ucinet软件使用简介
☞凝聚子群分析
具体地说，CONCOR程序开始于一个矩阵，首先计算矩阵的各个行（或者 各个列）之间的相关系数，得到一个相关系数矩阵（C1）。CONCOR算法的特 点是，它把系数矩阵C1作为输入矩阵，继续计算此矩阵的各个行或者各个列之 间的相关系数。即计算第一个系数矩阵C1的各个行（或者各个列）之间的相关 系数。得到的各个“相关系数的相关系数”将构成又一个新的系数矩阵C2。然 后继续依次计算，最后得到“相关系数的相关系数的相关系数的…矩阵”（刘 军，2009）[22]。 经过多次迭代计算之后，CONCOR利用树形图（tree-diagram或者 dendrogram）表达各个位置之间的结构对等性程度，并且标记出各个位置拥 有的网络成员。CONCOR的分析对象是相关系数矩阵，它包含的是皮尔逊积距 系数，这种系数用来测量各对行动者之间的相似性。利用CONCOR进行分析时， 在最后的结果中每个区中的行动者最好大于3个。CONCOR法也可以直接分析 多元关系数据以及多值关系矩阵。
☞生成可视化结构图
还可以在此基础上进行中心性的可视化分析，路径：Analysis Centrality 还还 Measures
☞生成可视化结构图
针对中间中心度分析的结果如下：
☞网络中心性分析
中心性(centrality)是度量整个网络中心化程度的重要指标，在城市群网络中， 处于中心位置的城市更易获得资源和信息，拥有更大的权力和对其他城市更强的影 响力。网络中心性又可以分为点度中心度、接近中心度和中间中心度三个指标。 节点中心度分析路径：网络中心度度
秋记与你分享
静思笃行 持中秉正
目录
UCINET的运行环境 UCINET的数据输入和输出 网络密度分析 网络中心性分析
凝聚子群分析
☞1、UCINET的运行环境
·UCINET（University of California at Irvine NETwork） 是一种功能强大的社会网络分析软件，他最初由加州大学尔湾 分校社会网研究的权威学者Linton Freeman 编写。 · 在UCINET6中全部数据都用矩阵的形式来存储、展示和描 述。 ·下载： 1、 /downloaduc6.htm 可以免费使用两个月。 2、人大经济论坛中文版 ·UCINET6.186（即修改了186次得UCINET6版本）版本无 须安装，打开即可使用。
UCINET6 主界面
☞UCINET的数据输入和输出
Ucinet 的数据输入方式有多种：初始数据（Raw）、Excel数据和数据语言 数据（Data Language，DL）。 注：Ucinet处理的Excel数据最多只能有255列。 输入路径：数据输入Excel矩阵
☞UCINET的数据输入和输出
☞网络中心性分析
结点中心度分析结果：
☞网络中心性分析
接近中心度分析路径：网络中心度接近性
☞网络中心性分析
接近中心度分析结果：
☞网络中心性分析
中间中心度分析路径：网络中心度Freeman中间度节点中间度
☞网络中心性分析
中间中心度分析结果：
☞凝聚子群分析
凝聚子群是满足如下条件的一个行动者子集合，即在此集合中的行动者之 间具有相对较强、直接、紧密、经常的或者积极的关系。城市网络凝聚子群是 用于揭示和刻画城市群体内部子结构状态。找到城市网络中凝聚子群的个数以 及每个凝聚子群包含哪些城市成员，分析凝聚子群间关系及联接方式，这都可 以从新的维度考察城市群网络的发展状况。 利用ucinet软件中的CONCOR法进行凝聚子群分析。CONCOR是一种迭代 相关收敛法（convergent correlation或者convergence of iterated correlation）。它基于如下事实：如果对一个矩阵中的各个行（或者列）之间 的相关系数进行重复计算（当该矩阵包含此前计算的相关系数的时候），最终 产生的将是一个仅由1和-1组成的相关系数矩阵。进一步说我们可以据此把将 要计算的一些项目分为两类：相关系数分别为1和-1的两类（刘军，2009） [22]。
网络密度指的是网络中各个成员之间联系的紧密度，可以通过网络中实际存在的关系 数与理论上可能存在的关系数相比得到，成员之间的联系越多，该网络的密度越大。整体 网的密度越大，该网络对其中行动者的态度、行为等产生的影响可能越大。 注：计算的时候最好将多值关系数据转换成二值关系数据。 将多值关系数据转换成二值关系数据路径：变换对分
☞UCINET的数据输入和输出
输入结果：Biblioteka ☞UCINET的数据输入和输出
Ucinet输出的方式也有多种：数据语言数据、原始数据、Excel数据和图 形方式。 输出路径：数据输出Excel矩阵
☞UCINET的数据输入和输出
输出结果显示：
☞UCINET的数据输入和输出
输出结果显示：
☞网络密度分析
☞凝聚子群分析
凝聚子群分析路径：网络角色&位置结构CONCOR
☞凝聚子群分析
凝聚子群分析结果：
☞凝聚子群分析
凝聚子群分析结果：
敬请锁老师和师兄师姐批评指正！
☞网络密度分析
转换成二值数据后的结果：
☞网络密度分析
分析路径：网络凝聚力密度密度
☞网络密度分析
☞网络密度分析
网络密度分析结果显示：
☞生成可视化结构图
利用ucinet加载的Net-Draw程序可以生成经济联系网络的可视化结构图。 路径：可视化Net-Draw Open Ucinet Dataset Network
ucinet软件快速入门上手网络分析软件
u c i n e t软件快速入门上手网络分析软件(总7页)-CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One1-CAL-本页仅作为文档封面，使用请直接删除本指南提供了一种快速介绍UCINET的使用说明。
假定软件已经和数据安装在C:\Program Files\AnalyticTechnologies\Ucinet 6\DataFiles的文件夹中，被留作为默认目录。
这个子菜单按钮涉及到UCINET所有程序,它们被分为文件,数据、转换、工具、网络、视图、选择和帮助。
值得注意的是,这个按钮的下方，都是在子菜单中的这些调用程序的快捷键。
在底部出现的默认目录是用于UCINET收集任何数据和存储任何文件(除非另外说明)，目录可以通过点击向右这个按钮被修改。
运行的一种程序为了运行UCINET程序,我们通常需要指定一个UCINET数据集,给出一些参数。
在可能的情况下，UCINET选用一些默认参数，用户可以修改 (如果需要)。
注意UCINET伴随着大量的标准数据集，而这些将会放置在默认值目录。
当一个程序被运行，有一些文本输出,它们会出现在屏幕上,而且通常UCINET的数据文件包含数据结果,这些结果又将会被储存在默认目录中。
我们将运行度的权重的程序来计算在一个称为TARO的标准UCINET数据集的全体参与者的权重。
首先我们强调网络>权重>度,再点击如果你点击了帮助按钮，,一个帮助界面就会在屏幕上打开，看起来像这样。
帮助文件给出了一个程序的详细介绍,会解释参数并描述在记录文件和屏幕上显示出来的输出信息。
关闭帮助文件,或者通过点击pickfile按钮或者输入名称选择TARO分析数据，如下。
现在点击OK运行程序验证。
这是一个文本文件给出的程序结果。
注意你可以向下滚动看到更多的文件。
这个文件可以保存或复制、粘贴到一个word处理包中。
当UCINET被关闭时，这个文件将会被删除。
关闭此文件。
注意,当这个程序运行时,我们也创建了一个名为FreemanDegree的新的UCINET 文档。
UCINET
5、网络分析子菜单（Network）
Network包含一些基本的网络分析技术，如中心性分析、核心-边缘 分析、子群分析等技术，这些命令是社会网络分析的核心。主要有： Cohesion:凝聚性分析，可计算的指标有10多种，如各点之间的距离， 各对点之间的最大流量，各点之间的可达性，路径的书目等。 Regions：计算并发现“成分”，包括强成分和弱成分，双成分和k-Core Subgroups: 子 图 分 析 ， 可 用 来 计 算 各 种 类 型 的 凝 聚 子 群 ， 包 括 派 系 （Cliques）、N-派系、N-宗派（N-Clans）、K- 丛（K-Plexes）、 Lambda集合和指定数目的派系（Factions） Paths：路径分析，分析各个点之间存在的路径。
UCINET Software
UCINET
Part 1 软件简介
Part 2 界面介绍
Part 4
Part 3
实例1
数据处理
Part 5 实例2
PART
软件简介
UCINET—社会网络分析软件
UCINET，全名为University of California at Irvine NETwork.目前最流行的社会网分析软件，该软件包有很强 的矩阵分析功能，如矩阵代数和多元统计分析。它是目前 最流行的，也是最容易上手、最适合新手的社会网络分析 软件。
2、数据操作子菜单（Data）
data子菜单包含一些处理UCINET数据的命令，它对 数据文件进行编辑、输入、输出以及显示分析的结果等。 主要介绍以下几个命令。
（1）数据的输入和输出 Spreadsheets:数据表编辑器，可用它直接输入和编辑 UCINET数据，可以加入新的数据表，进行对称化处理。 Random：创建随机数据。可创建多种多样的数据，例如创 建一个随机的，满足一定概率分布的UCINET数据矩阵。可 以选择的分布包括正态分布（Normal）、二项分布（伯努 利分布）等。Import via spreadsheet:利用spreadsheet输入文 件。可以把Excel类型类型的文件转换为 UCINET数据。
Ucinet使用
一、导入数据（两种方法）
1.excel导入
“数据”——“输入”——“Excel矩阵”，将bibexcel处理好的矩阵导入
2.txt导入
共词矩阵.txt中输入下列内容：
dl n=70 format=edgelist1
labels embedded
data
说明：n=？指矩阵几行几列，即选择了多少个关键词
“数据”——“输入”——“DL（D）”，选中共词矩阵.txt
点击“确定”，弹出下图所示的文本文档，并在输出路径所在地生成 .##h和 .##d文件。
二、可视化数据分析
点击可视化—netdraw，然后弹出netdraw界面
选择file—open—ucinet dataset—network,然后弹出如下界面
选择生成的 .##h文件，点击ok，然后出现如下界面：
然后进行中心度分析，选择analysis—centrality measures，然后在弹出界面的set node size by 下输入degree，点击 ok
然后就会出现依据中心度大小进行显示的节点情况
三、小团体分析
去箭头
点击可视化—netdraw，然后弹出netdraw界面
选择file—open—ucinet dataset—network,然后弹出如下界面
选择生成的 .##h文件，点击ok，然后出现如下界面：
点击右侧小箭头
调整一下每个节点的位置，让关键词都露出来，图要美观
————AnalysisSubgroupFactions
弹出小窗口
数字挨个试，出现转折时，选择转折前的那个数字
8时，Fitness=218；9时，Fitness=222，出现转折，选择数字“”8共有8个小团体。
ucinet使用说明解析
☞凝聚子群分析 凝聚子群分析路径：网络角色&位置结构CONCOR
凝聚子群分析结果：
☞凝聚子群分析
凝聚子群分析结果：☞凝聚子群分析谢观赏2020/11/26
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☞凝聚子群分析
具体地说，CONCOR程序开始于一个矩阵，首先计算矩阵的各个行（或者各个列）之间的相关系数，得到一 个相关系数矩阵（C1）。CONCOR算法的特点是，它把系数矩阵C1作为输入矩阵，继续计算此矩阵的各个行或者 各个列之间的相关系数。即计算第一个系数矩阵C1的各个行（或者各个列）之间的相关系数。得到的各个“相关 系数的相关系数”将构成又一个新的系数矩阵C2。然后继续依次计算，最后得到“相关系数的相关系数的相关系 数的…矩阵”（刘军，2009）[22]。
注：Ucinet处理的Excel数据最多只能有255列。 输入路径：数据输入Excel矩阵
☞UCINET的数据输入和输出
输入结果：
☞UCINET的数据输入和输出
☞UCINET的数据输入和输出
Ucinet输出的方式也有多种：数据语言数据、原始数据、Excel数据和图形方式。 输出路径：数据输出Excel矩阵
· 在UCINET6中全部数据都用矩阵的形式来存储、展示和描述。 ·下载： 1、 可以免费使用两个月。
2、人大经济论坛中文版 ·UCINET6.186（即修改了186次得UCINET6版本）版本无须安装，打开即可使用。
UCINET6 主界面
☞UCINET的数据输入和输出
Ucinet 的数据输入方式有多种：初始数据（Raw）、Excel数据和数据语言数据（Data Language，DL）。
利用ucinet软件中的CONCOR法进行凝聚子群分析。CONCOR是一种迭代相关收敛法（convergent correlation或者convergence of iterated correlation）。它基于如下事实：如果对一个矩阵中的各个行（或 者列）之间的相关系数进行重复计算（当该矩阵包含此前计算的相关系数的时候），最终产生的将是一个仅由1和 -1组成的相关系数矩阵。进一步说我们可以据此把将要计算的一些项目分为两类：相关系数分别为1和-1的两类 （刘军，2009）[22]。
软件Ucinet 和Netdraw使用说明书----Software Resource - Ucinet A Brief Guide to Using Netdraw
A Brief Guide to Using NetDraw1NetDraw is a program for drawing social networks.Overview of FeaturesMultiple Relations. You can read in multiple relations on the same nodes, and switch between them (or combine them) easily.Valued Relations. If you read in valued data, you can sequentially “step” through different levels of dichotomization, effectively selecting only strong ties, only weak ties, etc. In addition, you have the option of letting the thickness of lines correspond to strength of ties.Node Attributes. The program makes it convenient to read in multiple node attributes for use in setting colors and sizes of nodes (as well as rims, labels, etc.). In addition, the program makes it easy to turn on and off groups of nodes defined by a variable, such as males or members of a given organization. If the attributes are read in using the VNA data format (see below), they can be textual in addition to numeric. This means that instead of coding location as numeric codes 1, 2, 3, etc, you can simply write Boston, New York, Tokyo …Analysis. A limited set of analytical procedures are included, such as the identification of isolates, components, k-cores, cut-points and bi-components (blocks).2-Mode Data. NetDraw can read 2-mode data, such as the Davis, Gardner and Gardner data and automatically create a bipartite representation of it.Data Formats. The program reads Ucinet datasets (the ##h and ##d files), Ucinet DL text files, Pajek files (net, clu and vec), and the program’s own VNA text file format, which allows the user to combine node attributes with tie information.Saving Data. Using the VNA file format, the program can save a network along with its spatial configuration, node colors, shapes, etc. so that the next time you open the file, the network looks exactly like it looked before. The program can also save data as Pajek net and clu files, and Ucinet datasets (both networks and attributes).Saving Pictures. Network diagrams can be saved as bitmaps (.bmp), jpegs (.jpg), windows metafiles (.wmf) and enhanced metafiles (.emf). In addition, the program exports to Pajek and Mage.1 Downloaded from: /downloadnd.htm, February 18, 2011.Printing. There is a Print button. This is very good for creating publication-quality diagrams because the results utilize the full resolution of the printer. (When you save an image like a bitmap to disk and insert into a document and then print that, the image resolution is no better than your screen’s.)Appearance Options. A full range of options is implemented, including the ability to change sizes and colors of nodes, node-rims, labels, lines and background. Different node shapes are not yet implemented. You can also rotate, flip, shift, resize and zoom configurations.Layout. Two basic kinds of layouts are implemented at present: a circle and an MDS/ spring embedding based on geodesic distance. The MDS includes options for exaggerating clustering, biasing toward equal-length edges, and turning on/off node-repulsion.Getting StartedSuppose you have a network currently stored as a Ucinet dataset. To draw it in network, just press the Open File button on the toolbar and select the file. The rest is automatic. Here is an example of drawing a file called campnet:Now suppose you have some information about each person that you would like to use to in the display. You might enter the information in a text file called CampAttribs.txt (e.g., enter it in Excel and Save As text file) in the following format:*node dataid gender role betweennessHOLLY female participant 78.33333588BRAZEY female participant 0CAROL female participant 1.333333373PAM female participant 32.5PAT female participant 39.5JENNIE female participant 6.333333492PAULINE female participant 12.5ANN female participant 0.5MICHAEL male participant 58.83333206BILL male participant 0LEE male participant 5DON male participant 16.33333397JOHN male participant 0HARRY male participant 2.333333254GERY male instructor 54.66666794STEVE male instructor 16.83333397BERT male instructor 13.66666698RUSS male instructor 47.33333206Note that the values do not need to be numeric. They should be separated from each other by a comma, space or tab (and values that contain spaces should be enclosed in quotes as in “Bill Smith”).To read this file, go to File|Open|VNA|Attributes and select the file. This will read the file and open the Node Selector window, which looks like this:Using this window you can select an attribute (ID is selected by default), and then use that click on and off nodes with specific properties, such as females or instructors.Now suppose you want to change the colors of nodes to reflect a node attribute, such as wanting to paint men blue and women red. Go to Properties|Nodes|Colors|By Attribute. A dialogue box will open which lets you choose the attribute (gender) and then choose the color of each gender. The dialogue box looks like this:You might also want to change the shape of the nodes to reflect the role that person plays in the group (as indicated by the Role variable). To do this, go toProperties|Nodes|Shape|by attribute, which opens a dialogue box very similar to the color box, except instead of colors, there are shapes. Something similar can be done with the size of nodes.After setting each gender to the desired color, each role to desired shape, and making theVNA Data FormatThe VNA data format allows the user to store not only network data but also attributes of the nodes, along with information about how to display them (color, size, etc.). A key feature of VNA attribute data is that textual data is permitted. In other words, instead of using numeric codes, the gender variable can have values like “male” and “female”.Here is a short example of a vna file:*node dataID name gender agej101 joe male 56w067 wendy female 23b303 bill male 48*tie datafrom to friends advicej101 w067 1 3w067 j101 0 1j101 b303 1 2w067 b303 0 6VNA files are ordinary text files. They consist of sections called “star sections”. Not every file has to have every possible star section, and sections can be in any order. At the moment, there are 3 possible star sections (soon to be 6). They are:*node data*node properties*tie dataA description of each follows. At the end of this document is a complete VNA file.Node Data SectionThe Node Data section contains variables that describe the actors in a network. Here is an example:*node dataid gender role betweennessHOLLY female participant 78.33333588BRAZEY female participant 0CAROL female participant 1.333333373PAM female participant 32.5PAT female participant 39.5JENNIE female participant 6.333333492PAULINE female participant 12.5ANN female participant 0.5MICHAEL male participant 58.83333206BILL male participant 0LEE male participant 5DON male participant 16.33333397JOHN male participant 0HARRY male participant 2.333333254GERY male instructor 54.66666794STEVE male instructor 16.83333397BERT male instructor 13.66666698RUSS male instructor 47.33333206The first line (“*node data”) identifies the section as containing node data.The line following “*node data” is a list of variable names. The first variable is assumed to be a unique identifier. It can be numeric or text, as long as each node has a distinct value. If any value (for any variable) contains spaces or other extraneous punctuation, it should be enclosed in full quotes, as in:“John Barrymore”Following the line of variable names is the actual data corresponding to those variables. All following lines are assumed to be node data until a new star command is read or the end of the file is reached.Node Properties SectionThe node properties section is very similar to the node data section, except that the variables all refer to display characteristics of the nodes, such as size, color, and shape. Here is an example:*Node propertiesID x y color shape size"HOLLY" 1094 415 255 1 10"BRAZEY" 84 742 255 1 10"CAROL" 1224 996 255 1 10"PAM" 1249 722 255 1 10"PAT" 1291 551 255 1 10"JENNIE" 1518 686 255 1 10"PAULINE" 1051 928 255 1 10"ANN" 1330 876 255 1 10"MICHAEL" 791 365 255 1 10"BILL" 785 52 255 1 10"LEE" 80 619 255 1 10"DON" 994 195 255 1 10"JOHN" 776 894 255 1 10"HARRY" 945 214 255 1 10"GERY" 600 578 255 1 10"STEVE" 338 636 255 1 10"BERT" 282 897 255 1 10"RUSS" 543 814 255 1 10As before, the first line (“*node properties”) identifies the section as containing node properties. The line following “*node properties” is a list of variable names. Aside from the first variable, which must be ID, all the other variables can be in any order, and none of them have to be there at all. But if they are present, they must be named exactly as shown in the example. Variable “X” is the horizontal coordinate of a node. Variable “Y” is the vertical coordinate (the 0,0 point is the top left corner of the drawing area). Variable “Color” is the color of the node (in hexadecimal). Variable “Shape” is the shape of the node (circle, square, up-triangle, etc.). Variable “Size” is the size of the nodes in points. Finally, (not shown in the example), the variable “Shortlabel” gives the label for each node (if not given, the program uses the ID code).Following the line of variable names is the actual data corresponding to those variables. Tie DataThe Tie Data section contains dyadic data – the presence/absence or strength of tie among pairs of nodes on one or more relations. Here is an example:*Tie datafrom to talk strengthHOLLY PAM 1 1HOLLY PAT 1 3HOLLY DON 1 2BRAZEY LEE 1 1BRAZEY STEVE 1 2BRAZEY BERT 1 3CAROL PAM 1 1CAROL PAT 1 2CAROL PAULINE 1 3PAM JENNIE 1 3PAM PAULINE 1 1…The second line contains the list of dyadic variables (relations), except that the first two variables are necessarily called “from” and “to” and identify the nodes that are tied. In this example, there are two relations (called “talk” and “strength”).Following the variable names are the actual ties. A data line such as “Holly Pam 1 1” indicates that Holly talks to Pam and their relationship has strength 1. Values of zero are assumed to indicate the absence of a tie on a given relation.Putting it all togetherNot all possible sections need to be in a given file – just one will do. Here is an example of a file with all sections:*Node dataID, gender, role, betweennessHOLLY female participant 78.33333588BRAZEY female participant 0CAROL female participant 1.333333373PAM female participant 32.5PAT female participant 39.5JENNIE female participant 6.333333492PAULINE female participant 12.5ANN female participant 0.5MICHAEL male participant 58.83333206BILL male participant 0LEE male participant 5DON male participant 16.33333397JOHN male participant 0HARRY male participant 2.333333254GERY male instructor 54.66666794STEVE male instructor 16.83333397BERT male instructor 13.66666698RUSS male instructor 47.33333206*Node propertiesID x y color shape size shortlabelHOLLY 1160 271 255 1 10 HOLLYBRAZEY 1214 577 255 1 10 BRAZEYCAROL 671 612 255 1 10 CAROLPAM 985 127 255 1 10 PAMPAT 802 402 255 1 10 PATJENNIE 729 187 255 1 10 JENNIEPAULINE 69 590 255 1 10 PAULINEANN 877 818 255 1 10 ANNMICHAEL 182 224 255 1 10 MICHAELBILL 380 137 255 1 10 BILLLEE 617 44 255 1 10 LEEDON 281 656 255 1 10 DONJOHN 617 839 255 1 10 JOHNHARRY 382 410 255 1 10 HARRYGERY 1051 706 255 1 10 GERYSTEVE 64 394 255 1 10 STEVEBERT 348 812 255 1 10 BERTRUSS 1176 426 255 1 10 RUSS*Tie datafrom to friends strengthHOLLY PAM 1 1PAT HOLLY 1 2PAULINE PAT 1 2JOHN RUSS 1 3HARRY HOLLY 1 2HARRY MICHAEL 1 1BERT RUSS 1 3RUSS GERY 1 1RUSS STEVE 1 3RUSS BERT 1 2HOLLY BRAZEY 0 7 HOLLY CAROL 0 17 BRAZEY PAULINE 0 7 BRAZEY ANN 0 6 BRAZEY MICHAEL 0 15 PAM MICHAEL 0 9 PAM BILL 0 16PAM LEE 0 13 JENNIE BRAZEY 0 8 PAULINE JENNIE 0 5 PAULINE ANN 0 4 ANN PAT 0 7ANN MICHAEL 0 9 BILL LEE 0 10DON ANN 0 12DL Data FormatThe DL protocol is a flexible language for describing data and itself encompasses a number of different formats. Three of these formats – nodelist, edgelist and fullmatrix – are described here.A sample nodelist file called borg4cent.txt is provided with the program.Nodelist FormatThis is usually the most efficient format. Just create a text file using any word processor (make sure to remember to save as text). Enter the data in the following format:dln = 50format = nodelistdata:1 7 8 23 19 21 49 62 6…The "DL" at the top is required and identifies the type of file. The "n=50" tells program to expect up to 50 distinct nodes. The "format = nodelist" tells the program to expect the node list format (as opposed to edge list and full matrix). The word "data:" (don't forget the colon) marks the end of information about the data and the beginning of the data itself.The first line of the data ("1 7 8 2") says that person 1 has ties to three people, who are 7, 8 and 2. The ordering of the people is arbitrary and makes no difference. The second line, "3 19 21 49 6" says that person 3 has ties to four people, who are 19, 21, 49 and 6.Important note: each value is separated by a space (or tab). Each value is a "sequential" ID number. By "sequential" I mean that the numbers run from 1 to n. You can't have arbitrary ID numbers like "1001" or non-numeric IDs like "BOS007" or "Steve" unless you add the words "Labels embedded" some time before the "data:" statement, as follows:dln = 50labels embeddedformat = nodelistdata:binlad geobus tonblai kenskibilste jeabar stebor judcla jandoekenski jandoe…These names or labels must be less than 20 characters long and should not contain spaces or punctuation (as in "osama bin laden") unless they are enclosed in full quotes.A sample data file called borg4cent.txt using nodelist format is provided with the program.Edgelist FormatThis format requires more typing but is convenient when entering data as one encounters it, such as when pulling links between people from newspaper articles. Again, create a text file using any word processor (make sure to remember to save as text). Enter the data in the following format: dln = 50format = edgelistdata:1 71 81 23 19…Note that "nodelist" has been replaced by "edgelist" in the format statement. Then, after "data:", the data are in pairs, separated by spaces or tabs. The first line ("1 7") says that persons 1 and 7 have a tie. The second line says that persons 1 and 8 have a tie. The ordering of nodes within in a pair, and of pairs within the file, is immaterial.As with the nodelist format, you can also use non-sequential, non-numeric IDs as long as you add the words "Labels embedded" some time before the "data:" statement, as follows:dln = 50labels embeddedformat = edgelistdata:binlad geobusbinlad tonblaibinlad kenskibilste jeabar…FullMatrix FormatThis format works well for small datasets that contain a lot of ties. Again, create a text file using any word processor or with Excel (making sure to remember to save as text). Enter the data in the following format:dln = 5format = fullmatrixdata:0 0 1 0 00 0 0 1 11 0 0 1 00 1 1 0 00 1 0 0 0Here, the format statement reads "format=fullmatrix". Then, after "data:", the data are in the form of a person-by-person table. Since n=5, there are 5 rows and 5 columns. The first row has values0, 0, 1, 0, 0, indicating that person one has ties only with the third person. In contrast, the second row of the table shows that person 2 has ties with person 4 and person 5.Note that this format does not have id codes at all: people are identified by their position in the table. The third row corresponds to the third person. The fourth column corresponds to the fourth person, and so on.However, non-numeric labels can be added with "labels embedded" statement as follows:dln = 5labels embeddedformat = fullmatrixdata:Bill Jan Jim Sue ZoeBill 0 0 1 0 0Jan 0 0 0 1 1Jim 1 0 0 1 0Sue 0 1 1 0 0Zoe 0 1 0 0 0Typing the data is the hardest part. Once you do that, the rest is easy.Technical SupportFeel free to contact me (steve@; +1 978 456 7372) for help or to report bugs or to make suggestions for improvements.。
ucinet点入度和点出度操作
ucinet点入度和点出度操作UCINet是一种用于社会网络分析的软件包，可以用于研究和分析复杂网络的结构和关系。
在UCINet中，点入度和点出度是两个重要的操作，用于描述节点在网络中的连接情况和影响力。
点入度（indegree）是指某个节点接收到的连接数，即其他节点向该节点发送的连接数量。
具体而言，对于一个节点来说，点入度越高，表示有更多的节点与其相连，意味着它在网络中具有更高的影响力和重要性。
通过点入度操作，我们可以计算并了解每个节点的接收连接数量，从而分析网络中节点的关系和相互作用。
点出度（outdegree）是指某个节点发出的连接数，即该节点向其他节点发送的连接数量。
与点入度类似，点出度也反映了节点在网络中的影响力和重要性。
一个节点的点出度越高，表示它与更多的节点相连，具有更强的信息传播和影响能力。
通过点出度操作，我们可以计算并了解每个节点发送连接的数量，从而分析网络中节点的传播能力和影响范围。
在UCINet中，进行点入度和点出度操作非常简单。
首先，我们需要加载网络数据，并确保数据中包含节点之间的连接信息。
然后，选择点入度或点出度操作，系统会自动计算每个节点的度量值，并将结果显示在界面上。
以点入度操作为例，我们可以通过以下步骤进行分析：1. 加载网络数据：在UCINet中，可以导入各种格式的网络数据，如Pajek、CSV等。
将数据导入软件后，系统会自动识别节点和边的信息。
2. 选择点入度操作：在菜单栏中选择“Analyze”->“Network”->“Centrality”->“Indegree”，即可进行点入度分析。
3. 查看结果：系统会计算每个节点的点入度，并将结果显示在结果窗口中。
我们可以根据节点的点入度值进行排序，了解网络中具有较高接收连接数量的节点。
通过点入度操作，我们可以发现网络中的重要节点和信息传播的路径。
具有较高点入度的节点通常是网络中的核心节点，它们在信息传播和影响力方面扮演着重要角色。
ucinet使用说明
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静思笃行 持中秉正
目录
UCINET的运行环境 UCINET的数据输入和输出 网络密度分析 网络中心性分析
凝聚子群分析
☞1、UCINET的运行环境
·UCINET（University of California at Irvine NETwork） 是一种功能强大的社会网络分析软件，他最初由加州大学尔湾 分校社会网研究的权威学者Linton Freeman 编写。 · 在UCINET6中全部数据都用矩阵的形式来存储、展示和 描述。 ·下载： 1、 /downloaduc6.htm 可以免费使用两个月。 2、人大经济论坛中文版 ·UCINET6.186（即修改了186次得UCINET6版本）版本无 须安装，打开即可使用。
☞网络密度分析
转换成二值数据后的结果：
☞网络密度分析
分析路径：网络凝聚力密度密度
☞网络密度分析
☞网络密度分析
网络密度分析结果显示：
☞生成可视化结构图
利用ucinet加载的Net-Draw程序可以生成经济联系网络的可视化结构图。 路径：可视化Net-Draw Open Ucinet Dataset Network
☞凝聚子群分析
凝聚子群分析路径：网络角色&位置结构CONCOR
☞凝聚子群分析
凝聚子群分析结果：
☞凝聚子群分析
凝聚子群分析结果：
☞生成可视化结构图
还可以在此基础上进行中心性的可视化分析，路径：Analysis Centrality 还还 Measures
☞生成可视化结构图
针对中间中心度分析的结果如下：
☞网络中心性分析
中心性(centrality)是度量整个网络中心化程度的重要指标，在城市群网络中， 处于中心位置的城市更易获得资源和信息，拥有更大的权力和对其他城市更强的影 响力。网络中心性又可以分为点度中心度、接近中心度和中间中心度三个指标。 节点中心度分析路径：网络中心度度
六个主要的社会网络分析软件的比较UCINET简介
六个主要的社会网络分析软件的比较UCINET简介UCINET为菜单驱动的Windows程序，可能是最知名和最经常被使用的处理社会网络数据和其他相似性数据的综合性分析程序。
与UCINET捆绑在一起的还有Pajek、Mage和NetDraw 等三个软件。
UCINET能够处理的原始数据为矩阵格式，提供了大量数据管理和转化工具。
该程序本身不包含网络可视化的图形程序，但可将数据和处理结果输出至NetDraw、Pajek、Mage 和KrackPlot等软件作图。
UCINET包含大量包括探测凝聚子群（cliques, clans, plexes）和区域（components, cores）、中心性分析（centrality）、个人网络分析和结构洞分析在内的网络分析程序。
UCINET还包含为数众多的基于过程的分析程序，如聚类分析、多维标度、二模标度（奇异值分解、因子分析和对应分析）、角色和地位分析（结构、角色和正则对等性）和拟合中心-边缘模型。
此外，UCINET 提供了从简单统计到拟合p1模型在内的多种统计程序。
Pajek简介Pajek 是一个特别为处理大数据集而设计的网络分析和可视化程序。
Pajek可以同时处理多个网络，也可以处理二模网络和时间事件网络（时间事件网络包括了某一网络随时间的流逝而发生的网络的发展或进化）。
Pajek提供了纵向网络分析的工具。
数据文件中可以包含指示行动者在某一观察时刻的网络位置的时间标志，因而可以生成一系列交叉网络，可以对这些网络进行分析并考察网络的演化。
不过这些分析是非统计性的；如果要对网络演化进行统计分析，需要使用StOCNET 软件的SIENA模块。
Pajek可以分析多于一百万个节点的超大型网络。
Pajek提供了多种数据输入方式，例如，可以从网络文件（扩展名NET）中引入ASCII格式的网络数据。
网络文件中包含节点列表和弧/边（arcs/edges）列表，只需指定存在的联系即可，从而高效率地输入大型网络数据。
UCINET简介
2.4 计算工具菜单（Tools）
2.5 网络分析菜单（Network）
2.6 可视操作菜单（Visualize）
2.7 选项命令菜单（Options）
2.8 帮助菜单（Help）
目 录 / contents
一 UCINET简介 二 UCINET数据输入 三 UCINET数据的预处理
UCINET简介
1. UCINET是什么？
UCINET（University of California at Irvine NETwork）是一种功能强大的社会网络 分析软件，它最初由社会网络研究的开创者、加州大学欧文分校的林顿·费力曼（Linton Freeman ） 教 授 编 写 。 后 来 主 要 由 新 一 代 学 者 、 目 前 供 职 于 肯 塔 基 大 学 的 斯 蒂 芬 · 博 加 提 （Stephen Borgatti）和曼彻斯特大学社会科学学院的马丁·埃弗里特（Martin·Everett） 维护更新。
1. 基本情况
由于UCINET软件可分析的数据类型多，因此UCINET数据的输入也有多种。输入的方式多种 多样，可以用excel或常见的文本编辑器输入，也可以用UCINET本身的数据表程序（Matrix spreadsheet）输入。
Import可以根据多种方式对ASCII码文件进行处理，就最一般的情况而言，它可以导入三类 数据文件：初始数据（Raw）、Excel数据和数据语言数据（Data Language DL）。
中实际有关联的关系，忽略无关的关系。这些数据输入形式在数据较大并且联系比较松散的时候是很方
便的。
点列表格式-1（适用于1模数据）
点列表格式
点列表格式-2（适用于2模数据）
Ucinet_6_安装使用指南(睿驰原创)
北京环中睿驰科技有限公司Ucinet软件操作指南安装、激活、使用方法QQ:971307775 Email: ss@欢迎交流联系沈帅5/2/2012主要介绍UCINET软件的安装方法、激活方法、用途特点介绍以及一个完整的建模实例。
1Ucinet软件操作指南1.1安装步骤1.1.1步骤一安装软件●Ucinet 6 Windows版本安装软件包名称为：UcinetSetup.exe，点击该软件安装包，然后弹出下边界面之后点击允许运行：图一●然后弹出如下界面，选择安装目录：图二●然后点击Next，选择安装文件夹名称：图三●点击Next，开始进行软件配置，完成安装。
图四点击next，完成Ucinet的安装，然后点击finish即可启动软件：图五1.1.2软件激活方法：●点击Install之后，在Help页面中选择Register注册按钮，然后输入购买时使用的UserID和RegistrationCode，具体如下：图六●激活成功之后，会提示激活成功。
1.2软件介绍1.2.1用途UCINET软件是由加州大学欧文（Irvine）分校的一群网络分析者编写的。
现在对该软件进行扩展的团队是由斯蒂芬·博加提（Stephen Borgatti）、马丁·埃弗里特（Martin·Everett）和林顿·弗里曼（Linton Freeman）组成的。
UCINET网络分析集成软件包括一维与二维数据分析的NetDraw，还有正在发展应用的三维展示分析软件Mage等，同时集成了Pajek用于大型网络分析的Free应用软件程序。
利用UCINET软件可以读取文本文件、KrackPlot、Pajek、Negopy、VNA等格式的文件。
它能处理32 767个网络节点。
当然, 从实际操作来看，当节点数在5000～10000之间时，一些程序的运行就会很慢。
社会网络分析法包括中心性分析、子群分析、角色分析和基于置换的统计分析等。