包邮 蜘蛛:社会网络分析技术 社会网络分析的理论、实践软件操作的教程 （荷）诺伊　等著， pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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店铺： 布克专营店

出版社： 世界图书出版公司

ISBN：9787510052880

版次：1

商品编码：10911289913

包装：平装

开本：24

出版时间：2012-10-01

页数：500

字数：504000

商品参数

蜘蛛:社会网络分析技术
	定价	49.00
	出版社	世界图书出版公司
	版次	1
	出版时间	2012年10月
	开本	24开
	作者	（荷）诺伊 等著，林枫
	装帧	平装
	页数	500
	字数	504000
	ISBN编码	9787510052880

内容介绍

本书是国际上一本综合介绍社会网络分析的理论、实践，以及软件操作的教程。社会网络分析技术是一项新兴技术，其应用不限于社会分析，而是广泛适用于多种学科，包括语言学、神经科学、分子生物学、流行病学、物理学、刑侦学、经济学等。只要把事物的组成要素作为点，要素间的相互关系作为线，事物的基本结构、功能和演变，就可以用网络分析技术加以分析研究，而软件蜘蛛为网络数据的量化和可视化分析提供了良好的平台。

目录

一篇 基础知识
一章 寻找社会结构
第二章 属性和关系
第二篇 凝聚特性
第三章 凝聚子群
第四章 情感和友谊
第五章 从属关系
第三篇 代理特性
第六章 代理特性
第七章 代理员和桥
第八章 扩散
第四章 等级特性
第九章 威望
第十章 等级序列
第十一章 世系谱和引用关系
第五篇 建模分析
第十二章 块模型
第十三章 随机图模型
附录
一、如何使用蜘蛛
二、如何导出图像
三、组合快捷键表
四、重要术语列表
五、蜘蛛指令索引

洞悉关系之网：从微观到宏观的认知跃迁 在我们生活的方方面面，人与人、物与物、概念与概念之间，都存在着千丝万缕的联系，构成了一个庞大而复杂的“关系之网”。这个网络并非虚无缥缈，而是深刻地影响着信息的传播、思想的演变、社会结构的形成，甚至是个体行为的模式。正如古老的神话中，巨大的蜘蛛吐丝结网，编织出宇宙万物的肌理，现实世界中的各种网络，也蕴藏着揭示事物本质的密码。 本书将带领读者踏上一段探索“关系之网”奥秘的旅程，从宏观到微观，层层剥开社会网络的神秘面纱。我们并非要简单地罗列各种网络的名称，而是致力于构建一个完整的认知框架，理解这些网络如何运作、如何演化，以及我们如何能够借助强大的分析工具，去洞察其背后的逻辑与规律。 第一篇：网络思维的基石——概念与理论的启蒙 在深入分析之前，我们需要建立一套共同的语言和理解体系。本篇将从最基础的概念入手，带领读者理解“网络”究竟是什么。它不仅仅是一堆节点的简单堆砌，更重要的是节点之间的“关系”——连接的强度、方向、类型，这些都构成了网络的独特属性。我们将探讨网络的基本构成要素：节点（Actors）与边（Ties），以及它们如何组合成各种形态的网络结构。 接着，我们将聚焦于社会网络的核心理念。为什么我们需要关注关系？因为关系并非仅仅是两个人认识那么简单，它承载着信任、情感、信息、资源等多种重要载体。我们会深入理解“社会资本”的概念，它不是物质财富，而是我们从人际关系中获得的潜在优势。我们将探讨不同类型的社会网络，如紧密社群（如家庭、朋友）、松散连接（如熟人、工作中的同事），以及它们在信息传播、权力结构、创新扩散等方面扮演的不同角色。 理论的探索将引领我们思考网络的宏观属性。例如，我们将会接触到“中心性”（Centrality）的概念，理解哪些节点在网络中扮演着更重要的角色，是信息的汇聚点、传播的枢纽，还是影响力的核心。我们将学习不同的中心性度量方法，如度中心性（Degree Centrality）、介数中心性（Betweenness Centrality）和接近中心性（Closeness Centrality），并理解它们各自的含义和应用场景。一个节点拥有高的度中心性，可能意味着它与许多其他节点有直接连接，是信息流动的活跃点；而一个节点拥有高的介数中心性，则可能是一个关键的“桥梁”，控制着不同社群之间的信息流动。 此外，我们还将探讨网络的“密度”（Density）与“聚集性”（Clustering）。一个高密度的网络通常意味着节点之间联系紧密，信息传播迅速，但也可能存在信息冗余和创新瓶颈。相反，低密度的网络虽然信息传播可能较慢，但却更容易孕育出新的想法和连接，因为它连接了更多原本不相干的群体。聚集性则关注网络中局部社群的紧密程度，例如“三度之规”（Triadic Closure）原则，即如果A认识B，B认识C，那么A很可能认识C。理解这些概念，能帮助我们解释为什么某些社群内部联系如此紧密，而另一些社群之间则相对疏远。 本篇的最后一个重要环节，将是对网络结构模型的介绍。我们将了解一些经典的、具有代表性的网络模型，如随机网络（Random Networks）、小世界网络（Small-world Networks）和无标度网络（Scale-free Networks）。这些模型并非空中楼阁，而是基于对现实世界网络的观察和数学推演。例如，小世界网络的特性——即大部分节点之间平均路径长度很短，且局部聚集性较高——恰恰解释了为什么我们能通过有限的“六度分隔”就可能认识世界上的任何人。无标度网络则揭示了许多现实网络中普遍存在的“富者越富，贫者越贫”的现象，即少数“超级节点”连接了绝大多数其他节点。理解这些模型，将极大地拓宽我们对复杂系统组织方式的认知。 第二篇：洞察网络的工具——分析方法与实践路径 理论的构建是为了更好地理解和应用。本篇将聚焦于如何将这些抽象的概念转化为具体的分析行动。我们将介绍一系列社会网络分析（Social Network Analysis, SNA）的核心方法和技术，并提供实际操作的思路。 首先，我们将深入研究网络分析中的关键指标。除了前面提到的中心性度量，我们还将探讨“图论”（Graph Theory）中的更多概念，例如“连通性”（Connectivity）——网络是否能够作为一个整体运作，还是被分割成多个孤立的部分。我们还会讨论“社群检测”（Community Detection）技术，旨在从复杂的网络中识别出内部联系紧密、外部联系稀疏的子群体。这对于理解组织架构、社交圈层、甚至疾病传播的群体效应都至关重要。 接下来，我们将讨论如何在实践中采集和构建网络数据。任何分析都离不开数据，而网络数据的采集本身就具有挑战性。我们将探讨不同来源的网络数据，例如社交媒体互动数据、通讯记录、引用关系、合作网络等等。我们将讨论数据清洗、预处理的重要性，以及如何将原始数据转化为可供分析的网络结构。 在方法论层面，我们将介绍一系列常用的分析技术。例如，我们将会学习如何使用“路径分析”（Path Analysis）来追踪信息或影响在网络中的传播过程，分析其速度、范围和效率。我们还会接触到“角色分析”（Role Analysis），它不局限于某个节点的具体身份，而是关注其在网络中所扮演的功能性角色，例如“桥梁”（Bridge）、“信息掮客”（Information Broker）等。 此外，本篇将重点介绍一些常用的分析软件和工具。我们不会仅仅停留在理论层面，而是会引导读者了解当前流行的、能够实现这些分析方法的软件。例如，将介绍一些易于上手且功能强大的可视化分析工具，它们能够直观地展示网络结构，帮助我们快速发现模式和异常。同时，也会提及一些更专业、更具计算能力的数据分析平台，它们能够处理大规模网络数据，进行更深入的统计分析和模型构建。学习使用这些工具，是将理论知识转化为实际技能的关键一步。 我们将通过具体的案例分析，来演示这些方法和工具的实际应用。例如，我们可以分析一个社交媒体平台的互动网络，识别出具有影响力的意见领袖；或者分析一个科研合作网络，发现潜在的跨学科合作机会；又或者分析一个组织内部的沟通网络，诊断可能存在的沟通障碍和效率问题。通过这些真实的案例，读者将能够更清晰地理解社会网络分析的价值和潜力。 第三篇：网络洞察的应用——赋能决策与创新 了解了网络的理论和分析方法，我们最关心的自然是这些知识如何能够转化为实际的效益，如何帮助我们做出更好的决策，如何驱动创新。本篇将聚焦于社会网络分析在各个领域的广泛应用，展示其强大的赋能作用。 在商业领域，社会网络分析的应用可谓是日新月异。我们可以利用它来理解消费者行为，挖掘潜在的客户群体，制定更精准的市场营销策略。例如，通过分析社交媒体上的互动网络，我们可以识别出对某一品牌或产品具有高度影响力的用户，并与其建立联系，通过他们来扩散品牌信息。在组织管理方面，SNA可以帮助企业诊断团队协作的效率，识别信息孤岛，优化沟通渠道，提升团队绩效。例如，通过分析企业内部的邮件或即时通讯数据，我们可以了解不同部门、不同团队之间的信息流动情况，找出沟通瓶颈，并提出改进建议。此外，SNA还可以用于人才招聘和管理，通过分析人才的网络关系，挖掘潜在的候选人，并评估其在团队中的适应性和影响力。 在公共政策与社会治理领域，社会网络分析同样发挥着不可替代的作用。例如，在城市规划中，我们可以分析居民的出行网络和社交网络，了解人口流动模式和社区联系，为城市基础设施建设和公共服务配置提供科学依据。在公共卫生领域，SNA可以用于追踪疾病的传播路径，识别高风险人群，制定更有效的防控策略。例如，通过分析社交网络中的信息传播，我们可以监测公众对某项健康倡议的反应，并调整宣传策略。在犯罪学研究中，SNA可以帮助分析犯罪团伙的组织结构，识别关键人物，为执法部门提供破案线索。 在科学研究领域，社会网络分析更是推动了跨学科的融合与发展。我们可以分析学术界的合作网络，发现新兴的研究热点和潜在的合作者，促进知识的创新和扩散。例如，通过分析科学论文的引用关系，我们可以构建知识演化的图谱，追踪某一学科的发展轨迹。在信息科学领域，SNA是理解互联网、社交媒体等复杂信息系统运作机制的基础，为信息过滤、推荐系统、舆情分析等提供了理论支撑。 最后，我们将探讨社会网络分析的未来发展趋势。随着大数据和人工智能技术的飞速发展，社会网络分析正变得越来越强大和智能化。我们将会看到更多基于深度学习的网络分析模型，能够处理更复杂的网络结构和动态演化过程。同时，SNA的应用场景也将不断拓展，渗透到更多我们意想不到的领域，帮助我们更深刻地理解这个日益互联的世界。 总而言之，本书致力于为读者提供一个全面、系统、深入的社会网络分析知识体系。我们相信，掌握了网络思维和分析工具，你将能够以全新的视角审视世界，洞察隐藏在万事万物背后的联系，并运用这些洞察力，在个人成长、职业发展和社会贡献的道路上，取得更大的成就。这是一场关于“关系”的认知革命，期待与你一同启程。

评分☆☆☆☆☆

作为一个偏向社会学背景的研究生，我过去接触的网络分析教材往往过于偏重计量经济学或计算机科学的视角，使得其中的“社会”味道被冲淡了。这本书的独特之处在于，它始终没有忘记网络的“社会性”本质。在介绍算法和指标的同时，它不断地将分析结果与社会学、组织行为学的经典理论进行对话和印证。例如，在讨论小世界效应和社群发现时，它不仅展示了如何用算法识别出紧密的集群，更深入探讨了这些集群在信息传播、合作与冲突中的社会意义。这让我觉得，我不是在学习一套冰冷的计算流程，而是在重拾一种理解人类社会互动模式的强大视角。作者似乎非常注重理论与现象之间的桥梁搭建，让读者在进行量化分析的同时，始终保持着对研究对象的同理心和批判性思维，避免了“数据至上”的陷阱，这点对于人文社科领域的学习者来说，至关重要。

评分☆☆☆☆☆

这本书的篇幅和内容密度非常惊人，简直可以算是一本“工具箱”级别的参考书了。我平时工作节奏很快，经常需要临时抱佛脚，查找某个特定模型的具体操作步骤或者某种复杂拓扑结构的解释。过去我不得不分散在好几个不同的在线论坛和零散的电子文档中拼凑信息，效率极低。现在有了它，我发现自己可以迅速定位到需要的内容。让我印象深刻的是，它对不同软件（比如提及了R语言包和一些商业软件）的操作异同点也做了对比性的说明。这一点非常贴心，因为在实际工作中，我们往往不是只局限于某一个软件，而是需要根据不同的数据特点和分析需求灵活切换。作者似乎深谙分析师的痛点，提供的解决方案总是兼顾了学术的严谨性和工程实践的灵活性。翻阅这本书时，我最大的感受就是“充实”，每一个章节似乎都在为你解决下一步可能遇到的挑战做好准备，读起来踏实又安心。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为我这种对社会网络分析一窍不通的新手量身定制的！我之前尝试过看一些理论性极强的学术著作，结果看得云里雾里，那些复杂的数学公式和抽象的概念完全把我劝退了。但是这本《包邮 蜘蛛:社会网络分析技术 社会网络分析的理论、实践软件操作的教程》，光看书名里的“实践”和“软件操作”我就知道找对宝了。它不是那种只停留在纸上谈兵的理论手册，而是真正手把手地教你如何“玩转”网络分析。从最基础的网络构建、指标计算，到后期复杂模型的应用，作者的讲解总是那么清晰明了，配上大量的图例和实际案例，让人感觉不是在啃教材，而是在进行一次有趣的探索之旅。特别是关于软件操作的部分，那些平时最让人头疼的参数设置和数据导入导出问题，在这本书里都有详尽的步骤说明，即便是初次接触专业分析软件的人也能快速上手，大大缩短了从理论到实践的鸿沟。这本书的价值在于，它真正地降低了社会网络分析这门高深技术的门槛，让更多渴望了解人际关系和组织结构奥秘的人能够轻松入门，并产出自己的分析成果。

评分☆☆☆☆☆

老实说，我购买这本书时是抱着一丝怀疑的态度的，毕竟市面上关于技术类书籍的质量参差不齐，很多都存在“重宣传、轻内容”的问题。然而，这本书完全打破了我的预期。从排版设计到内容的逻辑推进，都体现出出版方和作者对读者的尊重。书中的案例数据虽然是虚拟或简化的，但其复杂度足以模拟真实世界中可能遇到的各种“脏乱差”数据情况，这才是真正考验分析能力的战场。我特别喜欢其中关于数据预处理和可视化呈现的章节，这部分往往是新手最容易忽略但实际操作中最耗时的环节。作者不仅展示了如何美观地绘制网络图，更重要的是，指导我们如何根据不同的研究问题来选择最能凸显关键信息的展示方式。这不仅仅是一本“怎么做”的书，更是一本关于“为什么这么做”和“如何有效沟通你的发现”的综合指南，极大地提升了我最终报告的说服力和专业度。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我对网络分析的兴趣源于对现实世界中“圈子”运作机制的好奇。我一直觉得，很多事情的成功与否，关键在于你认识谁、跟谁连接紧密。然而，传统的定性描述总是显得苍白无力，不够精确。这本书的出现，简直像是为我的好奇心装上了一个精密的显微镜。它不仅教会了我如何量化这些“看不见摸不着”的关系，更重要的是，它提供了一套严谨的分析框架，让我能够用科学的语言去描述和解释这些现象。我特别欣赏它在理论深度和易读性之间找到的完美平衡。它没有为了追求高深而堆砌晦涩的术语，而是将那些核心的图论和统计学概念，巧妙地融入到实际的应用场景中去。举个例子，讲解中心性指标时，它没有直接抛出公式，而是先用一个职场八卦的场景来类比，让人瞬间理解“度中心性”和“中介中心性”在现实中的不同意义。这种教学方式极大地提高了学习的内驱力，让我不再是被动接受知识，而是主动去思考如何用这些工具解决我手下正在进行的项目中的实际问题。