探究网络分析的运用及其影响

1网络分析在研究中的应用

由于实际的网络较为复杂，是一个由200多个国家和近400个组成的网络，分析起来较为复杂，因此这里以一个假想的组成的简易网络为例，介绍社会网络分析在研究中的应用。如表1所示，这是一个假设的网络。

2构建网络

网络可以使用矩阵、二分图和超图来表示，所有这些表示方法都包含了相同的信息。在表1中，使用的是矩阵表示的网络。矩阵ijAa，叫做从属矩阵。矩阵A是一个行代表行动者，列代表事件的双模关系矩阵。具体地表示为：1j0jijIGOaIGO如果国家i参与了如果国家i未参与网络也可以用二分图来表示，如图1所示，其中的点被分为两个子集，所有的边都是在不同子集的节点对之间的，表示该国家属于某个。二分图的优点是，可以清晰地看到国家之间以及国家和之间的非直接联系。网络还可以用超图来表示，如图2所示。因为从属网络可以用实体子集的集合来描述，所以每个事件描述了它所包含的行动者的子集，每个行动者描述了它所属的事件的子集。用这种方式看待从属网络是超图方法的基础。超图包含一组客体，称为点，以及一个客体子集的集合，称为边。在网络中，一个包含N个国家的点集和M个的边集组成的超图用符号表示为HN,M。通过点和边的转置，就可以得到对偶超图*HM,N。对偶超图里，被描述成点，行动者被描述成边。尽管表示网络的方式有三种，但矩阵是其中最常用的一种方法。这是因为一方面矩阵在进行变换和运算时比较方便，另一方面，二分图和超图都不适用于大规模的社会网络分析，表示起来十分复杂。将图1中的矩阵进行TAA的转化，即得到表2所示的国家之间的社会关系矩阵S，图3是国家之间的社会关系网络图。利用矩阵S对国家的社会关系网络进行分析。当然，这里也可以通过转化TAA得到的社会关系矩阵，本文以分析国家之间的网络关系为例，之间的网络关系可以同理进行分析。

2.1网络性质分析

在网络构建的基础上，可以对网络的性质进行全面的分析。这里结合当前网络研究的热点问题，主要讲述节点的中心性分析和网络的聚类分析。进行中心性分析是为了找出一些在中活跃程度较高、作用比较突出的国家，它们对整个网络产生的影响比较显著。通过聚类分析找出网络结构相类似的国家，根据社会网络分析理论就可以推断这些国家可能在国际事务中会表现出相似的行为，这对揭示对国家、国际关系的影响有重要的意义。（在进行相关数据分析和处理的时候，使用了Ucinet6.0分析软件）。中心性分析社会网络分析中，中心性分析的方法很多，常用的包括点度中心度（Degeecentrality）、接近中心度（closenesscentrality）和中介中心度（Betweennesscentrality）分析。在矩阵S中，国家的点度中心度是该国与其他国家共同参与的数量之和，这个指标揭示了该国与其他国家联系的紧密程度，但是它没有考虑到其他节点的重要程度。国家的接近中心度是通过该国到达其他国家的距离来计算的，这个指标可以用来估计信息或者资源传递到一个给定节点的时间。国家的中介中心度是通过最短路径的数量来计算的，最短路径是指该国作为两国发生联系必须经过的节点，它反映了网络的效能对一个国家依赖程度。不过，接近中心度和中介中心度都没有考虑所有路径的意义。之后，随着研究的深入，又出现了一些测量特定性质的中心度算法。这些中心度算法包括特征向量中心度（eigenvectorcentrality），信息中心度（informationcentrality），流中介中心度，特征向量中心度测量了一个国家吸引网络资源的能力，信息中心度和流中介中心度测量了一个国家在网络中接受信息资源的效率。在实际应用中，应该根据网络分析的实际需要，综合运用多种分析方法。对矩阵S进行六种中心度分析的结果，从中可以看出，美国和法国的点度中心度是最高的，但是法国的接近中心度、中介中心度和信息中心度都比美国高，这是因为法国与更多的国家有直接的联系。在特征向量中心度上，美国比法国拥有更高的中心度，这是因为美国与英国有很强的直接联系。

2.2聚类分析

当两个国家与其他国家之间的联系相同，就称它们在网络结构上等价。事实上，完全等价是非常少见的，因此在位置分析中，可以尝试找出位置相类似的国家。聚类分析的方法主要包括层次聚类分析法（HierachicalCluster）、迭代相关收敛法（ConvergentCorrelations）和多维标度法（Multidimensionalscaling）。这里，以最常用的层次聚类分析法为例进行层次聚类。为了判断两个国家的相似程度，需要对两两国家联系的相似性进行度量，当前的度量方法主要有距离法和相关系数法。在网络中普遍使用的是距离法，在社会关系矩阵S上，应用距离法可以得到一个距离矩阵D。距离矩阵可以通过两种方法进行计算，一种是通过绝对值计算的通过绝对值进行计算，得到的绝对距离矩阵。从中可以看出，虽然法国和俄罗斯同中国联系的紧密程度是相同的，但俄罗斯与中国的距离更近，更易于划分为同一类。这是因为中国和俄罗斯的对外联系十分相似，都只同法国参加了同样的，而法国还与美国和英国参加了同样的。所以在接下来的聚类分析过程中，俄罗斯就更容易同中国划分为一类国家。在得到绝对距离矩阵以后，利用层次聚类法对国家进行分类。首先将每个国家作为一个独立的类，共有5个独立的类。然后增加距离的大小，以此作为分类的参考，直到得到想要的分类结果。通过逐渐减少分类的数量，可以得到表5的分类结果。依据分类结果，认为美国和英国在网络中具有相类似的地位，根据社会网络分析中网络地位和角色的相关理论，可以推断它们会在一些国际问题中表现出相似的行为。

3影响

加强社会网络分析方法对网络的研究，有利于揭示当今国际社会中国与国之间的关系，有利于解决一些全球性问题。社会网络的理论认为，网络中的任何一个节点都对网络整体性产生影响，并且每一个节点也都受到网络中其他节点的影响。社会学通过研究发现具有较高中心度的节点在网络中拥有更多的社会资本，社会资本代表着由网络关系产生的资源。通过中心性分析，可以发现网络中节点的中心度分布情况，这有利于分析国家在网络中占据的位置地位，掌握资本的多寡。例如，拥有较高的点度中心度、中介中心度或者接近中心度的国家掌握更多的社会资本，拥有更高的信息中心度的国家会掌握更多的信息，而信息和资本在处理国际问题中发挥着十分重要的作用。另一方面通过聚类分析方法可以得到在网络中所处的位置相似的国家，这些国家可能面临着相似的机会，受到相似的约束，因此可以猜测它们也会表现出相似的行为。但在国际社会中，相似的行为并不一定表现为合作的关系。位置上相似的国家也会表现为互相竞争的关系，这依赖于它们在网络中相应的位置扮演的角色。例如，中印两个大国在网络中所处的位置会极其相似，但是两者都谋求世界强国的地位，就会在很多方面表现为竞争关系。通过网络性质的分析，揭示网络中的现象和规律，已经成为社会网络分析研究领域的普遍应用。在的研究中，越来越多的学者开始将网络性质、角色和位置的关系同全球发展过程中的政治、经济、文化、战争等问题联系起来研究，希望在网络层面通过系统的分析，得出一些科学的结论。事实上，社会网络分析在上的一些最新研究已经揭示出了网络对国际关系的一些影响。Beckfield认为随着时间的推移，网络中国家之间联系的不平衡会逐渐的减小，但是不同地区国家之间的排斥现象仍然存在。Kim和Barnett研究发现在网络中处于中心位置大多是西方发达国家。Manger认为因为国家之间制定的贸易协议，网络中很容易形成区域子群，但是一些不发达国家被排除在这些子群之外。和Montgomery将各国在网络中所处的位置同军事冲突的发生概率联系起来进行了研究，认为网络位置改变了权利和信息的分配，当网络中结构等价的国家增加时，会增加军事冲突发生的可能性；当国家之间的中心性差距较大时，会减小军事冲突发生的可能性。

作者：余永茜单位：西南民族大学