社会网络分析方法：UCINET的应用

该方法是大数据挖掘时代*常用的工具，可以用于各个行业数据挖掘，发现数据联系，是各行业数据挖掘研究者、学生、商业分析人员必备技术工具书。 

本书为UCINET软件指定的参考教材，但其内容却远远超过一般软件操作手册。作者以深入浅出的方式，从*基本的社会科学研究方法入手，逐步介绍社会网络分析的特色、学理、与操作程序，并结合范例详细展示如何应用UCIENT工具，诠释演算结果，是一部相当完整的社会网络分析入门书籍。

RobertA.Hanneman ,加州大学河滨分校社会学教授，专长于计量社会学、网络分析、模拟与理论建构，并从事经济、政治、军事社会学的相关应用研究。

MarkRiddle ,加州大学河滨分校社会学博士，现为北科罗拉多大学社会学副教授，专长计量方法学、社会网络分析以及教育组织研究。

译者:陈世荣英国曼彻斯特大学政府系博士，现为中国文化大学行政管理系副教授，研究专长于环境政策、科技社会研究、网络分析钟栎娜北京大学城市与环境学院博士，现为北京第二外国语学院旅游电子商务系主任，研究专长：旅游规划、旅游大数据’

第1章
社会网络数据

第2章
形式方法

第3章
图示社会关系

第4章 NetDraw制图

第5章
矩阵与社会关系

第6章
网络数据处理

第7章
连接与距离

第8章
镶嵌

第9章
自我网络

第10章
中心性与权力

第11章
小团体与次级群组

第12章
网络位置与社会角色

第13章
相似性与结构对等测量

第14章
自同构对等

第15章
规则对等

第16章
复合式网络

第17章
双模网络

第18章
统计工具

参考文献

专有名词中英对照表

作者后记

译者后记

随着愈来愈多不同领域的学者加入社会网络分析行列，新视野与新问题驱策网络分析不断演进。本书描述网络数据应用的大部分内容，仍然会是”最佳实操“范例，但有四个方面值得阅览新近文献，以了解新的重要发展：二模数据分析、网络数据的统计分析、点度分配，以及次级结构的辨识（尤其是社群）。

小团体理论主张，许多有趣与基本的社会结构问题是从三元组中衍生的，三元组也拥有较多的可能关系组合。就无向数据而言，有四种可能的三元关系（没连接 、一条连接、两条连接，以及三条连接）。计算出哪一种类型具有相对优势（称作”三元普查“，triad census），对于”孤立“”对偶“”结构洞“（一位行动者连接两位不相连接的行动者）、”集群“如何表征群体程度提供良好说明，但UCINET不提供三元普查程序（可利用Pajek执行）。