社会网络分析sna

社会网络分析SocialNetworkAnalysiszxn2013年7月7日学习内容2.社会网络分析相关概念3.UCINET简介及应用4.案例分析1.什么是社会网络分析人际关系网因特网1什么是社会网络分析？生态网神经网络科学引文网作者合作网社会网络和社会网络分析2009“社会网络”（SocialNetwork）指的是社会行动者(Actor)及其相互关系的集合。一个社会网络是由多个点(社会行动者)和各点之间的连线(行动者之间的关系)组成的集合。用点和线来表达网络，这个是社会网络的形式化界定。“社会网络分析”（SocialNetworkAnalysis，简称SNA）是近年逐步成熟起来的一种社会科学研究方法，它通过建立行动者之间交往关系的模型，来描述群体关系的结构，并分析它对群体功能或者群体内部个体的影响。点★关系个体公司城市国家一个群体等亲属关系合作关系贸易关系朋友关系距离关系等社会网络分析法是一种将关系作为基本统计处理单位的研究方法,通过利用社会网络以社会网络行动者作为矩阵元素，将行动者关系量化成数学函数，建立相应的社会关系矩阵，并通过计算机辅助设计完成相关统计。社会网络分析法的实质相关概念密度(Density)入度(Indegree)出度(Outdegree)中心性(Centrality)2社会网络分析相关的概念及应用2.1密度(Density)密度(Density)是网络中各节点间关系的紧密程度，是指在图形中实际存在的线与可能数量的线的比例。密度是用来表示行动者的关系是否紧密,它用来测量社会网络中行动者之间的联结程度。密度值介于0和1之间,值越接近1则代表彼此间关系越紧密。2.2入度(Indegree)和出度(Outdegree)计算特定行动者与其他行动者发生交互关系个数。入度通常用来描述特定成员被其他成员的认可和欢迎程度。出度用来表示特定成员阅读或引用其他成员观点的数目。在虚拟学习社区中，点出度表示的是成员i访问他人的情况；点入度表示成员i被其他成员访问的情况；点入度值越大，说明该成员在社群中的威信越高，越处于核心地位。2.3中心性(Centrality)作为社会网络分析的重要指标之一，中心性可以分析个体和整体在社群图中处于怎样的中心地位。弗里曼(Freeman)总结了三种关于中心性的量度指标,即结点中心度(degree)、紧密中心度(closeness)和间距中心度(betweenness)。结点中心度是指与某个结点连接的其他结点的总数，反映的是网络中那些相对于其他行动者而言处于中心位置的行动者;紧密中心度是指某结点到其他结点最短距离之和，关系到获取信息的快捷程度，距离越短关系越密切；间距中心度测量的是一个行动者能在多大程度上控制其他行动者，此类行动者具有沟通桥梁作用。3UCINET软件简介UCINET是目前最流行的社会网络分析软件，是一款纯商业软件，但任何版本的UCINET软件都可以免费使用一个月。UCINET是一种综合型的SNA分析软件，其中包括一维与二维数据可视化分析的Net-Draw软件，还有正在发展应用的三维数据可视化分析软件Mage等，UCINET同时还集成了Pajek用于大型网络分析的自由应用软件程序等。全部数据都用矩阵形式来存储、展示和描述。UCINET数据的输入和输出Ucinet的数据输入方式有多种：初始数据（Raw）、Excel数据和数据语言数据（DataLanguage，DL）。注：Ucinet处理的Excel数据最多只能有255列。Ucinet的数据输出方式也有多种：数据语言数据、原始数据、Excel数据和图形方式。Spreadsheet数据输入形式之一：直接录入矩阵（Data→Spreadsheets）Importtextdatafromspreadsheet数据输入形式之二：将Excel文件转化为Ucinet格式数据（Data→ImportviaSpreadsheet）EditTextFile数据输入形式之三：编辑文本文件创建UCINET数据（File→TextEditor,Data→ImportTextfile→Raw/DL）DisplayUcinetDatasetNetdraw19UCINET使用——数据分析（以中心度为例）21UCINET使用——分析结果（以中心度为例）占所有度数总合的比例UCINET使用——分析结果（以中心度为例）应用社会网络分析的一般过程：（1）定义研究问题及研究焦点。（2）确定分析单元，并确定网络边界和关系维度。如苏州教育博客学习发展共同体中的“推荐博客”列表中的所有博客；（3）研究工具的选择与开发。如，UCINET,STRUCTRURE,Pajek,NetMinerⅡ等。（4）进入研究现场收集关系数据。关系数据的收集主要有两个渠道，一个是从网络教学支撑平台自带的后台数据库中所获得，一个是通过问卷或其他调查方法获得。前者是更为常用也更为便捷的方法。（5）建立关系矩阵。（6）数据处理与分析。典型的分析内容有整体社会网络结构（从密度、出度、入度、中心性等方面进行分析）、社会网络的内部子结构分析（即小团体分析）以及派系重叠分析。（7）解释分析结果。此时要回到最初的研究问题及研究焦点，以翔实的数据来论证前文提出的问题，得出有益的结论。（8）撰写研究报告。4案例分析——作者同被引可视化研究1什么是同被引？2什么是作者同被引？3什么是可视化？同被引也称为共引（Co-citation），两篇或两篇以上的文献同时被别的文献引用。文献A与文献B同时作为了文献C的参考文献。两位作者发表的文献同时被其他文献引用。作者A和作者B发表的文章，同时被文献c引用了。用图形的方式来表达内容结构，直观、清楚。研究目的描述学科结构揭示作者各自或共同代表的主题领域揭示文献的影响力探讨学科范式主要步骤选择研究领域。选择资料来源数据库。本案例选择的数据库是中国引文数据库（）。确定收集范围，检索出所需文献。确定分析对象。本案例选择了被引频次高于等于10次的文献的第一作者。统计各作者所发表文献的引证文献，并两两比较，计算出被引频次。建立被引频次矩阵。如，作者A发表文献的引证文献是{a1,a2,a3,…，an}（即这些文献引用过作者A发表的文章）作者B发表文献的引证文献是{b1,b2,b3,…，bn}。比较这两个文献集合，相同元素的个数，即为A与B的被引频次。28用UCINET软件将EXCEL格式的被引频次矩阵转化为UCINET格式。用UCINET软件中的NetDraw将被引频次矩阵转化为可视化图谱。结果分析。