第一部分 模型 3
1介绍 3
关系问题 3
随机抽样的非充足性 5
文献回顾 6
主要研究进展 7
个体层面与网络层面的测度 17
小结 20
2历史 21
历史的再探讨 22
行为科学 24
生命周期方法 27
公共卫生和医疗应用 28
小结 31
3方法 32
数据收集技术 34
数据管理 40
数据属性 43
网络变量 44
小结 48
4自我网络效应和个体网络效应 49
测度 52
统计分析 56
个体网络vs社会计量变量 58
滚雪球/测序数据 60
小结 62
第二部分 方法 67
5中心性 67
度 67
邻接性 69
非联系节点间的距离 71
中介性 72
中心性测度之间的相关性 75
其他中心性测度 77
链中心性或边中心性 77
中心性vs中心势 77
中心性与行为 78
意见领袖的特征 81
小结 82
6群组 83
构件与K-核 84
Girvan-Newman技术 88
群组与行为 90
群组成员身份与疾病 91
群组、密度和桥 91
小结 94
7位置 95
网络层面的位置 96
CONCOR算法 101
个体位置法 102
作为位置的个体方法 103
位置与行为 104
网络权值 105
小结 106
8网络层面的方法 107
规模 107
密度 108
相互性/互惠性 109
三元性/传递性 110
直径／平均路径长度 111
密度与凝聚 112
聚类 113
中心势 115
核心-边缘 116
二模数据 119
个体网络层面的互动 122
小结 122
第三部分 应用 127
9指数随机图模型、P和行动者导向模型 127
评估联系 128
向量化矩阵 129
指数随机图模型（ERGM） 131
模拟 132
新的范式 134
肥胖案例 135
行动者导向模型 136
WINCART 138
小结 142
10创新的扩散 144
同质混合 146
整合与意见领袖 150
结构模型 151
动态模型 154
基于扩散数据的经验估计 156
传染性与易感性 159
阈值 160
扩散理论的局限 162
小结 163
11网络干预 164
意见领袖 164
关键参与者 168
群组 169
确定领导者与群组 170
滚雪球抽样或网络招募 171
重塑网络 172
桥或潜在桥 173
链vs节点 175
网络与属性 177
医源性影响 178
医药营销实例 180
小结 181
12总结 183
基于代理建模 187
提高阈值 193
统计分析 193
网络规模 193
未来的研究问题 194
如何开始 197
局限 197
结论 198
附录A：术语表 199
附录B：社会经济调查样表 200
附录C：自我中心调查样表 201
附录D：图1-1网络的中心性度 202
附录E：图1-1网络数据的输入档案（网络和属性） 204
参考文献 207