ucinet软件快速入门上手网络分析软件

基于UCINET的社交网络数据分析与挖掘社交网络已经成为人们日常生活的重要组成部分。

在这个有着数以亿计用户的世界里，通过社交网络展现自己、交友、分享思想和情感成为了互联网时代最受欢迎的方式之一。

对于研究人员、企业和政府机构来说，社交网络也是了解社会、发现市场机会、实现社交营销的重要途径。

而UCINET（Network Analysis Software）作为一款社交网络分析和可视化软件，成为了社交网络数据分析与挖掘的首选工具之一。

本文将从基本概念开始详细介绍UCINET的使用方法与案例分析，以期帮助读者更好地掌握社交网络数据分析与挖掘技巧。

一、UCINET基本概念1.社交网络社交网络是指个体（或组织）之间的相互联系和互动关系，包括人际、组织和社区等不同类型。

在一个社交网络中，个体可以是一个人、一支团队、一家公司、一个组织甚至一个国家。

这些个体之间的交往产生了一些数据，如频率、类型、方向等，我们可以通过这些数据来了解社交网络的结构和性质。

2.社交网络分析社交网络分析是一种社会网络分析方法，借助图论、统计学和计算机科学等相关学科的理论和方法，探究社交网络的结构、动态特性和功能。

常用的分析指标包括节点的度中心性、接近度中心性、介数中心性等，以及社交网络的密度、集聚系数、社区结构、小世界效应等。

3.UCINET软件UCINET（Network Analysis Software）是一款由美国哈佛大学社会网络中心开发的网络分析软件，可用于分析各种类型的社交网络数据。

UCINET具有多种数据导入和可视化功能、多种网络度量和关系派生功能，以及多种建模和模拟功能。

它可以帮助用户发现社交网络的特征、结构和动态，并提供一系列有力的工具来研究社交网络的演化、分析影响因素和预测趋势。

二、UCINET数据导入与可视化UCINET支持多种数据导入和可视化方式，如导入Pajek格式和Excel格式数据、绘制节点连线图和矩阵图等。

ucinet的netdraw简介Ucinet是一款用于分析和可视化复杂网络数据的软件，而NetDraw则是Ucinet软件包中的一个关键模块，用于绘制和呈现网络图表。

NetDraw结合了强大的网络分析和可视化功能，使用户能够更好地理解和解释复杂的网络数据。

NetDraw具有直观的用户界面，可以让用户轻松地导入和编辑网络数据，并以各种方式呈现网络图表。

用户可以通过拖拽和放大缩小操作，自由地调整网络图表的布局和外观，以便更清晰地观察和分析网络结构。

同时，NetDraw还支持多种图表类型，包括节点-连边图、多重边图和多模态图等，以满足不同类型网络数据的可视化需求。

在网络图表的呈现方面，NetDraw支持丰富的自定义选项，包括节点大小、颜色、标签和连边样式等，用户可以根据自己的需求对网络图表进行个性化定制。

此外，NetDraw还可以根据网络数据的属性进行着色和标签，帮助用户更好地理解网络结构和特征。

除了支持静态网络图表的绘制，NetDraw还提供了动态网络图表的呈现功能。

用户可以通过时间轴来观察网络的演化过程，了解网络在不同时期的结构和特征变化，从而更好地理解网络数据的动态性和演化规律。

NetDraw还支持与Ucinet软件包中其他模块的无缝集成，用户可以借助Ucinet中的网络分析功能，对网络数据进行深入的定量分析，并将分析结果直接呈现在NetDraw中，帮助用户更好地理解分析结果和发现潜在的规律和模式。

总的来说，NetDraw作为Ucinet软件包中的一个重要组成部分，提供了强大的网络数据可视化功能，帮助用户更好地理解和分析复杂的网络结构。

其直观的用户界面、丰富的图表类型和自定义选项，以及与Ucinet其他模块的紧密集成，使其成为研究者和分析师分析复杂网络数据的重要工具，有助于发现网络的潜在模式和规律，为决策提供科学依据。

ucinet点入度和点出度操作UCINet是一种用于社会网络分析的软件包，可以用于研究和分析复杂网络的结构和关系。

在UCINet中，点入度和点出度是两个重要的操作，用于描述节点在网络中的连接情况和影响力。

点入度（indegree）是指某个节点接收到的连接数，即其他节点向该节点发送的连接数量。

具体而言，对于一个节点来说，点入度越高，表示有更多的节点与其相连，意味着它在网络中具有更高的影响力和重要性。

通过点入度操作，我们可以计算并了解每个节点的接收连接数量，从而分析网络中节点的关系和相互作用。

点出度（outdegree）是指某个节点发出的连接数，即该节点向其他节点发送的连接数量。

与点入度类似，点出度也反映了节点在网络中的影响力和重要性。

一个节点的点出度越高，表示它与更多的节点相连，具有更强的信息传播和影响能力。

通过点出度操作，我们可以计算并了解每个节点发送连接的数量，从而分析网络中节点的传播能力和影响范围。

在UCINet中，进行点入度和点出度操作非常简单。

首先，我们需要加载网络数据，并确保数据中包含节点之间的连接信息。

然后，选择点入度或点出度操作，系统会自动计算每个节点的度量值，并将结果显示在界面上。

以点入度操作为例，我们可以通过以下步骤进行分析：1. 加载网络数据：在UCINet中，可以导入各种格式的网络数据，如Pajek、CSV等。

将数据导入软件后，系统会自动识别节点和边的信息。

2. 选择点入度操作：在菜单栏中选择“Analyze”->“Network”->“Centrality”->“Indegree”，即可进行点入度分析。

3. 查看结果：系统会计算每个节点的点入度，并将结果显示在结果窗口中。

我们可以根据节点的点入度值进行排序，了解网络中具有较高接收连接数量的节点。

通过点入度操作，我们可以发现网络中的重要节点和信息传播的路径。

具有较高点入度的节点通常是网络中的核心节点，它们在信息传播和影响力方面扮演着重要角色。

北京环中睿驰科技有限公司Ucinet软件操作指南安装、激活、使用方法QQ:971307775 Email: ss@欢迎交流联系沈帅5/2/2012主要介绍UCINET软件的安装方法、激活方法、用途特点介绍以及一个完整的建模实例。

1Ucinet软件操作指南1.1安装步骤1.1.1步骤一安装软件●Ucinet 6 Windows版本安装软件包名称为：UcinetSetup.exe，点击该软件安装包，然后弹出下边界面之后点击允许运行：图一●然后弹出如下界面，选择安装目录：图二●然后点击Next，选择安装文件夹名称：图三●点击Next，开始进行软件配置，完成安装。

图四点击next，完成Ucinet的安装，然后点击finish即可启动软件：图五1.1.2软件激活方法：●点击Install之后，在Help页面中选择Register注册按钮，然后输入购买时使用的UserID和RegistrationCode，具体如下：图六●激活成功之后，会提示激活成功。

1.2软件介绍1.2.1用途UCINET软件是由加州大学欧文（Irvine）分校的一群网络分析者编写的。

现在对该软件进行扩展的团队是由斯蒂芬·博加提（Stephen Borgatti）、马丁·埃弗里特（Martin·Everett）和林顿·弗里曼（Linton Freeman）组成的。

UCINET网络分析集成软件包括一维与二维数据分析的NetDraw，还有正在发展应用的三维展示分析软件Mage等，同时集成了Pajek用于大型网络分析的Free应用软件程序。

利用UCINET软件可以读取文本文件、KrackPlot、Pajek、Negopy、VNA等格式的文件。

它能处理32 767个网络节点。

当然, 从实际操作来看，当节点数在5000～10000之间时，一些程序的运行就会很慢。

社会网络分析法包括中心性分析、子群分析、角色分析和基于置换的统计分析等。

ucinet孤立点计算
UCINET是一种用于社会网络分析的软件，它可以用来识别和计
算网络中的孤立点。

孤立点是指在网络中没有与之相连的其他节点
的节点。

在UCINET中，要计算孤立点，首先需要打开数据文件或者
手动输入网络的邻接矩阵或关系列表。

然后，可以使用UCINET的分
析工具来识别孤立点。

在UCINET中，可以使用“Network”菜单中的“Cohesion”选
项来计算孤立点。

在“Cohesion”中，选择“Components”选项，UCINET会列出网络中的孤立点。

此外，在UCINET中还可以使用“Network”菜单中的“Subgroup”选项来查找孤立点，该功能可以
帮助用户找到网络中的孤立点并进行进一步的分析。

除了UCINET，还有其他的网络分析工具也可以用来计算孤立点，比如Gephi和Pajek等。

在这些软件中，通常也有类似的功能来识
别和计算网络中的孤立点。

总的来说，计算孤立点可以帮助我们理
解网络结构中的特殊节点，对于社会网络分析和其他领域的研究具
有重要意义。

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。

安装完之后是这么个东西
点开ucinet这个软件
然后点这个标识，出现的是
然后打开之前做的矩阵的EXCEL表格，把数据复制然后点击EDIT 这个标识，点击PASTE
完成粘贴，点击这个保存，保存类型是什么UCINET4-6那个，然后就形成##h的那个文件了，然后在回到UCINET的最开始的页面，也就是第一个图的页面上，点击
这个标识，进入到下面页面，也就是NETDRAW页面了
然后点FILE 点open—ucinet dataset—network，得到下面页面
点那个…那个标识，然后打开刚才保存的##h得文件，然后ok就得到那个可视化的图了
这是我自己瞎点吧出来的，我也不确定这么整对不对，就是神奇般的出现了可视化的图了，然后我就觉得挺对，分享给你们，你们看看要是不对的话咱在改。

ucinet使用方法UCINET是一款网络分析集成软件，可以用于一维与二维数据分析的NetDraw，以及三维展示分析软件Mage等。

使用UCINET可以读取多种格式的文件，如文本文件、KrackPlot、Pajek、Negopy、VNA等。

以下是UCINET的使用方法：1. 下载UCINET软件。

您可以从官网下载最新版本，或者从软件下载的网页上下载汉化版。

2. 导入Excel数据。

您需要将Excel数据转换为UCINET软件支持的格式，例如.txt或.csv文件。

3. 打开UCINET软件，选择导入的数据文件。

在UCINET软件中，您可以通过菜单栏选择“文件”>“打开”，然后选择要导入的数据文件。

4. 绘制网络图。

在UCINET软件中，您可以通过绘制节点和链接来创建网络图。

您可以使用菜单栏中的“网络”>“绘制网络图”来创建新的网络图。

5. 分析网络数据。

UCINET软件提供了多种网络分析工具，例如中心性分析、社群检测、模块度分析等。

您可以使用这些工具来分析网络数据，并获取有价值的见解。

6. 可视化网络数据。

UCINET软件支持多种可视化效果，例如节点大小、颜色、形状等。

您可以使用这些效果来更好地展示网络数据。

7. 导出网络数据。

您可以将UCINET软件中的网络数据导出为多种格式，例如.csv、.txt、.pdf等。

在菜单栏中选择“文件”>“导出”即可导出数据。

总之，UCINET软件是一个强大的网络分析工具，可以帮助您更好地理解和分析网络数据。

如果您对UCINET的使用有任何疑问，可以参考官方文档或寻求专业人士的帮助。

本指南提供了一种快速介绍UCINET得使用说明。

假定软件已经与数据安装在C:\Program Files\Analytic Technologies\Ucinet 6\DataFiles得文件夹中,被留作为默认目录。

这个子菜单按钮涉及到UCINET所有程序,它们被分为文件,数据、转换、工具、网络、视图、选择与帮助。

值得注意得就是,这个按钮得下方,都就是在子菜单中得这些调用程序得快捷键。

在底部出现得默认目录就是用于UCINET收集任何数据与存储任何文件(除非另外说明),目录可以通过点击向右这个按钮被修改。

运行得一种程序为了运行UCINET程序,我们通常需要指定一个UCINET数据集,给出一些参数。

在可能得情况下,UCINET选用一些默认参数,用户可以修改(如果需要)。

注意UCINET伴随着大量得标准数据集,而这些将会放置在默认值目录。

当一个程序被运行,有一些文本输出,它们会出现在屏幕上,而且通常UCINET得数据文件包含数据结果,这些结果又将会被储存在默认目录中。

我们将运行度得权重得程序来计算在一个称为TARO得标准UCINET数据集得全体参与者得权重。

首先我们强调网络>权重>度,再点击如果您点击了帮助按钮,,一个帮助界面就会在屏幕上打开,瞧起来像这样。

帮助文件给出了一个程序得详细介绍,会解释参数并描述在记录文件与屏幕上显示出来得输出信息。

关闭帮助文件,或者通过点击pickfile按钮或者输入名称选择TARO分析数据,如下。

现在点击OK运行程序验证。

这就是一个文本文件给出得程序结果。

注意您可以向下滚动瞧到更多得文件。

这个文件可以保存或复制、粘贴到一个word处理包中。

当UCINET被关闭时,这个文件将会被删除。

关闭此文件。

注意,当这个程序运行时,我们也创建了一个名为FreemanDegree得新得UCINET文档。

我们可以使用Display /dataset按钮查瞧新得UCINET文件。

六个主要的社会网络分析软件的比较UCINET简介UCINET为菜单驱动的Windows程序，可能是最知名和最经常被使用的处理社会网络数据和其他相似性数据的综合性分析程序。

与UCINET捆绑在一起的还有Pajek、Mage和NetDraw 等三个软件。

UCINET能够处理的原始数据为矩阵格式，提供了大量数据管理和转化工具。

该程序本身不包含网络可视化的图形程序，但可将数据和处理结果输出至NetDraw、Pajek、Mage 和KrackPlot等软件作图。

UCINET包含大量包括探测凝聚子群（cliques, clans, plexes）和区域（components, cores）、中心性分析（centrality）、个人网络分析和结构洞分析在内的网络分析程序。

UCINET还包含为数众多的基于过程的分析程序，如聚类分析、多维标度、二模标度（奇异值分解、因子分析和对应分析）、角色和地位分析（结构、角色和正则对等性）和拟合中心-边缘模型。

此外，UCINET 提供了从简单统计到拟合p1模型在内的多种统计程序。

Pajek简介Pajek 是一个特别为处理大数据集而设计的网络分析和可视化程序。

Pajek可以同时处理多个网络，也可以处理二模网络和时间事件网络（时间事件网络包括了某一网络随时间的流逝而发生的网络的发展或进化）。

Pajek提供了纵向网络分析的工具。

数据文件中可以包含指示行动者在某一观察时刻的网络位置的时间标志，因而可以生成一系列交叉网络，可以对这些网络进行分析并考察网络的演化。

不过这些分析是非统计性的；如果要对网络演化进行统计分析，需要使用StOCNET 软件的SIENA模块。

Pajek可以分析多于一百万个节点的超大型网络。

Pajek提供了多种数据输入方式，例如，可以从网络文件（扩展名NET）中引入ASCII格式的网络数据。

网络文件中包含节点列表和弧/边（arcs/edges）列表，只需指定存在的联系即可，从而高效率地输入大型网络数据。

一、绘制社会网络图1.表“农资数据1”中的数据转换成关系矩阵。

（1）从表“农资数据1”中找出要处理的地区的数据，把所需信息（如姓名，文化程度，耕种经验，JB30-1......）单独找出来放在一个表格中。

（2）构建关系矩阵注意交流次数，1代表1~4 ，2代表5~8，3代表9~12，...... （具体内容可参考调研问卷）操作时，1替换成4，2替换成8，3替换成12......2.把关系矩阵导入到Ucinet软件中（1）打开Ucinet软件，点击Spreadsheet（图1中标记的按钮）图1（2）出现下图，把在Excel中处理好的关系矩阵复制到Spreadsheet中，把关系矩阵转换成Ucinet软件能够识别的格式。

如图2所示。

点击保存按钮。

图23.点击NetDraw按钮（图3中标记的按钮），出现图4所示的界面。

图3图44.按如图5 所示点击，即File——>Open——>Ucinet dataset——>Network，出现如图6所示的界面，点击图6中标记的按钮，选择上述2（2）中处理好的Ucinet能够识别的关系矩阵。

点击OK按钮。

图5图65.出现如图7所示的社会网络图。

（可以按图中标记的按钮，调整图形的形状）图76.对于一些散点（如图7中的李翠花，钱德轩......），小网络中的节点（赵国荣，吕国逢......）和未调研节点（可与表格农资数据1中的调研数据进行对比），本研究不进行分析，因此需把他们删掉。

删除有两种方式。

（建议使用第2种方式）（1）直接在Ucinet软件中删除。

把鼠标放在节点上，点击右键，会出现delete按钮，点击delete便可删除。

删掉后可进行保存。

保存方法如图8所示，即依次点击File——>Save Data As——>Vna，出现如图9所示的界面，点击图9中标记的按钮，选择保存位置，以及对文件进行命名。

图8图9（2）在关系矩阵表中删除。

打开步骤1中做好的Excel表格，对照着Ucinet中画出的社会网络图，把散点，未调研节点和小网络中的节点数据删除。

学习使用网络分析工具网络分析工具在当今数字化社会中扮演着越来越重要的角色，它们可以帮助我们了解网络中的关系、发现模式和解决问题。

本文将介绍一些常用的网络分析工具，并提供学习它们的方法和技巧。

一、网络拓扑分析工具网络拓扑分析是一种研究网络结构和关系的方法，通过网络拓扑分析工具，我们可以了解网络中节点和边的分布情况、节点之间的连接方式等。

1. GephiGephi是一款开源的网络拓扑分析工具，它提供了丰富的功能和可视化效果。

使用Gephi，你可以导入和处理网络数据，进行节点度分析、社区检测、网络布局等操作。

此外，Gephi还支持插件机制，使得用户可以根据自己的需求扩展功能。

2. CytoscapeCytoscape是另一款流行的网络拓扑分析工具，它以其强大的功能和灵活性受到了广泛的关注。

Cytoscape支持多种网络数据格式，包括常见的图形文件、外部数据库等。

你可以通过Cytoscape进行网络可视化、节点布局优化、网络度分析等操作。

二、社交网络分析工具社交网络分析旨在研究社交关系、人际关系和信息传播等问题。

下面介绍两款常用的社交网络分析工具。

1. NodeXLNodeXL是一款基于微软Excel的社交网络分析工具，它提供了简洁方便的使用界面和丰富的分析功能。

通过NodeXL，你可以轻松导入和处理社交网络数据，进行节点度分析、社区发现、关系强度计算等操作。

NodeXL还支持可视化分析，让你更直观地理解网络中的结构和关系。

2. UCINETUCINET是一款经典的社交网络分析工具，它在学术界广泛应用于社交网络研究。

UCINET提供了丰富的分析方法和统计工具，包括中心性分析、子群分析、结构等效分析等。

此外，UCINET还支持可视化分析和导出报告，方便用户分享和展示研究结果。

三、文本分析工具除了对网络结构的分析，我们还可以通过文本分析工具来理解网络中的内容和意义。

下面介绍两款常用的文本分析工具。

1. NVivoNVivo是一款专业的文本分析工具，它支持导入和处理各种文本数据，包括文档、采访记录、社交媒体数据等。

社交网络分析方法与工具的使用教程社交网络分析是一门研究人际关系、组织关系以及信息传播模式的学科，它通过分析网络结构和成员之间的关系来揭示隐藏在社交网络中的模式和规律。

在当今信息时代，社交网络分析具有重要的意义，可以帮助我们更好地理解和应对复杂的社会现象和问题。

本文将介绍社交网络分析方法与工具的使用教程，希望能为您提供一些参考和帮助。

一、社交网络分析方法1. 社交网络数据的收集与建模在进行社交网络分析之前，需要先收集相关数据并对其进行建模。

常见的数据收集方法包括调查问卷调查、日志分析、网络爬虫等。

而数据建模则是将收集到的社交网络数据转化为计算机能够理解和处理的形式，常用的数据建模方法有邻接矩阵、边列表、节点属性等。

2. 社交网络图的构建与可视化社交网络图是社交网络分析的基础，通过构建社交网络图可以直观地展示成员之间的关系和连接。

构建社交网络图的方法包括节点连线法、节点放射法、矩阵法等。

而社交网络图的可视化则是将构建好的社交网络图以直观的方式呈现出来，常用的可视化工具有Gephi、Cytoscape等。

3. 社交网络的中心性分析中心性分析是社交网络分析中的重要内容，它可以帮助我们找出最重要的节点和关键人物。

常见的中心性指标有度中心性、接近中心性、中介中心性、特征向量中心性等。

利用这些指标，我们可以确定社交网络中的核心成员，进而推断出信息传播的路径和影响力。

4. 社区检测与角色识别社区检测是社交网络分析的另一个重要环节，它可以将社交网络中的成员划分为不同的群组或社区。

常用的社区检测算法有基于连接强度的算法、基于模块性的算法、基于标签传播的算法等。

而角色识别则是指通过分析成员在社交网络中的行为和关系来确定其在社交网络中的角色，如影响者、中介者、领导者等。

二、社交网络分析工具1. GephiGephi是一款非常强大的开源社交网络分析工具，它提供了丰富的功能和直观的可视化界面。

使用Gephi可以进行社交网络图的构建、可视化、布局调整以及中心性分析等操作。

UCINET Quick Start GuideThis guide provides a quick introduction to UCINET. It assumes that the software has been installed with the data in the folder C:\Program Files\Analytic Technologies\Ucinet 6\DataFiles and this has been left as the default directory.When UCINET is started the following window appears.Change default directory button Current default directoryThe submenu buttons give access to all of the routines in UCINET and these are grouped into File, Data, Transform, Tools, Network, Visualize, Options and Help. Note that the buttons located below these are simply fast ways of calling routines in the submenus. The default directory given at the bottom is where UCINET picks up any data and stores any files (unless otherwise specified) this directory can be changed by clicking on the button to the right.Running a routineTo run a UCINET routine we usually need to specify a UCINET dataset and give some parameters. Where possible UCINET selects some default parameters which the user can change if required. Note that UCINET comes with a number of standard datasets and these will be located in the default directory. When a routine has been run there is some textual output which appears on the screen and usually a UCINET datafile contain the results that again will be stored in the default directory.We shall run the degree centrality routine to calculate the centralities of all the actors in a standard UCINET dataset called TARO. First we highlight Network>Centrality>Degree and then clickThis will bring up a box as followsIf you click on the help button then a help screen will open which looks like this. The help file gives a detailed description of the routine, explains the parameters and describes the output that will appear in the log file and on the screen.Close the help file and either by clicking on the pickfile button or by typing the name select the TARO data for analysis as follows.Now click OK to run the routine to obtain the following.This is a text file giving the results of the routine. Note you can scroll down to see more of the file. This file can be saved or copied and pasted into a word processing package. When UCINET is closed this file will be deleted. Close this file.Note when the program was run we also created a new UCINET file called FreemanDegree. We can look at the new UCINET file using the Display dataset button. This is the D button that appears just below the Tools submenu (see the first diagram). Clicking on the D goes straight to the open file menu and bypasses some of the display options that are available if you used Data>Display. Click on display and select FreemanDegree. You should get the followingNote that this file has all the measures of centrality (but not sorted as in the text output) but does not have the descriptive statistics produced in the log file.Using the spreadsheet editorThe spreadsheet editor can be used to amend any data or enter new data. It is also very useful for transferring UCINET data (such as centrality scores) to Microsoft Excel or SPSS. Note that the dl format provides a more sophisticated and flexible way of entering data and this is not covered in this introductory guide. If you click the spreadsheet button or under data run the data editors and click on matrix editor you will open up the spreadsheet editor and obtain the following. Note we have annotated the important buttons and areas of the editor below.To see what a dataset looks like in the editor click file then open and select PADGETT. This is a non-symmetric binary data set with two relations and labels. Once open it will look like this. Symmetric mode copies cell values into other half Set the network or matrix size hereWe see the two relations PADGM and PADGB in the bottom left, clicking on the tabs changes sheet and we are viewing different relations. The labels are repeated along the rows and columns and are in the shaded area. We see the data has 16 actors as shown by the dimensions box on the right. This data can be edited and saved from the spreadsheet.Running NetdrawClick on the Netdraw button to launch Netdraw. This results in a new window which looks likeTo use Netdraw it is important to load in a network first. We shall load in a standard UCINET dataset collected by Dave Krackhardt. Click on the load a file button and type or select the file Krack-High-TecThen click OK and you should see something like this. Click on the Rels tab indicated here.You will now see this data has three relations Advice, Friendship and Reports to. If a relation is ticked then the edges relating to it are displayed. We shall now bring in an attribute file associated with this data called High-Tec-Attributes. Click on the load a file button again load the file but also click the radio button for node attributes under Type of Data so you haveNote you can also click the button just to the right of the load button (with an A) and this will open up the same box but with the attribute button selected. Click OK and you will see the node attribute editor open up as follows.We are going to size the nodes by age, colour them by department and shape them according to level. Close the attribute editor and click on the colour node button. This will open the color box click the select attribute button and select department as followsThis will give 5 colours for the five departments. Now click on the change shape of nodes button and go through the same process but selecting level and clicking on the tick at the bottom of the box. This will produce three shapes. To size the nodes according to age you need to selectProperties>Nodes>Symbols>Size>Attribute-Based and then select Age leaving the other values as defaults. This should result in the following.To export the diagram for use in a publication or to read into a word processing package useFile>Save Diagram As>Metafile. To save the diagram as a file you can see again in Netdraw you need to use File>Save Data As>Vna.There are many features of UCINET and Netdraw that we have not mentioned but hopefully this guide will get you started.。