社會網路分析方法與實踐

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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：

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。

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。

B. 社會調研主要有哪些方式

調查方法有問卷調查法、網路調查法、實地調查法、社會調查法、抽樣調查方法、統計調查方法等等。常用的調查方法是普查法和抽樣法等。



1、問卷調查法

問卷法是目前國內外社會調查中較為廣泛使用的一種方法。問卷是指為統計和調查所用的、以設問的方式表述問題的表格。問卷法就是研究者用這種控制式的測量對所研究的問題進行度量，從而搜集到可靠的資料的一種方法。

2、網路調查法

網路調查法是利用Internet 的互動式信息溝通渠道來搜集有關統計資料的一種方法。這種資料搜集方法包括兩種形式，一是在網上直接用問卷進行調查，二是通過網路來搜集統計調查中的一些二手資料。這種方法的優點是便利、快捷、調查效率高，調查成本低；缺點是調查范圍受到一定的限制，在調查時還有可能遭到計算機病毒的干擾和破壞，甚至前功盡棄。

3、實地調查法

實地調查法，是應用客觀的態度和科學的方法，對某種社會現象，在確定的范圍內進行實地考察，並搜集大量資料以統計分析，從而探討社會現象。實地調查是在傳播研究范圍內，研究分析傳播媒介和受傳者之間的關系和影響。

4、社會調查法

社會調查是指一種特定的人類社會實踐活動。社會調查方法就是社會調查主體為保證其社會調查活動朝著預定的方向進行，達到了解和認識社會的目的所運用的手段、工具和方式的總和。社會調查方法在社會調查活動中是必不可少的，它是構成社會調查活動的第三大要素。

5、抽樣調查方法

就是從總體中不加任何分組、劃類、排隊等，完全隨機地抽取調查單位。特點是：每個樣本單位被抽中的概率相等，樣本的每個單位完全獨立，彼此間無一定的關聯性和排斥性。簡單隨機抽樣是其它各種抽樣形式的基礎。通常只是在總體單位之間差異程度較小和數目較少時，才採用這種方法。

6、統計調查方法

統計調查方法是指統計機構和統計人員搜集統計資料的方法。《統計法》規定的統計調查方法主要有普查、抽樣調查、統計報表、重點調查和綜合分析等。我國現行調查方法的選擇原則是：以周期性普查為基礎，以經常性抽樣調查為主體，綜合運用全面調查、重點調查等方法，並充分利用行政記錄等資料。

C. 社會調查報告材料的分析方法

對社會調查報告材料的分析，應該說是調查研究中的一個十分關鍵的步驟，是能否將社會調查報告材料化為研究成果的關鍵所在。所謂社會調查報告材料分析，就是用科學的方法審查、剖析調查材料中包含的被研究對象的狀況、特點、社會背景、基本結構、本質屬性與成因、組成因素與相互虧氏關系，以及運動機制和結論的過程。對社會調查報告的調查材料進行分析研究，最基本的類型是定性分析和定量分析，應該用辯證的觀點對待事物，對質和量兩個方面進行綜合考察。

(一)社會調查報告材料的定性分析

社會調查報告材料的定性分析是據事論理，用思辯的方式，依靠個人經驗判斷能力和直觀材料，確定社會現象或事物發展變化的性質和趨向.以劃清事物性質界限的方法。定性分析的根本的方法是哲學方法，即揭示事物發展的一般規律的方法。除此之外，還可採用系統方法、邏輯方法，常用的方法有:

1.社會調查報告材料分析——矛盾分析法

即運用唯物辯證法對立統一的原理，具體分析事物內部矛盾及其運動狀況，從而認識客觀事物的方法。其具體作法分三個步驟:

①從調查所得的大量材料中找到事物的矛盾，即找到問題。因為問題即是應該消除或縮小的差距，差距就是矛盾。

②對事物存在的矛盾進行分類，看它們是屬於:歷史遺留——現實產生;客觀存在——主觀思想;自然條件——人為造成;局部——全局;根本——枝節;眼前——長遠的矛盾。

③分析矛盾的對立面，考察矛盾的主要方面與矛盾其它方面互相依存、斗爭、轉化的條件，從而把握矛盾的特性。

2.社會調查報告材料分析——比較分析法

做社會調查報告常用的比較方法有橫向比較和縱向比較;常用的分類方法為:先進行比較，弄清事物的異同，根據共同點將事物歸集為一大類，然後再根據差異將大類劃分為幾個小類，依此類推，事物就被區分為具有一定從屬關系的，不同層次的大小類別，明確地反映出客觀事物之間的區別和聯系。

3.社會調查報告材料分析——因素分析法

即指從社會調查報告材料中尋找出對事物產生、發展、運動起作用的要素，通過系統分析和科學的歸納，探尋到對事物變化起著關鍵作用的要素系列，掌握決定事物變化的原因，從而了解事物的本質及其運動規律的方法。運用因素分析法，首先應進行總體分析。

第一步是把蘊藏在現象之中的各個方面的基本因素清理出來，並在初步分析的基礎上，將它們按一定的標准組成一個有機的多層面的網路結構。影響事物變化有種種因素，歸納起來可以劃分為外因(客觀因素)和內因(主觀因素)兩大因素系列，在這銷游散一層面下，又可以從不同角度將因素分為:主要因素、次要因素;積極因素、消極因素;一般因素、特殊因素;直接因素、間接因素;必然因素、偶然因素;歷史因素、現實因素;起始因素、終極因素;潛在因素、誘發因素;階級因素、經濟因素、社會因素、學校因素(或工作單位因素)、家庭因素、個人因素等。各個系列因素有可能相互交織，錯綜復雜，顯現出一種網路狀態。

第二步就是通過對這一網路的分析，從總體上考察研究對象，分析出現某一社會現象的綜合原因。這就要求實事磨搭求是地把握諸因素的內部聯系，把握其特徵和轉化規律，對事物的總體進行多維的、系統的，內因與外因，客觀與微觀相結合的辯證的分析。其次是進行關系分析。即對因素與因素之間的各種關系進行分析。要著重分析因素之間的因果關系、功能關系、轉化關系、共因關系。共因往往是事物存在或變化的最根本的原因，如諸多腐敗現象的產生，其共因是私慾惡性膨脹，再進一步深究，就可找出其根本原因是權力作祟.從而找到問題的關鍵，抓住了事物的本質。再次是進行因素樹分析。即以某一種關鍵性的因素系列為主要分析目標，予以系統的多層次的剖析，按因素之間的聯系繪出因素樹圖，即:社會調查報告(社會實踐調查報告)材料的因素分析法——因素樹圖

這樣逐層深人，直至找出最基礎的原始性要點，即具體行為表現。

定性分析除了以上方法外，還有分析綜合法、歸納演繹法、科學抽象法、社區研究法(是以分析社區人口集體與特定生活環境、社會條件之間的相互關系，探討社區的社會構成、社會功能、價值觀念、日常生活及發展變化的方法)、歷史研究法等多種方法。

(二)社會調查報告材料的定量分析

社會調查報告的定量分析是對社會現象或事物的規模、范圍、程度、速度等方面數量關系的情況和變化，進行變數計算和考察分析，弄清其數量特徵的方法。簡言之，就是從事物數量方面入手進行分析研究。目前，在調查研究中進行定量分析已越來越普遍，使用定性、定量相結合的方法已成為大勢所趨，也是調查研究走向完善的標志。定量分析的 基本方法有:

1.社會調查報告材料分析——統計分析法

即運用統計學的原理，對社會調查報告所得的數據資料進行綜合處理，分析現象在一定時間、地點、條件下的數量關系，以揭示事物的性質、特點及其變化規律的過程和方法。統計分析法包括描述分析和統計推論兩個部分。

①描述分析，是把收集到的數據整理加工，找出其中的規律以及現象之間的關系.並用統計量對這些資料進行描述。它主要包括:編制次數分布表.繪制次數分布曲線，測繪現象的集中趨勢的離散趨勢以及現象之間的相關關系等。例如:我們研究城市居民近五年來生活水平提高的情況，根據調查所得的材料，把每戶居民年收人劃分為六個等級:2萬元以上，17000～20000元，14000～17000元，11000～14000元，8000～11000元，8000元以下。然後計算每一個等級中有多少戶居民，這就是事件次數分布統計。計算各等級居民在全體居民中所佔的比重。就是比例分布統計。計算全體居民的平均收人，就是對這個數列的集中趨勢的統計。計算全體居民平均相差多少錢，就是離散趨勢的統計。

②統計推論，則是指在隨機抽樣調查的基礎上，根據樣本資料對全體進行推論。它常用的方法有兩種:區間估計，統計假設檢驗。

2.社會調查報告材料分析——社會測量法

社會調查報告的社會測量法即通過測量和評定某一社會群體或團體中社會關系或社會意向的一種方法。社會測量法分社會關系測量和社會意向測量兩種具體方法。社會關系測量法較為常用，是指將所研究的某一社會團體內部成員相互吸引或排斥的關系狀態數量化，從而分析其人際關系的一種方法。運用此法可分五個步驟。

其一，確定選擇標准，有六種類型:①工作標准，以測量工作團體內部的關系;②娛樂標准，以測量娛樂群體內部的關系;③社交標准，以測量社交群體內部的關系;④生活標准，以測量生活團體內部的關系;⑤學習標准.以測量學習團體內部的關系;⑥服從標准，以測量被領導與領導之間的關系。

其二，選擇指示項。一個標准，可以擬出多個指示項。如服從標准可擬出:你認為本單位誰當領導最合適?誰威信?你最不服誰的領導?等等。

其三，製作測試答卷。給出選擇標准;限定選擇數目;交代測試目的、選擇范圍(團體之內)，說明對測量結果保密等。

其四，填答試卷。當面填寫，當場收回。

其五，對試卷進行整理分析。

對社會調查報告材料的選擇，要注意:

1.運用典型材料說明觀點。典型材料是代表性的材料，它顯示著事物和現象的某些本質特徵，有著以一當十的力量。

2.運用綜合材料說明觀點。將一組有可比性的材料進行對比(今昔、成敗、好壞、新舊、內外、先進與落後、正確與錯誤等)，能使觀點更加鮮明突出，增加說服力。

3.用精確的統計數據說明觀點。統計數據具有很強的概括力和表現力，恰當地加以運用，可以增強社會調查報告的科學性、准確性和說服力。

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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。