社会网络分析(第2版)/格致方法定量研究系列 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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李兰... 编

图书标签:

• 社会网络分析
• 网络科学
• 格致方法
• 定量研究
• 社会学
• 传播学
• 复杂网络
• 关系数据
• 结构洞
• 中心性

店铺： 火把图书专营店

出版社： 上海世纪格致

ISBN：9787543221710

商品编码：23748759568

开本：32

出版时间：2012-10-01

基本信息

• 商品名称：社会网络分析(第2版)/格致方法定量研究系列
• 作者：(美)戴维·诺克//杨松|译者:李兰
• 定价：18
• 出版社：上海世纪格致
• ISBN号：9787543221710

其他参考信息（以实物为准）

• 出版时间：2012-10-01
• 印刷时间：2012-10-01
• 版次：1
• 印次：1
• 开本：32开
• 包装：平装
• 页数：201
• 字数：137千字

编辑**语

《社会网络分析(第2版)》(作者戴维·诺克、杨松)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**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
**章 社会网络分析简介
第2章 网络基础
**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
**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
**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**方法
**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

《社会网络分析（第2版）》图书简介 一、 内容概述： 本书是一部全面而深入探讨社会网络分析（SNA）理论、方法与应用的专著。它以严谨的学术视角，系统地介绍了社会网络分析的核心概念、关键指标、分析模型和常用技术，并结合丰富的实证案例，展现了SNA在理解和解释人类社会现象中的强大力量。第二版在原有基础上，进一步更新了研究前沿，拓展了方法论的深度，并增加了更多跨学科的应用场景，旨在为读者提供一个既具理论高度又富实践价值的SNA知识体系。 二、 核心理论与概念： 本书首先从社会学、数学、计算机科学等多个学科的交叉点出发，阐释了社会网络分析的理论基石。它强调“关系”的重要性，认为个体、组织乃至国家之间的互动模式，即社会网络，是理解社会结构、权力分配、信息传播、创新扩散等现象的关键。 节点与边： 详细解释了社会网络的基本构成要素——节点（actor）和边（tie）。节点可以代表个体、群体、组织、国家等，而边则代表它们之间的连接，如友谊、合作、敌对、信息流动等。本书区分了不同类型的边，如定向边与无向边，加权边与非加权边，以及它们在网络结构中的意义。 网络的结构与形态： 深入探讨了各种网络结构属性，如网络的密度（density）、连通性（connectedness）、直径（diameter）、平均路径长度（average path length）等，并阐述了这些结构属性如何影响网络的功能和个体的行为。例如，高密度网络可能促进信息快速传播，但也可能导致信息过载；而长平均路径长度则可能阻碍信息的有效流动。 中心性（Centrality）： 这是本书的核心内容之一。详细介绍了多种中心性度量方法，包括： 度中心性（Degree Centrality）： 衡量一个节点与其他节点连接的数量，反映了节点在该网络中的“活跃度”或“受欢迎程度”。 接近中心性（Closeness Centrality）： 衡量一个节点到网络中所有其他节点的最短路径长度的总和，反映了节点获取信息的效率或对他人产生影响的潜在能力。 介数中心性（Betweenness Centrality）： 衡量一个节点在网络中充当“桥梁”的作用，即有多少其他节点之间的最短路径需要经过该节点。高介数中心性的节点往往是关键的信息中介者或控制者。 特征向量中心性（Eigenvector Centrality）/PageRank： 考虑了节点连接对象的“质量”，即连接到更有影响力或更中心节点的节点本身也更具影响力。PageRank是其在互联网搜索中应用的经典范例。 本书不仅解释了各种中心性指标的计算方法和意义，还通过大量案例分析了它们在不同社会情境下的应用。 社群发现（Community Detection）： 阐述了如何在网络中识别出具有紧密连接的子群体或“社群”。本书介绍了多种社群发现算法，如基于模块度（modularity）优化的算法（如Louvain算法）、基于层次聚类的算法以及基于随机游走的算法等，并讨论了社群发现结果的解读和应用，如识别组织内部的沟通团体、社交媒体上的兴趣群体等。 网络嵌入性（Network Embeddedness）： 探讨了个体或组织在网络中的嵌入程度如何影响其行为和机会。本书区分了结构嵌入性（structural embeddedness）和关系嵌入性（relational embeddedness），并分析了嵌入性对资源获取、风险规避、信息传递等的影响。 角色与位置（Roles and Positions）： 分析了网络结构如何塑造个体的社会角色和位置。本书介绍了结构洞（structural holes）、等价性（equivalence）等概念，解释了具有特定网络位置的个体如何获得信息优势、创新机会或权力。 三、 研究方法与技术： 本书不仅讲解了SNA的理论框架，更提供了实操性的研究方法和技术。 数据采集与表示： 讨论了不同类型的社会网络数据来源，包括问卷调查、访谈、日志记录、社交媒体数据、通讯记录等，并介绍了如何将这些数据转化为网络结构（如邻接矩阵、边列表）以便于分析。 可视化技术： 强调了可视化在理解复杂网络结构中的重要作用。本书介绍了多种网络可视化布局算法（如力导向布局、圆形布局、分层布局等），并指导读者如何利用可视化工具来识别网络中的模式、社群和关键节点。 统计模型： 介绍了用于分析网络数据的统计模型，包括： 指数随机图模型（ERGM）： 用于解释和预测网络结构的形成机制，考虑了网络中各种结构性模式（如三角形、星形等）的出现概率。 随机块模型（Stochastic Block Model, SBM）： 用于识别网络中的社群结构，并将节点根据其在社群中的连接模式进行分类。 动态网络模型： 探讨了网络结构随时间演变的模型，用于分析网络增长、衰退和结构变化的过程。 常用软件介绍： 结合实际操作，本书介绍了多款主流的社会网络分析软件，如UCINET, Gephi, R语言的igraph包，以及Python的networkx库等，并提供了一些基本的软件操作指南和示例代码，帮助读者快速上手。 四、 跨学科应用领域： 本书的另一大亮点在于其广泛的跨学科应用。它通过大量的案例研究，展示了SNA在不同领域的实际应用价值。 组织研究： 分析组织内部的沟通网络、合作网络、权力网络，研究信息传播效率、创新扩散、团队协作、组织变革等。例如，识别组织中的关键意见领袖（KOLs），优化信息传递路径，提升组织绩效。 经济学： 研究市场中的交易网络、金融网络、供应链网络，分析企业间的竞争与合作、金融风险的传染、市场结构的形成等。例如，分析金融机构之间的风险敞口，预测系统性金融危机的可能性。 政治学： 考察政治人物、政党、国家之间的联盟网络、游说网络，研究权力结构、决策过程、国际关系、冲突与合作等。例如，分析国会中的投票联盟，研究国家间的外交关系网络。 社会学： 分析家庭、朋友、社区等微观社会关系网络，研究社会资本、社会支持、社会流动、群体归属、流行病传播等。例如，研究个人社交网络对就业机会的影响，分析社交媒体上信息茧房的形成。 信息科学与传播学： 研究互联网、社交媒体上的信息传播网络、用户关系网络，分析谣言传播、观点极化、意见领袖的影响力、内容推荐算法等。例如，追踪社交媒体上某个话题的传播路径和影响力节点。 医学与公共卫生： 分析疾病的传播网络，研究个体行为对疫情扩散的影响，优化干预措施，研究医疗服务网络。例如，模拟传染病在人群中的传播过程，制定有效的防控策略。 历史学与考古学： 通过分析历史文献、出土文物等重建古代社会关系网络，研究古代文明的交流、贸易路线、社会结构等。 五、 核心价值与读者收益： 理论的深度与广度： 提供了一个扎实的SNA理论框架，涵盖了从基本概念到前沿模型。 方法的系统性与实用性： 讲解了详细的研究步骤，从数据处理到模型构建，并提供了软件操作指导。 案例的丰富性与启发性： 通过大量来自不同领域的真实案例，帮助读者理解SNA的实际应用，激发研究灵感。 知识体系的更新与前沿把握： 第二版融入了最新的研究进展和技术方法，使读者能够紧跟SNA领域的发展潮流。 培养分析思维： 帮助读者学会从“关系”的角度审视社会现象，培养一种全新的、更具洞察力的分析思维模式。 六、 目标读者： 本书适合广泛的读者群体，包括但不限于： 社会科学研究者： 社会学、政治学、经济学、传播学、心理学等领域的学者和研究生。 数据科学家与分析师： 希望运用SNA技术进行数据分析和模式发现的专业人士。 信息技术与互联网从业者： 关注用户行为分析、社交媒体研究、推荐系统等的工程师和产品经理。 管理学与组织行为学专业人士： 希望理解组织内部动态、提升管理效率的管理者和顾问。 对社会现象充满好奇的读者： 任何希望深入理解社会运作机制、掌握一种强大分析工具的求知者。 总而言之，《社会网络分析（第2版）》是一部集理论深度、方法广度、应用实践于一体的权威著作。它不仅是一本教科书，更是一本研究指南，将引领读者进入一个由关系构成的、更加复杂而迷人的社会世界，并赋予读者解析和理解这个世界的强大能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得很有现代感，色彩搭配沉稳而不失活力，让人一眼就能感受到它在处理复杂数据时的专业性。我记得当初拿到这本书时，首先被它清晰的目录结构所吸引。那种从基础概念到高级模型的层层递进，就像是为读者精心铺设的一条学习路径，每一步都踏实可靠。它不像有些理论书籍那样晦涩难懂，而是通过大量的图示和实际案例，把那些抽象的数学和算法概念变得直观易懂。我尤其欣赏作者在解释核心概念时所采用的类比手法，很多时候，一个巧妙的比喻就能让我瞬间豁然开朗，解开了困扰我许久的思维死结。这本书的排版也做得非常到位，留白适中，字体选择也让人阅读起来很舒适，即便是长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。对于初学者来说，这种友好的阅读体验简直是福音，它极大地降低了学习这门技术门槛，让人愿意沉下心去钻研。

评分☆☆☆☆☆

从一个资深研究者的角度来看，这本书的更新和修订工作做得非常出色。相较于前一版，新版中融入了许多近些年的前沿进展和讨论，这使得它在保持经典理论框架稳定的同时，紧跟学术发展的步伐。例如，它对动态网络分析和大规模网络处理的讨论，体现了作者紧跟时代技术演进的洞察力。书中对一些前沿算法的介绍，不再是蜻蜓点水，而是进行了深入的公式推导和逻辑阐释，这对于希望将研究推向更高水平的读者来说，价值巨大。我发现，这本书的参考文献列表也非常权威且全面，很多关键的原始文献都被清晰地标注出来，这对于需要进行更深入文献溯源的研究人员来说，无疑提供了极大的便利。它不只是一个教材，更像是一本可以随时翻阅的、值得信赖的工具书和思想激发源。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我对很多技术类的书籍都有“读不完”的恐惧，因为它们往往厚重且容易让人迷失在细节中。然而，这本书给我的感觉截然不同，它在结构设计上显然经过了精心考量，确保了学习的连贯性和节奏感。每章末尾的总结和思考题设计得非常巧妙，它们不是简单的知识复述，而是引导读者去批判性地思考特定方法论的适用边界和潜在偏差。这种强调反思性的学习过程，对于培养一个合格的研究者至关重要。我发现自己不仅学会了如何操作，更重要的是学会了如何在分析结果面前保持清醒的学术判断力，不被表面的高相关性所迷惑。这本书的价值，就在于它教会你如何审慎地使用这些强大的分析武器，真正实现用数据说话，而不是被数据裹挟。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容深度和广度都让我感到惊喜，它不仅仅停留在方法论的介绍，更深入地探讨了不同网络结构背后的社会学意义。我喜欢它在论述每一个指标时，都会同时给出其在实际研究中的应用场景和局限性，这种严谨的态度在学术著作中是难能可贵的。记得我在进行一个关于群体意见传播的研究时，遇到了数据解释上的瓶颈，正是书中关于“结构洞”和“桥接性”的章节，给了我全新的视角去审视我的数据，最终找到了关键的突破口。作者对于不同软件工具（比如提到的某些可视化软件）的使用经验分享也极为实用，这让理论学习能够迅速转化为实际操作能力，而不是停留在纸上谈兵。它真正做到了连接理论与实践的桥梁作用，让你不仅知道“怎么算”，更知道“为什么这么算”以及“算出来代表什么”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事风格非常独特，它似乎有一种魔力，能够将原本枯燥的数学公式和统计概念，描绘成一个个引人入胜的社会故事。作者的语言充满了热情和洞察力，读起来丝毫没有传统教科书的架子气。每一次翻开它，都像是与一位经验丰富的学者进行着面对面的深入交流，他耐心地引导你穿越复杂的分析迷宫。我特别欣赏它在阐述复杂模型时，会穿插一些经典的社会学实验案例，比如对“小世界现象”的经典探讨，这些故事性的内容极大地增强了可读性和记忆点。读完之后，你会感觉自己不仅掌握了一套分析工具，更像是理解了社会互动深层运行的逻辑规律，这是一种超越工具层面的收获，更接近于一种思维模式的重塑。