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昨日与一位朋友聊天,提到论文撰写的问题,发现这位朋友修习了社会网络分析的一些概念知识,手头又有点数据,导师又催着出论文,于是极度希望能够应用Pajek作为工具分析点结果出来,凑出一篇“像样点”的论文。当问及Pajek到底能做什么时,我给出的回答让这位朋友感到非常失望:Pajek有绘图功能,但是如果只是为了好看,那你不如用其他多媒体软件,Pajek有计算功能,但是限于对你手头网络文件进行分析,如果要出统计结果,你得要借助其他软件。于是,朋友说:那照你这么说法,这就是个废物软件了?
在十年前,或许可选择的软件较少,现在可供网络分析使用的软件,不下上百种,如果要从中挑出适合自己需要的,倒也的确比较困难。或许所有应用这项技术的人,都会推荐自己所熟悉的软件工具。我虽然不能说可以用手头的工具解决所有问题,但谈一下为什么选用这个软件还是有必要的,当然,还真有人在网上发了论文,对一些软件进行比较。真是不好意思的是,在写这篇博文时,我搜索了一下自己的硬盘,居然没找到那篇论文。
我觉得有必要从个人角度澄清一下对这个软件应用范围的看法。
首先,Pajek是用来处理大型网络的。在目前版本中,它可以处理多达9亿个顶点的网络文件。如果你手头的网络文件顶点不超过1000个,那用Ucinet、NodeXL等软件,都不会有速度的障碍。
第二,Pajek是所有网络分析工具中,唯一配备了循序渐进教程的软件。在我个人看来,人类所创造的工具,是现有感官的延伸,是进一步创造新认识和新直觉的阶梯。所以,当我们要理解并熟练掌握甚至可以精通某种操作化的分析技能时,需要有一个逐渐训练的过程,并且在这种过程中形成对一些看似抽象的概念的直观认识。配备了循序渐进教程的Pajek软件,正好成为入门时的练手工具。
第三、Pajek提供了探索网络结构的途径,但它的统计分析功能很弱。但是,它又同时配备了R软件接口。在我看来,把Pajek的数据探索功能与R软件的统计功能结合,就已经基本符合网络分析技术的应用需求。如果超出这种基本功能的更高阶需求,那就不仅仅是应用这种技术,而是研究这种技术本身了。
总结起来,当学习社会网络分析技术时,我个人觉得应当掌握的软件有两个:Pajek和R软件(R软件里面有许多分析包,其中igraph和sna这两个包很重要,应当重点掌握)。应当熟悉的软件有Matlab和NodeXL,前者帮助你做一些矩阵转换,后者则提供了一个简单的EXCELL插件供你做网络文件制备。对于如何学习R软件的操作,我建议零起点的朋友,如果是生物医学方面的,可以选择《应用R软件和 Epicalc程序包分析流行病学数据》。
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GMT+8, 2024-12-22 01:25
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