社会网络研究
社会网络分析技术的研究及其应用
社会网络分析技术的研究及其应用在当今社会，社交网络已经深入到我们的生活中，人们之间的社交关系已经不再是简单的面对面交流，而是通过网络来建立和维系着。
这也引发了人们对社会网络分析的兴趣。
社会网络分析技术可以帮助人们更好地了解社会关系网络的结构和性质，探究社会现象背后的深层次规律，提高社会问题的解决效率等等，因此，其应用也越来越广泛。
一、社会网络分析技术的定义和原理社会网络分析技术是指通过对社会关系网络结构的可视化、模型构建、节点分析等方式，来揭示社会网络中的特征和结构，以及隐含的联系和信息流动情况的分析和研究。
社会网络分析是以网络为研究对象的一种交叉学科，它主要研究社会关系网络的拓扑结构、动态演化、信息流动及社会现象演化等问题。
社会网络分析技术的核心在于对网络结构的分析，它的基本原理是以节点和边为基本单位对网络进行分析。
节点表示网络中的一个个体，边表示个体之间的联系或关系。
在社会网络中，一个节点可以是任何与社会相关的个体，如人、物、组织、话题等。
而边则可以是任意的关系或连接，如友谊、亲属关系、信任关系、邮件转发等。
通过对节点和边的量化和分析，可以揭示出网络的拓扑结构、社区结构、信息流动模式以及个体和群体之间的互动情况，达到对社会网络的分析和研究的目的。
二、社会网络分析技术在实际应用中的应用1. 社交网络分析社交网络分析是社会网络分析技术的重要应用之一，它可以通过对社交平台上的关注、点赞、评论、分享等数据的收集和分析，来了解用户的兴趣爱好、意见观点、社交关系等，以及不同用户之间的连接情况。
这有助于社交平台为用户提供更加精准的社交体验和服务，推荐更加个性化的资讯和产品，提高用户粘性和忠诚度。
同时，社交网络分析也可以应用于品牌营销和企业社交网络分析等领域。
2. 媒体传播分析媒体传播分析是社会网络分析的另一个重要应用领域，它可以通过对大规模的媒体文本数据的分析，来了解不同媒体之间、不同语言之间以及不同地区之间的信息传播和影响力。
社会网络分析的研究及其应用
社会网络分析的研究及其应用社会网络分析是一种研究人际关系网络以及这种网络特性的分析方法。
它将人们看作是相互依赖和关联的社会成员，进而将他们的关联关系抽象成为节点和边的图形，对节点与节点之间的互动、联系进行全面的分析。
社会网络分析已经成为社会学、心理学、管理学等诸多学科的研究方法，其研究对象涵盖了家庭、企业、社会团体等不同的场合。
本文将从社会网络分析的研究到其应用进行讨论。
一、社会网络分析的研究方法1.1 研究对象社会网络分析的研究对象主要包括个人、组织、社区和国家等。
其中，个人网络是社会网络研究的基础，也是最为广泛应用的领域。
组织网络指的是企业、政府部门、学校等架构化的组织形态。
社区网络是指在某个具体的地理区域内形成的人群关系体系。
国家网络则是指不同国家之间的政治、经济、文化等方面的关系。
1.2 研究方法社会网络分析主要分为结构化方法和非结构化方法两种。
结构化方法是根据研究者制定的结构化问卷，进行定向抽样、随机抽样等方式进行调查，通过问卷的方式获取数据。
非结构化方法则是通过旁观者法、深度访谈等方式获取数据。
社会网络分析的研究方法包括以下几个方面：（1）节点度数分析：度数表示节点与其他节点的关联程度，通过度数可以得出最具影响力的节点。
（2）网络连通分析：研究网络中的互连程度、关系强度等方面，包括组分分析、连通性分析等。
（3）中心度分析：研究网络中的中心节点、重要节点、核心节点等。
（4）社区结构分析：研究网络中那些节点之间密度较大，形成一个社区。
二、社会网络分析的应用2.1 研究领域社会网络分析在多个领域均得到了广泛的应用，例如：（1）社会学领域：研究社交网络、家族网络、职业网络等社会现象。
（2）心理学领域：研究人际关系、心理健康、社会支持等方面的问题。
（3）管理学领域：研究企业组织形态、人际合作、人才招聘等问题。
（4）计算机网络领域：研究网络结构、通信协议、数据传输等方面。
2.2 应用案例社会网络分析在实际应用中，经常会被结合其他领域手段来解决问题。
社会学对社会网络的研究与分析
社会学对社会网络的研究与分析社会网络是人际关系的一种表现形式，是人与人之间相互联系的网络结构。
随着互联网的发展和普及，社交媒体的兴起，社会网络也逐渐成为社会学研究的焦点之一。
本文将对社会学对社会网络的研究与分析进行探讨。
一、社会学对社会网络的定义和分类社会学认为，社会网络是由个体之间的关系构成的复杂网络，它反映了个体之间的联系和互动。
社会网络的研究可以通过对个体之间关系的观察和分析，揭示社会结构、社会动态以及社会变化的规律。
根据社会网络的结构和功能，可以将其分为个人社会网络和组织社会网络。
个人社会网络主要涉及个体之间的亲属、朋友、同学等私人联系，组织社会网络主要涉及组织成员之间的工作、学习、合作等正式联系。
二、社会学分析社会网络的方法和工具1. 社会网络分析(Social Network Analysis，简称SNA)社会网络分析是研究社会网络结构和过程的一种方法，通过可视化和统计分析等手段，可以揭示网络内部的关键节点、关键关系，以及网络的整体结构和演化过程。
2. 社会关系强度的度量社会学研究中，为了衡量社会网络中个体之间的关系强度，通常采用了一些度量方法，如关系强度指数、关系频度指数等。
这些指标可以帮助我们了解网络中不同关系的紧密程度和重要程度。
3. 社会网络建模社会学研究者还使用建模的方法来研究社会网络。
通过建立数学模型，可以模拟网络的生成和演化过程，从而帮助我们理解网络的形成机制和变化规律。
三、社会学对社会网络的研究主题1. 社会网络的形成和演化社会网络研究者关注社会网络的形成和演化过程。
他们研究网络中个体之间相互关注的发展轨迹，探索个体选择联系对象的动态特征，同时也研究网络结构的演化规律，以及外部环境变化对网络的影响。
2. 社会网络对个体的影响社会网络不仅仅是个体之间联系的一种形式，也是个体获得资源和信息的重要途径。
社会学研究者关注网络对个体的影响，探究个体与网络中其他成员之间的互动，以及网络对个体行为和观念的塑造作用。
社会网络模型研究论析
社会网络模型研究论析一、概述社会网络模型研究是社会学、心理学、计算机科学等多个学科交叉的领域，它关注于个体和群体间复杂的互动关系以及这些关系如何影响社会结构和行为。
社会网络模型的核心在于理解和分析社会网络中节点（个体或群体）之间的连接（关系），以及这些连接如何传递信息、资源、影响力和其他形式的社会资本。
随着大数据和复杂网络理论的发展，社会网络模型研究在揭示社会现象、预测社会动态以及优化社会结构等方面发挥着越来越重要的作用。
社会网络模型研究起源于20世纪30年代的社会计量学，经过几十年的发展，逐渐形成了包括社会网络分析、社交网络分析、复杂网络理论等多个分支。
这些分支在方法论和研究重点上有所不同，但都致力于从网络视角揭示社会现象的本质和规律。
近年来，随着大数据技术的普及和计算能力的提升，社会网络模型研究在数据收集、处理和分析方面取得了突破性进展，使得我们能够更准确地刻画和解释复杂的社会网络结构。
在理论上，社会网络模型研究关注于网络结构、网络关系、网络动态等多个方面。
网络结构研究主要关注网络的整体形态和特征，如网络的密度、中心性、聚类系数等网络关系研究则关注节点间的连接模式、关系强度和方向性等网络动态研究则关注网络随时间的变化过程，包括网络的演化、扩散和同步等。
这些研究不仅有助于我们深入理解社会网络的结构和机制，也为解决现实生活中的社会问题提供了理论支持。
在实践上，社会网络模型研究被广泛应用于社会各个领域，如社交网络分析、组织行为学、信息传播、社会治安等。
通过构建和分析社会网络模型，我们可以揭示社会网络中的关键节点和群体，预测社会动态和趋势，优化社会资源配置，提高社会治理效率等。
社会网络模型研究还为政策制定、市场营销、舆论引导等领域提供了有力的决策支持。
社会网络模型研究是一个跨学科的领域，它致力于从网络视角揭示社会现象的本质和规律。
随着大数据和复杂网络理论的发展，社会网络模型研究在理论和实践上都取得了重要进展，为解决现实生活中的社会问题提供了有力支持。
社会学中的社会网络分析方法研究
社会学中的社会网络分析方法研究社会网络分析方法是社会学中的一种重要研究方法，其起源可以追溯到上世纪50年代，随着社会学理论的不断发展和信息技术的不断进步，社会网络分析方法也得到了越来越广泛的应用和发展。
社会网络分析方法在许多领域都有广泛的应用，特别是在社交网络、企业组织、科学研究等领域。
一、社会网络分析方法的定义社会网络分析是从网络的视角分析社会关系结构和关系动态变化的一种研究方法。
社会网络分析主要涉及到研究社会关系、社会成员之间的联系、社会网络结构和关系等方面。
社会网络分析方法主要关注的是社会组织、社会互动和社会关系等各个方面的研究。
二、社会网络分析方法的主要内容社会网络分析方法主要包括网络的结构分析、关系分析、节点分析、中心性分析等几个方面。
1. 网络结构分析网络结构分析主要是研究网络的整体结构和特点。
其中包括社会网络结构、网络中的节点和链接情况、节点度数分布等方面的研究。
例如，研究网络中的核心节点、节点的连通路径、节点的度数分布等。
2. 关系分析关系分析主要是研究网络中的各种关系形式。
例如，研究网络中的合作关系、竞争关系、共享关系等。
在关系分析中，可以分析各种关系的稳定性、变化和演化等。
3. 节点分析节点分析主要是研究网络中的各个节点的特征和属性。
例如，研究节点的属性、社会地位、影响力等。
节点分析可以帮助我们找出网络中的核心节点和重要节点，从而更好地理解和分析网络中的关系。
4. 中心性分析中心性分析主要是研究网络中各个节点的中心性指标。
中心性分析可以帮助我们理解网络中的节点之间的权力关系和影响力。
例如，中心性指标可以用来找出网络中的核心节点和关键节点，从而更好地理解和分析网络中的关系。
三、社会网络分析方法的应用社会网络分析方法被广泛应用于社交网络、企业组织、科学研究等领域。
1. 社交网络社交网络中的个人和组织之间的关系是网络分析中的重点。
社交网络分析可以帮助我们理解个人和组织之间的关系，寻找到核心节点和关键节点，更好地利用网络来推广业务、增加收益。
社会网络理论的研究与应用
社会网络理论的研究与应用社会网络理论指的是对人与人之间互动关系的研究，将这些互动关系看作是一个网络，并通过网络科学方法进行分析、研究和应用。
在现代社会中，社交媒体的兴起使得人们可以更方便、更频繁地与他人互动，从而将社会网络理论的研究与应用带入一个新的发展阶段。
一. 社会网络理论的基础概念在社会网络理论中，最重要的概念为节点、连结和聚类系数。
节点是指网络中的一个个体，可以是个人、组织或物品等；连结是指这些节点之间的联系，可以是朋友、家庭成员、合作伙伴或资源共享等；聚类系数则是指网络中已连接的节点间连接的密集程度，它可以发现网络上的小群体，揭示出相互联系的人或事物。
社会网络理论的研究并不是一个孤立的领域，它跨越多个领域，如计算机科学、心理学和社会学等，提供了一种新的方法来解释和发现人们之间的互动。
它不仅可以帮助我们更好地了解不同人群如何建立联系和互动，还可以帮助企业和组织发现自身的优势和潜在的机会。
二. 社会网络在企业中的应用社会网络理论可以在企业中有很多应用，帮助企业更好理解员工之间的互动和协作，同时促进员工更好地融入企业文化。
以下几个方面是社会网络在企业中的应用：1. 社会网络分析和可视化通过社会网络分析和可视化可以帮助企业了解员工之间的互动关系，包括他们参与的项目、他们的领导和同事关系、他们的知识和专业技能等。
这可以帮助企业发现潜在的问题和机会，从而制定相应的人才管理策略。
2. 员工发展社会网络理论可以帮助企业了解员工的学历和专业技能，从而为员工提供更好的培训和发展机会。
同时，可以通过社会网络分析了解员工的兴趣爱好，从而为企业更好地制定文化和福利政策。
3. 领导发展社会网络理论还可以帮助企业发现领导的联系和关系，从而指导企业在领导层发展上做出更好的决策。
企业可以通过社会网络理论了解领导的技能和专业知识，为他们提供更好的培训和发展机会。
三. 社会网络在个人中的应用社会网络在个人中的应用同样广泛，包括找到工作、交朋友、学习和生活等。
学术研究中的社会网络分析方法
学术研究中的社会网络分析方法一、引言社会网络分析是一种广泛应用的定量研究方法，它能够从个体之间的交互中揭示出复杂的网络结构和关系。
在社会科学、人类学、医学等领域，社会网络分析已经成为了理解群体行为、人际关系、组织结构等方面的重要工具。
本文将介绍社会网络分析的基本概念、方法和应用，帮助读者了解这一领域的最新进展和未来趋势。
二、基本概念社会网络是指一组行动者（个体、群体、组织等）以及它们之间的关系所构成的网络。
这个网络可以被看作是一个图结构，其中行动者是节点（nodes），而关系则是边（edges）。
社会网络分析就是对这种网络结构及其内部关系进行量化研究的方法。
行动者可以是任何具有相似特征或共同目标的个体或群体，而关系则可以是任何形式的互动或联系，如合作、竞争、信息传播、权力分配等。
社会网络分析的目标是理解网络的结构和关系如何影响个体的行为、决策、互动模式，以及整个网络系统的动态变化。
三、方法1.构建网络结构：社会网络分析通常需要收集相关的数据，如问卷调查、访谈、观察记录等。
这些数据可以用来构建网络结构，即行动者的关系图。
常用的数据收集方法包括问卷调查、访谈法、观察法、内容分析法等。
2.测量关系强度：社会网络分析需要对行动者之间的关系进行量化测量。
这可以通过计算中心性指标（如度数中心性、接近中心性、中介性等）、凝聚子群指标（如核心-边缘结构、领导者-追随者结构等）以及分类分析（如角色分类、互动分类等）来实现。
3.分析网络动态：社会网络的动态变化是社会网络分析的一个重要方面。
可以通过时间序列分析、马尔可夫链蒙特卡罗模拟等方法来研究网络结构的演变过程和影响因素。
4.模型构建：社会网络分析还可以通过构建理论模型来解释和预测网络结构和关系的形成机制。
常用的模型包括结构方程模型、复杂网络模型等。
四、应用社会网络分析在许多领域都有广泛的应用，包括但不限于：1.社会学：社会网络分析可以帮助社会学家理解群体行为、人际关系和组织结构。
社会网络分析技术研究
社会网络分析技术研究社会网络分析技术（Social Network Analysis，简称SNA）是一种用来研究社会关系的方法。
它将社会连结看作网络，通过研究网络中节点（通常是人）之间的关系和连接，来揭示该社会的特征、结构和动态。
社会网络分析技术最初是应用于社会学领域，但现在已经在管理学、心理学、政治学、计算机科学等多个领域得到了广泛应用。
社会网络分析技术的基本原理是，通过构建节点和关系之间的网络，来分析整个社会系统的结构和关系。
在这个过程中，节点可以是个人、组织、社团等等；关系可以是友谊关系、工作关系、知识交流关系等等。
通过分析关系网络的结构和动态，可以了解节点之间的联系、信息流动、意见传递等重要信息。
社会网络分析技术的应用非常广泛。
比如，社会网络分析可用于研究社交媒体上的网络结构和用户行为，促进在线社交平台的发展和优化；社会网络分析也可以应用于企业管理和市场营销，帮助企业理解顾客需求和市场趋势；此外，社会网络分析还可以从政治角度进行研究，揭示政治家、政党、公司之间的互动关系等。
在进行社会网络分析时，需要使用一系列工具和技术来收集、处理、分析和可视化数据。
这些工具和技术包括：1. 数据采集技术：可以使用调查问卷、采访、数字化记录等方法来收集数据。
2. 数据库技术：可以使用关系型数据库、图形数据库等技术来存储和管理数据。
3. 社交网络分析软件：可以使用Gephi、UCINET、Pajek、SOCNET等软件来进行社会网络分析和数据可视化。
4. 网络测量指标和分析方法：比如节点度中心性、介数中心性、紧密度、小世界网络、社区检测等方法，可以用来描述和分析不同网络之间的特征和动态。
然而，也需要注意一些社会网络分析技术的缺点和局限性。
比如，在选择网络节点和关系时需要慎重考虑，因为它们可能会影响到结论的准确性；此外，社会网络分析也会受到数据质量、采样偏差、算法选择等多重因素的影响，需要进行详尽的数据清洗和分析。
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社会科学中的网络分析在过去的这个十年，跨越物理和社会科学的网络研究突然引发了极大的研究兴趣。
对社会学家来说，网络理论像是一个大金矿，可以解释从心理学到经济学跨大范围的学科内出现的社会现象。
这里，我们回顾社会学家试图用社会网络分析来解释的一些事情，并对此领域通行的基本假设、目标和解释机制给出一个简要概括。
我们希望给从物理学到社会学的研究人员都对认识网络现象的前提和结果感兴趣的人，搭建一个对话的平台。
在社会科学中最潜在思想中的一个部分，就是认为个体是深深扎根于社会关系和相互作用之中的。
对于从柏拉图时代起就困扰的一个问题，社会秩序问题：一个自主的个体如何合作来共同创造一个持久的功能化社会，社会网络理论给出一个答案。
网络理论还解释了无数的社会现象，从个体的创造力到合作效用。
网络研究在今天很“火”，在科学网站上有大量的文章，在过去的十年以“社会网络”为主题的文章数几乎翻了三倍。
科学的读者已经对物理和生物上的网络研究已经很熟悉，但是可能不太了解在社会学中的网络研究。
历史在1932年的秋天，在纽约州北部的哈德森女子学校出现了流行逃跑。
在仅2周的时间里，14个女孩子逃走——是平时的30倍比率。
雅各布，一个精神病医生，认为逃跑风潮跟女孩子人个人个性和动机关系不大，而是和一个基础的社会网络上逃跑处于的地位有关。
雅各布和他的同事海伦，在哈德森用社会关系定量学画出了社会网络（如图1所示），社会定量学是一门测量并绘图表示出个体对于其他个体的主观感觉的一门技术。
雅各布认为，这个社会网络中的链接为女孩子间的社会影响和思想的流动提供了通道。
也许甚至女孩子们自己并没有意识到这一点，但确是他们在社会网络中的位置决定了他们是否以及什么时候会逃跑。
图1雅各布预见社会关系定量学也属某种意义上的物理，有自己的社会原子并且有自己的定律：社会引力定律【3】。
紧跟物理学模型之后给社会学建模的想法，确实是雅各布的发明。
在雅各布约100年前，社会哲学家孔德希望能找到一个新的领域叫做社会物理学。
孔德后的50年，法国的社会学家涂尔干认为人类社会在某些方面很像生物系统，他们都由互相联系的成分组成。
同样，社会规律的原因不在于个体的目的而在于个体处在的社会环境的结构【4】。
雅各布的社会关系定量学给出了一条使抽象的社会结构有形化的途径。
在19世纪40年代和50年代，社会网络的工作主要在几个部分得到发展。
一个部分就是利用代数矩阵和图论把基础的社会心理概念如集团和社交圈用网络的形式给出形式，使得发现网络数据中涌现的集体成为可能【5】。
另一个部分就是网络上实验程序的发展。
麻省理工学院的集团网络实验室里的研究人员开始研究不同的交通网络对于一个集团解决问题的速率和精确度的影响（如图2所示）。
结构越集中化，如星形结构，越优于分散结构，如环结构，虽然原则上数学证明显示环结构有着最短的最小解决时间【6】。
这种差异是什么原因造成？在数学上达到最优解决，需要节点们执行一系列相当复杂的信息交易，而没有一个节点可以完成信息集成器的任务。
但是在人类网络中似乎存在某种趋势，网络中更多的周边非显著成员把信息传递给最中心的节点——然后由它作出正确决策并告知其他节点(图2)。
最快的网络结构是那些所有节点距离集成/中心节点最短的结构。
图2这个研究时由Bavelas和他的同事在MIT综合了各个领域，包括心理、政治和经济学科的研究人员的工作和灵感完成的。
在19世纪50年代，Kochen，一个数学家和Sola，一个政治学家，写了一本被高度评价的文章，最终发表于1978年【8】，抓住了今天被称为小世界的问题：如果随机在人群中选择两个人，他们认识彼此的概率有多大，更一般的说，要连接他们俩需要一个多长的途径。
基于数学模型，他们推测出在像一个有美国那么大的人群，至少有50%的人之间不超过两个中间节点就可以联系上。
20年后，Stanley用实证验证了他们的推测，即现在非常流行的“六度分离“。
在这段时间，研究改造城市社会结构的感兴趣社会学家也在用网络分析。
曾经一度大众确信，城市化会摧毁社团，城市在这出剧里将扮演一个中心角色在。
这些社会学家考虑到人与人之间更实际存在的关系：爱、恨，支持，以及其他关系，来作为集团的基本要素，他们用网络分析来表示集团结构。
例如，研究人员采访了生活在50个北加利福尼亚的社区中的1050个成人，每人的社会关系都市化程度是不同的【10】。
挖掘网络数据的基流程，是通过被试者（自我）来确认人们的丰富的社会关系是和谁建立（或改变）的，然后接着询问（自我）主体关于部分或者所有的关系变动情况。
他们发现，城市化确实降低了网络密度，相应的和心理满意度以及福利呈负相关的关系。
当对分布在13岁到19岁之间，居住在一个中西部拥有大约10000个居民的小镇上，对369个男孩和366个女孩的一个类似研究发现，青春期孩子的行为受他们属于的派系影响很大【11】。
社区网络结构的表达和分析在今天，仍然处在社会科学中网络研究的前沿地位，并且近年来对于计算机支持下的社区研究兴趣日益增长【12】。
到19世纪60年代，网络发展的远景在人类学上一片光明。
在布朗【13】的先驱工作指引启发下，主要发展出三条质疑线路。
首先，在概念层次上，像Nadel一样的人类学家开始不再把社会看作一个整块的实体，而是看作一个“行动者之间的一种关系模式或者关系网络（系统），每个人相对于其他人都有着不同的行动能力”【14】。
第二，受列维`斯特劳斯等人类学家的远见卓识启发下，学者们开始把亲缘系统表达为相关代数，由生成关系的小集合组成（比如是谁的父母和和谁结婚），以及由此建立起的衍生关系比如法律上的，和堂表关系。
很快在澳大利亚的Arunda发现亲属系统形成了一个很优美的数学结构，给想要挖掘出潜伏在像混沌一样的人类社会系统下深层的类法律一样规律点燃了希望[15，16]。
第三，一大批社会人类学家用基于网络上的解释得出了很多成果。
例如，Bott[17]做出的的一个经典的人种学研究中，调查了20个英国城市家庭，试图解释相当的差异性，通过研究在家庭里丈夫和妻子扮演的角色。
在一些家庭里，有着严格的劳动分工：丈夫和妻子各自独立承担着着不同的家庭任务。
在其他的家庭里，丈夫和妻子共同分担着很多一样的任务并且平等地影响着彼此。
Bott发现在丈夫和妻子的这种角色关系中分离的程度和家庭所处的社会网络的连通度（密度）密切相关。
网络连通度越大，夫妻保持着一种传统的妻子和丈夫角色分离的可能性就越大，表明更宏观的的网络的结构可以影响一个二分体之间的关系和行为。
在19世纪70年代，网络研究的引力中心转变到了社会学。
Lorrain和White[18]找到了建立复杂代数表示的投影模型的方式，关系集合的所有可能要素都被组建进去（如父母的父母的。
的配偶）。
通过同时折叠，那些结构上等价的节点——例如有着相似的引入和伸出连接——他们可以形成一个新的网络（一个投影模型），节点是由结构性位置组成而不是个体。
这个思想很好的描绘出人类学家的观点：把社会结构作为网络的组分而不是个体，并且它被广泛应用于其他场景的角色分析，比如美国的经济结构[19]。
同样要注意的是结构等价的个体面临的类似的社会环境，因此他们可能有着相似的回应，例如相似的态度和行为[20]。
另一个主要的贡献在于Granovertter[21]发展出的弱连接强度（SWT）影响理论。
他认为强连接倾向于丛生，亲密连接倾向于了解彼此。
这就导致了他们传递的信息可能是冗余的。
体通过A连接了解到的信息可能和这个人通过B渠道了解到的是一样的。
而相反的是，弱连接（如，点头之交）会很容易和他在网络中的其他联接是不连接的，那么就会成为新信息的源头。
20年后，这个工作发展成为社会资本的一个通用理论，认为一个人跟谁有联系以及这些接触是怎样和彼此连接起来的，使得人们去获得资源，最终使得他们获得一些东西例如一个好的工作和更快的升迁[22]。
到20世纪80年代，社会网络分析已经成为社会科学的一门领域，有专业的组织（INSNA,国际社会网络研究网），年度会议（Sunbelt）,专门的软件（eg, UCINET）,和自己的杂志（社会网络）。
在20世纪90年代，网络分析辐射到到大量的研究领域，包括物理和生物。
它同样在几个应用型领域也有应用，如管理咨询【23】，公共健康【24】，以及犯罪、战争【25】等。
在管理咨询中，网络分析经常应用于知识管理，目标是帮助组织机构更好的研究组织中成员知识和能力的分布。
在公共健康中，网络方法在阻止传染病传播和提供更好的健康保障和社会支持都有着很重要的应用。
在所有应用领域中，国家安全可能是最能领会社会网络分析的一个领域。
警察，特别是那些和有组织犯罪作斗争的组织，采用网络透视法已经很多年，用庞大的绘图来显示重点关注对象的连接情况。
这种网络方法，常被称道于在抓捕萨达姆中的贡献。
另外，恐怖组织通常被视为网络而不是一种组织，这就激发对如何阻断功能网络【26】的研究。
同时，由于经常有人宣称需要网络作战，启发了分散式节点作战的军事实验。
社会网络理论或许关于社会网络研究最古老的批评就是这个领域缺乏一个（基本的）理论理解——它”仅仅是一种描述性的”或者“只是方法论”。
对立面，那么这篇文章就太有必要写了，需要有人对这个新兴领域的理论进行组织和精简。
我们将会对最精彩的部分给出主要的摘要，并和在物理科学（包括生物）的网络方法应用进行对比。
连接的类型。
在物理科学中，很少把任何偶对现象视为网络。
在这种意义的使用上，一个网络和一个图是等价的，采用了共同的技术来分析所有的实证案例，从蛋白质相互作用到国际贸易的相互合作。
对比之下，社会学家会特别在分析和理论上，对各种各样的二人连接进行区分。
例如，图3中就是把二人连接划分成四种基本的类型：相似者，社会关系，相互作用以及流。
这些社会网络研究可以看作是解决了这些不同类型的连接如何影响彼此的。
结构的重要性像在化学中的同分异构体研究一样，社会网络分析的一个基础前提就是结构的概念。
例如，相同能力成员组成的团队的表现可能大不相同，这就依赖于成员的关系模式。
相似的，在每一个个体节点的层次上，一个成员的表现和将来的行为特征会部分的依赖于他在网络结构中的位置。
在传统的社会研究解释中，认为个体的表现和特征是依赖于自己的其他特征的函数（例如，收入是教育和性别的一个函数），社会网络研究人员从个体的社会环境中寻找解释：或者通过影响过程机制（如个体选择他们朋友的职业选择），或者杠杆作用（如，一个个体可以完成特定的事情因为她和强有力的个体间有联系）。
社会网络分析实现的的一个关键任务在于它发明了：理论图的性质可以描述结构，地位，和偶对特性（如，和结构的附着力以及连通性）以及连接的宏观特性（如分布）。
在节点水平上的分析，最广泛研究的概念就是，中心性——节点水平上的一族性质，用来表示节点的结构重要性或者说是节点在网络中的杰出程度。