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    2017-12-17 08:07:35
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    2007-11-26 16:19:58
     耶鲁大学的社会心理学家米尔格兰姆通过一系列的实验提出了六度分割的概念。简单地说:“你和任何一个陌生人之间所间隔的人不会超过六个,也就是说,最多通过六个人你就能够认识任何一个陌生人。”  社交网络便是...

     

            耶鲁大学的社会心理学家米尔格兰姆通过一系列的实验提出了六度分割的概念。简单地说:“你和任何一个陌生人之间所间隔的人不会超过六个,也就是说,最多通过六个人你就能够认识任何一个陌生人。”
      社交网络便是建立在这样的想法上。就像马斯洛的需求层次理论中所描述的那样,社交需求、尊重需求和自我实现需求等人们精神有关的人文需求是社会发展中的更高层次。这些需求在“社交网络”中实现随着一切皆网络化,现在的我们比任何时候都深切体会到互联网已经与我们的日常生活息息相关,社交网络出现与发展,都是网络满足人文需求的具体体现。

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    还在为收集不到专家学者们的共识而犯愁吗?还不知道决策权重怎么搞吗?今天小编为大家带来“社会网络分析方法”,一起来看看吧!


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    一、社会网络分析方法简介

    • (1)定义

    社会网络分析(Social Network Analysis, SNA)方法,也称为结构分析法(Structural Analysis),主要用于分析社会网络的关系结构及其属性。社会网络分析的意义在于,它可以对各种关系进行精确的量化分析,从而为某种中层理论的构建和实证命题的检验提供量化的工具,甚至可以建立“宏观和微观”之间的桥梁。

    • (2)优点

    基于现有的研究文献并采取社会网络分析的方法优点在于:

    ①研究文献是各专家研究成果的精华体现,代表了专家以及同行们的共识,具有权威性和可靠性;

    ②以现有的研究文献作为基础,不仅便于样本的获取,还保证了样本的全面性、完整性,以及大数据特性;

    ③社会网络分析法是统计方法的提升,不仅能对大样本进行统计推断,还能加入关系因素,保证了提取指标的准确性和精准性。

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    二、社会网络分析方法步骤详解

    • (1)选择数据库

    在数据库的选择上,首先根据自己的研究内容,确定搜集文献的语种,不同语种的文献需要在不同数据库查找,这里以中文为例。我国现有的在学术界影响较大的三大中文文献数据库主要包括中国知网、维普、万方,其中,中国知网具有资源综合性强、注重二次加工、强大的整合能力等优点,而维普、万方与中国知网存在较大的同质化,因此,一般将研究文献数据库的选择设定为中国知网

    • (2)设置期刊检索条件

    由于期刊在学术交流中具有重要的地位和绝对的优势,且绝大部分的硕博论文、研究课题、学术会议等研究成果的精华部分都以期刊的形式呈现。因此,主要选择以期刊为样本的基础统计来源。此外,若要论文的质量较高,可以对文献来源的期刊等级进行设定,一般为核心及以上期刊

    • (3)确定检索项目、字段和统计时间

    在中国知网的检索系统中,检索项目包括“主题”、“篇名”、“关键词”、“摘要”、“全文”等五项,其中,“篇名”、“关键词”两个项目是研究文献核心内容的体现,且其所占有的权重远远高于其余三个项目。为突出重点,减少检索结果的发散性,一般将检索项目设定为“篇名”或“关键词”。此外,根据研究内容设置检索字段,为保证全面,注意同义词的替换。最后是检索文献的统计时间,根据自身需要进行更改。

    • (4)文献初步阅读筛选

    根据以下要求对检索得到的文献进行初步筛选:

    ①文献是否与研究主题相关?

    ②期刊来源是否符合检索条件?

    • (5)文献深度阅读筛选

    对检索得到的文献进行深度筛选:看文献是否有具体可度量的指标体系,所选研究文献需要有具体的评价指标,即在文中有提出明确的计量指标。

    • (6)一级指标的社会网络分析

    首先对选择出的文献进行研读,提出一级指标,并对一级指标进行统计,利用Excel软件将指标与其研究作者建立起0-1关系矩阵,并存储为Excel文件对应的格式。0-1关系矩阵的行代表研究作者,矩阵的列代表着研究对象的评价指标,0-1关系矩阵中的数字1表示该作者发表的文献拥有该项指标,数字0表示该作者发表的文献中未提出该指标;在此基础上,运用UCINET软件进行处理,使用NetDraw功能绘制网络图,Network-Centrality功能进行中心度的分析,从而提取出关键性指标。

    • (7)二级指标的社会网络分析

    同上,再次完成对二级指标的统计分析。


    三、UCINET实例分析操作流程


    SNA(社会网络分析)软件种类繁多,目前有NetMiner、Pajek、 UCINET三大典型SNA软件。而UCINET是目前最为流行的社会网络分析软件,该软件包含有很强的矩阵分析功能,如矩阵代数和多元统计分析。它是目前最流行、最容易上手、最适合新手的社会网络分析软件。

    • (1)导入矩阵

    操作路径为:import text data via spreadsheet interface —Load a data file(此时选择原始数据的EXCEL文件)—OK—Full matrix—保存—命名。(见图1、图2、图3、图4)

    保存文件的文件由两个物理文件组成,一个后缀名为“.##d”,另一个文件后缀名为“.##h”,后期只需导入文件后缀名“.##h”即可。

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    图1

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    图2

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    图3

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    图4

    • (2)生成数值中心度

    操作路径为:Network—centrality—Degree—Input dataset(选择上一步保存的后缀名为“Aff.##h”的文件)—OK。(见图5、图6)

    其中:Degree代表绝对中心度,NrmDegree代表标准中心度,Share代表占比。

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    图5

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    图6

    • (3)画出中心度图形

    操作路径为:Visualize—NetDraw—file—open—ucinet dataset—Network—“.##h”—OK。(见图7)

    这里可以选择更改节点的形状、颜色,也可以对线条的粗细进行调整,操作路径为:Properties—Symbols/…—Color/Size/shape—Attribute based—(选择Mode或者ID更改节点颜色或形状)(见图8)

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    图7

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    图8

    • (4)得出最终中心度图形

    操作路径为:Analysis—centrality measures—Set Node Sizes by—Degree。(见图9、图10)

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    图9

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    图10

    • (5)分析结果

    方框代表各个作者所提出的指标,圆圈代表每篇研究文献的作者。其中,方框的大小代表中心度的大小,中心度越高,该指标对应的节点对网络中其他节点的影响程度越大,方框也就越大。节点的影响程度反映指标的重要程度,因此可以利用点中心性判断指标的重要性,进而找出关键性指标。结合步骤三得到的结果,可以看出整个网络的平均中心度指数为 19.750,标准化的中心度指数为31.349,产品损耗率(31)、配送准时性(31)、企业信誉(23)、运输规模(20)的中心性较高,已经超过了整个网络的平均中心度,也超过了标准化中心度。这表明以上指标都是非常重要的指标,应该予以保留。但对于余下的与平均中心度存在微弱差距的指标,不能随意舍去,需要根据研究的对象进行具体分析。


    英文翻译

    The Social Network Analysis (SNA) method, also known as Structural Analysis (Structural Analysis), is mainly used to analyze the relationship structure and attributes of social networks. The significance of social network analysis is that it can carry out precise quantitative analysis of various relationships, thereby providing a quantitative tool for the construction of a certain middle-level theory and testing of empirical propositions, and can even build a bridge between "macro and micro".

    The advantages of using social network analysis methods based on existing research literature are:

    ① Research literature is the essence of the research results of various experts, represents the consensus of experts and colleagues, and is authoritative and reliable;

    ②Based on the existing research literature, it not only facilitates the acquisition of samples, but also guarantees the comprehensiveness, completeness and big data characteristics of the samples;

    ③Social network analysis is an improvement of statistical methods. It can not only perform statistical inferences on large samples, but also add relational factors to ensure the accuracy and precision of extraction indicators.

    In the choice of database, first determine the language of the collection of documents based on your own research content. Documents in different languages need to be searched in different databases. Here we take Chinese as an example. my country’s existing three major Chinese literature databases with great influence in academia mainly include CNKI, Weipu, and Wanfang. Among them, CNKI has the advantages of strong resource integration, emphasis on secondary processing, and strong integration capabilities. However, Weipu, Wanfang and CNKI have a large homogeneity. Therefore, the choice of research literature database is generally set to CNKI.

    Because journals have an important position and absolute advantage in academic exchanges, most of the essence of research results such as master and doctoral papers, research topics, and academic conferences are presented in the form of journals. Therefore, we mainly choose the basic statistical source based on journals. In addition, if the quality of the paper is to be higher, you can set the journal grade of the literature source, which is generally a core journal or above.

    In CNKI's search system, the search items include five items: "topic", "title", "keyword", "abstract", and "full text". Among them, "title" and "keyword" The project is the embodiment of the core content of the research literature, and its weight is much higher than the other three projects. In order to highlight the key points and reduce the divergence of search results, the search items are generally set as "Title" or "Keyword". In addition, search fields are set according to the research content, and to ensure comprehensiveness, pay attention to the substitution of synonyms. The last is the statistical time for searching documents, which can be changed according to their own needs.

    Preliminary screening of the retrieved documents according to the following requirements:

    ①Is the literature relevant to the research topic?

    ②Does the journal source meet the search conditions?

    In-depth screening of the retrieved literature: to see whether the literature has a specific and measurable indicator system, the selected research literature needs to have specific evaluation indicators, that is, clear measurement indicators are proposed in the article.

    First, study the selected literature, propose first-level indicators, and perform statistics on the first-level indicators. Use Excel software to establish a 0-1 relationship matrix between the indicators and their research authors, and store them in the format corresponding to the Excel file. The row of the 0-1 relationship matrix represents the research author, and the columns of the matrix represent the evaluation index of the research object. The number 1 in the 0-1 relationship matrix indicates that the article published by the author owns the index, and the number 0 indicates the article published by the author This indicator is not proposed in the article; on this basis, the UCINET software is used for processing, the NetDraw function is used to draw the network diagram, and the Network-Centrality function is used for centrality analysis to extract key indicators.

    Same as above, complete the statistical analysis of secondary indicators again.

    There are many types of SNA (Social Network Analysis) software, currently there are three typical SNA softwares: NetMiner, Pajek, and UCINET. And UCINET is currently the most popular social network analysis software, the software package contains strong matrix analysis functions, such as matrix algebra and multivariate statistical analysis. It is currently the most popular, easiest to use, and most suitable for novice social network analysis software.

    The operation path is: import text data via spreadsheet interface-Load a data file (select the EXCEL file of the original data at this time)-OK-Full matrix-save-name. (See Figure 1, Figure 2, Figure 3, Figure 4)

    The file to save the file is composed of two physical files, one with a suffix of ".##d" and the other with a suffix of ".##h". You only need to import the file with the suffix ".##h" later. .

    The operation path is: Network—centrality—Degree—Input dataset (select the file with the suffix “Aff.##h” saved in the previous step)—OK. (See Figure 5 and Figure 6)

    Among them: Degree represents absolute centrality, NrmDegree represents standard centrality, and Share represents proportion.

    The operation path is: Visualize—NetDraw—file—open—ucinet dataset—Network—".##h"—OK. (See Figure 7)

    Here you can choose to change the shape and color of the node, or adjust the thickness of the line. The operation path is: Properties—Symbols/...—Color/Size/shape—Attribute based— (select Mode or ID to change the color or shape of the node) ( (See Figure 8)

    The operation path is: Analysis—centrality measures—Set Node Sizes by—Degree. (See Figure 9, Figure 10)

    The boxes represent the indicators proposed by each author, and the circles represent the authors of each research article. Among them, the size of the box represents the size of the centrality. The higher the centrality, the greater the influence of the node corresponding to the index on other nodes in the network, and the larger the box. The influence degree of the node reflects the importance of the index, so the importance of the index can be judged by the point centrality, and then the key index can be found. Combining the results obtained in step three, it can be seen that the average centrality index of the entire network is 19.750, the standardized centrality index is 31.349, product loss rate (31), delivery punctuality (31), corporate reputation (23), transportation scale The centrality of (20) is relatively high, which has exceeded the average centrality of the entire network and also exceeded the standardized centrality. This shows that the above indicators are very important indicators and should be retained. However, the remaining indicators that have a slight gap with the average centrality cannot be discarded at will, and specific analysis needs to be carried out according to the research object.


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    本文由LearningYard学苑原创,仅代表作者个人观点,如有侵权请联系删除。

    翻译参考来源:谷歌翻译。

    内容参考来源:

    [1] 高锡荣,杨娜.基于社会网络分析方法的论文评价指标体系构建[J].情报科学,2017(4):97-102,144

    [2] 周勤.社会网络分析法入门——基于现有文献的评价指标提取

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    【感谢阅读】

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  • 社会网络分析SNA

    万次阅读 2018-12-24 12:05:49
    网络学习平台和移动学习平台协作学习效果比较研究——基于社会网络分析的视角[J]. 中国远程教育, 2016(11):43-52. 【2】常咏梅, 张雅雅, 金仙芝. 基于量化视角的STEM教育现状研究[J]. 中国电化教育, 2017(6):114-...

    一、参考文献

    【1】柳瑞雪, 石长地, 孙众. 网络学习平台和移动学习平台协作学习效果比较研究——基于社会网络分析的视角[J]. 中国远程教育, 2016(11):43-52.

    【2】常咏梅, 张雅雅, 金仙芝. 基于量化视角的STEM教育现状研究[J]. 中国电化教育, 2017(6):114-119.

    【3】刘三, 石月凤, 刘智, et al. 网络环境下群体互动学习分析的应用研究——基于社会网络分析的视角[J]. 中国电化教育, 2017(2):5-12.

    【4】梁云真, 赵呈领, 阮玉娇, et al. 网络学习空间中交互行为的实证研究*--基于社会网络分析的视角[J]. 中国电化教育, 2016(7):22-28.

    【5】https://www.cnblogs.com/linzhenjie/p/3586032.html 社会网络分析——Social Network Analysis    Linzj‘s Blog

    【6】https://wiki.mbalib.com/wiki/社会网络分析 智库百科 社会网络分析

    【7】刘军. 2004. 社会网络分析导论[M]. 北京:社会科学文献出版社

    二、社会网络分析概念

    社会网络分析是研究一组行动者的关系的研究方法。一组行动者可以是人、社区、群体、组织、国家等,他们的关系模式反映出的现象或数据是网络分析的焦点。

    社会网络分析关注的焦点是关系和关系的模式,采用的方式和方法从概念上有别于传统的统计分析和数据处理方法。

    一句话总结:

    社会网络分析(Social Network Analysis,SNA)是用于研究行动者及其之间的关系的一套规范和方法,是一种定量的群体交互行为研究方法。 

    SNA以 数据挖掘 为基础,采用可视化的图以及社会网络结构的形式表示。运用这种研究方法 可以建立社会关系模型、发现社群内部行动者之间的各种社会关系。

    现在来看,社会网络分析可以解决或可以尝试解决下列问题:

    1-人际传播问题,发现舆论领袖,创新扩散过程;

    2-Web分析,数据挖掘中的关联分析,形成交叉销售,增量销售,也就是啤酒和尿布的故事;

    3-语言的关联,符号意义;

    4-竞争情报分析;

    5-相关矩阵或差异矩阵的统计分析,类似得到因子分析和MDS分析;

    6-恐怖分子网络; 

    7-知识管理与知识的传递,弱关系的力量;

    8-引文和共引分析;

    三、教学方面的应用

    1、为什么将SNA应用于教育方面? 

    多数研究表明,社会网络是协作学习环境的一个核心要素(Harasim,1995; Haythornthwaite, 2002)。 

    从某种程度上来说,知识 并不是由个体获取的静态对象,而是通过社会网络中 多个学习者持续不断的社会交互与合作进行的积极协同建构(Cohen & Prusak, 2001,pp.66-70; Lave & Wenger, 1991; Nonaka & Konno, 1998)。

    从社会网络的视角来看,学习是通过无缝交流、共同实践和社会网络关系的连接实现社会和集体成果 (Brown & Duguid, 1991)。

    在网络学习环境中,社会网络作为资源与知识交流的主要渠道 也发挥了工具性作用 (Cho, Stefanone, & Gay, 2002)。因此,SNA较适合研究网络协作学习交互,有助于了解学习者协作交互过程。

    2、基于SNA的在线学习分析应用研究述评 

    刘三, 石月凤, 刘智, et al. 网络环境下群体互动学习分析的应用研究——基于社会网络分析的视角[J]. 中国电化教育, 2017(2):5-12.

    (1)学习状态可视化

    以学生的交互行为数据为基础;

    运用社会网络分析技术,对学习者之间的社会网络进行可视化;

    通过分析社会网络结构能够识别处于边缘的学生,即没有积极参与学习活动的学生,老师能给予实时干预,这些分析结果能够帮助教师提升教学质量,帮助学生提升学习效果。

    (2)学习成效预测及监控

    目前越来越多的学者逐渐关注把在线论坛交互作为评估学习成效的一个指标,并对学习过程进行实时监控。

    印度韦洛尔科技大学的研究学者利用社会网络分析方法发掘蕴藏在MOOC中的社会结构,识别课程论坛参与活跃者以及有潜在辍学风险的学习者,以此对处于风险的学习者进行及时干预。

    (3)协作学习评估

    通过收集在线学习者之间的交互数据,利用社会网络分析方法分析协作学习过程中学习者之间的交互模式,能有效地评估学习共同体的协作学习水平。

    捷克奥斯特拉瓦技术大学等的研究学者提出了一个评估在线协作学习交互的分层框架,其中社会网络分析作为一个核心层次通过测量网络密度、个体度中心性、网络度中心性等 评估小组交互和参与行为,这不仅能为教师提供一个更好的监控,识别协作学习群体中的活跃者或边缘者,及时给予相应的干预, 而且促使学习者对自身的学习活动做出自我调控

    (4)同伴支持推荐

    在线学习环境为学习者提供一个获得更优质教育机会的同时,它的低完成率也是一个普遍存在的问题。

    学习者放弃学习的其中一个原因是缺乏与同学交流来解决面临的问题。通过采集在线论坛区中学习者之间的交互数据,运用社会网络分析方法分析学习者之间的交互模式、关系的强弱,当学习者遇到困难时,可以为学习者推荐伙伴,以寻求同伴支持,从而解决面临的问题。

    东北大学的研究者根据学习者在论坛中的讨论内容信息和社会网络信息, 分析学习者之间关系强弱、行为特征为学习者推荐伙伴,以解决在线学习低完成率问题。结果表明相比仅依靠内容信息为学习者推荐伙伴,同时结合社会网络信息能取得更优的学习效果。

    等等。

    3、数据来源 

    学习者交互关系的数据。

    一般通过两种途径进行收集:

    (1)对于线下学习中的人际交互关系,主要通过问卷调查、访谈等学习者自报告的方式进行数据采集;

    (2)对于网络环境下的学习交互数据, 例如,Coursera、网易公开课、可汗学院以及其他各院校研发的在线学习平台等,关系数据通常按照 一定的格式存储在学习系统中。这些关系数据均可利用开发者提供的数据接口API或网页标签信息,利用相关 程序进行自动爬取。

    4、工具 

    加州大学欧文分校研发Ucinet使用最为广泛 。

    5、网络属性分析 

    使用最频繁的属性示例:

    社群图;中心性;密度;凝聚子群;“核心—边缘”;等等。

    6、案例分析

    柳瑞雪, 石长地, 孙众. 网络学习平台和移动学习平台协作学习效果比较研究——基于社会网络分析的视角[J]. 中国远程教育, 2016(11):43-52. 

    以某高校78名大学三年级学生为研究对象,采用社会网络分析法对MOODLE平台和微信平台上学生协作互评所形成的交流网络进行比较分析,采用问卷调查法了解学生协作学习情况。 

    (Moodle是一个开源课程管理系统(CMS),也被称为学习管理系统(LMS)或虚拟学习环境(VLE)。是深受世界各地教育工作者喜爱的一种为学生建立网上动态网站的工具。 )

    (1)实验数据:

    学生的交互数据;

    主要以MOODLE平台和微信平台上每个小组组内组间互评作业的网络交流数据为主,一次完整的评论交流记为一次互动。

    (2)数据处理:

    首先把每个平台小组每次任务的原始协作交流数据处理成N*N 的对称关系矩阵。矩阵中的“行”代表关系的发送者,“列”代表关系的接受者,矩阵中“0” 表示两个行动者之间没有关系,“1”表示两个行动者之间存在关系, 矩阵中的数值越大,表 两个行动者之间的关系强度越大 ( 刘 军, 2004a,pp.43-53)。行和列的每个节点都代表一个学生。

    (3)分析数据:

    将整理好的关系矩阵数据导入UCINET软件中进行数据分析。

    (4)研究结果与分析:

    1. 密度分析

    密度是衡量群体内部行动者之间紧密程度的指 标,对于固定规模的群体网络,行动者之间联系越频繁,该群体网络密度越大,群体网络对行动者的态度、行为等产生影响的可能性越大,成员之间的交互程度也越强(朱晓菊,2014)。

    2. 中心性分析

    社会网络中心性常被用来评价一个人的重要程度、衡量一个人地位的优越性或者权利以及社会声望 (刘军, 2004b,pp.54)。

    点度中心度常用来衡量一个人 在整个群体中的权威性。当一个行动者与很多行动者 有直接关联时,该行动者具有较大权力,且位于网络 社区核心位置。位于核心位置的行动者一般情况下与 其他行动者具有多种关联,处于网络社区边缘的行动 者则拥有较小权力,与其他行动者关联较少(刘军,2004c,pp.55-57)。

    通过中心性分析,可以了解整个网络的核心节点以及分布情况。

    (5)研究结果如下:

    1、不同学习平台影响着学习者交流的活跃程度。与微信平台相比,MOODLE平台能更好地促进协作交流与互动。

    2、无论是在MOODLE平台还是在微信平台,都有核心学生充当着小组协作中的关键角色,发挥着重要的组织和引导作用;(中心性分析)

    3、与微信平台相比,MOODLE平台上协作小组团结度更高,凝聚力更强;(密度分析)

    4、两种学习平台促进协作学习的效果不同, MOODLE平台在对协作学习的帮助作用、有用性和易用性方面较理想。

    四、个人小结

    SNA系统内容涵盖较大,应用方面广泛,如果想运用SNA进行分析,可能需要从具体小点着手,想从零开始进行一个系统的全盘接受需要花费时间。

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  • 复杂网络、社会网络分析工具pajek

    热门讨论 2012-06-29 08:32:43
    很好的复杂网络、社会网络分析工具,压缩包中含有中文使用手册。软件简单易用,计算效率高,能够以图形化的方式显示计算结果。非常适合于进行复杂网络、社会网络分析以及利用这两种技术解决其它问题的研究者们使用。
  • 社会网络分析工具,含有解析,非常方便,有NETDRAW画图
  • 社会网络分析理论、方法与应用.pdf社会网络分析理论、方法与应用.pdf社会网络分析理论、方法与应用.pdf
  • 复杂网络和社会网络

    万次阅读 2015-01-31 23:22:03
    关于复杂网络(complex network)和社会网络(social network)。 第一次从学术意义上接触这两个词儿还是不久之前,也就是去年冬天的R会议上。已经记不得是谁的presentation里面有一幅很经典的复杂网络的图了(当时...
  • 社会网络分析导论 刘军

    热门讨论 2012-02-25 22:50:08
    社会网络分析方法的介绍 2004 社会科学文献出版社,比较全面的介绍了社会网络分析的基本概念和方法
  • 图算法和社会网络分析介绍,可以学一学这方面的知识,从国外网站下载的
  • 社会网络研究

    2014-05-14 11:31:59
    社会网络研究包括三个方面的概念:导向性概念、整体网络层次的概念、联结层次的概念。 导向性概念: 包括嵌入性(embeddedness,又译镶嵌);社会资本(social capital);结构洞(structural hole)...
  • 本书的目标是对网络分析方法进行综述,为那些对分析关系数据感兴趣的研究者提供一本参考书,也可作为社会网络初学者了解该领域基本情况的教科书。
  • 社会网络分析法SNA

    千次阅读 2015-06-16 11:19:59
    社会网络分析法  社会网络是社会行动者及他们之间关系的集合,行动者可以是个人、群体、组织乃至国家。关系是多方面的,有多种类型。由来自一个群体内行动者之间的关系构成的网络叫做1-模网络;两个群体的行动者...

空空如也

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