社会网络分析
社会网络分析
社会网络分析是一种针对社会关系、组织结构和信息交流网络的研究方法，它旨在揭示人际关系网络的形成和运作规律，深入理解社会现象、组织行为和信息传播等方面的问题。
一、的概念和基本概念起源于20世纪50年代的美国社会学，在20世纪90年代开始得到广泛的应用和发展。
的主要研究对象是人际关系网络、组织结构网络和信息交流网络等。
其中，人际关系网络指的是由社会成员之间的联系、交往关系所构成的网络，它包括亲属关系、友谊关系、社交关系和工作关系等。
组织结构网络指的是由组织内部人员之间的职权、交流和合作等关系所构成的网络，它包括组织结构、岗位职责和人员分工等。
信息交流网络指的是由信息发送者和接收者之间的联系、传播路径和传播效果所构成的网络，它包括信息源、消息传递路径和接收者等。
在中，有一些基本概念是必须掌握的。
首先，网络中的节点或成员表示人或组织等实体，它们之间通过联系或关系相连。
其次，网络中的边或连边表示节点之间的联系或关系，它们可以是直接联系、间接联系或某种程度上的关联等。
此外，网络中的度度量了节点与其他节点之间的联系程度，它可以反映节点的重要性和影响力。
网络中的密度表示整个网络中节点之间的联系强度，它可以反映节点之间的互动程度和信息交流水平。
最后，网络中的社群是指具有某种特定属性或形式的节点子集，在中它可以用来刻画不同类型的社会结构和组织形态。
二、的方法和应用范围主要采用定量和定性的分析方法，它们包括统计分析、模型建立、可视化分析、网络建模和动态演化等。
其中，统计分析是最基本的方法之一，它可以用来计算网络中节点、边、度、密度和社群等基本指标，以及各种统计分布和网络结构特征。
模型建立是的核心之一，它可以用来建立各种网络结构和演化模型，以探究网络的形成和运作规律。
可视化分析则是将网络数据可视化为图形、图表和动画等形式，以方便人们理解、探索和交流。
网络建模是将网络数据转化为数学、物理和计算机模型，以便进行复杂的分析和模拟。
社会网络分析
社会网络分析社会网络分析 (Social Network Analysis, SNA) 是一种研究社会关系与信息流动的方法。
通过对社会网络中的节点和关系进行系统性的分析，可以揭示出群体中个体之间的相互影响、信息传播路径以及组织结构等特征。
本文将介绍社会网络分析的概念、应用领域以及分析方法。
一、概念社会网络分析的核心概念包括节点、边和关系。
节点代表社会实体，可以是人、组织或其他单位。
边则表示节点之间的关系，可以是互动、合作、交流等。
关系的强度和方向也是网络分析的重要考量因素。
通过对节点和边的分析，可以揭示出网络结构、影响力、信息传播路径等重要信息。
二、应用领域社会网络分析在多个领域都有广泛的应用。
以下是几个典型的应用领域：1. 社交媒体分析：社交媒体平台如Facebook、Twitter等成为了人们交流和信息获取的主要渠道。
社会网络分析可以帮助企业分析用户之间的关系，挖掘潜在的目标用户，优化信息传播效果。
2. 组织管理：在组织中，社会网络分析可以帮助揭示出隐性的权力结构和信息流动路径，优化组织结构并提高工作效率。
3. 创新与知识管理：社会网络分析可以帮助发现知识的源头，找到专家和关键创新节点，从而提高知识管理和创新效率。
4. 犯罪与恐怖主义研究：社会网络分析在犯罪与恐怖主义研究中被广泛应用，可以揭示出犯罪网络的结构、头目与手下之间的关系，为打击犯罪提供决策支持。
三、分析方法社会网络分析主要包括描述统计、中心性分析和社团检测等方法。
以下是几个常用的分析方法：1. 描述统计：描述统计是对社会网络的基本特征进行统计分析的方法。
通过计算网络的规模、密度、连通性等指标，可以对网络的整体结构有一个初步的认识。
2. 中心性分析：中心性分析是衡量节点在网络中重要性的方法。
常用的中心性指标包括度中心性、接近度中心性和介数中心性。
通过中心性分析，可以找到网络中的关键节点和重要影响者。
3. 社团检测：社团检测是找到网络中紧密连接的节点子集的方法。
社会网络分析在社会学中的应用
社会网络分析在社会学中的应用社会网络分析(Social Network Analysis，简称SNA)是一种将社会关系以视觉化和数学化方式表达的方法。
它被广泛应用于社会学、心理学、管理学、计算机科学和信息科学等领域。
本文将重点介绍社会网络分析在社会学中的应用。
一、社会网络分析概述社会网络分析是研究社会关系的一种方法，它分析的对象是人与人之间的关系网络，包括个人、团体和社会组织之间的互动。
SNA将个体与社会联系起来，帮助我们理解人际关系的结构、模式和动态变化。
SNA的研究方法包括以节点为基础的方法和以边为基础的方法。
节点为基础的方法主要考察每个节点的特征，如年龄、性别、居住地等，从而分析人们之间的联系模式。
以边为基础的方法则更注重联系的特征，如互动的频率、联系的强弱、互动的内容等，从而分析关系的结构和威力。
社会网络分析涵盖了许多重要的概念，如节点、边、网络密度、中心性、社区结构等。
节点指的是网络中的个人、团体或其他单元，而边则是节点之间的联系或互动。
网络密度则是指整个网络中节点之间的联系的比例。
中心性则被用来衡量节点在网络中的重要程度，常用的中心性指标包括度中心性、接近中心性和介数中心性等。
社区结构是指网络中的节点与边彼此连接后形成的小群体或子图。
二、1. 社会网络分析可用于研究社会关系的结构和演化社会网络分析常用于研究个人和组织之间的联系，从而分析组织结构和演化过程。
例如，在企业领导层中，社会网络分析可用于识别权力集中的情况和潜在的领导人物，从而帮助企业制定更好的管理策略。
此外，社会网络分析也可用于研究团队协作、家庭关系等方面，从而了解社会组织结构和演化过程。
2. 社会网络分析可用于研究社会关系的强度和影响社会网络分析可用于衡量社会关系的强度和影响，并且预测个体的行为和偏好。
例如，在评估社会支持网络的强度时，社会网络分析可以衡量节点之间的联系频率、联系内容和交流功能等。
此外，社会网络分析还可用于研究社会化过程和个体在不同网络环境下的行为变化。
社会网络分析
社会网络分析社会网络分析是一种研究人际关系和网络的方法，它通过分析个体之间的连接和信息流动来揭示社会结构和群体行为。
社会网络分析已经成为许多领域的重要研究工具，包括社会学、心理学、管理学和计算机科学。
一、社会网络的定义和特点社会网络是指人际之间的联系，这些联系可以是亲属关系、友谊关系、工作关系等。
社会网络分析的核心就是研究这些联系以及它们对人们的行为和决策的影响。
社会网络分析的特点包括：1. 网络中的节点和边：社会网络可以用节点（个体）和边（连接）来表示。
节点代表个体，边代表个体之间的联系。
通过分析节点和边的特性，可以揭示社会网络的结构和属性。
2. 关系的多样性：社会网络中的关系可以是双向的或单向的，可以是强关系或弱关系。
例如，朋友关系往往是双向而且比较强的关系，而同事之间的关系可能是单向且较弱的。
3. 社会嵌入：社会网络分析关注个体在社会网络中的位置和社交地位。
个体在网络中的连接数量和质量将影响他们的社会嵌入程度，从而对他们的行为和决策产生影响。
二、社会网络分析的应用领域社会网络分析已经在多个领域得到应用，并取得了丰硕的研究成果。
1. 社会学：社会网络分析可以帮助揭示社会结构、社会关系和社会动力。
通过分析社会网络，社会学家可以研究人们的社会资本、社会影响力以及社会支持网络等重要概念。
2. 组织管理：社会网络分析可以用于组织内部的人员管理和团队协作。
通过分析员工之间的联系和信息流动，可以找到组织内的意见领袖、信息传播路径以及关键人物等，从而优化组织的管理和决策。
3. 市场营销：社会网络分析可以帮助企业识别潜在客户和影响客户决策的关键人物。
通过分析社交媒体上的网络信息，可以定位具有影响力的用户群体，从而进行精准营销和推广。
4. 犯罪研究：社会网络分析可以帮助揭露犯罪网络和犯罪组织的结构和活动。
通过分析犯罪分子之间的联系和行为模式，可以提供重要的犯罪侦查线索和预防策略。
三、社会网络分析的方法和工具社会网络分析通常使用多种方法和工具来揭示网络结构和属性。
社会网络分析预测流行趋势
社会网络分析预测流行趋势一、社会网络分析概述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。
它通过分析社会网络中的节点（个体或组织）和连接（关系或互动）来揭示社会结构的模式和动态。
社会网络分析在预测流行趋势方面具有独特的优势，因为它能够揭示个体和群体之间的互动模式，以及这些模式如何影响信息的传播和趋势的形成。
1.1 社会网络分析的核心概念社会网络分析的核心概念包括节点、边、网络结构、中心性、密度、聚类系数等。
节点代表社会网络中的个体或组织，边则表示节点之间的联系。
网络结构描述了节点和边的排列方式，而中心性、密度和聚类系数等指标则用于量化网络的特征。
1.2 社会网络分析的应用场景社会网络分析的应用场景非常广泛，包括但不限于以下几个方面：- 社交网络：分析社交网络中的用户行为和信息传播模式。
- 经济网络：研究经济活动中的交易关系和市场结构。
- 组织网络：探讨组织内部的协作关系和决策流程。
- 信息传播：研究信息如何在社会网络中传播和影响公众意见。
二、社会网络分析预测流行趋势的方法社会网络分析预测流行趋势的方法主要基于对社会网络结构和动态的深入理解。
通过分析网络中的信息流动、意见领袖的作用以及群体行为的模式，可以预测哪些趋势可能在社会中流行起来。
2.1 信息传播模型信息传播模型是社会网络分析中用于预测流行趋势的重要工具。
这些模型包括级联模型、线性阈值模型等，它们模拟了信息如何在网络中传播，以及个体如何受到网络中其他个体的影响而采纳某种观点或行为。
2.2 意见领袖识别在社会网络中，某些个体因为其影响力、知识或地位而成为意见领袖。
识别这些意见领袖对于预测流行趋势至关重要，因为他们的行为和观点往往会影响大量追随者。
2.3 群体行为分析群体行为分析关注于网络中群体的形成和行为模式。
通过分析群体内部的互动和群体之间的互动，可以预测群体行为如何影响流行趋势的形成和发展。
2.4 数据驱动的预测模型数据驱动的预测模型利用社会网络中收集到的大量数据来预测流行趋势。
社会网络分析的方法和应用
社会网络分析的方法和应用随着互联网的飞速发展，人们之间的联系方式也在不断地发生着变化。
传统的人际交往方式已经无法满足现代社会的需求，社会网络成为了重要的交际方式。
社会网络分析(Social Network Analysis, SNA)已经成为了社会学、心理学、管理学、计算机科学等多个领域的热点研究课题。
本文将会介绍社会网络分析的方法和应用。
一、社会网络分析的方法社会网络分析主要使用计算机科学和数学统计学的方法研究社会网络结构和网络节点之间的关系。
以下是主要的社会网络分析方法：1.问卷调查法：通过向研究对象发放调查问卷的方式了解研究对象之间的关系，并将其转化为网络形式。
问卷调查法在研究大规模网络时不太适用，但是在研究小规模网络时可以提供深刻的洞见。
2.直接观察法：通过直接观察研究对象之间的交互关系，并将其转化为网络形式。
3.网络分析软件法：使用社会网络分析软件来收集和分析网络数据。
目前常用的社会网络分析软件有UCINET、Gephi、Pajek等。
4.复杂网络理论：运用复杂网络理论来深入探讨网络结构及其演化规律。
5.社会学模型：通过建立社会学模型，分析节点之间的关系及其演化规律。
二、社会网络分析的应用社会网络分析可以应用于多个领域，从个人层面到组织层面，从实证研究到理论探讨都有许多应用。
1.个人层面应用：(1)个人自我认知：了解自己在社会网络中的位置和作用，有助于个人更好地交际。
(2)情感支持：研究表明，社会网络中的情感关系对个人的生活质量和幸福感有着重要的作用。
(3)知识传播：社会网络可以帮助个人传播知识和信息。
2.组织层面应用：(1)管理与策略：通过分析组织网络结构，找出组织中存在的问题和瓶颈，并制定相应的解决策略。
同时，了解组织网络中的关系可以帮助管理者更好地分配资源和合理安排工作。
(2)团队协作：研究表明，组织网络结构与团队协作密切相关，优化组织网络结构可以提高团队的协作效率。
(3)创新与合作：社会网络可以促进组织内外的创新和合作，提高组织的竞争力。
公共管理研究领域中的社会网络分析研究
公共管理研究领域中的社会网络分析研究社会网络分析（Social Network Analysis，简称SNA）是公共管理研究领域中一种重要的研究方法和工具。
它旨在通过分析个体之间的关系和互动，揭示个体间的社会结构、信息流动和合作关系，从而洞察社会系统的动态演化和行为特征，为公共管理决策提供科学依据。
在公共管理研究中，社会网络分析常被应用于以下几个方面：1. 组织结构分析：通过社会网络分析可以揭示组织内部成员之间的联系和关系，帮助管理者了解组织的层次结构、信息传递路径和决策制定过程。
可以通过分析员工之间的合作关系和信息交流网络，来评估工作效率、优化协作方式和改进组织运行机制。
2. 制度合作研究：社会网络分析可用于研究不同社会主体之间的合作关系和互动模式，尤其在涉及政府部门、非营利组织和企业之间的合作时更具实际意义。
通过分析社会网络的结构和关系，可以评估合作伙伴的互补性和资源共享程度，为制度建设和政策制定提供参考。
3. 政策传播与影响力分析：社会网络分析可以帮助研究者和管理者了解政策在社会系统中的传播路径和影响力。
通过分析政策接受者之间的信息获取和传播渠道，可以评估政策宣传的效果、探究政策变化的原因，并为政策调整和优化提供参考。
4. 风险治理研究：社会网络分析在风险治理研究中应用广泛。
通过分析不同组织和个体之间的风险传播路径和关系，可以识别潜在风险的来源和传播途径，从而制定有效的风险管理策略。
社会网络分析还可以用于研究决策者之间的信息共享和合作，提升风险管理的效能。
社会网络分析在公共管理研究中具有重要的研究意义和应用价值。
通过揭示社会关系和互动的网络特征，可以为公共管理决策提供科学依据，优化资源配置和提升治理效能。
未来的研究还可以深化对社会网络机制和演化规律的理解，进一步拓展和应用社会网络分析在公共管理领域的研究。
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。
社会网络分析的方法与技巧指南
社会网络分析的方法与技巧指南社会网络分析是一种研究社会关系和网络结构的方法，它关注人与人之间的联系和信息流动。
通过社会网络分析，我们可以了解个体之间的互动、信息传播的路径和影响力等重要信息。
本文将介绍社会网络分析的方法和技巧，帮助读者更好地理解和应用这一领域。
一、社会网络分析的基本概念在开始介绍社会网络分析的方法和技巧之前，我们先来了解一些基本概念。
社会网络是由一组相互关联的个体和他们之间的联系组成的。
个体可以是人、组织、国家等等，而联系可以是友谊关系、合作关系、信息传播等等。
社会网络分析的目标是通过对网络结构和关系的研究，发现网络中的模式、规律和影响力。
二、数据收集和整理在进行社会网络分析之前，我们首先需要收集和整理相关的数据。
数据来源可以是社交媒体、调查问卷、大型数据库等等。
在收集数据时，需要明确研究的领域和目的，确定关注的个体和联系类型。
同时，需要保护被研究对象的隐私权和数据安全。
在整理数据时，需要将数据转化为社会网络中的节点和边。
节点代表个体，边代表个体之间的联系。
根据不同的研究目的，边可以有不同的属性，如权重、方向等。
同时，需要对数据进行清洗和处理，去除噪声和错误。
三、网络结构分析网络结构分析是社会网络分析的核心内容之一。
它包括节点度中心性、介数中心性、接近中心性等指标的计算和分析。
这些指标可以帮助我们了解个体在网络中的位置和影响力。
节点度中心性是一个节点与其他节点之间的连接数量的度量。
一个度中心性较高的节点通常与其他节点之间有着较多的联系，是网络中的核心节点。
介数中心性是一个节点在网络中连接其他节点最短路径数量的度量。
一个介数中心性较高的节点可以控制信息的流动路径，对网络的稳定性具有重要影响。
接近中心性是一个节点与其他节点之间的平均距离的度量。
一个接近中心性较高的节点可以快速将信息传播到网络中的其他地方。
除了这些指标之外，我们还可以使用社区结构分析的方法来识别网络中的社群。
社群是网络中具有相似特征和紧密联系的个体的集合。
社会网络分析的理论基础和研究方法
社会网络分析的理论基础和研究方法第一章：社会网络分析的理论基础社会网络分析是一种研究社会现象的方法，它强调“关系”，而不是“个体”。
社会网络分析理论基础主要基于三个方面，分别是社会关系理论、数学模型理论和复杂网络理论。
1. 社会关系理论社会关系理论是社会网络分析的基础。
它描述了个体之间的相互关系、交换和相互依存关系。
社会关系理论的基本概念是“关系”，即一个人与其他人之间的联系，可以是亲戚、朋友、同事、同学等。
社会关系理论中有两个重要的概念，分别是强关系和弱关系。
强关系是指关系密切、联系紧密和互动频繁的关系。
例如家庭成员、亲戚、好友等。
弱关系则表示关系不太密切、联系不太频繁和互动不太深入的关系。
例如同学、同事等。
2. 数学模型理论数学模型理论认为社会网络是一个复杂的系统，需要运用数学和图论模型进行分析和描述。
社会网络的数学模型主要有以下几种：（1）图论模型：利用图论模型，将个体之间的联系表示为图中的连线，从而分析社会网络的结构和特征。
（2）随机图模型：随机图模型是一种随机生成网络的模型，它可以模拟人际网络的结构和特征，从而帮助人们深入理解社会网络。
（3）小世界模型：小世界模型是一种特殊的随机网络模型，它模拟了社会网络中强关系和弱关系的特征。
它可以用来研究社会网络的结构和演化。
3. 复杂网络理论复杂网络理论是研究各种复杂系统的理论框架，它将社会网络看作一个复杂系统，并通过研究网络的拓扑结构、动力学和演化规律等，来分析社会网络的特征和动态过程。
复杂网络理论中，有几个重要的网络模型：（1）无标度网络模型：无标度网络模型是指网络中节点的度数符合幂律分布的网络模型。
这种网络模型能够解释社会网络中中心节点的重要性。
（2）交错构型模型：交错构型模型是一种基于节点属性的网络模型，它能够解释社会网络中不同人群之间的联系。
（3）社区检测算法：社区检测算法是一种可以将网络划分成若干个互相独立的社区的算法。
它能够帮助我们理解社交网络中的群体行为。
社会网络分析-凝聚子群
子图Gs，点集Ns{1,2,3,4}
Ns在N中的补集 N-Ns {5,6,7,8,9,10,11,12} Ns的一个真子集Ss{1}
Ss在Ns的补集 Ns-Ss{2,3,4} 请大家用同样的方法判断集合{5,6,7,8}是否 为一个LS集合？
凝聚子群的 类型
建立在“子群内外关系”基础上的凝聚子群
块 ：一个图分为一些相对独立的子图，则称各个子图为 块。把一个网络中的各个行动者按照一定标准分成几个离 散的子集，称这些子集为“位置”，也可称之为“聚类”、 “块”
K应该是多少？
凝聚子群的类型
➢ 建立在“子群内外关系”基础上的凝聚子群
• 成分 ：如果一个图可以分为几个部分，每个部分内部成员之间 存在关联，而各个部分之间没有任何关联，在这种情况下，我 们把这些部分称为成分
• 切点：在一个图中，如果拿走其中的某点，那么整个图的结构 就分为两个互不关联的成分
该社群图包 含几个成分？
n-派系的局限性
对于n＞2的情况下，很难给它社会学的解释
n-派系作为子图，其直径有可能大于n，因此n-派系的成员 可能被本身不是派系的成员的那些行动者连在一起
○ 这些局限性表明， n-派系往往并不像我们期待的那样是一个具有较高 凝聚性的凝聚子群
凝聚子群的类型
建立在可达性基础上的凝聚子群
n-宗派 :n-宗派比n-派系的概念更严格些， 其指的是子图中任何两点的距离不超过n， n-宗派是n-派系，反之不成立。
第二部分
PART ONE
目前虚拟咨询企业（如威客网、猪八戒网）从萌生到发展到现在势头良 好，吸引了大批用户，但是也可以发现在相应网站上也有咨询者发布任 务后始终无人应标，这种现象不利于企业进一步拓展服务内容，分析原 因为用户提出的任务难，仅靠个人无法完成，但又没有专业的团队，针 对上述问题，应该如何解决呢？
社会网络分析学习报告文档资料
那么如何进行社会网络分析呢 ？
1.了解社会网络所分析的主要问题
1）分析关系会产生什么影响（或什么因素影响关系） 个体网络
2）社会网络结构问题
整体网络
社会关系图
5
个体网络
指环绕在自我周围的社会网 络，它既包括自我与他人的 直接联结，也包括这些与自 我联结的他人之间的联结。
个体网络分析的对象是核心 行动者，找出核心行动者向 外扩展的关系网络，分析他 （她）的关系网络对其自身 有着重要的影响。
关系数据
是关于接触、联络、关联、群体依附和聚会等方面的数据，这类数据把一
个能动者与另外一个能动者联系在一起，因而不能还原为单个行动者本身
的属性。
网络分析法
7
获取数据的途径和方式
问卷调查、访问数据库等方式
关系 数据
分析整理后
关系 矩阵
8
除了关系矩阵我们还可以用社群图（及网络位置图、树形图等）来分析关系数据 a.社群图：社群图表示关系模式， 分为二维视图和三维视图两种类型 b.网络位置图： 网络位置图表示关系数据集中的行动者在社会网络中的位 置分布。最常见的位置分布就是核心—边缘模型。 c.树形图 ：树形图用于表示SNA 中对等性分析等聚类分析的结果。一般有 两种表示方式，一种为类似冰柱图的形式，另一种为树形表示方式。
方向性
无方向
有方向
二值
1
3
多值
多值
2
4
1
23 4
复杂程度
12
社群图及图论
a.关系矩阵可以转换成社群图来表示 b.社群图是代表关系矩阵数据的一种方法，图论语言则是另外一种更普遍的代表关系矩阵数据的方法。
A B
E (1)
C
社会学中的社会网络分析
社会学中的社会网络分析社会网络分析（Social Network Analysis，SNA）是一种研究人际关系及交流通路等社交行为、组织结构和信息传播的方法。
它是一种基于图论和数学模型的分析方法，已经在社会学领域得到广泛应用。
通过社会网络分析，我们可以了解个人、组织、社区和全球的互动关系、连接度、信息流以及各类人际传播通道的形成和变化。
社会网络分析理论的发展20世纪50年代，社会学家J. Clyde Mitchell在研究非洲部落社会关系时，建立了所谓的“博迪姆研究”（Bodiomo Research），这是社会网络分析领域里最早的研究之一。
之后，荷兰数学家Linton Freeman在20世纪70年代首次提出「社会网络分析」的概念，并构建了一系列社会网络分析的方法。
这项理论的发展也得到了一些社会学家，如Granovetter、Wasserman等的研究、应用和推广。
他们证明了社会网络分析是一种有效的研究方法。
社会网络分析的研究领域社会网络分析应用广泛，其研究领域包括但不限于以下几个方面。
1、社会网络结构网络结构研究包括节点、边界、图型和性质等。
通过对这些方面的研究，社会学家可以更好地了解网络的内部及外部结构，并为把握网络内部的传播行为、群体行为奠定基础。
2、社会网络的演变社会网络是动态的，在某些时候和地点相对稳定，在某些时候却会改变。
研究社会网络及其演化过程，有助于我们预测它们未来的变化，使相关决策者更加理性地做出决策。
3、社会网络内的信息流社会网络内的信息流分为两种类型，一种是接近人际网络和传递关系之间的信息流，称为“结构性信息流”，另一种是口耳相传、社交媒体传播等类型的信息流，称为“信息丢失型信息流”。
社会网络内的信息流研究有助于我们理解社交平台的运行方式，为政府及企业对其相关信息做出更加恰当的回应。
4、社会网络中的权力关系社会网络中存在着权力关系。
社会网络分析可以通过对节点的权力得分进行评估，探究权力关系的形成模式及其对社会发展的影响，找到解决权力分配问题的办法。
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）
社会网络分析方法
社会网络分析方法
社会网络分析是一种研究人际关系和社会交往的方法，通过分析人们在社交媒体平台上的互动、信息传播和关系网络等行为，来揭示社会结构和个体之间的互动模式。
下面介绍几种常见的社会网络分析方法。
1. 社交网络分析（Social Network Analysis，SNA）：通过构建和分析社会网络图，研究人际关系、信息传播的路径和网络中的重要节点。
常用的指标包括度中心性、接近中心性、介数中心性等。
2. 社交网络挖掘（Social Network Mining）：利用数据挖掘和
机器学习技术，从社交网络数据中提取有价值的信息，如社区发现、用户属性分析、用户行为预测等。
3. 社会网络演化分析（Social Network Evolution Analysis）：
研究社交网络的变化规律和演化趋势，探索网络结构的生命周期、新节点加入和旧节点退出的影响等。
4. 影响力分析（Influence Analysis）：通过分析社交网络中的
关系和信息传播路径，衡量和评估个体或节点对整个网络的影响力和传播效应。
5. 社交网络可视化（Social Network Visualization）：利用可视
化技术将社交网络图形化展示，帮助人们更直观地理解和分析社会网络的结构和关系。
6. 社交媒体分析（Social Media Analysis）：研究社交媒体上
用户的行为、观点和关系，揭示社交媒体对社会活动和舆论的影响。
常见的分析方法包括情感分析、话题检测和用户分类等。
以上是几种常见的社会网络分析方法，它们为深入理解和解读人际关系和社会交往提供了有力工具。
社会网络分析方法在社会学研究中的应用
社会网络分析方法在社会学研究中的应用社会网络分析方法(Social Network Analysis, SNA)是一种研究人际关系的分析工具，它可以帮助社会学家深入理解人与人之间的互动模式和影响力传播。
在社会学研究中，SNA已经成为一种广泛应用的工具。
一、社会网络分析的基本概念社会网络是指由个体和他们之间的关系所构成的网络，这些关系可以是家庭关系、友谊关系、职业关系等。
社会网络分析方法的基本概念包括节点(Node)和边(Edge)。
节点表示网络中的个体，可以是个人、组织或其他社会单位；边表示节点之间的关系，可以是亲戚关系、合作关系等。
通过社会网络分析方法，研究者可以对节点之间的联系进行量化和可视化，从而揭示出社会网络的结构、演化和功能。
二、社会网络分析方法在社会学研究中的应用1. 社会网络的结构分析社会网络分析方法可以帮助社会学家揭示社会网络的结构特征和演化规律。
通过分析网络中节点的连接强度、度中心性和介数中心性等指标，可以了解到网络中的核心节点和关键人物。
例如，在组织研究中，可以通过社会网络分析方法来识别出信息中心和意见领袖，从而更好地理解组织内部信息传播的路径和机制。
2. 影响力传播研究社会网络分析方法可以帮助社会学家研究信息、意见和行为在社会网络中的传播过程。
通过分析节点之间的联系和传播路径，可以了解到影响力的扩散途径和速度。
例如，在疾病传播研究中，可以通过社会网络分析方法来识别感染源和传播路径，从而制定更有效的防控策略。
3. 群体行为分析社会网络分析方法可以帮助社会学家研究群体行为的形成和演化过程。
通过分析节点之间的交互关系和合作模式，可以了解到群体行为的动态变化和群体效能的形成机制。
例如，在犯罪研究中，可以通过社会网络分析方法来揭示犯罪团伙的形成和运作方式，从而为犯罪预防和打击提供科学依据。
三、社会网络分析方法的局限性和挑战虽然社会网络分析方法在社会学研究中具有广泛的应用前景，但也存在一些局限性和挑战。
社会网络分析结合层次分析框架
社会网络分析结合层次分析框架一、社会网络分析概述社会网络分析是一种用于研究社会结构和个体之间关系的定量方法。
它通过可视化和数学模型来揭示社会联系的模式和动态。
社会网络分析的核心在于理解社会联系如何影响个体和群体的行为，以及这些行为如何反过来塑造社会结构。
1.1 社会网络分析的基本概念社会网络分析关注于社会结构中的节点（个体或组织）和边（联系或关系）。
节点之间的连接可以是直接的或间接的，并且可以具有不同的属性，如强度、方向和权重。
1.2 社会网络分析的应用领域社会网络分析的应用领域广泛，包括但不限于社会科学、公共卫生、经济学、信息科学等。
它可以帮助研究者理解社会资本的分布、疾病传播的途径、市场的影响力结构等。
二、层次分析框架的介绍层次分析框架是一种决策分析方法，它通过建立层次结构模型来处理复杂的决策问题。
这种方法将问题分解为多个层次，包括目标层、准则层和方案层，以便于更系统地分析和评估。
2.1 层次分析框架的基本原理层次分析框架的基本原理是将决策问题分解为多个组成部分，然后通过成对比较的方式确定各组成部分的相对重要性。
这种方法可以量化决策者对不同因素的偏好，并为决策提供依据。
2.2 层次分析框架的实施步骤实施层次分析框架通常包括以下步骤：问题定义、建立层次结构模型、进行成对比较、计算权重、合成权重以及方案评估和选择。
三、社会网络分析与层次分析框架的结合社会网络分析与层次分析框架的结合为研究社会结构和决策问题提供了一种新的视角。
通过将社会网络分析的定量方法与层次分析框架的结构化决策过程相结合，可以更深入地理解社会联系如何影响决策过程。
3.1 结合的必要性和优势结合社会网络分析和层次分析框架可以揭示个体和群体在社会网络中的位置如何影响其决策偏好和行为。
这种方法可以帮助研究者识别关键影响者、理解社会资本的作用以及评估不同决策方案的潜在影响。
3.2 结合的实施策略实施社会网络分析与层次分析框架的结合需要明确研究目标、选择合适的网络数据、构建层次结构模型、进行成对比较和权重计算，以及综合分析网络结构和决策过程。
社会网络分析可视化
社会网络分析可视化
边连接与权重表示
边连接与权重表示
▪ 边连接与权重表示概述
1.边连接是社会网络分析中的基本概念，表示节点之间的关系或连接。 2.权重表示是对这些关系的强度或重要性的量化。 3.边连接与权重表示对于理解网络结构和动态至关重要。
▪ 边连接类型
1.有向边与无向边：表示关系的单向或双向性质。 2.多重边：表示多个相同类型的关系存在于同一对节点之间。 3.自环：表示节点与其自身的关系。
可视化技术概述
▪ 交互技术
1.交互技术可以让用户通过鼠标、键盘等输入设备与可视化界 面进行交互，实现数据的筛选、过滤和编辑等操作。 2.常见的交互技术包括拖拽、缩放、点击和悬停等，每种技术 都可以提供不同的交互方式和功能。 3.交互技术需要考虑用户的需求和行为习惯，以及可视化界面 的响应速度和稳定性等因素。
1.社会网络分析是通过数学方法、图论和统计分析来研究社会 关系结构和行为的科学。 2.社会网络是指由社会行动者（个体、组织等）及它们之间的 关系构成的复杂结构，社会网络分析可揭示其中的模式、规律 和影响因素。 3.社会网络分析方法包括中心度分析、凝聚子群分析、结构洞 分析等，可用于研究不同领域的社会现象和问题。
▪ 中心度量的可视化方法
1.中心度量的可视化有助于直观地揭示节点在网络中的地位和 关系。 2.常见的可视化方法包括节点大小、颜色和标签等视觉变量， 以及力图和网络布局等技术。 3.可视化方法需要根据数据特征和用户需求进行优化，以提高 可读性和易用性。
中心度量与可视化
中心度量与网络结构
1.中心度量可以反映网络的结构特征和演化规律，有助于理解 网络的性质和功能。 2.网络结构对中心度量的影响包括节点间的连接关系、网络的 稠密程度和聚类系数等因素。 3.理解中心度量与网络结构的关系有助于深入探索网络的演化 和控制机制。
社会网络分析法
2、指数分析 是通过社会网络分析指数分析个人在群体中的地位，比较同一群体内不同情景下每个人的社会地位，且对不同群体的特征进行比较。 几种常用的指数有：a.社会地位指数，表明个人在群体中受重视的程度；b.受选地位指数，表明个人在群体中受支持的程度；c.受拒地位指数，表明个人在群体中受拒斥的程度；d.吸引率，表明群体中吸引作用发生的程度；e.拒斥率，表明群体中拒斥作用发生的程度；f.凝聚指数,表明群体凝聚的程度;g.相对声望指数，表明一个群体受外群体成员支持的程度。
工作标准：强调个人在群体中完成群体任务，达到群体目标的过程中所扮演的角色。比如，“你愿意和谁在一块做实验？”“你宁愿和谁一同学习？”
正面标准与反面标准
“标准”的确定
在设计问卷时要确定以什么为“标准”来测量所要了解的人们之间的关系。“标准”通常是一个问题，如“你最愿意与谁谈心?” 标准的选择关键：首先是要准确反映出所要测量的关系；其次是具体而切实，易于为被调查者了解和回答。 标准可选择积极的问题，标准也可以是消极的问题。
人际选择的标准是什么？
所谓的标准，指的就是被调查者作出选择的依据，通常也是一个问题，比如，“你宁愿谁坐在你的旁边？”一般而言，标准的选择是根据群体的性质或者施测的目的来确定的。
三、社会关系网络分析方法与技巧
标准的类型：休闲标准和工作标准
休闲标准：强调人际间的亲昵的需要、亲疏关系。比如，“你最愿意和谁座在一条板凳上？”“你最愿意和谁一块看电影？”
1.社会网络分析矩陣
將每個人的選擇數量做簡單的計算而成一個表，如下：
0
-5
0
0
0
師大人
-1
1
呂嗅憐
-1
1
肚正剩
-1
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图形理论的一些基本概念（以有向图为例）
A
C D
B F
E H
G
I
Page
节点程度分为外向节点程度 d0 ni 和内向节点程度 dI ni 。
d0 ni 是节点指出去的线的加总，dI ni 是别的节点指进某个节点的线的数量
加总。
相连的定义： 两个节点之间弱相连，意思就是它们之间被一条半路径连接，就是说
计算公式： 标准化：
CB ni g jk ni / g jk jk
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ g jk ni / g jk
CB' ni
jk
g 1g 2
g jk 是节点j到节点k的捷径数，g jk ni 是节点j到节点k的快捷方式上有
节点i的快捷方式数，g是网络节点数。
Page
群体中介性公式
g
2 CB n CB ni
不管是哪个方向，只要被连接了就是弱相连，A与B就是弱相连。 强相连就是说能过去也能回来，节点之间能互相到达，A与D就是强相
连，A到D透过A-E-D路径，D回到A通过D-A路径。 递归相连，就是两节点往返的路径相同。A与I为递归路径，A到I走的
是A-E-I，而I到A走的是I-E-A。 图形中任何两个节点只要是弱相连，就是弱相连图形。 图形中任何两个节点都要是强相连，就是强相连图形。
CDI ni dI ni xij
j 1
CD' I
dI ni
g 1
Page
亲近中心性（或紧密中心度）
是以距离为概念来计算一个节点的中心成都，与其他节点越进 中心性越高。
Cc
ni
g
d
ni , n j
1
j1
d ni , nj 代表ni与nj的距离，公式的意思就是节点ni到其他节点的距离
CB
i 1
g 12 g 2
含义是，一个图形中，中介性最高的节点的中介性与其他人中介性 的差距。差距越大，群体中介行数值越高，表示此团体分成数个小 团体而太依靠某个节点传话，这个节点特别重要。
Page
思考
有关环鄱阳湖圈层的划分
Page
谢谢
X=
1 0 0 1 0 0 0 0 1
0 0 0 0 0 0 0 1 0
0 1 0 0 1 0 0 0 0
0 1 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 1 0 0 0 0
Page
X的转置矩阵乘以X，得到： 2 0 0 1 0 0 0 0 1 0 2 0 0 1 0 0 0 0 . . . . . . . . .
Page
中心性概念
中心性是一个重要的个人结构位置指标，评价一个人重要与否， 衡量他的职务地位优越性或特权型，以及社会声望等常用这一指标。
中心性分为三种形式：程度中心性、亲近种新型、中介中心性。
程度中心性常用来衡量谁在团体中是最主要的中心地位。 无向图计算公式为：
CD ni d ni xij x ji
X的转置矩阵乘以X可以得到各节点共同内向关系的矩阵。 同样，若用X乘以X的转置矩阵，则可以得到各节点共同外向关系的矩阵
Page
矩阵相加 以节点程度为例：
n
dO ni xij j 1 n
dI ni x ji j 1
可以发现，dI ni 就是行相加，do ni 就是列相加。
所有的社会网分析都是由这样的矩阵运算得来的，可以用Ucinet软件 进行计算得到。
j
j
CD'
ni
dni
g 1
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有向图的程度中心性分外向程度中心性和内向程度中心性。 ● 外向的程度中心性：
标准化公式：
CDOni do ni xij
j 1
CD' O
dO ni
g 1
xij 是0或1的数，代表节点i是否承认与节点j有关系。g是网络中的节点数。
●内向的程度中心性：
标准化公式：
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组件的定义： 1.在弱相连的定义下：两个子图没有弱相连的状况下，叫两个组件。 2.强相连定义下：两个子图形没有强相连的状况下，叫做两个组建， 如｛C｝，｛ADEI｝，｛BFGH｝形成三个组件。
强相连的定义十分重要，因为以后计算小团体的时候不同定义 会算出不同数量的小团体，用的定义严格，算出来的小团体数就越多。 强相连是较严格的定义。
加总再求倒数，距离越大，则节点越边缘，也就越不重要。
这一指标要求很高，必须是完全相连图形才能计算。有向图的要 求更为严格，一定要整个图形内所有节点两两强相连才能计算。
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中介中心性指标
衡量了节点作为媒介的能力。中介中心性高的节点掌握了信息流以及 商业机会，进而可以控制两群节点，获得中介利益。社会网络分析中 衡量一个人作为桥的程度的指标就是中介中心性。
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社会网分析的指标是靠关系矩阵的运算获得的。
矩阵和图形之间可以转换，图形G转换称为一个矩阵X，其行列值定义
为：X ij =从
X
到
i
X
的关系值
j
图1就可以转换成如下矩阵：
0 0 0 0 1 0 0 0 0
0 0 0 0 0 1 1 1 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0
1 0 0 1 0 0 0 0 1