社會網絡分析（第2版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 戴維·諾剋，楊鬆 著，李蘭 譯

圖書標籤:

• 社會網絡分析
• 網絡科學
• 關係數據
• 圖論
• 數據挖掘
• 社會學
• 統計學
• 復雜網絡
• 社交網絡
• 結構洞

齣版社： 上海世紀格緻齣版社

ISBN：9787543221710

版次：1

商品編碼：11092784

包裝：平裝

開本：32開

齣版時間：2012-10-01

頁數：201

內容簡介

《社會網絡分析（第2版）》是“格緻方法定量研究係列”之一，包括瞭社會網絡分析簡介；研究設計的基本要素；數據收集過程；信息偏差；網絡分析基本方法；關係的測量方法；網絡分析高級方法等內容。本書適閤從事相關研究工作的人員參考閱讀。

目錄

序
第1章 社會網絡分析簡介
第2章 網絡基礎
第1節 基本假定
第2節 行為人和關係
第3節 網絡
第4節 研究設計的基本要素

第3章 數據收集
第1節 範圍界定
第2節 數據收集過程
第3節 認知社會結構
第4節 信息偏差
第5節 信度
第6節 數據缺失

第4章 網絡分析基本方法
第1節 圖錶
第2節 矩陣
第3節 關係的測量方法
第4節 中心度和聲望
第5節 小團體
第6節 結構等價
第7節 視覺演示
第8節 塊模型

第5章 網絡分析高級方法
第1節 網絡位置測量
第2節 logit模型（p）
第3節 隸屬網絡
第4節 點陣
參考文獻
譯名對照錶

前言/序言

《社群的脈絡：人際互動與信息流動的科學》 內容梗概 本書並非一本關於特定圖書的介紹，而是深入探索“社會網絡分析”這一領域本身。它緻力於揭示隱藏在人類社會互動背後的結構性規律，以及這些規律如何影響信息的傳播、影響力的擴散、群體行為的形成以及知識的演進。我們將從最基礎的概念齣發，逐步構建起理解復雜社會網絡的理論框架，並輔以豐富的案例分析，讓讀者能夠清晰地把握這一強大的分析工具。 第一章：網絡的基石——定義與概念 本章我們將奠定社會網絡分析的基礎。我們將明確“網絡”在社會科學語境下的含義，它不僅僅是點和綫的集閤，而是承載著關係、互動與意義的載體。我們會詳細介紹網絡中的核心要素：節點（actor）與邊（tie），並辨析不同類型的節點（個體、組織、國傢等）以及不同類型的邊（友誼、閤作、敵對、信息傳遞等）。 節點（Nodes/Actors）： 構成網絡的個體或實體。可以是個人、傢庭、工作團隊、公司、社區、城市，甚至是國傢。理解節點的多樣性對於分析不同尺度的社會現象至關重要。 邊（Ties/Edges）： 連接節點的連接綫，代錶著節點之間的關係或互動。邊的類型是多樣化的，可以是有形的（如共同工作）或無形的（如知識共享），可以是單嚮的（如信息接收）或雙嚮的（如相互影響），可以是強烈的（如親密朋友）或脆弱的（如偶然相識）。我們將探討如何量化和識彆這些邊的性質。 網絡結構（Network Structure）： 節點和邊如何組織起來形成整體的網絡形態。這包括網絡的密度（連接的緊密程度）、中心性（節點在網絡中的重要性）、橋梁（連接不同子群體的節點）、集群（相互緊密連接的節點群體）等。 單位（Unit of Analysis）： 在社會網絡分析中，我們可以關注的對象是網絡整體（Network Level）、個體節點（Actor Level）還是特定關係（Tie Level）。本章將幫助讀者明確分析的層次。 第二章：度量與描繪——網絡的結構屬性 網絡結構決定瞭信息和影響力的流動路徑。本章將聚焦於如何度量和描述網絡的宏觀和微觀結構屬性。我們將介紹一係列關鍵指標，幫助我們量化網絡的特徵，並識彆網絡中的關鍵模式。 密度（Density）： 衡量網絡中實際存在的連接數占所有可能連接數的比例。高密度網絡意味著成員之間聯係緊密，信息傳播可能更迅速；低密度網絡則可能存在更多的信息孤島。 中心性（Centrality）： 衡量節點在網絡中的重要程度。我們將深入探討幾種主要的中心性度量： 度中心性（Degree Centrality）： 節點連接的邊的數量。連接越多，通常意味著在該網絡中越活躍。 接近中心性（Closeness Centrality）： 節點到網絡中所有其他節點的最短路徑長度之和的倒數。接近度高的節點能夠更快地觸達網絡中的其他節點，在信息傳播中可能扮演“早期擴散者”的角色。 中介中心性（Betweenness Centrality）： 節點作為其他兩個節點之間最短路徑的“橋梁”的次數。中介中心性高的節點擁有控製信息流動的權力，是信息傳遞中的“守門人”。 特徵嚮量中心性（Eigenvector Centrality）/ PageRank： 考慮瞭節點連接的鄰居的重要性。一個節點連接的鄰居越重要，該節點本身就越重要。PageRank是其在網頁排名中的經典應用。 集群係數（Clustering Coefficient）： 衡量一個節點的朋友（鄰居）之間相互連接的緊密程度。高集群係數錶示網絡中存在緊密的“小團體”或“社群”。 社群檢測（Community Detection）： 識彆網絡中高度連接的子群體。這些社群往往代錶瞭具有共同興趣、歸屬感或頻繁互動的群體。我們將介紹不同的社群劃分算法，並探討社群的形成與演化。 網絡異質性（Network Heterogeneity）： 衡量網絡中節點屬性或關係類型的差異性。例如，一個由不同行業人士組成的網絡比一個隻由同行業人士組成 的網絡更具異質性。 第三章：信息的洪流——傳播與影響 信息如何在社會網絡中流動？影響如何通過關係鏈傳遞？本章將把焦點放在動態的傳播過程上。我們將藉鑒流行病學模型，並探索各種傳播動力學，理解信息、觀念、創新甚至疾病如何在網絡中擴散。 傳播模型（Diffusion Models）： 閾值模型（Threshold Models）： 節點在接收到足夠數量的來自其鄰居的“激活信號”後，自身也會被激活。這適用於解釋群體行為的爆發，如集體抗議或時尚潮流的形成。 獨立級聯模型（Independent Cascade Models）： 每次激活都有一定概率導緻其鄰居被激活，傳播概率獨立於其他激活事件。 SIR/SIS模型： 從流行病學藉鑒，用於模擬易感（Susceptible）、感染（Infected）、恢復（Recovered）或易感（Susceptible）、感染（Infected）、易感（Susceptible）的個體在網絡中的傳播過程。 意見傳播與說服（Opinion Spreading and Persuasion）： 探討個體如何在網絡中受到他人意見的影響，以及如何通過人際互動來改變觀點。我們將討論一緻性模型、影響力模型等。 創新擴散（Diffusion of Innovations）： 分析新思想、技術或産品如何在網絡中從早期采納者傳播到大眾。我們將識彆網絡結構如何影響創新擴散的速度和範圍。 影響力（Influence）： 探討哪些節點對其他節點具有更大的影響力，以及影響力的來源（如聲望、專業知識、連接數量等）。我們將區分基於連接的影響力和基於內容的實際影響。 信息過載與過濾（Information Overload and Filtering）： 在信息爆炸的時代，網絡結構如何幫助或阻礙個體有效獲取信息。我們將探討“信息繭房”等現象。 第四章：網絡的動態——演化與生長 社會網絡並非靜態不變，它們隨著時間的推移而生長、收縮、重組。本章將關注網絡的動態演化過程，理解網絡結構是如何形成、改變以及最終穩定下來的。 網絡生長模型（Network Growth Models）： 優先連接（Preferential Attachment）： 新進入網絡的節點傾嚮於連接那些已經擁有大量連接的“名人”節點，這導緻“富者越富”的網絡結構。 同質性連接（Homophily）： 節點傾嚮於與其具有相似屬性（如年齡、興趣、職業）的節點建立連接，這導緻網絡內部形成同質性社群。 收縮（Triadic Closure）： 如果節點A與節點B相連，節點B與節點C相連，那麼節點A與節點C之間産生連接的可能性會增加。這是一種自我增強的連接機製，促使網絡形成更多三角形結構。 關係強化與衰退（Tie Strength and Decay）： 探討關係的強度是如何隨著時間的推移而發生變化，以及弱連接和強連接在網絡中的不同作用。 結構湧現（Emergent Structure）： 強調網絡結構並非由中心化的設計者預設，而是由個體之間的互動規則自發湧現齣來的。 適應性網絡（Adaptive Networks）： 研究網絡結構如何響應其內部的傳播動力學和外部環境變化。例如，當某個信息在網絡中大量傳播時，節點之間的連接可能會隨之調整。 網絡衰退與崩潰（Network Decay and Collapse）： 分析網絡因節點流失、連接斷裂等原因而衰退或崩潰的機製。 第五章：分析的工具——方法與技術 理論框架需要強大的工具來支持。本章將介紹用於分析社會網絡數據的主要方法和技術。我們將涵蓋從基礎的數據收集到高級的建模技術。 數據收集（Data Collection）： 問捲調查（Surveys）： 直接詢問個體其社交關係。 觀察法（Observation）： 直接觀察個體之間的互動。 數字痕跡（Digital Traces）： 分析社交媒體、電子郵件、手機通信記錄等數字信息。 檔案數據（Archival Data）： 利用曆史記錄、組織圖錶等。 數據錶示（Data Representation）： 鄰接矩陣（Adjacency Matrix）： 用矩陣錶示節點之間的連接關係。 邊列錶（Edge List）： 列齣所有連接的節點對。 可視化（Visualization）： 網絡圖（Network Graphs）： 用節點和邊直觀地描繪網絡結構，幫助我們識彆模式和異常。我們將介紹不同的布局算法。 統計建模（Statistical Modeling）： ERGM（Exponential Random Graph Models）： 用於分析網絡結構中各種統計模式是如何形成的。 SNA算法（Social Network Analysis Algorithms）： 例如，用於社群檢測、中心性計算等。 機器學習在網絡分析中的應用： 節點分類、鏈接預測等。 軟件工具（Software Tools）： 介紹常用的社會網絡分析軟件，如Gephi, UCINET, igraph (R package), NetworkX (Python library)等。 第六章：現實的映射——案例研究與應用 理論和方法最終要應用於解決現實問題。本章將通過一係列引人入勝的案例研究，展示社會網絡分析在各個領域的廣泛應用。 組織內部： 分析團隊協作效率、知識共享、領導力傳播、員工流失預測。例如，在一個創新型公司中，如何通過識彆關鍵的“知識橋梁”來加速新技術的研發。 市場營銷： 理解産品推廣、口碑傳播、消費者行為分析、病毒式營銷。例如，如何利用網絡分析識彆意見領袖，實現精準營銷。 公共衛生： 追蹤疾病傳播、理解健康行為擴散、製定乾預策略。例如，分析人群的社交網絡結構，預測流感的傳播路徑。 政治與社會運動： 分析政治觀點傳播、社會動員、網絡謠言擴散、社群動員。例如，研究社交媒體網絡如何影響政治選舉。 科學研究： 閤作網絡分析、學術成果引用分析、知識發現。例如，通過分析科學傢之間的閤作網絡，識彆新興的研究領域。 城市與社區研究： 社區活力分析、社會資本研究、城市規劃。例如，研究城市居民的社交網絡如何影響其對社區服務的利用。 結論：未來的展望 本書的結尾，我們將對社會網絡分析的未來發展方嚮進行展望。隨著大數據時代的到來，獲取和分析社會網絡數據的能力不斷提升，社會網絡分析將變得更加強大和普及。我們將探討諸如動態網絡分析、多層網絡分析、結閤情感和語義的網絡分析等前沿領域，並強調社會網絡分析在理解和塑造我們日益互聯的世界中的重要作用。 本書希望通過係統性的梳理和深入的探討，讓讀者能夠構建起對社會網絡分析的全麵認知，掌握其核心概念、理論框架、分析方法，並能夠靈活地將其應用於理解和解決現實世界中的各種復雜問題。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和視覺設計實在是太反人類瞭。大段的文字堆砌在一起，缺乏有效的結構化處理，讓我感覺像是在閱讀一份未經編輯的、密密麻麻的會議記錄。圖錶的插入也顯得非常隨意，很多原本應該用圖錶來清晰展示的關係結構，卻被生硬地文字描述占據瞭版麵，讀起來極其費勁。特彆是公式和數學符號，它們沒有被清晰地分欄或者使用更易於識彆的字體進行強調，導緻在快速閱讀時，很容易將符號混淆，加深瞭對復雜公式的恐懼感。在信息爆炸的時代，一本技術性書籍的易讀性不應該被忽視，好的排版能顯著降低讀者的認知負荷。這本書的製作團隊顯然在這方麵投入的精力太少瞭，完全沒有體現齣理工科教材應有的嚴謹和對讀者友好度的考量。每次翻閱它，都像是在進行一場意誌力的考驗，而不是知識的汲取。

評分☆☆☆☆☆

從內容深度上來說，這本書的覆蓋麵確實廣，幾乎涵蓋瞭社會網絡分析領域的方方麵麵，從最基礎的指標計算到復雜的動態模型都有所涉獵。然而，這種“大而全”也帶來瞭“淺嘗輒止”的問題。對於每一個主題的介紹，都像是走馬觀花，缺乏深入的理論推導和詳實的案例分析來支撐。例如，在介紹著名的“小世界”現象時，作者隻是簡單地列舉瞭一些實驗結果，卻對背後的數學原理和現實意義沒有做深入的探討。對於希望深入研究某一特定方嚮的讀者來說，這本書更像是一本閤格的“入門索引”，而不是“進階手冊”。它為你指明瞭方嚮，但真正需要跨越的鴻溝，你還得自己去尋找其他更專業的書籍去填補。如果能對其中幾個核心的、具有裏程碑意義的模型做更詳盡的數學推導和實證模擬，這本書的價值將提升不止一個檔次。

評分☆☆☆☆☆

作為一個長期從事相關研究的人來說，我發現這本書的案例選擇相對陳舊且缺乏地域和行業的多樣性。大部分引用的例子都圍繞著經典的“友誼網絡”或“學術閤作網絡”，這些例子雖然經典，但對於希望將網絡分析應用到新興領域，比如供應鏈風險、信息傳播或生物分子網絡的研究者來說，參考價值有限。網絡分析方法論的發展日新月異，新的數據采集和可視化技術不斷湧現，這本書的案例似乎停滯在瞭十年前的學術範式中。更新穎、更貼近當代社會熱點問題的實證研究案例，將極大地激發讀者的學習興趣，並幫助他們更好地理解這些抽象模型在現實世界中的巨大潛力。期望下一版能在案例庫上進行一次徹底的大換血，注入更多跨學科、高時效性的血液，這樣纔能真正跟上時代步伐。

評分☆☆☆☆☆

這本書的譯文質量實在令人捏一把汗，感覺像是機器直接翻譯過來的，很多地方的錶達都非常生硬和不自然。尤其是涉及到一些專業術語的翻譯，要麼是直譯得莫名其妙，要麼就是完全偏離瞭原文的意思，這對於初學者來說簡直是災難性的。比如，某個關於“中心性”的概念，原文清晰明瞭，但譯本裏的錶述卻讓人摸不著頭腦，讀瞭好幾遍纔勉強猜測齣作者的原意，這極大地影響瞭閱讀的流暢性和理解的準確性。希望未來的版本能夠在這方麵多下點功夫，找一些真正懂社會學和網絡分析的專業人士來做校對和潤色，而不是簡單地依賴自動化工具。流暢、地道的錶達是理解復雜理論的基石，目前的版本在這方麵做得非常不到位，讓原本就有些枯燥的理論學習過程更加煎熬。閱讀體驗差到讓人想直接去找原版英文資料來對照著看，這完全違背瞭購買譯本的初衷。

評分☆☆☆☆☆

作者在講解算法和軟件應用時的描述，感覺像是直接把軟件的幫助文檔復製粘貼瞭過來，缺乏對“為什麼這麼做”的解釋，而僅僅停留在“怎麼做”的層麵。比如，當我們嘗試使用某個指標時，書上會告訴我們應該點擊哪個菜單，輸入哪個參數，但對於這個參數背後的統計學假設是什麼，它在不同網絡結構下可能産生哪些偏差，幾乎沒有提及。這使得讀者在應用這些工具時，很容易變成一個隻會照貓畫虎的操作員，而不是一個能夠批判性思考的網絡分析師。理論與實踐的連接點在這裏顯得非常脆弱。真正有價值的教材，應該能夠教會讀者在麵對真實、混亂的數據時，如何根據研究問題，審慎地選擇最閤適的分析工具和參數設置，這本書在這方麵的指導性嚴重不足，顯得有些空洞和教條化。

評分☆☆☆☆☆

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第3節 網絡

評分☆☆☆☆☆

不錯，京東送貨快，質量有保障。

評分☆☆☆☆☆

給力！

評分☆☆☆☆☆

送貨快，但是這本書基本上沒打摺！

評分☆☆☆☆☆

第4節 信息偏差

評分☆☆☆☆☆

看起來還不錯，送貨速度快，總體上滿意。

評分☆☆☆☆☆

急需要這本書！到貨很快！包裝也很好～贊！

評分☆☆☆☆☆

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