硕论分析方法介绍 | 社会网络分析法（SNA）

PART 01

引言

    在我们周围，人与人之间的相互关系形成了复杂的社会网络，这些网络对我们的生活、工作乃至整个社会都产生着深远的影响。越来越多的学者关注到了“社会网络”，并且发展出了一系列社会网络理论，以及相应的研究方法——社会网络分析法。如今，社会网络理论在社会科学的各个研究领域中得到了广泛的应用，为社会现象、社会关系的研究提供了丰富的理论透镜和方法依托。

PART 02

社会网络的概念

    社会网络发源于20世纪30、40年代，这个概念的诞生和发展经历了数十年的过程。齐美尔（G.Simmel）的《群体联系的网络》（1922）书中第一次使用了“网络”的概念。英格兰人类学家拉德克利夫·布朗（Alfred Radcliffe-Brown）在1940年发表的一篇论文中提出了“社会关系网络” （network of social relations）的概念，用以描绘社会结构（social structure），但他关注的是有界群体内部成员的行为。

目前学界比较认可的一个定义是：社会网络是相互联系的社会行动者之间结成的稳定的关系结构。社会行动者可以是社会实体，也可以是个人，也可以是组织。

PART 03

社会网络分析法概述

    社会网络分析法（Social Network Analysis，SNA）是一种结构分析法，主要用于研究社会网络的关系结构及其属性。它通过对各种关系进行精确的量化分析，为构建中层理论以及检验实证命题提供量化的工具，同时也可以建立宏观和微观之间的桥梁。

    社会网络分析可以分为两种基本视角，第一种是关系取向，第二种是位置取向。关系取向关注行动者之间的社会性粘着关系,通过社会联结本身，如密度、强度、对称性、规模等维度，来说明特定的行为和过程。位置取向则关注存在于行动者之间的、且在结构上相处于相等地位的社会关系的模式化,它讨论的是两个或以上的行动者和第三方之间的关系所折射出来的社会结构,强调用“结构等效”来理解人类行为。

PART 04

社会网络分析方法

1.按边的类型分类

    边的类型可以分为：有向有权边；有向无权边；无向有权边；无向无权边。

2.按节点代表的实体分类

    在按节点进行社会网络分析时，节点可以是组织、公司、出版物、个体、部门或者市场。研究最多的两类节点是组织与出版物，比如论文、专利。

3.按组织间关系的层次分类

    按照组织间关系层次，可以将社会网络的结构特征分为个体（节点）结构特征和整体（网络）结构特征。个体结构特征变量包括节点度数、中心性等等。整体结构特征的变量包括连通性、密度、直径、集中性（聚类系数）、平均最短路径、派系或群落等等。

PART 04

社会网络分析方法

1.按边的类型分类

    边的类型可以分为：有向有权边；有向无权边；无向有权边；无向无权边。

2.按节点代表的实体分类

    在按节点进行社会网络分析时，节点可以是组织、公司、出版物、个体、部门或者市场。研究最多的两类节点是组织与出版物，比如论文、专利。

3.按组织间关系的层次分类

    按照组织间关系层次，可以将社会网络的结构特征分为个体（节点）结构特征和整体（网络）结构特征。个体结构特征变量包括节点度数、中心性等等。整体结构特征的变量包括连通性、密度、直径、集中性（聚类系数）、平均最短路径、派系或群落等等。

PART 05

针对整体网络结构的测量指标

1.连通性

    连通性指的是定义节点之间如何通过一系列的边相连。

（1）连通：任何两个节点之间都有一条路径。

（2）强连通：考虑边的方向，任何两个节点之间均存在有向途径。

（3）弱连通：不考虑边的方向，任何两个节点之间都有路径。

2.密度

    网络中实际存在的边数与最大可能的边数之比，用来衡量网络中各节点之间连接的紧密程度。

3.直径

    网络中任意两个节点之间距离的最大值。

4.平均路径长度

    任意两个节点之间距离的平均值。

5.聚类系数

    网络中个体的邻居节点也互为邻居的可能性。

PART 06

针对节点的测量指标

1.度（Degree）分布

（1）度：与节点直接相连的边的数量，比如如微信好友数。

（2）入度：从其他节点指向该节点的边的数量，比如微博的粉丝数。

出度：从节点指向其他节点的边的数量，比如微博的关注数。

（3）节点度数可以衡量个人或组织在社会网络中居于怎样的中心地位。

2.度中心性(Degree Centrality)

    一个节点的度越大，意味着这个节点越重要

3.介数中心性(Betweenness Centrality)

    结点作为其他两个结点的最短路上的桥梁的次数。

4.接近中心性(Closeness Centrality)

    某个节点到网络中所有节点的距离的最小平均值。节点越趋于中心，它们越能快速地到达其他的节点。