基于社会网络分析法的组织知识网络及实例研究
UCINET-实例
UCINET-实例UCINET 案例（（兰州大学管理学院信息管理）基于社会网络分析的企业员工知识互动策略研究摘要：本文基于社会网络分析的视角，借住社会网络分析工具UCINET，对某企业员工的知识互动网络结构进行研究，提出通过充分发挥网络中核心人物的组织和引导作用，并采用轮流组长制的管理策略，激发员工的知识共享意识，创建良好的企业氛围，以更好的促进企业的发展。
关键词：社会网络分析，UCINET，员工互动网络结构，管理策略随着社会信息化的不断发展，知识管理在企业内部受到越来越多的关注和重视，因此员工之间能更好的进行知识互动式企业知识管理的关键，本文通过分析员工在知识互动网络结构中的各种指标，总结出影响其知识互动的因素，并提出相关策略，以更好的进行企业知识管理。
1.理论基础社会网络分析等一系列研究起源于20世纪30 年代，是在心理学、社会学、人类学以及数学领域中发展而独立出来的一种定量科学研究方法。
所谓社会网络，就是由一组行动者及行动者之间的真实联系构成的纵横交错的社会关系网络，在一个完整的社会关系网络中，可以区分二元关系、三元关系、子群和位置等多种亚结构。
2.案例分析2.1数据选取本文通过观察和实验的方法选取了某小型企业11位员工知识互动网络数据，将其转换成社会网络分析中的距离矩阵形式表示为（表1）（注：标准员工1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 111 0 1 1 12 1 2 2 2 2 32 1 0 1 1 1 1 2 2 2 2 33 1 1 0 1 1 1 1 2 2 1 24 1 1 1 0 1 1 1 1 1 2 25 1 1 1 1 0 1 2 2 2 1 36 2 2 2 2 1 0 3 3 1 2 47 2 1 2 1 2 1 0 1 2 3 18 2 2 2 1 1 2 1 0 1 2 19 2 2 2 1 2 1 2 2 0 3 310 2 2 1 1 1 2 2 2 2 0 311 3 2 3 2 3 2 1 2 3 4 01 2 3 4 5 6 7 8 9 10 111 0 1 1 1 0 1 0 0 0 0 02 1 0 1 1 1 1 0 0 0 0 03 1 1 0 1 1 1 1 0 0 1 04 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 05 1 1 1 1 0 1 0 0 0 1 06 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 07 0 1 0 1 0 1 0 1 0 0 18 0 0 0 1 1 0 1 0 1 0 19 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 010 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 011 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 02.2数据录入调用UCINET 6 for windows—version 6.212软件主界面上的第二行第三个图标(图1)，出现如下对话框（图2）。
基于社会网络分析的班级同学关系实例研究(全文)
基于社会XX络分析的班级同学关系实例研究XX：1674-098X（20XX）10（b）-0239-021 研究目的该文借鉴文献中的方法，尝试用社会XX络分析方法分析班级同学间的关系，并对班级内的消息传播机制进行初步分析，找出规律，并应用于解决一些实际问题。
2 数据收集采纳问卷的方式。
每名学生在问卷上填写自己的姓名、性别、喜欢的三个同学姓名和不喜欢的三个同学。
调查者事先向学生们保证调查结果的保密性，以此确保学生填写信息的真实性。
将收集得到的数据进行整理。
按照竖列的顺序在相应的横排标注该学生喜欢和不喜欢的学生学号，喜欢标注+，不喜欢标注-，在自己的一栏填入■代表不适用。
班41位同学的关系如表1所示。
3 XX络分析及结果验证3.1 XX络参数计算利用软件Cytoscpe进行数据分析，下载并安装插件（plugins）Hubb，用于计算各种XX络参数。
表2是其中的4个参数，取B班Degree得分最高的前7位同学列于表中。
Degree，顶点的度，指与该顶点相关联的边的条数。
B班度最大的是5号同学，其次是12号和30号，这表明他们是相对最受欢迎的同学。
经班主任证实，这些同学确实是班级中人缘最好的。
EcCentricity，点与所有其他点的最大距离，通俗来说就是某个对象的古怪程度。
B班这个值最大的是20号同学，没有多少人喜欢，也没有多少人不喜欢。
经班主任证实，该同学的确是最古怪不合群的。
Closeness，顶点的紧密度，度量考虑的是中心的概念，由到图中各顶点之间的距离衡量。
顶点的紧密度越大，表明顶点越居于XX络的中心，它在XX络中就越重要。
B班这个数值最大的是10号同学。
Betweenness，介数中心性，用于刻画XX络中的节点对于信息传播的影响力，衡量了一个人作为媒介的能力。
B班这个数值最大的是5号同学。
3.2 男女同学之间的关系分析利用软件Cytoscpe，按照节点的性别，对B班的数据进行分析，得到图1。
图1中，圆形节点代表女生，矩形节点代表男生。
运用思维导图构建知识网络的教学应用研究——以微机原理课程教学实践为例
运用思维导图构建知识网络的教学应用研究———以微机原理课程教学实践为例*黄琼（中国消防救援学院，北京102202）随着发展学生“核心素养”体系的提出，作为“核心素养之核心”的思维能力受到越来越多的重视[1]。
思维能力指运用归纳和演绎、分析和综合等方法对问题进行分析、抽象、推理、判断、综合等加工改造，把握事物内在实质联系，解决问题的能力。
培养学生思维能力是教育活动的主要目标。
广大教师和教育研究者努力尝试运用思维工具，以促进学生思维能力发展。
1975年由认知研究基金会出版的《柯尔特思维训练课程》包括思维的广度、思维的组织、思维的交互、创造力、信息与感觉、行动六大模块共60个思维工具①，其中思维导图作为有效的思维可视化工具[2]，已逐渐推向课堂，受到师生们的广泛欢迎。
思维导图在绘制过程中不仅能高效地组织知识网络体系，利于学生学习记忆，而且能有效地激发思维，有助于思维能力的形成。
本研究考虑将思维导图方法引入教学，研究运用其构建知识网络的教学模式，并结合微机原理课程实践的具体应用进行详细阐述和验证分析。
一、研究意义与可行性布鲁纳认为，人在学习过程中不是对所有刺激都接受，而是根据自身的认知结构有选择地接受并加工，而认知结构是学习者大脑中所有知识和他们的组织结构②。
因此，学习效果的好坏主要在于学生对知识的组织。
将零散、孤立的知识点编织成一张网，网络中知识点间良好的逻辑组织形式，帮助学生理解旧知识，并在此基础上实现内化迁移，构建新知识。
1980年美国认知心理学家E·加涅首次提出，知识网络是两类知识，即程序性知识和陈述性知识，在大脑摘要：作为有效的思维可视化工具———思维导图，一方面有助于知识整理，另一方面有利于激发思维和思维整理，在大多数学科教学应用中取得了一些成绩。
本研究提出运用思维导图构建知识网络的教学模式，并以微机原理课程教学进行实验验证，实践表明思维导图能够帮助学生掌握知识，在一定程度上具有良好的教学效果，但仅停留在对现有资料的整理，属于“有意识的高效”阶段，未融入个人见解，把握其本质，对于学生思维能力的培养作用欠佳。
社会网络分析方法+R实战(自学笔记2)
社会网络分析方法+R实战(自学笔记2)每个网络可视化的基础是关于关系的数据。
这些关系可以观察或模拟(即假设)。
在分析一组关系时，我们通常会使用两种不同的数据结构之一: 边表或邻接矩阵。
1.边表表示图的一个简单方法是列出边，我们称之为边列表。
对于每条边，我们只列出对应于这条边的对象。
所以边列表是两列的矩阵，直接告诉计算机每个边绑定了哪些参与者。
在有向图中，A列中的参与者是边的来源，B列中的参与者接收关系。
在无向图中，顺序并不重要。
在R中，我们可以使用vector和data.frames创建一个例子边列表。
我用向量指定边缘列表的每一列，然后将它们赋值为data.frame的列。
我们可以用它来形象化边缘列表应该是什么样子。
#install.packages("igraph")library(igraph)#R显示没有该包时使用上面一行代码进行安装personA<-c("Mark","Mark","Peter","Peter","Bob","Jill")personB<-c("Peter","Jill","Bob","Aaron","Jill","Aaron")edgelist <-data.frame(PersonA=personA,PersonB=personB,stringsAsFa ctors=F)print(edgelist)PersonA PersonB1 Mark Peter2 Mark Jill3 PeterBob4 Peter Aaron5 Bob Jill6 Jill Aaron在边列表中，行数与网络中的边数一致，因为每一行都详细说明了特定关系中的参与者。
高校智力资本的识别研究——基于社会网络分析法
属性 出发 ， 然后 引入社会 网络分析法ｆＮ ） 高校智力资本的识 别纳入一个科学可靠的研 究模 式之 中。 ｓ Ａ把 最后选取 了某
高校 作 为 对 象进 行 实例 分 析 ， 而将 上 述理 论 应 用 于 实践 ， 高校 智 力 资本 的 识 别 与 管 理做 出 了新 的探 索 。 从 为
二、 高校 关键 智 力资本 的社 会 网络识 别体 系
１ 定高校 战略 目标 与智 力资本 的联系 。根据高校战略 确 目标 ， 明确 智力 资本 与高校 战略 目标之 间的联 系， 主要通 过
一
些 研 究 工 作 来 理 清 高 校 所 处 的 阶 段 和 状 态 ， 校 下 一 阶 段 高
的发展 目标 、 存在的机遇和挑 战以及高校 未来 的智力 资本需
求状况Байду номын сангаас
２确定 高校智力 资本 的构成体 系。在高校智力资本构成 ． 体系 的基础上 ， 从实现高校 战略 目标这个 目的出发 ， 对高校内
的人力资本 、 结构资本和关系资本分别进行识别 ， 出对高校 列
收稿 日期 ：０ ０ ０ — １ ２ １— ４ ０ 作者简 介： 余海鹏（９ ２ ） 男， １６ 一 ， 江苏扬州人 ， 副院长， 教授 ， 事最优 化研 究 ； 从 许延新 （９ ６ ） 男， １８ 一 ， 山东阳谷人 ， 硕士研 究生 ，
力 资本各要素两两之间的作用关系 ， 而在考虑该要素是否处
于整个要素 系统 的核 心地位方 面有所不 足 ， 因而 ， 不能识 别 出令人信服 的高校关键智力资本 。 ２ 社会 网络分析理论 。社会网络分析（ Ｎ ） ． Ｓ Ａ是在美国社 会心理学 家莫 雷诺 提出的社会测量法基础之上发展起来 的， 用 来 研 究 行 为 者 彼 此 之 间 的 关 系 。 要 分 析 行 动 者之 间的 关 主
社会网络分析在组织结构研究中的应用
社会网络分析在组织结构研究中的应用社会网络分析是一种独特的研究方法，通过分析个体或组织成员之间的联系来了解组织结构、信息传播和决策过程。
它可以帮助我们揭示组织内部的权力关系、信息流动和影响力传递。
本文将探讨社会网络分析在组织结构研究中的应用，并且通过实例来说明其重要性和价值。
首先，社会网络分析可以帮助我们了解组织内部的权力结构。
在一个组织中，权力的分布和掌握对于组织的运作至关重要。
通过社会网络分析，我们可以识别出组织中的核心成员和权力中心。
通过分析成员之间的联系、信息传递和合作关系，我们可以确定那些拥有更多资源和对决策具有更大影响力的成员。
这有助于我们更好地了解组织内部的权力运作机制，并可以为组织决策提供参考。
其次，社会网络分析可以揭示组织内部的信息传播过程。
在一个组织中，信息的快速传递和通畅流通对于组织的高效运作非常重要。
通过社会网络分析，我们可以追踪信息在组织内部的传播路径，找到信息传播的“瓶颈”和“关键节点”。
这可以帮助组织更好地优化内部信息传播的渠道和方式，提高组织内部的沟通效率和绩效。
此外，社会网络分析也可以帮助我们了解组织内部的合作关系和团队动力。
在现代组织中，合作和协作已成为组织发展和创新的关键驱动力。
通过社会网络分析，我们可以分析组织中成员之间的合作频率、合作深度和合作质量，找到合作关系的优势和薄弱点。
这有助于组织更好地培育和引导团队合作，提高组织的创造力和竞争力。
最后，社会网络分析还可以帮助我们了解组织内部的决策过程。
在一个组织中，决策是组织成员之间互动的结果。
通过社会网络分析，我们可以分析成员之间的决策联系、信息传递和影响力传递路径，探索组织决策的模式和机制。
这可以帮助组织更好地了解决策形成的原因和机制，进而优化组织的决策制度和流程。
综上所述，社会网络分析在组织结构研究中具有重要的应用价值。
通过这种研究方法，我们可以深入了解组织权力结构、信息传播、合作关系和决策过程。
这不仅可以提供有关组织运作和绩效的宝贵洞察，还可以为组织优化和改进提供科学依据。
社会网络分析与社会动态
社会网络分析与社会动态社会网络分析是一种研究人际关系和交互的方法，通过分析人们之间的联系和信息传递，揭示出社会动态的规律和特征。
在当今信息时代，社交媒体和互联网的普及与发展，给社会网络分析带来了新的机遇和挑战。
本文将探讨社会网络分析如何应用于社会动态的研究，并通过几个实例展示其实际应用。
首先，社会网络分析可以帮助解析社会动态中的信息传播与影响。
人们在社交媒体上的互动行为构成了一个巨大的社会网络，其中包含了大量的信息和观点。
通过分析这些网络中的信息传播路径和影响力，我们可以更好地理解社会动态的形成过程。
例如，某个热点事件在社交媒体上的迅速传播，可能是由于某个关键节点的转发和引导，通过社会网络分析，我们可以找到这些关键节点，并深入研究他们的特征和行为。
其次，社会网络分析还可以揭示出社会动态中的隐性联系和关系。
社会网络不仅包括人们之间的直接联系，还包括了间接联系和潜在联系。
通过分析这些隐性联系，我们可以了解到不同群体之间的相互作用和影响。
例如，研究人们在社交媒体上的话题偏好和兴趣可以发现一些潜在的共同特征，这有助于我们理解社会动态中的群体行为和价值观。
此外，社会网络分析还可以用于预测社会动态的趋势和发展。
通过对社交媒体数据的收集和分析，我们可以发现一些潜在的模式和规律。
例如，研究人们在微博上的情绪变化可以预测社会舆论的走向；研究人们在社交平台上的关注和互动可以预测产品的市场反应。
这些预测可以帮助决策者更好地制定政策和策略，以应对社会动态的变化。
最后，社会网络分析还可以进行社会结构的建模和仿真，以探索社会动态中的机制和演化。
通过建立复杂网络模型，我们可以模拟和分析人们之间的相互关系和行为模式，了解不同因素对社会动态的影响。
例如，研究人们在社交平台上的好友关系和信息传播可以揭示社会网络的形成和演化机制，这有助于我们更好地理解社会动态的复杂性和波动性。
总之，社会网络分析是一种有效的手段，可以帮助我们深入了解社会动态及其背后的机制。
社会网络分析：连接图谱与数据挖掘
社会网络分析软件的发展趋势
集成化：社会 网络分析软件 将朝着集成化 方向发展，支 持多种数据类 型和分析方法
01
• 集成化软件可以提高数据分 析的效率和准确性 • 集成化软件可以降低数据分 析的学习成本和操作难度
智能化：社会 网络分析软件 将朝着智能化 方向发展，支 持自动化的网 络分析和预测
02
模型评估：社会网络分 析可以为数据挖掘提供 模型评估支持，如模型
验证、模型优化等
• 通过社会网络分析，可以揭示模 型的预测效果和适应性 • 通过社会网络分析，可以为数据 挖掘提供更加准确和可靠的模型
数据挖掘与社会网络分析的结合策略
数据融合：数据挖掘和社会网络分析 可以相互融合，共同分析网络结构和
行为
• 挑战：社会网络分析面临的主要挑战包括数据质量、方法创新和领域应用等 • 数据质量：社会网络分析需要高质量的数据支持，如大规模、多样性和真实性的数据 • 方法创新：社会网络分析需要不断创新方法和技术，以应对复杂问题和动态网络 • 领域应用：社会网络分析需要在多个领域取得实际应用成果，以证明其价值和有效性
• 智能化软件可以提高数据分 析的准确性和可靠性 • 智能化软件可以降低数据分 析的人力成本和计算成本
个性化：社会 网络分析软件 将朝着个性化 方向发展，支 持用户自定义 功能和界面
03
• 个性化软件可以提高用户体 验和满意度 • 个性化软件可以降低软件的 使用门槛和培训成本
06
社会网络分析的未来展望与挑战
方法互补：数据挖掘和 社会网络分析可以相互 补充，共同解决复杂问
题
• 通过数据融合，可以揭示网络结 构和行为的综合特征和规律 • 通过数据融合，可以为数据挖掘 和社会网络分析提供更加全面和准 确的信息