快速上手社会网络分析并掌握应用的超车道

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马克思曾谈到“人是一切社会关系的总和”，如何预测或分析个体的社会性行为，分析宏观现象出现的原因与机理，一直是社会学、经济学等学科关注的重点，而网络是描述一个集体中个体与个体联系的主要数学模型，由此，将网络的模型应用至社会现象当中便产生了社会网络分析研究。社会网络是涵盖控制理论、社会学、物理学、应用数学、心理学、经济学、管理学以及生物学等的多学科交叉领域，从人类社会网络中的舆论、谣言传播、大众决策、社会权力的形成，到自然和社会领域中生物演化、合作涌现，最后到科技工业领域中集群控制、群体智能，这些都是目前广受学界关注的研究问题。

观点动力学等社会网络中的观点形成与舆论传播的研究是结合心理学的科学原理，利用控制理论、图论和数据科学的研究方法与建模手段，探究在社会网络中个体是如何相互影响与交换观点、大众观点如何演化以及观点的多样性、一致性及稳定性分析的交叉学科领域。这样的社会网络包括公司董事会、学校教室中的学生网络，以及大数据视角下的线上社交网络等多种场景。　

在人工智能发展与5G技术普及的未来，物联网也将进一步进入社会网络的范畴，生活中孤立存在的事物将越来越少，社会网络的结构将进一步复杂化，如高维空间结构、多层网络等将在未来社会中普遍存在。这些结构对社会网络的影响也需要进一步深入研究。总之，对社会网络相关研究进行深度的分析与研究将会为未来社会发展与管理提供更加合理的解决方案。

                                               本文来自《张江科技评论》罗云 (西湖大学人工智能与机器人实验室博士生)

2021年6月期Python社会网络分析线上课程

快速上手社会网络分析并掌握应用的超车道

开课信息：

培训时长：12小时

培训方式：线上学习，提供全套资料及答疑

培训费用：2200元 / 1900元(学生价,仅限全日制本科及硕士在读)

在线报名：http://www.peixun.net/main.php?mod=buy&cid=578

讲师介绍：

张忠元,理学博士, 中央财经大学教授, 博士生导师, 中国计算机学会高级会员,果壳网科学顾问。

主要研究兴趣在复杂网络分析和数据 挖掘. 在Data Mining and Knowledge Discovery,Physical Review E, EPL, Knowledge and Information Systems, Scientific Reports, 中国科学等国内外著名期刊上发表学术论文十余篇。

爱思唯尔杰出审稿人, 担任Data Mining and Knowledge Discovery,Physica A, Management Science等著名期刊的匿名审稿人。

课程目的：

1. 希望大家经过两天的学习, 能对基本的社会网络分析理论和实际应用有所掌握, 同时掌握python分析网络数据的基本技能；

2. 希望学员能够理解大量顶级期刊上相关领域的研究, 以期为后续学习和研究打下宽厚坚实的基础。

课程大纲：

第1讲（3小时）

1.   欧拉七桥问题 （0.5小时）

2.   图论的发展历史 （0.25小时）

3.   复杂网络分析的发展历史 （0.25小时）

4.   图论的现状和主要关注的问题 （1.5小时）

5.   Python编程的基础知识（0.5小时）

第2讲（3小时）

1.   图论相关编程实践（0.5小时）

2.   复杂网络分析的现状和主要关注的问题 （0.25小时）

3.   复杂网络的小世界性质 （0.5小时）

4.   ER、WS、BA网络生成模型 （0.5小时）

5.   其它生成模型, 产生具有特定拓扑结构性质的网络 （0.25小时）

6.   使用Python进行实操生成网络 (0.25小时)

7.   复杂网络拓扑结构的稳健性和易感性（0.5小时）

第3讲（3.5小时）

1.   复杂网络的同配性概念和计算（0.25小时）

2.   弱连边的强度（0.25小时）

3.   复杂网络点的中心性 （0.5小时）

4.   复杂网络的社团结构探测: 方法和评价（0.5小时）

5.   链路预测（0.5小时）

6.   符号网络、多层网络和含时网络分析（0.5小时）

7.   以上均使用python实际操作 （0.5小时）

8.   网络的低维嵌入（0.5小时）

第4讲（3小时）

1.   复杂网络上的博弈论（0.5小时）

2.   SI、SIS、SIR 模型 （0.5小时）

3.   线性阈值模型、级联模型 （0.25小时）

4.   以上模型的性质, 关系和区别 （0.25小时）

5.   以上模型的python实操 （0.25小时）

6.   案例、文献阅读、机动、互动和答疑时间（1小时）

优惠：

现场班老学员9折优惠；

同一单位三人以上同时报名9折优惠；

折扣优惠与学生价优惠均不叠加。

报名流程：

1，点击“http://www.peixun.net/main.php?mod=buy&cid=578”，在线提交报名信息；

2，通过订单支付；

3，开课前一周发送课程资料，开课前一天远程测试；

4，发送发票，开课通知和结业证书。

联系方式：

尹老师

电话：010-53352991

QQ：42884447

WeChat：yinyinan888

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关键词：社会网络分析 网络分析 社会网络 社会网 python

社会网络分析研究 JG学术培训.pdf (470.09 KB)

2021-6-3 09:55:48 上传

张忠元老师SNA专题直播，
跟大家分享了为什么要学习复杂网络分析，并通过两个应用实例讲解了如何应用，精彩回顾：https://b23.tv/fPasvT

随着互联网技术高速的发展，网民的数量呈指数上升，社交网络进入了强调用户参与和体验的时代。

移动互联网时代，UGC（用户产生内容）不断发展，社交网络（Social Network）已经不断普及并深入人心，用户可以随时随地在网络上分享内容，由此产生了海量的用户数据。面对大数据时代的来临，复杂多变的社交网络其实有很多实用价值。



看一组数据：

微信每分钟395833人登录微信，19444人在进行视频或语音聊天；

新浪微博每分钟发出（或转发）64814篇微博；

Facebook用户每天共享的东西超40亿;

Twitter每天处理的数据量超3.4亿;

Tumblebr博客作者每分钟发布2.7万个新帖;

Instagram用户每天共享3600张新照片……

由此可以看出，社交网络生成的用户数据的价值已远远大于平台本身。相对于搜索、电商等大数据，社交用户行为数据传导路径更短，具有更高的价值。

典型的案例之一：社交网络大数据颠覆美国总统竞选定律

号称“世界上最民主的国家”的美国，有着这样的总统选举铁律：谁花的钱越多，赢得选举的几率就越大。但是，2012年美国总统奥巴马的再次当选创造了一个奇迹：在他获胜前的 70 年时间里，还没有一位美国总统能够在全国失业率高于 7.4% 的情况下连任成功；而在整个竞选过程中，奥巴马团队的花销不到3 亿美金，竞争对手罗姆尼花了近 4 亿美金却仍然败选！

社会网络分析技术是一项关键技术，也是一项热门的研究，涵盖了社会学、人类学、社会语言学、地理、社会心理学、通信研究、资讯科学、社会网络分析与探勘、组织研究、经济学以及生物学等多个领域，是一项多学科交叉技术。

社会网络大数据分析系统要求具有坚实的数据支撑，即数据获取全面、更新及时、获取数量大，也强调多维度、多粒度的分析手段相结合，并对分析速度、可视化以及人机交互等方面都提出很高的要求。

社会网络分析主要沿着下面三个大的方向进行发展：
(1) 社会计量学派运用图论方法对社会网络分析做出了杰出的贡献。
(2) 20世纪30年代的哈佛学派致力于研究人际模式和"团伙"形式。
(3) 20世纪50年代，曼彻斯特学派进行了大量的社会网络研究，他们把社会网络分析技术运用到了人际关系上。

英国学者J•斯科特指出：“社会网络分析已经为一种关于社会结构的新理论的出现奠定了基础。”

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