社会网络分析法——详细讲解

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社会网络分析

社会网络分析

社会网络分析1、介绍社会网络指的是社会行动者及其间的关系的集合。

一个社会网络是有多个点(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,这是社会网络的可视化界定。

社会网络强调每个行动者都与其它行动者有或多或少的关系。

社会网络分析方法关注如何建立这些关系的模型,力图描述群体关系的结构,研究这种结构对群体功能或者群体内部个体的影响。

社会网络分析被用来建立社会关系的模型,发现群体内行动者之间的社会关系,描述社会关系的结构,研究这种结构对群体功能或者群体内部个体的影响。

社会网络分析不是一种正式的、具有统一性的理论,而只是一种“范式”或者“视角”。

社会网络分析是社会科学中的一个独特视角,它是建立在如下假设基础上的:在互动的单位之间存在的关系非常重要。

社会网络理论、模型以及应用的基础都是有关数据的集合,关系是网络分析理论的基础。

自从人类学家Barnes(1954)首次使用“社会网络”的概念来分析挪威某渔村的社会结构以来,社会网络分析被视为是研究社会结构的最简单明朗、最具有说服力的研究视角之一。

社会网络分析方法,可用于描述和测量网络社群成员之间的关系以及通过这些关系流动的各种有形或无形的东西,如信息、资源、知识等。

该方法通过对行动者之间关系与联系的联结情况进行研究与分析,可以归纳出行动者的社会网络信息,甚至进一步观察并了解行动者的社会网络特征。

透过社会网络除了能显示个人社会网络特征外,还能够了解许多社会现象,因为社会网络在组织中扮演着相当重要的无形角色,当人们在解决问题或是寻找合作伙伴时,通常都是依循着所拥有的社会网络来寻找最可能协同活动的对象。

社会网络分析通常有两种:一种叫做自我中心社会网,只能分析社会的连带关系,但不能用来分析网络的整体结果;另一种叫做整体社会网,可以用来分析结果对群体的影响,并能根据图形特征做出相应的解释。

2、关键要素(1)密度(Density)在图形中实际存在的线与可能数量的线的比例(The density of a graph is the proportion of possible lines that are actually present in the graph)。

社会网络分析法

社会网络分析法

第十三章社会网络分析法近几十年来社会网络分析法有了迅速的发展,它已被“泛应用到了社会学、政治学、人类学和社会政策研究等多个领域。

本章我们将侧重介绍社会网络分析法的基本概念、历史、主要分析技术及其应用。

第一节社会网络分析的概念一、什么是社会网络分析网络指的是各种关联,而社会网络(social network)即可简单地称为社会关系所构成的结构。

故从这一方面来说,社会网络代表着一种结构关系,它可反映行动者之间的社会关系。

构成社会网络的主要要素有:行动者(actor):这里的行动者不但指具体的个人,还可指一个群体、公司或其他集体性的社会单位。

每个行动者在网络中的位置被称为“结点(node)”。

关系纽带(relational tie):行动者之间相互的关联即称关系纽带。

人们之间的关系形式是多种多样的,如亲属关系、合作关系、交换关系、对抗关系等,这些都构成了不同的关系纽带。

二人组(dyad):由两个行动者所构成的关系。

这是社会网络的最简单或最基本的形式,是我们分析各种关系纽带的基础。

二人组(triad):由三个行动者所构成的关系。

子群(subgroup):指行动者之间的任何形式关系的子集。

群体(group):其关系得到测量的所有行动者的集合。

社会网络分析是对社会网络的关系结构及其属性加以分析的一套规范和方法。

它又被称结构分析(structural analysis),因为它主要分析的是不同社会单位(个体、群体或社会)所构成的社会关系的结构及其属性。

从这个意义上说,社会网络分析不仅是对关系或结构加以分析的一套技术,还是一种理论方法——结构分析思想。

因为在社会网络分析学者看来,社会学所研究的对象就是社会结构,而这种结构即表现为行动者之间的关系模式。

社会网络分析家B·韦尔曼(Barry Wellman)指出:“网络分析探究的是深层结构——隐藏在复杂的社会系统表面之下的一定的网络模式。

”例如,网络分析者特别关注特定网络中的关联模式如何通过提供不同的机会或限制,从而影响到人们的行动。

社会网络分析课件 PPT

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。

社会网络分析方法+R实战(自学笔记2)

社会网络分析方法+R实战(自学笔记2)

社会网络分析方法+R实战(自学笔记2)每个网络可视化的基础是关于关系的数据。

这些关系可以观察或模拟(即假设)。

在分析一组关系时,我们通常会使用两种不同的数据结构之一: 边表或邻接矩阵。

1.边表表示图的一个简单方法是列出边,我们称之为边列表。

对于每条边,我们只列出对应于这条边的对象。

所以边列表是两列的矩阵,直接告诉计算机每个边绑定了哪些参与者。

在有向图中,A列中的参与者是边的来源,B列中的参与者接收关系。

在无向图中,顺序并不重要。

在R中,我们可以使用vector和data.frames创建一个例子边列表。

我用向量指定边缘列表的每一列,然后将它们赋值为data.frame的列。

我们可以用它来形象化边缘列表应该是什么样子。

#install.packages("igraph")library(igraph)#R显示没有该包时使用上面一行代码进行安装personA<-c("Mark","Mark","Peter","Peter","Bob","Jill")personB<-c("Peter","Jill","Bob","Aaron","Jill","Aaron")edgelist <-data.frame(PersonA=personA,PersonB=personB,stringsAsFa ctors=F)print(edgelist)PersonA PersonB1 Mark Peter2 Mark Jill3 PeterBob4 Peter Aaron5 Bob Jill6 Jill Aaron在边列表中,行数与网络中的边数一致,因为每一行都详细说明了特定关系中的参与者。

社会网络分析法.pdf

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第十三章社会网络分析法近几十年来社会网络分析法有了迅速的发展,它已被“泛应用到了社会学、政治学、人类学和社会政策研究等多个领域。

本章我们将侧重介绍社会网络分析法的基本概念、历史、主要分析技术及其应用。

第一节社会网络分析的概念一、什么是社会网络分析网络指的是各种关联,而社会网络(social network)即可简单地称为社会关系所构成的结构。

故从这一方面来说,社会网络代表着一种结构关系,它可反映行动者之间的社会关系。

构成社会网络的主要要素有:行动者(actor):这里的行动者不但指具体的个人,还可指一个群体、公司或其他集体性的社会单位。

每个行动者在网络中的位置被称为“结点(node)”。

关系纽带(relational tie):行动者之间相互的关联即称关系纽带。

人们之间的关系形式是多种多样的,如亲属关系、合作关系、交换关系、对抗关系等,这些都构成了不同的关系纽带。

二人组(dyad):由两个行动者所构成的关系。

这是社会网络的最简单或最基本的形式,是我们分析各种关系纽带的基础。

二人组(triad):由三个行动者所构成的关系。

子群(subgroup):指行动者之间的任何形式关系的子集。

群体(group):其关系得到测量的所有行动者的集合。

社会网络分析是对社会网络的关系结构及其属性加以分析的一套规范和方法。

它又被称结构分析(structural analysis),因为它主要分析的是不同社会单位(个体、群体或社会)所构成的社会关系的结构及其属性。

从这个意义上说,社会网络分析不仅是对关系或结构加以分析的一套技术,还是一种理论方法——结构分析思想。

因为在社会网络分析学者看来,社会学所研究的对象就是社会结构,而这种结构即表现为行动者之间的关系模式。

社会网络分析家B·韦尔曼(Barry Wellman)指出:“网络分析探究的是深层结构——隐藏在复杂的社会系统表面之下的一定的网络模式。

”例如,网络分析者特别关注特定网络中的关联模式如何通过提供不同的机会或限制,从而影响到人们的行动。

社会网络分析方法的应用研究

社会网络分析方法的应用研究

社会网络分析方法的应用研究社会网络分析方法:是由社会学家根据数学方法�p图论等发展起来的定量分析方法。

社会网络(social network)即可简单地称为社会关系所构成的结构。

故从这一方面来说,社会网络代表着一种结构关系,它可反映行动者之间的社会关系。

构成社会网络的主要要素有:行动者、结点、关系纽带、二人组、三人组、子群、群体。

社会网络分析是对社会网络的关系结构及其属性加以分析的一套规范和方法。

它又被称结构分析法(structural analysis),因为它主要分析的是不同社会单位(个体、群体或社会)所构成的社会关系的结构及其属性。

从这个意义上说,社会网络分析不仅是对关系或结构加以分析的一套技术,还是一种理论方法――结构分析思想。

因为在社会网络分析学者看来,社会学所研究的对象就是社会结构,而这种结构即表现为行动者之间的关系模式。

” 这种结构分析的方法论意义是:社会科学研究的对象应是社会结构,而不是个体。

通过研究网络关系,有助于把个体间关系、“微观”网络与大规模的社会系统的“宏观”结构结合起来。

按照社会网络分析的思想,行动者的任何行动都不是孤立的,而是相互关联的。

他们之间所形成的关系纽带是信息和资源传递的渠道,网络关系结构也决定着他们的行动机会及其结果。

分析角度:包括中心性分析、凝聚子群分析、核心一边缘结构分析以及结构对等性分析等。

2.1中心性分析:中心度和中心势都可以分为3种:点度中心度/点度中心势,中间中心度/中间中心势,接近中心度/接近中心势。

2.1.1点度中心性在一个社会网络中,如果一个行动者与其他行动者之间存在直接联系,那么该行动者就居于中心地位,在该网络中拥有较大的“权力”。

在这种思路的指导下,网络中一个点的点度中心度,就可以网络中与该点之间有联系的点的数目来衡量,这就是点度中心度。

网络中心势指的是网络中点的集中趋势,它是根据以下思想进行计算的:首先找到图中的最大中心度数值;然后计算该值与任何其他点的中心度的差,从而得出多个“差值”;再计算这些“差值”的总和;最后用这个总和除以各个“差值”总和的最大可能值。

社会网络分析

社会网络分析

1社会网络分析研究的发展态势社会网络分析是一种研究趋势。

网络分析也是一个特殊的理论,即社会网络分析理论。

社会网络分析的方法和理论是相互关联的。

社会网络分析更会成为研究社交网的一个工具,这包括一系列来收集和分析数据的技术。

理清好社会网络分析的方法和理论有助于解决遇到的实际问题。

一系列的研究结果表明,社会网络理论不同于社会网络理论”。

正是因为这个原因,社会网络分析是有时是非常复杂的,它不是紧凑,它的横向伸展宽度大,纵向分支多,所以各学者在不同的位置有不同的研究主题,方法,和研究的结论。

2社会网络分析概述2.1社会网络分析法社会网络分析方法是来解决与网络相关的问题的一种分析法。

社会网络是指社会演员和他们的关系的集合。

社会网络分析是分析社会行动者之间的关系。

它可以是一个人、组织或国家。

社会网络分析的重点是分析演员之间的关系和网络的整体结构,包括点,线,密度、心率、心率、小,位置和角度。

作为一个独特的研究方法,社会网络分析从传统的定性或定量研究是不同的。

研究的焦点是演员之间的关系数据。

基于统计理论,我们可以使用定量研究来帮助我们分析,定量研究是需要数据之间相互独立的,运用函授,对数据进行分析。

而针对于演员的概念,他不是我们日常所提到的演员,这里的演员描述的是有实际意义的、有动机和行为的人。

这里的研究倾向于夸大主观能动性的演员,和很容易出现在社会化趋势的演员。

因为个人是嵌入在个人的社会结构中的,而社会行动不仅存在社会结构中,但也由个人特征的影响所决定,为了避免和低程度的社会问题,用社会网络分析方法来解决这一问题是目前社会当中最好的方法。

2.2社会网络理论在美国社会的研究中,社会网络研究被认为是最具影响力的三所大学派之一。

我们都知道,作为一所学校,有着自己独特的理论基础对于教育来说是至关重要的。

而社会网络理论属于中间层次理论所倡导的默顿,社会网络理论可以分为两个类别:从引入其他学科理论来说,包括了来自数学、图论,从心理和社会科学学科平衡理论和代理理论来说;社会网络理论的起源可以分为异质性理论和结构作用理论。

社会网络分析中的节点影响力评估方法与实践案例分享

社会网络分析中的节点影响力评估方法与实践案例分享

社会网络分析中的节点影响力评估方法与实践案例分享社会网络分析(Social Network Analysis,SNA)是研究人际关系和信息传播的一种重要方法。

在社交媒体的兴起之后,社会网络分析逐渐广泛应用于评估网络中各个节点的影响力。

本文将介绍社会网络分析中的节点影响力评估方法,并分享一些实践案例。

一、节点影响力评估方法1. 中心性指标法中心性指标法是最常见的节点影响力评估方法之一。

它通过度中心性、接近度中心性、媒介中心性等指标来评估节点的重要性。

度中心性衡量节点与其他节点的连接数量,接近度中心性衡量节点与其他节点的距离,媒介中心性衡量节点在信息传播中的中介作用。

这些指标都可以量化节点的影响力,进而在社会网络中找到关键节点。

2. 社区检测方法社区检测方法是一种将网络划分为不同社区的方法。

在社会网络中,节点会聚集在一起形成社区或群组。

社区检测方法可以通过检测节点之间的紧密连接关系,将网络划分为具有一定内聚性的社区。

在评估节点影响力时,可以将节点所属社区作为一个重要指标,因为社区内的节点更可能影响彼此。

3. 引力模型引力模型是一种基于节点之间距离和连接强度的节点影响力评估方法。

它认为,节点之间的距离和连接强度越近,其影响力越大。

引力模型可以通过计算节点之间的距离和连接强度,得出每个节点的影响范围和权重。

这个方法在评估节点影响力时,考虑了空间因素和连接因素,能够更准确地反映节点的影响力。

二、实践案例分享1. 社交媒体营销中的节点影响力评估在社交媒体营销中,评估用户的影响力对于确定目标受众和制定营销策略至关重要。

一家电商公司通过社会网络分析,评估了用户在社交媒体上的影响力。

他们利用中心性指标和社区检测方法,发现了一些关键用户和具有一定影响力的社区。

在营销活动中,他们将重点关注这些节点,提高了目标受众的覆盖率和营销效果。

2. 社会网络中的信息传播路径分析在疫情防控和危机管理中,了解信息传播路径对于制定有效策略至关重要。

社会网络分析法的教育应用分析

社会网络分析法的教育应用分析

社会网络分析法的教育应用分析【摘要】本文主要探讨了社会网络分析法在教育领域的应用。

首先介绍了社会网络分析法的基本概念,然后详细分析了其在学生关系管理、教师团队合作和教育资源整合中的作用。

通过社会网络分析法,可以更好地了解教育系统中的关系网络,优化资源配置,提升教育效率。

结论部分强调了社会网络分析法在教育应用中的重要价值,并探讨了未来的发展方向。

社会网络分析法为教育领域提供了新的视角和方法,有助于促进教育体系的发展和升级。

【关键词】社会网络分析法、教育应用、教育领域、学生关系管理、教师团队合作、教育资源整合、价值、发展方向、总结。

1. 引言1.1 社会网络分析法的教育应用分析社会网络分析法是一种研究社会系统中个体或组织之间的关系和结构的方法,通过对人与人之间的关系进行可视化和分析,揭示出隐藏在关系网络中的重要信息。

在教育领域,社会网络分析法被广泛应用,帮助教育机构和管理者更好地理解和优化教育系统中的各种关系。

在教育领域,社会网络分析法可以帮助学校管理者了解学生之间的交流关系和影响力,帮助学校发现学生之间的社交网络,进而设计更有效的教育方案。

社会网络分析法还可以帮助学校管理团队优化内部合作关系,提高团队工作效率。

通过社会网络分析法,教育机构可以更好地整合教育资源,找到资源共享和合作的机会,提高教育资源的利用效率。

社会网络分析法在教育领域的应用具有重要意义,可以帮助教育机构和管理者更好地了解教育系统中的各种关系,优化教育资源的利用,并提升教育质量和效率。

在未来,随着社会网络分析法的不断发展和完善,它将在教育领域扮演更加重要的角色,为教育改革和发展提供有力支持。

2. 正文2.1 社会网络分析法的基本概念社会网络分析法的基本概念是指通过分析和研究社会网络中的节点(个体或实体)以及节点之间的关系来揭示网络结构、特征和动态。

社会网络分析法主要关注的是社会系统中各个节点之间的关系及其影响,通过对网络拓扑结构、节点属性、关系强度等方面的分析,揭示出社会网络中隐藏的规律和特征。

社会网络分析的理论方法与应用案例

社会网络分析的理论方法与应用案例

社会网络分析的理论方法与应用案例社会网络分析(Social Network Analysis, SNA)是一种研究社会结构和动态的工具,通过对社会中个体之间的关系网络进行定量化的分析,以揭示其中的模式和规律。

自上世纪50年代起,社会学家、心理学家和计算机科学家等学者开始探讨社会网络分析的理论和方法,其应用范围也日益扩大,包括社交网络、组织网络、观察者网络、信息网络等领域。

本文将介绍社会网络分析的理论方法,并结合应用案例探讨其实际应用。

一、社会网络分析的基本概念和理论方法1.1 社会网络的构成与类型社会网络是由一组个体及其相互联系所形成的网络结构,其中个体可以是人、组织、企业等等。

社会网络除了包括它们之间的联系,还包括连接他们的连接线,这种连接线可以是关系、信息、资源等联系方式。

根据网络的形式和特征,社会网络分为以下几种类型:(1)密集型网络:网络中节点之间的联系非常紧密,彼此之间都存在极高的互动频率和交流密度,如人际关系网络、员工关系网络等。

(2)松散型网络:网络中节点之间的联系不太紧密,但彼此之间仍存在交流和联系,如朋友之间的微信聊天、信息交流等。

(3)分散型网络:网络中的节点相对独立、孤立,彼此之间没有较多的联系和交流,如某些企业部门各自为政的网络。

1.2 社会网络关系的性质和度量方法社会网络关系是节点之间的联系形式,可以分为以下几种性质:(1)直接关系和间接关系:存在直接联系的关系称为直接关系,通过其他节点间接建立的关系称为间接关系。

(2)对等关系和非对等关系:如果关系双方在网络中地位相同、权利平等,则称之为对等关系,否则为非对等关系。

(3)无向关系和有向关系:如果关系双方之间的联系是相互的、平等的,则称之为无向关系;如果其中一方对另一方具有影响,则为有向关系。

社会网络关系的度量方法主要包括以下几种:(1)度中心性:度中心性是指某个节点在网络中有多少个连接。

一个节点的度越大,表示它在网络中的地位越重要。

网络分析法的理论与算法

网络分析法的理论与算法

网络分析法的理论与算法随着社会的进步和科技的发展,网络分析法在各个领域的应用越来越广泛。

作为一种重要的社会科学研究方法,网络分析法通过研究网络中节点和边的交互关系,揭示出复杂系统的内部结构和运行规律。

本文将介绍网络分析法的理论与算法,以期为相关领域的研究者提供有益的参考。

网络分析法的发展历程网络分析法最早可以追溯到20世纪30年代的社会学领域。

当时,社会学家开始社会网络的拓扑结构和节点关系,并提出了相应的分析方法。

随着计算机技术的不断发展,网络分析法逐渐扩展到其他领域,如计算机科学、生物科学、交通工程等。

在这些领域中,网络分析法都发挥了重要的作用,为科学研究提供了新的视角和工具。

网络分析法的理论体系和实现原理网络分析法的理论体系主要包括图论、复杂网络理论和网络传播理论等。

其中,图论是网络分析法的基础,它通过对节点和边的研究,描述了网络的基本结构。

复杂网络理论则进一步研究了网络中的拓扑结构和动态行为,揭示了网络的复杂性。

网络传播理论则信息在网络中的传播过程和影响,为网络分析法的应用提供了重要的理论基础。

实现网络分析法的主要算法包括:最小生成树算法、最短路径算法、中心性算法、社区发现算法等。

这些算法分别用于解决不同的问题,如网络的拓扑结构分析、路径规划、节点重要性评估、网络模块划分等。

最小生成树算法是最常用的网络分析算法之一,它通过寻找图中的最小权重边来构建一个连接所有节点的树状结构。

最短路径算法则用于寻找两个节点之间的最短路径,常用于网络中的路径规划和优化。

中心性算法评估了节点在网络中的重要性和影响力,为节点的分类和排序提供了依据。

社区发现算法则通过一定的算法将网络中的节点划分为不同的社区,揭示了网络的模块结构和群体行为。

数据处理在网络分析法中具有非常重要的地位。

在进行网络分析时,需要处理大量的数据,包括节点信息、边信息以及可能的权重信息等。

为了有效地进行数据处理,研究者们开发了各种数据处理技术和工具,如数据库、数据挖掘、机器学习等。

社会网络分析法——详细讲解

社会网络分析法——详细讲解

5. 凝聚子群分析
当网络中某些行动者之间的关系特别紧密, 以至于结合成一个次级团体时,这样的团体 在社会网络分析中被称为凝聚子群。分析网 络中存在多少个这样的子群,子群内部成员 之间关系的特点,子群之间关系特点,一个 子群的成员与另一个子群成员之间的关系特 点等就是凝聚子群分析。
5. 凝聚子群分析
建立在可达性基础上的凝聚子群考虑的是点与点之间 的距离,要求一个子群的成员之间的距离不能太大。这 样,我们可以设定一个临界值n作为凝聚子群成员之间距 离的最大值,这就引出了对派系概念做出最早推广的n— 派系的概念。
5.2 基于可达性的凝聚子群
n—派系强调的是一个子图中,任何两点 之间在总图中的距离最大不超过n。 局限:
6. 个体网研究:结构洞
结构洞:
非冗余的联系人被结构洞所连接,一个 结构洞是两个行动者之间的非冗余的联系。
B
C
A
D
6. 个体网研究:结构洞
结构洞的作用:
对于一个企业来说,占据结构洞位置 非常有利于非冗余、多元化信息的流动 以及对信息流的控制,从而也可能促进 企业进行创新,开发新产品。
6. 个体网研究:结构洞
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。
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。

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

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

C
i1 n
max (Cmax Ci )
i1
操作:network—centrality—degree,
图下有Network Centralization即表示度数中心势
2. 接近中心性(closeness centrality)
以距离来计算节点的中心程度 由于要求图形连通且两两强连接,不适用,因此 较少用 network—centrality--closeness
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
以上是无向图形,对于有向图,以上定义要加以修正
A可达性变为3
步骤四:在netdraw界面打开记事本
节点node —网站 连线line —链接关系 连线粗细 —链接强度 箭 头 —链接指向
步骤五:生成五个网站社会关系网络
应用2 在企业专利分析中的应用
被引 摩托 诺基 爱立 高通 华为 中信 大唐 信威
引用
摩托 0
0
0
0
2
06
0
3
0
0
0
爱立 0
0
0
0
0
0
0
0
高通 3
0
0
0
2
0
0
0
华为 22 112 39 35 0
17 0
1
中信 3
13 8
3
20 0
0
0
大唐 0
5
0
4
11 6
0
4

社会网络分析法——详细讲解精品PPT课件

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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sna

社会网络分析sna

(7) 解释分析结果。此时要回到最初的研究问题及研究焦点,以翔实的数据来论证前 文提出的问题,得出有益的结论。
(8) 撰写研究报告。
4 案例分析——作者同被引可视化研究
1
什么是同被引?
同被引也称为共引(Co-citation),两 篇或两篇以上的文献同时被别的文献引用。 文献A与文献B同时作为了文献C的参考文献。 2
Excel数据和图形方式。
数据输入形式之一:直接录入矩阵(Data→Spreadsheets)
Spreadsheet
数据输入形式之二:将Excel文件转化为Ucinet格式数据(Data→Import via Spreadsheet)
Import text data from spreadsheet
数据输入形式之三:编辑文本文件创建UCINET数据(File→Text Editor, Data→Import Text file→Raw/DL)
Edit Text File
Display Ucinet Dataset
Netdraw
19
UCINET使用——数据分析(以中心度为例)
UCINET使用——分析结果(以中心度为例)
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。 3
什么是可视化?
用图Байду номын сангаас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。
选择资料来源数据库。本案例选择的数据库是中国引 文数据库(/knsref/index.aspx)。
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2. 社会网络分析工具—UCINET 简介
UCINET (University of California at Irvine NETwork)
全部数据 都用矩阵 形式来储 存、展示 和描述 http: //www.anl ytictech.c om/downl oaduc6.ht m 林顿·弗 里曼编写 新一代学 者维护
5.4 基于“子群内外关系”的凝聚子群
块:
如果一个图分为一些相对独立的子图的 话,则称各个子图为“块”。用来构建 “块”的程序模型叫做块模型。
Network—Role&Position—Structure— CONCOR
6. 个体网研究:结构洞
结构洞:
非冗余的联系人被结构洞所连接,一个 结构洞是两个行动者之间的非冗余的联系。
4.4 影响力分析
考虑间接关系的影响力指数:
1. 卡兹的影响力指数
2. 胡贝尔的影响力指数
3. 泰勒的影响力指数
Network—Centrality—Influence—Hubbell/Katz/Taylor
5. 凝聚子群分析
当网络中某些行动者之间的关系特别紧密, 以至于结合成一个次级团体时,这样的团体 在社会网络分析中被称为凝聚子群。分析网 络中存在多少个这样的子群,子群内部成员
Export Network to Mage
三维图
Export to Pajek
Netdraw
2. 社会网络分析工具—UCINET 简介
UCINET数据的输入
一般情况下,社会网络数据都是通过社会调查,
以问卷或数据表的形式获得的。输入数据的方式多
种多样,可以用Excel或常见的文本编辑器输入,也 可利用UCINET本身的数据表程序输入。
5.3 基于度数的凝聚子群
K—核是一个与K—丛概念相对立的另一个建立在 点度数基础上的凝聚子群。 如果一个子图中的全部点都至少与该子图中的其 他K个点邻接,则称这样的子图为K—核
NetWork—Regions—K-Core
5.4 基于“子群内外关系”的凝聚子群
成分:
如果一个图可以分为几个部分,每个部 分的内部成员之间存在联系,而各个部分 之间没有任何联系,在这种情况下,我们 把这些部分称为成分。 Network—Regions—Components— Simple Graphs/Valued Graphs
b jk i g jk i
g jk
4. 2 中间中心性
点的绝对中间中心度:
C ABi b jk i
j k n n
,j k i,且j k
点的相对中间中心度:
C RBi 2C ABi 2 n 3n 2 , 0 C RBi 1
4. 2 中间中心性
C
Network—centrality—degree
n
C
i 1
max
Ci
n max Cmax Ci i 1
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
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))
32767个点 的网络数 据
2. 社会网络分析工具—UCINET 简介
2. 社会网络分析工具—UCINET 简介
Exit
2. 社会网络分析工具—UCINET 简介
Spreadsheet
数据输入形式之一:直接录入矩阵
Edit Text File
数据输入形式:编辑文本文件创建 UCINET数据
Display Ucinet Dataset
(最短的途径)上,就说该点具有较高的
中间中心度。
4. 2 中间中心性
具体地说:
假设点 j 和点 k 之间存在的捷径条数用 g jk 来表示。点 j 和点 k 之间存在的经过第三点 i 控制此两点的交往的能力用 b jk i 来表示,则 的捷径数目用 g jk i 来表示。第三个点 i 能够
方阵(邻接矩阵)、 发生矩阵、有向关系 矩阵、多值关系矩阵、 隶属关系矩阵等
1. 社会网络分析简介
G1 G 2 G3 G 4 A B C D E 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 0 1 1 1 0 0 0 1 0 1
1. 社会网络分析简介
社会网络研究的三个层次
个体网:由一个核心个体和与之直接相连的其 他个体构成的网络。 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。
3. 网络规模和网络密度分析
整体网中个体网密度的计算
Network—Ego networks—Egonet Density
整体网密度的计算
Network—Cohesion—Density—Density Overall
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。
CB
C
i 1 3
n
AB max
C ABi
n 4n 2 5n 2
பைடு நூலகம்
C
i 1
n
RB max
C RBi
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。
4. 3 接近中心性
点的接近中心度:
如果一个点与网络中所有其他点的“距离” 都很短,则称该点具有较高的接近中心度。 一个点的接近中心度是该点与图中所有其
个体网的规模:指的是与某个核心个体直接
相关的其他个体的数量。
整体网的规模:指的是网络中包含的全部行
动者的数目。
3. 网络规模和网络密度分析
网络密度
密度指的是一个图中各个点之间联络的 紧密程度。固定规模的点之间的连线越多, 该图的密度就越大,该网络对其中行动者 的态度、行为等产生的影响就越大。
3. 网络规模和网络密度分析
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
UCINET数据的预处理
2. 社会网络分析工具—UCINET 简介
隶属关系矩阵—邻接矩阵
Data—Transpose Tools—Matrix Algebra
多值矩阵二值化
Transform—Dichotomize
对称化处理
Transform—Symmetrize
3. 网络规模和网络密度分析
网络规模
4. 中心性和影响力
思路:
首先给出一个点的各种“绝对中心度”的表达 式;然后为了比较来自不同图的点的中心度, 需要给出“相对中心度”指数,即“标准化” 的绝对中心度指数;最后给出一个图在整体上
的中心势指数。
4. 中心性和影响力
度数 中心 性 中间 中心 性 接近 中心 性
中心性
4. 1 度数中心性
4.4 影响力分析
A B C D E F 总和 A 0 0 0 1 0 1 2 B 0 0 1 0 C 0 1 0 0 D 0 0 1 0 E 0 0 0 1 0 0 1 F 1 1 1 0 1 0 4
0 0 1 0 0 1 有缺陷的 1 1 3
常规的地位指数向量=(0.4 ,0.2 ,0.2 ,0.6 ,0.2 ,0.8)
B A
C
D
6. 个体网研究:结构洞
结构洞的作用:
对于一个企业来说,占据结构洞位置 非常有利于非冗余、多元化信息的流动 以及对信息流的控制,从而也可能促进 企业进行创新,开发新产品。
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
图的中间中心势
对于一个规模为n的图来讲,首先找到图中各
Network—Centrality—Freeman betweenness— 中其他点的中间中心度之差,从而得到多个“差 Node betweenness
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
个点的中间中心度的最大值;然后计算该值与图
之间关系的特点,子群之间关系特点,一个
子群的成员与另一个子群成员之间的关系特
点等就是凝聚子群分析。
5. 凝聚子群分析
2.子群成员之间 的接近性或可达 性
4.子群内部成员 之间关系密度相 对于内、外部成 员之间的关系的 密度
1.关系的互惠性
3.子群内部成员 之间关系的频次
5.1 基于互惠性的凝聚子群
建立在互惠性基础上的凝聚子群主要是派系
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