蜘蛛：社会网络分析技术（第二版）社会网络分析综合教程，Pajek经典入门书籍 北京世图 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[荷] 沃特·德·诺伊 等 著，李葆嘉 编，林枫 译

图书标签:

• 社会网络分析
• Pajek
• 网络科学
• 数据分析
• 社会学
• 统计学
• 图论
• 北京世图
• 综合教程
• 第二版

店铺： 墨轩书屋图书专营店

出版社： 世界图书出版公司

ISBN：9787510052880

商品编码：11442946405

包装：平装

丛书名： 跨学科名作译著系列

开本：24

出版时间：2012-10-01

用纸：胶版纸

页数：363

字数：584000

正文语种：中文

织就洞察之网：理解社会互动与组织结构的奥秘 在信息爆炸、连接无处不在的今天，我们身处的社会比以往任何时候都更加复杂和交织。从人际关系到全球经济，从细胞间的通讯到网络社区的兴衰，各种各样的“网络”构成了我们理解世界的基础。然而，仅仅观察到这些连接的存在是远远不够的，真正具有洞察力的分析，需要一套系统性的方法来揭示隐藏在表面之下的结构、动态和影响。 本书，《蜘蛛：社会网络分析技术（第二版）社会网络分析综合教程》，正是为渴望深入理解并驾驭这些复杂网络的研究者、学生、分析师和决策者而精心打造的权威指南。它不仅仅是一本介绍技术方法的书籍，更是一扇通往洞察社会运作模式、揭示群体行为机制、优化组织结构、预测未来趋势的大门。 为什么我们需要社会网络分析？ 在传统的研究范式中，我们常常将个体或实体孤立地看待，然后分析它们的属性。然而，这种方法忽略了一个至关重要的现实：个体并非孤岛，它们的行为、影响力和命运，很大程度上取决于它们所处的网络环境，以及它们与其他节点之间的关系。 想象一下： 一个新产品的市场推广： 仅仅了解产品的特性是不够的，我们需要知道信息是如何在消费者群体中传播的，哪些“意见领袖”能够有效地影响他人，哪些社交圈子是关键的传播节点。 一个组织的效率提升： 了解每个员工的技能是基础，但更重要的是了解信息在团队内部如何流动，协作是否顺畅，哪些沟通瓶颈阻碍了效率，以及如何通过优化网络结构来激发创新。 疾病的传播控制： 掌握病毒的生物学特性是第一步，但要有效地遏制疫情，必须了解病毒在人群中的传播路径，识别高风险个体和社区，从而制定精准的干预措施。 金融风险的评估： 单个金融机构的健康状况固然重要，但它们的相互关联性才是系统性风险的关键。理解金融机构之间的债权债务关系，能够帮助我们预测和防范潜在的金融危机。 这些仅仅是社会网络分析应用的冰山一角。从政治学、社会学、经济学到计算机科学、生物学、医学，几乎所有学科都能够从网络视角中获得深刻的启示。 《蜘蛛：社会网络分析技术（第二版）》将带您系统性地走进这个充满力量的分析领域： 本书的“第二版”标志着其在内容上的精炼与更新，“综合教程”的定位则预示着其内容的全面性与实用性。它将为您提供一个从零开始、循序渐进的学习路径，即使您是初次接触社会网络分析，也能轻松掌握其核心概念和关键技术。 核心内容亮点： 1. 从基础概念到核心指标： 网络的构成元素： 您将学习如何定义和识别网络中的“节点”（个体、组织、概念等）以及“边”（关系、互动、联系等）。 关系的类型： 区分有向图与无向图，理解加权网络与非加权网络，以及不同类型的关系（如合作、竞争、影响、信任等）如何影响网络结构。 度中心性 (Degree Centrality)： 了解一个节点有多少个连接，以及这代表了什么——是活跃度，还是潜在的影响力？ 介数中心性 (Betweenness Centrality)： 揭示哪些节点扮演着“桥梁”的角色，控制着信息在网络中的流动，以及它们在网络中的关键性。 紧密度中心性 (Closeness Centrality)： 识别那些能够快速触达网络中其他节点的节点，它们在传播信息或资源方面可能具有优势。 特征向量中心性 (Eigenvector Centrality) 与 PageRank： 深入理解“影响力”的内在含义，理解那些与高影响力节点相连接的节点，其自身的影响力也会随之提升。 聚类系数 (Clustering Coefficient)： 衡量一个节点的朋友们之间相互认识的程度，这反映了网络的紧密程度和局部结构的特性。 2. 网络结构与模式的深度探索： 社区检测 (Community Detection)： 学习如何自动识别网络中相互连接紧密的“社群”或“社区”，理解群体划分的内在逻辑，以及它们在组织、社会和信息传播中的作用。 网络同质性 (Network Homophily) 与异质性 (Heterophily)： 探讨相似性（同质性）和差异性（异质性）如何在网络连接中起作用，以及它们对网络结构和动态的影响。 结构洞 (Structural Holes)： 理解那些连接不同社群的“断裂点”，以及掌握这些结构洞的个体或组织如何获得信息优势和控制权。 路径分析 (Path Analysis)： 追踪信息、影响或资源如何在网络中传播，分析传播的效率和障碍。 网络密度与稀疏性： 评估网络的整体连接程度，理解高密度网络与稀疏网络在功能上的差异。 3. 分析工具与软件应用： 本书不仅会讲解理论，还会引导您使用专业的社会网络分析软件，尤其是 Pajek。 Pajek： 作为一款强大而经典的社会网络分析软件，Pajek 能够处理大规模网络数据，提供丰富的可视化工具和分析算法。您将学习如何使用 Pajek 来导入、管理、可视化和分析您的网络数据，将抽象的概念转化为直观的图示和量化指标。 数据准备与预处理： 学习如何将现实世界的数据（如调查问卷、通讯记录、交易数据等）转化为适合网络分析的格式。 4. 实战应用与案例研究： 本书的价值在于其“经典入门书籍”的定位，将复杂的理论与生动的案例相结合。 您将通过一系列引人入胜的案例研究，了解社会网络分析如何在不同领域发挥作用： 组织管理： 分析企业内部沟通效率，识别关键影响者，优化团队协作。 市场营销： 理解产品口碑传播，识别意见领袖，设计有效的推广策略。 公共卫生： 追踪疾病传播路径，预测疫情扩散，制定干预措施。 政治科学： 分析政治人物之间的联盟关系，研究信息如何在政治领域传播。 计算机科学： 分析社交网络用户行为，构建推荐系统，理解信息流动。 谁应该阅读这本书？ 社会科学研究者： 想要用量化方法研究社会互动、群体动力学、组织结构的研究者。 商科与管理人员： 致力于提升组织效率、理解市场动态、进行战略规划的管理层和咨询顾问。 数据分析师与数据科学家： 寻求扩展分析工具箱，深入洞察复杂系统之间关系的数据专业人士。 学生： 学习社会学、政治学、经济学、传播学、心理学、信息科学等相关专业的学生。 对理解“连接”感兴趣的任何人： 想要更深刻地理解人与人、组织与组织、信息与信息之间复杂联系的普通读者。 《蜘蛛：社会网络分析技术（第二版）》 提供的不仅仅是技术，更是一种全新的思维方式。它鼓励您跳出孤立的视角，拥抱“关系”的力量，通过绘制和分析网络的结构，揭示隐藏在表象之下的深层规律。这本北京世图出版的著作，将成为您在探索复杂社会现象、解决实际问题道路上不可或缺的伙伴。 准备好织就您的洞察之网了吗？ 让我们一同踏上这段引人入胜的社会网络分析之旅。

评分☆☆☆☆☆

老实说，一开始我对“经典入门”这样的定位是持保留态度的，总觉得入门级的东西难免会流于表面。然而，这本书的深度远远超出了我的预期。它并非仅仅罗列了基础概念，而是深入探讨了许多前沿议题，例如多层网络分析和时间演化网络的建模挑战。书中对于一些争议性话题的处理也展现了极高的学术良知，不会简单地给出非黑即白的结论，而是引导读者去批判性地评估不同模型的适用范围和潜在偏差。对于已经有一定基础的读者，这本书也提供了足够的“干货”去挑战自己的知识盲区，尤其是在如何处理大规模稀疏网络的数据结构优化方面，提供了好几条高效的解决方案。它是一本可以伴随研究者从新手成长为专家的工具书，阅读价值会随着经验的积累而不断增值。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容深度和广度都非常令人印象深刻，特别是对于那些希望从理论基础迈向实际应用的研究者来说，简直是宝藏。它没有停留在枯燥的公式推导上，而是非常巧妙地将复杂的社会网络概念与实际案例相结合，让读者能够真切地感受到网络结构是如何影响现实世界中的现象。我特别喜欢它对不同网络测度指标的详细阐述，比如中心性、密度、模块化等，每一项都有清晰的解释和直观的图示辅助理解。书中对于如何选择合适的分析工具和技术也给出了非常实用的指导，避免了新手在浩如烟海的方法论中迷失方向。读完后，我感觉自己对如何构建、测量和解读一个复杂的社会关系图谱有了脱胎换骨的认识，那种对数据背后“关系”的洞察力是任何单一学科的教材都难以给予的。它真正做到了让“网络”这个抽象的概念变得可视化和可操作化。

评分☆☆☆☆☆

我是在一个跨学科的研讨会上被推荐阅读这本书的，起初有些担心其内容是否会过于偏向某个特定领域，但事实证明我的担忧是多余的。它非常成功地搭建了一个通用的分析框架，其原理可以灵活迁移到市场营销、公共卫生、政治学甚至生物信息学等多个领域。书中关于“小世界”现象和“无标度网络”的讨论，不仅解释了自然界中的普遍规律，还启发了我思考组织内部信息流动的瓶颈所在。作者的视角非常开阔，总是在宏观的社会结构和微观的个体互动之间进行穿梭，这种全景式的观察角度，极大地拓宽了我对“社会”二字的理解边界。它鼓励读者跳出原有的学科舒适区，用更具结构性的思维去审视问题，是提升研究者综合思维能力的一剂良药。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和图文设计简直是一场视觉盛宴，这在学术类书籍中是相当难得的。大量的示意图和高质量的网络可视化案例，让那些原本晦涩难懂的拓扑结构变得一目了然。它不仅仅是知识的传递者，更像是一本“动手做”的实验手册。我尤其欣赏它对于不同可视化算法（如力导向布局、圆形布局等）的优劣势对比分析，这使得我们在展示研究成果时，能够做出最恰当的视觉选择，而不是盲目套用模板。很多书籍在介绍完理论后，就会戛然而止，但这本书却延伸到了报告撰写和结果解释的层面，这对于需要向非专业听众展示SNA成果的人来说，提供了极大的便利。总而言之，这是一本既能满足学术严谨性，又能兼顾传播美学的典范之作。

评分☆☆☆☆☆

作为一个长期从事定性研究的学者，我原本对量化分析抱有一种敬而远之的态度，但这本书彻底改变了我的看法。它以一种极其平易近人的方式，将社会网络分析（SNA）这一强大的工具箱呈现在我们面前。作者的叙述风格非常注重逻辑的连贯性，仿佛一位经验丰富的导师在一步步引导你穿越迷雾。我体会最深的是它在数据预处理和清洗环节的细致入微，这恰恰是很多理论书籍经常忽略却至关重要的步骤。书中提到的一些非对称关系的处理技巧和时间序列网络的动态分析方法，对于我正在进行的项目至关重要，这些实战经验的分享远比教科书上的标准模型来得更接地气。阅读过程中，我多次停下来，对照我自己的数据集进行思考，发现很多过去难以解释的现象，现在都能通过网络视角找到合理的结构性解释。