社会网络分析_SNA_研究热点与前沿的可视化分析.

情报、信息与共享

Intelligence,Inform ation &Sharing

[基金项目] 本文系国家社会科学基金资助项目社会网络分析在企业知识共享中的应用研究 (09B TQ 022的研究成果之一。[作者简介] 赵蓉英,女,1966年生,教授,博士生导师,武汉大学科学评价研究中心副主任;王静,女,1986年生,硕士生。

社会网络分析(SNA研究热点与前沿的可视化分析

Resea rch o f Inte rna tio nal Soc ial Net w or k Analysis in Fro nt ier Do mains in Visualize d Info rm atio n 赵蓉英王静

(武汉大学信息资源研究中心,武汉大学科学评价研究中心,武汉,430072

[摘要] 本文首先对IS I We b of Kno w le dg e 数据库中收录的以社会网络分析(S NA为主题的文献的时空分布进行了分析;然后利用信息可视化软件Cite Space 绘制出社会网络分析(SNA的代表人物、代表作的知识图谱,并对其进行了分析;最后通过检测词频变动趋势显著的主题词确定出国际社会网络分析(SNA研究的前沿领

域和发展趋势,并绘制出国际视野下的社会网络分析(S NA研究热点与研究前沿的

知识图谱。

[关键词] 社会网络分析研究热点研究前沿知识图谱 CiteSpace !

[中图分类号] G 203 [文献标识码] A [文章编号] 1003 2797(201101 0088 07

[Abstract] The distri bution of time,geographic regi ons for the publi shed papers regarding to Social N etwork Analysis was analyzed by maki ng use of the newly developed informati on vi s ualization m ethods,and the co-citation data records retri eved from ISI Web of Knowledge,then dr aw the knowledge map of C i ted Author ,Cited Reference on Soci al N etwork Analysis.And confirm s the research edge and trend of i nternational research on Social N etwork Analysis by detecting subject headings whos e word frequency fluctuation are s i gni ficant,and draws the knowledge map of them by us i ng Citespace.[Key words] Social N etwork Analysi s ,research edge,knowledge map,C i teSpace !

最初对社会网络感兴趣的是英国著名的人类学家布朗(Ra dcliffe Brown ,他在对社会结构的关注中,以相对来说非技术的形式提出了社会网络的思想(参见布

朗,1999。从30年代到70年代,越来越多的社会人类学家和社会学家开始构建布朗的社会结构概念,认真思考社会结构和社会网络这些概念和隐喻。这些结构化的隐喻目的在于理解相互缠绕和关联在一起的关系,而社会行动恰恰是通过这些关系组织在一起的。渐渐的, 社会网络这个隐喻步入学术殿堂。社会网络的一些关键概念也应运而生,诸如密度 (d ensity、中心度 (cen trality、三方关系 (triad 等概念如雨后春笋,纷纷涌现[1]

。

概括地讲,社会网络分析是对社会关系结构及其

属性加以分析的一套规范和方法。它主要分析的是不同社会单位(个体、群体或社会所构成的关系的结

构及其属性[2]

。

从20世纪70年代以来,一部分社会网络专家利用形式化方法表征各种概念,出现了许多网络分析技术,网络分析也开始得到广泛的应用。随着互联网的兴起,社会网络分析和各类网络应用彼此也有着,或者说,潜在有着巨大的互相推动作用。一方面,在线的人际数据非常便于获取,大量的Blog,或者新型的S NS(社交网站上能够直接展现人际的交往关系,如果今天我们需要研究B lo g 圈,只要顺着超链接往下找,很短时间内就能积累数百万的样本;另一方面,愈加廉价的计算和存储资源,更先进的算法和模型,也

让SN A 有机会在更多的领域大展身手。20世纪90年代以来,社会网络分析得到了广泛的应用,其主要应用领域扩展到了几乎所有的人类活动领域。当今社会发展的一个基本趋势,就是从相对封闭的小群体生活走向日益开放的网络化生活。

本文旨在对社会网络分析(S NA研究领域的代表人物、代表作品、本领域研究热点和前沿进行定量考察和可视化分析,绘制出的图谱形象的展示出社会网络分析(S NA领域的代表人物、代表作品、热点领域以及研究前沿,突破了传统的分析方法,使广大学者能够更加直观的了解社会网络分析(SNA的研究内容。

1 方法和数据来源

本文采用的可视化技术(CiteSpa ce 软件是美国德雷塞尔大学的陈超美博士基于JAVA 平台开发的一种以定量分析为主的知识图谱的绘制方法。CiteSpa ce 是在科学文献中识别并显示科学发展新趋势和新动态的一种通用方法的最新研究进展,它属于多元、分时、动态的第二代信息可视化技术。其独到之处在于,用CiteS

pace ![3]绘制的一幅科学图谱上,能够显示一个学科或知识域在一定时期发展的趋势与动向,形成若干研究前沿领域的演进历程。

本文进行分析使用的数据均来自于Web of Kn owledge 数据库中的文献。我们以 S ocial Ne twork An alysis (社会网络分析为主题词,在默认年份(1986~2010 03 20状况下进行检索,将结果按年份保存下来,每一条数据记录主要包括文献的作者(Au th ors、题目(Title、摘要(Abstract 和文献(Descriptors a nd Iden tifiers的引文。最后获得1993~2010年间共计2403篇文献,被引频次14967次。(数据下载日期为2010年3月20日在计量分析中,设置 Time Sca l in g 的值为l ,将1993~2010年的18年分成18个时段进行分段处理。对数据进行时间分段处理主要考虑以下两个方面:一是

CiteS pace 软件在设计和运行过程中采用了分治策略原理。分治策略的思想就是,将一个难以直接解决的大问题,分割成一些规模较小的相同问题,以便各个击破,分而治之。分治的基本思想是将一个规模为n 的问题分解为k 个规模较小的子问题,这些子问题互相独立且与原问题相同。

找出各部分的解,然后把各部分的解组合成整个问题的解[4],这样做有利于软件的运行速度和准确度;二是采用这种形式有利于辨识学科演进的突出拐点和学科前沿的时态模式。

2 社会网络分析(SN A文献分布情况

2.1 时间分布

图1所示为Web of Kn owled ge 数据库中以 So cia l N etwork A n alysis (社会网络分析为主题词,在默认年份(1986~2010 03 20状况下的检索结果按年份显示,

我们可以清楚的看到,相关文献是从1993年开始出现的,开始比较少,但随着时间的变化,文献数量逐渐增多,1993~2009年间,

文献发表数量呈现递增趋势。

图1 ISI W eb of Knowledge 数据库中社会网络分析

(SN A文献的发表情况2.2 地域分布

根据Web of Kno wledge 数据库中检索到的数据,按照国家分布分析可知,美国在社会网络分析(SN A领域中发文最多,为808篇,其次为中国大陆地区,中国台湾地区紧随其后,发文57篇,位列第三。其中发文量排名第二的中国地区,发文量较多并处于优势地位的机构有浙江大学20篇,武汉大学17篇,中国香港大学15篇,大连理工大学,北京大学11篇,清华大学10篇等等。

3 社会网络分析(SNA研究领域核心作者及其代表作

利用Cite Sp ace 信息可视化软件对前文确定的1993~2010年间共计2403篇文献数据信息进行可视化分析。运行得到社会网络分析(SN A 文献共被引网络知识图谱

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赵蓉英王静

(图2,其中包括节点286个,连线1013条。

3.1 社会网络分析(SN A研究领域早期研究者及其代表作品

运用CiteSpace 软件进行文献共被引网络分析,能够较为直观的识别学科领域的经典基础文献[5]

。由图2可见,社会网络分析(SNA的思想最早可以追溯到1948年纽约无线电工程师学会(The Institu te of

R adio En gineers,缩写为IRE的BM Oliver,JR Pierce,和CE S han no n 三位作者共同撰写的?脉冲编码调制原理#(Th e philosophy of PCM一文。该文是为想要了解脉冲编码调制原理,而不是试图设计一个系统的读者而写的。文中也介绍了脉冲编码调制原理 (PCM的一些优势以及与其他的一些宽带系统的区别[6]

。

图2 社会网络分析(SN A文献共被引知识图谱

3.2 社会网络分析(SN A研究领域关键节点文献

在文献共被引网络中,不同聚类之间通过关键节

点相连接,根据陈超美博士的定义,共被引网络图谱中的关键节点是图谱中连接两个以上不同聚类,且相对中心度和被引频次较高的节点。这些节点可能成为网络中由一个时间段向另一个时间段过渡的关键点[7]。所以,确定研究领域的关键节点

是进行计量分析的关键环节。假设和分别是t 时刻和t+?t 时刻产生于! =?( 和!

=?( 知识基础上的、以文章和文章为标识的主要研究前沿,并形成分别以文章和文章为中心的两个共被引文献聚类。连接这两个聚类路径上的文章[p(i]描绘了从向转变的特征,我们将这样的[p (i]称作关键节点[8]

。

对图2中的关键节点文献分析我们可以得出,在上述社会网络分析(SN A文献共被引知识图谱中,共

包含了7个关键文献节点(见表1,具体分析如下:

表1 共被引网络图谱关键节点信息

节点作者发表年作品载刊半衰期被引频次中心度G R A NO V E T.M S 1973A M J S O CI O L 231030.25F RE E M AN L C 1979S O C NE TW O R KS 171550.17NE WM AN M E J 2001P HY S R E V E 22500.15W A TTS DJ 1998N A TU RE 51250.15AL BE R T R 1999N A TU RE 5340.12B AR A BA S I A L 1999S CIE N CE 41250.11B O CC AL E TTI S

2006

PH Y S RE P

1

18

0.1

美国约翰斯霍普金斯大学著名的经济社会学家Mark S .Gran ove tter 是社会网络分析(SNA研究界一个比較重要的人物,他在1973年发表于美国社会学杂志(AJS

上的文章?弱关系的力量#(The streng th of weak ties。该文是社会网络研究中的一篇重要文

献。按照关键节点在网络中的中心度大小来看,格兰诺维特这篇论文的中心度远远超过了被认为是中心节点的0.1的标准,其所在节点的中心度高达0.25。G oog le 学术搜索被引12672次(2010年3月23日检索,其重要程度可见一斑。文章对美

国社会的劳动力流动问题进行研究,并基于人与人之间的互动频率、感情强度、亲密程度和互惠交换这四个方面的尺度,提出弱关系力量的假设,把人与人之间的关系划分为强关系和弱关系。这个理论发展出的一个假设就是如果一个人倾向于使用与弱关系相反的强关系(stro ng ties,那么其社会关系特别是弱关系的发展将会受到影响,进而影响其社会资本的总拥有量,进而导致其在社会上的发展[9]

。

文献中心度位列第二的是加州大学艾尔温分校社会学系和数理行为科学研究所的研究教授Linton C.Free man 1979年发表于美国社会网络杂志上的?社会网络中

心度的概念说明#(Centrality in socia l n etwo rks con ce ptu al clarification

[10]

,所在节点中心度

0.17,该文献所在节点中心度虽然排名第二,但被引频次却高居首位,达155次。林顿%C %弗里曼长期以来致力于社会网络分析研究,是社会网络分析发展的推动者,并为此做出了巨大贡献,社会网络分析研究领域的最高奖弗里曼奖就是以他的名字命名的。

美国密歇根大学物理系教授M.E .J.Newman,多年致力于利用分析,实证以及计算机模拟相结合的方法研究网络的结构和功能,特别是社会网络和信息网络的研究,成果在多种刊物上发表。他于2001年发表于美国国家科学院院刊上的?科研合作网络的结构#(The structu re o f scientific colla boration n et works

[11]

一文文献中心度0.15。

1998年S te ve n H .S tro ga tz 和Du n canJ.Wa tts 发表于英国著名的国际性期

刊?自然#上的?小世界网络的集体动态#(Colle ctive dyn am ics o f &sm all wo rld ?n et wo rks 。文中提到,动力系统的耦合网络模型已被用于模拟生物振荡器,约瑟夫森结数组,激发介质,神经网络,空间对局,遗传控制网络和许多其他自组织系统。并通过探讨介于许多生物、技术及社会网络之间这一中间地带的网络模型,发现这些系统可以高度聚集,但

有小的特征路径长度,就像是随机的图形。作者称之为小世界网络。并更进一步证明,与小世界耦合显示出的动力系统模型增强了信号的传播速度,提高了计算能力以及同步能力,特别是传染病的传递,在小世界网络中要比在一般结构中更容易一些[12]。

另一篇1999年由印第安纳州圣母玛利亚大学的R eka Albert,Ha woon g

Jeong ,Albert L szl B arab si 共同撰写并发表于?自然#杂志上的文章?万维网的直径#(The diameter of the world wide web也获得了较高的文献中心度0.12。本文填补了网络拓扑结构方面的一项空白,作者为了探索和描述万维网这样一个大规模的网络结构,通过使用本地连接测量,构建了万维网拓扑模型[13]。

Alb ert L szl Ba rab si 也是社会网络分析研究领域较为重要的一个人物,1999年,他在美国圣母大学物理系提出了无尺度网络(S cale Fr ee Ne tworks,也有人称为无标度或自由标度网络模型。他发现网页的连接分布并不是随机网络的泊松分布,而是服从幂指数定律 (Po we r Law,他在解释采用无尺度用语时指出: 开始研究万维网

时,我们原本预期节点会像人类的身高一样呈现泊松分布,但是后来发现有些节点不遵循这种分布。我们就像突然发现了很多身高百尺的巨人一样,大吃了一惊。因此,我们想出了&无尺度(Scale Fr ee ?这样一个的名称。他与共同撰写的论文?随机网络中标度的出现#(E merg en ce of scalin g in ran d omn et works[14]。G o ogle 学术搜索被引7592次(2010年4月23日检索,其重要程度可见一斑。

中心度为0.1,排在最后一位的是几位作者S.B occalettia,https://www.sodocs.net/doc/7e13148610.html,torab,c,Y.Moren od,e,M.Ch avezf 和D. U.H wan ga 共同撰写於2006年的?复杂网络:结构和动力学#(Complex n etworks:Stru ctu re an d dynam ics

[15]

。文中作者通过建立图模型的方法,用来获取

耦合的生物化学系统、神经网络、相互作用的群居物种、互联网和万维网这些由大量高度相互连接的动态个体组成的系统的全局特征;并回顾和总结了近来在研究复杂网络的结构和动力学方面的主要概念以及取得的结果以及这些在不同学科及领域的有关应用。

社会网络分析(SNA研究热点与前沿的可视化分析

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赵蓉英王静

4 社会网络分析(SN A研究热点、前沿的可视化分析

4.1 社会网络分析(SN A研究热点知识图谱

主题词是一篇文章中的核心和精髓之所在,是文章主题的高度概括和凝练,所以本文借助CiteS pace 信息可视化软件对文献题录中的主题词进行分析,通

过显示高频主题词来确定国际社会网络分析(SNA研究的热点领域。

设置合适的阈值,运行CiteSpace 软件,生成图3所示的高频关键词知识图谱,得到节点278个,连线1089条。从图上我们可以清晰的看到为社会网络分析(SNA

研究的重点领域。

图3 国际社会网络分析(SN A热点知识图谱

如表2所示,主题词分别为社会网络 (socia l n etwo rk, 社会网络指的是社会行动者及其间的关系的集合,关注的是人们之间的互动和联系。随着社会网络的概念为越来越多的研究者所认可,它在研究方法上也做出了突出的贡献:创造了一系列更好地理解结构和关系地测量手段、资料收集方法和资料分析技术;这又在很大程度上推进了社会网络的发展。作为传统意义上的研究对象((( 社会网络与作为研究方法的社会网络分析密不可分:社会网络分析方法本身即为研究社会网络这一特定研究现象的独特工具

[16]

。

通过词频分析方法确定了国际视野下社会网络分析(SN A研究领域中热点主题词还有: 社会网络分析 (social network an alysis、网络分析 (n etwork a nalysis、网

络架构 (network stru cture、社会支持 (social su pport、社会资本 (social ca pita l、复杂网

表2 社会网络分析(SN A领域相关文献

出现频次36的热点词汇

序号

主题词

出现频次序号主题词出现频次1social n etwork 544

6socia l ca pita l 582socia l ne twork an alysis 4717co mp lex ne twork 543n e twork an alysis 1038social stru cture 534n etwo rk stru cture 789co n ten t a n alysis 365

so cial su ppo rt

71

10

social scie nce s

36

络 (co mplex ne twork、社会结构 (social stru cture、内容分析法 (content an alysis、社会科学 (social scien ces等。

4.2 社会网络分析(SN A研究前沿知识图谱

我们利用CiteSpa ce 提供的词频探测技术,对之前检索到的数据进行分析,通过考察词频的时间分布,将其中频次变化率高的词(burst term从大量的主题词中探测出来,依靠词频的变动趋势,而不仅仅是

频次的高低, 来确定国际科学技术政策研究的前沿领域和发展趋势 [ 17] 膨胀

词 397 个( 如图 4 所示。。设置合适的阈值, 运行软件, 得到图4 国际社会网络分析( SNA 前沿知识图谱主题词变化频次最高的是小世界 ( small world 和社交网络 /社会化网路 ( social networking , 自从 Watts 和 Strogatz 于 1998 年提出小世界网络( Small World Network 模型, 比较合理的反映了既不完全规则也不为难全随机的网络的这一特性以来, , 已被大量应用于互联网控制、生物学蛋白质网络动力学

等多个领域, 得到了大力的发展, 成为社会网络分析领域一大热点和前沿领域。社交网络也是近年逐渐兴起一个新名词, 是指让网友通过网站互相交流, 并逐渐聚集有相同兴趣的人, 形成不同的社区。由于一切活动均在网站内发生, 纪录下来的数据可准确反映出用户每一个动作和习惯, 并被大量的运用于商业领域。此外, 通过词频的变动趋势确定出的其它社会网络分析( SNA 的前沿研究领域还有: 复杂网络 ( com plex network、解析法 ( analysis method 、网络可视化 ( network visualization 、数据挖掘 ( data min ing 、知识管理 ( knowledge management 等。 5 结论社会网络分析( SN 作为一种相对独立的研究社 A 会结构的方法, 已发展成为

一种具有专门的概念体系和测量工具的研究范式, 具有自己的理论基础和方法论原则。加之, 当今社会发展的一个基本趋势, 就是从相对封闭的小群体生活走向日益开放的网络化生活, 社会网络分析及其应用领域也越来越受到众多研究者的关注。本文对 ISI Web of Knowledge 1993~ 2010 年收录的以社会网络分析( SNA 为

主题的文献进行统计和可视化分析后, 得到如下结论: 第一、国际视野下, 社会网

络分析( SNA 研究领域的国家发文量, 美国居首位, 其次为中国大陆地区, 中国台湾地区紧随其后, 发文 57 篇, 位列第三。其中发文量排名第二的中国地区, 发文量较

多并处于优势地位的机构有浙江大学、武汉大学和中国香港大学等。由此可见, 中国的社会网络分析( SNA 研究在国际上居于领先地位。第二、通过动态网络

分析的信息可视化工具, 绘制出网络计量学文献共被引知识图谱, 从发表时间来 93

社会网络分析( SNA 研究热点与前沿的可视化分析 Res earch of In ternat ional S oci al Net w ork A nalys is in Front ier D omains in Visualized Inf orm at ion 赵蓉英王静看, 最早出现在社会网络分析( SNA 研究领域的节点文献为 1948 年 BM Oliver, JR Pierce, 和 CE Shannon 三位作者共同撰写的脉冲编码调制原理 ( The phi losophy

of PCM 一文, 被认为是网络计量学界的萌芽之作; 从文献的重要性来看, 知识图谱的可视化分析进一步表明: 以 Mark S. Granovetter, Linton C. Free man 等开拓者及

其文献已经形成了国际社会网络分析 ( SNA 研究演进过程中的重要代表人物和经

典文献。第三, 通过词频分析方法确定了国际视野下社会网络分析( SNA研究领域中热点研究领域主要是: 社会网络 ( social network 、社会网络分析 ( social net work analysis、网络分析 ( network analysis 、网络架构 ( network structure 、社会支持( social sup port 、社会资本 ( social capital、复杂网络 ( com plex network、社会结

构 ( social structure 、内容分参考文献 1 刘军. 社会网络分析导论. 北京: 社会科学

文献出版社, 2004. 析法 ( content analysis 和社会科学 ( social sci ences 等研究领域。通过检测词频变动趋势显著的主题词, 揭示了 397 个社会网络分析( SNA 研究的前沿领域, 包括小世界 ( small world 、社交网络 /社会化网路 ( social networking 、复杂网络 ( complex net work 、解析法 ( analysis method 、网络可视化 ( network visualization 、数据挖掘 ( data mining、知识管理 ( knowledge management 等。以上的研究表明, 国际社会网络分析( SN 研究 A 的热点和前沿

可视化分析对于我国的相关领域问题的研究具有重要的参考价值。此外, 值得

关注的是, 我国社会网络分析( SN 的研究成果亟待加速国际化 A 进程, 提高国际知名度和国际竞争力, 加强国际科学技术合作, 从而提高我国科学研究的国际竞争力。 2 林聚任. 社会网络分析: 理论、方法与应用. 北京: 北京师范大学出版社, 2009: 4 3 Chaomei Chen' Homepage. http: / /cluster. cis. drexel. edu /~ cchen /citespace / s 4 侯剑华. 工商管理学科主干理论的演进. 大连理工大学, 2008: 22 5 侯剑华, 陈跃. 战略

管理学前沿演进可视化研究. 科学学研究, 2007( SI 6 BM Oliver, JR Pierce, CE Shannon. The philosophy of PCM. Proceedings of the IRE, 1948. 7 Chen, C. The Centrality of Pivotal Points in t he Evolution of Scientific Networks. In Proceedings of Proceedings of the International Confer ence on Intelligent User Interfaces ( IUI 2005 , San Diego, CA, 2005. 8 C. Chen. Searching for int ellectual turning points: Progressive knowledge domain visualization. Proceedings of the National Academy of Sci ences of the U nited St ates of America( PNAS , 2004: 5303 5310 9 Mark S. Granovetter. The strength of weak ties. American journal of sociology, 1973. 10 Linton C. Freeman. Cent

rality in social networks conceptual clarif ication. Social networks, 1979. 11 M. E. J. Newman. The struct ure of scientific collaboration networks. Proceedings of t he N ional Academy of Sciences, 2001. at 12 Steven H. St rogatz , Duncan J. Wat ts. Collective dynamics of &small world? networks. Nature, 1998. 13 R eka Albert, Hawoong Jeong, Albert Laszlo Barabasi. The diameter of t he world wide web. N ature, 1999. 14 Albert L szl Barab si, Reka Albert. Emergence of scaling in random net works. Science, 1999. 15 S. Boccalettia, V. Lat orab, c, Y. Morenod, e, M. Chavezf , D. U. H wanga. Complex networks: Structure and dynamics. Physics Re ports, 2006. 16 郑思明, 程利国. 从社会网络分析的视角看青少年的人际关系. 集美大学学报, 2004. 17 侯海燕, 刘泽渊, 陈悦等. 当代国际科学学研究热点演进趋势知识图谱. 科研管理, 2006( 3 18 刘泽渊等. 科学知识图谱方法与应用. 北京: 人民出版社, 2008. ( 收稿日期: 2010 10 26 94

计算机科学前沿热点及发展趋势

计算机科学前沿热点及发展趋势 摘要:计算机科学围绕信息、知识、智能等主题发展迅速。文章系统地介绍了信息处理、文字与自然语言的理解、数据仓库和数据挖掘；知识科学；人工智能、人工神经网络的研究、遗传算法、逻辑学等领域研究中前沿的若干问题，并提出未来计算机科学的发展趋势。 关键词:信息技术知识科学智能技术发展趋势 在短短的60年里，计算机科学发展至今，取得了巨人的成就。从观念上改变了人们对世界的认识，将人类社会带入了信息时代。加速T人类社会的发展。在今天计算机科学技术已经成为人们日常生活工作中不可或缺的重要组成部分，而计算机技术的发展也将越来越多影响人类社会的进步。 1 计算机科学前沿热点 近年来，计算机科学中前沿的问题主要围绕信息、知识、智能三大研究领域展开讨论。本文中所指的信息是指客观事物的属性。而知识不同于信息，它是人们对信息经过大脑的加工与处理后，形成的规律、规则、方法及认识。智能则是指大脑从历史信息、知识的基础之上形成的对现有信息、知识的推理、演绎、判断的方法。 根据研究分析表明，在三大研究领域中，主要有以下前沿热点研究： (1)信息方面:信息处理、数据仓库和数据挖掘、生物信息学。 (2)知识方面：以知识科学与知识工程为主要研究的问题。 (3)智能方面：以人工神经网络的研究,机器证明,人工智能与专家系统,遗传算法,代数逻辑学形成了本研究领域的主要特色。 1.1 信息科学 1.1.1 信息处理技术 信息处理技术是当今计算机科学发展的重点，目前计算机处理的信息可分为符号和数据，因而一切要由计算机处理的对象首先是符号化和数字化。信息科学正在形成和迅速发展，现在主要的研究课题集中在以下六个方面: (1)信息源理论和信息的获取。主要研究自然信息源和社会信息源,以及从信息源提取信息的方法和技术。 (2)信息的传输、存储、检索、转化和处理。 (3)信号的测量、分析、处理及显示。 (4)模式信息处理。研究对文字、声音，图像等信息的处理、分类和识别，研制机器图像和语音识别系统。 (5)知识信息处理。研究知识的表示、获取和应用，建立具有推理和自动解决问题能力的知识信息处理系统，即专家系统。 (6)决策和控制。在对信息的采集、分析、处理、识别和理解的基础上作出判断、决策或控制，从而建立各种控制系统、管理信息系统和决策支持系统。 1.1.2 数据挖掘技术 传统的数据库技术是单一的数据资源，即以数据库为中心，对事务处理、批处理到决策分析等各种类型的数据处理工作。近年来，随着计算机技术的发展,对数据库中数据操作提出了更高的要求，希望计算机能够更多的参与数据分析与决策的制定等领域。数据库处理可以大致划分为两大类:操作型处理和分析型处理(或信息型处理)。这种分离,划清了数据处理的分析型环境与操作型环境之间的界限,从而由原来的以单一数据库为中心的数据环境发展为一种体系化环境,因而产生了数据挖掘技术。在这方面目前主要解决的前沿问题有: (1)异构数据的接口机制；(2)数据仓库的体系结构问题；(3)数据仓库的数据优化问题；(4)数据仓库中数据的获取与整理；(5)历史数据的提出和信息挖掘；(6)信息挖掘的方法学问题；

基于R语言的社会网络分析

基于R语言的社交网络分析 胡志健 ( 东华大学信息科学与技术学院, 上海201620） 摘要：随着互联网技术的快速发展，以及智能移动设备的普及，我们生活在了一个数据快速增长的年代。每天都有来自商业、科学、社交、工业生产等各个不同领域数据存储于计算机网络中。存储技术的不断改进，加上批量化设备生产，使得数据的存储成本大大降低，海量数据的挖掘与应用的大数据时代正逐步向我们走来。在互联网上，用户量最大的无疑是社交网络。网民可以在如新浪、腾讯、人人网等国内社交网络上快速发布、分享、评论信息。海量的信息存在于网络中，为数据挖掘提供了前提条件。本文借助R语言与Python脚本从人人网获取好友列表，借助igraph工具包对作者的好友分布做可视化分析，绘制了好友关系拓扑图，找到了中介度最高人。 关键字：数据挖掘，社交网络，R，Python，可视化分析 A social network’s analysis based on R language Abstract：With the rapid development of Internet technology, and the wide spread of smart mobile devices, we are living in an era of large amounts of data increases rapidly. Every day, from business, science, social, industrial production and other data of various fields stored in computer network. With the continuous improvement of storage technology, and the production of batch equipment, the storage cost of data is greatly reduced, and the data mining and application of large data era is gradually coming to us.On the Internet, the biggest user is undoubtedly social networks. Internet users can quickly publish, share and comment on social networks such as Sina, Tencent, and Renren. The vast amount of information exists in the network, which provides the premise for data mining. With the help of R language and python scripts, I get buddy list from Renren. Using igraph kit to do the visual analysis of author's friends distribution, render the friend relationship with topological graph, and find the intermediary of the supreme. Keywords: data mining，social network，R，Python，visual analysis 近年来，随着网络的普及，我国互联网行业有了很大的发展，尤其是移动互联网，出现了爆发式的发展。网络世界里发生着巨大的变化，不管是网民的规模、上网的方式，还是上网目的等方面。尤其是最近四五年，互联网行业似乎总是绕不开社交网络这个概念。无论是国外或是国内，Facebook、Twitter、微博、QQ、人人网等，还是如雨后春笋般冒出来的各大在线购物网站，或多或少地体现着SNS（社交网络服务）的特色。在丰富人们日常生活的同时，也为广大的科研人员提供了海量的数据。以往只能通过有限的调研如问卷或模拟才能进行的社会网络分析（SNA）,现在却具备了大规模开展和实施的条件。本文基于国内典型SNS网站“人人网”的好友数据，借助统计分析语言R语言做了社交网络分析的一些尝试。 一、获取数据 1.Python脚本 数据分析与挖掘的第一步，便是获取数据。得益于人人网的开放平台，借助Python脚本实现自动读取人人网好友信息（ID、姓名）并保存。 人人开放平台使用OAuth 2.0作为验证与授权协议。OAuth是一个开放标准，允许第三方应用在用户授权的情况下访问其在网站上存储的信息资源（如照片、视频、好友列表），而这一过程中网站无需将用户的账号密码告诉给第三方应用。为了获取人人好友列表，需要借助脚本模拟登陆读取网页数据。# Python 读取好友列表代码： def get_list(uid): pagenum = 0 print u"开始解析好友列表" os.remove(str(uid)+".txt") ffi = open(str(uid)+".txt",'a') s = str("id"+""+"name"+'\n')

课程与教学论研究的前沿热点

《课程与教学论研究的前沿热点——教学研究中的问题意识》 吴刚平，华东师大课程与教材研究所副所长，教授，博士生导师。近年来在课程改革与教材建设方面发表学术论文、专着70余篇，在20多家刊物刊登。2015年4月10日下午，吴教授在新疆师范大学教科院作此讲座。 （讲座记录：刘军笔录，未经本人审阅。2015年4月10日） 去新疆师范大学教科院听了华东师大教授吴刚平先生的讲座，深有感触和启发。付刚老师要求我录上音转给他听一听，但这录音也没能保住。今天下午稍有点时间就整理了一下笔记，晚饭后接着整理发现就七千多字了。实际上还有一些生动的案例没记全。在这里分享给大家吧，毕竟有许多朋友没有机会一睹吴教授的风采，领略他对课改精深的研究成果的冰山一角。 一、关于从教学意识向课程意识的扩展问题。 近年来不少人说我们的教育出了问题，实际上指的也就是教学。难道把教学与课程分离？许多问题不是教学所能解决的问题，因为它是社会问题。比如说一些课程学生不喜欢，这是教学出了问题吗？对于中小学教师来说，教学目标这是个核心问题，是最重要的东西。但不少教师则总觉得不是该他们关心的问题，而只关心教学。因为标准是国家定的，教师不清楚，认为做得再多也没有意义。教师只关心教学的材料和内容，不关心目标是什么，所以质量是无法保证的。 比如《捕蛇者说》，学生从小学、中学到大学都在学，同样的教学内容，各个阶段怎样教，怎么学，就是目标。小学生，知道这个故事就行了；中学生则要读字习词弄清句子意思，学些修辞，还要了解时代背景；大学则要整体把握。如它在文学史上的地位等。学成怎样，学出什么来，这就是不同的目标。这也就是课程知识中的重要东西。教师在自己的学习、教书生涯中，关于课程是缺乏专业基础的，但课改要求我们的教师要变化，要有专业发展，

六个主要的社会网络分析软件的比较UCINET简介

六个主要的社会网络分析软件的比较UCINET简介 UCINET为菜单驱动的Windows程序，可能是最知名和最经常被使用的处理社会网络数据和其他相似性数据的综合性分析程序。与UCINET捆绑在一起的还有Pajek、Mage和NetDraw 等三个软件。UCINET能够处理的原始数据为矩阵格式，提供了大量数据管理和转化工具。该程序本身不包含网络可视化的图形程序，但可将数据和处理结果输出至NetDraw、Pajek、Mage 和KrackPlot等软件作图。UCINET包含大量包括探测凝聚子群（cliques, clans, plexes）和区域（components, cores）、中心性分析（centrality）、个人网络分析和结构洞分析在内的网络分析程序。UCINET还包含为数众多的基于过程的分析程序，如聚类分析、多维标度、二模标度（奇异值分解、因子分析和对应分析）、角色和地位分析（结构、角色和正则对等性）和拟合中心-边缘模型。此外，UCINET 提供了从简单统计到拟合p1模型在内的多种统计程序。 Pajek简介 Pajek 是一个特别为处理大数据集而设计的网络分析和可视化程序。Pajek可以同时处理多个网络，也可以处理二模网络和时间事件网络（时间事件网络包括了某一网络随时间的流逝而发生的网络的发展或进化）。Pajek提供了纵向网络分析的工具。数据文件中可以包含指示行动者在某一观察时刻的网络位置的时间标志，因而可以生成一系列交叉网络，可以对这些网络进行分析并考察网络的演化。不过这些分析是非统计性的；如果要对网络演化进行统计分析，需要使用StOCNET 软件的SIENA模块。Pajek可以分析多于一百万个节点的超大型网络。Pajek提供了多种数据输入方式，例如，可以从网络文件（扩展名NET）中引入ASCII格式的网络数据。网络文件中包含节点列表和弧/边（arcs/edges）列表，只需指定存在的联系即可，从而高效率地输入大型网络数据。图形功能是Pajek的强项，可以方便地调整图形以及指定图形所代表的含义。由于大型网络难于在一个视图中显示，因此Pajek会区分不同的网络亚结构分别予以可视化。每种数据类型在Pajek中都有自己的描述方法。Pajek提供的基于过程的分析方法包括探测结构平衡和聚集性（clusterability），分层分解和团块模型（结构、正则对等性）等。Pajek只包含少数基本的统计程序。 NetMiner 简介 NetMiner 是一个把社会网络分析和可视化探索技术结合在一起的软件工具。它允许使用者以可视化和交互的方式探查网络数据，以找出网络潜在的模式和结构。NetMiner采用了一种为把分析和可视化结合在一起而优化了的网络数据类型，包括三种类型的变量：邻接矩阵（称作层）、联系变量和行动者属性数据。与Pajek和NetDraw相似，NetMiner也具有高级的图形特性，尤其是几乎所有的结果都是以文本和图形两种方式呈递的。NetMiner提供的网络描述方法和基于过程的分析方法也较为丰富，统计方面则支持一些标准的统计过程：描述性统计、ANOVA、相关和回归。 STRUCTURE 简介 STRUCTURE 是一个命令驱动的DOS程序，需要在输入文件中包含数据管理和网络分析的命令。STRUCTURE支持五种网络分析类型中的网络模型：自主性（结构洞分析）、凝聚性（识别派系）、扩散性、对等性（结构或角色对等性分析和团块模型分析）和权力（网络中心与均质分析）。STRUCTURE提供的大多数分析功能是独具的，在其他分析软件中找不到。MultiNet简介 MultiNet 是一个适于分析大型和稀疏网络数据的程序。由于MultiNet是为大型网络的分析而专门设计的，因而像Pajek那样，数据输入也使用节点和联系列表，而非邻接矩阵。对于分析程序产生的几乎所有输出结果都可以以图形化方式展现。MultiNet可以计算degree, betweenness, closeness and components statistic，以及这些统计量的频数分布。通过MultiNet，可以使用几种本征空间（eigenspace）的方法来分析网络的结构。MultiNet包含四种统计技术：交叉表和卡方检验，ANOVA，相关和p*指数随机图模型。

社会网络分析方法(总结)

社会网络分析方法 SNA分析软件 ●第一类为自由可视化SNA 软件，共有Agna 等9 种软件，位于图1 的右上角，这类软件可以自 由下载使用，成本低，但一般这类软件的一个共同缺点是缺乏相应的如在线帮助等技术支持； ●第二类为商业可视化SNA 软件，如InFlow 等3种，这类软件大都有良好的技术支持；（3）第 三类为可视化SNA 软件，如KliqFinder 等4 种，这类软件一般都是商业软件，但他们都有可以通过下载试用版的软件，来使用其中的绝大部分功能 ●第四类为自由非可视化SNA 软件，如FATCAT 等7 种，这类软件的特点是免费使用，但对SNA 的分析结果以数据表等形式输出，不具有可视化分析结果的功能； ●第五类为商业非可视化SNA 软件，只有GRADAP 一种，该软件以图表分析为主，不具有可 视化的功能。在23 种SNA 软件中，有16 种SNA 软件，即近70%的SNA 软件，具有可视化功能。 SNA分析方法 使用SNA 软件进行社会网络分析时，一般需要按准备数据、数据处理和数据分析三个步骤进行。尽管因不同的SNA 软件的具体操作不同，但这三个步骤基本是一致的。 1.准备数据，建立关系矩阵 准备数据是指将使用问卷或其他调查方法，或直接从网络教学支撑平台自带的后台数据库中所获得的用于研究的关系数据，经过整理后按照规定格式形成关系矩阵，以备数据处理时使用。这个步骤也是SNA 分析的重要的基础性工作。SNA 中共有三种关系矩阵：邻接矩（AdjacencyMatrix）、发生阵（Incidence Matrix）和隶属关系矩阵（Affiliation Matrix）。邻接矩阵为正方阵，其行和列都代表完全相同的行动者，如果邻接矩阵的值为二值矩阵，则其中的“0”表示两个行动者之间没有关系，而“1”则表示两个行动者之间存在关系。然而我们

社会网络分析法

第十三章社会网络分析法 近几十年来社会网络分析法有了迅速的发展，它已被“泛应用到了社会学、政治学、人类学和社会政策研究等多个领域。本章我们将侧重介绍社会网络分析法的基本概念、历史、主要分析技术及其应用。 第一节社会网络分析的概念 一、什么是社会网络分析 网络指的是各种关联，而社会网络(social network)即可简单地称为社会关系所构成的结构。故从这一方面来说，社会网络代表着一种结构关系，它可反映行动者之间的社会关系。构成社会网络的主要要素有： 行动者(actor)：这里的行动者不但指具体的个人，还可指一个群体、公司或其他集体性的社会单位。每个行动者在网络中的位置被称为“结点(node)”。 关系纽带(relational tie)：行动者之间相互的关联即称关系纽带。人们之间的关系形式是多种多样的，如亲属关系、合作关系、交换关系、对抗关系等，这些都构成了不同的关系纽带。 二人组(dyad)：由两个行动者所构成的关系。这是社会网络的最简单或最基本的形式，是我们分析各种关系纽带的基础。 二人组(triad)：由三个行动者所构成的关系。 子群(subgroup)：指行动者之间的任何形式关系的子集。 群体(group)：其关系得到测量的所有行动者的集合。 社会网络分析是对社会网络的关系结构及其属性加以分析的一套规范和方法。它又被称结构分析(structural analysis)，因为它主要分析的是不同社会单位(个体、群体或社会)所构成的社会关系的结构及其属性。 从这个意义上说，社会网络分析不仅是对关系或结构加以分析的一套技术，还是一种理论方法——结构分析思想。因为在社会网络分析学者看来，社会学所研究的对象就是社会结构，而这种结构即表现为行动者之间的关系模式。社会网络分析家B·韦尔曼(Barry Wellman)指出：“网络分析探究的是深层结构——隐藏在复杂的社会系统表面之下的一定的网络模式。”例如，网络分析者特别关注特定网络中的关联模式如何通过提供不同的机会或限制，从而影响到人们的行动。 韦尔曼指出，作为一种研究社会结构的基本方法，社会网络分析具有如下基本原理： 1．关系纽带经常是不对称地相互作用着的，在内容和强度上都有所不同。 2．关系纽带间接或直接地把网络成员连接在一起；故必须在更大的网络结构背景中对其加以分析。 3．社会纽带结构产生了非随机的网络，因而形成了网络群(network clusters)、网络界限和交叉关联。

G研究报告前沿及热点评析

2009年我国3G研究前沿及热点评析 摘要：2009年，随着3G的普及推广及应用，我国媒体发生的变化，手机媒体发展及手机 广告都是受关注的问题。本文选取了2009年3G研究之文章八十余篇，从3G媒体本身、3G 媒体与传统媒体、3G媒体与网络媒体、3G时代的手机媒体广告等五个方面对这些文章进行归类分析，以描述2009年度的3G媒体研究现状，为3G媒体以后的研究有所裨益。 关键词：3G手机媒体手机广告传统媒体 2009年1月7日工业和信息化部为中国移动、中国电信和中国联通发放3张第三代 移动通信＜3G）牌照，自此，期待了十多年之久的3G时代终于来临。3G时代的手机媒体， 3G新媒体与传统媒体，媒介融合，3G手机广告发展等等都是09年3G研究重点之所在。 一、3G技术及特征 3G是“ 3rd Generation ”的简写，代表着第三代移动通信技术。手机问世至今，经历了第一代模拟制式手机＜1G和第二代GSM TDMA等数字手机＜2G）。 3G是指将无线通信与国际互联网等多媒体通信结合的新一代移动通信系统，有人简称其为“无线互联网”。 相对第一代模拟制式手机（1G1和第二代GSM TDMA等数字手机（2G＞, 3G通信的名称繁多，国际电联规定为“ IMT-2000 ”（国际移动电话2000＞标准，欧洲的电信业巨头们则称其为“ UMTS通用移动通信系统。该标准规定，移动终端以车速移动时，其传送数据速率为144Kbps，室外静止或步行时速率为 384Kbps，而室内为2Mbp&但这些要求并不意味着用户可用速率就可以达到2Mbps,因为室内速率还将依赖于建筑物内详细的频率规划以及组织与运营商协作的紧密程度。目前已经进行商业应用的 2.5G移动通信技术是从2G迈向3G 的衔接性技术，由于3G是个相当浩大的工程，所牵扯的层面多且复杂，要从目前的2G迈 向3G不可能一下就衔接得上，因此出现了介于2G和3G之间的2.5G。HSCSD GPRS WAP EDGE 蓝牙（Bluetooth〉、EPOC等技术都是2.5G 技术。 国际电信联盟＜TTU将3G定义为便于成长、拓展带宽和支持多样化应用的第三代移动通信技术。“便于成长”是指3G技术具有和2G的兼容性；“拓展带宽”意味着在传输声 音和数据的速度上得到极大提升；而“支持多样化应用”则是指3G技术能够处理图像、音 乐、视频流等多种媒体形式，从而支持手机提供手机电视、手机广播、手机广告，无线上网、视频电话等多种信息服务。1 二、3G时代的手机媒体发展 在中国互联网络信息中心（CNNIC＞发布的《中国手机媒体研究报告》中，把手机媒体分为手机报、手机音频广播、手机视频、手机电视和手机小说五种形式。3G技术的成熟与普 及为手机媒体提供了一个信息传输更为高效的网络，这极大的拓宽了手机媒体的应用范围，促进了手机媒体的发展。有些学者认为，在3G时代，手机媒体必将成为主流新媒体， 并对手机媒体的发展前景颇为看好，而有学者却指出，手机媒体由于自身限制，只能成为其他媒体的补充，甚至不能被称作“第五媒体”。在这些探讨中，可以看出，3G时代的手 机媒体发展前景是光明的，但现在，也仅仅处在起步阶段。 有学者通过SWOT分析得出手机媒体的潜在机遇与威胁、优势与劣势。潜在机遇包括3G系统的技术优势；政府资金及政策扶植；手机用户基数大，手机上网人数激增。潜在威胁包括：用户接受程度及阅读习惯的障碍；定位空间内竞争者较多；立法滞后、监管缺位。潜在优势包括：3G手机终端的自身优势；传播特性。潜在劣势包括：产业价值链及运

政治学研究前沿与热点问题

政治学研究前沿与热点问题 政治学是研究以国家政权为核心的社会主要政治现象和政治关系的科学。改革开放以来，中国政治学取得了长足的发展，不断为中国特色社会主义政治发展提供理论指导和理论服务。了解政治学研究的前沿与热点问题，有利于政治学研究工作者更好地思考中国政治学繁荣发展的思路，对促进中国特色社会主义政治学的健康发展，推动中国特色社会主义政治发展具有重大的理论意义和现实意义。 一、中国政治学的发展阶段 中国，政治学既是一门古老的学科，也是一门新兴的学科。我们的祖先给我们留下了丰富的政治学方面的典籍，几千年的治国理念和治国实践，尤其是政治制度和机制方面的创制和运作，曾经为中华文明的创立繁荣立下了汗马功劳。 伴随改革开放恢复和发展起来的中国政治学，坚守经世致用的学科本质，始终把握时代脉搏，紧随历史前进的步伐，服务于中国的政治体制改革和中国特色社会主义政治建设和政治发展，在30年的辉煌历程中，大致经历了以下4个发展阶段： 第一个阶段，恢复和重建阶段（1977-1985年）。改革开放伊始,面对中国经济、政治、社会生活一系列的制度性疑惑和体制性缺陷,中国社会呼唤着政治学为中国的政治生活提供说明、解读和指引,为推进中国特色社会主义的政治建设提供理论支撑和理论服务,使我们的政治建设更加合理、科学和优良。中国特色社会主义政治建设需要政治学为其提供理论支撑和服务。 第二个阶段，飞速发展阶段（1986-1989年）。随着政治体制改革的全面展开和社会主义民主建设的飞速发展，中国政治学政治学研究的学术视野迅速拓展，在社会大众中的影响不断扩大。尤其是在党的十三大前后,政治学研究开始出现政治体制改革研究热潮,并直接带动、强化了政治制度研究、反腐败研究和行政体制改革研究等。 第三阶段，全面深刻反思阶段（1989-1991年）。1989年之后,中国政治学届的广大理论工作者和实际工作者,以高度负责的精神,对恢

人力资源管理热点前沿问题

1、浅析股票期权激励机制在公司治理中的作用 2、中国劳动力流动及户籍问题研究 3、中国农村劳动力转移与城市化问题研究 4、中国民族企业的人力资源管理问题分析 5、现代企业薪酬设计 6、现代企业人事测评技术及其应用 7、国有企业的管理人员培训问题研究 8、研发人员素质测评体系构建 9、中层行政管理人员评价体系的建立 10、员工持股计划在我国国有企业中的应用 11、关于经营管理者称奇报酬激励机制的探讨 12、国有企业经营者年薪制的思考 13、浅析企业员工绩效考核制度 14、论激励在现代企业人力资源管理中的作用 15、沟通在绩效管理中的体现研究 16、绩效考评方法体系研究 17、小型IT企业人力资源管理问题的研究 18、企业中高层管理人员的选拔研究 19、工资管理制度的比较分析 20、公司如何平衡各部门员工的绩效工资 21、企业销售人员绩效考评体系研究 22、浅议我国企业绩效评价体系 23、薪酬制度与员工激励问题初探 24、工资决定因素与企业劳动工资改革分析 25、论企业管理中的激励问题 26、中小企业实行股份合作制的探讨 27、成才素质研究系统 28、论我国劳动力市场的培育和完善 29、论现代企业制度中的员工持股计划 30、企业员工的培训与开发 31、职工持股计划在高技术产业的探索与实践 32、知识经济时代人力资源的新发展 33、关于企业职工持股若干问题的研究 34、关于企业管理人员绩效考评研究 35、基于KPI的绩效管理体系设计 36、战略与绩效考核的桥梁------平衡计分卡实施研究 37、基于工作绩效的雇员流动机制研究 38、招聘面试的方案设计与研究 39、国有企业绩效考评问题研究 40、企业管理人员绩效考核体系研究 41、企业绩效评价的方法与应用 42、手机终端零售人员人力资源管理方法与研究 43、我国国有企业经营者报酬激励机制研究 44、工作绩效评估中的信度问题研究

国外竞争情报研究热点_前沿及趋势的可视化分析

国外竞争情报研究热点、前沿及趋势的可视化分析 杨利军 魏晓峰 中山大学资讯管理系 广州510006 摘要 利用W eb of Science 的文献数据,借助C ite Space 软件绘制知识图谱,分析国外竞争情报研究的重要学科领域、知识基础、研究热点和前沿,预测未来竞争情报研究的趋势,为国内竞争情报研究和学科发展规划提供必要的参考依据。 关键词 竞争情报 信息可视化 知识图谱 分类号 G350 V isualizati o n Analysis of t he Hot Topics ,Frontiers and Trends of R esearches on Foreign Com petitive Intel ligence Y ang L ijun W e iX iao feng Schoo l o f Infor m ation M anage m ent ,Sun Y at sen Un i v ers it y ,G uang z hou 510006 Ab stract U si ng docu m en ts dat um fro m W eb o f Sc i ence and m app i ng v isua lized know ledge doma i ns by operati ng C iteSpace ,t h is pa per ana l yses i m portant sub j ects invo l ved ,kno w l edge base ,the hot top i cs and fron tiers of researches on foreign co m pe titive intelligence ,furt her predicts resea rch trends to prov i de essenti a l re ferences for furthe r research ,develop m ent and l ayou t o f sub j ect on do m esti c co m petiti ve intelligence . K ey word s competiti ve i n telligence i nfor m a tion v isuali zati on m app i ng know ledge dom a i ns 收稿日期:2010-05-11 修回日期:2010-07-19 本文起止页码:62-66 本文责任编辑:王传清 1 引 言 竞争情报是当今市场激烈竞争和社会信息化高度发展的必然产物,是指以提高企业的竞争力为目的,关于竞争环境、竞争对手和竞争策略的情报。它不仅包括竞争数据的收集和行业数据、竞争对手的分析,而且还体现出企业的一项核心能力,即通过对有关竞争对手、竞争环境和竞争策略信息的收集与分析,生成关于企业机会、威胁、优势与弱点的新知识和情报,并以此为依据制定出能够发挥和保持企业竞争优势的经营战略;它既是一种信息产品,又是一种信息活动和过程。竞争情报已经成为企业等竞争实体核心竞争力的集中体现 [1] 。 国外在此方面的研究起步早于国内,研究成果及其转化应用也比国内成熟。因此,有必要对国外竞争情报领域的研究状况进行总结,以供国内各方参考借鉴。 2 数据来源及处理 2.1 数据来源 本文所使用的数据来源于W e b of Science 数据库, 检索时间为2010年1月20日。检索表达式设定为Top ic=( co mpet it*i i ntelligence )OR Top i c=( co mpetiti * i nfor mati on )OR T opic=(co mpetiti * S AME i ntelli gence)OR Topic=(co m pet it*i SA M E i nfor mation),学科 类别范围是所有学科领域;入库时间设定为2000-2010年;文献类型只包含期刊论文(A rticl e)。经过检索得到有效的文献记录为1522篇,总引文频次为10517,引证文献(去除自引)为9563篇,如图1和图2所示: 图1 每年出版的文献数 2.2 数据处理工具 C iteSpace 是美国德雷赛尔大学( D rexel Un i versity)

管理学前沿和热点介绍

管理学前沿和热点介绍 我们现在的考试中不仅仅有很多基础知识。也会有涉及到现在管理学的一些前沿知识和热点知识。所以我们现在将开辟此栏目来帮助大家！！！ 这期是:标杆管理因为工作比较忙。所以希望用一个月的时间把这期做好。 希望大家支持。你也可以这样做了，或者把好的东西发到论坛上。 标杆管理（benchmarking）起源于70年代末80年代初美国学习日本的运动中，首 开标杆管理先河的是施乐公司。1976年以后，一直保持着世界复印机市场实际垄断地 位的施乐遇到了来自国内外特别是日本竞争者的全方位挑战，如佳能、NEC等公司以 施乐的成本价销售产品且能够获利，产品开发周期、开发人员分别比施乐短或少50％ ，施乐的市场份额从82％直线下降到35％。面对着竞争威胁，施乐公司最先发起向日 本企业学习的运动，开展了广泛、深入的标杆管理。施乐公司使用了"竞争标杆方法 "（Competitive benchmarking）概念和方法，这个方法是指，从生产成本、周期时 间、营销成本、零售价格等领域中，找出一些明确的衡量标准或项目，然后将施乐公 司在这些项目的表现，与佳能等主要的竞争对手进行比较，找出了其中的差距，弄清 了这些公司的运作机理，全面调整了经营战略、战术，改进了业务流程，很快收到了 成效，把失去的市场份额重新夺了回来。在提高交付定货的工作水平和处理低值货品 浪费大的问题上，同样应用标杆管理方法，以交付速度比施乐快3倍的比恩公司为标 杆，并选择14个经营同类产品的公司逐一考察，找出了问题的症结并采取措施，使仓 储成本下降了10％，年节省低值品费用数千万美元。于是，西方企业群

起学习借鉴， 把标杆管理作为竞争的最佳指导，优化企业实践，提高企业经营管理水平和市场竞争 力，取得了显著的改进成效。一些企业取得了系统突破，许多公司回报在五倍以上。 什么是标杆管理? 标杆管理的概念可概括为:不断寻找和研究同行一流公司的最佳实践，以此为基 准与本企业进行比较、分析、判断，从而使自己企业得到不断改进，从而进入赶超一 流公司创造优秀业绩的良性循环过程。其核心是向业内或业外的最优企业学习。通过 学习，企业重新思考和改进经营实践，创造自己的最佳实践，这实际上是模仿创新的 过程。 标杆管理站在全行业甚至更广阔的全球视野上寻找基准，突破了企业的职能分工 界限和企业性质与行业局限，重视实际经验，强调具体的环节、界面和流程，因而更 具有特色。 标杆管理的三种方法 标杆管理主要分为战略性、操作性和国际性三种。 1、战略性标杆管理，是在与同业最好公司进行比较的基础上，从总体上关注企 业如何竞争发展，明确和改进公司战略，提高公司战略运作水平。战略标杆管理是跨 越行业界限寻求绩优公司成功的战略和优胜竞争模式。 战略性标杆分析需要收集各竞争者的财务、市场状况进行相关分析，提出自己的 最佳战略。许多公司通过标杆管理成功地进行了战略转变。 2、操作性标杆管理，是一种注重公司整体或某个环节的具体运作，找出达到同 行最好的运作方法。从内容上可分为流程标杆管理和业务标杆管理。流程标杆管理是 从具有类似流程的公司中发掘最有效的操作程序，使企业通过改进核心过程提高业绩

社会网络分析_SNA_研究热点与前沿的可视化分析.

情报、信息与共享 Intelligence,Inform ation &Sharing [基金项目] 本文系国家社会科学基金资助项目社会网络分析在企业知识共享中的应用研究 (09B TQ 022的研究成果之一。[作者简介] 赵蓉英,女,1966年生,教授,博士生导师,武汉大学科学评价研究中心副主任;王静,女,1986年生,硕士生。 社会网络分析(SNA研究热点与前沿的可视化分析 Resea rch o f Inte rna tio nal Soc ial Net w or k Analysis in Fro nt ier Do mains in Visualize d Info rm atio n 赵蓉英王静 (武汉大学信息资源研究中心,武汉大学科学评价研究中心,武汉,430072 [摘要] 本文首先对IS I We b of Kno w le dg e 数据库中收录的以社会网络分析(S NA为主题的文献的时空分布进行了分析;然后利用信息可视化软件Cite Space 绘制出社会网络分析(SNA的代表人物、代表作的知识图谱,并对其进行了分析;最后通过检测词频变动趋势显著的主题词确定出国际社会网络分析(SNA研究的前沿领

域和发展趋势,并绘制出国际视野下的社会网络分析(S NA研究热点与研究前沿的 知识图谱。 [关键词] 社会网络分析研究热点研究前沿知识图谱 CiteSpace ! [中图分类号] G 203 [文献标识码] A [文章编号] 1003 2797(201101 0088 07 [Abstract] The distri bution of time,geographic regi ons for the publi shed papers regarding to Social N etwork Analysis was analyzed by maki ng use of the newly developed informati on vi s ualization m ethods,and the co-citation data records retri eved from ISI Web of Knowledge,then dr aw the knowledge map of C i ted Author ,Cited Reference on Soci al N etwork Analysis.And confirm s the research edge and trend of i nternational research on Social N etwork Analysis by detecting subject headings whos e word frequency fluctuation are s i gni ficant,and draws the knowledge map of them by us i ng Citespace.[Key words] Social N etwork Analysi s ,research edge,knowledge map,C i teSpace ! 最初对社会网络感兴趣的是英国著名的人类学家布朗(Ra dcliffe Brown ,他在对社会结构的关注中,以相对来说非技术的形式提出了社会网络的思想(参见布 朗,1999。从30年代到70年代,越来越多的社会人类学家和社会学家开始构建布朗的社会结构概念,认真思考社会结构和社会网络这些概念和隐喻。这些结构化的隐喻目的在于理解相互缠绕和关联在一起的关系,而社会行动恰恰是通过这些关系组织在一起的。渐渐的, 社会网络这个隐喻步入学术殿堂。社会网络的一些关键概念也应运而生,诸如密度 (d ensity、中心度 (cen trality、三方关系 (triad 等概念如雨后春笋,纷纷涌现[1] 。 概括地讲,社会网络分析是对社会关系结构及其 属性加以分析的一套规范和方法。它主要分析的是不同社会单位(个体、群体或社会所构成的关系的结

基于社会网络的道路网络分析

第44卷第5期 山 西建筑V〇1.44N〇.5 2 0 1 8 年 2 月SHANXI ARCHITECTURE Feb.2018 ?121 ? ?道路?铁路? 文章编号：1009-6825 (2018) 05-0121 -03 基于社会网络的道路网络分析+ 陈少鹏高贺 (东北林业大学土木工程学院，黑龙江哈尔滨150040) 摘要:将道路网络抽象为无向无权网络，利用社会网络分析方法，分析了度中心性、接近中心性、中间中心性在道路网络的具体 含义，同时分析了社会网络凝聚子群聚类的具体步骤。以拉萨市主干路网为例，利用社会网络分析工具UCINET对网络中心性以 及节点派系进行分析。凝聚子群得到的两个重要节点派系是路网的枢纽，承担着对内对外交通功能，符合实际各区域之间的功能 连接。 关键词:社会网络，道路网络，中心性，凝聚子群 中图分类号:U491 〇引言 社会网络是指社会行动者及其间的关系的集合。也可描述 为是由多个点（行动者）和各点之间的连线（行动者之间的关系）组成的集合[1]。社会网络中节点与节点之间构成的网络关系与 道路网络的结构形式有共通之处，将社会网络中人与人之间的联 系和影响抽象为道路网络中各节点之间的相互连接和影响，以社 会网络分析方法对道路网络进行分析，识别出路网的重要节点，可为道路网现状以及服务水平评价提供依据。 目前路网研究主要采用复杂网络分析方法，基于该方法可以 分析网络基础参数和拓扑结构特征[2]，而社会网络方法主要分析 网络中心性和网络子群。通过对中心性的分析可以了解节点在 网络中起到作用，例如节点的连通性、重要性及过渡性;而子群分 析可以划分若干个派系，通过派系内部及派系之间的稀疏关系了 解网络的组织形式。 1道路网络构建 本研究的主要目的是探索性地提出用新奇的社会网络分析 方法来分析道路网络的可行性，所以将道路网络抽象为无向图C (F，E)(忽略了道路一些属性，如流量、拥挤程度、事故等），其中F 为节点的集合，E为边的集合。用4表示道路网络G的邻接 矩阵： {Cb~~ Cb l]】l(1) 〇 2社会网络分析方法 关系是社会网络分析理论的基础，中心性与凝聚子群是社会 网络分析常用指标，利用这些指标可以剖析道路节点之间的关系 特征[1]〇 2.1 中心性 中心性是社会网络分析核心，其能够反映出个人或者组织(节点）在网络中的地位以及信息在整个网络中如何传播。社会 网络中心性有三种分析方法： 1)度中心性。是指一个节点在网络中处于核心地位的程度，即有多少个节点与该节点直接相连。在道路网络应用中，度越大 意味着更多的路径连接到交叉口，也可能意味着度高的节点要比 度低的节点更拥堵[M]: CD(ni)=⑵ j=i 文献标识码:A 2)紧密中心性。在社会网络中，紧密度表示一个节点与其他 节点的接近程度： C c(ni)= 7= 1 (3) 无向图标准化紧密性公式： J L n C c(ni)=j=i r,_ 1(4) 3)中间中心性。表示一个节点对其他没有直接联系节点的 控制性。衡量网络中节点作为“桥梁”的能力： Csin,) = ^----------(5) Sjk 无向图标准化中间性公式： C?g“-2)⑷其中，办为节点?之间的直接路径数;取（^)为节点％到节点&的途径上有节点&的路径数。 2.2凝聚子群 社会网络分析的另一项重要内容是研究网络中存在的凝聚 子群，形象地说就是寻找网络中的小团体，或称之为派系。分析 路网的派系可以找到相互联系紧密的节点群，为区域交通问题的 改善提供依据。凝聚子群分析步骤如下： 第一步:对于多值的矩阵，分析凝聚子群时要把多值转化为 〇，1 二值。 第二步:进行派系分析，找出所有派系，通过调整派系规模，得到理性派系结构。 第三步:分析派系重叠模式，有大量派系它们之间存在重叠，此种情况下利用“共享成员”矩阵来降低派系的数量。 3实例分析 3.1 路网选择 以西藏拉萨市主干路网为例进行分析。拉萨市城区主干路 网有51个节点，102个路段。 3.2中心性结果分析 使用UCINET软件对社会网络进行分析[5]。度中心性、接近 中心性和中间中心性结果如表1所示。 收稿日期=2017-12-05 ★:黑龙江省自然科学基金青年项目（QC2107039);教育部人文社会科学研究青年基金项目（17YJCZH152) 作者简介:陈少鹏（1993-)，男，在读硕士

社会网络分析报告的应用

7、社会网络分析的应用 一、国外的应用 社会网络分析萌芽于20世纪30年代，形成于60年代，从1980年以后，关于社会网络分析的论文显著增长。国外的应用研究主要集中在社会科学、家庭关系、交通运输、健康和医疗以及传染病传播机制等方面。 在情报学领域，国外的研究主要集中在两个方面:合著网络的研究和引文网络的研究。 (一)合著网络研究 1.Liuxiaoming，BollenJohan等人利用ACM和IEEE的数字图书馆会议文献建立了作者合著网络，利用中心性分指标析该合著网络，研究表明了PageRank和AuthorRank在合著网络研究中的重要性和优势。 2.M.E.J.Newman利用社会网络分析法对物理学、生物学和计算机科学三种学科的作者建立起了论文合著网络，分析了不同学科作者合著网络类型的区别和特点。 3.Logan和Pao则致力于研究如何使用社会网络分析法寻找出某一个领域的最核心作者。 (二)引文网络研究 主要应用于信息资源研究中，对文献之间的引用、共引的研究。 1.HENRY KREUZMAN进行了哲学学科62位代表作者的引文网络研究，揭示了哲学科学和认知论之间的联系。 2.HowardD.white专门探讨了社会网络结构和引文网络之间的在联

系。 3.学者们提出了二值矩阵和赋值矩阵，还构建同被引网络的研究方法，用来分析同被引情况。 二、.国的应用 国的社会网络分析己被运用到合著和引文网络研究、竞争情报、知识管理、网络信息资源评价以及图书馆资源配置等众多领域。 （一）合著网络研究 1.亮，朱庆华等选取《情报学报》1998一2005年之间的合著者为研究对象，对合著网络进行中心性分析、凝聚子群分析和核心--边缘分析的实证研究。 2.蓓，袁毅等选取中国期刊网里情报学、情报工作栏目下的所有作者为研究对象，进行社会网络分析，并做了团队合作的时序变化研究。 3.鲍，朱庆华等选取了CSSCI数据库里近十年以来的全部情报学领域的论文进行社会网络分析研究，在合著网络分析中，对“小团体”的形成机制进行了研究。 (二)引文网络研究 社会网络引文分析方法与引文分析家所使用的方法是一致的并扩展了它的研究方法，主要分为作者引文研究和期刊引文研究。 1.徐媛媛，朱庆华以参考咨询领域的32名高被引作者为研究对象，运用社会网络分析法从密度、中心度和凝聚子群方面进行研究。 2.邱均平教授对编辑出版类期刊进行引文网络分析，结果说明期刊同被引方法应用于确定核心期刊是有效的。他在后来对图书馆学情报学