跨学科名作译著系列·蜘蛛：社会网络分析技术

　　第一篇 基础知识
　　第一章 寻找社会结构
　　第一节 简介
　　第二节 社会计量学和社群图
　　第三节 探索性社会网络分析
　　第四节 数据采集和网络组装
　　第五节 本章概要
　　第六节 课后习题
　　第七节 课外作业
　　第八节 拓展阅读
　　第九节 答案
　　第二章 属性和关系
　　第一节 简介
　　第二节 举例：世界体系和贸易网络
　　第三节 分区文件
　　第四节 网络的精简化
　　第五节 矢量和坐标
　　第六节 网络分析和统计
　　第七节 本章概要
　　第八节 课后习题
　　第九节 课外作业
　　第十节 拓展阅读
　　第十一节 答案
　　第二篇 凝聚特性
　　第三章 凝聚子群
　　第一节 简介
　　第二节 举例：阿泰罗探访关系网络
　　第三节 密度和点度
　　第四节 组元
　　第五节 核
　　第六节 集圈和完备子网络
　　第七节 本章概要
　　第八节 课后习题
　　第九节 课外作业
　　第十节 拓展阅读
　　第十一节 答案
　　第四章 情感和友谊
　　第一节 简介
　　第二节 平衡理论
　　第三节 举例：修士网络
　　第四节 探查结构平衡性和可云集性
　　第五节 网络的发展变化
　　第六节 本章概要
　　第七节 课后习题
　　第八节 课外作业
　　第九节 拓展阅读
　　第十节 答案
　　第五章 从属关系
　　第一节 简介
　　第二节 举例：苏格兰董事会网络
　　第三节 1-模和2-模网络
　　第四节 岛屿
　　第五节 第三维度
　　第六节 本章概要
　　第七节 课后习题
　　第八节 课外作业
　　……
　　第三篇 代理特性
　　第四篇 等级特性
　　第五篇 建模分析
　　附录
　　译后记

　　林枫，江苏常州人。医学硕士。现任南京医科大学第一临床医学院讲师、主治医师。主要研究方向为脑高级功能、网络分析和科学技术哲学。发表论著二十余篇。代表作有《教学对社会表征的塑造：对词汇网络的研究》、《网络思维：基于点线符号的认知图式和复杂性范式》、《适应性存储和快速提取的记忆结构模式分析》等。现主持国家自然科学基金项目1项，参研国家自然科学基金项目和国家社会科学基金项目各1项。
　　沃特·德·诺伊（Wouter de Nooy），荷兰阿姆斯特丹大学传播学系的副教授，兼阿姆斯特丹传播研究院和荷兰传播研究院成员。
　　安德烈·姆尔瓦（Andrej Mrvar），斯洛文尼亚卢布尔雅那大学社会科学系的社会信息科学副教授。从1995年到2005年，多次在网络图绘制赛事中获奖，出版《统计学方法论进展：方法卷》（2000）。
　　弗拉迪米尔·巴塔盖尔吉（Vladimir Batagelj），斯洛文尼亚卢布尔雅那大学离散数学和计算数学教授，兼《信息学》和《社会结构杂志》编委。在《美国计算机学会通讯》、《心理测量学》、《分类学杂志》、《社会网络》、《离散数学》、《算法》、《数学会刊》、《定量和定性》、《信息学》、《计算机科学讲义》、《关于数据分析、分类和知识组织的研究》等刊物发表过多篇论文。

　　《跨学科名作译著系列·蜘蛛：社会网络分析技术》是国际上一本综合介绍社会网络分析的理论、实践，以及软件操作的教程。社会网络分析技术是一项新兴技术，其应用不限于社会分析，而是广泛适用于多种学科，包括语言学、神经科学、分子生物学、流行病学、物理学、刑侦学、经济学等。只要把事物的组成要素作为点，要素间的相互关系作为线，事物的基本结构、功能和演变，就可以用网络分析技术加以分析研究，而软件蜘蛛为网络数据的量化和可视化分析提供了良好的平台。