[课件]QAP(社会网络分析方法)PPT
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《社会网络分析法》课件
《社会网络分析法》PPT 课件
社会网络分析法是一种研究人际关系和信息传播的方法，通过构建和分析社 交网络来揭示其中的模式和影响力。
社会网络分析法的定义
社会网络分析法是一种基于图论和统计分析的方法，通过识别和分析个体之间的关系和连接模式来理解社会结 构和行为。
社会网络分析法的原理
社会网络分析法基于两个基本原理：1. 个体和关系的互动决定社会系统的演 化；2. 网络结构和关系的特征对个体和整体行为产生重要影响。
社会网络分析法是一种强大的工具，能够帮助我们深入理解社会系统和人际 关系。随着数据采集和分析技术的不断发展，社会网络分析法的应用前景更 加广阔。
社会网络分析法的应用领域
社会网络分析法在社会学、组织行为学、市场营销和信息传播等领域得到广泛应用，帮助识别关键人物、寻找 影响力结构、预测信息传播和危机传播等。
社会网络分析法的方法和工具
社会网络分析法使用图论、统计分析和数据可视化等方法，结合计算机软件 和网络分析工具，对网络数据进行采优势和局限
社会网络分析法的优势包括揭示隐性关系、发现影响力结构、识别关键节点 等；局限包括数据采集困难、结构演化预测的挑战等。
社会网络分析法的案例研究
通过研究社会网络分析法在组织内部、在线社交媒体和疾病传播等领域的应用案例，可以更好地理解和掌握该 方法的实际应用和潜力。
总结和展望
社会网络分析法是一种研究人际关系和信息传播的方法，通过构建和分析社 交网络来揭示其中的模式和影响力。
社会网络分析法的定义
社会网络分析法是一种基于图论和统计分析的方法，通过识别和分析个体之间的关系和连接模式来理解社会结 构和行为。
社会网络分析法的原理
社会网络分析法基于两个基本原理：1. 个体和关系的互动决定社会系统的演 化；2. 网络结构和关系的特征对个体和整体行为产生重要影响。
社会网络分析法是一种强大的工具，能够帮助我们深入理解社会系统和人际 关系。随着数据采集和分析技术的不断发展，社会网络分析法的应用前景更 加广阔。
社会网络分析法的应用领域
社会网络分析法在社会学、组织行为学、市场营销和信息传播等领域得到广泛应用，帮助识别关键人物、寻找 影响力结构、预测信息传播和危机传播等。
社会网络分析法的方法和工具
社会网络分析法使用图论、统计分析和数据可视化等方法，结合计算机软件 和网络分析工具，对网络数据进行采优势和局限
社会网络分析法的优势包括揭示隐性关系、发现影响力结构、识别关键节点 等；局限包括数据采集困难、结构演化预测的挑战等。
社会网络分析法的案例研究
通过研究社会网络分析法在组织内部、在线社交媒体和疾病传播等领域的应用案例，可以更好地理解和掌握该 方法的实际应用和潜力。
总结和展望
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。
QAP(社会网络分析方法)
QAP
(Quadratic Assignment Procedure)
QAP原理 关系与关系数据 关系与属性数据
QAP回归
QAP原理
具体地说，为了比较两个矩阵之间的相关性，首先把每个矩阵中的所有取值看成是一 个长向量，每个向量包含 n (n − 1) 个数字（对角线上的数字忽略不计）。然后像比较 任何两个变量之间的相关性那样计算这两个向量之间的相关性系数。
首先，计算已知的两个矩阵之间的相关系数。 其次，对其中的一个矩阵的行和相应的列同时进行随机的置换（而不是仅仅置 换行或者列，否则破环原始数据），然后计算置换后的矩阵与另一个矩阵之间的 相关系数 ① ，保存计算的结果；重复这种计算过程几百次甚至几千次，将得到 一个相关系数的分布，从中可以看到这种随机置换后计算出来的几百或几千个相 关系数大于或等于在第一步中计算出来的观察到的相关系数的比例。 最后，比较在第一步中计算出来的观察到的相关系数与根据随机重排计算出来 的相关系数的分布，看观察到的相关系数是落入拒绝域还是接受域，进而做出判 断。也就说，如果上述比例低于0.05，就在统计意义上表明所研究的两个矩阵之 间存在强关系，或者说二者之间出现在相关系数不太可能是随机带来的。
关系与属性数据
属性数据
关系数据
同
性
性
性
× ＝ 别
别
别
矩
矩
关
阵
阵
系
矩
阵
关系与属性数据
QAP 回归的目的是研究多个矩阵和一个矩阵之间的回归关系， 并且对r 的平方的显著性进行评价。在具体计算的时候要经 过两步。首先，针对自变量矩阵和因变量矩阵的对应元素进 行标准的多元回归分析；其次，对因变量矩阵的各行和各列 进行（同时）随机置换，然后重新计算回归，保存所有的系 数值以及判定系数 r 2值。重复这种步骤几百次，以便估计统 计量的标准误（standard errors）。
(Quadratic Assignment Procedure)
QAP原理 关系与关系数据 关系与属性数据
QAP回归
QAP原理
具体地说，为了比较两个矩阵之间的相关性，首先把每个矩阵中的所有取值看成是一 个长向量，每个向量包含 n (n − 1) 个数字（对角线上的数字忽略不计）。然后像比较 任何两个变量之间的相关性那样计算这两个向量之间的相关性系数。
首先，计算已知的两个矩阵之间的相关系数。 其次，对其中的一个矩阵的行和相应的列同时进行随机的置换（而不是仅仅置 换行或者列，否则破环原始数据），然后计算置换后的矩阵与另一个矩阵之间的 相关系数 ① ，保存计算的结果；重复这种计算过程几百次甚至几千次，将得到 一个相关系数的分布，从中可以看到这种随机置换后计算出来的几百或几千个相 关系数大于或等于在第一步中计算出来的观察到的相关系数的比例。 最后，比较在第一步中计算出来的观察到的相关系数与根据随机重排计算出来 的相关系数的分布，看观察到的相关系数是落入拒绝域还是接受域，进而做出判 断。也就说，如果上述比例低于0.05，就在统计意义上表明所研究的两个矩阵之 间存在强关系，或者说二者之间出现在相关系数不太可能是随机带来的。
关系与属性数据
属性数据
关系数据
同
性
性
性
× ＝ 别
别
别
矩
矩
关
阵
阵
系
矩
阵
关系与属性数据
QAP 回归的目的是研究多个矩阵和一个矩阵之间的回归关系， 并且对r 的平方的显著性进行评价。在具体计算的时候要经 过两步。首先，针对自变量矩阵和因变量矩阵的对应元素进 行标准的多元回归分析；其次，对因变量矩阵的各行和各列 进行（同时）随机置换，然后重新计算回归，保存所有的系 数值以及判定系数 r 2值。重复这种步骤几百次，以便估计统 计量的标准误（standard errors）。
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
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24
具体对比情况如下表：
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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
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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。
QAP(社会网络分析方法)
关系与属性数据
属性数据
关系数据
同
性
性
性
× ＝ 别
别
别
矩
矩
关
阵பைடு நூலகம்
阵
系
矩
阵
关系与属性数据
QAP 回归的目的是研究多个矩阵和一个矩阵之间的回归关系， 并且对r 的平方的显著性进行评价。在具体计算的时候要经 过两步。首先，针对自变量矩阵和因变量矩阵的对应元素进 行标准的多元回归分析；其次，对因变量矩阵的各行和各列 进行（同时）随机置换，然后重新计算回归，保存所有的系 数值以及判定系数 r 2值。重复这种步骤几百次，以便估计统 计量的标准误（standard errors）。
短数据
长数据
计算相关系数
这个观察到的相关系数值在统计意义上是显著的吗
×
由于“关系”数据本身就是关于“联系”的数据，因而直接违背“共线性” 的原则
QAP原理
QAP（Quadratic Assignment Procedure，二次指派程序）是一种对两个方阵中各个格 值的相似性进行比较的方法，即它对方阵的各个格值进行比较，给出两个矩阵之间 的相关性系数，同时对系数进行非参数检验，它以对矩阵数据的置换为基础。
建议关系的第一种转置图
相关系数为正数0.8165
建议关系的第二种转置图
相关系数为正数0.0
关系与关系数据
关系与属性数据
例如研究性别与建议关系的关系，性别属于属性数据，而建议关系属于关系数据 常规检验方法，按照性别属性将建议关系进行分组，男男，女女，男 女，检验的基础是计算组内和组间的关系数量，并且与一种随机的模 型进行比较
关系与关系数据
ABCD E A -- 1 0 0 0 B 1 -- 1 0 0 C 0 1 -- 1 1 D 0 0 1 -- 1 E 0 0 1 1 --
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
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
QAP社会网络分析方法
个人观点供参考，欢迎讨论
关系与关系数据
ABCD E A -- 1 0 0 0 B 1 -- 1 0 0 C 0 1 -- 1 1 D 0 0 1 -- 1 E 0 0 1 1 --
ABCDE A -- 0 1 1 1 B 0 -- 0 1 1 C 1 0 -- 0 1 D 1 1 0 -- 0 E 1 1 1 0 --
关系与关系数据
关系数据各个观察值之间不相互独立，用许多标准的统计程序例如OLS等就 不能进行参数估计和统计检验，因为观察项之间不独立，会计算出错误的标 准差。对于这个问题，学者们利用一种随机化检验（randomization test）方 法来检验，QAP 即属于此。QAP 是一种以重新抽样为基础的方法
QAP原理
计算相关系数
这个观察到的相关系数值在统计意义上是显著的吗
×
由于“关系”数据本身就是关于“联系”的数据，因而直接违背“共线性” 的原则
QAP原理
QAP（Quadratic Assignment Procedure，二次指派程序）是一种对两个方阵中各 个格值的相似性进行比较的方法，即它对方阵的各个格值进行比较，给出两个矩阵 之间的相关性系数，同时对系数进行非参数检验，它以对矩阵数据的置换为基础。
➢首先，计算已知的两个矩阵之间的相关系数。 ➢其次，对其中的一个矩阵的行和相应的列同时进行随机的置换（而不是仅仅置 换行或者列，否则破环原始数据），然后计算置换后的矩阵与另一个矩阵之间的 相关系数 ① ，保存计算的结果；重复这种计算过程几百次甚至几千次，将得到 一个相关系数的分布，从中可以看到这种随机置换后计算出来的几百或几千个相 关系数大于或等于在第一步中计算出来的观察到的相关系数的比例。 ➢最后，比较在第一步中计算出来的观察到的相关系数与根据随机重排计算出来 的相关系数的分布，看观察到的相关系数是落入拒绝域还是接受域，进而做出判 断。也就说，如果上述比例低于0.05，就在统计意义上表明所研究的两个矩阵之 间存在强关系，或者说二者之间出现在相关系数不太可能是随机带来的。
社会网络分析--社会网络分析 ppt课件
Circle (回路）：从一个节点出发回到相同节点的一条路径，不会重 复相同的线和节点。如，A—D—E — A , 回路可以作为一个信息反 馈系统。
Close walk (封闭途径）：起点与终点为同一节点的途径为封闭途 径
Connected graph (相连图形): 在一个图形中，如果任何一对节点之 间都存在路径使之相连，则此图为 Connected graph. 上图去掉C后 ，即为相连图形。
（5）5个既需显示属性又具有多重关系的网站
*node data Id 粉丝 关注 1 23 12 2 0 100 3 120 400 4 860 60
*tie data user1 user2 review forword 1 424 2 117 3 258 4 3 10 20 21 10
（4）发散网络的关系文本
Component (组件）：最大的相连的子图形 ，上图有两个组件，一 个是{C}，另一个是{ABDEFGHI}
Cutpoint (切开点）：如果将某点去掉，会多出一个组件。
Bridge (桥）：桥是线，将线去掉，组件数目会提高，如BG
Reachability (可达性）：在一相连图形中，某一个节点可以有路径 与多少节点相连。如A可达B,D,E,F,G,H,I，这七个节点，但它无法连 接到其它的，e,d,I
有向图：外向程度中心性和内向程度中心性
点中介性 （本例先变成对称矩阵）
注：节点4、7的中介性最高
线中介性
注：4，7之间的中心性最大，说明连线中介度最高）
三、小团体分析
（1）以点度计算小团体 K-plex: 一小团体有gs 人，其中每个人都至少与该 小团体的其它成员保持gs–k条的关系 K-core: 一小团体有gs 人，其中每个人都至少与该 小团体的其它成员保持k条的关系 Lambda Set.
Close walk (封闭途径）：起点与终点为同一节点的途径为封闭途 径
Connected graph (相连图形): 在一个图形中，如果任何一对节点之 间都存在路径使之相连，则此图为 Connected graph. 上图去掉C后 ，即为相连图形。
（5）5个既需显示属性又具有多重关系的网站
*node data Id 粉丝 关注 1 23 12 2 0 100 3 120 400 4 860 60
*tie data user1 user2 review forword 1 424 2 117 3 258 4 3 10 20 21 10
（4）发散网络的关系文本
Component (组件）：最大的相连的子图形 ，上图有两个组件，一 个是{C}，另一个是{ABDEFGHI}
Cutpoint (切开点）：如果将某点去掉，会多出一个组件。
Bridge (桥）：桥是线，将线去掉，组件数目会提高，如BG
Reachability (可达性）：在一相连图形中，某一个节点可以有路径 与多少节点相连。如A可达B,D,E,F,G,H,I，这七个节点，但它无法连 接到其它的，e,d,I
有向图：外向程度中心性和内向程度中心性
点中介性 （本例先变成对称矩阵）
注：节点4、7的中介性最高
线中介性
注：4，7之间的中心性最大，说明连线中介度最高）
三、小团体分析
（1）以点度计算小团体 K-plex: 一小团体有gs 人，其中每个人都至少与该 小团体的其它成员保持gs–k条的关系 K-core: 一小团体有gs 人，其中每个人都至少与该 小团体的其它成员保持k条的关系 Lambda Set.
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）
社会网络分析法——详细讲解ppt课件
社会网络分析法
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。
1. 社会网络分析简介
值”；再计算这些“差值”的总和；最后用这个
总和除以理论上该差值总和的最大可能值
n
n
CABmax CABi
CRBmax CRBi
CB
i 1
n3 4n2 5n 2
i 1
n 1
4. 3 接近中心性
思想
一个点越是与其他点接 近，该点在传递信息方 面就更加容易，因而可 能居于网络的中心。
局域网：个体网加上与个体网络成员有联系的 其他点所构成的网络。
整体网：由一个群体内部所有成员及其间的关 系构成的网络。
1. 社会网络分析简介
资料的收集方法
线人法 提名法 档案资料 问卷法等
2. 社会网络分析工具—UCINET 简介
最流行的社会网
络分析软件
网络规模、网络 实现画图功能的
密度、中心性、
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。
也就是说，如果一个凝聚子群的规模为n，那么 只有当该子群中的任何点的度数都不小于（n-k）这 个值的时候，我们才称之为K-丛。
3. 网络规模和网络密度分析
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。
1. 社会网络分析简介
值”；再计算这些“差值”的总和；最后用这个
总和除以理论上该差值总和的最大可能值
n
n
CABmax CABi
CRBmax CRBi
CB
i 1
n3 4n2 5n 2
i 1
n 1
4. 3 接近中心性
思想
一个点越是与其他点接 近，该点在传递信息方 面就更加容易，因而可 能居于网络的中心。
局域网：个体网加上与个体网络成员有联系的 其他点所构成的网络。
整体网：由一个群体内部所有成员及其间的关 系构成的网络。
1. 社会网络分析简介
资料的收集方法
线人法 提名法 档案资料 问卷法等
2. 社会网络分析工具—UCINET 简介
最流行的社会网
络分析软件
网络规模、网络 实现画图功能的
密度、中心性、
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。
也就是说，如果一个凝聚子群的规模为n，那么 只有当该子群中的任何点的度数都不小于（n-k）这 个值的时候，我们才称之为K-丛。
3. 网络规模和网络密度分析
QAP社会网络分析方法
关系与关系数据
建议关系的第一种转置图
相关系数为正数0.8165
建议关系的第二种转置图
相关系数为正数0.0
关系与关系数据
关系与属性数据
例如研究性别与建议关系的关系，性别属于属性数据，而建议关系属于关系数据 常规检验方法，按照性别属性将建议关系进行分组，男男，女女，男 女，检验的基础是计算组内和组间的关系数量，并且与一种随机的模 型进行比较
QAP
(Quadratic Assignment Procedure)
QAP 原理 关系与关系数据 关系与属性数据
QAP 回归
QAP原理
具体地说，为了比较两个矩阵之间的相关性，首先把每个矩阵中的所有取值看成是一 个长向量，每个向量包含 n (n ? 1) 个数字（对角线上的数字忽略不计）。然后像比较 任何两个变量之间的相关性那样计算这两个向量之间的相关性系数。
关系数据各个观察值之间不相互独立，用许多标准的统计程序例如OLS等就 不能进行参数估计和统计检验，因为观察项之间不独立，会计算出错误的标 准差。对于这个问题，学者们利用一种随机化检验（randomization test）方 法来检验，QAP 即属于此。QAP 是一种以重新抽样为基础的方法
QAP原理
关系与关系数据
A B CD E A -- 1 0 0 0 B 1 -- 1 0 0 C 0 1 -- 1 1 D 0 0 1 -- 1 E 0 0 1 1 --
ABCDE A -- 0 1 1 1 B 0 -- 0 1 1 C 1 0 -- 0 1 D 1 1 0 -- 0 E 1 1 1 0 --
关系与属性数据
属性数据
关系数据
同
性
性
性
× ＝ 别
QAP社会网络分析方法
关系数据各个观察值之间不相互独立，用许多标准的统计程序例如OLS等就 不能进行参数估计和统计检验，因为观察项之间不独立，会计算出错误的标 准差。对于这个问题，学者们利用一种随机化检验（randomization test）方 法来检验，QAP 即属于此。QAP 是一种以重新抽样为基础的方法
QAP原理
QAP
(Quadratic Assignment Procedure)
QAP 原理 关系与关系数据 关系与属性数据
QAP 回归
QAP原理
具体地说，为了比较两个矩阵之间的相关性，首先把每个矩阵中的所有取值看成是一 个长向量，每个向量包含 n (n ? 1) 个数字（对角线上的数字忽略不计）。然后像比较 任何两个变量之间的相关性那样计算这两个向量之间的相关性系数。
关系与属性数据
属性数据
关系数据
同
性
性
性
× ＝ 别
别
别
矩
矩
关
阵
阵
系
矩
阵
关系与属性数据
QAP 回归的目的是研究多个矩阵和一个矩阵之间的回归关系， 并且对r 的平方的显著性进行评价。在具体计算的时候要经 过两步。首先，针对自变量矩阵和因变量矩阵的对应元素进 行标准的多元回归分析；其次，对因变量矩阵的各行和各列 进行（同时）随机置换，然后重新计算回归，保存所有的系 数值以及判定系数 r 2值。重复这种步骤几百次，以便估计统 计量的标准误（standard errors）。
短数据
长数据
计算相关系数
这个观察到的相关系数值在统计意义上是显著的吗
×
由于“关系”数据本身就是关于“联系”的数据，因而直接违背“共线性” 的原则
QAP原理
QAP（Quadratic Assignment Procedure，二次指派程序）是一种对两个方阵中各 个格值的相似性进行比较的方法，即它对方阵的各个格值进行比较，给出两个矩阵 之间的相关性系数，同时对系数进行非参数检验，它以对矩阵数据的置换为基础。
QAP原理
QAP
(Quadratic Assignment Procedure)
QAP 原理 关系与关系数据 关系与属性数据
QAP 回归
QAP原理
具体地说，为了比较两个矩阵之间的相关性，首先把每个矩阵中的所有取值看成是一 个长向量，每个向量包含 n (n ? 1) 个数字（对角线上的数字忽略不计）。然后像比较 任何两个变量之间的相关性那样计算这两个向量之间的相关性系数。
关系与属性数据
属性数据
关系数据
同
性
性
性
× ＝ 别
别
别
矩
矩
关
阵
阵
系
矩
阵
关系与属性数据
QAP 回归的目的是研究多个矩阵和一个矩阵之间的回归关系， 并且对r 的平方的显著性进行评价。在具体计算的时候要经 过两步。首先，针对自变量矩阵和因变量矩阵的对应元素进 行标准的多元回归分析；其次，对因变量矩阵的各行和各列 进行（同时）随机置换，然后重新计算回归，保存所有的系 数值以及判定系数 r 2值。重复这种步骤几百次，以便估计统 计量的标准误（standard errors）。
短数据
长数据
计算相关系数
这个观察到的相关系数值在统计意义上是显著的吗
×
由于“关系”数据本身就是关于“联系”的数据，因而直接违背“共线性” 的原则
QAP原理
QAP（Quadratic Assignment Procedure，二次指派程序）是一种对两个方阵中各 个格值的相似性进行比较的方法，即它对方阵的各个格值进行比较，给出两个矩阵 之间的相关性系数，同时对系数进行非参数检验，它以对矩阵数据的置换为基础。
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这个观察到的相关系数值在统计意义上是显著的吗
×
由于“关系”数据本身就是关于“联系”的数据，因而直接违背“共线性” 的原则
QAP原理
QAP（Quadratic Assignment Procedure，二次指派程序）是一种对两个方阵中各 个格值的相似性进行比较的方法，即它对方阵的各个格值进行比较，给出两个矩阵 之间的相关性系数，同时对系数进行非参数检验，它以对矩阵数据的置换为基础。
相关系数为正数0.8165
相关系数如研究性别与建议关系的关系，性别属于属性数据，而建议关系属于关系数据 常规检验方法，按照性别属性将建议关系进行分组，男男，女女，男 女，检验的基础是计算组内和组间的关系数量，并且与一种随机的模 型进行比较
关系与属性数据
数值以及判定系数 r 2值。重复这种步骤几百次，以便估计统
计量的标准误（standard errors）。
关系数据各个观察值之间不相互独立，用许多标准的统计程序例如OLS等就
不能进行参数估计和统计检验，因为观察项之间不独立，会计算出错误的标
准差。对于这个问题，学者们利用一种随机化检验（randomization test）方 法来检验，QAP 即属于此。QAP 是一种以重新抽样为基础的方法
QAP原理
首先，计算已知的两个矩阵之间的相关系数。 其次，对其中的一个矩阵的行和相应的列同时进行随机的置换（而不是仅仅置 换行或者列，否则破环原始数据），然后计算置换后的矩阵与另一个矩阵之间的 相关系数 ① ，保存计算的结果；重复这种计算过程几百次甚至几千次，将得到 一个相关系数的分布，从中可以看到这种随机置换后计算出来的几百或几千个相 关系数大于或等于在第一步中计算出来的观察到的相关系数的比例。 最后，比较在第一步中计算出来的观察到的相关系数与根据随机重排计算出来 的相关系数的分布，看观察到的相关系数是落入拒绝域还是接受域，进而做出判 断。也就说，如果上述比例低于0.05，就在统计意义上表明所研究的两个矩阵之 间存在强关系，或者说二者之间出现在相关系数不太可能是随机带来的。
关系与关系数据
A A B C D E -1 0 0 0
B 1 -1 0 0
C 0 1 -1 1
D 0 0 1 -1
E 0 0 1 1 -A B C D
A -0 1 1
B 0 -0 1
C 1 0 -0
D 1 1 0 --
E 1 1 1 0
E
1
1
1
0
--
关系与关系数据
建议关系的第一种转置图
建议关系的第二种转置图
属性数据 关系数据
性 别 矩 阵
×
性 别 矩 阵
＝
同 性 别 关 系 矩 阵
关系与属性数据
QAP 回归的目的是研究多个矩阵和一个矩阵之间的回归关系， 并且对r 的平方的显著性进行评价。在具体计算的时候要经 过两步。首先，针对自变量矩阵和因变量矩阵的对应元素进 行标准的多元回归分析；其次，对因变量矩阵的各行和各列 进行（同时）随机置换，然后重新计算回归，保存所有的系
QAP(社会网 络分析方法)
QAP原理
关系与关系数据 关系与属性数据 QAP回归
QAP原理
具体地说，为了比较两个矩阵之间的相关性，首先把每个矩阵中的所有取值看成是一 个长向量，每个向量包含 n (n − 1) 个数字（对角线上的数字忽略不计）。然后像比较 任何两个变量之间的相关性那样计算这两个向量之间的相关性系数。 短数据 长数据 计算相关系数