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来源：《市场周刊》2019年第02期

        摘 要：本文从社会网络的概念出发，诠释了社会网络研究的发展及其在市场营销、舆情传播、风险投资、企业绩效等各个方面的应用，通过分析目前社会关系网络研究的总体概况，梳理、总结了相关文献，结合数据分析验证社会关系中的原理开展进一步研究，提出了未来社会网络研究的发展趋势。

        关键词：社会网络；数据分析

        中图分类号：C912.3 文献标识码：A 文章编号：1008-4428（2019）02-0139-02

        一、 前言

        近些年来，在网络环境下，旨在分析群体、组织、社区等其内部成员的关系，以实现更好的信息共享、协作分工的社会网络分析逐渐成为学术界关注的焦点。随着在线社交网络的迅猛发展，越来越多的人使用在线社交平台进行社交活动、传播信息、分享观点，由此引发的社会舆情传播和品牌营销的研究有着重要的意义。如何衡量网络中各节点的重要程度以及如何确定影响节点之间信息传播的因素是其建立社会网络模型的关键。随着大数据的发展，利用大数据进行数据分析以验证社会网络中的一些原理成为可能，进而进一步定量验证了社会网络常见现象所隐含的科学道理。本文试图从社会网络的基本概念出发，以社会网络的研究发展为基础，对关于社会网络的文献研究进行综述。

        二、 社会网络的概念

        社会网络是个体与不同社会关系的集合，反映了社会个体之间的相互活动。在社会生产活动中，虽然有不同的人群，但是每个人都或多或少的同其他人产生着这样或那样的关系，从简单的血缘关系到同学关系、朋友关系、敌对关系等。奥尔格·齐美尔提出，在狭义上，社会网络是指人与人之间由于互动而产生的稳定的关系；在广义上，它也可以包括神经系统网络、细胞相互作用网络等医学信息网络，食物链网络、生物群落等生态系统网络，电力网络、智慧交通网络等信息技术网络。

        自古以来中国社会中的人际关系特点便一直是众人皆知的，人们对于社会关系网络即由人所表示的结点与由人与人之间的关系所表示的链路所构成的网络的认知及其所引发的现象是从很早之前就有的，而对于社会关系网络以及某些社会现象背后的原理的研究却是一个漫长的过程。

        从Stanley Milgram提出六度分隔定理到费孝通提出差序格局，社会学家们对于社会关系网络的研究愈发深入透彻，从创新性的发现小世界，到社会选择与社会影响两大重要机制的提出，人们对于生活中的某些现象有了进一步的了解，比如“孟母三迁”这个简单的故事背后还蕴涵了社会选择与社会影响两个因素的相互作用。

        三、 过去的研究发展及其应用

        随着互联网技术的发展，在线社交平台逐渐涌入人们的生活中，同时伴随着信息与沟通技术的迅速发展，利用大数据、痕迹分析等技术对在线社交网络的研究与分析也在一定程度上印证了有关社会关系网络的定理，同时通过数据挖掘与数据分析也进一步提出了新的结论，并在社会各个方面有了一定的应用。

        随着大数据成为热潮，许多学者通过采用在线社交网络中的数据有效地验证了一些现象的普遍性，比如通过对维基百科中编辑者之间的关系与编辑文章相似度进行量化处理，验证了社会选择与社会影响两个机制的影响范围。即在两个编辑者互不认识之前，他们通过社会选择即基于个人兴趣、爱好、专业等方面选择了所要编辑的文章，而正是由于两个人在互不认识之前编辑的文章相似度很高，因此两个人成了朋友，此时两个人通过社会影响机制发挥作用，编辑文章的相似度较之前更高，同时编辑文章的相似度的上升速率也比两个人互不认识时编辑文章的相似度的上升速率大，这是由于在这个阶段，社会选择和社会影响同时发挥作用，使得两个人越来越相似。

        这与中国俗语中常说的“夫妻相”现象有异曲同工之处。针对这个问题有许多争论，究竟是因为两个人相似所以才走在一起还是因为两个人在一起后才变得相似？有些生物学家通过从基因角度表明其支持前者，而有些心理学家通过“变色龙效应”表明其支持后者。他们进行了不同的实验分别验证了各自的观点，其实两者都有道理。从社会关系网络的角度分析前者，即两个人在社会选择过程中因为相似所以走在一起，而在之后的相处中，社会影响的作用逐渐显现出来，因而两个人变得更加相似。而从社会关系网络的角度分析后者，即两个人因为在一起之后的相处，才使得两个人变得更加相似。

        社会选择与社会影响是两个奇妙的机制，在时间发展维度上发挥着不同的作用，在不知不觉间改变了人群之间的关系，这也是社会关系网络不断演化的重要原因之一。

        2006年，有两位学者通过大数据分析验证了三元闭包原理。三元闭包原理描述了随着时间的推移，节点之间关系属性的变化，即在三元闭包中，如果两个互不认识的人有了一个共同的朋友，则他们俩将来成为朋友的可能性提高。这两位学者选择了一所大学的两万多学生在一年里的通信关系数据，在此次研究中只关心谁和谁何时有过通信，不关心其通信的具体内容。通过对数据的分析，他们验证了成为朋友的概率与共同朋友个数之间存在着正相关的关系。

        在20世纪20年代，农作物杂交种子技术开始进入生产应用的阶段，不过与普通的种子比较，杂交种子有利有弊，一方面杂交种子的产量高，但另一方面，农民不可以自己留种，每年都需要向种子公司购买种子。Ryan和Gross研究了杂交玉米种子在Lowa州部分农民中的推广过程，研究发现社会人际关系网络在杂交玉米种子扩散的过程中起到了重要的作用。农民首先是通过推销员了解到杂交种子，而了解并不一定会采用，但在后期，之前使用了杂交种子的人的影响力更大。这表明在新生事物的传播初期，创新者的个人影响力对其传播起到了主导作用，而后期是使用者的评价和感受对传播起到了决定性的作用。

        对于社会关系网络研究的应用十分广泛，从社会舆情的传播到新生事物的社会发展，从情感影响模型的建立到寻找最具有影响力的节点，从社团的发现到会员闭包的形成，社会关系网络研究均是基础的研究方法。

        四、 未来研究的发展趋势

        社会网络从根本上说是一种复杂的网络，是复杂网络在生活中的应用。社会影响力分析是社会网络的重要研究方向，其中个体的影响力和重要性的度量是一个热点问题，在舆情传播、抑制疾病传播和商品营销领域有着重要的作用，这也将是未来社会网络的主要发展方向。但是目前的研究中还存在着一些不尽如人意之处，一方面研究的视野不够宽广，另一方面社会网络分析形成的是一个研究方法而并不是研究视角。随着社交媒体时代的到来，整个社会的关系都在发生改变，社会网络分析作为研究关系数据的有效工具，在未来传播研究，包括舆情传播和商品营销等方面必然会发挥越来越重要的作用。

        目前已经有多种用来分析节点自身属性和特点以及衡量个体在网络中的重要程度的算法被提出，常用的有基于双尺度的重要节点挖掘算法（Kshell and Local Degree Centrality，KSLD）和PageRank算法等，但是这些算法在实际应用中有许多需要改进的地方，所以这些应用还未具体发展。随着“互联网+”、大数据、人工智能的兴起，由大型社会网络平台可以较为轻松地获取大量用户数据及关系信息，同时处理大规模数据并从中抽取出有用信息应用于实际也成为了可能，同时算法也在不断改进，今后基于社会网络的应用将更加广泛，其效果也将更加显著。

        五、 总结

        本文从社会网络的概念出发，基于社会网络的发展总结过去研究的发展及应用，并总结了未来研究的发展趋势。社会网络与人们的生活息息相关，对于社会关系网络的研究随着现代信息技术的发展而不断深入，这些研究可以应用于市场营销、舆情传播、风险投资等各个方面，因而我们应更加关注社会网络，相关的研究有着深远的意义。

        参考文献：

        [1]陈绍宇，宋佳兴，刘卫东，等.关系网格：一种基于小世界模型的社会关系网络[J].计算机应用研究，2006（5）：194-197.

        [2]杨善林，王佳佳，代宝，等.在线社交网络用户行为研究现状与展望[J].中国科学院院刊，2015（2）.

        [3]周东浩，韩文报，王勇军.基于节点和信息特征的社会网络信息传播模型[J].计算机研究与发展，2015，52（1）：156-166.

        [4]汪小帆，李翔，陈关荣.复杂网络理论及其应用[M].北京：清华大学出版社，2006.

        [5]田家堂，王铁彤，冯小军.一种新型的社会网络影响最大化算法[J].计算机报，2011，34（10）：1956-1965.

        [6]Lawrence E E， Latha R. Analysisof six degrees of separation in  using Ant colony optimization[C]∥International Conference on Circuit Power and Computing Technologies，2015：1-5.

        [7]费孝通.乡土中国[M].上海：上海人民出版社，2007.

        [8]Yang B， Long H. Simulation analysis of knowledge transfer behaviour based on small word[J]. International Journal of Multimedia and Ubiquitous Engineering，2015，10（5）：41-52.

        [9]何军，刘业政，王锦坤.基于社会选择和社会影响的社交网络社群分类与群推荐策略研究[J].现代情报，2018，38（1）：92-99.

        [10]杨眉.孟母三迁：纯粹接触效应与社会影响[N].中国青年报，2017-08-18（003）.

        [11]任磊，杜一，马帅，等.大数据可视分析综述[J].软件学报，2014，25（9）：1909-1936.

        [12]陈阳.针对云存储用户端的数字取证关键技术研究[D].南京：东南大学，2017.

        [13]盛宇.基于微博的学科热点发现、追踪与分析——以数据挖掘领域为例[J].图书情报工作，2012，56（8）：32-37.

        [14]陈良臣.大数据挖掘与分析的关键技术研究[J].数字技术与应用，2015（11）：93，96.

        [15]赵起超.数据挖掘与数据仓库技术的应用和前景分析[J].黑龙江科技信息，2016（13）：190.

        [16]卢玉清.用户信誉度与用户生成内容质量评估模型研究[D].北京：清华大学，2014.

        [17]阮帆.夫妻相之谜[J].发现，2008（8）：30-31.

        [18]陈巍.情绪对无意识模仿的影响：来自中国人“变色龙效应”的证据[C]∥中国心理学会.心理学与创新能力提升——第十六届全国心理学学术会议论文集，2013：3.

        作者简介：

        张奥琳，女，江苏徐州人，南京邮电大学学生，研究方向：管理科学与工程。下载本文