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社会网络分析法与复杂网络分析法

 
推文人 | 张强国
 
引言
 
2016年上半年,系统性的学习了“网络分析法”(包括“社会网络分析法”和“复杂网络分析法”)。借助香樟经济学术圈,分享一下个人浅显的见解,有不当之处,请大家批评、指正。
 
经济学中,单个个体通常被视为是相互孤立的。而网络分析法的前提就是经济社会生活系统中每一个个体都是相互影响的,而且每个个体对“由所有个体组成的整体网络”都会产生不同程度的影响。因此,网络分析法的核心思想就是从关系的角度出发研究经济社会和自然界的问题。本文分为三个部分:第一部分,介绍社会网络分析法;第二部分,介绍复杂网络分析法;第三部分,概括社会网络分析法和复杂网络分析法的区别与联系。
 
社会网络分析法
 
社会网络分析法是网络分析法的一种,是社会学家根据数学理论发展起来的定量分析方法。
 
1.理论基础
 
1934年发表于《美国社会学评论》的一篇剖析女学生频繁逃学事件原因的文章开创了社会网络分析的先河。社会网络分析法主要涉及的理论概念包括“六度分隔”、“弱关系理论”、“嵌入性理论”、“结构洞理论”等。
 
2.代表人物
 
斯坦福大学教授Granovetter、芝加哥大学教授Burt是该方法理论研究的权威。20世纪70年代以来,以Freeman为代表的学者初步建立了中心度、中心势等社会网络研究相关的量化指标体系。实操方法上,国外权威的学者是印第安纳大学社会学系教授Stanley Wasserman,国内比较权威的学者是东北师范大学社会学系的刘军教授。
 
3.研究对象、研究工具和拓展应用
 
社会网络分析法研究对象是纷繁复杂的人际关系网络,包括疾病传播网络、董事关系网络、团队合作网络等。它侧重从微观节点层面研究网络拓扑结构产生的影响,辅助软件是UCINET和NETDRAW。前者主要是测度每个节点的网络性质(如,中心度、结构洞、节点集聚系数等),也包括少数简单的整体网络的指标统计(如,网络规模、网络密度、平均最短路径);后者主要是实现网络拓扑结构的可视化。在经济学研究中,社会网络分析法被用来研究产业集群、基于价值链的专业分工等现象。绝大多数研究关系数据的获取多依据问卷调查、企业访谈等方式,然而此种数据获取方式受制于被访谈人、或问卷填写人的认知局限,难以保证关系数据的全面、客观性。
 
复杂网络分析法
 
复杂网络分析法也是网络分析法的一种,因为主要服务于复杂多变的自然学科研究而得名。
 
1.理论基础
 
复杂网络研究始于Erd˝os和Rényi(1959)提出的随机网络理论。20世纪末,发表在《自然》和《科学》的两篇极具影响力的文章开启了复杂网络研究的大时代。Watts等(1998)构造了小世界网络的理论模型,提出较大的集聚系数和较短的平均最短路径是小世界网络的两大特征,并通过测算证实出线虫神经网络、美国西部电力网络和电影演员协作网络都是小世界网络。Barabasi等(1999)提出了节点度服从幂率分布的无尺度网络理论,通过模型证实生长机制和优先连接机制是无尺度网络出现的原因。因此,复杂网络分析法有三大理论:随机网络理论、小世界理论、无尺度网络理论。
 
2.代表人物
 
复杂网络研究权威无一例外都在数学、计算机、统计物理等领域有超高造诣,代表人物包括哥伦比亚大学教授Watts、美国东北大学教授Barabasi。21世纪初,Newman等人在Freeman等人的基础上,结合复杂网络的特点,进一步完善了权重关系网络、有向关系网络中的路径长度、集聚系数、同配性系数、社团结构模块度等指标。
 
3.研究对象、研究工具和拓展应用
 
根据研究对象的不同,复杂网络可以大致划分为自然系统网络和人造系统网络。从已有的复杂网络拓扑结构研究的文献来看,在自然系统网络中,生物系统网络(细胞网络、基因调控网络、代谢网络)是最热门的研究对象;在人造系统网络中,许多复杂网络研究以互联网、交通网络、大型在线社交网络为研究对象。它侧重从网络整体层面研究网络拓扑结构的特征,比如度分布特性、度相关特征、社团结构特征、小世界特征等;辅助软件是PAJEK,该软件既可以实现网络拓扑结构可视化,也可以测度出网络拓扑结构的参数。在经济学研究中,复杂网络分析法被广泛运用于国际贸易、产业联盟、企业交易网络等。
 
社会网络分析法和复杂网络分析法的区别与联系
 
这两种方法的联系显而易见:第一,两种方法的基本思想是一致的,都是围绕节点之间的“关系”进行研究,这个节点可以是人、企业、城市、国家、计算机、道路等等;第二,研究的前提都是获取网络关系矩阵,从而量化测度网络的拓扑结构;第三,在测量指标上,两者也有部分重叠。它们的区别如下:
 
1.样本容量差距大
 
社会网络分析法涉及的样本容量通常为10-1000,而复杂网络分析法成千上万、上亿都很常见。这主要是由于研究对象的差异决定的,也对辅助软件的运算能力要求不同。
 
2.研究侧重点不同
 
社会网络分析法着重分析单个节点层面的问题,而复杂网络分析法着重从总体上分析网络层面问题。举个例子,如果把网络比作一个房子,前者对每一块砖都非常感兴趣,希望可以得到每一块砖和几块砖有直接联系,希望知道那一块砖是这个房子的基石;而后者对房子的整体构造结构非常感兴趣。
 
3.重点分析指标不同
 
社会网络分析法的主要指标包括中心度、核心度、结构洞、凝聚子群等,复杂网络分析法的指标包括度分布系数、度相关系数、模块度、小世界系数等。
 
4.软件实操的差异
 
社会网络分析法的辅助软件为UCINET和NETDRAW,复杂网络分析法的辅助软件为PAJEK。同样的网络矩阵,相同指标的测度结果也可能存在少许差异,比如度数中心度。此外,在可视化作图上也有一些差异,NETDRAW可以分别调整每一个节点的大小、颜色、形状等,但是PAJEK则难以实现。
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