社會網路分析法snl
① 怎麼解釋社會網路的概念
社會網路（socialnetwork）是一種基於「網路」（節點之間的相互連接）而非「群體」（明確的邊界和秩序）的社會組織形式，也是西方社會學從1960年代興起的一種分析視角。隨著工業化、城市化的進行和新的通訊技術的興起，社會呈現越來越網路化的趨勢，發生「社會網路革命」（socialnetworkrevolution），與移動革命（mobilerevolution）、互聯網革命（internetrevolution）並列為新時期影響人類社會的三大革命. 社會網路是指社會個體成員之間因為互動而形成的相對穩定的關系體系，社會網路關注的是人們之間的互動和聯系, 社會互動會影響人們的社會行為。社會網路是由許多 節點構成的一種社會結構，節點通常是指個人或組織，社會網路代表各種 社會關系，經由這些社會關系，把從偶然相識的泛泛之交到緊密結合的家庭關系的各種人們或組織串連起來。社會關系包括朋友關系、同學關系、生意夥伴關系、種族信仰關系等。社會網路作為一種社會學視角發端於德國社會學家齊美爾（Georg Simmel, 1858-1918），並在 1960 年代隨著冷戰的開始和西方普遍出現的社會動亂開始在西方廣為發展。社會網路分析不把人看作是由個體規范或者獨立群體的共同活動所驅動，相反它關注人們的聯系如何影響他們行動中的可能性和限制。一個多世紀以來，社會科學家都在使用「社會網路」這一隱喻表示不同尺度上的各種復雜社會關系。
② 「社交網路分析」是門怎樣的學科
首先，如其名，研究社會網路。社會網路的主體通常為人，（你要是非把貓貓狗狗物品啥的算上我也不跟你爭論），每個人為一個節點，人與人之間的關系為邊，關系有強弱有方向也有性質（如敵人情侶同盟等等）。其基礎就是離散數學的圖論。然後通過一些運算來計算聚集度，平均值啥的。也可以通過編程來實現更高層次的數據分析。然後，應用前景。眾所周知，社交網路發展飛速，數據分析也是如火如荼。
社會網路分析有助於網站進行精準廣告投放，以及內容推送，提高用戶粘性（各種商業應用我就不展開了）。在社會學上的應用，我是學商務的我也不懂，就私里揣測，人際關系難道不是人類千百年來想要解決的難題嗎，老師說的三元閉包理論真的很有用，兩個人的孤島關系是很難維持的。
③ 社會網路分析法的介紹
《社會網路分析法》是2007年重慶大學出版社出版的圖書，作者是斯科特。社會是一個內由容多種多樣的關系構成的巨大網路。如何研究關系？視角當然多種多樣，既可以像林語堂的小說中描述的那樣對關系進行細致的刻畫，又可以像黃光國等社會心理學家那樣對人情、面子和關系網進行質的描述，更可以用社會網路分析法對關系進行量化的表徵，從而揭示關系的結構，解釋一定的社會現象。社會網路分析的意義在於，它可以對各種關系進行精確的量化分析，從而為某種中層理論的構建和實證命題的檢驗提供量化的工具，甚至可以建立「宏觀和微觀」之間的橋梁。本書就像一本手冊，引導讀者進入社會網路分析的研究領域。它既適用於社會網路分析的初學者，也適用於對社會網路分析有所了解的人士。
④ 社會化網路分析論文的一般結構是什麼
1、 點：行動者、節點（actors, nodes）
即為社會網路中的一個功能個體（包括個人、單位、團體（看成一個整體）），在虛擬網路中表現為一個注冊用戶，ID等。
在社會網路研究領域，任何一個社會單位、社會實體或功能個體都可以看成是「節點」，或者行動者。
一個圖中： 節點集合N={n1,n2,、、、n3}
2、 線,關系（relationship）：
用來刻畫關系數據，關於接觸、聯絡、關聯、群體依附和聚會等方面的數據，這類數據把一個能動者與另外一個能動者聯系在一起，因而不能還原為單個行動者本身的屬性。如上圖表示的線arc。
一般稱由一條線連著的點是相互「鄰接的（adjacent）」,鄰接是對由兩個點代表的兩個行動者之間直接相關這個事實的圖論表達。
一般有無向線、有向線、多值線、有向多值線。
由線構成的圖無向圖、有向圖、有向多值、無向多值圖。
3、 鄰域（neighborhood）:
與某個特定點相鄰的那些點成為該點的「鄰域」。
4、 度數（degree）:
鄰域中的總點數成為度數。（嚴格的說應該是「關聯度」，（degree of connection））,一個點的度數就是對其「鄰域」規模大小的一種數值側度。
一個點（無向圖）的度數，在鄰接矩陣中，一個點的度數用該點所對應的行或者列的各項中的非0值總數來表示。如果是二值（有項）的，那麼一個點的度數就是該點所在行和所在列的總合。
在有向圖中，「度數」包括兩個不同方面，表達社會關系的線的方向。分別稱為「點入度（in-degree）」：直接指向該點的點數總合；和「點出度（out-degree）」：該點所直接指向的其它點的總數。因此，對應在有向圖的矩陣上，點的入度：對應該點所在列的地總和上。出度：該點所在行的總和上。
所有點的度數總合：無向圖的總度數查線（關系）即可，有項圖的總度數查線的2倍。
5、 線路（walk）：
各個點可以通過一條線直接相連，也可以通過一系列線間接相連，在一個圖中的這一系列線叫做一條「線路」。
6、 途經(path)：
線路中每個點和每條線都各不相同，則稱該線路為「途經」，「途經」的「長度」，用構成該途經的線的條數來測量。
7、 距離(distance):
一個重要的概念，指連接兩個點的最短路徑（即捷徑，geodesic）的長度。在圖論中一般稱作最短路經。要與「途經」的概念相區分。
8、 方向
主要是看有向圖的方向問題。
9、 密度（density）
描述了一個圖中各個點之間關聯的緊密程度。一個「完備(complete)圖」（在圖論中稱完全圖）指的是一個所有點之間都相互鄰接的圖。這種完備性即使在小網路中也積極少見。密度這個概念試圖對線的總分布進行匯總，以便測量圖在多大程度上具有這種完備性。密度依賴於另外兩個網路結構參數：圖的內含度和圖中各點的度數總和。密度指的是一個圖的凝聚力的總體水平。
「密度」和「中心勢」這兩個概念代表的是一個圖的總體「緊湊性（compactness）」的不同方面。
圖的內含度（inclusiveness）：圖中各類關聯部分包含的總點數，也可表述為圖的總點數減去孤立點的數。不同的圖進行比較常用的側度為： 關聯點數/總點數 15/20=75%
各點度數總和：
密度計算公式： 圖中實際擁有的連線數與最多可能擁有的線數之比，其表達式為2l/n(n-1)。 有向圖的表達式為：l/n(n-1)
多值圖的密度：需要估值多重度問題，顯然多重度高的線對於網路密度的貢獻要比多重度低的線的貢獻大。比較有爭議的一種測度。
巴恩斯（Barnes,1974）比較了兩類社會網路分析：
10、 個體中心（ego-centric） 網研究
圍繞特定的參考點而展開的社會網，密度分析關注的是圍繞著某些特定行動者的關系的密度。計算個體中心網密度的時候，通常不考慮核心成員及與該成員有直接關系的接觸者，而是只關注在這些接觸者之間存在的各種聯系（links）。
11、 社會中心（socio-centric）網研究
關注的是作為一個整體的網路關聯模式，這是對社會網路分析的另外一類貢獻，從這一角度出發，密度則不再是局部行動者的「個體網」密度，而是整個網路的密度。密度計算上文已經提到。
12、 點度中心度（point centrality）
一個圖中各個點的相對中心度
13、 圖的中心度（graph centrality） 即為中心勢的概念
14、 整體中心度（global centrality） （弗里曼Freeman 1979,1980）
整體中心度指的是該點在總體網路中的戰略重要性。根據各個點之間的接近性（closeness）,根據不同點之間的距離。可以計算出圖中某點與其他各個點之間的最短距離之和。
無向圖：可以通過軟體計算出來一個無向圖中各個點之間的距離矩陣，那麼一個點的「距離和」比較低的點與其他很多點都「接近」。接近性和距離和呈反向關系。
有向圖：「內接近性（in-closeness）」和「外接近性(out-closeness)」來計算
15、 局部中心點
一個點在七緊鄰的環境中與很多點有關聯，如果一個點有許多直接相關的「鄰點」，我們便說該點是局部中心點。
16、 整體中心點
如果一個點在網路的總體結構上占據戰略上的重要地位，我們就說該點是整體中心點。
17、 局部中心度（local centrality）
局部某點對其鄰點而言的相對重要性。測量僅僅根據與該點直接相連的點數，忽略間接相連的點數。在有向圖中有內中心度（in-centrality）和外中心度（out-centrality）。也可以自定義距離為1或2進行測度，如果定義為4（大多數點的距離為4），就毫無意義，也沒有信息。
18、 局部中心度的相對測度
點的實際度數與可能聯絡得最多度數之，注意要去掉該點本身。
19、 中心勢（centralization） 弗里曼(freeman，1979)
指的不是點的相對重要性，而是整個圖的總體凝聚力或整合度。很少有人試圖界定一個圖的結構中心思想。中心勢描述的則是這種內聚性能夠在多大程度上圍繞某些特定點組織起來。因此，中心勢和密度是兩個重要的、彼此相互補充的量度。
核心點的中心度和其它點的中心度之差。因此得出概念：實際的差值總和和與最大可能的差值總和相比。
⑤ 你是如何看待社會網路的
社會網路分析（SNA）是20世紀70年代以來在社會學、心理學、人類學、數學、通信科學等領域逐步發展起來的一個的研究分支。社會網路分析不僅僅是一種工具，更是一種關系論的思維方式。近些年國內學者已經把應用在很多研究領域。如國內情報學界一些學者利用應用社會網路分析方法，在競爭情報、知識管理、圖書館資源配置、學科熱點、引文分析、科研人員合著、網路鏈接、博客網路等方面展開了一系列研究。
⑥ 復雜網路 --- 社會網路分析
「社會網路」指的是社會成員及其相互關系的集合。社會網路中所說的「點」是各個社會成員，而社會網路中的「邊」指的是成員之間的各種社會關系。成員間的關系可以是有向的，也可以是無向的。同時，社會關系可以表現為多種形式，如人與人之間的朋友關系、上下級關系、科研合作關系等，組織成員之間的溝通關系，國家之間的貿易關系等。社會網路分析(Social Network Analysis)就是要對社會網路中行為者之間的關系進行量化研究，是社會網路理論中的一個具體工具。
因此，社會網路分析關注的焦點是關系和關系的模式，採用的方式和方法從概念上有別於傳統的統計分析和數據處理方法。
社會網路通常表達人類的個體通過各種關系連接起來，比如朋友、婚姻、商業等，這些連接宏觀上呈現出一定的模式。很早的時候，一些社會學家開始關注人們交往的模式。Ebel等進行了一個電子郵件版的小世界問題的實驗，完成了Kiel大學的5000個學生的112天電子郵件連接數據，節點為電子郵件地址，連接為消息的傳遞，得到帶指數截斷的冪律度分布，指數為r＝1．18。同時證明，該網路是小世界的，平均分隔為4．94。
社會網路分析，可以解決或可以嘗試解決下列問題：
「中心性」是社會網路分析的重點之一，用於分析個人或組織在其社會網路中具有怎樣的權力，或者說居於怎樣的中心地位，這一思想是社會網路分析者最早探討的內容之一。
點度中心度表示與該點直接相連的點的個數，無向圖為（n-1），有向圖為（入度，出度）。
個體的中心度(Centrality)測量個體處於網路中心的程度，反映了該點在網路中的重要性程度。網路中每個個體都有一個中心度，刻畫了個體特性。除了計算網路中個體的中心度外，還可以計算整個網路的集中趨勢(可簡稱為中心勢，Centralization)。網路中心勢刻畫的是整個網路中各個點的差異性程度，一個網路只有一個中心勢。
根據計算方法的不同，中心度和中心勢都可以分為3種：點度中心度／點度中心勢、中間中心度／中間中心勢、接近中心度／接近中心勢。
在一個社會網路中，如果一個個體與其他個體之間存在大量的直接聯系，那麼該個體就居於中心地位，在該網路中擁有較大的「權力」。在這種思想的指導下，網路中一個點的點度中心性就可以用網路中與該點之間有聯系的點的數目來衡量，這就是點度中心度。
網路中心勢指的是網路中點的集中趨勢，其計算依據如下步驟：首先找到圖中的最大點度中心度的數值，然後計算該值與任何其他點的中心度的差值，再計算這些「差值」的總和，最後用這個總和除以各個「差值」總和的最大可能值。
在網路中，如果一個個體位於許多其他兩個個體之間的路徑上，可以認為該個體居於重要地位，因為他具有控制其他兩個個體之間的交往能力，這種特性用中間中心度描述，它測量的是個體對資源控制的程度。一個個體在網路中占據這樣的位置越多，代表它具有很高的中間中心性，就有越多的個體需要通過它才能發生聯系。
中間中心勢定義為網路中 中間中心性最高的節點的中間中心性與其他節點的中間中心性的差距，用於分析網路整體結構。中間中心勢越高，表示該網路中的節點可能分為多個小團體，而且過於依賴某一個節點傳遞關系，說明該節點在網路中處於極其重要的地位。
接近中心性用來描述網路中的個體不受他人「控制」的能力。在計算接近中心度的時候，我們關注的是捷徑，而不是直接關系。如果一個點通過比較短的路徑與許多其他點相連，我們就說該點具有較高的接近中心性。
對一個社會網路來說，接近中心勢越高，表明網路中節點的差異性越大；反之，則表明網路中節點間的差異越小。
註：以上公式都是針對無向圖，如果是有向圖則根據定義相應修改公式即可
當網路中某些個體之間的關系特別緊密，以至於結合成一個次級團體時，這樣的團體在社會網路分析中被稱為凝聚子群。分析網路中存在多少個這樣的子群，子群內部成員之間關系的特點，子群之間關系特點，一個子群的成員與另一個子群成員之間的關系特點等就是凝聚子群分析。
由於凝聚子群成員之間的關系十分緊密，因此有的學者也將凝聚子群分析形象地稱為「小團體分析」或「社區現象」。
常用的社區檢測方法主要有如下幾種：
（1）基於圖分割的方法，如Kernighan-Lin演算法，譜平分法等；
（2）基於層次聚類的方法，如GN演算法、Newman快速演算法等；
（3）基於模塊度優化的方法，如貪婪演算法、模擬退火演算法、Memetic演算法、PSO演算法、進化多目標優化演算法等。
凝聚子群密度(External-Internallndex，E-IIndex)主要用來衡量一個大的網路中小團體現象是否十分嚴重，在分析組織管理等問題時非常有效。
最差的情形是大團體很散漫，核心小團體卻有高度內聚力。另外一種情況是，大團體中有許多內聚力很高的小團體，很可能就會出現小團體間相互斗爭的現象。凝聚子群密度的取值范圍為[-1，+1]。該值越向1靠近，意味著派系林立的程度越大；該值越接近-1，意味著派系林立的程度越小；該值越接近0，表明關系越趨向於隨機分布，未出現派系林立的情形。
E-I Index可以說是企業管理者的一個重要的危機指數。當一個企業的E-I Index過高時，就表示該企業中的小團體有可能結合緊密而開始圖謀小團體私利，從而傷害到整個企業的利益。其實E-I Index不僅僅可以應用到企業管理領域，也可以應用到其他領域，比如用來研究某一學科領域學者之間的關系。如果該網路存在凝聚子群，並且凝聚子群的密度較高，說明處於這個凝聚子群內部的這部分學者之間聯系緊密，在信息分享和科研合作方面交往頻繁，而處於子群外部的成員則不能得到足夠的信息和科研合作機會。從一定程度上來說，這種情況也是不利於該學科領域發展的。
核心-邊緣(Core-Periphery)結構分析的目的是研究社會網路中哪些節點處於核心地位，哪些節點處於邊緣地位。核心-邊緣結構分析具有較廣的應用性，可用於分析精英網路、論文引用關系網路以及組織關系網路等多種社會現象。
根據關系數據的類型(定類數據和定比數據)，核心—邊緣結構有不同的形式。定類數據和定比數據是統計學中的基本概念，一般來說，定類數據是用類別來表示的，通常用數字表示這些類別，但是這些數值不能用來進行數學計算；定比數據是用數值來表示的，可以用來進行數學計算。如果數據是定類數據，可以構建離散的核心-邊緣模型；如果數據是定比數據，可以構建連續的核心-邊緣模型。
離散的核心-邊緣模型，根據核心成員和邊緣成員之間關系的有無及緊密程度，又可分為3種：核心-邊緣全關聯模型、核心-邊緣局部關聯模型、核心-邊緣關系缺失模型。如果把核心和邊緣之間的關系看成是缺失值，就構成了核心-邊緣關系缺失模型。
這里介紹適用於定類數據的4種離散的核心-邊緣模型:
參考
⑦ 社會網路如何使社會不平等永久化
社會網路分析方法是由社會學家根據數學方法、圖論等發展起來的定量分析方法。
社會網路分析是對社會網路的關系結構以及屬性加以分析的一套規范和方法。它又被稱為結構分析法（structural analysis）
社會網路分析不僅是對關系和結構加以分析的技術，還是一種理論方法--結構思想。
社會網路分析是社會學領域比較成熟的分析方法，該方法可以解決一些社會學的問題。
社會網路要素：
①行動者，在社會網路中用節點表示；
②關系，在社會網路中用劍線表示，關系的內容可能是友誼、借貸或是溝通，其關系可以是單向或雙方，且存在關系強度的差異，關系不同即構成不同的網路
社會網路分析的原理：
關系紐帶經常是不對稱地相互作用著的，在內容和強度上都有所不同
關系紐帶間接或直接地把網路成員連接在一起；故必須在更大的網路結構背景中進行分析
社會紐帶結構產生了非隨機的網路，因而形成了網路群(network clusters)、網路界限和交叉關聯
交叉關聯把網路群以及個體聯系在一起
不對稱的紐帶和復雜網路使稀缺資源的分配不平等
網路產生了以獲取稀缺資源為目的的合作和競爭行為
社會網路分析方法--數學表達式：
①圖論法和矩陣法，這是社會網路分析最基本的方法
②二方關系圖和三方關系圖
③圖的矩陣表達
④反應行動者的關系圖。通過網路密度、結點度、割點、橋等指標進行具體測量距離，行動者之間的距離越小，意味著他們之間的聯系越密切，交流互動越充分。由此可以了解一個網路中行動者之間的分化與差異
⑧ 什麼是社會網路分析法
社會網路分析方法是由社會學家根據數學方法、圖論等發展起來的定量分析方法。
社會網路分析是對社會網路的關系結構以及屬性加以分析的一套規范和方法。它又被稱為結構分析法（structural analysis）
社會網路分析不僅是對關系和結構加以分析的技術，還是一種理論方法--結構思想。
社會網路分析是社會學領域比較成熟的分析方法，該方法可以解決一些社會學的問題。
社會網路要素：
①行動者，在社會網路中用節點表示；
②關系，在社會網路中用劍線表示，關系的內容可能是友誼、借貸或是溝通，其關系可以是單向或雙方，且存在關系強度的差異，關系不同即構成不同的網路
社會網路分析的原理：
關系紐帶經常是不對稱地相互作用著的，在內容和強度上都有所不同
關系紐帶間接或直接地把網路成員連接在一起；故必須在更大的網路結構背景中進行分析
社會紐帶結構產生了非隨機的網路，因而形成了網路群(network clusters)、網路界限和交叉關聯
交叉關聯把網路群以及個體聯系在一起
不對稱的紐帶和復雜網路使稀缺資源的分配不平等
網路產生了以獲取稀缺資源為目的的合作和競爭行為
社會網路分析方法--數學表達式：
①圖論法和矩陣法，這是社會網路分析最基本的方法
②二方關系圖和三方關系圖
③圖的矩陣表達
④反應行動者的關系圖。通過網路密度、結點度、割點、橋等指標進行具體測量距離，行動者之間的距離越小，意味著他們之間的聯系越密切，交流互動越充分。由此可以了解一個網路中行動者之間的分化與差異
⑨ 節點傳播與網路互動式傳播是一個意思嘛 新浪微博的傳播方式是哪樣的
微博客是比博客更輕便的一種信息發布形式，也是一種新的網路公共空間，個體可以通過電腦和手機等終端在微博上發布信息，並獲得自己關注的對象發布的信息。在美國的微博博客Twitter推出3年之後，2009年下半年，微博客在中國網路中興起，對論壇、博客等網路應用形成了強大的沖擊，也給網路信息傳播方式帶來影響。微博客之所以能迅速普及並在社會生活中扮演重要角色，與它在傳播模式與機制方面的特性相關。深入分析其傳播模式與機制，才能真正認識到微博客對於未來網路信息傳播的影響。
一、 「社會網路」：微博傳播的底層結構 一些研究者指出，微博傳播呈現的是裂變式的傳播，這是對信息傳播模式本身的觀察，但為什麼會呈現出這樣一種模式，這需要從信息傳播的底層結構方面進行進一步的分析。
微博信息傳播是由分散的網民自發進行的一種信息傳播活動，微博平台的傳播不是像傳統網站那樣的自上而下、點對面的發布平台，人們更多的是在某些網路的「節點」中發布信息，這些信息要能產生強大的社會影響力，必須有一種傳播的網路。如果深入研究微博信息傳播的過程，我們會發現，這些節點上的信息的擴散，很多時候依賴的是人們的「社會網路」。
（一）社會網路的含義及微博中的社會網路 在社會學中，社會網路（social network）指的是社會行動者（social actor）及其間關系的集合。也可以說，一個社會網路是多個節點（社會行動者）和各節點之間的連線（行動者之間關系）組成的集合。社會網路可以用如圖1所示的形式來表示。社會網路分析方法是社會學里一個重要的理論，它就是通過研究者行動者及其之間的關系來研究社會的結構，以及人們之間的相互影響。
圖1 社會網路的一個圖示
通俗的說，個體的社會網路，在很大程度上就是他的人際關系網路，是與他有各種交往、互動關系的其他個體與他自身構成的一個集合，在網路中，每個網民都可能有自己的社會網路，例如，在論壇中的交流對象、即時通信平台的好友、博客平台上有相互鏈接關系的他者、SNS中的好友、微博客平台的關注對象以及「粉絲」等。每個個體在網路中都有自己的社會網路，而所有個體的社會網路交織起來又構成了一個巨大的社會網路。
傳統的BBS型論壇的交流方式使人的關系網路顯得不是那麼清晰，即時通信、SNS、微博客等使個體的社會網路變得明晰了，因此，在這些平台上的信息傳播受社會網路的影響也更為突出。而與即時通信和SNS相比，微博平台上的公共信息傳播更為普遍，由此調動的個體的社會網路更為廣泛，不同個體的社會網路間的相互作用也更為明顯。因此，在迄今為止的網路應用中，在以社會網路為信息傳播的基本結構方面，微博表現得最為充分。
微博利用社會網路來實現信息的擴散，反過來，這一平台上信息傳播活動又會豐富與拓展個體的社會網路。例如，由於發布的信息引人注目，獲得了很多的「粉絲」，這些「粉絲」就是個體的社會網路上的新節點。
（二）社會網路基礎上信息傳播的影響因素 社會網路是人的關系網路，信息傳播是如何通過這個網路來傳播的，人際關系的范圍、強度、節點的性質是如何影響信息傳播的，回答這些問題，有助於我們更深入地認識社會網路對於信息傳播的作用，在此基礎上認識微博的傳播機制。
為了深入認識以社會網路為基礎的信息傳播的影響因素，下面將從兩個方面進行分析，一是對於某一個用戶而言，他的傳播能量受到哪些因素的影響，二是對於某一個具體的信息而言，它的傳播受到哪些因素的影響。兩者雖然有關聯，但並不是完全相同的。
1.影響個體傳播能量的要素
如果先不考慮信息本身的屬性的話，個體在微博平台上的傳播能量以及影響力，與個體的社會網路的某些指標以及整個平台上的相應機制相關：
信息發布者自身的社會網路
信息發布者的社會網路越大，強聯系鏈條越多，聯系越頻繁，聯系對象的傳播能量越強，那麼他發布的信息的傳播面就可能越廣。
每一個社會網路上的個體，都是一個「節點」，理論上來說，正如米爾格倫的「六度分隔」理論所揭示的那樣，任何節點之間都有可能通過某個路徑連接起來，但是，節點之間的關系有「強關系」和「弱關系」兩種。如果從社會網路分析圖上看，有直接的線連接起來的節點之間是強關系，而其他節點之間的關系是「弱關系」。
強關系的形成往往與以下幾個因素相關：
現實中的關系：如朋友、同事、同學等；
互動頻率：通常頻繁的互動更容易帶來牢固的關系；
認同關系：有些強關系，如「粉絲」與他關注的對象，並不一定是個體間有頻繁的交往，而是因為有一種相互的認同關系，如價值上的或心理上的認同。
但無論怎樣，強關系是一種需要付出代價去維護的關系。如果不做出努力，個體的社會網路中的強關系就難以發展，甚至已有強關系也會逐漸變弱，聯接的鏈條也可能會消失。
從這個角度看，個體在微博平台上的傳播能量與其在社會網路的拓展與維護方面所付出的努力是相關的。
信息發布者直接聯系對象的社會網路
對於信息的發布與流動來說，信息發布者的直接聯系對象（或者說強關系）的社會網路，也會起重要作用，因為這是信息由點向面擴散的第一層級力量。這個層級上的用戶，如果有廣泛的社交圈或較強的傳播能力，也會增加信息擴散的面。
社會網路的形成與擴張機制
上面的分析已經說明了社會網路對於信息傳播的意義。如何讓用戶在某個空間里迅速形成自己的關系網路，如何使它不斷擴張，這些問題不僅關繫到用戶的人際交往，也關繫到他們的信息傳播。如果微博平台提供了靈活、方便的人際關系網路的形成與擴張機制，就可以為信息傳播提供良好的基礎。例如，一些微博平台可以自動尋找某個用戶的郵箱、即時通信中的交流對象，為用戶提供了便捷地拓展微博人際網路的可能。而通過各種隨機推薦方式使原本沒有任何關系的人相互發現，也是擴展交流網路的重要方式。只有讓用戶在微博平台迅速地形成自己的社會網路，才能為他們的信息傳播以及在此基礎上的人際互動提供基礎。
⑩ 社會網路分析的內容簡介
本書的內容結構是，除前言外共分為八章，分別介紹社會網路分析的基本原理和理論、社會網路資料類型和收集方法、網路分析的各種技術與方法、社會網路分析的應用等內容。
第一章
首先追溯了西方社會網路分析的思想淵源，對國內外的研究狀況做了系統回顧，介紹了社會網路分析的一些新進展。社會網路分析有不同的學科發展背景，其發展也經歷了不同的階段。我們通過回顧社會網路分析思想與方法在西方的發展，梳理出其中的主要線索和問題，並結合國內的研究狀況進行探討，目的在於強調更好地借鑒已有的成果，加強對社會網路分析的認識和應用。
第二章
系統說明了社會網路分析的基本原理。社會網路分析作為一種獨立的社會研究方法，已形成了自己的理論基礎和方法論原則。通過這些方面我們可以認識社會網路分析方法的特徵及其獨特之處。在本章中我們在說明社會網路分析概念的基礎上，具體介紹了社會網路分析的方法論原理和研究程序。
第三章
主要說明社會網路分析所用的數據資料具有自己的類型與特徵，它是一組反映行動者關系的信息。社會網路資料首先是關於社會關系的數據信息，簡稱關系數據。關系數據不同於屬性數據，不僅其本質內容不同，其表達形式也不同。本章在介紹了社會網路資料的概念和類型基礎上，結合研究設計具體說明了社會網路的測量及其收集方法。
第四章
主要介紹社會網路分析的研究技術與方法。社會網路最基本的數學表達形式是圖論法和矩陣法。圖論法是以線和點的形式來表示行動者及其關系的一種方法。用社群圖可表示社會關系的結構、特徵等屬性。矩陣法是把社會網路中的每一個結點或關系分別按行和列的方式排列即可形成網路矩陣，包括鄰接矩陣、關聯矩陣等。矩陣法可以對群體關系進行具體分析。
第五章
是關於社會網路的中心度分析。中心度是我們認識社會網路中行動者位置及其關系的重要概念，具有廣泛的應用性。本章首先介紹了中心度、中心勢概念，重點說明了結點中心度、緊密中心度、間距中心度及其測量方法。最後又對社會網路中與等級密切相關的權力和聲望作了分析。網路中的聲望不同於一般意義的社會聲望概念，這里主要說明了接近度聲望概念及其測量。
第六章
是關於社會網路分析中的子群研究。構成社會網路的基本元素就是行動者及其群體，社會中存在著各種各樣的子群，它們相互結合形成了復雜的社會結構。本章首先從社會群體、子群概念出發，說明各種團聚性的子群及其測量方法，包括「團伙」、n-團伙、n-宗派、k-叢等，最後分析隸屬性群體。
第七章
是關於網路中的位置和角色的分析。在社會結構分析中，位置和角色是兩個重要的概念。本章在簡要介紹了網路分析的位置和角色概念之後，主要說明了結構等價性、自同構等價性和正則等價性及其不同的測量方法，最後一節簡要介紹了關系代數法和統計模型法。位置和角色分析是目前社會網路分析中數量化分析程度最高的方面，已應用和發展出了許多不同的數學分析方法。本章結合例子簡要介紹了聚類法、統計模型法等。這些分析方法現在都可藉助於有關的分析軟體來應用。
第八章
討論了社會網路分析的一些應用。社會網路分析具有非常廣泛的應用，其應用領域已遠遠超出了社會學和人類學的傳統范圍，如小群體關系、社會支持網等，而且擴展到了人文社會科學甚至工程技術科學的諸多領域。但本書只是簡要分析了與社會網路分析密切相關的社會資本研究以及體現中國社會結構特徵的「關系」研究。
本書最後在附錄中介紹了社會網路分析軟體包的應用，重點說明了Pajek 的內容及使用方法。附錄中還附有兩個不同的各具代表性的《社會網路分析》教學大綱，供讀者參考比較。