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《蜘蛛：社会网络分析技术》评介
《蜘蛛：社会网络分析技术》一书是世界上首次引介社会网络分析理论、应用和专业软件Pajek（蜘蛛）的专著。本书集学术性与应用性于一体。著者是来自荷兰的德·诺伊（WouterdeNooy）、斯洛文尼亚的安德烈·姆尔瓦（Andrej Mrvar）和弗拉迪米尔·巴塔盖尔吉（VladimirBatagelj）。现由世界图书出版公司于2012年10月授权出版，译者林枫，李葆嘉审订。
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全书体例上正文分五篇计十三章，现绍介如下：
第一篇，基础知识。本篇介绍社会网络分析的基本概念。首先，什么是网络？其关乎网络分析之基本对象问题。随即，引入分区文件和矢量文件两个概念。“对一个网络来说，它的分区文件用于保存网络顶点的分类或聚类信息，它使每个顶点都能被确切地划分到某个分区类别中。”[1]43并通过世界体系划分和金属贸易网对其在蜘蛛软件系统中的应用予以说明。“矢量文件可以为网络中的每个顶点赋予一个实数值。”[1]62通过1995年各国人均国民生产总值的矢量文件GDP_1995.vec，作者介绍在蜘蛛中，矢量文件有其专属的对话框，并可如网络文件或分区文件一样打开、编辑和存储（File>Vector）。此外，也教授读者如何操作蜘蛛。
第二篇，凝聚特性（cohesion），辖三章。分别介绍了普通网络、标记网络及赋值网络这三种网络的凝聚子群分析。以美国社会学家在阿泰罗（Attiro）农村社区所做的探访关系网络为例，探讨如何找到相关的凝聚子群。需要澄清的一点是，“子群”这一术语，并非现实中的社会群体，此处仅指社会网络分析找到的子群而已。在介绍了社会网络中查找凝聚子群的技术之后，其理念被迁移至对感情关系的研究之中。如友好与敌对、喜欢与不喜欢等。对各种情感关系模式展开论述的首推社会心理学家，其相关理论被称为平衡理论，本处先探知如何在社会网络中分析借用其理念，并探讨如何用其分析感情关系，即主观和心理的社会关系，而非客观实在性之社会关系。
第三篇，代理特性（brokerage）。含三章。中心度和中心势是网络分析中最历久弥新的两个概念，如何测量顶点的中心度和网络的中心势，商品交易等都需一定渠道来拓展完成，在社会网络中，如何找寻对渠道产生制约的位置关系，代理特性的关注即在于此。除上面提及的单个顶点的中心度和整个网络的中心势外，还包括代理角色、桥等要素。如何应用这些概念理清、分析相关问题，对信息扩散过程加以分析，作者以锯木厂员工交流网络等为例进行阐述。
第四篇，等级特性（ranking）。分“威望”“等级序列”“世系谱和引用关系”三章。“威望”部分介绍了分析有向关系的最简单方法，即只分析指入关系，与此相关的一些结构指标称作威望指标。此处介绍两种高级指标“顶点的入域和近距威望”。如何区分社会威望和结构威望是本处的重点之一。社会科学把社会划分出
一系列社会阶层，除用“威望”进行等级划分外，如何从社会关系中提取离散的等级序列是本篇另一重点。学生会交流网络“一例对此进行了翔实的说明”。世系谱和引文关系一章对时间序列进行了讨论。作者通过世系谱和引文关系对时间因素导致的不对称性进行了说明。
第五篇，建模分析（Modeling），分“块模型”和“随机图模型”两章。“块建模”是一种灵活的社会网络分析技术。块建模采用矩阵作为计算工具。矩阵实际就是一张由行和列组成的二维表。应用方面，既然矩阵可用于表示网络，那么就可把网络数据保存为矩阵形式。蜘蛛可读取矩阵格式的网络数据。块建模是一种有效的分析技术，尤其对于小而稠密的网络，可探测其凝聚性、代理性和等级性。这种技术集中分析网络结构中位置和现实社会中角色之间的关联。
本书作为学界较全面的第一本绍介社会网络分析的理论、实践及软件操作的专著，除系统介绍蜘蛛作为一种社会网络分析技术外，还结合大量实例，配以各章之后的极有针对性的习题，使读者在了解这一先进社会网络分析技術的同时，对如何将其应用于语言学、神经科学、社会学、分子生物学等其他学科领域，也提供了卓有成效的启发及很好的借鉴。蜘蛛为网络数据的量化和可视化分析提供了良好的平台。让我们拭目以待，持续关注其未来的发展及走势。
参考文献：
[1]Wouterde Nooy，等.蜘蛛：社会网络分析技术[M].林枫，译，李葆嘉，北京：审订.世界图书出版公司，2012.
本文来源：https://www.wddqxz.cn/1400e01980c4bb4cf7ec4afe04a1b0717fd5b388.html
2022-12-26
