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咱们圈子引荐过一些关于社会网络分析的文章,现展示如下:1.社会网络分析最新文献和软件学习手册2.社会网络分析学习笔记, 重要的事情说三遍3.社会网络分析从低到高阅读清单, reading list4.社会网络分析SNA通行Textbook推荐, 值得拥有的经典5.社会网络分析大法助你解决三大终极哲学问题,6.如何识别出社会网络中同伴效应的因果性? 一个最全和最权威的计量方法综述,7.社会网络计量经济学是什么?测度社会关系网中的同伴效应!8.文献阅读笔记模板, 社会网络研究最新文章系统解读
这些材料多在“社会网络研究小组”内部讨论。若你也是该领域的学者,可以看看文后的小组加入说明。

由计量经济圈@社会网路研究小组 整理推荐,黄秋莉(2438406577@qq.com)
您好,虽然跟大家素未谋面,但是一想到大家对同一个问题感兴趣,我就感到兴奋。
经过近段时间初步了解,我觉得“网络”是一个特别有意思的问题:
就目前已有研究来说,从研究对象来看,多集中于董事网络研究;从研究方向来看,网络影响的相关机制、不同网络的比较、不同网络层级之间的影响研究较少。就中国已有论文来看,看起来略显粗糙。但与此同时,受自身水平限制,遇到越来越多的困难,心中有越来越多的困惑解不开。因此,迫切希望能加入“社会网络研究小组”,希望与大家加强交流,向大家学习。
SAN相关文献阅读笔记见附件。

由计量经济圈@社会网路研究小组 整理推荐,李兴申(lixingshen1995@163.com)
我想加入SNA分析小组,读书笔记添加在附件中,请查收。

由计量经济圈@社会网路研究小组 整理推荐,赵佩佩(ashe.2009@qq.com)
你好,最近在学习社会网络分析法,遇到很多疑惑,希望能加入“社会网络研究小组”跟大家一起探讨和学习。以下是我的《社会网络分析法学习笔记》,概括不够全面还请见谅。
一、数据的类型
数据主要分为“属性数据”和“关系数据”。属性数据指涉及能动者的态度、观点和行为方面的数据,它们被视为能动者的个人或者群体所具有的财产、性质、特点等。适用于分析属性数据的方法主要是“变量分析法(variable analysis)”,这些方法把各种属性测量为一些特定变量的取值。
关系数据则是关于关联、连接、联系等方面的数据,这类数据把一个能动者与另外一个能动者联系在一起,因而不能还原为单个行动者本身的属性。关系不是行动者的属性,而是行动者系统的属性。这些关系把多对行动者联系成一个更大的关系系统。适用于分析关系数据的方法就是网络分析(network analysis)。在网络分析中,关系被认为是表达了能动者之间的关联。
二、社区图的特征
在一个图中,重要的是关联的模式,而不是纸上的点的实际位置。图论专家对两点之间的相对位置、连接两点的线的长短、表达点的字母的大小等都不感兴趣。
一般称由一条线连着的点是相互“邻接的”(adjacent)。邻接是对由两个点代表的两个行动者之间直接相关这个事实的图论表达。与某个特定点相邻的那些点称为该点的“邻域”,邻域中的总点数称为“度数”(degree)(严格地说是关联度,degree of connection)。这样,一个点的度数就是对其“邻域”规模大小的一种数值测度。
各个点可以通过一条线直接相连,也可以通过一系列线间接相连。在一个图中,这一系列线就叫做一条“线路”(walk)。如果线路中的每个点和每条线都各不相同,则称该线路为“途径(path)”。一个途径的长度用构成该途径的线的条数来测量。两点之间的“距离”是指连结两点的最短途径(即捷径,geodesic)的长度。
在有向图中,“度数”包括两个不同的方面,分别称为“点入度”,即直接指向该点的点数总和,“点出度”,该点直接指向的其他点的总数。途径是指箭头指向相同的一系列线。
三、研究对象
社会网络分析法可以研究整体网络的特征,也可以研究个体网络的特征。
1.整体网络特征分析
1.1密度(density)。描述了一个图中各个点之间关联的紧密程度。一个“完备(complete)”图指的是一个其所有点之间都相互邻接的图:每个点都与其他所有点直接关联。可以表示为图中实际拥有的连接数与最多可能拥有的连接数之比:,其中l代表图中实际存在的线数,n代表节点数,密度的取值为[0,1]。对于多值图来说,分子可以根据多重度进行加权。但是,分母的确定需要假设所研究的网络的最大多重度是多少。因此,多值图的密度测量相对于研究者对数据所作的假设来说很敏感。
1.2中心势(centralization)。描述一个图的内聚性能够在多大程度上围绕某些特定点组织起来,即改图围绕某个最核心点的紧密性如何。计算中心势时,首先要找出最核心点的中心度和其他点的中心度之差,然后再用实际的差值综合比最大可能的差值总和。
1.3结构中心(structural center)。一个图的结构中心是单个点或者一个点集,它像圆心和球心一样,是图结构的枢纽。在图上,则表示为在途径距离的意义上与图中所有其他点最接近的一个点。一个点的“离心度”是指与该点相连的最长捷径的长度,离心度最小的点即为结构中心。
2.个体网络特征分析
2.1局部中心度(local centrality)。描述一个点在其局部环境内是如何被联络的。这通过图中个点的度数来测度。一个点的中心度依赖于图的规模,因此通常采用相对测度法,即点的实际度数与可能联络的最多度数之比。
2.2整体中心度(global centrality)。如果一个点与其他各点的距离都很短,则称该点是整体中心点。在图中,这样的点与图中其他点都很“接近”。测度方法:图中该点与其他各点之间的捷径距离之和,“距离和”越短,则说明越“接近”。
2.3中监度(betweeness)。说明一个点在在多大程度上位于图中其他点“中间”,即起到重要的“中介”作用。如,点Y相对于某一点X和Z的“中间度比例”定义为:经过点Y并且连接X和Z这两点的捷径占二者之间总捷径数的比例。点X对点Y的“点对依赖性”定义为:Y相对于所有包含X的点对中间度比例之和。一个点的总“中间度”就用局部依赖矩阵各列之和的一半来计算。
四、研究内容
目前运用社会网络分析法的研究主要集中于三个方面,一是利用图论的相关概念研究社会网络的结构特征;二是分析哪些因素会影响社会网络结构;三是分析社会网络结构对行为等方面的影响。
1.社会网络结构方面的文献

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[5]成俊会,张思,吉清凯.基于SNA的社会热点事件微博舆情阶段性传播网络的结构分析——以“于欢案”为例[J].管理评论,2019,31(03):295-304.

[6]曾冰,邱志萍.省际交界区经济网络空间结构研究——以湘鄂赣的灯光数据为实证[J].财经科学,2018(11):110-121.

[7]曾桢,杨帆,刘大滏.我国涉农信息交流结构及特征研究——基于社会网络分析方法[J].农业经济问题,2014,35(04):86-93.

[8]余伟萍,张园,李大林,祖旭.新品推广在线话题的社会网络传播特征分析[J].大连理工大学学报(社会科学版),2018,39(05):69-74.

[9]曾婧婧,刘定杰,张阿城.政务互联视角下的府际关系网络特征——基于地级市政府门户网站和政务微博的社会网络分析[J].公共管理与政策评论,2019,8(01):50-67.

2.经济社会因素对社会网络结构的影响

[1]张鹏,于伟.我国农村后义务教育空间关联网络的结构特征及驱动因素研究[J].华中农业大学学报(社会科学版),2017(05):99-107+148.

[2]方大春,马为彪.雄安新区建设对京津冀城市群空间结构影响研究——基于社会网络分析[J].经济与管理,2018,32(04):20-26.

[3]孙天阳,肖皓,孟渤,许和连.制造业全球价值链网络的拓扑特征及影响因素——基于WWZ方法和社会网络的研究[J].管理评论,2018,30(09):49-60.

[4]邵汉华,周磊,刘耀彬.中国创新发展的空间关联网络结构及驱动因素[J].科学学研究,2018,36(11):2055-2069.

[5]盛广耀.中国省际人口流动网络的演化及其解释[J].中国人口·资源与环境,2018,28(11):1-9.

3.社会网络结构对社会经济行为的影响

[1]刘景卿,于佳雯,车维汉.FDI流动与全球价值链分工变化——基于社会网络分析的视角[J].财经研究,2019,45(03):100-113

[2]刘嘉琪,齐佳音,陈曼仪.基于社会网络分析的意见领袖与在线群体影响力关系研究[J].情报科学,2018,36(11):138-145.

[3]周晔馨,涂勤,梁斌,叶静怡.农民工的社会资本如何形成:基于社会网络的分析[J].世界经济,2019,42(02):170-192.

[4]辛娜,袁红林.全球价值链嵌入与全球高端制造业网络地位:基于增加值贸易视角[J].改革,2019(03):61-71.

[5]谭灵芝.我国土地要素产出空间关联网络特征及其效应研究[J].商业研究,2018(06):41-51.

[6]马述忠,任婉婉,吴国杰.一国农产品贸易网络特征及其对全球价值链分工的影响——基于社会网络分析视角[J].管理世界,2016(03):60-72.

[7]冯忠垒,王波波,谢雄标,吴郁玲,郝祖涛.专业虚拟社区情境下的绿色技术扩散网络研究[J].科技管理研究,2018,38(18):256-260.

由计量经济圈@社会网路研究小组 整理推荐,mirabella(cinvhenguai@vip.qq.com)
您好,我是一个社会网络分析爱好者。我设计了一份与营销方向有关的社会网 络研究阅读清单,希望可以加入“社会网络研究小组”。由于本人学识所限,有些重要文献可能没有包含在这里,希望其他人继续充。

Part 1

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Part 2

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Ballestar, María Teresa, Grau-Carles, P. , & Sainz, J. . (2018). Predicting customer quality in e-commerce social networks: a machine learning approach. Review of Managerial Science.

*如果想要加入“社会网络研究小组”探讨SNA相关议题,请整理一份与SNA相关的文献笔记(各社科领域Top期刊)发送到以下公共邮箱: econometrics666@126.com。对于研究生以及高年级特优秀本科生,这是一次难得的学习机会,SNA在21世纪比我们想象的要重要。


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