SNA(社会网络分析)教程
统计师如何进行社会网络分析和影响力评估
统计师如何进行社会网络分析和影响力评估社会网络分析（Social Network Analysis，SNA）和影响力评估是统计师在处理大量数据时经常使用的工具和技术。
通过对社交媒体平台、组织内部关系、用户行为模式等进行分析，统计师能够揭示出人们之间的连接方式和影响力强弱，为决策提供科学依据。
本文将介绍统计师如何进行社会网络分析和影响力评估，并探讨其在实践中的应用。
一、社会网络分析的基本原理与方法社会网络分析是一种基于图论和复杂网络理论的方法，通过构建网络模型、分析节点和边的关系，以及测量各种网络指标，来揭示出社会系统中的关键信息。
统计师在进行社会网络分析时，可以遵循以下基本原理和方法：1. 构建网络模型：将社会关系抽象成网络中的节点和边。
节点代表个体，边代表两个个体之间的关系。
统计师可以根据研究目的和数据特点选择适当的网络模型，如有向网络、无向网络、加权网络等。
2. 分析节点和边的关系：通过计算节点的度、中心性和群聚系数等指标，了解节点在网络中的重要性和连接程度。
同时，还可以分析边的强度、传递性和传播力等属性，揭示出关系的特点和影响力。
3. 测量网络指标：统计师可以利用网络指标来揭示网络的结构和演化规律。
例如，可以计算网络的密度、直径和连通分量等指标，了解网络的聚集程度、长度和群体划分情况。
二、社会网络分析在实践中的应用1. 社交媒体分析：统计师可以利用社会网络分析来研究用户在社交媒体平台上的行为和关系。
通过构建用户之间的社交图谱，可以发现用户之间的交流模式、兴趣关注度以及信息传播路径。
这对于企业进行精准广告投放、舆情监测和用户画像分析等方面具有重要意义。
2. 组织内部关系分析：统计师可以根据员工之间的合作关系和信息流动情况，分析组织内部的社会网络结构。
通过揭示出组织内部信息流动的瓶颈和关键人物，可以为组织改进运营效率、优化团队协作提供参考依据。
3. 社会影响力评估：社会网络分析还可以用于评估个人、组织或产品的影响力。
最新2019-SNA(社会网络分析)教程-PPT课件
六类知识网络
• 工作网络
– 在日常工作中和谁交流信息?
• 社会网络
– 在办公室内外和谁一起“确认”来找出发生了什么事?
• 创新网络
– 和谁一起合作或者反对新想法?
• 专家知识网络
– 向谁请教关于企业的专业知识和意见?
• 职业指导或决策网络
– 向谁请教关于自己未来的意见?
• 学习网络
– 和谁一起工作来改进现有工艺或方法?
• 这个人的建议对你的成功有多大的影响？
49
你会选择和谁一起工作?
面对在工作中需要完成的任务，你会选择哪一种人来帮你？ 研究表明更多人会选择一个“lovable fool” 而不是一个“competent jerk”. Source: Casciaro, T & Lobo, S. (2019). Competent Jerks, Lovable Fools and the Formation of Social Networks. HBR 50
节点大小=中介性
36
KM 631 “熟人”网络
37
KM 631 “学校”网络
38
KM 631 “社会”网络
39
KM 631 “熟人”网络 - 互惠关系
40
KM 631 “学校”网络——互惠关系
41
KM 631 “社会”网络——互惠关系
42
KM 631 类型“社会”网络
节点大小=中心性
43
11
12
世界贸易
13
14
9-11恐怖分子组织的社会网络分析
15
社会网络理论与...
• 社会资本 • 网络效应 • 创新传播 • 复杂性理论（蝴蝶效应，群论） • 小世界现象，六度分离 • 在线社交网络（Facebook, Linked-In）
社会网络分析的基本理论和方法
社会网络分析的基本理论和方法社会网络分析（Social Network Analysis，SNA）是研究人际关系和组织关系的一种方法，通过描述和分析网络中的关系结构，揭示其中的规律和特点，为社会科学研究提供了新的视角和方法。
本文将从定义、历史、基本概念、方法等方面阐述社会网络分析的基本理论和方法。
一、定义和历史社会网络分析是一种研究人际关系和组织关系的方法，它以网络节点（Node）、网络边（Edge）为基本单位，分析网络中的连接、关系和结构等方面的特征，揭示其中的规律和意义。
社会网络分析是从数学、物理学、社会学和计算机科学等多个领域交叉发展而来的，被广泛应用于社会科学、组织管理、信息科学等领域。
社会网络分析的历史可以追溯到20世纪30年代的心理学和社会学中，当时主要研究人际互动和社会结构等问题。
随着计算机和统计学的发展，社会网络分析的方法越来越受到重视。
1990年代初，社会网络分析进入了一个快速发展的时期，研究涉及面也越来越广泛，从社会财富分配、企业家网络、组织结构到科技创新和地理信息系统等。
目前，社会网络分析已经成为社会科学研究中的一个重要方法和工具。
二、基本概念和术语（一）节点（Node）网络中的节点是指网络中的个体、机构、组织、事件等的抽象表示，代表网络中的元素。
节点的性质和特征不同，可以对网络的结构和特征产生重要影响。
（二）边（Edge）网络中的边是连接节点的连接线，反映着节点之间的相互关系和联系。
边的类型和强度不同，可以揭示不同方面的网络特征，如网络密度、中心性和耐性等。
（三）度数（Degree）节点的度数是指与该节点相连的边的数量，反映节点的重要程度和在网络中的位置。
节点的度数越高，就越容易在网络中传播和被影响。
（四）连接（Link）连接是节点之间的联系，即相互关系和相互作用。
连接的类型和方向不同，影响着网络的结构和性质。
（五）中心度（Centrality）中心度是描述节点在网络中相对重要程度的指标，反映节点在网络中的位置和影响力。
社区工作中的社会网络分析方法
社区工作中的社会网络分析方法社会网络分析（Social Network Analysis，简称SNA）作为一种研究社会关系的方法，可以在社区工作中帮助我们更好地了解社区成员之间的相互联系和信息传播。
本文将介绍社区工作中常用的几种社会网络分析方法，并探讨其在实践中的应用。
一、社会网络分析的概念与原理社会网络分析是研究社会实体以及实体之间的关系的一种方法。
在社区工作中，我们可以将社区的成员看作是社会网络中的节点，他们之间的相互关系则形成了网络中的边。
通过分析这些节点和边的关系，我们可以揭示社区成员之间的影响力、信息传播路径以及组织结构等重要信息。
二、社会网络分析的基本指标1. 中心度（Centrality）：用于衡量一个节点在网络中的重要性。
常见的中心度指标包括度中心度（Degree Centrality）、接近度中心度（Closeness Centrality）和介数中心度（Betweenness Centrality）等。
2. 群聚系数（Clustering Coefficient）：用于衡量一个节点的邻居节点之间的连接密度。
群聚系数可以帮助我们评估社区成员之间的紧密程度。
3. 强连接组件（Strongly Connected Component）：由相互之间存在双向连接的节点组成的子图。
强连接组件可以揭示社区中的子群体以及它们之间的关联。
三、社会网络分析方法的应用案例1. 影响力分析：通过计算节点的中心度指标，可以识别出在社区中具有较高影响力的人物。
社区工作者可以与这些人物建立合作关系，以扩大信息传播的范围。
2. 群体行为研究：通过分析社区中的强连接组件，可以揭示出共同兴趣、相似特征的子群体。
社区工作者可以利用这些信息，组织相关的活动，促进社区成员之间的互动合作。
3. 网络介入策略：社区工作者可以根据社会网络分析的结果，制定有针对性的干预策略。
例如，针对网络中的“桥节点”，可以通过对其提供支持和资源，来改善社区成员之间的联系。
社交网络分析技术的使用教程与关系预测算法
社交网络分析技术的使用教程与关系预测算法社交网络分析技术（Social Network Analysis，SNA）是一种研究人际关系网络中的个体以及这些个体之间的联系的方法。
它通过对社交网络中的节点（个体）和边（联系）进行分析，探索社会结构和人际关系的模式、特征和发展，从而揭示了社交网络的运行规律和影响因素。
本文将为您介绍社交网络分析技术的使用教程和关系预测算法。
首先，我们将介绍社交网络分析的步骤和方法。
社交网络分析的第一步是数据收集，可以通过调查问卷、社交媒体平台或者其他途径获取。
收集到的数据需要包含个体的属性信息以及个体之间的联系信息。
第二步是网络建模，即将数据转化为网络图的形式。
在网络图中，个体被表示为节点，联系被表示为边。
第三步是网络分析，通过计算节点的度中心性、接近中心性、媒介中心性等指标，了解网络中的重要个体和关系。
第四步是社区检测，通过算法将网络中具有紧密联系的节点划分为不同的社区，揭示社会结构和集群关系。
最后一步是可视化，将网络图和分析结果可视化展示，更直观地理解网络结构和关系。
在社交网络分析中，关系预测是一个重要的应用方向。
关系预测算法通过已有的节点和联系信息，预测新节点之间的联系。
其中常用的算法包括基于相似度的算法、基于概率图模型的方法以及基于潜在空间模型的算法。
基于相似度的算法通过计算节点属性之间的相似度来预测联系，如共同好友算法和Adamic/Adar算法。
基于概率图模型的方法则将联系看作是节点之间的随机变量，通过建立概率模型预测联系的存在概率，如贝叶斯网络模型和条件随机场模型。
基于潜在空间模型的算法则假设节点存在于某个潜在空间中，通过计算节点在潜在空间中的距离来预测联系，如嵌入模型和随机游走模型。
除了关系预测算法，社交网络分析还可以应用于社交影响力分析、信息传播研究以及社会网络营销等领域。
社交影响力分析旨在识别和衡量网络中的关键节点以及它们对网络的影响程度，帮助企业和组织找到合适的营销策略和目标受众。
社会网络分析方法
社会网络分析方法引言社会网络分析方法是一种从全局角度探究社会关系和组织结构的分析方法，适用于多种领域，如社会学、管理学、信息学等。
本文将介绍社会网络分析的概念、应用和方法。
一、社会网络分析的概念社会网络分析（SNA）是社会学家在20世纪50年代提出的一种分析方法，其可以通过对人际关系进行分析，来揭示全局社会结构和个体间的互动情况。
社会网络分析认为，社会中的人际关系是一个网络系统，每个人都是网络中的一个节点，人与人之间的关系则构成网络的边。
通过对这些网络节点和边的分析，可以了解社会结构和组织关系。
二、社会网络分析的应用社会网络分析可以应用于多种领域，如组织管理、社会学、市场调研等。
1. 组织管理在组织管理中，社会网络分析可以用于领导力评估、人才管理以及组织设计等方面。
通过对员工间的人际关系、交流情况进行分析，可以了解组织内部的流动情况和信息传递情况，帮助领导者更好地管理组织。
2. 社会学在社会学中，社会网络分析可以用于理解社会结构、社会动态以及社会现象的形成机制。
通过对个体之间的关系进行分析，可以揭示出社会中的强关系和弱关系、孤立节点和核心节点等，从而了解社会群体的组织关系以及群体间的竞争合作关系。
3. 市场调研在市场调研中，社会网络分析可以用于了解市场中客户的关系、购买决策过程以及产品传播效应。
通过对客户之间的交流情况、信息共享情况进行分析，可以了解客户的真实需求以及产品在市场中的影响力。
三、社会网络分析的方法1. 数据收集社会网络分析需要收集相关影响社会结构和人际关系的数据。
数据可以通过问卷调查、数据挖掘等方式收集，收集的数据可以包括个体之间的关系、交流频率以及其他相关信息。
2. 网络构建通过数据收集，可以将原始数据转化为网络数据。
在网络构建的过程中，需要对数据进行预处理、加权和过滤等操作，以获得精确的网络数据。
网络构建完成后，就可以通过图论分析工具来分析网络的结构和组织。
3. 网络分析网络分析是社会网络分析的核心环节，它可以通过拓扑分析、中心性分析、社群发现等方法来分析网络的结构和特征。
利用SNA进行社会网络分析
利用SNA进行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和社会结构的方法。
它通过对个体或组织之间相互作用的图形化表示和定量分析，揭示了这些关系对于信息传播、观点形成、资源分配等社会现象的影响。
本文将介绍SNA的基本原理、应用领域以及在所涵盖领域中的研究成果。
SNA起源于社会学领域，在20世纪初期由J.L.莫尔根（J.L. Moreno）和雅科·莫尔·格拉契亚诺（Jacob Moreno）等人提出。
他们最初使用SNA来分析人际关系和人类行为。
随着计算机技术的发展，SNA得以快速发展，应用领域也逐渐扩展到组织学、信息学、管理学等多个学科领域。
SNA的基本原理是将个体或组织之间的相互作用表示为网络中的节点（Node）和连接线（Edge）。
节点代表个体或组织，连接线代表相互作用关系。
通过对这些关系进行图形化表示，可以观察和分析群体内部的结构与特征。
在社会网络分析中，有几个重要的概念需要理解。
首先是度（Degree），表示节点的连接数量。
度的大小反映了个体或组织在网络中的重要性或影响力。
其次是中心性（Centrality），包括接近中心性（Closeness Centrality）、中介中心性（Betweenness Centrality）和权重中心性（Eigenvector Centrality）等。
接近中心性衡量了一个节点与其他节点的距离，中介中心性衡量了节点在信息传播过程中的重要程度，权重中心性则结合了节点的度和相邻节点的度。
SNA的应用领域非常广泛。
在社会学中，它被用于研究社会影响力、社区发展、组织结构、领导力等问题。
在组织学中，SNA被用来分析知识流动、领导网络、职业发展等。
在信息学中，SNA可以用来研究信息传播、网络安全、数据挖掘等。
在市场营销中，SNA可以分析顾客关系、口碑传播等。
此外，SNA还在医学、教育、科学创新等领域得到了广泛应用。
社会网络分析方法及应用研究
社会网络分析方法及应用研究第一章：引言随着互联网的发展，社交网络已经成为人们日常生活中最为常见和重要的组成部分之一。
社交网络是指由人类、组织或其他类型的实体以及它们之间的互动所构成的社交结构。
为了更好地理解社交网络和它们的作用，社会网络分析（SNA）荟萃而生。
社会网络分析方法是一种研究社交网络中个体之间相互作用的方法，可以为社交网络中的个体、群体和组织提供各种分析和预测服务。
第二章：社会网络分析方法社会网络分析方法是一种研究社交网络中个体之间相互作用的方法，它是研究在社交网络中群体行为、个体行为和潜在结构的有效方法。
社会网络分析方法通常包括以下四个主要步骤：1、网络建模：建立一个数学模型，描述群体内成员之间的联系和互动。
2、网络度量：对网络中成员与社交网络中成员之间的关系进行度量，如连通度、中心度等。
3、绘图：将网络用可视化方式绘制出来，展现出网络属性和结构特征4、数据分析：对网络数据进行统计分析，利用信息学技术探究群体中个体与整体之间的联系和互动。
第三章：社会网络分析应用研究社会网络分析可以给我们提供许多有价值的信息和有用的资源，比如分析社交网络中的个体、群体和组织等，揭示它们之间的相互作用和潜在结构，从而为企业、政府和个人提供各种分析和预测服务。
1、社交媒体分析：社交媒体是一个庞大而强大的社交网络，包含了大量的个人资料和互动。
社交媒体的社交网络分析可以帮助我们更好地了解人们的兴趣和想法，以及他们如何连接并影响其他人。
2、社交网络营销：社交网络分析可以用于企业的市场推广和品牌传播。
可以通过社交网络分析，分析企业的客户群体、潜在客户和竞争对手等，从而为企业提供针对性的营销策略。
3、人际关系分析：社交网络分析可以用于了解和管理人际关系。
可以通过社交网络绘制，分析整个社交网络的网络结构、连接方式和群体结构，了解个体之间的互动关系，进而优化人际关系。
4、组织分析：社交网络分析可以用于组织管理中。
可以通过社交网络的分析，了解组织内部成员的联系和互动方式，优化组织结构和分析组织效率等问题。
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。
社交网络分析方法
社交网络分析方法社交网络分析（Social Network Analysis，SNA）是一种研究人际关系和社会结构的方法，通过分析个体之间的联系，揭示社会系统中的关键节点和信息流动方式。
本文将介绍社交网络分析的基本概念和常用方法。
一、社交网络分析的基本概念社交网络是由一组个体（如个人、组织或国家）及其相互之间的联系构成的。
在社交网络中，个体可以是节点，联系可以是边。
社交网络分析侧重于研究节点之间的关系，通过量化关系数据，揭示网络的整体结构和局部特征。
二、社交网络数据的获取获取社交网络数据是进行分析的前提。
常用的数据来源包括在线社交媒体平台、调查问卷和档案资料等。
在获取数据时，需要注意保护隐私和遵守伦理原则。
三、社交网络的可视化社交网络的可视化是理解和解读网络结构的重要工具。
通过将网络数据转化为图形化形式，可以展示节点和边之间的关系。
常用的可视化软件有Gephi、Cytoscape等。
四、社交网络的常用分析方法1. 中心性分析：通过计算节点在网络中的中心性指标，如度中心性、接近中心性和媒介中心性等，揭示节点的重要性和影响力。
2. 子群发现：通过划分网络中的子群体，发现在特定领域或关系密切的人群。
常用的方法有基于模块性的社区检测算法。
3. 社交影响力分析：通过观察信息传播，研究网络中的信息流动和传播过程，揭示关键节点和信息传播路径。
4. 社交关系预测：通过分析已知的社交网络数据，预测未来节点之间的社交关系。
常用的方法有基于机器学习的社交关系预测算法。
5. 聚类分析：通过测量节点之间的相似性，将节点聚合成具有相似特征的群体。
聚类分析可以帮助研究者发现隐藏在社交网络中的普遍规律和模式。
五、社交网络分析的应用领域社交网络分析已被广泛应用于社会学、心理学、市场营销等领域。
具体应用包括研究组织内部合作关系、分析政治选举中的选民行为、预测疾病传播等。
总结：社交网络分析是一种研究社会结构和人际关系的重要方法。
通过应用各种分析方法和工具，可以揭示社交网络中的关键节点和信息传播方式。
社交网络分析方法与工具介绍
社交网络分析方法与工具介绍社交网络分析（Social Network Analysis，以下简称SNA）是一种研究人际关系、组织结构、信息传播等社会现象的方法与工具，由于其多个学科领域的交叉融合，已经在社会学、心理学、计算机科学等学科领域产生了广泛的应用。
SNA工具可以用于分析大数据、社交网络和影响力，可以通过可视化手段将所分析问题更加清晰而通俗易懂地呈现出来。
如果你想知道社交网络分析的更多详细内容，本文将为你详细介绍社交网络分析的方法与工具。
一、社交网络分析的基础知识社交网络分析的研究对象主要有节点、边、网络和中心性等。
其中，节点是网络中的个体，无论是个人、组织或其他实体；边是节点之间的关联关系，可以是友谊、亲属、组织关系、通信或其他类型连接；网络是由节点和边组成的结构体，有不同的类型，如社区网络、家族网络、企业网络等；而中心性是节点的重要性指标，可分为度中心性、接近中心性、中介中心性、特殊中心性等不同种类。
通过这些基础知识，社交网络分析就能够对网络的结构和方式进行研究，并且能够更加深入地了解节点之间的关系和影响力。
二、社交网络分析的工具1. GephiGephi是一款流行的SNA工具，由法国人 Mathieu Bastian、Sebastian Grauwin 和 Julian Bilcke 等人开发，具有开放源码和跨平台的特点。
使用Gephi，用户可以可视化地分析和探究网络实体，探索网络中节点和边的定位、属性和变化情况。
Gephi提供了直观易用的图形界面，允许用户对网络结构进行调整，移动节点、添加标签、基于节点属性布局等这些特别方便的功能。
此外，Gephi还允许使用游戏化的方式进行社交网络的探索，使用户更加深入地了解变化和差异的原因。
2. NodeXL2010年由微软公司发布的NodeXL是另一款流行的SNA工具，相对于Gephi而言，NodeXL更加简单易用，所以特别适合于初学者使用。
NodeXL支持使用不同格式导入和处理网络数据，如Excel、Social Network Importer、Facebook、Twitter、和Flickr等，能够针对先前指定的社交网络进行数据的挖掘和分析。
社会网络分析法的实施步骤
社会网络分析法的实施步骤1. 引言社会网络分析法（Social Network Analysis，SNA）是一种基于社会网络理论的研究方法，用于分析和可视化社会关系网络。
社会网络分析法在人际关系、组织结构、信息传播等领域中具有广泛的应用，可以帮助研究者深入了解人际社会关系的形成和演化规律，以及网络中的权力、影响力等重要概念。
本文将介绍社会网络分析法的实施步骤，以帮助读者理解和运用该方法。
2. 数据采集社会网络分析法的第一步是收集相关的社会网络数据。
数据的采集可以通过多种途径进行，如问卷调查、观察记录、网络爬虫等。
根据研究目的和资源情况，选择合适的数据采集方法，并确保数据的准确性和完整性。
3. 数据清洗与整理采集到的数据可能存在一些噪音和冗余信息，需要进行数据清洗和整理。
数据清洗包括去除错误数据、填补缺失数据、处理异常值等操作，以确保数据的质量。
数据整理则包括将采集到的数据按照统一的格式进行整理和存储，便于后续的统计分析和可视化。
4. 社会网络图构建社会网络分析的核心是构建社会网络图。
社会网络图由节点和边组成，节点代表个体或组织，边代表它们之间的社会联系。
根据数据的特点和研究问题，选择合适的网络构建算法，生成符合研究需要的社会网络图。
5. 基本网络指标计算构建社会网络图后，可以计算一系列的基本网络指标，以揭示网络的结构和特征。
常见的基本网络指标包括节点的度中心性（Degree Centrality）、介数中心性（Betweenness Centrality）、接近中心性（Closeness Centrality）等。
这些指标可以帮助研究者了解网络中的重要节点和关键路径，从而深入研究网络的功能和影响力。
6. 社区发现社区发现是社会网络分析的重要任务之一，旨在识别网络中具有相似性质或关系的节点子集。
通过社区发现，可以揭示网络中的重要子群体或社区，深入研究其内部的关系和活动。
社区发现可以采用聚类方法、模块度优化等算法进行，选择合适的算法并生成具有解释性的社区划分结果。
社会网络分析的方法与应用
社会网络分析的方法与应用一、引言社会网络分析（Social Network Analysis，SNA）是一种结构和关系导向的研究方法，用于描述人际或组织之间的关系。
随着社交媒体的兴起，社会网络分析逐渐成为了社会学、心理学、管理学和信息科学等领域的重要研究方法之一。
本文将介绍社会网络分析的方法和应用。
二、社会网络分析的方法社会网络分析的方法主要包括几何图形和数学统计方法两个方面。
几何图形方法主要用于描述人际或组织之间的联系，如节点和边，以及网络的中心性、密度、结构和演化等。
而数学统计方法则用于分析网络的属性、结构和演化等，如下列几种方法。
1、节点中心性节点中心性是网络中节点的重要性衡量指标，通常分为度中心性、接近中心性和介数中心性。
度中心性是指节点的直接联系数量，即连接它的边的数量，越多则节点越重要。
接近中心性是指节点到其他节点的距离，在网络中越靠近中心位置的节点越重要。
介数中心性是指经过该点的最短路径数量，即通过该点的路径越多，则节点越重要。
2、网络密度和结构网络密度是指节点间连接的紧密程度，可以用以下公式计算：网络密度=实际边数/总可能边数。
网络结构则指节点间联系的聚集程度，如同一组织或群体内部联系紧密，而与外部联系稀疏。
3、社区结构社区结构是网络中节点具有相似属性或功能的集合，并且节点之间的联系紧密。
社区结构可以用模块度刻画，模块度越大则社区间差异越大。
4、演化模型社会网络演化模型主要有静态模型和动态模型。
静态模型描述网络中的静态结构，不考虑时间因素的影响。
而动态模型则考虑时间因素，描述网络结构随时间演化的过程。
三、社会网络分析的应用社会网络分析技术广泛应用于社会学、心理学、管理学、信息科学等多个领域，如以下几个应用实例。
1、组织管理社会网络分析技术可以用于分析组织内部人际关系的特点和结构，如领导者、关键绩效指标影响因素、联盟和合作伙伴等，为组织的管理和决策提供依据。
2、社区互动社会网络分析技术可以揭示社区内部成员的联系，以及社区成员间愿望和动机等，为社区建设和治理提供依据。
社会网络分析方法 ucinet的应用
社会网络分析方法 ucinet 的应用简介社会网络分析（Social Network Analysis，简称SNA）是一种研究人与人之间关系的方法，它通过分析网络中的节点和连接来探索社会结构和信息传播。
UCINet是一种常用的社会网络分析工具，具有强大的功能和易用性，被广泛应用于社会科学、管理学、信息科学等领域。
本文将介绍UCINet的应用场景、主要功能和使用方法，帮助读者快速上手使用这一工具进行社会网络分析。
应用场景UCINet可以应用于多个领域的社会网络分析研究，例如：1.社交网络分析：研究人际关系网络、组织内部网络、虚拟社群网络等，分析社会网络结构、中心性指标、团队合作等。
2.信息传播研究：研究信息在网络中的传播路径、传播速度、影响力等，分析关键节点、群体影响力等。
3.知识管理研究：研究知识传播、知识产出与利用、知识创新等，分析知识传递路径、知识转化效率等。
4.组织管理研究：研究组织内部结构、组织变革、决策流程等，分析关键角色、信息流动等。
主要功能UCINet具有丰富的功能，可以帮助用户进行社会网络分析，主要功能包括：1.数据导入：UCINet支持导入多种数据格式，如Excel、CSV、Pajek格式等，使用户可以将已有的数据导入到工具中进行分析。
2.数据可视化：UCINet提供多种可视化方法，如节点图、连线图、矩阵图等，帮助用户直观地展示和理解网络结构和关系。
3.网络度量：UCINet提供多种网络度量方法，如中心性指标、群体聚类、连通性分析等，帮助用户分析网络中的节点和连接的特性。
4.社区检测：UCINet支持社区检测算法，帮助用户发现网络中的子群体和社区结构，进一步了解网络的组织和功能。
5.数据分析：UCINet提供统计分析、图论分析等功能，帮助用户对网络数据进行深入挖掘和分析。
使用方法以下是使用UCINet进行社会网络分析的基本步骤：1.准备数据：将需要分析的数据整理成UCINet支持的格式，如Excel表格或CSV文件。
SNA(社会网络分析)教程共55页
2. 匹配意见领袖和提名他们的社区成员 3. 随机分配孤立者给领袖，或者基于某种规则按
比例分配孤立者给更受欢迎的领导人。
Valente, T. & Davis, R. (2019). Accelerating the Diffusion of Innovations Using Opinion Leaders. Annals of the American Academy,
SNA 对民众和组织的应用
职业规划 兼并与收购
人们怎样找工作？ 跨境并购是否划算？
业务流程再设计 人力资源 组织设计
组织的断点在哪？ 瓶颈在哪里？
是否有群体被孤立？ (例如 年轻的工程师) 多样性的努力是否有效？ 应该如何在办公室的布局？
创新推广/知识管理 创新怎样传播? 谁是居民主体专家? 怎样才能加速创新推广?
• 社会网络分析: 人，组织，计算机或者其他信息 或知识处理实体之间的关系和流动信息的映射和 测量。
– 结点表示人们和团体; – 连线表示结点之间的关系或流动
6
揭示图书网络
orgnet/booknet.html
7
政治书籍与偏激读者？
8
维基经济学图书网络
9
10
Source: Krebs & Associates
11
12
世界贸易
13
14
9-11恐怖分子组织的社会网络分析
15
社会网络理论与...
• 社会资本 • 网络效应 • 创新传播 • 复杂性理论（蝴蝶效应，群论） • 小世界现象，六度分离 • 在线社交网络（Facebook, Linked-In）
社会网络分析方法与应用案例
社会网络分析方法与应用案例社会网络分析（Social Network Analysis，简称SNA）是一种研究人际关系、组织结构和信息传播的方法。
它通过分析人与人之间的关系，揭示出社会结构、信息流动和力量分布的规律，对于理解和解决社会问题具有重要意义。
本文将介绍社会网络分析的基本方法，并通过一个应用案例来说明其在实际问题中的应用。
一、社会网络分析的基本方法社会网络分析主要通过构建和分析网络图来揭示人与人之间的关系。
网络图由节点和边组成，节点代表个体，边代表个体之间的关系。
在社会网络分析中，常用的指标有度中心性、紧密中心性和介数中心性等。
度中心性是指一个节点与其他节点之间的连接数量。
一个节点的度中心性越高，意味着与其相关联的节点越多，其在网络中的地位也越重要。
紧密中心性是指一个节点与其他节点之间的距离。
一个节点的紧密中心性越高，意味着与其他节点之间的联系越紧密，信息传播的效率也越高。
介数中心性是指一个节点在网络中连接其他节点的数量。
一个节点的介数中心性越高，意味着其在信息传播中起到了重要的桥梁作用。
二、社会网络分析的应用案例以某大型企业为例，通过社会网络分析方法，对该企业内部的人际关系进行了分析。
首先，通过调查问卷的方式，收集了员工之间的互动关系数据。
然后，根据数据构建了一个员工关系的网络图。
在这个网络图中，每个节点代表一个员工，边代表员工之间的互动关系。
通过对网络图的分析，可以得出以下结论：1.度中心性分析：通过度中心性分析，可以了解每个员工在企业内部的关系数量。
结果显示，有些员工的度中心性较高，意味着他们在企业内部的关系较多，很可能是企业的核心人物。
而有些员工的度中心性较低，可能是新员工或者与其他员工互动较少。
2.紧密中心性分析：通过紧密中心性分析，可以了解每个员工与其他员工之间的联系紧密程度。
结果显示，有些员工的紧密中心性较高，意味着他们与其他员工之间的联系较紧密，信息传播的效率较高。
而有些员工的紧密中心性较低，可能是与其他员工互动较少或者工作内容较为独立。
社交网络分析算法的使用教程
社交网络分析算法的使用教程社交网络分析（Social Network Analysis，SNA）是一种研究人际关系的方法，通过分析个体之间的连接和关联，揭示社交网络中的模式和结构。
在社交媒体时代，社交网络分析算法成为了研究网络社会学、营销学以及信息传播的重要工具。
本文将介绍几种常用的社交网络分析算法及其使用教程。
一、度中心性算法（Degree Centrality）度中心性算法是最简单也是最常用的社交网络分析算法之一，用于计算每个节点在网络中有多少条边与之连接。
该算法可以用来评估一个节点的重要性和影响力。
具体计算方法如下：1. 首先，将网络数据导入社交网络分析工具（如Gephi、Cytoscape等）中。
2. 在工具中选择度中心性算法，并点击运行。
3. 程序会计算每个节点的度中心性，并将结果显示在节点上或作为节点的属性。
4. 分析结果，找出具有较高度中心性的节点，这些节点在网络中起到重要的枢纽作用。
二、介数中心性算法（Betweenness Centrality）介数中心性算法用于衡量节点在网络中的中介地位，即节点在连接其他节点之间的最短路径中扮演的角色。
该算法可以用来识别那些在信息传播、资源传输中起到关键作用的节点。
具体计算方法如下：1. 在社交网络分析工具中导入网络数据。
2. 在工具中选择介数中心性算法，并点击运行。
3. 工具会计算每个节点的介数中心性，并在节点上显示结果。
4. 根据分析结果，找出介数中心性较高的节点，这些节点在信息传播和资源传输中扮演着重要的桥梁角色。
三、聚集系数算法（Clustering Coefficient）聚集系数算法用于衡量节点邻居之间的相互连接程度，用来判断网络中的群组和社区结构。
该算法可以帮助我们理解社交网络中的小世界现象和群体行为。
具体计算方法如下：1. 将网络数据导入社交网络分析工具中。
2. 在工具中选择聚集系数算法，并运行。
3. 工具会计算每个节点的聚集系数，并在节点上显示结果。
社会网络分析--社会网络分析 ppt课件
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.
社会网络分析中的关键节点识别方法
社会网络分析中的关键节点识别方法第一章引言社会网络分析（Social Network Analysis，SNA）指的是分析社会关系网络的一种研究方法，它将社会关系网络看作一个整体，通过对网络中节点、边及其关系等元素进行定量与定性的研究，来揭示社会网络中的结构、过程和动力。
关键节点是社会网络中具有重要意义的节点，在其中起到重要作用和影响的节点，因此对于关键节点的识别与分析成为了社会网络分析中的基础和重要研究内容。
第二章社会网络分析中的关键节点识别方法2.1 经典关键节点算法目前，社会网络分析中常用的关键节点识别算法包括度中心性算法、紧密中心性算法、介数中心性算法等。
这些算法大多采用节点的度、路径或介数等指标作为节点的重要性度量，从而进行关键节点识别。
2.1.1 度中心性算法度中心性是最基本的节点重要性度量方法之一，它指的是节点的度数，即该节点与其他节点的连接数目。
节点度数越大，则该节点在网络中的影响力也越大，因此认为度中心性可以反映节点的重要性。
2.1.2 紧密中心性算法紧密中心性是衡量一个节点在网络中平均距离的度量指标。
计算方法为将与该节点相邻的节点到该节点的距离求和，再将该和值倒数，即可得到该节点的紧密中心性值。
在社会网络中，紧密中心性较高的节点通常被认为是关键节点，因为它们可以快速传递信息并与其他节点建立联系。
2.1.3 介数中心性算法介数中心性是指节点在网络中作为中介的频率或程度，具有较高介数中心性的节点通常处于网络中介于较多节点之间的位置，因此这些节点可能对不同节点之间的信息传递和联系起到关键的作用。
2.2 基于机器学习的关键节点识别方法除了经典的关键节点算法以外，基于机器学习算法的关键节点识别方法也逐渐得到广泛关注和应用。
这些算法往往将社会网络中的节点视作特征空间中的向量，通过学习分类模型或回归模型来对关键节点进行识别。
2.2.1 随机森林算法随机森林是一种基于决策树的集成分类器算法，它通过构建多棵树以及对不同分支点特征的随机组合来提高分类准确性。
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。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
2. 匹配意见领袖和提名他们的社区成员 3. 随机分配孤立者给领袖，或者基于某种规则按
比例分配孤立者给更受欢迎的领导人。
Valente, T. & Davis, R. (1999). Accelerating the Diffusion of Innovations Using Opinion Leaders. Annals of the American Academy,
IT支持网络
21
使用E - mail确定最优路径
22
SNA的更广泛应用
• 揭示传染病是如何在患者和医 院工作人员之中传播的
• 通过确认意见领导者来加速传 播
• 提升一组科学家和研究人员的 创新能力
• 在快速发展的公司中发现新兴 领袖
• 基于电子邮件的流量来描绘主 管的个人网络
• 分析图书销售模式来定位一本 新书
SNA 对民众和组织的应用
职业规划 兼并与收购
人们怎样找工作？ 跨境并购是否划算？
业务流程再设计 人力资源 组织设计
组织的断点在哪？ 瓶颈在哪里？
是否有群体被孤立？ (例如 年轻的工程师) 多样性的努力是否有效？ 应该如何在办公室的布局？
创新推广/知识管理 创新怎样传播? 谁是居民主体专家? 怎样才能加速创新推广?
• 一个潜在的权力标志 • 高入度可能成为一个声望或威望的标志 • 高出度可能成为一个影响力的标志
• 中介性: 一个参与者位于两组之间的度数, 而且这是这些群体间一个必 要的途径。
• 具有高中介性的参与者有可能产生重大影响 • 他们可以调解员/经纪人，信息传递者，沟通的瓶颈或障碍 • 当连接两个不同的群体时他们是特别有价值的
18
566, November
匹配意见领袖和社区成员
19
Valente, T. & Davis, R. (1999). Accelerating the Diffusion of Innovations Using Opinion Leaders. Annals of the American Academy, 566, November
– 可访问性的增加 (Baker, 1993) – 帮助资源流动(Obstfeld, 2005) – 在危险或不稳定时期的防护(1992)
25
风筝图
Who is most “central”? Most “between”? Most “close”?
26
中心性度量
• 局部中心性（度）：一个参与者与其他参与者的链接数量。
社会网络分析
社会网络分析
Mgt 665 May 3, 2007
2
从“组织人”到“网络人”
“（我们）正目睹到组织人到网络人的蜕变。所谓的网 络人就是那种只有在机场贵宾室，快速城际列车上和高 速公路服务站才能发现的群体。网络人总是在移动，游 玩于桌面电脑，移动电话和黑莓电子邮件之间，和人们 保持“电子接触”。他（她）们不再经常在走廊相遇， 可能那里根本就没有走廊。”
24
您的网络结构问题
• 大型的，互异的，有大量弱关系和 “结构洞”的社会网络带来一系列 积极成果包括:
– 接近新的信息来源的机会(Granovettபைடு நூலகம்r, 1973) – 卓有成效的发明和事业发展(Burt, 1992) – 新就业机会的发现(Granovetter, 1993)
• 小型，密集的, 有大量强关系的社会网络带来:
The Economist, 2006
3
网络热
April 27, 2007 edition
May 7, 2007 edition
4
大纲
• SNA(系统网络分析)的概述和应用 • SNA的基础使用风筝图 • 几类例子 • 超越结构 ——在惠普的信任研究 • 人格与社会网络 • 你怎么做呢？
5
社会网络分析
使用意见领袖传播
20
Valente, T. & Davis, R. (1999). Accelerating the Diffusion of Innovations Using Opinion Leaders. Annals of the American Academy, 566, November
11
12
世界贸易
13
14
9-11恐怖分子组织的社会网络分析
15
社会网络理论与...
• 社会资本 • 网络效应 • 创新传播 • 复杂性理论（蝴蝶效应，群论） • 小世界现象，六度分离 • 在线社交网络（Facebook, Linked-In）
16
网络对创新传播至关重要
100%
采纳者的 百分比
• 全局中心性（密闭性）: 一个参与者与其他参与者在网络中的平均距 离。
• 最有可能“知道”发生了什么
27
风筝图的邻接矩阵表示
Beve
Fer
Heat
Andre rly
Ed Garth nando Carol Diane her Ike Jane
Andre
1
1
1
1
Beverly
成功的创新
“临界质量”
20% 前期采纳者
后期采纳者
不成功的创新 - “island of innovation” -弥漫性或死亡的现象
Time
Rogers, E. (1995). The Diffusion of 17 Innovations. New York: The Free Press
使用意见领袖加速创新传播
• 分析恐怖主义网络
• 描绘各种主题的博客之间的相 互作用
• 在各种医疗领域描绘专家的社 区
• 检查农场动物的网络来分析疾 病如何从一头牛传播到另一头 牛
• 根据音乐风格和CD销售描绘爵 士乐手的网络
• 在各种大学中发现教师之间兴 趣的新兴社区
• 在万维网上的点击流中辨别有 用的模式
23
Source: /sna.html
• 社会网络分析: 人，组织，计算机或者其他信息 或知识处理实体之间的关系和流动信息的映射和 测量。
– 结点表示人们和团体; – 连线表示结点之间的关系或流动
6
揭示图书网络
/booknet.html
7
政治书籍与偏激读者？
8
维基经济学图书网络
9
10
Source: Krebs & Associates