社会网络分析（第2版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 戴维·诺克，杨松 著，李兰 译

图书标签:

• 社会网络分析
• 网络科学
• 关系数据
• 图论
• 数据挖掘
• 社会学
• 统计学
• 复杂网络
• 社交网络
• 结构洞

出版社： 上海世纪格致出版社

ISBN：9787543221710

版次：1

商品编码：11092784

包装：平装

开本：32开

出版时间：2012-10-01

页数：201

内容简介

《社会网络分析（第2版）》是“格致方法定量研究系列”之一，包括了社会网络分析简介；研究设计的基本要素；数据收集过程；信息偏差；网络分析基本方法；关系的测量方法；网络分析高级方法等内容。本书适合从事相关研究工作的人员参考阅读。

目录

序
第1章 社会网络分析简介
第2章 网络基础
第1节 基本假定
第2节 行为人和关系
第3节 网络
第4节 研究设计的基本要素

第3章 数据收集
第1节 范围界定
第2节 数据收集过程
第3节 认知社会结构
第4节 信息偏差
第5节 信度
第6节 数据缺失

第4章 网络分析基本方法
第1节 图表
第2节 矩阵
第3节 关系的测量方法
第4节 中心度和声望
第5节 小团体
第6节 结构等价
第7节 视觉演示
第8节 块模型

第5章 网络分析高级方法
第1节 网络位置测量
第2节 logit模型（p）
第3节 隶属网络
第4节 点阵
参考文献
译名对照表

前言/序言

《社群的脉络：人际互动与信息流动的科学》 内容梗概 本书并非一本关于特定图书的介绍，而是深入探索“社会网络分析”这一领域本身。它致力于揭示隐藏在人类社会互动背后的结构性规律，以及这些规律如何影响信息的传播、影响力的扩散、群体行为的形成以及知识的演进。我们将从最基础的概念出发，逐步构建起理解复杂社会网络的理论框架，并辅以丰富的案例分析，让读者能够清晰地把握这一强大的分析工具。 第一章：网络的基石——定义与概念 本章我们将奠定社会网络分析的基础。我们将明确“网络”在社会科学语境下的含义，它不仅仅是点和线的集合，而是承载着关系、互动与意义的载体。我们会详细介绍网络中的核心要素：节点（actor）与边（tie），并辨析不同类型的节点（个体、组织、国家等）以及不同类型的边（友谊、合作、敌对、信息传递等）。 节点（Nodes/Actors）： 构成网络的个体或实体。可以是个人、家庭、工作团队、公司、社区、城市，甚至是国家。理解节点的多样性对于分析不同尺度的社会现象至关重要。 边（Ties/Edges）： 连接节点的连接线，代表着节点之间的关系或互动。边的类型是多样化的，可以是有形的（如共同工作）或无形的（如知识共享），可以是单向的（如信息接收）或双向的（如相互影响），可以是强烈的（如亲密朋友）或脆弱的（如偶然相识）。我们将探讨如何量化和识别这些边的性质。 网络结构（Network Structure）： 节点和边如何组织起来形成整体的网络形态。这包括网络的密度（连接的紧密程度）、中心性（节点在网络中的重要性）、桥梁（连接不同子群体的节点）、集群（相互紧密连接的节点群体）等。 单位（Unit of Analysis）： 在社会网络分析中，我们可以关注的对象是网络整体（Network Level）、个体节点（Actor Level）还是特定关系（Tie Level）。本章将帮助读者明确分析的层次。 第二章：度量与描绘——网络的结构属性 网络结构决定了信息和影响力的流动路径。本章将聚焦于如何度量和描述网络的宏观和微观结构属性。我们将介绍一系列关键指标，帮助我们量化网络的特征，并识别网络中的关键模式。 密度（Density）： 衡量网络中实际存在的连接数占所有可能连接数的比例。高密度网络意味着成员之间联系紧密，信息传播可能更迅速；低密度网络则可能存在更多的信息孤岛。 中心性（Centrality）： 衡量节点在网络中的重要程度。我们将深入探讨几种主要的中心性度量： 度中心性（Degree Centrality）： 节点连接的边的数量。连接越多，通常意味着在该网络中越活跃。 接近中心性（Closeness Centrality）： 节点到网络中所有其他节点的最短路径长度之和的倒数。接近度高的节点能够更快地触达网络中的其他节点，在信息传播中可能扮演“早期扩散者”的角色。 中介中心性（Betweenness Centrality）： 节点作为其他两个节点之间最短路径的“桥梁”的次数。中介中心性高的节点拥有控制信息流动的权力，是信息传递中的“守门人”。 特征向量中心性（Eigenvector Centrality）/ PageRank： 考虑了节点连接的邻居的重要性。一个节点连接的邻居越重要，该节点本身就越重要。PageRank是其在网页排名中的经典应用。 集群系数（Clustering Coefficient）： 衡量一个节点的朋友（邻居）之间相互连接的紧密程度。高集群系数表示网络中存在紧密的“小团体”或“社群”。 社群检测（Community Detection）： 识别网络中高度连接的子群体。这些社群往往代表了具有共同兴趣、归属感或频繁互动的群体。我们将介绍不同的社群划分算法，并探讨社群的形成与演化。 网络异质性（Network Heterogeneity）： 衡量网络中节点属性或关系类型的差异性。例如，一个由不同行业人士组成的网络比一个只由同行业人士组成 的网络更具异质性。 第三章：信息的洪流——传播与影响 信息如何在社会网络中流动？影响如何通过关系链传递？本章将把焦点放在动态的传播过程上。我们将借鉴流行病学模型，并探索各种传播动力学，理解信息、观念、创新甚至疾病如何在网络中扩散。 传播模型（Diffusion Models）： 阈值模型（Threshold Models）： 节点在接收到足够数量的来自其邻居的“激活信号”后，自身也会被激活。这适用于解释群体行为的爆发，如集体抗议或时尚潮流的形成。 独立级联模型（Independent Cascade Models）： 每次激活都有一定概率导致其邻居被激活，传播概率独立于其他激活事件。 SIR/SIS模型： 从流行病学借鉴，用于模拟易感（Susceptible）、感染（Infected）、恢复（Recovered）或易感（Susceptible）、感染（Infected）、易感（Susceptible）的个体在网络中的传播过程。 意见传播与说服（Opinion Spreading and Persuasion）： 探讨个体如何在网络中受到他人意见的影响，以及如何通过人际互动来改变观点。我们将讨论一致性模型、影响力模型等。 创新扩散（Diffusion of Innovations）： 分析新思想、技术或产品如何在网络中从早期采纳者传播到大众。我们将识别网络结构如何影响创新扩散的速度和范围。 影响力（Influence）： 探讨哪些节点对其他节点具有更大的影响力，以及影响力的来源（如声望、专业知识、连接数量等）。我们将区分基于连接的影响力和基于内容的实际影响。 信息过载与过滤（Information Overload and Filtering）： 在信息爆炸的时代，网络结构如何帮助或阻碍个体有效获取信息。我们将探讨“信息茧房”等现象。 第四章：网络的动态——演化与生长 社会网络并非静态不变，它们随着时间的推移而生长、收缩、重组。本章将关注网络的动态演化过程，理解网络结构是如何形成、改变以及最终稳定下来的。 网络生长模型（Network Growth Models）： 优先连接（Preferential Attachment）： 新进入网络的节点倾向于连接那些已经拥有大量连接的“名人”节点，这导致“富者越富”的网络结构。 同质性连接（Homophily）： 节点倾向于与其具有相似属性（如年龄、兴趣、职业）的节点建立连接，这导致网络内部形成同质性社群。 收缩（Triadic Closure）： 如果节点A与节点B相连，节点B与节点C相连，那么节点A与节点C之间产生连接的可能性会增加。这是一种自我增强的连接机制，促使网络形成更多三角形结构。 关系强化与衰退（Tie Strength and Decay）： 探讨关系的强度是如何随着时间的推移而发生变化，以及弱连接和强连接在网络中的不同作用。 结构涌现（Emergent Structure）： 强调网络结构并非由中心化的设计者预设，而是由个体之间的互动规则自发涌现出来的。 适应性网络（Adaptive Networks）： 研究网络结构如何响应其内部的传播动力学和外部环境变化。例如，当某个信息在网络中大量传播时，节点之间的连接可能会随之调整。 网络衰退与崩溃（Network Decay and Collapse）： 分析网络因节点流失、连接断裂等原因而衰退或崩溃的机制。 第五章：分析的工具——方法与技术 理论框架需要强大的工具来支持。本章将介绍用于分析社会网络数据的主要方法和技术。我们将涵盖从基础的数据收集到高级的建模技术。 数据收集（Data Collection）： 问卷调查（Surveys）： 直接询问个体其社交关系。 观察法（Observation）： 直接观察个体之间的互动。 数字痕迹（Digital Traces）： 分析社交媒体、电子邮件、手机通信记录等数字信息。 档案数据（Archival Data）： 利用历史记录、组织图表等。 数据表示（Data Representation）： 邻接矩阵（Adjacency Matrix）： 用矩阵表示节点之间的连接关系。 边列表（Edge List）： 列出所有连接的节点对。 可视化（Visualization）： 网络图（Network Graphs）： 用节点和边直观地描绘网络结构，帮助我们识别模式和异常。我们将介绍不同的布局算法。 统计建模（Statistical Modeling）： ERGM（Exponential Random Graph Models）： 用于分析网络结构中各种统计模式是如何形成的。 SNA算法（Social Network Analysis Algorithms）： 例如，用于社群检测、中心性计算等。 机器学习在网络分析中的应用： 节点分类、链接预测等。 软件工具（Software Tools）： 介绍常用的社会网络分析软件，如Gephi, UCINET, igraph (R package), NetworkX (Python library)等。 第六章：现实的映射——案例研究与应用 理论和方法最终要应用于解决现实问题。本章将通过一系列引人入胜的案例研究，展示社会网络分析在各个领域的广泛应用。 组织内部： 分析团队协作效率、知识共享、领导力传播、员工流失预测。例如，在一个创新型公司中，如何通过识别关键的“知识桥梁”来加速新技术的研发。 市场营销： 理解产品推广、口碑传播、消费者行为分析、病毒式营销。例如，如何利用网络分析识别意见领袖，实现精准营销。 公共卫生： 追踪疾病传播、理解健康行为扩散、制定干预策略。例如，分析人群的社交网络结构，预测流感的传播路径。 政治与社会运动： 分析政治观点传播、社会动员、网络谣言扩散、社群动员。例如，研究社交媒体网络如何影响政治选举。 科学研究： 合作网络分析、学术成果引用分析、知识发现。例如，通过分析科学家之间的合作网络，识别新兴的研究领域。 城市与社区研究： 社区活力分析、社会资本研究、城市规划。例如，研究城市居民的社交网络如何影响其对社区服务的利用。 结论：未来的展望 本书的结尾，我们将对社会网络分析的未来发展方向进行展望。随着大数据时代的到来，获取和分析社会网络数据的能力不断提升，社会网络分析将变得更加强大和普及。我们将探讨诸如动态网络分析、多层网络分析、结合情感和语义的网络分析等前沿领域，并强调社会网络分析在理解和塑造我们日益互联的世界中的重要作用。 本书希望通过系统性的梳理和深入的探讨，让读者能够构建起对社会网络分析的全面认知，掌握其核心概念、理论框架、分析方法，并能够灵活地将其应用于理解和解决现实世界中的各种复杂问题。

评分☆☆☆☆☆

这本书的译文质量实在令人捏一把汗，感觉像是机器直接翻译过来的，很多地方的表达都非常生硬和不自然。尤其是涉及到一些专业术语的翻译，要么是直译得莫名其妙，要么就是完全偏离了原文的意思，这对于初学者来说简直是灾难性的。比如，某个关于“中心性”的概念，原文清晰明了，但译本里的表述却让人摸不着头脑，读了好几遍才勉强猜测出作者的原意，这极大地影响了阅读的流畅性和理解的准确性。希望未来的版本能够在这方面多下点功夫，找一些真正懂社会学和网络分析的专业人士来做校对和润色，而不是简单地依赖自动化工具。流畅、地道的表达是理解复杂理论的基石，目前的版本在这方面做得非常不到位，让原本就有些枯燥的理论学习过程更加煎熬。阅读体验差到让人想直接去找原版英文资料来对照着看，这完全违背了购买译本的初衷。

评分☆☆☆☆☆

作为一个长期从事相关研究的人来说，我发现这本书的案例选择相对陈旧且缺乏地域和行业的多样性。大部分引用的例子都围绕着经典的“友谊网络”或“学术合作网络”，这些例子虽然经典，但对于希望将网络分析应用到新兴领域，比如供应链风险、信息传播或生物分子网络的研究者来说，参考价值有限。网络分析方法论的发展日新月异，新的数据采集和可视化技术不断涌现，这本书的案例似乎停滞在了十年前的学术范式中。更新颖、更贴近当代社会热点问题的实证研究案例，将极大地激发读者的学习兴趣，并帮助他们更好地理解这些抽象模型在现实世界中的巨大潜力。期望下一版能在案例库上进行一次彻底的大换血，注入更多跨学科、高时效性的血液，这样才能真正跟上时代步伐。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和视觉设计实在是太反人类了。大段的文字堆砌在一起，缺乏有效的结构化处理，让我感觉像是在阅读一份未经编辑的、密密麻麻的会议记录。图表的插入也显得非常随意，很多原本应该用图表来清晰展示的关系结构，却被生硬地文字描述占据了版面，读起来极其费劲。特别是公式和数学符号，它们没有被清晰地分栏或者使用更易于识别的字体进行强调，导致在快速阅读时，很容易将符号混淆，加深了对复杂公式的恐惧感。在信息爆炸的时代，一本技术性书籍的易读性不应该被忽视，好的排版能显著降低读者的认知负荷。这本书的制作团队显然在这方面投入的精力太少了，完全没有体现出理工科教材应有的严谨和对读者友好度的考量。每次翻阅它，都像是在进行一场意志力的考验，而不是知识的汲取。

评分☆☆☆☆☆

从内容深度上来说，这本书的覆盖面确实广，几乎涵盖了社会网络分析领域的方方面面，从最基础的指标计算到复杂的动态模型都有所涉猎。然而，这种“大而全”也带来了“浅尝辄止”的问题。对于每一个主题的介绍，都像是走马观花，缺乏深入的理论推导和详实的案例分析来支撑。例如，在介绍著名的“小世界”现象时，作者只是简单地列举了一些实验结果，却对背后的数学原理和现实意义没有做深入的探讨。对于希望深入研究某一特定方向的读者来说，这本书更像是一本合格的“入门索引”，而不是“进阶手册”。它为你指明了方向，但真正需要跨越的鸿沟，你还得自己去寻找其他更专业的书籍去填补。如果能对其中几个核心的、具有里程碑意义的模型做更详尽的数学推导和实证模拟，这本书的价值将提升不止一个档次。

评分☆☆☆☆☆

作者在讲解算法和软件应用时的描述，感觉像是直接把软件的帮助文档复制粘贴了过来，缺乏对“为什么这么做”的解释，而仅仅停留在“怎么做”的层面。比如，当我们尝试使用某个指标时，书上会告诉我们应该点击哪个菜单，输入哪个参数，但对于这个参数背后的统计学假设是什么，它在不同网络结构下可能产生哪些偏差，几乎没有提及。这使得读者在应用这些工具时，很容易变成一个只会照猫画虎的操作员，而不是一个能够批判性思考的网络分析师。理论与实践的连接点在这里显得非常脆弱。真正有价值的教材，应该能够教会读者在面对真实、混乱的数据时，如何根据研究问题，审慎地选择最合适的分析工具和参数设置，这本书在这方面的指导性严重不足，显得有些空洞和教条化。

评分☆☆☆☆☆

第1节 基本假定

评分☆☆☆☆☆

比较深奥，适合较为专业的社会学专业的人看，译丛的书是极好的。

评分☆☆☆☆☆

第2节 行为人和关系

评分☆☆☆☆☆

正版图书的

评分☆☆☆☆☆

第2节 行为人和关系

评分☆☆☆☆☆

好评

评分☆☆☆☆☆

不错，买来先囤着吧，慢慢看，这套书买全了

评分☆☆☆☆☆

东西不错，快递很赞！

评分☆☆☆☆☆

帮朋友买的，朋友说很满意，不错的一次购物