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社会网络分析

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有一句格言:不在于你知道什么,而在于你认识谁?

社会网络分析,英文social network analysis。社会网络分析已经成为重要的研究思想,涉及了多个学科和研究领域,例如:数据挖掘领域、知识管理、数据可视化、统计分析、社会资本、小世界理论、信息传播等。

社会网络分析是研究一组行动者的关系的研究方法。一组行动者可以是人、社区、群体、组织、国家等,他们的关系模式反映出的现象或数据是网络分析的焦点。从社会网络的角度出发,人在社会环境中的相互作用可以表达为基于关系的一种模式或规则,而基于这种关系的有规律模式反映了社会结构,这种结构的量化分析是社会网络分析的出发点。

社会网络分析关注的焦点是关系和关系的模式,采用的方式和方法从概念上有别于传统的统计分析和数据处理方法。

社会网络分析可以解决或可以尝试解决下列问题:

1-人际传播问题,发现舆论领袖,创新扩散过程;

2-小世界理论,六度空间分割理论;

3-Web分析,数据挖掘中的关联分析,形成交叉销售,增量销售,也就是啤酒和尿布的故事;

4-社会资本,产业链与价值链;

5-文本的意义输出,通过追问调查研究文本的关联和意义;

6-竞争情报分析;

7-语言的关联,符号意义;

8-相关矩阵或差异矩阵的统计分析,类似得到因子分析和MDS分析;

9-恐怖分子网络;

10-知识管理与知识的传递,弱关系的力量;

11-引文和共引分析;

关于“关系”被认为是一种双向属性,而主流社会科学所关注的是单一属性,例如:收入、年龄、学历、性别等,但社会网络分析考虑的主要类型是一对“行动者”之间的二元属性,社会活动中存在着不同的二元属性关系,例如:

1-血缘关系:是谁的兄弟,是谁的父亲,婚姻关系等

2-社会角色:是谁的领导,是谁的教师,是谁的朋友等

3-情感关系:喜欢谁,尊敬谁,恨谁等;

4-认知关系:知道谁,与谁看起来相似等;

5-行动关系:同谁谈话,一同吃饭,进攻谁,传递信息给谁,从谁接受信息等;

6-流动关系:汽车流量,信息流量,通信流量等

7-距离关系:两地距离;

8-相似关系:相关系数度量;

9-共同发生:同一个俱乐部,有相同颜色头发等;

社会网络分析建立的两大支柱是:可视化分析与对人、社会、政治、经济的关系测量

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从社会网络分析来看,传播网络是一个包含了大量个体及个体之间相互作用的系统。近年来在对复杂网络的研究过程中,研究者亦发现了众多的幂律分布,例如:电子邮件网络、电影演员合作网络、引文关系网络,特别是互联网这样的社会性网络,虽然网络在结构及功能上是如此的千变万化,相差迥异,但复杂网络中节点的度值k,相对于它的概率P(k)满足幂律关系,且幂指数多在2和3之间,这一现象是如此的普遍,令人惊叹不已,以至于人们给具有这种性质的网络起了一个特别的名字——无标度网络Sacle-free。无标度是指网络缺乏一个特征度值(或平均度值),即节点度值的波动范围相当大,所以正态分布统计思想下无法洞察幂律分布下的网络动力学行为和结构,甚至我们可以把社会网络,传播网络称为幂网。 基于海量数据的关系数据获取,将带来数据挖掘技术与社会网络分析技术的融合,形成数据挖掘在社会网络分析中的社会和商业应用价值!


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