社會網路分析法應用
⑴ 請運用社會網路分析法簡要分析《紅樓夢》中寶黛釵之間情感糾葛中為什麼寶釵「
摘要 薛家有著自己的打算，更有自己的無奈，薛公死後，薛蟠不成器，能不出亂子就算燒高香。女眷們不能拋頭露面，生意買賣承局伙計們看準了薛家的這個現實，早就開始挖牆腳了。這種情況下，薛蟠還要惹上人命官司。辛虧賈雨村貪贓枉法救得薛蟠一命，不過按小說描寫，薛蟠算是個早就被馮淵的冤魂索了命去的死人了。沒人翻舊賬便罷，要是真有權勢者較真，薛家的這個雷還不知何時炸呢。
⑵ 用社會網路分析法分析中國的三農問題
農民問題是人的問題，農村是大組織問題，農業是經濟產業問題．
農民問題由農業問題引起，反過來人的素質影響農業的發展．
農業問題影響農村的穩定和發展，農村的體制性問題又影響農業發展．
農民問題制約農村發展，對現代農村的建設起舉足輕重的作用．
三者處於一個互相影響互相制約的關系網路中，其中的核心要素是農民．
⑶ 社會網路分析法的優缺點
優點：社會網路分析是定性和定量的橋梁,它對大量的圖表數據進行定量分析得出定性的結論。
缺點：社會網路分析過於考慮社會網路「聯絡性」，沒有考慮各種「孤立點」，不能保證找到所有的有聯絡的行動者，由此難以全面把握社會網路的全貌。
社會網路分析是定性和定量的橋梁,它對大量的圖表數據進行定量分析得出定性的結論。社會網路分析法所具有的這些優點使得該方法在我國多個領域都得到了廣泛的應用。
以下是社會網路分析法的相關介紹：
社會是一個由多種多樣的關系構成的巨大網路。視角當然多種多樣，既可以像林語堂的小說中描述的那樣對關系進行細致的刻畫，又可以像黃光國等社會心理學家那樣對人情、面子和關系網進行質的描述，更可以用社會網路分析法對關系進行量化的表徵，從而揭示關系的結構，解釋一定的社會現象。
社會網路分析的意義在於，它可以對各種關系進行精確的量化分析，從而為某種中層理論的構建和實證命題的檢驗提供量化的工具，甚至可以建立「宏觀和微觀」之間的橋梁。
以上資料參考網路——社會網路分析法
⑷ 社會網路分析方法
社會網路分析方法是由社會學家根據數學方法﹑圖論等發展起來的定量分析方法，近年來，該方法在職業流動、城市化對個體幸福的影響和經濟體系、國際貿易等領域廣泛應用，並發揮了重要作用。
社會網路分析是社會學領域比較成熟的分析方法，社會學家們利用它可以比較得心應手地來解釋一些社會學問題。許多學科的專家如經濟學、管理學等領域的學者們在新經濟時代——知識經濟時代，面臨許多挑戰時，開始考慮借鑒其他學科的研究方法，社會網路分析就是其中的一種。
網路指的是各種關聯，而社會網路即可簡單地稱為社會關系所構成的結構。社會網路分析問題起源於物理學中的適應性網路，通過研究網路關系，有助於把個體間關系、「微觀」網路與大規模的社會系統的「宏觀」結構結合起來，通過數學方法﹑圖論等定量分析方法，是20世紀70年代以來在社會學、心理學、人類學、數學、通信科學等領域逐步發展起來的一個的研究分支。
所以，從社會網路的角度出發，人在社會環境中的相互作用可以表達為基於關系的一種模式或規則，而基於這種關系的有規律模式反映了社會結構，這種結構的量化分析是社會網路分析的出發點。
社會網路分析不僅僅是一種工具，更是一種關系論的思維方式。可以利用來解釋一些社會學、經濟學、管理學等領域問題。
⑸ 社會網路分析法與文獻計量法的區別與聯系
知識圖譜可以通過文獻計量學方法和社會網路分析法來得到，這兩個方法是同一層面，不是包含與被包含關系
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書名:社會網路分析方法與實踐
豆瓣評分:7.2
作者:
出版社:機械工業出版社
副標題:方法與實踐
原作名:Social Network Analysis for Startups
譯者:王薇/王成軍/王穎/劉璟
出版年:2013-6-1
頁數:177
內容簡介:
本書以基於Python的網路分析包NetworkX作為社會網路分析工具，但不是一本NetworkX使用手冊。作者將重點放在如何從龐大的社會網路分析學術積累中，挑選最精要與最實用的知識點，以幫助讀者形成關於社會網路分析的知識譜系圖。全書可以分為四部分。第1章和第2章是基礎知識，主要介紹社會網路分析的背景信息與圖論基礎知識。第3~5章主要介紹如何分析社會網路，分別從個體與群體兩個層面，介紹社會網路的主要測量指標與分析方法。其中第3章重點介紹社會網路節點層面的四個核心指標：
程度中心性：哪些是明星人物？哪些是邊緣者？程度中心性回答類似問題。這是最為人們理解的社會網路測量指標。以微博為例，程度中心性就是粉絲的數量，那些程度中心性高的人就是微博中的明星。
親近中心性：親近中心性通過點與其他點的距離來測量。那些在社交網路中經常與人互動、人際關系頗好的人，比如公司中的八卦傳播者，往往親近中心性得分較高。
居間中心性：節點的居間程度，表示一個網路中經過該點最短路徑的數量。在網路中，節點的居間程度越大，那麼它在節點相互之間的信息傳播起到的作用也就越大。在兩個社會網路之間的人，比如跨界者，往往擁有較高的居間中心性。
特徵向量中心性：那些在社交網路中沉默卻擁有極大權力的人物，如《教父》中的主人翁柯里昂。社會網路研究者將他們稱為「灰衣主教」。特徵向量中心性就是找出他們的辦法。基本原理是，一個有著高特徵向量中心性的行動者，與他建立連接的很多行動者往往也被其他很多行動者所連接。在社交網路中，有這樣一種人，很多明星與其做朋友，即使他沉默不語，也可能是一位重要的人物。
社會網路分析不僅僅在節點層面測量。第4章、第5章介紹如何分析群體。其中，第4章主要介紹社群劃分的基礎知識：如何將龐大的社會網路劃分為小的組塊？如何利用社會網路中的結構洞牟利？如何進行三元組普查與分析？例如，如何通過島嶼方法逐步找出推特上埃及革命的成千上萬條轉發的核心人物？又如，如何評估埃及革命中一個人的信息傳播能力？顯然，如果你的朋友們相互信任，將比那種一個明星發言，粉絲們單純收聽的星形網路傳播能力更強。第5章主要介紹二模網路與多模網路的基礎知識。關系還會存在於不同類型的主體之間，比如公司僱傭員工、投資者購買公司股票、人們佔有信息與資源等。這些關系稱為二模關系。現實生活中的關系往往是二模或多模。比如在微博上，可以通過你的興趣、地域、使用的標簽來為你推薦新的朋友，或者基於你對一些公共事件的看法，將你劃分到特定政治群體中，這些都是基於二模或多模網路的分析得出的。
第6章是全書最精彩的部分，關注信息如何傳播，初步展示分析動態社會網路發展的建模技巧。一條微博如何從一兩個人關注突然成為流行用語？作者在實驗中發現，當網路密度接近7%的時候，將從線性增長（每次增加一條連接）轉化為病毒式擴散，也就是說，如果轉發一條微博、加入一個網路社群等的人數比例達到7%，其他人將會在關鍵階段馬上跟進。這是一個推動臉譜走出哈佛大學的神奇數字。臉譜一步一步地躍遷，總是遵循一個規則——在一個社群里到達飽和點之後才移入一個更大的社群。作者通過手寫Python演算法，為讀者打開動態社會網路與網路模擬的大門——我們如何用演算法來模擬人類社會各類關系的變遷？有了自己親手實踐演算法的經驗，讀者未來使用netlogo等網路模擬軟體，將更加得心應手。
對於初學者來說，第4~6章這三章有一定難度，需要同時理解社會科學與編程技巧兩方面知識。第7章則簡單明了，主要介紹獲取網路數據的入門知識。如果希望深入了解，可以閱讀作者推薦的相關資源。附錄A介紹收集社會網路分析所需數據的傳統方法、倫理准則與相關API。附錄B介紹如何安裝本書涉及的相關軟體，如NetworkX、matplotlib等。
總而言之，作為一本技術非常新穎的入門讀物，本書通俗易懂，基於Python進行分析使得其靈活性變得更高。可以說，本書令學習者從一開始就具有上手實踐的能力，除介紹網路數據獲取技巧、網路抽樣方法、網路在個體與群體兩個層面的基本屬性之外，還涉及目前日益熱門的網路模擬方法，融合基礎理論與演算法於一身。簡約卻不簡單，上升空間非常大！無論你是對社會網路感興趣的大眾讀者，還是社會網路的專業研究者、開發者，相信本書都會在社會網路的理論與實踐兩方面給予啟發！
作者簡介:
maksim tsvetovat是一個跨學科的科學家、軟體工程師和爵士音樂家。他從卡內基·梅隆大學獲得計算、組織和社會方向的博士學位，專注於社會網路進化、信息和態度擴散、集體智能發生的計算機建模。目前，他在喬治·梅森大學教授社會網路分析。他還是deepmile networks公司的聯合創始人之一，該公司聚焦於社交媒體影響的圖形化。maksim還教授社會網路分析的管理人員研討班，包括面向創業公司的「社會網路」和面向決策人員的「理解社交媒體」。
alexander kouznetsov是一名軟體設計師和架構師，具有從數據倉庫到信號處理的廣泛技術背景。他為業界開發了大量的社會網路分析工具，從大規模數據採集到在線分析和演示工具。alex在得克薩斯大學獲得數學和計算科學學士學位。
⑺ 學習和應用社會網路分析，為什麼要選用Pajek(轉自科學網)
昨日與一位朋友聊天，提到論文撰寫的問題，發現這位朋友修習了社會網路分析的一些概念知識，手頭又有點數據，導師又催著出論文，於是極度希望能夠應用Pajek作為工具分析點結果出來，湊出一篇「像樣點」的論文。當問及Pajek到底能做什麼時，我給出的回答讓這位朋友感到非常失望：Pajek有繪圖功能，但是如果只是為了好看，那你不如用其他多媒體軟體，Pajek有計算功能，但是限於對你手頭網路文件進行分析，如果要出統計結果，你得要藉助其他軟體。於是，朋友說：那照你這么說法，這就是個廢物軟體了？ 在十年前，或許可選擇的軟體較少，現在可供網路分析使用的軟體，不下上百種，如果要從中挑出適合自己需要的，倒也的確比較困難。或許所有應用這項技術的人，都會推薦自己所熟悉的軟體工具。我雖然不能說可以用手頭的工具解決所有問題，但談一下為什麼選用這個軟體還是有必要的，當然，還真有人在網上發了論文，對一些軟體進行比較。真是不好意思的是，在寫這篇博文時，我搜索了一下自己的硬碟，居然沒找到那篇論文。 我覺得有必要從個人角度澄清一下對這個軟體應用范圍的看法。 首先，Pajek是用來處理大型網路的。在目前版本中，它可以處理多達9億個頂點的網路文件。如果你手頭的網路文件頂點不超過1000個，那用Ucinet、NodeXL等軟體，都不會有速度的障礙。 第二，Pajek是所有網路分析工具中，唯一配備了循序漸進教程的軟體。在我個人看來，人類所創造的工具，是現有感官的延伸，是進一步創造新認識和新直覺的階梯。所以，當我們要理解並熟練掌握甚至可以精通某種操作化的分析技能時，需要有一個逐漸訓練的過程，並且在這種過程中形成對一些看似抽象的概念的直觀認識。配備了循序漸進教程的Pajek軟體，正好成為入門時的練手工具。 第三、Pajek提供了探索網路結構的途徑，但它的統計分析功能很弱。但是，它又同時配備了R軟體介面。在我看來，把Pajek的數據探索功能與R軟體的統計功能結合，就已經基本符合網路分析技術的應用需求。如果超出這種基本功能的更高階需求，那就不僅僅是應用這種技術，而是研究這種技術本身了。 總結起來，當學習社會網路分析技術時，我個人覺得應當掌握的軟體有兩個：Pajek和R軟體（R軟體裡面有許多分析包，其中igraph和sna這兩個包很重要，應當重點掌握）。應當熟悉的軟體有Matlab和NodeXL，前者幫助你做一些矩陣轉換，後者則提供了一個簡單的EXCELL插件供你做網路文件制備。對於如何學習R軟體的操作，我建議零起點的朋友，如果是生物醫學方面的，可以選擇《應用R軟體和
⑻ 社會網路分析法的介紹
《社會網路分析法》是2007年重慶大學出版社出版的圖書，作者是斯科特。社會是一個內由容多種多樣的關系構成的巨大網路。如何研究關系？視角當然多種多樣，既可以像林語堂的小說中描述的那樣對關系進行細致的刻畫，又可以像黃光國等社會心理學家那樣對人情、面子和關系網進行質的描述，更可以用社會網路分析法對關系進行量化的表徵，從而揭示關系的結構，解釋一定的社會現象。社會網路分析的意義在於，它可以對各種關系進行精確的量化分析，從而為某種中層理論的構建和實證命題的檢驗提供量化的工具，甚至可以建立「宏觀和微觀」之間的橋梁。本書就像一本手冊，引導讀者進入社會網路分析的研究領域。它既適用於社會網路分析的初學者，也適用於對社會網路分析有所了解的人士。
⑼ 什麼是社會網路分析法
社會網路分析方法是由社會學家根據數學方法、圖論等發展起來的定量分析方法。
社會網路分析是對社會網路的關系結構以及屬性加以分析的一套規范和方法。它又被稱為結構分析法（structural analysis）
社會網路分析不僅是對關系和結構加以分析的技術，還是一種理論方法--結構思想。
社會網路分析是社會學領域比較成熟的分析方法，該方法可以解決一些社會學的問題。
社會網路要素：
①行動者，在社會網路中用節點表示；
②關系，在社會網路中用劍線表示，關系的內容可能是友誼、借貸或是溝通，其關系可以是單向或雙方，且存在關系強度的差異，關系不同即構成不同的網路
社會網路分析的原理：
關系紐帶經常是不對稱地相互作用著的，在內容和強度上都有所不同
關系紐帶間接或直接地把網路成員連接在一起；故必須在更大的網路結構背景中進行分析
社會紐帶結構產生了非隨機的網路，因而形成了網路群(network clusters)、網路界限和交叉關聯
交叉關聯把網路群以及個體聯系在一起
不對稱的紐帶和復雜網路使稀缺資源的分配不平等
網路產生了以獲取稀缺資源為目的的合作和競爭行為
社會網路分析方法--數學表達式：
①圖論法和矩陣法，這是社會網路分析最基本的方法
②二方關系圖和三方關系圖
③圖的矩陣表達
④反應行動者的關系圖。通過網路密度、結點度、割點、橋等指標進行具體測量距離，行動者之間的距離越小，意味著他們之間的聯系越密切，交流互動越充分。由此可以了解一個網路中行動者之間的分化與差異
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書名：社會網路分析
作者：Maksim Tsvetovat
譯者：王薇
豆瓣評分：7.2
出版社：機械工業出版社
出版年份：2013-6-1
頁數：177
內容簡介：
本書以基於Python的網路分析包NetworkX作為社會網路分析工具，但不是一本NetworkX使用手冊。作者將重點放在如何從龐大的社會網路分析學術積累中，挑選最精要與最實用的知識點，以幫助讀者形成關於社會網路分析的知識譜系圖。全書可以分為四部分。第1章和第2章是基礎知識，主要介紹社會網路分析的背景信息與圖論基礎知識。第3~5章主要介紹如何分析社會網路，分別從個體與群體兩個層面，介紹社會網路的主要測量指標與分析方法。其中第3章重點介紹社會網路節點層面的四個核心指標：
作者簡介：
maksim tsvetovat是一個跨學科的科學家、軟體工程師和爵士音樂家。他從卡內基·梅隆大學獲得計算、組織和社會方向的博士學位，專注於社會網路進化、信息和態度擴散、集體智能發生的計算機建模。