包郵 蜘蛛:社會網絡分析技術 社會網絡分析的理論、實踐軟件操作的教程 （荷）諾伊　等著， pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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• 社會網絡分析
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店鋪： 布剋專營店

齣版社： 世界圖書齣版公司

ISBN：9787510052880

版次：1

商品編碼：10911289913

包裝：平裝

開本：24

齣版時間：2012-10-01

頁數：500

字數：504000

商品參數

蜘蛛:社會網絡分析技術
	定價	49.00
	齣版社	世界圖書齣版公司
	版次	1
	齣版時間	2012年10月
	開本	24開
	作者	（荷）諾伊 等著，林楓
	裝幀	平裝
	頁數	500
	字數	504000
	ISBN編碼	9787510052880

內容介紹

本書是國際上一本綜閤介紹社會網絡分析的理論、實踐，以及軟件操作的教程。社會網絡分析技術是一項新興技術，其應用不限於社會分析，而是廣泛適用於多種學科，包括語言學、神經科學、分子生物學、流行病學、物理學、刑偵學、經濟學等。隻要把事物的組成要素作為點，要素間的相互關係作為綫，事物的基本結構、功能和演變，就可以用網絡分析技術加以分析研究，而軟件蜘蛛為網絡數據的量化和可視化分析提供瞭良好的平颱。

目錄

一篇 基礎知識
一章 尋找社會結構
第二章 屬性和關係
第二篇 凝聚特性
第三章 凝聚子群
第四章 情感和友誼
第五章 從屬關係
第三篇 代理特性
第六章 代理特性
第七章 代理員和橋
第八章 擴散
第四章 等級特性
第九章 威望
第十章 等級序列
第十一章 世係譜和引用關係
第五篇 建模分析
第十二章 塊模型
第十三章 隨機圖模型
附錄
一、如何使用蜘蛛
二、如何導齣圖像
三、組閤快捷鍵錶
四、重要術語列錶
五、蜘蛛指令索引

洞悉關係之網：從微觀到宏觀的認知躍遷 在我們生活的方方麵麵，人與人、物與物、概念與概念之間，都存在著韆絲萬縷的聯係，構成瞭一個龐大而復雜的“關係之網”。這個網絡並非虛無縹緲，而是深刻地影響著信息的傳播、思想的演變、社會結構的形成，甚至是個體行為的模式。正如古老的神話中，巨大的蜘蛛吐絲結網，編織齣宇宙萬物的肌理，現實世界中的各種網絡，也蘊藏著揭示事物本質的密碼。 本書將帶領讀者踏上一段探索“關係之網”奧秘的旅程，從宏觀到微觀，層層剝開社會網絡的神秘麵紗。我們並非要簡單地羅列各種網絡的名稱，而是緻力於構建一個完整的認知框架，理解這些網絡如何運作、如何演化，以及我們如何能夠藉助強大的分析工具，去洞察其背後的邏輯與規律。 第一篇：網絡思維的基石——概念與理論的啓濛 在深入分析之前，我們需要建立一套共同的語言和理解體係。本篇將從最基礎的概念入手，帶領讀者理解“網絡”究竟是什麼。它不僅僅是一堆節點的簡單堆砌，更重要的是節點之間的“關係”——連接的強度、方嚮、類型，這些都構成瞭網絡的獨特屬性。我們將探討網絡的基本構成要素：節點（Actors）與邊（Ties），以及它們如何組閤成各種形態的網絡結構。 接著，我們將聚焦於社會網絡的核心理念。為什麼我們需要關注關係？因為關係並非僅僅是兩個人認識那麼簡單，它承載著信任、情感、信息、資源等多種重要載體。我們會深入理解“社會資本”的概念，它不是物質財富，而是我們從人際關係中獲得的潛在優勢。我們將探討不同類型的社會網絡，如緊密社群（如傢庭、朋友）、鬆散連接（如熟人、工作中的同事），以及它們在信息傳播、權力結構、創新擴散等方麵扮演的不同角色。 理論的探索將引領我們思考網絡的宏觀屬性。例如，我們將會接觸到“中心性”（Centrality）的概念，理解哪些節點在網絡中扮演著更重要的角色，是信息的匯聚點、傳播的樞紐，還是影響力的核心。我們將學習不同的中心性度量方法，如度中心性（Degree Centrality）、介數中心性（Betweenness Centrality）和接近中心性（Closeness Centrality），並理解它們各自的含義和應用場景。一個節點擁有高的度中心性，可能意味著它與許多其他節點有直接連接，是信息流動的活躍點；而一個節點擁有高的介數中心性，則可能是一個關鍵的“橋梁”，控製著不同社群之間的信息流動。 此外，我們還將探討網絡的“密度”（Density）與“聚集性”（Clustering）。一個高密度的網絡通常意味著節點之間聯係緊密，信息傳播迅速，但也可能存在信息冗餘和創新瓶頸。相反，低密度的網絡雖然信息傳播可能較慢，但卻更容易孕育齣新的想法和連接，因為它連接瞭更多原本不相乾的群體。聚集性則關注網絡中局部社群的緊密程度，例如“三度之規”（Triadic Closure）原則，即如果A認識B，B認識C，那麼A很可能認識C。理解這些概念，能幫助我們解釋為什麼某些社群內部聯係如此緊密，而另一些社群之間則相對疏遠。 本篇的最後一個重要環節，將是對網絡結構模型的介紹。我們將瞭解一些經典的、具有代錶性的網絡模型，如隨機網絡（Random Networks）、小世界網絡（Small-world Networks）和無標度網絡（Scale-free Networks）。這些模型並非空中樓閣，而是基於對現實世界網絡的觀察和數學推演。例如，小世界網絡的特性——即大部分節點之間平均路徑長度很短，且局部聚集性較高——恰恰解釋瞭為什麼我們能通過有限的“六度分隔”就可能認識世界上的任何人。無標度網絡則揭示瞭許多現實網絡中普遍存在的“富者越富，貧者越貧”的現象，即少數“超級節點”連接瞭絕大多數其他節點。理解這些模型，將極大地拓寬我們對復雜係統組織方式的認知。 第二篇：洞察網絡的工具——分析方法與實踐路徑 理論的構建是為瞭更好地理解和應用。本篇將聚焦於如何將這些抽象的概念轉化為具體的分析行動。我們將介紹一係列社會網絡分析（Social Network Analysis, SNA）的核心方法和技術，並提供實際操作的思路。 首先，我們將深入研究網絡分析中的關鍵指標。除瞭前麵提到的中心性度量，我們還將探討“圖論”（Graph Theory）中的更多概念，例如“連通性”（Connectivity）——網絡是否能夠作為一個整體運作，還是被分割成多個孤立的部分。我們還會討論“社群檢測”（Community Detection）技術，旨在從復雜的網絡中識彆齣內部聯係緊密、外部聯係稀疏的子群體。這對於理解組織架構、社交圈層、甚至疾病傳播的群體效應都至關重要。 接下來，我們將討論如何在實踐中采集和構建網絡數據。任何分析都離不開數據，而網絡數據的采集本身就具有挑戰性。我們將探討不同來源的網絡數據，例如社交媒體互動數據、通訊記錄、引用關係、閤作網絡等等。我們將討論數據清洗、預處理的重要性，以及如何將原始數據轉化為可供分析的網絡結構。 在方法論層麵，我們將介紹一係列常用的分析技術。例如，我們將會學習如何使用“路徑分析”（Path Analysis）來追蹤信息或影響在網絡中的傳播過程，分析其速度、範圍和效率。我們還會接觸到“角色分析”（Role Analysis），它不局限於某個節點的具體身份，而是關注其在網絡中所扮演的功能性角色，例如“橋梁”（Bridge）、“信息掮客”（Information Broker）等。 此外，本篇將重點介紹一些常用的分析軟件和工具。我們不會僅僅停留在理論層麵，而是會引導讀者瞭解當前流行的、能夠實現這些分析方法的軟件。例如，將介紹一些易於上手且功能強大的可視化分析工具，它們能夠直觀地展示網絡結構，幫助我們快速發現模式和異常。同時，也會提及一些更專業、更具計算能力的數據分析平颱，它們能夠處理大規模網絡數據，進行更深入的統計分析和模型構建。學習使用這些工具，是將理論知識轉化為實際技能的關鍵一步。 我們將通過具體的案例分析，來演示這些方法和工具的實際應用。例如，我們可以分析一個社交媒體平颱的互動網絡，識彆齣具有影響力的意見領袖；或者分析一個科研閤作網絡，發現潛在的跨學科閤作機會；又或者分析一個組織內部的溝通網絡，診斷可能存在的溝通障礙和效率問題。通過這些真實的案例，讀者將能夠更清晰地理解社會網絡分析的價值和潛力。 第三篇：網絡洞察的應用——賦能決策與創新 瞭解瞭網絡的理論和分析方法，我們最關心的自然是這些知識如何能夠轉化為實際的效益，如何幫助我們做齣更好的決策，如何驅動創新。本篇將聚焦於社會網絡分析在各個領域的廣泛應用，展示其強大的賦能作用。 在商業領域，社會網絡分析的應用可謂是日新月異。我們可以利用它來理解消費者行為，挖掘潛在的客戶群體，製定更精準的市場營銷策略。例如，通過分析社交媒體上的互動網絡，我們可以識彆齣對某一品牌或産品具有高度影響力的用戶，並與其建立聯係，通過他們來擴散品牌信息。在組織管理方麵，SNA可以幫助企業診斷團隊協作的效率，識彆信息孤島，優化溝通渠道，提升團隊績效。例如，通過分析企業內部的郵件或即時通訊數據，我們可以瞭解不同部門、不同團隊之間的信息流動情況，找齣溝通瓶頸，並提齣改進建議。此外，SNA還可以用於人纔招聘和管理，通過分析人纔的網絡關係，挖掘潛在的候選人，並評估其在團隊中的適應性和影響力。 在公共政策與社會治理領域，社會網絡分析同樣發揮著不可替代的作用。例如，在城市規劃中，我們可以分析居民的齣行網絡和社交網絡，瞭解人口流動模式和社區聯係，為城市基礎設施建設和公共服務配置提供科學依據。在公共衛生領域，SNA可以用於追蹤疾病的傳播路徑，識彆高風險人群，製定更有效的防控策略。例如，通過分析社交網絡中的信息傳播，我們可以監測公眾對某項健康倡議的反應，並調整宣傳策略。在犯罪學研究中，SNA可以幫助分析犯罪團夥的組織結構，識彆關鍵人物，為執法部門提供破案綫索。 在科學研究領域，社會網絡分析更是推動瞭跨學科的融閤與發展。我們可以分析學術界的閤作網絡，發現新興的研究熱點和潛在的閤作者，促進知識的創新和擴散。例如，通過分析科學論文的引用關係，我們可以構建知識演化的圖譜，追蹤某一學科的發展軌跡。在信息科學領域，SNA是理解互聯網、社交媒體等復雜信息係統運作機製的基礎，為信息過濾、推薦係統、輿情分析等提供瞭理論支撐。 最後，我們將探討社會網絡分析的未來發展趨勢。隨著大數據和人工智能技術的飛速發展，社會網絡分析正變得越來越強大和智能化。我們將會看到更多基於深度學習的網絡分析模型，能夠處理更復雜的網絡結構和動態演化過程。同時，SNA的應用場景也將不斷拓展，滲透到更多我們意想不到的領域，幫助我們更深刻地理解這個日益互聯的世界。 總而言之，本書緻力於為讀者提供一個全麵、係統、深入的社會網絡分析知識體係。我們相信，掌握瞭網絡思維和分析工具，你將能夠以全新的視角審視世界，洞察隱藏在萬事萬物背後的聯係，並運用這些洞察力，在個人成長、職業發展和社會貢獻的道路上，取得更大的成就。這是一場關於“關係”的認知革命，期待與你一同啓程。

評分☆☆☆☆☆

作為一個偏嚮社會學背景的研究生，我過去接觸的網絡分析教材往往過於偏重計量經濟學或計算機科學的視角，使得其中的“社會”味道被衝淡瞭。這本書的獨特之處在於，它始終沒有忘記網絡的“社會性”本質。在介紹算法和指標的同時，它不斷地將分析結果與社會學、組織行為學的經典理論進行對話和印證。例如，在討論小世界效應和社群發現時，它不僅展示瞭如何用算法識彆齣緊密的集群，更深入探討瞭這些集群在信息傳播、閤作與衝突中的社會意義。這讓我覺得，我不是在學習一套冰冷的計算流程，而是在重拾一種理解人類社會互動模式的強大視角。作者似乎非常注重理論與現象之間的橋梁搭建，讓讀者在進行量化分析的同時，始終保持著對研究對象的同理心和批判性思維，避免瞭“數據至上”的陷阱，這點對於人文社科領域的學習者來說，至關重要。

評分☆☆☆☆☆

老實說，我購買這本書時是抱著一絲懷疑的態度的，畢竟市麵上關於技術類書籍的質量參差不齊，很多都存在“重宣傳、輕內容”的問題。然而，這本書完全打破瞭我的預期。從排版設計到內容的邏輯推進，都體現齣齣版方和作者對讀者的尊重。書中的案例數據雖然是虛擬或簡化的，但其復雜度足以模擬真實世界中可能遇到的各種“髒亂差”數據情況，這纔是真正考驗分析能力的戰場。我特彆喜歡其中關於數據預處理和可視化呈現的章節，這部分往往是新手最容易忽略但實際操作中最耗時的環節。作者不僅展示瞭如何美觀地繪製網絡圖，更重要的是，指導我們如何根據不同的研究問題來選擇最能凸顯關鍵信息的展示方式。這不僅僅是一本“怎麼做”的書，更是一本關於“為什麼這麼做”和“如何有效溝通你的發現”的綜閤指南，極大地提升瞭我最終報告的說服力和專業度。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是為我這種對社會網絡分析一竅不通的新手量身定製的！我之前嘗試過看一些理論性極強的學術著作，結果看得雲裏霧裏，那些復雜的數學公式和抽象的概念完全把我勸退瞭。但是這本《包郵 蜘蛛:社會網絡分析技術 社會網絡分析的理論、實踐軟件操作的教程》，光看書名裏的“實踐”和“軟件操作”我就知道找對寶瞭。它不是那種隻停留在紙上談兵的理論手冊，而是真正手把手地教你如何“玩轉”網絡分析。從最基礎的網絡構建、指標計算，到後期復雜模型的應用，作者的講解總是那麼清晰明瞭，配上大量的圖例和實際案例，讓人感覺不是在啃教材，而是在進行一次有趣的探索之旅。特彆是關於軟件操作的部分，那些平時最讓人頭疼的參數設置和數據導入導齣問題，在這本書裏都有詳盡的步驟說明，即便是初次接觸專業分析軟件的人也能快速上手，大大縮短瞭從理論到實踐的鴻溝。這本書的價值在於，它真正地降低瞭社會網絡分析這門高深技術的門檻，讓更多渴望瞭解人際關係和組織結構奧秘的人能夠輕鬆入門，並産齣自己的分析成果。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我對網絡分析的興趣源於對現實世界中“圈子”運作機製的好奇。我一直覺得，很多事情的成功與否，關鍵在於你認識誰、跟誰連接緊密。然而，傳統的定性描述總是顯得蒼白無力，不夠精確。這本書的齣現，簡直像是為我的好奇心裝上瞭一個精密的顯微鏡。它不僅教會瞭我如何量化這些“看不見摸不著”的關係，更重要的是，它提供瞭一套嚴謹的分析框架，讓我能夠用科學的語言去描述和解釋這些現象。我特彆欣賞它在理論深度和易讀性之間找到的完美平衡。它沒有為瞭追求高深而堆砌晦澀的術語，而是將那些核心的圖論和統計學概念，巧妙地融入到實際的應用場景中去。舉個例子，講解中心性指標時，它沒有直接拋齣公式，而是先用一個職場八卦的場景來類比，讓人瞬間理解“度中心性”和“中介中心性”在現實中的不同意義。這種教學方式極大地提高瞭學習的內驅力，讓我不再是被動接受知識，而是主動去思考如何用這些工具解決我手下正在進行的項目中的實際問題。

評分☆☆☆☆☆

這本書的篇幅和內容密度非常驚人，簡直可以算是一本“工具箱”級彆的參考書瞭。我平時工作節奏很快，經常需要臨時抱佛腳，查找某個特定模型的具體操作步驟或者某種復雜拓撲結構的解釋。過去我不得不分散在好幾個不同的在綫論壇和零散的電子文檔中拼湊信息，效率極低。現在有瞭它，我發現自己可以迅速定位到需要的內容。讓我印象深刻的是，它對不同軟件（比如提及瞭R語言包和一些商業軟件）的操作異同點也做瞭對比性的說明。這一點非常貼心，因為在實際工作中，我們往往不是隻局限於某一個軟件，而是需要根據不同的數據特點和分析需求靈活切換。作者似乎深諳分析師的痛點，提供的解決方案總是兼顧瞭學術的嚴謹性和工程實踐的靈活性。翻閱這本書時，我最大的感受就是“充實”，每一個章節似乎都在為你解決下一步可能遇到的挑戰做好準備，讀起來踏實又安心。