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。

　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

　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,

　closenessandcomponentsstatistic

　，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（Ultrametrics）估计

　潜在的传递性结构（latenttransitivestructures

　）；（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；构造和拟合基于偏代数结构的结构模型（

　

　（6）PACNETstructuralmodels

　

　，

　basedonpartialalgebraicstructures

　）。

　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.andA.J.Duijn,M.2005.

　Softwareforsocialnetworkanalysis.Modelsandmethodsinsocialnetworkanalysis.NewYork,N.Y.:CambridgeUniversityPress.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。支持则包括程序的可得性、是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

　MultiNet

　NetMiner

　Pajek版本

　4.38

　2.4.0

　1.00目标

　上下文分析

　可视化分析

　大数据可视化数据

　类型a

　c,l

　c,e,a

　c,a,l输入b

　ln

　m,ln

　m,ln缺失值

　有

　无

　有g功能

　可视化

　有

　有

　有分析c

　d,rp,s

　d,sl,rp,dt,s

　d,sl,rp,dt

　支持

　可得性d

　免费

　收费i,j

　免费手册

　无k

　有

　无帮助

　有

　有

　无