03-社会网络分析与算法研究

基于聚类算法的社会网络分析与应用研究随着社会网络的不断发展与普及，社交媒体已经成为人们日常生活中不可缺少的一部分，而社交媒体的数据已经形成了海量的数据集。

如何从这些数据中获取用户的信息以及找出其中的一些规律和模型呢？这就需要借助聚类算法来进行社会网络分析和应用研究了。

一、聚类算法简介聚类算法是一种在无监督条件下对数据进行分类和分组的算法，即将每个对象分配到最近的一个类中。

其中最常用的算法是K-means算法、层次聚类算法等。

这些算法可以帮助我们有效地处理社会网络中的海量数据，快速地发现一些隐藏的模式和规律。

二、聚类算法在社会网络分析中的应用1.社交网络的用户分类利用聚类算法可以根据用户的兴趣、爱好、年龄、职业等特征将社交网络中的用户进行分类，以便更好地进行精准营销和推销。

例如，在一个电商平台的社交网络中，我们可以根据用户的购买记录以及浏览历史，将用户分为潜在消费者、高价值客户、低价值客户等不同的类别，从而更有针对性地开展宣传和促销活动。

2.社交网络的影响力分析社交网络中每个用户会向其它用户传递影响，形成传播效应和网络效应，因此，通过聚类算法可以更加准确地分析社交网络中每个节点的影响力。

例如，在微博中，如果一个用户的微博被其他用户转发并且有着很高的热度，那么我们可以通过聚类算法将其归为“信息传播影响力高”的节点类别中。

3.网络社区的发现社交网络中经常会形成一些网络社区，即一些密切相关的节点之间会形成稠密的连接，这些连接内的信息交互和传递较为频繁，形成了一个相对独立的社区。

聚类算法可以较好地发现网络社区。

例如，在社交网络中，可以通过聚类算法将用户分为不同的社区，从而更好地实现社交关系的管理和推广。

三、聚类算法的应用案例1.图像聚类应用利用聚类算法来进行图像分类与归纳，可以帮助我们找到相同图案、相同色彩和相同结构的图像。

例如，在图像检索中，通过聚类算法可以将图像实现快速分类和查找。

2.推荐系统中的应用将产品或服务根据其功能和特性进行分类或分组，然后通过聚类将用户分为不同的类别，然后针对不同类别的用户进行不同的产品推荐和服务提供。

社交网络中的社群发现算法研究社交网络的快速发展与普及使得人们可以轻松地在网上与朋友、家人和陌生人进行交流和互动。

这使得社交网络成为了人们活动和信息获取的重要平台。

然而，社交网络的规模庞大，关系错综复杂，而社群发现算法研究的目标就是通过分析网络关系，发现其中的社群群体，以便更好地了解社交网络的结构和特点。

社交网络中的社群发现算法是通过分析用户之间的关系，将网络中具有相似兴趣爱好或其他相相关联的用户划分为一个群体。

这些群体可以是基于用户之间的好友关系、话题讨论还是其他共同的属性。

社群发现算法的目标是在不同的社交网络中找到隐藏的群体和结构，并且进一步了解这些社群如何相互作用以及他们的行为模式。

在社交网络中，如何发现成千上万个用户之间的隐藏关联是一个庞大的挑战。

传统的社群发现算法通常基于图论的思想，利用图的节点和边表示用户和关系，并通过分析节点之间的连接模式来发现社群。

这些算法通常包括层次聚类、谱聚类、标签传播等。

层次聚类是一种常见的社群发现算法，它通过将相似的用户不断合并成较大的群体，最终形成一个层次结构，从而发现社群。

然而，该方法在处理大规模社交网络时会遇到效率问题，因为合并的过程需要计算所有节点之间的相似度。

谱聚类是另一种常见的社群发现算法，它通过将用户关系构建成一个图的拉普拉斯矩阵，然后对矩阵进行特征值分解来发现社群。

谱聚类在处理大规模社交网络时具有较高的效率和准确性，但是它需要计算图的特征向量，这在网络规模较大时会导致计算复杂度过高。

标签传播算法是一种基于迭代的社群发现算法，它通过在网络中传播标签来发现社群。

该方法将每个用户初始化为一个社群，并将其邻居的标签进行更新，不断迭代直到网络收敛或达到最大迭代次数。

标签传播算法简单且易于实现，但是在网络具有明显社群结构时，效果较好。

随着社交网络规模的增长和用户行为的复杂性，传统的社群发现算法面临着一些挑战。

首先，社交网络中存在大量的噪声和孤立节点，这会干扰社群发现过程，使得算法的准确性下降。

社会网络数据的社群发现与分析社会网络数据的社群发现与分析在当今信息化社会中扮演着重要的角色。

随着社交媒体的兴起和大数据的广泛应用，人们越来越关注社会网络中的社群结构和成员之间的关系。

本文将探讨社会网络数据的社群发现与分析的方法和意义。

一、社会网络数据的概念和特点社会网络数据是指描述人际关系的数据，其中包括人们之间的联系、交流和互动等信息。

社会网络数据的特点主要体现在以下几个方面：1. 复杂性：社会网络数据通常具有巨大的规模，涵盖众多的节点和边，构成一个复杂的网络结构。

2. 动态性：社会网络数据的更新速度很快，人们的联系和关系会随着时间不断变化。

3. 多样性：社会网络数据涉及各个领域和行业，包括人际关系、组织结构、信息传播等多个维度。

二、社群发现的方法和算法社群发现是通过分析社会网络数据，将节点划分为具有内部紧密联系的群组。

以下介绍几种常用的社群发现方法和算法：1. 基于密度的算法：基于密度的社群发现算法通过计算节点间的连接密度来划分社群。

例如，DBSCAN算法根据节点的邻居密度来确定核心节点和边界节点，从而划分社群。

2. 基于层次聚类的算法：基于层次聚类的社群发现算法通过不断合并或分割节点来划分社群。

例如，AGNES算法通过计算节点间的相似度，将相似度高的节点合并为一个社群。

3. 基于模块度的算法：基于模块度的社群发现算法通过计算网络中社群与社群之间的连接强度来划分社群。

例如，Louvain算法通过最大化网络的模块度来优化社群划分。

三、社群分析的意义和应用社群分析是对社会网络数据进行深入研究和挖掘的过程，具有以下几个方面的意义和应用：1. 发现潜在关系：社群分析可以帮助我们发现社会网络中潜在的关系和联系，从而深入了解人们的行为和思想。

2. 社交推荐：社群分析可以用于社交媒体平台的好友推荐和兴趣推荐，帮助用户结识志同道合的人和获取个性化的信息。

3. 舆情分析：社群分析可以帮助政府和企业进行舆情分析，了解公众的意见和反馈，从而制定相应的决策和战略。

一文读懂社会网络分析(SNA)理论、指标与应用开新坑！社交网络分析（又称复杂网络、社会网络，Social Network Analysis）是诞生于数学图论、计算机科学、物理学的交叉碰撞中的一门有趣的学科。

缘起：我研究SNA已经有近2年的时光，一路坎坷走来有很多收获、踩过一些坑，也在线上给很多学生讲过SNA的入门知识，最近感觉有必要将心得和基础框架分享出来，抛砖引玉，让各位对SNA感兴趣的同学们一起学习进步。

我的能力有限，如果有不足之处大家一起交流，由于我的专业的影响，本文的SNA知识可能会带有情报学色彩。

面向人群：优先人文社科类的无代码学习，Python、R的SNA 包好用是好用，但是对我们这这些社科的同学来说门槛太高，枯燥的代码首先就会让我们丧失学习兴趣。

特征：类综述文章，主要目的是以通俗的语言和精炼的框架带领各位快速对SNA领域建立起一个全面的认知，每个个关键概念会附上链接供感兴趣的同学深入学习。

开胃菜：SNA经典著作分享《网络科学引论》纽曼 (访问密码 : v9d9g3)2 概述篇：什么是网络？我们从哪些角度研究它？1) 认识网络SNA中所说的网络是由节点（node，图论中称顶点vertex）和边（edge）构成，如下图。

每个节点代表一个实体，可以是人、动物、关键词、神经元；连接各节点的边代表一个关系，如朋友关系、敌对关系、合作关系、互斥关系等。

最小的网络是由两个节点与一条边构成的二元组。

Les Miserables人际关系网络2) 构建网络就是建模马克思说过，“人的本质在其现实性上，它是一切社会关系的总和。

” 事实上，当我们想快速了解一个领域，无论该领域是由人、知识、神经元乃至其他实体集合构成，利用SNA的方法将实体及其相互关系进行抽象和网络构建，我们就完成了对某一领域的“建模”，这个模型就是网络图，拿科学网络计量学家陈超美的观点来说，借助网络图，“一图胜千言，一览无余”。

3) 社会网络类型此处展示常见且常用的网络类型名词，想要具体了解可以点击链接仔细查看！•网络中节点的来源集合异同o一模网络 one-modeo二模网络 two-mode•视角：•边权重o加权网络 weight networko无权网络 unweight networko符号网络 Signed network•关系是否有方向o有向网络 Directed networko无向网络 Undirected network4) 网络分析的5大中心问题SNA可以帮助我们快速了解该网络中的分布格局和竞争态势，“孰强孰弱，孰亲孰远，孰新孰老，孰胜孰衰”，这16字箴言是我学习SNA总结的精华所在，初中级甚至高级的社会网络分析学习几乎完全就是围绕着这四个方面开展，后面将要讲到的理论与方法皆为此服务，希望同学们可以重点关注。

社会网络分析中关系强度预测算法的使用与精度分析社会网络分析（Social Network Analysis，简称SNA）是一种研究社会关系网络的方法，通过分析网络中个体之间的连接方式、传播机制以及信息流动等因素，揭示社会网络结构和关系的特性和动态变化。

在实际应用中，社会网络分析可以用于预测社会关系的强度，即判断两个个体之间关系的紧密程度。

关系强度预测算法的准确性对于社会网络的研究和实际应用具有重要意义。

一、社会网络分析中关系强度预测算法的使用1. 基于特征的算法：基于特征的算法是最常用的关系强度预测方法之一。

这类算法通过分析个体之间的特征或属性信息，如年龄、性别、职业等，来推断两个个体之间关系的强度。

例如，可以统计两个个体的共同好友数量、互动频率等特征，从而预测他们之间关系的强度。

此类算法简单易用，适用于规模较小、关系较简单的社交网络。

2. 基于路径的算法：基于路径的算法利用网络中的路径信息来预测关系强度。

路径可以是两个个体之间的直接连接，也可以是经过一定层次的关系连接。

例如，通过研究两个个体之间的共同好友、共同兴趣等，可以预测他们之间关系的密切程度。

路径算法常用于大型社交网络中，对于复杂的关系网络具有较好的适应性。

3. 基于概率模型的算法：基于概率模型的算法是一种统计方法，通过建立数学模型来描述和预测关系强度。

这类算法可以基于已知的关系数据，通过训练和优化模型参数，进而预测未知关系的强度。

常见的基于概率模型的预测算法有贝叶斯网络、逻辑回归等。

这类算法适用于复杂的关系结构，能够提供较高的预测准确性。

二、关系强度预测算法的精度分析在使用关系强度预测算法时，评估算法的准确性至关重要。

以下是常用的精度分析方法：1. 均方根误差（RMSE）：均方根误差是一种衡量算法预测结果与实际结果差异的指标。

对于关系强度预测算法，可以计算预测结果与实际强度之间的平均差平方的平均值，再开平方根得到均方根误差。

RMSE越小，说明算法的预测准确性越高。

研究生的社会网络分析教案一、引言社会网络分析是近年来快速发展的一门跨学科领域，主要关注社会系统中个体之间的关系及其影响力。

作为一种重要的信息分析方法，它在社会科学、计算机科学、管理学等领域都有广泛应用。

为了帮助研究生更好地掌握社会网络分析的基础理论和方法，本教案设计了研究生的社会网络分析课程，旨在帮助学生深入了解社会网络分析的概念、原理和应用。

二、教学目标1. 掌握社会网络分析的基本概念和基础理论；2. 熟悉常用的社会网络分析方法和技术；3. 能够运用社会网络分析方法解决实际问题；4. 培养学生批判思维和创新能力。

三、教学内容1. 社会网络分析概述1.1 社会网络分析的定义和发展历程1.2 社会网络分析的应用领域2. 社会网络的基本概念和测量2.1 个体、关系和社会网络的概念2.2 社会网络的测量方法和指标3. 社会网络的图论建模3.1 社会网络的图论概念和模型3.2 社会网络的图论算法与可视化4. 社会网络的社群发现4.1 社群发现的概念和方法4.2 社会网络中的社群发现算法5. 社会网络的中心性分析5.1 中心性的定义和分类5.2 基本中心性指标和度量方法6. 社会网络的传播和影响力分析6.1 信息传播和影响力的概念6.2 社会网络中的传播和影响力分析方法7. 社会网络的动态演化和模拟7.1 社会网络的动态演化过程7.2 社会网络的模拟与评估四、教学方法1. 理论讲解：以PPT和教材为主要辅助工具，对社会网络分析相关的理论知识进行讲解。

2. 实践操作：通过案例分析和实际数据集的应用，帮助学生熟悉社会网络分析的方法和工具。

3. 学术讨论：组织学术研讨会，让学生分析和评价不同领域的社会网络分析论文。

五、教学评价1. 平时成绩：包括课堂参与、作业完成情况等，占总评成绩的40%。

2. 期中考试：对学生对理论知识的掌握情况进行考核，占总评成绩的30%。

3. 期末项目：要求学生在一个自选领域运用社会网络分析方法进行研究，占总评成绩的30%。

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。

网络舆情分析的算法研究一、前言随着互联网的快速发展，网络舆情已成为社会中流行的话题。

对于舆情的分析，能进一步了解社会大众的需求和态度，因此，网络舆情分析的研究与探索越来越受到重视。

本文就网络舆情分析相关算法进行系统介绍和概述。

二、文本分类算法舆情分析的第一步骤为文本分类，主要针对不同的舆情事件和话题进行分类，便于进一步分析。

推荐使用的算法如下：1、朴素贝叶斯算法（Naive Bayes Algorithm）朴素贝叶斯是一种简单易用的机器学习算法。

它的原理是基于贝叶斯定理，即：P(y|x)=P(x|y)P(y)/P(x)，其中x为文本，y为文本类别，P(x|y)为给定类别y文本中出现x的概率，P(y)为文本类别出现的概率，P(x)为文本的概率。

朴素贝叶斯算法的优点在于对于高维数据，它能快速地进行分类，并且需要的数据量相对较少。

2、支持向量机算法（Support Vector Machine, SVM）支持向量机是另一种常用算法，它的实现原理是基于找到最大分类间隔，其最大的优点将样本维数从复杂度中删除。

SVM算法在处理非线性问题时也很常用，提供不同的核函数，常用核函数包括线性核函数、多项式核函数和高斯核函数等。

3、K-近邻算法（K-Nearest Neighbor，KNN）K-近邻算法是最简单的分类算法之一，我们可以根据与待分类文档距离最近的K个文档所属的类别来确定它所属的分类。

而且，对于K的值的选择非常敏感，我们可以根据经验来选择K的大小。

三、情感分析算法情感分析旨在对特定文本的情感评价进行分类。

推荐使用的算法如下：1、情感词典算法（Emotional Dictionary, ED）情感词典是广泛使用的一种算法，其基本思想是使用情感词库对语句中的单词进行评分，最终得出整个语句的情感分值和标签。

因此，可能会出现一些缺点，例如词典中缺乏某些词，情感词失效等。

2、SVM算法SVM算法在情感分析中仍然是值得推荐的算法之一。

社会网络分析中的关键节点识别算法研究社会网络分析是一种研究个体及其关系的学科，它从社会学、计算机科学、数学、物理学等多个领域汲取理论和方法，分析社会网络的结构、演化、特性和功能。

关键节点识别算法是社会网络分析中的一个核心问题，它的研究意义和应用价值非常重要。

一、什么是关键节点？关键节点是指网络中对于传播、影响、控制、稳定等目标具有重要影响的节点。

这些节点的删除、加入或改变状态将对整个网络产生重大影响，使得网络上的信息流、能量流、衰变率、抗干扰性等指标出现显著的变化。

二、关键节点的识别算法目前已经发展出了很多关键节点识别算法，主要有基于连通性的算法和基于中心性的算法两大类。

1、基于连通性的算法基于连通性的关键节点识别算法主要是基于网络结构的分析，通过网络的连通性特征，对节点进行分类和评估。

主要用到的指标有度中心性、接近中心性、介数中心性、pagerank等。

度中心性是指一个节点在网络中具有多少条边，是最常用的衡量节点重要性的指标。

具有较高度中心性的节点相对较为集中，是信息的聚集区，如政府、学校、企业等。

接近中心性是指节点在网络中到其他节点的平均最短距离的倒数，它反映了节点的“亲近程度”。

具有高接近中心性的节点是信息交流者，比如交通枢纽、邮局等。

介数中心性是指节点在网络中作为中转点的频率，是网络传输过程中经过该节点的比例。

具有较高介数中心性的节点是信息流转关键点，如物流中心、银行结算中心等。

PageRank是一种网页排名算法，它将网页之间的链接看作网络中的边，网页的排名取决于它的链接和被链接的次数，反映了节点的“权威性”。

2、基于中心性的算法基于中心性的关键节点识别算法主要是基于节点的重要程度、影响力和地位等方面进行分析，通过计算节点的统计量和运算，对节点进行排序和评价。

主要用到的指标有介数中心性、k-shell分解、eigenvector centrality等。

k-shell分解算法是一种分层的算法，通过不断去掉网络的边，将网络分解成由最外层至中心的若干个层级，具有高度中心性的节点属于最核心的层级。

社交网络中的社区检测算法研究随着互联网技术的进步，社交网络的普及已经成为了人们日常生活中不可或缺的一部分。

而如何快速、准确地检测社交网络中的社区，尤其是在庞大的庞大的数据量下，是一个十分具有挑战性的问题。

因此，社交网络中的社区检测算法研究就变得尤为重要。

本文将从社交网络的定义、社区的定义、社区检测算法的相关分类、社区检测算法的主要应用领域以及社区检测算法未来的研究方向等方面进行探讨。

一、社交网络的定义社交网络是指一种由人们自发形成的新型社交关系结构，基于互联网技术而发展出来的一种虚拟社交圈子。

在社交网络中，人们通过建立个人主页、发布博客、交流留言、分享信息等方式进行信息的传递与沟通。

而通过社交网络，人们可以找到共同爱好、思想、职业、地域等共同点的朋友，从而扩大人际交往的圈子，加强人们之间的联系。

社交网络具有网络关系多、信息容量大、信息传递快且“六度分隔”现象等特点。

因此，社交网络中的社区检测算法研究尤为重要。

二、社区的定义社区是指具有共同社会、经济、文化等价值的人类集合。

一般而言，社区是人们在一定的空间和时间条件下形成的相互依存的人际关系网络。

在社交网络中，社区反映了人们交往的真实面貌，是社交网络研究的重要内容。

社区检测算法研究是社交网络中研究社区结构和组织方式的基础，有助于揭示社会现象的本质，发现社会规律，为社会管理和治理提供理论支持。

三、社区检测算法的相关分类社区检测算法可以分为结构、基于节点相似度、基于模块性和基于进化游戏等多种方法。

1.基于结构的社区检测算法基于结构的社区检测算法是指根据图的节点和边之间的连接关系进行社区划分的算法。

其中，Girvan-Newman算法是其中较为代表性的算法。

其基本思想是将网络不断分解为层数较小、连接度较小的子图，直到满足某条件或达到预设层数时停止。

该算法可以有效的检测出社区之间的边缘，但是其计算复杂度较高，需要处理大量的计算量。

2.基于节点相似度的社区检测算法基于节点相似度的社区检测算法是指通过对相邻节点之间的相似度进行计算，并优化划分社区过程，提高社区内的节点相似度。

网络舆情分析的算法与应用一、引言随着互联网的快速发展，信息的传播方式发生了巨大的变革，公众对社会事件的态度和观点往往通过网络上的舆论表达出来。

因此，网络舆情分析成为了一个热门的研究领域。

本文将对网络舆情分析的算法与应用进行探讨。

二、网络舆情分析的算法1. 文本分类算法网上涌现出大量的评论和言论，通过文本分类算法可以将这些文本分为不同的类别，如正面、负面或中性。

常用的文本分类算法包括朴素贝叶斯算法、支持向量机算法和深度学习算法等，这些算法能够通过训练模型自动识别文本的情感倾向。

2. 情感分析算法情感分析是网络舆情分析的重要组成部分，通过对文本进行情感分析，可以了解公众对特定事件或话题的情感态度。

情感分析算法可以通过词典匹配、机器学习和深度学习等方法实现。

例如，基于情感词典的方法将文本中的词与事先构建的情感词典进行匹配，根据匹配结果计算文本的情感得分。

3. 主题模型算法主题模型是一种能够从大规模文本数据中发现潜在话题的算法。

在网络舆情分析中，通过主题模型算法可以发现人们讨论的热点话题以及不同话题间的关联性。

常用的主题模型算法包括潜在语义分析(LSA)、隐含狄利克雷分布(LDA)和隐含狄利克雷分布的变体(LDA-PLSA)等。

三、网络舆情分析的应用1. 公共舆情管理政府部门、企业和组织可以利用网络舆情分析来了解公众对自身的态度和看法，及时发现和解决可能引起负面影响的问题，制定相应的公共舆情管理策略。

例如，政府可以通过分析网络舆情来改进公共服务，企业可以根据舆情分析结果调整产品营销策略。

2. 网络监控与预警通过网络舆情分析，可以对用户的网络行为和对事件的评论进行实时监控和分析，发现并预警不良的言论和事件。

这对于政府来说可以提供实时的舆情数据，帮助政府部门进行舆情应对和公共安全管理。

3. 广告和市场调研网络舆情分析可以帮助企业了解消费者对产品和品牌的态度和评价，从而优化产品设计和市场推广策略。

通过分析用户在社交媒体上的评论，企业可以及时了解产品的优势和不足，并根据用户需求进行调整。

《社会计算》课程教学大纲一、课程基本信息课程编号：12184课程名称：社会计算英文名称：Social computing课程类型：专业课课程要求：选修学时/学分：48/3（讲课学时：32 实验学时：16）先修课程：概率论与数理统计、离散数学、Python语言程序设计后续课程：毕业设计适用专业：数据科学与大数据技术二、课程描述“社会计算”是数据科学与大数据技术专业的选修课。

作为现代计算技术、社会学与心理学之间的交叉学科，社会计算研究面向社会活动、社会过程、社会结构、社会组织及其作用和效应的计算理论和方法。

本课程主要讲授社会计算的基本理论、主要方法及典型应用，包括社会媒体与社会计算、结点、联系与影响、社区发现与评价、社会网络建模与分析、社交网络中的虚假信息传播特点及控制算法研究等知识点。

通过学习，使学生了解社会计算的研究方向和发展趋势，能够获取并分析社会媒体数据，以及使用社会计算分析社会网络，使学生具有一定的解决社会计算关系的能力。

三、课程教学目标1. 了解社会计算的研究背景及定义、研究现状、应用领域、发展趋势，能够描述社会媒体的特点和面临的挑战。

（支持毕业能力要求1）2. 掌握社会网络结点的重要性评价方法，通过从网络拓扑中学习和从用户特点与交互中学习等两种方式来分析社会网络中人际关系的联系强度，正确运用线性阈值模型和独立级联模型。

（支持毕业能力要求2）3. 掌握根据实际网络的结构性质、形成机制和统计特性建立相应的模型，从而对社交网络中的信息传播和控制进行分析。

（支持毕业能力要求2）四、教学内容、安排及教学目标得对应关系五、其他教学环节（课外教学环节、要求、目标）1.自学社区网络建模与分析单元在授课前自学授课内容，能够阐述社交网络的基本功能和基本模型。

2.运用在社会媒体数据获取与分析、社区发现、社区网络建模与分析、社交网络中虚假信息传播与控制单元学习后，自行收集资料，阅读文献，分别对某个有实际工程背景的应用问题设计解决方案。

社会网络分析与UCINET 学习（一）在前面初步接触完叙述统计与推断统计的知识后，介于眼下的研究任务，所以计量学习暂时往后面推。

从去年就开始的台风”山竹“研究，由于今年上半年课程繁多与杂事纷扰，一直耽搁。

此外，这学期一门课的课程论文需要运用社会网络分析，参考徐志平&刘怡对中国社会学博士互聘网络的分析，做一篇国内公共管理学科博士互聘网络课程论文。

上述两个任务都需要我加快对于社会网络分析的学习。

上半年，读了几本关于SNA的书籍，但始终感觉不得要义。

纯粹方法论的内容看的越多，就越容易晕眩，反而不知道实地里怎么操作，于是转向矛头，决定从刘军老师的这本书入手。

浏览目录，发现了许多与推断统计有关的知识点，这是我萌生重新复习李沛良《社会研究的统计应用》的直接原因。

这一阶段主要是对UCINET的学习，但由于这一软件不可复现，因此必定不是定量研究的趋势。

由于R语言支持UCINET包，在下一阶段，将借助R语言，试试有没有复现的可能性《整体网分析》这本书的前两个章节主要是对“网络分析”范式和“整体网研究”的一个概要，先略过，直接进入软件操作层面。

在完成对软件操作界面的大概认识后，接下来的学习将会结合现有的案例来。

介于公众平台对markdown和latex不完全支持，因此文末“阅读全文”提供链接。

《整体网分析》一、文件操作菜单>二、数据操作菜单Data数据操作菜单Data①数据编辑器data editor②数据的导入与导出等命令数据操作菜单界面所谓星形图，是指一个点处于核心，其余点与核心库相连，其余点五相关的图表。

有时候为了研究需要，需要创建一个满足一定条件的随机数据。

•import EXCEL导入Excel数据或者数据语言类型（DL），将其转换为UCINET数据•import Text >导入文本文件*Export将UCINET数据导出为其他类型的数据•CSS 输入认知社会结构（Cognitive SocialStructure，CSS）类型的文件，其功能是把特定类型的数据转换为标准的网络数据。

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。