🌐 社交网络分析教程

社交网络分析（Social Network Analysis, SNA）是一种研究个体、群体之间关系的科学方法，广泛应用于互联网、心理学、市场营销等领域。通过本教程，你将掌握基础概念、工具使用和实际案例分析。

📘 什么是社交网络分析？

社交网络分析通过图论模型，研究节点（人、组织）之间的连接关系。例如：

• 节点：用户、账号、话题
• 边：互动、关注、转发
• 中心性：衡量节点的重要性（如度中心性、接近中心性）

📌 核心目标：发现网络中的关键人物、信息流动规律或潜在风险。

🛠️ 常用工具与技术

1. Gephi
   • 可视化工具，适合初学者
   • 
2. Python
   • 使用NetworkX、Matplotlib等库进行数据分析
   • 示例代码：

     import networkx as nx  
     G = nx.Graph()  
     G.add_edges_from([(1,2), (2,3), (3,4)])  
     nx.draw(G, with_labels=True)  
     

3. 数据来源
   • 社交平台API（如Twitter、Facebook）
   • 公开数据集（如Kарта_Социальных_Сетей）

📌 分析步骤简述

1. 数据收集：抓取用户互动数据
2. 数据清洗：去除无效信息（如重复边）
3. 构建网络：用工具生成图模型
4. 可视化：观察网络结构（如星型、链型）
5. 计算指标：分析中心性、聚类系数等

📈 实际案例应用

• 舆情监控：追踪热点话题传播路径
• 推荐系统：基于社交关系优化内容分发
• 网络安全：识别异常用户行为模式

📚 扩展阅读

• 深入理解社交网络分析原理
• Python实现社交网络可视化

💡 小贴士：分析时注意隐私保护，避免涉及敏感信息！
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