社会网络分析：接近中心性与UCINET应用

"这篇资源是关于社会网络分析的，特别是关注中心性概念的讨论，源自刘军博士在‘第二届社会网与关系管理研讨会’的讲义，涉及UCINET软件的应用。主要内容涵盖了社会网络分析的基本概念、整体网的研究、网络的形式化表达以及中心性的量化研究，如度数中心性和中间中心性等。" 在社会网络分析中，中心性是衡量节点在网络中重要性的关键指标。标题提及的“接近中心性”和“essential_c++”可能是因为在社会网络分析的领域中，术语“中心性”与计算机科学中的某些概念有所关联，尽管它们在这里指的是不同的含义。在社会网络中，接近中心性（或称整体中心性）是一个行动者在传递信息时对其它行动者的依赖程度的度量，强调的是一个节点能够快速且独立地与网络中的其他节点交互的能力。与之相对的是中间中心度，它衡量一个行动者控制其他行动者的能力。 描述中提到了两种中心性指数的计算方式：绝对中间中心度（maxABC）和相对中间中心度（maxRBC），这些指数反映了节点在传递信息时的重要性。星型网络中，有一个中心节点作为所有其他节点的桥梁，因此其中间中心势指数为100%，而环形网络中每个节点都有两个相邻节点，因此其中间中心势指数为0。 讲义中还提到了整体网的概念，包括网络的分类、构成、规模、密度和成员间的距离，这些都是整体网研究的重要方面。UCINET软件被用来处理和分析这些数据，提供了图形和矩阵等多种方法来表示和操作社会网络，如社群图、关系矩阵及其运算。 度数中心性是另一种中心性度量，关注一个节点拥有的连接数量，即它的度数。度数中心势则考虑了整个网络中所有节点的度数，反映网络的集中程度。度数中心性高的节点通常在网络中扮演着关键角色，因为它们与更多的节点直接相连，可能具有更大的影响力。 这份资料详细介绍了社会网络分析的基本理论、方法和工具，对理解和研究社会关系网络中的权力分布和信息传递具有重要价值。