第十二周：社会网络分析分析——每周一讲多变量分析
社会网络分析（Social Network Analysis）是最近非常流行的一种社会科学研究方法，当然，这种分析思想不仅仅是社会科学领域，其实很多自然科学领域也在研究网络，复杂网络；过去我们的研究数据基本上都是属性数据，例如：性别、年龄、收入、态度、价值观等等，但我们都是生活在一个特定社会环境中，我们的行为都受到其他人的影响；有人说：传统的抽样调查强调随机性，这就象社会科学研究的一种&绞肉机&，把个体从其所在的社会情境中剥离出来，还要确保研究对象之间不存在联系。&&& 常规统计分析处理的都是属性数据，社会网络分析处理的则是关系数据，其分析单位是&关系&，是从&关系&角度出发研究社会现象和社会结构，从而扑捉由社会结构形成的态度和行为。&&& 目前关于网络分析，复杂网络分析有了非常多的理论成果和软件分析工具，随机网络、规整网络、小世界理论等，当然最值得期待的研究是幂律分布&&无标度网络等；Ucinet、NetDraw、Pajek等软件都是专门处理社会网络分析的。&&& 社会网络分析研究关系，这一点在数据挖掘领域专门有Web分析、关联分析等等，说明数据挖掘也嵌入研究关系的模块，并且是一种重要的分析工具，典型的就是&啤酒和尿布的故事&。&&& 当然，今天我并不想细致讲解社会网络分析，而是最为一个数据分析人员，从关系的角度分析数据，有了这个思想，会让我们开阔思路，打开一个新的多变量数据分析新天地。其实，我们过去大部分多变量数据分析都是基于&关系&进行分析的，比如：相关分析、聚类分析、多维尺度分析、因子分析、对应分析，这些多变量分析方法其实本质上就是矩阵，无非是频数矩阵、相关矩阵、协方差矩阵等，只不过我们没有关注过中间步骤就是了。下面，我们通过一个案例，来看看传统的多变量分析与从关系角度进行的网络分析有什么特色！传统的市场调查经常采用态度量表，1-10打分方式，我们针对某项研究调查消费者对购买汽车的心理预期和情感测量，经过定性研究，确定了有关汽车的26个情感词汇！这种数据是典型的市场调查数据或者说多变量分析数据。在考虑了缺省值处理后，我们来进行分析：首先：我们可以采用因子分析！&&& 从因子分析，我们看到，5个因子和26个词汇的因子负荷，相关结论大家可以得出！接下来，我们采用社会网络分析Ucinet软件进行分析：我们先采用SPSS软件得到26个词汇的相关系数矩阵，从Analysis&&&相关&&&距离我们要设定计算变量之间的关系，如果是差异性，不相似性则有多种距离计算方法，默认是欧几里得距离，如果是相似性则是Pearson皮尔逊相关系数。我们选择相关系数矩阵，把矩阵拷贝到Excel软件中：我们把矩阵存盘Matrix，矩阵！（这里可以大家看看，前面的博客文章，矩阵就是信息）现在我们把这个相关矩阵导入的Ucinet软件中：（记住要删除多余的行或列）接下来，我们可以在Ucinet软件中进行MDS和聚类分析我们看看ＭＤＳ分析结果：ＭＤＳ主要是研究差异性和相似性的关系，也是降维技术，在二维空间展示数据点的关系，靠近的应该怎样？坐标轴的含义等等！我们可以进行聚类分析，选择聚类分析，再选谱系聚类，看看哪些词汇聚在了一起：最后，我们看看采用社会网络分析方法，其中最重要的是网络的可视化技术，我们用Netdraw软件进行矩阵展现：Netdraw可以直接读取Ucinet的系统数据分析，##h后缀！我们可以选择不同的Layout形式，并把相关系数值显示出来，最后，我们不断调整相关系数值，当关系强度=0.42时，我们展示出结果：我们利用Subgroup子群分析，选择6个子群：现在，大家可以进行关系分析了，哪些情感词汇是在一个子群（是不是类似因子分析，公共因子需要命名啦），我们不仅看到子群（因子），而且可以得到26个情感词汇的联系，比如：酷与时尚，而且可以知道要有品味，必须经过大气、物有所值才能得到可靠的路径；也就是说，当我们看到情感词汇的关系图后，我们就可以有意义的输出！我经常说一句话：看得见，才能做得到，看得见，才能做到好！
&&最后修改于
请各位遵纪守法并注意语言文明CNKI数据实现ucinet共现分析的方法及实证分析--《软件导刊(教育技术)》2012年01期
CNKI数据实现ucinet共现分析的方法及实证分析
【摘要】：以CNKI数据库中年以"教学设计"为关键词搜索的数据为例,数据经过预处理后,先在数据库中利用联合查询构建其关键词-关键词共现关系表,再在excel中利用数据透视表实现共现矩阵,利用Ucinet软件,实现了作者共现、关键词共现、引文共现的可视化分析。
【作者单位】：
【关键词】：
【分类号】：TP311.13【正文快照】：
0引言文献数据量的快速增长给我们的研究工作带来了极大的便利,同时,也给文献的管理与分析利用带来了诸多不便。如何将大量文献的内容快速、准确地可视化变得越来越困难。近10年来,社会网络分析已经成为一种比较普遍的研究社会过程和问题的研究方法。它已经发展到用软件如UCIN
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整体网分析-UCINET软件实用指南-(第二版)
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整体网分析-UCINET软件实用指南-(第二版)
特色及评论
　　社会网络分析被认为是与理性选择学派、新制度理论学派并举的重要学派，在管理学、社会学等领域有很大影响，而国内相关论著比较少。刘军编著的这本《整体网分析（ucinet软件实用指南第2版）》梳理了大量国内、国外研究成果，全面介绍了社会网分析的重要内容――整体网分析，以及如何使用ucinet软件实施测量。本书*大的特点是全面、详尽、实用，是读者使用ucinet软件进行整体网分析的得力助手。
整体网分析-UCINET软件实用指南-(第二版)
社会网络分析简介
社会网络分析的含义
一、社会网络的含义
二、1-模网和2-模网
用图和矩阵表示社会网络
一、社会网络的图形表达
二、社会网络的矩阵表达
社会网络研究的范围和理论贡献
一、研究范围
二、理论贡献第二章
整体网研究概要
整体网研究的内容
一、整体网的分类
二、整体网的构成和规模
三、整体网的密度
四、整体网成员之间的距离
五、整体网的结构研究
整体网资料的收集
一、整体网资料的收集方法
二、问卷设计应注意的问题
三、整体网资料的整理和分析
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整体网研究的优势及局限
一、整体网研究的优势
二、整体网研究的局限第三章
整体网分析工具――ucinet简介
ucinet的运行环境
一、uclnet的数据分析格式
二、ucinet的主菜单功能简介
三、ucinet中矩阵运算的句法
ucinet数据的输入
一、初始数据文件
二、excel文件数据
三、数据语言类型的文件
四、ucinet数据表编辑器
ucinet数据的预处理
一、抽取子图和子矩阵
二、数据的合并
三、置换与排序
四、转置和改型
五、重新编码
六、线性转换
七、对称化处理
八、捷径距离和可达性
九、矩阵的组合
十、标准化处理
十一、改变模态第四章
均衡性分析
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二、有关均衡的模拟研究
三、整体均衡研究
有向关系中的均衡
一、有向p-o-x三角关系
二、正一负关系的均衡性分析
三、有向三方组的谱系第五章
中心性和影响力
度数中心性
一、点的度数中心度
二、图的度数中心势
中间中心性
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二、图的中间中心势
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群体中心度
一、三类群体中心度指数的含义
二、群体中心度指数的计算举例第六章
凝聚子群分析
凝聚子群概说
一、社会结构的质性分析和量化研究
二、凝聚子群的类型
基于互惠性的凝聚子群
一、派系的定义
二、对派系概念的评价
基于可达性的凝聚子群
一、n-派系
二、n-宗派
基于度数的凝聚子群
基于“子群内外关系”的凝聚子群
三、ls集合
四、lambda集合
五、社会圈
凝聚子群的分派指数
一、单类网络中的分派指数
二、多类网络中的分派指数
凝聚子群分析示例
一、进行凝聚子群分析的几个指导性步骤
二、凝聚子群分析示例第七章
社会网络的关联性与凝聚度
关联度和凝聚力
一、根据社会关系界定的凝聚力
二、根据独立途径数界定的凝聚力
关联度的测量
一、关联度
二、图的等级度
三、图的效率
四、*近上限
关联性与小世界
一、小世界的含义
二、小世界的测量指标
三、小世界的测量示例第八章
块模型分析
块模型的含义
一、块模型
二、concor方法
块模型的应用举例第九章
个体网研究：结构洞与中间人
局部桥和结构洞
一、局部桥的含义及测量
二、结构洞
中间人分析
一、中间人的分类
二、中间人次数的计算
其他个体网指标的计算
一、个体网的指标
二、个体网的同类性
三、个体网的构成
四、诚实中间人指数第十章
一致性分析
一致性分析的含义
一致性分析举例第十一章
2-模网研究
2-模数据的矩阵分析和图形分析
一、2-模网络向1-模矩阵的转化
二、二部“2-模图”分析
2-模数据的定量分析
一、2-模数据的中心性分析
二、2-模数据的奇异值分解
三、2-模数据的因子分析
四、2-模网络的对应分析
2-模数据的核心-边缘分析和分派分析
一、2-模数据的核心-边缘分析
二、2-模数据的分派分析第十二章
关系数据的假设检验
点的属性层次的假设检验
一、回归分析
三、方差分析
点-关系混合层次的假设检验
一、类别变量与关系变量之间关系的检验
二、连续变量与关系变量之间关系的检验
关系-关系层次的假设检验
一、qap的含义
二、qap相关分析
三、qap关系列联表分析
四、qap回归分析
一、一个网络的密度是否等于某个值
二、两个网络的密度是否相等参考文献后记
整体网分析-UCINET软件实用指南-(第二版)
刘军，男，1970年生于黑龙江省桦南县，2003毕业于北京大学社会学系，获博士学位，曾于2002年赴英国Lancaster大学和Essex大学社会学系做访问学者。哈尔滨工程大学人文社会科学学院社会学系主任、教授、博士生导师，中国社会学会理事，中国社会学会社会网专业委员会(筹)副会长，研究专长为社会网络分析、社会学方法论。
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海淀公安分局备案编号：用社会网络分析软件UCINET处理加权值矩阵数据怎么操作？
一篇文章中提到“ 以10个行业做为跨行业并购复杂网络的节点，以不同行业之间的企业并购关系做为网络的边，以 2 个行业（的企业）发生并购的频率和金额为权重分别对边进行加权，从而得到跨行业并购加权复杂网络”。请问怎样将数据矩阵处理成加权数据矩阵呢？现在我在处理数据时候只能处理到并购频率这一块，不知道怎么加权，求大神指导~~~谢谢
谢邀。。。（PS：事实上我也只做过一些简单的网络分析）加权网络的话，直接在ucinet中导入有权重的矩阵数据即可，操作和二值网络是类似的。但个人经验貌似ucinet，pajek对加权网络的处理功能都较为有限。。。
已有帐号？
无法登录？
社交帐号登录复杂网络软件分析（二）
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|个人分类:|系统分类:|关键词:网络软件
UCINET是目前最广为人知，也是被使用最多的网络分析软件，属于高端学术类软件。它是目前最流行的，也是最容易上手、最适合新手的社会网络分析软件。
UCINET软件最初是由加州大学欧文分校（University of California at Irvine）的社会网络权威学者Linton Freeman编写。现在对该软件进行扩展和维护的团队是由波士顿大学的斯蒂芬·博加提（Stephen Borgatti）、威斯敏斯特大学的马丁·埃弗里特（Martin·Everett）和林顿·弗里曼（Linton Freeman）组成的。
UCINET的数据格式都是矩阵形式存储的，一个数据集通常包含两个文档，一个包含实际的数据，另一个包含的是数据的相关信息。
UCINET网络分析集成软件包括一维与二维数据分析的NetDraw，还有正在发展应用的三维展示分析软件Mage等，同时集成了Pajek用于大型网络分析的Free应用软件程序。利用UCINET软件可以读取文本文件、KrackPlot、Pajek、Negopy、VNA等格式的文件。它能处理32 767个网络结点。当然, 从实际操作来看，当节点数在之间时，一些程序的运行就会很慢。
UCINET中包括了社团发现和区域(regions)分析、中心性(centrality)分析、个体网络(ego network)分析和结构洞(structure holes)分析等网络分析程序，还包含为数众多的基于过程的分析程序，如聚类(cluster)分析、多维量表(multidimensional scaling)、二模标度（奇异值分解、因子分析和对应分析）、角色和地位分析（结构、角色和正则对等性）和拟合中心--边缘模型，以及中位数、标准偏差、回归分析、方差分析、自相关、QAP矩阵相关、回归分析、t检验等简单统计到拟合基于置换的p1模型在内的多种统计程序。
UCINET有很强的矩阵分析功能，如矩阵代数和多元统计分析。
UCINET最新版本为UCINET v6.237。
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