社会网络由节点和节点之间的边组成，其中节点表示各种实体对象，可以是事物、人、单位等，边体现节点与节点之间的关系，如果两个节点之间有关系则二者之间就会存在一条边。这个关系可以是现实生活中的朋友关系、邻里关系，也可以是网络中虚拟的关注关系等。社会网络的形式化表达方法有两种：一种是图形表达法即社群图，由代表行动者的点和代表行动者之间关系的线构成；另一种方法是矩阵，行和列代表行动者，行列交叉点代表行动者之间的关系。社会网络分析研究的是社会行动者之间的关系数据，它建立在行动者之间具有重要关系的基础之上。社会网络分析学者运用计算机技术和统计学理论来研究网络，用密度、中心性、关系强度、派系等作为指标来对社会网络进行衡量。社会网络分析在数据获取和研究方法上独特性较强，受到学界广泛关注。社会网络分析法应用广泛，在情报学、信息学、社会科学等领域均有应用。
社会网络的分析方法主要有三种：主体分析、关系分析、整体网络分析，我们结合图7-1简述这三种分析的侧重点。假设图中C点为网络中的一个主体，从C点出发，分析C点分别和A，B，D，E，F点之间的关系，这种分析属于主体分析；关系分析的重点不是点，而是点与点之间的连线，分析两点之间连线（关系）的时间、内容、强度、亲密度、方向等信息；整体分析即为分析整个网络中所有的内容，包括社会网络中的点及点之间的关系。例如对于图7-1所示的网络简图，既要分析网络中所有的点A，B，C，D，E，F，还要分析网络中的连线AB，AE，BC，CF、CD。
图7-1 社会网络简图
通过研究网络关系，进行社会网络分析，可以帮助我们把孤立的个体关联起来，发现它们之间隐含的关系，而依据这些隐含的关系可以有效地挖掘出网络社区、网络中的关键节点等，故社会网络分析具有很好的应用价值。社会网络分析的流程主要包括四个步骤：
（1）通过问卷调查、访谈、平台记录数据等，得出网络分析的原始数据，本章的研究内容将基于知乎平台获得原始数据。
（2）确定后期进行网络分析的基本单位，可以是行动者个体，也可以是小组、群体或社区等。(www.xing528.com)
（3）利用单位间的邻接矩阵、隶属矩阵形成各分析单位的关系矩阵。
（4）数据分析，通过对上述矩阵进行分析，生成数据表、社群图、网络位置图、树形图等，基于社会网络分析理论实现对原始数据的可视化分析处理。
通过梳理国内外相关文献，可以发现社会网络分析的主要内容包括：社会网络的结构参数、凝聚子群和网络位置及网络角色，不同研究内容下又可以细分为更多的研究分支，图7-2为当前社会网络分析的研究内容细化框架图。观察图7-2可以发现，本章将要进行的热点话题意见领袖的特征挖掘研究属于社会网络分析研究内容的第三个分支网络位置和网络角色分析。
在上述基本理论的基础上，本章首先基于Python从知乎上爬取了相关数据，然后基于可视化分析软件对数据进行分析，尝试总结出热点话题传播过程中的重要角色——意见领袖的特征。
图7-2 社会网络分析研究内容细分图
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