UCINETPPT课件VIP

,UCINETSoftware,1,-,Part1软件简介,Part2,界面介绍,UCINET,Part4实例1,Part5实例2,2,-,PART1,软件简介,3,-,UCINET社会网络分析软件,UCINET，全名为UniversityofCaliforniaatIrvineNETwork.目前最流行的社会网分析软件，该软件包有很强的矩阵分析功能，如矩阵代数和多元统计分析。它是目前最流行的，也是最容易上手、最适合新手的社会网络分析软件。,4,-,UCINET,Theintroductionofthesoftware,5,-,UCINET网络分析集成软件包括一维与二维数据分析的NetDraw，还有正在发展应用的三维展示分析软件Mage等，同时集成了Pajek用于大型网络分析的Free应用软件程序。利用UCINET软件可以读取文本文件、KrackPlot、Pajek、Negopy、VNA等格式的文件。它能处理32767个网络节点。当然,从实际操作来看，当节点数在500010000之间时，一些程序的运行就会很慢。另外，UCINET最新版本为UCINETv6.415UCINET为菜单驱动的Windows程序，UCINET能够处理的原始数据为矩阵格式，提供了大量数据管理和转化工具。该程序本身不包含网络可视化的图形程序，但可将数据和处理结果输出至NetDraw、Pajek、Mage和KrackPlot等软件作图。,6,-,SNA软件的种类繁多，适用的对象和运用的分析方法也有较大差异，且SNA软件分为自由软件和商业软件等多种不同类型。适用于虚拟学习社区社会网络分析的有NetMiner、Pajek和UCINET等三种SNA软件，这三种典型的SNA软件中，Pajek为自由软件，可以免费使用；NetMiner虽然是商业软件，但其测试版基本可以使用；UCINET是一款纯商业软件，但任何版本的UCINET软件都可以免费使用一个月。在Net-Miner、Pajek和UCINET三种软件中，以UCINET软件的使用最为普遍。,7,-,SocialNetworkAnalysis，SNA,8,-,一种综合型的SNA分析软件，在小型网络的统计功能方面做得好。但是分析现在的社交网络数据，就显得速度和灵活性方面无法令人满意。另外，它是收费软件（纯商业软件）。,综合性能最好NetMiner的界面友好性和易操作性在三个典型SNA软件中都是最高，这可以有效地帮助新手研究者较为顺利地开展先期的各种测量与分析工作，有效缩短新手研究者的适应期。（商业软件，但其测试版基本可以使用）,特别为处理大数据集而设计的网络分析和可视化程序，速度比较快，但就是统计功能不强。补救措施是做了和R软件的接口。（自由软件，可以免费使用）,comparison,9,-,PART2,界面介绍,10,-,主菜单：8个选项（File、Data、Transform、Tools、Network、Visualize、Option、Help）,主菜单下的快捷图标：6个，分别为（1）Exit:退出UCINET程序；（2）MatrixSpreadsheet:建立UCINET本身的矩阵数据表；（3）ImportDateviaSpreadsheetinterface输入文本文件，或者从Excel中导入文件，并保存为NCINET数据；（4）Edittextfile:用数据表编辑器创建一个UCINET数据；（5）DisplayUcinetDataset:展示UCINET数据；（6）VisualizenetworkwithNetDraw,导入NetDraw可视化软件程序，对网络数据进行可视化分析,t,ChangeDefaultFolder:改变默认文件夹。点击之后就可以选择经常使用的文件夹作为默认文件夹；CreateNewFolder：创造新建文件夹。可以把你经常使用的数据放在你的新文件夹中，只要打开UCINET，默认的文件夹就是你新创建的文件夹；CopyUCINETDataet:复制UCINET数据集。拷贝一个已有的UCINET数据，再单独起一个文件名；RenameUcinetDataset:重命名Ucinet数据集；DeleteUcinetDataset:删除Ucinet数据集；,t,1、文件操作子菜单（File）,Printsetup:打印设置；TextEditor:文本编辑程序。可用来输入、编辑UCINET数据文件；ViewPreviousOutput:查看前一个输出。查看在分析过程中产生的日志文件；LaunchMage:启动Mage画图程序；LaunchPajek:开启Pajek画图程序；EXIT:退出程序。,13,-,data子菜单包含一些处理UCINET数据的命令，它对数据文件进行编辑、输入、输出以及显示分析的结果等。主要介绍以下几个命令。（1）数据的输入和输出Spreadsheets:数据表编辑器，可用它直接输入和编辑UCINET数据，可以加入新的数据表，进行对称化处理。Random：创建随机数据。可创建多种多样的数据，例如创建一个随机的，满足一定概率分布的UCINET数据矩阵。可以选择的分布包括正态分布（Normal）、二项分布（伯努利分布）等。Importviaspreadsheet:利用spreadsheet输入文件。可以把Excel类型类型的文件转换为UCINET数据。,2、数据操作子菜单（Data）,importtextfile：输入文本文件。可用来输入的文本文件类型包括：数据语言形式的文本文件（DataLanguage,DL）,多元数据文件（MultipleDataFiles）,VNA软件使用的文件（VNA），Pajek软件使用的文件（Pajek）,Crackplot软件形式的文件（Krackplot）,Negopy软件使用的文件，初始文件（Raw）.Export:输出文件。把UCINET数据输出到其他类型的文件，以便其他程序读取和分析。可输出的文件和输入的文件类型基本相同。,15,-,(2)数据的展示及描述包括：Browse数据矩阵浏览Display：在计算机屏幕上展示UCINET数据库Describe：对数据进行描述。如描述数据的规模、维度、类型及标签等。,16,-,（3）数据的提取、移动、开包与合并，包括：Extract：数据抽取。该操作允许从一个数据矩阵中抽取出部分数据（Extractsubmatrix）。Remove：移除UCINET数据库。包括两个选项：一是移除孤立点（isolates）,选择它即可移除网络中的孤立点，从而得到关联图；二是移除与他者联系很少的点。即pendants，孤伶点。Unpack对一个包含多种关系的矩阵数据进行开包处理，分成多个独立的矩阵数据文件并加以保存，从而便于对单个矩阵进行分析Join：把一系列UCINET数据合并成一个数据文件，将多个单独的矩阵或多元矩阵合并成一个多元关系矩阵。（在合并的时候矩阵的行列数要相等，否则不能合并）,t,（4）数据的排序、置换、转置、匹配等，包括：Sort：按照一定的标准对一个网络各个点进行排序，使之对应于所指定的秩序permute：按照研究人员自己指定的顺序对行和列进行置换transpose:：对数据矩阵进行转置处理MatchNetandAttribdatasets:对网络数据和属性数据进行匹配处理MatchMultipledatasets:对多元数据进行匹配处理,18,-,Block:把一个数据中的各个点进行分块，计算块密度。Collapse:压缩。即将一个矩阵的多行或多列组合在一起。Dichotomize：二值化处理。将多值数据矩阵进行二值化处理Symmetrize:对数据矩阵对称化处理Normalize:将矩阵的行列或者整个矩阵进行标准化处理MatchMarginals:按照边缘化进行标准化处理Recode:对矩阵重新编码Reverse:取相反数Diagonal:对角线命令，可用该命令改变矩阵对角线的值，并加以保存。（如将全部对角线的值0都改成1）Double:对一个矩阵的各列进行双倍处理。,t,3、数据转换（Transform）子菜单：,Rewire：按照某种标准重新处理矩阵，达到某种优化。MatrixOperatons:矩阵算法，针对矩阵进行各种计算。Union:图的合并TimeStack:将在不同时间段得到的同一群行动者之间的关系矩阵合并在一起.Intersection:取同一群行动者之间的多个关系矩阵的交集Incidence:把一个邻接矩阵转换为一个长方形的点-线指标矩阵Linegraph:线图。用它来创建一个图。Multigragh：多图，把一个多值图转换为一系列二值邻接矩阵Multipex：可以从一个多元关系图中构建一个多丛图。Semigroup：该程序根据图、有向图或者多节图来构造半群。,t,Consensusanalysis:分析多个答题者在回答问题方面的一致性。Clusteranalysis:对矩阵数据进行聚类分析Scaling/Decomposition:量表及分解Similarities:相似性分析。计算出矩阵各行列之间的相似度系数，即相关系数Dissimilarities：相异性分析UnivariateStats对一个矩阵中的值进行单变量统计分析，可以对一个矩阵的每行或每列或整个矩阵计算其均值、标准差、方差、最小值、最大值等Frequencies：对行或；列进行频次分析Scatterplot:散点图Dendrogram:树状图TreeDiagram:树形图,4、计算工具子菜单（Tools）,Network包含一些基本的网络分析技术，如中心性分析、核心-边缘分析、子群分析等技术，这些命令是社会网络分析的核心。主要有：Cohesion:凝聚性分析，可计算的指标有10多种，如各点之间的距离，各对点之间的最大流量，各点之间的可达性，路径的书目等。Regions：计算并发现“成分”，包括强成分和弱成分，双成分和k-CoreSubgroups:子图分析，可用来计算各种类型的凝聚子群，包括派系（Cliques）、N-派系、N-宗派（N-Clans）、K-丛（K-Plexes）、Lambda集合和指定数目的派系（Factions）Paths：路径分析，分析各个点之间存在的路径。,5、网络分析子菜单（Network）,EgoNetworks:个体网分析。该选项会计算出网络中每个行动者的一系列个体网指标，如个体网的基本指标、结构洞、个体性的相似度等Centrality:中心性分析。可计算各种点的中心度指标，包括度数中心度（Degree）、接近中心度（Closeness）、中间中心度（Betweenness）、权力指数（Power）和Katz和Hubbell测度等GroupCentrality：群体中心性分析Core/Periphery:核心/边缘分析。该命令用来分析核心边缘结构，确定每个行动者在网络中的位置PoleandPosition：角色和位置分析。可根据几种结构相似性定义，包括结构对等性、规则对等性等,23,-,可视操作子菜单包括3个选项：Netdraw,Mage和Pajek.选择其中的一个命令，会调出相应的画图程序，对数据矩阵进行画图处理。,6、可视操作子菜单（Visualize）,选项菜单包含一些可供选择的命令。这些选项可以改变UCINET6系统参数的默认设置值，其中重要的命令如下：DataChecking:数据检查DisplaygraphicalDendrograms:展示图形DisplayFullpathnames:展示完整的路径名Smartdefaultname:优化缺省名LongLabels:设定使用长标签DicimalPlaces:设定小数点的位置，一般确定在小数点后三位Widthofcolumns:设定列的宽度PageSize:改变页码的规模ScratchFolder:撤销文件夹OutputFolder:输出数据所在的文件夹，可以修改HelperApplication:应用帮助命令Test:计算数据行或列的不相似性Repeatcommand:重复刚刚的命令,7、选项命令子菜单（Options）,帮助子菜单包含注册信息（Register）、帮助主题（HelpTopics）等五项内容，其中帮助主题最重要，点击它可以找到很多专业术语的含义以及在UCINET中的分析步骤。,8、帮助子菜单（Help）,PART3,数据格式与处理,27,-,01,02,数据格式,数据处理,28,-,数据格式,1,29,-,简单地说，矩阵就是一个长方形的因素的排列。矩阵的规模由行和列的个数来表示。如果矩阵的行数和列数不同，称这样的矩阵为长方阵；如果矩阵的行数和列数相同，称这样的矩阵为正方阵,简称方阵。矩阵中的每个格值都有自己的“标签”或者位置。我们可以清楚地看到作为社会行动者的各个行和列之间的关系。,1.1矩阵,30,-,如果行和列都代表来自于一个行动者集合的“社会行动者”，那么矩阵中的要素代表的就是各个行动者之间的“关系”。这种网络是1-模网络。如果行和列代表来自两个行动者集合的“社会行动者”，那么矩阵中的要素代表的就是两个行动者集合中的各个行动者之间的“关系”，这种网络是2-模网络。如果“行”代表来自一个行动者集合的“社会行动者”，“列”代表行动者所属的“事件”，那么矩阵中的要素指的是行动者隶属于“事件”的情况，这种网络也是2-模网络，具体地说是“隶属关系网络”。,31,-,一、在UCINET中，全部数据都用矩阵形式来存储、展示和描述，不管把数据理解为图像，关系还是其他的，在UCINET中，数据就是矩阵集合。这并不代表UCINET不能读取不是矩阵格式的数据，而是说在程序系统中，他们都是被看作为矩阵的。网络分析人员一般把他们的数据理解为图，图就是一系列的节点和一系列连接这些点的线。图的信息可以用邻接矩阵表示，在邻接矩阵中给定元素X（i,j）的值为1代表节点i和j是连接着的，0代表这两者不是连接着的。,1.2数据格式,32,-,这是用矩阵代表网络的一个示例，在这个网络中，参与者A和参与者B，D和E有联系，但和C以及他自己没有联系。参与者B和参与者A,C有联系，参与者C和参与者B,E有联系，参与者D只和A有联系，参与者E和参与者A,C有联系。,33,-,二、UCINET数据不是文本文件，因此不能利用文字处理程序来编辑处理。只有UCINET才能打开这种数据文件。UCINET也提供了转换数据的程序，可以将其他数据转换为UCINET数据库，反之也可以将UCINET数据库转换为其他数据。(参见Export命令)。,34,-,三、一个单独的UCINET数据库，实际上由两个物理文件(physicalfiles)组成，一个文件后缀名是“.#d”，它包含关于实际数据的信息；另外一个文件后缀名是“.#h”，它包含实际数据。然而，在键入一个UCINET数据的时候只涉及到.#h文件。,35,-,数据处理,2,36,-,在UCINET中,我们可以直接利用数据表编辑器键入数据进行分析。也可以将其它类型的文件转换为UCINET支持的格式再进行分析。,2.1数据输入,37,-,2.2数据转换,38,-,初始数据(Raw)矩阵仅仅包含一些数字，不包含数据的行数、列数、标签、标题等信息，因而只能以矩阵的形式键入。如一个回答者-变量矩阵记录的是一些回答者在回答问题时得到的数值型编码数据。虽然这种文件很方便，但并不推荐使用，一个原因是电脑不会检查数据。如果第一行正好缺少了一个值,程序本身是不知道的。另一个原因是数值没有标签，无法用来确定各个点到底是谁。,RAW,39,-,UCINET可以打开Excel文件，需要利用DataImportviaspreadsheet命令。需要注意的是，Excel数据文件虽然可以有上万行，但是数据的列数最多能支持255列。因而,不能用Excel来存储超过255列的大型网络数据，换句话说，用UCINET打开的Excel文件最多只能有255列。,Excel,40,-,典型的数据语言文件(DLfile)包含一系列数字(数据)、描述数据的很多关键词和语句等，这些都是关于数据的基本信息。数据文件一定要用dl表明本文件是数据文件。在UCINET软件中，常见的数据输入方法是在一个文本文件中输入数据,这可以利用任何一种字处理程序，输入数据之后，把数据保存为纯文本文件(textfile)，然后利用Data-ImportTextfileDL，即可将文件转换成为UCINET本身的数据。,DL,41,-,数据语言类型(DL),长方形矩阵,42,-,关键词“dl”(代表datalanguage,即数据语言)是必需的，它界定了该文件是一个数据语言文件(DLfiletype)，并且必须放在文件的最前端。语句“n=4”表示该矩阵拥有4行和4列。等号可用一个或者多个空格或者逗号代替。因此，“n=4”“n4”“n,4”这些表达方式都是等价的。“format=fullmatrix”表明数据以一种常规矩阵的形式输人。关键词”data:”表示标题信息(关于数据的信息)结束，下面就是数据本身了。因此，关键词的顺序很重要。必须记住“dl”词是第一，随后的信息都与矩阵的维度有关，再接下来的信息是其他关键语句,随后才是“data:”这个关键词。,全矩阵格式,43,-,在输入数据的时候要注意标点符号，一般来讲，冒号(fullcolon)“:”表示下面紧接着有一些信息，如一系列数据取值或者标签。分号(semicolon)“；或者回车键(重起一行)，意味着一条语句的结束。每个数据都必须用一个或多个空格或回车键相互隔开。数据的格式不一定要求行数和列数相等，只要全部值都出现，从左到右的顺序，从上到下的排列就可以。,44,-,指定矩阵的行数和列数。nr(numberofrows)规定矩阵的行数nc(numberofcolumns)规定矩阵的列数,长方形矩阵,45,-,DL文件也可以包含行动者的标签(1abels)。可以在标题行中加入标签信息。标签的长度最长为18个字符，不能包含空格或者逗号。需要注意的是，标签如用中文，可能产生问题打不开，因此建议用英文符号表示标签。“labels：”这个关键词表示下面给出行和列的标签。一个标签中间不能包含空格，除非用引号括起来，如“AnneHathaway”。也可以针对行和列分别指定标签，当矩阵不是方阵的时候尤为重要。,加入标签,46,-,有时要用一个文件表征多个矩阵。例如，我们可能测量一群人之间的多种关系，这时可用一个文件表示多种关系数据矩阵。“nm=2”表示文件包含两个矩阵。关键词“matrixlabels：”表示下面的两个词（“Marriage”和“Business”）是两个矩阵的名称。,多个矩阵输入,47,-,这种数据格式可以用来创建目标矩阵。在这种形势中，不用直接输入数据，输入创建数据的方向就可以。关键词“all”表示全部的行和列。行(rows)、列(cols)、取值(value)和对角线(diagonal)都可以简写“d数字”是指在主对角线下第几个对角线“v=”表示令这些元素的值都等于.,块矩阵格式,48,-,在UCINET中，我们可以直接键入数据也可以剪切、粘贴数据到UCINET数据表中。只要点击UCINET主界面中的数据编辑器快捷方式(matrixspreadshee)或者点击DataSpreadsheet，就可以打开UCINET的编辑器。如果希望直接键入数据，那么可以在编辑器中键人。也可以利用“复制”，“粘贴方式，将Excel中的数据拷贝到UCNET中。在UCINET数据表中输入数据后，需要保存为UCINET文件。同时，也可以将UCINET数据集输出为其他数据形式。,2.3UCINET数据表编辑器,49,-,PART4,案例1密度分析,50,-,社会网络规模,指网络中所有行动者的数目n，通常情况下社会网络规模越大，该网络的复杂程度越高。一般情况下，我们研究的社会网络分析中的网络规模n1000，往往是对相对封闭的网络进行研究。,51,-,行动者数目n=3，社会网络规模为3,52,-,密度代表一个关系网络中各点之间的紧密程度，以网络中实际存在的连线数量占最大可能连线数量的比例来表示。,网络密度为=m/n(n1)/2即2m/n(n-1),53,-,网络密度为=2m/n(n1)，即6/3*2=1,54,-,PART5,UCINET案例分析,55,-,选取了某小型企业11位员工知识互动网络数据，将其转换成社会网络分析中的距离矩阵形式表示为（注：标准员工编号依次为1-11，行表示信息的发送者，列表示信息的接受者。）如下表excel数据导入，保存为“。#h”,1数据输入及转换,56,-,路径：变换Z-对分D转换后（保存为”。#h”）,1数据输入转化,57,-,中心性(centrality)是度量整个网络中心化程度的重要指标,在网络群体中处于中心位置更易获得资源和信息,拥有更大的权力和影响力。（1）度数中心性分析路径：网络-中心度-度度数中心性（DegreeCentrality）是在网络分析中刻画节点中心性的最直接度量指标。一个节点的节点度越大就意味着这个节点的度数中心性越高，该节点在网络中就越重要。（表示网络行动者自身的交流能力）,2网络中心性分析,58,-,（2）接近中心性分析路径网络-中心度-接近性接近中心性（Closene