这份2022-1992年的上市公司连锁董事网络数据分析报告，通过精心设计的数据处理和计算流程，揭示了中国上市公司之间基于董事会成员共通性所构建的复杂网络结构。以下是对分析方法和数据指标的具体解读：
### 测算方式
**（1）职位类别编码**
首先，对原始数据中的职位进行分类编码，只保留与董事相关的记录，以确保数据分析的聚焦性和准确性。
**（2）清洗与矩阵构建**
接着，通过清洗数据去除无效或重复信息，并构建网络节点间的连接矩阵，为后续的网络分析奠定基础。
**（3）Python网络构建与指标计算**
使用Python编程语言和相关库，基于构建好的矩阵来创建董事间相互关联的网络模型。在此基础上，进一步计算中介中心度、加权度中心度等关键指标。
### 数据指标解析
- **bc：中介中心度**
中介中心性体现了某个节点在其他任意两点之间最短路径上的出现频率，反映了该节点在网络中的“桥梁”作用，中介中心度越高表明其对网络信息流动的控制力越强。
- **weighted_dc：加权度中心度**
加权度中心度考量了节点与邻居间的链接强度或价值，适用于衡量在有权重关联（如合作频率、资金流量等）场景下的重要性分布。
- **cc：接近中心度**
接近中心度衡量了一个节点到达网络中所有其他节点平均距离的倒数，值越大表示该节点在网络中的位置越“中心”，更易于高效地与其他节点沟通或传递信息。
- **unweighted dc：未加权度中心度**
简单统计一个节点与多少个其他节点直接相连，没有考虑连接的强度或频率。在本研究中代表了一家公司有多少连锁董事会成员关系。
- **ec: 特征向量中心度**
特征向量中心性是根据矩阵特征值分解计算得出的一个指标，它反映出节点在强联系网络中的相对重要程度，尤其适合识别关键影响者或枢纽节点。
- **structualhole_efficiency：结构洞效率**
结构洞理论关注的是网络中未被利用的潜在连接机会。结构洞效率评估了网络中信息流通的有效性，较高的值表示信息能够更自由地在不直接相连的节点间流动。
- **structualhole_constraint：结构洞约束**
衡量一个节点受到其邻近节点限制的程度，低值表明该节点拥有更多独立行动和资源获取的空间。
### 数据来源
数据来源于权威数据库，确保了分析结果的准确性和可靠性。通过这一系列精细化的数据处理与深度挖掘，不仅揭示了个别董事或公司间复杂的网络联系，还为理解中国上市公司治理结构、风险传播机制及潜在的利益关联提供了宝贵的视角。
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雷达卡
【数据】上市公司连锁董事网络数据2022-1992年
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