社會網路主要元素節點和連接

『壹』 復雜網路 --- 社會網路分析

「社會網路」指的是社會成員及其相互關系的集合。社會網路中所說的「點」是各個社會成員，而社會網路中的「邊」指的是成員之間的各種社會關系。成員間的關系可以是有向的，也可以是無向的。同時，社會關系可以表現為多種形式，如人與人之間的朋友關系、上下級關系、科研合作關系等，組織成員之間的溝通關系，國家之間的貿易關系等。社會網路分析(Social Network Analysis)就是要對社會網路中行為者之間的關系進行量化研究，是社會網路理論中的一個具體工具。

因此，社會網路分析關注的焦點是關系和關系的模式，採用的方式和方法從概念上有別於傳統的統計分析和數據處理方法。

社會網路通常表達人類的個體通過各種關系連接起來，比如朋友、婚姻、商業等，這些連接宏觀上呈現出一定的模式。很早的時候，一些社會學家開始關注人們交往的模式。Ebel等進行了一個電子郵件版的小世界問題的實驗，完成了Kiel大學的5000個學生的112天電子郵件連接數據，節點為電子郵件地址，連接為消息的傳遞，得到帶指數截斷的冪律度分布，指數為r＝1．18。同時證明，該網路是小世界的，平均分隔為4．94。

社會網路分析，可以解決或可以嘗試解決下列問題：

「中心性」是社會網路分析的重點之一，用於分析個人或組織在其社會網路中具有怎樣的權力，或者說居於怎樣的中心地位，這一思想是社會網路分析者最早探討的內容之一。

點度中心度表示與該點直接相連的點的個數，無向圖為（n-1），有向圖為（入度，出度）。

個體的中心度(Centrality)測量個體處於網路中心的程度，反映了該點在網路中的重要性程度。網路中每個個體都有一個中心度，刻畫了個體特性。除了計算網路中個體的中心度外，還可以計算整個網路的集中趨勢(可簡稱為中心勢，Centralization)。網路中心勢刻畫的是整個網路中各個點的差異性程度，一個網路只有一個中心勢。

根據計算方法的不同，中心度和中心勢都可以分為3種：點度中心度／點度中心勢、中間中心度／中間中心勢、接近中心度／接近中心勢。

在一個社會網路中，如果一個個體與其他個體之間存在大量的直接聯系，那麼該個體就居於中心地位，在該網路中擁有較大的「權力」。在這種思想的指導下，網路中一個點的點度中心性就可以用網路中與該點之間有聯系的點的數目來衡量，這就是點度中心度。

網路中心勢指的是網路中點的集中趨勢，其計算依據如下步驟：首先找到圖中的最大點度中心度的數值，然後計算該值與任何其他點的中心度的差值，再計算這些「差值」的總和，最後用這個總和除以各個「差值」總和的最大可能值。

在網路中，如果一個個體位於許多其他兩個個體之間的路徑上，可以認為該個體居於重要地位，因為他具有控制其他兩個個體之間的交往能力，這種特性用中間中心度描述，它測量的是個體對資源控制的程度。一個個體在網路中占據這樣的位置越多，代表它具有很高的中間中心性，就有越多的個體需要通過它才能發生聯系。

中間中心勢定義為網路中 中間中心性最高的節點的中間中心性與其他節點的中間中心性的差距，用於分析網路整體結構。中間中心勢越高，表示該網路中的節點可能分為多個小團體，而且過於依賴某一個節點傳遞關系，說明該節點在網路中處於極其重要的地位。

接近中心性用來描述網路中的個體不受他人「控制」的能力。在計算接近中心度的時候，我們關注的是捷徑，而不是直接關系。如果一個點通過比較短的路徑與許多其他點相連，我們就說該點具有較高的接近中心性。

對一個社會網路來說，接近中心勢越高，表明網路中節點的差異性越大；反之，則表明網路中節點間的差異越小。

註：以上公式都是針對無向圖，如果是有向圖則根據定義相應修改公式即可

當網路中某些個體之間的關系特別緊密，以至於結合成一個次級團體時，這樣的團體在社會網路分析中被稱為凝聚子群。分析網路中存在多少個這樣的子群，子群內部成員之間關系的特點，子群之間關系特點，一個子群的成員與另一個子群成員之間的關系特點等就是凝聚子群分析。

由於凝聚子群成員之間的關系十分緊密，因此有的學者也將凝聚子群分析形象地稱為「小團體分析」或「社區現象」。

常用的社區檢測方法主要有如下幾種：

（1）基於圖分割的方法，如Kernighan-Lin演算法，譜平分法等；

（2）基於層次聚類的方法，如GN演算法、Newman快速演算法等；

（3）基於模塊度優化的方法，如貪婪演算法、模擬退火演算法、Memetic演算法、PSO演算法、進化多目標優化演算法等。

凝聚子群密度(External-Internallndex，E-IIndex)主要用來衡量一個大的網路中小團體現象是否十分嚴重，在分析組織管理等問題時非常有效。

最差的情形是大團體很散漫，核心小團體卻有高度內聚力。另外一種情況是，大團體中有許多內聚力很高的小團體，很可能就會出現小團體間相互斗爭的現象。凝聚子群密度的取值范圍為[-1，+1]。該值越向1靠近，意味著派系林立的程度越大；該值越接近-1，意味著派系林立的程度越小；該值越接近0，表明關系越趨向於隨機分布，未出現派系林立的情形。

E-I Index可以說是企業管理者的一個重要的危機指數。當一個企業的E-I Index過高時，就表示該企業中的小團體有可能結合緊密而開始圖謀小團體私利，從而傷害到整個企業的利益。其實E-I Index不僅僅可以應用到企業管理領域，也可以應用到其他領域，比如用來研究某一學科領域學者之間的關系。如果該網路存在凝聚子群，並且凝聚子群的密度較高，說明處於這個凝聚子群內部的這部分學者之間聯系緊密，在信息分享和科研合作方面交往頻繁，而處於子群外部的成員則不能得到足夠的信息和科研合作機會。從一定程度上來說，這種情況也是不利於該學科領域發展的。

核心-邊緣(Core-Periphery)結構分析的目的是研究社會網路中哪些節點處於核心地位，哪些節點處於邊緣地位。核心-邊緣結構分析具有較廣的應用性，可用於分析精英網路、論文引用關系網路以及組織關系網路等多種社會現象。

根據關系數據的類型(定類數據和定比數據)，核心—邊緣結構有不同的形式。定類數據和定比數據是統計學中的基本概念，一般來說，定類數據是用類別來表示的，通常用數字表示這些類別，但是這些數值不能用來進行數學計算；定比數據是用數值來表示的，可以用來進行數學計算。如果數據是定類數據，可以構建離散的核心-邊緣模型；如果數據是定比數據，可以構建連續的核心-邊緣模型。

離散的核心-邊緣模型，根據核心成員和邊緣成員之間關系的有無及緊密程度，又可分為3種：核心-邊緣全關聯模型、核心-邊緣局部關聯模型、核心-邊緣關系缺失模型。如果把核心和邊緣之間的關系看成是缺失值，就構成了核心-邊緣關系缺失模型。

這里介紹適用於定類數據的4種離散的核心-邊緣模型:

參考

『貳』 社會網路連接關系怎麼算

社會網路關系由節點和關系兩部分組成，圍繞這兩部分進行計算。
社會網路是指社會個體成員之間因為互動而形成的相對穩定的關系體系。
社會網路關系就是社會資本，在新經濟中，社會網路關系即指社會資本已經成為科技創新的一個關鍵因子，是在一個組織網路能夠進行團結協作、相互促進生產收益的情況下而形成的「庫存」。

『叄』 社會網路的特徵有哪些

1、基於「網路」（節點之間的相互連接）構成的一種社會結構；

2、具有個人化與互動性，信息傳播更加自主化、個人化，每個人既是信息的接受者，也是創造者；

3、社會網路是一對一交流，基於多樣化群體；

4、以朋友為基礎建立關系，較弱的社會控制及轉向其他網路，與其他網路界限模糊；

5、更偏向於私人空間和線上活動，是屬於網路化組織。

6、社會網路具有多變性、不確定性。

(3)社會網路主要元素節點和連接擴展閱讀：

社會網路的發展

社會網路作為一種社會學視角發端於德國社會學家齊美爾（Georg Simmel, 1858-1918），並在 1960 年代隨著冷戰的開始和西方普遍出現的社會動亂開始在西方廣為發展。

一個多世紀以來，社會科學家都在使用「社會網路」這一隱喻表示不同尺度上的各種復雜社會關系。直到 1950 年代，才開始系統化而自知地使用這一詞彙表示一種不同於傳統意義上的有邊界的社會群體和將人看作分離的個體的社會類別的聯系方式。

『肆』 社會化網路分析論文的一般結構是什麼

1、 點：行動者、節點（actors, nodes）

即為社會網路中的一個功能個體（包括個人、單位、團體（看成一個整體）），在虛擬網路中表現為一個注冊用戶，ID等。

在社會網路研究領域，任何一個社會單位、社會實體或功能個體都可以看成是「節點」，或者行動者。

一個圖中： 節點集合N={n1,n2,、、、n3}

2、 線,關系（relationship）：

用來刻畫關系數據，關於接觸、聯絡、關聯、群體依附和聚會等方面的數據，這類數據把一個能動者與另外一個能動者聯系在一起，因而不能還原為單個行動者本身的屬性。如上圖表示的線arc。

一般稱由一條線連著的點是相互「鄰接的（adjacent）」,鄰接是對由兩個點代表的兩個行動者之間直接相關這個事實的圖論表達。

一般有無向線、有向線、多值線、有向多值線。

由線構成的圖無向圖、有向圖、有向多值、無向多值圖。

3、 鄰域（neighborhood）:

與某個特定點相鄰的那些點成為該點的「鄰域」。

4、 度數（degree）:

鄰域中的總點數成為度數。（嚴格的說應該是「關聯度」，（degree of connection））,一個點的度數就是對其「鄰域」規模大小的一種數值側度。

一個點（無向圖）的度數，在鄰接矩陣中，一個點的度數用該點所對應的行或者列的各項中的非0值總數來表示。如果是二值（有項）的，那麼一個點的度數就是該點所在行和所在列的總合。

在有向圖中，「度數」包括兩個不同方面，表達社會關系的線的方向。分別稱為「點入度（in-degree）」：直接指向該點的點數總合；和「點出度（out-degree）」：該點所直接指向的其它點的總數。因此，對應在有向圖的矩陣上，點的入度：對應該點所在列的地總和上。出度：該點所在行的總和上。

所有點的度數總合：無向圖的總度數查線（關系）即可，有項圖的總度數查線的2倍。

5、 線路（walk）：

各個點可以通過一條線直接相連，也可以通過一系列線間接相連，在一個圖中的這一系列線叫做一條「線路」。

6、 途經(path)：

線路中每個點和每條線都各不相同，則稱該線路為「途經」，「途經」的「長度」，用構成該途經的線的條數來測量。

7、 距離(distance):

一個重要的概念，指連接兩個點的最短路徑（即捷徑，geodesic）的長度。在圖論中一般稱作最短路經。要與「途經」的概念相區分。

8、 方向

主要是看有向圖的方向問題。

9、 密度（density）

描述了一個圖中各個點之間關聯的緊密程度。一個「完備(complete)圖」（在圖論中稱完全圖）指的是一個所有點之間都相互鄰接的圖。這種完備性即使在小網路中也積極少見。密度這個概念試圖對線的總分布進行匯總，以便測量圖在多大程度上具有這種完備性。密度依賴於另外兩個網路結構參數：圖的內含度和圖中各點的度數總和。密度指的是一個圖的凝聚力的總體水平。

「密度」和「中心勢」這兩個概念代表的是一個圖的總體「緊湊性（compactness）」的不同方面。

圖的內含度（inclusiveness）：圖中各類關聯部分包含的總點數，也可表述為圖的總點數減去孤立點的數。不同的圖進行比較常用的側度為： 關聯點數/總點數 15/20=75%

各點度數總和：

密度計算公式： 圖中實際擁有的連線數與最多可能擁有的線數之比，其表達式為2l/n(n-1)。 有向圖的表達式為：l/n(n-1)

多值圖的密度：需要估值多重度問題，顯然多重度高的線對於網路密度的貢獻要比多重度低的線的貢獻大。比較有爭議的一種測度。

巴恩斯（Barnes,1974）比較了兩類社會網路分析：

10、 個體中心（ego-centric） 網研究

圍繞特定的參考點而展開的社會網，密度分析關注的是圍繞著某些特定行動者的關系的密度。計算個體中心網密度的時候，通常不考慮核心成員及與該成員有直接關系的接觸者，而是只關注在這些接觸者之間存在的各種聯系（links）。

11、 社會中心（socio-centric）網研究

關注的是作為一個整體的網路關聯模式，這是對社會網路分析的另外一類貢獻，從這一角度出發，密度則不再是局部行動者的「個體網」密度，而是整個網路的密度。密度計算上文已經提到。

12、 點度中心度（point centrality）

一個圖中各個點的相對中心度

13、 圖的中心度（graph centrality） 即為中心勢的概念

14、 整體中心度（global centrality） （弗里曼Freeman 1979,1980）

整體中心度指的是該點在總體網路中的戰略重要性。根據各個點之間的接近性（closeness）,根據不同點之間的距離。可以計算出圖中某點與其他各個點之間的最短距離之和。

無向圖：可以通過軟體計算出來一個無向圖中各個點之間的距離矩陣，那麼一個點的「距離和」比較低的點與其他很多點都「接近」。接近性和距離和呈反向關系。

有向圖：「內接近性（in-closeness）」和「外接近性(out-closeness)」來計算

15、 局部中心點

一個點在七緊鄰的環境中與很多點有關聯，如果一個點有許多直接相關的「鄰點」，我們便說該點是局部中心點。

16、 整體中心點

如果一個點在網路的總體結構上占據戰略上的重要地位，我們就說該點是整體中心點。

17、 局部中心度（local centrality）

局部某點對其鄰點而言的相對重要性。測量僅僅根據與該點直接相連的點數，忽略間接相連的點數。在有向圖中有內中心度（in-centrality）和外中心度（out-centrality）。也可以自定義距離為1或2進行測度，如果定義為4（大多數點的距離為4），就毫無意義，也沒有信息。

18、 局部中心度的相對測度

點的實際度數與可能聯絡得最多度數之，注意要去掉該點本身。

19、 中心勢（centralization） 弗里曼(freeman，1979)

指的不是點的相對重要性，而是整個圖的總體凝聚力或整合度。很少有人試圖界定一個圖的結構中心思想。中心勢描述的則是這種內聚性能夠在多大程度上圍繞某些特定點組織起來。因此，中心勢和密度是兩個重要的、彼此相互補充的量度。

核心點的中心度和其它點的中心度之差。因此得出概念：實際的差值總和和與最大可能的差值總和相比。

『伍』 怎麼解釋社會網路的概念

社會網路（socialnetwork）是一種基於「網路」（節點之間的相互連接）而非「群體」（明確的邊界和秩序）的社會組織形式，也是西方社會學從1960年代興起的一種分析視角。隨著工業化、城市化的進行和新的通訊技術的興起，社會呈現越來越網路化的趨勢，發生「社會網路革命」（socialnetworkrevolution），與移動革命（mobilerevolution）、互聯網革命（internetrevolution）並列為新時期影響人類社會的三大革命. 社會網路是指社會個體成員之間因為互動而形成的相對穩定的關系體系，社會網路關注的是人們之間的互動和聯系, 社會互動會影響人們的社會行為。社會網路是由許多 節點構成的一種社會結構，節點通常是指個人或組織，社會網路代表各種 社會關系，經由這些社會關系，把從偶然相識的泛泛之交到緊密結合的家庭關系的各種人們或組織串連起來。社會關系包括朋友關系、同學關系、生意夥伴關系、種族信仰關系等。社會網路作為一種社會學視角發端於德國社會學家齊美爾（Georg Simmel, 1858-1918），並在 1960 年代隨著冷戰的開始和西方普遍出現的社會動亂開始在西方廣為發展。社會網路分析不把人看作是由個體規范或者獨立群體的共同活動所驅動，相反它關注人們的聯系如何影響他們行動中的可能性和限制。一個多世紀以來，社會科學家都在使用「社會網路」這一隱喻表示不同尺度上的各種復雜社會關系。

『陸』 社會網路（一）：思維和節點

鄭路老師社會網路課簡易思考和總結

1.用網路思維思考問題

很多事情從網路視角解釋和個體視角解釋是不同的，我們常常放大了個體的主觀性而忽略了網路（環境，與他人的連接）對個體判斷和行為的影響，在社會網路中，我們常常會發現：網路的影響往往大於個體自己，每個人在做決定時很多時候是受到他人和環境的影響更大。

網路由兩個基本要素組成： 網路 = 節點 + 連接

2.節點：中心度 ---3個維度的判斷

（1） 度中心度 ：自己直接連接的數量，直接連接的數量越多，度中心度越大。

（2） 中介中心度 ：其他節點連接時經過和過渡的數量，即作為其他節點連接的中介的次數，作為中介的次數越多，中介中心度越大。

（3） 特徵向量中心度 ：直接連接或者作為中介連接的其他節點自身的影響力，即連接的對象越厲害，特徵向量中心度就越高。

一個人影響力的大小或者重要性可以從3個維度看：他直接認識的人的數量，有多少人通過他而相互連接，他連接的人有多麼牛。

3.結構洞- -作為兩個或多個節點的連接和鏈接渠道

結構洞：信息優勢 + 控制優勢

4.多重網路---穿越多個網路，構建新的網路

後來者居上的方法：構建新的網路並占據有利位置。

『柒』 社會網路

什麼是網路？

簡單來講，網路的構成有兩個要素。

一個是節點；另一個是節點和節點之間的連接。

節點，一般指的是行動者，比如個人、群體、組織，也可能是城市或國家。

連接，反映的是節點間的某種互動關系。最常見的是人際關系，由此構成朋友網、討論網、拜年網等等。

在更加寬泛的意義上，網路的研究可以看成是一切互動形式的研究，從信息交流、情感支持、貿易往來、信用與資金的流動，到疾病的傳播、創新與文化要素的擴散，都可以作為網路分析的對象。

什麼是網路視角？

首先，網路科學強調連接的重要性。

在網路科學看來，比起節點自身的特徵或屬性，節點之間的關系對節點的影響更大。這種思維方式，在很多學科都掀起了認知革命。

比如說，市場營銷。傳統的市場營銷往往關注的是潛在消費者的個體特徵。推出一款新的手機，就會研究多大年齡段、什麼教育程度、多少收入、從事哪些職業的人更容易購買？然後，再給消費者做用戶畫像，選擇廣告渠道，制定營銷策略。

但實際上，研究發現，我們99%的決定或行為都是在他人影響下做出的，個人品味和喜好的決定作用非常有限。雖然社會告訴我們要做自己，不要隨波逐流、受他人影響，但其實，我們無時無刻不在受到我們身邊的朋友喜歡什麼，選擇了什麼品牌的影響,他們構成了我們的參照群體（reference group）。

比如說，有一個青春期的男孩子，父母想讓他學醫，老師覺得他是學計算機的料，但他卻想玩搖滾。原因很簡單，他喜歡的那個隔壁班的女孩子，最愛搖滾樂。

還有，我們熟知的孟母三遷的故事，表面上看是為了改變孩子成長的環境，更准確地說為了要改變他的同伴網路。如果你的小孩正在念書，你了解孩子身邊最好的朋友都是誰嗎？這可是做父母不可忽視的大問題。

第二，網路視角除了強調連接的重要性之外，還強調整個網路對節點的影響。

問你一個問題，你知道世界上最賺錢的公司是哪一家嗎？

是Facebook。Facebook的市值高達5000億美金，但奇怪的是Facebook並沒有什麼資產。它既沒有Apple的生產線，也沒有Amazon的物流，更沒有Goolge諸多的發明專利。那麼，Facebook為什麼這么值錢呢？為什麼資本市場給了Facebook這么高的評價呢？

這是因為Facebook最值錢的資產，不是生產線，不是大樓，也不是發明專利，而是它擁有的全球20億用戶的社會網路。擁有了這個網路，Facebook就能准確地洞察人與人之間的互動和影響，就成為了世界上最精準、最高效的廣告平台。

Facebook的創始人扎克伯格在接受《商業周刊》采訪時，講了這樣一段話，大意是說，可口可樂可以出最高的價格，請全世界最有創意的廣告師設計出一個廣告，告訴世人可口可樂有多麼美味；但對我們每一個人來說，如果我們的好朋友在身邊喝了一口可樂，然後感嘆道它是多麼令人爽快，這對可口可樂來說，才是最有效果的廣告。Facebook的高明之處，就是它建立了一個網路，而大家都願意成為這個網路上的一個節點，相互連接起來。

第三，一個網路的整體結構特徵，不僅對每個節點會產生影響，對整個網路的生存和競爭力也至關重要。

我們之前以為，做生意，比拼的是經營者聰明的頭腦，優質的產品或服務。其實，很多生意之所以成功，靠的也是社會網路，比如傳統的老鄉網路。

你可能注意過，開復印店的人一般都操著相似的口音。對，他們都來自同一個地方：湖南省新化縣。據說，有超過20萬新化人在全國各地開復印店。不管你是在北京、上海，還是東北、拉薩，只要走進街邊隨便哪家復印店，都有75%以上的概率碰到新化人。

那麼，為什麼新化人能夠牢牢佔住這個市場，外人想進也進不了呢？這是因為新化人有一個絕招，就是他們建立了一個二手復印機國際貿易、復印機維修翻新的網路。這個網路里提供的知識、設備和資本，能夠幫助他們把成本降下去，把利潤提上來。在新化人開店之前，一台復印機的成本是十幾萬元，平攤到每次復印的成本就非常地高昂。新化人進來以後，居然就把復印的價格降到了一張只賣一毛錢。這條路蹚出來以後，新化人就開始以親帶親、以鄰帶鄰、以友帶友，把復印店開到全國各地。

其實，這種同鄉同業的現象並非特例。從新化人開復印店，到浙江桐廬人送快遞，再到青海人賣拉麵、安徽人搞裝修，他們成功的秘訣，借用美國社會學家沃爾特·鮑威爾（Walter Powell）的一句名言——既不是市場，也不是廠商，而是網路。