社会网络分析法的读后感
1. 「社交网络分析」是门怎样的学科
首先，如其名，研究社会网络。社会网络的主体通常为人，（你要是非把猫猫狗狗物品啥的算上我也不跟你争论），每个人为一个节点，人与人之间的关系为边，关系有强弱有方向也有性质（如敌人情侣同盟等等）。其基础就是离散数学的图论。然后通过一些运算来计算聚集度，平均值啥的。也可以通过编程来实现更高层次的数据分析。然后，应用前景。众所周知，社交网络发展飞速，数据分析也是如火如荼。
社会网络分析有助于网站进行精准广告投放，以及内容推送，提高用户粘性（各种商业应用我就不展开了）。在社会学上的应用，我是学商务的我也不懂，就私里揣测，人际关系难道不是人类千百年来想要解决的难题吗，老师说的三元闭包理论真的很有用，两个人的孤岛关系是很难维持的。
2. 互联网思想十讲读后感
花了一个多月临睡前的时间读完了这本40万字的“北大讲义”，收获不小。作者段永朝，据介绍是“财讯传媒集团”的首席战略官，中国“数字论坛”的发起人，曾就有过三十多年IT与媒体从业经验。
这十讲，是他在北大给研究生所上的课的实录。十讲的标题分别是：“思想的尺度”、“互联网的思想土壤”、“理解消费社会”、“社会系统的重塑”、“互联网与复杂性”、“社会网络分析”、“隐私与知识产权”、“公共领域的转型”、“互联网与新媒体观察”及“思想的‘千高原’”。
作者将整个十讲，分为三个部分：其一是“互联网思想的演进”，包括“技术部分”（第二讲）、“经济部分”（第三讲）和“社会部分”（第四讲）；其二是“复杂性思想及其影响”，包括“复杂性思想”（第五讲）、“社会网络”（第六讲）和“隐私与公共领域”（第七、八讲）；其三是“互联网的未来”，包括“互联网与新媒体”等。作者的第一讲，带有总论性质，最后一节带有总结性质。仅从这个框架上就不能看出读这本书给人的启发——当今时代，我们的思想已经或正在发生什么样的变化，在互联网日益发达的今天，又将向何处去。
全书涉及到了现代、后现代许多哲学家、思想家以及实践者的思考和发展，为理解这个飞速发展时期很有帮助。作为研究生的讲义，作者在介绍的同时，也给出了进一步思考和学习指南。可以把这本书当做一本入门指南来看，也很不错。值得思考的是：互联网的普及、复杂性思维的强化，“大数据”的思想及其应用日益广泛的背景下，孕育着思想界、经济界和技术界的重大变革，这才是真正值得关注的。
3. 社会网络分析法的介绍
《社会网络分析法》是2007年重庆大学出版社出版的图书，作者是斯科特。社会是一个内由容多种多样的关系构成的巨大网络。如何研究关系？视角当然多种多样，既可以像林语堂的小说中描述的那样对关系进行细致的刻画，又可以像黄光国等社会心理学家那样对人情、面子和关系网进行质的描述，更可以用社会网络分析法对关系进行量化的表征，从而揭示关系的结构，解释一定的社会现象。社会网络分析的意义在于，它可以对各种关系进行精确的量化分析，从而为某种中层理论的构建和实证命题的检验提供量化的工具，甚至可以建立“宏观和微观”之间的桥梁。本书就像一本手册，引导读者进入社会网络分析的研究领域。它既适用于社会网络分析的初学者，也适用于对社会网络分析有所了解的人士。
4. 社会网络分析-网络基本性质、中心性分析
最近做了一些社会网络分析的工作，在这里写一个简单的总结。
这是一个专门用于复杂网络分析的包，执行pip install networkx即可安装。
网络中包含的节点个数。
网络中包含的边的个数。
网络中包含的边的个数占网络中所有可能的边的个数的比例。
也称为局部聚集系数，是网络中每个节点的聚集系数的平均值。节点的聚集系数为，将该节点的所有邻居两两组合，则共有 种组合，组合中的两个节点为邻居的组合数占所有组合数的比例即为该节点的聚集系数。
也称为全局聚集系数，即网络中的三角形结构占所有可能的三角形结构的比例。
互惠性是有向图的性质，即在有向图中，双向连接的边占所有边的比例。
中心性分析包括两方面，分别是节点的中心度和整体网络的中心势。
节点中心度包括三种，分别为度数中心度、接近中心度和中介中心度。
度数中心度是与某节点直接相连的其他节点的个数，如果一个点与许多点直接相连，那么该点具有较高的度数中心度。在有向图中，度数中心度分为出度中心度和入度中心度。由于这种测量仅关注与某一个节点直接相连的点数，忽略间接相连的点数，因此被视为局部中心度。
接近中心度是某个节点与图中所有其他点的最短距离之和的倒数，一个点越是与其他点接近，该点在传递信息方面就越不依赖其他节点，则该点就具有较高的接近中心度。在有向图中，接近中心度分为出接近中心度和入接近中心度。
中介中心度测量了某个节点在多大程度上能够成为“中间人”，即在多大程度上控制他人。如果一个节点处于多个节点之间，则可以认为该节点起到重要的“中介”作用，处于该位置的人可以控制信息的传递而影响群体。
上面描述的三种中心度的计算方法都是绝对中心度，绝对中心度有一个缺陷是，对于不同结构和规模的网络中的节点，其中心度无法直接进行比较，因此提出了相对中心度。相对中心度可以理解为是对绝对中心度进行了标准化。相对中心度的计算公式如下：
整体网络的中心势与节点的中心度相对应，也有三种，分别为度数中心势、接近中心势和中介中心势。
在networkx中定义了许多种网络，例如无向图、有向图、二分图、多层网络等等，这里我们使用有向图来做分析。
在这里我们初始化了一个有5个节点、6条边的有向图，注意，在给有向图添加边的时候，节点的顺序非常重要，第一个节点代表起点，第二个节点代表终点。
在network中可以直接计算网络的基本性质。
输出为：
在networkx中计算出来的中心度均为相对中心度。
输出为：
在networkx中没有似乎没有直接计算中心势的方法，这里我们可以根据公式自己计算。
输出为：
输出为：
当然，这个是最简单的画图方法了，networkx中还有更复杂的方法，可以根据自己的需要来进行个性化的处理。
以后有时间再写一下networkx画图~
5. 社会网络分析的内容简介
本书的内容结构是，除前言外共分为八章，分别介绍社会网络分析的基本原理和理论、社会网络资料类型和收集方法、网络分析的各种技术与方法、社会网络分析的应用等内容。
第一章
首先追溯了西方社会网络分析的思想渊源，对国内外的研究状况做了系统回顾，介绍了社会网络分析的一些新进展。社会网络分析有不同的学科发展背景，其发展也经历了不同的阶段。我们通过回顾社会网络分析思想与方法在西方的发展，梳理出其中的主要线索和问题，并结合国内的研究状况进行探讨，目的在于强调更好地借鉴已有的成果，加强对社会网络分析的认识和应用。
第二章
系统说明了社会网络分析的基本原理。社会网络分析作为一种独立的社会研究方法，已形成了自己的理论基础和方法论原则。通过这些方面我们可以认识社会网络分析方法的特征及其独特之处。在本章中我们在说明社会网络分析概念的基础上，具体介绍了社会网络分析的方法论原理和研究程序。
第三章
主要说明社会网络分析所用的数据资料具有自己的类型与特征，它是一组反映行动者关系的信息。社会网络资料首先是关于社会关系的数据信息，简称关系数据。关系数据不同于属性数据，不仅其本质内容不同，其表达形式也不同。本章在介绍了社会网络资料的概念和类型基础上，结合研究设计具体说明了社会网络的测量及其收集方法。
第四章
主要介绍社会网络分析的研究技术与方法。社会网络最基本的数学表达形式是图论法和矩阵法。图论法是以线和点的形式来表示行动者及其关系的一种方法。用社群图可表示社会关系的结构、特征等属性。矩阵法是把社会网络中的每一个结点或关系分别按行和列的方式排列即可形成网络矩阵，包括邻接矩阵、关联矩阵等。矩阵法可以对群体关系进行具体分析。
第五章
是关于社会网络的中心度分析。中心度是我们认识社会网络中行动者位置及其关系的重要概念，具有广泛的应用性。本章首先介绍了中心度、中心势概念，重点说明了结点中心度、紧密中心度、间距中心度及其测量方法。最后又对社会网络中与等级密切相关的权力和声望作了分析。网络中的声望不同于一般意义的社会声望概念，这里主要说明了接近度声望概念及其测量。
第六章
是关于社会网络分析中的子群研究。构成社会网络的基本元素就是行动者及其群体，社会中存在着各种各样的子群，它们相互结合形成了复杂的社会结构。本章首先从社会群体、子群概念出发，说明各种团聚性的子群及其测量方法，包括“团伙”、n-团伙、n-宗派、k-丛等，最后分析隶属性群体。
第七章
是关于网络中的位置和角色的分析。在社会结构分析中，位置和角色是两个重要的概念。本章在简要介绍了网络分析的位置和角色概念之后，主要说明了结构等价性、自同构等价性和正则等价性及其不同的测量方法，最后一节简要介绍了关系代数法和统计模型法。位置和角色分析是目前社会网络分析中数量化分析程度最高的方面，已应用和发展出了许多不同的数学分析方法。本章结合例子简要介绍了聚类法、统计模型法等。这些分析方法现在都可借助于有关的分析软件来应用。
第八章
讨论了社会网络分析的一些应用。社会网络分析具有非常广泛的应用，其应用领域已远远超出了社会学和人类学的传统范围，如小群体关系、社会支持网等，而且扩展到了人文社会科学甚至工程技术科学的诸多领域。但本书只是简要分析了与社会网络分析密切相关的社会资本研究以及体现中国社会结构特征的“关系”研究。
本书最后在附录中介绍了社会网络分析软件包的应用，重点说明了Pajek 的内容及使用方法。附录中还附有两个不同的各具代表性的《社会网络分析》教学大纲，供读者参考比较。
6. 社会网络分析法的优缺点
优点：社会网络分析是定性和定量的桥梁,它对大量的图表数据进行定量分析得出定性的结论。
缺点：社会网络分析过于考虑社会网络“联络性”，没有考虑各种“孤立点”，不能保证找到所有的有联络的行动者，由此难以全面把握社会网络的全貌。
社会网络分析是定性和定量的桥梁,它对大量的图表数据进行定量分析得出定性的结论。社会网络分析法所具有的这些优点使得该方法在我国多个领域都得到了广泛的应用。
以下是社会网络分析法的相关介绍：
社会是一个由多种多样的关系构成的巨大网络。视角当然多种多样，既可以像林语堂的小说中描述的那样对关系进行细致的刻画，又可以像黄光国等社会心理学家那样对人情、面子和关系网进行质的描述，更可以用社会网络分析法对关系进行量化的表征，从而揭示关系的结构，解释一定的社会现象。
社会网络分析的意义在于，它可以对各种关系进行精确的量化分析，从而为某种中层理论的构建和实证命题的检验提供量化的工具，甚至可以建立“宏观和微观”之间的桥梁。
以上资料参考网络——社会网络分析法
7. 社会网络分析方法
社会网络分析方法是由社会学家根据数学方法﹑图论等发展起来的定量分析方法，近年来，该方法在职业流动、城市化对个体幸福的影响和经济体系、国际贸易等领域广泛应用，并发挥了重要作用。
社会网络分析是社会学领域比较成熟的分析方法，社会学家们利用它可以比较得心应手地来解释一些社会学问题。许多学科的专家如经济学、管理学等领域的学者们在新经济时代——知识经济时代，面临许多挑战时，开始考虑借鉴其他学科的研究方法，社会网络分析就是其中的一种。
网络指的是各种关联，而社会网络即可简单地称为社会关系所构成的结构。社会网络分析问题起源于物理学中的适应性网络，通过研究网络关系，有助于把个体间关系、“微观”网络与大规模的社会系统的“宏观”结构结合起来，通过数学方法﹑图论等定量分析方法，是20世纪70年代以来在社会学、心理学、人类学、数学、通信科学等领域逐步发展起来的一个的研究分支。
所以，从社会网络的角度出发，人在社会环境中的相互作用可以表达为基于关系的一种模式或规则，而基于这种关系的有规律模式反映了社会结构，这种结构的量化分析是社会网络分析的出发点。
社会网络分析不仅仅是一种工具，更是一种关系论的思维方式。可以利用来解释一些社会学、经济学、管理学等领域问题。
8. 为什么社会网络分析如此盛行
社会网络分析方法是由社会学家根据数学方法、图论等发展起来的定量分析方法。
社会网络分析是对社会网络的关系结构以及属性加以分析的一套规范和方法。它又被称为结构分析法（structural analysis）社会网络分析不仅是对关系和结构加以分析的技术，还是一种理论方法--结构思想。社会网络分析是社会学领域比较成熟的分析方法，该方法可以解决一些社会学的问题。社会网络要素：①行动者，在社会网络中用节点表示；②关系，在社会网络中用剑线表示，关系的内容可能是友谊、借贷或是沟通，其关系可以是单向或双方，且存在关系强度的差异，关系不同即构成不同的网络社会网络分析的原理：
关系纽带经常是不对称地相互作用着的，在内容和强度上都有所不同
关系纽带间接或直接地把网络成员连接在一起；故必须在更大的网络结构背景中进行分析
社会纽带结构产生了非随机的网络，因而形成了网络群(network clusters)、网络界限和交叉关联
交叉关联把网络群以及个体联系在一起
不对称的纽带和复杂网络使稀缺资源的分配不平等
网络产生了以获取稀缺资源为目的的合作和竞争行为</ol>社会网络分析方法--数学表达式：①图论法和矩阵法，这是社会网络分析最基本的方法②二方关系图和三方关系图③图的矩阵表达④反应行动者的关系图。通过网络密度、结点度、割点、桥等指标进行具体测量距离，行动者之间的距离越小，意味着他们之间的联系越密切，交流互动越充分。由此可以了解一个网络中行动者之间的分化与差异
9. 什么是社会网络分析法
社会网络分析方法是由社会学家根据数学方法、图论等发展起来的定量分析方法。
社会网络分析是对社会网络的关系结构以及属性加以分析的一套规范和方法。它又被称为结构分析法（structural analysis）
社会网络分析不仅是对关系和结构加以分析的技术，还是一种理论方法--结构思想。
社会网络分析是社会学领域比较成熟的分析方法，该方法可以解决一些社会学的问题。
社会网络要素：
①行动者，在社会网络中用节点表示；
②关系，在社会网络中用剑线表示，关系的内容可能是友谊、借贷或是沟通，其关系可以是单向或双方，且存在关系强度的差异，关系不同即构成不同的网络
社会网络分析的原理：
关系纽带经常是不对称地相互作用着的，在内容和强度上都有所不同
关系纽带间接或直接地把网络成员连接在一起；故必须在更大的网络结构背景中进行分析
社会纽带结构产生了非随机的网络，因而形成了网络群(network clusters)、网络界限和交叉关联
交叉关联把网络群以及个体联系在一起
不对称的纽带和复杂网络使稀缺资源的分配不平等
网络产生了以获取稀缺资源为目的的合作和竞争行为
社会网络分析方法--数学表达式：
①图论法和矩阵法，这是社会网络分析最基本的方法
②二方关系图和三方关系图
③图的矩阵表达
④反应行动者的关系图。通过网络密度、结点度、割点、桥等指标进行具体测量距离，行动者之间的距离越小，意味着他们之间的联系越密切，交流互动越充分。由此可以了解一个网络中行动者之间的分化与差异