最新社会网络分析法——详细讲解
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社会网络分析法详细讲解
方阵（邻接矩阵）、 发生矩阵、有向关系 矩阵、多值关系矩阵、 隶属关系矩阵等
1. 社会网络分析简介
G1 G 2 G3 G 4 A1 1 0 0 B1 1 1 0 C1 1 1 1 D1 0 1 0 E0 1 0 1
1. 社会网络分析简介
社会网络研究的三个层次
个体网：由一个核心个体和与之直接相连的其 他个体构成的网络。
4. 中心性和影响力
思路：
首先给出一个点的各种“绝对中心度”的表达 式；然后为了比较来自不同图的点的中心度， 需要给出“相对中心度”指数，即“标准化” 的绝对中心度指数；最后给出一个图在整体上 的中心势指数。
4. 中心性和影响力
度数 中心
性
中间
中心性
中心
性
接近 中心
性
4. 1 度数中心性
点的度数中心度：
接近中心度考虑的是行动者在多大程度上不受 其他行动者的控制
4.4 影响力分析
ABC D E F
A B
No 0 0 0 0 0 1
001 0 0 1
C 0101 01
Image D 1 0 0 0 1 0
E 000101
F 1 0有缺0 陷的1 0 0
总和 2 1 1 3 1 4
常规的地位指数向量=（0.4 ，0.2 ，0.2 ，0.6 ，0.2 ，0.8）
局域网：个体网加上与个体网络成员有联系的 其他点所构成的网络。
整体网：由一个群体内部所有成员及其间的关 系构成的网络。
1. 社会网络分析简介
资料的收集方法
线人法 提名法 档案资料 问卷法等
2. 社会网络分析工具—UCINET 简介
最流行的社会网
络分析软件
网络规模、网络 实现画图功能的
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。
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。
社会网络分析法——详细讲解
2. 社会网络分析工具—UCINET 简介
UCINET (University of California at Irvine NETwork）
全部数据 都用矩阵 形式来储 存、展示 和描述 http： //www.anl ytictech.c om/downl oaduc6.ht m 林顿·弗 里曼编写 新一代学 者维护
5.4 基于“子群内外关系”的凝聚子群
块：
如果一个图分为一些相对独立的子图的 话，则称各个子图为“块”。用来构建 “块”的程序模型叫做块模型。
Network—Role&Position—Structure— CONCOR
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。
4.4 影响力分析
考虑间接关系的影响力指数：
1. 卡兹的影响力指数
2. 胡贝尔的影响力指数
3. 泰勒的影响力指数
Network—Centrality—Influence—Hubbell/Katz/Taylor
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
Export Network to Mage
三维图
Export to Pajek
Netdraw
2. 社会网络分析工具—UCINET 简介
UCINET数据的输入
一般情况下，社会网络数据都是通过社会调查，
以问卷或数据表的形式获得的。输入数据的方式多
种多样，可以用Excel或常见的文本编辑器输入，也 可利用UCINET本身的数据表程序输入。
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。
社会网络分析法详细讲解课件
Network —Ego networks —Egonet Density
整体网密度的计算
Network —Cohesion—Density—Density Overall
24
4. 中心性和影响力
中心度和中心势
点的中心度
整体图的 中心度
中心度测量的是个体在整个网络中的权力 中心势测量的是一个图在多大程度上围绕某个 或某些特殊点建构起来。
NetWork—Subgroup—n-cliques/n-clan
46
5.3 基于度数的凝聚子群
建立在点度数基础上的凝聚子群： K—丛，K—核 是通过限制子群中的每个成员的邻点个数而得到的。
K—丛的概念
一个K—丛就是满足下列条件的一个凝聚子群， 即在这样的一个子群中，每个点都至少与除了 K个 点之外的其他点直接相连。
社会网络分析法
1
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。
2
12
2. 社会网络分析工具—UCINET Байду номын сангаас介
Spreadsheet
数据输入形式之一：直接录入矩阵
13
Edit Text File
数据输入形式：编辑文本文件创建 UCINET数据
14
Display Ucinet Dataset
15
Export Network to Mage
三维图
16
Export to Pajek
整体网密度的计算
Network —Cohesion—Density—Density Overall
24
4. 中心性和影响力
中心度和中心势
点的中心度
整体图的 中心度
中心度测量的是个体在整个网络中的权力 中心势测量的是一个图在多大程度上围绕某个 或某些特殊点建构起来。
NetWork—Subgroup—n-cliques/n-clan
46
5.3 基于度数的凝聚子群
建立在点度数基础上的凝聚子群： K—丛，K—核 是通过限制子群中的每个成员的邻点个数而得到的。
K—丛的概念
一个K—丛就是满足下列条件的一个凝聚子群， 即在这样的一个子群中，每个点都至少与除了 K个 点之外的其他点直接相连。
社会网络分析法
1
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。
2
12
2. 社会网络分析工具—UCINET Байду номын сангаас介
Spreadsheet
数据输入形式之一：直接录入矩阵
13
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三维图
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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
4. 中心性和影响力
思路：
首先给出一个点的各种“绝对中心度”的表达 式；然后为了比较来自不同图的点的中心度， 需要给出“相对中心度”指数，即“标准化” 的绝对中心度指数；最后给出一个图在整体上 的中心势指数。
4. 中心性和影响力
度数 中心
性
中间
中心性
中心
性
接近 中心
性
4. 1 度数中心性
点的度数中心度：
5.3 基于度数的凝聚子群
建立在点度数基础上的凝聚子群：K—丛，K—核 是通过限制子群中的每个成员的邻点个数而得到的。
K—丛的概念
一个K—丛就是满足下列条件的一个凝聚子群， 即在这样的一个子群中，每个点都至少与除了K个 点之外的其他点直接相连。
也就是说，如果一个凝聚子群的规模为n，那么 只有当该子群中的任何点的度数都不小于（n-k）这 个值的时候，我们才称之为K-丛。
局域网：个体网加上与个体网络成员有联系的 其他点所构成的网络。
整体网：由一个群体内部所有成员及其间的关 系构成的网络。
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资料的收集方法
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2. 社会网络分析工具—UCINET 简介
最流行的社会网
络分析软件
网络规模、网络 实现画图功能的
密度、中心性、
值”；再计算这些“差值”的总和；最后用这个
社会网络分析法
社会网络分析法社会网络分析法是一种研究社会关系的方法，它通过对人际关系网络的分析来揭示人们在社会交往中的行为模式和影响力。
这种方法可以帮助我们更好地理解社会结构、关系网络和信息流动。
本文将详细介绍社会网络分析法及其应用。
首先，让我们了解一下什么是社会网络。
社会网络是由一组个体以及它们之间的关系所构成的系统。
这些个体可以是个人、组织或者国家。
在社会网络中，个体之间的关系可以通过各种不同的连接方式来表示，比如朋友关系、家庭关系、工作关系等。
这些关系构成了一个复杂的网络结构，影响着个体之间的相互作用和信息传播。
社会网络分析法通过对这些网络结构的分析，揭示了社会组织的特点和运作机制。
它可以帮助我们理解个体在社会中的地位和角色，识别出信息传播的路径和关键节点，预测社会动态的发展趋势等。
社会网络分析法的核心概念是节点和连边。
节点代表了个体，连边则表示个体之间的关系。
通过对这些节点和连边的分析，我们可以揭示出社会网络的拓扑结构和关键特征。
例如，我们可以计算节点的度中心性，即节点与其他节点之间的连边数量，来评估节点的重要性和影响力。
高度中心性的节点往往是网络中的关键人物，他们在信息传播中起到了重要的作用。
除了节点和连边，社会网络分析法还引入了其他一些指标，如聚集系数、介数中心性等。
聚集系数表示网络中节点的紧密程度，即节点的邻居之间是否有连接。
聚集系数高的网络意味着信息传播更加迅速，社群关系更加密切。
介数中心性衡量了节点在信息传播中的中介程度，即节点在不同路径上的频繁出现情况。
拥有高介数中心性的节点在信息传播中起到了桥梁作用，可以增加信息传播的效率和覆盖范围。
社会网络分析法的应用非常广泛。
在学术研究中，它可以用来研究社会结构、组织行为、信息传播和合作关系等。
在实际应用中，社会网络分析法也被广泛用于社会工作、政府管理、企业决策等领域。
例如，社交媒体平台可以利用社会网络分析法来分析用户之间的关系，精准推送个性化信息。
社会网络分析法详细讲解
局域网：个体网加上与个体网络成员有联系的 其他点所构成的网络。
整体网：由一个群体内部所有成员及其间的关 系构成的网络。
1. 社会网络分析简介
资料的收集方法
线人法 提名法 档案资料 问卷法等
2. 社会网络分析工具—UCINET 简介
最流行的社会网
络分析软件
网络规模、网络 实现画图功能的
密度、中心性、
在一个有向网络图中：
•行动者之间的关系一定是互惠的
5.1 基于互惠性的凝聚子群
5.2基于可达性的凝聚子群
建立在可达性基础上的凝聚子群：n—派系、n—宗派
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。
个体网的规模：指的是与某个核心个体直接 相关的其他个体的数量。
整体网的规模：指的是网络中包含的全部行 动者的数目。
3. 网络规模和网络密度分析
网络密度
密度指的是一个图中各个点之间联络的 紧密程度。固定规模的点之间的连线越多， 该图的密度就越大，该网络对其中行动者 的态度、行为等产生的影响就越大。
3. 网络规模和网络密度分析
数据输入形式：编辑文本文件创建 UCINET数据
Display Ucinet Dataset
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三维图
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Netdraw
2. 社会网络分析工具—UCINET 简介
UCINET数据的输入
一般情况下，社会网络数据都是通过社会调查， 以问卷或数据表的形式获得的。输入数据的方式多 种多样，可以用Excel或常见的文本编辑器输入，也 可利用UCINET本身的数据表程序输入。
整体网：由一个群体内部所有成员及其间的关 系构成的网络。
1. 社会网络分析简介
资料的收集方法
线人法 提名法 档案资料 问卷法等
2. 社会网络分析工具—UCINET 简介
最流行的社会网
络分析软件
网络规模、网络 实现画图功能的
密度、中心性、
在一个有向网络图中：
•行动者之间的关系一定是互惠的
5.1 基于互惠性的凝聚子群
5.2基于可达性的凝聚子群
建立在可达性基础上的凝聚子群：n—派系、n—宗派
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。
个体网的规模：指的是与某个核心个体直接 相关的其他个体的数量。
整体网的规模：指的是网络中包含的全部行 动者的数目。
3. 网络规模和网络密度分析
网络密度
密度指的是一个图中各个点之间联络的 紧密程度。固定规模的点之间的连线越多， 该图的密度就越大，该网络对其中行动者 的态度、行为等产生的影响就越大。
3. 网络规模和网络密度分析
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三维图
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2. 社会网络分析工具—UCINET 简介
UCINET数据的输入
一般情况下，社会网络数据都是通过社会调查， 以问卷或数据表的形式获得的。输入数据的方式多 种多样，可以用Excel或常见的文本编辑器输入，也 可利用UCINET本身的数据表程序输入。
社会网络分析法——详细讲解精品PPT课件
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。
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4. 中心性和影响力
思路：
首先给出一个点的各种“绝对中心度”的表达 式；然后为了比较来自不同图的点的中心度， 需要给出“相对中心度”指数，即“标准化” 的绝对中心度指数；最后给出一个图在整体上 的中心势指数。
4. 中心性和影响力
度数 中心
性
中间
中心性
中心
性
接近 中心
性
4. 1 度数中心性
点的度数中心度：
nn
C AB i
bjki ， jki，j 且 k
jk
点的相对中间中心度：
C RB in22 C 3 A n B2 i ， 0C RB 1 i
4. 2 中间中心性
图的中间中心势
对于一个规模为n的图来讲，首先找到图中各
N个e点tw的or中k间—中C心en度tr的al最ity大—值F；re然em后a计n 算be该tw值e与en图ness— 中其他点的中间中N心od度e 之be差tw，ee从n而ne得ss到多个“差
社会网络分析法——详细讲解
1. 社会网络分析简介
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
3. 网络规模和网络密度分析
整体网中个体网密度的计算
Network—Ego networks—Egonet Density
整体网密度的计算
Network—Cohesion—Density—Density Overall
4. 中心性和影响力
中心度和中心势
点的中心度
整体图的 中心度
中心度测量的是个体在整个网络中的权力 中心势测量的是一个图在多大程度上围绕某个 或某些特殊点建构起来。
多值矩阵二值化
Transform—Dichotomize
对称化处理
Transform—Symmetrize
3. 网络规模和网络密度分析
网络规模
个体网的规模：指的是与某个核心个体直接 相关的其他个体的数量。
整体网的规模：指的是网络中包含的全部行 动者的数目。
3. 网络规模和网络密度分析
网络密度
密度指的是一个图中各个点之间联络的 紧密程度。固定规模的点之间的连线越多， 该图的密度就越大，该网络对其中行动者 的态度、行为等产生的影响就越大。
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))
最流行的社会网 络分析软件
网络规模、网络 实现画图功能的
密度、中心性、
NetDraw
凝聚子群、结构
洞等
UCINE
T
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）
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
方阵（邻接矩阵）、 发生矩阵、有向关系 矩阵、多值关系矩阵、 隶属关系矩阵等
1. 社会网络分析简介
G1 G 2 G3 G 4 A1 1 0 0 B1 1 1 0 C1 1 1 1 D1 0 1 0 E0 1 0 1
1. 社会网络分析简介
UCINET数据的输入
一般情况下，社会网络数据都是通过社会调查， 以问卷或数据表的形式获得的。输入数据的方式多 种多样，可以用Excel或常见的文本编辑器输入，也 可利用UCINET本身的数据表程序输入。
UCINET数据的预处理
2. 社会网络分析工具—UCINET 简介
隶属关系矩阵—邻接矩阵
Data—Transpose Tools—Matrix Algebra
绝对度数中心度：某点的度数中心度就是 与这个点直接相连的其他点的个数。 相对度数中心度：点的绝对中心度与图中 点的最大可能的度数之比。
4. 1 度数中心性
图的度数中心势：
首先找到图中各个点的最大中心度的值；然
后计算该值与图中其他点的中心度的差，从
Networ而得到多个“差值”；再计算这些“差值”
Spreadsheet
数据输入形式之一：直接录入矩阵
Edit Text File
数据输入形式：编辑文本文件创建 UCINET数据
Display Ucinet Dataset
Export Network to Mage
三维图
Export to Pajek
Netdraw
2. 社会网络分析工具—UCINET 简介
4. 2 中间中心性
具体地说：
假设点 j和点 k之间存在的捷径条数用 g jk 来表示。点 j和点 k之间存在的经过第三点 i
的捷径数目用 g jk i 来表示。第三个点 i能够 控制此两点的交往的能力用 bjk i 来表示，则 bjk igjk i gjk
4. 2 中间中心性
点的绝对中间中心度：
社会网络研究的三个层次
个体网：由一个核心个体和与之直接相连的其 他个体构成的网络。
局域网：个体网加上与个体网络成员有联系的 其他点所构成的网络。
整体网：由一个群体内部所有成员及其间的关 系构成的网络。
1. 社会网络分析简介
资料的收集方法
线人法 提名法 档案资料 问卷法等
2. 社会网络分析工具—UCINET 简介
全部数据 都用矩阵 形式来储 存、展示
和描述
32767个点 的网络数
据
http： //www.anl ytictech.c om/downl oaduc6.ht
m
林顿·弗 里曼编写
新一代学 者维护
2. 社会网络分析工具—UCINET 简介
2. 社会网络分析工具—UCINET 简介
Exit
2. 社会网络分析工具—UCINET 简介
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。