Techniken der empirischen Sozialforschung, Bd.1, Methoden der Netzwerkanalyse pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Oldenbourg

作者:Franz Urban. Pappi

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1990-01-01

价格:0

装帧:Paperback

isbn号码:9783486448016

丛书系列:

图书标签:

• 社会学
• 网络分析
• 实证研究方法
• 研究方法
• 数据分析
• 社会网络
• 定量研究
• 方法论
• 统计学
• 德国社会学

《社会研究的实证技术，第一卷：网络分析方法》 引言 在当今社会科学研究领域，理解错综复杂的人际关系、组织结构以及信息流动模式，已成为一项至关重要的任务。网络分析作为一种强大的理论框架和分析工具，为我们提供了审视这些“关系”的独特视角。它不仅仅是一种数据分析技术，更是一种思考社会现象的全新方式。本书《社会研究的实证技术，第一卷：网络分析方法》正是为了系统地介绍和深入探讨这一方法论而诞生的。 本书旨在为读者提供一个全面、深入且易于理解的网络分析方法论入门。我们不仅仅是罗列各种技术和指标，更重要的是阐述其背后的逻辑、适用的场景以及如何解读研究结果。我们希望通过本书，读者能够掌握运用网络分析方法进行社会研究的理论基础和实践技能，从而能够独立地设计、执行和分析基于网络视角的社会学研究。 本书内容概述 本书共包含十章内容，旨在循序渐进地引导读者掌握网络分析的核心概念与技术。 第一章：社会网络分析导论 本章将首先对社会网络分析（SNA）进行概念性的介绍，阐述其核心思想、发展历程以及在不同社会科学领域中的应用价值。我们将区分节点（Actor）和关系（Tie）的基本概念，并介绍网络分析的基本要素，如节点、边、权重、方向等。通过一些经典的案例，读者可以初步了解网络分析如何揭示隐藏在表面之下的社会结构。 第二章：社会网络的表示与可视化 理解和呈现社会网络结构是进行分析的第一步。本章将详细介绍两种主要的网络表示方式：邻接矩阵（Adjacency Matrix）和邻接表（Adjacency List）。在此基础上，我们将深入探讨各种网络可视化技术，包括直接可视化、矩阵可视化以及基于布局算法的可视化方法。读者将学习如何根据网络规模和研究目的选择合适的可视化策略，并通过可视化直观地理解网络的拓扑结构、节点的重要性和潜在的群体划分。 第三章：核心概念：中心性度量 中心性度量是衡量网络中节点重要性的关键指标。本章将详细介绍三种最核心的中心性度量：度中心性（Degree Centrality）、介数中心性（Betweenness Centrality）和紧密度中心性（Closeness Centrality）。我们将深入解析每种中心性度量的计算方法、其所代表的意义以及在实际研究中的解释。例如，度中心性反映了节点的直接影响力，介数中心性衡量了节点在信息传递路径中的关键作用，而紧密度中心性则体现了节点获取信息的便捷程度。 第四章：其他中心性度量与应用 除了前一章介绍的核心中心性度量，本章将扩展介绍其他重要的中心性指标，如特征向量中心性（Eigenvector Centrality）、PageRank中心性以及Katz中心性等。我们将探讨这些度量在不同研究情境下的适用性，并解释它们如何捕捉更复杂的节点重要性维度。例如，特征向量中心性强调节点与其重要朋友的联系，PageRank则更侧重于“被链接”的重要性。 第五章：网络的密度与连通性 网络的密度描述了实际存在的连接占可能存在的最大连接的比例，而连通性则关注网络整体的稳定性以及信息在网络中传播的可能性。本章将详细介绍各种密度度量（如整体密度、局部密度）以及连通性度量（如连通分量、直径、平均路径长度）。理解这些指标有助于评估网络的紧密程度、信息流动的效率以及是否存在孤立的群体。 第六章：社群检测与群体识别 在复杂的社会网络中，识别具有紧密联系的子群体（社群）是理解社会结构的重要方面。本章将介绍多种社群检测算法，包括基于模块度（Modularity）优化的方法（如Louvain算法）、基于重叠社群的方法（如Clique Percolation Method）以及基于信息传播的模型。读者将学习如何运用这些算法来识别网络中的紧密联系群体，并理解这些群体可能代表的社会组织、利益团体或信息传播的中心。 第七章：二部网络分析 许多社会现象涉及两个不同类型的实体之间的关系，例如人与组织、产品与消费者等。本章将专门介绍二部网络（Bipartite Network）的分析方法。我们将讨论二部网络的表示方式、中心性度量（如个体中心性和事物中心性）以及如何将二部网络转化为单一部网络进行分析。通过二部网络分析，我们可以更深入地理解个体与群体、资源与行为者之间的相互作用模式。 第八章：网络模型的构建与应用 本章将介绍一些常用的社会网络生成模型，如随机图模型（Erdos-Renyi模型）、小世界模型（Watts-Strogatz模型）和无标度网络模型（Barabasi-Albert模型）。我们将解释这些模型的生成机制、它们的特点以及它们如何模拟现实世界网络的某些属性。理解这些模型有助于我们从生成过程的角度来理解网络的形成机制，并对真实网络进行比较和推断。 第九章：纵向网络分析入门 社会网络并非静态不变，而是随着时间推移而演化。本章将介绍纵向网络分析（Longitudinal Network Analysis）的基本概念和方法。我们将讨论如何处理随时间变化的网络数据，以及如何分析节点属性、连接关系和网络结构随时间的变化趋势。这对于理解动态的社会过程，如群体演化、信息传播的动态过程等至关重要。 第十章：网络分析软件与实践 理论知识的掌握需要通过实践来巩固。本章将介绍当前主流的网络分析软件，如Gephi、Pajek、UCINET以及Python中的NetworkX库等。我们将演示如何在这些软件中导入数据、执行各种分析操作，并解读分析结果。同时，本章也将提供一些真实数据集的分析案例，帮助读者将所学知识应用于实际研究项目。 总结 《社会研究的实证技术，第一卷：网络分析方法》是一本旨在为社会科学研究者提供强大分析工具的著作。通过对核心概念、计算方法、可视化技术以及软件应用的全面介绍，我们希望能够赋能读者，使其能够运用网络分析的视角，更深刻地理解和解释复杂的社会现象。我们相信，本书将成为您在社会研究领域探索“关系”的宝贵指南。

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