集对社会网络分析模型及其应用

社会-环境系统远程耦合是指社会系统和环境系统之间存在着长距离的相互作用和相互影响。

研究社会-环境系统远程耦合可以帮助我们更好地理解人类活动对环境的影响以及环境变化对社会的反馈作用。

下面是一些常用的研究方法及应用：1. 系统动力学模型：系统动力学模型是一种用于描述和模拟复杂系统行为的数学工具。

通过构建社会和环境的数学模型，可以研究它们之间的相互作用和演化过程。

这种方法可以用于预测和评估社会活动对环境的远程影响，以及环境变化对社会的反馈效应。

2. 地理信息系统（GIS）分析：GIS分析结合了地理空间数据和统计分析方法，可以用于研究社会-环境系统的远程耦合。

通过收集、整理和分析社会和环境的空间数据，可以揭示它们之间的关联和相互作用。

例如，可以利用GIS分析研究城市化过程对周边生态系统的远程影响。

3. 网络分析：网络分析用于研究社会系统和环境系统之间的复杂网络结构和关系。

通过构建社会和环境系统的网络模型，可以分析节点之间的联系、信息流动和资源交换。

这种方法可以揭示社会-环境系统的远程耦合机制和演化规律。

4. 情景分析：情景分析是一种基于定量和定性数据的综合评估方法，用于研究社会-环境系统的未来发展趋势和可能的影响。

通过构建不同的情景假设，并进行模拟和评估，可以预测不同决策和干预措施对社会和环境的远程耦合效应。

5. 大数据分析：大数据分析利用大规模数据集和机器学习算法，可以挖掘社会-环境系统的隐含规律和关联。

通过分析社交媒体数据、传感器数据等，可以研究社会活动对环境的远程影响以及环境变化对社会的反馈作用。

这些研究方法在社会-环境系统远程耦合的研究中都具有重要的应用价值。

它们可以帮助我们深入理解社会和环境的相互作用，为可持续发展和有效管理提供科学依据。

基于大数据的舆情分析与舆情预测模型研究随着互联网的普及和信息的爆炸式增长，舆情分析成为了各行各业关注的焦点。

通过对大数据的深度挖掘和分析，可以帮助政府、企业和个人了解社会热点、公众舆论和市场趋势，从而实现科学决策和战略规划。

本文将探讨基于大数据的舆情分析与舆情预测模型的研究现状与发展趋势。

一、舆情分析模型的研究现状1. 文本挖掘技术在舆情分析模型中的应用文本挖掘技术是舆情分析的基础。

通过机器学习、自然语言处理、信息检索和数据挖掘等技术手段，可以从文本数据中自动提取、转换和理解信息。

舆情分析模型可以根据文本情感分析、主题建模和事件追踪等方法来进行舆情分析。

例如，通过情感分析可以判断社会舆论的倾向性，通过主题建模可以发现舆论热点，通过事件追踪可以了解舆论发展的演变过程。

2. 社交媒体数据在舆情分析模型中的应用随着社交媒体的兴起，大量的用户生成内容被发布在社交媒体平台上，这些内容包含了公众的观点、意见和情感等信息。

舆情分析模型可以通过对社交媒体数据的分析，抓取公众的观点和态度，进而了解社会热点和舆论趋势。

如利用社交媒体数据可以预测选举结果、产品销售趋势以及公众对政策的反应等。

3. 网络爬虫技术在舆情分析模型中的应用网络爬虫技术可以自动化地获取互联网上的文本数据。

舆情分析模型可以通过网络爬虫技术实时地获取和更新数据，从而建立准确的数据集。

网络爬虫还可以获取各类媒体的评论信息，通过对这些评论信息的情感分析和主题建模，可以了解公众对特定事件和议题的态度和反应。

二、舆情预测模型的研究现状1. 时间序列分析在舆情预测模型中的应用时间序列分析是一种用来解释和预测时间序列数据的统计方法。

在舆情预测模型中，可以利用时间序列分析方法对历史舆情数据和相关的外部因素进行建模和分析，从而预测未来舆情的走势。

例如，对于选举结果的预测，可以通过将选举候选人的舆情数据与选举日期的时间序列数据相结合，构建相应的模型来进行预测。

2. 机器学习算法在舆情预测模型中的应用机器学习算法是一种通过从历史数据中学习和总结经验规律，从而对未来数据进行预测和分类的方法。

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%。

社会网络分析中的影响力传播模型比较在当今信息时代，社交媒体成为了人们获取信息、交流观点和传播信息的主要渠道之一。

为了更好地理解和预测信息在社会网络中的传播和影响过程，研究者们提出了多种影响力传播模型。

本文将比较几种常见的社会网络分析中的影响力传播模型，包括线性阈值模型、非线性阈值模型和层级传播模型。

一、线性阈值模型线性阈值模型是最简单且最常见的影响力传播模型之一。

该模型基于假设：每个个体在社交网络中有一个固定的阈值，当其被影响的节点数量超过该阈值时，该个体将接受信息并传播给其邻居节点。

线性阈值模型的数学表达式如下：i(t+1) = θi * ∑(j∈N(i))x(j,t)其中，i(t+1)表示个体i在下一个时间步的状态，θi表示个体i的阈值，N(i)表示个体i的邻居节点集合，x(j,t)表示节点j在当前时间步的状态。

尽管线性阈值模型简单易懂，但其无法很好地解释现实社交网络中信息的传播过程。

因为该模型假设每个个体的阈值固定，无法考虑到个体在不同情境下的变化。

因此，研究者们提出了非线性阈值模型。

二、非线性阈值模型非线性阈值模型是对线性阈值模型的改进和扩展。

相比于线性阈值模型，非线性阈值模型考虑了个体的动态阈值，即个体在不同情境下对信息接受的敏感性。

常见的非线性阈值模型包括独立级联模型（Independent Cascade Model）和线性阻塞模型（Linear Threshold Model）。

独立级联模型假设每个节点以概率p独立地将信息传递给其邻居节点，而线性阻塞模型则通过计算节点的加权总和来确定信息的传播情况。

三、层级传播模型与线性阈值和非线性阈值模型不同，层级传播模型考虑了信息在网络中的传递路径。

该模型认为信息在网络中传播时，会依次影响不同的层级，从而产生层级传播的效应。

层级传播模型具有更高的表达能力，能够更好地模拟实际社交网络中的信息传播现象。

常见的层级传播模型包括时序模型（Temporal Model）和时空模型（Spatiotemporal Model）。

社交网络分析社交网络分析是一项涉及社交网络结构、关系和行为的研究领域。

它旨在理解个体和群体之间的互动方式，以及这些互动如何影响信息传播、意见形成和决策制定等方面。

社交网络分析可以应用于各个领域，包括社会学、管理学、信息科学等，以帮助我们了解人际关系和社会交往的本质。

社交网络的定义和特征社交网络是由一组个体和它们之间的连接构成的。

个体可以是人、组织或其他实体，连接则代表着它们之间的关系，比如友谊、合作、信息传递等。

社交网络分析通常将个体表示为节点，连接表示为边。

通过对社交网络的节点和边进行分析，我们可以揭示出网络的核心成员、社群结构、信息传播路径等重要特征。

社交网络的分析方法社交网络分析采用一系列方法来研究网络的结构与行为。

以下是常用的几种方法：1. 节点中心性分析：节点中心性是衡量节点在网络中重要程度的指标。

常用的节点中心性指标包括度中心性、接近中心性、介数中心性等。

度中心性衡量节点在网络中的连接数量，接近中心性衡量节点到其他节点的距离，介数中心性衡量节点在网络中的信息传递重要性。

2. 社群检测：社群是网络中一组高度内聚、低度连接的节点集合。

社群检测的目标是将网络划分为不同的社群，以揭示网络中的群组结构和组织。

常用的社群检测算法包括基于模块度的方法、谱聚类等。

3. 信息传播分析：信息传播是社交网络中的重要现象之一。

信息可以通过节点之间的连接进行传递和扩散。

信息传播分析关注节点在网络中的影响力和传播路径，以及网络结构对信息传播的影响。

重要的信息传播模型包括独立级联模型、线性阈值模型等。

4. 链接预测：链接预测旨在预测未来可能形成的连接。

通过分析网络中已有的连接模式和特征，我们可以预测潜在的链接关系，从而洞察网络的演化和发展趋势。

应用领域社交网络分析在多个领域具有广泛的应用价值：1. 社交媒体分析：社交网络分析可以帮助我们理解社交媒体上的用户行为、信息传播和舆论形成。

通过对社交媒体数据进行分析，我们可以挖掘用户之间的关系、话题的传播路径以及热点事件的发展过程。

网络数据建模、分析与应用研究综述一、网络数据建模随着互联网的快速发展，网络数据已经成为了研究和应用的重要领域。

网络数据建模是指通过对网络结构和属性进行抽象描述，构建出能够反映网络特征的数据模型。

网络数据建模的目的是为了更好地理解网络的结构、功能和动态变化，为网络分析、管理和决策提供理论依据和技术支持。

图论建模：图论是研究图(Graph)结构及其性质的数学分支。

在网络数据建模中，图论建模主要关注如何用图的形式表示网络结构，以及如何利用图论方法对网络进行分析。

常用的图论建模方法有邻接矩阵法、邻接表法、边权法等。

社会网络建模：社会网络是一种特殊的网络结构，由具有关联关系的人或组织组成。

社会网络建模主要研究如何用图的形式表示社会网络结构，以及如何利用图论方法对社会网络进行分析。

常用的社会网络建模方法有无向图法、有向图法、贝叶斯网络法等。

复杂网络建模：复杂网络是由大量相互连接的节点和边组成的网络结构。

复杂网络建模主要研究如何用图的形式表示复杂网络结构，以及如何利用图论方法对复杂网络进行分析。

常用的复杂网络建模方法有随机游走模型、小世界模型、斑图模型等。

动态网络建模：动态网络是指网络结构和属性随时间发生变化的网络。

动态网络建模主要研究如何用图的形式表示动态网络结构，以及如何利用图论方法对动态网络进行分析。

常用的动态网络建模方法有马尔可夫链模型、随机过程模型等。

多模态网络建模：多模态网络是指具有多种不同类型的信息载体的网络。

多模态网络建模主要研究如何用图的形式表示多模态网络结构，以及如何利用图论方法对多模态网络进行分析。

常用的多模态网络建模方法有多模态图模型、多模态贝叶斯网络模型等。

网络数据建模是一个涉及多个领域的交叉学科，其研究内容和技术方法不断丰富和发展。

随着大数据时代的到来，网络数据建模将继续发挥重要作用，为网络分析、管理和决策提供更多有价值的理论和实践支持。

1. 网络数据的基本概念和特点随着互联网的普及和发展，网络数据已经成为了当今社会中不可或缺的一部分。

社会网络前沿理论发展及其应用价值研究秦剑【摘要】作为当前组织与管理研究的前沿领域,对社会网络理论进行了系统性综述.首先分析了社会网络理论的产生背景和发展脉络；其次对社会网络理论的主要流派进行了详尽阐述,论证了各自的理论贡献和应用价值.最后,对社会网络理论进行了研究展望,并指出了未来进一步研究的机会和方向.【期刊名称】《技术与创新管理》【年(卷),期】2013(034)002【总页数】5页(P128-131,135)【关键词】社会网络;理论发展;应用研究【作者】秦剑【作者单位】南开大学国际商务研究所,天津300457【正文语种】中文【中图分类】F270.71 引言社会网络理论最早源起于20世纪50年代的社会学和人类学领域，随着相关研究的深入和学科交融的深化，其逐渐被引入经济学和管理学等领域，其强大的解释力已经开始得到学者们的普遍认可，并已经演变成为一种重要的研究范式。

下面，本文首先理清社会网络理论的发展脉络，进而阐述社会网络理论领域内7大理论流派的差异及其各自的应用价值，最后对社会网络理论的未来发展进行展望，指出进一步研究的机会和方向，从而为后续研究提供一定的依据与参考。

2 社会网络理论的缘起和发展一般认为，社会网络理论的发展与传统的心理学、社会学、人类学以及数学等领域的发展密切相关。

随着应用范围的不断拓展，社会网络的概念已超越了人际关系的范畴，网络的行动者(actor)既可以是个人，也可以是集体单位，如家庭、部门、组织等。

系统的文献梳理发现，社会网络理论的相关文献大致可以划分为网络结构观、弱关系理论、强关系理论、结构洞理论、网络嵌入理论、基于社会资源的社会网络观以及基于统计模型的社会网络分析等7类。

鉴于篇幅所限，本文对其简要总结如下:2．1 网络结构观结构学说是社会网络研究的重要分支之一，其强调从位置取向的角度来分析存在于两个以上行动主体之间的模块化关系所折射出来的社会结构，注重用“结构等效”来理解人类社会的行为关系，把社会网络界定为将社会成员连结在一起的关系模式，强调的是社会成员间通过关系网络和先赋地位而产生的既定的社会结构［1］。

社交网络数据的情感分析与情感演化模型构建社交网络已经成为人们交流、分享和获取信息的重要平台。

随着社交网络的发展与普及，用户在平台上产生的大量文本数据也为情感分析提供了丰富的资源。

情感分析旨在从用户的文本数据中识别和分析情感倾向，进而了解用户的情绪状态和情感需求。

同时，情感演化模型可以帮助我们更好地理解和预测社交网络上情感的动态变化。

一、情感分析方法1. 词频统计法词频统计法是最简单、直接的情感分析方法之一。

该方法通过统计文本中出现的情感词汇的频率来评估文本的情感倾向。

情感词库的构建是关键，需要包含常见的积极词汇和消极词汇，以便进行情感判断。

2. 机器学习方法机器学习方法通过训练模型来进行情感分析，可以更准确地判断文本的情感倾向。

常用的机器学习算法包括朴素贝叶斯、支持向量机等。

在训练模型时，需要准备带有情感标签的文本数据作为样本集。

3. 深度学习方法深度学习方法是近年来在情感分析领域取得显著成果的方法之一。

通过深度神经网络模型，可以从文本中提取更丰富的语义信息，实现更精确的情感判断。

常用的深度学习模型包括卷积神经网络、循环神经网络等。

二、情感演化模型构建1. 社交网络语义网络分析情感演化模型的构建首先需要对社交网络中的语义网络进行分析。

语义网络是由社交网络中的用户与用户之间的关系以及用户发布的文本数据构成的图结构。

通过分析语义网络，可以了解不同用户之间的情感传播和交互方式。

2. 情感传播模型情感传播模型用于描述社交网络中情感的传播过程。

常用的情感传播模型包括独立级联模型、线性阈值模型等。

这些模型可以帮助我们理解情感在社交网络中的扩散规律，从而更好地预测用户的情感状态。

3. 情感演化预测模型情感演化预测模型是基于社交网络数据和历史情感数据构建的模型，旨在预测社交网络上情感的演化趋势。

该模型通过对过去的情感变化进行建模，结合社交网络数据和用户的情感倾向，可以预测未来社交网络上的情感演化状况。

三、应用场景1. 营销策略优化通过对社交网络数据的情感分析和情感演化模型的构建，企业可以了解用户对产品的情感倾向和演化趋势。

协同治理_理论探究框架与分析模型引言：近年来，协同治理作为一种新兴的治理方式受到了广泛的关注。

面对社会问题的复杂性和多样性，传统的集权治理模式显得力不从心，而协同治理强调政府、市场、社会各方共同参与，实现资源的合理配置和问题的协同解决。

针对协同治理的理论探究和分析模型的构建，则是将这一理念付诸于实践的关键。

一、协同治理的理论探究框架（一）多元治理理论多元治理理论认为，面对社会问题的复杂性，单一的治理主体无法完成全部任务，需要各种治理主体之间的协同协作。

多元治理主张政府、市场、社会等各方共同参与，形成一个复杂的治理网络，以实现问题的综合治理。

协同治理恰恰是多元治理的一种详尽表现。

（二）合作理论合作理论强调不同主体之间的合作与协调。

协同治理的核心思想是通过各方的合作，实现资源的共享和问题的共同解决。

合作理论则为协同治理提供了理论支持。

（三）启发式决策理论启发式决策理论强调在复杂环境下寻求最优解决方案的困难性。

协同治理面对的问题往往涉及到多方利益的平衡和冲突，需要在不完全信息的状况下做出决策。

启发式决策理论的探究，可以援助我们理解协同治理中的决策机制。

二、协同治理的分析模型（一）治理网络分析模型治理网络是指由各种治理主体组成的复杂网络结构。

治理网络分析模型通过对网络中的节点、边和干系进行分析，揭示出各个治理主体之间的干系和作用机制。

其可以定量分析不同治理主体之间的合作状况、资源分配状况等，为协同治理的实践提供指导。

（二）利益协商模型协同治理往往涉及到各种利益主体之间的协商和平衡。

利益协商模型通过对利益主体之间的冲突与合作进行建模，分析各种因素对协商结果的影响。

该模型可以援助我们了解协同治理过程中的利益平衡机制和解决冲突的方法。

（三）决策支持模型协同治理需要各种决策支持工具来帮助决策。

决策支持模型通过接受数学模型和计算方法，援助政府和其他治理主体进行决策分析和方案评估。

其可以为协同治理提供科学的决策依据和决策支持。

社会网络分析视角下的微博"围观模型"摘要：本研究从社会网络分析的视角下看微博，基于社会网络分析理论，将微博中人与人的关系量化，使用专业软件Ucinet进行数据分析和图表制作，得出一个直观模型——微博“围观模型”，该模型体现了微博整体网的基本特点：名人间交流频繁，形成小圈子;普通人置于圈外“围观”，与名人交流的愿望实质上无法实现;普通人与普通人之间的有效交流也很有限。

这一整体网特征还可以被推广到微博中基于相同兴趣而形成的“小团体”中的社会关系。

沿着传播中“技术-传播-社会”范式，微博这一新兴互联网应用形成新的传播方式，新的传播方式构建出虚拟网络。

“围观模型”这一概念虽用来描述这一虚拟网络的特征，却也折射出现实社会中的社会网络关系特点，体现了人们交流的困境。

关键词：社会网络分析微博 Ucinet 围观模型“技术-传播-社会”范式交流困境微博客(Micro-blogging/Microblog)作为新兴的社会化媒体，逐渐受到人们的关注。

微博客，简称微博，是一种允许用户及时更新简短文本(通常少于200字)并可以公开发布的博客形式[1]。

与传统博客和SNS网站不同，微博中的关注更为主动，用户可以根据自己的喜好选择关注的人，而被关注者的动态就会被显示在该用户的页面上，“这种半广播半实时交互的微博客机制，使得用户组成多个交流分享的小圈子，群体传播在这里得到凸显。

”[2]在这里，人们不仅可以与自己实际生活圈子中的朋友互相关注，分享信息，也可以关注名人的一言一行，也有可能得到名人的关注。

微博这一互联网应用的兴起改变了传播方式，随着用户量的增多和稳定，新的传播方式逐渐构建出虚拟社会网络。

本研究将微博用户分为两类：名人与普通人，基于这个分类，使用社会网络分析法，提出“围观模型”这一概念，发现微博社会网络有以下关系特征：1.名人与名人之间互相关注、转发、评论，形成交流的小圈子;2.普通人关注名人，转发、评论其微博，但很少能收到回复，虽有与名人交流的意愿，但无奈只能在圈子之外，处于“围观”状态;3.普通人与普通人之间可能由于种种原因相互关注，但很难产生有效注意力，活跃交流只能保持在某几个特定用户之间，因此，普通人要想扩展关系圈难度较大。

soc模型的名词解释Soc模型是社会网络分析（Social Network Analysis）中常用的一种模型。

它主要用于描述和分析人与人之间的社会关系，通过节点和边的表示来展现社会网络的结构和特征。

在这个模型中，每个个体被称为一个节点，节点之间的关系则通过边来表示。

1. 节点（Node）：在Soc模型中，节点代表着社会网络中的个体或实体，比如个人、组织或城市。

每个节点都可以具有自身的属性和特征，如年龄、性别、职业等。

通过节点的连接，我们可以分析节点之间的关系及其对整个网络的影响。

2. 边（Edge）：边是节点之间的连接或关系，用于描述社会网络中的互动。

边可以是有向边或无向边，代表着单向或双向的关系。

例如，两个人之间的朋友关系可以用无向边表示，而A给B发送信息则可以用有向边表示。

边的权重可以表示关系的强度或重要性。

3. 社会网络（Social Network）：社会网络是由节点和边组成的结构。

它展示了社会中个体之间的相互作用和关系。

通过社会网络分析，我们可以研究节点在网络中的中心性、组织结构、信息传播等问题。

社会网络可以是小范围的，例如一个家庭或一个团队，也可以是大范围的，例如一个国家或全球社交媒体平台。

4. 中心性（Centrality）：中心性是评估社会网络中节点重要性的指标。

它可以帮助我们确定在网络中具有重要影响力的个体。

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。

度中心性表示节点与其他节点之间的连通度，接近度中心性表示节点与其他节点之间的距离，介数中心性表示节点在网络中作为中间人的潜力。

5. 社区（Community）：社区是社会网络中相互连接、密切关联且在某种程度上相似的节点的集合。

在社区中，节点之间的关系比节点和社区之间的关系更密切。

社区可以是基于兴趣、地理位置、职业等因素形成的。

社区内部的关系紧密度高于社区之间的关系，这有助于我们理解群体之间的相互作用和信息传播。

Soc模型的名词解释充分说明了社会网络分析中常用的概念和方法。

社会网络分析法在中学生班级友谊关系研究中的应用唐文清;钟阳;张敏强;叶素静;刘晶;黄兆峰【摘要】社会网络分析方法从“关系”的角度测量和描述个体之间的联系,揭示群体结构及其与心理行为的相互作用,是人际关系研究的新取向.从整体社会网络分析研究取向出发,以高一年级三个班的友谊关系网络分析为例阐述方法应用过程.社群图分析发现三个班的友谊网络有中等程度网络密度,同性间比异性间的交往密度大;指数随机图模型分析发现密度、混-2-星对网络形成有负向的作用,互惠性和三角关系对网络有正向作用,性别和学业水平两个属性变量的绝对差对网络有负向作用.社会网络分析方法可进一步拓展应用到青少年人际关系形成、发展的研究.【期刊名称】《心理研究》【年(卷),期】2014(007)005【总页数】9页(P42-50)【关键词】社会网络分析;关系数据;友谊关系;指数随机图模型【作者】唐文清;钟阳;张敏强;叶素静;刘晶;黄兆峰【作者单位】华南师范大学心理学院、心理应用研究中心广州 530631;广西大学教育学院南宁 530004;广州市教育局教学研究室,广州510030;华南师范大学心理学院、心理应用研究中心广州 530631;华南师范大学心理学院、心理应用研究中心广州 530631;华南师范大学心理学院、心理应用研究中心广州 530631;华南师范大学心理学院、心理应用研究中心广州 530631【正文语种】中文在青少年阶段，团体和友谊关系为个体提供友谊、社会和情感上的支持，使个体在同伴交往过程中获得亲密的同伴关系、自我表露和自我反思［1］。

友谊关系可促进个体的心理健康，在个体发展过程中发挥重要的作用。

关于友谊关系形成机制方面，研究者提出了同质性假设（homophilyhypothesis），认为由于自我选择和社会化结果，同一群体中的个体倾向于报告相似的态度和行为模式，即个体倾向于选择与自己具有相似态度或行为模式的人交往，反之，同一群体的个体之间相互作用并内化群体的规则［2］。