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1、六个主要的社会网络分析软件的比较 UCINET 简介UCINET 为菜单驱动的 Windows 程序，可能是最知名和最经常被使用的处理社会网络数据 和其他相似性数据的综合性分析程序。 与 UCINET 捆绑在一 起的还有 Pajek 、Mage 和 NetDraw 等三个软件。 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。 UCINET 包含大量包括探测 凝聚子群（ cliques, clans, plexes ）和区
2、 域（ components, cores ）、中心性分析（ centrality ）、个人网络分析和结构洞分析在内的网络分 析程序。 UCINET 还包含为数众多的基于过程的分析程序，如 聚类分析、多维标度、二模标度 （奇异值分解、因子分析和对应分析） 、角色和地位分析（结构、角色和正则对等性）和拟合中 心- 边缘模型。此外， UCINET 提供了从简单统计到拟合 p1 模型在内的多种统计程序。 Pajek 简介 Pajek 是一个特别为处理大数据集而设计的网络分析和可视化程序。 Pajek 可以同时处理多个网 络，也可以处理二模网络和时间事件网络（时间事件网络包括了某一网 络随时间的流逝而
3、发生 的网络的发展或进化） 。 Pajek 提供了纵向网络分析的工具。数据文件中可以包含指示行动者在 某一观察时刻的网络位置的时间标志，因 而可以生成一系列交叉网络，可以对这些网络进行分 析并考察网络的演化。 不过这些分析是非统计性的； 如果要对网络演化进行统计分析， 需要使用 StOCNET 软件的 SIENA 模块。 Pajek 可以分析多于一百万个节点的超大型网络。Pajek 提供了多种数据输入方式，例如，可以从网络文件（扩展名 NET ）中引 入 ASCII 格式的网络数据。网 络文件中包含节点列表和弧 / 边（ arcs/edges ）列表，只需指定存在的联系即可，从而高效率地 输入
4、大型网络数据。图 形功能是 Pajek 的强项，可以方便地调整图形以及指定图形所代表的含 义。由于大型网络难于在一个视图中显示，因此 Pajek 会区分不同的网络亚结构分别 予以可视 化。每种数据类型在 Pajek 中都有自己的描述方法。 Pajek 提供的基于过程的分析方法包括探测 结构平衡和聚集性 （ clusterability ），分层分解和团块模型（结构、正则对等性）等。 Pajek 只 包含少数基本的统计程序。NetMiner 简介NetMiner 是一个把社会网络分析和可视化探索技术结合在一起的软件工具。它允许使用者以可 视化和交互的方式探查网络数据， 以找出网络潜在的模式和结构
5、。 NetMiner 采用了一种为把分 析和可视化结合在一起而优化了的网络数据类型，包括三种类型的变量：邻接矩阵（称作层） 、 联系变量和行动者属性数据。 与 Pajek 和 NetDraw 相似， NetMiner 也具有高级的图形特性， 尤 其是几乎所有的结果都是以文本和图形两种方式呈递的。 NetMiner 提供的 网络描述方法和基于 过程的分析方法也较为丰富，统计方面则支持一些标准的统计过程：描述性统计、 ANOVA 、相 关和回归。STRUCTURE 简介 STRUCTURE 是一个命令驱动的 DOS 程序，需要在输入文件中包含数据管理和网络分析的命 令。 STRUCTURE 支持五
6、种网络分析类型中的网络模型：自主性（结构洞分 析）、凝聚性（识 别派系）、扩散性、对等性（结构或角色对等性分析和团块模型分析）和权力（网络中心与均质 分析）。 STRUCTURE 提供的大多数分析功 能是独具的，在其他分析软件中找不到。MultiNet 简介MultiNet 是一个适于分析大型和稀疏网络数据的程序。由于 MultiNet 是为大型网络的分析而专 门设计的，因而像 Pajek 那样，数据输入也使用节点和联系列表， 而非邻接矩阵。对于分析程 序产生的几乎所有输出结果都可以以图形化方式展现。 MultiNet 可以计算 degree, betweenness, closeness a
7、nd components statistic ，以及这些统计量的频数分布。通过 MultiNet ，可以使用几 种本征空间（ eigenspace ）的方法来分析网络的结构。 MultiNet 包含四种统计技术：交叉表和 卡方检验， ANOVA ，相关和 p* 指数随机图模型。StOCNET 简介StOCNET 是个 WINDOWS 环境下的开放软件系统，适用于社会网络的高级统计分析。它提供 了一个应用多种统计方法的平台，每种统计方法可以以单独模块的形式方便地 嵌入其中。StOCNET 包含六个统计模块：( 1 ) BLOCKS ，随机块模型； ( 2 ) ULTRAS ，使用超度量(Ult
8、rametrics )估计潜在的传 递性结构( latent transitive structures)；( 3 )P2 ，拟合指数随机图p2模型；(4) SIENA ,纵向网络数据的分析；(5) ZO ,确定随机图统计量的分布概率；(6)PACNET ，构造和拟合基于偏代数结构的结构模型 ( structural models based on partial algebraic structures )。六个主要的社会网络分析软件的比较以 下 内 容 编 译 自 ： Huisman, M. and A.J. Duijn, M. 2005. Software for social netw
9、ork analysis. Models and methods in social network analysis. New York, N.Y. : Cambridge University Press. 270-316.表 3- 1 描述了六个主要的社会网络分析软件的主要目标或特性。其中，数据格式包括下面三个 方面：( 1)程序能够处理的数据类型， ( 2)输入格式，和( 3)是否有 标明网络关系缺失值的支持则包括程序的可得性、 是选项。 功能方面包括是否包含可视化选项以及可执行的分析类型。 否有操作手册和在线帮助。表 3- 1 六个主要的社会网络分析软件的概况程序版本目标类型 a数据
10、输入 b缺失值功能可视化分析 c可得性 d 手册支持帮助StOCNET程序版本1.5目标统计分析类型 ac数据 输入 bm缺失值有可视化无功能分析 cd, dt, s支持 可得性 d免费续上表)MultiNetNetMiner4.382.4.0上下文分析可视化分析c, lc, e, alnm, ln有无有有d, rp, sd, sl, rp, dt, s免费收费 i, j无k有有有STRUCTUREUCINET4.2e6.55结构分析综合c, ac, e, amm, ln有g有无有hsl, rpd, sl, rp, dt, s免费 e收费 jPajek1.00 大数据可视 c, a, l m,
11、 ln 有g 有d, sl, rp, dt 免费 无无手册有有有帮助有无有a c= 全局， e= 个人中心， a= 从属关系， l= 大型网络。b m= 矩阵， ln= 连接 /节点， n= 节点c d= 描述， sl= 结构和位置， rp= 角色和地位， dt= 二元和三元方法， s= 统计d com= 商业产品， free= 自由 / 共享软件e 不再更新的 DOS 程序g 只有对属性的缺失值编码h 没有作图程序i 能够从互联网上免费获取（有些功能有所减少）j 可以获得评估 / 演示版本的程序k 可以获得某些模块的手册下 面我们以功能、支持和用户友好性三个大方面来对上述六个软件进行综合评价
12、（见表3- 2 ）+号代表好（或至少是合格的） ， + 代表很好或强大， -代表存在缺陷， 0 代表无， +-代表不确定 （有好有坏） 。必须强调的是， 由于各个软件的目标不 尽相同， 因而不可能在它们之间做出完全 公平的比较。 因此建议也可以从垂直的方向阅读表 3- 2。例如， 如果要寻找一个可以获得许多描 述性网络度量的软件，则 UCINET 和 NetMiner 是很好的选择。但如果网络可视化是主要目的， 则 Pajek 和 NetMiner 是更好的选择。表 3- 2 对六个主要的社会网络分析软件的评价功能支持用户友数据可视描述过程 a统计手册帮助MultiNet+-+-+-+-+NetMiner+-+Pajek+0-0+-StOCNET+-0+-0+STRUCTURE-0+-+0+-UCINET+b+-+a 基于过程的分析方法b UCINET 包含网络可视化软件 NetDraw