本书是国际上**本综合介绍社会网络分析的理论、实践,以及软件操作的教程。社会网络分析技术是一项新兴技术,其应用不限于社会分析,而是广泛适用于多种学科,包括语言学、神经科学、分子生物学、流行病学、物理学、刑侦学、经济学等。只要把事物的组成要素作为点,要素间的相互关系作为线,事物的基本结构、功能和演变,就可以用网络分析技术加以分析研究,而软件蜘蛛为网络数据的量化和可视化分析提供了良好的平台。 蜘蛛-社会网络分析技术_(荷)诺伊 等_世界图书出版公司_

**篇 基础知识
**章 寻找社会结构
第二章 属性和关系
第二篇 凝聚特性
第三章 凝聚子群
第四章 情感和友谊
第五章 从属关系
第三篇 代理特性
第六章 代理特性
第七章 代理员和桥
第八章 扩散
第四章 等级特性
第九章 威望
第十章 等级序列
第十一章 世系谱和引用关系
第五篇 建模分析
第十二章 块模型
第十三章 随机图模型
附录
一、如何使用蜘蛛
二、如何导出图像
三、组合快捷键表
四、重要术语列表
五、蜘蛛指令索引

既然要分析网络整体,而不是抽样。那么,什么才算是整体呢?社会计量学认为,社会是由相互联系的社群组成,因此提到整体,就等于要把整个社会都包含在内。关于所谓的“小世界”问题的研究提示,世界上任何两人想要相互认识的话,只需要经过6~7步的人际关系,即经过5~6个中间人转介绍。因此,整体网络实际上要涵盖全世界人口,但这种网络的规模显然太大了,以至于难以分析。既然这样,研究者就必须人为设置标准,圈定自己要研究的网络。例如:有可能只研究同一个公寓中的女生,而不知道她们是否喜欢与其他公寓内的女生一起进餐。希尔达可能是一群女生中**的素食主义者,因而她更愿意与其他公寓的女生成为饭友。如果这样,把不同公寓之间的选择关系纳入考察范围,有可能会显著改变希尔达在饭友网中的地位。
由于网络边界会对网络结构产生显著影响,由此在确立网络边界时要非常谨慎。研究者需要充分理由,才能决定把哪些人纳入网络,而又把哪些人排除在外。
社会网络分析包括四个方面:①定义网络,②处理网络数据,③确定网络的结构特征,④进行可视化评判。以下将分小节介绍这四个方面,对网络分析的基本概念加以说明,并帮助读者开始使用本书软件。
1.网络的界定
要研究网络,先要有网络,那么,什么是网络?本书用图论来定义概念,这是数学的一个分支,书中大多数概念都源于图论。虽然这不是一本图论教程,读者仍然要仔细学习这些概念,这样才能在今后实施网络分析时,真正知道自己在做什么。
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