第一部分 网络、关系和结构 1
第1章 社会科学和行为科学中的社会网络分析 3
1.1 社会网络视角 4
1.2 历史基础和理论基础 7
1.2.1 经验动因 8
1.2.2 理论动因 10
1.2.3 数学动因 11
1.2.4 小结 12
1.3 网络分析的基本概念 12
1.4 网络理论和网络测度的显著特征 14
1.5 本书结构以及如何阅读本书 15
1.5.1 复杂性 16
1.5.2 描述方法和统计方法 16
1.5.3 理论驱动方法 16
1.5.4 按时间排列 17
1.5.5 分析层次 17
1.5.6 需要提前阅读的章节 18
1.6 总结 19
第2章 社会网络数据：收集与应用 20
2.1 引言：什么是网络数据？ 20
2.1.1 结构变量与成分变量 21
2.1.2 模式 21
2.1.3 从属变量 21
2.2 边界界定和抽样 22
2.2.1 什么是你要研究的总体 22
2.2.2 抽样 24
2.3 网络类型 25
2.3.1 单模网络 26
2.3.2 双模网络 28
2.3.3 自我中心以及特殊的二元网络 29
2.4 网络数据、测量与收集 30
2.4.1 测量 31
2.4.2 收集 32
2.4.3 纵向数据收集 38
2.4.4 测量的有效性、可靠性、准确性、误差 39
2.5 在本书中可以找到的数据集 42
2.5.1 Krackhardt的高科技管理人员 42
2.5.2 Padgett的佛罗伦萨家庭 43
2.5.3 Freeman的电子信息交换系统网络 44
2.5.4 国家贸易数据 45
2.5.5 Galaskiewicz的CEO和俱乐部网络 46
2.5.6 其他数据 47
第二部分 社会网络的数学表示 49
第3章 社会网络数据的符号表示 51
3.1 图论符号表示法 53
3.1.1 单一关系 53
3.1.2 ○多重关系 55
3.1.3 小结 56
3.2 社会计量符号表示 57
3.2.1 单一关系 59
3.2.2 多重关系 60
3.2.3 提要 62
3.3 ○代数符号表示 62
3.4 ○两个行动者集合 63
3.4.1 ？不同类型的组对 64
3.4.2 ○社会计量的符号表示 64
3.5 总结 66
第4章 图和矩阵 68
4.1 为什么引入图？ 69
4.2 图 70
4.2.1 子图、二元图和三元图 71
4.2.2 节点度 73
4.2.3 图和子图的密度 74
4.2.4 例子：Padgett的佛罗伦萨家族 75
4.2.5 链、迹和路 77
4.2.6 连通图和连通分图 79
4.2.7 测地线、距离和直径 80
4.2.8 图的连通性 82
4.2.9 同构图和子图 85
4.2.10 ○特殊种类的图 86
4.3 有向图 88
4.3.1 子图——二元图 90
4.3.2 节点的入度和出度 91
4.3.3 有向图的密度 93
4.3.4 例子 93
4.3.5 有向链、有向路和半路 94
4.3.6 有向图的可达性和连通性 96
4.3.7 测地线、距离和直径 97
4.3.8 ○特殊种类的有向图 98
4.3.9 提要 99
4.4 符号图和符号有向图 99
4.4.1 符号图 100
4.4.2 符号有向图 101
4.5 有值图和有值有向图 102
4.5.1 节点和二元图 103
4.5.2 有值图中的密度 104
4.5.3 ○有值图中的路径 104
4.6 多图 106
4.7 ？超图 106
4.8 关系 108
4.8.1 定义 108
4.8.2 关系的特性 109
4.9 矩阵 109
4.9.1 图的矩阵 110
4.9.2 有向图的矩阵 111
4.9.3 有值图的矩阵 112
4.9.4 双模网络的矩阵 112
4.9.5 超图的矩阵 112
4.9.6 基本矩阵运算 113
4.9.7 计算简单的网络属性 117
4.9.8 小结 120
4.10 图、关系和矩阵的属性 120
4.10.1 反身性 120
4.10.2 对称性 121
4.10.3 传递性 121
4.11 总结 121
第三部分 结构和位置属性 123
第5章 中心性和声望 125
5.1 显著：中心性和声望 127
5.1.1 行动者的中心性 128
5.1.2 行动者的声望 129
5.1.3 组群集中度和组群声望 129
5.2 无向关系 131
5.2.1 度中心性 131
5.2.2 接近中心度 135
5.2.3 中介中心度 139
5.2.4 ？信息中心度 141
5.3 有向关系 145
5.3.1 中心性 146
5.3.2 声望 148
5.3.3 一个不同的例子 153
5.4 比较和扩展 157
第6章 结构平衡和传递性 161
6.1 结构平衡 163
6.1.1 符号无向关系 164
6.1.2 符号有向关系 167
6.1.3 平衡性检验 168
6.1.4 平衡指数 170
6.1.5 小结 171
6.2 可聚类性 171
6.2.1 聚类定理 172
6.2.2 小结 175
6.3 可聚类性的一般化 175
6.3.1 实证依据 175
6.3.2 等级可聚类性 176
6.3.3 小结 178
6.4 传递性 179
6.5 总结 181
第7章 凝聚子群 183
7.1 背景 184
7.1.1 社会群体和子群 184
7.1.2 标记法 185
7.2 基于完全交互性的子群 186
7.2.1 团的定义 186
7.2.2 一个例子 187
7.2.3 思考 188
7.3 基于可及性和直径的子群 189
7.3.1 n-团 189
7.3.2 一个例子 190
7.3.3 一些思考 191
7.3.4 n-族和n-社 191
7.3.5 小结 193
7.4 基于节点度的子群 193
7.4.1 k-丛 194
7.4.2 k-核 195
7.5 子群内外联系之间的比较 195
7.5.1 LS集 196
7.5.2 λ集 197
7.6 子群凝聚程度的度量 198
7.7 有向关系 200
7.7.1 基于交互联系的团 200
7.7.2 有向关系中的连通性 201
7.7.3 有向关系中的n-团 201
7.8 有值关系 203
7.8.1 团，n-团和k-丛 204
7.8.2 其他有值关系方法 206
7.9 凝聚子群的解释 207
7.10 其他方法 207
7.10.1 矩阵置换方法 208
7.10.2 多维标度 210
7.10.3 因子分析 211
7.11 总结 212
第8章 从属与子群的重叠 213
8.1 从属网络 213
8.2 背景 214
8.2.1 理论 214
8.2.2 概念 215
8.2.3 应用和原理 216
8.3 表示从属网络 218
8.3.1 从属网络矩阵 218
8.3.2 二分图 219
8.3.3 超图 221
8.3.4 单形和单纯复形 223
8.3.5 小结 223
8.3.6 一个例子：Galaskiewicz的CEO和俱乐部 224
8.4 单模网络 224
8.4.1 定义 224
8.4.2 例子 226
8.5 从属网络的属性 228
8.5.1 行动者和事件的属性 229
8.5.2 单模网络的属性 230
8.5.3 考虑子群大小 235
8.5.4 解释说明 237
8.6 ？行动者和事件的同时分析 238
8.6.1 ？伽罗瓦格（Galois Lattices) 238
8.6.2 ？对应分析 243
8.7 总结 249
第四部分 角色和地位 251
第9章 结构等价 253
9.1 背景 254
9.1.1 社会角色和地位 254
9.1.2 地位和角色分析概述 256
9.1.3 简要历史 258
9.2 结构等价的定义 259
9.2.1 定义 259
9.2.2 一个例子 260
9.2.3 定义结构等价中遇到的一些问题 261
9.3 地位分析 263
9.3.1 多重关系网络的简化 263
9.3.2 地位分析的任务 265
9.4 度量结构等价 266
9.4.1 结构等价测度——欧几里得距离法 267
9.4.2 结构等价测度的相关性法 269
9.4.3 结构等价测度的一些注意事项 271
9.5 网络地位的表示法 273
9.5.1 将行动者分类 273
9.5.2 行动者等价性的空间表示法 279
9.5.3 地位之间和地位内部的联系 281
9.6 总结 284
第10章 块模型 286
10.1 定义 287
10.2 建立块 288
10.2.1 完全匹配（胖匹配) 289
10.2.2 零块准则（瘦匹配) 290
10.2.3 一块准则 290
10.2.4 密度准则 290
10.2.5 准则的比较 291
10.2.6 例子 291
10.2.7 有值关系 295
10.3 解释 296
10.3.1 行动者属性 296
10.3.2 描述个别地位 298
10.3.3 映像矩阵 301
10.4 总结 306
第11章 关系代数 307
11.1 背景 308
11.2 符号和代数运算 309
11.2.1 组合和复合关系 310
11.2.2 复合以及复合关系的属性 312
11.3 关系的乘法表 313
11.3.1 乘法表和关系结构 314
11.3.2 一个例子 317
11.4 角色表的简化 319
11.4.1 通过比较映像的简化 320
11.4.2 ？同态约简 321
11.5 ？比较角色结构 324
11.5.1 联合同态约简 325
11.5.2 普通结构半群 326
11.5.3 一个例子 327
11.5.4 测量角色结构的相似性 329
11.6 总结 331
第12章 网络地位和角色 333
12.1 背景 334
12.1.1 角色和地位的理论定义 334
12.1.2 社会网络中角色分析的层次 335
12.1.3 网络等价性 336
12.2 回到结构等价性 338
12.3 自同构等价和同构等价 339
12.3.1 定义 339
12.3.2 例子 340
12.3.3 测度自同构等价性 341
12.4 正则等价性 342
12.4.1 正则等价性的定义 342
12.4.2 无向关系的正则等价性 343
12.4.3 正则等价性块模型 344
12.4.4 ○正则等价性的测度 346
12.4.5 一个例子 348
12.5 联系的“类型” 349
12.5.1 一个例子 351
12.6 局部角色等价性 352
12.6.1 局部角色相异性的测度 353
12.6.2 例子 355
12.7 自我代数 357
12.7.1 自我代数的定义 359
12.7.2 自我代数等价性 360
12.7.3 测度自我代数相似性 360
12.7.4 例子 361
12.8 讨论 363
第五部分 二元方法和三元方法 365
第13章 二元图 367
13.1 概述 368
13.2 实例和定义 369
13.3 二元图 370
13.3.1 二元谱 372
13.3.2 实例及其二元谱 373
13.3.3 相互性指数 374
13.3.4 ？第二个相互性指数 377
13.3.5 ○一般性的子图分析 378
13.4 简单分布 379
13.4.1 均匀分布——回顾 380
13.4.2 有向图的简单分布 382
13.5 弧数目的统计分析 383
13.5.1 检验 384
13.5.2 估计 386
13.6 ？条件均匀分布 388
13.6.1 以弧的数目为条件的均匀分布 388
13.6.2 以出度数目为条件的均匀分布 390
13.7 相互二元图数目的统计分析 391
13.7.1 估计 392
13.7.2 检验 394
13.7.3 举例 395
13.8 其他的条件均匀分布 395
13.8.1 以入度为条件的均匀分布 396
13.8.2 U｜MAN分布 397
13.8.3 更为复杂的分布 399
13.9 其他研究 401
13.10 总结 403
第14章 三元图 404
14.1 随机模型和实际假设 405
14.2 三元图 406
14.2.1 三元谱 410
14.2.2 例子和其三元谱 417
14.3 三元谱分布 418
14.3.1 ？K-子图谱的均值和方差 419
14.3.2 三元谱的均值和方差 421
14.3.3 回到例子中 422
14.3.4 三元谱线性组合的均值和方差 424
14.3.5 简单的回顾 425
14.4 结构假设检验 425
14.4.1 配置（configurations) 425
14.4.2 从配置到加权向量 428
14.4.3 从加权向量到统计检验 431
14.4.4 一个例子 432
14.4.5 另一个例子——传递性检验 433
14.5 概述与结论 434
14.6 总结 436
第六部分 统计二元交互模型 439
第15章 对单一关系网络的统计分析 441
15.1 单一有向关系 443
15.1.1 Y-阵列 443
15.1.2 Y-阵列模型 446
15.1.3 参数 451
15.1.4 ？p1是一个随机有向图分布吗？ 461
15.1.5 小结 462
15.2 属性变量 462
15.2.1 引言 463
15.2.2 W-阵列 464
15.2.3 属性变量的基本模型 467
15.2.4 举例：属性变量的用法 470
15.3 更进一步的汇总数据的有关模型 473
15.3.1 严格关系分析——V-阵列 474
15.3.2 定序关系数据 476
15.4 无向关系 478
15.4.1 一个模型 478
15.4.2 一个例子 478
15.5 ？近期对p1的一般化 480
15.6 单一关系与两个行动者集合 482
15.6.1 引言 482
15.6.2 基本模型 483
15.6.3 双模网络的二元组汇总 483
15.7 对数-线性模型的计算 485
15.7.1 计算软件包 485
15.7.2 从打印输出到参数选择 489
15.8 总结 491
第16章 随机块模型和拟合优度指数 493
16.1 评估块模型 495
16.1.1 块模型的拟合优度统计量 496
16.1.2 基于结构的块模型和排列检验 502
16.1.3 一个例子 503
16.2 随机块模型 505
16.2.1 随机块模型的定义 506
16.2.2 随机等价的定义 508
16.2.3 特殊概率函数的应用 508
16.2.4 随机块模型的拟合优度指数 512
16.2.5 随机后验块模型 514
16.2.6 随机等价的测度 515
16.2.7 随机块模型的表示 516
16.2.8 继续前面的例子 517
16.3 总结：概括和扩展 523
16.3.1 多重关系网络的统计分析 523
16.3.2 纵向关系的统计分析 524
第七部分 结语 527
第17章 未来的发展方向 529
17.1 统计学模型 529
17.2 概括新型数据 530
17.2.1 多重关系 531
17.2.2 动态和纵向网络模型 531
17.2.3 自我中心网络 532
17.3 数据收集 532
17.4 抽样 533
17.5 关于结构的一般命题 533
17.6 计算机技术 534
17.7 网络与一般的社会科学和行为科学 534
附录A 计算机程序 535
A.1 GRADAP 535
A.2 KrackPlot 536
A.3 NEGOPY和FATCAT 536
A.4 SNAPS 536
A.5 STRUCTURE 537
A.6 UCINET 537
附录B 数据 538
B.1 Krackhardt高科技经理 538
B.2 Padgett的佛罗伦萨家族 538
B.3 Freeman的EIES网络 539
B.4 国家贸易数据 539
B.5 Galaskiewicz的首席执行官和俱乐部网络 539
参考文献 555
关键术语 614
符号表 633
译后记 639
翻译说明 642