六个主要的社会网络分析软件的比较UCINET简介
社会网络分析方法 ucinet的应用
社会网络分析方法 UCI-Net 的应用引言社会网络分析方法是一种研究人际关系和社会结构的方法，在社会学、心理学、管理学等领域有广泛的应用。
其中，UCI-Net是一款常用的社会网络分析工具，可以帮助研究人员对社会网络进行可视化和分析。
本文将介绍UCI-Net的使用方法和一些常见的应用案例。
UCI-Net 的概述UCI-Net是一款基于UCINet软件开发的网络分析工具，它提供了数据处理、数据可视化、社会网络指标计算等一系列功能。
UCI-Net支持多种数据格式的导入，包括Excel、文本文件、数据库等，用户可以根据自己的数据来源选择合适的导入方式。
UCI-Net 的功能和应用数据处理和可视化UCI-Net提供了丰富的数据处理功能，用户可以对导入的数据进行清洗、转换和整合。
用户可以根据需要选择不同的数据处理方法，如删除重复数据、合并多个数据集等。
此外，UCI-Net还可以通过连接数据库等方式实时获取数据，方便用户进行实时的数据处理和可视化。
UCI-Net还提供了多种数据可视化的方式，用户可以选择不同的图表类型来展示网络关系和特征。
例如，可以使用节点连线图来展示社会网络中的人物关系，通过节点的颜色和大小来表示不同的属性。
用户还可以根据自己的需求自定义图表的样式和布局，使得图表更加清晰和易于理解。
社会网络指标计算UCI-Net提供了一系列社会网络指标的计算功能，用户可以根据自己的研究目的选择合适的指标进行计算。
例如，可以计算网络中的中心性指标，如度中心性、接近中心性和介数中心性等，来衡量节点在网络中的重要性和影响力。
此外，UCI-Net还可以计算网络中的密度、平均路径长度和群聚系数等指标，来分析网络的紧密性和结构特征。
社会网络模型和预测UCI-Net还支持社会网络模型的构建和预测分析。
用户可以使用UCI-Net提供的算法和模型来构建社会网络模型，并通过模型进行网络预测。
例如，可以根据过去的社会网络数据来预测未来的网络关系和行为。
社会网络分析法——详细讲解
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2. 社会网络分析工具—UCINET 简介
最流行的社会网
络分析软件
网络规模、网络 实现画图功能的
密度、中心性、
NetDraw
凝聚子群、结构
洞等
UCINE
T
三维展示分析分 析软件Mage
集成了Pajek用于 大型网络分析的
Free应用程序
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2. 社会网络分析工具—UCINET 简介
社会网络分析工具ucinet简介最流行的社会网络分析软件网络规模网络密度中心性凝聚子群结构洞等集成了pajek用于大型网络分析的free应用程序三维展示分析分析软件mage实现画图功能的netdrawucinet文档仅供参考如有不当之处请联系本人改正
社会网络分析法
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1. 社会网络分析简介
什么是社会网络？
“社会网络”指的是作为节点的社 会行动者（social actor）及其间的 关系的集合。也可以说，一个社会 网络是由多个点（社会行动者）和 各点之间的连线（行动者之间的关 系）组成的集合。用点和线来表达 网络，这是社会网络的形式化界定。
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1. 社会网络分析简介
重要理论基础：
当整体网是无向关系网时，其中包含的关系总数在理论 上的最大可能值是n(n-1)/2，则其网络密度为：m/(n(n1)/2) 当整体网是有向关系网时，其中包含的关系总数在理论 上的最大可能值是n(n-1)，则其网络密度为：m/(n(n-1))
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3. 网络规模和网络密度分析
整体网中个体网密度的计算
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5. 凝聚子群分析
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包含大量的网络分析指标，如中心度、二方关系凝聚力测度、位置分析算法、派 系分析、随即二方关系模型、P1 以及对网络假设进行检验的程序；还包括常见的多元统计分析 工具，如多维量表（MDS）、对应分析、因子分析（factor analysis）、聚类分析（cluster analysis ）、针对矩阵数据的多元回归（multiple regression）等；此外，UCINET还提供数 据管理的转换的工具，可以从图论程序转换为矩阵代数程序。
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01 抽取子徒和子矩阵 02 数据的合并 03 置换与排序 04 转置与改型 05 重新编码 06 对称化处理 07 矩阵的组合 08 标准化处理 09 改变模态
谢谢！
Edgelist Format
点列表：由连接一个既 定 点的一系列点构成 的
边阵列格式（The EdgeArary Format）
4. 数据语言类型（DL）文件
4.7.1 点列表格式-1
4. 数据语言类型（DL）文件
4.7.2 等级列表格式
4. 数据语言类型（DL）文件
4.7.3 边列举格式-1
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。
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
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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
社会网络分析方法及应用研究
社会网络分析方法及应用研究第一章：引言随着互联网的发展，社交网络已经成为人们日常生活中最为常见和重要的组成部分之一。
社交网络是指由人类、组织或其他类型的实体以及它们之间的互动所构成的社交结构。
为了更好地理解社交网络和它们的作用，社会网络分析（SNA）荟萃而生。
社会网络分析方法是一种研究社交网络中个体之间相互作用的方法，可以为社交网络中的个体、群体和组织提供各种分析和预测服务。
第二章：社会网络分析方法社会网络分析方法是一种研究社交网络中个体之间相互作用的方法，它是研究在社交网络中群体行为、个体行为和潜在结构的有效方法。
社会网络分析方法通常包括以下四个主要步骤：1、网络建模：建立一个数学模型，描述群体内成员之间的联系和互动。
2、网络度量：对网络中成员与社交网络中成员之间的关系进行度量，如连通度、中心度等。
3、绘图：将网络用可视化方式绘制出来，展现出网络属性和结构特征4、数据分析：对网络数据进行统计分析，利用信息学技术探究群体中个体与整体之间的联系和互动。
第三章：社会网络分析应用研究社会网络分析可以给我们提供许多有价值的信息和有用的资源，比如分析社交网络中的个体、群体和组织等，揭示它们之间的相互作用和潜在结构，从而为企业、政府和个人提供各种分析和预测服务。
1、社交媒体分析：社交媒体是一个庞大而强大的社交网络，包含了大量的个人资料和互动。
社交媒体的社交网络分析可以帮助我们更好地了解人们的兴趣和想法，以及他们如何连接并影响其他人。
2、社交网络营销：社交网络分析可以用于企业的市场推广和品牌传播。
可以通过社交网络分析，分析企业的客户群体、潜在客户和竞争对手等，从而为企业提供针对性的营销策略。
3、人际关系分析：社交网络分析可以用于了解和管理人际关系。
可以通过社交网络绘制，分析整个社交网络的网络结构、连接方式和群体结构，了解个体之间的互动关系，进而优化人际关系。
4、组织分析：社交网络分析可以用于组织管理中。
可以通过社交网络的分析，了解组织内部成员的联系和互动方式，优化组织结构和分析组织效率等问题。
ucinet使用简介
☞UCINET的数据输入和输出
输入结果：
☞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
☞U入和输出
输出结果显示：
☞网络密度分析
☞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
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。
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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。
图形功能是Pajek的强项，可以方便地调整图形以及指定图形所代表的含义。
由于大型网络难于在一个视图中显示，因此Pajek会区分不同的网络亚结构分别予以可视化。
每种数据类型在Pajek中都有自己的描述方法。
Pajek提供的基于过程的分析方法包括探测结构平衡和聚集性（clusterability），分层分解和团块模型（结构、正则对等性）等。
Pajek只包含少数基本的统计程序。
NetMiner 简介
NetMiner 是一个把社会网络分析和可视化探索技术结合在一起的软件工具。
它允许使用者以可视化和交互的方式探查网络数据，以找出网络潜在的模式和结构。
NetMiner采用了一种为把分析和可视化结合在一起而优化了的网络数据类型，包括三种类型的变量：邻接矩阵（称作层）、联系变量和行动者属性数据。
与Pajek和NetDraw相似，NetMiner也具有高级的图形特性，尤其是几乎所有的结果都是以文本和图形两种方式呈递的。
NetMiner提供的网络描述方法和基于过程的分析方法也较为丰富，统计方面则支持一些标准的统计过程：描述性统计、ANOVA、相关和回归。
STRUCTURE 简介
STRUCTURE 是一个命令驱动的DOS程序，需要在输入文件中包含数据管理和网络分析的命令。
STRUCTURE支持五种网络分析类型中的网络模型：自主性（结构洞分析）、凝聚性（识别派系）、扩散性、对等性（结构或角色对等性分析和团块模型分析）和权力（网络中心与均质分析）。
STRUCTURE提供的大多数分析功能是独具的，在其他分析软件中找不到。
MultiNet简介
MultiNet 是一个适于分析大型和稀疏网络数据的程序。
由于MultiNet是为大型网络的分析而专门设计的，因而像Pajek那样，数据输入也使用节点和联系列表，而非邻接矩阵。
对于分析程序产生的几乎所有输出结果都可以以图形化方式展现。
MultiNet可以计算degree, betweenness, closeness and components statistic，以及这些统计量的频数分布。
通过MultiNet，可以使用几种本征空间（eigenspace）的方法来分析网络的结构。
MultiNet包含四种统计技术：交叉表和卡方检验，ANOVA，相关和p*指数随机图模型。
StOCNET简介
StOCNET 是个WINDOWS环境下的开放软件系统，适用于社会网络的高级统计分析。
它提供
了一个应用多种统计方法的平台，每种统计方法可以以单独模块的形式方便地嵌入其中。
StOCNET包含六个统计模块：（1）BLOCKS，随机块模型；（2）ULTRAS，使用超度量
（Ultrametrics）估计潜在的传递性结构（latent transitive structures）；（3）P2，拟合指数随机
图p2模型；（4）SIENA，纵向网络数据的分析；（5）ZO，确定随机图统计量的分布概率；（6）
PACNET，构造和拟合基于偏代数结构的结构模型（structural models based on partial algebraic
structures）。
六个主要的社会网络分析软件的比较
以下内容编译自：Huisman, M. and A.J. Duijn, M. 2005. Software for social network
analysis. Models and methods in social network analysis. New York, N.Y. : Cambridge
University Press. 270-316.
表3- 1描述了六个主要的社会网络分析软件的主要目标或特性。
其中，数据格式包括下面三个
方面：（1）程序能够处理的数据类型，（2）输入格式，和（3）是否有标明网络关系缺失值的
选项。
功能方面包括是否包含可视化选项以及可执行的分析类型。
支持则包括程序的可得性、是
否有操作手册和在线帮助。
表3- 1 六个主要的社会网络分析软件的概况
程序MultiNet NetMiner Pajek
版本 4.38 2.4.0 1.00
目标上下文分析可视化分析大数据可视
数据类型a c, l c, e, a c, a, l 输入b ln m, ln m, ln 缺失值有无有g
功能可视化有有有
分析c d, rp, s d, sl, rp, dt, s d, sl, rp, dt
支持可得性d免费收费i, j免费手册无k有无
帮助有
有
无
（续上表）
程序
StOCNET STRUCTURE UCINET
版本 1.5 4.2e 6.55
目标统计分析结构分析综合
数据类型a c c, a c, e, a 输入b m m m, ln 缺失值有有g有
功能可视化无无有h
分析c d, dt, s sl, rp d, sl, rp, dt, s
支持可得性d免费免费e收费j
手册有有有
帮助有无有
a c=全局，e=个人中心，a=从属关系，l=大型网络。
b m=矩阵，ln=连接/节点，n=节点
c d=描述，sl=结构和位置，rp=角色和地位，dt=二元和三元方法，s=统计
d com=商业产品，free=自由/共享软件
e 不再更新的DOS程序
g 只有对属性的缺失值编码
h 没有作图程序
i 能够从互联网上免费获取（有些功能有所减少）
j 可以获得评估/演示版本的程序
k 可以获得某些模块的手册
下面我们以功能、支持和用户友好性三个大方面来对上述六个软件进行综合评价（见表3- 2）。
+号代表好（或至少是合格的），++代表很好或强大，-代表存在缺陷，0代表无，+-代表不确定
（有好有坏）。
必须强调的是，由于各个软件的目标不尽相同，因而不可能在它们之间做出完全
公平的比较。
因此建议也可以从垂直的方向阅读表3- 2。
例如，如果要寻找一个可以获得许多描
述性网络度量的软件，则UCINET和NetMiner是很好的选择。
但如果网络可视化是主要目的，
则Pajek 和NetMiner是更好的选择。
表3- 2 对六个主要的社会网络分析软件的评价
功能支持
用户友数据可视描述过程a统计手册帮助
MultiNet+-++-++-+-+++
NetMiner+++++++++-++++
Pajek++++++0-0+-
StOCNET+-0+-0+++++
STRUCTURE-0+-+++++0+-
UCINET+++b+++++-+++
a 基于过程的分析方法
b UCINET包含网络可视化软件NetDraw。