社会网络分析方法与实践

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书名：社会网络分析

作者：Maksim Tsvetovat

译者：王薇

豆瓣评分：7.2

出版社：机械工业出版社

出版年份：2013-6-1

页数：177

内容简介：

本书以基于Python的网络分析包NetworkX作为社会网络分析工具，但不是一本NetworkX使用手册。作者将重点放在如何从庞大的社会网络分析学术积累中，挑选最精要与最实用的知识点，以帮助读者形成关于社会网络分析的知识谱系图。全书可以分为四部分。第1章和第2章是基础知识，主要介绍社会网络分析的背景信息与图论基础知识。第3~5章主要介绍如何分析社会网络，分别从个体与群体两个层面，介绍社会网络的主要测量指标与分析方法。其中第3章重点介绍社会网络节点层面的四个核心指标：

程度中心性：哪些是明星人物？哪些是边缘者？程度中心性回答类似问题。这是最为人们理解的社会网络测量指标。以微博为例，程度中心性就是粉丝的数量，那些程度中心性高的人就是微博中的明星。

亲近中心性：亲近中心性通过点与其他点的距离来测量。那些在社交网络中经常与人互动、人际关系颇好的人，比如公司中的八卦传播者，往往亲近中心性得分较高。

作者简介：

maksim tsvetovat是一个跨学科的科学家、软件工程师和爵士音乐家。他从卡内基·梅隆大学获得计算、组织和社会方向的博士学位，专注于社会网络进化、信息和态度扩散、集体智能发生的计算机建模。目前，他在乔治·梅森大学教授社会网络分析。他还是deepmile networks公司的联合创始人之一，该公司聚焦于社交媒体影响的图形化。maksim还教授社会网络分析的管理人员研讨班，包括面向创业公司的“社会网络”和面向决策人员的“理解社交媒体”。

alexander kouznetsov是一名软件设计师和架构师，具有从数据仓库到信号处理的广泛技术背景。他为业界开发了大量的社会网络分析工具，从大规模数据采集到在线分析和演示工具。alex在得克萨斯大学获得数学和计算科学学士学位。

B. 社会调研主要有哪些方式

调查方法有问卷调查法、网络调查法、实地调查法、社会调查法、抽样调查方法、统计调查方法等等。常用的调查方法是普查法和抽样法等。



1、问卷调查法

问卷法是目前国内外社会调查中较为广泛使用的一种方法。问卷是指为统计和调查所用的、以设问的方式表述问题的表格。问卷法就是研究者用这种控制式的测量对所研究的问题进行度量，从而搜集到可靠的资料的一种方法。

2、网络调查法

网络调查法是利用Internet 的交互式信息沟通渠道来搜集有关统计资料的一种方法。这种资料搜集方法包括两种形式，一是在网上直接用问卷进行调查，二是通过网络来搜集统计调查中的一些二手资料。这种方法的优点是便利、快捷、调查效率高，调查成本低；缺点是调查范围受到一定的限制，在调查时还有可能遭到计算机病毒的干扰和破坏，甚至前功尽弃。

3、实地调查法

实地调查法，是应用客观的态度和科学的方法，对某种社会现象，在确定的范围内进行实地考察，并搜集大量资料以统计分析，从而探讨社会现象。实地调查是在传播研究范围内，研究分析传播媒介和受传者之间的关系和影响。

4、社会调查法

社会调查是指一种特定的人类社会实践活动。社会调查方法就是社会调查主体为保证其社会调查活动朝着预定的方向进行，达到了解和认识社会的目的所运用的手段、工具和方式的总和。社会调查方法在社会调查活动中是必不可少的，它是构成社会调查活动的第三大要素。

5、抽样调查方法

就是从总体中不加任何分组、划类、排队等，完全随机地抽取调查单位。特点是：每个样本单位被抽中的概率相等，样本的每个单位完全独立，彼此间无一定的关联性和排斥性。简单随机抽样是其它各种抽样形式的基础。通常只是在总体单位之间差异程度较小和数目较少时，才采用这种方法。

6、统计调查方法

统计调查方法是指统计机构和统计人员搜集统计资料的方法。《统计法》规定的统计调查方法主要有普查、抽样调查、统计报表、重点调查和综合分析等。我国现行调查方法的选择原则是：以周期性普查为基础，以经常性抽样调查为主体，综合运用全面调查、重点调查等方法，并充分利用行政记录等资料。

C. 社会调查报告材料的分析方法

对社会调查报告材料的分析，应该说是调查研究中的一个十分关键的步骤，是能否将社会调查报告材料化为研究成果的关键所在。所谓社会调查报告材料分析，就是用科学的方法审查、剖析调查材料中包含的被研究对象的状况、特点、社会背景、基本结构、本质属性与成因、组成因素与相互亏氏关系，以及运动机制和结论的过程。对社会调查报告的调查材料进行分析研究，最基本的类型是定性分析和定量分析，应该用辩证的观点对待事物，对质和量两个方面进行综合考察。

(一)社会调查报告材料的定性分析

社会调查报告材料的定性分析是据事论理，用思辩的方式，依靠个人经验判断能力和直观材料，确定社会现象或事物发展变化的性质和趋向.以划清事物性质界限的方法。定性分析的根本的方法是哲学方法，即揭示事物发展的一般规律的方法。除此之外，还可采用系统方法、逻辑方法，常用的方法有:

1.社会调查报告材料分析——矛盾分析法

即运用唯物辩证法对立统一的原理，具体分析事物内部矛盾及其运动状况，从而认识客观事物的方法。其具体作法分三个步骤:

①从调查所得的大量材料中找到事物的矛盾，即找到问题。因为问题即是应该消除或缩小的差距，差距就是矛盾。

②对事物存在的矛盾进行分类，看它们是属于:历史遗留——现实产生;客观存在——主观思想;自然条件——人为造成;局部——全局;根本——枝节;眼前——长远的矛盾。

③分析矛盾的对立面，考察矛盾的主要方面与矛盾其它方面互相依存、斗争、转化的条件，从而把握矛盾的特性。

2.社会调查报告材料分析——比较分析法

做社会调查报告常用的比较方法有横向比较和纵向比较;常用的分类方法为:先进行比较，弄清事物的异同，根据共同点将事物归集为一大类，然后再根据差异将大类划分为几个小类，依此类推，事物就被区分为具有一定从属关系的，不同层次的大小类别，明确地反映出客观事物之间的区别和联系。

3.社会调查报告材料分析——因素分析法

即指从社会调查报告材料中寻找出对事物产生、发展、运动起作用的要素，通过系统分析和科学的归纳，探寻到对事物变化起着关键作用的要素系列，掌握决定事物变化的原因，从而了解事物的本质及其运动规律的方法。运用因素分析法，首先应进行总体分析。

第一步是把蕴藏在现象之中的各个方面的基本因素清理出来，并在初步分析的基础上，将它们按一定的标准组成一个有机的多层面的网络结构。影响事物变化有种种因素，归纳起来可以划分为外因(客观因素)和内因(主观因素)两大因素系列，在这销游散一层面下，又可以从不同角度将因素分为:主要因素、次要因素;积极因素、消极因素;一般因素、特殊因素;直接因素、间接因素;必然因素、偶然因素;历史因素、现实因素;起始因素、终极因素;潜在因素、诱发因素;阶级因素、经济因素、社会因素、学校因素(或工作单位因素)、家庭因素、个人因素等。各个系列因素有可能相互交织，错综复杂，显现出一种网络状态。

第二步就是通过对这一网络的分析，从总体上考察研究对象，分析出现某一社会现象的综合原因。这就要求实事磨搭求是地把握诸因素的内部联系，把握其特征和转化规律，对事物的总体进行多维的、系统的，内因与外因，客观与微观相结合的辩证的分析。其次是进行关系分析。即对因素与因素之间的各种关系进行分析。要着重分析因素之间的因果关系、功能关系、转化关系、共因关系。共因往往是事物存在或变化的最根本的原因，如诸多腐败现象的产生，其共因是私欲恶性膨胀，再进一步深究，就可找出其根本原因是权力作祟.从而找到问题的关键，抓住了事物的本质。再次是进行因素树分析。即以某一种关键性的因素系列为主要分析目标，予以系统的多层次的剖析，按因素之间的联系绘出因素树图，即:社会调查报告(社会实践调查报告)材料的因素分析法——因素树图

这样逐层深人，直至找出最基础的原始性要点，即具体行为表现。

定性分析除了以上方法外，还有分析综合法、归纳演绎法、科学抽象法、社区研究法(是以分析社区人口集体与特定生活环境、社会条件之间的相互关系，探讨社区的社会构成、社会功能、价值观念、日常生活及发展变化的方法)、历史研究法等多种方法。

(二)社会调查报告材料的定量分析

社会调查报告的定量分析是对社会现象或事物的规模、范围、程度、速度等方面数量关系的情况和变化，进行变量计算和考察分析，弄清其数量特征的方法。简言之，就是从事物数量方面入手进行分析研究。目前，在调查研究中进行定量分析已越来越普遍，使用定性、定量相结合的方法已成为大势所趋，也是调查研究走向完善的标志。定量分析的 基本方法有:

1.社会调查报告材料分析——统计分析法

即运用统计学的原理，对社会调查报告所得的数据资料进行综合处理，分析现象在一定时间、地点、条件下的数量关系，以揭示事物的性质、特点及其变化规律的过程和方法。统计分析法包括描述分析和统计推论两个部分。

①描述分析，是把收集到的数据整理加工，找出其中的规律以及现象之间的关系.并用统计量对这些资料进行描述。它主要包括:编制次数分布表.绘制次数分布曲线，测绘现象的集中趋势的离散趋势以及现象之间的相关关系等。例如:我们研究城市居民近五年来生活水平提高的情况，根据调查所得的材料，把每户居民年收人划分为六个等级:2万元以上，17000～20000元，14000～17000元，11000～14000元，8000～11000元，8000元以下。然后计算每一个等级中有多少户居民，这就是事件次数分布统计。计算各等级居民在全体居民中所占的比重。就是比例分布统计。计算全体居民的平均收人，就是对这个数列的集中趋势的统计。计算全体居民平均相差多少钱，就是离散趋势的统计。

②统计推论，则是指在随机抽样调查的基础上，根据样本资料对全体进行推论。它常用的方法有两种:区间估计，统计假设检验。

2.社会调查报告材料分析——社会测量法

社会调查报告的社会测量法即通过测量和评定某一社会群体或团体中社会关系或社会意向的一种方法。社会测量法分社会关系测量和社会意向测量两种具体方法。社会关系测量法较为常用，是指将所研究的某一社会团体内部成员相互吸引或排斥的关系状态数量化，从而分析其人际关系的一种方法。运用此法可分五个步骤。

其一，确定选择标准，有六种类型:①工作标准，以测量工作团体内部的关系;②娱乐标准，以测量娱乐群体内部的关系;③社交标准，以测量社交群体内部的关系;④生活标准，以测量生活团体内部的关系;⑤学习标准.以测量学习团体内部的关系;⑥服从标准，以测量被领导与领导之间的关系。

其二，选择指示项。一个标准，可以拟出多个指示项。如服从标准可拟出:你认为本单位谁当领导最合适?谁威信?你最不服谁的领导?等等。

其三，制作测试答卷。给出选择标准;限定选择数目;交代测试目的、选择范围(团体之内)，说明对测量结果保密等。

其四，填答试卷。当面填写，当场收回。

其五，对试卷进行整理分析。

对社会调查报告材料的选择，要注意:

1.运用典型材料说明观点。典型材料是代表性的材料，它显示着事物和现象的某些本质特征，有着以一当十的力量。

2.运用综合材料说明观点。将一组有可比性的材料进行对比(今昔、成败、好坏、新旧、内外、先进与落后、正确与错误等)，能使观点更加鲜明突出，增加说服力。

3.用精确的统计数据说明观点。统计数据具有很强的概括力和表现力，恰当地加以运用，可以增强社会调查报告的科学性、准确性和说服力。

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书名:社会网络分析方法与实践

豆瓣评分:7.2

作者:

出版社:机械工业出版社

副标题:方法与实践

原作名:Social Network Analysis for Startups

译者:王薇/王成军/王颖/刘璟

出版年:2013-6-1

页数:177

内容简介:

本书以基于Python的网络分析包NetworkX作为社会网络分析工具，但不是一本NetworkX使用手册。作者将重点放在如何从庞大的社会网络分析学术积累中，挑选最精要与最实用的知识点，以帮助读者形成关于社会网络分析的知识谱系图。全书可以分为四部分。第1章和第2章是基础知识，主要介绍社会网络分析的背景信息与图论基础知识。第3~5章主要介绍如何分析社会网络，分别从个体与群体两个层面，介绍社会网络的主要测量指标与分析方法。其中第3章重点介绍社会网络节点层面的四个核心指标：

程度中心性：哪些是明星人物？哪些是边缘者？程度中心性回答类似问题。这是最为人们理解的社会网络测量指标。以微博为例，程度中心性就是粉丝的数量，那些程度中心性高的人就是微博中的明星。

亲近中心性：亲近中心性通过点与其他点的距离来测量。那些在社交网络中经常与人互动、人际关系颇好的人，比如公司中的八卦传播者，往往亲近中心性得分较高。

居间中心性：节点的居间程度，表示一个网络中经过该点最短路径的数量。在网络中，节点的居间程度越大，那么它在节点相互之间的信息传播起到的作用也就越大。在两个社会网络之间的人，比如跨界者，往往拥有较高的居间中心性。

特征向量中心性：那些在社交网络中沉默却拥有极大权力的人物，如《教父》中的主人翁柯里昂。社会网络研究者将他们称为“灰衣主教”。特征向量中心性就是找出他们的办法。基本原理是，一个有着高特征向量中心性的行动者，与他建立连接的很多行动者往往也被其他很多行动者所连接。在社交网络中，有这样一种人，很多明星与其做朋友，即使他沉默不语，也可能是一位重要的人物。

社会网络分析不仅仅在节点层面测量。第4章、第5章介绍如何分析群体。其中，第4章主要介绍社群划分的基础知识：如何将庞大的社会网络划分为小的组块？如何利用社会网络中的结构洞牟利？如何进行三元组普查与分析？例如，如何通过岛屿方法逐步找出推特上埃及革命的成千上万条转发的核心人物？又如，如何评估埃及革命中一个人的信息传播能力？显然，如果你的朋友们相互信任，将比那种一个明星发言，粉丝们单纯收听的星形网络传播能力更强。第5章主要介绍二模网络与多模网络的基础知识。关系还会存在于不同类型的主体之间，比如公司雇佣员工、投资者购买公司股票、人们占有信息与资源等。这些关系称为二模关系。现实生活中的关系往往是二模或多模。比如在微博上，可以通过你的兴趣、地域、使用的标签来为你推荐新的朋友，或者基于你对一些公共事件的看法，将你划分到特定政治群体中，这些都是基于二模或多模网络的分析得出的。

第6章是全书最精彩的部分，关注信息如何传播，初步展示分析动态社会网络发展的建模技巧。一条微博如何从一两个人关注突然成为流行用语？作者在实验中发现，当网络密度接近7%的时候，将从线性增长（每次增加一条连接）转化为病毒式扩散，也就是说，如果转发一条微博、加入一个网络社群等的人数比例达到7%，其他人将会在关键阶段马上跟进。这是一个推动脸谱走出哈佛大学的神奇数字。脸谱一步一步地跃迁，总是遵循一个规则——在一个社群里到达饱和点之后才移入一个更大的社群。作者通过手写Python算法，为读者打开动态社会网络与网络仿真的大门——我们如何用算法来模拟人类社会各类关系的变迁？有了自己亲手实践算法的经验，读者未来使用netlogo等网络仿真软件，将更加得心应手。

对于初学者来说，第4~6章这三章有一定难度，需要同时理解社会科学与编程技巧两方面知识。第7章则简单明了，主要介绍获取网络数据的入门知识。如果希望深入了解，可以阅读作者推荐的相关资源。附录A介绍收集社会网络分析所需数据的传统方法、伦理准则与相关API。附录B介绍如何安装本书涉及的相关软件，如NetworkX、matplotlib等。

总而言之，作为一本技术非常新颖的入门读物，本书通俗易懂，基于Python进行分析使得其灵活性变得更高。可以说，本书令学习者从一开始就具有上手实践的能力，除介绍网络数据获取技巧、网络抽样方法、网络在个体与群体两个层面的基本属性之外，还涉及目前日益热门的网络模拟方法，融合基础理论与算法于一身。简约却不简单，上升空间非常大！无论你是对社会网络感兴趣的大众读者，还是社会网络的专业研究者、开发者，相信本书都会在社会网络的理论与实践两方面给予启发！

作者简介:

maksim tsvetovat是一个跨学科的科学家、软件工程师和爵士音乐家。他从卡内基·梅隆大学获得计算、组织和社会方向的博士学位，专注于社会网络进化、信息和态度扩散、集体智能发生的计算机建模。目前，他在乔治·梅森大学教授社会网络分析。他还是deepmile networks公司的联合创始人之一，该公司聚焦于社交媒体影响的图形化。maksim还教授社会网络分析的管理人员研讨班，包括面向创业公司的“社会网络”和面向决策人员的“理解社交媒体”。

alexander kouznetsov是一名软件设计师和架构师，具有从数据仓库到信号处理的广泛技术背景。他为业界开发了大量的社会网络分析工具，从大规模数据采集到在线分析和演示工具。alex在得克萨斯大学获得数学和计算科学学士学位。