SNA(社会网络分析)教程
统计师如何进行社会网络分析和影响力评估
统计师如何进行社会网络分析和影响力评估社会网络分析（Social Network Analysis，SNA）和影响力评估是统计师在处理大量数据时经常使用的工具和技术。
通过对社交媒体平台、组织内部关系、用户行为模式等进行分析，统计师能够揭示出人们之间的连接方式和影响力强弱，为决策提供科学依据。
本文将介绍统计师如何进行社会网络分析和影响力评估，并探讨其在实践中的应用。
一、社会网络分析的基本原理与方法社会网络分析是一种基于图论和复杂网络理论的方法，通过构建网络模型、分析节点和边的关系，以及测量各种网络指标，来揭示出社会系统中的关键信息。
统计师在进行社会网络分析时，可以遵循以下基本原理和方法：1. 构建网络模型：将社会关系抽象成网络中的节点和边。
节点代表个体，边代表两个个体之间的关系。
统计师可以根据研究目的和数据特点选择适当的网络模型，如有向网络、无向网络、加权网络等。
2. 分析节点和边的关系：通过计算节点的度、中心性和群聚系数等指标，了解节点在网络中的重要性和连接程度。
同时，还可以分析边的强度、传递性和传播力等属性，揭示出关系的特点和影响力。
3. 测量网络指标：统计师可以利用网络指标来揭示网络的结构和演化规律。
例如，可以计算网络的密度、直径和连通分量等指标，了解网络的聚集程度、长度和群体划分情况。
二、社会网络分析在实践中的应用1. 社交媒体分析：统计师可以利用社会网络分析来研究用户在社交媒体平台上的行为和关系。
通过构建用户之间的社交图谱，可以发现用户之间的交流模式、兴趣关注度以及信息传播路径。
这对于企业进行精准广告投放、舆情监测和用户画像分析等方面具有重要意义。
2. 组织内部关系分析：统计师可以根据员工之间的合作关系和信息流动情况，分析组织内部的社会网络结构。
通过揭示出组织内部信息流动的瓶颈和关键人物，可以为组织改进运营效率、优化团队协作提供参考依据。
3. 社会影响力评估：社会网络分析还可以用于评估个人、组织或产品的影响力。
最新2019-SNA(社会网络分析)教程-PPT课件
六类知识网络
• 工作网络
– 在日常工作中和谁交流信息?
• 社会网络
– 在办公室内外和谁一起“确认”来找出发生了什么事?
• 创新网络
– 和谁一起合作或者反对新想法?
• 专家知识网络
– 向谁请教关于企业的专业知识和意见?
• 职业指导或决策网络
– 向谁请教关于自己未来的意见?
• 学习网络
– 和谁一起工作来改进现有工艺或方法?
• 这个人的建议对你的成功有多大的影响？
49
你会选择和谁一起工作?
面对在工作中需要完成的任务，你会选择哪一种人来帮你？ 研究表明更多人会选择一个“lovable fool” 而不是一个“competent jerk”. Source: Casciaro, T & Lobo, S. (2019). Competent Jerks, Lovable Fools and the Formation of Social Networks. HBR 50
节点大小=中介性
36
KM 631 “熟人”网络
37
KM 631 “学校”网络
38
KM 631 “社会”网络
39
KM 631 “熟人”网络 - 互惠关系
40
KM 631 “学校”网络——互惠关系
41
KM 631 “社会”网络——互惠关系
42
KM 631 类型“社会”网络
节点大小=中心性
43
11
12
世界贸易
13
14
9-11恐怖分子组织的社会网络分析
15
社会网络理论与...
• 社会资本 • 网络效应 • 创新传播 • 复杂性理论（蝴蝶效应，群论） • 小世界现象，六度分离 • 在线社交网络（Facebook, Linked-In）
社会网络分析的基本理论和方法
社会网络分析的基本理论和方法社会网络分析（Social Network Analysis，SNA）是研究人际关系和组织关系的一种方法，通过描述和分析网络中的关系结构，揭示其中的规律和特点，为社会科学研究提供了新的视角和方法。
本文将从定义、历史、基本概念、方法等方面阐述社会网络分析的基本理论和方法。
一、定义和历史社会网络分析是一种研究人际关系和组织关系的方法，它以网络节点（Node）、网络边（Edge）为基本单位，分析网络中的连接、关系和结构等方面的特征，揭示其中的规律和意义。
社会网络分析是从数学、物理学、社会学和计算机科学等多个领域交叉发展而来的，被广泛应用于社会科学、组织管理、信息科学等领域。
社会网络分析的历史可以追溯到20世纪30年代的心理学和社会学中，当时主要研究人际互动和社会结构等问题。
随着计算机和统计学的发展，社会网络分析的方法越来越受到重视。
1990年代初，社会网络分析进入了一个快速发展的时期，研究涉及面也越来越广泛，从社会财富分配、企业家网络、组织结构到科技创新和地理信息系统等。
目前，社会网络分析已经成为社会科学研究中的一个重要方法和工具。
二、基本概念和术语（一）节点（Node）网络中的节点是指网络中的个体、机构、组织、事件等的抽象表示，代表网络中的元素。
节点的性质和特征不同，可以对网络的结构和特征产生重要影响。
（二）边（Edge）网络中的边是连接节点的连接线，反映着节点之间的相互关系和联系。
边的类型和强度不同，可以揭示不同方面的网络特征，如网络密度、中心性和耐性等。
（三）度数（Degree）节点的度数是指与该节点相连的边的数量，反映节点的重要程度和在网络中的位置。
节点的度数越高，就越容易在网络中传播和被影响。
（四）连接（Link）连接是节点之间的联系，即相互关系和相互作用。
连接的类型和方向不同，影响着网络的结构和性质。
（五）中心度（Centrality）中心度是描述节点在网络中相对重要程度的指标，反映节点在网络中的位置和影响力。
社区工作中的社会网络分析方法
社区工作中的社会网络分析方法社会网络分析（Social Network Analysis，简称SNA）作为一种研究社会关系的方法，可以在社区工作中帮助我们更好地了解社区成员之间的相互联系和信息传播。
本文将介绍社区工作中常用的几种社会网络分析方法，并探讨其在实践中的应用。
一、社会网络分析的概念与原理社会网络分析是研究社会实体以及实体之间的关系的一种方法。
在社区工作中，我们可以将社区的成员看作是社会网络中的节点，他们之间的相互关系则形成了网络中的边。
通过分析这些节点和边的关系，我们可以揭示社区成员之间的影响力、信息传播路径以及组织结构等重要信息。
二、社会网络分析的基本指标1. 中心度（Centrality）：用于衡量一个节点在网络中的重要性。
常见的中心度指标包括度中心度（Degree Centrality）、接近度中心度（Closeness Centrality）和介数中心度（Betweenness Centrality）等。
2. 群聚系数（Clustering Coefficient）：用于衡量一个节点的邻居节点之间的连接密度。
群聚系数可以帮助我们评估社区成员之间的紧密程度。
3. 强连接组件（Strongly Connected Component）：由相互之间存在双向连接的节点组成的子图。
强连接组件可以揭示社区中的子群体以及它们之间的关联。
三、社会网络分析方法的应用案例1. 影响力分析：通过计算节点的中心度指标，可以识别出在社区中具有较高影响力的人物。
社区工作者可以与这些人物建立合作关系，以扩大信息传播的范围。
2. 群体行为研究：通过分析社区中的强连接组件，可以揭示出共同兴趣、相似特征的子群体。
社区工作者可以利用这些信息，组织相关的活动，促进社区成员之间的互动合作。
3. 网络介入策略：社区工作者可以根据社会网络分析的结果，制定有针对性的干预策略。
例如，针对网络中的“桥节点”，可以通过对其提供支持和资源，来改善社区成员之间的联系。
社交网络分析技术的使用教程与关系预测算法
社交网络分析技术的使用教程与关系预测算法社交网络分析技术（Social Network Analysis，SNA）是一种研究人际关系网络中的个体以及这些个体之间的联系的方法。
它通过对社交网络中的节点（个体）和边（联系）进行分析，探索社会结构和人际关系的模式、特征和发展，从而揭示了社交网络的运行规律和影响因素。
本文将为您介绍社交网络分析技术的使用教程和关系预测算法。
首先，我们将介绍社交网络分析的步骤和方法。
社交网络分析的第一步是数据收集，可以通过调查问卷、社交媒体平台或者其他途径获取。
收集到的数据需要包含个体的属性信息以及个体之间的联系信息。
第二步是网络建模，即将数据转化为网络图的形式。
在网络图中，个体被表示为节点，联系被表示为边。
第三步是网络分析，通过计算节点的度中心性、接近中心性、媒介中心性等指标，了解网络中的重要个体和关系。
第四步是社区检测，通过算法将网络中具有紧密联系的节点划分为不同的社区，揭示社会结构和集群关系。
最后一步是可视化，将网络图和分析结果可视化展示，更直观地理解网络结构和关系。
在社交网络分析中，关系预测是一个重要的应用方向。
关系预测算法通过已有的节点和联系信息，预测新节点之间的联系。
其中常用的算法包括基于相似度的算法、基于概率图模型的方法以及基于潜在空间模型的算法。
基于相似度的算法通过计算节点属性之间的相似度来预测联系，如共同好友算法和Adamic/Adar算法。
基于概率图模型的方法则将联系看作是节点之间的随机变量，通过建立概率模型预测联系的存在概率，如贝叶斯网络模型和条件随机场模型。
基于潜在空间模型的算法则假设节点存在于某个潜在空间中，通过计算节点在潜在空间中的距离来预测联系，如嵌入模型和随机游走模型。
除了关系预测算法，社交网络分析还可以应用于社交影响力分析、信息传播研究以及社会网络营销等领域。
社交影响力分析旨在识别和衡量网络中的关键节点以及它们对网络的影响程度，帮助企业和组织找到合适的营销策略和目标受众。
社会网络分析方法
社会网络分析方法引言社会网络分析方法是一种从全局角度探究社会关系和组织结构的分析方法，适用于多种领域，如社会学、管理学、信息学等。
本文将介绍社会网络分析的概念、应用和方法。
一、社会网络分析的概念社会网络分析（SNA）是社会学家在20世纪50年代提出的一种分析方法，其可以通过对人际关系进行分析，来揭示全局社会结构和个体间的互动情况。
社会网络分析认为，社会中的人际关系是一个网络系统，每个人都是网络中的一个节点，人与人之间的关系则构成网络的边。
通过对这些网络节点和边的分析，可以了解社会结构和组织关系。
二、社会网络分析的应用社会网络分析可以应用于多种领域，如组织管理、社会学、市场调研等。
1. 组织管理在组织管理中，社会网络分析可以用于领导力评估、人才管理以及组织设计等方面。
通过对员工间的人际关系、交流情况进行分析，可以了解组织内部的流动情况和信息传递情况，帮助领导者更好地管理组织。
2. 社会学在社会学中，社会网络分析可以用于理解社会结构、社会动态以及社会现象的形成机制。
通过对个体之间的关系进行分析，可以揭示出社会中的强关系和弱关系、孤立节点和核心节点等，从而了解社会群体的组织关系以及群体间的竞争合作关系。
3. 市场调研在市场调研中，社会网络分析可以用于了解市场中客户的关系、购买决策过程以及产品传播效应。
通过对客户之间的交流情况、信息共享情况进行分析，可以了解客户的真实需求以及产品在市场中的影响力。
三、社会网络分析的方法1. 数据收集社会网络分析需要收集相关影响社会结构和人际关系的数据。
数据可以通过问卷调查、数据挖掘等方式收集，收集的数据可以包括个体之间的关系、交流频率以及其他相关信息。
2. 网络构建通过数据收集，可以将原始数据转化为网络数据。
在网络构建的过程中，需要对数据进行预处理、加权和过滤等操作，以获得精确的网络数据。
网络构建完成后，就可以通过图论分析工具来分析网络的结构和组织。
3. 网络分析网络分析是社会网络分析的核心环节，它可以通过拓扑分析、中心性分析、社群发现等方法来分析网络的结构和特征。
利用SNA进行社会网络分析
利用SNA进行社会网络分析社会网络分析（Social Network Analysis，SNA）是一种研究人际关系和社会结构的方法。
它通过对个体或组织之间相互作用的图形化表示和定量分析，揭示了这些关系对于信息传播、观点形成、资源分配等社会现象的影响。
本文将介绍SNA的基本原理、应用领域以及在所涵盖领域中的研究成果。
SNA起源于社会学领域，在20世纪初期由J.L.莫尔根（J.L. Moreno）和雅科·莫尔·格拉契亚诺（Jacob Moreno）等人提出。
他们最初使用SNA来分析人际关系和人类行为。
随着计算机技术的发展，SNA得以快速发展，应用领域也逐渐扩展到组织学、信息学、管理学等多个学科领域。
SNA的基本原理是将个体或组织之间的相互作用表示为网络中的节点（Node）和连接线（Edge）。
节点代表个体或组织，连接线代表相互作用关系。
通过对这些关系进行图形化表示，可以观察和分析群体内部的结构与特征。
在社会网络分析中，有几个重要的概念需要理解。
首先是度（Degree），表示节点的连接数量。
度的大小反映了个体或组织在网络中的重要性或影响力。
其次是中心性（Centrality），包括接近中心性（Closeness Centrality）、中介中心性（Betweenness Centrality）和权重中心性（Eigenvector Centrality）等。
接近中心性衡量了一个节点与其他节点的距离，中介中心性衡量了节点在信息传播过程中的重要程度，权重中心性则结合了节点的度和相邻节点的度。
SNA的应用领域非常广泛。
在社会学中，它被用于研究社会影响力、社区发展、组织结构、领导力等问题。
在组织学中，SNA被用来分析知识流动、领导网络、职业发展等。
在信息学中，SNA可以用来研究信息传播、网络安全、数据挖掘等。
在市场营销中，SNA可以分析顾客关系、口碑传播等。
此外，SNA还在医学、教育、科学创新等领域得到了广泛应用。
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。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
2. 匹配意见领袖和提名他们的社区成员 3. 随机分配孤立者给领袖，或者基于某种规则按
比例分配孤立者给更受欢迎的领导人。
Valente, T. & Davis, R. (1999). Accelerating the Diffusion of Innovations Using Opinion Leaders. Annals of the American Academy,
IT支持网络
21
使用E - mail确定最优路径
22
SNA的更广泛应用
• 揭示传染病是如何在患者和医 院工作人员之中传播的
• 通过确认意见领导者来加速传 播
• 提升一组科学家和研究人员的 创新能力
• 在快速发展的公司中发现新兴 领袖
• 基于电子邮件的流量来描绘主 管的个人网络
• 分析图书销售模式来定位一本 新书
SNA 对民众和组织的应用
职业规划 兼并与收购
人们怎样找工作？ 跨境并购是否划算？
业务流程再设计 人力资源 组织设计
组织的断点在哪？ 瓶颈在哪里？
是否有群体被孤立？ (例如 年轻的工程师) 多样性的努力是否有效？ 应该如何在办公室的布局？
创新推广/知识管理 创新怎样传播? 谁是居民主体专家? 怎样才能加速创新推广?
• 一个潜在的权力标志 • 高入度可能成为一个声望或威望的标志 • 高出度可能成为一个影响力的标志
• 中介性: 一个参与者位于两组之间的度数, 而且这是这些群体间一个必 要的途径。
• 具有高中介性的参与者有可能产生重大影响 • 他们可以调解员/经纪人，信息传递者，沟通的瓶颈或障碍 • 当连接两个不同的群体时他们是特别有价值的
18
566, November
匹配意见领袖和社区成员
19
Valente, T. & Davis, R. (1999). Accelerating the Diffusion of Innovations Using Opinion Leaders. Annals of the American Academy, 566, November
– 可访问性的增加 (Baker, 1993) – 帮助资源流动(Obstfeld, 2005) – 在危险或不稳定时期的防护(1992)
25
风筝图
Who is most “central”? Most “between”? Most “close”?
26
中心性度量
• 局部中心性（度）：一个参与者与其他参与者的链接数量。
社会网络分析
社会网络分析
Mgt 665 May 3, 2007
2
从“组织人”到“网络人”
“（我们）正目睹到组织人到网络人的蜕变。所谓的网 络人就是那种只有在机场贵宾室，快速城际列车上和高 速公路服务站才能发现的群体。网络人总是在移动，游 玩于桌面电脑，移动电话和黑莓电子邮件之间，和人们 保持“电子接触”。他（她）们不再经常在走廊相遇， 可能那里根本就没有走廊。”
24
您的网络结构问题
• 大型的，互异的，有大量弱关系和 “结构洞”的社会网络带来一系列 积极成果包括:
– 接近新的信息来源的机会(Granovettபைடு நூலகம்r, 1973) – 卓有成效的发明和事业发展(Burt, 1992) – 新就业机会的发现(Granovetter, 1993)
• 小型，密集的, 有大量强关系的社会网络带来:
The Economist, 2006
3
网络热
April 27, 2007 edition
May 7, 2007 edition
4
大纲
• SNA(系统网络分析)的概述和应用 • SNA的基础使用风筝图 • 几类例子 • 超越结构 ——在惠普的信任研究 • 人格与社会网络 • 你怎么做呢？
5
社会网络分析
使用意见领袖传播
20
Valente, T. & Davis, R. (1999). Accelerating the Diffusion of Innovations Using Opinion Leaders. Annals of the American Academy, 566, November
11
12
世界贸易
13
14
9-11恐怖分子组织的社会网络分析
15
社会网络理论与...
• 社会资本 • 网络效应 • 创新传播 • 复杂性理论（蝴蝶效应，群论） • 小世界现象，六度分离 • 在线社交网络（Facebook, Linked-In）
16
网络对创新传播至关重要
100%
采纳者的 百分比
• 全局中心性（密闭性）: 一个参与者与其他参与者在网络中的平均距 离。
• 最有可能“知道”发生了什么
27
风筝图的邻接矩阵表示
Beve
Fer
Heat
Andre rly
Ed Garth nando Carol Diane her Ike Jane
Andre
1
1
1
1
Beverly
成功的创新
“临界质量”
20% 前期采纳者
后期采纳者
不成功的创新 - “island of innovation” -弥漫性或死亡的现象
Time
Rogers, E. (1995). The Diffusion of 17 Innovations. New York: The Free Press
使用意见领袖加速创新传播
• 分析恐怖主义网络
• 描绘各种主题的博客之间的相 互作用
• 在各种医疗领域描绘专家的社 区
• 检查农场动物的网络来分析疾 病如何从一头牛传播到另一头 牛
• 根据音乐风格和CD销售描绘爵 士乐手的网络
• 在各种大学中发现教师之间兴 趣的新兴社区
• 在万维网上的点击流中辨别有 用的模式
23
Source: /sna.html
• 社会网络分析: 人，组织，计算机或者其他信息 或知识处理实体之间的关系和流动信息的映射和 测量。
– 结点表示人们和团体; – 连线表示结点之间的关系或流动
6
揭示图书网络
/booknet.html
7
政治书籍与偏激读者？
8
维基经济学图书网络
9
10
Source: Krebs & Associates