社会网络分析sna.ppt
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社会网络分析SocialNetworkAnalysis,zxn2013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(DataSpreadsheets),Importtextdatafromspreadsheet,数据输入形式之二:
将Excel文件转化为Ucinet格式数据(DataImportviaSpreadsheet),EditTextFile,数据输入形式之三:
编辑文本文件创建UCINET数据(FileTextEditor,DataImportTextfileRaw/DL),DisplayUcinetDataset,Netdraw,19,UCINET使用数据分析(以中心度为例),21,UCINET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,NetMiner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,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。
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(http:
/,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。
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