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发表于 2017-5-27 08:20:10 | 显示全部楼层 |阅读模式
名詞解釋:
  社會網絡分析工具之理論基礎為數學中的圖形理論(graph theory)與計算機圖學(computer graph)。其主要用途為根據節點(node)與連結(link)的關係去計算節點或連結在整個網絡中的各種重要性如橋接性等、分析以網絡關係為變量的敘述性計量或統計推論。其類似資料探勘(data mining)工具,皆為發掘資料特性的工具,例如分群法(clustering)或多元尺度法(multi-dimensional scaling)等方法亦被應用在網絡關係資料的探勘中;而相異之處在於社會網絡分析較注重在資料中的資料項與資料項間的關連(可參見「網絡分析」),亦即連結(可參見「連結」);或者說其更善於處理因資料項具有連結而造成資料相依特性的連結資料,其將這些資料項所擁有的連結轉化為該資料的屬性欄位後,再以過去的資料探勘或統計方法進行敘述計量或統計推論。

  一般而言,社會網絡分析工具可分為分析與視覺化等兩種工具。大部分分析工具包含以下功能:(1)網絡的讀取、轉化、節點篩檢、資料的去除與選擇;(2)節點本身或整體網絡的結構敘述分析,以節點的結構性敘述分析為例,包含:該節點的中心性、橋接性與接近性等,整體網絡的特性如群聚度與分隔度等;(3)子網絡的探測與分群,藉由演算法探測網絡中的子網絡或階層,再依照分析的結果分割整個網絡,以供後續的分析。常見分析工具例如:Pajek、Ucinet等,目前亦有Excel的外掛NodeXL。視覺化工具的功能則通常包含二元與共現網絡的視覺化呈現、節點與連結的篩選(通常是照權重取閥值來進行篩選)、著色(通常照節點的分群),以及一些基礎的網絡分析。常見的視覺化工具如NetDraw、yEd等。
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