数据分析和处理的方法

对于世界城市网络研究而言，最大的数据问题还是缺乏以城市为单位的关系型数据。行动者具有各种属性特征。属性是作为行动者的人、客体或者事件独有的特性，如年龄、性别、地位、收入、态度等。行动者之间存在关系。由于关系至少发生在两个行动者之间，因此，“关系”不是个体独有的特性，不能还原为个体的属性特征。与属性和关系相对应，社会科学研究中最基本的两种数据类型是“属性数据”（attribute data）和“关系数据”（relational data）。属性数据是关于行动者的态度、观点以及性质等方面的数据。此类数据的收集主要依靠调查和访谈，对应的数据分析方法是“变量分析”（variable analysis）。关系数据则是关于联系、接触和联络方面的数据。这类数据是一个行动者与另一个行动者之间产生的关系。对这种关系数据的分析方法就是网络分析。当代社会学研究所分析的数据主要是属性数据，现有大多数统计技术不能分析关系数据，而社会网络分析则提供了对关系数据的一系列分析方法。

由于城市网络研究的数据是不同于城市属性数据的关系数据，因此在数据处理环节，除了简单的统计分析（描述性统计分析、主成分分析、回归分析等）以外，适合处理关系型数据的社会网络分析方法正在得到越来越多学者的认同和应用。相对于传统的研究方法关注某个社会行动者原子化的属性，社会网络分析将分析视角从个体转向关系以及关系嵌入其中的关系网络结构，这一点与城市网络分析的观点不谋而合。社会网络分析为正式地描述和检验复杂互动系统理论提供了强有力的工具，而将社会网络分析与世界城市网络相结合称为一个“完美的婚姻”（natural wedding）^[23]。社会网络分析半个世纪以来的发展可以为城市网络的分析提供很多分析的维度和概念。这种分析方法不仅可以使学者们对城市网络的总体结构进行分析（如网络的密度、连通性、结构洞等），还可以让学者们对网络中城市之间多种模式的流、交换和联系进行分析（如关系的性质、小群体），进而揭示城市之间这种复杂的连接模式。网络分析还可以对网络中某个节点（城市）的地位（如中心性）进行分析，从而为学者们探寻网络中的层级提供可能。史密斯和汀布莱克首先将社会网络分析进入城市网络分析，近年来随着越来挺多的学者都开始使用网络分析工具处理各种类型的城市网络数据，这种方法也正在成为城市网络分析的主流方法之一。但网络分析对数据完整性的要求进一步加大了关系型数据采集和获取的难度，这实际上也一直是对城市网络进行分析的主要障碍。

【注释】

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