六個主要的社會網絡分析軟件的比較UCINET簡介

1、六個主要的社會網絡分析軟件的比較 UCINET 簡介UCINET 為菜單驅動的 Windows 程序，可能是最知名和最經常被使用的處理社會網絡數據 和其他相似性數據的綜合性分析程序。 與 UCINET 捆綁在一 起的還有 Pajek 、Mage 和 NetDraw 等三個軟件。 UCINET 能夠處理的原始數據為矩陣格式， 提供了大量數據管理和轉化工具。 該程 序本身不包含 網絡可視化的圖形程序，但可將數據和處理結果輸出至NetDraw 、Pajek 、Mage和 KrackPlot 等軟件作圖。 UCINET 包含大量包括探測 凝聚子群（ cliques, clans, plexes ）和區(qū)

2、 域（ components, cores ）、中心性分析（ centrality ）、個人網絡分析和結構洞分析在內的網絡分 析程序。 UCINET 還包含為數眾多的基于過程的分析程序，如 聚類分析、多維標度、二模標度 （奇異值分解、因子分析和對應分析） 、角色和地位分析（結構、角色和正則對等性）和擬合中 心- 邊緣模型。此外， UCINET 提供了從簡單統(tǒng)計到擬合 p1 模型在內的多種統(tǒng)計程序。 Pajek 簡介 Pajek 是一個特別為處理大數據集而設計的網絡分析和可視化程序。 Pajek 可以同時處理多個網 絡，也可以處理二模網絡和時間事件網絡（時間事件網絡包括了某一網 絡隨時間的流逝而

3、發(fā)生 的網絡的發(fā)展或進化） 。 Pajek 提供了縱向網絡分析的工具。數據文件中可以包含指示行動者在 某一觀察時刻的網絡位置的時間標志，因 而可以生成一系列交叉網絡，可以對這些網絡進行分 析并考察網絡的演化。 不過這些分析是非統(tǒng)計性的； 如果要對網絡演化進行統(tǒng)計分析， 需要使用 StOCNET 軟件的 SIENA 模塊。 Pajek 可以分析多于一百萬個節(jié)點的超大型網絡。Pajek 提供了多種數據輸入方式，例如，可以從網絡文件（擴展名 NET ）中引 入 ASCII 格式的網絡數據。網 絡文件中包含節(jié)點列表和弧 / 邊（ arcs/edges ）列表，只需指定存在的聯系即可，從而高效率地 輸入

4、大型網絡數據。圖 形功能是 Pajek 的強項，可以方便地調整圖形以及指定圖形所代表的含 義。由于大型網絡難于在一個視圖中顯示，因此 Pajek 會區(qū)分不同的網絡亞結構分別 予以可視 化。每種數據類型在 Pajek 中都有自己的描述方法。 Pajek 提供的基于過程的分析方法包括探測 結構平衡和聚集性 （ clusterability ），分層分解和團塊模型（結構、正則對等性）等。 Pajek 只 包含少數基本的統(tǒng)計程序。NetMiner 簡介NetMiner 是一個把社會網絡分析和可視化探索技術結合在一起的軟件工具。它允許使用者以可 視化和交互的方式探查網絡數據， 以找出網絡潛在的模式和結構

5、。 NetMiner 采用了一種為把分 析和可視化結合在一起而優(yōu)化了的網絡數據類型，包括三種類型的變量：鄰接矩陣（稱作層） 、 聯系變量和行動者屬性數據。 與 Pajek 和 NetDraw 相似， NetMiner 也具有高級的圖形特性， 尤 其是幾乎所有的結果都是以文本和圖形兩種方式呈遞的。 NetMiner 提供的 網絡描述方法和基于 過程的分析方法也較為豐富，統(tǒng)計方面則支持一些標準的統(tǒng)計過程：描述性統(tǒng)計、 ANOVA 、相 關和回歸。STRUCTURE 簡介 STRUCTURE 是一個命令驅動的 DOS 程序，需要在輸入文件中包含數據管理和網絡分析的命 令。 STRUCTURE 支持五

6、種網絡分析類型中的網絡模型：自主性（結構洞分 析）、凝聚性（識 別派系）、擴散性、對等性（結構或角色對等性分析和團塊模型分析）和權力（網絡中心與均質 分析）。 STRUCTURE 提供的大多數分析功 能是獨具的，在其他分析軟件中找不到。MultiNet 簡介MultiNet 是一個適于分析大型和稀疏網絡數據的程序。由于 MultiNet 是為大型網絡的分析而專 門設計的，因而像 Pajek 那樣，數據輸入也使用節(jié)點和聯系列表， 而非鄰接矩陣。對于分析程 序產生的幾乎所有輸出結果都可以以圖形化方式展現。 MultiNet 可以計算 degree, betweenness, closeness a

7、nd components statistic ，以及這些統(tǒng)計量的頻數分布。通過 MultiNet ，可以使用幾 種本征空間（ eigenspace ）的方法來分析網絡的結構。 MultiNet 包含四種統(tǒng)計技術：交叉表和 卡方檢驗， ANOVA ，相關和 p* 指數隨機圖模型。StOCNET 簡介StOCNET 是個 WINDOWS 環(huán)境下的開放軟件系統(tǒng)，適用于社會網絡的高級統(tǒng)計分析。它提供 了一個應用多種統(tǒng)計方法的平臺，每種統(tǒng)計方法可以以單獨模塊的形式方便地 嵌入其中。StOCNET 包含六個統(tǒng)計模塊：( 1 ) BLOCKS ，隨機塊模型； ( 2 ) ULTRAS ，使用超度量(Ult

8、rametrics )估計潛在的傳 遞性結構( latent transitive structures)；( 3 )P2 ，擬合指數隨機圖p2模型；(4) SIENA ,縱向網絡數據的分析；(5) ZO ,確定隨機圖統(tǒng)計量的分布概率；(6)PACNET ，構造和擬合基于偏代數結構的結構模型 ( structural models based on partial algebraic structures )。六個主要的社會網絡分析軟件的比較以 下 內 容 編 譯 自 ： Huisman, M. and A.J. Duijn, M. 2005. Software for social netw

9、ork analysis. Models and methods in social network analysis. New York, N.Y. : Cambridge University Press. 270-316.表 3- 1 描述了六個主要的社會網絡分析軟件的主要目標或特性。其中，數據格式包括下面三個 方面：( 1)程序能夠處理的數據類型， ( 2)輸入格式，和( 3)是否有 標明網絡關系缺失值的支持則包括程序的可得性、 是選項。 功能方面包括是否包含可視化選項以及可執(zhí)行的分析類型。 否有操作手冊和在線幫助。表 3- 1 六個主要的社會網絡分析軟件的概況程序版本目標類型 a數據

10、輸入 b缺失值功能可視化分析 c可得性 d 手冊支持幫助StOCNET程序版本1.5目標統(tǒng)計分析類型 ac數據 輸入 bm缺失值有可視化無功能分析 cd, dt, s支持 可得性 d免費續(xù)上表)MultiNetNetMiner4.382.4.0上下文分析可視化分析c, lc, e, alnm, ln有無有有d, rp, sd, sl, rp, dt, s免費收費 i, j無k有有有STRUCTUREUCINET4.2e6.55結構分析綜合c, ac, e, amm, ln有g有無有hsl, rpd, sl, rp, dt, s免費 e收費 jPajek1.00 大數據可視 c, a, l m,

11、 ln 有g 有d, sl, rp, dt 免費 無無手冊有有有幫助有無有a c= 全局， e= 個人中心， a= 從屬關系， l= 大型網絡。b m= 矩陣， ln= 連接 /節(jié)點， n= 節(jié)點c d= 描述， sl= 結構和位置， rp= 角色和地位， dt= 二元和三元方法， s= 統(tǒng)計d com= 商業(yè)產品， free= 自由 / 共享軟件e 不再更新的 DOS 程序g 只有對屬性的缺失值編碼h 沒有作圖程序i 能夠從互聯網上免費獲?。ㄓ行┕δ苡兴鶞p少）j 可以獲得評估 / 演示版本的程序k 可以獲得某些模塊的手冊下 面我們以功能、支持和用戶友好性三個大方面來對上述六個軟件進行綜合評價（見表3- 2 ）+號代表好（或至少是合格的） ， + 代表很好或強大， -代表存在缺陷， 0 代表無， +-代表不確定 （有好有壞） 。必須強調的是， 由于各個軟件的目標不 盡相同， 因而不可能在它們之間做出完全 公平的比較。 因此建議也可以從垂直的方向閱讀表 3- 2。例如， 如果要尋找一個可以獲得許多描 述性網絡度量的軟件，則 UCINET 和 NetMiner 是很好的選擇。但如果網絡可視化是主要目的， 則 Pajek