社会网络和群体行为的形成机制和演化规律
网络群体性事件的发生机制及其社会效应
［ 摘 要 ］作为群体性事件的类型之一， 网络群体性事件遵循普遍性的形成机制， 网络作为重要变量在机制的各个环
节发挥新的作用。网络群体性事件的参与者体现 出“ 网络最优选择策略 ” 。通过对参 与主体的 类型学研 究， 明网络 群体性 表
Ｉ ｉ ａｉ ｎ Ｍｅ ｈ ｎ ｓ ａ ｄ Ｓ ｃａ ｆｃ ｓｏ ｎ ｅｎｅ ｌｅ ｔｖ ｈ ｖｏ ｎｔ ｔｏ ｃ ａ ｉｍ ｎ ｏ ｉ １Ｅｆｅ ｔ ｆＩ ｔｒ ｔＣｏｌ ｃｉｅ Ｂｅ ａ ｉｒ ｉ
李 亚 好
ＬＩＹａ— ｙ ・ｕ
（ 京 大 学 ， 苏 南 京 ２０ ９ ） 南 江 １０ ３
般 是指具 有共 同挫折 经验 、 动机 、 目标或 理想 的多数
同场 合公 开使用 过 这一 概 念 ， 华 社 、 民 日报 、 新 人 人 民公 安 报 等 媒 体 业 在 报 道 中 先 后 引 进 了 这 一 概
人， 通过 集会 、 游行 、 愿 、 坐或示 威等 方式展 现集 请 静 体 力量 ， 促成政 府重 视 、 社会 关注 、 舆论 同情或 支持 ， 冀 以改变 、 持 现 行 （ ） 令 、 策 、 会 规 范 、 维 存 法 政 社 制
ａ ｎ ｗ ｒ ｌ ｎ ａｌａ ｐ ｃ ｓｏ ｅ ｍｅ ｈ ｎ ｓ ａ ｎ ｉ ｏ ｔｎ ａｉ ｂ ｅ Ｔｈ ｓｐ ｐ ｒａ ｇ ｅ ｈ ｔｔ ｅ ａ ｔ ｒ ｆｉｔ ｒ ｃ ｏ ｌｃ ｉｅ ｂ ｈ ｖ ｏ ｈ ｗ ｅ ｓｒ ｔｇ ｆ ｐ ｅ ｏｅ ｉ ｌ ｓ ｅ ｔ ｆ ｔ ｃ ａ ｉｍ ｓ ａ ｍｐ ｒａ ｔ ｒａ ｌ ． ｉ ａ ｅ ｒ ｕ ｓｔ ａ ｈ ｃｏ ｓｏ ｎｅ ｔ ｌ ｔ ｅ ａ ｉｒｓ ｏ ｔ ｔａｅ ｙｏ ・ ｈ ｖ ａ ｃ ｅ ｖ ｈ ｏ
陈春花-组织行为学(第三版)第6章 群体行为
五、群体互动
1.群体内互动：
群体成员间的互动中，除了最常出现的从众效应和社会惰化现象， 还有协同效应、社会促进效应、社会致弱效应和社会标准化效应。
组织 行 为学
五、群体互动
1.群体内互动：
社会标准化效应是 指成员在群体共同 活动中对事物的知 觉和判断，以及工 作的速度和效率趋 于同一化的倾向。
•每一个群体都有其特定的目标，这是群体共同的行动方向 •群体成员的一切努力都应该紧紧围绕群体目标展开
组织 行 为学
一、群体的概念及分类
个体为什么要加入群体？
群体的功能： 1 把个体力量汇合成新的力量 2 完成组织所赋予的任务 3 满足群体成员的需求 4
组织 行 为学
一、群体的概念及分类
2.群体的组成要素
组织 行 为学
三、群体行为特征
2.群体士气
群体士气是指群体中存在的一种 齐心协力、高效率地进行活动的精神 状态。群体士气对于群体绩效水平的 高低具有非常重要的影响。
组织 行 为学
三、群体行为特征
2.群体士气
高
士气
低 低
生产效率
高
图6-4生产效率与士气关系示意图
组织 行 为学
三、群体行为特征
3.群体凝聚力
组织 行 为学
二、群体属性
5.群体成员结构
群体成员结构是指群体成员的组成部分。群体成员结构可以分为年龄 结构、能力结构、知识结构、专业结构、个性结构、价值观结构等。
对于群体成员结构的研究主要集中在同质性群体结构和异质性群体 结构方面。如果一个群体是由具有共同特征的个体所组成，我们可以 说这是一个同质性群体，如果一个群体是由不同特征的个体所构成， 我们称其为异质性群体。
社会关系网络的结构特征分析
社会关系网络的结构特征分析社会关系网络是人们在社会生活中相互联系、相互作用的一种形式。
通过分析社会关系网络的结构特征，我们可以更好地理解个体在社会网络中的位置与作用，以及整个社会系统的运行机制。
本文将以中文为主要语言，探讨社会关系网络的结构特征，希望对读者们理解社会关系网络有所帮助。
1. 规模与密度：社会关系网络的规模和密度是其最基本的结构特征之一。
规模指的是网络中的节点（即个体）数量，密度指的是网络中已建立的关系的比率。
一般来说，规模较大的社会关系网络可以提供更多的资源和机会，但也增加了信息传播和协调的难度。
而高密度的网络则有助于信息的快速传播和协同合作的形成，但也容易导致信息重叠和过度耦合。
2. 中心性与影响力：在社会关系网络中，个体的中心性与影响力是另一个重要的结构特征。
中心性指的是个体在网络中所占有的重要位置，影响力则表征了个体对其他节点的影响程度。
通过中心性分析，我们可以发现网络中的“核心节点”，即那些连接着较多其他节点的个体。
这些核心节点往往具有更强的影响力，能够更有效地传播信息和影响其他人的行为。
3. 群体与关联：社会关系网络中常常存在着各种群体和关联，这也是其重要的结构特征之一。
群体可以通过共同的兴趣、需求或其他特征来定义，如家庭、朋友圈、工作组等。
群体内的关联往往比群体之间的关联更为密切，成员之间的相互作用更频繁。
通过群体与关联的分析，我们可以更好地理解人们在不同群体中的角色定位、信息传播和决策过程。
4. 层次与结构：社会关系网络的层次与结构特征能够揭示其中的组织形式和演化规律。
层次指的是网络中不同级别的节点之间的联系，如个体与家庭、家庭与社区之间的联系。
而结构则指的是网络中存在的某种规律或模式，如“小世界网络”中的“六度分隔理论”和“强者恒强弱者恒弱”的“马太效应”。
5. 弱关系与强联系：社会关系网络中的弱关系与强联系也是一个重要的结构特征。
弱关系指的是个体之间的联系较为松散、不太频繁的关系，而强联系则相反。
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。
网络环境下个体行为向群体行为演化路径分析
内容 摘 要 ： 随 着 互 联 网 的发 展 ， 个 体
行 为 向 群 体 行 为 演 化 的 过 程 发 生 了根
便被淹没 了， 群体 的思想 占据统 治地位 ， 而 群体 的行 为表现 为无异议 、情绪化和低智 商” 。 美 国社会学家罗伯特 ・ 帕克 （ Ｐ ａ ｒ ｋ ｅ ｒ ） 认 为群体行 为是 “ 在公共和集体； 中 动 的影 响下发生 的个人行 为，换句话说 ，那是社 会互动 的结果 ” 。斯梅尔瑟 （ Ｓ ｍｅ ｌ Ｓ ｅ ｒ ） 认 为群体 行为是 “ 在重新规定社会 行为的信
念 的基 础 上 产 生 的社 会 动 员 ” 。 波 普 诺
本 性 变 化 。本 文 通 过 对 人 民 网 舆 情 频
道 等 权 威 媒 体 发 布 的 众 多 网络 群 体 行 为 进 行 分 析 ，提 炼 出 网络 环 境 下 群 体 行 为 的 相 关特 征 ，构 建 出 网络 环 境 下
法律 、 道德、 文化 、 心理等关系的制约。参 考社会学有关群体 行为的相关概念并综合 网络环 境下 的特 征 ，本 文倾 向于 乐 国安 （ ２ ０ １ ０） 对网络 群体 行为的定义 ：“ 一定数
量 的 、相 对 无 组 织 的网 民针 对 某 个 话 题 引
３ １ ０ ０ ２ ３ ２ 、浙 江金 融职业 学 院
中借 用网络传播影响的群体 性努力” 。
（ 二 ）网络 群 体 行 为 的特 征
◆
中 图分 类 号 ：Ｃ ９ ２ ６
文献 标 识 码 ：Ａ
Ｂ ｏ ｎ） 认为 “ 个人一旦进入群体 ， 他的个性
第一 ，传播快速 ，扩散具备指数型特 征。在互联 网上 ，每个 网络个体都可 以成 为网络群体 行为的发起人 ，也可 以成 为网 络群体 行为的参与主体 或围观者 。在 网络 上 ，由于联系的快 捷方便 ，使得 六度分 隔 效应更加明显。网络群体 行为的参与非常 快捷 ， 比如 网上签名只需要短短几秒钟。 同 时， 这种快 速性还体现在信息 的传递方面 ， 网络消息可以在几秒钟之内传 向世界各地 ，
网络群体极化到公众极化的演化路径探究
2023/5上网络群体极化到公众极化的演化路径探究阴陈姜州摘要:在新媒体时代,随着社交媒体的迅猛发展,传统媒体时代的“你说我听”转变为了“你说我评”和“你评我论”,但也导致了更加激进的网络群体极化行为。
对此,文章分析了网络群体极化到公众极化的演化路径,并提出处理对策,即提高网民媒介素养、发挥意见领袖的引导作用和恢复主流媒体的主导权。
关键词:群体极化舆论主体社交媒体新媒体随着互联网技术的发展，媒介形态发生了巨大变革，媒介组织通过在社交媒体上发布公共议题，让本来分散的、原子式的个体逐渐连接起来，但持不同观点、态度、信念的各种公众心理群体也逐渐在社交媒体中出现。
[1]在新媒体时代，传播媒介日渐多元化，改变了以往传统媒体时代垂直式的传播模式，人们的发声渠道也日益增多，信息的流通速度和效率都得到极大提高。
但是，信息的高速流动和接收，在个性化算法的推动下，使网络逐渐呈现出圈层化下的链式结构的特征，人们能够更容易找到与自身价值、信念、态度产生共鸣的群体组织。
美国芝加哥大学法学院讲座教授C.桑斯坦(Cass Sunstein)在《网络共和国：网络社会中的民主问题》一书中曾说道:“网络对许多人而言，正是极端主义的温床，因为志同道合的人可以在网上轻易而且频繁地沟通，听不到不同的看法，持续暴露于极端的立场中，听取这些人的意见，会让人逐渐相信这个立场。
[2]所谓群体极化（Group Polarization ），是指在一个组织群体中，个人决策因为受到群体的影响，容易做出比独自一个人决策时更极端的决定，这个社会现象就被称为“群体极化”。
这一概念最早由美国学者詹姆斯·斯通纳（James Stoner ）于1961年在《个人与群体关于风险性决策的对比》中提出，并称其为“冒险转移”（risky shift ），它是指通过群体共同决策后的讨论结果比个人单独决策时的结果更显现出冒险的特质，个人单独决策时则更加保守。
麦克卢汉在《理解媒介:论人的延伸》一书中提出，每一种新的媒介形态的产生，都开创了人类感知和认识世界的方式，传播形态的变革改变了人的感觉，也改变了人与人之间的关系，并创造出新的社会行为类型。
网络群体极化机制及治理研究
网络群体极化机制及治理研究网络群体极化是指网络上的群体在某一特定问题上持不同立场的现象。
随着网络的发展，网络群体极化问题日益严重，已经成为当前社会中不可忽视的问题。
本文将从网络群体极化机制和治理两个方面进行探讨。
1.过滤气泡效应社交媒体平台往往会根据用户的个人喜好和行为习惯给用户推荐内容，这就导致用户在社交媒体上看到的信息较为单一、局限。
这种过滤气泡效应会加剧群体之间的隔阂，使得用户更加倾向于相信自己所在群体的观点。
2.社交认同性群体成员之间彼此认同，且在意见上趋向一致，这对于决定一个人对某一问题的态度和立场起到了重要作用。
在网络中，人们可以迅速建立起认同感，这种认同感甚至会影响人们的决策，并倾向于支持自己所在群体的看法。
3.鲸鱼效应鲸鱼效应指少数人的言行能够影响大多数人的想法和行动，这种现象在社交媒体上尤为常见。
一些所谓的“大V”在网络中拥有很高的关注度和影响力，他们发表的言论能够引起广泛关注，从而激起群体间的争议，并进一步加剧了群体间的分化。
1.扩大信息来源建议用户在网络上尽可能多地关注不同群体的内容，多方面获取信息。
同时，网络平台应该尽可能消除过滤气泡效应，使用户能够接触到不同的观点和信息。
2.减少认知错误互联网上信息的“海量”特点让用户容易陷入“群体谬误”，从而导致思考和行为出现错误。
为了减少这种错误，需要在网络平台上加强对信息的筛选和发现，提高用户获取有效信息的能力。
3.强化社交责任网络平台应该加强社交责任的强制执行，鼓励用户发表具有同情心、包容性和相互尊重的言论，提高用户交流的道德水平。
同时，平台应该加强对恶意用户和低素质用户的管控，确保网络空间的规范化和良性发展。
结语：网络群体极化已经成为当今社会的一个严重问题。
加强网络群体极化机制和治理研究，对于推动社会和谐发展和建设良好的社会网络空间至关重要。
群体行为演化的动力学模型构建与分析
群体行为演化的动力学模型构建与分析引言：群体行为是指一群个体在一定时间和空间范围内进行的集体活动，这些活动可以包括社会互动、协作行为、信息传播等。
群体行为的演化对于理解集体智慧、社会动态和群体协作等现象具有重要意义。
动力学模型是一种描述和分析群体行为演化的有力工具，通过构建和研究模型可以揭示群体行为背后的机制和规律。
一、群体行为的动力学模型构建1. 个体行为模型个体行为是构建群体行为模型的基础。
个体行为模型可以基于理性行为、遗传算法、机器学习等方法进行构建。
其中，理性行为模型常用于描述个体在特定目标下的决策过程，遗传算法和机器学习方法则常用于模拟个体通过学习与适应不断演化的行为。
2. 群体交互模型群体交互模型描述了个体之间的互动和信息传播过程。
传统的群体交互模型包括邻近效应模型、随机模型和门限模型等。
近年来，基于复杂网络的群体交互模型逐渐兴起。
这些模型考虑个体之间的关联网络结构，能够更准确地描述真实世界中群体行为的演化。
3. 群体演化模型群体演化模型是将个体行为模型和群体交互模型结合在一起，描述群体行为的演化过程。
群体演化模型可以使用微分方程、差分方程、智能算法等方法进行建模。
其中，微分方程模型常用于描述连续时间内群体行为的动态变化，差分方程模型常用于离散时间内群体行为的模拟。
二、群体行为的动力学模型分析1. 稳定性分析稳定性分析是对动力学模型进行的一项基本任务。
通过稳定性分析，可以判断模型系统的稳定性，即系统是否会趋向于某种稳定状态。
常用的稳定性分析方法有线性稳定性分析、时延稳定性分析和非线性稳定性分析等。
2. 动力学行为分析动力学行为分析旨在研究群体行为模型中的动态特征、变化规律和演化趋势。
动力学行为分析可以通过数值模拟、仿真实验和理论分析等方法进行。
通过分析群体行为模型的动力学行为，可以揭示群体行为的复杂性、临界性和自组织性等重要特征。
3. 影响因素分析影响因素分析是对群体行为模型中影响行为演化的重要因素进行分析。
网络群体行为的演化博弈模型与分析方法_王元卓[1]
２期
王元卓等 ：网络群体行为的演化博弈模型与分析方法
２ ８ ３
１］ 要素 的 社 会 关 系 网 络 ［ 的 发 展， 同时也造就了一支
作为 理 论 简 化 和 直 观 表 达 ， 对网络群体行为进 行分析和建模是社 会 网 络 研 究 的 重 要 内 容 ． 目前对 于网络群体行为的模型的研究集中在对网络群体行 为定性描述的模型 上 ， 主要作为表示和呈现个体信 息行为复杂过程的 一 种 方 法 ． 社会关系网络是一个 多维度的复杂系统 ， 网络内部节点之间的相互影响 与相互作用 频 繁 ． 然 而， 由于网络群体行为的社会 性、 随机性和复杂性 使 得 传 统 的 统 计 研 究 方 法 不 能 够对于网 络 群 体 行 为 产 生 的 影 响 动 态 走 向 进 行 预 测， 因此迫切需要 新 的 基 础 理 论 和 研 究 方 法 ． 目 前， 网络群体行为模型的相关研究工作主要包括信息传 播及观点交互模型 、 群体行为演化模型 、 群体结构模 型和突发群体事件 模 型 等 ， 但还没有一个公认的成 体系的研究思路 ． 近年来 ， 对信息网络的建模方面进 行了大量工作 ， 比如 对 于 社 会 网 络 静 态 社 区 结 构 特 性的研究 ， 在演化过 程 中 社 会 网 络 动 态 社 区 结 构 变 化规律的发现等 ． 但是 ， 这些研究工作的关注点主要 集中在网络拓扑结 构 之 上 ， 对于网络群体行为的预 测调控工作超出了其研究范围 ． 演化博弈被认为是适合解决网络中动态博弈问 题的建模方法 ． 在网络群体中 ， 信息的传播和演化博 弈中策略的选择都可以看做是服从某种规律的网络 上的动力学行为 ． 如何刻画这种动力学行为 ， 发现该 动力学行为的机制等是研究者们关注的重点 ． 由此 ， 研究网络群体内部和群体间行为的演化博弈关系 、 分 析网络群体结构对合作行为演化的影响 ， 并深入探索 网络群体行为演化和群体稳定维持的动力学机制 ， 对 深入认识网络群体及网络群体行为的客观规律 、 合理 利用和引导群体行为以促进或抑制信息传播 、 促进网
社交网络中的群体行为分析与预测
社交网络中的群体行为分析与预测随着互联网的不断发展，社交网络成为人们生活和工作中不可或缺的一部分。
大众化的社交网络平台，如脸书、推特、微博等，成为人们交流、分享信息的重要工具。
在这些社交网络中，群体行为逐渐成为研究的热点。
群体行为的研究可以为企业、政府等社会机构提供重要的参考和预测，帮助他们更有效地制定相应的政策和策略。
一、社交网络中的群体行为社交网络中的群体行为是指一组人相互联系和影响的行为。
社交网络平台的用户可以通过发布内容，与其他用户进行互动，形成群体行为。
例如，有些用户可能会在社交网络上发起一场热议某个事件的讨论，吸引一些用户参与进来，从而形成一种群体行为。
此外，用户的留言、分享等行为也可以成为一种群体行为。
这些群体行为可以传播到社交网络中更广泛的用户，形成一种社会现象。
二、社交网络中的群体行为分析社交网络中群体行为的分析是一种对群体行为进行研究的方法。
通过对社交网络中群体行为的分析，可以了解人们的兴趣、态度和行为习惯。
这种分析可以帮助企业和政府更好地了解其目标受众群体，更有效地制定相关政策和策略。
社交网络中的群体行为分析通常包括以下几个方面：1. 群体行为的特征分析了解不同群体的行为特征是分析社交网络群体行为的必要步骤。
这种分析可以帮助人们了解群体行为的规律性和一般性。
例如，不同性别、年龄和地域等因素可能会影响群体行为的特征，需要进行相应的差异性分析。
2. 群体行为的识别和提取通过对社交网络中的数据进行挖掘和提取，可以识别出群体行为的主要因素和特征。
这种分析可以帮助人们了解群体行为的成因和影响因素，提高预测的准确性。
例如，通过识别群体行为中一些重要的关键词和话题，可以了解人们对某个事件、产品或服务的态度和看法。
3. 群体行为的预测根据过去的群体行为数据，可以进行群体行为的预测。
这种分析通常采用机器学习和数据挖掘等相关技术，通过建立模型预测未来的群体行为。
例如，政府可能需要通过预测某个事件的影响和可能出现的问题，来制定相应的策略和应对措施。
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社会网络和群体行为的形成机制和演化规律社会网络已经成为当今社会中极其重要的组成部分，人们在日
常生活和工作中都会使用到社交媒体平台如微博，微信和Facebook等，来增强人与人之间的联系，构建起自己的人际网络。
社会网络不仅是一种交流平台，更是一种社会组织形式，促进了
人类的社会交往，也成为了一种群体行为的推动因素。
本文将探
讨社会网络和群体行为的形成机制和演化规律，并就相关的问题
进行分析和讨论。
一、社会网络的形成机制和演化规律
社会网络的形成机制可以从两个方面来看：其一，个人性格特
质的影响；其二，外部环境的影响。
个人性格特质的影响是指个体具有一定的人际交往能力，同时
也因此被他人接受和认可，从而被纳入更大的群体网络。
这种机
制下，网络的形成和演化过程与个人的精神状况和行为方式密切
相关。
外部环境的影响则更多地是基于交际需求和人际关系的发展，如工作、学习和生活等。
社会网络的演化规律在人类社会历史上也得到了一定的验证。
从原始时代的部落联盟，到中世纪的商业联盟，再到现代社会的虚拟社交网络，这些群体行为都是建立在各种联系网络之上。
网络的形成和演化不仅是一种社会形态的演化，也体现了人类交流和互动的内在机制。
此外，随着信息时代的到来和网络技术的发展，网络空间已经成为人们的生活和工作不可或缺的组成部分。
二、群体行为的形成机制和演化规律
群体行为是指由大量个体构成的具有某种共同目的或特征的大型群体所表现出来的行为规模。
从群体行为的形成机制来看，在某些条件下，群体行为会显著地影响个体行为。
其中，群体行为的大小关系，社会网络中的群体行为讲求更为细致的组合和互动关系，通常会影响到个体的行为和想法。
群体行为的演化规律在不同的条件下也有所不同。
例如，在一些涉及到生死的紧急情况中，群体行为通常呈现出“互相帮助”的集体利益，这种互助行为促进了整个群体的生存和安全。
而在一些比较稳定的社会环境中，群体行为呈现出更具代表性和个性化的属性，这种情况下，群体行为能够促进个体的自我实现和社会认同。
除此之外，在群体行为的演化规律中，整个社会的意识形态和
价值观念也会产生影响。
在特定的历史时期和社会环境中，群体
行为往往被政治宣传和意识形态所影响，所表现出来的集体行为
往往具有强烈的政治目的和风险。
对此，需要了解整个社会的发
展和变化，以及不同层面的群体行为细分，才能更好地把握群体
行为的形成和演化规律。
总之，社会网络和群体行为是当今社会中两个非常重要的概念，它们彼此影响、相互促进，是人类社交行为和组织形态的重要渠道。
了解社会网络和群体行为的形成机制和演化规律，能够增进
人们对社会发展趋势和人类交往机理的理解，也有助于我们在实
践中更好地处理人际关系和集体利益。