社会网络分析袁毅社会网络分析方法第三、四、五、六讲：社会网络分析.ppt

社会网络分析,华东师范大学 MBA 课程,袁毅 教授 华东师范大学商学院 ,参考文献,罗家德.社会网分析讲义 刘军. 整体网分析讲义 其它社会网分析论文,社会网络分析 Social Network Analysis(SNA),社会网络分析是适应研究社会结构和社会关系需要而发展起来的一种分析方法，主要分析行动者之间的关系状况，寻找关系的特征以及发现这些关系对组织的影响。 社会网络：通过社会关系连接起来的一群人。 社会网络分析：Social Network Analysis (SNA) 在社会计量法基础上，通过采集和分析组成员的关系数据，研究社会结构和社会关系的一种分析方法,美国战略咨询研究所的组织网络,应用1. 网站、人、贴子关系分析中的应用。如：五个网站相互链接关系如下，绘出它们的社会关系网络,node node link A B 5 A C 1 A D 1 A E 2 B A 1 D C 1 UCINet 社会网络分析软件,步骤一:记事本中书写以下文本，步骤二:启动UCINET,*node data A B C D E *tie data c1 c2 n A B 5 A C 1 A D 1 A E 2 B A 1 D C 1,步骤三:打开 NETDraw,步骤四:在netdraw界面打开记事本,步骤五:生成五个网站社会关系网络,节点node 网站 连线line 链接关系 连线粗细 链接强度 箭 头 链接指向,应用2 在企业专利分析中的应用,步骤一:启动UCINET建立专利引用关系矩阵,步骤二:在NETDraw中调用生成的关系矩阵文件,步骤三:生成八个电信商中国专利引用关系网络,一、基本概念（图论）,Node（节点）, Nodal Degree（点度），出度，入度 Line（线）, Graph(图），Directed Graph（有向图） Walk (途径）：始于一节点到另一节点走过的路，可重复， 如AEGEI Trail (步径）：走过一个途径时，没有走重复的线（节点可重复，如 BFHB Path (路径）：节点与线均不重复的途径，AEI Geodesics( 捷径）：A到I的众多路径中最短的一条路径 如，AEI, ADEI , Geodesics 是前者 Distance (距离): 在捷径基础上，两节点之间的连线数量，AI 距离=2,Eccentricity( 自我中心距离）：某一节点与其它节点之间距离最长的捷径的长度（必须在相连图形方可），在上图中，除C外，其它6人的子网中，E距最远的是F，Eccentricity is 3 Diameter (直径）：每个点有一个自我中心距离，多点中选择一个最大的自我中心距离，即该网络的直径，如 AF Diameter is 4 Circle (回路）：从一个节点出发回到相同节点的一条路径，不会重复相同的线和节点。如，ADE A , 回路可以作为一个信息反馈系统。 Close walk (封闭途径）：起点与终点为同一节点的途径为封闭途径,Connected graph (相连图形): 在一个图形中，如果任何一对节点之间都存在路径使之相连，则此图为 Connected graph. 上图去掉C后，即为相连图形。 Component (组件）：最大的相连的子图形 ，上图有两个组件，一个是C，另一个是ABDEFGHI Cutpoint (切开点）：如果将某点去掉，会多出一个组件。 Bridge (桥）：桥是线，将线去掉，组件数目会提高，如BG Reachability (可达性）：在一相连图形中，某一个节点可以有路径与多少节点相连。如A可达B,D,E,F,G,H,I，这七个节点，但它无法连接到其它的，e,d,I,以上是无向图形，对于有向图，以上定义要加以修正,A可达性变为3 节点程度分为外向节点程度和内向节点程度 外向节点程度：节点指出去的线的数量总和 Strongly connected (强连接) :从一节点能到另一节点，也能从另一节点回原节点，上图中，A与D是强连接，A到D可以AE D , 从D到A直接走DA ，否则两节点之间不考虑方向，只要连接就是weakly connected (弱连接） Recursively connected (递归连接）：从节点1到节点2，也能从节点2到节点1，而且这两条路径是相同的。强连接可用不同路径返回，而递归不可，如A与I就是递归相连。 强相连图形:图形中任何两个节点都是强相连 弱相连图形：图形中任何两个节点只要是弱相连，这个图形就是弱相连图形。,模,（1）1-模：行动者内部各个行动者之间的关系构成1-模网络，如全班同学朋友关系 （2）2-模：一类行动者集合与另一类行动者集合的关系构成2-模网络。如资金从公司向供应商的流动。 当一个行动者集合为各个行动者，而另一个行动者集合为上一个行动者集合的隶属部分，则称为隶属网络，如18个妇女参加的14个事件中，就可以发现有些妇女会参加同一些类似的事件。即社会活动中存在子群。,二、社会网的类型,社会网类型,社会网共分为： 个体网、局域网、整体网 1.个体网：由一个核心个体和与之直接相连的其它个体构成的网络。个体网测度：规模、关系的类型、网络密度、关系的模式、成员同质性、异质性。研究问题主要是个体网的诸多性质与个体的属性的关联。 （1）只能分析社会连带（tie)，而不能分析网络结构；（2）抽样方式：可以随机抽样，样本大小取决于抽样理论（如以电话号码为抽样框架，从中选取部分作为样本）,2.局域网：个体网加上与个体网络络成员有关联的其它点构成局域网。 难点在于：局域网的边界难以确定，需要根据研究目的，分为2-步局域网、3步局域网等。 3.整体网: 由一个群体内部所有成员有其间的关系构成的网络。其测度：图论性质、密度、子图、角色及位置等。（1）不易分析社会连带，但却是分析社会结构重要方法；（2）封闭团队只能作为个案，整体社会网不是随机抽样，而是便利抽样，其推论能力受到限制，只能说个案对某群体具有代表性。,三、网络分析,（一）基本测度分析 （二）中心性分析 （三）小团队分析,（一）基本测度分析,可达性 距离 直径 组件 - 理论见定义 方法见后面的例子,（二）、中心性分析,1. 程度中心性（degree centrality) 点的程度中心性 绝对度数中心性：与点A直接相连的其它点的个数 相对中心性：点的绝对中心性与图中点的最大可能的度数之比 （10个点的图中，点度6的相对点度是多少 ？6/9） 点具有较高的度数，意味着具有较大的权力。 具有较高的入度，意味着具有较大的影响力，具有较小的出度意味着别人对他影响不大。,图的度数中心势 星形网络-核心点度数中心度最大，其它点的度数都是1，具有最大的中心势 N点完备网络-任何点的度数都等于0，图的中心势为0 计算公式： 操作：networkcentralitydegree, 图下有Network Centralization即表示度数中心势 2. 接近中心性（closeness centrality) 以距离来计算节点的中心程度 由于要求图形连通且两两强连接，不适用，因此 较少用 networkcentrality-closeness,3.中介中心性（betweenness centrality) 点的接近中心性 如果一个点处于多个其它点对的捷径上，称该点具有较高的中间中心性 一个行动者处于多对行动者之间，度数可能较低，但可能起到中介作用 如果一个网络有严重的切割，形成一个个分离的组件时，即两个网络之间有结构洞，如有一个人在两分离的组件中形成连带，这个人就是一个切点，即桥。 CentralityFreeman BetweennessNode Betweenness (可以先将15IT数据变成对称矩阵，做出网络图，可以看到4、7是中介点，再对比结果 。此外，结果下方还有图的中间中心势） 图的中间中心势 星形图具有100%的中介中心势，而环形图刚为0中介中心势 线的中间中心度,线的中介度是测量一条线出现在捷径上的次数 节点1与4的线i的中介中心度，1-4之间只有一条捷径，i100%控制了两点的信息，i的中介中间度为1。 节点1和节点3 ，两个点间存在两条捷径，i只有50%控制1和3，i对1和3来说，中介中心度为0.5 节点1和5的捷径只有1条，i对1和5的度为1， 因此，线i的中介中心度为1+0.5+1=2.5,注意：点的中介中间性与线的中介中间性不同。 点的中介中间性：测量行动者个体的控制优势 线的中介中间性：测量两点关系在网络中控制优势,例1.文本法社会网络分析实例,（1）5个网站的关系文本 *node data A B C D E *tie data c1 c2 n A B 5 A C 1 A D 1 A E 2 B A 1 D C 1,步骤一:记事本中书写以下文本，步骤二:启动UCINET,*node data A B C D E *tie data c1 c2 n A B 5 A C 1 A D 1 A E 2 B A 1 D C 1,步骤三:打开 NETDraw,步骤四:在netdraw界面打开记事本,步骤五:生成五个网站社会关系网络,节点node 网站 连线line 链接关系 连线粗细 链接强度 箭 头 链接指向,(2) 5个需显示业绩（属性）的电子商务网站的关系 *node data websites item money A 20 150 B 10 20 C 2 3 D 40 340 E 6 10 *tie data c1 c2 n A B 5 A C 1 A D 1 A E 2 B A 1 D C 1,（5）5个既需显示属性又具有多重关系的网站 *node data Id 粉丝 关注 1 23 12 2 0 100 3 120 400 4 860 60 *tie data user1 user2 review forword 1 4 2 4 2 1 1 7 3 2 5 8 4 3 10 20 2 1 1 0,（4）发散网络的关系文本,参考：袁毅. 微博客信息传播结构、路径及其影响因素分析. 图书情报工作,2011（12）,例2. 矩阵法的社会网络分析实例,（1）15个IT人员的咨询网络可达性、距离、密度及组件,矩阵-UCINET文件格式,可达性,距离,组件（注意强连接及弱连接的选择）,中心性分析例子程度中心性,有向图：外向程度中心性和内向程度中心性,点中介性 （本例先变成对称矩阵）,注：节点4、7的中介性最高,线中介性,注：4，7之间的中心性最大，说明连线中介度最高）,三、小团体分析,（1）以点度计算小团体 K-plex: 一小团体有gs 人，其中每个人都至少与该小团体的其它成员保持gsk条的关系 K-core: 一小团体有gs 人，其中每个人都至少与该小团体的其它成员保持k条的关系 Lambda Set.,(2)以距离计算的小团体 n-clique:团体中每两人距离要小于或等于n n-clan: n-clan首先是一个 n-clique，且所有捷径都必须包在子图形内。 n-club：子图形的直径小于或等于n,(3) 绘图发现小团体,社会网络图,Transform-symmetrize, minumum,注：取对称矩阵文件：15-Sym.#h,（4）图形密度及小团体密度 图形密度：图形中实际存在的线与图形中所有可能可能的线的数量的比 -测度图形线的密度 小团体密度： E-I index= (density-of-subgroup)/(density-of-group),网络密度及小团体密度,四、角色分析,将多个人归纳成几个角色-结构职位。 角色分析就是出有若干结构职位的成员，并发现他们之间的关系。旨在分析一群人与另一群人的关系。 在小团体分析中一群人是指关系紧密的人，但在角色分析中，一群人是指结构同型的人。,1,2,3,4,5,五、社会网资料的收集,社会网 个体网：一个个体与之直接相连的个体构成的网络。 测度：相似性、规模、关类型、同质性、异质性等 只能分析社会的连带关系，不能分析结构 整体网：一个相对封闭、有明确边界的行动者集合。 图论的性质 、中心性、小团体、部件等。 分析社会连带关系较差，但是能分析网络结构,个体网资料的收集,1.提名生成法和提名诠释法 2.职位生成法,1提名生成法和提名诠释法,（1）. 提名 设计问题完成关系表 如Q1-Q4 共四个问题，完成下图,（2）.背景 这个人的最高学历如何？,背景 性别 年龄 学历 收入 种族 宗教 党派,（3）.连带关系 四个构面： 互动的频率 认识的时间多长 亲密程度 互惠内容,互动频率,四个构面的数据的处理： 最简单的办法是：所有的问题设计成五级量表或七级量表，如四题加总，得总体评分-连带强度 关连者的社经背景-相似性、相似性对连带强度影响,2.职位生成法,对所有被选择的职业类型加总，得到职业类型得分，该指针反映个人网络中嵌入社会资源的情况,整体网资料的收集,一个人在组织场域中的四维社会网络图：咨询网、情感网、情报网、信任网 整体社会网问卷范例,整体网资料的收集,利用 “线人”收集资料