如Excel、CSV、Pajek格式等，使用户可以将已有的数据导入到工具中进行分析。
2.数据可视化：UCINet提供多种可视化方法，如节点图、连线图、矩阵图等，帮助用户直观地展示和理解网络结构和关系。
3.网络度量：UCINet提供多种网络度量方法，如中心性指标、群体聚类、连通性分析等，帮助用户分析网络中的节点和连接的特性。
4.社区检测：UCINet支持社区检测算法，帮助用户发现网络中的子群体和社区结构，进一步了解网络的组织和功能。
5.数据分析：UCINet提供统计分析、图论分析等功能，帮助用户对网络数据进行深入挖掘和分析。
使用方法以下是使用UCINet进行社会网络分析的基本步骤：1.准备数据：将需要分析的数据整理成UCINet支持的格式，如Excel表格或CSV文件。
ucinet凝聚子群密度
ucinet凝聚子群密度
UCINET是一个用于社会网络分析的软件，而“凝聚子群密度”通常是指社会网络中子群的紧密程度。
在UCINET中，可以使用不同的方法来计算凝聚子群密度，其中最常见的是使用密度指标。
子群密度是指子群内部成员之间联系的紧密程度，通常使用的指标是子群内部连接的数量与可能的最大连接数量之比。
在UCINET中，可以使用该软件提供的命令和工具来计算凝聚子群密度。
具体而言，可以使用UCINET中的子群分析工具来计算每个子群的密度指标，从而衡量子群的紧密程度。
UCINET还提供了可视化工具，可以帮助用户更直观地理解子群的密度情况。
除了使用UCINET自带的工具外，还可以在UCINET的文档和论坛中寻求帮助，了解更多关于计算凝聚子群密度的方法和技巧。
此外，还可以参考相关的社会网络分析文献和教程，以便全面了解如何在UCINET中计算和解释凝聚子群密度。
总的来说，UCINET可以帮助用户计算和分析社会网络中的凝聚子群密度，通过使用软件提供的工具和资源，用户可以全面了解子群的紧密程度，从而深入研究社会网络结构和关系。
ucinet使用方法
ucinet使用方法UCINET是一款网络分析集成软件，可以用于一维与二维数据分析的NetDraw，以及三维展示分析软件Mage等。
使用UCINET可以读取多种格式的文件，如文本文件、KrackPlot、Pajek、Negopy、VNA等。
以下是UCINET的使用方法：1. 下载UCINET软件。
您可以从官网下载最新版本，或者从软件下载的网页上下载汉化版。
2. 导入Excel数据。
您需要将Excel数据转换为UCINET软件支持的格式，例如.txt或.csv文件。
3. 打开UCINET软件，选择导入的数据文件。
在UCINET软件中，您可以通过菜单栏选择“文件”>“打开”，然后选择要导入的数据文件。
4. 绘制网络图。
在UCINET软件中，您可以通过绘制节点和链接来创建网络图。
您可以使用菜单栏中的“网络”>“绘制网络图”来创建新的网络图。
5. 分析网络数据。
UCINET软件提供了多种网络分析工具，例如中心性分析、社群检测、模块度分析等。
您可以使用这些工具来分析网络数据，并获取有价值的见解。
6. 可视化网络数据。
UCINET软件支持多种可视化效果，例如节点大小、颜色、形状等。
您可以使用这些效果来更好地展示网络数据。
7. 导出网络数据。
您可以将UCINET软件中的网络数据导出为多种格式，例如.csv、.txt、.pdf等。
在菜单栏中选择“文件”>“导出”即可导出数据。
总之，UCINET软件是一个强大的网络分析工具，可以帮助您更好地理解和分析网络数据。
如果您对UCINET的使用有任何疑问，可以参考官方文档或寻求专业人士的帮助。
ucinet引力矩阵阈值
UCINET是一款用于社会网络分析的软件包，它包含了许多用于处理社会网络数据、计算网络指标以及可视化网络结构的功能。
在社会网络分析中，"引力矩阵"通常用来描述网络中节点之间相互吸引力的关系强度，这种吸引力可以基于多种理论和实际关系设计相应的权重计算方法。
然而，提到“阈值”，在社会网络分析的上下文中，它通常涉及到对网络数据的预处理步骤，例如：
1.邻接矩阵阈值化：
o当处理二分图（即0-1矩阵）时，可以通过设置阈值来过滤边。
例如，如果两个节点间的联系强度低于某个阈值，则认为它们不直接相
连，在邻接矩阵中将对应的元素置为0，这样可以去除微弱的联系，
突出强联系。
2.权重矩阵阈值化：
o对于带有权重的社会网络，可以设定一个阈值来筛选出那些权重大于或等于该阈值的边，剔除掉权重较低的联系。
3.模块性优化或其他聚类方法中的阈值：
o在寻找社区结构时，有时会使用模块性最大化等方法，其中可能会涉及调整某种形式的阈值来分割社区。
在具体操作UCINET时，如果要对引力矩阵施加阈值，可能需要按照上述原则对矩阵元素进行处理。
例如，您可以选择保留引力值高于特定数值的所有连接，丢弃其余较弱的连接，从而简化网络结构以便进行更深入的分析。
由于没有明确说明您所指的“引力矩阵阈值”的具体应用场景和目的，请根据您的实际需求，在UCINET提供的功能中找到合适的方法来实施阈值操作。
例如，这可能涉及使用编程语句或者图形用户界面（GUI）工具来执行相应的矩阵操作。
Ucinet使用
一、导入数据（两种方法）
1.excel导入
“数据”——“输入”——“Excel矩阵”，将bibexcel处理好的矩阵导入
2.txt导入
共词矩阵.txt中输入下列内容：
dl n=70 format=edgelist1
labels embedded
data
说明：n=？指矩阵几行几列，即选择了多少个关键词
“数据”——“输入”——“DL（D）”，选中共词矩阵.txt
点击“确定”，弹出下图所示的文本文档，并在输出路径所在地生成 .##h和 .##d 文件。
二、可视化数据分析
点击可视化—netdraw，然后弹出netdraw界面
选择file—open—ucinet dataset—network,然后弹出如下界面
选择生成的 .##h文件，点击ok，然后出现如下界面：
然后进行中心度分析，选择analysis—centrality measures，然后在弹出界面的set node size by 下输入degree，点击 ok
然后就会出现依据中心度大小进行显示的节点情况
三、小团体分析
去箭头
点击可视化—netdraw，然后弹出netdraw界面
选择file—open—ucinet dataset—network,然后弹出如下界面选择生成的 .##h文件，点击ok，然后出现如下界面：
点击右侧小箭头
调整一下每个节点的位置，让关键词都露出来，图要美观Analysis——Subgroup——Factions
弹出小窗口
数字挨个试，出现转折时，选择转折前的那个数字
8时，Fitness=218；9时，Fitness=222，出现转折，选择数字“8”共有8个小团体。
ucinet 长方形矩阵 中心度-解释说明
ucinet 长方形矩阵中心度-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述部分是对整篇文章的引言，主要目的是概括文章的主题和内容，并简要介绍相关背景信息。
在文章"ucinet 长方形矩阵中心度" 的概述部分，可以按照以下方式进行编写：概述在复杂网络分析中，中心度是评估节点在网络连接中的重要程度的一种指标。
近年来，随着社交网络和信息交流的普及，复杂网络研究越来越受到学术界的重视。
而UCINET作为一种常用的网络分析工具，为研究人员提供了丰富的分析手段和功能。
本文将结合UCINET的应用，探讨在长方形矩阵中的中心度概念与计算方法。
在网络研究中，长方形矩阵是一种常见的数据表示形式，它能够清晰地展示节点之间的链接关系。
通过对长方形矩阵的中心度计算，可以更好地理解节点在网络中的位置和作用。
本文将首先介绍UCINET这一网络分析工具的基本概念及其应用领域。
接着，将详细讨论长方形矩阵的定义和特征，以及如何通过UCINET计算节点的不同中心度指标。
最后，将通过研究结果总结和对UCINET中心度的应用展望，为读者提供有关中心度分析的深入认识和潜在应用方向。
本文旨在为研究人员和学者提供关于UCINET中心度分析的基础知识和实践方法。
希望通过本文的阐述，读者能够更好地理解和应用UCINET 工具进行复杂网络分析，为相关领域的研究和决策提供有价值的参考。
1.2 文章结构文章结构部分的内容可以参考以下示例：2. 正文2.1 UCINET介绍2.2 长方形矩阵长方形矩阵是UCINET中的一种常见数据结构，用于表示和分析复杂网络中的节点和边的关系。
在长方形矩阵中，每行代表一个节点，每列代表一个节点之间的连接关系或属性。
通过对长方形矩阵进行分析，我们可以研究网络的结构、节点的相互作用以及节点的重要性程度。
2.2.1 矩阵的基本概念在长方形矩阵中，每个元素表示两个节点之间的连接强度或属性值。
通常情况下，矩阵的行和列都对应网络中的不同节点，通过对矩阵进行运算和分析，可以得到节点之间的关系和属性的特征。
Ucinet
ucinetUCINET软件是由加州大学欧文（Irvine）分校的一群网络分析者编写的。
现在对该软件进行扩展的团队是由斯蒂芬•博加提（Stephen Borgatti）、马丁•埃弗里特（Martin•Everett）和林顿•弗里曼（Linton Freeman）组成的。
UCINET网络分析集成软件包括一维与二维数据分析的NetDraw，还有正在发展应用的三维展示分析软件Mage等，同时集成了Pajek用于大型网络分析的Free应用软件程序。
利用UCINET软件可以读取文本文件、KrackPlot、Pajek、Negopy、VNA等格式的文件。
它能处理32 767个网络节点。
当然, 从实际操作来看，当节点数在5000～10000之间时，一些程序的运行就会很慢。
社会网络分析法包括中心性分析、子群分析、角色分析和基于置换的统计分析等。
另外，该软件包有很强的矩阵分析功能，如矩阵代数和多元统计分析。
它是目前最流行的，也是最容易上手、最适合新手的社会网络分析软件。
目前社会网的分析软件已经很多，下面为大家介绍四个：（一）KrackPlot此软件为任职于卡内基美仑大学公共政策及管理学院的Krackhardt, Lundberg及O’Rourke 三位教授发展而成。
其中第一位Krackhardt教授在网络分析领域中的研究著述甚为丰硕，此软件取名KrackPlot，即是凸显了此项事实。
另外KrackPlot （Krack制图）的名称亦点出了该软件展现网络数据的方式─用图像网络（sociogram，或communigram）的方式展现网络关系。
试将人与人之间的互动想象成有如蜘蛛网般的连接，KrackPlot即能将此画面展现出来。
事实上，此软件的附名为“Pictures Worth a Thousand Words”，表示人际间复杂的关系若能用图像网络显示，可胜过千言万语的描述。
（二）STRUCTURE此软件为任职于哥伦比亚大学社会学教授Ronald Burt发展而成。
Ucinet软件使用
一、绘制社会网络图1.表“农资数据1”中的数据转换成关系矩阵。
（1）从表“农资数据1”中找出要处理的地区的数据，把所需信息（如姓名，文化程度，耕种经验，JB30-1......）单独找出来放在一个表格中。
（2）构建关系矩阵注意交流次数，1代表1~4 ，2代表5~8，3代表9~12，...... （具体内容可参考调研问卷）操作时，1替换成4，2替换成8，3替换成12......2.把关系矩阵导入到Ucinet软件中（1）打开Ucinet软件，点击Spreadsheet（图1中标记的按钮）图1（2）出现下图，把在Excel中处理好的关系矩阵复制到Spreadsheet中，把关系矩阵转换成Ucinet软件能够识别的格式。
如图2所示。
点击保存按钮。
图23.点击NetDraw按钮（图3中标记的按钮），出现图4所示的界面。
图3图44.按如图5 所示点击，即File——>Open——>Ucinet dataset——>Network，出现如图6所示的界面，点击图6中标记的按钮，选择上述2（2）中处理好的Ucinet能够识别的关系矩阵。
点击OK按钮。
图5图65.出现如图7所示的社会网络图。
（可以按图中标记的按钮，调整图形的形状）图76.对于一些散点（如图7中的李翠花，钱德轩......），小网络中的节点（赵国荣，吕国逢......）和未调研节点（可与表格农资数据1中的调研数据进行对比），本研究不进行分析，因此需把他们删掉。
删除有两种方式。
（建议使用第2种方式）（1）直接在Ucinet软件中删除。
把鼠标放在节点上，点击右键，会出现delete按钮，点击delete便可删除。
删掉后可进行保存。
保存方法如图8所示，即依次点击File——>Save Data As——>Vna，出现如图9所示的界面，点击图9中标记的按钮，选择保存位置，以及对文件进行命名。
图8图9（2）在关系矩阵表中删除。
打开步骤1中做好的Excel表格，对照着Ucinet中画出的社会网络图，把散点，未调研节点和小网络中的节点数据删除。
Ucinet使用剖析
一、导入数据（两种方法）1.excel导入“数据”——“输入”——“Excel矩阵”，将bibexcel处理好的矩阵导入2.txt导入共词矩阵.txt中输入下列内容：dl n=70 format=edgelist1labels embeddeddata说明：n=？指矩阵几行几列，即选择了多少个关键词.txt）”，选中共词矩阵D（DL“数据”——“输入”——“点击“确定”，弹出下图所示的文本文档，并在输出路径所在地生成.##h和.##d文件。
二、可视化数据分析界面netdraw，然后弹出netdraw点击可视化—．选择file—open—ucinet dataset—network,然后弹出如下界面选择生成的.##h文件，点击ok，然后出现如下界面：然后进行中心度分析，选择analysis—centrality measures，然后在弹出界面的setok，点击degree下输入node size by然后就会出现依据中心度大小进行显示的节点情况三、小团体分析去箭头界面netdraw，然后弹出netdraw点击可视化—．选择file—open—ucinet dataset—network,然后弹出如下界面选择生成的.##h文件，点击ok，然后出现如下界面：点击右侧小箭头．调整一下每个节点的位置，让关键词都露出来，图要美观Factions ——Subgroup——Analysis弹出小窗口数字挨个试，出现转折时，选择转折前的那个数字．8时，Fitness=218；9时，Fitness=222，出现转折，选择数字“”8 个小团体8共有．。
ucinet中心势计算
ucinet中心势计算UCINet中心势计算是一种用来分析社会网络中节点重要性的方法。
在社会网络中，有些节点比其他节点更加重要，他们在网络中有更多的联系和影响力。
UCINet的中心势计算方法可以帮助我们找出这些重要节点。
首先，我们需要明确一些概念。
在UCINet中，有许多不同的中心势计算方法，例如度中心性、介数中心性、紧密中心性和特征向量中心性等。
每种方法都从不同的角度衡量节点的重要性。
度中心性是最常用的中心势计算方法之一。
它衡量一个节点在网络中的连接数量。
具有较高度中心性的节点通常是网络中的关键枢纽，他们在网络中连接着许多其他节点。
介数中心性则关注节点在网络中的信息传递能力。
一个节点的介数中心性取决于其在网络中的最短路径数量。
如果一个节点在许多最短路径上出现，那么它的介数中心性就更高，表示该节点在信息传递上起着重要的作用。
紧密中心性衡量一个节点与其他节点之间的距离。
一个节点的紧密中心性取决于与它相关的节点之间的平均距离。
具有较高紧密中心性的节点意味着它与其他节点之间的联系更加紧密，信息传递更加迅速。
特征向量中心性是一种比较特殊的中心势计算方法。
它不仅考虑节点本身的连接数量，还考虑节点连接的质量。
如果一个节点连接到了其他高度中心性的节点，那么它的特征向量中心性就会相应提升。
在UCINet中，我们可以使用各种方法来计算中心势。
首先，我们需要通过导入网络数据来构建网络模型。
然后，我们可以使用UCINet 提供的中心势计算工具来计算节点的中心势。
在计算完成后，UCINet会给出每个节点的中心势值。
我们可以通过查看这些值来判断节点的重要性，并进一步分析网络的结构。
此外，UCINet还提供了可视化工具，可以帮助我们更直观地了解网络的结构和节点的中心势。
我们可以使用图形界面对节点进行筛选和过滤，以便更好地分析网络。
总结起来，UCINet中心势计算是一种分析社会网络中节点重要性的方法。
它可以帮助我们找出网络中的关键节点，并进一步了解网络结构和信息传递方式。
ucinet使用简介解析
秋记与你分享
静境 UCINET的数据输入和输出 网络密度分析 网络中心性分析
凝聚子群分析
☞1、UCINET的运行环境
·UCINET（University of California at Irvine NETwork） 是一种功能强大的社会网络分析软件，他最初由加州大学尔湾 分校社会网研究的权威学者Linton Freeman 编写。 · 在UCINET6中全部数据都用矩阵的形式来存储、展示和描 述。 ·下载： 1、 /downloaduc6.htm 可以免费使用两个月。 2、人大经济论坛中文版 ·UCINET6.186（即修改了186次得UCINET6版本）版本无 须安装，打开即可使用。
☞网络密度分析
转换成二值数据后的结果：
☞网络密度分析
分析路径：网络凝聚力密度密度
☞网络密度分析
☞网络密度分析
网络密度分析结果显示：
☞生成可视化结构图
利用ucinet加载的Net-Draw程序可以生成经济联系网络的可视化结构图。 路径：可视化Net-Draw Open Ucinet Dataset Network
☞凝聚子群分析
具体地说，CONCOR程序开始于一个矩阵，首先计算矩阵的各个行（或者 各个列）之间的相关系数，得到一个相关系数矩阵（C1）。CONCOR算法的特 点是，它把系数矩阵C1作为输入矩阵，继续计算此矩阵的各个行或者各个列之 间的相关系数。即计算第一个系数矩阵C1的各个行（或者各个列）之间的相关 系数。得到的各个“相关系数的相关系数”将构成又一个新的系数矩阵C2。然 后继续依次计算，最后得到“相关系数的相关系数的相关系数的…矩阵”（刘 军，2009）[22]。 经过多次迭代计算之后，CONCOR利用树形图（tree-diagram或者 dendrogram）表达各个位置之间的结构对等性程度，并且标记出各个位置拥 有的网络成员。CONCOR的分析对象是相关系数矩阵，它包含的是皮尔逊积距 系数，这种系数用来测量各对行动者之间的相似性。利用CONCOR进行分析时， 在最后的结果中每个区中的行动者最好大于3个。CONCOR法也可以直接分析 多元关系数据以及多值关系矩阵。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
★怎么用ucinet
1.数据输入——只要有的输入1就行，输完点fill就会把空的自动填上0
2.《整体网分析讲义（UCINET软件实用指南）》刘军第九章
2012年5月16日星期三
之前ucinet只是拿来画图，今天打算算中心度了……
【关于图的中心势，百度了一段：
更宏观地看，一个图也具有一定的中心性质。
为了与点的中心度相区别，称图的中心性质为“中心势”。
图的密度刻画了图的凝聚力水平，而图的中心势则描述了这种凝聚力在多大程度上是围绕某个或某些中心而组织起来的。
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。
对上述中心势的定义做一定理解，可以发现其核心问题在于寻找图中的最核心点，也就是寻找可能的中心。
一种策略是寻找所谓的“结构中心”，即将各点的中心度依次排列，从高中心度向低中心度过渡时如果存在一定的数值断裂，则可以明白地找到图中的核心部分。
另一种策略是寻找图的“绝对中心”，类似圆的圆心和球的球心，是图中的单个点。
“绝对中心”并不一定存在，寻找的方法之一是建立距离矩阵，将每一列的最大值定义为该列对应点的“离心度”，这个概念与前述接近性有一定相似。
具有最低离心度的点就是所要寻找的绝对中心（绝对点），因此并不一定存在。
】
下面是算桥的办法：。