python做社会网络分析_利用GooSeeker分词、Ucient和NetDraw进行社会网络分析

社会网络是一个关系与关系之间的网络，进行社会网络分析，我们要弄清楚的是网络中包含哪些具有相互联系的节点，这些节点之间又具有怎样的关系，以及每个节点在整个网络中占有何种地位。

而有关这方面节点的数据都是在做关系图之前需要准备好的。

本文包含两个案例，第一个案例详细列出步骤便于理解，第二个案例为演练。

第一个案例中用到的软件有Ucinet和NetDraw（文末提供软件安装包），其用途为：

Ucinet：输出给NetDraw分析需要的矩阵数据

NetDraw：绘制社会网络

第二个案例中用到GooSeeker分词软件，主要目的是生成词频统计表。

案例一：社交网分析

首先，我自己在Excel准备了一份简单的数据。

这份数据很好理解，第一行和第一列代表人物，若他们之间有联系，那么人物A与人物B对应的单元格数字为1，无联系则为0。比如：张三和王五、陈七、杨九有联系，与其他人无联系。

先用Ucinet输出用于NetDraw分析的矩阵数据，打开Ucinet，选择数据>输入>Excel矩阵。

输入文件路径选择前面准备的Excel共现矩阵表，其他可不改动，选择确定。

接着Ucinet会进行处理，弹出处理日志，并在与输入相同的路径中输出.##h矩阵文件。

数据准备完毕，打开NetDraw准备绘制，选择file>open>ucinet dataset>network。

在弹窗中选择刚刚Ucinet生成的.##h矩阵文件，点击OK。