社会网络分析

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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

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。

社会学对社会网络的研究与分析

社会学对社会网络的研究与分析

社会学对社会网络的研究与分析社会网络是人际关系的一种表现形式,是人与人之间相互联系的网络结构。

随着互联网的发展和普及,社交媒体的兴起,社会网络也逐渐成为社会学研究的焦点之一。

本文将对社会学对社会网络的研究与分析进行探讨。

一、社会学对社会网络的定义和分类社会学认为,社会网络是由个体之间的关系构成的复杂网络,它反映了个体之间的联系和互动。

社会网络的研究可以通过对个体之间关系的观察和分析,揭示社会结构、社会动态以及社会变化的规律。

根据社会网络的结构和功能,可以将其分为个人社会网络和组织社会网络。

个人社会网络主要涉及个体之间的亲属、朋友、同学等私人联系,组织社会网络主要涉及组织成员之间的工作、学习、合作等正式联系。

二、社会学分析社会网络的方法和工具1. 社会网络分析(Social Network Analysis,简称SNA)社会网络分析是研究社会网络结构和过程的一种方法,通过可视化和统计分析等手段,可以揭示网络内部的关键节点、关键关系,以及网络的整体结构和演化过程。

2. 社会关系强度的度量社会学研究中,为了衡量社会网络中个体之间的关系强度,通常采用了一些度量方法,如关系强度指数、关系频度指数等。

这些指标可以帮助我们了解网络中不同关系的紧密程度和重要程度。

3. 社会网络建模社会学研究者还使用建模的方法来研究社会网络。

通过建立数学模型,可以模拟网络的生成和演化过程,从而帮助我们理解网络的形成机制和变化规律。

三、社会学对社会网络的研究主题1. 社会网络的形成和演化社会网络研究者关注社会网络的形成和演化过程。

他们研究网络中个体之间相互关注的发展轨迹,探索个体选择联系对象的动态特征,同时也研究网络结构的演化规律,以及外部环境变化对网络的影响。

2. 社会网络对个体的影响社会网络不仅仅是个体之间联系的一种形式,也是个体获得资源和信息的重要途径。

社会学研究者关注网络对个体的影响,探究个体与网络中其他成员之间的互动,以及网络对个体行为和观念的塑造作用。

社会网络分析

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。

社会网络分析与社会工程学

社会网络分析与社会工程学

社会网络分析与社会工程学随着信息技术的发展,社会化网络(Social Network)在日常生活中得到了广泛的应用。

人们通过社交网站、微博、微信等平台建立起自己的社交圈,分享自己的生活、经验和感受。

而社会网络分析(Social Network Analysis)则是对社交网络的结构、成员和关系进行研究的学科,它既是一种方法,也是一种理论。

社会工程学(Social Engineering),则是通过对人的行为、语言、思维、社交等方面的研究,提高个人或组织的社交技能,达到更好的交流和协作的效果。

这两个学科在现代社会中有着非常广泛的应用,从人际关系管理到公共安全领域,都扮演着重要的角色。

一、社会网络分析社会网络分析是一种定量和定性相结合的研究方法,它主要关注的是社交网络的“结构”和“关系”。

在这里,“结构”指的是存在哪些节点(Node)和节点之间的联系(Link),而“关系”则是指节点之间的互动方式和相互作用的程度。

通过对这些结构和关系的分析,我们可以了解到更多有关社交网络的信息,例如:1.社交网络的规模和密度。

2.节点之间的属性和地位。

3.社会网络中的群体现象。

4.网络传播和信息流的路径。

社交网络可以被看作是一个网络图(Graph),其中节点表示一个实体(例如人、公司、组织等),而边则表示它们之间的关系(例如朋友、家人、同事等)。

因此,社交网络分析通过运用图论的方法,将网络图表现成数学模型,进而进行数据分析和建模。

社交网络分析本质上是一种交叉学科,领域涵盖了社会学、心理学、人力资源管理、计算机科学等多个学科。

在今天的社会中,社会网络分析的应用非常广泛。

例如:1.社交网络营销2.疾病传播动力学研究3.政治和选举预测4.情报收集和分析二、社会工程学社会工程学是一种利用心理学和社交技巧对人进行影响和控制的技术,是一种非常古老的艺术。

它的目的是通过了解人的思维方式、行为和社交方式,来实现对他们的有效影响。

社会工程学在国家安全、商业谈判、招聘和人事管理等方面得到了广泛的应用。

社会网络分析及其应用

社会网络分析及其应用

社会网络分析及其应用随着互联网的发展,社交网络应运而生,社交网络让人们之间的联系变得更加紧密。

社交网络不仅是人们沟通的媒介,还是了解人际关系和社会网络的一种方式。

社会网络分析(SNA)就是对社交网络的研究和分析。

本文将从定义、发展、应用以及局限性等方面细致地介绍社会网络分析。

一、定义和发展社交网络分析是一种研究人与人之间关系的方法,通过研究人与人之间的关系,来揭示出人们之间的联系和相互作用。

社会网络分析的主要目的是为了了解人际关系和社会组织。

社会网络分析源于社会学领域,后来渐渐发展成了一门跨学科的领域,其他学科如心理学、管理学、计算机科学、信息科学等也都涉及这个领域。

社会网络分析的兴起缘于20世纪50年代社会学家J.L.莫拉罕的连锁引荐理论。

他认为,在一个具有稳定性的群体中,人与人之间的关系都可以归结为“相互互动”这一基本方式。

这种互动在形成“连锁引荐”的过程中发挥作用,也就是一个人认识了另一个人,后者又去认识第三个人,甚至可能连锁反应。

随着社交网络的兴起,社会网络分析也逐渐得到了推广和应用。

现在,SNA被广泛应用于商业管理、市场研究、社会学和心理学等领域。

二、应用领域1、商业管理领域在商业管理领域,SNA被广泛应用于组织和管理,如寻找领导者、找出网络中的进入障碍、评估企业战略研发团队、文化分析等。

使用SNA技术可以使管理者更好地分析企业中不同部门和员工之间的联系、了解企业文化等,进而制定出更加科学的管理方式和组织架构。

2、市场研究领域在市场研究领域,SNA可以帮助企业发现客户需求以及市场趋势,了解购买者的心理特征和行为决策因素。

以此开展广告活动和新产品开发。

同时,SNA也可以帮助企业对竞争对手的市场情况进行分析,定位市场空缺点与差异化竞争策略。

3、社会学领域在社会学领域,SNA已经成为了重要的工具之一。

他们通常关注最有影响力的个人、社群、社会组织以及应对社会变革的能力。

SNA也被用于探讨社交小组之外的结构,例如:政府、诉讼、与治安有关的问题以及社会决策等等。

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

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

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?

社会学中的社会网络分析

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。

QAP(社会网络分析方法)

QAP(社会网络分析方法)

常用软件
Pajek
Pajek是一款开源的社会网络分析 软件,具有强大的数据处理和可 视化功能,支持大规模网络数据 的分析。
Ucinet
Ucinet是一款商业软件,提供了 丰富的社会网络分析工具和测量 指标,可以帮助研究者进行深入 的网络分析。
Gephi
Gephi是一款开源的图形可视化 软件,支持大规模网络的绘制和 可视化,同时提供了丰富的交互 功能和数据探索工具。
02 03
QAP软件的特点
QAP软件具有强大的数据处理能力,支持大规模网络数据的导入和分析, 同时提供了多种网络测量指标,方便研究者对网络结构、节点属性、关 系强度等方面进行深入分析。
QAP软件的应用领域
QAP软件广泛应用于社会学、心理学、经济学、政治学等领域,帮助研 究者探究人际关系、组织结构、信息传播等方面的问题。
06 QAP案例研究
案例一:社交网络中的影响力传播分析
总结词
通过分析社交网络中节点间的连接关系,研究影响力如何传播。
详细描述
在社会网络中,个体之间的连接关系可以反映信息、观点或行为的传播路径。QAP方法可以用于分析这种传播过 程,探究哪些节点具有较高的影响力,以及影响力如何随着时间的推移而扩散。
新技术的应用与融合
大数据处理技术
随着大数据技术的发展,社会网络分析方法可以借助大数据处理技术,提高数据处理和分 析的效率,更好地揭示大规模网络中的结构和模式。
机器学习与人工智能技术
机器学习与人工智能技术可以应用于社会网络分析中,如节点分类、社区发现等任务,提 高分析的准确性和效率。
多学科融合
社会网络分析方法可以与其他学科领域的方法进行融合,如心理学、地理学、经济学等, 以更全面地揭示社会现象的本质和机制。

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)

社会网络分析方法

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。

社会网络分析结合层次分析框架

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

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

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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− 自我中心网络是从个体的角度来界定社会网络,以特定行动者为研究中心,主要考 虑与该行动者相关的联系,以此来研究个体行为如何受到其人际网络关系的影响。
− 而整体网络关注的焦点则是网络整体中角色关系的综合结构或群体中不同角色的关 系结构。这两种类型的分析因其侧重点不同,主要使用的测量指标也不尽相同,但 并非毫无联系。
• 指数随机网络模型(Exponential Random Graph Models,ERGM)的建立和发 展极大推动了社会网络的统计建模。
• Snijders等创建的个体导向随机模型(Stochastic Actor-oriented Models)进一 步把随机网络模型推广到分析动态社会网络。
• 研究主题从单纯的对社会网络的研究,扩展到对政治网络、经济网络、文学作品中 的对话网、蛋白质互动网、疾病传染网、计算机网络等的研究。
− 70年代末,在威尔曼等人的倡导下,社会网络研究国际协会(International Network for Social Network Analysis)成立,加上《社会网络》杂志的创 办,标志着社会网络研究开始了系统化和国际化的进程。
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✓ 20世纪90年代以来,社会网络研究实现了分析方法的突破和多学科的深入参与
4.5 社会网络分析
✓ 在社会科学中,以对社会行动者之间的互动研究为基础的结构性方法被称作社会网络 分析(弗里曼,2008)
✓ 这些行动者可能是个体的人,也可能是群体、组织或者国家等。 ✓ 社会网络分析关注行动者之间的关系,认为这些关系的模式会影响它们的行动。 ✓ 因此,揭示不同类别的关系模式,并确定这些模式在何种条件下会出现以及会导致什
就是存在网络中两个没有紧密联系的节点集合之间的“空地” 处于网络中的成员 与两个或更多个彼此没有连接的群体具有连接但又不属于这个群体的行动者 同时属于两个或多个群体的成员 把网络的一部分和另一部分间作为中介或控制流(两部分间唯一的连接)的行动者 没有连接或相对来说几乎没有连接的行动者
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4.6.3 社会网络分析的主要步骤
以政府间国际组织为例来具体说明如何应用社会网络分析方法进行相关研究 假设存在五个国家(a、b、c、d、e),它们分别是七个政府间国际组织的成员
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区分“全局网”和“个体中心网”
• 在这个问题中,全局网的研究对象可能是整个国际社会乃至国际体系,而个体中心网 则仅以某一具体网络为中心。因此这七个政府间国际组织组成的是“个体中心网”。
连通度
连通率 密度 中心势
核心外围性
网络中的行动者与另一个行动者直接或间接相连的程度。有时用网络中任意两个行动者间 的最大(或平均)的路径长度来进行测量 相互可达的行动者对数与总的行动者对数的比率 网络中的实际连接数与可能连接数的比率 计算网络中大多数中心度最大的行动者和其他行动者间的中心度值的差别,从而得到实际 差别总数和最大差别总数的比率 达到网络中核心成员彼此连接,外围成员仅仅连接到核心成员而不彼此连接的结构的程度
论从19世纪末20世纪初的齐美尔(Georg Simmel)就已发端,甚至能够追溯至更早
的孔德(Auguste Comte)。
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✓ 20世纪30年代,莫雷诺的社会关系计量学和沃纳(William Warner)与梅奥(Geor ge Mayo)的人际关系学派
• 1934年,莫雷诺出版了《谁将生存?》一书,标志着社会计量学的兴起。
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✓ 1967年哈佛大学心理学教授斯坦利·米尔格拉姆(Stanley Milgram)通过连锁信实 验验证了六度分离理论(Six Degrees of Separation)
• 六度分离理论(又称小世界现象)的出现使得人们对于人际关系网络的威力有了新 的认识。然而,在这个理论中,没有对人和人之间的关系进行强弱的区分。直到19 74年,斯坦福大学社会系的马克·格拉诺维特(Mark Granovetter)提出了弱连接 理论,才对这一问题进行了补充。
个其他行动者
间接连接
频率
连接发生的次数或者频率
A与B每星期谈话10次
持续时间(稳定性) 连接在时间上存在的持续性
A与B做朋友已经有5年了
多样性 强度 方向
两个行动者被多重关系连接的程度
A与B是朋友,他们向彼此寻求建议,并
且一起工作
描述时间、感情强度、亲密程度或互惠程度(频 A与B是亲密的朋友,或者长时间在一起
− 于此同时,以康奈尔大学的Jon M. Kleinberg教授为代表的计算机科学研究者
则主要针对社交网络数据的特点,运用与修改各种数据挖掘算法。提出了针对
社交网络数据的基本算法,如著名的HITS和PAGERANK算法。
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4.6.2 社会网络分析的主要测量指标
✓ 社会网络分析按照研究群体的不同可分为两种基本的类型:自我中心网络( Egocentered Networks)分析和整体网络 (Whole Networks)分析。
− 莫雷诺及其助手统计了研究对象期望和哪位组织成员共同生活和娱乐,并据此 得出一套关系型数据,用以分析各成员在群体中的位置和群体中的小集团。
• 大约在同时期,哈佛大学的沃纳和梅奥在研究组织行为的过程中,提出了人际关 系学派(The Relational School)。
− 他们收集了工人之间详细的社会网络数据,比如谁和谁一起玩、谁和谁吵了架 等,并用图形的方式展示了工人之间的种种关系。
202比亚学派的传播研究
• 拉扎斯菲尔德(Paul Lazarsfeld)、科尔曼(James Coleman)、卡兹(Elihu Katz)和门泽尔(Herbert Menzel)等人采用社会网络的方法来研究社会传播( Social Diffusion),给社会网络研究注入了新的活力。1955年,哥伦比亚学派的 代表性作品之一《人际影响》问世,研究者们从生命周期、合群性和社会经济地位 三个方面探讨了意见领袖的特征。
• 参与的学科从社会学、人类学和统计学扩张到经济学、政治学、传播学、文学、物 理学、生物学和医学等学科。
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• 在这个过程中,除了以社会学为核心的研究继续得到巩固,还形成了以物理学和计 算机科学为核心的不同流派。
− 1998年,康奈尔大学的邓肯·瓦特(Duncan Watts)和斯蒂文·斯特罗加茨( Steven Strogatz)在《Nature》杂志上发表了一篇名为“小世界网络的集体 动力学”(Collective dynamics of the 'Small World' networks)的论文 。指出之所以会出现小世界现象,是由于某一类复杂网络的特性。他们注意到 复杂网络可以按两个独立的结构特性分类,即集聚系数和节点间的平均路径长 度。1999年,Barabási和Albert在《Science》杂志上发表的《随机网络中标 度的涌现》一文中证明复杂网络的连接度普遍符合幂律分布。随后,很多研究 者,尤其是物理学家开始关注各种复杂网络。
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声望
结构洞
明星 联系人 桥 把关人 孤立点
建立在非对称关系基础上。有威信的行动者是关键的目标,而不是源头。类似于中心度的测
量,通过解释关系的方向来计算。 结构洞是信息流动时候的“鸿沟”,信息可以在两个连接到同一自我中心节点(ego)但是
彼此并不相连的节点间传播,那么这个自我中心节点处在跨越结构洞的位置,结构洞看起来
✓ 社会网络中的测量指标主要包括三种类型:对连带的测量、对个体的测量和对网络整 体的测量。这些指标都是静态量,可以通过计算它们在不同时间的值,反映网络的变 化趋势。
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− 社会网络中连带的测量
网络指标
定义
例子
间接连接
两个行动者之间的连接路径需要通过一个或者多 A与B连接,B与C连接;所以A与C通过B
对称性 小世界性 传递性
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网络中对称连接数与非对称连接数(或与总连接数)的比率
网络结构中存在一些块,并且块中行动者之间的距离很短
三个成员(A,B,C)是可传递的:如果A与B相连,并且B与C相连,那么C就与A相连。传递
性是可传递三元组的数目除以潜在的可传递三元组的数目(长度为2的路径的数目)
区分各种关系
• 即使是同一网络也可能存在不同的关系。在这个政府间组织网络中可能存在着贸易关 系、同盟关系甚至敌对关系。哈夫纳伯顿等人重点关注这些国家在网络组织中的位置 所产生的权力关系。
收集网络关系数据
• 这些数据是多元的,既有经济的,也有政治的以及社会的。在哈夫纳伯顿的研究中, 使用了国家间军事争端数据(Militarized Interstate Disputes, MIDs)、国家组织会 员数据(State System Membership)等数据库以搜集关系数据。
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− 格兰诺维特指出:每个人与接触最频繁的亲人、同学、朋友、同事等之间是一 种“强连接”(Strong Ties),然而这种稳定的连接在传播范围上非常有限 。反而,与一个人的工作和事业关系最密切的社会关系并不是“强连接”,而 常常是“弱连接”(Weak Ties),例如一个无意间认识的人或者打开收音机 偶然听到的一个人等。“弱连接”虽然不如“强连接”那样稳定,但却有着极 快的、低成本和高效能的传播效率。
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− 社会网络中网络整体的测量
网络指标 规模 包含度
定义 网络中行动者的数量 一个网络中的行动者总数减去孤立的行动者数(没有连接任何其它行动者的行动者数量)。 也用被连接行动者数与总行动者数的比率来进行测量网络节点和连接的最大连通子集
组件
组件中的所有节点互相连接(直接连接或间接连接),并且没有节点和组件外的节点相连
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