基于社会网络分析法的组织知识网络及实例研究
UCINET-实例
UCINET-实例UCINET 案例（（兰州大学管理学院信息管理）基于社会网络分析的企业员工知识互动策略研究摘要：本文基于社会网络分析的视角，借住社会网络分析工具UCINET，对某企业员工的知识互动网络结构进行研究，提出通过充分发挥网络中核心人物的组织和引导作用，并采用轮流组长制的管理策略，激发员工的知识共享意识，创建良好的企业氛围，以更好的促进企业的发展。
关键词：社会网络分析，UCINET，员工互动网络结构，管理策略随着社会信息化的不断发展，知识管理在企业内部受到越来越多的关注和重视，因此员工之间能更好的进行知识互动式企业知识管理的关键，本文通过分析员工在知识互动网络结构中的各种指标，总结出影响其知识互动的因素，并提出相关策略，以更好的进行企业知识管理。
1.理论基础社会网络分析等一系列研究起源于20世纪30 年代，是在心理学、社会学、人类学以及数学领域中发展而独立出来的一种定量科学研究方法。
所谓社会网络，就是由一组行动者及行动者之间的真实联系构成的纵横交错的社会关系网络，在一个完整的社会关系网络中，可以区分二元关系、三元关系、子群和位置等多种亚结构。
2.案例分析2.1数据选取本文通过观察和实验的方法选取了某小型企业11位员工知识互动网络数据，将其转换成社会网络分析中的距离矩阵形式表示为（表1）（注：标准员工1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 111 0 1 1 12 1 2 2 2 2 32 1 0 1 1 1 1 2 2 2 2 33 1 1 0 1 1 1 1 2 2 1 24 1 1 1 0 1 1 1 1 1 2 25 1 1 1 1 0 1 2 2 2 1 36 2 2 2 2 1 0 3 3 1 2 47 2 1 2 1 2 1 0 1 2 3 18 2 2 2 1 1 2 1 0 1 2 19 2 2 2 1 2 1 2 2 0 3 310 2 2 1 1 1 2 2 2 2 0 311 3 2 3 2 3 2 1 2 3 4 01 2 3 4 5 6 7 8 9 10 111 0 1 1 1 0 1 0 0 0 0 02 1 0 1 1 1 1 0 0 0 0 03 1 1 0 1 1 1 1 0 0 1 04 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 05 1 1 1 1 0 1 0 0 0 1 06 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 07 0 1 0 1 0 1 0 1 0 0 18 0 0 0 1 1 0 1 0 1 0 19 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 010 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 011 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 02.2数据录入调用UCINET 6 for windows—version 6.212软件主界面上的第二行第三个图标(图1)，出现如下对话框（图2）。
基于社会网络分析的班级同学关系实例研究(全文)
基于社会XX络分析的班级同学关系实例研究XX：1674-098X（20XX）10（b）-0239-021 研究目的该文借鉴文献中的方法，尝试用社会XX络分析方法分析班级同学间的关系，并对班级内的消息传播机制进行初步分析，找出规律，并应用于解决一些实际问题。
2 数据收集采纳问卷的方式。
每名学生在问卷上填写自己的姓名、性别、喜欢的三个同学姓名和不喜欢的三个同学。
调查者事先向学生们保证调查结果的保密性，以此确保学生填写信息的真实性。
将收集得到的数据进行整理。
按照竖列的顺序在相应的横排标注该学生喜欢和不喜欢的学生学号，喜欢标注+，不喜欢标注-，在自己的一栏填入■代表不适用。
班41位同学的关系如表1所示。
3 XX络分析及结果验证3.1 XX络参数计算利用软件Cytoscpe进行数据分析，下载并安装插件（plugins）Hubb，用于计算各种XX络参数。
表2是其中的4个参数，取B班Degree得分最高的前7位同学列于表中。
Degree，顶点的度，指与该顶点相关联的边的条数。
B班度最大的是5号同学，其次是12号和30号，这表明他们是相对最受欢迎的同学。
经班主任证实，这些同学确实是班级中人缘最好的。
EcCentricity，点与所有其他点的最大距离，通俗来说就是某个对象的古怪程度。
B班这个值最大的是20号同学，没有多少人喜欢，也没有多少人不喜欢。
经班主任证实，该同学的确是最古怪不合群的。
Closeness，顶点的紧密度，度量考虑的是中心的概念，由到图中各顶点之间的距离衡量。
顶点的紧密度越大，表明顶点越居于XX络的中心，它在XX络中就越重要。
B班这个数值最大的是10号同学。
Betweenness，介数中心性，用于刻画XX络中的节点对于信息传播的影响力，衡量了一个人作为媒介的能力。
B班这个数值最大的是5号同学。
3.2 男女同学之间的关系分析利用软件Cytoscpe，按照节点的性别，对B班的数据进行分析，得到图1。
图1中，圆形节点代表女生，矩形节点代表男生。
运用思维导图构建知识网络的教学应用研究——以微机原理课程教学实践为例
运用思维导图构建知识网络的教学应用研究———以微机原理课程教学实践为例*黄琼（中国消防救援学院，北京102202）随着发展学生“核心素养”体系的提出，作为“核心素养之核心”的思维能力受到越来越多的重视[1]。
思维能力指运用归纳和演绎、分析和综合等方法对问题进行分析、抽象、推理、判断、综合等加工改造，把握事物内在实质联系，解决问题的能力。
培养学生思维能力是教育活动的主要目标。
广大教师和教育研究者努力尝试运用思维工具，以促进学生思维能力发展。
1975年由认知研究基金会出版的《柯尔特思维训练课程》包括思维的广度、思维的组织、思维的交互、创造力、信息与感觉、行动六大模块共60个思维工具①，其中思维导图作为有效的思维可视化工具[2]，已逐渐推向课堂，受到师生们的广泛欢迎。
思维导图在绘制过程中不仅能高效地组织知识网络体系，利于学生学习记忆，而且能有效地激发思维，有助于思维能力的形成。
本研究考虑将思维导图方法引入教学，研究运用其构建知识网络的教学模式，并结合微机原理课程实践的具体应用进行详细阐述和验证分析。
一、研究意义与可行性布鲁纳认为，人在学习过程中不是对所有刺激都接受，而是根据自身的认知结构有选择地接受并加工，而认知结构是学习者大脑中所有知识和他们的组织结构②。
因此，学习效果的好坏主要在于学生对知识的组织。
将零散、孤立的知识点编织成一张网，网络中知识点间良好的逻辑组织形式，帮助学生理解旧知识，并在此基础上实现内化迁移，构建新知识。
1980年美国认知心理学家E·加涅首次提出，知识网络是两类知识，即程序性知识和陈述性知识，在大脑摘要：作为有效的思维可视化工具———思维导图，一方面有助于知识整理，另一方面有利于激发思维和思维整理，在大多数学科教学应用中取得了一些成绩。
本研究提出运用思维导图构建知识网络的教学模式，并以微机原理课程教学进行实验验证，实践表明思维导图能够帮助学生掌握知识，在一定程度上具有良好的教学效果，但仅停留在对现有资料的整理，属于“有意识的高效”阶段，未融入个人见解，把握其本质，对于学生思维能力的培养作用欠佳。
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。
高校智力资本的识别研究——基于社会网络分析法
属性 出发 ， 然后 引入社会 网络分析法ｆＮ ） 高校智力资本的识 别纳入一个科学可靠的研 究模 式之 中。 ｓ Ａ把 最后选取 了某
高校 作 为 对 象进 行 实例 分 析 ， 而将 上 述理 论 应 用 于 实践 ， 高校 智 力 资本 的 识 别 与 管 理做 出 了新 的探 索 。 从 为
二、 高校 关键 智 力资本 的社 会 网络识 别体 系
１ 定高校 战略 目标 与智 力资本 的联系 。根据高校战略 确 目标 ， 明确 智力 资本 与高校 战略 目标之 间的联 系， 主要通 过
一
些 研 究 工 作 来 理 清 高 校 所 处 的 阶 段 和 状 态 ， 校 下 一 阶 段 高
的发展 目标 、 存在的机遇和挑 战以及高校 未来 的智力 资本需
求状况Байду номын сангаас
２确定 高校智力 资本 的构成体 系。在高校智力资本构成 ． 体系 的基础上 ， 从实现高校 战略 目标这个 目的出发 ， 对高校内
的人力资本 、 结构资本和关系资本分别进行识别 ， 出对高校 列
收稿 日期 ：０ ０ ０ — １ ２ １— ４ ０ 作者简 介： 余海鹏（９ ２ ） 男， １６ 一 ， 江苏扬州人 ， 副院长， 教授 ， 事最优 化研 究 ； 从 许延新 （９ ６ ） 男， １８ 一 ， 山东阳谷人 ， 硕士研 究生 ，
力 资本各要素两两之间的作用关系 ， 而在考虑该要素是否处
于整个要素 系统 的核 心地位方 面有所不 足 ， 因而 ， 不能识 别 出令人信服 的高校关键智力资本 。 ２ 社会 网络分析理论 。社会网络分析（ Ｎ ） ． Ｓ Ａ是在美国社 会心理学 家莫 雷诺 提出的社会测量法基础之上发展起来 的， 用 来 研 究 行 为 者 彼 此 之 间 的 关 系 。 要 分 析 行 动 者之 间的 关 主
社会网络分析在组织结构研究中的应用
社会网络分析在组织结构研究中的应用社会网络分析是一种独特的研究方法，通过分析个体或组织成员之间的联系来了解组织结构、信息传播和决策过程。
它可以帮助我们揭示组织内部的权力关系、信息流动和影响力传递。
本文将探讨社会网络分析在组织结构研究中的应用，并且通过实例来说明其重要性和价值。
首先，社会网络分析可以帮助我们了解组织内部的权力结构。
在一个组织中，权力的分布和掌握对于组织的运作至关重要。
通过社会网络分析，我们可以识别出组织中的核心成员和权力中心。
通过分析成员之间的联系、信息传递和合作关系，我们可以确定那些拥有更多资源和对决策具有更大影响力的成员。
这有助于我们更好地了解组织内部的权力运作机制，并可以为组织决策提供参考。
其次，社会网络分析可以揭示组织内部的信息传播过程。
在一个组织中，信息的快速传递和通畅流通对于组织的高效运作非常重要。
通过社会网络分析，我们可以追踪信息在组织内部的传播路径，找到信息传播的“瓶颈”和“关键节点”。
这可以帮助组织更好地优化内部信息传播的渠道和方式，提高组织内部的沟通效率和绩效。
此外，社会网络分析也可以帮助我们了解组织内部的合作关系和团队动力。
在现代组织中，合作和协作已成为组织发展和创新的关键驱动力。
通过社会网络分析，我们可以分析组织中成员之间的合作频率、合作深度和合作质量，找到合作关系的优势和薄弱点。
这有助于组织更好地培育和引导团队合作，提高组织的创造力和竞争力。
最后，社会网络分析还可以帮助我们了解组织内部的决策过程。
在一个组织中，决策是组织成员之间互动的结果。
通过社会网络分析，我们可以分析成员之间的决策联系、信息传递和影响力传递路径，探索组织决策的模式和机制。
这可以帮助组织更好地了解决策形成的原因和机制，进而优化组织的决策制度和流程。
综上所述，社会网络分析在组织结构研究中具有重要的应用价值。
通过这种研究方法，我们可以深入了解组织权力结构、信息传播、合作关系和决策过程。
这不仅可以提供有关组织运作和绩效的宝贵洞察，还可以为组织优化和改进提供科学依据。
社会网络分析与社会动态
社会网络分析与社会动态社会网络分析是一种研究人际关系和交互的方法，通过分析人们之间的联系和信息传递，揭示出社会动态的规律和特征。
在当今信息时代，社交媒体和互联网的普及与发展，给社会网络分析带来了新的机遇和挑战。
本文将探讨社会网络分析如何应用于社会动态的研究，并通过几个实例展示其实际应用。
首先，社会网络分析可以帮助解析社会动态中的信息传播与影响。
人们在社交媒体上的互动行为构成了一个巨大的社会网络，其中包含了大量的信息和观点。
通过分析这些网络中的信息传播路径和影响力，我们可以更好地理解社会动态的形成过程。
例如，某个热点事件在社交媒体上的迅速传播，可能是由于某个关键节点的转发和引导，通过社会网络分析，我们可以找到这些关键节点，并深入研究他们的特征和行为。
其次，社会网络分析还可以揭示出社会动态中的隐性联系和关系。
社会网络不仅包括人们之间的直接联系，还包括了间接联系和潜在联系。
通过分析这些隐性联系，我们可以了解到不同群体之间的相互作用和影响。
例如，研究人们在社交媒体上的话题偏好和兴趣可以发现一些潜在的共同特征，这有助于我们理解社会动态中的群体行为和价值观。
此外，社会网络分析还可以用于预测社会动态的趋势和发展。
通过对社交媒体数据的收集和分析，我们可以发现一些潜在的模式和规律。
例如，研究人们在微博上的情绪变化可以预测社会舆论的走向；研究人们在社交平台上的关注和互动可以预测产品的市场反应。
这些预测可以帮助决策者更好地制定政策和策略，以应对社会动态的变化。
最后，社会网络分析还可以进行社会结构的建模和仿真，以探索社会动态中的机制和演化。
通过建立复杂网络模型，我们可以模拟和分析人们之间的相互关系和行为模式，了解不同因素对社会动态的影响。
例如，研究人们在社交平台上的好友关系和信息传播可以揭示社会网络的形成和演化机制，这有助于我们更好地理解社会动态的复杂性和波动性。
总之，社会网络分析是一种有效的手段，可以帮助我们深入了解社会动态及其背后的机制。
社会网络分析：连接图谱与数据挖掘
社会网络分析软件的发展趋势
集成化：社会 网络分析软件 将朝着集成化 方向发展，支 持多种数据类 型和分析方法
01
• 集成化软件可以提高数据分 析的效率和准确性 • 集成化软件可以降低数据分 析的学习成本和操作难度
智能化：社会 网络分析软件 将朝着智能化 方向发展，支 持自动化的网 络分析和预测
02
模型评估：社会网络分 析可以为数据挖掘提供 模型评估支持，如模型
验证、模型优化等
• 通过社会网络分析，可以揭示模 型的预测效果和适应性 • 通过社会网络分析，可以为数据 挖掘提供更加准确和可靠的模型
数据挖掘与社会网络分析的结合策略
数据融合：数据挖掘和社会网络分析 可以相互融合，共同分析网络结构和
行为
• 挑战：社会网络分析面临的主要挑战包括数据质量、方法创新和领域应用等 • 数据质量：社会网络分析需要高质量的数据支持，如大规模、多样性和真实性的数据 • 方法创新：社会网络分析需要不断创新方法和技术，以应对复杂问题和动态网络 • 领域应用：社会网络分析需要在多个领域取得实际应用成果，以证明其价值和有效性
• 智能化软件可以提高数据分 析的准确性和可靠性 • 智能化软件可以降低数据分 析的人力成本和计算成本
个性化：社会 网络分析软件 将朝着个性化 方向发展，支 持用户自定义 功能和界面
03
• 个性化软件可以提高用户体 验和满意度 • 个性化软件可以降低软件的 使用门槛和培训成本
06
社会网络分析的未来展望与挑战
方法互补：数据挖掘和 社会网络分析可以相互 补充，共同解决复杂问
题
• 通过数据融合，可以揭示网络结 构和行为的综合特征和规律 • 通过数据融合，可以为数据挖掘 和社会网络分析提供更加全面和准 确的信息
社会网络分析方法
蔡宁;吴结兵;,浙江大学学报(人文社会科学版),2006,04,58-65
产业集群中组织间关系的类型和性质是理解产业集群现象的重要基础。通过社会网络分析方法考察集群组织间关系网络的密集性质及其功能机制发现:(1)受到连接多样性、连接偏好和集群生命周期的影响,产业集群网络关系密集性呈不均匀分布,使得集群网络呈现出密集和稀疏相结合的结构特征;(2)集群组织间关系密集性具有资源配置优势,但同时使网络隐藏着潜在的风险,而稀疏网络具
在这里（/~hanneman/nettext/index.html）大家可以看到有关社会网络分析方法的完整的英文版内容。
Hanneman, Robert A. and Mark Riddle. 2005.Introduction to soci, CA: University of California, Riverside ( published in digital format/~hanneman/)
5. Using matrices to represent social relations
6. Working with network data
7. Connection
8. Embedding
9. Ego networks
10. Centrality and power
11. Cliques and sub-groups
负荷性的负向影响。知识共享行为受到职务、科研协作网络、学习咨询网络、友谊关系网络等变量的正向影响,而受到科研工作负荷性的负向影响。
[12]产业集群与区域竞争合作机制:一种基于社会网络的分析
吉国秀;王伟光;,中国科技论坛,2006,03,95-99
社会网络与知识网络之比较
社会网络与知识网络之比较程慧平/孙建军2012-10-25 20:16:31 来源：《情报资料工作》2011年01期【英文标题】A Comparison of Social Network and Knowledge Network【作者简介】程慧平，男，1984年生，南京大学信息管理系博士研究生。
南京大学信息管理系南京210093孙建军，男，1962年生，南京大学信息管理系教授，博士生导师。
南京大学信息管理系南京210093【内容提要】文章首先从社会网络和知识网络的内涵分析入手，在此基础上对社会网络、知识网络进行了比较研究。
The article first makes an analysis on the connotation of social network and knowledge network, and then compares the relationship of them.【关键词】社会网络/知识网络/网络引文/结构特点/比较研究social network/knowledge network/network citation/structurecharacter/comparative research在图情领域对文献信息资源和网络信息资源进行研究时，经常会遇到社会网络、知识网络这两类网络，了解这两类网络的异同对于进行网络引文分析是必要的。
知识网络与社会网络的比较目前尚未有专门研究，二者的比较研究及其在网络引文中的应用是十分复杂的，目前需要开展更为深入的综合研究。
本文对此做了初步研究，并发现图书情报领域的文献计量学、信息计量学、知识管理等学科领域正在研究的引文分析、链接分析、内容分析、社会网络分析、知识网络分析、隐性信息资源的显性化分析等都涉及知识网络与社会网络的应用问题，从不同的角度揭示、反映社会网络与知识网络的联系，可见二者的比较研究具有广阔的应用前景。
1 社会网络社会网络是指人与人之间、组织与组织之间为达到特定的目的进行信息交流的关系网，基本上由节点和关系两部分组成。
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。
社会网络分析与社交关系模型
社会网络分析与社交关系模型社会网络分析是一种研究社交关系的方法，通过分析个体之间的联系和交互，揭示社会系统的结构和特征。
社交关系模型则是通过构建数学模型，描述和解释社交关系的形成、维系与演化。
一、社会网络分析的基本概念社会网络分析起源于20世纪50年代，其基本概念包括节点、边和网络。
节点代表实体，可以是个人、组织或其他实体，边则代表节点之间的联系或关系。
网络是由节点和边构成的复杂系统，可以用图形表示。
社会网络分析可以从不同的角度来研究社交关系，比如关系密度、关系强度、节点中心性等。
关系密度指的是网络中实际存在的边的数量与可能存在的边的数量之比，可以反映社交圈子的紧密程度。
关系强度指的是边的权重或重要性，代表节点之间的关系紧密程度。
节点中心性则用来评估节点在网络中的重要性，包括度中心性、接近中心性和介数中心性等。
二、社交关系模型的构建社交关系模型是一种数学模型，用来描述社交关系的形成、维系与演化。
常见的模型包括小世界模型、无标度网络模型和随机网络模型。
1. 小世界模型小世界模型是由Duncan J. Watts和Steven H. Strogatz提出的，该模型通过随机重连和局部聚集两个机制，将完全随机的网络转化为既具有短平均路径又具有高聚集系数的网络。
小世界模型被广泛应用于社交网络、电力网络和互联网等领域。
2. 无标度网络模型无标度网络模型是由Albert-László Barabási和Réka Albert提出的，该模型认为节点的度数遵循幂律分布。
也就是说，少数节点具有非常高的度数，而大多数节点的度数相对较低。
无标度网络模型被广泛应用于描述互联网、社交媒体和生物网络等。
3. 随机网络模型随机网络模型是最简单的社交关系模型，该模型假设网络中任意一对节点之间的边是独立随机连接的。
这种模型适用于研究随机交互和信息传播等问题，但无法完全反映真实社交网络中的结构和特征。
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
数据的社会网络分析：揭示人际关系与社会结构
• 熟悉工具的基本功能和操作方法 • 学习和掌握工具的高级功能和应用技巧 • 注重实践，通过实际项目提高分析能力
04 人际关系与社会结构的可视化
网络图的基本概念与绘制
01
网络图的基本概念
• 节点：网络中的个体 • 边：节点之间的关系 • 权重：边的强度或重要性
02
网络图的绘制
• 选择合适的绘图软件或平台 • 设置节点和边的样式和属性 • 调整布局和视角，使网络图易于 理解
社群发现与划分的实际应用
实际应用二：网络安全分析
• 通过社群发现和技术，识别网络中的恶意行为和攻击模式 • 及时发现和阻止网络攻击和恶意行为 • 提高网络安全防护能力和效果
实际应用一：客户细分分析
• 通过社群发现和客户细分，为企业提供个性化的营销策略 • 识别具有相似需求和行为的客户群体 • 评估营销活动的针对性和有效性
中心性的度量
• 度中心性：衡量节点的连接数量 • 接近中心性：衡量节点到其他节点的距离 • 介数中心性：衡量节点在网络中的中介作用 • 特征向量中心性：衡量节点在网络中的地位
中心性的概念
• 衡量节点在网络中的重要程度和影响力 • 不同中心性指标反映节点在不同方面的特征
影响力分析的方法与策略
01
影响力分析的方法
• 通过绘制企业合作网络图，分析企业间 的合作关系和竞争格局 • 识别关键企业和合作伙伴 • 评估网络的中心性和稳定性
实例二：社交媒体用户分析
• 通过绘制社交媒体用户网络图，分析用 户的关注关系和传播效应 • 识别关键用户和意见领袖 • 评估网络的结构特征和传播效果
05 中心性与影响力分析
中心性的概念与度量
人工智能与社会网络分析的结合
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
基于社会网络分析的网路舆情管理研究
基于社会网络分析的网路舆情管理研究
王顺晔;刘大勇
【期刊名称】《电脑知识与技术》
【年(卷),期】2015(011)017
【摘要】随着网络技术的繁荣发展和网络用户的不断增加,网路言论更加自由,加强网络舆情的研究分析和管理导控就显得尤为必要.论文介绍了网络舆情及社会网络分析方法的基本知识,研究了用社会网络方法进行网络舆情分析的一般过程,并选取具体实例进行分析.其次采用社会网络方法中的重要指标,如网络密度、凝聚子群、度、网络直径、聚类系数等进行了定量分析,尤其分析了网络中各节点的度分布特征和中心性.最后,对网络舆情的管理监督给出意见建议.
【总页数】3页(P38-40)
【作者】王顺晔;刘大勇
【作者单位】廊坊师范学院,河北廊坊065000;廊坊师范学院,河北廊坊065000【正文语种】中文
【中图分类】TP393
【相关文献】
1.基于社会网络分析的移动舆情传播模式及监管策略研究 [J], 李菲;柯平;高海涛;张琦;宋佳
2.基于社会网络分析的体育赛事舆情传播实证研究 [J], 蒲毕文
3.基于社会网络分析的网络舆情数据挖掘 [J], 赵德伟;徐正巧
4.基于社会网络分析的企业网络舆情预警机制研究--以食品安全网络舆情为例 [J],
董凯欣;傅荧;孙晓峰;郭萌
5.基于社会网络分析的多维网络热点舆情话语表达研究——以离婚冷静期事件为例[J], 舒言;陈宇;刘皓楠;袁佳琦;余茜;张祎
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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社会结构和关系的方法，通过分析个体之间的联系和互动，揭示出社会网络中的模式和规律。
社会网络分析方法在社会学、心理学、管理学等领域有着广泛的应用，可以帮助人们更好地理解社会关系、组织结构和信息传播。
首先，社会网络分析方法主要包括网络数据的收集和整理、网络结构的分析和可视化、以及网络动态的模拟和预测。
在进行社会网络分析时，首先需要收集相关的网络数据，可以通过调查问卷、采访、观察等方式获取个体之间的联系和互动信息。
然后，将这些数据进行整理和处理，构建起网络结构模型，通过分析网络中的节点、连边、群体等属性，可以揭示出网络的结构特征和关键成员。
同时，利用可视化工具，可以直观地展现出网络的拓扑结构和关系密度，帮助人们更好地理解和分析网络的特点和演化规律。
其次，社会网络分析方法可以帮助人们揭示出社会网络中的信息传播、影响力传递、权力结构等重要特征。
通过分析网络中个体之间的交互和信息流动，可以揭示出信息在网络中的扩散路径和影响范围，帮助人们更好地理解信息传播的机制和规律。
同时，通过分析网络中个体的中心度、权威度等指标，可以揭示出网络中的权力结构和影响力传递路径，为组织管理、社会政策制定等提供重要参考依据。
最后，社会网络分析方法还可以帮助人们进行网络动态的模拟和预测，通过建立网络演化模型，可以模拟网络中个体之间的互动和关系变化，预测网络的发展趋势和演化规律。
同时，通过对网络中的关键节点、关键路径等进行分析，可以揭示出网络的脆弱性和抗干扰能力，为网络管理和维护提供重要参考依据。
综上所述，社会网络分析方法是一种重要的研究方法，可以帮助人们更好地理解社会关系、组织结构和信息传播。
通过收集和整理网络数据，分析和可视化网络结构，揭示出网络中的信息传播、影响力传递、权力结构等重要特征，以及进行网络动态的模拟和预测，社会网络分析方法为人们提供了一种全新的视角和思路，为社会学、心理学、管理学等领域的研究和实践提供了重要的方法支持。
社会网络分析方法在在线用户行为研究中的应用
[1] WASSERMAN, S., & FAUST, K. (1994). Social network analysis: Methods and applications, Cambridge University Press, New York.
[2] Newman, M. (2003). The structureБайду номын сангаасand function of complex networks, SIAM review, 45(2), 167-256.
贝叶斯网络是一种基于概率图模型的工具，用于表示和分析各个变量之间的依赖关系。在网络中，贝叶斯网络分析可以用来预测节点之间的联系情况，从而指导相关企业和团体的社交营销策略和产品设计。例如，通过对用户社交行为建模，可以判断用户是否存在一个行为过程，从而发现新的市场机会。
3.3传播分析
社交网络平台上的消息，通常是通过节点之间的联系进行传播的。基于社交网络分析理论，可以对用户的影响力、社交行为等特征进行分析和预测，从而获得更精准的网络传播效果预测。例如，如果一个用户拥有很高的中心性，那么他可以成为一个有效的传播者，通过他的转发，可以将信息传递给更多的用户，从而提高消息的影响力和传播力。
第四章：社会网络分析数据源
在进行社会网络分析时，基于的数据源主要有两类：
4.1社交媒体数据
社交媒体数据是社交网络分析中的常用数据源。社交媒体包括Twitter、Facebook、LinkedIn等主要社交媒体平台，以及微博、博客、在线论坛等其他互联网社交媒体。这些社交媒体以其用户规模庞大、时间效应强、信息层次丰富等特点，成为了社会网络分析应用的主要数据源。
在社会网络分析中，常用的手段是基于“中心性”（Centrality）的分析。中心性指的是网络中节点的重要程度，它反映了节点在网络中的影响力和地位。通常来说，中心性分析会选取几个重要的指标，比如“度中心性”、“接近中心性”、“介数中心性”等，然后对网络中的节点进行排名和分析，从而探究一些重要的结构和联系。
Complex_Network
复杂网络和复杂社会网络近期研究热点From：复杂社会网络的结构测度与模型研究上海交大杨波复杂网络的研究对象：复杂网络研究对象涉及来自不同学科分支领域的网络，包括生物网络（如代谢路径网络、蛋白质相互作用网络、基因调控网络、食物网、神经网络等）、技术网络（如电力传输网络、航空网、因特网、城市交通网络、铁路网络、河流网络、电话线路网络等）、信息网络（如万维网、引文网络、语义网络等）关系：生物网络（生理基础）（自然）理解方式技术网络（硬件）（人工）信息网（软件）（人工）有关社会网络的定义可表述为，社会网络是以人或人的群体为结点构成的集合，这些结点之间具有某种接触或相互作用模式（Scott 2000;Wasserman,Faust 1994）。
研究对象：人、关系。
研究方法：数学（拓扑学）物理学（统计物理）研究适用范围：大群体。
节点数量足够多。
也有研究小群体的例：基于社会网络分析法的组织知识网络及实例研究钟琦，汪克夷大连理工大学管理学研究方法：基本概念及基本数学表述：一个网络G由结点和边所构成，记为G=(V(G),E(G))。
V(G)和E(G)分别是网络的结点集合与边集合。
一条连接结点i,j∈V(G)的边记为(i,j)（或(j,i)）。
给定一个包含N个结点的对于加权网络，则邻接矩阵中元素代表了相应边上的权重，这种权重通常反映了关系强度的度量。
排除自环和多重边的情况，对于无向网络而言，A是对称的，并且对角线上元素为0；若网络是有向的，则邻接矩阵的对称性不能保证。
在邻接矩阵中，如果a ij=1，则称结点i,j是邻接的。
a ij可以不=1邻接矩阵：用一个一维数组存放图中所有顶点数据；用一个二维数组存放顶点间关系（边或弧）的数据，这个二维数组称为邻接矩阵。
邻接矩阵又分为有向图邻接矩阵和无向图邻接矩阵邻接矩阵（Adjacency Matrix）：是表示顶点之间相邻关系的矩阵。
设G=(V,E)是一个图，其中V={v1,v2,…,vn}。
知识转移的社会网络模型构建研究
现实 中， 作为社会系统 中的生物有机体 ， 社会外部知 识 的输入是不容忽视 的， 而此模型对社会外部知识
的力 量不 能做 出合 理 的 解 释 。因 而 ， 系 统分 析 知 在 识 螺 旋模 型 的基础 上 ， 有 必 要 考 虑 构 建 知识 转 移 很
８ ・ ５
申 斌
尹
承： 清代学者周永 年研 究四题
广泛传递和应用。如大规模数据库中的数据分析与
采集 系统就 是这个 过程应 用 的典 型实 例 。 （ ） ４ 内化 阶段 的知识转 移 ： 在这一 过程 中 ， 工将组织 的一些 员 规章制 度 、 方法 等 真正 内化 为 自己 的 “ 窍 ”， 应 诀 并
据知识创新活动的特点， 并依据知识交互 的四种模 式， 即潜 移默化 （ 社会化 ，ｏｉｉ ｔ ｎ 、 部 明示 Ｓｃ ｌａｏ ） 外 ａｚ ｉ （ 外化 ， ｘ ｒ ｌａｏ ） 汇 总组合 （ Ｅ ｔｎ ｉ ｔｎ 、 ｅ ａｚ ｉ 结合 ， ｏ ｂ ａ Ｃｍ ｉ 一 ｎ
网络成员 间的交流往往以沟通感情 、 娱乐 、 休闲为主 要 目的， 他们常常在一起吃饭 、 娱乐 、 聊天 ， 却无意中
传播隐含的经验类知识 。这种非（ 下转第 １１ ０ 页）
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入分析可以发现 ，Ｅ Ｉ Ｓ Ｃ 模型隐含着一个主要缺 陷：
将组 织视 为一 个 自动 生 成 的认 知 系 统 ； 这 个 系统 在
会 网络成 了个 体搜 寻 知 识 的 主要 路 径 和平 台 ， 社 从 会 网络理 论看来 ， 管是 显 性 知 识 的转 移还 是 隐性 不 知识 的转 移 ， 转移 活动 都存 在 于社会 网络 环境 中 ， 其 但其具体的转移路径和转移渠道并不相同 。 Ｊ