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社會(huì )網(wǎng)絡(luò )數據與通常數據的比較論文
1社會(huì )網(wǎng)絡(luò )分析的獨特視角
對于大多數人來(lái)說(shuō)，社會(huì )網(wǎng)絡(luò )是由人和人之間的關(guān)系所組成的網(wǎng)絡(luò )，如果將人看成是點(diǎn)或頂點(diǎn)，而將關(guān)系看成是連結或邊，那么社會(huì )網(wǎng)絡(luò )則是由點(diǎn)和邊組成的網(wǎng)絡(luò )。對社會(huì )網(wǎng)絡(luò )進(jìn)行研究的歷史，可以說(shuō)比任何其他如計算機網(wǎng)絡(luò )都更加久遠，而且所探討的問(wèn)題也更加深入。在社會(huì )學(xué)中，個(gè)體一般通常稱(chēng)為行動(dòng)者（又稱(chēng)為行為人），本文也遵從社會(huì )學(xué)的這種慣例。社會(huì )網(wǎng)絡(luò )是一種基于網(wǎng)絡(luò )而非群體的社會(huì )組織形式，是西方社會(huì )學(xué)從1960年興起的一種分析方法和視角。社會(huì )網(wǎng)絡(luò )分析是研究社會(huì )關(guān)系的，而不是個(gè)人屬性的。如果從社會(huì )網(wǎng)絡(luò )分析的觀(guān)點(diǎn)來(lái)看，社會(huì )環(huán)境可以表述為互相作用的行動(dòng)者之間的關(guān)系模式或規律性，將關(guān)系中存在的一般模式稱(chēng)為結構，將測度結構的量稱(chēng)為結構變量。社會(huì )科學(xué)中所探討的關(guān)系可以是多種多樣的，比如經(jīng)濟的、政治的、情感的等，不勝枚舉。從本質(zhì)上看，探索關(guān)系以及關(guān)系模式的關(guān)鍵在于需要一組與傳統統計學(xué)和數據分析方法截然不同的方法及分析觀(guān)念。
1.1社會(huì )網(wǎng)絡(luò )分析的獨特之處
在社會(huì )科學(xué)中，社會(huì )網(wǎng)絡(luò )分析和研究方法具有其獨特的視角。這個(gè)獨特之處是：社會(huì )網(wǎng)絡(luò )分析是建立在互相作用的行動(dòng)者之間關(guān)系的重要性假設之上。社會(huì )網(wǎng)絡(luò )視角包括以關(guān)系的概念或過(guò)程表達的理論、模型和應用，即由行動(dòng)者之間的關(guān)系（又稱(chēng)連結）所界定的關(guān)系是網(wǎng)絡(luò )理論的基本成分。隨著(zhù)網(wǎng)絡(luò )分析的深入研究和應用越來(lái)越廣泛，逐漸達成對網(wǎng)絡(luò )視角賴(lài)以存在的中心原則的共識。這些原則就構成了社會(huì )網(wǎng)絡(luò )分析區別于其他社會(huì )學(xué)科的研究方法論。除了關(guān)系概念外，還有其他幾項也是重要的：（1）行動(dòng)者和他們的行動(dòng)被視為相互依賴(lài)的，而不是相互獨立的自治的個(gè)體；（2）行動(dòng)者之間的聯(lián)系（連結）是資源轉移或“流動(dòng)”的通道；（3）行動(dòng)者的網(wǎng)絡(luò )模型將網(wǎng)絡(luò )結構環(huán)境視為行動(dòng)者行動(dòng)的機遇或限制。于是，網(wǎng)絡(luò )模型將（社會(huì )、經(jīng)濟、政治等）結構概念化作為行動(dòng)者之間關(guān)系的穩定形式，關(guān)于網(wǎng)絡(luò )模型的建立、分析以及構成是社會(huì )網(wǎng)絡(luò )分析的中心任務(wù)。研究社會(huì )網(wǎng)絡(luò )現象并進(jìn)行網(wǎng)絡(luò )建模的過(guò)程，一般是針對某個(gè)要探索的社會(huì )網(wǎng)絡(luò )現象，運用有關(guān)統計及網(wǎng)絡(luò )分析的觀(guān)念，來(lái)設計產(chǎn)生關(guān)系數據，得到有關(guān)的特定網(wǎng)絡(luò )概念，再進(jìn)行網(wǎng)絡(luò )數據的統計分析及建模等，隨后對實(shí)際統計結果給予適宜的綜合解釋?zhuān)麄�(gè)過(guò)程如圖1所示。社會(huì )網(wǎng)絡(luò )分析方法的獨特之處在于，網(wǎng)絡(luò )分析的分析單元或構件要素不是行動(dòng)者，而是一個(gè)由行動(dòng)者和他們之間的連結所組成的實(shí)體。網(wǎng)絡(luò )方法集中于二元組（兩個(gè)行動(dòng)者和他們的關(guān)系）、三元組（三個(gè)行動(dòng)者和他們的關(guān)系）或者更大的系統（比如個(gè)體的子群或整個(gè)網(wǎng)絡(luò )）。在社會(huì )網(wǎng)絡(luò )分析中，社會(huì )行動(dòng)者的可觀(guān)測屬性，例如人們的種族或民族特性，或者像公司或民族國家等集合體的規模和生產(chǎn)力，是通過(guò)行動(dòng)者之間的關(guān)系模式或結構得以理解。行動(dòng)者之間的相關(guān)關(guān)系是主要的，行動(dòng)者的屬性則是次要的。
1.2社會(huì )網(wǎng)絡(luò )分析的視角
給定一組行動(dòng)者，社會(huì )網(wǎng)絡(luò )分析能夠測度這個(gè)子集內行動(dòng)者的結構變量。一個(gè)群體或更大型社會(huì )系統的關(guān)系結構，是由行動(dòng)者之間的關(guān)系模式組成。網(wǎng)絡(luò )概念強調這樣的事實(shí)：每個(gè)行動(dòng)者和其他行動(dòng)者都有聯(lián)系，其他行動(dòng)者中的每一個(gè)又都與或多或少的其他行動(dòng)者相聯(lián)系，等等�！吧鐣�(huì )網(wǎng)絡(luò )”這個(gè)詞指的是行動(dòng)者集合和他們之間的聯(lián)系。網(wǎng)絡(luò )分析的研究目的就是設法模擬這些關(guān)系來(lái)描述一個(gè)群體的結構。然后，研究這一結構對群體運作的影響或者這一結構對群體內行動(dòng)者的影響。假如我們對一個(gè)大都市區域的企業(yè)行為感興趣，諸如給予本地非營(yíng)利和慈善組織的貨幣支持的水平和類(lèi)型。對于標準的社會(huì )和經(jīng)濟科學(xué)方法來(lái)說(shuō)，首先要界定一定數量的相關(guān)個(gè)體（企業(yè)），對其進(jìn)行隨機抽樣調查（如果數量相當大），然后測度各種各樣的特性比如大小、行業(yè)、收益，對當地慈善機構或其他非營(yíng)利組織的支持水平等。這里關(guān)鍵的假設是某一個(gè)體的行為不會(huì )影響其他任何個(gè)體。網(wǎng)絡(luò )研究者則反對做出這種假設。實(shí)際上，公司決定做它們所要做的事存在許多種方法，例如用捐贈來(lái)支持非營(yíng)利組織。公司（和其他此類(lèi)行動(dòng)者）傾向于考慮其他行動(dòng)者的行為，甚至嘗試彼此模仿。為了得到這種行為的完整描述，必須把著(zhù)眼點(diǎn)由公司轉向公司關(guān)系，例如董事會(huì )交叉任職情況、公司高層的相識度、彼此之間的業(yè)務(wù)往來(lái)和其他關(guān)系變量。簡(jiǎn)而言之，需要一種網(wǎng)絡(luò )觀(guān)點(diǎn)來(lái)充分地理解和模擬這種現象。
2社會(huì )網(wǎng)絡(luò )數據的特性
以往社會(huì )科學(xué)數據是由測量獲得的矩形列陣所構成的，如表1所示。列陣中的行表示案例、對象或觀(guān)察項，這里是某組織的四個(gè)人員。列表示屬性、或變項或測量的分值，這里是人員的年齡屬性。列陣中每一個(gè)小格子表示某行動(dòng)者在某屬性方面的分值。在有些情況下，可能有第3個(gè)維度來(lái)表示不同觀(guān)察項組或多元分組。就通常數據而言，通過(guò)考察行的屬性不同來(lái)比較行動(dòng)者之間相似或不相似之處�；蛘吒Ｒ�(jiàn)方法是，基于不同變項在所有行動(dòng)者中的分布，考察變項的相似或不相似之處。就純形式而言，網(wǎng)絡(luò )數據是一種測量數據的方形列陣，其行表示案例、對象或觀(guān)察項，而列表示同一組案例、對象或觀(guān)察項。和通常數據相比，這點(diǎn)構成了關(guān)鍵性的差異。列陣中每一個(gè)小格子都描述了行動(dòng)者之間的關(guān)系。如表2、圖3以及圖4所示。網(wǎng)絡(luò )數據結構，也能以屬性數據的方式來(lái)看待，通過(guò)對列陣中的行進(jìn)行比較，考察不同行動(dòng)者選擇的相似性；通過(guò)對列進(jìn)行比較，考察不同行動(dòng)者被選擇的相似性（如表2所示）。這是一種非常有用的方法，因為它有助于認識了解行動(dòng)者在網(wǎng)絡(luò )中的相似位置。這一點(diǎn)是網(wǎng)絡(luò )分析首先要強調之處，即觀(guān)察行動(dòng)者如何處于和嵌入在這個(gè)網(wǎng)絡(luò )之中。網(wǎng)絡(luò )分析也可以從第二種方式來(lái)考察數據結構，第二種方式是采用整體性或全局網(wǎng)絡(luò )視角。網(wǎng)絡(luò )研究者發(fā)現，在表2中的0與1的數目是幾乎相同的。這表明，喜歡的行為具有中等密度。另外，可比較對角線(xiàn)上下二半的小格子，觀(guān)察行動(dòng)者有無(wú)相互選擇行為。例如，張三選擇趙五，趙五選擇張三嗎？這是網(wǎng)絡(luò )分析第二個(gè)要強調之處，即觀(guān)察行動(dòng)者的選擇模式如何形成整體性或總體模型。盡管可將網(wǎng)絡(luò )數據描述成一種特別形式的通常數據，但網(wǎng)絡(luò )分析對于數據解讀確實(shí)具有根本的不同方式。不同于將行動(dòng)者之間連結描述成“自我”的屬性，網(wǎng)絡(luò )分析則是考察連結的結構，哪些行動(dòng)者是嵌入其間的。行動(dòng)者是以關(guān)系來(lái)描述的而非屬性。而且，關(guān)系本身與行動(dòng)者一樣重要。圖2給出六個(gè)行動(dòng)者及其某個(gè)x屬性的分值表示。圖3給出a行動(dòng)者與f行動(dòng)者，d行動(dòng)者與e行動(dòng)者,b行動(dòng)者與c行動(dòng)者具有連結的情況，以及某個(gè)x屬性的分值表示。圖4提供六個(gè)行動(dòng)者及其友誼交往的情況，以及網(wǎng)絡(luò )數據表示。綜上所述，網(wǎng)絡(luò )數據與通常數據的最主要差異在于：通常數據專(zhuān)注于行動(dòng)者及其屬性，而網(wǎng)絡(luò )數據則聚焦于行動(dòng)者及其關(guān)系。這里所要強調的差異，將會(huì )影響到研究者后續在研究設計抽樣、實(shí)施抽樣、選取尺度以及數據處理時(shí)所做的決定，因此，網(wǎng)絡(luò )分析所使用的工具與其他社會(huì )科學(xué)研究的大部分相同，但網(wǎng)絡(luò )分析研究的特別目的及其所強調的重點(diǎn)則不同，進(jìn)而導致了網(wǎng)絡(luò )數據統計分析具有特殊之處。
3網(wǎng)絡(luò )數據不是“獨立的”
網(wǎng)絡(luò )數據是由行動(dòng)者與關(guān)系（或‘結點(diǎn)’與‘連線(xiàn)’）所定義的。將結點(diǎn)（note）或行動(dòng)者看成為網(wǎng)絡(luò )的一部分再明確不過(guò)了。盡管社會(huì )科學(xué)中的其他經(jīng)驗方法，也會(huì )研究案例、對象或樣本元素等，但網(wǎng)絡(luò )數據卻具有一項重大的差別，即數據如何搜集而來(lái)，也就是所關(guān)注的樣本及總體的種類(lèi)。網(wǎng)絡(luò )數據研究行動(dòng)者間的關(guān)系，而不是個(gè)別的行動(dòng)者及其屬性，這意味著(zhù)行動(dòng)者不是像其他許多研究那樣可以獨立抽樣，最典型的就是抽樣調查。假如我們研究友誼關(guān)系，若張三選為樣本，而張三又指認出七位朋友，如此就必須詢(xún)問(wèn)這七位朋友的友誼關(guān)系，這七位朋友為樣本是因為張三是樣本，反之亦然，可見(jiàn)樣本元素不是“獨立的”。在以往非網(wǎng)絡(luò )研究中，結點(diǎn)或行動(dòng)者通常是獨立的概率抽樣結果。網(wǎng)絡(luò )研究比較傾向于將自然發(fā)生的邊界內容的行動(dòng)者納入進(jìn)來(lái)。一般地說(shuō)，網(wǎng)絡(luò )研究也不使用樣本，至少不是傳統意義上的樣本。網(wǎng)絡(luò )研究?jì)A向于包含某個(gè)或多個(gè)總體的所有行動(dòng)者。當然，網(wǎng)絡(luò )研究的總體可以是更大總體的樣本。比如，研究一個(gè)班級同學(xué)的互動(dòng)模式，所有該班的同學(xué)都被列入分析，也就是班級的全體成員，而班級本身可能是通過(guò)概率方法從班級總體中抽選出來(lái)的。
3.1總體、樣本及邊界
在許多網(wǎng)絡(luò )研究中，以整個(gè)總體作為觀(guān)察對象，對于研究者來(lái)說(shuō)，必須要相當清楚所探討的總體的邊界以及個(gè)體觀(guān)察項是如何被選擇進(jìn)來(lái)的，這是一件極為重要的事。網(wǎng)絡(luò )數據集合通常涉及多個(gè)層次的分析，而行動(dòng)者就嵌入在最低層，所以才會(huì )出現使用嵌入或嵌套這樣的術(shù)語(yǔ)來(lái)刻畫(huà)網(wǎng)絡(luò )設計。社會(huì )網(wǎng)絡(luò )分析幾乎很少進(jìn)行抽取樣本的工作。一般地說(shuō)，網(wǎng)絡(luò )分析要確認出總體，然后實(shí)施普查，也就是得到總體中的所有元素作為觀(guān)察單元。網(wǎng)絡(luò )分析考察所感興趣的全部名詞與對象，例如在生日聚會(huì )中的所有人，或宗族、組織、鄰居、社會(huì )階級如某個(gè)地區的貴族成員。抽樣調查方法經(jīng)常采取截然不同的方式來(lái)決定哪個(gè)結點(diǎn)必須要加以研究，它將所有結點(diǎn)編列成名冊，有時(shí)加以分層或者聚類(lèi)，然后經(jīng)由概率方法選擇出個(gè)別元素。此方法的邏輯是將每一個(gè)個(gè)體處理成單獨的‘復制品’，也就是在某種意義上，彼此之間可以互換。由于網(wǎng)絡(luò )數據重視行動(dòng)者間的關(guān)系，無(wú)法將行動(dòng)者獨立抽樣出來(lái)觀(guān)測。如果一位行動(dòng)者被選取，也就必須同時(shí)選擇這為自我所連結的其他行動(dòng)者。因此，網(wǎng)絡(luò )方法研究的往往是由普查而非抽樣所得到的全體成員。網(wǎng)絡(luò )分析所研究的總體是各式各樣的。在某種極端的情況下，總體可能是所感興趣的符號，或是口語(yǔ)中的聲音；而在另一種極端情況下，國際體系中的國家組成了節點(diǎn)的總體。當然，最常見(jiàn)到的情況是由個(gè)人所構成的總體。無(wú)論在何種情況，總體元素之所以被加以研究是取決于某個(gè)邊界而定義的。網(wǎng)絡(luò )分析所研究的總體邊界主要存在兩種類(lèi)型。一種最常見(jiàn)的類(lèi)型是行動(dòng)者本身所形成或創(chuàng )造的邊界。比如，班級、組織、社會(huì )、鄰居以及社區的所有成員構成了總體，他們自然而然地構成集群或網(wǎng)絡(luò )。所以，在某種意義上，網(wǎng)絡(luò )分析研究通常是以一個(gè)已知的或先驗的網(wǎng)絡(luò )來(lái)設定總體邊界。另一種類(lèi)型是網(wǎng)絡(luò )分析也時(shí)常運用‘人口統計’或‘生態(tài)方法’來(lái)定義總體邊界。確定觀(guān)察對象是通過(guò)聯(lián)絡(luò )那些在同一空間區域中聯(lián)系的所有人，或者那些符合某項資格的人員，如家庭收入年均超過(guò)100萬(wàn)人民幣的。在這種情況下，有理由質(zhì)疑這個(gè)網(wǎng)絡(luò )的真實(shí)性，不過(guò)這些研究對象是由研究者所設定的抽象匯集，而不是由參與者所認定的制度化社會(huì )行動(dòng)模式。網(wǎng)絡(luò )分析研究者可通過(guò)復制總體而擴展其研究的邊界，不僅探索一處鄰居社區，而且研究多個(gè)鄰居社區。這樣的設計形式是利用抽樣方法來(lái)選取總體，就能通過(guò)比較總體來(lái)進(jìn)行復制或假設檢驗。另一種同樣重要的擴展方式是借助于容納多層次分析，或者多模分析來(lái)加以擴充。
3.2模分析與層次分析
網(wǎng)絡(luò )分析傾向于將個(gè)人行動(dòng)者處理成嵌入在某個(gè)具體面對面關(guān)系網(wǎng)絡(luò )中的人。通常，這些人際網(wǎng)絡(luò )會(huì )成為一種社會(huì )事實(shí)，并自我發(fā)展。例如，家庭是由具有親密關(guān)系的人所組成的網(wǎng)絡(luò )，但這種特定的網(wǎng)絡(luò )已經(jīng)制度化，并且擁有稱(chēng)謂與事實(shí)，從而超越僅僅是成員結點(diǎn)的組合的網(wǎng)絡(luò )。在工作關(guān)系中，個(gè)人被嵌入在組織中；在休閑關(guān)系中，個(gè)人被嵌入在自愿社團中。網(wǎng)絡(luò )數據集合描述了單一總體中的結點(diǎn)以及節點(diǎn)間的關(guān)系。假如感興趣的是一個(gè)班級的友誼模式，研究對象是同學(xué)友誼�？墒�，一個(gè)班級存在于學(xué)校之中，所以學(xué)校被設想為連結班級與其他行動(dòng)者（校長(cháng)、教員、圖書(shū)館員等）的網(wǎng)絡(luò )，而學(xué)校又隸屬于學(xué)區，于是學(xué)區又可看成是學(xué)校與其他行動(dòng)者（學(xué)校董事、研究機構、人事部門(mén)等）的網(wǎng)絡(luò )，學(xué)區間也可能存在某種連結模型，比如交換學(xué)生、教師等。大多數網(wǎng)絡(luò )研究者將個(gè)人處理成被層層網(wǎng)絡(luò )所嵌入的人。網(wǎng)絡(luò )研究者將這樣的結果稱(chēng)為‘多�！�。在前面例子中，個(gè)別的學(xué)生和老師構成單模形態(tài)，而班級是第二個(gè)模態(tài)，學(xué)校則是第三個(gè)模態(tài)等。如果數據包括兩種不同社會(huì )實(shí)體，比如人員和組織，則稱(chēng)為雙模網(wǎng)絡(luò )或二模網(wǎng)絡(luò )。當然，這種看待社會(huì )結構本質(zhì)的觀(guān)點(diǎn)并非社會(huì )網(wǎng)絡(luò )研究者所獨有。統計分析就以層次或嵌套涉及來(lái)研究同樣的問(wèn)題。理論研究者也討論所謂宏觀(guān)、中觀(guān)、微觀(guān)分析，或發(fā)展出區別層次的方案，如個(gè)別、小組、組織、社團、機構、社會(huì )、全球秩序等，是社會(huì )科學(xué)中最常見(jiàn)的系統。但是，網(wǎng)絡(luò )思考及方法的優(yōu)勢之處在于：它使得分析人員一開(kāi)始就同時(shí)聚焦多元層次分析。也就是，網(wǎng)絡(luò )分析總是對個(gè)體如何嵌入在結構中，以及結構是如何從個(gè)體微觀(guān)關(guān)系中形成的而感興趣。映射出這種多模關(guān)系的網(wǎng)絡(luò )方法的威力，就是其獨特而自成體系的研究關(guān)鍵。
4社會(huì )網(wǎng)絡(luò )數據的收集
網(wǎng)絡(luò )數據設計的另一半任務(wù)是要選取哪些結點(diǎn)或關(guān)系需要進(jìn)行測量。關(guān)于這個(gè)專(zhuān)題有兩個(gè)方面的內容。在許多網(wǎng)絡(luò )研究中，某個(gè)給定類(lèi)型的所有節點(diǎn)都被納入研究，也就是實(shí)施普查。有時(shí)候，因為經(jīng)濟因素或需要進(jìn)行推廣，而采用連結抽樣。在網(wǎng)絡(luò )數據中，執行的連結抽樣存在兩種形式，一組行動(dòng)者可以被不同類(lèi)型的節點(diǎn)與關(guān)系所連結，例如一個(gè)班級的學(xué)生可能彼此喜歡或不喜歡、在一起玩或不在一起玩等。當進(jìn)行收集數據時(shí)，通常從所要測量的某類(lèi)關(guān)系中的集合中來(lái)選取或抽樣。對于給定的行動(dòng)者或節點(diǎn)來(lái)說(shuō)，有許多策略可以決定如何收集行動(dòng)者間的關(guān)系。一種方法是“全網(wǎng)絡(luò )”方法，此方法是尋求最大可能的信息，但其成本極高且難以執行，也可能難于推廣。另一種方法是和以往抽樣調查研究相類(lèi)似的方法，這個(gè)方法會(huì )收集相對較少的網(wǎng)絡(luò )結構信息，但其成本較低，一般說(shuō)來(lái)也較容易從樣本觀(guān)察推廣到更多的總體上。實(shí)際上，對于研究的專(zhuān)題和問(wèn)題而言，不存在所謂“正確”的方法。
4.1全網(wǎng)絡(luò )方法
全網(wǎng)絡(luò )方法需要收集每一位行動(dòng)者間的所有連結信息。從本質(zhì)上看，此方法就是針對行動(dòng)者總體中的連結執行普查，而不是抽樣。例如，從國際貨幣基金組織(IMF)收集所有國與國之間的銅礦轉運數據，或者計算某國家兩兩城市間的交通流量等。由于所收集的是一對或對點(diǎn)之間的信息，全網(wǎng)絡(luò )數據提供了對于總體關(guān)系的完整景象。大部分的網(wǎng)絡(luò )分析特殊途徑及方法都是為了研究全網(wǎng)絡(luò )數據，許多網(wǎng)絡(luò )分析的結構概念需要通過(guò)全網(wǎng)絡(luò )數據來(lái)定義與測量，例如中介性。全網(wǎng)絡(luò )提供了社會(huì )結構相當有利的描述與分析，但其成本極高，且不容易收集。即便對于任何小群體來(lái)說(shuō)，收集所有成員數據，并請成員間相互評價(jià)或排序都是一件挑戰的任務(wù)�？梢�(jiàn)，對于大型總體，要獲得所有成員以及關(guān)系方面的數據幾乎是不可能的。
4.2滾雪球方法
從一個(gè)焦點(diǎn)行動(dòng)者或一組行動(dòng)者開(kāi)始，每位行動(dòng)者指出與其他行動(dòng)者的部分或全部連結，然后追蹤所有（不在原始名冊中）的行動(dòng)者，并詢(xún)問(wèn)他們所擁有的部分或全部連結，這個(gè)過(guò)程一直持續到?jīng)]有新的行動(dòng)者被提出來(lái)為止，或者研究者決定停止為止，這種方法稱(chēng)為滾雪球方法。滾雪球方法非常適用于尋找特殊總體。事業(yè)網(wǎng)絡(luò )、社區精英、親族網(wǎng)絡(luò )以及其他可通過(guò)滾雪球方法有效確定與描述的結構。有時(shí)，滾雪球方法也不如想象中那么難以找到終結的范圍，有限的強連結數目以及連結的互惠趨勢，都有助于找到邊界。盡管滾雪球方法擁有實(shí)用方便的優(yōu)點(diǎn)，但也有一定的局限性。其局限性可以歸納為兩點(diǎn)：（1）沒(méi)有被連結的行動(dòng)者也就是孤立點(diǎn)，無(wú)法通過(guò)此方法找到，而孤立點(diǎn)的存在與否對于有些研究目的來(lái)說(shuō)是十分重要的總體特征。（2）滾雪球方法無(wú)法保證找到總體中的所有連結的個(gè)體。應該從哪一處開(kāi)始滾雪球訪(fǎng)問(wèn)呢？如果起始點(diǎn)出現錯誤了，就可能漏失那些相互連結但卻與起始點(diǎn)不相連的整個(gè)次級行動(dòng)者群體。
4.3自我中心網(wǎng)絡(luò )
在許多情況下，從焦點(diǎn)節點(diǎn)找出整個(gè)網(wǎng)絡(luò )是不可能的或者不需要的。一種替代方法是選取焦點(diǎn)節點(diǎn)，然后觀(guān)察其所連結的其他節點(diǎn)，最后再觀(guān)察其他節點(diǎn)間的連結情況。這就需要訪(fǎng)問(wèn)每個(gè)節點(diǎn)，有時(shí)可以要求自我報告出其他節點(diǎn)間的連結情況。這種方法可相當有效地從非常大的總體中來(lái)收集關(guān)系數據，并與屬性方法有機結合起來(lái)。例如，從一所大學(xué)的男性大學(xué)生中隨機抽樣，再詢(xún)問(wèn)誰(shuí)是他們的好朋友以及這些朋友間的交往關(guān)系。這個(gè)方法對于此類(lèi)嵌入個(gè)體的網(wǎng)絡(luò )提供相當清晰可靠的景象，它說(shuō)明節點(diǎn)有多少連結，以及這些節點(diǎn)交織成群的程度，這對認識嵌入在網(wǎng)絡(luò )中的自我所擁有的機會(huì )及局限性具有很大的幫助。自我中心網(wǎng)絡(luò )聚焦在個(gè)體而非整個(gè)網(wǎng)絡(luò )，通過(guò)收集與焦點(diǎn)自我形成連結的關(guān)系信息，可以獲得明確的“局部網(wǎng)絡(luò )”或個(gè)體鄰居景象，這有助于認識網(wǎng)絡(luò )是如何影響個(gè)體的，同時(shí)也描繪出整個(gè)網(wǎng)絡(luò )的部分特質(zhì)的景象。在以往的社會(huì )科學(xué)行動(dòng)者與屬性數據集合中，每一個(gè)行動(dòng)者都可由多個(gè)變量來(lái)刻畫(huà)。在最常用的社會(huì )網(wǎng)絡(luò )行動(dòng)者與行動(dòng)者的數據集合中，僅僅是描述了一類(lèi)關(guān)系，如同我們總是對行動(dòng)者的多元屬性感興趣一樣，行動(dòng)者在網(wǎng)絡(luò )中的多種類(lèi)型連結也同樣引人關(guān)注。比如，設想在某所大學(xué)的某系教師間的網(wǎng)絡(luò )連結，他們可能共有一群學(xué)生，就任于某個(gè)共同的委員會(huì )，或有一個(gè)或多個(gè)相同的專(zhuān)長(cháng)，甚至曾共同發(fā)表論文。盡管文獻中已經(jīng)出現一些研究多重關(guān)系數據的方法，例如網(wǎng)絡(luò )相關(guān)等，但不像單一關(guān)系，探索多重關(guān)系數據的方法發(fā)展較緩慢。
5測量尺度
5.1關(guān)系的二值測量
迄今為止，最常用的測量關(guān)系（如賦予數字）是直接區分關(guān)系之有無(wú)，不存在關(guān)系為0，存在關(guān)系為1。例如，在調查采訪(fǎng)中，詢(xún)問(wèn)受訪(fǎng)者“名單中你喜歡哪一位？”這就是一個(gè)二值測量，任何被選中的都要編碼為1，未被選中的就編碼為0。大部分的數學(xué)圖論，以及對行動(dòng)者和網(wǎng)絡(luò )屬性的測量算法，其發(fā)展都是針對二值數據。二值數據在網(wǎng)絡(luò )分析中被廣泛運用，因此，在正式分析之前都要將‘較高’層次的測量數據轉換成二值數據。為此，首先選取一個(gè)“割點(diǎn)”，然后重新對這個(gè)割點(diǎn)之上下賦予新值（1與0）。這樣將數據二分，其實(shí)是一種信息的取舍。研究者必須考慮什么是相關(guān)的（比如，理論的重點(diǎn)是什么？是涉及聯(lián)系之有無(wú)或模式，還是聯(lián)系的強度？需要利用何種算法來(lái)決定數據編碼的合理性呢？由于二值數據非常簡(jiǎn)明，所以出現數據的損失也是值得的。
5.2關(guān)系的多類(lèi)別名義測量
在收集數據時(shí)，要求受訪(fǎng)者依據名單，用最適當的方式來(lái)區分名單中的人員：朋友、商業(yè)伙伴、親戚或者無(wú)關(guān)系。于是，就將名單中的人用“1”、“2”等數據辨識不同關(guān)系。這些都是名義或定性尺度，即受訪(fǎng)者與名單中的每一個(gè)人的關(guān)系是以類(lèi)別而不是強度來(lái)編碼的。和二值名義不同的是，多類(lèi)別名義測量是一種多元選擇。多類(lèi)別名義測量方法最經(jīng)常被用于構建一系列的二值測量。也就是上述訪(fǎng)問(wèn)所獲得的數據，以朋友、商業(yè)伙伴、親戚等關(guān)系分別建立不同的數值集合，這類(lèi)似于統計分析中處理多項選擇時(shí)所使用的“虛擬編碼”。然而，在考察所得數據時(shí)必須注意，在構建網(wǎng)絡(luò )中每一個(gè)節點(diǎn)只有一個(gè)連結，即由于訪(fǎng)問(wèn)問(wèn)題所致，一個(gè)人只有親屬關(guān)系或非親屬關(guān)系——不能同時(shí)是二者，所以網(wǎng)絡(luò )的密度會(huì )偏低，且矩陣之間也會(huì )存在負相關(guān)。這類(lèi)多元選擇數據也能加以二值化處理，也就是可以忽略某些類(lèi)型的連結直接對二元間是否存在關(guān)系進(jìn)行編碼，這對某些分析來(lái)說(shuō)是可行的。分組次序測量可用于反映關(guān)系的一系列不同的數量特性。網(wǎng)絡(luò )分析通常想要描述連結的“強度”，而強度表示許多意義�；�(dòng)的頻率是其中一個(gè)揭示行動(dòng)者每日、每周或每月等聯(lián)絡(luò )情況的。另一個(gè)內容是強度，也就是通常反映關(guān)系所引發(fā)的情緒情況。當連結是互惠時(shí)，也被看成是較強的連結，互惠性通常利用詢(xún)問(wèn)成對行動(dòng)者的彼此感覺(jué)來(lái)評估。當然，也可探尋每位行動(dòng)者對于互惠程度的認知：你認為你們彼此不喜歡對方嗎，或是喜歡X超過(guò)X喜歡你，或X喜歡你多于你喜歡X，或你們彼此喜歡的程度相同呢？最高階的測量層次是可使關(guān)系區分達到能明確表示的程度，比如“這個(gè)連結是那個(gè)連接強度的兩倍”。這時(shí)，連結強度的陳述尺度1與2之間所反映的差異正如同23與24間的差異一樣。許多種類(lèi)的關(guān)系強度的區間尺度是非常容易建立的。但是，通過(guò)問(wèn)卷或訪(fǎng)問(wèn)方式請求受訪(fǎng)者指出其連結的頻率與強度細節，其結果就未必可靠，尤其是所追蹤的關(guān)系不是相當顯著(zhù)或頻率不高時(shí)更是如此。因此，與其詢(xún)問(wèn)兩個(gè)人間有無(wú)來(lái)往，不如計算兩人間的e-mail、電話(huà)、辦公室信件往來(lái)的數目；與其詢(xún)問(wèn)兩個(gè)國家間是否有貿易往來(lái)，不如觀(guān)察兩個(gè)間收支平衡的統計數據。在許多情況下，可以運用人工數據或觀(guān)察（如針對某個(gè)其他目的而收集的統計數據）來(lái)建立關(guān)系強度的區間尺度。
6結論
社會(huì )網(wǎng)絡(luò )分析已經(jīng)融合社會(huì )學(xué)、數學(xué)、統計學(xué)等多學(xué)科的內容及方法，并發(fā)展出獨具特色的研究手段和途徑。就統計分析而言，社會(huì )網(wǎng)絡(luò )分析既采用通常統計數據的分析方法，又采用‘數學(xué)社會(huì )學(xué)’的方法，這里數學(xué)方法傾向于運用決定論視角處理數據，即將測量所得關(guān)系及其強度看成真實(shí)反映最終的或者均衡的網(wǎng)絡(luò )狀況。數學(xué)方法傾向于假設：觀(guān)察對象不是較大總體的樣本，而是將觀(guān)察對象看成通常的關(guān)注總體。統計分析則傾向于將關(guān)系強度的特定數值看成是一種潛在的真實(shí)趨勢的隨機或概率表現，或者關(guān)系強度的概率分布。同時(shí)，統計分析傾向于將特定的網(wǎng)絡(luò )數據看成較大類(lèi)別或網(wǎng)絡(luò )總體的樣本，并關(guān)注當前研究成果能否在下次研究的相似抽樣中被復制出來(lái)。描述統計工具確實(shí)是概述分值分布特性的算法，也就是數學(xué)運算。推斷統計方法之所以成為統計領(lǐng)域的主流，原因在于評估所描述的模式重復性或似然性。推斷統計學(xué)能夠運用網(wǎng)絡(luò )數據分析，但因網(wǎng)絡(luò )數據不是“獨立”的及探索問(wèn)題的視角不同，所以直接將推斷統計用于網(wǎng)絡(luò )數據方面，還是具有相當大的差異性。因此，對網(wǎng)絡(luò )數據進(jìn)行統計推斷是一個(gè)仍有待進(jìn)一步探索的前沿領(lǐng)域。
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