社会网络分析：社群图的分类与UCINET软件应用

该资源是关于社群图和社会网络分析的资料，主要涵盖了社群图的分类、社会网络分析的介绍、整体网的研究方法、社会网络的形式化表达以及中心性概念的探讨，结合了UCINET软件的应用。 在社群图的分类部分，资料提到社群图可以依据不同的标准分为多种类型。社群图，即用来表示个体之间相互关系的图形表示法，常用于社会网络分析中。社群图的分类可能基于社群的规模、结构复杂性、连接紧密程度等因素。在图3-1中，展示了四个人之间的朋友关系网，这是社群图的一个简单实例，用于展示人与人之间的互动关系。 社会网络分析是一门研究社会关系的学科，它包括对网络的理解、社会网络的定义以及分析的层次。该资料强调了社会网络分析的独特性，如在本体论、认识论和方法论上的差异，以及在数据处理和具体研究方法上的特点。此外，还提到了社会网络分析的研究内容，如网络的构成、密度、成员间距离等，并介绍了相应的研究方法。 整体网研究概要部分详细阐述了整体网的定义、分类、构成和规模，以及如何通过问卷设计、数据收集、整理和分析来研究整体网。资料还讨论了整体网研究的优点，如揭示网络结构和关系模式，以及存在的局限性，如数据获取的难度和样本代表性问题。同时，引出了UCINET软件，这是一款用于社会网络分析的强大工具，能处理和分析整体网数据。 社会网络的形式化表达则涉及了图形和矩阵两种表达方式。图形表达法将社群图定义为节点和边的集合，而矩阵表达法则将关系转化为二维数组，包括不同类型的矩阵及其运算，如UCINET中的矩阵运算句法和实际操作示例。 最后，资料探讨了中心性概念，这是社会网络分析中的关键指标，度数中心性作为衡量节点重要性的基础，包括点的度数中心度和图的度数中心势，它们提供了量化网络中权力和影响力分布的方法。 这份资料深入浅出地介绍了社会网络分析的基本概念、方法和工具，对于理解社群图的分类以及如何运用UCINET进行社会网络分析具有重要的参考价值。