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研究方法、論文寫作
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UCINET在社會網絡分析(SNA)之應用
作 者:
榮泰生
出版社別:
五南
書 系:
研究&方法
出版日期:2025/11/01(2版1刷)
ISBN:978-626-423-937-0
E I S B N:9786264239356
書 號:1H81
頁 數:304
開 數:16K
定 價:450元
優惠價格:356元
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1H81_資料檔1020724.RAR
#平易近人,清晰易懂:以平實的文字、實證研究的例子說明數理觀念,讓讀者容易上手。沒有曲高和寡的公式推導,更沒有艱澀難懂的邏輯,強調用UCINET做為分析工具以獲得高品質論文所需具備的技巧。 #「解決問題」導向,循序漸進:作者指導研究生及大學生撰寫論文、專題研究多年經驗,充分了解讀者所需要及所欠缺的部分。本書內容由簡而繁,逐步說明如何運用UCINET軟體提升研究品質。 對於撰寫有關個體網(如個人間的喜愛、崇拜、猜忌、厭惡)、群體互動(包括合作、溝通、協調)、組織間行為(包括策略聯盟等),甚至國家間外交關係等相關課題論文的同學而言,UCINET是分析資料的好幫手。 本書以具體實例講解UCINET的功能,說明如何分析個體網、子群、群體資料以獲得結論。UCINET具有相當的實用性,因此自推出以來,受到各界研究單位、學者、學生的愛用;其應用範圍相當廣泛,特別是在群體互動、資訊交換、企業間行為等方面。 讀者可根據本書所附的資料,跟著本書所說明的操作程序實際演練一番,以期獲得舉一反三、靈活運用之效。
榮泰生 學歷: 國立政治大學企業管理學博士 美國波士頓大學(Boston University)企業管理碩士 大同工學院事業經營碩士 經歷: 政治大學企管系兼任講師 哈佛企管顧問公司顧問 華得廣告公司顧問 士林紡織公司顧問 輔仁大學國際貿易與金融系、管理學研究所副教授 輔仁婦女大學、推廣部碩士學分班講座 著作: 企業管理 圖解研究方法 圖解電子商務與網路行銷 SPSS與研究方法 AMOS與研究方法 Excel與研究方法 企業研究方法 Expert Choice在分析層級程序法(AHP)之應用 UCINET在社會網絡分析(SNA)之應用 網路行銷 資訊管理 消費者行為 管理資訊系統
Chapter01 緒論
1-1 基本觀念
1-2 UCINET
1-3 傳統資料
1-4 關係資料
1-5 測量層次
1-6 UCINET資料集範例
1-7 社會網絡的類型
1-8 社會網絡的研究內容
1-9 社會網絡經典研究
Chapter02 如何進行社會網絡研究
2-1 研究程序
2-2 研究問題的界定
2-3 研究背景、動機與目的
2-4 文獻探討
2-5 觀念架構及研究假說
2-6 研究設計
2-7 資料分析
2-8 研究結論與建議
Chapter03 UCINET資料處理
3-1 改變預設的資料夾位置
3-2 UCINET檔案格式與資料類型
3-3 UCINET資料建立
3-4 資料集的開啟與瀏覽
3-5 資料的萃取、移除、解包與合併
3-6 資料的排序、置換、轉置、匹配
3-7 資料的創建
3-8 資料的轉換
3-9 資料的其他轉換
Chapter04 群的描述與網絡密度檢定
4-1 描述性統計分析
4-2 密度
4-3 E-I指數
4-4 關聯性
4-5 中心度與中心勢
4-6 二方關係
4-7 網絡密度檢定
4-8 圖形展示
Chapter05 子群、分區與塊模型分析
5-1 子群(Subgroup)
5-2 分區(Regions)
5-3 塊模型法分析
5-4 角色與位置
Chapter06 個體網
6-1 結構洞
6-2 Gould與Fernandez的中間人角色
6-3 個體網的基本指標
6-4 個體網的同類性
6-5 個體網的構成
6-6 誠實中間人指數
6-7 縱斷面研究
Chapter07 2-模網絡分析
7-1 二部「1-模」陣的圖形表示
7-2 2-模資料集的中心度分析
7-3 奇異值分解法
7-4 因子分析
7-5 對應分析
7-6 2-模資料的塊模型法分析
Chapter08 UCINET假說檢定
8-1 假說檢定種類
8-2 點的屬性層次(Node-level)
8-3 點─關係混合層次(Mixed Dyadic/Nodal)
8-4 關係─關係層次〔Dyadic(QAP)〕
1-1 基本觀念 社會是一個由各式各樣的關係所構成的巨大網絡。社會網絡(social network)是指由行動者所連結而成的一組特定社會關係,而這些行動者(actors)可能是個體、子群(如專案小組)、群體(如部門)、組織甚至國家;這些社會關係(social relations)的內涵可能涉及到有形的財務往來、資訊的互動、或是人力、物力的協助,也可能是無形的友誼提供、心理支持或肯定、讚美、信任。社會網絡的分析是探討人際關係之間的關係連結,其強調的是足以影響個人社會行為的互動關係。人際間不同程度與內涵的互動所構築的網絡,形成了個人的生活空間。相對的,這個生活空間又決定了一個人在特定社會中的位置、可能的活動類別、以及與他人互動的機會和限制。換言之,這個藉由人際關係互動所建構的網絡提供了個人生活空間與接近使用資源的機會。 社會網絡分析(social network analysis, SNA)的目的是對各種關係進行精確的量化分析,從而為某種中層理論(mid-range theory)的構建、實證假說的檢驗提供量化的工具。 根據有關文獻,我們可將社會網絡歸納出若干特性:(1)同一個群體中的成員常常共同擁有不只一個的關係網絡;(2)兩個關係網絡也不必然擁有完全相同的群體成員;(3)群體成員彼此關係的變動(如新增、喪失)會造成關係網絡的變動。 社會網絡並非憑空產生、無中生有,而是從有人類的互動開始便在於社會結構之中,社會網絡分析方法拓展了理解社會網絡的新視野。明確地說,社會網絡是指將人們連結在一起的社會關係網路,並利用社會圖(sociogram),以點表示行動者(或成員),以線表示行動者之間的關係,呈現這些社會組態的屬性,衡量社會凝聚力或密度,以及「各種關係」之間的關係。 社會網絡分析法通常透過蒐集問卷、訪談、實驗、觀察法來蒐集社會網絡資料,並運用圖論(graph theory)作進一步分析與解釋。我們有必要分辨傳統資料與社會網絡資料。傳統資料(conventional data,例如以SPSS進行分析的資料)是依據「個案─屬性」的關係而建立,而社會網絡資料(social network data)是依據「個案─關係」而建立。當然在社會網絡分析中也常會使用到屬性資料。分辨這兩個資料建構(亦即「個案─屬性」、「個案─關係」資料)是有必要的,因為它們涉及到兩種不同的分析程序以及對結果的解釋等。社會網絡分析是一種強而有力的分析方法,依行動者(也就是個案、問卷填答者)、單雙向關係,以及關係強度等,可分析在特殊領域行動者間彼此的關係。 行動者亦稱節點或點。節點(node)可代表某一特定人物名稱(例如小明、小華),各節點間可能存在直接或間接關係,也可能不存在任何關係。社會網絡分析通常以矩陣A來表示,以aij表示點i和點j間的關係,aij值為0表示點i和點j間沒有關係,否則表示點i和點j間有關聯。若以圖形顯示,節點(人物)與節點間的關係(edge或relation),以E表示:A→B代表A與B為單向關係,A←→B代表A與B為雙向關係。關係強度是共同出現次數,例如甲、乙同為某一公司的董事,則甲與乙會有某種程度的關係強度。
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