Social Network Analysis

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出版者:Sage Publications Ltd
作者:John P Scott
出品人:
页数:224
译者:
出版时间:2000-03
价格:USD 42.95
装帧:Paperback
isbn号码:9780761963394
丛书系列:
图书标签:
  • Network
  • Analysis
  • social_network
  • 社会学
  • 社会网络分析
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  • 关系分析
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  • 网络行为
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具体描述

The revised and updated edition of this bestselling text provides an accessible introduction to the theory and practice of network analysis in the social sciences. It gives a clear and authoritative guide to the general framework of network analysis, explaining the basic concepts, technical measures and reviewing the available computer programs.</p>

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The book outlines both the theoretical basis of network analysis and the key techniques for using it as a research tool. Building upon definitions of points, lines and paths, John Scott demonstrates their use in clarifying such measures as density, fragmentation and centralization. He identifies the various cliques, components and circles into which networks are formed, and outlines an approach to the study of socially structured positions. He also discusses the use of multidimensional methods for investigating social networks.</p>

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Social Network Analysis is an invaluable resource for researchers across the social sciences and for students of social theory and research methods.

《社会网络分析》 这本书是一本全面深入的指南,旨在揭示我们周围错综复杂的社会联系的运作机制。它不仅仅是关于“社交媒体”的讨论,而是对人类互动模式、信息传播、群体动力以及组织结构进行科学分析的基石。本书将引领读者穿越由人、组织、思想、信息和实体组成的巨大网络,理解它们是如何相互连接、影响并塑造我们世界的。 本书的核心在于“结构”——这种看不见的连接模式。我们将从最基础的概念入手,例如节点(个体、组织、事物)和边(关系、互动、联系)是如何构成网络的。通过清晰的图示和易于理解的语言,读者将学会识别和定义不同类型的网络,从微观的个人社交圈到宏观的全球经济体系。 第一部分:网络基础与度量 我们将首先奠定坚实的理论基础。在这里,你会发现: 网络的不同类型: 区分有向网络、无向网络、加权网络、二部网络等,并理解它们各自的适用场景。 核心度量指标: 深入学习如何量化网络中的重要性。这包括: 度中心性(Degree Centrality): 谁拥有最多的连接?一个节点有多少直接邻居? 接近中心性(Closeness Centrality): 谁能最快地到达网络中的所有人?理解信息传播的速度。 介数中心性(Betweenness Centrality): 谁充当着信息和资源的“桥梁”?谁控制着关键的“通道”? 特征向量中心性(Eigenvector Centrality)/ PageRank: 更高级的度量,关注连接的质量和影响力,而非仅仅数量。例如,连接到有影响力节点的人,其自身的影响力也更大。 网络结构的洞察: 探索网络的整体特征,如: 密度(Density): 网络中的连接有多紧密? 平均路径长度(Average Path Length): 网络的“拥挤”程度如何?连接两个任意节点的平均步数。 聚类系数(Clustering Coefficient): “朋友的朋友是否也是朋友?”衡量局部网络的紧密度。 网络直径(Network Diameter): 最远两个节点之间的最短路径长度。 社区检测(Community Detection): 如何在大型复杂网络中识别出紧密联系的群体或“社区”?我们将介绍多种算法,用于揭示隐藏的社群结构。 第二部分:网络理论与建模 理解了基本的度量后,我们将深入探讨驱动网络形成的理论和用于建模的先进方法: 随机网络模型: Erdos-Renyi模型: 最简单的模型,用于理解在随机连接下网络会发生什么。 Watts-Strogatz小世界模型: 解释了为什么许多真实世界的网络(如朋友关系、电影演员合作)同时具有高聚类系数和短平均路径长度。 Barabasi-Albert无标度网络模型: 揭示了“富者愈富”的机制,解释了为什么许多网络(如互联网、论文引用)存在“中心节点”。 传播与演化模型: SIR/SIS等传染病模型: 如何分析疾病、信息或观点的在网络中的传播过程,以及识别关键传播者。 意见动力学(Opinion Dynamics): 研究个体观点如何在互动中变化和趋同,以及形成集体共识或两极分化的过程。 网络增长与演化: 探讨网络是如何随着时间增长和变化的,以及什么机制驱动着这些变化。 第三部分:分析工具与实际应用 本书将理论与实践相结合,介绍用于分析真实世界数据的工具和方法: 软件工具介绍: 涵盖目前最流行和功能强大的社会网络分析软件,如Gephi、UCINET、Pajek、NetworkX(Python库)等,并提供使用指南,让读者能够亲手进行分析。 数据收集与准备: 讨论如何从不同来源(如社交媒体API、调查问卷、日志文件)收集网络数据,以及如何进行数据清洗和格式化。 跨学科应用案例: 在组织行为学中: 分析团队协作、信息流动、权力结构和创新扩散。识别非正式的沟通网络如何影响正式组织的功能。 在市场营销与消费者行为学中: 理解口碑传播、产品推荐、意见领袖的影响力以及消费者社群的形成。 在公共卫生领域: 追踪疾病传播、分析健康行为的扩散,以及设计干预策略。 在政治科学与社会学中: 研究政治运动、社会运动的组织、社会凝聚力、群体极化以及信息战。 在信息科学与互联网研究中: 分析互联网结构、搜索引擎的排名算法、社交媒体平台的用户行为等。 可视化技术: 学习如何有效地可视化复杂网络,从而直观地理解网络结构、识别关键节点和社群,并清晰地传达分析结果。 本书的目标是为读者提供一套强大的分析框架和实用技能,使他们能够: 1. 理解任何系统背后的“骨架”: 无论是人际关系、技术基础设施还是生物系统,都可以用网络来描述。 2. 识别关键参与者和结构: 找出在网络中最具影响力、最关键的节点或连接。 3. 预测行为与传播: 预测信息、疾病、趋势或观点的流动方式。 4. 设计干预措施: 了解如何在网络中实施有效的改变,无论是促进合作还是阻止负面影响。 5. 从大数据中提取有意义的洞见: 将海量、分散的数据转化为结构化、可理解的知识。 无论您是学生、研究人员、商业分析师、社会科学家还是对理解世界运行方式充满好奇的任何人,本书都将为您提供一个全新的视角和宝贵的工具集。通过学习社会网络分析,您将能够更深刻地理解人类社会的复杂性,并更有效地驾驭其中的机遇与挑战。

作者简介

约翰·斯科特,英国埃塞克斯大学社会学教授。出版30余部书,论文近130篇。主要出版物有《企业、阶级和资本主义》,《谁支配英国》,《社会学理论》、《分层和权力》,《社会网络分析》,主编《牛津社会学词典》。他是《社会学评论》杂志的编委,《英国社会学杂志》和《欧洲社会理论杂志》的编委会成员。最近的著述有《社会理论:社会学中的核心问题》,主编《当代50位重要社会学家》。

目录信息

读后感

评分

作者是一个社会学倾向的研究者,注重测度的社会学意义,他对SNA发展的归纳是十分清晰的。 但本书并不是一本容易读的书,因为它将高度建构在算法的介绍层面,围绕着用于SNA的基本概念的测量介绍相应的算法,我感觉比较有益的是:对于三种度的介绍;对于成分、派系的介绍也不错;...  

评分

对于非社会学研究人士来说,这本书也可以做一点管理类的课外读物。 有一点图论和矩阵基础便可自学,主要是用作社会网络和社会迁移分析的理论工具,不过也可以衍生到企业集群网络分析上 对于基础理论和概念讲得比较多,案例则主要是从杨基城发散开来。因为没...  

评分

对于非社会学研究人士来说,这本书也可以做一点管理类的课外读物。 有一点图论和矩阵基础便可自学,主要是用作社会网络和社会迁移分析的理论工具,不过也可以衍生到企业集群网络分析上 对于基础理论和概念讲得比较多,案例则主要是从杨基城发散开来。因为没...  

评分

作者是一个社会学倾向的研究者,注重测度的社会学意义,他对SNA发展的归纳是十分清晰的。 但本书并不是一本容易读的书,因为它将高度建构在算法的介绍层面,围绕着用于SNA的基本概念的测量介绍相应的算法,我感觉比较有益的是:对于三种度的介绍;对于成分、派系的介绍也不错;...  

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玉泉风云 “英国人编写的深灰网络分析的入门小册子,将社会网络发展的三个脉络和主要基地讲的很清楚,内容也不多大,但都是干货,作为入门书来说还是很不错的。” 大宝55599 “很不错,配合Ucinet必看,初学者辅导用书,一般的社会网络分析案例设计和分析,一本足以~” y...

用户评价

评分

读到《Social Network Analysis》这本书,我真的是太惊喜了!作为一个在学术研究领域摸爬滚打多年的学生,我总是希望能找到那些能够真正解答我困惑、引领我思维的书籍。这本书,毫无疑问,就是其中之一。它不像市面上很多教你“技巧”的书籍那样流于表面,而是深入到社会网络分析的底层逻辑和理论基础。作者在开篇就点明了“结构”的重要性,这一点我深以为然。我们常常看到社交媒体上各种各样的连接,但如果没有一个清晰的理论框架去理解这些连接的形成、演变以及它们所带来的影响,那这些连接就只是杂乱无章的数据。这本书则恰恰提供了这样一个框架。它并没有直接告诉你如何使用某个软件进行分析,而是从图论、统计学、社会学等多个学科视角,层层剥茧,揭示了社会网络分析的核心概念,比如节点、边、度中心性、介数中心性等等。作者的讲解非常清晰,即使是对于那些初次接触社会网络分析的读者,也能被其严谨而又富有启发性的论述所吸引。最让我印象深刻的是,作者不仅仅停留在概念的介绍,还花了大量篇幅讨论了这些概念在现实世界中的应用。他通过生动的案例,比如病毒传播、信息扩散、组织内部的权力结构等等,向我们展示了社会网络分析的强大力量。我尤其喜欢他关于“社群发现”部分的论述,它帮助我理解了为什么在复杂的网络中会出现一个个紧密的群体,以及这些群体内部的互动模式是如何形成的。总而言之,这本书是一本非常扎实的学术著作,它不仅提供了知识,更重要的是,它培养了一种分析问题的视角和思维方式。我强烈推荐给所有对理解社会运作机制感兴趣的人。

评分

《Social Network Analysis》这本书,简直是我近期阅读体验最棒的一本!作为一名在营销领域工作的专业人士,我一直对如何理解和利用人际关系来驱动业务增长充满好奇。以往我尝试过不少关于“影响力营销”、“病毒式传播”的书籍,但总觉得缺乏一种系统性的理论支撑。这本书,彻底改变了我的看法。作者对“连接”的定义和分析,让我耳目一新。他不是简单地把人与人之间的关系看作是简单的“朋友”或“同事”,而是将其抽象为网络中的“节点”和“边”,并且深入探讨了这些连接的“强度”、“方向”和“类型”。这对于我理解社交媒体上的用户互动、意见领袖的形成、以及信息在群体中的传播路径,提供了极大的帮助。书中的“中心性”理论,特别是“度中心性”和“介数中心性”的讲解,让我茅塞顿开。我开始意识到,在营销活动中,仅仅拥有大量粉丝是不够的,更重要的是理解谁是那个能够连接不同群体、拥有关键话语权的人。作者通过具体的商业案例,比如如何识别关键的意见领袖来推广新产品,如何分析用户在社交平台上的分享路径来优化传播策略,都让我觉得这本书具有极强的实践指导意义。此外,他对“网络结构”的分析,比如“桥梁”和“洞”的概念,也让我对如何打破信息壁垒、建立更广泛的合作关系有了新的认识。这本书没有教你具体的技术操作,而是教你如何思考,如何用一种更宏观、更结构化的方式去看待人与人之间的关系。这对于我们在信息爆炸的时代,如何有效地进行传播和连接,是至关重要的。

评分

作为一名在市场营销领域工作多年的从业者,我一直在寻找一本能够帮助我更深入理解消费者行为和社群动态的书籍。《Social Network Analysis》这本书,绝对是我近期遇到的最宝贵的研究资料。作者以一种极其严谨但又极富启发性的方式,为我们揭示了隐藏在人际关系背后的复杂结构。他将社会网络分析的理论基础,如图论、统计模型等,用一种清晰易懂的方式呈现出来,并且强调了“连接”本身的重要性,而不是仅仅关注个体。我非常欣赏作者对“节点”和“边”的定义,这不仅仅是将人与人之间的关系抽象化,更是为我们提供了一种量化和分析这些关系的新方法。书中对“中心性”概念的深入解读,让我对“影响力”有了全新的认识。我理解到,那些能够连接不同群体、拥有丰富信息的个体,才是真正关键的“节点”。作者通过对不同行业案例的分析,比如产品在用户间的口碑传播、意见领袖的形成机制,让我能够将这些理论知识应用到实际工作中。例如,他关于“社区发现”的章节,帮助我理解了如何识别出目标消费群体中的“核心成员”,以及如何利用这些成员来扩大品牌影响力。这本书的深度和广度,让我能够从更宏观的层面去审视营销活动,而不仅仅是停留在表面的互动。它教会我如何去“看”网络,去理解网络中信息的流动和能量的传递。

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《Social Network Analysis》这本书,绝对是我近几年来读过最有深度、也最实用的书籍之一。作为一名信息科学领域的学生,我一直对如何理解和分析信息在人与人之间传播的路径和模式感兴趣。这本书,以一种非常系统和全面的方式,解答了我长久以来的疑问。作者从图论的基础出发,为我们构建了一个理解社会网络的理论体系。他将人与人之间的联系定义为“节点”和“边”,并且深入分析了这些“边”的属性,比如它们的强度、方向、以及相互之间的连接方式。这让我对“信息传播”有了更深刻的理解。我尤其欣赏作者对“中心性”指标的讲解,比如“度中心性”帮助我理解谁是信息的主要传播者,“介数中心性”则揭示了谁是关键的信息“中间人”。这些指标的应用,让我能够更科学地预测信息在网络中的传播速度和范围。作者还通过分析不同类型的网络,比如社交媒体平台、电子邮件交流网络,来展示这些分析方法在实际信息传播研究中的应用。我特别喜欢他关于“社群发现”和“网络演化”的章节,这让我能够理解信息是如何在群体中扩散,以及网络结构是如何随时间而变化的。这本书的价值在于,它提供了一个强大的分析工具,让我们能够更深入地理解信息在现代社会中的流动和影响。

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作为一名对人类行为和群体动力学充满研究兴趣的社会学博士生,我发现《Social Network Analysis》这本书提供了一个极其宝贵的分析工具箱。我一直认为,社会现象的根源往往在于个体之间的互动模式和由此形成的社会结构,而这本书正是从这一核心洞察出发,为我提供了一个严谨且富有洞察力的研究框架。作者在开篇就强调了“关系”的根本性,他将我们通常理解的“社会”具象化为由节点(个体)和边(关系)构成的网络,并在此基础上,系统地阐述了各种网络分析指标的意义和应用。我尤其欣赏作者对“路径长度”和“路径依赖”的讨论,这让我能够更深刻地理解信息在网络中传播的速度和效率,以及过去的行为模式如何影响未来的网络结构。书中的“社群检测”部分,对我正在进行的关于社群认同和群体凝聚力的研究,提供了极大的启发。作者通过各种算法的介绍和应用实例,让我明白了如何量化地识别出网络中的子群体,并分析这些子群体内部以及它们之间的互动模式。这对于我理解社会分层、群体极化等现象,有着非常重要的理论和方法论价值。此外,我对书中关于“角色”和“位置”的分析也印象深刻。作者将个体在网络中的地位与他们的社会功能、权力获取以及信息访问能力联系起来,这为我理解社会不平等和资源分配提供了新的视角。这本书的语言虽然严谨,但逻辑清晰,引用了大量的经典研究和前沿案例,让我能够将理论知识与实际研究紧密结合。它不仅仅是一本关于技术方法的书籍,更是一本关于如何理解和分析社会结构的哲学和方法论著作。

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《Social Network Analysis》这本书,真的让我大开眼界!我一直觉得,我们生活在一个由各种各样的人际关系组成的复杂网络之中,但却很少能有人提供一个清晰的框架来帮助我们理解这个网络。这本书,正是这样一本能够系统性地解释“关系”如何运作的书。作者以一种非常学术但又极具吸引力的方式,将我们置于一个由“节点”和“边”构成的世界。他不仅仅是简单地描述关系,而是深入分析了这些关系形成的机制、它们所具有的属性,以及它们对个体和群体行为的影响。我特别喜欢书中对“中心性”的分类和解释,比如“度中心性”告诉我谁是连接最广泛的人,“介数中心性”则揭示了谁是信息传递的关键“中间人”。这些概念让我能够更清晰地识别出在我的工作和生活中,哪些人具有更大的潜在影响力。作者还花了很大篇幅探讨了“网络结构”的特征,比如“社群”的形成和“桥梁”的作用。这对于我理解团队协作、信息传播以及社会群体动力学,都有着非常重要的意义。他通过大量的案例分析,从政治学、经济学到日常社交,都展示了社会网络分析的强大应用价值。这本书的魅力在于,它不仅教会你如何分析数据,更重要的是,它教会你如何去“看见”那些看不见的连接,以及这些连接如何塑造我们的世界。

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《Social Network Analysis》这本书,可以说是一次思维上的“洗礼”。我一直认为,真正的洞察力来自于对事物本质的理解,而不是对表面现象的堆砌。这本书,恰恰满足了我的这一追求。它不是一本教你如何“玩转”社交媒体的速成指南,而是一本深入探讨人际关系“结构性”的学术力作。作者从图论的根基出发,为我们构建了一个理解社会网络的理论框架。他将“关系”这一看似抽象的概念,具体化为网络中的“节点”和“边”,并且深入剖析了这些“边”的属性——强度、方向、密度等等。这让我对“社交”有了更深层次的理解。书中对于“中心性”指标的详尽阐述,对我来说尤其具有启发性。我开始理解,在任何一个群体中,都有一些个体因为其在网络中的特殊位置而拥有更大的影响力。无论是“度中心性”(直接连接多)、“介数中心性”(连接关键节点的桥梁),还是“接近中心性”(能快速触达网络中的所有人),这些指标都为我们提供了量化评估个体重要性的工具。作者通过一系列经典的社会学、心理学案例,比如群体决策、意见传播,来展示这些分析工具的强大威力。我特别喜欢他关于“网络密度”和“社群结构”的讨论,这让我能更清晰地看到一个群体是如何形成、维系,以及如何与外部世界互动的。这本书的价值在于,它不仅提供了知识,更重要的是,它培养了一种用“结构”的眼光去看待和分析社会问题的能力。

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作为一名心理学研究者,我一直对人类的社会行为和群体互动模式有着浓厚的兴趣。《Social Network Analysis》这本书,为我的研究提供了一个极其有价值的理论框架和分析工具。作者以严谨的学术态度,将社会网络分析的核心概念,如节点、边、中心性、社群等,进行系统性的梳理和阐释。我特别欣赏作者对“关系强度”和“关系类型”的区分,这让我能够更精细地分析不同类型的人际关系对个体心理和行为的影响。书中关于“路径”的论述,特别是“最短路径”和“桥梁”的概念,对我理解信息传播、社会支持的传递以及群体间的联系非常有启发。作者通过大量的心理学和社会学研究案例,生动地展示了社会网络分析在理解从个体心理健康到群体社会认同等广泛议题上的应用。我尤其对书中关于“位置”与“角色”的分析印象深刻。它帮助我理解了社会结构如何影响个体在群体中的行为模式、信息获取以及心理感受。这本书的价值在于,它提供了一种全新的视角,让我们能够从“关系”和“结构”的角度去理解人类的社会行为,而不仅仅是关注个体内部的心理机制。它是一本能够深刻改变你对社会运作方式理解的书籍。

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不得不说,《Social Network Analysis》这本书是我近期读过最令人兴奋的图书之一!作为一个对人类社会运作机制充满好奇的普通读者,我一直觉得,很多社会现象,比如谣言的传播、时尚的流行、甚至是政治观点的形成,都与人与人之间的连接方式有着密切的关系。这本书,恰恰为我揭示了这些连接背后的奥秘。作者以一种非常直观的方式,将复杂的人类社会关系网络化、模型化,让我们能够以一种全新的视角去审视我们所处的社会。他首先介绍了“节点”和“边”这两个最基本的概念,然后层层递进,讲解了如何衡量节点在网络中的重要性(中心性)、如何识别网络中的群体(社群)、以及网络结构如何影响信息和行为的流动。我最喜欢的是关于“路径”的讨论,比如“最短路径”和“桥梁”的概念。这让我明白了为什么有些信息能够迅速传播,而有些则被阻隔。作者通过分析不同类型的网络,比如小型社交圈、大型在线社区,甚至是对城市交通网络的类比,让我能够更形象地理解这些抽象的概念。书中提到的“同质性”和“异质性”对网络结构的影响,也让我对理解不同社会群体之间的互动有了更深的认识。我尤其赞赏作者在讲解复杂概念时,总是辅以生动的例子,让我这个非专业人士也能够轻松理解。这本书不仅增长了我的知识,更重要的是,它改变了我观察和思考社会的方式。它让我开始注意到身边那些被忽视的连接,以及这些连接所蕴含的力量。

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最近我读了《Social Network Analysis》,这绝对是一本能够颠覆你对“人脉”和“连接”看法的书。我一直认为,在当今快速变化的商业环境中,理解和驾驭人际网络至关重要,但如何系统地做到这一点,我却一直找不到一个清晰的路径。这本书,就像一座灯塔,照亮了我前行的道路。作者对“网络结构”的强调,让我意识到,那些看似杂乱无章的社交互动,背后其实遵循着深刻的内在逻辑。他从图论的视角切入,将每个人视为网络中的一个“节点”,而我们之间的每一次互动,无论是点赞、评论、转发,甚至是私下交流,都被视为连接两个节点的“边”。而这些“边”的不同属性——比如强度、频率、性质,共同构成了我们复杂的人际网络。书中对于“中心性”的几种衡量标准,比如“度中心性”(直接连接的数量)、“介数中心性”(在最短路径上的次数)和“接近中心性”(到所有其他节点的平均距离)的详细解释,让我对“影响力”有了全新的理解。我开始意识到,那些能够连接不同群体、掌握关键信息流的个体,往往是网络中最具价值的存在。作者还通过一些非常贴近生活的案例,比如企业内部的沟通效率、产品在社交媒体上的传播速度,来阐述这些理论的实际应用。我特别喜欢他关于“社群发现”的章节,它帮助我理解了为什么某些群体会形成,以及如何识别这些社群中的关键意见领袖。这本书的价值在于,它提供了一种全新的视角和分析工具,让你能够更科学、更系统地理解人与人之间的关系,以及这些关系如何塑造我们的社会和商业环境。

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刘军翻译的还不错。

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