如何在短時間內快速入門 Social Network Analysis?

有哪些教材可以推薦?又應該從哪一種分析軟體入手?


我是管理學專業的,所以推薦的偏社會科學和學術一點。

A 課程:難度按順序越來越難,課程頁面點鏈接,有的課程會再開始,建議跟著學
1 Network life: Coursera.org 非常基礎容易懂。
2 Networks, Crowds, and Markets INFO2040x Course Info 也很簡單,涉及的面較廣,多是計算機和經濟學領域。
3 人群與網路 Coursera.org 第二門課的中文版,稍微難一些,講的更深。
4 Social Network Analysis Coursera.org 有講netlogo軟體,一款模擬軟體,可以跳過這部分。
5 Social and Economic Networks: Models and Analysis Coursera.org 偏經濟學,多推導,比較難。

B 軟體:順序按上手難易程度排列,下載請自行google,手冊官網一般都有
1 Gephi 免費,做圖非常絢麗,官網有中文的在線教程
2 NodeX 基於Excel開發的插件,比較方便
3 UCINET 付費,社會科學多用,統計功能非常強大
4 pajek 免費,處理大規模數據很快
5 statnet R的包,比較難上手,但處理隨機圖模型和動態數據很贊,有很多擴展包

C 書籍:按難易程度排列,更多的可以自己看這些書的參考文獻
1 《社會網路分析法(萬卷方法)》 斯科特, 沈崇麟, 劉軍【摘要 書評 試讀】圖書
入門書,不講軟體
2 整體網分析講義 劉軍
完整介紹了UCINET的用法,推薦,配合軟體3使用
3 《跨學科名作譯著系列?蜘蛛:社會網路分析技術(第2版)》 沃特?德?諾伊 (Wouter De Nooy), 安德烈?姆爾瓦 (Andrej Mrvar), 弗拉迪米爾?巴塔蓋爾吉 (Vladimir Batagelj), 李葆嘉, 林楓【摘要 書評 試讀】圖書
完整介紹了pajek的用法,但軟體版本有點老,是2.05的,軟體已經更新3了
4 《社會網路分析:方法與應用》 斯坦利·沃瑟曼 (Stanley Wasserman), 凱瑟琳·福斯特 (Katherine Faust), 齊心, 陳禹, 孫彩虹【摘要 書評 試讀】圖書
基礎書,建議入手,講的很詳細,不講軟體
5 《網路、群體與市場:揭示高度互聯世界的行為原理與效應機制》 大衛·伊斯利(David Esley), 喬恩·克萊因伯格(Jon Kleinberg), 李曉明, 王衛紅, 楊韞利【摘要 書評 試讀】圖書
作者是課程2的主講,譯者是課程3的主講,有深有淺,非常有趣,不講軟體
6 《社會與經濟網路》 馬修·O·傑克遜(Matthew O.Jackson), 柳茂森【摘要 書評 試讀】圖書
作者是課程5的主講,偏經濟,難

PS 複雜網我不是很熟,推薦Barabasi的兩本書,還有Watts的工作,國內比較有名的是汪曉帆老師

我的頭像也是Gephi畫的。


首先社會網路分析有兩種路線,一種偏文科的,偏社會學,就是講究在一定量化基礎上定性分析,解釋一些社會現象,另外一種是偏理科的,往往需要大量數據點,然後從數學上對拓撲結構進行定量分析和判斷,或者會利用到網路上的社交網路(Online Social Networks)進行大規模的計算。如果是軟體黨,一般就是第一種了,把網路扔進軟體算算指標什麼的。軟體推薦Gephi,這個可視化很方便,效果非常漂亮,做出來就跟Facebook搞數據科學的那幫人效果一樣。如果是處理較大型的計算,則可以用Python的iGraph,這個也是一款神器,但不像Gephi那麼直觀有界面了,需要看個教程學習一下語法。

入門課程的話,在Coursera上面有一個密歇根大學的女老師講的八周入門課程,那個深入淺出,還有很多交互示例,非常好,這位教授也是在社會網路分析界的知名人士。如果看書的話,如果英語能力好可以看Social Network Analysis (豆瓣),這本書在國外也挺流行,如果英語不好,那國內我也不知道有什麼教材啦~

總之社會網路分析是一個研究方法中的大神器,因為網路結構是無處不在的,學習它的好處多多。


更新:

有興趣的同學可以來這下數據,免費的:Stanford Large Network Dataset Collection

有P2P, wikipedia amazon IMDB 等關係網的數據。

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Python 有個包叫做networkx 跑網路數據特別方便

入門最簡單辦法就是讀wikipidea 了搞清楚各種Centrality,搞明白PageRank演算法等。

Stanford 有一個network science 資料庫,有Facebook twitter 互粉數據什麼的,搞熟了也可以拿來跑跑。

樓上說的gephi的確特別方便,下圖就是我用gephi跑出來的


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