下载文档原格式
创业者社会网络行为的研究评述与展望【摘要】创业者社会网络行为是一个备受关注的研究领域。
本文首先介绍了背景和研究意义，说明了研究该主题的重要性。
然后从研究现状、影响因素探讨、社会网络理论应用、研究方法等方面进行详细分析。
我们发现创业者的社会网络行为受到多方面因素的影响，而社会网络理论在解释这些行为中起到关键作用。
未来的研究应该注重探讨更加细分的影响因素和创业者社会网络行为的动态变化。
总结研究发现并展望未来研究方向，为创业者提供实践启示。
本文旨在深入探讨创业者社会网络行为的特点和规律，为创业者社会网络行为的研究提供新思路和理论支持。
【关键词】创业者、社会网络、行为、研究、评述、展望、影响因素、理论应用、研究方法、发现总结、未来研究方向、实践启示1. 引言1.1 背景介绍随着社会经济的快速发展和信息技术的不断进步，创业者们在当今社会网络中扮演着越来越重要的角色。
他们通过各种社会网络平台，如新浪微博、微信、LinkedIn等，与其他创业者和潜在投资者建立联系，分享经验，互相支持，促进合作。
在这个信息爆炸的时代，创业者们越来越重视社会网络行为的影响及其作用。
社会网络行为研究旨在探讨创业者在社会网络中的相关行为和决策过程。
通过分析创业者的社会网络行为，可以更好地理解其成功或失败的原因，探讨影响创业者决策的因素，推动创业者创新和发展。
对创业者社会网络行为的研究具有重要的理论和实践意义。
在这个背景下，本文将对创业者社会网络行为的研究进行评述和展望，探讨其现状、影响因素、社会网络理论应用、研究方法以及未来研究方向，为深入理解和促进创业者社会网络行为提供参考和启示。
1.2 研究意义创业者社会网络行为的研究具有重要的理论和实践意义。
研究创业者在社会网络中的行为可以帮助我们更深入地了解创业过程中的信息获取、资源获取和合作行为，从而揭示创业成功的关键因素。
通过对创业者社会网络行为的研究，可以为创业政策的制定提供理论支持和实践指导，有效地促进创业生态的健康发展。
社会网络分析的应用与研究展望社会网络分析是一种基于数学和计算机科学的交叉学科，主要研究社会系统中人与人之间的互动关系与结构。
这种研究方法在各个领域都有广泛的应用，对于人际关系、组织管理、经济发展等方面都有深远的影响。
社会网络分析的应用在人际关系的研究中，社会网络分析可以用来研究人际交往和社交网络。
通过分析人们之间的互动关系，可以了解人们的交往模式和社交行为，帮助人们更好地理解人际关系的本质。
另外，在心理学领域，社会网络分析也可以用来研究人的社交状况和人格特征等方面。
社会网络分析在组织管理方面也有重要的应用。
通过分析组织内部的关系网络，可以了解组织内部的结构和关系，有助于管理者更好地优化组织结构和人际关系，提高组织绩效。
比如，在人员调度、任务分配和绩效管理等方面，都可以应用社会网络分析的成果来指导决策。
除此之外，社会网络分析还广泛应用于经济学、统计学和信息科学等多个领域。
比如，在金融领域，社会网络分析可以用来研究交易者之间的联系和市场变化，以及预测股票价格趋势。
此外，在科学发现、文献管理等领域，社会网络分析也可以帮助研究者更好地理解知识关系和学术影响等方面。
社会网络分析的研究展望随着社交媒体和互联网的普及，社会网络分析也在不断发展和深入研究。
首先，社会网络分析需要更多的跨学科交叉，将计算机科学、数学、社会学、心理学等知识融合在一起。
尤其是在社交媒体等新型媒介出现以后，社会网络分析需要更深入地理解人们在这些平台上的社交行为和关系，并应用分析方法研究其影响。
其次，社会网络分析需要在方法论上不断创新，将其应用于更多领域以及更复杂的数据分析中。
这需要更加精细的数学理论和计算机算法来支撑，以及更丰富的数据来源和分析工具来支持。
最后，社会网络分析也需要更多的实证研究，依托于大数据和计算机科学等技术手段，深入采集和分析数据，以验证社会网络分析的理论概念和应用价值。
这需要在研究方法、数据来源和计算技术等方面进行持续的创新和完善。
社会网络分析在社会科学研究中的发展现状与未来趋势分析社会网络分析是一种应用数学和统计学方法来研究人际关系和群体互动的方法。
随着信息技术的迅速发展，社会网络分析在社会科学研究中扮演着越来越重要的角色。
本文旨在探讨社会网络分析在社会科学研究中的发展现状，并展望未来的趋势。
1. 社会网络分析的发展现状社会网络分析起源于20世纪30年代的心理学研究。
通过分析人与人之间互动的模式和结构，社会网络分析提供了一种新的视角来理解社会行为和社会关系。
随着计算机和网络技术的快速发展，社会网络分析得到了极大的推进。
在过去的几十年里，社会网络分析在许多领域都取得了重要的成果。
在社交网络中，研究者通过分析用户之间的连接模式和信息传播路径，揭示了社交媒体的结构和运作机制。
在组织网络中，社会网络分析被应用于揭示组织内部的信息流动和决策路径，为组织研究提供了新的视角。
此外，社会网络分析还在流行病学、经济学、教育学和政治学等领域中得到了广泛的应用。
2. 社会网络分析的未来趋势随着数字化时代的到来，社会网络分析将继续发展，未来的趋势可从以下几个方面展望。
首先，社会网络数据的增长和多样化将推动社会网络分析的发展。
随着移动互联网的普及和大数据技术的成熟，人们在社交媒体平台和在线社区中产生的数据呈指数增长。
这些数据包含了丰富的社会关系和行为信息，为社会网络分析提供了更多的研究材料。
其次，社会网络分析将与其他分析方法相结合，形成跨学科的研究新领域。
随着机器学习和人工智能的迅速发展，社会网络分析可以与这些技术相结合，通过对社会网络数据的模式和规律进行预测和建模。
这将使得社会网络分析能够更好地解释人类行为和社会变化的动力。
第三，社会网络分析将关注网络中的权力和影响力。
社会网络中的权力和影响力对社会行为产生着重要影响。
未来的研究将更加关注权力结构和信息传播中的潜在影响因素，以更好地理解社交媒体和组织中的信息传播和社会影响机制。
最后，随着社会网络数据的增长和隐私问题的引发，社会网络分析将面临伦理和法律挑战。
近年来国内社会网络理论的应用成果综述【摘要】本文旨在对近年来国内社会网络理论的应用成果进行综述。
在将介绍国内社会网络理论的研究背景和意义。
在将详细讨论基于社会网络理论的研究方法、社会网络在舆情分析、市场营销和社交媒体中的应用，以及社会网络对政府决策的影响。
在将展望国内社会网络理论的应用前景，并总结国内社会网络理论的应用成果。
通过本文的综述，读者可以深入了解国内社会网络理论在不同领域的应用现状和未来发展趋势。
【关键词】社会网络理论，国内，应用成果，研究方法，舆情分析，市场营销，社交媒体，政府决策，前景展望，总结。
1. 引言1.1 近年来国内社会网络理论的应用成果综述近年来，国内社会网络理论的应用成果备受关注。
随着社会网络的普及和发展，越来越多的研究者开始利用社会网络理论来解决实际问题，取得了许多令人瞩目的成果。
从基于社会网络理论的研究方法到社会网络在不同领域的应用，国内学者们在这一领域做出了许多有意义的探索和实践。
社会网络理论在舆情分析中的应用成果丰富多彩，可以帮助舆情分析人员更好地了解信息传播的路径和影响力，从而提高舆情分析的准确性和效率。
在市场营销领域，社会网络的应用也得到了广泛的认可，通过分析消费者之间的社会关系，可以更精准地进行定向广告投放和产品推广。
在社交媒体中，社会网络的应用也为用户提供了更加个性化和贴近用户需求的服务和体验。
社会网络对政府决策的影响也逐渐显现出来，政府部门可以通过社会网络理论更好地了解民意和舆论，从而更加科学地制定政策和措施。
近年来国内社会网络理论的应用成果丰硕，展现出了巨大的潜力和发展空间。
未来，随着社会网络的不断发展和完善，我们有理由相信，在不久的将来，社会网络理论将在更多领域展现出强大的应用价值，为社会各界带来更多的创新和发展。
2. 正文2.1 基于社会网络理论的研究方法基于社会网络理论的研究方法是近年来国内社会网络研究领域的重要部分。
在社会网络理论的指导下，研究者们运用各种方法对社会网络进行深入研究和分析。
社会网络分析在社会学研究中的应用与展望近年来，随着互联网的普及和信息技术的飞速发展，社会网络分析（Social Network Analysis，SNA）逐渐成为社会学研究领域的热门话题。
社会网络分析通过研究人与人之间的联系和关系，揭示了社会结构的形成和运作机制，进而对社会行为、社会群体和社会问题进行深入分析，为社会学研究提供了新的维度和方法。
首先，社会网络分析在研究社会行为中发挥了重要作用。
社会网络理论认为，人与人之间的联系是社会行为的基础。
通过社会网络分析，研究者能够深入探究人与人之间的互动关系和信息传播方式，解析人们的观念、态度和行为背后的社会因素。
比如，在传播学领域，社会网络分析被广泛应用于研究媒体传播、信息传播和社交媒体的影响力等方面，帮助我们更好地理解信息在网络中的传播过程，从而为信息传播策略的制定和社会舆论的引导提供理论依据。
其次，社会网络分析在社会群体研究中发挥了重要作用。
社会群体是社会结构的重要组成部分，而社会网络正是群体形成和运作的基石。
运用社会网络分析，研究者能够揭示群体内部成员之间的关系以及群体与群体之间的连接，深入了解群体的形成、演化和分化机制。
比如，在组织行为学领域，社会网络分析被广泛应用于研究组织内部的权力结构、信息流动和决策过程等问题，帮助我们理解组织内部关系的稳定性和变动性，为组织管理和工作设计提供理论指导。
此外，社会网络分析还能够帮助我们研究和理解社会问题。
社会问题往往与人与人之间的关系密切相关，而社会网络分析正是揭示这种关系的利器。
通过社会网络分析，研究者能够深入剖析社会问题的根源和扩散机制，以及对应的解决办法。
例如，在犯罪学领域，研究者利用社会网络分析研究了犯罪集团的形成和运作方式，有助于我们更好地理解犯罪的社会动因和防控措施。
类似地，在健康行为学领域，社会网络分析被用于研究个体健康行为的传播和影响机制，为公共健康政策的制定提供科学依据。
然而，虽然社会网络分析在社会学研究中已经取得了一系列的成果，但仍然存在着一些挑战和局限性。
社会网络分析预测流行趋势一、社会网络分析概述社会网络分析是一种研究社会结构和个体之间关系的定量方法。
它通过分析社会网络中的节点（个体或组织）和连接（关系或互动）来揭示社会结构的模式和动态。
社会网络分析在预测流行趋势方面具有独特的优势，因为它能够揭示个体和群体之间的互动模式，以及这些模式如何影响信息的传播和趋势的形成。
1.1 社会网络分析的核心概念社会网络分析的核心概念包括节点、边、网络结构、中心性、密度、聚类系数等。
节点代表社会网络中的个体或组织，边则表示节点之间的联系。
网络结构描述了节点和边的排列方式，而中心性、密度和聚类系数等指标则用于量化网络的特征。
1.2 社会网络分析的应用场景社会网络分析的应用场景非常广泛，包括但不限于以下几个方面：- 社交网络：分析社交网络中的用户行为和信息传播模式。
- 经济网络：研究经济活动中的交易关系和市场结构。
- 组织网络：探讨组织内部的协作关系和决策流程。
- 信息传播：研究信息如何在社会网络中传播和影响公众意见。
二、社会网络分析预测流行趋势的方法社会网络分析预测流行趋势的方法主要基于对社会网络结构和动态的深入理解。
通过分析网络中的信息流动、意见领袖的作用以及群体行为的模式，可以预测哪些趋势可能在社会中流行起来。
2.1 信息传播模型信息传播模型是社会网络分析中用于预测流行趋势的重要工具。
这些模型包括级联模型、线性阈值模型等，它们模拟了信息如何在网络中传播，以及个体如何受到网络中其他个体的影响而采纳某种观点或行为。
2.2 意见领袖识别在社会网络中，某些个体因为其影响力、知识或地位而成为意见领袖。
识别这些意见领袖对于预测流行趋势至关重要，因为他们的行为和观点往往会影响大量追随者。
2.3 群体行为分析群体行为分析关注于网络中群体的形成和行为模式。
通过分析群体内部的互动和群体之间的互动，可以预测群体行为如何影响流行趋势的形成和发展。
2.4 数据驱动的预测模型数据驱动的预测模型利用社会网络中收集到的大量数据来预测流行趋势。
社会网络和影响力的分析和预测在信息时代，社会网络成为了人们日常生活的重要组成部分，并且日益扩大其影响力。
社交媒体、微博博客、短视频、电商平台等都构成了社会网络的重要组成部分。
随着技术的不断发展，社会网络的影响力也愈加强大。
本文将从社会网络对个人和社会的影响、未来社会网络的趋势，以及如何利用社会网络等方面进行分析和预测。
社会网络的影响社会网络对个人的影响不可忽视。
众所周知，社交媒体可以让人们更快速地获取信息、分享心情与观点、建立社交关系，并且可以塑造个人的形象和价值观。
社交媒体不仅仅是连接人与人之间的工具，还是个人表达自我的平台。
然而，同时也有一些不利因素。
有些人会因为关注与点赞等活跃度的追求而牺牲自己的时间与精力。
此外，一些网络暴力和谩骂行为也让人们在社交网络上备受伤害。
当然，社会网络的影响不仅仅局限于个人，而是直接或间接地影响到整个社会。
社会网络满足了人们获取信息的需求，也逐渐成为了新闻舆论引导的重要渠道。
大事件和社会热点也会在社交网络上得到广泛讨论和传播，进而影响到社会舆论。
此外，社交网络也成为了传媒和广告的新渠道。
通过引入广告商的满足人们消费需求，同时也从中获利。
未来社会网络的趋势随着人工智能等技术的不断发展，社会网络的未来趋势也会对人们的生活产生改变。
首先，未来社会网络将更好地利用人工智能、语音识别等技术，可通过语音识别、语音播报，甚至可通过虚拟人物的互动来实现更“人性化”的操作。
其次，大数据和云计算的应用，可以更细化、精准地推送产品与服务信息，这将更加符合用户需求。
未来社会网络能够将用户的行为偏好与兴趣喜好的数据，通过数据模型、数据挖掘等技术进行有效整合、分析和探索。
这使得用户越来越少地需要主动搜寻相关信息，而是得到了更多的个性化服务。
最后，随着网络游戏和虚拟现实的发展，未来的社交网络也将变得更加互动和丰富。
例如，以前的社会网络只是简单地提供文字、音频、图片，而未来我们也将能够通过虚拟现实等技术来进行三维互动，这将更加符合人类的交流需要，开创一个全新的社交媒体时代。
社会网络研究的发展和趋势社会网络研究是一门学科，它研究人际间的关系，如何形成和演变，以及它们对个体和群体的行为和思维的影响。
自20世纪60年代以来，社会网络研究在学界和实践中都取得了显著的进展。
这篇文章将回顾社会网络研究的发展历程，并分析它未来的发展趋势。
一、社会网络研究的发展历程社会网络研究的起源可以追溯到20世纪30年代的社会学家莫雷诺研究小组互动的工作。
在20世纪50年代和60年代，社会科学的发展促进了社会网络研究的发展。
这时候，社会网络研究主要是定性研究，研究对象也主要是面对面的社交网络。
然而，随着社会科学方法的发展，社会网络研究也开始转向定量研究。
20世纪70年代和80年代，人们开始利用计算机技术和数学方法来分析社交网络。
这些方法包括社会网络分析（SNA）和多重关系分析（MRA）。
同时，在20世纪90年代，互联网的普及和社交媒体的兴起，为社会网络研究带来了新的机遇和挑战。
社会网络研究的对象不再局限于面对面的社交网络，而是扩展到了线上社交网络。
二、社会网络研究的现状如今，社会网络研究已经成为一个跨学科的研究领域，涉及社会学、人类学、心理学、计算机科学和信息科学等多个学科。
社会网络研究的方法和应用也越来越多样化和复杂化。
在方法方面，社会网络分析和多重关系分析仍然是研究社交网络最常用的方法之一。
此外，还有通过问卷调查来获取社交网络数据的方法，另外也有非常新颖的基于众筹与网络资源的缘起融合理论进行研究的书籍，其中讨论很多。
在应用方面，社会网络研究可以帮助我们了解人们如何在社交网络上形成和维护社交关系，如何通过社交网络完成信息传递和知识共享，以及社交网络对行为和思维的影响。
此外，社会网络研究也可以应用到各个领域，如市场营销、组织管理、医疗卫生等领域。
三、社会网络研究的未来趋势未来，社会网络研究将呈现出以下趋势。
首先，社会网络研究将更加注重跨学科的整合。
社会网络研究需要涉及社会科学、计算机科学和信息科学等多个学科，需要多领域的交叉合作。
网络社会学的基本理论及研究进展随着互联网的发展和应用，网络社会学作为一门新兴学科逐渐崭露头角。
网络社会学研究互联网和社交媒体等现代通信技术在社会生活中的作用和影响，具有重要的实践意义和理论价值。
本文将探讨网络社会学的基本理论及研究进展，以期更深入理解互联网时代的社会现象和规律。
一、网络社会学的基本理论1. 社会网络理论社会网络理论是网络社会学的核心理论，它认为社会关系是由个体之间的相互连接构成的。
人与人之间通过各种关系连接在一起，形成社会网络。
社会网络理论通常包括节点、连边、度数、中心性等重要概念，用于描述社会网络结构和特点。
例如：节点指网络中的个体，连边指节点之间的连接关系，度数指每个节点连接的数目，中心性指节点在网络中的重要度。
2. 数字社会理论数字社会理论是网络社会学的另一重要理论，它认为互联网等数字技术正在改变人们的社会生活和人类文明的进程。
数字社会理论通常关注人类与数字技术之间的互动和影响，包括个体与社会、政治、商业等方面的关系。
例如：人们在互联网上的言论和行动对社会政治的影响，数字经济对全球经济格局的影响等。
3. 社会构建理论社会构建理论是一种文化心理学理论，认为社会和文化是由人们自己构建的，是由人们交往行为和交流产生的。
它强调人们是在社会中相互影响和塑造的，网络社会也是如此。
社会构建理论尤其适用于互联网社交平台、虚拟社群、社交工具等互联网应用，它对揭示互联网上的社交现象具有重要的启示作用。
二、网络社会学的研究进展1. 社交网络研究社交网络研究是网络社会学的重要分支，它通过对社会网络结构和特点的分析来研究社交关系和社交行为。
社交网络研究的主要方法是通过对互联网社交平台、虚拟社群等社交工具的调查和分析，来了解人们在互联网上的社交行为和互动模式。
研究结果显示：互联网对社交关系的影响比传统媒体更显著，人们的社交行为和人际关系受到了互联网的巨大影响。
2. 数字经济研究数字经济研究涉及互联网商业、信息技术、经济政策、消费者行为等方面，是网络社会学微观研究领域之一。
Wide Angle | 广角MODERN BUSINESS现代商业154社会网络理论研究回顾与展望张秀娥 张皓宣 吉林大学商学院 吉林长春 130012摘要:近年来，社会网络理论在各个领域中的应用越来越广泛，越来越多的研究是基于社会网络的视角的。
研究社会网络理论及其模型的演变和发展，对创业和其他领域的研究有推进作用。
文章梳理了社会网络概念的形成与发展，目前较为普遍接受的定义是：基于个体或组织之间的复杂联系和这些个体和组织的集合，同时其网络的结构，规模等都限制了资源的流动和分配。
并整理出了社会网络的理论模型及其发展历程，包括弱相关论，强相关论、结构洞论和社会资本论。
回顾社会网络理论并分析，提出了相关建议，意在完善社会网络理论研究。
关键词:社会网络；创业；理论模型社会网络的定义，最早起源于英国20世纪40年代的著名人类学家R·Brown的研究，关注点聚集在关注有界群体内部成员的行为上，是一个社会学结构上的概念。
成系统的社会网络的理论的提出者则要追溯到1954年的Barnes。
他最早地正式提出了“社会网络”，其研究立足于挪威某渔村的社会关系。
研究中，Barnes 发现用通常的较为正式的社会关系无法阐述渔村内社会关系的正常运作，如阶级、职业、地位等，于是认为在正式关系之外的非正式关系，如朋友关系亲属关系伙伴关系等，也对社会的正常运作和结构稳定有着重要作用。
在这之后，网络的概念一直没有被广泛应用，直到1969年Mitchell·White才做出进一步的解释。
Mitchell认为社会网络的组成包括正式的和非正式的关系，并将社会网络的概念扩大到“特定的个人之间的一组独特的联系”。
目前，学界普遍接受的社会网络的定义为基于个体或组织之间的复杂联系和这些个体和组织的集合，同时其网络的结构，规模等都限制了资源的流动和分配。
社会网络的概念从社会学和生态学领域兴起，但在数十年间的发展中逐渐展现出了理论的普适性，被应用到越来越多的领域中，近20年间更是延伸到各个领域，并在企业创业活动中展露出巨大的作用。
关于社会网络的理论，Granovetter主要从社会关系强弱角度分析社会网络结构，并提出在社会网络中真正具有桥梁作用的是弱关系;Krackhardt、边燕杰等人则认为强关系在社会网络中的重要性不可忽视；Burt立足于社会网络结构的角度，提出了结构洞理论，认为社会网络结构中的空洞是社会成员信息和资源优势的主要来源；Bourdieu、Coleman和林南等人则从资源角度出发，提出了社会资本的理论。
目前鲜有从创业企业社会网络角度分析社会网络与其他变量如创业导向、创业机会识别和创业绩效的联系。
在目前创新浪潮的环境下，对这一问题进行深入研究具有重要价值。
本文对社会网络的定义和理论模型进行了回顾和梳理，以期为后续的进一步研究提供有价值的参考。
一、Granovetter的弱关系社会网络理论1973年，Granovetter在《弱关系的力量》一文中第一次提出了弱关系社会网络理论。
他在20世纪60年代在哈佛攻读硕士和博士学位时，对麻省牛顿镇的居民进进行寻访其如何找到工作来探索社会网络。
寻访中他发现，在一个人的求职中，通常的紧密的朋友反倒不如那些平时很少联系或者不怎么熟悉的人更有作用，事实是，陌生人最能真正介绍到工作，反而是紧密的朋友往往帮不上忙。
在传统社会，亲人、同学、朋友、同事是每个人接触最频繁的群体，人们形成了一种受限于传播范围的稳定的社会认知，即“强联系” (Strong Ties)现象；与此同时，人们在社会交往中还有另一类浅显但范围广泛的社会认知，例如在收音机中听到的或借他人之口了解到的一个人。
也即“弱联系”(Weak Ties)(Granovetter，1982)。
Granovetter的受其在哈佛求学时的老师Mitchell·White的影响，认为正式的和非正式的关系都应该算作是社会网络的组成部分，并将将社会网络的概念扩大到“特定的个人之间的一组独特的联系”。
Granovetter的社会网络理论也建立在这一定义上，更确切得说，建立在人们的非正式关系的作用上。
格兰诺维特第一次提出了“关系强度”(Strength of Ties)的概念。
他以互动频率、感情力量、亲密程度和互惠交换等4个维度为依据，将关系划分为两类，分别是“强关系”和“弱关系”(李梦楠，贾振全，2014)[10]。
其提出了一个衡量社会网络的关键性质“异质性”。
格兰诺维特指出，影响社会网络作用大小的关键就是社会网络的同质性和异质性。
网络中，同质性较高的个体之间的沟通往往是低效率的，信息沟通的真正有效桥梁是异质性，可以有效扩大信息视野。
格兰诺维特的理论建立在这样一种假设上：社交网络中，弱关系的分布范围要远远大于强关系，因此比强关系充当跨越社会界限的桥梁的可能性更高。
这并不意味着所有的弱关系都能充当桥梁，但弱关系桥梁为人们提供了接触其所属社会阶层之上的信息和资源的可能(Granovetter，1973)。
可以说，弱关系并不都是社会桥梁，但社会桥梁往往是弱关系。
之后，格兰诺维特进行了进一步的研究，并于1985年发表了《经济行动与社会结构：嵌入问题》，首次提出了“嵌入理论”。
论文中指出，经济行动是依托于、嵌入于社会结构的，而不是孤立的、单纯的。
我们在分析经济行动的时候，必须在社会关系的框架下进行，即人的行为会因为具体的社会关系网络的不同而发改变。
这一理论的提出改变了人们对于社会行动和经济行动的传统印象，将他们都放置在了社会结构的框架下分析。
弱关系理论在学界引发了广泛讨论，一些学者对其进行了研究后，相应地提出了“强关系理论”，突出了强关系的强势和其可靠性，认为在风险和危机面前，强关系所能带来的可靠性是不可替代的，特别适用于不确定的情景。
但实际上，弱关系理论中并没有忽视这一点。
值得一提的是，格兰诺维特1965年从美国普利斯顿大学美国与欧洲当代史专业毕业后，进入哈佛大学进修社会学硕士和基金项目：基金项目：吉林大学本科教学改革研究项目暨吉林省高等教育教学改革研究课题“高校创业教育生态系统构建研究”(2017XZD022)；吉林省科技发展计划项目“吉林省创新创业环境优化研究”(20180418032FG)；吉林大学创新创业课程建设项目“创业管理”。
吉林大学创新创业训练计划资助项目“社会网络对大学生创业绩效影响机制研究”(201710183005)Wide Angle广角 | MODERN BUSINESS 现代商业155博士学位，正是拜师于哈里森·怀特，即社会网络的关系性定义的首先提出人。
很明显格兰诺维特收到了他这位导师很深刻的影响，弱关系理论可以说是对社会网络的关系性定义的一个丰富和完善。
格兰诺维特认为个体在社会中的经历与社会整体密不可分，以至于不能用单独的个体去考量，必须进行微观和宏观的联结，而社会网络的弱关系正是他找到的一道桥梁。
这一理论也在无意中侵入了经济学的领地，冲击了原本的劳动力市场模型和以往的信息模型。
他本人也在之后的研究生涯中着眼于此，用“嵌入理论”进行了进一步的经济社会学的研究，回击了对1955年加里·斯坦利·贝克尔《歧视经济学》引领的“经济学帝国主义”，展开了“社会学帝国主义”。
可惜的是，和加里·贝克尔激起轩然大波的理论相反，格兰诺维特的违背人们常识的理论在当时并没有引起重视，甚至被《美国社会学评论》拒之门外，直到多年后才得到认可。
如今，《弱关系的力量》是美国社会学杂志引用第二多的论文，仅次于布迪厄1984年的《区隔：一种趣味性判断的社会学批判》。
二、边燕杰等人的强关系论强关系论是众多学者们在格兰诺维特提出的弱关系理论后对其做出的响应纠、正和补充而提出的，主要代表者有Krackhart和边燕杰等。
首先，Krackhart在研究了弱关系理论和的“嵌入理论”后，认为二者不能之间存在矛盾。
“嵌入理论”认为实际社会中的“人”并不像社会学理论中服从于社会价值的“社会人”，也不像经济学理论中强调的利益最大化而造成的与社会割裂的“理性人”，而是“嵌入到社会关系中的理性人”。
人虽然追求眼前的利益，但为了长远的更大的利益，也会遵守人际交往中规则以期维持良好的人际关系。
反对者认为，“信任”这一概念也被嵌入了社会网络中，其建立和维护依赖于个体间持续接触，实际上是在支持强关系理论。
Krackhardt(1992)就提出了“强关系优势理论”，认为强关系的情感联系可以传播个人的影响力，从一组强关系到另一组关系，其来源就是信任。
而且强信任带来的强关系，在困难境地中能带来弱关系所无法比拟的资源。
边燕杰(2000)于1997年在研究过后也给出了类似的结论。
他在对彼时中国大陆的求职背景下进行了强关系与弱关系的实证分析，对天津市求职者的求职情况进行了调查，发现求职者们的第一份工作多是通过“强关系”(如亲属、朋友等)来获取的，强关系在华人求职中具有很大的作用。
他分析后得出，至少在中国的独特的人情社会关系下，人与人之间的交往很看重感情交流程度和信任程度，强关系比弱关系更有作用(边燕杰，丘海雄，2000)[12]，并据此提出了“强关系假设”。
社会网络只是强关系创造的人情网，信息传递只是人情传递的表现形式甚至是副产品，没有人情网就没有信息桥。
笔者认为，不能片面地将弱关系理论和强关系理论理解为对立关系。
“强关系”和“弱关系”理论的分歧本质上是由视角和调查对象的差异引起的。
格兰诺维特更关注于关系的强度和带来的信息的效果，边燕杰则更关注与关系起效的频度和可能性。
换言之，人们很容易并经常从强关系网络获取信息，但信息的重复率和无用率较高；较难从弱关系网络获取信息，但信息的异质性较高，更能带来信息上的拓宽。
在动态的层面上考虑，弱关系带来的信息具有更高的流动性，往往会将信息获取人带到更高的平台和圈子；强关系则能巩固和稳定当前所在的平台地位。
由此推论，假如将社会地位划分为金字塔形，那么底端的人的强关系网络所能提供的信息是有限的，必须借助弱关系网络来进行提高；而顶端的人由于自身的强关系网络多数也存在于顶端，巩固强关系网络，善用其信息，则有着更好的效果。
实际我们也可以发现，边燕杰的研究关注于天津整个地区求职者们的第一份工作，这也能侧面说明我们的结论。
三、Burt的结构洞理论1992年，美国社会学家Burt从竞争视角出发，将社会网络理论放在经济学框架下进一步分析和发展，提出了结构洞理论。
Burt在Granovetter发展起来的经济社会学基础上进行了更加深入的研究，其对于社会网络的研究已经不再拘泥于纯粹的社会学框架中，而是放在了拥有更明了和精确计量方法的经济学框架中。
Burt创新地把社会中的个体比作“玩家”(Player)，以其在“竞争区域”(Competition Arena)中如何获取竞争优势作为研究出发点，提出“竞争场域的社会结构是决定其投资回报率的关键因素”。
