社會網路分析屬於哪個學科

㈠ 請問：」系統科學」下設哪些二級學科以及它們的簡介．謝謝！

一。系統分析與集成
研究方向
（1）集成系統的數值模擬與計算

（2）復雜系統的動力學行為分析

（3）系統分析與優化模型

（4）經濟與金融中的集成方法

（5）供應鏈與物流管理

知識領域要求
建立在生物、物理、化學等具體系統之上的系統科學，不僅為具體系統的研究提供了可行的工具，而且，為控制科學與工程、管理的科學化，以及生態、環境的控制等對國民經濟和人類生存有關的領域提供了理論基礎。要求學生能夠以計算機為工具，採用定性和定量相結合的方法，從事各類系統，尤其是復雜系統的分析、設計、優化和決策，以便有效地刻畫這些系統的內在規律性。因此，要求學員除了具有外語和政治方面的公共基礎以外，還應具有以下知識領域：

（1）系統科學和系統工程中分析處理問題的基本哲理

（2）各類系統的建模和優化方法

（3）系統模擬和決策理論和方法

（4）計算機軟體系統的分析和開發

（5）熟悉一至兩個典型系統（生態、經濟等）的特性，以及系統分析與集成方法在其分析中的應用。

主要相關學科
系統科學、控制科學與工程、計算機科學、管理科學與工程、應用數學。

二。系統理論

"系統理論"是理學門類中，系統科學一級學科下屬的二級學科，按照教育部目錄的規定，它研究的是現代系統科學的理論、方法和工具。系統理論是在二十世紀中興起的、以人類認識、描述、管理、控制各種類型復雜系統的理論和方法。該學科具有鮮明的綜合性和實踐性。一方面，它研究的復雜系統的規律，囊括了從自然到社會的許多領域，具有很強的方法論的特性，是二十一世紀的現代科學方法的重要組成部分。另一方面，它的研究課題都是現實的、與國計民生密切相關的緊迫問題，如環境、人口、經濟、社會等，它是各領域的系統工程的理論基礎。系統理論研究的范圍很廣，其主要內容包括：現代系統科學、控制論、資訊理論、混沌、分形、復雜性科學、復雜網路理論、社會網路分析等，由於計算機在現代系統科學中是最主要的工具，其研究范圍還包括以計算機和網路為代表的現代信息技術的應用和社會意義。該學科的研究具有鮮明的現實性，與社會實際緊密結合，直接為目前急需的系統工程等領域培養技術骨乾和研究人才。
第一外國語 語言基礎 ForeignLanguage 3 1
方法課 遞歸函數論與公理學 3 2
動力系統 Dynamics 3 2
圖論與組合優化 4 2
學術報告 Seminar 1
學科基礎課 高級信息系統 AdvancedInformationSystem 4 1
軟體開發的工具與方法 4 1
現代統計方法 ModernStatisticsMethods 4 2
現代系統科學 ModernSystemScience 4 1
專業課 分形學及其應用 FractalsanditsApplication 3 2
復雜適應系統 ComplexAdaptiveSystem 3 1
復雜網路的理論 TheoryonComplexNetworks 3 2
混沌理論與方法 ChaosTheoryandMethods 3 1
模擬軟體與平台 SimulationSoftwareandPlatform 3 2
模型與決策 ModelsandDecision 3 1
人工智慧與遺傳演算法 3 1
社會網路分析 SocialNetworkAnalysis 3 1
選修課 並行計算 ParallelComputing 2 3
操作系統高級編程 AdvancedOperatingSystem 2 4
對策論 GameTheory 2 4
多媒體編程 MultimediaProgramming 2 2
耗散結構理論與協同學 2 3
計算機圖形學 ComputerGraphics 2 3
控制論與資訊理論 2 3
人機界面 Human-ComputerInterface 2 3
軟體設計與實踐 SoftwareDesignandPractice 2 3
突變理論 CatastropheTheory 2 3
信息經濟學 InformationEconomics 2 3
知識管理和項目管理 4 1
先修課 系統科學概論 IntroctionforSystemScience 1
信息系統分析與設計 1

㈡ 社會網路分析屬於什麼學科範疇

這應屬社會學！

㈢ 什麼是社會網路分析法

社會網路分析法是一種社會學研究方法，社會學理論認為社會不是由個人而是由網路構成的，網路中包含結點及結點之間的關系，社會網路分析法通過對於網路中關系的分析探討網路的結構及屬性特徵，包括網路中的個體屬性及網路整體屬性，網路個體屬性分析包括:點度中心度，接近中心度等;網路的整體屬性分析包括小世界效應，小團體研究，凝聚子群等。該方法目前在教育領域應用比較廣泛，主要探究信息技術環境下學習者所構成網路的特點，以及在此基礎上對於該網路的改進策略。
從社會網路分析來看，傳播網路是一個包含了大量個體及個體之間相互作用的系統。近年來在對復雜網路的研究過程中，研究者亦發現了眾多的冪律分布。例如：電子郵件網路、電影演員合作網路、引文關系網路，特別是互聯網這樣的社會性網路，雖然網路在結構及功能上是如此的千變萬化，相差迥異，但復雜網路中節點的度值k，相對於它的概率P（k）滿足冪律關系，且冪指數多在2和3之間，這一現象是如此的普遍，令人驚嘆不已，以至於人們給具有這種性質的網路起了一個特別的名字——無標度網路Sacle-free。無標度是指網路缺乏一個特徵度值（或平均度值），即節點度值的波動范圍相當大，所以正態分布統計思想下無法洞察冪律分布下的網路動力學行為和結構，甚至我們可以把社會網路，傳播網路稱為冪網。
現在，中國傳媒大學調查統計研究所也正在對這方面的應用進行探索，進行了社會網路角度的引文分析，輿情與傳播擴散的研究，人際和群體傳播關系對微觀信息傳播行為和態度的影響等研究。
與此同時基於海量數據的關系數據獲取，將帶來數據挖掘技術與社會網路分析技術的融合，形成數據挖掘在社會網路分析中的社會和商業應用價值。
現在來看，社會網路分析可以解決或可以嘗試解決下列問題：
1、人際傳播問題，發現輿論領袖，創新擴散過程；
2、小世界理論，六度空間分割理論；
3、Web分析，數據挖掘中的關聯分析，形成交叉銷售，增量銷售，也就是啤酒和尿布的故事；
4、社會資本，產業鏈與價值鏈；
5、文本的意義輸出，通過追問調查研究文本的關聯和意義；
6、競爭情報分析；
7、語言的關聯，符號意義；
8、相關矩陣或差異矩陣的統計分析，類似得到因子分析和MDS分析；
9、恐怖分子網路；
10、知識管理與知識的傳遞，弱關系的力量；
11、引文和共引分析。

㈣ 「社交網路分析」是門怎樣的學科

首先，如其名，研究社會網路。社會網路的主體通常為人，（你要是非把貓貓狗狗物品啥的算上我也不跟你爭論），每個人為一個節點，人與人之間的關系為邊，關系有強弱有方向也有性質（如敵人情侶同盟等等）。其基礎就是離散數學的圖論。然後通過一些運算來計算聚集度，平均值啥的。也可以通過編程來實現更高層次的數據分析。然後，應用前景。眾所周知，社交網路發展飛速，數據分析也是如火如荼。

社會網路分析有助於網站進行精準廣告投放，以及內容推送，提高用戶粘性（各種商業應用我就不展開了）。在社會學上的應用，我是學商務的我也不懂，就私里揣測，人際關系難道不是人類千百年來想要解決的難題嗎，老師說的三元閉包理論真的很有用，兩個人的孤島關系是很難維持的。

㈤ 什麼是社會網路

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。
社會網路分析是社會科學領域的叫法。類似的東西在物理和計算機領域叫復雜網路。在數學領域叫做圖論。也有一些學者叫網路科學。基本的東西都類似，但關注的點不同。就和一個男人有時是爸爸，有時是兒子，有時是孫子。
最早的溯源可以歸到哥尼斯堡七橋問題。莫雷諾在上世紀初開始將可視化和類似的網路分析技術應用在分析社會現象上，比如女生的午餐關系。之後生物領域和社會領域分別獨立發展出比較完善的分析技術。集大成者是Harvard的HarrisonWhite，許多之後著名的學者都是他的徒子徒孫。
很難說SocialNetworkAnalysis是一門特定的學科。更多的應用是作為一種研究方法，有時候也會作為一種研究視角（perspective）。當然，也產生了一些中層的理論（theory），比較常見的是Granovetter的弱聯系理論，Burt的結構洞理論，Watts的小世界模型，Barabasi的PowerLaw。
之前的社會科學往往關注個體（或者行動者，如企業、個人）的特性，而忽略個體之間的關系。而社會網路的研究正是研究關系的方法、視角。最大的特徵在於考慮了個體之間的互相依賴，更接近於現實社會。將這些關系用如題頭所示的圖片展示出來，可以直觀的看到各個行動者在網路中的位置和網路整體結構。

㈥ 社會網路分析的內容簡介

本書的內容結構是，除前言外共分為八章，分別介紹社會網路分析的基本原理和理論、社會網路資料類型和收集方法、網路分析的各種技術與方法、社會網路分析的應用等內容。
第一章
首先追溯了西方社會網路分析的思想淵源，對國內外的研究狀況做了系統回顧，介紹了社會網路分析的一些新進展。社會網路分析有不同的學科發展背景，其發展也經歷了不同的階段。我們通過回顧社會網路分析思想與方法在西方的發展，梳理出其中的主要線索和問題，並結合國內的研究狀況進行探討，目的在於強調更好地借鑒已有的成果，加強對社會網路分析的認識和應用。
第二章
系統說明了社會網路分析的基本原理。社會網路分析作為一種獨立的社會研究方法，已形成了自己的理論基礎和方法論原則。通過這些方面我們可以認識社會網路分析方法的特徵及其獨特之處。在本章中我們在說明社會網路分析概念的基礎上，具體介紹了社會網路分析的方法論原理和研究程序。
第三章
主要說明社會網路分析所用的數據資料具有自己的類型與特徵，它是一組反映行動者關系的信息。社會網路資料首先是關於社會關系的數據信息，簡稱關系數據。關系數據不同於屬性數據，不僅其本質內容不同，其表達形式也不同。本章在介紹了社會網路資料的概念和類型基礎上，結合研究設計具體說明了社會網路的測量及其收集方法。
第四章
主要介紹社會網路分析的研究技術與方法。社會網路最基本的數學表達形式是圖論法和矩陣法。圖論法是以線和點的形式來表示行動者及其關系的一種方法。用社群圖可表示社會關系的結構、特徵等屬性。矩陣法是把社會網路中的每一個結點或關系分別按行和列的方式排列即可形成網路矩陣，包括鄰接矩陣、關聯矩陣等。矩陣法可以對群體關系進行具體分析。
第五章
是關於社會網路的中心度分析。中心度是我們認識社會網路中行動者位置及其關系的重要概念，具有廣泛的應用性。本章首先介紹了中心度、中心勢概念，重點說明了結點中心度、緊密中心度、間距中心度及其測量方法。最後又對社會網路中與等級密切相關的權力和聲望作了分析。網路中的聲望不同於一般意義的社會聲望概念，這里主要說明了接近度聲望概念及其測量。
第六章
是關於社會網路分析中的子群研究。構成社會網路的基本元素就是行動者及其群體，社會中存在著各種各樣的子群，它們相互結合形成了復雜的社會結構。本章首先從社會群體、子群概念出發，說明各種團聚性的子群及其測量方法，包括「團伙」、n-團伙、n-宗派、k-叢等，最後分析隸屬性群體。
第七章
是關於網路中的位置和角色的分析。在社會結構分析中，位置和角色是兩個重要的概念。本章在簡要介紹了網路分析的位置和角色概念之後，主要說明了結構等價性、自同構等價性和正則等價性及其不同的測量方法，最後一節簡要介紹了關系代數法和統計模型法。位置和角色分析是目前社會網路分析中數量化分析程度最高的方面，已應用和發展出了許多不同的數學分析方法。本章結合例子簡要介紹了聚類法、統計模型法等。這些分析方法現在都可藉助於有關的分析軟體來應用。
第八章
討論了社會網路分析的一些應用。社會網路分析具有非常廣泛的應用，其應用領域已遠遠超出了社會學和人類學的傳統范圍，如小群體關系、社會支持網等，而且擴展到了人文社會科學甚至工程技術科學的諸多領域。但本書只是簡要分析了與社會網路分析密切相關的社會資本研究以及體現中國社會結構特徵的「關系」研究。
本書最後在附錄中介紹了社會網路分析軟體包的應用，重點說明了Pajek 的內容及使用方法。附錄中還附有兩個不同的各具代表性的《社會網路分析》教學大綱，供讀者參考比較。

㈦ 社會計算--研究點

研究內容

    1 、社交網路服務 （Social NetworkService，SNS）

    談到社交網路服務，就會讓人想起時下最熱門的Facebook。社交網路服務研究的是利用信息技術構建虛擬空間，實現社會性的交互和通信。SNS還有一種解釋是社會網路軟體（Social Network Software），電子郵件、網路論壇等許多傳統網路工具都可以視為一種社會軟體。

    在社交網路服務的網站上，人們以認識朋友的朋友的方式，擴展自己的人脈。國內最有名的社交網路服務網站是「人人網」，他們從實踐中總結出以下值得重點關注的研究點：社會關系強度、信息的絕對價值和相對價值、新鮮事排序演算法、隱私性以及社會化搜索。 

    2 、群體智慧 （CollectiveIntelligence）

    群體智慧的典型應用是「維基網路」和「網路知道」。這些互聯網平台系統不僅幫助用戶相互溝通聯系，更重要的是將用戶組織起來，發揮他們的群體智慧，以協作的方式一起創造、加工和分享知識。

    2005年，美國卡耐基梅隆大學的路易斯·馮·安（Luis Von Ahn）提出「人本計算（Human Computation）」的思想，用驗證碼、游戲等方式調動網民的熱情，使眾多的人腦自覺不自覺地參與到計算任務中，輕松地解決了本來非常耗時耗力的問題。這也是群體智慧的體現。

    知識獲取是一切智能系統的瓶頸，傳統的依靠專家編輯知識的方式效率太低，無法滿足大規模真實信息處理的需求。在網路社會的大背景下，群體智慧的出現為知識獲取提供了一條嶄新的充滿希望的道路。如何巧妙地設計用戶界面以激發用戶的參與熱情，如何克服人腦計算的不精確性，如何將人腦和電腦最佳地結合起來，都是值得深入研究的問題。

3.  社會網路分析 （Social NetworkAnalysis）

    社會網路分析依據網路理論看待社會，節點是網路中的獨立角色，邊是社會關系，社會網路就是由節點和邊構成的一張圖，這張圖往往非常復雜，節點之間的關系類型多種多樣。

    社會網路分析的典型例子是社區計算。中科院計算技術研究所的研究工作指出：社區是社會信息網路的普遍現象，大規模信息網路中的一些社會化特徵在全局層面往往具有穩定的統計規律。如何度量、發現和利用這些規律是大規模社會信息網路分析與處理的一個基礎問題。一般而言，社區結構是度量和利用這些特性的基本單元。因此，發現一個網路中有意義的、自然的、相對穩態的社區結構，對網路信息的搜索與挖掘、信息的推薦以及網路演化與擴散的預測具有重要價值。

4.  內容計算 （Content Computing）

    除社會網路外，社會媒體也是分析理解社會的重要素材，如新聞、論壇、博客、微博等。由於它們都以語言文字為主要展示形式，因此從事內容計算研究的學者需要掌握語言分析技術。當前內容計算的熱點包括輿情分析、人際關系挖掘、微博應用等。

     輿情分析 ：傳統上，對輿情的研究主要有兩種方法：一是觀察思辨，，二是問卷調查。前者缺乏數據支持，後者採集的數據量亦有限。互聯網技術為輿情分析提供了全新的技術路線，通過對各種社會媒體的跟蹤與挖掘，結合傳統的輿論分析理論，可以有效地觀察社會的狀態，並能輔助決策，及時發出預警。

     基於內容的人際關系挖掘 ：互聯網中蘊含著大量公開的人名實體和人際關系信息。利用文本信息抽取技術可以自動地抽取人名，識別重名，自動計算出人物之間的關系，進而找出關系描述詞，形成一個互聯網世界的社會關系網。微軟亞洲研究院的「人立方」就是一個典型系統。

     微博應用 ：如果說「人人網」是中國的Facebook，那麼「新浪微博」則是中國的Twitter。近來「新浪微博」迅猛發展，2010年11月，其用戶數為5000萬，2011年3月，其用戶數突破1億，在四個月內翻了一倍。「微博」同時具有「社會網路」和「媒體平台」的屬性，它催生了信息生產和傳播方式的革命，對社會事件和人們的意識已然產生了很大影響。「微博」明確地定位為平台，它提供開放的API介面，積極支持第三方應用的發展，基於「微博」的研究與開發必將成為未來一段時期互聯網學術界和產業界的熱點。

5.  人工社會 （Artificial Society）

    社會計算的一個重要使命是對復雜社會問題建立計算模型，進行實驗分析並提供決策支持。利用計算機模擬手段測試和驗證社會經濟政策的效果，已成為一個公共政策領域的迫切需求，這些需求催生了「人工社會」、「平行社會」等諸多相關領域的研究。

    通過建立各種人工社會，構造相應的平行系統，為「全面、綜合、可持續的科學發展觀」提供了一種可行的分析和評估方法，並應用於復雜社會系統的管理與控制，可以為將要到來的數字化社會和數字化政府管理奠定基礎。中科院自動化所是「人工社會」這一研究課題的積極倡導者和實踐者。

     社會計算面臨的挑戰

    社會計算方興未艾，生機勃勃，卻也面臨諸多挑戰：

1. 個人數據整合：同一個人在不同場合、不同終端上留下的各種行為記錄目前都散落在不同的存儲節點上，要整合這些信息，不但涉及技術問題，更涉及復雜的管理問題。

2. 巨量數據存儲：為大規模人類行為進行全面實時的記錄，需要巨大的數據存儲和管理能力，當前的計算機系統還無法滿足這一需求。

3. 個人隱私保護：出於隱私保護方面的考慮，大型互聯網公司往往不敢向學術界公開用戶日誌，致使學術界對社會計算的研究遇到用戶數據採集方面的嚴重困難。匿名化處理是一種解決方案，但好事者依然可以從匿名後的數據中發現個人行為的輪廓，使匿名化處理失效。

4. 研究成果保密：如果揭示出某種社會關系或某個組織的運行規律，是否會受到相關個人和組織的質疑或反對呢？對研究成果要達到何等保密程度呢？

5. 學術隊伍組織：由於背景各異，如何使計算機專家和社會科學領域的專家相互理解，密切配合，一道推進社會計算的研究，並非易事。同時，如何建設社會計算學科，培養既懂計算科學，又懂社會科學的人才，也是亟待探索的話題。

    結語

    社會計算是一個方興未艾的多學科交叉領域，網路科學、復雜系統、數據挖掘、社會學、管理科學、語言處理、信息檢索等不同背景的學者從不同的角度對社會計算進行了研究。社會計算的研究橫跨文理，為社會科學提供了一條革命性的計算之路，其研究成果對於社會管理、社會生活都將產生重大影響。隨著學術界、產業界和政府對社會計算的認識不斷加深，關注度不斷提高，社會計算正逐步進入蓬勃發展的階段。

㈧ 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

㈨ 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。

㈩ 社會學屬於哪個學科門類

社會學屬於法學學科門類，是法學學科門類下的一級學科。社會學是一門普通高等學校本科專業，屬社會學類專業，授予法學學士學位。該專業研究對象范圍廣泛，採用各種研究方法進行經驗研究、實證調查和批判分析，以發展及完善一套有關人類社會結構及社會活動的知識體系，尋求或改善人類幸福與社會福利為目標。

(10)社會網路分析屬於哪個學科擴展閱讀

社會學專業教育教學應堅持以馬克思主義為指導，培養學生具有堅定正確的政治方向，了解、擁護黨和國家的方針政策，具有人文素養、科學精神、社會責任和創新創業意識，具備社會主義核心價值觀，身心健康，德、智、體、美全面發展。

各高校培養學生熟練掌握社會學專業的`基礎知識、基礎理論和基本方法，具備國際視野和國情意識，具備聯系中國社會實際分析和解決社會問題的能力，具備跨文化溝通和自我調適的能力，具備服務社會與管理社會的能力，具備較高理論素養、較強實踐與創新能力，能夠在黨政機關，教育、科研、文化、民族、宗教、新聞傳播等領城，以及社會團體、福利機構、企業等組織從事專業性工作，或者運用社會學專業知識獨立創業、組織提供社會服務的復合型人才。