蜘蛛：社會網絡分析技術（第二版）社會網絡分析綜閤教程，Pajek經典入門書籍 北京世圖 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[荷] 沃特·德·諾伊 等 著，李葆嘉 編，林楓 譯

圖書標籤:

• 社會網絡分析
• Pajek
• 網絡科學
• 數據分析
• 社會學
• 統計學
• 圖論
• 北京世圖
• 綜閤教程
• 第二版

店鋪： 墨軒書屋圖書專營店

齣版社： 世界圖書齣版公司

ISBN：9787510052880

商品編碼：11442946405

包裝：平裝

叢書名： 跨學科名作譯著係列

開本：24

齣版時間：2012-10-01

用紙：膠版紙

頁數：363

字數：584000

正文語種：中文

織就洞察之網：理解社會互動與組織結構的奧秘 在信息爆炸、連接無處不在的今天，我們身處的社會比以往任何時候都更加復雜和交織。從人際關係到全球經濟，從細胞間的通訊到網絡社區的興衰，各種各樣的“網絡”構成瞭我們理解世界的基礎。然而，僅僅觀察到這些連接的存在是遠遠不夠的，真正具有洞察力的分析，需要一套係統性的方法來揭示隱藏在錶麵之下的結構、動態和影響。 本書，《蜘蛛：社會網絡分析技術（第二版）社會網絡分析綜閤教程》，正是為渴望深入理解並駕馭這些復雜網絡的研究者、學生、分析師和決策者而精心打造的權威指南。它不僅僅是一本介紹技術方法的書籍，更是一扇通往洞察社會運作模式、揭示群體行為機製、優化組織結構、預測未來趨勢的大門。 為什麼我們需要社會網絡分析？ 在傳統的研究範式中，我們常常將個體或實體孤立地看待，然後分析它們的屬性。然而，這種方法忽略瞭一個至關重要的現實：個體並非孤島，它們的行為、影響力和命運，很大程度上取決於它們所處的網絡環境，以及它們與其他節點之間的關係。 想象一下： 一個新産品的市場推廣： 僅僅瞭解産品的特性是不夠的，我們需要知道信息是如何在消費者群體中傳播的，哪些“意見領袖”能夠有效地影響他人，哪些社交圈子是關鍵的傳播節點。 一個組織的效率提升： 瞭解每個員工的技能是基礎，但更重要的是瞭解信息在團隊內部如何流動，協作是否順暢，哪些溝通瓶頸阻礙瞭效率，以及如何通過優化網絡結構來激發創新。 疾病的傳播控製： 掌握病毒的生物學特性是第一步，但要有效地遏製疫情，必須瞭解病毒在人群中的傳播路徑，識彆高風險個體和社區，從而製定精準的乾預措施。 金融風險的評估： 單個金融機構的健康狀況固然重要，但它們的相互關聯性纔是係統性風險的關鍵。理解金融機構之間的債權債務關係，能夠幫助我們預測和防範潛在的金融危機。 這些僅僅是社會網絡分析應用的冰山一角。從政治學、社會學、經濟學到計算機科學、生物學、醫學，幾乎所有學科都能夠從網絡視角中獲得深刻的啓示。 《蜘蛛：社會網絡分析技術（第二版）》將帶您係統性地走進這個充滿力量的分析領域： 本書的“第二版”標誌著其在內容上的精煉與更新，“綜閤教程”的定位則預示著其內容的全麵性與實用性。它將為您提供一個從零開始、循序漸進的學習路徑，即使您是初次接觸社會網絡分析，也能輕鬆掌握其核心概念和關鍵技術。 核心內容亮點： 1. 從基礎概念到核心指標： 網絡的構成元素： 您將學習如何定義和識彆網絡中的“節點”（個體、組織、概念等）以及“邊”（關係、互動、聯係等）。 關係的類型： 區分有嚮圖與無嚮圖，理解加權網絡與非加權網絡，以及不同類型的關係（如閤作、競爭、影響、信任等）如何影響網絡結構。 度中心性 (Degree Centrality)： 瞭解一個節點有多少個連接，以及這代錶瞭什麼——是活躍度，還是潛在的影響力？ 介數中心性 (Betweenness Centrality)： 揭示哪些節點扮演著“橋梁”的角色，控製著信息在網絡中的流動，以及它們在網絡中的關鍵性。 緊密度中心性 (Closeness Centrality)： 識彆那些能夠快速觸達網絡中其他節點的節點，它們在傳播信息或資源方麵可能具有優勢。 特徵嚮量中心性 (Eigenvector Centrality) 與 PageRank： 深入理解“影響力”的內在含義，理解那些與高影響力節點相連接的節點，其自身的影響力也會隨之提升。 聚類係數 (Clustering Coefficient)： 衡量一個節點的朋友們之間相互認識的程度，這反映瞭網絡的緊密程度和局部結構的特性。 2. 網絡結構與模式的深度探索： 社區檢測 (Community Detection)： 學習如何自動識彆網絡中相互連接緊密的“社群”或“社區”，理解群體劃分的內在邏輯，以及它們在組織、社會和信息傳播中的作用。 網絡同質性 (Network Homophily) 與異質性 (Heterophily)： 探討相似性（同質性）和差異性（異質性）如何在網絡連接中起作用，以及它們對網絡結構和動態的影響。 結構洞 (Structural Holes)： 理解那些連接不同社群的“斷裂點”，以及掌握這些結構洞的個體或組織如何獲得信息優勢和控製權。 路徑分析 (Path Analysis)： 追蹤信息、影響或資源如何在網絡中傳播，分析傳播的效率和障礙。 網絡密度與稀疏性： 評估網絡的整體連接程度，理解高密度網絡與稀疏網絡在功能上的差異。 3. 分析工具與軟件應用： 本書不僅會講解理論，還會引導您使用專業的社會網絡分析軟件，尤其是 Pajek。 Pajek： 作為一款強大而經典的社會網絡分析軟件，Pajek 能夠處理大規模網絡數據，提供豐富的可視化工具和分析算法。您將學習如何使用 Pajek 來導入、管理、可視化和分析您的網絡數據，將抽象的概念轉化為直觀的圖示和量化指標。 數據準備與預處理： 學習如何將現實世界的數據（如調查問捲、通訊記錄、交易數據等）轉化為適閤網絡分析的格式。 4. 實戰應用與案例研究： 本書的價值在於其“經典入門書籍”的定位，將復雜的理論與生動的案例相結閤。 您將通過一係列引人入勝的案例研究，瞭解社會網絡分析如何在不同領域發揮作用： 組織管理： 分析企業內部溝通效率，識彆關鍵影響者，優化團隊協作。 市場營銷： 理解産品口碑傳播，識彆意見領袖，設計有效的推廣策略。 公共衛生： 追蹤疾病傳播路徑，預測疫情擴散，製定乾預措施。 政治科學： 分析政治人物之間的聯盟關係，研究信息如何在政治領域傳播。 計算機科學： 分析社交網絡用戶行為，構建推薦係統，理解信息流動。 誰應該閱讀這本書？ 社會科學研究者： 想要用量化方法研究社會互動、群體動力學、組織結構的研究者。 商科與管理人員： 緻力於提升組織效率、理解市場動態、進行戰略規劃的管理層和谘詢顧問。 數據分析師與數據科學傢： 尋求擴展分析工具箱，深入洞察復雜係統之間關係的數據專業人士。 學生： 學習社會學、政治學、經濟學、傳播學、心理學、信息科學等相關專業的學生。 對理解“連接”感興趣的任何人： 想要更深刻地理解人與人、組織與組織、信息與信息之間復雜聯係的普通讀者。 《蜘蛛：社會網絡分析技術（第二版）》 提供的不僅僅是技術，更是一種全新的思維方式。它鼓勵您跳齣孤立的視角，擁抱“關係”的力量，通過繪製和分析網絡的結構，揭示隱藏在錶象之下的深層規律。這本北京世圖齣版的著作，將成為您在探索復雜社會現象、解決實際問題道路上不可或缺的夥伴。 準備好織就您的洞察之網瞭嗎？ 讓我們一同踏上這段引人入勝的社會網絡分析之旅。

評分☆☆☆☆☆

我是在一個跨學科的研討會上被推薦閱讀這本書的，起初有些擔心其內容是否會過於偏嚮某個特定領域，但事實證明我的擔憂是多餘的。它非常成功地搭建瞭一個通用的分析框架，其原理可以靈活遷移到市場營銷、公共衛生、政治學甚至生物信息學等多個領域。書中關於“小世界”現象和“無標度網絡”的討論，不僅解釋瞭自然界中的普遍規律，還啓發瞭我思考組織內部信息流動的瓶頸所在。作者的視角非常開闊，總是在宏觀的社會結構和微觀的個體互動之間進行穿梭，這種全景式的觀察角度，極大地拓寬瞭我對“社會”二字的理解邊界。它鼓勵讀者跳齣原有的學科舒適區，用更具結構性的思維去審視問題，是提升研究者綜閤思維能力的一劑良藥。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容深度和廣度都非常令人印象深刻，特彆是對於那些希望從理論基礎邁嚮實際應用的研究者來說，簡直是寶藏。它沒有停留在枯燥的公式推導上，而是非常巧妙地將復雜的社會網絡概念與實際案例相結閤，讓讀者能夠真切地感受到網絡結構是如何影響現實世界中的現象。我特彆喜歡它對不同網絡測度指標的詳細闡述，比如中心性、密度、模塊化等，每一項都有清晰的解釋和直觀的圖示輔助理解。書中對於如何選擇閤適的分析工具和技術也給齣瞭非常實用的指導，避免瞭新手在浩如煙海的方法論中迷失方嚮。讀完後，我感覺自己對如何構建、測量和解讀一個復雜的社會關係圖譜有瞭脫胎換骨的認識，那種對數據背後“關係”的洞察力是任何單一學科的教材都難以給予的。它真正做到瞭讓“網絡”這個抽象的概念變得可視化和可操作化。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和圖文設計簡直是一場視覺盛宴，這在學術類書籍中是相當難得的。大量的示意圖和高質量的網絡可視化案例，讓那些原本晦澀難懂的拓撲結構變得一目瞭然。它不僅僅是知識的傳遞者，更像是一本“動手做”的實驗手冊。我尤其欣賞它對於不同可視化算法（如力導嚮布局、圓形布局等）的優劣勢對比分析，這使得我們在展示研究成果時，能夠做齣最恰當的視覺選擇，而不是盲目套用模闆。很多書籍在介紹完理論後，就會戛然而止，但這本書卻延伸到瞭報告撰寫和結果解釋的層麵，這對於需要嚮非專業聽眾展示SNA成果的人來說，提供瞭極大的便利。總而言之，這是一本既能滿足學術嚴謹性，又能兼顧傳播美學的典範之作。

評分☆☆☆☆☆

老實說，一開始我對“經典入門”這樣的定位是持保留態度的，總覺得入門級的東西難免會流於錶麵。然而，這本書的深度遠遠超齣瞭我的預期。它並非僅僅羅列瞭基礎概念，而是深入探討瞭許多前沿議題，例如多層網絡分析和時間演化網絡的建模挑戰。書中對於一些爭議性話題的處理也展現瞭極高的學術良知，不會簡單地給齣非黑即白的結論，而是引導讀者去批判性地評估不同模型的適用範圍和潛在偏差。對於已經有一定基礎的讀者，這本書也提供瞭足夠的“乾貨”去挑戰自己的知識盲區，尤其是在如何處理大規模稀疏網絡的數據結構優化方麵，提供瞭好幾條高效的解決方案。它是一本可以伴隨研究者從新手成長為專傢的工具書，閱讀價值會隨著經驗的積纍而不斷增值。

評分☆☆☆☆☆

作為一個長期從事定性研究的學者，我原本對量化分析抱有一種敬而遠之的態度，但這本書徹底改變瞭我的看法。它以一種極其平易近人的方式，將社會網絡分析（SNA）這一強大的工具箱呈現在我們麵前。作者的敘述風格非常注重邏輯的連貫性，仿佛一位經驗豐富的導師在一步步引導你穿越迷霧。我體會最深的是它在數據預處理和清洗環節的細緻入微，這恰恰是很多理論書籍經常忽略卻至關重要的步驟。書中提到的一些非對稱關係的處理技巧和時間序列網絡的動態分析方法，對於我正在進行的項目至關重要，這些實戰經驗的分享遠比教科書上的標準模型來得更接地氣。閱讀過程中，我多次停下來，對照我自己的數據集進行思考，發現很多過去難以解釋的現象，現在都能通過網絡視角找到閤理的結構性解釋。