社会网络分析研究方法及实践

从20世纪60年代至今，基于对以往的人际方法研究弊端的思考，一些研究者借助于快速发展的计算机技术，采用社会网络分析法研究人际关系。从不同的学术背景出发，社会网络研究沿着两个不同特色的研究取向平行发展，目前这两种分析方法都得到了广泛的应用。

1.整体网络分析方法

此方法关注的焦点是整体网络即一个社会体系中角色关系的综合结构或群体中不同角色的关系结构。该方向继承社会计量学的研究传统，代表人物是林顿·弗里曼。目前的研究集中于小群体内部关系研究，探讨网络结构随时间变迁和网络中成员的直接或间接的联系方式。主要概念有桥梁（bridges）、紧密性、结合体。

从数据收集上来看，整体网络分析方法主要使用提名选择法、参数选择法与循环选择法等各种选择方法，采用你最愿意让谁跟你一块过生日之类的或者最好朋友提名问题。从数据整理上来看，整体网络分析主要采用社会矩阵方法与社会图示法，社会矩阵是一个N×N的（0，1）矩阵。N代表群体的人数，横行代表选择者，纵行代表被选择者，在选择者与被选择者交叉的地方标出选择结果，最后就可以得到该群体的整体网络矩阵。社群图示法则在一张图上标出所有的群体成员，然后使用箭头表示群体成员的相互选择情况，最为研究者所熟知的即为由同心圆组成的箭靶图。从数据分析上来看，主要采用矩阵解析、社群图分析方法以及使用有关指数，如声望指数、中心指数加以标示。具体而言，矩阵解析方法将N×N社群矩阵作为初级矩阵予以分析，平方之后的矩阵则代表群体成员之间的二级关系，立方之后则代表二级关系，以此类推。社群图分析方法，则较为广大社会心理学者熟悉，即通过解剖社群图的基木结构，掌握群体中的社会网络分布情况，区分网络中不同地位的角色，如明星，联络人，孤立者等。声望指数的计算则包括相对声望指数与内部声望指数两种，指的是行为主体在关系中被选择为客体的比重或者在整体网络中的绝对人数。中心指数则通过计算行为主体介入的关系占据网络中所有关系的比重来获得。从数据处理采用的软件来看，整体网络分析主要采用独特设计的社会网络分析软件与社会测量软件。

2.自我中心网络分析(www.xing528.com)

研究集中于个体间的自我中心网络，从个体的角度来界定社会网。该方法是沿着英国人类学家的传统发展的，它所关心的问题是个体行为如何受到其人际网络的影响。这个领域的著名代表性人物是马克·格拉诺维特、哈里森、怀特和林南等。核心概念则主要是网络的范围、密度、强弱联系等。

从数据收集与数据整理上来看，根据荷兰学者范德普尔的总结，自我中心网络分析主要有以下几种方法：互动方法、角色关系和情感方法以及社会交换法。情感方法要求被试者指出与其关系最为密切的人，如最好朋友提问法或者十项提名法。这种方法的缺点在于不同的人的评价标准可能不一致。社会交换法以社会交换理论作为基础，认为拥有报偿性互动资源的人在影响被试的态度和行为的时候相当重要。这种方法目前得到了普遍运用，并且被证明在不同文化背景之中也是适用的。它的优势在于考察的是现实存在的关系，并且由于报偿性互动是相当特殊的，因此保证了所有被试者按照同一标准来回答问题。从数据分析与使用的软件来看，自我中心网络分析主要是运用SPSS、SAS或者Stata等大型统计软件中的线性相关分析、协方差分析等模块来探索影响自我中心网络特征的因素。

以上简要的介绍了几种常见的研究人际关系的方法及其研究成果。几种方法各有优势与不足，互相之间呈现相互弥补的关系。因此，为了能够较准确、全面地把握人际关系的实际情况，也有不少研究者采用了综合手段。