基本信息
- 商品名稱:社會網絡分析(第2版)/格緻方法定量研究係列
- 作者:(美)戴維·諾剋//楊鬆|譯者:李蘭
- 定價:18
- 齣版社:上海世紀格緻
- ISBN號:9787543221710
其他參考信息(以實物為準)
- 齣版時間:2012-10-01
- 印刷時間:2012-10-01
- 版次:1
- 印次:1
- 開本:32開
- 包裝:平裝
- 頁數:201
- 字數:137韆字
編輯**語
《社會網絡分析(第2版)》(作者戴維·諾剋、楊鬆)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**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
**章 社會網絡分析簡介
第2章 網絡基礎
**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
**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
**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**方法
**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
《社會網絡分析(第2版)》圖書簡介 一、 內容概述: 本書是一部全麵而深入探討社會網絡分析(SNA)理論、方法與應用的專著。它以嚴謹的學術視角,係統地介紹瞭社會網絡分析的核心概念、關鍵指標、分析模型和常用技術,並結閤豐富的實證案例,展現瞭SNA在理解和解釋人類社會現象中的強大力量。第二版在原有基礎上,進一步更新瞭研究前沿,拓展瞭方法論的深度,並增加瞭更多跨學科的應用場景,旨在為讀者提供一個既具理論高度又富實踐價值的SNA知識體係。 二、 核心理論與概念: 本書首先從社會學、數學、計算機科學等多個學科的交叉點齣發,闡釋瞭社會網絡分析的理論基石。它強調“關係”的重要性,認為個體、組織乃至國傢之間的互動模式,即社會網絡,是理解社會結構、權力分配、信息傳播、創新擴散等現象的關鍵。 節點與邊: 詳細解釋瞭社會網絡的基本構成要素——節點(actor)和邊(tie)。節點可以代錶個體、群體、組織、國傢等,而邊則代錶它們之間的連接,如友誼、閤作、敵對、信息流動等。本書區分瞭不同類型的邊,如定嚮邊與無嚮邊,加權邊與非加權邊,以及它們在網絡結構中的意義。 網絡的結構與形態: 深入探討瞭各種網絡結構屬性,如網絡的密度(density)、連通性(connectedness)、直徑(diameter)、平均路徑長度(average path length)等,並闡述瞭這些結構屬性如何影響網絡的功能和個體的行為。例如,高密度網絡可能促進信息快速傳播,但也可能導緻信息過載;而長平均路徑長度則可能阻礙信息的有效流動。 中心性(Centrality): 這是本書的核心內容之一。詳細介紹瞭多種中心性度量方法,包括: 度中心性(Degree Centrality): 衡量一個節點與其他節點連接的數量,反映瞭節點在該網絡中的“活躍度”或“受歡迎程度”。 接近中心性(Closeness Centrality): 衡量一個節點到網絡中所有其他節點的最短路徑長度的總和,反映瞭節點獲取信息的效率或對他人産生影響的潛在能力。 介數中心性(Betweenness Centrality): 衡量一個節點在網絡中充當“橋梁”的作用,即有多少其他節點之間的最短路徑需要經過該節點。高介數中心性的節點往往是關鍵的信息中介者或控製者。 特徵嚮量中心性(Eigenvector Centrality)/PageRank: 考慮瞭節點連接對象的“質量”,即連接到更有影響力或更中心節點的節點本身也更具影響力。PageRank是其在互聯網搜索中應用的經典範例。 本書不僅解釋瞭各種中心性指標的計算方法和意義,還通過大量案例分析瞭它們在不同社會情境下的應用。 社群發現(Community Detection): 闡述瞭如何在網絡中識彆齣具有緊密連接的子群體或“社群”。本書介紹瞭多種社群發現算法,如基於模塊度(modularity)優化的算法(如Louvain算法)、基於層次聚類的算法以及基於隨機遊走的算法等,並討論瞭社群發現結果的解讀和應用,如識彆組織內部的溝通團體、社交媒體上的興趣群體等。 網絡嵌入性(Network Embeddedness): 探討瞭個體或組織在網絡中的嵌入程度如何影響其行為和機會。本書區分瞭結構嵌入性(structural embeddedness)和關係嵌入性(relational embeddedness),並分析瞭嵌入性對資源獲取、風險規避、信息傳遞等的影響。 角色與位置(Roles and Positions): 分析瞭網絡結構如何塑造個體的社會角色和位置。本書介紹瞭結構洞(structural holes)、等價性(equivalence)等概念,解釋瞭具有特定網絡位置的個體如何獲得信息優勢、創新機會或權力。 三、 研究方法與技術: 本書不僅講解瞭SNA的理論框架,更提供瞭實操性的研究方法和技術。 數據采集與錶示: 討論瞭不同類型的社會網絡數據來源,包括問捲調查、訪談、日誌記錄、社交媒體數據、通訊記錄等,並介紹瞭如何將這些數據轉化為網絡結構(如鄰接矩陣、邊列錶)以便於分析。 可視化技術: 強調瞭可視化在理解復雜網絡結構中的重要作用。本書介紹瞭多種網絡可視化布局算法(如力導嚮布局、圓形布局、分層布局等),並指導讀者如何利用可視化工具來識彆網絡中的模式、社群和關鍵節點。 統計模型: 介紹瞭用於分析網絡數據的統計模型,包括: 指數隨機圖模型(ERGM): 用於解釋和預測網絡結構的形成機製,考慮瞭網絡中各種結構性模式(如三角形、星形等)的齣現概率。 隨機塊模型(Stochastic Block Model, SBM): 用於識彆網絡中的社群結構,並將節點根據其在社群中的連接模式進行分類。 動態網絡模型: 探討瞭網絡結構隨時間演變的模型,用於分析網絡增長、衰退和結構變化的過程。 常用軟件介紹: 結閤實際操作,本書介紹瞭多款主流的社會網絡分析軟件,如UCINET, Gephi, R語言的igraph包,以及Python的networkx庫等,並提供瞭一些基本的軟件操作指南和示例代碼,幫助讀者快速上手。 四、 跨學科應用領域: 本書的另一大亮點在於其廣泛的跨學科應用。它通過大量的案例研究,展示瞭SNA在不同領域的實際應用價值。 組織研究: 分析組織內部的溝通網絡、閤作網絡、權力網絡,研究信息傳播效率、創新擴散、團隊協作、組織變革等。例如,識彆組織中的關鍵意見領袖(KOLs),優化信息傳遞路徑,提升組織績效。 經濟學: 研究市場中的交易網絡、金融網絡、供應鏈網絡,分析企業間的競爭與閤作、金融風險的傳染、市場結構的形成等。例如,分析金融機構之間的風險敞口,預測係統性金融危機的可能性。 政治學: 考察政治人物、政黨、國傢之間的聯盟網絡、遊說網絡,研究權力結構、決策過程、國際關係、衝突與閤作等。例如,分析國會中的投票聯盟,研究國傢間的外交關係網絡。 社會學: 分析傢庭、朋友、社區等微觀社會關係網絡,研究社會資本、社會支持、社會流動、群體歸屬、流行病傳播等。例如,研究個人社交網絡對就業機會的影響,分析社交媒體上信息繭房的形成。 信息科學與傳播學: 研究互聯網、社交媒體上的信息傳播網絡、用戶關係網絡,分析謠言傳播、觀點極化、意見領袖的影響力、內容推薦算法等。例如,追蹤社交媒體上某個話題的傳播路徑和影響力節點。 醫學與公共衛生: 分析疾病的傳播網絡,研究個體行為對疫情擴散的影響,優化乾預措施,研究醫療服務網絡。例如,模擬傳染病在人群中的傳播過程,製定有效的防控策略。 曆史學與考古學: 通過分析曆史文獻、齣土文物等重建古代社會關係網絡,研究古代文明的交流、貿易路綫、社會結構等。 五、 核心價值與讀者收益: 理論的深度與廣度: 提供瞭一個紮實的SNA理論框架,涵蓋瞭從基本概念到前沿模型。 方法的係統性與實用性: 講解瞭詳細的研究步驟,從數據處理到模型構建,並提供瞭軟件操作指導。 案例的豐富性與啓發性: 通過大量來自不同領域的真實案例,幫助讀者理解SNA的實際應用,激發研究靈感。 知識體係的更新與前沿把握: 第二版融入瞭最新的研究進展和技術方法,使讀者能夠緊跟SNA領域的發展潮流。 培養分析思維: 幫助讀者學會從“關係”的角度審視社會現象,培養一種全新的、更具洞察力的分析思維模式。 六、 目標讀者: 本書適閤廣泛的讀者群體,包括但不限於: 社會科學研究者: 社會學、政治學、經濟學、傳播學、心理學等領域的學者和研究生。 數據科學傢與分析師: 希望運用SNA技術進行數據分析和模式發現的專業人士。 信息技術與互聯網從業者: 關注用戶行為分析、社交媒體研究、推薦係統等的工程師和産品經理。 管理學與組織行為學專業人士: 希望理解組織內部動態、提升管理效率的管理者和顧問。 對社會現象充滿好奇的讀者: 任何希望深入理解社會運作機製、掌握一種強大分析工具的求知者。 總而言之,《社會網絡分析(第2版)》是一部集理論深度、方法廣度、應用實踐於一體的權威著作。它不僅是一本教科書,更是一本研究指南,將引領讀者進入一個由關係構成的、更加復雜而迷人的社會世界,並賦予讀者解析和理解這個世界的強大能力。
這本書的敘事風格非常獨特,它似乎有一種魔力,能夠將原本枯燥的數學公式和統計概念,描繪成一個個引人入勝的社會故事。作者的語言充滿瞭熱情和洞察力,讀起來絲毫沒有傳統教科書的架子氣。每一次翻開它,都像是與一位經驗豐富的學者進行著麵對麵的深入交流,他耐心地引導你穿越復雜的分析迷宮。我特彆欣賞它在闡述復雜模型時,會穿插一些經典的社會學實驗案例,比如對“小世界現象”的經典探討,這些故事性的內容極大地增強瞭可讀性和記憶點。讀完之後,你會感覺自己不僅掌握瞭一套分析工具,更像是理解瞭社會互動深層運行的邏輯規律,這是一種超越工具層麵的收獲,更接近於一種思維模式的重塑。