Ucinet软件快速入门上手-网络分析软件
基于UCINET的社交网络数据分析与挖掘
基于UCINET的社交网络数据分析与挖掘社交网络已经成为人们日常生活的重要组成部分。
在这个有着数以亿计用户的世界里，通过社交网络展现自己、交友、分享思想和情感成为了互联网时代最受欢迎的方式之一。
对于研究人员、企业和政府机构来说，社交网络也是了解社会、发现市场机会、实现社交营销的重要途径。
而UCINET（Network Analysis Software）作为一款社交网络分析和可视化软件，成为了社交网络数据分析与挖掘的首选工具之一。
本文将从基本概念开始详细介绍UCINET的使用方法与案例分析，以期帮助读者更好地掌握社交网络数据分析与挖掘技巧。
一、UCINET基本概念1.社交网络社交网络是指个体（或组织）之间的相互联系和互动关系，包括人际、组织和社区等不同类型。
在一个社交网络中，个体可以是一个人、一支团队、一家公司、一个组织甚至一个国家。
这些个体之间的交往产生了一些数据，如频率、类型、方向等，我们可以通过这些数据来了解社交网络的结构和性质。
2.社交网络分析社交网络分析是一种社会网络分析方法，借助图论、统计学和计算机科学等相关学科的理论和方法，探究社交网络的结构、动态特性和功能。
常用的分析指标包括节点的度中心性、接近度中心性、介数中心性等，以及社交网络的密度、集聚系数、社区结构、小世界效应等。
3.UCINET软件UCINET（Network Analysis Software）是一款由美国哈佛大学社会网络中心开发的网络分析软件，可用于分析各种类型的社交网络数据。
UCINET具有多种数据导入和可视化功能、多种网络度量和关系派生功能，以及多种建模和模拟功能。
它可以帮助用户发现社交网络的特征、结构和动态，并提供一系列有力的工具来研究社交网络的演化、分析影响因素和预测趋势。
二、UCINET数据导入与可视化UCINET支持多种数据导入和可视化方式，如导入Pajek格式和Excel格式数据、绘制节点连线图和矩阵图等。
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。
ucinet软件快速上手
ucinet软件快速上⼿UCINET Quick Start GuideThis guide provides a quick introduction to UCINET. It assumes that the software has been installed with the data in the folder C:\Program Files\Analytic Technologies\Ucinet 6\DataFiles and this has been left as the default directory.When UCINET is started the following window appears.Change default directory button Current default directoryThe submenu buttons give access to all of the routines in UCINET and these are grouped into File, Data, Transform, Tools, Network, Visualize, Options and Help. Note that the buttons located below these are simply fast ways of calling routines in the submenus. The default directory given at the bottom is where UCINET picks up any data and stores any files (unless otherwise specified) this directory can be changed by clicking on the button to the right.Running a routineTo run a UCINET routine we usually need to specify a UCINET dataset and give some parameters. Where possible UCINET selects some default parameters which the user can change if required. Note that UCINET comes with a number of standard datasets and these will be located in the default directory. When a routine has been run there is some textual output which appears on the screen and usually a UCINET datafile contain the results that again will be stored in the default directory.We shall run the degree centrality routine to calculate the centralities of all the actors in a standard UCINET dataset called TARO. First we highlight Network>Centrality>Degree and then clickThis will bring up a box as followsIf you click on the help button then a help screen will open which looks like this. The help file gives a detailed description of the routine, explains the parameters and describes the output that will appear in the log file and on the screen.Close the help file and either by clicking on the pickfile button or by typing the name select the TARO data for analysis as follows.Now click OK to run the routine to obtain the following.This is a text file giving the results of the routine. Note you can scroll down to see more of the file. This file can be saved or copied and pasted into a word processing package. When UCINET is closed this file will be deleted. Close this file.Note when the program was run we also created a new UCINET file called FreemanDegree. We can look at the new UCINET file using the Display dataset button. This is the D button that appears just below the Tools submenu (see the first diagram). Clicking on the D goes straight to the open file menu and bypasses some of the display options that are available if you used Data>Display. Click on display and select FreemanDegree. You should get the followingNote that this file has all the measures of centrality (but not sorted as in the text output) but does not have the descriptive statistics produced in the log file.Using the spreadsheet editorThe spreadsheet editor can be used to amend any data or enter new data. It is also very useful for transferring UCINET data (such as centrality scores) to Microsoft Excel or SPSS. Note that the dl format provides a more sophisticated and flexible way of entering data and this is not covered in this introductory guide. If you click the spreadsheet button or under data run the data editors and click on matrix editor you will open up the spreadsheet editor and obtain the following. Note we have annotated the important buttons and areas of the editor below.To see what a dataset looks like in the editor click file then open and select PADGETT. This is a non-symmetric binary data set with two relations and labels. Once open it will look like this. Symmetric mode copies cell values into other half Set the network or matrix size hereWe see the two relations PADGM and PADGB in the bottom left, clicking on the tabs changes sheet and we are viewing different relations. The labels are repeated along the rows and columns and are in the shaded area. We see the data has 16 actors as shown by the dimensions box on the right. This data can be edited and saved from the spreadsheet.Running NetdrawClick on the Netdraw button to launch Netdraw. This results in a new window which looks likeTo use Netdraw it is important to load in a network first. We shall load in a standard UCINET dataset collected by Dave Krackhardt. Click on the load a file button and type or select the file Krack-High-TecThen click OK and you should see something like this. Click on the Rels tab indicated here.You will now see this data has three relations Advice, Friendship and Reports to. If a relation is ticked then the edges relating to it are displayed. We shall now bring in an attribute file associated with this data called High-Tec-Attributes. Click on the load a file button again load the file but also click the radio button for node attributes under Type of Data so you haveNote you can also click the button just to the right of the load button (with an A) and this will open up the same box but with the attribute button selected. Click OK and you will see the node attribute editor open up as follows.We are going to size the nodes by age, colour them by department and shape them according to level. Close the attribute editor and click on the colour node button. This will open the color box click the select attribute button and select department as followsThis will give 5 colours for the five departments. Now click on the change shape of nodes button and go through the same process but selecting level and clicking on the tick at the bottom of the box. This will produce three shapes. To size the nodes according to age you need to selectProperties>Nodes>Symbols>Size>Attribute-Based and then select Age leaving the other values as defaults. This should result in the following.To export the diagram for use in a publication or to read into a word processing package useFile>Save Diagram As>Metafile. To save the diagram as a file you can see again in Netdraw you need to use File>Save Data As>Vna.There are many features of UCINET and Netdraw that we have not mentioned but hopefully this guide will get you started.。
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的netdraw简介
ucinet的netdraw简介Ucinet是一款用于分析和可视化复杂网络数据的软件，而NetDraw则是Ucinet软件包中的一个关键模块，用于绘制和呈现网络图表。
NetDraw结合了强大的网络分析和可视化功能，使用户能够更好地理解和解释复杂的网络数据。
NetDraw具有直观的用户界面，可以让用户轻松地导入和编辑网络数据，并以各种方式呈现网络图表。
用户可以通过拖拽和放大缩小操作，自由地调整网络图表的布局和外观，以便更清晰地观察和分析网络结构。
同时，NetDraw还支持多种图表类型，包括节点-连边图、多重边图和多模态图等，以满足不同类型网络数据的可视化需求。
在网络图表的呈现方面，NetDraw支持丰富的自定义选项，包括节点大小、颜色、标签和连边样式等，用户可以根据自己的需求对网络图表进行个性化定制。
此外，NetDraw还可以根据网络数据的属性进行着色和标签，帮助用户更好地理解网络结构和特征。
除了支持静态网络图表的绘制，NetDraw还提供了动态网络图表的呈现功能。
用户可以通过时间轴来观察网络的演化过程，了解网络在不同时期的结构和特征变化，从而更好地理解网络数据的动态性和演化规律。
NetDraw还支持与Ucinet软件包中其他模块的无缝集成，用户可以借助Ucinet中的网络分析功能，对网络数据进行深入的定量分析，并将分析结果直接呈现在NetDraw中，帮助用户更好地理解分析结果和发现潜在的规律和模式。
总的来说，NetDraw作为Ucinet软件包中的一个重要组成部分，提供了强大的网络数据可视化功能，帮助用户更好地理解和分析复杂的网络结构。
其直观的用户界面、丰富的图表类型和自定义选项，以及与Ucinet其他模块的紧密集成，使其成为研究者和分析师分析复杂网络数据的重要工具，有助于发现网络的潜在模式和规律，为决策提供科学依据。
ucinet操作手册
UCINET是一款社会网络分析软件，用于绘制和分析社会网络图，以下是UCINET的基本操作手册：1. 打开UCINET软件双击UCINET图标，即可打开软件。
2. 创建新的网络图在UCINET主界面中，点击“File”菜单，选择“New Graph”创建新的网络图。
3. 添加节点和边在UCINET主界面中，点击“Graph”菜单，选择“Add Nodes and Edges”添加节点和边。
在弹出的窗口中，输入节点和边的属性，如名称、关系等。
4. 添加标签在UCINET主界面中，点击“Graph”菜单，选择“Add Labels”添加标签。
在弹出的窗口中，选择节点或边，输入标签信息。
5. 绘制网络图在UCINET主界面中，点击“Graph”菜单，选择“Draw Graph”绘制网络图。
在弹出的窗口中，选择绘制方式和样式，点击“Draw”按钮即可绘制网络图。
6. 导出网络图在UCINET主界面中，点击“File”菜单，选择“Export Graph”导出网络图。
在弹出的窗口中，选择导出格式和路径，点击“Export”按钮即可导出网络图。
7. 删除节点和边在UCINET主界面中，点击“Graph”菜单，选择“Delete Nodes and Edges”删除节点和边。
在弹出的窗口中，选择要删除的节点和边，点击“Delete”按钮即可删除。
8. 保存网络图在UCINET主界面中，点击“File”菜单，选择“Save Graph”保存网络图。
在弹出的窗口中，选择保存路径和格式，输入网络图名称，点击“Save”按钮即可保存网络图。
以上是UCINET的基本操作手册，如果需要更详细的操作指南，可以参考UCINET的官方文档或在线教程。
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]。
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
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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\Analytic Technologies\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。
我们可以使用Display /dataset按钮查看新的UCINET文件。
这是D按钮,只出现在下面的工具子菜单里(见第一个图)。
点击D，直接投入到打开的文件菜单中，如果你使用的是Data>Display，忽略一些可视的选项菜单。
点击Display ，选择FreemanDegree。
你应该得到以下
请注意，此文件具有所有的核心措施（但不在文本输出中排序），但没有产生在记录文件中的描述性统计。
使用电子表格编辑器
电子表格编辑器可以用来修改任何数据或输入新的数据。
这对于传输UCINET数据（例如中心得分）到Microsoft Excel或SPSS也是非常有用的。
注意DL格式提供了一种输入数据时更复杂的灵活的方式，不在这个入门指南隐藏。
如果您按一下电子表格按钮或先用数据运行数据编辑器然后点击矩阵编辑器，你将打开电子表格编辑器，并获得如下。
注意我们已经诠释了编辑器下的重要按钮和区域。
要想使一个数据集看起来像在编辑器中的那样，点击文件，然后打开，并选择PADGETT。
这是一个带有两个关系和标签的非对称二进制数据集。
一旦打开它将会看到：
我们看到了在左下角的两种关系PADGM和PADGB，点击标签改变工作表，我们将会看到不同的关系。
标签在行和列中是被重复，并处在阴影区。
我们看到在右侧尺寸框中的数据有16个参与者。
这数据可以被编辑，并从电子表格中保存。
按一下Netdraw按钮，启动Netdraw。
在一个新窗口的结果将会如下。
我们已经诠释了最重要的按钮。
要使用Netdraw，要先在一个网络加载是重要的。
我们会在一个由Dave Krackhardt收集的标准的UCINET数据集加载。
点击加载文件按钮，并键入或选择文件Krack-High-Tec
然后点击确定，你应该看到如下。
点击显示在这里的Rels标签
现在您将看到这些数据有三个相关Advice, Friendship and Reports to。
如果一种相关被打勾，那么关系到它的边会被显示。
我们现在引进一个属性文件，和这个文件相关的数据就是High-Tec-Attributes。
按一下加载文件按钮，再次加载该文件，并且在数据类型下根据节点属性点击单选按钮，因此有
注意您也可以按一下加载按钮右边（带有一个A）的按钮，这将打开同一个框，但属性按钮被选择。
单击确定，你会看到节点属性编辑器打开如下。
我们将按年龄编辑节点大小，按部门给他们着色，按照标准确定其形状。
关闭属性编辑器，然后按一下颜色节点按钮。
这将打开颜色包，点击选择属性按钮，并选择部门如下
这将分配给5五个部门5种色彩。
现在按一下节点按钮的形状改变，并进行同样的过程，除了选择标准和在底部的方框打勾。
它将产生三个形状。
为了按照年龄设置节点大小，你需要选择Properties>Nodes>Symbols>Size>Attribute-Based，然后选择年龄使其他值成为默认值。
这将导致以下
为了输出在出版物中使用的图表或使用File>Save Diagram As>Metafile在文字处理包阅读。
要保存一个文件中的图表，你可以再次在Netdraw里看到，你可以使用File>Save Data As>Vna。
希望这指南将帮助您快速入门。
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