社会网络分析

摘要： 近年来涌现的机器人虚假数据以及回音室效应等问题,对传统的传播效果评估体系提出了挑战.为了对中国主场外交的效果进行更科学的评估,本研究采取社会网络分析与文本挖掘方法,对2018年、2019年两届“进博会”在Twitter平台的传播数据进行了分析.研究以传播子群为单位,分析了不同主题和主体的传播效果,最后考察了子群成员的语言多样性、内容主题多样性与跨圈层传播力之间的关系,为建立多元化、立体化的国际传播体系提供了操作依据.

摘要： 网络化是大城市都市区空间结构的重要特征.本文以武汉市百强企业与分支机构之间的联系为基础,运用社会网络分析方法和连锁模型,通过节点-联系-网络对武汉都市区网络空间结构进行刻画,总结出多中心集聚,东西向联系主导,南北向联系不足,网络密度低,核心边缘互动不足等特征,并提出强化多中心结构,完善交通联系,建立协作机制,促进空间一体化发展等政策建议,优化武汉都市区网络空间结构,供其他大城市都市区网络空间结构发展参考.

摘要： 2017年济南市政府对“拆违拆临”行动作出全面部署,并陆续公布了拆除任务计划表.济南市南部山区多处以“旧村改造”及旅游开发为名义申请开发,涉及众多群体的利益,如何慎重地处理当前社会转型中城镇化与乡村建设求发展的矛盾与冲突是亟须解决的问题.研究以济南市南部山区为例,运用社会网络分析的研究方法,以利益相关者之间的博弈关系为切入点,力图呈现南部山区土地利用冲突的演进过程,并解读其背后的成因.研究发现:南部山区的土地利用冲突演变过程的背后是多重利益相关者的博弈关系;政府的有效引导及多利益相关者之间的互动关系是土地利用冲突是否激化的关键;权力重心与利益关系的转化,是社会网络演化的主要因素.

摘要： 本文关注组织传播理论在社交媒体场域发生的嬗变以及信息传播对传统组织结构的优化变革.运用社会网络分析法,在梳理掌握美军113个Twitter认证账号结构关系基础上,以2016环太平洋军演美军Twitter账号信息传播与交互为实证考察,旨在研究社交媒体账号在重大军事活动中的动态组织协同模式.研究发现:美军所有的账号均有选择性地发布信息,取决于账号主体在事件中的参与情况,互动模式上呈现典型的动态中心辐射;美军在Twitter中除了以认证账号为代表的显性结构之外,还有非认证账号组成的隐性结构,后者的影响力甚至高过前者.

摘要： 为探究不同类型社区的网络结构特征,本文基于复杂网络理论和社会网络理论,以"网易严选"和"九月"两个社区为研究对象,采用社会网络分析方法,对两个社区网站进行比较,通过"网络中心性"识别社区网络中隐形网络社区和核心人物,进一步探讨如何维系核心人物进行社区类网站的运营管理.研究表明,社区网络具有无标度的结构属性,其中核心人物在社区中起到关键性联结作用,隐形网络社区更有助于提升社区内用户的黏度.

摘要： 研究在经济全球一体化进程中世界贸易格局的演化对我国制定对外贸易政策和新时期的外贸发展战略,以抓住经济全球化带来的机遇来提升我国的国际市场地位和保障我国外贸稳定增长的态势具有重大意义.本文利用联合国商品贸易统计数据构建国际贸易网络,并采用社会网络分析方法研究2000-2010年国际贸易网络的演化.分析发现,十余年来国际贸易网络的核心国家几乎没有增加.另外,通过将介数和强度作为变量的聚类分析发现:少数国家这十年间的国际贸易地位有明显提升;国家在贸易网络的核心性具有清晰及较为稳定的层次性.

摘要： 本研究基于作者共现采用社会网络分析的方法考察了中国研究生教育研究领域学者的合作情况.研究结果显示:作者合作率从1980年至2015年显著上升,目前为58.3％,但合作网络的密度仅为0.0126,作者之间联系不够紧密,以孤点型、双人型的合作模式为主,但完备型、潜力型的合作模式逐步出现.部分学者已形成了核心研究团队,有力地推动了中国研究生教育研究的发展.

摘要： 针对“互联网+”教育时代下虚拟学习社区资源建设中资源质量评价的精确性不高等问题,本文提出一种基于信任模型的虚拟学习社区资源评价模型的方法.该方法基于信任模型的视角,在探讨了信任模型的相关要素的基础上,把信任模型融合到资源质量评价当中,并结合认知学生模型和社会网络分析的思想和方法,设计了虚拟学习社区资源质量评价的信任模型,试图为学习者能快速查找恰当的学习资源提供一个可行的视角.

摘要： 移动学习已成为了一种常态学习模式,它不仅在学习时间和空间方面寻求创新,还在技术支持、学习设计、学习模式以及实践研究等方面都有深入研究,文章利用社会网络分析软件UCINET、SPSS、Citespace对近十年的"移动学习"文献进行数据分析,通过文献时空分布分析、高频关键词社会网络分析、高被引文献分析以及多维尺度分析等角度分析移动学习的研究主题与发展趋势,在此基础上展望其研究方向,为相关研究提供参考.

摘要： 翻转教学是运用现代技术将知识传授与知识内化的时机与场所予以颠倒的一种教学模式,师生在网络教学平台上的交互对于翻转教学实施效果有很大的影响.本文以社会网络为视角,对基于学习元平台的翻转教学案例进行研究,得出班级成员交互的结构特点和存在的问题,并为翻转教学的后续实施提出建议.

摘要： 随着互联网技术的不断发展,煤矿安全事故的舆情传播呈现了新的特征,对煤矿安全事故舆情传播的研究也提出了新的要求.本文选取黑龙江龙煤集团"11.20"火灾事故,从社会网络的角度对煤矿安全事故舆情传播的网络结构,使用UCINET软件从原始数据转换后的关系矩阵中得出舆情网络图谱,并从节点中心性、中间中心性、接近中心性、凝聚子群和结构洞几个方面进行了分析.研究发现,部分节点在网络中处于中心地位,具有很高的独立性和发言权,可对其他节点产生重要影响,能够引导和控制舆论的发展.最后,根据研究结果,文章提出对煤矿安全事故网络舆情管理的相关建议.

摘要： 比特位序列，其特征在于：用于储存数据串匹配状况投票，比特位序列用于投票的比特位数小于或等于所应用计算机一次处理数据的比特位数；比特位序列用于储存数据串的元素对整个数据串各个位置与需搜索子串的匹配状况的支持权限或否决权限，比特位序列整体对应一个数据串，比特位序列中各个比特位各自单独对应数据串的一个元素。数据搜索方法、搜索系统、搜索引擎、舆情监控系统，应用前述的比特位序列实现搜索。

摘要： 基于社会网络分析的犯罪嫌疑人综合影响力评价的方法，首先基于社会网络分析构建犯罪网络，其次，提取犯罪网络中犯罪嫌疑人影响力初级评价指标，然后，采用熵值法确定所述中心性指标所占权重，得到犯罪嫌疑人中级中心性评价指标和犯罪嫌疑人影响力中级时间因子评价指标，最后，采用熵值法确定犯罪嫌疑人中级中心性评价指标和中级时间因子评价指标所占权重，得犯罪嫌疑人综合影响力评价指标，对其综合影响力进行排名。克服了现有的社会网络单一中心性指标对网络节点的影响力评价单一、片面的问题，更全面综合的考虑了3个中心性指标，并创新性加入犯罪网络2个时间影响因子，使犯罪网络中犯罪嫌疑人的影响力评价更为全面合理科学。

摘要： 本申请实施例提供一种基于社会网络分析算法的家庭成员通联方法和系统。该方法包括：每个家庭成员通过加密方式将通信录和通联记录上传至社会网络分析服务器；根据每个家庭成员的通信录建立家庭通联关系图，并根据每个家庭成员通联记录中的时间、频度和时长设置家庭通联关系图中边的权重；对家庭通联关系图执行社会网络分析算法，预测出每个家庭成员在指定时间范围和指定时长范围内与通联对象的通联概率，得到预测结果；将家庭成员通联记录中的地理位置规律和预测结果进行匹配运算，返回家庭成员的通联对象集合。本申请通过社会网络算法提高了家庭成员通联的效率。

摘要： 本发明涉及一种基于社会网络分析的社区公共空间更新设计方法，包括以下步骤：1)获取目标区域的公共空间节点位置信息，生成节点空间网络；2)获取与所述目标区域相对应的居民行为交往网络；3)对所述节点空间网络和居民行为交往网络进行比对处理，根据比对结果生成社区公共空间更新方案。与现有技术相比，本发明具有准确性高等优点。

摘要： 子串信息的处理方法，具有如下预先在前的构造投票标识表的方法，为投票标识表开辟内存空间；D2、为尾端模板分配内存；D3、构造一个循环，该循环具有一个整数型变量叫计次，变量计次的初始值等于零，计次的数值大于等于计算机位数的时候终止循环，循环每执行一次，计次的值增加1，循环内具有如下操作步骤：具有流程如下：F1、将尾端模板的各个单元依序拷贝到投票标识表的第一维序号为1的各个单元中。计算机数据管理系统、数据搜索系统、舆情分析系统、社会网络分析系统，采用所述的子串信息的处理方法处理所需要搜索的子串。本发明可以提高时间效率，提高空间效率，提高计算机资源的利用率，提供了一条新思路。

摘要： 一种基于社会网络分析的合作可持续性预测方法，分为合作持续时间预测问题和合作持续次数预测问题。统计两个学者第一次合作时各自的个人属性和社会属性，并将所提取的数据输入合作可持续性预测模型，即得到由模型预测的合作可持续性结果。预处理模块将从真实计算机科学领域论文集中提取的原始数据计算和归一化为所需的属性数据。训练模块使用集成树思想和梯度下降理论建立模型，并使用训练集中的数据调整参数，使预测结果更加精准。预测模块使用预测集内的数据和已经调整好参数的模型进行预测。评价模块通过对比实际结果和预测结果，使用“Jackknife”思想对模型的预测结果进行评价，计算出预测模型的整体性能和已经选取的输入因素对模型预测结果的影响程度。

摘要： 一种基于社会网络分析的儿童多动症判别方法，分为：步骤1，对核磁数据的预处理：首先，对数据进行规范化统一处理，空间归一化用标准大脑空间衡量不同形状的实验者大脑使其可用一个坐标系来描述；然后，对预处理后的fMRI数据标准划分子分区，以进行后续的处理分析；步骤2，计算基于脑网络的各属性特征集，以图表、折线图的形式展现出来。与社会网络属性特征相结合，提供更加适合的属性特征对特定区域进行深入分析，更好的发挥了社会网络分析相对于现有网络分析研究的优势，利用ADHD和控制组之间的差异性突出表现属性特征的典型意义，同时发现ADHD在特定区域的不同于控制组的表现，以便通过这些特定区域特定表现分析研究ADHD的病变和发展。