社会网络分析学习报告

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1、-李谚博社会网络分析学习中国是一个中国是一个 “关系社会关系社会”定义关系社 会社会网 络引申出我们的研究的领域社会网络是指社会行动者（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，这个是社会网络的 形式化界定。点个体 公司城市 国家关系（ 线）实质研究对象贸易关系朋友关系距离关系定义社会网络分析是对社会网络的关系结构及其属性加以分析的一套 规范和方法。它又被称结构分析(strw-tural analysis),因为它主要 分析的是不同社会单位(个体、群体或社会)所构成的社会关

2、系的 结构及其属性。那么社会网络分析有什么作用呢现在来看，社会网络分析可以解决或可以尝试解决下列问题： 1-人际传播问题，发现舆论领袖，创新扩散过程； 2-小世界理论，六度空间分割理论； 3-Web分析，数据挖掘中的关联分析，形成交叉销售，增量销售，也就是啤 酒和尿布的故事； 4-社会资本，产业链与价值链； 5-文本的意义输出，通过追问调查研究文本的关联和意义； 6-竞争情报分析； 7-语言的关联，符号意义； 8-相关矩阵或差异矩阵的统计分析，类似得到因子分析和MDS分析； 9-恐怖分子网络； 10-知识管理与知识的传递，弱关系的力量； 11-引文和共引分析；那么如何进行社会网络分析呢 ？1.

3、了解社会网络所分析的主要问题主要问题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。整体网络指网络中所有行动者之间 的全部联结所构成的集合 ，整体网络侧重说明的是 一个相对封闭的群体或组 织的结构特征。2.掌握社会网络分析的方法获取数据，建立关系矩 阵数据的分类属性数据属性数据关系数据关系数据指涉及能动者的态度、观点

4、和行为方面的数据，他们被视为能动者的个人或 者群体所具有的才占、性质、特点等。 变量分析法是关于接触、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。 网络分析法获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 矩阵邻接矩阵（ AdjacencyMatrix ）正方阵 0和1发生矩阵（ Incidence Matrix ）二值矩阵 行代表节点，而 列代表各条线隶属关系矩阵（ Affiliation Matrix ） 个案-隶属关系 “行”为行动者，“ 列”为事件除了关系矩阵关系矩阵我们还可以

5、用社群图（及网络位置图、树形图等）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。隶属ABC个案110021003100123一个简单的矩阵和社群图三个人参与三件事的情况，参与 则记为1，未参与则记为 0依据矩阵图绘制出此图，解读 为：每人个人在某一特定事件 过程中都与另外两人相遇董事ABC

6、DE公司111110211101301110400101发生阵12341-33123-22332-14121-邻接阵ABCDEA-2211B2-321C23-22D122-0E1120-以上的几种图都是简单的无向图，无向图是最简单，也是最容易处理的一类关系数据。现在讨论一下比较复杂的数据类型，在变量分析中，最重要的一个问题是适用于一个变量的“ 测量层次”是什么。也就是说，属性数据应该被测量为定类定量，还是定序、定距、定比变 量。只有选择测量层次之后，才可以据此决定适用于该程序的特定分析程序。与此类此，根据 关系有无方向以及/或者是否“多值”，关系数据也存在同样的测量问题。1324无方向有方向方

7、向性二值多值多值1234复杂程度社群图及图论社群图及图论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 BECDABEDCABCDE图的各种画法(1 )(2 )(3 )无向图仅仅是表达了关系的存在与否 而不能表达关系的强度及指向ABCABCA-10B0-1C11-有向图及其矩阵图论的基本术语多重度多重度：最简单、最常用的测量关系密度的测度，是构成关系的独立接触者的数目。邻接的邻接的（由一条线连着的点）邻域邻域（与某个特定的点相邻的那些点 ）度数度数（邻域中的总点数 ）注：所有点的度数总和一定是图中线的总数的2倍A

8、 BECD线路线路(各个点相连的一条或一系列直线 )途径途径（如果线路中的每个点和线都不一样）途径的 长度长度：构成该线路的线的条数距离距离：连接两点之间最短的途径ADCB线和途径点入度：直接指向该点的点数总和点出度：该点所直接指向的其他点的总数个体中心密度和社群中心密度个体中心密度和社群中心密度在图论中，密度是得到最广泛应用的，甚至是滥用的概念。描述了一个图中各个点之间关联的紧密程度。无向图有向图多值图的密度加权 线数应该根据其多重度加权，即一条多重度为3的线就相当于三条线。局部中心度和整体中心度局部中心度和整体中心度局部中心度指的是局部某点对其邻点而言的相对重要性 整体中心度指的是该点在总

9、体网络中的战略重要性测量点中心度的最简单直接的方法就是图中各点的度数。所测量出来的度就是局部中心度。如果某点度数高，则 称该点居于中心。整体中心度的测量则是根据不同点之间的距离中心势中心势中心势指的不是点的相对重要性，而是整个图的总体凝聚力或整合度一个高度中心化的图成分和循环成分和循环首先要提到子图的概念，一个子图指的是从一个网络图中选择出来的任何点和连接这些点的线构成的集合。 成分：最大关联的子图（关联：与图一样，在子图中当其所有点都通过各种途径相连的时候，子图就是关联 的。） 循环：一个循环就是一个途径，只不过他返回到其初始点，与途径类似，长度可以任意。凝聚子群凝聚子群 大体上说，凝聚子群

10、是满足如下条件的行动者子集合，即在此集合中的行动者之间具有相 对较强的、直接的、紧密的、经常的或者积极的联系。研究意义：通过对社会网络的凝聚子群的分析，可揭示社会结构，量化结构。派派系及其交叉系及其交叉 点的结构对称性点的结构对称性 聚聚类：聚集和分裂类：聚集和分裂 3.解释社会分析的结果.工具：ucinet 处理数据：全部数据都用矩阵形式来存储、展示和描述。可处理32767个点的网络数据。ExitSpreadsheetImport text data from spreadsheetEdit Text FileDisplay Ucinet DatasetNetdraw以导入EXCEL数据为例

11、第一步 整理excel数据表 这里我们需要把你的原始数据处理成标准N*N的矩阵，可以只填写上三角（或者下三角），这样 画出的表示有向图，填写为对称矩阵则“表示”无向图，所谓无向图也即是任一连线都带箭头。 （看到这没学过图论的可能有点晕给大家看个例子，解释一下大家就清楚了，其实很简单：第二步 导入excel数据第三步 二值化（可选） 上面说了，矩阵的数值可以是0-1，也可以是任意实数，那么这一步就是要把实数矩阵转成0-1矩阵，也就是把定量问题定性考虑。 【举个例子，张三借给李四多少钱算借钱呢，好吧，10块钱以上算借钱（有同学要吐槽说太抠了吧 ），那就让ucinet帮你把矩阵里10以上（以 上、以

12、下、等于都是可以自己设定的，这里以“以上”为例）的数值都改成1，10以下的数值就无视掉（变0）】下图中的10表示表中大于10的都换为1，否则为0，cut-off operator即规则，Greater Than就是大于。点ok后选择保存地点，得到一个处理后的. #h文件第四步，用netdraw画图 导入第三步或者第二步得到的#h文件，就OK了最后是结果的实例了，但需要说明的是得到的图的节点大小，连线长度等属性本无意义，但是可以用 ANALYSIS里的各种分析重画图，赋予这些属性新的意义，例如下图是中心性分析得到的结果，节点的大小表 示中心性，点越大越是中心，如图，图书馆处于所有关键词的中心你可以把图进一步处理， 让“图”更漂亮。谢谢聆听 请多指教