2025年大学《统计学》专业题库- 社会网络分析方法在社会学研究中的应用

2025年大学《统计学》专业题库——社会网络分析方法在社会学研究中的应用考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题（每题2分，共20分）1.在社会网络分析中，描述一个网络中节点之间连接紧密程度的指标是？A.节点度B.网络密度C.中心性D.社群密度2.将社会中的个体或群体视为网络中的节点，它们之间的互动或关系视为边，这种视角体现了社会网络分析的哪种基本思想？A.结构功能主义B.符号互动论C.关系主义D.决策理论3.某研究考察了意见如何在社群中传播，认为意见领袖（高中心性节点）起到了关键作用。这种研究视角更倾向于运用社会网络分析的哪种核心概念？A.网络密度B.中心性C.结构洞D.群体结构4.在社会网络分析中，测量一个节点与网络中所有其他节点平均距离的指标是？A.度中心性B.中介中心性C.接近中心性D.紧密性5.对于有向网络（关系具有方向性），计算节点接收到的边的数量称为？A.出度B.入度C.总度D.平均度6.假设检验在社会网络分析中的作用主要在于？A.描述网络的整体结构B.对网络结构或属性的存在性提出假设并进行验证C.计算节点的中心性指标D.绘制网络关系图7.小世界网络模型（Small-WorldNetwork）的一个重要特征是？A.节点之间联系非常紧密B.网络中存在大量的随机连接C.网络具有严格的层级结构D.网络中存在大量紧密的社群8.在社会网络分析的统计模型中，中介效应分析通常用来检验？A.一个变量对另一个变量的直接影响B.一个变量通过影响第三个变量来间接影响第二个变量C.网络中的社群结构D.节点的中心性程度9.使用网络分析软件（如UCINET）进行“QAP（QuadraticAssignmentProcedure）相关性分析”时，其统计假设基础通常与哪种分布相关？A.正态分布B.二项分布C.卡方分布D.指数分布10.将社会网络分析应用于组织内部沟通效率研究时，研究者可能重点考察的网络结构特征是？A.网络密度B.星形结构C.轮形结构D.A和B都可能是二、填空题（每空1分，共15分）1.社会网络分析中的基本分析单位是________，连接这些单位的纽带是________。2.衡量网络中是否存在大量捷径，使得任意两个节点之间通过相对较短的路径就能连接的指标称为________。3.在社会网络分析中，衡量一个网络中社群划分清晰程度的指标是________。4.对于无向网络，节点拥有的边的总数称为该节点的________。5.社会网络分析中常用的中心性指标包括度中心性、中介中心性和________。6.如果一个网络中存在一个唯一的路径连接所有节点，且不存在其他包含所有节点的更短路径，则该网络是________。7.在统计模型中，控制其他变量对因变量的影响，以考察特定自变量效应的方法称为________。8.社会网络分析中的________分析旨在识别网络中信息或资源流动的关键路径或桥接点。9.________是一种常用的网络生成模型，假设网络中每个节点都以相同的概率与其他节点连接。10.在运用社会网络分析方法时，研究者需要考虑数据的________（个体层面、群体层面、组织层面等）以及关系的________（二元关系、多值关系等）。三、简答题（每题5分，共20分）1.简述社会网络分析中“中心性”概念的内涵及其主要类型。2.简要说明在社会网络分析中进行假设检验的基本步骤。3.解释什么是“结构洞”，并简述其在社会学研究中的意义。4.与传统的统计分析方法相比，运用社会网络分析方法研究社会现象有何独特的优势？四、论述题（每题10分，共20分）1.论述网络分析法在社会学研究中应用的具体价值，并结合一个社会学领域的例子说明如何运用网络分析视角研究实际问题。2.深入讨论社会网络分析中统计方法的应用局限性，并提出如何克服这些局限性的可能思路。试卷答案一、选择题1.B2.C3.B4.C5.B6.B7.B8.B9.C10.A二、填空题1.节点，边2.小世界性3.群系数（或社群系数、模块化）4.总度5.接近中心性6.树状网络（或连通无环图）7.控制变量（或统计控制）8.关键路径（或中介）9.随机网络模型（或ER模型）10.层次，类型三、简答题1.中心性是社会网络分析中的核心概念，指节点在网络结构中的重要性或影响力。其内涵在于衡量节点与其他节点之间联系的紧密程度或对网络资源的控制能力。主要类型包括：*度中心性：指节点拥有的直接连接（边）的数量。度高表示与多少直接邻居相连。*中介中心性：指节点出现在其他节点对之间最短路径上的频率。高中心性节点控制了信息或资源在网络中的流动。*接近中心性：指节点到网络中所有其他节点的平均距离。度数低（即离所有其他节点平均距离近）的节点更容易接收信息。*紧密度中心性：（针对无向完全网络）指节点与网络中所有其他节点的平均连接数（总度数）。*特征向量中心性：考虑节点邻居的重要性，不仅看连接数量，还看邻居的中心性。2.社会网络分析中进行假设检验的基本步骤：*提出零假设和备择假设：零假设（H0）通常表示网络结构或属性不存在某种特定模式或关系（如网络是随机的），备择假设（H1）表示存在该模式或关系。*选择合适的统计检验方法：根据研究问题、网络类型（有向/无向）、数据类型（二元/多值）选择相应的检验，如QAP相关性分析、网络拟合优度检验等。*计算检验统计量：利用收集到的网络数据，根据所选方法的公式计算统计量的具体数值。*确定显著性水平：设定一个阈值（如α=0.05），用于判断结果是否具有统计学意义。*比较P值与显著性水平：计算检验统计量对应的P值（概率值），将其与预设的α值比较。如果P值小于α，则拒绝零假设；如果P值大于或等于α，则不能拒绝零假设。*解释结果：根据统计检验的结果（拒绝或不拒绝H0），结合研究背景，得出关于网络结构或属性是否存在特定模式或关系的结论。3.结构洞（StructuralHoles）是由社会学家巴里·奈特提出的概念，指网络中存在的“不相连的桥梁”，即两个节点之间没有共同的直接邻居。换句话说，如果节点A与节点B不直接相连，但都与节点C直接相连，那么节点C就处于A和B之间的结构洞。结构洞的意义在于：*信息优势：占据结构洞的节点能够接触到更多“新颖”、“多元化”的信息，因为它们连接了不同的信息源。*资源控制：结构洞节点能够控制其连接的群体之间的资源流动，具有“中间人”的优势。*社会资本：拥有结构洞位置能够带来更高的社会资本。*创新与影响力：结构洞节点更容易成为创新思想的传播者和社会影响的关键人物。4.与传统的统计分析方法相比，运用社会网络分析方法研究社会现象的独特优势：*关注关系结构：社会网络分析的核心是研究现象之间的相互关系和结构模式，而非孤立变量的分布。这更符合社会现象通常通过互动和连接产生和演变的本质。*强调位置和嵌入性：分析焦点在于个体或群体在网络结构中的位置，以及结构如何嵌入行动者的行为和认知中，揭示结构与行为的互动关系。*可视化呈现：网络图能够直观地展示复杂的关系模式，便于研究者理解和沟通。*处理非独立数据：社会网络数据通常具有关联性（如亲属之间、同事之间），传统独立样本统计方法不适用，而网络分析方法（如QAP）专门处理此类关联数据。*揭示非预期模式：网络分析能够发现隐藏的社群、关键节点或非直观的结构特征，有助于产生新的理论假设。*模型化动态过程：可以构建网络演化模型，模拟和解释社会现象的动态变化过程。四、论述题1.网络分析法在社会学研究中应用的具体价值及其实例说明：*价值：*揭示社会结构的本质：社会并非由孤立的个体组成，而是由复杂的相互关系构成。网络分析能够将抽象的社会结构（如权力结构、合作网络、社会分层）具体化、可视化，揭示行动者如何通过互动形成模式和格局。*理解信息、资源和影响力的传播路径：许多社会现象（如谣言传播、创新采纳、健康行为扩散、政治动员）依赖于行动者之间的连接。网络分析可以识别关键传播者（高中心性节点）、有效的传播渠道（紧密社群）和潜在的障碍（结构洞）。*分析社会不平等和地位差异：网络位置（如中心性与边缘性）与社会资源、权力和社会地位密切相关。通过分析网络结构，可以研究地位获取机制、资源分配格局以及社会排斥现象。*考察群体行为和组织动态：网络分析可用于研究群体内的沟通模式、合作与冲突、领导力形成、组织结构演变、团队绩效等。*实例说明：以社会交往与健康行为研究为例。研究者可以构建一个包含社区内居民及其交往关系（如每周见面频率、谈论健康话题的频率）的网络。通过分析：*网络结构：考察社区的连接密度（人们是否普遍相互交往）、是否存在紧密的社交圈子（社群结构）、居民在网络中的中心性位置。*信息传播路径：利用网络分析识别健康相关信息（如戒烟知识、健康食谱）传播的关键节点（高中介中心性邻居）和主要通道。*行为模仿与影响：分析个体的健康行为（如是否吸烟、是否锻炼）与其网络邻居的行为的关联性。例如，研究发现，个体吸烟的可能性与其中心性邻居（被很多人联系）或高邻居中心性（邻居被很多人联系）的吸烟行为正相关，即使他们本人不直接与这些邻居交往。这表明网络结构和社会影响在塑造健康行为中起着重要作用，单纯基于个体特征的统计分析可能忽略了这种网络效应。2.社会网络分析中统计方法的应用局限性及克服思路：*局限性：*数据获取的难度和成本：构建一个包含足够多节点和关系的社会网络数据集通常非常困难且耗时，尤其是对于大规模、复杂的社会系统。获取的数据可能不完整或存在误差。*统计方法的假设限制：许多经典的统计检验方法（如QAP相关性）假设数据是随机抽样得到的，但在社会网络分析中，研究者往往研究特定的、完整的社会网络，而非随机样本。这使得传统的统计推断（如p值）的适用性受到质疑。小世界性检验、社群检测算法等也可能存在对随机性假设的依赖。*网络动态性的挑战：社会网络是不断变化的，而很多分析方法是基于静态快照进行分析，难以捕捉和解释网络的演化过程。时间序列网络分析虽然有所发展，但仍面临挑战。*定性解释的必要性：网络分析提供的统计结果（如中心性值、社群划分）需要结合社会背景进行深入解读。纯粹的统计数字可能脱离实际意义，过度依赖定量分析可能导致“数字殖民”。*模型选择的复杂性：如何选择合适的网络模型（如ER、WS、BA）来模拟现实网络，以及如何解释模型参数的统计意义，本身就是一个复杂的问题。*“黑箱”问题：一些复杂的网络算法（如某些社群检测算法）的内部机制可能不透明，使得研究者难以完全理解结果的来源和可靠性。*克服思路：*结合定性研究方法：在进行网络分析之前或之后，辅以访谈、观察、案例研究等定性方法，以获取丰富的背景信息，解释统计结果的含义，理解网络结构背后的社会过程。*发展适合非随机网络的统计方法：学术界正在开发更多不依赖随机抽样假设的统计推断方法，如基于网络生成模型的置换检验（permutationtests）、针对特定网络模型的拟合优度检验等。*采用动态网络分析方法：使用时间序列网络数据或多次快照数据，应用动态网络模型和算法，分析网络的演变规律和关键转折点。*