社会网络的基本概念
社会学 第八章 社会网络和社会群体
网络分析理论
怀特的“机会链”理论 揭示了内部劳动力市场的升迁情况。 科尔曼等人的二级传播理论 以非正式关系解释传染病流传及信息流畅 问题。 格兰诺维特的“弱关系优势理论” 对劳动力市场中寻找与变换工作的问题作了讨论 。他认为只要从互动的频率、情感强度、亲密关系和 互惠交换四个维度来测量关系的强弱.
社会群体
广义：泛指一切通过持续的社会互动或社会关系结
合起来进行共同活动。
狭义：持续的直接的交往联系起来的具有共同利益
的人群。 在现实生活中，社会群体与一般的聚集体的界限是很 模糊的，具有以下可与其他人群分开的共同特征： 1、有明确的成员关系 2、有持续的相互交往 3、有一致的群体意识和规范 4、 有一定的分工协作 5、有一致行动的能力
社会群体存在的基础：
从社会成员看：个体有群聚的本能，并希 望在群体中满足其各方面的需要，如安全的需 要、爱的需要、归属的需要。 从社会自身看：群体是社会生产过程中的 产物，群体生活是社会的本质。
社会存在的前提：物质资料的生产（？）
群体一旦形成，便有自我维持的倾向
社会群体的类型
群体成员间的关系：初级群体VS次级群体 群体正规化程度：正式群体VS非正式群体 成员对群体的心理归属：内群体VS外群体 成员身份归属：所属群体VS参照群体 群体内人际关系发生缘由：血缘群体、地缘群体、 业缘群体、趣缘群体
社会资源获取功能
组织管理辅助功能
日常生活联系功能
社会网络分析
社会网络分析是一套理论、方法和技术，社会网络分析 有助于分析复杂的社会结构和社会关系。 点或结点（note）：是指各类社会行动者，可以是个人、位置 、法人或集体行动者，或者任何一个能与另一个实体发生联系 的实体。这些单位被概念化为点或结点。 位置（position）：社会结构由位置组成，位置是点的归类， 一个位置可以包括很多点占据同样位置的点具有共同的特征。 社会网络分析就是要了解位置的内容、位置间的关系以及形式 。 关系（ties）：或称联系。是指在网络分析图中结点之间的连线 。网络分析通过联系的数量、密度、方向、强度等方面，分析社 会网络的特征。
社会网络分析在商业营销中的应用
社会网络分析在商业营销中的应用随着互联网技术的不断发展，社交媒体已经成为了人们日常生活中不可或缺的一部分。
而对于商业营销来说，社交媒体也已经成为了一种不可或缺的营销手段。
社会网络分析作为一种能够深入分析社交媒体的工具，也逐渐成为了商业营销领域中的热门技术。
本文将从社会网络分析的基本概念，商业营销中的应用和实践案例三个方面来探讨社会网络分析在商业营销中的应用。
一、社会网络分析的基本概念社会网络分析是指通过社交网络中的数据来分析各个实体之间的关系和影响力的一种方法。
在社交网络中，每个用户都有自己的社交关系网络，而社交关系网络中的每个连接点可以是人或物，连接线则表示不同实体之间的联系。
通过对这些关系网络进行分析，我们可以深入了解不同实体之间的相互影响和影响力，也可以根据实体之间的联系来进行社交媒体营销。
社会网络分析的核心是节点、连边和社团三个基本概念。
节点指的是网络中的每一个实体，可以是人、物、组织等，而连边则表示不同实体之间的联系。
社团指的是网络中节点的聚集，互相之间链接紧密，与外部节点之间联系相对较弱。
通过对节点、连边和社团进行深入的分析，我们可以得出一些有价值的信息，这对于商业营销来说非常重要。
二、社会网络分析在商业营销中的应用非常广泛，我们可以通过对不同的节点、连边和社团进行分析来实现针对性的营销。
具体来说，有以下几个方面的应用：1.目标客户识别社交媒体上有很多用户，但并不是所有的用户都是我们的目标客户。
通过社会网络分析，我们可以识别出潜在的目标客户，根据其在社交媒体上的行为和节点连接状况，为其提供针对性的商品推荐和广告投放。
这种方式比传统的广告投放更加精准。
2.品牌推广通过社交媒体和社会网络分析，我们可以找到与自身品牌相关的节点和社团，并对其进行广告投放和营销活动。
这种方式可以大大提高品牌知名度和销量，并能够最大化营销收益。
3.内容运营社会网络分析可以识别出具有影响力的节点和社团，在营销活动中，我们可以借助这些节点和社团来进行内容推广和运营。
社 会网络分析知识要点整理
社会网络分析知识要点整理社会网络分析是一种研究社会结构和关系的方法，它在众多领域都有着广泛的应用，如社会学、管理学、传播学等。
下面为您详细整理社会网络分析的知识要点。
一、社会网络的基本概念社会网络简单来说，就是由节点（可以是个人、组织、事件等）以及节点之间的连线（代表关系）所构成的结构。
这些关系可以是多种多样的，比如友谊关系、合作关系、信息传递关系等等。
节点是网络中的基本元素，它们代表着参与网络的实体。
而关系则定义了节点之间的连接方式和强度。
例如，在一个社交网络中，每个人就是一个节点，他们之间的朋友关系、亲属关系等就是连线。
二、社会网络的类型1、个人网络以个体为中心，关注其与周围直接相关的人所形成的网络。
比如，一个人的朋友、同事、家人构成的关系网络。
2、组织网络涉及组织内部或组织之间的关系，如企业内部的部门之间、企业与供应商、合作伙伴之间的关系网络。
3、虚拟网络随着互联网的发展而兴起，例如在线社交平台上用户之间形成的网络。
三、社会网络的特征1、密度反映网络中节点之间联系的紧密程度。
密度高意味着节点之间的关系较为紧密，信息和资源流通相对容易；密度低则相反。
2、中心性包括度中心性、接近中心性和中介中心性。
度中心性衡量一个节点与其他节点直接连接的数量；接近中心性考察一个节点到其他节点的平均距离；中介中心性看的是一个节点在其他节点之间的连接中所起的桥梁作用。
3、凝聚子群指网络中联系紧密的一部分节点所构成的子群体。
四、社会网络分析的方法1、图论方法用图形来直观表示网络结构，通过节点和连线的布局展示关系模式。
2、矩阵分析将网络关系转化为矩阵形式，便于进行数学计算和分析。
3、统计分析运用统计学方法对网络的特征和属性进行定量描述和推断。
五、社会网络分析的应用领域1、社交研究了解人际关系的形成、发展和影响，比如研究青少年的社交圈子如何影响其行为和心理。
2、组织管理优化团队结构，提高沟通效率，促进知识共享和创新。
3、市场营销识别关键影响者，制定精准的营销策略，传播产品或服务。
社会网络分析
社会网络分析社会网络分析是指对人际关系、社会结构以及信息传播网络等进行研究和分析。
随着社交媒体的崛起和互联网的普及，社会网络越来越成为人们交流、获取信息、建立和维护人际关系的重要渠道。
本文将探讨社会网络分析的基本概念、方法和应用，并简要介绍其中的一些研究成果。
首先，社会网络分析的基本概念是将人际关系看作是一个网络，每个个体在这个网络中都与其他个体有着相互依存的关系。
通过对这些关系的分析，可以揭示出整个社会网络的结构、特征以及信息的传播路径。
社会网络分析通常会涉及到两个基本要素：节点和边。
节点代表着个体，边则代表着个体间的联系或关系。
通过对节点和边的分析，我们可以了解个体的特征以及个体之间的连接模式。
其次，社会网络分析的方法主要包括网络中心性分析、子群体识别、社区检测等。
网络中心性分析是指通过计算节点在网络中的位置和连接程度来评估节点的重要性。
常用的指标包括度中心性、接近中心性、中介中心性等。
子群体识别则是寻找出网络中具有密切联系的节点组成的子群体，从而揭示出网络中的社会结构。
社区检测则是将网络划分成若干个密切联系的子网络，以揭示出更为细致的社会结构。
社会网络分析在许多领域中都有广泛的应用。
在社会学领域，社会网络分析可以用于研究社会关系、社会动态和社会结构。
例如，通过对社交媒体上的数据进行社会网络分析，可以了解不同群体之间的联系和信息传播的路径，从而揭示出社会舆论和社会动态的特征。
在经济学领域，社会网络分析可以用于研究经济活动的传播和影响。
例如，通过对企业间的商业关系网络进行分析，可以了解不同企业之间的合作关系和信息传播的路径，从而为企业的战略决策提供参考。
此外，社会网络分析还可以应用于恐怖主义研究、犯罪分析、医疗保健等领域。
在恐怖主义研究中，社会网络分析可以揭示恐怖组织的组织结构、策划活动的模式以及成员之间的关系，从而帮助预测和防范恐怖袭击的发生。
在犯罪分析中，社会网络分析可以揭示犯罪网络的结构和成员之间的联系，从而帮助破案和预防犯罪的发生。
社会网络分析与人际关系的理解
社会网络分析与人际关系的理解近年来，社会网络分析在研究各类复杂系统中的应用日益广泛。
而人际关系作为重要的社会网络分析研究对象，对于我们理解社会结构和人类行为具有重要的意义。
本文将通过介绍社会网络分析的基本概念和方法，探讨其在人际关系研究方面的应用与意义。
首先，我们来了解一下社会网络分析的基本概念。
社会网络是指由个体(或组织)及其关联关系所构成的复杂系统。
社会网络分析以网络为基本框架，通过分析网络结构、关系强弱、信息传播等方面的指标，来揭示社会结构和人际关系的特征与演化规律。
社会网络分析方法主要包括网络图模型、中心性指标、社团发现等。
其次，社会网络分析在人际关系研究方面的应用颇具深度和广度。
人际关系是指个体与他人之间的相互作用和联系。
社会网络分析可以帮助我们揭示人际关系的本质和规律。
例如，在研究人际关系中的信息传播时，社会网络分析可以通过追踪信息在网络中的传播路径，研究信息的传播速度、传播路径的选择等问题。
在研究人际关系的影响力时，社会网络分析可以通过计算网络中个体的中心性指标，来评估个体的社会地位和影响力。
通过这些方法，社会网络分析帮助我们更加全面地理解人际关系的形成、演化和影响。
在社会网络分析的应用中，人际关系的理解对于我们解决一些社会问题具有重要的参考价值。
例如，在社会支持研究中，社会网络分析可以帮助我们了解个体的社会支持网结构，进一步探讨社交支持对个体的心理健康和幸福感的影响。
在社会风险传播研究中，社会网络分析可以通过分析人际关系网络的结构，预测和防控疾病传播、舆论扩散等社会风险。
通过这些研究，我们可以更加科学地制定社会政策，增强社会的稳定和可持续发展。
此外，社会网络分析还能够为个体的人际关系提供一定的指导意义。
在当代社会，人们面临着越来越多的社交选择和信息来源，而有效地处理人际关系对于个体的生活和职业发展至关重要。
通过社会网络分析，我们可以了解自己所处的社交圈子结构以及圈子中的关键人物，有助于个体建立更加积极和有益的人际关系，提高社交能力和资源获取能力。
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）。
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、组织结构和信息传播的方法，它通过对网络中的节点和连接进行分析，揭示出网络中的模式和规律。
在当今信息爆炸的时代，社会网络分析方法越来越受到人们的关注和重视。
本文将介绍社会网络分析的基本概念、方法和应用，希望能够对读者有所帮助。
首先，社会网络分析的基本概念是什么？社会网络分析是一种研究人际关系的方法，它将人们之间的关系看作是一个网络，通过节点和连接来描述和分析这些关系。
节点代表个体，连接代表个体之间的关系，可以是友谊、合作、信息传播等。
通过对节点和连接的分析，可以揭示出网络中的核心节点、关键连接和整体结构，从而揭示出网络中的模式和规律。
其次，社会网络分析的方法有哪些？社会网络分析的方法主要包括网络数据的收集、网络结构的描述和网络关系的分析。
网络数据的收集可以通过调查问卷、观察记录、数字化数据等方式进行，获取节点和连接的信息。
网络结构的描述可以通过节点度中心性、介数中心性、紧密度等指标来描述网络中的节点和连接的特征。
网络关系的分析可以通过社团分析、影响力分析、信息传播分析等方法来分析网络中的关系模式和规律。
最后，社会网络分析的应用有哪些？社会网络分析方法在社会学、管理学、信息学等领域有着广泛的应用。
在社会学领域，社会网络分析可以用来研究人际关系、社会结构和社会动态。
在管理学领域，社会网络分析可以用来研究组织结构、领导影响力和团队合作。
在信息学领域，社会网络分析可以用来研究信息传播、网络安全和社交媒体分析。
综上所述，社会网络分析是一种研究人际关系、组织结构和信息传播的方法，通过对网络中的节点和连接进行分析，揭示出网络中的模式和规律。
它的基本概念、方法和应用对于我们理解和分析人际关系和社会结构具有重要意义，希望本文能够对读者有所启发和帮助。
社会网络的分析和建模
社会网络的分析和建模社会网络学是一门专门研究人际关系网络的学科，随着互联网的普及，社会网络学也逐渐成为了学术研究和商业决策的重要分支。
该领域主要研究人际网络及其特征，以及网络中节点之间的联系、信息流动等问题。
本文旨在针对社会网络的分析和建模方法进行探讨。
一、社会网络的基本概念社会网络是指一个群体中各成员之间相互联系的网络结构，由数个节点和边所组成。
节点代表着群体成员，边代表着成员之间的关系。
具体地，社会网络可以分为以下几个概念：1.节点：群体或社区中的每个成员都被定义为一个节点。
节点可以是个人、组织、公司、国家等。
2.边：边是节点之间的互相关联的线性连接，它可以是单向的或双向的。
在不同的情境下，边的类型也有所不同，例如亲戚关系、友谊关系、商业合作等。
3.度：节点的度是指该节点与其他节点之间的连边数，也就是它在网络结构中的联系数。
4.中心性：中心性是用来度量节点在网络中的重要性。
不同的中心性指标有不同的计算方法，如度中心性、接近中心性、介数中心性等。
5.社区：社区是指具有相似特征或相似目的的节点之间的内部连通性较强的一组节点。
二、社会网络分析的方法1.基本统计方法基本统计方法是用于分析社会网络中关系和联系的最基础方法，包括度分布、平均度、聚类系数、网络密度等。
这些指标可以帮助我们了解网络的全貌，如网络中的节点和边分布情况，以及网络的稠密程度。
2.中心性指标中心性指标是用来衡量节点在网络中的重要性。
它们可以帮助我们定位网络中存在的重要节点，从而有效地分析并优化网络。
中心性指标包括度中心性、接近中心性、介数中心性等。
3.社区发现算法社区发现算法是用来将网络中的节点分组成社区的一种方法。
这些社区组成的特征是：节点相互之间联系紧密，而与其他社区之间联系较少。
社区发现算法可以帮助我们深入理解网络中的各种关系，并且可以对社会学、经济学等领域进行有益的探究。
4.复杂网络的分析方法复杂网络的分析方法是用来研究复杂网络结构的方法，包括随机图模型、小世界网络、无标度网络等。
社会网络分析及其在社会调查中的应用
社会网络分析及其在社会调查中的应用社会网络分析是一种研究人际关系网络的方法，它可以通过分析人际关系网络的结构和特点，为我们更好地理解社会关系、知识传播、组织行为等提供帮助。
在现代社会中，社会网络分析已经成为一种重要的研究方法，它被广泛应用于社会学、心理学、管理学、经济学等多个学科领域。
本文将介绍社会网络分析的一些基本概念和方法，并探讨它在社会调查中的应用。
一、社会网络分析的基本概念和方法1. 社会网络社会网络是一种由个体之间的联系（关系）组成的集合。
在社交网络中，“联系”通常指的是两个个体之间的互动、关系或交流。
这些联系可以是家庭关系、友谊关系、合作关系或专业关系等。
2. 社会网络中的结构在社会网络中，个体的位置、角色和关系等方面会影响整个网络的结构和特点。
网络分析家通常使用图论工具来描述和研究网络的结构。
网络图通常由点（也称为节点）和线（也称为边）组成，其中点代表个体，线代表这些个体之间的联系。
3. 社会网络中的度数在社会网络中，每个节点可以有几个联系（度数），分为出度度数（表示出去的联系）和入度度数（表示进入的联系）。
度数可以反映个体在网络中的受欢迎程度、中心性、影响力等。
4. 社会网络的密度社会网络的密度是指网络中实际存在的联系数占所有可能联系数的比例。
它可以反映网络中的紧密程度、信息流动程度等。
5. 社会网络分析的方法社会网络分析通常采用数学和统计方法来分析社会网络数据，包括网络图分析、中心性分析、网络群体分析、模块化分析等。
了解社会网络的结构和特征可以帮助我们更好地理解人际关系、组织行为等。
二、社会网络分析在社会调查中的应用1. 社会调查的背景社会调查是一种通过收集和分析相关数据来了解和描述社会现象和行为的方法。
社会调查通常可以通过问卷调查、访谈、焦点小组讨论等方式进行。
社会调查可以帮助我们了解社会现象的变化、研究社会政策的有效性、评估社会服务的质量等。
2. 社会网络分析在社会调查中的应用社会网络分析可以帮助我们更好地了解社会现象和行为。
学术研究中的社会网络分析方法
学术研究中的社会网络分析方法一、引言社会网络分析是一种广泛应用的定量研究方法，它能够从个体之间的交互中揭示出复杂的网络结构和关系。
在社会科学、人类学、医学等领域，社会网络分析已经成为了理解群体行为、人际关系、组织结构等方面的重要工具。
本文将介绍社会网络分析的基本概念、方法和应用，帮助读者了解这一领域的最新进展和未来趋势。
二、基本概念社会网络是指一组行动者（个体、群体、组织等）以及它们之间的关系所构成的网络。
这个网络可以被看作是一个图结构，其中行动者是节点（nodes），而关系则是边（edges）。
社会网络分析就是对这种网络结构及其内部关系进行量化研究的方法。
行动者可以是任何具有相似特征或共同目标的个体或群体，而关系则可以是任何形式的互动或联系，如合作、竞争、信息传播、权力分配等。
社会网络分析的目标是理解网络的结构和关系如何影响个体的行为、决策、互动模式，以及整个网络系统的动态变化。
三、方法1.构建网络结构：社会网络分析通常需要收集相关的数据，如问卷调查、访谈、观察记录等。
这些数据可以用来构建网络结构，即行动者的关系图。
常用的数据收集方法包括问卷调查、访谈法、观察法、内容分析法等。
2.测量关系强度：社会网络分析需要对行动者之间的关系进行量化测量。
这可以通过计算中心性指标（如度数中心性、接近中心性、中介性等）、凝聚子群指标（如核心-边缘结构、领导者-追随者结构等）以及分类分析（如角色分类、互动分类等）来实现。
3.分析网络动态：社会网络的动态变化是社会网络分析的一个重要方面。
可以通过时间序列分析、马尔可夫链蒙特卡罗模拟等方法来研究网络结构的演变过程和影响因素。
4.模型构建：社会网络分析还可以通过构建理论模型来解释和预测网络结构和关系的形成机制。
常用的模型包括结构方程模型、复杂网络模型等。
四、应用社会网络分析在许多领域都有广泛的应用，包括但不限于：1.社会学：社会网络分析可以帮助社会学家理解群体行为、人际关系和组织结构。
社会网络分析方法
社会网络分析方法社会网络分析方法是一种重要的研究工具，用于研究人际关系网络、组织结构以及信息传播等社会现象。
它通过对网络中的节点和连接关系进行分析，揭示出社会系统的运作规律和特征。
本文将介绍社会网络分析的基本概念和常用方法，并举例说明其在实际应用中的价值和意义。
一、社会网络分析概述社会网络是指由节点和连接关系构成的复杂系统，节点代表个体或组织，连接关系代表它们之间的相互作用和关联。
社会网络分析旨在识别和理解网络中的模式、结构和动态过程，从而揭示社会系统的内部关系和运作方式。
社会网络分析方法主要包括两个方面的内容：结构分析和动态分析。
结构分析侧重于研究网络的拓扑结构和特征，如中心性、密度、聚类系数等。
动态分析则关注网络中节点和连接的变化及其对整个网络的影响。
二、常用的1. 中心性分析中心性分析用于度量网络中节点的重要程度。
其中，度中心性衡量了节点在网络中的连接数量，介数中心性衡量了节点在两个其他节点之间传递信息的程度，接近中心性则度量了节点在网络中的地位和影响力。
通过中心性分析，研究者可以识别出网络中的核心节点和重要节点，从而帮助决策者优化资源分配和信息传播策略。
2. 社团检测社团检测是一种用于发现网络中的社团结构的方法。
社团是指在网络中密切相连的一组节点，其内部联系紧密而与其他社团之间联系稀疏。
社团检测可以帮助研究者理解网络中各个社团之间的联系和相互作用，并揭示隐藏在网络结构中的潜在模式和关系。
3. 信息传播模型信息传播模型用于模拟和预测信息在网络中的传播过程。
其中，独立级联模型（IC model）和线性阈值模型（LT model）是两种常用的信息传播模型。
独立级联模型假设节点独立地接受并转发信息，而线性阈值模型则假设节点的行为受其邻居节点的影响。
通过信息传播模型，研究者可以模拟和预测疾病传播、谣言扩散、产品推广等现象，在实践中指导相关决策和干预措施的制定。
三、社会网络分析的应用与意义社会网络分析方法广泛应用于社会科学、管理学、信息科学等领域，具有重要的实践价值和理论意义。
统计学中的社会网络分析与网络科学
统计学中的社会网络分析与网络科学社会网络分析和网络科学是统计学领域中两个引人瞩目的研究方向。
社会网络分析关注人与人之间的关系网络，而网络科学研究网络结构和网络行为的数学模型。
这两个领域的交叉拓展了统计学的应用范围，为我们深入理解社会、文化、信息传播和组织行为提供了重要的工具。
本文将探讨统计学中的社会网络分析与网络科学的基本概念、方法和应用。
一、社会网络分析的基本概念社会网络分析起源于20世纪30年代，旨在研究人际关系对个体和群体行为的影响。
社会网络是由一组人（节点）及他们之间的关系（连接线）构成的图形结构。
社会网络分析主要涉及以下概念：1. 节点（Nodes）：网络中的个体或实体，可以是人、群体、组织等。
2. 边（Edges）：连接节点之间的关系，代表着节点之间的联系或互动。
3. 度（Degree）：节点的度指的是与该节点直接相连的边的数量，反映了节点的连接程度。
4. 聚集系数（Clustering Coefficient）：节点周围节点之间形成的连接的密集程度，用来描述节点的社交情况。
5. 中心性（Centrality）：反映节点在网络中的重要性和影响力，常见的中心性指标包括度中心性、接近中心性和介数中心性。
二、社会网络分析的方法社会网络分析使用各种方法来揭示网络结构和节点之间的关系。
以下是一些常用的方法：1. 社交网络图（Social Network Diagram）：使用节点和边来可视化网络结构，以便分析和理解网络的特征和形式。
2. 中心性分析（Centrality Analysis）：计算节点的中心性指标，以评估节点在网络中的重要性和影响力。
3. 序列分析（Sequence Analysis）：通过分析节点之间的互动序列，揭示动态过程和事件的发展。
4. 社区检测（Community Detection）：识别网络中具有密集内部连接的子图，以揭示组织和群体结构。
5. 动态网络分析（Dynamic Network Analysis）：研究网络随时间演化的过程，探讨节点和边的变化。
社会网络分析在组织管理中的应用研究
社会网络分析在组织管理中的应用研究引言：如今，社交媒体的兴起已经改变了人们的生活方式，也对组织管理带来了新的可能。
通过社会网络分析，可以深入理解和研究组织内部的人际关系，进一步优化组织的运作效率。
本文将探讨社会网络分析在组织管理中的应用，以及其带来的利益和挑战。
一、社会网络分析的基本概念1. 社会网络分析的定义与原理社会网络分析是一种研究人际关系的方法，通过对个体之间的连接关系进行定量和定性的分析，从而揭示出网络中存在的关键成员、信息流动路径等重要信息。
2. 社会网络分析的方法与工具社会网络分析可以使用多种方法和工具进行研究，如网络图论、协同过滤算法等。
此外，还可以借助大数据和机器学习等技术，加强对数据的挖掘能力，进一步提高分析的准确性和有效性。
二、社会网络分析在组织管理中的应用1. 人员招聘与选拔利用社会网络分析可以更好地了解候选人的人际关系网络，确定是否能够与组织内其他成员密切合作。
同时，通过分析候选人在社交媒体上的活动，可以获取更全面的信息来评估其能力和价值观。
2. 组织结构优化通过社会网络分析，可以深入了解组织内部成员之间的联系和影响力。
从而帮助管理者优化组织结构，建立更加高效的工作团队，促进信息的流动和共享，提高组织的创新能力和竞争力。
3. 决策支持与问题解决社会网络分析可以揭示组织内部流程中的瓶颈和信息孤岛，帮助管理者找到问题的根源，并制定有效的解决方案。
通过对关键成员的联系和影响力分析，可以更好地进行决策支持，为组织的发展提供战略建议。
4. 知识管理与创新驱动社会网络分析不仅可以帮助管理者发现组织内的知识资源，还可以通过分析人际关系网络，发现潜在的合作机会，促进知识的共享和创新的发生，提高组织的学习能力和知识管理水平。
三、社会网络分析带来的利益与挑战1. 利益社会网络分析能够通过深入了解组织内部人际关系，提升组织的效率和创新能力，帮助管理者更好地制定决策和解决问题，同时也有助于加强组织内部团队的协同合作，促进员工的员工满意度和忠诚度。
社会学中的社会网络分析方法
社会学中的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结构的方法，它通过研究人与人之间的联系，揭示出人类社会的组织形式和运行机制。
社会网络分析是近年来兴起的一种研究方法，在社会学、心理学、经济学等学科领域得到了广泛应用。
本文将介绍社会网络分析的基本概念和方法，并探讨它对于社会学研究的意义和应用。
一、社会网络分析的基本概念社会网络是由一组人或组织以及它们之间的关系构成的复杂系统。
社会网络分析的基本概念包括节点、边和网络结构。
节点代表参与者，可以是个人、组织、国家等。
边代表节点之间的联系，可以是亲属关系、朋友关系、合作关系等。
网络结构通过连接节点的边来展现人际关系和社会结构。
社会网络分析关注的是节点之间的联系及其在整个网络中的位置和地位。
二、社会网络分析的方法社会网络分析有多种方法，包括社会关系图、中心性分析、小世界网络、社群检测等。
1. 社会关系图社会关系图是用来可视化节点和边的连接方式的工具。
通过绘制节点之间的关系和连线，我们可以直观地看到一个社会网络的结构和组成。
社会关系图可以帮助我们发现人际关系的模式和特征，进而研究这些关系对于个体或群体的影响。
2. 中心性分析中心性是一个节点在网络中的重要程度的度量标准。
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。
度中心性衡量一个节点与其他节点之间的直接联系数；接近度中心性衡量一个节点与其他节点之间的间接联系数；介数中心性衡量一个节点在网络中的“桥梁”作用。
中心性分析可以帮助我们发现在一个社会网络中具有重要作用的节点，了解他们在信息传播、资源流动等方面的贡献。
3. 小世界网络小世界网络是一种介于完全规则网络和完全随机网络之间的网络结构。
在小世界网络中，大部分节点之间是距离较短的，而只有少数节点之间存在较长的连接。
小世界网络模型可以帮助我们理解社会网络中的信息传播以及疾病扩散等现象。
4. 社群检测社群检测是一种发现社会网络中内部结构和成员构成的方法。
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。
《社会网络简介》课件
社会网络体系结构
1
社会网络的体系结构
社会网络可以分为个人网络、组织网络和全球网络等不同的体系结构。
2
社会网络的组织结构
社会网络的组织结构可以是分散式、星型、层次式和小世界结构等不同形式。
3
社会网络的分类
社会网络根据节点属性和关系类型的不同可以分为社交网络、学术网络和商业网 络等多种分类。
社会网络的优势和劣势
社会网络分析方法
社会网络分析的基本概 念
包括节点的度、介数和中介 中心性等指标，对网络中节 点的重要性进行评价。
社会网络分析的方法
社会网络分析的指标
包括数据收集、网络可视化 和网络度量分析等方法，用 于分析社会网络结构和特征。
包括聚集系数、中心度和路 径长度等指标，用于描述节 点之间的关系和网络的整体 特征。
社会网络与人际关系的关系
人际关系是社会网络的基础，社会网络是 人际关系的表现和拓展。
社会网络的特征
1 节点、连边
社会网络由节点和连边组成，节点表示个体，连边表示个体之间的关系。
2 密度、稀疏度
社会网络的密度表示节点之间连接的紧密程度，稀疏度表示节点之间连接的稀疏程度。
3 聚集性、传播性
社会网络中存在聚集性和传播性，即某些节点或信息的分布呈现集聚和传播的特点。
社会网络分析的应用
社会网络分析的 定义
社会网络分析是研究社会 关系网络结构和特征的一 种方法，通过分析节点和 连边的关系，揭示出网络 中的核心节点和信息流动 路径。
社会网络分析的 研究内容
社会网络分析的研究内容 包括网络结构、信息传播 和社群发现社会网络分析可以应用在 社交媒体分析、组织管理、 市场推广和社会研究等领 域。
《社会网络简介》PPT课 件
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是社会学领域中一种重要的研究方法，旨在揭示人与人之间的关系及其对个体和社会的影响。
通过社会网络分析，我们可以更好地理解和解释人际关系、信息传播、权力结构、社会流动等现象。
本文将以社会网络分析为主题，介绍其基本概念、方法和应用，旨在帮助读者更深入地认识这一领域的研究。
一、社会网络的基本概念社会网络是指由个体之间的连接构成的关系网络。
这些连接可以通过亲属关系、友谊关系、工作关系等多种方式形成。
社会网络是人际关系的一种体现，通过分析这些关系的结构和属性，可以揭示个体之间的联系、资源的流动以及信息的传播等现象。
社会网络分析研究的核心概念包括节点（node）、边缘（edge）和群体（cluster）。
节点代表网络中的个体，可以是个人、组织或其他实体。
边缘代表个体之间的连接，可以是直接的连结关系，也可以是信息流动、资源交换等间接的联系。
群体是节点与边缘的集合，可以是一个小团体、一个社群，甚至是整个社会。
二、社会网络分析的方法社会网络分析的方法包括了数据收集、网络抽取、网络度量、关系分析和可视化等步骤。
在数据收集阶段，研究者可以通过问卷调查、观察记录、文献分析等方式获取相关信息。
网络抽取是将数据转化为网络关系的过程，通常采用矩阵、图表或软件工具来表示。
网络度量是对社会网络关系进行量化的手段，常用的度量指标包括度中心性、点间距离、密度等。
关系分析可以通过研究网络中的关键节点、核心子群等来揭示网络的结构和动态。
可视化是将复杂的网络结构转化为图形或图像形式，以便更好地理解和解释研究结果。
三、社会网络分析的应用领域社会网络分析在不同领域中都有广泛的应用。
在组织与管理领域，社会网络分析可以帮助了解组织内部的权力结构、决策层级以及信息传播的路径。
在教育和职业领域，社会网络分析可以揭示学校、公司中的人际关系对学生、员工的学习、职业发展等方面的影响。
在健康与医疗领域，社会网络分析可以研究疾病传播、医疗资源的分配等问题，为公共卫生和医疗政策提供科学依据。
经济学中的社会网络分析
经济学中的社会网络分析社会网络分析是经济学中一种重要的研究方法，它通过观察和分析个体之间的相互关系，揭示了经济行为中的隐含规律和动力机制。
本文将介绍社会网络分析在经济学中的应用和意义，并结合具体案例进行阐述。
一、社会网络分析的背景与基本概念社会网络分析起源于社会学领域，随着计算机技术的发展和大数据的普及，这一方法逐渐在经济学中得到广泛应用。
社会网络分析的基本概念包括个体、关系和网络。
个体即研究对象，可以是个人、家庭、企业等经济主体；关系指个体之间的相互作用，如互动、交流、合作等；网络是由个体和关系构成的复杂网络结构。
二、社会网络分析的应用领域1. 社交关系与市场传播社交网络分析揭示了个体之间的社会关系对市场传播的影响。
例如，通过研究微博用户之间的关注关系，可以发现信息传播的路径和影响力，进而为企业的市场推广提供参考依据。
2. 企业组织与创新社会网络分析揭示了企业内部人员之间的合作关系对创新的促进作用。
通过分析企业内员工的合作网络，可以发现创新团队的形成机制，为企业的组织管理和创新活动提供支持。
3. 资本市场与风险传播社会网络分析可以帮助揭示资本市场中的风险传播机制。
通过研究投资者之间的关联关系，可以探索风险的传递路径和传递速度，为投资者制定风险管理策略提供依据。
4. 劳动市场与职业发展社会网络分析对劳动市场中的职业发展和社会流动具有重要意义。
通过分析职业网络，可以揭示职业机会的获取渠道和流动路径，进一步研究职业发展的机制和影响因素。
三、案例分析以企业组织与创新为例，介绍社会网络分析在经济学中的具体应用。
某科技公司从事新能源汽车的研发和生产，为了提高研发效率和创新能力，公司决定进行社会网络分析。
通过调查公司员工之间的合作关系，得到了一个员工合作网络。
研究发现，该公司的创新团队并非由技术专家组成，而是由跨部门的关键人物构成的。
这些关键人物在合作网络中处于核心位置，起着信息传递和决策协调的关键作用。
而技术专家则作为节点连接在创新团队周围，提供专业技术支持。
社会研究中的社会网络分析方法
社会研究中的社会网络分析方法社会网络分析（Social Network Analysis，简称SNA）是一种研究人际关系与社会结构的方法。
通过对个体之间的联系和相互作用进行分析，揭示出社会关系的本质和模式，从而洞察社会系统的结构和演化规律。
本文将介绍社会网络分析的基本概念、研究方法以及在社会科学研究中的应用。
一、社会网络分析的基本概念社会网络是由个体（或组织、国家等）之间的关系构成的连接系统，关系可以是各种联系方式的集合，例如亲属、友谊、合作等。
社会网络分析通过收集这些联系的数据，并将其转化为图形模型，以揭示个体之间相互依存的关系。
在社会网络分析中，有三个核心概念需要了解：1. 节点（Node）：指个体或组织，在社会网络中代表一个实体。
节点可以是人、团体、组织、国家等各种实体。
2. 边（Edge）：指连接节点之间的联系或关系。
边可以表示亲属关系、友谊关系、工作关系等，用于描述节点之间的连接。
3. 度（Degree）：指节点的度量，表示一个节点与其他节点之间存在的联系数量。
度可以分为入度和出度，即节点接收或发起联系的数量。
二、社会网络分析的研究方法社会网络分析主要以定量分析为主，借助数学模型和统计方法来揭示社会关系的特征和规律。
下面介绍几种常见的研究方法：1. 中心性分析：通过计算节点的中心性指标，评估节点在网络中的重要程度。
中心性可以有多种度量方法，如度中心性、介数中心性和接近中心性等。
2. 子群分析：将网络中的节点划分为不同的子群或社区，研究各子群内的关系紧密程度和相互作用模式。
常用的子群划分方法包括Modularity、Louvain算法等。
3. 结构洞分析：研究网络中的结构洞，即存在于网络中的连接缺口。
结构洞研究关注信息传播、资源流动以及创新等方面的影响。
4. 社会资本分析：关注社会网络对于个体资源获取和利用的影响。
社会资本可以分为结构性资本、关系性资本和认知性资本等，研究其对个体行为和社会机制的作用。
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/day.asp?id=6566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（social capital）；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）。
社会资本通常被描述为与货币资本及其他类型的资本不同。
其区别就在于社会资本蕴含于人们之间的关系之中。
行动者并不能像控制他们的货币资本或人力资本那样控制他们的社会资本。
要利用社会资本，就必须仰赖其他行动者的合作。
比如，征求他人的建议或者获得工作中的帮助等。
结构洞（structural hole）“个体间联结的缺失，会使网络表现出怎样的结构，有如何形成构建社会资本的机会？”结构洞是对这一问题的回答：所谓结构洞，就是社会网络中的空隙。
空隙周围的行动者之间在现时无直接的联结，但具有企业家精神的精明人可以在其中起到桥梁的作用，这些人也因此获得了对跨越该结构洞的信息流的控制（Burt，1992）。
个体行动者（包括个人、子单位、组织）被认为可通过以下方式提高自己的社会资本：在两个原本不相互联结的小集团之间担当联络员（liason）的角色，或者在他们所隶属的群体和他们所参加的另一个群体之间起架桥（bridging）的作用。
（行动者）网络中心性（centrality of an actor）中心性包括多个有差别的概念：中介中心性（betweenness centrality），这些行动者为那些并不直接联结的行动者充当中间人。
点入度中心性（indegree centrality），一个行动者如果被很多人当作朋友，从这个意义上说，他或她就是收欢迎的人。
特征向量中心性（eigenvector centrality），把那些与特定行动者相联结的其他行动者的中心性考虑进来而量度一个行动者中心性指标。
比如，一个其三个朋友都有许多联结对象的行动者，与另一个其三个朋友都没有什么联结的行动者相比，前者的特征向量中心性较高。
接近中心性（closeness centrality），因为一个行动者可能通过直接（比如通过自己的朋友）或者间接（比如通过朋友的朋友）的方式接触到网络中的许多人，在这种情况下，他或她就具有高的接近中心性，即这位行动者能接近网络中大量的其他行动者。
明后两天依次是整体网络层次的概念、联结层次的概念。
说明：本文资料引自《社会网络与组织》，该书对组织社会网络领域的主要概念进行了言简意赅的介绍，是极好的入门书籍。
要更深入了解社会网络分析的理论，可看罗家德的《社会网分析讲义》，如果试图理解社会网络分析在组织社会学研究进展大局中的位置，周雪光《组织社会学十讲》能够提供一个大图景。
社会关系网络书籍：《社会网络与组织》，马汀·奇达夫、蔡文彬/著，中国人民大学出版社，2007年1月《组织社会学十讲》，周雪光/著，社会科学文献出版社，2003年12月《镶嵌：社会网与经济行动》，马克·格兰诺维特/著，社会科学文献出版社，2007年7月《社会网分析讲义》，罗家德/著，社会科学文献出版社，2005年4月《社会资本：关于社会结构与行动的理论》，林南/著，上海人民出版社，2005年2月《NQ风暴：关系管理的智慧》，罗家德/著，社会科学文献出版社，2002年8月(C)版权所有请勿转载了解固然重要，了解却不理解则毫无意义。
方军商业日记(BDAILY)，每周一至周五出版，与你一起理解纷繁复杂的商业世界。
附录1：一组社会网络基本概念定义行动者（actor）：指在一个网络中与他人（行动者）相联结的具体的个人、组织、事件或其他集体性质的社会实体。
社会网络（social network）：指一组行动者及联结他们的各种关系（如友谊、沟通和建议等关系）的集合。
整体网络（whole network）：指网络中所有行动者之间的全部联结所构成的集合（与之对应的是自我中心网络）。
自我中心网络（egocentric network）：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。
比如，简的自我中心友谊网络就包括简自与她的朋友之间的联结，以及简的朋友们相互之间的联结。
小集团（clique）：指满足下列两个条件之一的群体：（a）所有行动者均与本群体所有其他行动者有直接联结关系；（b）不存在本群体所有成员均与之有联结的群体外行动者。
（注：这个严格定义在现实生活中很难找到，因而有一些替代性定义，比如n-小集团(n-clique)，或用小集团识别的k-丛(k-plex)方法。
简单地说，小集团是一个群体中的子群体，其成员彼此间的平均喜爱程度超过对其子群体外（大群体之内）的其他成员的平均喜爱程度（Davis, 1963:451）。
）社会网络图（socialgram）：指在一个两维空间中以点代表行动者，以线代表行动者之间关系的一种图形。
也叫社群图。
附录2：镶嵌或嵌入性的讨论（罗家德）镶嵌观点一方面调和了低度与过度社会化的观点，一方面也避免了“社会孤立性”的假设。
它一方面保留了个人的自由意志，一方面又把个人的行为置于人际关系互动网络中观察，强调行动者在做一项经济行为时，固然有自己的理性算计与个人偏好，但他/她的理性与偏好却是在一个动态的互动过程中做出行为决定的。
他/她会和周遭的社会网不断地交换信息，搜集情报，受到影响，改变偏好，所以行动者的行为既是“自主”的，也是“镶嵌”在互动网络中，受到社会脉络的约制。
（罗家德，《我所认识的格兰诺维特》，格兰诺维特论文精选集《镶嵌：社会网与经济行动》序言，P.11）方军商业日记 2007年12月4日社会网络的基本概念（2）[书摘]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。
今天摘录的是整体网络层次的概念。
整体网络（whole network）指网络中所有行动者之间的全部联结所构成的集合，整体网络层次的概念是一组体现组织网络特性的概念，包括密度、集中度、可达性和平衡等。
这些术语可以帮我们鉴别出在同一组织单位中的不同特征的网络，或者对不同组织单位的网络特征进行对比。
网络密度（density）网络密度是指行动者之间实际联结的数目与他们之间可能存在的最大的联结数目的比值。
比值越高，这一网络的联结密度就越大。
尽管密度这个概念很流行，但它在组织网络研究中的运用已趋向于减弱到仅作为控制变量的地步。
有关网络密度的一个与直觉认识相悖的发现：在一些情境下，一对嵌入在高密度网络中的行动者，与一对嵌入在较低密度网络中的行动者相比，所收的约束程度可能更低（Krackhardt, 1999）。
网络集中度（centralization）这一概念衡量的是某一网络围绕一个或少数几个行动者发生联结的程度。
研究者们可以进一步探寻这些位于中心位置的行动者本身是否集结在一个结构中心内，或者该网络中是否存在多个结构中心等。
研究表明，具有高集中度的非正式网络的组织，在其运行中往往是更为机械的，而具有多个结构中心的组织则可能是更有机的（Shrader, 1989）。
一项关于结构洞效应的先期研究表明，同样处于高层层级的男性，如果嵌入于集中度高的社会网络中，那么与嵌入相对扁平的网络中的同事相比，其获得晋升的速度会更缓慢（Burt, 1992: 158-9）。
可达性（reachability）我们也可以从可达性角度来描述网络。
高可达性的网络比低可达性的网络更有效率，因为在前一种网络中，通过同样数量的中间人，信息可以传达给更多的人。
米切尔（1969:16-17）层提议，以每一个人通过所有可能的步数而能接触到的平均人数来测量这一网络的可达性。
在一个高可达性的网络中（相对于低可达性的网络而言），组织的规范和价值观可以迅速地传递给许多人，而且具有更低的扭曲度，这样也就确保了更高的一致性。
平衡（balance）考察网络是不是高度结构化的，结构化程度可以部分地通过包含相互性和传递性两方面特征的平衡（balance）概念来体现。
如果一个网络具有较高的相互性（reciprocity），那么其中的两个成员之间的联结往往是对称的，即如果A喜欢B，则B也喜欢A。
如果一个网络具有较高的传递性（transitivity），那么其中的三个成员之间的联结往往是完全的，即如果A喜欢B，A也喜欢C，则B和C也会相互喜欢。
具有低相互性的网络可能是层级型的，即网络中有一些被许多人当作朋友的“明星”人物，但这些“明星”并不把对方视为自己的朋友，因而缺乏相互性。
而传递性低的网络，与传递性高的网络相比，则会更少表现出小集团网络的特点。
（以上资料引自：《社会网络与组织》，马汀·奇达夫、蔡文彬/著，中国人民大学出版社，2007年1月）社会网络的基本概念（3）方军商业日记 2007年12月5日社会网络的基本概念（3）[书摘]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。