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劉軍《社會網路分析導論》閱讀筆記(1)---第一章~第四章

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第一章 社會網路分析概說

第一節 研究社會關係的藝術:社會網路分析

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社會網路分析是社會科學中的一種獨特視角,之所以說其獨特,是因為社會網路分析建立在如下假設基礎之上:在互動的單位之間存在的關係非常重要。社會網路理論、模型及應用的基礎都是關係資料,關係是網路分析理論的基礎。
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網路分析者認為,行動者之間是相互依賴,而不相互獨立。因而應該把“關係”看成是分析單位,把結構看成是行動者之間的關係模式,分析行動者之間的關係(而不根據內在屬性對各個單位進行分類),這樣就可以深入地分析社會現象的關係本質。

傳統資料關注的是行動者和屬性(屬性資料),網路資料關注的是行動者和關係(關係資料)。觀念資料,比如在對政治態度的研究中,可能把態度與群體成員和社群的依附感聯絡在一起。

從方法論角度說,社會網路分析的重要之處在於:分析單位主要不是行動者(如個體、群體、組織等),而是行動者之間的關係。

社會網路分析的獨特之處是多方面的,其核心在於,從“關係”的角度出發研究社會現象和社會結構。由於社會結構既可以是行為結構、政治結構、經濟結構,所以,社會網路分析的概念和方法已經在多學科中得到了廣泛應用。

第二章 社會網路分析簡史

國際社會網路分析網

布朗:人與人、群體與群體之間的實際關係在一年又一年,甚至一天又一天地經歷變化。……但是總的社會結構形式卻在一個或長或短的時期內保持著相對的穩定。

博特研究的問題:“如何解釋在婚姻關係中,不同的夫婦扮演的不同的角色?”。博特發現夫婦的婚姻角色有兩級。一極是夫婦各自為政,經濟相互獨立,完成各自的事業,二則和之間有明確的勞動分工,休閒時間很少在一起;另一極是夫婦相互合作,儘可能在一起活動,即使休閒時間也一起度過。
博特指出,僅僅從家庭所處的一般社會環境(如夫婦在地位、職業上的差異,地區差異等)的角度進行解釋不能產生有意義的結果。她轉而分析家庭的外部環境,家庭與朋友、鄰居、親屬、工作地點、俱樂部等的關係。通過分析,她發現現象:“夫婦在婚姻角色關係中分離的程度越高的家庭,該家庭就越傾向於有一個緊密的網路,夫婦的朋友、鄰居和親屬等都相互認識;夫婦在婚姻角色關係中分離程度越低的家庭,該家庭就越傾向於有一個稀疏的網路,夫婦的朋友、鄰居和親屬等一般互相不認識。”。
因此,博特據此提出著名的假設:“夫婦在婚姻角色關係中分離的程度與該家庭的社會網路的關聯度直接相關。”(“關聯度”就是後來所說的“密度”)

第三章 社會網路的形式化表達

社會網路分析軟體:UCINET、GRADAP

矩陣求n次冪,Mij代表的是i到j路徑長度為n的路徑數。

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矩陣的相關性(可以利用UCINET的QAP分析)

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矩陣的相關性:比如研究親屬關係是否會帶來更多的交往關係?可以構建親屬關係矩陣和交往關係矩陣,比較兩個矩陣的相關性。

矩陣迴歸:比如研究一群行動者之間,能否根據“親屬關係“的模式預測他們之間的”朋友關係“模式?矩陣的迴歸把一個矩陣的元素看成自變數,另一個矩陣的相應元素看成因變數,進行擬合檢驗。

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矩陣的迴歸(可以利用UCINET的QAP分析)

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第四章 社會網路的基本概念及應用

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  • 子圖:圖A的點和線都被圖B所涵蓋,圖A就是圖B的子圖。

  • 點生子圖:從圖B中取出一個點集(點數大於0)並把兩個端點都在這個點集中的線取出來,組成圖A,那麼圖A就是圖B的點生成子圖。

  • 線生子圖:從圖B中拿出一個線集並把該線集的端點都拿出來,組成圖A,那麼圖A就是圖B的線生子圖。

  • 線路:從一點到另一點的點線序列

  • 跡:沒有重複線的線路

  • 途徑:沒有重複線,也沒有重複點的線路

  • 途徑的長度:該途徑含有線的條數

  • 關聯圖:一個圖的任意兩點均可達(兩個點之間有途徑)

  • 二方組:在這裡插入圖片描述

  • 點度平均值(點度平均密度):總度數/總點數,總度數就是線數的2倍
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  • 點度方差:在這裡插入圖片描述

  • 閉路:開始點和結束點是同一個點的線路

  • 環:在這裡插入圖片描述

  • 測地線:
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  • 兩點之間的距離:在這裡插入圖片描述

  • 直徑:在這裡插入圖片描述

  • 密度: 圖的邊數 / 對應完全圖邊數或有向完全圖邊數

  • 內含點:非孤立點在這裡插入圖片描述

個體中心網:不僅僅考慮直接與“自我”相連的成員,還要考慮與“自我”相連的那些成員內部的關係。去除直接與“自我”相連的線外,ABCD組成的網的密度是2/6,書上說這個密度對主體網才比較有意義,與“自我”聯絡的那幾個人之間的聯絡很少,得出了這個結論。
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密度的實際應用案例(個人中心網)

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密度的測量依賴於圖的大小,不同規模網路的密度難以比較。結合帶權圖(本書稱為賦值圖)可知,比如當一個人不斷擴充人際關係的時候,新增的節點數多了,但是連線的邊的權重卻很小,這就造成了圖規模大,但密度自然小了!想個極端的例子,一個人際網只有兩個人組成,兩個人是好朋友,那麼密度就是1啊。