（一）定义

社会网络分析方法（Social NetworkAnalysis，简称 SNA）是综合运用图论、数学模型来研究行动者与行动者、行动者与其所处社会网络、以及一个社会网络与另一社会网络之间关系的一种结构分析方法。在这个定义中的“行动者”，或称“节点”，可以是一个个体，也可以是一个群体、一个组织，甚至是一个国家，这些行动者及其间的关系就构成了社会网络（Social Network）。社会网络分析有两种类型：一个是个体网络或称自我中心网络（ego network analysis）； 一个是整体社会网络（completenetwork analysis）。社会网络分析是引入教育研究时间最短的一种研究方法。相对其他研究方法，社会网络分析是目前教育研究者较为陌生和使用较少的一种方法，但也是具有相当潜力的一种实证研究方法，被视为研究社会结构的最简单明了、最具有说服力的研究视角之一。

 图1  社会网络分析法

（二）SNA的分析类型

SNA 的分析类型按照资料的收集方法，SNA 具有两种分析类型：自我中心网络（Ego-Centered Networks）分析和整体网络（Whole Networks）分析。自我中心网络分析以特定的行为者为研究焦点和中心，只考虑与焦点行动者有关的关系集合，一般适用于研究母体非常大或研究范围不易确定时。 研究者使用该类分析时，首先要聚焦某个行动者，研究的内容有自我中心网络的大小、 差异性和属性是否同质等。 整体网络分析方法是指在某种特定的范围下，研究这一范围内的所有行为者的关系， 该方法一般适用于研究凝聚子群、 结构对等和中心性等网络结构问题。

（三）SNA的特点

SNA 方法能够用于测量行动者个体及他们所处社会网络成员之间的错综复杂的关系和连结，对群组成员之间的通讯模式等进行可视化建模，且能够促进对 Internet 等大型显性社会网络结构的理解。SNA 方法的有效性就在于，这种方法能够带领我们“透视”般地看到社会网络中行动者之间的互动———能够定义并清晰地说明它们， 看到他们创建的相互连接的图式， 以及达到理解这些图式的意义。其具体特点有一下几点：

1.它是根据结构对行动的制约来解释人们的行为，而不是通过其内在因素(如对规范的社会化)进行解释，后者把行为者看做是以自愿的、有时是目的论的形式去追求所期望的目标。
2.它关注于对不同单位之间的关系分析，而不是根据这些单位的内在属性(或本质)对其进行归类。
3.它集中考虑的问题是由多维因素构成的关系形式如何共同影响网络成员的行为，故它并不假定网络成员间只有二维关系。
4.它把结构看做是网络间的网络，这些网络可以归属于具体的群体。也可不属于具体群体。它并不假定有严格界限的群体一定是形成结构的阻碍。
5.其分析方法直接涉及的是一定的社会结构的关系性质，目的在于补充——有时甚至是取代——主流的统计方法，这类方法要求的是独立的分析单位。
所以，按照社会网络分析的思想，行动者的任何行动都不是孤立的，而是相互关联的。他们之间所形成的关系纽带是信息和资源传递的渠道，网络关系结构也决定着他们的行动机会及其结果。

（四）SNA的分析单位

SNA 包括三种分析单位 ：（1）行动者（Actors），即网络中的节点；（2）关系（Relationship），即网络中节点间的连线， 反映行动者间的互动及所形成的各种社会关系；（3）连结（Tie），即一种关系的集合，连结是有范围的：从弱到强。

SNA 所研究的关系包括内容（Content）、方向（Direction）和强度（Strength）三个部分。 关系的内容往往涉及到行动者之间交换或分享了什么； 而关系的方向涉及的是关系从哪个行动者发出， 又指向哪个行动者等； 关系的强度涉及的是行动者之间交换信息的数量与频次等。 

SNA 的研究流程一般由 8 个步骤组成：（1）定义研究问题及研究焦点；（2） 确定网络边界和关系维度；（3）研究工具的选择与开发；（4）进入研究现场收集关系数据；（5） 建立关系矩阵；（6） 数据处理与分析；（7）解释分析结果；（8）撰写研究报告。

图2 社会网络分析法基本步骤

社群图（Sociogram）和社群矩阵（Social Matrix）不仅是社会网络数据存储的载体，也是 SNA 中最常用的分析工具。

1. 社群图表示关系模式，由代表行动者的点和代表行动者之间关系的线组成。 社群图分为有向图和无向图；若赋予图中的连线以一定的数值， 即用数值表示关系的强度，则称为赋值图。

优点： 直观。当图中的行动者数量比较多的时候，图形就会变得相当复杂，而难以直观地分析关系结构。 此时，社群矩阵就显示出其特殊的作用了。

2. 社群矩阵（So-ciomatrix）也称为邻接矩阵 （Adjacency Matrix），其行和列都代表完全相同的行动者， 且排列顺序相同，行代表关系的发送者，而列代表关系的接受者；邻接矩阵的值若用 0 和 1 表示，即为二值矩阵；若用具体数字表示，则为赋值矩阵。

 优点：可以表示大型复杂网络，且矩阵中的重排、转置、加减法、乘积与幂、求逆、相关和回归等运算可以分别用于分析网络中的凝聚子群（CohesiveSubgroup）、派系（Cliques）和块模型（Blockmodel）等。

由于 SNA 需要进行大量的矩阵运算， 所以 SNA的计算机辅助软件也是 SNA 中最常用的分析工具。 目前用于支持 SNA 的计算机辅助软件大概已经有 27种， 常用的软件及其适用对象如下表所示。

表1 社会网络分析法常用工具

按照工具的使用者可以将这些工具分为以下几类：

(1) 开发接口

此类工具与编程语言密切相关，功能强大完备，但需要使用者有一定的编程经验。其代表工具有JUNG、Prefuse 和Guess 等。

其中Prefuse 是一个用于制作交互式可视化的可扩展的用户界面工具箱。它可以帮助使用java语言的开发者开发交互的信息可视化程序。它可以用来建立独立的应用程序，在大型应用中的可视化组件和web applets。

(2) 专家工具

这类工具服务于具有较高数据处理技能的研究者。Pajek、UCINet 和NetDraw 等工具是这类工具的代表。

优点：其应用不再需要编程能力；提供了强大的分析功能，可以实现一定程度的可视化；

缺点：对使用者的数据处理能力提出了较高要求；操作较为复杂，生成图形的灵活性欠佳；此类工具适合专门领域的研究者使用，对于广大教学实践者而言，门槛仍然较高。

其中NetDraw 支持两种外部数据导入方式，一是导入描述有节点信息的记事本文件，另外一种是导入当前使用较为普遍的社会网络分析软件输出的相应格式的文件（如Ucinet、Pajek）。

(3) 实践工具

此类工具的特点是界面友好，应用便捷，但功能依然强大，在很大程度上减少了数据预处理的工作量。由于此类工具大大减轻了社会网络分析的工作量，为远程教育的一线实践者敞开了通向社会网络分析的大门。NodeXL、Gephi、Netminer 等就是此类工具的代表。

其中，NodeXL与微软办公软件，Excel 深度整合，以Excel2007/2010 模板的形式使用。加载板后，使用者可以在Excel 工作表中对社会网络的基础性数据（如边的信息）进行添加和编辑，之后只需要点击一个按钮就可以完成分析，并获得可视化图示。

社会网络分析法具有非常广泛的应用，其应用范围已远远超出了社会学、人类学和心理学的传统范围，如小群体关系、社会支持网等领域，而扩展到了人文社会学科，甚至自然学科、工程技术等领域。

1.在情报学领域的应用。社会网络分析法在情报学领域中的信息检索、信息行为和信息计量学领域得到推广和应用，对网络知识发掘、科学评价、网络信息行为研究以及知识管理的发展起到了重大的作用。
2.在管理学中的应用。社会网络分析方法为市场营销如何更好地找到细分市场，企业如何更好地进行组织管理和知识管理等方面提供了很好的指导作用。
3.在评价方面的应用。社会网络分析通过对密度和中心性等的分析，能够为学科评价、期刊评价、网络课程评价、引文分析评价等提供必要的手段和证据，从目标对象中找到核心的、高质量的部分。
4.在群体关系分析中的应用。社会网络分析法为现实中的人际关系网络、SNS虚拟社区关系网络、博客关系网络、虚拟学习社区等网络提供了图论分析指导思想，通过图表直观地发现其中的关联情况和紧密程度。
5.在具体应用中的应用。社会网络分析为许多的技术提供了指导思想和方法，如网络舆情分析、Web挖掘、企业竞争情报分析、事物发展趋势判断分析等。

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社会网络分析法在微信营销中的应用研究_范丁芳.pdf

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谈谈社会分析法可以用于哪些研究题目？在你的研究中是否能够应用？如果有？你准备如何应用？

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