强联系和弱联系网络科学与策略机制
格拉诺维特的弱关系理论
相反，弱联系则较能够在不同的团体间传递非重复性的讯息，使得网络中的成员能够增加修正原先观点的机会，即联合其它网络位置的人来减低社会结构的限制以取得结构利益。正因为是弱联系，沟通相对较少，信息提供者对当事人的信息往往了解的并不是很全面，提供者对当事人只是有某种能力上的模糊印象，所以在提供信息的过程中，对当事人能力的评估是基于正向基础之上或者是“粗加工”。
格兰诺维特认为，在探究一些网络现象时，使用弱联系(Weak Ties)的概念比使用强联系(Strong Ties)的概念来得重要。其实与一个人的工作和事业关系最密切的社会关系往往不是“强联系”，而是“弱联系”。“弱联系”虽然不如“强联系”那样坚固（金字塔），却有着极快的、可能具有低成本和高效能的传播效率。就像在著名的六度分隔实验中，正是层层叠加的弱联系将世界上原本毫不相关的人联系到了一起。
强连接关系通常代表者行动者彼此之间具有高度的互动，在某些存在的互动关系型态上较亲密，因此，透过强连接所产生的讯息通常是重复的，容易自成一个封闭的系统。网络内的成员由于具有相似的态度，高度的互动频率通常会强化原本认知的观点而降低了与其它观点的融合，故认为在组织中强连接网络并不是一个可以提供创新机会的管道。
2. “弱联系”是合伙创业的最佳选择
从弱联系那里获得想法,乃至于与弱联系合伙创业，有利于提高一个公司的创新能力。社会学家马丁·吕夫(Martin Ruef)问卷调查了766个在美国西部某个大学（其实是斯坦福大学）获得MBA学位且至少尝试过自己创业的“企业家”，试图从中发现弱联系和创新的关系。吕夫统计了这些MBA们所创办公司的人员构成和信息来源，并且使用各种办法评估这些公司的创新能力。
弱链接在我们与外界交流时发挥了关键的作用，为了得到新的信息，我们必须充分发挥弱链接的作用。这些弱链接，或是熟人，都是我们与外界沟通的桥梁，不同地方的人通过弱链接可以得到不同的信息。最亲近的朋友可能生活圈子和你差不多，你们的生活几乎完全重合。而那些久不见面的人，他们可能掌握了很多你并不了解的情况。只有这些“微弱关系”的存在，信息才能在不同的圈子中流传。弱链接的威力正在于此。
强关系和弱关系理论
强关系和弱关系理论
这两个实际上都是一个理论，是由美国社会学家格兰诺维特提出来的。
他认为个人际关系网络可以分为强关系网络和弱关系网络两种。
强关系指的是个人的社会网络同质性较强（即交往的人群从事的工作，掌握的信息都是趋同的），人与人的关系紧密，有很强的情感因素维系着人际关系。
用中国人的话说，就是关系很铁。
反之，弱关系的特点是个人的社会网络异质性较强（即交往面很广，交往对象可能来自各行各业，因此可以获得的信息也是多方面的），人与人关系并不紧密，也没有太多的感情维系。
也就是我们所谓的泛泛之交。
格兰诺维特认为，关系的强弱决定了能够获得信息的性质以及个人达到其行动目的的可能性。
在他做的调查中，美国社会是一个弱关系社会。
也就是说，一个人他认识的各行各业的人越多，就越容易办成他想要办成的事。
而那些交往比较固定，比较狭窄的人则不容易办成事。
根据格兰诺维特的理论，华裔学者边燕杰提出了强关系假设。
即认为中国社会并非美国的若关系社会，而是一个强关系社会。
也就是说，
在中国，想要办成事，靠的不是弱关系所能够获得的信息的广度与多样性，而是强关系所能给予的确定而有力的帮助。
我们通常说，找关系，就是这个意思。
可以说，边燕杰的强关系假设是很符合中国社会现实的。
实际上所谓的弱关系理论，并不能称之为一个理论，它只是边燕杰在格拉诺维特的基础之上对他的理论在中国做的一次检验，提出了该理论在中国特定环境下的假设。
社会网络结构及演化分析研究
社会网络结构及演化分析研究社会网络是由个体与个体之间的相互关系构成的复杂网络结构，通过研究社会网络的结构和演化规律，可以揭示社会系统的运行机理、预测社会动态变化，并为社会政策的制定提供依据。
本文将重点讨论社会网络结构及演化的分析研究。
社会网络结构的分析涉及到网络中节点的连接方式、网络呈现的模式以及关系的强度等方面。
其中，节点的连接方式主要有两种：强联系与弱联系。
强联系指的是密切程度较高的关系，如家庭成员、亲密友人等；而弱联系则是指密切程度较低的关系，如同事、熟人等。
社会网络的结构往往是由密集群集（密度较高的强联系）和松散群集（密度较低的弱联系）所共同组成的。
通过对社会网络的结构进行分析可以了解节点之间的关系强度及其对整个网络系统的影响程度，进而对社会网络的演化规律进行预测。
社会网络的演化是指网络关系随时间而发生的变化。
社会网络的演化过程包括新节点的加入、节点间关系的建立与断裂以及关系强度的升降等。
社会网络演化的研究可以基于统计模型和模拟方法。
其中，统计模型可以通过分析现有社会网络的数据，构建数学模型来描述网络的演化规律。
在统计模型中，研究者常用的指标包括节点度中心性、顶点介数中心性、紧密度等，通过对这些指标的计算可以揭示社会网络结构的特征和网络关系的演化趋势。
模拟方法则是通过构建社会网络的数学模型来模拟网络演化的过程。
例如，基于小世界网络模型的研究表明，社会网络结构具有“六度分隔”的特点，即通过少数节点就可以将网络中的其他节点联系起来。
对于社会网络结构及其演化的分析研究，有助于揭示社会网络在传播信息、传播疾病、形成社区等方面的作用。
例如，在传播信息方面，研究社交网络的结构可以揭示信息在网络中的传播路径和影响力，进而优化信息传播策略，提高信息传播的效果。
在传播疾病方面，社会网络的研究可以帮助了解疾病在网络中的传播路径，预测疫情的扩散趋势，以便采取针对性的干预措施。
在形成社区方面，社交网络的研究可以了解个体之间的联系模式，帮助人们更好地理解社会关系的形成和维持机制。
促进创新绩效的网络组织治理
2012年第22期科技管理研究Science and Technology Management Research2012No.22收稿日期：2012－02－24，修回日期：2012－06－13基金项目：山西省哲学社会科学研究项目“促进创新绩效的网络组织治理研究”（0905117）doi ：10.3969/j.issn.1000－7695.2012.22.004促进创新绩效的网络组织治理研究常涛，韩牛牛(山西大学经济与工商管理学院，山西太原030006)摘要：探讨网络组织结构及其治理机制对企业创新绩效的影响，并通过调查问卷，对提出的理论假设进行实证检验。
结果表明，网络密度、联系强度、稳定性、居间性和资源丰富程度等网络组织结构特征变量对企业创新绩效有正向影响，信任机制、声誉机制、学习机制、协调机制和激励约束机制对企业创新绩效均有正向影响。
最后，进一步对如何有效治理网络组织提出对策建议。
关键词：网络组织;网络结构;治理机制;创新绩效中图分类号：F270.7文献标识码：A 文章编号：1000－7695（2012）22－0017－06Study on Governance of Network Organization for Promoting Innovative PerformanceCHANG Tao ，HAN Niuniu（School of Economics and Business Administration ，Shanxi University ，Taiyuan 030006，China ）Abstract ：The paper explores the structure and governance mechanism of network organization．Then it tests the relevant theoretical hypotheses based on the questionnaire data．It is concluded that some network structure variables （i．e．net-work density ，connection strength ，stability ，betweenness and the degree of resource abundance ）and governance mecha-nism （i．e．trust mechanism ，reputation mechanism ，learning mechanism ，coordination mechanism ，and incentive and constraint mechanism ）have positive effect on organizational innovative performance．Finally ，the paper provides some sug-gestions on how to govern network organization more effectively．Key words ：network organization ；network structure ；governance mechanism ；innovative performance在以信息技术和经济全球化为基础的新经济下，随着不断变化的市场需求、日益激烈的市场竞争、日新月异的技术进步，企业只有不断创新才能得以生存和发展，但是，仅凭单个企业的自身资源和能力已无法适应这些外部环境的快速变化，因此，企业之间的依赖性日趋加强，联结企业间合作关系的网络组织正日益成为现代企业有效应对外部环境变化、提升创新能力的重要组织模式。
弱连接理论
弱连接理论
弱连接理论是一种新兴的研究方法，它指的是通过弱连接来研究事物之间的关联，以及它们如何影响事物的变化。
它的研究范围包括各种各样的学科，从社会学到心理学，从经济学到生物学，从政治学到文化学等。
弱连接理论是在社会科学界发展出来的，它比社会网络分析更深入，从而推动了社会变革的认识，并为深化社会科学研究和改善社会结构，提供了理论依据和实证研究。
弱连接理论的研究方法有多种，其中最重要的是分析社会系统中各个个体之间的弱连接关系。
弱连接理论主要是考察事物之间的关联，并对其影响进行评估。
它分析什么样的弱连接关系可以促进社会系统的变迁，以及如何维持社会系统稳定。
弱连接理论相比较传统的社会结构理论，考量了社会变迁的复杂性，它强调着重于社会系统中被忽略的弱连接，这些被忽略的弱连接有可能导致重大的社会改变。
举例来说，一种弱连接可能是社会系统中不同群体之间的联系，而这些联系可能在某种程度上影响了社会的发展。
此外，弱连接理论也考察什么样的弱连接被人们发现，并努力保持其长期稳定。
弱连接理论对社会研究和理解社会改变具有重要意义，它不仅可以给予研究人员以洞察力，还可以为社会结构的改变提供有效的途径。
它可以大大地推动学术研究和社会发展，它将会在社会科学领域发挥重要作用，因此，需要对它进行更深入的研究。
互联网中的强关系VS弱关系
互联网中的强关系和弱关系[核心提示] “强关系”“弱关系”是一个耳熟能详的话提，但它们究竟指的是什么?本文作者结合自己的实际经历谈谈自己的看法。
我们经常在各种场合、文章或是互联网大佬的侃侃而谈中，听到"强关系""弱关系"这两次词，但这两种关系到底该如何定义，又该如何解读呢?今天抛砖引玉将我个人在实际产品设计中的一些思考和想法做了下总结：什么是"强关系""弱关系"首先"强关系""弱关系"并不是互联网专有名词，它们的起源是由美国社会学家格兰诺维特提出来的一种人际关系理论，他认为人际关系可以划分为两种：强关系：最有可能产生于家庭成员、同事、同学等之间，他们在生活和工作中有较多的互动机会，人与人之间关系紧密有较强的情感维系着。
血缘、地缘(老乡)，都是强关系的典型代表;弱关系：例如见过一面或是被人无意间提到的一个人，人与人之间联系较少，可能只是聊过几句或> 是打过招呼，并没有较强的情感维系在一起并且互动的机会也很少。
你与餐馆的服务员，与楼下> 居委会大妈都属于这种弱关系的定义范畴。
互联网中"强关系""弱关系"那么，在互联网中我们所提到"强关系""弱关系"和社会学中所描叙的传统意义的"强关系""弱关系"会有何区别呢?其实，他们的基本定义还是相同的，互联网所表现的"强关系""弱关系"只是对与社会学传统意义的一个衍生。
在互联网社交类产品中，典型的"强关系"社区有：朋友网、Facebook、人人网等，好友之间互相结识，可能是同学、可能是同事，这种维系的纽带将会伴随着你们的生活，不会轻易的改变。
而"弱关系"社区典型的莫过于陌陌、豆瓣，在这一类社交产品中人与人之间的纽带相对复杂，你们可能是通过地理位置、一部好看的电影或是一篇不错的文章从而产生了互动和交流，而且这种交流的维系较脆弱，很有可能你们只是聊上两句就消失在茫茫的人海之中。
复杂网络结构演化规律理论分析
复杂网络结构演化规律理论分析概述复杂网络结构是实际现象中普遍存在的一种网络形态，它由多个节点和节点之间的连接组成。
在复杂网络中，节点可以代表各种实体，例如人际关系、物理系统中的原子或分子、互联网中的网页等。
复杂网络具有复杂的拓扑结构和动态的演化过程，因此深入研究复杂网络结构演化规律对于理解网络的特性和功能具有重要意义。
规律分析复杂网络结构演化的过程中存在一些共性规律，这些规律使得复杂网络的拓扑结构呈现出独特的特性。
以下将根据已有的研究成果，对复杂网络结构演化规律进行分析。
1. 优先连接规律：复杂网络的演化过程中，倾向于优先选择与已有节点连接度较高的节点进行连接。
这意味着节点的连接度会随着时间的推移而逐渐增长，形成长尾分布的连接度分布。
这种优先连接规律可以解释现实中许多网络的实际现象，如社交网络中一些人关系网的扩张过程。
2. 群聚效应：复杂网络中存在着聚集在一起的节点群体，这被称为群聚效应。
这种效应表明，节点之间的连接更容易在同一群体内形成，而群体之间的连接则较为稀疏。
举个例子，社交网络中，人们倾向于与亲密的朋友形成紧密的联系，而与其他人之间的联系相对较少。
3. 结构重组：复杂网络结构在演化过程中会发生结构的重组，这包括节点的添加与删除，连接的建立与断裂等。
这种结构的重组使得网络的拓扑结构不断变化。
此外，复杂网络还会呈现出模块化的特点，即网络的拓扑结构可以被划分成多个相对独立的模块，这些模块具有一定的内部连通性和较弱的模块间连通性。
4. 异质性：复杂网络中的节点和连接往往是具有异质性的。
这意味着网络中的节点和连接不是完全相同的，它们具有不同的属性和特征。
异质性可以通过节点的度分布、节点属性之间的关联以及连接的权重等来表现。
5. 尺度无关性：复杂网络的拓扑结构在不同的尺度上表现出相似的特性。
这种尺度无关性意味着网络的结构在不同的层次上都具有相似的统计特性。
例如，复杂网络中小规模子图的拓扑结构与整个网络的拓扑结构具有相似性。
弱联系名词解释
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弱联系是指人们之间较为疏远的关系，相对于强联系而言，弱联系的交往频率较低，互动程度较弱，彼此之间的了解和信任程度也相对较低。
弱联系通常是通过朋友的朋友、同事的朋友、社交媒体上的关注者等方式建立起来的。
在社交网络理论中，弱联系被认为是非常重要的，因为它们可以帮助人们扩大社交圈子，获得新的信息和机会。
弱联系的存在可以促进信息的传播和流动，因为人们通常更愿意与自己熟悉的人分享信息，而这些信息又可以通过弱联系传递给其他人。
弱联系也可以帮助人们建立新的人际关系，因为通过弱联系，人们可以认识到自己原本不可能认识到的人。
此外，弱联系还可以帮助人们获得新的职业机会和商业机会，因为人们可以通过弱联系了解到其他行业或领域的情况，从而寻找到新的机会。
总之，弱联系虽然不如强联系那样紧密，但它们在社交网络中扮演着非常重要的角色，可以帮助人们扩大社交圈子，获得新的信息和机会，建立新的人际关系，以及获得新的职业和商业机会。
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r 网络的演化
m 什么叫两个相继的网络快照？ m 两个相继的快照是否能说明问题？（采用大量快照对
的平均，以回避偶然性）
r 如何定义考察三元闭包现象的测度？
m 当前共同朋友数与后来成为朋友的概率关系
m Anatole Rapoport（阿纳托尔拉波波特，1953）
如果两个互不相识的人有了一个共同的朋友，则他们俩 将来成为朋友的可能性提高。
机会？ opportunity
信任？ trust
动机？ incentive
当前时刻
一段时间后
精品课件
8
三元闭包原理的拓展
r 两个人的共同朋友越多，则他们成为朋友的可 能性越高
1/6
3/6
节点A的聚集系数 = A的任意两个朋友之间也是朋 友的概率（即邻居间朋友对的个数除以总对数）
精品课件 13
社交网中关系的强度
r 假若我们可以让一个社交网 中的每个人报告他和其邻居 关系的强度
m 这里为简单起见，只分为 “强”与“弱”
• 注一：这并不是不可能，甚至是可以“测量”的 • 注二：强度也可以是一个区间中的数值
m 桥可以看成是捷径的特例
精品课件 17
捷径 = 弱关系？
r断言：若节点A符合强三元闭包，且至少有两个 强关系邻居，则与A相连的任何捷径必定意味着 是弱关系
反证法：
假设A至少涉及两个强联系边，A与B之间有一条捷径
r
纯 这个数相立结学连。论的，将证且该一明捷个，径局得为部到强概了联念一系。（个需关具证系有明）社以和会上一学假设个意不全义成局的概结念论， （由捷于即径AB、-）CB边连间不的接存边了在为起；捷来径，则A和B必没有共同的朋友，
由于A-B、A-C均为强联系，根据强三元闭包性质， B-C边必然存在。
两者相悖，假设不成立。
精品课件 18
在一定条件下：捷径弱关系
r 上述结论的实质：两人关系的强度如何与是否有 共同朋友相关（不等价）
m 捷径意味着没有共同朋友，强度为“弱”
r 统计推论：共同朋友越多，关系强度越高
m 准确些，可以说共同朋友数在总朋友数中的占比（邻里 重叠度）
精品课件
3
引言
r 社会网络结构为什么会变化？ r 社会网络结构有没有什么特性？ r 结构中是否可能隐含什么社会性含义？
精品课件
4
格兰诺维特的诧异
r为什么对找工作这种重要的事情，提供有效帮助的 人更多只是一般熟人，而不是亲近的朋友？
rMark Granovetter, “The Strength of weak ties” American Journal of Sociology, 1973.
精品课件 14
强三元闭包
r强三元闭包原理（三元闭包思想的一种延伸）
m如果A-B和A-C之间的关系为强关系；则B-C 之间形成 边的可能性应该很高
r若A有两个强关系邻居B和C，但B-C之间没有任何 关系（s或w），则称节点A违背了强三元闭包原理 r如果节点A没有违背强三元闭包原理，则称节点A 符合强三元闭包原理
精品课件 11
结果及其含义
在电子邮件网络 上三元闭包迹象 明显－－共同朋 友有助于关系的 建立
r 定量分析 vs 定性结论
“Empirical Analysis of an evolving social network,” Science 2006
精品课件 12
刻画三元闭包的体现：节点聚集系数
注意：一个节点是否符合强三元闭包是严格定义的，即在一 个标注网络中，每个节点要么“符合”，要么“违背”
精品课件 15
哪些节点符合／违背强三元闭包？
S
精品课件 16
弱联系的力量：桥，捷径
r 桥：具有特别性质的边， 删除它，其两个端点之间 就不再有路
m 删除它，增加图的连通分 量的个数
r 捷径(Local Bridge)：也 是一种边，删除它，两个 端点之间的距离至少为3
r 这样的认识如何验证？
m 从“推论”到“结论”
用什么社交网络？如何定义关系的强度？
精品课件 19
关系强度、邻里重叠度
在手机通信网上的数据结果
r 美国全国人口的20％， 18周 的通信数据
r 节点：手机号 r 边：通话关系 r 关系强度：通话时长
• 横轴表示边的关系强度（由低到高，％） • 纵轴表示有关系的两个人的“邻里重叠度” • 曲线走向表明这两个量正相关
m 这是从“量”方面的拓展
r 两个人与共同朋友的关系越密切，则他们成为 朋友的可能性越高
m 这是从“质”方面的拓展
r 三个原因（机会、信任、动机）的作用在这些 拓展的意义上保持一致
精品课件
9
三元闭包：哪一种情形更有可能
？
现在
一段时间后
？
r 如何验证这种认识的正确性（程度）？
精品课件 10
利用在线数据研究三元闭包的例子
精品课件
5
讨论社会网络的一个视角
现象 原理
时间
m 不仅考虑一个时刻（“快照”）上的性质 m 还要研究随时间发生的变化（内部原因 vs 外部原因）
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6
主要内容
r 三元闭包 r 弱联系的力量 r 关系强度、邻里重叠度 r 嵌入性与结构洞 r 图的划分
精品课件
7
三元闭包（闭合）
r 社会网络演化的基本结构性原因
3 强联系和弱联系 Strong and Weak Ties
精品课件
1
主要内容
r 引言 r 三元闭包 r 弱联系的力量 r 关系强度、邻里重叠度 r 嵌入性与结构洞 r 图的划分
精品课件
2
引言：社会网络，不仅是人类的社会属性
•社会网络在人类社会体现 得最丰富，最多姿多彩
•人类在社会网络中的行为， 是否有生物性的影响因素， 如基因？
Google Scholar Citation 25596
rMark Granovetter, Getting a Job: A study of Contacts and careers. University of Chicago Press, 1974.
rTies: "a combination of the amount of time, the emotional intensity, the intimacy (mutual confiding), and the reciprocal services which characterize the tie."