社会网络分析方法是由传统的社会学结合数学，图论等发展起来的定量分析方法。近年来，社会网络分析已经成为了一种重要的社会科学研究方法，广泛应用在多个学科和研究领域，比如数据挖掘领域、知识管理、数据可视化、统计分析、社会资本、小世界理论、信息传播等。本范例作者对艺术领域的传播进行了研究，证明社会网络分析对艺术传播研究在方法论和认识论层面的重要意义。 1，范例简介 标题： 基于“社会网络分析”的艺术传播研究逻辑与方法 Research Logic and Method for Arts Communication Based on “Social Network Analysis” 作者： 曹军军 作者单位：中国传媒大学音乐产业发展研究中心 关键词：去中心化；文本；受众；实证研究；审美；分类；关系数据；中心性；核心—边缘；块模型；凝聚子群 来源：微信公众号量化研究方法 摘要： 本文旨在证明社会网络分析对艺术传播研究在方法论和认识论层面的重要意义。把握从20世纪以来由文本到受众研究重心转移的基本脉络,提出社会网络分析作为一种量化实证研究方法对艺术传播研究如艺术评价、分类的意义，并于其之上建构方法逻辑：对分别基于作品中心和受众中心的风格分类网络做相关性分析，依循作品—作者—用户的区块关系模式，评价研究方面采用中心性分析、核心—边缘分析，分类研究方面采用块模型和凝聚子群分析，等等。该研究的数学模型路径尤其印证了法兰克福学派、伯明翰学派、现代与后现代文化理论等就古典音乐和流行音乐的概念界定与批判思维的一些命题逻辑，是混合研究较好的示例。 2，本研究范例主要研究方法、相关知识点和工具 2.1 社会网络分析——Social Network Analysis 2.1.1 什么是社会网络分析——Social Network Analysis 我们参考博客园的文章《社会网络分析——Social Network Analysis》，做如下的笔记： 埃米尔.涂尔干（EmileDurkheim，1879）说：“有一种观点认为，对于社会生活的解释，不应当靠参与者的观念进行，而应当根据尚未被自觉认识到的更深层的原因进行。我认为这样做会极富成就。我还认为，其中的原因主要应当在由个人形成的组群的方式中去寻找。” 社会网络分析是研究一组行动者的关系的研究方法。一组行动者可以是人、社区、群体、组织、国家等，他们的关系模式反映出的现象或数据是网络分析的焦点。从社会网络的角度出发，人在社会环境中的相互作用可以表达为基于关系的一种模式或规则，而基于这种关系的有规律模式反映了社会结构，这种结构的量化分析是社会网络分析的出发点。 因此，社会网络分析关注的焦点是关系和关系的模式，采用的方式和方法从概念上有别于传统的统计分析和数据处理方法。 2.1.2 社会网络分析的“关系” 主流社会科学所关注的是单一属性，例如：收入、年龄、学历、性别等，但社会网络分析考虑的主要类型是一对“行动者”之间的二元属性，社会活动中存在着不同的二元属性关系，例如： 1-血缘关系：是谁的兄弟，是谁的父亲，婚姻关系等 2-社会角色：是谁的领导，是谁的教师，是谁的朋友等 3-情感关系：喜欢谁，尊敬谁，恨谁等； 4-认知关系：知道谁，与谁看起来相似等； 5-行动关系：同谁谈话，一同吃饭，进攻谁，传递信息给谁，从谁接受信息等； 6-流动关系：汽车流量，信息流量，通信流量等 7-距离关系：两地距离； 8-相似关系：相关系数度量； 9-共同发生：同一个俱乐部，有相同颜色头发等； 2.1.3 社会网络分析尝试解决的问题 社会网络分析不限于分析人与人的关系，例如范文《利用GooSeeker分词、Ucient和NetDraw进行社会网络分析》，下面，我们罗列一下社会网络分析可以解决或可以尝试解决的问题： 1-人际传播问题，发现舆论领袖，创新扩散过程； 2-小世界理论，六度空间分割理论； 3-Web分析，数据挖掘中的关联分析，形成交叉销售，增量销售，也就是啤酒和尿布的故事； 4-社会资本，产业链与价值链； 5-文本的意义输出，通过追问调查研究文本的关联和意义； 6-竞争情报分析； 7-语言的关联，符号意义； 8-相关矩阵或差异矩阵的统计分析，类似得到因子分析和MDS分析； 9-恐怖分子网络； 10-知识管理与知识的传递，弱关系的力量； 11-引文和共引分析 2.1.4 社会网络分析建立的两大支柱 社会网络分析建立的两大支柱是：可视化分析与对人、社会、政治、经济的关系测量；
2.2 社会网络分析方面的案例、算法和程序代码 GooSeeker资讯版块有一些和社会网络分析相关的范例和使用Python在Jupyter Notebook中做中心性计算的相关实验，有兴趣的小伙伴可以参考。 1. 《利用GooSeeker分词、Ucient和NetDraw进行社会网络分析》 2. 《如何使用Jupyter Notebook计算中介中心度(betweenness centrality)》 3. 《怎样利用集搜客的共词矩阵表计算点度中心性(Degree centrality)》 4. 《Jupyter Notebook使用Python计算特征向量中心度(Eigenvector Centrality)》 5.《怎样使用Jupyter Notebook计算接近中心度》 7. 《网络社交平台中社群标签生成研究》 3，本范例研究总结 社会网络分析是社会学的一种重要的认识论和方法论的体现，而传播学属于社会学范畴，那么，将社会网络分析与艺术学结合，对艺术传播研究有重要意义。本文从文艺美学和艺术传播相关理论出发，逐步地让基于社会网络分析的艺术传播研究逻辑与可行性浮现出来。目前，即使在国内其他学科领域，一般以社会网络分析作为工具去研究具体问题的时候，呈示出的行文特征常规约于一种“两层皮”的状况，即“方法仅是服务于课题的工具”而已；更遑论社会网络分析与艺术学的融合了。事实上，方法，尤其是量化方法，本身就饱含着认识论与方法论思想；本文从结构主义的角度介绍社会网络分析，并逐步延伸至文化网络、艺术分类研究的问题上，表现出社会网络分析对艺术传播研究的结合具有一种天然“基因”优势。在构建模型和操作化层面，实为对前述理论加以演绎和呼应。进而，笔者以音乐传播研究为例，通过数据分析和诠释，为质化理论和量化研究的融合提供了一定的参考：譬如，2-模网络和1-模网络的相互转化对应审美评价的两种基本思想及其关联——基于读者中心化的和基于作品中心化的；从中心性分析到核心—边缘结构分析、到块模型和凝聚子群分析的理路顺应了从艺术评价研究到艺术分类研究的逻辑，这种逻辑的衍进也弥合了诸如从法兰克福学派到伯明翰学派理论立场的鸿沟。 诚然，艺术传播的研究范畴不仅限于评价和分类问题，而笔者用较多的笔墨对研究这些问题的意义作出了铺垫，也从而证明社会网络分析对其应用是适恰的。拙文旨在抛砖引玉，妄图为学科对话搭桥牵线；限于研究能力与篇幅所限，行文中该采用抑或文、抑或理的话语体系和视角？左右逢源的写作确实颇费周折而捉襟见肘，亦请不同视角的读者包涵与指教。 |
