信息分析第五讲 社会网络分析
社会网络分析课件 PPT
n1到n4的测地线是： l2l4 n1到n5的距离是： 3 该图的直径是：3（ l2l4 l5、 l3l4 l5 ）
什么是作者同被引？
两位作者发表的文献同时被其他文献 引用。作者A和作者B发表的文章，同时 被文献c引用了。
什么是可视化？
用图形的方式来表达内容结构，直观、清楚。
描述学科结构
揭示作者各自或共 同代表的主题领域
研究 目的
揭示文献的影响力
探讨学科范式
主要步骤
选择研究领域。本案例选择的研究领域是“认知心理 学”。
点5的度数为： 4 点10的度数为：2 点8的点数为： 1
阿库（n3）的点入度是： 3 点出度是： 2
❖2.2.2 测地线、距离和直径
在给定的两点之间可能存在长短不一的多条途径。 两点之间的长度最短的途径叫做测地线。如果两点之 间存在多条最短途径，则这两个点之间存在多条测地 线。
两点之间的测地线的长度叫做测地线距离，简称 为“距离”（distance）。也就是说，两点之间的距 离指的是连接这两点的最短途径的长度。
点度中心度
研究一个行动 者在多大程度 上居于其他两 个行动者之间， 因而是一种 “控制能力” 指数
中间中心度
考虑的是行动 者在多大程度 上不受其他行 动者的控制
接近中心度
2.4 与“凝聚子群”有关的概念
大体上说，凝聚子群是满足如下条件的行动者子集 合，即在此集合中的行动者之间具有相对较强的、 直接的、紧密的、经常的或者积极的联系。
社会网络分析ppt课件
若是1意味着完全控制其他行动者，处于网络中心位置
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具体对比情况如下表：
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社会网络中的权力和声望
中心性大小代表在网络中有的行动者处于中心 位置，有的处于边缘位置，因此他们之间在拥 有的资源与信息等社会分层上存在差别。这些 差别主要表现在权力等级、声望等方面。
在社会网络中，越处于中心位置的行动者代表 其权力越大，拥有更多的资源；
轨迹是指一种通道，其中线条是不同的，但结点可包含一 个以上。如某一轨迹为：T=n4l3n2l4n3l5n4l2n1
路径也是指一种通道，但其中的点线都是不同的，如 P=n1l2n4l3n2
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(2)短程线、距离和直径
短程线(或称捷径)是指两结点之间的最短路径。 距离是指两结点之间的短程线长度。又称短程 线距离。结点ni与nj之间的短程线距离就是
社会网络分 析的引介
社会网络分析学 科的基本建设
各领域应用研究
学术界的重视：1999年《社会学研 究》杂志发表了有关社会网络分析 的专栏；陆续的其他学术刊物也发 表了一些介绍社会网络分析的文章
学者翻译介绍西方社会网络分析成果；部 分高校尝试开设关于社会网络分析课程； 出版社会网络分析的基础读物或教材，如 刘军的《社会网络分析导论》 ，罗家德著
销售；
4-社会资本，产业链与价值链； 5-文本的意义输出，通过追问调查研究文本的关联和意义； 6-竞争情报分析； 7-语言的关联，符号意义； 8-相关矩阵或差异矩阵的统计分析，类似得到因子分析和
MDS分析； 9-恐怖分子网络； 10-知识管理与知识的传递，弱关系的力量； 11-引文和共引分析；
指网络中所有行动者之间的 全部联结所构成的集合。
社会网络分析课件
社会研究方法——社会网络分析法
社会网络的分析单元
点/行动者
社会网络中的点或行动者既可以是个体也可以是其他社会单位或者社会实体，比如： 公司、学校、社区、国家等。（行动者属性）
关系
“关系”被认为是一种双向属性，而主流社会科学所关注的是单一属性； 关系是节点之间的连接，关系有三个特征：内容、方向和强度。
连结
连结是指两行动者间的关系组合。两行动者间可能维持只有一种关系的连接，也可 能维持多种关系的连接，由连结的强弱可以分成强连结和弱连结。
社会研究方法——社会网络分析法
主要内容
1
社会网络
社会网络分析
2
3 社会网络分析的主要内容
社会网络分析的流程 4
5
Ucinet6.0使用介绍
社会研究方法——社会网络分析法
社会研究方法——社会网络分析法
社会网络分析法在教育领域的应用
研究虚拟学习社区中的互动关系对学习效果的影响 研究实际的班级和课堂的关系网络结构与合作学习效果的关系 研究各种形式的在线协作学习中的社会网络结构对协同知识建构效果的影响
社会研究方法——社会网络分析法
主要内容
1
社会网络
社会网络分析
2
3 社会网络分析的主要内容
社会网络分析的流程 4
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社会研究方法——社会网络分析法
社会网络法在教育领域的应用
社会研究方法——社会网络分析法
主要内容
1
社会网络
社会网络分析
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3 社会网络分析的主要内容
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社会研究方法——社会网络分析法
社会网络分析报告：社交网络关系与信息传播分析
社会网络分析报告：社交网络关系与信息传播分析一、社交网络的定义和作用社交网络是指个体之间通过各种关系（如亲属、友谊和职业等）相互联系和相互作用的网络结构。
在现代社会中，社交网络起着重要的作用。
首先，社交网络提供了人们相互间交流的平台，帮助人们建立和维护友谊、亲属关系以及职业关系。
其次，社交网络也是信息传播的重要媒介，人们通过社交网络能够迅速获取到各种信息。
二、社交网络关系的构成与特点1. 关系构成：社交网络关系由一系列节点和边组成。
节点代表个体，边代表节点之间的关系。
社交网络中的关系可以是直接的，也可以是间接的。
关系可以是双向的，也可以是单向的。
2. 关系强度：社交网络中的关系强度可以是弱的，也可以是强的。
弱关系一般指在社交网络中不太紧密的关系，而强关系则指非常亲密的关系。
强关系主要由家庭关系和亲友关系构成，而弱关系主要由工作关系和社交关系构成。
3. 关系密度：社交网络中的关系密度是指网络中节点之间关系的紧密度。
关系密度越高表示节点之间的连接越紧密，信息传播的速度也会更快。
关系密度受到人们的社交行为、社会文化以及社会结构等因素的影响。
三、社交网络关系的影响因素1. 社会接触：社会接触是指个体之间进行社交交往的程度。
社交网络中的节点在社交活动中的频繁程度与其社交关系的强度和密度有关。
个体之间的社交接触程度越高，社交网络关系的强度和密度也会相应增加。
2. 社会影响：社会网络中的节点之间存在着相互影响的关系。
一个节点的行为和态度很容易受到其周围节点的影响。
这种社会影响体现了社交网络的信息传播功能。
通过社交网络，信息能够在节点之间迅速传播，形成信息瀑布效应和信息传播的虚拟病毒效应。
3. 社会结构：社交网络的结构对节点之间关系的形成和发展具有重要影响。
社会结构包括网络的大小、关系的分布、节点之间的连接方式等因素。
社交网络的结构会影响信息的扩散速度、社交行为的传播和社会问题的解决等。
四、社交网络关系对个体与社会的影响1. 个体影响：社交网络关系对个体的心理、行为和健康等方面都有重要的影响。
社会网络分析预测流行趋势
社会网络分析预测流行趋势一、社会网络分析概述社会网络分析是一种研究社会结构和个体之间关系的定量方法。
它通过分析社会网络中的节点（个体或组织）和连接（关系或互动）来揭示社会结构的模式和动态。
社会网络分析在预测流行趋势方面具有独特的优势，因为它能够揭示个体和群体之间的互动模式，以及这些模式如何影响信息的传播和趋势的形成。
1.1 社会网络分析的核心概念社会网络分析的核心概念包括节点、边、网络结构、中心性、密度、聚类系数等。
节点代表社会网络中的个体或组织，边则表示节点之间的联系。
网络结构描述了节点和边的排列方式，而中心性、密度和聚类系数等指标则用于量化网络的特征。
1.2 社会网络分析的应用场景社会网络分析的应用场景非常广泛，包括但不限于以下几个方面：- 社交网络：分析社交网络中的用户行为和信息传播模式。
- 经济网络：研究经济活动中的交易关系和市场结构。
- 组织网络：探讨组织内部的协作关系和决策流程。
- 信息传播：研究信息如何在社会网络中传播和影响公众意见。
二、社会网络分析预测流行趋势的方法社会网络分析预测流行趋势的方法主要基于对社会网络结构和动态的深入理解。
通过分析网络中的信息流动、意见领袖的作用以及群体行为的模式，可以预测哪些趋势可能在社会中流行起来。
2.1 信息传播模型信息传播模型是社会网络分析中用于预测流行趋势的重要工具。
这些模型包括级联模型、线性阈值模型等，它们模拟了信息如何在网络中传播，以及个体如何受到网络中其他个体的影响而采纳某种观点或行为。
2.2 意见领袖识别在社会网络中，某些个体因为其影响力、知识或地位而成为意见领袖。
识别这些意见领袖对于预测流行趋势至关重要，因为他们的行为和观点往往会影响大量追随者。
2.3 群体行为分析群体行为分析关注于网络中群体的形成和行为模式。
通过分析群体内部的互动和群体之间的互动，可以预测群体行为如何影响流行趋势的形成和发展。
2.4 数据驱动的预测模型数据驱动的预测模型利用社会网络中收集到的大量数据来预测流行趋势。
社会网络分析法——详细讲解
5. 凝聚子群分析
当网络中某些行动者之间的关系特别紧密， 以至于结合成一个次级团体时，这样的团体 在社会网络分析中被称为凝聚子群。分析网 络中存在多少个这样的子群，子群内部成员 之间关系的特点，子群之间关系特点，一个 子群的成员与另一个子群成员之间的关系特 点等就是凝聚子群分析。
5. 凝聚子群分析
建立在可达性基础上的凝聚子群考虑的是点与点之间 的距离，要求一个子群的成员之间的距离不能太大。这 样，我们可以设定一个临界值n作为凝聚子群成员之间距 离的最大值，这就引出了对派系概念做出最早推广的n— 派系的概念。
5.2 基于可达性的凝聚子群
n—派系强调的是一个子图中，任何两点 之间在总图中的距离最大不超过n。 局限：
6. 个体网研究：结构洞
结构洞：
非冗余的联系人被结构洞所连接，一个 结构洞是两个行动者之间的非冗余的联系。
B
C
A
D
6. 个体网研究：结构洞
结构洞的作用：
对于一个企业来说，占据结构洞位置 非常有利于非冗余、多元化信息的流动 以及对信息流的控制，从而也可能促进 企业进行创新，开发新产品。
6. 个体网研究：结构洞
值”；再计算这些“差值”的总和；最后用这个
总和除以理论上该差值总和的最大可能值
n
n
CABmax CABi
CRBmax CRBi
CB
i 1
n3 4n2 5n 2
i 1
n 1
4. 3 接近中心性
思想
一个点越是与其他点接 近，该点在传递信息方 面就更加容易，因而可 能居于网络的中心。
社会网络分析法
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。
社会网络分析 ppt课件
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4.6.1 社会网络分析的发展 当代科学界重视结构性与系统性这一大背景的产物
• 社会网络分析把社会学家、人类学家、数学家、经济学家、政治学家、心理学家、传 播学家、统计学家、生态学家、流行病学家、计算机科学家、商学院里的组织行为学 和市场学学者，以及物理学家集合在一起。
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• 20世纪70年代，怀特（Harrison White）在哈佛大学的研究 • 怀特将矩阵理论应用与社会网络研究，写出了一些关于网络分组（block modeling）和机会链（chains of opportunny）方面的重要论文。 • 在这个过程中，培养了一大批对当代社会网络分析具有重要影响的学生，比如皮尔 曼（Peter Bearman）、波纳西（Peter Bonacich）、威尔曼（Barry Wellman） 和温士浦（Christopher Winship）等人。 − 70年代末，在威尔曼等人的倡导下，社会网络研究国际协会（International Network for Social Network Analysis）成立，加上《社会网络》杂志的创 办，标志着社会网络研究开始了系统化和国际化的进程。
社会网络中的测量指标主要包括三种类型：对连带的测量、对个体的测量和对网络整 体的测量。这些指标都是静态量，可以通过计算它们在不同时间的值，反映网络的变 化趋势。
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− 社会网络中连带的测量
网络指标
定义
例子
间接连接
两个行动者之间的连接路径需要通过一个或者多 A与B连接，B与C连接；所以A与C通过B
区分各种关系
• 即使是同一网络也可能存在不同的关系。在这个政府间组织网络中可能存在着贸易关 系、同盟关系甚至敌对关系。哈夫纳伯顿等人重点关注这些国家在网络组织中的位置 所产生的权力关系。
社会网络分析方法
社会网络分析方法社会网络分析是一种研究人际关系、组织结构和信息传播的方法，它通过对人际关系网络的建模和分析，揭示出社会中的个体之间的联系和影响力，为我们理解社会系统的结构和功能提供了有力工具。
在社会科学、管理学、信息学等领域都有着广泛的应用。
首先，社会网络分析方法可以帮助我们理解人际关系网络的结构和特征。
通过对人际关系网络的节点、连边以及整体结构进行分析，我们可以了解到个体之间的联系密度、集聚程度、中心性等特征，从而揭示出网络的整体结构和特点。
这有助于我们深入了解社会中的人际关系模式，为社会交往和组织行为提供理论基础。
其次，社会网络分析方法可以帮助我们发现和分析个体在网络中的位置和影响力。
通过对个体的中心性、影响力、信息传播能力等指标进行分析，我们可以了解到个体在网络中的地位和作用，找出关键的节点和中介者，发现信息传播的路径和机制。
这有助于我们理解个体在社会中的影响力和地位，为组织决策和社会干预提供依据。
此外，社会网络分析方法还可以帮助我们研究信息传播和社会影响的机制。
通过对信息在网络中的传播路径、速度和规模进行分析，我们可以了解到信息在社会中的扩散过程和影响范围，找出信息传播的关键因素和影响机制。
这有助于我们理解社会中的信息传播规律和社会影响力的形成机制，为舆情监测和社会政策制定提供参考。
总之，社会网络分析方法是一种强大的工具，它可以帮助我们深入理解社会系统的结构和功能，揭示出个体之间的联系和影响力，发现信息传播和社会影响的机制。
在当今信息化和全球化的时代，社会网络分析方法的应用前景将更加广阔，我们有必要深入研究和应用这一方法，为促进社会的发展和进步提供理论支持和实践指导。
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开放式精品示范课堂
第四讲 社会网络分析
关键知识点
• 社会网络分析的原理 • 社会网络分析的工具
社会网络分析的原理
• 共现分析：对象两两共同出现的频次，即 共现关系，决定对象之间在社会网络中有 无联系，主要有词共现分析、引文共现分 析、作者共现分析、机构共现分析。
• 聚类分析：对象之间存在的相似程度，由 各种聚类算法得到对象之间的距离，决定 对象之间在社会网络中所处位置。
• UCINET for Windows 在 Windows 95/98/NT/2000/XP平台 上运行，至少需要 8 兆的内存（RAM）。UCINET 软件包 （光盘CD-ROM或者下载的UCINET）中都包含有一个用户手册 （User's Guide）。
UCINET
• 可调用两种网络制图软件 • Netdraw • Pajek（有三种网络输出算法和方式）
自带网络绘制软件Netdraw
Sati软件
• 软件功能： • 1、字段信息抽取： 支持WOS导出的HTML格式、
EndNote格式和NoteExpress • 格式三种格式题录数据，抽取题录中指定的字段信
息并可选择存储为文本文档（包括：自定义字段、 关键词、主题词、作者、引文、机构、发表年、标 题、期刊名、文献类型、摘要、URL等字段）。
支持WOS、 CNKI和CSSCI数据 ——stat：文献题录统计分析工具，用于数据处理，支持WOS、
CNKI和CSSCI数据，为Ucinet和Pajek提供所需数据格式
UCINET
• UCINET（University of California at Irvine NETwork）是一种功能强大的社会网络分析软件， 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。
UCINET
• 包括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，派系的探查等），随机二方关系模型 （stochastic dyad models），对网络假设进行检验的程 序（包括 QAP 矩阵相关和回归，定类数据和连续数据的自 相关检验等）；
• 还包括一般的统计和多元统计分析工具， 如多维量表 （multidimensional scaling） ，对应分析 （correspondence analysis） 、因子分析（factor analysis） 、聚类分析（cluster analysis） 、多元回 归（multiple regression）等。
社会网络分析工具与软件
• 掌握四个软件：数据处理与输出 ——Citespace：国外学科研究进展和学科前沿可视化展示工具，
支持WOS数据 ——Ucinet：国内外学科研究进展和学科前沿可视化展示工具，
支持WOS、 CNKI和CSSCI数据 ——Pajek：国内外学科研究进展和学科前沿可视化展示工具，
数据导入
字段统计
生成共现矩阵Βιβλιοθήκη 生成可视化图谱中南大学开放式精品示范课堂
Sati软件
• 2、条目频次统计：根据抽取字段信息对条目内元素的频次 进行统计和降序排列（如自定义标识、关键词、主题词、作 者、引文、机构、发表年、标题、期刊、文献类型等）。
• 3、共现矩阵构建：根据设定的共现矩阵行列数，将频次降 序排列表中的相应数量条目元素作为矩阵知识单元进行运算， 以构建知识单元共现矩阵（包括：关键词共现矩阵、主题词 共现矩阵、作者共现矩阵、引文共现矩阵、机构共现矩阵等） 并生成 EXCEL格式文档，进而可以基于此矩阵文档导入相 关软件（如Ucinet、Netdraw等可视化分析软件）生成共现 网络知识图谱。
社会网络分析的工具
• 掌握三个数据库：数据检索与导出
——国外WOS（web of science）数据库检索平台 (一次可导出500条数据)：TXT格式
——国内中国知网(CNKI)数据库检索平台(一次可导 出500条数据)：ENDNOTE格式和REFWORK格式
——中国社会科学引文数据库(CSSCI )数据库检索 平台(一次可导出100条数据)：TXT格式
• 最初由加州大学尔湾分校（University of California at Irvine）的Linton Freeman 编写， 后来主要由美国波士顿大学的Steve Borgatti和英 国威斯敏斯特大学（Westminister University） 的Martin Everett 维护更新。