社会网络分析

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社会网络分析 - MBA智库百科

《复杂网络软件分析与评价》

复杂网络软件纷繁复杂，远不止文中所提及的9个软件。复杂网络软件的好坏，应该考虑以下几个方面：功能、支持、开放性、界面友好性等。表4给出简单的评价表，总分10分，各项得分见表4。第一项：功能，包括特征参数的计算，数据的处理，网络的可视化，统计方法，动态网络分析等。其中特征参数依据表2，少一项扣0.1分。其他内容，有则得1分，无则为0分。2）支持：使用手册和帮助是指导使用者入门和了解软件的门户，非常重要。帮助支持包括在线帮助和软件附带的帮助功能。手册、帮助文档易读性差得0.5，好则得1分。Pajek软件不附带帮助文档，得分为0。3）开放性：在提倡资源共享的时代，源码公开，软件的免费分发，有助于软件的传播和知识的共享。Pajek 、NetwokX 可以免费使用，因此得1分，UCINET、NetMiner 提供一段时间的免费使用，得分0.5。4）界面友好。直观易掌握的界面设计能减少使用者在学习过程中的障碍。NetwokX采用命令方式操作，界面友好性差，得分为0，其他得1分。

从表3可以看出，这四款软件都比较优异，尤其是NetMiner，得分最高，它在支持和界面友好上表现突出，这也折射出商业软件与科研软件在定位和设置上的差异。另一方面，商业软件由于设计版权、著作权等问题，其开放性受到限制。复杂网络分析软件的发展既要顺应人们分析复杂网络的需要，实现功能的完善、算法效率的提高，动态网络分析，同时也要使界面更加人性化、互操作化，手册和文档更具可理解性。



UCINET 6

社会网络分析中所说的“行动者”（actors）可以是任何一个社会单位或者社会实体。行动者可以是个体、公司或者社会单位，也可以是一个教研室、学院、学校，更可以是一个村落、组织、城市、国家等。

UCINET（University of California at Irvine NETwork）是一种功能强大的社会网络分析软 件，它最初由加州大学尔湾分校（University of California at Irvine）的Linton Freeman 编写，


后来主要由美国波士顿大学的Steve Borgatti 和英国威斯敏斯特大学（Westminister

University）的Martin Everett 维护更新。它包括大量的网络分析指标（如中心度，二方关系 凝聚力测度，位置分析算法，派系的探查等），随机二方关系模型（stochastic dyad models）

p1，对网络假设进行检验的程序（包括QAP 矩阵相关和回归，定类数据和连续数据的自相 关检验等），还包括一般的统计和多元统计分析工具，如多维量表（multidimensional scaling），

对应分析（correspondence analysis）、因子分析（factor analysis）、聚类分析（cluster analysis）、

多元回归（multiple regression）等。除此之外，UCINET 还提供大量数据管理和转换的工具，

可以从图论程序转换为矩阵代数语言

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