社会网络 - 版本历史

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结构洞

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	==结构洞==		==结构洞==
−	在网络的背景下，社会资本存在于人们因其在网络中的位置而具有优势的地方。网络中的联系提供的信息、机会和观点可能有利于网络中的核心参与者。大多数社会结构往往以有强连接的密集集群为特征。<ref name="Burt 2004">{{cite journal\|last=Burt\|first=Ronald\|title=Structural Holes and Good Ideas\|journal=American Journal of Sociology\|year=2004\|doi=10.1086/421787\|volume=110\|issue=2\|pages=349–399\|citeseerx=10.1.1.388.2251}}</ref> 这些集群中的信息往往是相当同质和冗余的。非冗余信息通常是通过不同集群中的联系获得的。<ref name="Burt 1992">{{cite book\|last=Burt\|first=Ronald\|title=Structural Holes: The Social Structure of Competition\|year=1992\|publisher=Harvard University Press\|location=Cambridge, MA}}</ref>当两个独立的集群拥有非冗余信息时，我们称它们之间存在一个结构洞。<ref name="Burt 1992" /> 因此，一个连接结构孔的网络在某种程度上提供附加而非重叠的的网络效益。理想的网络结构具有蔓生结构和集群结构，可访问许多不同集群和结构洞。<ref name="Burt 1992" />	+	在网络的背景下，社会资本存在于人们因其在网络中的位置而具有优势的地方。网络中的联系提供的信息、机会和观点可能有利于网络中的核心参与者。大多数社会结构往往以有强连接的密集集群为特征。<ref name="Burt 2004">{{cite journal\|last=Burt\|first=Ronald\|title=Structural Holes and Good Ideas\|journal=American Journal of Sociology\|year=2004\|doi=10.1086/421787\|volume=110\|issue=2\|pages=349–399\|citeseerx=10.1.1.388.2251}}</ref> 这些集群中的信息往往是相当同质和冗余的。非冗余信息通常是通过不同集群中的联系获得的。<ref name="Burt 1992">{{cite book\|last=Burt\|first=Ronald\|title=Structural Holes: The Social Structure of Competition\|year=1992\|publisher=Harvard University Press\|location=Cambridge, MA}}</ref>当两个独立的集群拥有非冗余信息时，我们称它们之间存在一个结构洞。<ref name="Burt 1992" /> 因此，一个连接结构孔的网络在某种程度上提供附加而非重叠的的网络效益。理想的网络结构具有蔓生结构和集群结构，可访问许多不同集群和结构洞。<ref name="Burt 1992" />度量结构洞的基本指标包括：网络有效规模大小、网络约束、网络效率和层级。

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 [[Category:Communication theory]]
 [[Category:Community building]]
 [[Category:Complex systems theory]]
 [[Category:Network theory]]
 [[Category:Organizational theory]]
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 [[Category:Social information processing]]
 [[Category:Social systems]]
 [[Category:Sociological terminology]]
 [[Category:Sociological theories]]
 [[Category:Systems theory]]
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 A '''social network ''' is a [[social structure]] made up of a set of [[social]] actors (such as individuals or organizations), sets of [[Dyad (sociology)|dyadic]] ties, and other [[Social relation|social interactions]] between actors. The social network perspective provides a set of methods for analyzing the structure of whole social entities as well as a variety of theories explaining the patterns observed in these structures.<ref name="WF94CH1">{{cite book|last1=Wasserman |first1=Stanley | author-link1= Stanley Wasserman|last2=Faust |first2=Katherine |year=1994 |title=Social Network Analysis: Methods and Applications |isbn=9780521387071 |chapter=Social Network Analysis in the Social and Behavioral Sciences |pages=1–27 |publisher=Cambridge University Press}}</ref> The study of these structures uses [[social network analysis]] to identify local and global patterns, locate influential entities, and examine network dynamics.
-<font color="#ff8000">社会网络（Social Network）</font>是一种由一组社会行为者（个人或组织）、一组二元关系以及行为者之间的其他社会互动组成的社会结构。社会网络视角为分析整个社会实体的结构提供了一套方法，也为解释在这些结构中观察到的模式提供了各种理论。<ref name="WF94CH1" /> 通常使用<font color="#ff8000">社会网络分析（Social Network Analysis）对这些结构进行研究，</font>以确定本地及全球模式，定位有影响力的实体，并审查网络动态。
+社会网络（Social Network）是一种由一组社会行为者（个人或组织）、一组二元关系以及行为者之间的其他社会互动组成的社会结构。社会网络视角为分析整个社会实体的结构提供了一套方法，也为解释在这些结构中观察到的模式提供了各种理论。<ref name="WF94CH1" /> 通常使用社会网络分析（Social Network Analysis），以确定本地及全球模式，定位有影响力的实体，并审查网络动态。
 Social networks and the analysis of them is an inherently [[Interdisciplinarity|interdisciplinary]] academic field which emerged from [[social psychology]], [[sociology]], [[statistics]], and [[graph theory]]. [[Georg Simmel]] authored early structural theories in sociology emphasizing the dynamics of triads and "web of group affiliations".<ref name=":0">{{cite book|last1=Scott |first1=W. Richard |last2=Davis |first2=Gerald F. |author-link1= William Richard Scott|author-link2= Gerald F. Davis|title=Organizations and Organizing |chapter=Networks In and Around Organizations |year=2003 |isbn=978-0-13-195893-7 |publisher=Pearson Prentice Hall}}</ref> [[Jacob Moreno]] is credited with developing the first [[sociogram]]s in the 1930s to study interpersonal relationships. These approaches were mathematically formalized in the 1950s and theories and methods of social networks became pervasive in the [[Social science|social and behavioral sciences]] by the 1980s.<ref name="WF94CH1" /><ref name="Freeman History">{{cite book|last=Freeman |first=Linton |year=2004 |publisher=Empirical Press |isbn=978-1-59457-714-7 |title=The Development of Social Network Analysis: A Study in the Sociology of Science}}</ref> [[Social network analysis]] is now one of the major paradigms in contemporary sociology, and is also employed in a number of other social and formal sciences. Together with other [[complex network]]s, it forms part of the nascent field of [[network science]].<ref name=":1">{{cite journal|journal=Science |year=2009 |volume=323 |number=5916 |pages=892–895 |doi=10.1126/science.1165821 |pmid=19213908 |title=Network Analysis in the Social Sciences |first1=Stephen P. |last1=Borgatti |first2=Ajay |last2=Mehra |first3=Daniel J. |last3=Brass |first4=Giuseppe |last4=Labianca|bibcode=2009Sci...323..892B |citeseerx=10.1.1.536.5568 }}</ref><ref name="EK">{{cite book|title=Networks, Crowds, and Markets: Reasoning about a Highly Connected World |first1=David |last1=Easley |first2=Jon |last2=Kleinberg |publisher=Cambridge University Press |year=2010 |chapter=Overview |pages=1–20 |isbn=978-0-521-19533-1}}</ref>
-社会网络及其分析是社会心理学、社会学、统计学和图论中内在的跨学科学术领域。格奥尔格·齐美尔（Georg Simmel）是早期社会学结构主义理论的作者，他强调三人群体互动和“群体关系网”的动态性。<ref name=":0" /> 雅各布·莫雷诺（Jacob Moreno）被认为是在20世纪30年代发展了第一份<font color="#ff8000">社交关系图（Sociogram）</font>以研究人际关系的人。这些方法在20世纪50年代得到数学化，到20世纪80年代，社会网络的理论和方法在社会和行为科学中变得普遍。<ref name="WF94CH1" /><ref name="Freeman History" /> 目前，社会网络分析是当代社会学的主要范式之一，也被用于许多其他社会科学及形式科学。它与其他复杂网络一起构成了网络科学新兴领域的一部分。<ref name=":1" /><ref name="EK" />
+社会网络及其分析是社会心理学、社会学、统计学和图论中内在的跨学科学术领域。格奥尔格·齐美尔（Georg Simmel）是早期社会学结构主义理论的作者，他强调三人群体互动和“群体关系网”的动态性。<ref name=":0" /> 雅各布·莫雷诺（Jacob Moreno）被认为是在20世纪30年代发展了第一份社交关系图（Sociogram）以研究人际关系的人。这些方法在20世纪50年代得到数学化，到20世纪80年代，社会网络的理论和方法在社会和行为科学中变得普遍。<ref name="WF94CH1" /><ref name="Freeman History" /> 目前，社会网络分析是当代社会学的主要范式之一，也被用于许多其他社会科学及形式科学。它与其他复杂网络一起构成了网络科学新兴领域的一部分。<ref name=":1" /><ref name="EK" />
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 [[File:Barabasi Albert model.gif|thumb|left|图1：Evolution graph of a social network: [[Barabási–Albert model|Barabási model]].一个社会网络的演化图：巴拉巴西模型。|链接=Special:FilePath/Barabasi_Albert_model.gif]]

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	==References 参考资料==		==References 参考资料==

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 Complex networks: Most larger social networks display features of social complexity, which involves substantial non-trivial features of network topology, with patterns of complex connections between elements that are neither purely regular nor purely random (see, complexity science, dynamical system and chaos theory), as do biological, and technological networks. Such complex network features include a heavy tail in the degree distribution, a high clustering coefficient, assortativity or disassortativity among vertices, community structure (see stochastic block model), and hierarchical structure. In the case of agency-directed networks these features also include reciprocity, triad significance profile (TSP, see network motif), and other features. In contrast, many of the mathematical models of networks that have been studied in the past, such as lattices and random graphs, do not show these features.
-复杂网络: 大多数较大的社会网络呈现出社会复杂性的特征，包括'''<font color="#ff8000">网络拓扑 Network Topology</font>'''的大量非平凡特征，以及既不完全规则也不完全随机的元素之间的复杂连接模式（见[[复杂性科学]]、[[动力系统]]和[[混沌理论]]），生物和技术网络也是如此。这些复杂的网络特征包括度分布的重尾、高集聚系数、顶点之间的'''<font color="#ff8000">同配性 Assortativity</font>'''或非同配性、社区结构（见'''<font color="#ff8000">随机分块模型 Stochastic Block Model</font>'''）和层次结构。在主体导向网络的情况下，这些特征还包括互惠性、<font color="#32CD32">三重显著性特征</font>（TSP，见网络基序）及其他。相比之下，许多过去研究过的网络数学模型，如格和'''<font color="#ff8000">随机图 Random Graph</font>'''，并没有表现出这些特征。
+复杂网络: 大多数较大的社会网络呈现出社会复杂性的特征，包括'''<font color="#ff8000">网络拓扑 Network Topology</font>'''的大量非平凡特征，以及既不完全规则也不完全随机的元素之间的复杂连接模式（见[[复杂性科学]]、[[动力系统]]和[[混沌理论]]），生物和技术网络也是如此。这些复杂的网络特征包括度分布的重尾、高集聚系数、顶点之间的'''<font color="#ff8000">同配性 Assortativity</font>'''或非同配性、社区结构（见'''<font color="#ff8000">随机分块模型 Stochastic Block Model</font>'''）和层次结构。在主体导向网络的情况下，这些特征还包括互惠性、'''<font color="#32CD32">三重显著性特征</font>'''（TSP，见网络基序）及其他。相比之下，许多过去研究过的网络数学模型，如格和'''<font color="#ff8000">随机图 Random Graph</font>'''，并没有表现出这些特征。
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 * [[Bibliography of sociology]] 社会学参考书目