中介中心性
21世纪初我国图书馆学研究的领军人物
21世纪初我国图书馆学研究的领军人物任景华【摘要】学科领军人物是学科发展的中坚力量.以共现分析、共被引分析、聚类分析和社会网络分析等方法客观呈现图书馆学者2001-2010年CSSCI的发文情况可以发现,21世纪初我国图书馆学研究的领军人物包括张晓林、马恒通、蒋永福、张智雄、盛小平、肖希明等,他们推动了包括图书馆学理论与图书馆学史、图书馆管理、知识产权法、信息资源管理等9个图书馆学研究领域的长足发展.【期刊名称】《图书馆建设》【年(卷),期】2013(000)012【总页数】6页(P63-68)【关键词】图书馆学;高产作者;高被引作者;社会网络分析;共被引分析【作者】任景华【作者单位】昌吉学院新疆昌吉 831100【正文语种】中文【中图分类】G2501 引言我国图书馆学研究已经有近百年的历史，百年的变迁是由图书馆学研究者造就的，同时也给图书馆人带来了新的机遇和挑战。
21世纪初的图书馆学研究不再仅关注如何组织排架、如何图书分类等方面的内容，而是在电子信息技术、数据存储技术的推动下，开始探索数字图书馆、移动图书馆等新兴研究领域。
哪些图书馆学家在引领这些变化?哪些学者在哪些研究方向上改变了图书馆学研究的格局?这些问题值得一探究竟。
从文献的角度探寻一个学科的领军人物，目前常用的有信息计量学分析方法与社会网络分析法相结合的方法。
事实上，自从社会网络分析法被引入图书情报学领域，就有大批学者针对图书馆学研究者做过分析。
这些研究大致可分为4类：（1）对图书情报学作者的分析，如马瑞敏等分析了图书情报学作者共被引的知识结构[1]，邱均平等构建了图书情报学高影响力作者的评价方法等[2] ；（2）对图书馆学学科的分析中少量分析了作者，如赵蓉英等利用Citespace等可视化工具分析了图书馆学的学科结构和演变趋势，阐述了哪些作者是图书馆学高影响力的作者[3-5] ；（3）对图书馆学部分研究的作者分析，如高国欣等分析了数字图书馆研究领域的作者[6]，杨慕莲等分析了参考咨询服务研究作者的情况[7] ；（4）对图书馆学特定期刊或特定年代发文作者的分析[8-11]。
国内外旅游治理的比较分析及启示
国内外旅游治理的比较分析及启示作者：巫程成周国忠王玉宝陈蔚来源：《党政干部学刊》2022年第07期[摘要]旅游治理是多元化主體在运行机制和治理模式上形成的一种动态的权力依赖与合作互动，是旅游从“管理”到“治理”的体制改革。
目前，国内学者对于旅游治理的研究缺乏全面性和系统性，比较分析国内外旅游治理研究文献，探究旅游治理的现实困境，有助于准确定位我国旅游治理方向，完善旅游治理的基础理论框架，为我国旅游治理实践提供可行的发展路径。
[关键词]比较研究;知识图谱;旅游治理[中图分类号]F320;C939 [文献标志码]A [文章编号]1672-2426（2022）07-0071-0920世纪80年代，墨菲（Murphy）在其著作Tourism：A Community Approach一书中首次从社区参与角度研究旅游开发和规划，这种“社区方法”受到后续研究者的广泛关注，尤其是社区居民参与旅游问题。
经济、社会、文化和旅游不断深度融合发展，旅游业从单一产业，脱胎为多元多主体共治、治理主体相互依赖与合作的“自主—共治”网络体系。
[1]从“旅游管理”到“旅游治理”，管理主体由政府变为政府、市场和社会的三元互动，发展基础是公民的普遍参与，同时，强调非营利部门的共同治理。
我国旅游治理研究具有地方模式，如从制度化、规范化角度探究重庆武隆区旅游治理[2]，以全域旅游为背景探究杭州淳安县县域旅游治理[3]，也有学者提出政府主导型合作性事务参与、精英自发型协商性事务参与、精英自发型分歧性事务参与三种旅游治理模式[4]。
从历史发展来看，中国的旅游管理模式经历了旅游行政管理、旅游大众治理、以政府为主导旅游管理的路线。
[5]不同的旅游业态，呈现出多元化的治理特征，表现为以数字科技手段提升数据协同治理[6]，以美丽乡村建设理念指导现代化的乡村休闲旅游治理[7]，融合环境、伦理和社会等因素促进生态旅游治理[8]。
国外旅游治理研究开始较早，如德国实施生态治理现代化国家战略，后来发展为强调属地居民参与性的民主化旅游治理，是早期旅游治理的重要实践。
CiteSpace最全教程(安装、介绍、调整与美化解读)
目录目录 (1)0 关于CiteSpace (2)1.什么是CiteSpace? (2)2.什么是科学知识图谱？ (3)3.CiteSpace的五大理论基础 (3)4.CiteSpace的应用现状 (3)一、CiteSpace的下载与界面介绍 (4)1. 安装介绍 (4)2. 软件分区介绍 (4)3. CiteSpace可视化界面简介 (7)4 分析步骤 (10)二、CiteSpace的数据来源与下载：分析的原料在哪里 (11)1、在WoS上下载数据 (12)2、在CNKI上下载数据 (13)三、CiteSpace的分析原理：我们如何挖掘现有数据 (15)1、共被引分析 (15)2、共词分析 (16)3、突现分析 (17)4、聚类分析 (19)5、CiteSpace其他功能区 (20)四、CiteSpace挖掘的三个方面：知识基础、学科结构、研究前沿 (20)1、知识基础的获取 (20)2、学科结构的获取 (22)3、研究前沿的获取 (22)五. 关键词分析的可视化处理（实战-附详细说明） (23)0 可视化窗口调整 (23)1 调整与美化 (24)2 年轮式 (25)3 调整聚类的数量： (25)4 聚类结果总结表 (26)5 时间线与时区图 (27)6 突发性结果的查询 (28)7 一个关键词的分析 (29)在科研工作中，我们常常需要面对海量的文献，如何在这些文献当中找出值得精读、细读的关键文献，挖掘学科前沿，找到研究热点就成为了开展研究之前首先需要解决的问题。
CiteSpace作为一款优秀的文献计量学软件，能够将文献之间的关系以科学知识图谱的方式可视化的展现在操作者面前，既能帮助我们梳理过去的研究轨迹，也能使得我们对未来的研究前景有一个大概的认识。
CiteSpace 又翻译为“引文空间”，是一款着眼于分析科学分析中蕴含的潜在知识，是在科学计量学、数据可视化背景下逐渐发展起来的引文可视化分析软件。
国际数据安全领域的研究热点与前沿分析
安全等研究；研究前沿包括大数据安全技术与隐私保护、数据共享、物联网数据安全问题。
关键词：数据安全；研究热点；研究前沿；可视化分析；CiteSpace
中图分类号：G353.11
文献标识码：A
DOI:10.3969/j.issn.1003-8256.2021.03.009
开放科学 （资源服务） 标识码 （OSID） ：
表 4 数据安全研究国别分布的相关信息统计
国家 /地区
发文 频次
中国
511
美国
342
印度
136
英格兰 104
澳大利亚 98
德国
96
韩国
81
加拿大 67
法国
38
意大利 29
国家 /地区
突增性
中国
7.47
德国
4.68
美国
4.16
比利时 3.55
瑞士
2.95
罗马尼亚 2.63
西班牙 2.55
约旦
2.53
—
13
编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14
表 3 数据安全核心作者分布 （N>5）
作者 ZHANG Yinghui LIU Ximeng LI Hui YANG Yixian NOMAN Mohammed DENG HUA GUNASEKARAN MANOGARAN YI Xun HUANG Qinlong JIANG Xiaoqian DENG Robert H WANG Shangping ZHENG Dong MA Jianfeng
2 数据安全领域研究现状的计量分析
2.1 文献量变化趋势分析 研究数据安全领域文献的数量和增长速度可以揭
科学知识图谱视角下CiteSpace_的学科基础与原理分析
264研究与探索Research and Exploration ·理论研究与实践中国设备工程 2024.01 （上）等领域不可或缺的工具。
狭义的知识图谱特指一类知识表示，本质上是一种大规模的语义网络；广义的知识图谱是大数据时代知识工程一系列技术的总称。
从狭义角度考察，此种大规模的语义网络包括实体、概念及其之间的各种关系，其中，语义网络是知识图谱的本质。
与传统的语义网络相比，知识图谱代表的语义网络规模巨大、语义丰富、质量精良、结构友好。
语义网络是一种以图形化的形式，通过点与边描述知识关系的方法。
图形中的点可以描述实体、概念和属性。
实体称为对象或实例，它是一切属性的物质基础，是有明确指代意义的。
概念又称类别、类，其是指一类人，这类人有相同的特征。
概念所对应的动词称为概念化和范畴化，概念化一般指识别文本中的相关概念的过程，例如，拉格朗日的中值思想；范畴化一般指实体形成类别的过程，如具有若干哲学思想的人们组成某个特定的哲学派别，则这一学派的形成就是典型范畴化的过程。
每个实体都有一定的属性值，包括数值、日期、文本等，知识图谱的推理即是建立在实体、属性与关系之上。
科学知识图谱在图书馆学情报学应用领域，包括识别学科领域热点、展示学科研究前沿、分析引用关系等。
2 CiteSpace 的主要学科基础理论从哲学、社会学、数据科学，数学等学科入手，可全面理解软件包含的学科基础知识。
2.1 科学革命的结构CiteSpace 设计灵感之一，是来源于托马斯•库恩的《科学革命的结构》。
库恩重塑了科学的真理形象，其“范式论”“不可通约论”为科学史研究提供了新的视角。
库恩思考的根本问题可以概括为“科学进步的机制是什么”。
这是需要借助科学史研究才能回答的问题，但传统的研究方法存在缺陷，而作者尝试从科学史的编著工作中找到突破口。
科学知识的历史不是简单增长过程，其中某个阶段必定会发生根本性的转变，新的科学观应以研究此类根本性转变为宗旨。
国内生育支持政策研究的热点与研究进展
Operations Research and Fuzziology 运筹与模糊学, 2023, 13(5), 4793-4802Published Online October 2023 in Hans. https:///journal/orfhttps:///10.12677/orf.2023.135480国内生育支持政策研究的热点与研究进展——基于CiteSpace的知识图谱分析王一汀上海工程技术大学管理学院，上海收稿日期：2023年8月21日；录用日期：2023年10月4日；发布日期：2023年10月12日摘要建立生育支持政策体系是促进我国人口长期均衡发展的重要举措，生育支持政策的相关议题已成为当前学界研究的热点领域。
本文借助CiteSpace工具，以中国知网数据库的学术期刊为数据来源，绘制知识图谱，对生育支持政策研究领域的整体概况、研究热点和前沿进行可视化分析。
研究结果表明，生育支持政策的相关研究正处于快速增长阶段；研究热点聚焦于家庭生育、生育政策、生育支持、生育意愿、家庭政策、社会支持和女性就业七个方面；性别平等成为该领域研究的新视角。
最后，本文提出了四点研究展望，包括加大合作力度、加强生育支持政策的理论研究、综合运用多种研究方法以及将性别平等视角纳入生育支持政策的研究。
关键词生育支持政策，CiteSpace，可视化分析Research Hotspots and Progress in Domestic Fertility Support Policies—Knowledge Graph Analysis Based on CiteSpaceYiting WangSchool of Management, Shanghai University of Engineering Science, ShanghaiReceived: Aug. 21st, 2023; accepted: Oct. 4th, 2023; published: Oct. 12th, 2023AbstractEstablishing a system of birth support policies is an important measure to promote the long-term balanced development of China’s population, and the related issues of birth support policies have王一汀become a hot research field in the current academic community. This article utilizes the CiteSpace tool, using academic journals from the China National Knowledge Infrastructure database as data sources, to draw a knowledge graph and visually analyze the overall overview, research hotspots, and frontiers of the field of birth support policy research. The research results indicate that re-search on fertility support policies is in a rapid growth stage; research hotspots focus on seven aspects: family planning, birth policy, birth support, birth intention, family policy, social support, and female employment; gender equality has become a new perspective for research in this field.Finally, this article proposes four research prospects, including increasing cooperation, streng-thening theoretical research on birth support policies, comprehensively utilizing various research methods, and incorporating a gender equality perspective into research on birth support policies.KeywordsFertility Support Policies, CiteSpace, Visual Analysis Array Copyright © 2023 by author(s) and Hans Publishers Inc.This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0)./licenses/by/4.0/1. 引言2021年，《中共中央国务院关于优化生育政策促进人口长期均衡发展的决定》中提出实施三孩生育政策和配套积极生育支持措施；2022年，17部门联合发布《关于进一步完善和落实积极生育支持措施的指导意见》，制定了20项具体政策来落实财政、税收、保险、教育、住房、就业等积极生育支持措施；同年，党的二十大报告明确提出“建立生育支持政策体系，降低生育、养育、教育成本”[1]。
社会网络的基本概念
社会网络的基本概念（1）方军商业日记2007年12月3日社会网络的基本概念（1）Facebook热，引发了对下一波互联网的预测，大体上是说，网络是把机器链到一起，WWW把文档链到一起，未来则是把人联系到一起。
这是自Web2.0大潮以来就一直酝酿的趋势。
要分析人的联系，当下的互联网产业方面的研究还是很肤浅，对于人之间关系的分析，我认为最值得借鉴的是社会学的社会网络研究这一分支里面的概念。
自2005年以来陆续接触到社会网络分析的基本概念，最近读到的《社会网络与组织》（马汀·奇达夫、蔡文彬/著）是这一领域的一本整体性的介绍，对概念和理论发展脉络介绍得很清晰。
在接下来的几天，将会摘抄《社会网络与组织》中的介绍，大体脉络是，先是一组概念介绍，然后是从来源出发看社会网络的三大理论板块。
除非特别说明，均直接引自《社会网络与组织》一书。
社会网络研究包括三个方面的概念：导向性概念、整体网络层次的概念、联结层次的概念。
导向性概念：包括嵌入性（embeddedness，又译镶嵌）；社会资本（socialcapital）；结构洞（structural hole）；网络中心性（centrality）。
这一组概念主要是从个体行动者的角度出发定义的。
嵌入性（embeddedness，又译镶嵌）根据嵌入性方面的有关论点，与工作相关的交易活动往往与社会关系模式相重叠（Granovetter,1985）。
即业务关系嵌入于社会网络之中，企业内部和企业之间交易的模式可能与从纯粹经济学视角所期望的模式不相一致。
人们可能更愿意选择与自己有友谊或血缘联结的人进行生意往来，讲他们作为长期缔约的伙伴或其他合作者，而不是在完全自由竞争的公开市场上寻找交易伙伴（Uzzi, 1996）。
社会资本（social capital）在个体行动者这个层次，社会资本概念可以被定义为：在行动者的一组社会联结中所内含的潜在资源。
在网络研究文献中最初使用社会资本这个术语时，它被描绘维可以通过激活“社会网络中特定的联结”来获得经济利益的“个人投资”（Mitchell, 1974:286）。
我国营商环境研究历程与展望
Operations Research and Fuzziology 运筹与模糊学, 2023, 13(2), 810-817 Published Online April 2023 in Hans. https:///journal/orf https:///10.12677/orf.2023.132083我国营商环境研究历程与展望——基于CiteSpace 的可视化分析冯心悦1,2，张思涵31华中师范大学公共管理学院，湖北 武汉 2湖北农村社会管理创新研究中心，湖北 武汉 3湖北工业大学经济与管理学院，湖北 武汉收稿日期：2023年3月2日；录用日期：2023年4月9日；发布日期：2023年4月17日摘要近年来，营商环境及其优化作为政府工作的焦点和重要的学术议题，引起了务实界和学术界的高度关注和广泛讨论，对现有的营商环境领域内的研究进行分析和梳理有助于深入了解该领域研究现状并推动营商环境研究和发展。
利用CiteSpace 软件，选择847篇营商环境相关文献进行计量分析，绘制知识图谱，对国内营商环境研究的文献进行共现分析与聚类分析，总结出领域内的发文情况、研究演化与热点聚类。
未来研究可在指标体系本土化、实证研究和多学科交叉领域进行更深入展开。
关键词营商环境，知识图谱，可视化，综述History and Prospect of Business Environment Research in China—A Visualized Analysis Based on CiteSpaceXinyue Feng 1,2, Sihan Zhang 31School of Public Administration, Central China Normal University, Wuhan Hubei 2Hubei Innovation Research Center of Rural Social Management, Wuhan Hubei 3School of Economics and Management, Hubei University of Technology, Wuhan HubeiReceived: Mar. 2nd , 2023; accepted: Apr. 9th , 2023; published: Apr. 17th, 2023AbstractIn recent years, business environment and its optimization, as the focus of government work and冯心悦，张思涵an important academic topic, have aroused high attention and wide discussion in the practical and academic circles. Analyzing and sorting out the existing research in the field of business environ-ment is helpful to understand the research status in this field and promote the research and de-velopment of business environment. Using CiteSpace software, 847 literatures related to business environment were selected for quantitative analysis, knowledge map was drawn, co-occurrence analysis and cluster analysis were carried out on domestic literatures on business environment, and publication, research evolution and hotspot clustering were summarized in the field. Future research can be further carried out in the localization of index system, empirical research and in-terdisciplinary fields.KeywordsBusiness Environment, Knowledge Map, Visualization, ReviewThis work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0)./licenses/by/4.0/1. 引言营商环境是涉及企业全生命周期的体制机制与政务、市场、法治、人文及生态环境等相关外部因素的总和，是国家或地区核心竞争水平和经济软实力的重要体现[1]。
一文读懂社会网络分析(SNA)理论、指标与应用
一文读懂社会网络分析(SNA)理论、指标与应用开新坑！社交网络分析（又称复杂网络、社会网络，Social Network Analysis）是诞生于数学图论、计算机科学、物理学的交叉碰撞中的一门有趣的学科。
缘起：我研究SNA已经有近2年的时光，一路坎坷走来有很多收获、踩过一些坑，也在线上给很多学生讲过SNA的入门知识，最近感觉有必要将心得和基础框架分享出来，抛砖引玉，让各位对SNA感兴趣的同学们一起学习进步。
我的能力有限，如果有不足之处大家一起交流，由于我的专业的影响，本文的SNA知识可能会带有情报学色彩。
面向人群：优先人文社科类的无代码学习，Python、R的SNA 包好用是好用，但是对我们这这些社科的同学来说门槛太高，枯燥的代码首先就会让我们丧失学习兴趣。
特征：类综述文章，主要目的是以通俗的语言和精炼的框架带领各位快速对SNA领域建立起一个全面的认知，每个个关键概念会附上链接供感兴趣的同学深入学习。
开胃菜：SNA经典著作分享《网络科学引论》纽曼 (访问密码 : v9d9g3)2 概述篇：什么是网络？我们从哪些角度研究它？1) 认识网络SNA中所说的网络是由节点（node，图论中称顶点vertex）和边（edge）构成，如下图。
每个节点代表一个实体，可以是人、动物、关键词、神经元；连接各节点的边代表一个关系，如朋友关系、敌对关系、合作关系、互斥关系等。
最小的网络是由两个节点与一条边构成的二元组。
Les Miserables人际关系网络2) 构建网络就是建模马克思说过，“人的本质在其现实性上，它是一切社会关系的总和。
” 事实上，当我们想快速了解一个领域，无论该领域是由人、知识、神经元乃至其他实体集合构成，利用SNA的方法将实体及其相互关系进行抽象和网络构建，我们就完成了对某一领域的“建模”，这个模型就是网络图，拿科学网络计量学家陈超美的观点来说，借助网络图，“一图胜千言，一览无余”。
3) 社会网络类型此处展示常见且常用的网络类型名词，想要具体了解可以点击链接仔细查看！•网络中节点的来源集合异同o一模网络 one-modeo二模网络 two-mode•视角：•边权重o加权网络 weight networko无权网络 unweight networko符号网络 Signed network•关系是否有方向o有向网络 Directed networko无向网络 Undirected network4) 网络分析的5大中心问题SNA可以帮助我们快速了解该网络中的分布格局和竞争态势，“孰强孰弱，孰亲孰远，孰新孰老，孰胜孰衰”，这16字箴言是我学习SNA总结的精华所在，初中级甚至高级的社会网络分析学习几乎完全就是围绕着这四个方面开展，后面将要讲到的理论与方法皆为此服务，希望同学们可以重点关注。
基于拓扑结构和空间网络结构的水系连通性评价
基于拓扑结构和空间网络结构的水系连通性评价危小建;江平;陈竹安;赵莉【摘要】保持河湖水系连通是流域内物质流、能量流、信息流和物种流保持畅通的基本条件,河网水系连通性定量评价十分重要.利用图论理论、连通性指数和空间网络中心性评价指标,以湖北省大悟县滠水-刘家集河-上西大河片区为例,分析其水网连通情况.结果表明:① 图论指标从整体上度量了水系网络的连接特征,研究区水系网络复杂程度一般;② 水系网络连接度指标分析度量了各河链连接特征的重要程度,长度长或处于主干道的河链对水系网络整体连接特征的重要程度高;③水系网络的中心性分析能揭示汇点或是河链不同方面的重要程度,孤立的小的水系组分的中心性值易高.邻近中心性分析有助于发现水系中较主要的主干水系;中介中心性分析有助于发现水系中处于主要连通的汇点或河链;直线中心性能发现水系网络中较为曲折的河链.研究结果完善了水系连通性评价,对水系连通工程设计和河流健康治理工作具有一定参考价值.【期刊名称】《人民长江》【年(卷),期】2019(050)005【总页数】6页(P76-81)【关键词】水系连通性;拓扑结构;水系空间网络结构;中心性【作者】危小建;江平;陈竹安;赵莉【作者单位】东华理工大学测绘工程学院,江西南昌 330013;流域生态与地理环境监测国家测绘地理信息局重点实验室,江西南昌 330013;东华理工大学江西省数字国土重点实验室,江西南昌 330013;武汉大学资源与环境学院,湖北武汉 430079;东华理工大学测绘工程学院,江西南昌 330013;流域生态与地理环境监测国家测绘地理信息局重点实验室,江西南昌 330013;东华理工大学江西省数字国土重点实验室,江西南昌 330013;东华理工大学测绘工程学院,江西南昌 330013【正文语种】中文【中图分类】TV212河流结构和形态是研究河流水文和河流生态的基础，水系结构影响着流域流和洪水过程，并对河网水情和水质也会产生影响[1]。
第3讲 CiteSpace安装及分析功能
第3讲CiteSpace 安装及分析功能李杰1,2，陈超美31.上海海事大学海洋科学与工程学院2.上海海事大学科技情报研究所3. Drexel University-College of Computing andInformatics配套教程: 李杰, 陈超美著.CiteSpace科技文本挖掘及可视化[M].首都经济贸易大学出版社.2016.作者博客: 李杰博客：/u/jerrycueb；陈超美博客：/u/ChaomeiChen本讲基本内容CiteSpace基本术语CiteSpace下载和安装界面介绍（功能参数区和可视化界面）CiteSpace数据分析的关键步骤CiteSpace结果解读的提示基本术语：CiteSpaceCiteSpace：引文空间是一款着眼于分析科学分析中蕴含的潜在知识，是在科学计量学、数据可视化背景下逐渐发展起来的一款引文可视化分析软件。
由于是通过可视化的手段来呈现科学知识的结构、规律和分布情况，因此也将通过此类方法分析得到的可视化图形称为“科学知识图谱”。
BSE和CJD研究领域的演变（引文空间的变化）/blog-496649-482376.html动画下载地址/~cchen/talks/demo/BSE_CJD_1981-2001_transp.exe基本术语：中介中心性Betweenness centrality：中介中心性是测度节点在网络中重要性的一个指标（此外还有度中心性、接近中心性等）。
CiteSpace中使用此指标来发现和衡量文献的重要性，并用紫色圈对该类文献（或作者、期刊以及机构等）进行重点进行标注。
出现紫圈的节点的中介中心性>=0.1基本术语：突发性探测Burst 检测：突发主题（或文献、作者以及期刊引证信息等）。
在CiteSpace中使用Kleinberg, J（2002）年提出的算法进行检测。
基本术语：引文年轮Citation tree-rings ：引文年环–代表着某篇文章的引文历史。
社会网络分析袁毅社会网络分析方法第三四五六讲：社会网络分析
注意：点的中介中间性与线的中介中间性不同。 点的中介中间性：测量行动者个体的控制优势 线的中介中间性：
（1）5个网站的关系文本 *node data A B C D E
*tie data c1 c2 n A B5 A C1 A D1 A E2 B A1 D C1
node node link
AB5 AC1 AD1 AE2 BA1 DC1
UCINet 社会网络分析软件
步骤一:记事本中书写以下文本，步骤二:启动UCINET
*node data A B C D E
*tie data c1 c2 n AB5 AC1 AD1 AE2 BA1 DC 1
步骤三:打开 NETDraw
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
Path (路径）：节点与线均不重复的途径，A—E—I
Geodesics( 捷径）：A到I的众多路径中最短的一条路径 如，A—E— I, A—D—E—I , Geodesics 是前者
Distance (距离): 在捷径基础上，两节点之间的连线数量，A—I 距离 =2
Eccentricity( 自我中心距离）：某一节点与其它节点之间距离最长 的捷径的长度（必须在相连图形方可），在上图中，除C外，其它 6人的子网中，E距最远的是F，Eccentricity is 3
0
0
0
0
0
0
0
高通 3
中心组理论学习心得体会（2篇）
中心组理论学习心得体会作为一名学生，时刻保持学习的状态是非常重要的。
正所谓，“活到老，学到老”，只有不断学习，才能不断进步。
在中学阶段，我们学习了许多学科知识，而在大学阶段，我们需要更加深入地学习和探索。
经过一段时间的学习，我开始了解到中心组理论的重要性，并且从中受益良多。
在这篇文章中，我将简要介绍中心组理论，并分享我在学习过程中的心得体会。
中心组理论是指在一个群体中，成员之间的关系可以通过中心性来描述。
中心性是指一个成员在群体中的重要程度，包括度中心性、接近中心性和中介中心性。
度中心性用来描述一个成员在群体中有多少直接联系；接近中心性用来描述一个成员在群体中的间接联系的程度；中介中心性用来描述一个成员在群体中的信息传递度。
通过这些中心性指标，我们可以更好地了解群体的结构和成员之间的关系。
在学习中心组理论的过程中，我了解到了许多关于群体和组织行为的重要概念。
首先，中心组理论强调了群体内部成员之间的信息传递和交流的重要性。
一个成员的中介中心性越高，就意味着他能更好地在群体内部传递信息，使得整个群体更加紧密地联系在一起。
这使我意识到在一个团队中，及时的信息传递和良好的沟通是非常关键的。
其次，中心组理论还强调了群体中的权力和领导的重要性。
一个群体中的中心成员往往是拥有较高度中心性和接近中心性的成员，他们在群体中具有较高的地位和影响力。
在学习中心组理论的过程中，我开始意识到领导者的重要性，并且开始思考如何成为一个合格的领导者。
一个好的领导者应该具有良好的沟通能力、高度的责任心和团队合作精神，能够及时地传递信息并促进团队的协作。
此外，中心组理论还强调了群体中成员之间的依赖关系。
一个成员的度中心性越高，就意味着他与其他成员之间的依赖关系越强。
这使我意识到在一个团队中，每个成员都是非常重要的。
每个成员做好自己的本职工作，并与其他成员密切配合，才能够使团队达到最佳的工作效果。
通过学习中心组理论，我对群体和组织中的行为和关系有了更加深入的理解。
中心度算法演示
2
1
3
试验结果
例子二 5 4
2
1
接近中心性
原理：某节点到其他节点的最短距离和
•节点1到节点2、3的最短距离都是1，节点 1到节点4、5的距离分别是2和3，所以总和 为1+1+2+3=7。 •节点2到1、4的最短距离都是1，到节点3、 5的最短距离都是2，所以总和为 1+1+2+2=6。节点3与2对称，同理可得。 •节点4到节点2、3、5的最短距离都为1， 到节点1距离都是2，所以总和为 1+1+1+2=5 •节点5到节点2、3的最短距离都为2，到节 点1、4的最短距离分别是3、1，所以总和 为2+2+3+1=8
中心度算法示例
•两个简单的例子 用网络图表示
•三个计算过程 度数中心性、中介中心性和接近中心性
例子一：
2
1 3
4
例子一
2
度数中心性
原理：各个节点直接相连节点数
节点 1 2 3 4 计算 （直接连接了节点2、3、4）共3 （直接连接了节点1、3） 共 2 （直接连接了节点1、2） 共 2 （直接连接了节点1） 共1
3
试验结果
完了，吐血……
3
1
4
试验结果
例子二：
2 5
4
1
3
例子二 5 4
2
1
度数中心性
节点 1 2 3 4 5
原理：各个节点直接相连节点数
计算 （直接连接了节点2、3）共2 （直接连接了节点1、4） 共 2 （直接连接了节点1、4） 共 2 （直接连接了节点2、3、5）共 3 （直接连接了节点4） 共1
CiteSpace常见问题解答Part6
常见问题解答Part 6解决节点的Sigma值为0或者1的问题！李杰1，陈超美21.首都经济贸易大学-安全与环境工程学院2.Drexel University-College ofComputing and Informatics CiteSpace微信知识分享平台配套教程: 李杰, 陈超美著.CiteSpace科技文本挖掘及可视化[M].首都经济贸易大学出版社.2016.作者博客: 李杰博客：/u/jerrycueb；陈超美博客：/u/ChaomeiChen确保中介中心性和爆发性探测进行了计算！点击此处进行爆发性探测，检索见下页。
Sigma值的含义我们运行数据，并得到可视化界面后。
此时左边的表格中会有两种情况。
一种是中介中心性为0的情况，一种是中介中心性大于0的情况。
都为0时，说明目前呈现的网络节点数量大于了350，此时需要手动计算。
在此案例中，节点的中介中心性已经计算，此时仅仅需要点击爆发性探测。
爆发性探测进行了计算！按照Sigma进行显示及其查询点击Export -> Run Batch mode参考文献1.Chen, C. (2014) The CiteSpace Manual. https:///howtousecitespace2.李杰, 陈超美. 如何使用CiteSpace的一组示范及常见问题解答/blog-496649-838067.html3.李杰. CiteSpace中文指南. /blog-496649-886962.html4.李杰，陈超美. (2016) CiteSpace科技文本挖掘及可视化[M]. 首都经济贸易大学出版社.5.李杰,(2015)安全科学知识图谱导论[M].化学工业出版社.6.李杰等,(2014)安全科学技术信息检索基础[M].首都经济贸易大学出版社.7.陈悦，陈超美等(2014) 引文空间分析原理与应用[M].科学出版社.。
关系研究的新取向_社会网络分析
关系研究的新取向:社会网络分析徐 伟 陈光辉 曾 玉 张文新(山东师范大学心理学院,济南,250014)摘 要 社会网络分析(Social Netw ork Analysis,SNA)是用社会实体之间的关系来描述、解释和预测社会现象的一种研究取向。
SNA 提供了一种深入探究社会环境特征及其对个体心理发展影响的方法。
本文基于SNA 的发展历程,依次介绍了中心性分析、小团体分析、位置分析、QAP 以及统计模型法。
SNA 在社会学研究中得到了较多应用,近年来在心理学研究中开始受到重视。
关键词 社会网络分析 关系数据 中心性分析 小团体分析 p 2模型 p *模型个体在社会情境中实现发展,其与群体成员间的关系及关系网络的特点会持续影响个体的社会化进程。
发展情境论(Developmental Contextualism)强调人的发展是发展性个体与其所处情境间持续交互作用的结果(Lerner,2002)。
然而,已有心理学研究对关系的考察通常注重特征变量之间的关系,而相对忽视了个体与其他群体成员间的关系特点及其共处社会网络的特点。
例如,欺负者与受欺负者不是割裂存在的,只有从对应性的欺负 受欺负关系中才能更准确地揭示欺负的同伴影响机制(Veenstra,et al.,2007)。
关系数据是不同于属性数据的数理统计对象。
社会网络分析正是最近几年发展成熟的分析关系数据及其与属性数据关系的一种研究取向。
1 社会网络分析的内涵社会网络分析(Social Network Analysis,SNA)是基于图论的思想从群体动力学角度来考察社会实体(个体、社会组织等)间的关系连接及其结构特征的一种研究取向(Wasserman &Faust,1994)。
传统研究通常考察反映社会实体的态度、观点、行为等性质、特点方面的信息,即属性数据(attribute data)。
然而,关系是指社会实体之间的联系,而非社会实体的属性。
关系数据(relational data)是关于接触、联络、关联、群体依附等方面的数据(Scott,2000),主要有网络结构图和矩阵法两种呈现方式。
多层次自回归模型
多层次自回归模型多层次自回归模型是用来衡量两个或多个不同个体P所包含的多个随时间变化的变量x之间的交互影响的模型。
例如，在推特中.i p包括社会网络和内容网络，每个网络有自身的特性，如度中心性、聚类系数、中介中心性等，通过这个模型，可以测量社会网络的度中心性对内容网络的度中心性、聚类系数、中介中心性的影响。
对于时间序列数据，可以用自回归模型进行模拟。
自回归模型是一个可以追溯到P时间单位的回归模型，并可以进行预测。
这种模式被定义为AR（p），其中所述参数p确定模型的阶。
AR（自回归）模型为：自回归模型的目的是将作为先前的观察值的加权和作为估算的观察值。
该模型计算出的统计-显著系数可以确定随时间变化的变量之间的影响。
因为多层次回归模型只考虑t-1时刻的自变量对t时刻的因变量的影响，所以AR（1）（一阶）自回归模型为然而，在回归分析中，变量往往源于不同的等级。
所谓多层回归模型是一种以适当的方式来模拟这种多层次数据的模型。
因此，测量时间是被嵌套个体下的基本单元，是一个群集单元。
该模型适用于以下层次嵌套结构：在不同时间点，不同属性被重复测量，但所有这些测量值属于不同的个体。
如果采用一个简单的自回归模型来处理这样的数据，将忽略个体之间的差异，只计算出所谓的固定效应，因为不能假设所有的特殊群集的影响都作为协变量包含在分析中。
多层次回归模型的优点是在固定效应中加入了随机影响，还考虑了个体差异的影响。
在研究中，反复测量在不同天不同个体的不同属性，这样的数据具有层次嵌套结构。
多层次自回归模型可以定义如下：(t)(t 1)(t)(t 1)(t),,,()()T T i p i i p i i p p i p x a b X c X εε--=++++（3） 在这个等式中，(t)(t)(t),,(x ,,x )T p i p m p x = 代表一个向量，包含了在时间t 个体p 的变量。
进一步的，1(,,)T i i im a a a = 代表固定效应系数，1(,,)T i i im b b b = 代表随机效应系数。