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1網(wǎng)絡(luò)分析在研究中的應(yīng)用

由于實(shí)際的網(wǎng)絡(luò)較為復(fù)雜，是一個(gè)由200多個(gè)國(guó)家和近400個(gè)組成的網(wǎng)絡(luò)，分析起來(lái)較為復(fù)雜，因此這里以一個(gè)假想的組成的簡(jiǎn)易網(wǎng)絡(luò)為例，介紹社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析在研究中的應(yīng)用。如表1所示，這是一個(gè)假設(shè)的網(wǎng)絡(luò)。

2構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)

網(wǎng)絡(luò)可以使用矩陣、二分圖和超圖來(lái)表示，所有這些表示方法都包含了相同的信息。在表1中，使用的是矩陣表示的網(wǎng)絡(luò)。矩陣ijAa，叫做從屬矩陣。矩陣A是一個(gè)行代表行動(dòng)者，列代表事件的雙模關(guān)系矩陣。具體地表示為：1j0jijIGOaIGO如果國(guó)家i參與了如果國(guó)家i未參與網(wǎng)絡(luò)也可以用二分圖來(lái)表示，如圖1所示，其中的點(diǎn)被分為兩個(gè)子集，所有的邊都是在不同子集的節(jié)點(diǎn)對(duì)之間的，表示該國(guó)家屬于某個(gè)。二分圖的優(yōu)點(diǎn)是，可以清晰地看到國(guó)家之間以及國(guó)家和之間的非直接聯(lián)系。網(wǎng)絡(luò)還可以用超圖來(lái)表示，如圖2所示。因?yàn)閺膶倬W(wǎng)絡(luò)可以用實(shí)體子集的集合來(lái)描述，所以每個(gè)事件描述了它所包含的行動(dòng)者的子集，每個(gè)行動(dòng)者描述了它所屬的事件的子集。用這種方式看待從屬網(wǎng)絡(luò)是超圖方法的基礎(chǔ)。超圖包含一組客體，稱為點(diǎn)，以及一個(gè)客體子集的集合，稱為邊。在網(wǎng)絡(luò)中，一個(gè)包含N個(gè)國(guó)家的點(diǎn)集和M個(gè)的邊集組成的超圖用符號(hào)表示為HN,M。通過(guò)點(diǎn)和邊的轉(zhuǎn)置，就可以得到對(duì)偶超圖*HM,N。對(duì)偶超圖里，被描述成點(diǎn)，行動(dòng)者被描述成邊。盡管表示網(wǎng)絡(luò)的方式有三種，但矩陣是其中最常用的一種方法。這是因?yàn)橐环矫婢仃囋谶M(jìn)行變換和運(yùn)算時(shí)比較方便，另一方面，二分圖和超圖都不適用于大規(guī)模的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析，表示起來(lái)十分復(fù)雜。將圖1中的矩陣進(jìn)行TAA的轉(zhuǎn)化，即得到表2所示的國(guó)家之間的社會(huì)關(guān)系矩陣S，圖3是國(guó)家之間的社會(huì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)圖。利用矩陣S對(duì)國(guó)家的社會(huì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分析。當(dāng)然，這里也可以通過(guò)轉(zhuǎn)化TAA得到的社會(huì)關(guān)系矩陣，本文以分析國(guó)家之間的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系為例，之間的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系可以同理進(jìn)行分析。

2.1網(wǎng)絡(luò)性質(zhì)分析

在網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的基礎(chǔ)上，可以對(duì)網(wǎng)絡(luò)的性質(zhì)進(jìn)行全面的分析。這里結(jié)合當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)研究的熱點(diǎn)問(wèn)題，主要講述節(jié)點(diǎn)的中心性分析和網(wǎng)絡(luò)的聚類分析。進(jìn)行中心性分析是為了找出一些在中活躍程度較高、作用比較突出的國(guó)家，它們對(duì)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生的影響比較顯著。通過(guò)聚類分析找出網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)相類似的國(guó)家，根據(jù)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析理論就可以推斷這些國(guó)家可能在國(guó)際事務(wù)中會(huì)表現(xiàn)出相似的行為，這對(duì)揭示對(duì)國(guó)家、國(guó)際關(guān)系的影響有重要的意義。（在進(jìn)行相關(guān)數(shù)據(jù)分析和處理的時(shí)候，使用了Ucinet6.0分析軟件）。中心性分析社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析中，中心性分析的方法很多，常用的包括點(diǎn)度中心度（Degeecentrality）、接近中心度（closenesscentrality）和中介中心度（Betweennesscentrality）分析。在矩陣S中，國(guó)家的點(diǎn)度中心度是該國(guó)與其他國(guó)家共同參與的數(shù)量之和，這個(gè)指標(biāo)揭示了該國(guó)與其他國(guó)家聯(lián)系的緊密程度，但是它沒有考慮到其他節(jié)點(diǎn)的重要程度。國(guó)家的接近中心度是通過(guò)該國(guó)到達(dá)其他國(guó)家的距離來(lái)計(jì)算的，這個(gè)指標(biāo)可以用來(lái)估計(jì)信息或者資源傳遞到一個(gè)給定節(jié)點(diǎn)的時(shí)間。國(guó)家的中介中心度是通過(guò)最短路徑的數(shù)量來(lái)計(jì)算的，最短路徑是指該國(guó)作為兩國(guó)發(fā)生聯(lián)系必須經(jīng)過(guò)的節(jié)點(diǎn)，它反映了網(wǎng)絡(luò)的效能對(duì)一個(gè)國(guó)家依賴程度。不過(guò)，接近中心度和中介中心度都沒有考慮所有路徑的意義。之后，隨著研究的深入，又出現(xiàn)了一些測(cè)量特定性質(zhì)的中心度算法。這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，特征向量中心度測(cè)量了一個(gè)國(guó)家吸引網(wǎng)絡(luò)資源的能力，信息中心度和流中介中心度測(cè)量了一個(gè)國(guó)家在網(wǎng)絡(luò)中接受信息資源的效率。在實(shí)際應(yīng)用中，應(yīng)該根據(jù)網(wǎng)絡(luò)分析的實(shí)際需要，綜合運(yùn)用多種分析方法。對(duì)矩陣S進(jìn)行六種中心度分析的結(jié)果，從中可以看出，美國(guó)和法國(guó)的點(diǎn)度中心度是最高的，但是法國(guó)的接近中心度、中介中心度和信息中心度都比美國(guó)高，這是因?yàn)榉▏?guó)與更多的國(guó)家有直接的聯(lián)系。在特征向量中心度上，美國(guó)比法國(guó)擁有更高的中心度，這是因?yàn)槊绹?guó)與英國(guó)有很強(qiáng)的直接聯(lián)系。

2.2聚類分析

當(dāng)兩個(gè)國(guó)家與其他國(guó)家之間的聯(lián)系相同，就稱它們?cè)诰W(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)上等價(jià)。事實(shí)上，完全等價(jià)是非常少見的，因此在位置分析中，可以嘗試找出位置相類似的國(guó)家。聚類分析的方法主要包括層次聚類分析法（HierachicalCluster）、迭代相關(guān)收斂法（ConvergentCorrelations）和多維標(biāo)度法（Multidimensionalscaling）。這里，以最常用的層次聚類分析法為例進(jìn)行層次聚類。為了判斷兩個(gè)國(guó)家的相似程度，需要對(duì)兩兩國(guó)家聯(lián)系的相似性進(jìn)行度量，當(dāng)前的度量方法主要有距離法和相關(guān)系數(shù)法。在網(wǎng)絡(luò)中普遍使用的是距離法，在社會(huì)關(guān)系矩陣S上，應(yīng)用距離法可以得到一個(gè)距離矩陣D。距離矩陣可以通過(guò)兩種方法進(jìn)行計(jì)算，一種是通過(guò)絕對(duì)值計(jì)算的通過(guò)絕對(duì)值進(jìn)行計(jì)算，得到的絕對(duì)距離矩陣。從中可以看出，雖然法國(guó)和俄羅斯同中國(guó)聯(lián)系的緊密程度是相同的，但俄羅斯與中國(guó)的距離更近，更易于劃分為同一類。這是因?yàn)橹袊?guó)和俄羅斯的對(duì)外聯(lián)系十分相似，都只同法國(guó)參加了同樣的，而法國(guó)還與美國(guó)和英國(guó)參加了同樣的。所以在接下來(lái)的聚類分析過(guò)程中，俄羅斯就更容易同中國(guó)劃分為一類國(guó)家。在得到絕對(duì)距離矩陣以后，利用層次聚類法對(duì)國(guó)家進(jìn)行分類。首先將每個(gè)國(guó)家作為一個(gè)獨(dú)立的類，共有5個(gè)獨(dú)立的類。然后增加距離的大小，以此作為分類的參考，直到得到想要的分類結(jié)果。通過(guò)逐漸減少分類的數(shù)量，可以得到表5的分類結(jié)果。依據(jù)分類結(jié)果，認(rèn)為美國(guó)和英國(guó)在網(wǎng)絡(luò)中具有相類似的地位，根據(jù)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析中網(wǎng)絡(luò)地位和角色的相關(guān)理論，可以推斷它們會(huì)在一些國(guó)際問(wèn)題中表現(xiàn)出相似的行為。

3影響

加強(qiáng)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法對(duì)網(wǎng)絡(luò)的研究，有利于揭示當(dāng)今國(guó)際社會(huì)中國(guó)與國(guó)之間的關(guān)系，有利于解決一些全球性問(wèn)題。社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的理論認(rèn)為，網(wǎng)絡(luò)中的任何一個(gè)節(jié)點(diǎn)都對(duì)網(wǎng)絡(luò)整體性產(chǎn)生影響，并且每一個(gè)節(jié)點(diǎn)也都受到網(wǎng)絡(luò)中其他節(jié)點(diǎn)的影響。社會(huì)學(xué)通過(guò)研究發(fā)現(xiàn)具有較高中心度的節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中擁有更多的社會(huì)資本，社會(huì)資本代表著由網(wǎng)絡(luò)關(guān)系產(chǎn)生的資源。通過(guò)中心性分析，可以發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的中心度分布情況，這有利于分析國(guó)家在網(wǎng)絡(luò)中占據(jù)的位置地位，掌握資本的多寡。例如，擁有較高的點(diǎn)度中心度、中介中心度或者接近中心度的國(guó)家掌握更多的社會(huì)資本，擁有更高的信息中心度的國(guó)家會(huì)掌握更多的信息，而信息和資本在處理國(guó)際問(wèn)題中發(fā)揮著十分重要的作用。另一方面通過(guò)聚類分析方法可以得到在網(wǎng)絡(luò)中所處的位置相似的國(guó)家，這些國(guó)家可能面臨著相似的機(jī)會(huì)，受到相似的約束，因此可以猜測(cè)它們也會(huì)表現(xiàn)出相似的行為。但在國(guó)際社會(huì)中，相似的行為并不一定表現(xiàn)為合作的關(guān)系。位置上相似的國(guó)家也會(huì)表現(xiàn)為互相競(jìng)爭(zhēng)的關(guān)系，這依賴于它們?cè)诰W(wǎng)絡(luò)中相應(yīng)的位置扮演的角色。例如，中印兩個(gè)大國(guó)在網(wǎng)絡(luò)中所處的位置會(huì)極其相似，但是兩者都謀求世界強(qiáng)國(guó)的地位，就會(huì)在很多方面表現(xiàn)為競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系。通過(guò)網(wǎng)絡(luò)性質(zhì)的分析，揭示網(wǎng)絡(luò)中的現(xiàn)象和規(guī)律，已經(jīng)成為社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析研究領(lǐng)域的普遍應(yīng)用。在的研究中，越來(lái)越多的學(xué)者開始將網(wǎng)絡(luò)性質(zhì)、角色和位置的關(guān)系同全球發(fā)展過(guò)程中的政治、經(jīng)濟(jì)、文化、戰(zhàn)爭(zhēng)等問(wèn)題聯(lián)系起來(lái)研究，希望在網(wǎng)絡(luò)層面通過(guò)系統(tǒng)的分析，得出一些科學(xué)的結(jié)論。事實(shí)上，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析在上的一些最新研究已經(jīng)揭示出了網(wǎng)絡(luò)對(duì)國(guó)際關(guān)系的一些影響。Beckfield認(rèn)為隨著時(shí)間的推移，網(wǎng)絡(luò)中國(guó)家之間聯(lián)系的不平衡會(huì)逐漸的減小，但是不同地區(qū)國(guó)家之間的排斥現(xiàn)象仍然存在。Kim和Barnett研究發(fā)現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)中處于中心位置大多是西方發(fā)達(dá)國(guó)家。Manger認(rèn)為因?yàn)閲?guó)家之間制定的貿(mào)易協(xié)議，網(wǎng)絡(luò)中很容易形成區(qū)域子群，但是一些不發(fā)達(dá)國(guó)家被排除在這些子群之外。和Montgomery將各國(guó)在網(wǎng)絡(luò)中所處的位置同軍事沖突的發(fā)生概率聯(lián)系起來(lái)進(jìn)行了研究，認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)位置改變了權(quán)利和信息的分配，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)中結(jié)構(gòu)等價(jià)的國(guó)家增加時(shí)，會(huì)增加軍事沖突發(fā)生的可能性；當(dāng)國(guó)家之間的中心性差距較大時(shí)，會(huì)減小軍事沖突發(fā)生的可能性。

作者：余永茜單位：西南民族大學(xué)