如何在短时间内快速入门 Social Network Analysis？

有哪些教材可以推荐？又应该从哪一种分析软件入手？

回复内容：

首先社会网络分析有两种路线，一种偏文科的，偏社会学，就是讲究在一定量化基础上定性分析，解释一些社会现象，另外一种是偏理科的，往往需要大量数据点，然后从数学上对拓扑结构进行定量分析和判断，或者会利用到网络上的社交网络（Online Social Networks）进行大规模的计算。如果是软件党，一般就是第一种了，把网络扔进软件算算指标什么的。软件推荐Gephi，这个可视化很方便，效果非常漂亮，做出来就跟Facebook搞数据科学的那帮人效果一样。如果是处理较大型的计算，则可以用Python的iGraph,这个也是一款神器，但不像Gephi那么直观有界面了，需要看个教程学习一下语法。

入门课程的话，在Coursera上面有一个密歇根大学的女老师讲的八周入门课程，那个深入浅出，还有很多交互示例，非常好，这位教授也是在社会网络分析界的知名人士。如果看书的话，如果英语能力好可以看Social Network Analysis (豆瓣)，这本书在国外也挺流行，如果英语不好，那国内我也不知道有什么教材啦~

总之社会网络分析是一个研究方法中的大神器，因为网络结构是无处不在的，学习它的好处多多。 我是管理学专业的，所以推荐的偏社会科学和学术一点。

A 课程：难度按顺序越来越难，课程页面点链接，有的课程会再开始，建议跟着学
1 Network life: Coursera.org 非常基础容易懂。
2 Networks, Crowds, and Markets INFO2040x Course Info 也很简单，涉及的面较广，多是计算机和经济学领域。
3 人群与网络 Coursera.org 第二门课的中文版，稍微难一些，讲的更深。
4 Social Network Analysis Coursera.org 有讲netlogo软件，一款仿真软件，可以跳过这部分。
5 Social and Economic Networks: Models and Analysis Coursera.org 偏经济学，多推导，比较难。

B 软件：顺序按上手难易程度排列，下载请自行google，手册官网一般都有
1 Gephi 免费，做图非常绚丽，官网有中文的在线教程
2 NodeX 基于Excel开发的插件，比较方便
3 UCINET 付费，社会科学多用，统计功能非常强大
4 pajek 免费，处理大规模数据很快
5 statnet R的包，比较难上手，但处理随机图模型和动态数据很赞，有很多扩展包

C 书籍：按难易程度排列，更多的可以自己看这些书的参考文献
1 《社会网络分析法(万卷方法)》 斯科特, 沈崇麟, 刘军【摘要 书评 试读】图书
入门书，不讲软件
2 整体网分析讲义 刘军
完整介绍了UCINET的用法，推荐，配合软件3使用
3 《跨学科名作译著系列•蜘蛛:社会网络分析技术(第2版)》 沃特•德•诺伊 (Wouter De Nooy), 安德烈•姆尔瓦 (Andrej Mrvar), 弗拉迪米尔•巴塔盖尔吉 (Vladimir Batagelj), 李葆嘉, 林枫【摘要 书评 试读】图书
完整介绍了pajek的用法，但软件版本有点老，是2.05的，软件已经更新3了
4 《社会网络分析:方法与应用》 斯坦利·沃瑟曼 (Stanley Wasserman), 凯瑟琳·福斯特 (Katherine Faust), 齐心, 陈禹, 孙彩虹【摘要 书评 试读】图书
基础书，建议入手，讲的很详细，不讲软件
5 《网络、群体与市场:揭示高度互联世界的行为原理与效应机制》 大卫·伊斯利(David Esley), 乔恩·克莱因伯格(Jon Kleinberg), 李晓明, 王卫红, 杨韫利【摘要 书评 试读】图书
作者是课程2的主讲，译者是课程3的主讲，有深有浅，非常有趣，不讲软件
6 《社会与经济网络》 马修·O·杰克逊(Matthew O.Jackson), 柳茂森【摘要 书评 试读】图书
作者是课程5的主讲，偏经济，难

PS 复杂网我不是很熟，推荐Barabasi的两本书，还有Watts的工作，国内比较有名的是汪晓帆老师

我的头像也是Gephi画的。 更新：

有兴趣的同学可以来这下数据，免费的：Stanford Large Network Dataset Collection

有P2P, wikipedia amazon IMDB 等关系网的数据。

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Python 有个包叫做networkx 跑网络数据特别方便

入门最简单办法就是读wikipidea 了搞清楚各种Centrality，搞明白PageRank算法等。

Stanford 有一个network science 数据库，有Facebook twitter 互粉数据什么的，搞熟了也可以拿来跑跑。

楼上说的gephi的确特别方便，下图就是我用gephi跑出来的