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出版者:中国人民大学出版社

作者:Linton C.Freeman

出品人:

页数:210

译者:张文宏

出版时间:2008

价格:35.00元

装帧:

isbn号码:9787300093192

丛书系列:社会学译丛·理论前沿系列

图书标签:

• 社会学
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《社会网络分析发展史：洞察连接的力量》 本书并非关于一本名为《社会网络分析发展史》的书籍的简介。相反，它将深入探讨社会网络分析（SNA）这一强大的分析工具本身的发展历程、核心概念、关键理论以及在各个领域的广泛应用，旨在为读者勾勒出一幅清晰的SNA全景图。 序章：无形的连接——理解社会网络分析的起点 在人类文明的早期，人们就已经模糊地感知到个体之间的联系构成了社会的基础。从部落的血缘纽带到村庄的互助关系，再到城市的商业往来，这些连接无处不在，影响着信息的传播、权力的分配、资源的流动以及行为的模式。然而，直到近现代，这些“无形的连接”才开始被系统地、科学地捕捉和分析。社会网络分析，正是这样一种尝试，它将个体（或实体）视为网络中的节点，将它们之间的关系视为连接节点的边，从而以全新的视角审视社会结构和动态。本章将追溯人类对社会连接的早期认识，并为理解SNA的诞生奠定基础。 第一章：思想的萌芽——早期探索与理论奠基 社会网络分析并非凭空出现，其思想的根源可以追溯到20世纪初的社会学、心理学以及数学领域。在本章中，我们将回顾那些先行者的探索： 社会学视角下的关系研究： 从费迪南德·滕尼斯（Ferdinand Tönnies）的“共同体”与“社会”理论，到埃米尔·涂尔干（Émile Durkheim）对社会团结的研究，再到马克斯·韦伯（Max Weber）对社会行动的理解，这些经典理论都触及了社会中个体间联系的重要性。我们将探讨这些理论如何为SNA的出现提供了思想土壤。 心理学与团体动力学： 雅各布·莫雷诺（Jacob L. Moreno）及其开创性的“社会测量学”（Sociometry），是SNA发展史上不可或缺的一环。莫雷诺通过观察和量化人际关系，例如在学校、家庭和工作场所中的选择与排斥，奠定了SNA的实证基础。本章将详细介绍社会测量学的基本方法和早期研究成果，以及它如何将抽象的社会关系转化为可量化的数据。 数学与图论的介入： 数学，尤其是图论，为SNA提供了严谨的理论框架和分析工具。我们将介绍图论的基本概念，如节点（vertices）、边（edges）、度（degree）、路径（path）、连通性（connectivity）等，以及它们在描述社会网络中的意义。例如，康拓（Gottfried Wilhelm Leibniz）的“关系概念”以及后来的弗朗西斯·尤因（Francis Ysidro Edgeworth）在经济学中对网络的早期思考，都预示了数学工具在分析复杂系统中的潜力。 第二章：模型的构建——核心概念与测量方法 随着思想的成熟，SNA开始发展出其独特的概念体系和一系列量化分析方法。本章将聚焦于这些核心元素： 网络结构的基本要素： 我们将深入解析SNA中的关键术语，如网络（network）、节点（actor/node）、边（tie/edge）、关系（relation）、同质性（homophily）与异质性（heterophily）等。理解这些基本单元是进行SNA分析的前提。 中心性度量： 网络中不同节点扮演的角色差异巨大。本章将详细介绍各种中心性度量方法，包括： 度中心性（Degree Centrality）： 衡量一个节点直接连接到的其他节点数量，反映其直接影响力或活跃度。 接近中心性（Closeness Centrality）： 测量一个节点到网络中所有其他节点的最短路径之和的倒数，反映其传播信息或获取资源的效率。 介数中心性（Betweenness Centrality）： 计算一个节点在网络中扮演“桥梁”角色的频率，即有多少条最短路径经过该节点，反映其控制信息流动的能力。 特征向量中心性（Eigenvector Centrality）与PageRank： 探讨这些更复杂的中心性度量，它们不仅考虑连接数量，还考虑连接对象的“影响力”，从而更精细地评估节点的重要性。 网络密度与连通性： 除了节点层面的度量，我们还将探讨整个网络的宏观特征，如网络密度（density）——表示实际连接数与可能连接数的比例，以及连通性（connectivity）——网络是否被划分为多个独立的组件。 社群侦测（Community Detection）： 揭示网络中自发形成的“群组”或“社群”是SNA的重要目标之一。本章将介绍社群侦测的基本思想和一些经典算法，如模块度（modularity）最大化等，展示如何识别网络中的内聚群体。 第三章：分析的工具——软件与数据 SNA的蓬勃发展离不开计算工具和数据收集方法的发展。本章将探讨SNA分析的实践层面： 经典与现代SNA软件： 从早期的UCINET、Pajek到如今的Gephi、igraph（R/Python库）等，我们将介绍一系列用于绘制、分析和可视化社会网络的软件工具，并简要说明它们的特点和适用场景。 数据收集与表示： SNA分析需要结构化的数据。本章将讨论如何从各种来源收集网络数据，如调查问卷、通讯记录、社交媒体日志、合作论文等，以及如何将这些数据转化为SNA分析可以识别的矩阵（如邻接矩阵、属性矩阵）。 可视化技术： 直观的可视化是理解复杂网络结构的关键。我们将展示不同的网络可视化技术，如何通过节点大小、颜色、边的粗细等来传达网络结构信息，并讨论可视化在发现模式和交流研究结果中的作用。 第四章：时代的脉搏——SNA在不同领域的应用 社会网络分析的强大之处在于其普适性，它能够应用于几乎所有包含关系网络的领域。本章将通过案例分析，展示SNA的广泛应用： 社会学与人类学： 研究社区结构、家庭关系、社会支持系统、人口流动等。 政治学与国际关系： 分析政治联盟、权力结构、恐怖网络、外交关系等。 经济学与组织管理： 考察企业内部沟通、供应链、创新网络、市场扩散、员工协作等。 信息科学与传播学： 研究社交媒体传播、信息扩散、谣言传播、在线社区等。 生物学与医学： 分析蛋白质相互作用网络、基因调控网络、流行病传播模型、疾病传播路径等。 犯罪学与公共安全： 识别犯罪团伙、追踪恐怖活动、预防和干预暴力等。 第五章：展望未来——挑战与新方向 尽管SNA已经取得了显著成就，但它仍然面临着新的挑战，并且不断拓展新的研究方向。本章将对SNA的未来进行展望： 动态网络分析（Dynamic Network Analysis）： 随着现实世界中网络的不断变化，如何有效地分析随时间演化的网络结构成为一个重要课题。 多层网络（multilayer Networks）与异质网络（Heterogeneous Networks）： 现实世界的网络往往是多层次的（例如，同时存在友谊、工作和家庭关系）或包含不同类型的节点和边。研究这些复杂网络结构的分析方法。 机器学习与SNA的结合： 如何利用机器学习技术来预测网络结构、识别关键节点、发现隐藏模式，以及将SNA的洞察融入到更广泛的预测模型中。 大规模网络分析与计算效率： 随着数据量的爆炸式增长，如何开发更高效的算法和计算架构来处理超大规模网络数据。 伦理与隐私问题： 在分析包含个人隐私信息的网络数据时，如何平衡研究需求与数据保护的伦理挑战。 结语：连接的智慧 社会网络分析不仅是一种统计分析方法，更是一种理解世界运行方式的独特视角。它揭示了连接本身的力量，以及这些连接如何塑造个体行为、群体动力和宏观社会结构。通过深入理解其发展历程、核心理论和广泛应用，我们能更好地把握“连接的智慧”，从而在瞬息万变的现代社会中做出更明智的决策。

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让我对《社会网络分析发展史》爱不释手的原因之一，是它对不同文化和社会背景下社会网络研究的关注。我了解到，虽然社会网络分析的核心概念和方法具有一定的普遍性，但在不同的文化语境下，社会关系的形式和功能可能会有所差异。书中对一些跨文化研究的引用，让我看到了社会网络分析如何被用来理解不同国家和地区的社会组织模式、权力结构以及文化传播。例如，在一些集体主义文化中，家族和宗族网络可能扮演着更为重要的角色，而在个人主义文化中，个体之间的选择性连接则更为突出。作者对这些文化差异的讨论，让我认识到社会网络分析的普适性与本土化研究相结合的重要性，也让我对如何在全球化时代理解和分析不同社群的社会网络有了更深的思考。

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这本书对我而言，最大的价值还在于它提供了一个审视自身社会关系和组织结构的全新视角。在阅读过程中，我不仅仅是在学习理论和方法，更是在不断地反思自己在家庭、学校、工作以及网络世界中的定位。书中对“中心性”、“密度”、“桥接”等概念的细致阐释，让我能够更加清晰地认识到自己在不同网络中的角色，以及我与他人之间的连接方式对我们共同目标的实现可能产生的影响。我开始思考，我是信息的节点、资源的通道，还是意见的领袖？我的行为模式是否会因为我在不同网络中的位置而发生变化？这本书激发了我对自己所处社会网络的好奇心，也让我有意识地去观察和理解周围的社会关系，并思考如何更有效地利用这些关系来达成自己的目标，或者为社群做出贡献。

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阅读这本书，我最直接的感受是，社会网络分析的发展史，实际上是一部不断拓展“连接”边界的历程。从最初关注现实生活中的亲密关系、社区互动，到后来将目光投向虚拟世界的社交媒体、信息传播网络，甚至是更为抽象的知识网络、情感网络，研究的边界在不断被拓宽。我尤其对书中关于信息扩散、谣言传播以及群体极化的研究案例印象深刻。这些案例生动地展示了社会网络结构如何影响信息的流动速度、广度和准确性，以及这些流动如何对社会舆论和群体行为产生深远影响。作者在分析这些案例时，不仅解释了所使用的分析方法，更重要的是，它揭示了这些方法是如何帮助我们理解当下社会面临的诸多挑战的，例如网络欺凌、信息茧房的形成以及社会信任的危机。这本书让我看到，社会网络分析不仅是一种学术研究工具，更是一种洞察现代社会运行机制的有力武器。

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作为一名初次接触社会网络分析的读者，我怀着极大的好奇心翻开了《社会网络分析发展史》。这本书不仅仅是一部梳理学科脉络的著作，更是一扇让我窥见人类社会组织模式和互动规律的奇妙窗口。在阅读的过程中，我仿佛穿越了时空的洪流，从早期对群体结构的直观观察，到后来借助数学和计算机工具进行精细建模，每一步都充满了智慧的闪光。作者以一种非常宏大而又细致的视角，为我们描绘了社会网络分析如何从零散的社会学、心理学、人类学等学科研究中孕育而出，又如何逐渐发展成为一门独立且极具影响力的交叉学科。我尤其对书中关于早期社会学家如何通过观察和访谈来理解社区结构、家庭关系以及权力分配的论述印象深刻。那些关于小团体动力学、意见领袖形成以及群体规范演变的研究，虽然没有我们今天熟悉的图论和复杂性科学的影子，却奠定了社会网络分析最基本的研究范式。作者并没有简单罗列历史事件，而是深入剖析了不同时代背景下，社会学家们面对的社会问题以及他们所提出的分析方法，这使得我对社会网络分析的起源有了更深刻的理解。它不仅仅是关于“分析”本身，更是关于“社会”如何被理解和组织。这本书为我打开了一扇通往更深层次理解社会现象的大门，让我开始思考我们身边的各种关系，从朋友圈到工作团队，再到全球化的信息网络，它们背后都隐藏着怎样的结构和逻辑。

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总而言之，《社会网络分析发展史》不仅仅是一部关于学科演变的著作，它更是一部关于人类社会如何被理解和组织的历史。作者以其深厚的学术功底和流畅的文笔，为我描绘了一幅波澜壮阔的学术图景，让我看到了社会网络分析如何从萌芽走向成熟，如何渗透到各个学科领域，并最终成为理解和解决复杂社会问题的重要工具。我从书中获得的不仅仅是知识，更是一种分析问题的思维方式和研究问题的视野。这本书让我相信，只要我们愿意去探索和理解人与人之间的连接，我们就能更好地理解我们所处的社会，并更有能力去改变它。它是一本值得反复阅读、深入体会的佳作，为我未来的学术和个人成长奠定了坚实的基础。

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这本书给我的最大触动在于，它清晰地展示了社会网络分析如何从一种“艺术”逐渐演变为一门“科学”。最初，学者们更多地依赖于对社会关系的直观感知和定性描述，通过民族志、深度访谈等方式来描绘社区的边界、人物的地位以及信息的流动。然而，随着社会复杂性的增加以及数据获取能力的提升，定性研究的局限性日益凸显。书中对图论、矩阵代数等数学工具在社会网络分析中应用的介绍，让我大开眼界。我第一次了解到，那些看似抽象的数学概念，竟然能够如此精确地量化和描述人与人之间的连接强度、信息传递路径以及群体内部的结构特征。从度的中心性、介数中心性到接近中心性，这些指标的出现，使得研究者能够客观地识别关键人物、评估信息瓶颈以及揭示群体中的权力结构。作者对这些概念的演变过程进行了详细的阐述，解释了它们是如何在不同的研究问题中被提出、发展和完善的。这不仅仅是数学方法的引入，更是研究范式的根本性转变，使得社会网络分析能够处理更大规模、更复杂的数据集，并从中发现更加普适性的规律。这种从定性到定量的飞跃，让我看到了科学研究的强大力量，也让我对社会网络分析在未来解决现实社会问题方面充满期待。

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《社会网络分析发展史》在梳理学科发展的同时，也让我深刻认识到社会网络分析作为一种研究方法，其核心的价值在于提供了一种观察和理解社会世界的独特视角。与那些侧重于个体特征或群体属性的研究不同，社会网络分析始终将“关系”置于中心位置。书中对不同时期关于“关系”的定义和测量方法的演变，以及研究者们如何从不同维度去理解和分析这些关系，都让我受益匪浅。我看到了研究者们如何从简单的“连接”概念，发展到考虑连接的强度、类型、方向甚至时间动态。这些细微的差别，对于理解社会现象的深层机制至关重要。书中对“角色”、“位置”以及“结构化”等概念的论述，也让我明白了社会网络分析不仅仅是描绘人与人之间的线条，更是揭示了这些线条如何构建起一个个层级分明、功能各异的社会结构。这种对“关系”的深度挖掘，让我重新审视了自己在各种社会群体中的位置，以及这些位置对我的行为和认知产生的潜在影响。

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作为一名对数据和技术发展史同样感兴趣的读者，我非常欣赏《社会网络分析发展史》中对计算技术在学科发展中作用的深刻探讨。在计算机技术尚未普及的年代，社会网络分析的研究往往局限于小规模的群体，并且计算过程繁琐且耗时。然而，随着计算机性能的飞速提升以及相关算法的不断创新，社会网络分析的研究对象和规模得到了极大的拓展。书中对早期网络分析软件的介绍，以及后来各种可视化工具和复杂网络分析库的出现，都让我惊叹于技术进步对学科发展的推动作用。我看到了如何在庞大的社交媒体数据中挖掘出隐藏的连接模式，如何通过可视化技术直观地展示复杂的关系网络，以及如何利用机器学习和人工智能来预测网络演变和识别异常行为。这种技术驱动下的发展，使得社会网络分析的应用领域不断拓宽，从社会学、心理学延伸到传播学、政治学、经济学，甚至是生物学和医学。作者对这些技术演变的梳理，不仅仅是技术本身的介绍，更是其如何赋能社会网络研究，使其能够回答更具挑战性的问题，提供了清晰的脉络。

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这本书的独特之处还在于，它并没有将社会网络分析的各个分支孤立开来，而是展示了它们之间是如何相互影响、相互促进的。我注意到，例如在统计模型方法、模拟方法以及可视化方法的发展过程中，都存在着不同研究者之间的对话和借鉴。书中对“统计模型”在社会网络分析中的应用进行了详细的阐述，例如ERGMs (Exponential Random Graph Models) 的出现，为研究者提供了更为灵活和强大的工具来捕捉网络结构中的模式。同时，我也看到了“模拟方法”是如何帮助我们探索网络演变和理解复杂系统行为的。而“可视化方法”的进步，更是让那些原本抽象和难以理解的网络结构变得直观易懂。作者通过将这些不同的研究方法及其发展历程有机地结合起来，展现了社会网络分析作为一个充满活力的交叉学科，是如何通过整合不同领域的知识和技术，不断推动自身发展的。这让我对学科的整体性有了更深刻的认识。

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这本书的叙事方式非常吸引我，它并没有将发展史简单地线形化，而是巧妙地将不同时期、不同理论流派的研究成果融合在一起，形成了一幅生动而多维度的学术画卷。我注意到，在不同的历史节点，社会网络分析的研究者们都面临着各自独特的挑战，例如早期研究者如何克服数据获取的困难，中期研究者如何应对计算能力的限制，以及当代研究者如何处理海量、高维度的社交数据。作者通过引用大量经典的学术文献和研究案例，生动地展示了这些挑战是如何被逐一克服的。我特别喜欢书中对“结构洞”等核心概念起源的追溯，它让我理解了理论的形成并非一蹴而就，而是经过了漫长的思考、辩论和实践检验。这种深入浅出的讲解方式，让我能够理解那些复杂的理论是如何服务于具体的社会现象分析的，也让我对社会网络分析的理论深度和广度有了更直观的认识。它不是一本枯燥的教科书，更像是一部引人入胜的学术探索史。

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chapter5-7比较有意思~~好多人类学家都跳进这个坑了~~

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偏学科的历史介绍

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比较薄，适合对这个领域已经有一定了解的人梳理知识框架

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chapter5-7比较有意思~~好多人类学家都跳进这个坑了~~

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很八卦，但那些学者可以按照自己的兴趣随意转换研究领域真是让人羡慕，我们什么时候能有这样的环境呢？