社会网络分析概述
社会网络分析及其应用
社会网络分析及其应用社会网络分析（Social Network Analysis，简称SNA）是一种研究人际关系、组织结构和社会系统的方法。
它通过分析网络中个体之间的连接关系，揭示出社会网络中的核心人物、信息流动模式以及关键影响力节点，从而帮助我们理解社会关系的结构和功能。
社会网络分析的基本概念是“节点”（Node）和“边”（Edge）。
节点代表个体，可以是人、组织或其他社会单位。
边代表节点之间的关系，可以是亲友关系、合作关系或其他社会关联。
通过构建网络图，就可以清晰地展示和分析社会网络中各个节点之间的连接关系。
社会网络分析可以应用于许多不同领域，例如社交媒体分析、组织管理、创新研究等。
以下将从社交媒体、组织管理和创新研究三个方面介绍社会网络分析的具体应用。
在社交媒体领域，社会网络分析有助于发现和理解信息传播的模式和趋势。
通过分析社交媒体平台上用户的互动行为，我们可以识别出社交网络中的“意见领袖”和“社交中心”。
意见领袖是社交网络中具有较高影响力和广泛影响范围的个体，他们的观点和行为往往能够在整个网络中迅速传播。
而社交中心则是网络中联系其他人的纽带，他们在信息流动中起到关键的桥梁作用。
通过了解这些核心节点，我们可以制定更有针对性的营销策略，提高社交媒体平台上信息传播的效果。
在组织管理方面，社会网络分析有助于了解组织内部的沟通和合作模式。
通过构建组织内部的社会网络图，我们可以分析员工之间的联系和信息流动路径。
发现关键的信息中心、沟通障碍和合作缺失等问题，有助于改善组织的沟通效率和协作能力。
此外，社会网络分析还可以识别出组织中的“隐形高手”，即那些在组织中不被重视但又具有重要技能和资源的个体。
通过激发和利用他们的潜力，组织可以更好地发展和创新。
在创新研究方面，社会网络分析可以揭示创新活动中的合作关系和知识流动。
对于科研团队、创业公司或创新型企业而言，合作是推动创新的重要因素。
通过社会网络分析，我们可以识别出在创新过程中担当关键角色的个体和组织，有助于建立更加高效的创新网络。
社 会网络分析知识要点整理
社会网络分析知识要点整理社会网络分析是一种研究社会结构和关系的方法，它在众多领域都有着广泛的应用，如社会学、管理学、传播学等。
下面为您详细整理社会网络分析的知识要点。
一、社会网络的基本概念社会网络简单来说，就是由节点（可以是个人、组织、事件等）以及节点之间的连线（代表关系）所构成的结构。
这些关系可以是多种多样的，比如友谊关系、合作关系、信息传递关系等等。
节点是网络中的基本元素，它们代表着参与网络的实体。
而关系则定义了节点之间的连接方式和强度。
例如，在一个社交网络中，每个人就是一个节点，他们之间的朋友关系、亲属关系等就是连线。
二、社会网络的类型1、个人网络以个体为中心，关注其与周围直接相关的人所形成的网络。
比如，一个人的朋友、同事、家人构成的关系网络。
2、组织网络涉及组织内部或组织之间的关系，如企业内部的部门之间、企业与供应商、合作伙伴之间的关系网络。
3、虚拟网络随着互联网的发展而兴起，例如在线社交平台上用户之间形成的网络。
三、社会网络的特征1、密度反映网络中节点之间联系的紧密程度。
密度高意味着节点之间的关系较为紧密，信息和资源流通相对容易；密度低则相反。
2、中心性包括度中心性、接近中心性和中介中心性。
度中心性衡量一个节点与其他节点直接连接的数量；接近中心性考察一个节点到其他节点的平均距离；中介中心性看的是一个节点在其他节点之间的连接中所起的桥梁作用。
3、凝聚子群指网络中联系紧密的一部分节点所构成的子群体。
四、社会网络分析的方法1、图论方法用图形来直观表示网络结构，通过节点和连线的布局展示关系模式。
2、矩阵分析将网络关系转化为矩阵形式，便于进行数学计算和分析。
3、统计分析运用统计学方法对网络的特征和属性进行定量描述和推断。
五、社会网络分析的应用领域1、社交研究了解人际关系的形成、发展和影响，比如研究青少年的社交圈子如何影响其行为和心理。
2、组织管理优化团队结构，提高沟通效率，促进知识共享和创新。
3、市场营销识别关键影响者，制定精准的营销策略，传播产品或服务。
社会网络分析
社会网络分析社会网络分析是指对人际关系、社会结构以及信息传播网络等进行研究和分析。
随着社交媒体的崛起和互联网的普及，社会网络越来越成为人们交流、获取信息、建立和维护人际关系的重要渠道。
本文将探讨社会网络分析的基本概念、方法和应用，并简要介绍其中的一些研究成果。
首先，社会网络分析的基本概念是将人际关系看作是一个网络，每个个体在这个网络中都与其他个体有着相互依存的关系。
通过对这些关系的分析，可以揭示出整个社会网络的结构、特征以及信息的传播路径。
社会网络分析通常会涉及到两个基本要素：节点和边。
节点代表着个体，边则代表着个体间的联系或关系。
通过对节点和边的分析，我们可以了解个体的特征以及个体之间的连接模式。
其次，社会网络分析的方法主要包括网络中心性分析、子群体识别、社区检测等。
网络中心性分析是指通过计算节点在网络中的位置和连接程度来评估节点的重要性。
常用的指标包括度中心性、接近中心性、中介中心性等。
子群体识别则是寻找出网络中具有密切联系的节点组成的子群体，从而揭示出网络中的社会结构。
社区检测则是将网络划分成若干个密切联系的子网络，以揭示出更为细致的社会结构。
社会网络分析在许多领域中都有广泛的应用。
在社会学领域，社会网络分析可以用于研究社会关系、社会动态和社会结构。
例如，通过对社交媒体上的数据进行社会网络分析，可以了解不同群体之间的联系和信息传播的路径，从而揭示出社会舆论和社会动态的特征。
在经济学领域，社会网络分析可以用于研究经济活动的传播和影响。
例如，通过对企业间的商业关系网络进行分析，可以了解不同企业之间的合作关系和信息传播的路径，从而为企业的战略决策提供参考。
此外，社会网络分析还可以应用于恐怖主义研究、犯罪分析、医疗保健等领域。
在恐怖主义研究中，社会网络分析可以揭示恐怖组织的组织结构、策划活动的模式以及成员之间的关系，从而帮助预测和防范恐怖袭击的发生。
在犯罪分析中，社会网络分析可以揭示犯罪网络的结构和成员之间的联系，从而帮助破案和预防犯罪的发生。
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。
社会网络分析
社会网络分析社会网络分析 (Social Network Analysis, SNA) 是一种研究社会关系与信息流动的方法。
通过对社会网络中的节点和关系进行系统性的分析，可以揭示出群体中个体之间的相互影响、信息传播路径以及组织结构等特征。
本文将介绍社会网络分析的概念、应用领域以及分析方法。
一、概念社会网络分析的核心概念包括节点、边和关系。
节点代表社会实体，可以是人、组织或其他单位。
边则表示节点之间的关系，可以是互动、合作、交流等。
关系的强度和方向也是网络分析的重要考量因素。
通过对节点和边的分析，可以揭示出网络结构、影响力、信息传播路径等重要信息。
二、应用领域社会网络分析在多个领域都有广泛的应用。
以下是几个典型的应用领域：1. 社交媒体分析：社交媒体平台如Facebook、Twitter等成为了人们交流和信息获取的主要渠道。
社会网络分析可以帮助企业分析用户之间的关系，挖掘潜在的目标用户，优化信息传播效果。
2. 组织管理：在组织中，社会网络分析可以帮助揭示出隐性的权力结构和信息流动路径，优化组织结构并提高工作效率。
3. 创新与知识管理：社会网络分析可以帮助发现知识的源头，找到专家和关键创新节点，从而提高知识管理和创新效率。
4. 犯罪与恐怖主义研究：社会网络分析在犯罪与恐怖主义研究中被广泛应用，可以揭示出犯罪网络的结构、头目与手下之间的关系，为打击犯罪提供决策支持。
三、分析方法社会网络分析主要包括描述统计、中心性分析和社团检测等方法。
以下是几个常用的分析方法：1. 描述统计：描述统计是对社会网络的基本特征进行统计分析的方法。
通过计算网络的规模、密度、连通性等指标，可以对网络的整体结构有一个初步的认识。
2. 中心性分析：中心性分析是衡量节点在网络中重要性的方法。
常用的中心性指标包括度中心性、接近度中心性和介数中心性。
通过中心性分析，可以找到网络中的关键节点和重要影响者。
3. 社团检测：社团检测是找到网络中紧密连接的节点子集的方法。
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，它通过对网络中的节点和连接进行分析，揭示出网络中的模式和规律。
在当今信息爆炸的时代，社会网络分析方法越来越受到人们的关注和重视。
本文将介绍社会网络分析的基本概念、方法和应用，希望能够对读者有所帮助。
首先，社会网络分析的基本概念是什么？社会网络分析是一种研究人际关系的方法，它将人们之间的关系看作是一个网络，通过节点和连接来描述和分析这些关系。
节点代表个体，连接代表个体之间的关系，可以是友谊、合作、信息传播等。
通过对节点和连接的分析，可以揭示出网络中的核心节点、关键连接和整体结构，从而揭示出网络中的模式和规律。
其次，社会网络分析的方法有哪些？社会网络分析的方法主要包括网络数据的收集、网络结构的描述和网络关系的分析。
网络数据的收集可以通过调查问卷、观察记录、数字化数据等方式进行，获取节点和连接的信息。
网络结构的描述可以通过节点度中心性、介数中心性、紧密度等指标来描述网络中的节点和连接的特征。
网络关系的分析可以通过社团分析、影响力分析、信息传播分析等方法来分析网络中的关系模式和规律。
最后，社会网络分析的应用有哪些？社会网络分析方法在社会学、管理学、信息学等领域有着广泛的应用。
在社会学领域，社会网络分析可以用来研究人际关系、社会结构和社会动态。
在管理学领域，社会网络分析可以用来研究组织结构、领导影响力和团队合作。
在信息学领域，社会网络分析可以用来研究信息传播、网络安全和社交媒体分析。
综上所述，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，通过对网络中的节点和连接进行分析，揭示出网络中的模式和规律。
它的基本概念、方法和应用对于我们理解和分析人际关系和社会结构具有重要意义，希望本文能够对读者有所启发和帮助。
社会网络分析
社会网络分析社会网络分析是一种研究人际关系和网络的方法，它通过分析个体之间的连接和信息流动来揭示社会结构和群体行为。
社会网络分析已经成为许多领域的重要研究工具，包括社会学、心理学、管理学和计算机科学。
一、社会网络的定义和特点社会网络是指人际之间的联系，这些联系可以是亲属关系、友谊关系、工作关系等。
社会网络分析的核心就是研究这些联系以及它们对人们的行为和决策的影响。
社会网络分析的特点包括：1. 网络中的节点和边：社会网络可以用节点（个体）和边（连接）来表示。
节点代表个体，边代表个体之间的联系。
通过分析节点和边的特性，可以揭示社会网络的结构和属性。
2. 关系的多样性：社会网络中的关系可以是双向的或单向的，可以是强关系或弱关系。
例如，朋友关系往往是双向而且比较强的关系，而同事之间的关系可能是单向且较弱的。
3. 社会嵌入：社会网络分析关注个体在社会网络中的位置和社交地位。
个体在网络中的连接数量和质量将影响他们的社会嵌入程度，从而对他们的行为和决策产生影响。
二、社会网络分析的应用领域社会网络分析已经在多个领域得到应用，并取得了丰硕的研究成果。
1. 社会学：社会网络分析可以帮助揭示社会结构、社会关系和社会动力。
通过分析社会网络，社会学家可以研究人们的社会资本、社会影响力以及社会支持网络等重要概念。
2. 组织管理：社会网络分析可以用于组织内部的人员管理和团队协作。
通过分析员工之间的联系和信息流动，可以找到组织内的意见领袖、信息传播路径以及关键人物等，从而优化组织的管理和决策。
3. 市场营销：社会网络分析可以帮助企业识别潜在客户和影响客户决策的关键人物。
通过分析社交媒体上的网络信息，可以定位具有影响力的用户群体，从而进行精准营销和推广。
4. 犯罪研究：社会网络分析可以帮助揭露犯罪网络和犯罪组织的结构和活动。
通过分析犯罪分子之间的联系和行为模式，可以提供重要的犯罪侦查线索和预防策略。
三、社会网络分析的方法和工具社会网络分析通常使用多种方法和工具来揭示网络结构和属性。
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。
社会网络分析介绍
社会网络分析介绍一、医疗旅游产业的社会网络分析“社会网络”的概念在国外起源较早，人类学家Barnes（1954）首先提出了此概念，文章中以挪威渔村为例，分析其社会结构。
而社会网络分析方法已经成为目前研究社会结构的最具说服力的研究方法之一[106]，该方法指社会行动者与其中各利益相关者的关系的集合，也就是说，一个社会网络具有多个点（社会行动者）以及连接各个点的连接线（行动者关系）组成的集合。
具体来说，社会网络中的点是社会行动者，边是行动者间的各个社会关系。
在社会网络领域中，任何社会实体或社会单位均可作为点或行动者。
行动者可以是集体性的，也可以个体性的，可大可小，大可以是一个社区、组织、城市、国家，小可以是一个教研室、一个学院、一个学校等。
在本研究内容的网络模型中，主要指医疗旅游各关联方。
关系：社会网络中的边则指的是网络组织中行动者的关系。
这些关系可由研究者研究的具体对象来定义，可以是业务关系、也可以是外交关系等[107]。
同时，还需要注意有无方向关系。
例如，学生与导师之间则存在关系性，A是B的导师，那么B就是A的学生，方向明确，关系不同。
本文对各主体之间的关系尽量简化，不存在定义关系之外的其他关系。
同时这种方向性会依据我所选的模型而界定不同。
例如在医疗旅游产业关联方收入的社会网络模型中，本文认为具有指向性，例如医疗旅游者向医疗机构支付费用，具有指向性。
联系：展示的是多元关系（可以是一种关系，也可以是多种关系），主要是两个行动之间的关系组合。
二、医疗业和旅游业的协同效应该效应突破传统旅游业的边界，主要以医疗和旅游活动为核心，来拓展传统医疗业和旅游产业链。
医疗旅游业融合医疗产业与旅游产业的资源，将二者融为一体，产生大于医疗效益与旅游效益之和的经济效益，即1+1>2。
通过技术、品牌、文化等无形资产，互补、共享双方在医疗旅游产业中的资源，在互惠共生的模式下，医疗和旅游产生有正作用力的影响，双方获得更大的经济效益。
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◦ 桥线(bridge) ——去掉此线后其它原来相连的点被分割成不相连的 点群
网络密度（Density)——社会网络中实际有的连接线数与可能
有的连接线数之比。
◦ 有向网：
无向网
NN
Zij
Dk
i1 j 1
N2 N
NN
Zij
Dk
（N
i 1 j 1
2 N）
/2
途径矩阵
◦ K：连接矩阵 ◦ T：途径步长 ◦ KT：其值格表示对应的两点间步长为T的途径的条数
0 1 1 0
0 0 0 2
K 0 0 0 1，K 2 1 0 0 0
0 0 0 1
1 0 0 0
1 0 0 0
0 1 1 0
B
A
D
C
可达矩阵
社群图的分类
◦ 有向图/无向图 ◦ 二值图/多值图
◦ 完备图/非完备图
• 矩阵表示
• 一个社群矩阵是一个拥有 n 行 n 列的 1-模网络。 • 网中的每一个点分别对应矩阵中某一行或一列 • 行列交叉点的值，对应两点的连接关系
发生阵（incidence matrix） 邻接矩阵（Adjacency Matrix）
0 0 0 3
3 1 1 2 D3 K K 2' K 3' 2 3 3 1
2 3 3 1 1 2 2 3
“明星”
点出度（Out degree)——当连接线有方向时，自某一点引出
的连接线的数目，即该点对应的行值的和。
N
Out deg reei Zij，Out deg reeA 2
点入度(In degrje1e)——当连接线有方向时，自某一点引入的
连接线的数目，即该点对应的列值的和。
B
N
In deg reei
Z
，In
ji
deg reeA
1
A
D
i 1
C
连接度——某一点的点入度与点出度的和，即该点对应的行值、列
值的总和。
N
Degreet (Zti Zit )，Degree A 3 i 1 B
Z
tj
(
K
S
'
)
而K S的格值不为0
当T=N-1时，DN-1为最捷0矩， 其阵他。
最捷矩阵——当T=N-1时其值格表示对应的两点间存在步
长不超过T的捷径
DT K ' K 2' K T '
S,若K，， 2 K S1对应的第i行j列的格值均为0，S
Z
——约翰· 斯科特（John Scott）
社会网络——社会行动者（social actor）及其间 的关系的集合。
◦ 点：社会行动者，可以是任何一个社会单位或者社会实体
个体、公司、社会单位 教研室、学院、学校 村落、组织、城市、国家 ◦ 连接：行动者之间的联系或者实质性的现实发生的关系
社会网络分析的意义
◦ 通过研究网络关系，有助于把个体间关系、“微观”网络 与大规模的社会系统的“宏观”结构结合起来。
◦ 英国学者J· 斯科特：“社会网络分析已经为一种关于社会 结构的新理论的出现奠定了基础。”
资料来源：任娟娟，国内社会网络分析研究的现状与问题——基于CNKI期刊的统计分析，未来与发展，2012（6）
1 社会网络分析概述 2 社会网络分析方法 3 社会网络分析软件—UCINET 4 社会网络分析实例
社群图 矩阵
例：4人之间的“朋友”关系， 定义“选择谁作为自己的朋友， 就把箭头指向谁”
基本参数
◦ 连接线（adjacent)——两点之间不经过其他点的直线连接 ◦ 途径(path)——两点之间有关系传递 ◦ 捷径(distance)——两点之间包含连接线段数最少的途径 ◦ 切割点(liaison)——去掉此点后其它原来相连的点被分割成不相连
◦ K：连接矩阵 ◦ T：途径步长 ◦ RT：其格值表示对应的两点间步长不超过T的途径的条数
RT K K 2 KT
捷径矩阵——其值格表示对应的两点间存在步长不超过T的捷径
DT K ' K 2' K T '
S,若K，， 2 K S1对应的第i行j列的格值均为0，S
0 1 1 0
0 0 0 2
所以
0 1 1 0
0 0 0 2
3 0 0 0
D K ' 0 0 0 0，K 2' 2 0 0 0, K 3' 0 3 3 0
0 0 0 1
2 0 0 0
0 3 3 0
1 0 0 0
0 2 2 0
tj
(
KHale Waihona Puke S')
而K S的格值不为0
0， 其他
例：
B A
C
0 1 1 0
0 0 0 2
2 0 0 0
K 0 0 0 0，K 2 1 0 0 0，K 3 0 1 1 0
0 0 0 1
1 0 0 0
0 1 1 0
1 0 0 0
朋友关系、上下级关系、国家之间的贸易关系 城市之间的距离关系、邻里关系
社会网络分析(Social network analysis, SNA)——
测量与调查社会系统中各部分（“点”）的特征与相互之间的关系（“连 接”），将其用网络的形式表示出来，然后分析其关系的模式与特征。
社会网络分析的基本假设——社会网络的结构和特征，其中
的关系、点的分布和位置等，将在某种程度上影响点的行为和态度。
社会网络分析的类型
◦ 主体网分析——从社会网络的某一点（主体）出发，分析它与其
他点（客体）之间的关系。
◦ 关系的分析——重点是连接线而不是点，分析两点间关系的时间、
内容、强度、亲切度、方向等。
◦ 整体网分析——考虑所有点之间的关系，分析整个网的结构。
1 社会网络分析概述 2 社会网络分析方法 3 社会网络分析软件—UCINET 4 社会网络分析实例
属性数据（attribute data）——财产、性质、特点 关系数据（relational data）——联系、接触、联络、聚
会
观念数据（ideational data）——意义、动机、定义
A
D
C
点的中心值——点的连接度与网中连接线总数之比
N
(Ztj Z jt )