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《社会网络分析法》读书笔记(一)“关系数据”  

2010-04-09 00:04:23|  分类: 默认分类 |  标签: |举报 |字号 订阅

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昨天夜里通宵,一点到六点的五个钟头坐在马塍路上那家麦当劳看书,兴致勃勃地看了两章《社会网络分析法》。这是一本SNA方面的入门书籍,深入浅出简明易懂,非常适合我等新接触社会网络分析的爱好者借鉴学习。因此我也认真地做了笔记。因为专业背景的关系,我更加关注其中定量分析的概念与方法,对于社会学的相关研究背景则未作太多深入思考。

首先是介绍所谓“关系数据”。一般情况下的关系数据可以用矩阵来表示:

       A    B   C

1     1    0    0

2     1    0    0

3     1    0    0

上述矩阵表示了1、2、3三个点对于属性A、B、C的隶属关系。可以认为这与传统意义上的变量分析相类似:矩阵的每一行为一个个案(case),而每一列为一种属性。若矩阵元素位置取值1,表示相应个案具有相应属性。若矩阵元素位置取值0,表示相应个案不具有相应属性。因此,上述例子事实上表示了1、2、3三个点关于A属性构成一个类,即三个点同时具有A属性。可以图示为:

 《社会网络分析法》读书笔记(一) - 皮皮米菲兔 - 生活也是大事业

在这种表示的基础上,可以引入社会网络数据(关系数据)的矩阵化表示:发生阵与邻接阵。

其中发生阵M通常就是上述的原始数据矩阵,形式为:

       A    B   C    D

1    

2    

3    

由发生阵M可以引出两个邻接阵M1、M2,形式分别为:

       1   2   3                                                    A      B     C     D

1                                                              A

2                                                              B

3                                                              C

                                                                D

 

可以看出,邻接阵均为方阵,而发生阵则未必是方阵。

事实上,两个邻接阵分别表示了个案与个案、属性与属性之间的关系。通常我们更关心M1,即个案与个案之间的关系。某种程度上,M1有些类似于相关矩阵。M1的元素M1(i,j)表示了个案i与个案j之间的关系,其数值大小为i与j共同具有的属性个数。当需要考虑这种关系的方向时,M1(i,j)表示由i出发指向j的关系的大小,M1(j,i)则相反。(也就是说,关系由行指向列。)

容易看出,M1与M存在关系:

《社会网络分析法》读书笔记(一) - 皮皮米菲兔 - 生活也是大事业

在社会网络分析过程中,调查得到的数据往往为发生阵M的形式,通过转化为邻接阵M1,可以对网络中个体之间的关系进行分析。类似地也可以对M2进行分析,即研究各属性之间的关联性,但这似乎并不如对个体的研究那么直观与常见。

本来想写写完的,但是阿摸喊我睡觉了。我还是得乖一点,早睡早起注意身体。。。明天再写吧

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