5、社交网络分析：基础概念与未来展望

社交网络分析：基础概念与未来展望

社交网络是社会生活的基本组成部分，它让我们的连接变得可见，使我们能够观察到那些促进或限制我们行为和活动方式的结构。如今，社交网络分析已经成为理解各种社会现象的重要工具，下面我们来详细了解其基础概念以及未来的发展方向。

社交网络的基础构建

社交网络数据主要由节点（nodes）和边（edges）这两个相互关联的类别组成。
- 节点 ：在社交网络分析中，节点通常代表着人，但也可以是任何能够相互关联的单位，比如学校、国家或思想等。在没有连接性数据的情况下，节点层面收集的数据属于标准的社会科学数据。例如，对于青少年节点，我们可能会收集他们的人口统计学和教育信息。
- 边 ：边代表节点之间的关系，也被称为弧或纽带。边具有不同的特性：
- 有值与无值 ：在有值图中，边可以有不同的权重，用以表示连接的强度。例如，人与人之间的关系可以根据他们相处的时间来区分。而无值的边是二进制的，即“开”或“关”。比如，我们只关心人们是否有过相处，而不考虑相处时间的长短。
- 有向与无向 ：有向边是从一个节点“发送”到另一个节点的。例如，Brian可能喜欢Steve，但Steve没有回应，那么就存在从Brian到Steve的有向边，反之则没有。无向边总是对称的，不表示边的发送方向。例如，在一个无向的全球网络中，属于同一个非政府组织的任意两个国家之间可以被识别出一条边。

网络数据通常存储为邻接矩阵（adjacency matrix），用M表示，其中i表示矩阵的行，j表示矩阵的列。下面通过一个例