網(wǎng)絡(luò)分析精選(九篇)

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第1篇：網(wǎng)絡(luò)分析范文

關(guān)鍵詞事件相關(guān)振蕩，動(dòng)態(tài)細(xì)胞集群，同步化

分類號(hào)R741

腦電圖(electroencephalography,EEG)可能是最為突出和神秘的腦功能特征，伴隨認(rèn)知、情感和行為過程的EEG振蕩活動(dòng)則稱為事件相關(guān)振蕩(event-relatedoscillations，ERO)。雖然EEG早已用來檢測(cè)和判斷腦功能，基于EEG的神經(jīng)反饋也用于改善腦功能和治療腦病，但歷經(jīng)80年研究，EEG產(chǎn)生機(jī)制和功能意義仍未完全澄清，本文介紹ERO研究方法、進(jìn)展和方向。

1振蕩腦網(wǎng)絡(luò)分析方法

EEG是一個(gè)包含許多不同頻率成分的寬頻振蕩，其功率與頻率成反比變化，1/f反比斜線上也可能出現(xiàn)以10Hz、40Hz振蕩等為中心頻率的突起。各頻帶下限和上限由低到高表示如下：δ[0.1，4]，θ[4，8]，α[8，13]，β(13，30)，γ(30，100)(Hz)。頻帶界限值在文獻(xiàn)中并未統(tǒng)一，“[]”和“()”分別表示包括或不包括對(duì)應(yīng)界限值；δ，θ和α頻段稱為低頻振蕩，β和γ頻段稱為高頻振蕩，低于δ頻段者為超慢(infraslow)振蕩，高于γ頻段者為超快(ultrafast)振蕩。EEG在不同腦區(qū)、不同生理和病理過程具有特定分布和不同頻率組合。

振蕩研究受制于分析方法。一個(gè)簡諧振蕩可用正弦函數(shù)的頻率、幅值和相位三個(gè)參數(shù)完全描述。1807年，傅里葉提出可將復(fù)雜振蕩分解為許多簡諧振蕩的代數(shù)加權(quán)和的方法，從而建立了信號(hào)時(shí)域與頻域的變換。該變換因假設(shè)各簡諧振蕩能量均勻分布而喪失了時(shí)間信息，不適合分析ERO這類振蕩特征快速變化的非平穩(wěn)信號(hào)。

1946年，Gabor引入一個(gè)固定長度的移動(dòng)窗函數(shù)而把信號(hào)劃分成許多片段，再用傅里葉變換分析，獲得各個(gè)時(shí)刻的頻域特征。對(duì)于非平穩(wěn)信號(hào)，高頻部分希望窗函數(shù)有較高時(shí)間分辨率；而其低頻部分則要求窗函數(shù)有較高頻率分辨率，一個(gè)固定長度的窗函數(shù)不能兼顧兩方面，若要調(diào)整分辨率，只能重新選擇窗函數(shù)長度。

1980年，Morlet引入一個(gè)能量有限、兼具振蕩和快速衰減特點(diǎn)的“窗”函數(shù)族，故名“小波”。小波變換在時(shí)域和頻域具有自適應(yīng)多分辨分析的特點(diǎn)：一個(gè)寬頻信號(hào)內(nèi)的低／高頻成分可分別應(yīng)用較高／低頻率分辨率和較低／高的時(shí)間分辨率的小波函數(shù)來突出特征，因而適合非平穩(wěn)信號(hào)分析。Morlet復(fù)值小波是ERO分析最常用的小波函數(shù)，可提取瞬時(shí)功率和瞬時(shí)相位。

基于EEG考察大腦網(wǎng)絡(luò)的方法主要有四類：(1)時(shí)頻分析方法如小波變換和Hilbert變換等；(2)多變量自回歸模型；(3)信息論方法；(4)圖論及非線性網(wǎng)絡(luò)動(dòng)力學(xué)方法。前兩者為可直接刻畫振蕩特點(diǎn)的線性方法，后兩者雖不直接反映振蕩特點(diǎn)，但可用于包括非線性情形的數(shù)據(jù)分析。它們的性能需要深入比較，還沒有完美的指標(biāo)和方法來全面刻畫振蕩大腦網(wǎng)絡(luò)。

用一階特征和二階特征可區(qū)分出兩類同步振蕩：一階特征如功率譜和波幅等反映局部神經(jīng)活動(dòng)的同步程度以及調(diào)幅變化；二階特征如鎖相值(phase-lockedvalue)和相干函數(shù)等描述遠(yuǎn)隔腦區(qū)振蕩之間的同步程度，鎖相值只與兩個(gè)振蕩相位差的統(tǒng)計(jì)分布有關(guān)，后者則受波幅和相位共同影響。

由于沒有理想的“零電勢(shì)點(diǎn)”作為參考部位，基于EEG直接計(jì)算二階特征受容積導(dǎo)體效應(yīng)與共同參考影響，可用空間濾波如Hiorth變換或Laplacian變換來消除，故獲取“免參考”(reference-free)數(shù)據(jù)是計(jì)算二階特征必要的預(yù)處理。而兩個(gè)腦區(qū)之間的聯(lián)系受第三區(qū)共同驅(qū)動(dòng)的效應(yīng)要用偏相關(guān)／偏相干技術(shù)來削弱。

2事件相關(guān)振蕩

EEG振蕩可自組織(self-organized)自發(fā)(spontaneous)產(chǎn)生而與事件無關(guān)，如睡眠EEG，同ERO一樣，其研究實(shí)際上受人類定義、記錄和分析各類事件能力的限制，同時(shí)考察其與環(huán)境、行為、主觀體驗(yàn)以及各類設(shè)備提供的測(cè)量指標(biāo)等的關(guān)系，才能深入理解。

依據(jù)振蕩相位與事件鎖時(shí)(time-locked)關(guān)系，ERO分為兩類：鎖相(phase-locked)和非鎖相(non-phase-locked)振蕩，也分別稱為誘發(fā)(evoked)和引發(fā)(induced)節(jié)律。將一組ERO片段依事件發(fā)生時(shí)刻對(duì)齊后直接疊加，即獲得平均事件相關(guān)電位(event-relatedpotentials，ERP)。對(duì)平均ERP的貢獻(xiàn)主要來自鎖相振蕩部分，特別是功率更強(qiáng)的低頻振蕩，非鎖相振蕩成分卻在平均疊加過程中與噪聲同時(shí)衰減。Sayers等認(rèn)為ERP主要由調(diào)相機(jī)制產(chǎn)生，刺激使原先隨機(jī)變化的自發(fā)EEG振蕩相位重置(phaseresetting)而轉(zhuǎn)變成同步振蕩。Jervis等則強(qiáng)調(diào)調(diào)幅機(jī)制：刺激引出額外增強(qiáng)的誘發(fā)反應(yīng)。Shah等的結(jié)果支持相互包容的觀點(diǎn)：調(diào)幅和調(diào)相(同步)是早期刺激的自底向上加工的共同機(jī)制；而在晚期源自額葉或頂葉的自頂向下加工中，調(diào)相機(jī)制更為重要。由于平均ERP丟失了非鎖相成分，混淆了多頻段動(dòng)態(tài)信息，因而難以直接探究神經(jīng)信息加工本質(zhì)。

欲考察非鎖相成分，需對(duì)ERO進(jìn)行特別預(yù)處理；先用窄帶濾波獲得不同頻段的時(shí)間序列，其波幅經(jīng)平方后再平均疊加，避免非鎖相成分因相位正負(fù)極性而在疊加中抵消，從而獲得事件相關(guān)(去)同步(event-relatedsynchronization/desynchronization，ERS/ERD)，該方法同時(shí)保留了鎖相和非鎖相振蕩成分。這樣得到的ERS和ERD分別對(duì)應(yīng)局部神經(jīng)元群活動(dòng)的同步增強(qiáng)和減弱，但實(shí)際上調(diào)幅機(jī)制也可能參與其中，它們并不反映遠(yuǎn)隔腦區(qū)之間EEG相位的關(guān)系。α阻斷(a-blocking)就是典型的ERD現(xiàn)象，表現(xiàn)為安靜閉眼時(shí)，原本處于閑置狀態(tài)(idling)的枕區(qū)較強(qiáng)α節(jié)律(ERS)在睜眼時(shí)減弱(ERD)。奇怪的是，一些研究發(fā)現(xiàn)工作記憶及心算任務(wù)相關(guān)的額區(qū)和頂區(qū)α節(jié)律增強(qiáng)(ERS)，α節(jié)律在認(rèn)知加工中是主動(dòng)抑或被動(dòng)角色有待探討。功能神經(jīng)影像學(xué)的結(jié)果可以提供EEG振蕩在能量代謝方面的限制條件信息，Mukamel等報(bào)告人類聽覺任務(wù)中，fMRI位于聽覺皮層的血氧水平依賴信號(hào)與低頻段(5～15Hz)局部場(chǎng)電位(10calfieldpotential，LFP)和動(dòng)作電位(神經(jīng)發(fā)放)平均發(fā)放率呈負(fù)相關(guān)、而與高頻段(40～130Hz)振蕩活動(dòng)呈正相關(guān)，提示α振蕩處于閑置的低能耗狀態(tài)。Makeig等利用小波分析和獨(dú)立成分分析同時(shí)考察誘發(fā)振蕩、引發(fā)振蕩及其發(fā)生部位。

3微觀與介觀尺度研究

基于觀察的神經(jīng)元數(shù)量，可大致將實(shí)驗(yàn)劃分為三個(gè)尺度，這實(shí)際上由傳感器與神經(jīng)組織接觸面積決定：微米尺度的微電極可考察微觀的單個(gè)神經(jīng)元的膜電位及發(fā)放；厘米尺度電極記錄的EEG反映的是宏觀上百萬神經(jīng)元集體活動(dòng)；介觀(mesoscope或mesoscale)則位于微觀與宏觀之間：毫米尺度電極記錄的LFP是數(shù)十萬局域興奮性與抑制性神經(jīng)元群體突觸后電位的總和，也是更大尺度的顱內(nèi)EEG或頭皮EEG的發(fā)生基礎(chǔ)。

Singer等研究貓單眼短期遮蔽前后條件下視覺皮層神經(jīng)元功能變化，觀察到神經(jīng)發(fā)放鎖相于γ頻段的LFP，具有不同朝向感受野的神經(jīng)元之間的γ振蕩隨著符合格式塔原理的光柵刺激變化而同步化，位居兩個(gè)半球的腦區(qū)之間同步活動(dòng)隨半球聯(lián)絡(luò)纖維的切斷而消失，從而排除了同步受刺激共同驅(qū)動(dòng)所致的可能。同步振蕩不僅受自底向上的刺激驅(qū)動(dòng)，F(xiàn)ries等在視覺辨別任務(wù)實(shí)驗(yàn)中顯示注意調(diào)節(jié)了恒河猴的V4區(qū)的神經(jīng)振蕩，V4區(qū)是視覺目標(biāo)識(shí)別的重要區(qū)域。Womelsdorf等研究顯示同分心物的神經(jīng)振蕩相比較，目標(biāo)相關(guān)的γ振蕩增強(qiáng)，而低頻振蕩減弱：當(dāng)恒河猴錯(cuò)誤選擇了分心物時(shí)，γ振蕩增強(qiáng)同樣發(fā)生在分心物相關(guān)的神經(jīng)元。高頻振蕩可能是注意這類自頂向下加工的神經(jīng)相關(guān)物。

O''''Keefe等報(bào)告迷宮內(nèi)直線前進(jìn)的大鼠海馬內(nèi)神經(jīng)發(fā)放與路徑的不同位置相關(guān)，這些與γ振蕩同步的神經(jīng)發(fā)放依位置順序排列在同一個(gè)LFP的θ振蕩周期內(nèi)，并以“先進(jìn)先出”順序在連續(xù)的θ振蕩周期內(nèi)提升(phaseprecession，相位遞進(jìn))。這是高頻和低頻神經(jīng)振蕩相互作用和顯示EEG功能的有力證據(jù)。海馬神經(jīng)元群使用了雙重編碼，其中反映位置變化的相位遞進(jìn)為時(shí)域(相位)編碼，發(fā)放率反映漫游速度。

在實(shí)驗(yàn)基礎(chǔ)上，Singer等提出時(shí)域編碼假設(shè)：神經(jīng)元通過毫秒精度的同步發(fā)放建立關(guān)聯(lián)且以此做為后續(xù)加工的基礎(chǔ)，即腦運(yùn)用時(shí)域同步來編碼客體特征乃至客體之間的關(guān)系。既往人們以為只有動(dòng)作電位參與神經(jīng)編碼，關(guān)注的也僅僅是神經(jīng)發(fā)放頻率而非發(fā)放定時(shí)(timing)模式，忽視突觸后電位構(gòu)成的場(chǎng)電位。Traub等認(rèn)為腦區(qū)局部抑制性中間神經(jīng)元與錐體細(xì)胞之間的縫隙連接(gapjunction)起到了電突觸的作用。許多研究表明LFP振蕩可以直接影響發(fā)放閾值而調(diào)節(jié)發(fā)放定時(shí)和發(fā)放率，從而反映神經(jīng)元群興奮性的波動(dòng)。Varela等認(rèn)為介觀水平的LFP是探討腦區(qū)間相互作用的最優(yōu)層次。

考察癲癇病人顱內(nèi)深部電極陣列獲得的顱內(nèi)EEG，觀察到跨頻段振蕩的相互影響(調(diào)頻)、振蕩強(qiáng)弱變化(調(diào)幅)和相位同步變化(調(diào)相)等現(xiàn)象。對(duì)應(yīng)于大鼠巡游實(shí)驗(yàn)，從事迷宮漫游游戲的病人顱內(nèi)EEG中也觀察到θ振蕩。在Stemberg工作記憶任務(wù)中，刺激引發(fā)的多腦區(qū)θ振蕩增強(qiáng)延續(xù)至信息保持階段；且內(nèi)側(cè)顳葉γ振蕩隨保持項(xiàng)目數(shù)增加而增強(qiáng)：而調(diào)相和調(diào)幅現(xiàn)象可以相互獨(dú)立變化。研究發(fā)現(xiàn)神經(jīng)發(fā)放可以分別鎖相于δ、θ和γ振蕩，有意思的是發(fā)放可以鎖定于低頻振蕩不同相位，但只鎖定于高頻振蕩的相位波谷，從而提示低頻振蕩相位對(duì)發(fā)放定時(shí)的調(diào)節(jié)可能是編碼，而高頻振蕩為解碼作用。成功的回憶伴隨海馬結(jié)構(gòu)及其相鄰皮層的γ和θ同步振蕩的增強(qiáng)。在顱內(nèi)同一部位(nested)的跨頻段振蕩記錄中，觀察到θ振蕩相位調(diào)節(jié)高頻γ振蕩(80～150Hz)且在不同腦區(qū)隨實(shí)驗(yàn)任務(wù)變化。這些實(shí)驗(yàn)提示LFP或EEG這類場(chǎng)電位振蕩是參與神經(jīng)信息加工的要素，可能擔(dān)當(dāng)著并不相互排斥的多重角色：信息編碼、表征、通訊和調(diào)控。因此，尋求EEG功能意義也是對(duì)大腦工作原理的探索。

4宏觀尺度研究

頭皮記錄的EEG反映局部厘米尺度的神經(jīng)集體電活動(dòng)，適合研究遠(yuǎn)隔腦區(qū)構(gòu)成的振蕩大腦網(wǎng)絡(luò)。知覺、注意、意識(shí)和語言等認(rèn)知過程或病理?xiàng)l件下均發(fā)現(xiàn)了ERO各類振蕩調(diào)節(jié)現(xiàn)象。與EEG耦合的腦磁圖(magnetoencephalograph，MEG)在觀察腦深部活動(dòng)方面有特殊優(yōu)勢(shì)。

ERO與知覺：Tallon-Baudry等最早應(yīng)用小波分析ERO，以Kanizsa知覺三角、真實(shí)三角與非三角形做為刺激，發(fā)現(xiàn)前兩種刺激均可以在280ms后引出常規(guī)平均方法所見不到的非鎖相γ振蕩。γ振蕩被認(rèn)為是綁定(binding)客體多個(gè)特征的機(jī)制，這些特征通常在腦內(nèi)不同區(qū)域分布加工。Rodriguez等運(yùn)用正立和倒立面孔側(cè)面圖片的辨別反應(yīng)任務(wù)，發(fā)現(xiàn)在較易識(shí)別的正立面孔出現(xiàn)250mS的知覺階段和720ms的反應(yīng)階段之后，受試者的額葉、頂葉和枕葉之間出現(xiàn)γ同步振蕩；兩個(gè)階段之間則是相位分散(phasescattering)的失同步現(xiàn)象。

ERO與注意：Bauer等發(fā)現(xiàn)被試在一側(cè)食指受到觸覺刺激前呈現(xiàn)的線索可以導(dǎo)致其γ振蕩增強(qiáng)，類似于上述猴V4區(qū)的實(shí)驗(yàn)，在注意負(fù)荷增加時(shí)，低頻振蕩減弱。Vidal等讓被試分別關(guān)注視覺刺激的組群(grouping)特點(diǎn)或局部特征并記錄其MEG，短暫呈現(xiàn)8個(gè)不同朝向的光條，被試在知覺組群階段分別注意全部或其中4個(gè)光條，在回憶階段被試必須指出再現(xiàn)的光條朝向是否發(fā)生了改變。結(jié)果發(fā)現(xiàn)知覺階段的高組群難度導(dǎo)致高段γ振蕩(70～120Hz)增強(qiáng)，而回憶階段的任務(wù)難度變化卻是低段γ活動(dòng)(44～66Hz)增強(qiáng)，提示同步振蕩在多腦區(qū)參與的活動(dòng)中所起的協(xié)調(diào)作用，且不同類型的任務(wù)利用了不同頻段的振蕩。許多研究發(fā)現(xiàn)選擇性注意涉及遠(yuǎn)隔腦區(qū)之間的同步γ振蕩。

ERO與記憶：Debener等運(yùn)用聽覺刺激記憶搜索任務(wù)和EEG記錄，發(fā)現(xiàn)再認(rèn)階段與模板匹配的刺激誘發(fā)出更強(qiáng)的γ振蕩。Herrmann等報(bào)告具有長時(shí)記憶表征的刺激誘發(fā)的γ振蕩顯著強(qiáng)于新刺激，研究者猜測(cè)γ振蕩實(shí)現(xiàn)了刺激與記憶的匹配和進(jìn)一步利用。受相位遞進(jìn)現(xiàn)象和Steinberg工作記憶項(xiàng)目串行檢索結(jié)論的雙重啟發(fā)，Lisman等提出工作記憶容量限制表現(xiàn)為θ振蕩內(nèi)容納的γ振蕩周期數(shù)，θ振蕩提供了記憶項(xiàng)目有序化的時(shí)間參考框架，而γ振蕩及神經(jīng)發(fā)放分別編碼了項(xiàng)目順序及內(nèi)容。多項(xiàng)目記憶組織和神經(jīng)振蕩關(guān)系的假說仍需基于ERO的實(shí)驗(yàn)證據(jù)

ERO與意識(shí)和語言：額葉、顳葉和頂葉之間的同步振蕩在意識(shí)性察覺方面發(fā)揮關(guān)鍵作用。Gross等利用MEG研究注意瞬失(attcnfionalblink)現(xiàn)象，受試者任務(wù)是檢測(cè)間隔100ms先后呈現(xiàn)的兩個(gè)目標(biāo)，發(fā)現(xiàn)第二個(gè)目標(biāo)的成功檢測(cè)伴隨著上述區(qū)域之間B振蕩的同步增強(qiáng)，而錯(cuò)失第二個(gè)目標(biāo)伴隨著同步削弱。他們提出高度的同步振蕩與更好地分配注意資源相關(guān)。Melloni等利用掩蔽的樣本延遲匹配任務(wù)和EEG考察意識(shí)性察覺，可見和不可見的單詞均可產(chǎn)生γ振蕩，然而，只有可見單詞伴隨編碼階段廣泛遠(yuǎn)隔腦區(qū)的γ振蕩同步和保持階段額區(qū)局部θ振蕩的增強(qiáng)，提示意識(shí)通達(dá)和維持可能需要涉及多個(gè)腦區(qū)的多頻段同步振蕩。Weiss等在語言加工過程中觀察到跨越多個(gè)腦區(qū)的多頻段同步振蕩，并提出瞬時(shí)語言中樞的觀點(diǎn)，強(qiáng)調(diào)語言的理解和產(chǎn)生依賴不同腦區(qū)的動(dòng)態(tài)協(xié)同，挑戰(zhàn)傳統(tǒng)的語言中樞定位觀點(diǎn)。

ERO與腦病：γ振蕩在某些神經(jīng)精神疾病也呈現(xiàn)出顯著的變化。精神分裂癥病人的情感淡漠、思維和言語的貧乏等陰性癥狀與γ振蕩減弱相關(guān)，而妄想和幻覺等陽性癥狀伴隨γ振蕩增強(qiáng)。癲癇病人γ振蕩的增強(qiáng)與常見的一些癥狀如似曾相識(shí)感(dejavu)現(xiàn)象相關(guān)。多動(dòng)癥病人顯示了γ振蕩的增強(qiáng)。而癡呆病人則為γ振蕩的下降。

5動(dòng)態(tài)細(xì)胞集群假說及驗(yàn)證

認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)核心任務(wù)之一是闡明認(rèn)知和思維過程是如何產(chǎn)生于神經(jīng)活動(dòng)的。大腦是一個(gè)高度分布的系統(tǒng)，大量處理平行進(jìn)行，因而可以提出如下問題：(1)大腦如何編碼、表征關(guān)聯(lián)的信息內(nèi)容?(2)神經(jīng)信息是如何產(chǎn)生、變換、無混淆的選擇和發(fā)送的?(3)分布的腦區(qū)內(nèi)進(jìn)行的并行加工如何協(xié)調(diào)和整合產(chǎn)生知覺、意識(shí)和行動(dòng)?

Hebb提出的細(xì)胞集群(cellassemblies)假說為解決上述問題提供了啟發(fā)，認(rèn)為大腦工作可能基于如下三個(gè)基本原則：(1)共同激活的神經(jīng)元之間突觸聯(lián)系增強(qiáng)；(2)聯(lián)系增強(qiáng)可以發(fā)生在相鄰或遠(yuǎn)隔的神經(jīng)元之間；(3)緊密聯(lián)系的神經(jīng)元構(gòu)成實(shí)現(xiàn)特定功能的單元。Hebb假說強(qiáng)調(diào)宏觀的腦功能體現(xiàn)在神經(jīng)元的相互作用中，而非單一神經(jīng)元活動(dòng)所能夠表征和解釋，對(duì)單個(gè)神經(jīng)元的探究難以揭示網(wǎng)絡(luò)水平的規(guī)律。相互緊密聯(lián)系的神經(jīng)元集體構(gòu)成細(xì)胞集群，同一神經(jīng)元可以扮演不同角色參與不同集群的活動(dòng)。從而將神經(jīng)信息表征和加工的主角從神經(jīng)元轉(zhuǎn)移到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)了微觀、介觀和宏觀尺度神經(jīng)活動(dòng)的溝通和跨越，推進(jìn)了心理與神經(jīng)事件關(guān)系的理解，成為整合心理科學(xué)各分支的基礎(chǔ)。

Hebb假說適合描述學(xué)習(xí)等可發(fā)生突觸形態(tài)改變的慢時(shí)間尺度上發(fā)生的神經(jīng)(心理)過程，而認(rèn)知過程等是在毫秒級(jí)時(shí)間尺度上發(fā)生的過程，可能并不伴隨明顯突觸形態(tài)變化。其另一個(gè)挑戰(zhàn)來自“重疊災(zāi)難”(superposRioncatastrophe)：在知覺、短時(shí)記憶或行動(dòng)中，多目標(biāo)對(duì)應(yīng)的不同細(xì)胞集群是如何相互區(qū)分的?Malsburg提出“動(dòng)態(tài)細(xì)胞集群”(dynamicalcellassembly)假說解釋腦工作原理：神經(jīng)活動(dòng)同步和去同步可能是區(qū)分不同細(xì)胞集群的機(jī)制，歸屬同一細(xì)胞集群內(nèi)的神經(jīng)發(fā)放同步，而不同細(xì)胞集群間的神經(jīng)發(fā)放失同步，一個(gè)神經(jīng)元在不同時(shí)段則可以參與不同的細(xì)胞集群，隸屬不同細(xì)胞集群的神經(jīng)活動(dòng)相位關(guān)系隨機(jī)波動(dòng)。Fries提出同步振蕩可以為神經(jīng)信息加工提供時(shí)間窗口，遠(yuǎn)隔腦區(qū)之間神經(jīng)振蕩同步或失同步不僅指示著瞬時(shí)涌現(xiàn)或湮滅的動(dòng)態(tài)細(xì)胞集群，也標(biāo)志通訊渠道的建立或解體。可運(yùn)用多任務(wù)比較考察同一腦區(qū)具有參與不同認(rèn)知過程或同一過程不同階段的能力。

多層次實(shí)驗(yàn)研究能夠深入驗(yàn)證上述假說。介觀和宏觀水平研究均展示不同認(rèn)知過程中的ERO具有特定的時(shí)空特點(diǎn)，提示同步振蕩可能是分布式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通訊和協(xié)調(diào)信息加工的機(jī)制。

以人類為受試可方便利用復(fù)雜的實(shí)驗(yàn)范式探索振蕩腦網(wǎng)絡(luò)，其成果也可以迅速推廣到應(yīng)用領(lǐng)域。在宏觀層次同樣觀察到豐富的神經(jīng)振蕩調(diào)節(jié)現(xiàn)象：Demiralp等報(bào)告在短時(shí)記憶任務(wù)中頭皮ERO的γ振蕩波幅鎖相于θ振蕩相位，并提出局部γ振蕩需要通過θ振蕩調(diào)制才能同遠(yuǎn)隔腦區(qū)通訊。Palva等利用MEG考察心算過程，發(fā)現(xiàn)α、β和γ跨頻段同步振蕩的空間分布不同于各頻段內(nèi)的同步。在判別一個(gè)刺激是否出現(xiàn)過的再認(rèn)記憶任務(wù)中，可以觀測(cè)到兩個(gè)ERP效應(yīng)：熟悉性(familiarity)效應(yīng)發(fā)生在刺激出現(xiàn)后200～400ms的額中區(qū)和顳區(qū)，而回憶(recollection)效應(yīng)出現(xiàn)在刺激后500～1000ms的頂區(qū)。Supp等運(yùn)用基于γ振蕩的方向相干函數(shù)和鎖相值考察這些腦區(qū)之間的相互關(guān)系，發(fā)現(xiàn)在熟悉目標(biāo)呈現(xiàn)時(shí)，額中區(qū)、左顳區(qū)和雙側(cè)頂區(qū)相互之間的聯(lián)絡(luò)是雙向的，而在陌生目標(biāo)呈現(xiàn)時(shí)只有額中區(qū)和左顳區(qū)通向雙側(cè)頂區(qū)的單向聯(lián)系。利用ERO獲得了比ERP研究更為豐富和深入的結(jié)果，這類研究不僅證實(shí)人類知識(shí)的存儲(chǔ)和提取涉及多個(gè)腦區(qū)的動(dòng)態(tài)聯(lián)系，更直接揭示振蕩大腦網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)作原理。

第2篇：網(wǎng)絡(luò)分析范文

關(guān)鍵詞：同伴交往；社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析；中心度

引言

在青少年的同伴關(guān)系中，多數(shù)研究影響最多的就是個(gè)體關(guān)系或者直接關(guān)系，但從一些間接關(guān)系中，也有很大的程度的影響，任何形式的社交都可以影響個(gè)體的身心健康，從而產(chǎn)生抑郁、孤獨(dú)感、社交障礙等問題。具有穩(wěn)定的、友好的友誼關(guān)系，能避免雙方產(chǎn)生攻擊性和矛盾性。在這個(gè)初中時(shí)期，了解并掌握孩子的交往進(jìn)展和現(xiàn)狀，從中發(fā)現(xiàn)在與同學(xué)的交往中遇到的問題不懂如何解決，在得到這些信息之后，我們就可以對(duì)癥下藥，從教育的角度糾正或指導(dǎo)孩子怎樣才是有效的與人相處的方法，這對(duì)于教育工作者和父母來說，教育指向也比較明了，解決問題也比較有針對(duì)性。運(yùn)用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析的方法，研究的是群體間的個(gè)體關(guān)系，清楚地顯示個(gè)體在群體間的位置，可以看出從這個(gè)角度來看，可以看出某位個(gè)體在班級(jí)里面是否受歡迎，有哪些是處于邊緣型的個(gè)體。在關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的研究中，近朱者赤近墨者黑的理論體系可以對(duì)個(gè)體進(jìn)行直接的影響，朋友的影響，交往的影響，都是主觀幸福感的體現(xiàn)。采取關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的方法進(jìn)行研究，多層次、多背景的研究特色，表現(xiàn)的是多角度的現(xiàn)狀調(diào)查，不局限與某幾個(gè)個(gè)體的聯(lián)系，還可以縱觀整個(gè)支點(diǎn)的聯(lián)系。

1研究方法

1．1研究被試

本研究是選取武漢市華師一附中光谷某初一班級(jí)學(xué)生。被試總共53人，有效問卷54份。總體年齡在11－13歲之間，男生31人，女生22人。在調(diào)查過程中，所提名的同伴局限于同班同學(xué)。

1．2研究工具

本研究同伴交往變量使用的是社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析的方法，最常用的就是同伴提名法，題目是寫出你最喜歡的三位同伴。得出的數(shù)據(jù)再用UCINET軟件進(jìn)行分析。

2社會(huì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)果分析

2．1社群圖

社群圖是由各個(gè)節(jié)點(diǎn)還有弧線構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)圖，一個(gè)節(jié)點(diǎn)表示一個(gè)被試，被試所提名的同伴之間就會(huì)由一條弧線聯(lián)結(jié)，整個(gè)網(wǎng)絡(luò)圖能簡潔描述網(wǎng)絡(luò)圖中的同伴關(guān)系，清晰表明被試之間的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。通過圖中可知，39號(hào)處于較中心位置，而有好幾位同伴同時(shí)指向他，同伴對(duì)他的認(rèn)可度較高。在圖中也有幾個(gè)分散的小群體，他們互相提名，這表示在初中班級(jí)中會(huì)出現(xiàn)小群體的友誼，小群體與小群體之間也互不干擾，形成一個(gè)個(gè)小的交際圈。還有一些邊緣人群，47號(hào)不提名對(duì)方，也不被對(duì)方提名，這個(gè)類型的交往情況需要特別關(guān)注。1號(hào)和2號(hào)，28號(hào)和29號(hào)，雙方不與他人交往。

2．2點(diǎn)度中心度分析

入度，指的是有多少個(gè)個(gè)體選擇了某個(gè)體，可以從入度的中心節(jié)點(diǎn)的大小來看出被選擇的個(gè)體是哪一個(gè)，入度值越大，就比較處于中心位置，在群體中就比較有威望。表1中有三位個(gè)體的入度值較高，對(duì)應(yīng)的入度值就會(huì)較高，有較多的個(gè)體會(huì)選擇該個(gè)體，在群體中也比較受歡迎。從表1可以看出，4號(hào)和18號(hào)、39號(hào)的入度值較高，說明是最多被選擇的，能夠同時(shí)被幾位同學(xué)選擇，說明該學(xué)生身上某種特質(zhì)比較受人喜歡，也是群體中的領(lǐng)導(dǎo)者。

2．3接近中心度

接近中心度是指該節(jié)點(diǎn)除以其他節(jié)點(diǎn)再與其他所有節(jié)點(diǎn)的距離之和。通過對(duì)該節(jié)點(diǎn)的分析可以看出它與其他個(gè)體的親密關(guān)系，個(gè)體與其它個(gè)體之間的親密關(guān)系。在本研究中，個(gè)體與其他個(gè)體距離之和為基礎(chǔ)，距離越大，接近中心度就越小，而距離越小，接近中心度就越大，同伴交往就比較好。表1中27號(hào)，39號(hào)，41號(hào)接近中心值在群體中位于前三名，說明該個(gè)于較中心位置，這些個(gè)體的交往狀況比較好。

2．4中介中心度

中介中心度是指該節(jié)點(diǎn)在多大程度上可以控制其他節(jié)點(diǎn)，它反映的是與對(duì)方進(jìn)行信息溝通達(dá)成的一個(gè)中介作用。當(dāng)一個(gè)人的交往可以對(duì)他人形成一個(gè)信息溝通的牽線作用，或者通過他可以讓別人同時(shí)結(jié)識(shí)多個(gè)同伴，那么此被試在群體中就會(huì)處在一個(gè)中心位置。根據(jù)表1，27號(hào)，39號(hào)，38號(hào)中介中心度值較大，就表示在交往中能起到“搭線”的作用就更大。

第3篇：網(wǎng)絡(luò)分析范文

[關(guān)鍵詞]網(wǎng)絡(luò) 路徑分析 資源分配MAPGIS

[中圖分類號(hào)]G[文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]A[文章編號(hào)]1007-9416(2010)02-0005-02

1 網(wǎng)絡(luò)簡介

網(wǎng)絡(luò)(network),是指某些線狀要素之間相互連接所構(gòu)成的一種復(fù)雜的模式,在現(xiàn)實(shí)世界中,許多網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),比如道路交通網(wǎng)、電力網(wǎng)、水系網(wǎng)、煤水管網(wǎng)等都可以用它來進(jìn)行抽象表示,在現(xiàn)實(shí)中,網(wǎng)絡(luò)起到了把資源從一個(gè)地方轉(zhuǎn)移到另一個(gè)地方的作用,比如:車流的轉(zhuǎn)移、煤氣的分配、水系的匯集等;但在資源的運(yùn)送過程中會(huì)伴隨著資源消耗、堵塞、減緩的現(xiàn)象,這表明,當(dāng)我們利用網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行類似活動(dòng)時(shí),必須要有一個(gè)合理的機(jī)制,使資源能夠合理高效地進(jìn)行流動(dòng)。

網(wǎng)絡(luò)功能用于模擬那些動(dòng)態(tài)的,難以直接量測(cè)的行為,在一個(gè)網(wǎng)絡(luò)模型中,現(xiàn)實(shí)的網(wǎng)絡(luò)要素可以通過一套規(guī)則及數(shù)學(xué)函數(shù)予以表達(dá)。但這個(gè)并不是目的,而是手段,在實(shí)際應(yīng)用中,把網(wǎng)絡(luò)規(guī)則和函數(shù)化,我們就可以用系統(tǒng)工具對(duì)一些關(guān)鍵問題進(jìn)行基于網(wǎng)絡(luò)的分析和輔助決策,達(dá)到有效利用資源的目的,這個(gè)系統(tǒng)工具一般就是GIS,抽象的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)一般就是GIS的一種基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

2 網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)模型

面向網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)通常利用數(shù)學(xué)中“圖”(graph)的形式來模擬,因而可以用圖論的一些理論成果來解決網(wǎng)絡(luò)分析中的許多問題,但GIS中的網(wǎng)絡(luò)又不同于圖論中的“網(wǎng)絡(luò)”,包括:

(1)其網(wǎng)線和結(jié)點(diǎn)具有空間位置的意義;

(2)網(wǎng)線和結(jié)點(diǎn)都可以有權(quán)值,且可以是多重的,比如,網(wǎng)線的正向及逆向阻礙強(qiáng)度、需求、容量等;

(3)結(jié)點(diǎn)可能有轉(zhuǎn)角數(shù)據(jù);

(4)GIS中的網(wǎng)絡(luò)并不總是有向圖,比如,自來水管網(wǎng)可作為有向圖表示,但道路網(wǎng)卻可以被看作無向圖。

網(wǎng)絡(luò)中的基本組成部分和屬性有:

(1),結(jié)點(diǎn)(vi)/結(jié)點(diǎn)集V(G), 其中,V(G)=[v1 v2 …vn]T

網(wǎng)絡(luò)中的結(jié)點(diǎn),比如:車站、道路交叉口、港口等,其狀態(tài)屬性包括阻力和需求等,并包括幾種特殊類型:

A,站點(diǎn),在路徑選擇中資源增減的結(jié)點(diǎn),如庫房,車站等,其屬性為資源需求

B,中心點(diǎn),即接受和分配資源的位置,如商業(yè)中心,水庫等,其屬性有資源總量、阻力額度等;

C,障礙點(diǎn),網(wǎng)絡(luò)中資源不能通過的結(jié)點(diǎn)

D,轉(zhuǎn)角點(diǎn),網(wǎng)絡(luò)中分割結(jié)點(diǎn)處,資源可能轉(zhuǎn)向,比如公路上不允許左拐,則構(gòu)成轉(zhuǎn)角點(diǎn)

(2),邊(e)/邊集E(G)=[e1 e2…en]T

網(wǎng)絡(luò)中的邊,如街道、河流、水管等,其狀態(tài)屬性有需求和阻力;

(3),圖,圖是一個(gè)非空的有限結(jié)點(diǎn)和有限邊的集合,可表示為G(V,E)

(4),網(wǎng)絡(luò),表示為D=(V,E,W),其中W為網(wǎng)絡(luò)的權(quán)函數(shù),為其網(wǎng)線和結(jié)點(diǎn)的權(quán)值表示

(5),流,網(wǎng)絡(luò)中任意弧的資源流量,可記為f(aij)-fij

3 空間網(wǎng)絡(luò)分析方法

網(wǎng)絡(luò)分析是在線狀模式的基礎(chǔ)上進(jìn)行的,線狀要素間的連接形式非常重要,所以在多數(shù)情況下以矢量數(shù)據(jù)格式進(jìn)行實(shí)現(xiàn),在GIS的空間網(wǎng)絡(luò)分析中,其主要目的在于:選擇最佳路徑、選擇最佳資源布局中心等。所謂最佳路徑是指從起始點(diǎn)到終點(diǎn)的最短距離或花費(fèi)最少或途經(jīng)覆蓋最大等的路徑;最佳布局中心位置是指各中心所覆蓋范圍內(nèi)任一點(diǎn)到中心的距離最近或花費(fèi)最少。

3.1 路徑分析(path analysis)

在空間網(wǎng)絡(luò)分析中,路徑問題占有重要地位。人們常想在地理空間網(wǎng)絡(luò)中指定的2結(jié)點(diǎn)間是否存在路徑,如果有則希望找出其中最符合要求的路線,如最短、景觀最多等,這種路徑問題對(duì)于交通、消防、觀光,信息傳輸?shù)扔兄匾饬x。從網(wǎng)絡(luò)模型的角度看,最佳路徑求解是在指定網(wǎng)絡(luò)2結(jié)點(diǎn)間尋找一條阻礙強(qiáng)度最小的路徑,其產(chǎn)生基于網(wǎng)線和結(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)角的阻礙強(qiáng)度。最佳路徑分析的實(shí)現(xiàn)算法有多種,其中常用的有基于單源點(diǎn)的Dijkstra算法和多結(jié)點(diǎn)對(duì)間使用的Floyd算法;另外,也用Prim算法和Kruskal進(jìn)行路徑的連通性分析;

3.2 定位-配置分析(location-allocation analysis)

定位-配置分析是根據(jù)中心地理論框架,通過對(duì)供給系統(tǒng)和需求系統(tǒng)2者空間行為相互作用的分析,來實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)設(shè)置布局的最優(yōu)化。 資源分配是模擬資源如何在中心極其周圍的網(wǎng)線、結(jié)點(diǎn)間流動(dòng)的。根據(jù)中心容量以及網(wǎng)線和結(jié)點(diǎn)的需求將網(wǎng)絡(luò)和結(jié)點(diǎn)分配給中心,分配是沿著最佳路徑進(jìn)行的。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)元素被分配給某個(gè)中心時(shí),該中心擁有的資源量就依據(jù)網(wǎng)絡(luò)元素的需求進(jìn)行縮減,當(dāng)中心的資源耗盡,分配就停止。

資源分配網(wǎng)絡(luò)模型有中心點(diǎn)極其狀態(tài)屬性和網(wǎng)絡(luò)組成,分配有2種方式,一種是由分配中心向四周輸出,另一種是由四周向中心集中。

在算法實(shí)現(xiàn)上,包括P-中心問題、中心服務(wù)范圍、中心資源分配范圍等,但在實(shí)際應(yīng)用中,由于這些算法計(jì)算量過大,經(jīng)常用一些啟發(fā)式算法來逼近或求的最佳效果,比如:Teitz-Bart算法。

4 MAPGIS的網(wǎng)絡(luò)管理

MAPGIS網(wǎng)絡(luò)管理分析子系統(tǒng)為管理各類網(wǎng)絡(luò)提供了方便的手段,我們可以通過它迅速直觀地構(gòu)建各種網(wǎng)絡(luò)并可以實(shí)現(xiàn)強(qiáng)大的網(wǎng)絡(luò)查詢和分析功能,能夠進(jìn)行在實(shí)際應(yīng)用中具有普遍意義和實(shí)用價(jià)值的關(guān)閥搜索、最佳路徑、資源分配等功能,從而可以有效支持緊急情況處理和輔助決策。

MAPGIS網(wǎng)絡(luò)分析子系統(tǒng)由2大模塊組成:網(wǎng)絡(luò)編輯模塊:用來建立網(wǎng)絡(luò)和錄入數(shù)據(jù);網(wǎng)絡(luò)分析模塊:用于數(shù)據(jù)查詢、輸出以及空間網(wǎng)絡(luò)分析和輔助決策,在這一模塊中不能改動(dòng)關(guān)鍵數(shù)據(jù)。

在網(wǎng)絡(luò)編輯模塊,可以通過3種方法輸入網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù):手工輸入,通過MAPGIS線文件轉(zhuǎn)換以及通過外業(yè)探測(cè)數(shù)據(jù)庫建庫,不管用哪一種方法,在該系統(tǒng)中都可以對(duì)生成的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)雜的編輯,比如:對(duì)網(wǎng)線的編輯,包括網(wǎng)線的添加,刪減,移動(dòng),轉(zhuǎn)向,加、減點(diǎn),線的參數(shù)設(shè)置以及網(wǎng)線屬性結(jié)構(gòu)和屬性的編輯;對(duì)結(jié)點(diǎn)的編輯,包括結(jié)點(diǎn)的加減,移動(dòng),屬性結(jié)構(gòu)、屬性內(nèi)容的編輯以及結(jié)點(diǎn)參數(shù)的設(shè)置等;對(duì)網(wǎng)絡(luò)整體的平差,轉(zhuǎn)換等。

該模塊在使用中比較直觀,操作方式與輸入子系統(tǒng)基本保持一樣,但個(gè)別窗口操作方式不太好用,甚至無法實(shí)現(xiàn),如鼠標(biāo)中鍵功能。

4.2 網(wǎng)絡(luò)分析

網(wǎng)絡(luò)分析模塊是MAPGIS進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)空間分析的功能模塊,在網(wǎng)絡(luò)編輯模塊的基礎(chǔ)上,通過它可以實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)查詢檢索及分析功能,總體情況下,該模塊可實(shí)現(xiàn)連通性分析、路徑分析、資源分配、追蹤等功能。簡單使用步驟如下:

*裝入底圖文件

*裝入待分析的網(wǎng)絡(luò)文件

*進(jìn)行附屬數(shù)據(jù)的設(shè)置,比如站點(diǎn)、中心、障礙等

*進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)分析

*分析結(jié)果的保存或統(tǒng)計(jì)、出圖

(1)連通分析

連通分析是為了檢驗(yàn)?zāi)辰Y(jié)點(diǎn)與其他結(jié)點(diǎn)間的連通性,比如,查看某個(gè)地方與全國公路網(wǎng)是否通車。使用時(shí),鼠標(biāo)捕捉并鎖定待檢驗(yàn)結(jié)點(diǎn),系統(tǒng)就可以直接進(jìn)行整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的連通檢查,實(shí)現(xiàn)簡單,但結(jié)果也較直觀簡單。

(2)閥門分析

閥門處理在供水、供電等方面應(yīng)用廣泛,如電力網(wǎng)發(fā)生斷路,在查尋過程中必須關(guān)閉相應(yīng)的電壓開關(guān),分析過程包括:

閥門指定:通過一個(gè)條件表達(dá)式,將符合條件的結(jié)點(diǎn)指定為閥門;

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閥門搜索:使用時(shí),用鼠標(biāo)點(diǎn)出電線斷點(diǎn)或水管爆管出,按閥門指定的搜索條件進(jìn)行閥門關(guān)閉。系統(tǒng)將以醒目色顯示搜索結(jié)果。

(3)路徑分析

路徑分析功能包括三個(gè)方面:求最短路徑、求最佳路徑、求游歷方案。分析條件可通過一個(gè)對(duì)話框來設(shè)置,如圖1。

最短路徑其實(shí)是最佳路徑的一種特殊形式,它不考慮其他屬性,只單純計(jì)算兩結(jié)點(diǎn)之間的最短距離,當(dāng)要考慮網(wǎng)線權(quán)值,考慮轉(zhuǎn)角權(quán)值,障礙等時(shí),就是最佳路徑了,而當(dāng)選擇的結(jié)點(diǎn)多于2個(gè)時(shí),可為游歷方案。當(dāng)系統(tǒng)按指定的結(jié)點(diǎn)及分析條件得出分析結(jié)果后,為便于直觀顯示,分析結(jié)果可以閃爍的方式顯示,并可把路徑輸出為線文件或進(jìn)行經(jīng)歷結(jié)點(diǎn)和網(wǎng)線的統(tǒng)計(jì),如圖2。

(4)資源分配

如前所述,資源分配就是為網(wǎng)絡(luò)中的網(wǎng)線尋找最近的中心,資源根據(jù)中心容量及網(wǎng)線的需求將網(wǎng)線分配給中心,分配是沿著最佳路徑進(jìn)行的,在MAPGIS中,進(jìn)行資源分配的大致過程如下:

*設(shè)置中心數(shù)據(jù),指定中心點(diǎn)及其容量、限度、延遲

*設(shè)置網(wǎng)線需求以及網(wǎng)線權(quán)值

*設(shè)置轉(zhuǎn)角及其權(quán)值

*實(shí)施資源分配,進(jìn)行系統(tǒng)處理

對(duì)于處理完成的分析數(shù)據(jù),為了直觀表現(xiàn),系統(tǒng)同樣可以進(jìn)行分析結(jié)果參數(shù)的設(shè)置以及輸出網(wǎng)線結(jié)點(diǎn)集的單獨(dú)顯示。

(5)其他常用分析功能

除了上述分析功能外,MAPGIS還具備其他幾種常用分析功能,主要包括:追蹤分析、查詢統(tǒng)計(jì)、網(wǎng)絡(luò)的完整性檢查以及動(dòng)態(tài)分段分析等,其分析過程也都比較直觀,在實(shí)際應(yīng)用中都經(jīng)常用到。

5 結(jié)語

MAPGIS的網(wǎng)絡(luò)管理子系統(tǒng)在功能實(shí)現(xiàn)上算比較完整,其操作過程也比較簡單明了,所以比較容易上手,并也容易理解,在了解網(wǎng)絡(luò)分析基本原理的基礎(chǔ)上進(jìn)行空間管理分析更是能得心應(yīng)手。在眾多網(wǎng)絡(luò)管理領(lǐng)域,MAPGIS的使用都可以實(shí)現(xiàn)。但是,在其分析過程中,有些功能的實(shí)現(xiàn)過于簡單,對(duì)于更加復(fù)雜的一些情況則難以應(yīng)付。總體而言,其使用層次只能在空間網(wǎng)絡(luò)分析中的表層階段,對(duì)于非常復(fù)雜的一些網(wǎng)絡(luò)分析需求,就需要求助其他一些功能更為強(qiáng)大的工具了。

[參考文獻(xiàn)]

[1] 張宏,溫永寧.地理信息系統(tǒng)算法基礎(chǔ).科學(xué)出版社.

[2] 黃杏元,馬勁松.地理信息系統(tǒng)概論.高等教育出版社.

[3] 吳信才.MAPGIS地理信息系統(tǒng).電子工業(yè)出版社.

[作者簡介]

肖永東(1981―)男,大學(xué)本科,助教,研究方向?yàn)闇y(cè)繪與地理信息系統(tǒng)。

第4篇：網(wǎng)絡(luò)分析范文

關(guān)鍵詞：中文醫(yī)藥科學(xué)引文索引；內(nèi)科學(xué)；引用分析；期刊評(píng)價(jià)；

作者簡介：徐浩(1989-)，男，江蘇鹽城人，南京中醫(yī)藥大學(xué)社會(huì)醫(yī)學(xué)與衛(wèi)生事業(yè)管理專業(yè)，碩士研究生，研究方向：醫(yī)藥衛(wèi)生科學(xué)評(píng)價(jià)；

引言

科學(xué)文獻(xiàn)之間通過相互引證形成引文網(wǎng)絡(luò)，表現(xiàn)為橫向關(guān)聯(lián)和縱向繼承的交流形勢(shì)。期刊作為論文的主要載體，是科學(xué)研究過程中不可或缺的元素，因此，我們可以通過引文網(wǎng)絡(luò)引申出期刊引用網(wǎng)絡(luò)，基于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)關(guān)系進(jìn)行期刊引用分析，比基于單種期刊的影響力分析更容易得到學(xué)科層次上的宏觀分析結(jié)果。目前，基于《中文社會(huì)科學(xué)引文索引》的期刊引用網(wǎng)絡(luò)研究已日趨成熟，涉及人文社會(huì)科學(xué)的各個(gè)學(xué)科，包括：政治學(xué)[1]、管理學(xué)[2]、新聞學(xué)與傳播學(xué)[3]、哲學(xué)[4]、中國文學(xué)[5]、外國文學(xué)[6]、[7]、法學(xué)[8]、藝術(shù)學(xué)[9]、語言學(xué)[10]、體育學(xué)[11]、心理學(xué)[12]、社會(huì)學(xué)[13]等，但是對(duì)醫(yī)學(xué)期刊引用網(wǎng)絡(luò)的研究尚在起步階段。具體到內(nèi)科學(xué)領(lǐng)域，相關(guān)研究大多僅針對(duì)學(xué)科內(nèi)個(gè)別期刊[14-16]，研究內(nèi)容也僅局限于引文及互引[17-18]，并沒有揭示該學(xué)科與其他學(xué)科之間的引用網(wǎng)絡(luò)關(guān)系。因此，本文將借助引文分析和社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析，對(duì)內(nèi)科學(xué)期刊引用網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行研究，揭示該學(xué)科期刊之間的引用網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，體現(xiàn)研究內(nèi)容的相關(guān)性，與其他學(xué)科的滲透、融合以及新的交叉點(diǎn)，進(jìn)而全面了解該學(xué)科期刊內(nèi)在質(zhì)量、利用率和在本學(xué)科期刊引用網(wǎng)絡(luò)中的學(xué)術(shù)影響，為該學(xué)科的發(fā)展尋找新的增長點(diǎn)。

本文所有數(shù)據(jù)均來自筆者基于《中文核心期刊要目總覽》(2008年版)所收錄之醫(yī)藥衛(wèi)生類期刊創(chuàng)建的《中文醫(yī)藥科學(xué)引文索引》(ChineseMedicineSciencesCitationIndex，以下簡稱CMSCI)數(shù)據(jù)庫。我們采集了CMSCI中2004-2008年24種內(nèi)科學(xué)期刊的引文數(shù)據(jù)，并對(duì)期刊名稱進(jìn)行統(tǒng)一規(guī)范，主要包括：(1)同一本期刊在不同時(shí)期的期刊名不同，例如：中國實(shí)用內(nèi)科雜志、中國實(shí)用內(nèi)科雜志(臨床版)、中國實(shí)用內(nèi)科雜志(前沿版)；(2)外文期刊全稱和縮寫并存，例如：NEnglJMed簡稱為NEJM；WorldJGastroenterol簡稱為WJG等。(3)原數(shù)據(jù)本身存在錯(cuò)誤，如：AmJCardiol被誤標(biāo)注為AmJCardio等。此外，我們還剔除了不可用的數(shù)據(jù)，確保了分析的可靠性和準(zhǔn)確性。

一、內(nèi)科學(xué)期刊引用網(wǎng)絡(luò)概況

筆者選取24種內(nèi)科學(xué)核心期刊作為統(tǒng)計(jì)對(duì)象，從兩個(gè)方面展開分析：(1)通過引用次數(shù)考察其他期刊對(duì)內(nèi)科學(xué)期刊形成的引用網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)；(2)通過被引次數(shù)分析內(nèi)科學(xué)期刊對(duì)其他期刊形成的引用網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。需要說明的是：《中華高血壓雜志》原名為《高血壓雜志》，《中國糖尿病雜志》原名為《中華糖尿病雜志》，為了保證數(shù)據(jù)的延續(xù)性和一致性，筆者統(tǒng)一使用最新期刊名進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與分析。此外，由于本文討論的是期刊引用網(wǎng)絡(luò)，主要考察期刊相互間的引用情況，所以，如果沒有特別說明，本文中的引用和被引用的期刊均指《中文核心期刊要目總覽》(2008年版)所收錄的醫(yī)藥衛(wèi)生類來源期刊。

考察以內(nèi)科學(xué)期刊為起點(diǎn)的引用網(wǎng)絡(luò)，筆者發(fā)現(xiàn)該網(wǎng)絡(luò)主要受三種因素影響：引文量、自引率、涉及學(xué)科范圍。一般來講，引文量越大、自引率越低、涉及學(xué)科范圍越廣，則該期刊引用網(wǎng)絡(luò)越復(fù)雜，反之，則越簡單。表1統(tǒng)計(jì)了內(nèi)科學(xué)期刊2004-2008年引用文獻(xiàn)數(shù)據(jù)，并按5年引文量降序排列。

由表1可以看出：(1)《世界華人消化雜志》的引文量遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于其他內(nèi)科學(xué)期刊，自引率低于學(xué)科平均值(6.9%)，但是較窄的學(xué)科范圍影響了該刊引用網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜度。(2)《中國老年學(xué)雜志》位列第二，自引率也極低，涉及老年醫(yī)藥學(xué)、老年社會(huì)學(xué)、老年心理學(xué)、衰老生物學(xué)及抗衰老研究等多個(gè)領(lǐng)域，可見該刊的引用網(wǎng)絡(luò)必然較為復(fù)雜。(3)引文量在15000-18000之間的有6種期刊，其中：《中華心血管病雜志》、《中國實(shí)用內(nèi)科雜志》、《中華內(nèi)科雜志》和《中華風(fēng)濕病學(xué)雜志》的引文量較為接近，自引率也較低，涉及學(xué)科范圍也較廣，不難推斷出他們的期刊引用網(wǎng)絡(luò)較為復(fù)雜；《中國內(nèi)鏡雜志》的引文量排在第五，但是涉及學(xué)科范圍較窄，而且自引率較高，因此期刊引用網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜度有所下降；《中國動(dòng)脈硬化雜志》涉及中醫(yī)藥學(xué)、預(yù)防醫(yī)學(xué)、基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)、臨床醫(yī)學(xué)、藥學(xué)和特種醫(yī)學(xué)中防治動(dòng)脈硬化性疾病，引文量也較高，但是稍高的自引率必然削弱該刊的引用網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。(4)引文量在11000-14200之間的有8種期刊，其中：《臨床心血管病雜志》、《中華消化雜志》、《中華老年醫(yī)學(xué)雜志》、《中華血液學(xué)雜志》和《中華腎臟病雜志》的自引率較低，但是引文量在整個(gè)內(nèi)科學(xué)24種期刊中處于中等水平，而且涉及的學(xué)科范圍相對(duì)單一，因此，期刊引用網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)有待進(jìn)一步擴(kuò)展；《中華結(jié)核和呼吸雜志》、《中華肝臟病雜志》、《中華內(nèi)分泌代謝雜志》的自引率高于學(xué)科平均值，引文量不高、學(xué)科范圍窄必然導(dǎo)致期刊引用網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的簡化。(5)10000以下的有8種，其中：《中國地方病學(xué)雜志》主要報(bào)道我國地方病科研成果和防治經(jīng)驗(yàn)，研究領(lǐng)域較窄，很難與其他期刊進(jìn)行知識(shí)交流，從而自引率極高，必然導(dǎo)致期刊引用網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)簡單；《中華高血壓雜志》、《中國心臟起搏與心電生理雜志》、《中華傳染病雜志》、《中國糖尿病雜志》、《中華消化內(nèi)鏡雜志》《腸外與腸內(nèi)營養(yǎng)》和《中國循環(huán)雜志》的自引率并不算高，但是引文量均較低，而且僅涉及內(nèi)科學(xué)的一個(gè)或少數(shù)幾個(gè)研究領(lǐng)域，期刊引用網(wǎng)絡(luò)必然較為簡單。

另一方面，期刊被引次數(shù)與期刊引用網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的復(fù)雜度之間往往存在正相關(guān)關(guān)系，但是過高的發(fā)文量和自引率往往會(huì)對(duì)引用網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生負(fù)相關(guān)影響，為此，筆者引入篇均他引強(qiáng)度指標(biāo)進(jìn)行分析。篇均他引強(qiáng)度=2004-2008年度內(nèi)科學(xué)期刊被其他期刊引用的總次數(shù)/2004-2008年度內(nèi)科學(xué)期刊的發(fā)文量。表2給出了內(nèi)科學(xué)期刊2004-2008年被引用情況，并按5年被引次數(shù)降序排列。

根據(jù)表2數(shù)據(jù)，從期刊5年被引次數(shù)進(jìn)行分析可得：(1)6200以上的有4種期刊，其中：《中華結(jié)核和呼吸雜志》主要報(bào)道結(jié)核和呼吸系統(tǒng)疾病的最新研究進(jìn)展和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，在內(nèi)科學(xué)期刊中排在首位，而且篇均他引強(qiáng)度也最高，說明該刊對(duì)其他期刊的影響較大，以其為終點(diǎn)的期刊引用網(wǎng)絡(luò)較為復(fù)雜，結(jié)構(gòu)穩(wěn)定；《世界華人消化雜志》排在第二位，但是篇均他引強(qiáng)度遠(yuǎn)低于學(xué)科平均值(1.47)，可見該刊的引用網(wǎng)絡(luò)有待進(jìn)一步完善；《中華內(nèi)科雜志》、《中華心血管病雜志》位列第三、四位，篇均他引強(qiáng)度也較高，說明以其為終點(diǎn)的期刊引用網(wǎng)絡(luò)較為復(fù)雜，結(jié)構(gòu)均衡。(2)3900-5100之間的有5種期刊，其中：《中華肝臟病雜志》、《中華消化雜志》、《中華內(nèi)分泌代謝雜志》的篇均他引強(qiáng)度均在2.0以上，可見他們的期刊引用網(wǎng)絡(luò)有一定的復(fù)雜度，結(jié)構(gòu)也較合理；《中國地方病學(xué)雜志》、《中國內(nèi)鏡雜志》涉及的學(xué)科范圍較窄，篇均他引強(qiáng)度也較低，必然導(dǎo)致期刊引用網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)相對(duì)松散。(3)2000-3500之間的期刊有9種，對(duì)應(yīng)的期刊引用網(wǎng)絡(luò)相對(duì)簡單，對(duì)其他期刊的影響力有限。(4)其余6種期刊均在2000以下，對(duì)其他期刊的影響力較為微弱，引用網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)極其簡單。

二、內(nèi)科學(xué)學(xué)科內(nèi)期刊引用網(wǎng)絡(luò)分析

某個(gè)學(xué)科內(nèi)的學(xué)術(shù)期刊往往會(huì)在其內(nèi)部產(chǎn)生錯(cuò)綜復(fù)雜的相互引用關(guān)系，從而構(gòu)成一個(gè)學(xué)科內(nèi)期刊引用網(wǎng)絡(luò)。如果我們將期刊看作富含學(xué)科知識(shí)的集群，那么引用與被引實(shí)際反映了知識(shí)在不同知識(shí)集群間的交流與滲透。為說明24種內(nèi)科學(xué)期刊學(xué)科內(nèi)引用網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)成情況，揭示內(nèi)科學(xué)期刊間的相互引證關(guān)系，筆者統(tǒng)計(jì)了內(nèi)科學(xué)期刊2004-2008年相互引用數(shù)據(jù)，如表3所示。其中行標(biāo)題為來源期刊，列標(biāo)題為被引期刊，對(duì)角線加粗?jǐn)?shù)據(jù)即期刊自引數(shù)據(jù)。需要說明的是：我們將期刊之間年均相互引用2次及以下視為偶然事件，因此，如果兩種期刊之間5年引用或被引次數(shù)大于10，視為連通，出入度增加1，反之，出入度不變。

根據(jù)表3數(shù)據(jù)，可以從以下三個(gè)方面展開分析：

(1)學(xué)科自引率

通常情況下，學(xué)科自引率越高，則學(xué)科內(nèi)期刊引用網(wǎng)絡(luò)越簡單。有17種內(nèi)科學(xué)期刊的學(xué)科內(nèi)自引率在50%以上，其中《中國地方病學(xué)雜志》、《世界華人消化雜志》更是高達(dá)97.88%、93.38%，說明其與學(xué)科內(nèi)其他期刊的交流微乎其微。學(xué)科自引率較高的期刊還有《中國內(nèi)鏡雜志》、《中國動(dòng)脈硬化雜志》、《腸外與腸內(nèi)營養(yǎng)》、《中國老年學(xué)雜志》、《中華風(fēng)濕病學(xué)雜志》、《中國心臟起搏與心電生理雜志》，分別為89.46%、89.11%、85.52%、85.30%、84.40%、83.65%，他們基本上只關(guān)注本期刊已發(fā)表的成果，對(duì)學(xué)科內(nèi)其他期刊的影響極其有限。

(2)期刊出入度

內(nèi)科學(xué)學(xué)科內(nèi)部期刊引用網(wǎng)絡(luò)的平均出入度為7.42，僅有9本期刊的出度、11本期刊的入度在平均值之上，說明整個(gè)期刊引用網(wǎng)絡(luò)比較稀疏。《中華內(nèi)科雜志》、《中國實(shí)用內(nèi)科雜志》、《中華老年醫(yī)學(xué)雜志》的出入度均排在前5位，說明這3種期刊活躍程度較高，在學(xué)術(shù)網(wǎng)絡(luò)中的輻射度較廣，輻射能力較強(qiáng)，處于內(nèi)科學(xué)期刊引用網(wǎng)絡(luò)的中心?！吨腥A心血管病雜志》、《中華內(nèi)分泌代謝雜志》的入度分別是14、11，名列第2、4位，但是出度分別僅有8和5，說明這2種期刊被內(nèi)科學(xué)其他期刊較多引用，但是其他期刊對(duì)其影響有限?！吨袊夏陮W(xué)雜志》、《世界華人消化雜志》的出度名列前茅，但是入度僅有3和8，說明其在期刊網(wǎng)絡(luò)中尚處于知識(shí)接收端，受其他期刊的影響較大，對(duì)其他期刊的影響力有限。進(jìn)一步觀察發(fā)現(xiàn)，《中國老年學(xué)雜志》從2007年開始由月刊改為半月刊出版，《世界華人消化雜志》從2006年開始由半月刊改為旬刊出版，導(dǎo)致這2本期刊2004-2008年的載文量排在24種內(nèi)科學(xué)期刊的前兩位，從而嚴(yán)重削弱了他們對(duì)其他期刊的影響力。

(3)網(wǎng)絡(luò)連通性

如果表3所對(duì)應(yīng)的期刊引用網(wǎng)絡(luò)中的24個(gè)節(jié)點(diǎn)完全連通，除去主對(duì)角線的自引情況，一共有552條有向邊，那么有向網(wǎng)絡(luò)圖的疏密程度可以直觀反映內(nèi)科學(xué)學(xué)科內(nèi)部24種期刊相互引用關(guān)系的強(qiáng)弱。根據(jù)表3數(shù)據(jù)，2004-2008年內(nèi)科學(xué)24種期刊的連通度為178，連通率只有32.25%，進(jìn)一步反映出該學(xué)科內(nèi)部期刊相互滲透性有待加強(qiáng)。

筆者根據(jù)表3數(shù)據(jù)用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析軟件Pajek繪制出對(duì)應(yīng)的期刊引用網(wǎng)絡(luò)圖，每個(gè)節(jié)點(diǎn)表示一種來源期刊，兩個(gè)節(jié)點(diǎn)間的線條表示這兩種期刊存在引用關(guān)系，線條的粗細(xì)表示引用次數(shù)的多寡。由此能夠更直觀地考察期刊之間的引用網(wǎng)絡(luò)關(guān)系：(1)以《中華心血管病雜志》為關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的子網(wǎng)絡(luò)，該刊與《臨床心血管病雜志》、《中華高血壓雜志》、《中國循環(huán)雜志》、《中國動(dòng)脈硬化雜志》、《中國老年學(xué)雜志》之間的線條較粗，說明相互聯(lián)系緊密。進(jìn)一步觀察發(fā)現(xiàn)，這6種期刊所發(fā)表的論文較多涉及心血管及其相關(guān)疾病，研究領(lǐng)域具有高度交叉性，因此關(guān)系密切是必然的。(2)基于研究領(lǐng)域的高度一致性，即都與消化疾病有關(guān)，《中華消化內(nèi)鏡雜志》、《中國內(nèi)鏡雜志》、《中華消化雜志》、《世界華人消化雜志》等4種期刊相互之間的線條較粗，聯(lián)系緊密。(3)《世界華人消化雜志》、《中華消化雜志》和《中華肝臟病雜志》構(gòu)成引用子網(wǎng)，前者較多引用后兩種期刊的論文，受其影響較大。主要原因在于肝臟是消化系統(tǒng)的重要器官，內(nèi)科學(xué)領(lǐng)域的學(xué)者對(duì)消化系統(tǒng)疾病的研究離不開對(duì)肝臟疾病的關(guān)注。(4)《腸外與腸內(nèi)營養(yǎng)》、《中華血液學(xué)雜志》、《中國地方病學(xué)雜志》、《中國心臟起搏與心電生理雜志》和《中華風(fēng)濕病學(xué)雜志》處于內(nèi)科學(xué)學(xué)科內(nèi)期刊引用網(wǎng)絡(luò)的邊緣，影響力有待進(jìn)一步加強(qiáng)。

三、內(nèi)科學(xué)期刊與其他學(xué)科期刊引用網(wǎng)絡(luò)分析

以學(xué)科為單位，通過分析學(xué)科期刊之間的引用與被引用關(guān)系，可以反映期刊所對(duì)應(yīng)的學(xué)科之間的密切程度，進(jìn)而發(fā)現(xiàn)學(xué)科交叉點(diǎn)。為了考察內(nèi)科學(xué)與其他學(xué)科之間的關(guān)系，分析學(xué)科之間的交叉與融合，發(fā)現(xiàn)新的學(xué)科增長點(diǎn)，筆者統(tǒng)計(jì)了2004-2008年度內(nèi)科學(xué)期刊與其他學(xué)科期刊之間的互引數(shù)據(jù)，按照學(xué)科類別進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，其中：表4統(tǒng)計(jì)出內(nèi)科學(xué)期刊引用其他13個(gè)學(xué)科期刊的篇次，并按引用次數(shù)均值降序排列，表5給出其他學(xué)科期刊引用內(nèi)科學(xué)期刊的篇次數(shù)，并按引用次數(shù)均值降序排列。需要特別說明的是：期刊的學(xué)科分類借鑒北京大學(xué)《中文核心期刊要目總覽》(2008年版)，由于綜合性醫(yī)藥衛(wèi)生期刊通常會(huì)刊載多個(gè)學(xué)科的論文，無法將其歸屬于某一門學(xué)科，因此，筆者未將其納入學(xué)科討論范圍。

結(jié)合表4、表5數(shù)據(jù)可以看出：內(nèi)科學(xué)期刊引用其他學(xué)科期刊的次數(shù)不僅很多，而且引用的學(xué)科種類也較多，13個(gè)學(xué)科均有涉及，這與內(nèi)科學(xué)的學(xué)科特性密切相關(guān)。內(nèi)科學(xué)是一門涉及面廣和整體性強(qiáng)的二級(jí)學(xué)科，包括呼吸病學(xué)、循環(huán)病學(xué)、消化病學(xué)、泌尿系統(tǒng)疾病學(xué)、血液病學(xué)、內(nèi)分泌代謝病學(xué)、風(fēng)濕免疫病學(xué)及中毒部分，因此，內(nèi)科學(xué)與其他學(xué)科之間關(guān)系十分密切。

根據(jù)平均引用和被引次數(shù)，我們把13個(gè)學(xué)科分為三類：第一類是與內(nèi)科學(xué)強(qiáng)相關(guān)的學(xué)科，包括：臨床醫(yī)學(xué)、中醫(yī)學(xué)、預(yù)防醫(yī)學(xué)衛(wèi)生學(xué)、基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)；第二類是與內(nèi)科學(xué)部分相關(guān)的學(xué)科，分別是：藥學(xué)、外科學(xué)、兒科學(xué)、神經(jīng)病學(xué)與精神病學(xué)、特種醫(yī)學(xué)、腫瘤學(xué)；第三類是與內(nèi)科學(xué)弱相關(guān)的學(xué)科，包括：五官科學(xué)、婦產(chǎn)科學(xué)、皮膚病學(xué)與性病學(xué)。

(1)與內(nèi)科學(xué)強(qiáng)相關(guān)的學(xué)科

內(nèi)科學(xué)引用臨床醫(yī)學(xué)位列第3，被臨床醫(yī)學(xué)引用的次數(shù)排在第1，可見內(nèi)科學(xué)與臨床醫(yī)學(xué)的學(xué)科關(guān)系十分密切。內(nèi)科學(xué)是一門涉及面廣和整體性強(qiáng)的學(xué)科，是臨床醫(yī)學(xué)各科的基礎(chǔ)學(xué)科，所闡述的內(nèi)容在臨床醫(yī)學(xué)的理論和實(shí)踐中有其普遍意義，是學(xué)習(xí)和掌握其他臨床學(xué)科的重要基礎(chǔ)。臨床醫(yī)學(xué)的共性診斷與治療思維，集中表達(dá)在內(nèi)科學(xué)中，且在臨床實(shí)踐中，內(nèi)科疾病也最為常見，因此內(nèi)科學(xué)知識(shí)對(duì)學(xué)習(xí)、掌握其他學(xué)科大有裨益。

引用內(nèi)科學(xué)次數(shù)較多的學(xué)科還有中醫(yī)學(xué)，中醫(yī)學(xué)與內(nèi)科學(xué)交叉形成中醫(yī)內(nèi)科學(xué)，運(yùn)用中醫(yī)學(xué)理論闡述內(nèi)科病證的病因、病機(jī)及其證治規(guī)律，并采用中藥治療為主的一門學(xué)科，是學(xué)習(xí)和研究中醫(yī)其它臨床學(xué)科的基礎(chǔ)，這就決定了內(nèi)科學(xué)對(duì)中醫(yī)學(xué)研究的滲透。

與內(nèi)科學(xué)關(guān)系密切的還有預(yù)防醫(yī)學(xué)衛(wèi)生學(xué)，平均引用次數(shù)和被引次數(shù)分列學(xué)科第4和第3位。預(yù)防醫(yī)學(xué)衛(wèi)生學(xué)著重在保持、促進(jìn)與維護(hù)社會(huì)大眾、特定群體或一般個(gè)人的健康，并包括預(yù)防傳染病、疾病、殘疾、癌癥、其他身體組織變異、與過早死亡的發(fā)生，因此涉及多個(gè)科學(xué)、醫(yī)學(xué)與公共衛(wèi)生領(lǐng)域。

基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)平均引用次數(shù)和被引次數(shù)分列學(xué)科第2和第4位，可見其與內(nèi)科學(xué)關(guān)系緊密。基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)屬于基礎(chǔ)學(xué)科，是現(xiàn)代醫(yī)學(xué)的基礎(chǔ)，其所研究的關(guān)于人體的健康與疾病的本質(zhì)及其規(guī)律為其他所有應(yīng)用醫(yī)學(xué)所遵循，因此，內(nèi)科學(xué)的發(fā)展必然借鑒基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)的相關(guān)理論和研究方法。

(2)與內(nèi)科學(xué)部分相關(guān)的學(xué)科

藥學(xué)、外科學(xué)、兒科學(xué)、神經(jīng)病學(xué)與精神病學(xué)、特種醫(yī)學(xué)、腫瘤學(xué)都是與內(nèi)科學(xué)部分領(lǐng)域相關(guān)的幾個(gè)學(xué)科。首先，內(nèi)科學(xué)與藥學(xué)的關(guān)系好比內(nèi)科醫(yī)師與藥師的關(guān)系，內(nèi)科醫(yī)師要想臨床用藥做到安全、有效、經(jīng)濟(jì)，得到滿意的治療效果，除了自己要有扎實(shí)的專業(yè)知識(shí)，準(zhǔn)確的臨床診斷外，合理用藥更為關(guān)鍵，這就需要醫(yī)師和藥師的通力合作，二者密不可分，只有這樣才能將正確的診斷轉(zhuǎn)化為有效的治療。其次，外科學(xué)與內(nèi)科學(xué)的關(guān)系比較特殊。內(nèi)科學(xué)引用外科學(xué)名列第1，被外科學(xué)引用的次數(shù)排在第6，盡管如此，年均也達(dá)到421.8次，與基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)、藥學(xué)相差不大。另外，兒科學(xué)與內(nèi)科學(xué)也存在交叉，形成兒內(nèi)科，主要研究小兒呼吸系統(tǒng)疾病、小兒循環(huán)系統(tǒng)疾病、小兒消化系統(tǒng)疾病、小兒泌尿系統(tǒng)疾病、小兒血液系統(tǒng)疾病、小兒內(nèi)分泌疾病、小兒免疫缺陷疾病等。再次，神經(jīng)病學(xué)與精神病學(xué)、內(nèi)科學(xué)交叉，形成神經(jīng)內(nèi)科學(xué)，主要研究神經(jīng)系統(tǒng)疾病的定位及定性診斷，從學(xué)科性質(zhì)上，神經(jīng)內(nèi)科隸屬于內(nèi)科系統(tǒng)。另外，特種醫(yī)學(xué)有關(guān)放射診斷、放射治療、臨床核醫(yī)學(xué)和介入治療等研究主題被內(nèi)科學(xué)期刊較多引用，例如：CT仿真結(jié)腸內(nèi)窺鏡、門脈造影CT、多層螺旋CT、X線放大攝影、TIPSS技術(shù)、雙介入栓塞治療等。最后，內(nèi)科學(xué)的很多期刊都涉及到各種癌癥的治療，例如：胃癌、肝癌、結(jié)腸癌、大腸腺癌、子宮內(nèi)膜癌、卵巢癌、白血病等，這方面往往會(huì)引用腫瘤學(xué)的期刊。綜上，這些學(xué)科在部分領(lǐng)域與內(nèi)科學(xué)都有交叉，并在交叉的基礎(chǔ)上產(chǎn)生了不少新興學(xué)科。

(3)與內(nèi)科學(xué)弱相關(guān)的學(xué)科

五官科學(xué)、婦產(chǎn)科學(xué)、皮膚病學(xué)與性病學(xué)都與內(nèi)科學(xué)有一定的引用關(guān)系，可見內(nèi)科學(xué)的研究內(nèi)容所涉及的領(lǐng)域相當(dāng)廣泛，也說明內(nèi)科學(xué)擁有很強(qiáng)的學(xué)科引用網(wǎng)絡(luò)。進(jìn)一步的觀察發(fā)現(xiàn)，這些學(xué)科的研究范圍比較特定，其引用內(nèi)科學(xué)期刊的次數(shù)相對(duì)較少，表明內(nèi)科學(xué)與這些學(xué)科間的交叉和滲透較少，影響也較弱，但它們對(duì)內(nèi)科學(xué)的發(fā)展起著不可替代的作用。

四、內(nèi)科學(xué)期刊引用外文期刊分析

引用外文文獻(xiàn)的多少可以反映一個(gè)學(xué)科與外國研究成果同步的程度。為提高我國內(nèi)科學(xué)研究水平，內(nèi)科學(xué)界必然會(huì)借鑒很多具有較高學(xué)術(shù)影響力的外文文獻(xiàn)，引進(jìn)吸收國外優(yōu)秀研究方法。鑒于過高的載文量往往會(huì)拉高總引文量，因此，筆者采用篇均引用外文數(shù)量這一指標(biāo)進(jìn)行分析。表6為24種內(nèi)科學(xué)期刊引用外文情況，并按篇均引文降序排列。

結(jié)語

第5篇：網(wǎng)絡(luò)分析范文

Abstract： This paper introduces how to use multi-agent networks to explain some concepts related to map graphs such as connectivity， degree， support tree in the teaching of operational research map and networks analysis， which makes our teaching more vivid and image， and also makes students understand these concepts more deeply.

關(guān)鍵詞： 聯(lián)通圖；支撐樹；多智能體

Key words： connected graph；support tree；multi-agent

中圖分類號(hào)：TB114.1 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1006-4311（2017）21-0238-02

0 引言

運(yùn)籌學(xué)作為科學(xué)名字最早出現(xiàn)在20世紀(jì)30年代末，那時(shí)候的運(yùn)籌學(xué)可以說就是戰(zhàn)爭的“工具”，當(dāng)時(shí)中英美借助運(yùn)籌學(xué)的思想，強(qiáng)有力的打擊了德意日三國，為二戰(zhàn)的勝利奠定了基礎(chǔ)。二戰(zhàn)勝利后運(yùn)籌學(xué)被廣泛的應(yīng)用到工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的各個(gè)領(lǐng)域，大大的提高了我們的生產(chǎn)效率，這也促使近幾十年運(yùn)籌學(xué)獲得了空前的發(fā)展。圖與網(wǎng)絡(luò)分析作為運(yùn)籌學(xué)的一個(gè)重要分支，現(xiàn)如今已被廣泛的應(yīng)用到物理、化學(xué)、控制論、信息論，科學(xué)管理、電子計(jì)算機(jī)等各個(gè)領(lǐng)域[1]。在實(shí)際生活、生產(chǎn)和科學(xué)研究中，有很多問題可以用圖論的理論和方法來解決。因此在運(yùn)籌學(xué)的教學(xué)中如何能夠使學(xué)生更加深刻的理解圖與網(wǎng)絡(luò)分析就顯得尤為重要。在該章節(jié)的教學(xué)中引用一些更實(shí)際的網(wǎng)絡(luò)的例子來解釋有關(guān)網(wǎng)絡(luò)的概念無疑能夠使教學(xué)更加生動(dòng)易懂。而多智能體網(wǎng)絡(luò)是近20年控制領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)[2]，利用多智能體網(wǎng)絡(luò)來解釋圖的有關(guān)概念既能拓廣學(xué)生的視野，又能使學(xué)生更容易理解，從而調(diào)動(dòng)學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性，進(jìn)而使得我們的教學(xué)效果得到大幅度提高。

1 多智能體網(wǎng)絡(luò)與圖

眾所周知，許多網(wǎng)絡(luò)都可以看成是多智能體網(wǎng)絡(luò)，如無人機(jī)網(wǎng)絡(luò)，移動(dòng)機(jī)器人網(wǎng)絡(luò)，那么這些網(wǎng)絡(luò)和圖有什么關(guān)系呢？當(dāng)我們把無人機(jī)抽象成頂點(diǎn)，兩架無人機(jī)之間如果有信息交流就連一條邊，這樣無人機(jī)網(wǎng)絡(luò)就可以看成一個(gè)圖，如果我們這樣去解釋圖能夠使很多同學(xué)相信原來圖真的可以包含很多復(fù)雜的內(nèi)容，圖真的可以和很多的實(shí)際問題產(chǎn)生密切的聯(lián)系，從而激起同學(xué)學(xué)習(xí)圖論的興趣。

2 有向圖與無向圖

在圖論中為什么要把圖分成有向圖和無向圖呢？他們的區(qū)別的本質(zhì)又在哪里呢？我們可以借助多智能體網(wǎng)絡(luò)跟同學(xué)們這樣解釋：在有些無人機(jī)網(wǎng)絡(luò)中信息的交流是相互的，無人機(jī)甲可以接收到向無人機(jī)已的信息，同時(shí)無人機(jī)已也可以接收到無人機(jī)甲的信息，即信息可以在這兩架無人機(jī)之間共享互通，這樣形成的圖就是無向圖；而在有些無人機(jī)網(wǎng)絡(luò)中信息交流可能是單向的，無人機(jī)甲可以接收無人機(jī)已的信息，而無人機(jī)已卻不能接收無人機(jī)甲的信息，這樣形成的圖就是有向圖，如果我們能這樣去解釋有向圖和無向圖而不在拘泥于“單行線和雙行線”，肯定能夠使同學(xué)們對(duì)于有向圖和無向圖的理解更加深刻，也使之能夠明白為什么非要把圖分成有向圖和無向圖來進(jìn)行研究。

3 連通性的概念與意義

所謂圖的連通性是指圖中的任意兩個(gè)頂點(diǎn)都是連通的，也即是任意兩個(gè)頂點(diǎn)之間都存在一條初等鏈。而針對(duì)無人機(jī)網(wǎng)絡(luò)，所謂連通性是指任意兩個(gè)無人機(jī)即使兩者之間不能進(jìn)行直接的信息交流也能夠借助其他的無人機(jī)進(jìn)行間接的信息交流，從而實(shí)現(xiàn)信息的共享。

如圖1的無人機(jī)網(wǎng)絡(luò)就是一個(gè)聯(lián)通圖，而圖2的無人機(jī)網(wǎng)絡(luò)已就是不聯(lián)通的。對(duì)于無人機(jī)網(wǎng)絡(luò)來說連通性意味著什么呢？這意味著這個(gè)o人機(jī)網(wǎng)絡(luò)可以實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)一致性[3]，所謂網(wǎng)絡(luò)一致性是指網(wǎng)絡(luò)的一種集體行為，即每一個(gè)無人機(jī)的狀態(tài)（或者說行為）可以趨近于一致，而多智能體網(wǎng)絡(luò)的一致性問題是當(dāng)今控制論領(lǐng)域研究的一個(gè)熱點(diǎn)問題，這個(gè)時(shí)候?qū)W生會(huì)明白原來連通性背后隱藏著這么大的意義?。⊥瑫r(shí)也進(jìn)一步的拓廣了同學(xué)們的視野，使他們明白了圖與網(wǎng)絡(luò)分析在當(dāng)今科學(xué)研究的前沿中起到了多么重要的作用，從而激起他們對(duì)圖論學(xué)習(xí)的積極性。這時(shí)候我們可以誘導(dǎo)學(xué)生思考這樣一個(gè)問題：在一個(gè)無人機(jī)網(wǎng)絡(luò)中，整個(gè)網(wǎng)絡(luò)時(shí)時(shí)刻刻都不是聯(lián)通的，那么這個(gè)時(shí)候整個(gè)網(wǎng)絡(luò)還能實(shí)現(xiàn)一致性嗎？

比如整個(gè)網(wǎng)絡(luò)可能在圖3和圖4兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行著隨機(jī)切換，這兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)都不是聯(lián)通的，那么這個(gè)時(shí)候網(wǎng)絡(luò)能實(shí)現(xiàn)一致性嗎？

回答是肯定的。最新的研究結(jié)果表明，只要整個(gè)網(wǎng)絡(luò)是“聯(lián)合聯(lián)通”的，網(wǎng)絡(luò)就能夠?qū)崿F(xiàn)一致性[3，4]，而圖3和圖4的并就是圖1，而圖1是聯(lián)通圖，因此多智能體網(wǎng)絡(luò)在圖3和圖4之間相互切換時(shí)，整個(gè)網(wǎng)絡(luò)是可以實(shí)現(xiàn)一致性的。從而我們能夠引入一個(gè)新的概念“聯(lián)合聯(lián)通”，所謂聯(lián)合聯(lián)通是指當(dāng)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)在若干個(gè)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)上切換時(shí)，如果這些拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的并是一個(gè)聯(lián)通網(wǎng)絡(luò)，這時(shí)候就稱隨時(shí)間演化的網(wǎng)絡(luò)是聯(lián)合聯(lián)通的。而“聯(lián)合聯(lián)通”這個(gè)概念在現(xiàn)在的大多數(shù)的運(yùn)籌性的教科書中都沒有出現(xiàn)，從而能夠進(jìn)一步的擴(kuò)大學(xué)生的知識(shí)面。

4 支撐樹的概念與意義

在講到支撐樹的概念的時(shí)候我們可以先讓同學(xué)們比較兩個(gè)無人機(jī)網(wǎng)絡(luò)圖5和圖6，問問同學(xué)們，這兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)哪個(gè)網(wǎng)絡(luò)可能更能夠節(jié)約通信成本。從而我們能夠引入樹與支撐樹的概念。使得學(xué)生能夠明白要想實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)一致性在聯(lián)通性的基礎(chǔ)上網(wǎng)絡(luò)還可以進(jìn)一步的簡化，即網(wǎng)絡(luò)圖只要存在支撐樹多智能體網(wǎng)絡(luò)就能夠?qū)崿F(xiàn)一致性，從而求一個(gè)聯(lián)通圖的最小生成樹就顯得尤為重要，因?yàn)閷?duì)于多智能體網(wǎng)絡(luò)來說求一個(gè)聯(lián)通圖的最小支撐樹問題就是節(jié)約通信成本的問題，在當(dāng)今資源緊缺的情況下節(jié)約成本的意義是顯而易見的。

實(shí)際上，在圖論中的很多概念的講解都可以借組多智能體網(wǎng)絡(luò)，比如：度與連接矩陣的概念等，在這里就不一一敘述了。

5 結(jié)論

圖與網(wǎng)絡(luò)分析中的很多概念的講解都可以借助多智能體這個(gè)實(shí)際網(wǎng)絡(luò)，這樣做不僅能夠使問題變的通俗易懂，使學(xué)生對(duì)于概念的理解更加深刻，同時(shí)也拓廣了學(xué)生的知識(shí)面，從而極大地提高教學(xué)效果。

參考文獻(xiàn)：

[1] 錢頌迪，《運(yùn)籌學(xué)》，清華大學(xué)出版社，1981.09.

[2]Georg S. Seyboth， Dimos V. Dimarogonas， Karl H. Johansson， Event based broadcasting for multi-agent average consensus， Automatica， 49：245-252，2013.

第6篇：網(wǎng)絡(luò)分析范文

繼承安捷倫公司40多年來的優(yōu)良傳統(tǒng)以及在射頻/微波行業(yè)的豐富成功經(jīng)驗(yàn)，安捷倫公司于2007年推出新一代PNA-X微波矢量網(wǎng)絡(luò)分析儀。PNA-X采用全新的架構(gòu)，包括高質(zhì)量、穩(wěn)定的硬件架構(gòu)和非常靈活的軟件架構(gòu)，不再是簡單的網(wǎng)絡(luò)分析儀，而是一個(gè)平臺(tái)或測(cè)試系統(tǒng)，基于這個(gè)平臺(tái)增加選件可以獨(dú)立實(shí)現(xiàn)通常需要使用頻譜分析儀和噪聲系數(shù)分析儀才能完成的功能。

PNA-X最大的特點(diǎn)就是單次連接多項(xiàng)測(cè)量，完成校準(zhǔn)及連接好被測(cè)件后，可以完成被測(cè)件幾乎所有參數(shù)的測(cè)量；對(duì)于放大器可以同時(shí)測(cè)量駐波、增益、諧波、1dB壓縮點(diǎn)、AM到PM轉(zhuǎn)換、三階交調(diào)和噪聲系數(shù)、PAE等參量。PNA-X的產(chǎn)品定位是面向有源器件的測(cè)量，像功率放大器、低噪聲放大器、混頻器、變頻器、T/R組件、天線等。

PNA-X特征

總體特征

10MHz至26.5GHz；2和4端口；內(nèi)置高性能雙信號(hào)源；一體化脈沖測(cè)試方案；內(nèi)置合路器和機(jī)械開關(guān)；先進(jìn)的校準(zhǔn)技術(shù)；10.4英寸觸摸屏。

最新測(cè)量應(yīng)用

噪聲系數(shù)測(cè)量：新的噪聲系數(shù)測(cè)試行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)；

非線性X參數(shù)測(cè)量：世界上第一臺(tái)非線性矢量網(wǎng)絡(luò)分析儀；

嵌入式本振變頻器測(cè)量：世界上第一個(gè)實(shí)現(xiàn)針對(duì)嵌入式本振且不能外接參考時(shí)基的變頻器件的絕對(duì)群時(shí)延測(cè)量；

增益壓縮測(cè)量：世界上第一個(gè)同時(shí)進(jìn)行掃頻率和掃功率，完成放大器1d或xdB壓縮點(diǎn)的測(cè)量；

脈沖測(cè)量：世界上第一個(gè)內(nèi)置脈沖調(diào)制器和脈沖信號(hào)發(fā)生器的一體化脈沖網(wǎng)絡(luò)分析儀；

真正的差分測(cè)量：為差分器件提供真正的差分激勵(lì)；

標(biāo)量混頻器測(cè)量：基于失配誤差消除的功率校準(zhǔn)；

矢量混頻器測(cè)量：實(shí)現(xiàn)混頻器或變頻器的絕對(duì)群時(shí)延測(cè)量；

交調(diào)/諧波失真測(cè)量：無需任何外置設(shè)備提供掃頻或掃功率的交調(diào)失真/諧波失真測(cè)量。

最新校準(zhǔn)技術(shù)

QSOLT(快速的SOLT)校準(zhǔn)：減少機(jī)械校準(zhǔn)的校準(zhǔn)步驟，從而提高效率；

增強(qiáng)型頻響校準(zhǔn)：非常適用于大功率放大器測(cè)量；UnknownThrough(未知直通)校準(zhǔn)：適合于非插入器件測(cè)量。

PNA-X的新測(cè)量應(yīng)用

基于冷態(tài)噪聲源的噪聲系數(shù)測(cè)量方案

基于PNA-X的冷態(tài)噪聲源技術(shù)，可以通過消除失配來保證50歐姆測(cè)試環(huán)境，從而精確地測(cè)量低噪聲放大器的噪聲系數(shù)，精度高于傳統(tǒng)的Y因子法。

由于網(wǎng)絡(luò)儀采用冷噪聲技術(shù)，因此需要一個(gè)源阻抗，安捷倫采用電子校準(zhǔn)件作為阻抗Tuner，電子校準(zhǔn)件內(nèi)部共有7種阻抗?fàn)顟B(tài)。阻抗Tuner通過網(wǎng)絡(luò)儀前面板的跳線連接到端口1的前面，有關(guān)細(xì)節(jié)參考圖3。

圖4給出了針對(duì)同一個(gè)放大器的不同測(cè)試方案的總測(cè)量不確定的對(duì)比結(jié)果。這個(gè)對(duì)比結(jié)果是針對(duì)晶片上低噪聲放大器的噪聲系數(shù)測(cè)量，不難看出，基于網(wǎng)絡(luò)儀的冷噪聲技術(shù)具有很大的優(yōu)勢(shì)，除此之外測(cè)量速度也有顯著提高。

嵌入式本振變頻器測(cè)量

嵌入式本振變頻器件也是變頻器件的一種類型，只是本振源內(nèi)置于變頻器件之中，而且其本振源的時(shí)鐘/時(shí)基不能與外部設(shè)備同步。這種變頻器件在衛(wèi)星系統(tǒng)和大型雷達(dá)整機(jī)系統(tǒng)都有應(yīng)用，圖5給出變頻器件的一個(gè)實(shí)例。

當(dāng)測(cè)量嵌入式本振變頻器件時(shí)，變頻器件內(nèi)置本振的具體工作頻率對(duì)于網(wǎng)絡(luò)分析儀是一個(gè)未知量，這樣中頻輸出信號(hào)的頻率就未知，而網(wǎng)絡(luò)儀的接收機(jī)必須精確知道中頻輸出信號(hào)的頻率，才能進(jìn)行變頻器件的絕對(duì)群時(shí)延測(cè)量。

嵌入式本振變頻器件的群時(shí)延是衛(wèi)星系統(tǒng)和雷達(dá)系統(tǒng)要求的一個(gè)重要指標(biāo)，因此，如何測(cè)量嵌入式本振變頻器件的絕對(duì)群時(shí)延一直是整個(gè)業(yè)內(nèi)的科學(xué)難題。

針對(duì)上面的科學(xué)難題，安捷倫公司于2007年給出了解決方案，并且推出了基于PNA-X/PNA網(wǎng)絡(luò)儀的084選件。

測(cè)量時(shí)首先設(shè)定射頻輸入信號(hào)的頻率，然后在網(wǎng)絡(luò)儀的接收機(jī)中掃頻測(cè)量變頻器的中頻輸出端的信號(hào)大小，信號(hào)最強(qiáng)時(shí)所對(duì)于的頻率即變頻器的中頻，通過中頻，我們就能得到本振的頻率，為了精確測(cè)量中頻信號(hào)的頻率，網(wǎng)絡(luò)儀進(jìn)行如下兩步掃描：寬帶掃描和窄帶掃描。

首先是寬帶掃描，也就是讓接收機(jī)在一定寬度的頻率范圍內(nèi)進(jìn)行掃描，確定中頻的大概工作頻率。

其次是精確掃描，也就是確定中頻的相位隨時(shí)間的變化，然后我們由式子ΔF=ΔΦ/(360*ΔT)即可以精確地計(jì)算出頻率偏差。

根據(jù)寬帶掃描和精確掃描的結(jié)果，可以精確地計(jì)算出中頻的工作頻率，然后我們就知道了本振的工作頻率。

圖6所示的黃色軌跡為使用外部信號(hào)源模擬混頻器的嵌入式本振的測(cè)量結(jié)果，這個(gè)源不使用外部時(shí)鐘/時(shí)基；紅色軌跡為外部信號(hào)源的時(shí)基與網(wǎng)絡(luò)儀的時(shí)基共享時(shí)測(cè)量結(jié)果。從此，可以看出兩種情況下的測(cè)量結(jié)果非常接近，因此證明這個(gè)方案能夠很好地解決嵌入式本振變頻器件的絕對(duì)群時(shí)延測(cè)量難題。

脈沖測(cè)量特點(diǎn)

內(nèi)置雙向脈沖調(diào)制器和4路脈沖信號(hào)發(fā)生器的一體化脈沖測(cè)試方案；5MHz中頻帶寬，使得寬帶模式下可以測(cè)量脈沖寬度≥250ns的窄脈沖；對(duì)于脈沖包絡(luò)測(cè)量，可以提供133ns的時(shí)間分辨率；窄帶模式下，可以測(cè)量脈沖寬度≥33ns(典型值20ns)的窄脈沖；對(duì)脈沖包絡(luò)測(cè)量，可以提供33ns(典型值20ns)的時(shí)間分辨率；完整的脈沖解決方案，無論寬帶模式還是窄帶模式，都可以進(jìn)行Point-in-Pulse、PulsePro-file和AveragePulse測(cè)量。此外，寬帶模式下還可以測(cè)量Pulse-to-Pulse；采用晶體濾波器、硬件門以及安捷倫專利的SpectrumNulling技術(shù)和軟件門技術(shù)，使得PNA-X在窄帶模式下測(cè)量動(dòng)態(tài)范圍相對(duì)于PNA有了顯著的提高；免費(fèi)的寬帶模式測(cè)試應(yīng)用程序，使得脈沖測(cè)試變得非常簡單易用，從而大大提高測(cè)試效率；支持外置脈沖調(diào)制器和脈沖信號(hào)發(fā)生器；支持長時(shí)延系統(tǒng)測(cè)量，如：遠(yuǎn)場(chǎng)脈沖天線測(cè)量；支持脈沖模式下雙端口校準(zhǔn)和增強(qiáng)型頻響校準(zhǔn)。

增益壓縮測(cè)量

業(yè)界第一個(gè)同時(shí)掃頻率和掃功率的xdB增益壓縮測(cè)量應(yīng)用。

傳統(tǒng)的測(cè)試方法都是使用網(wǎng)絡(luò)分析儀在固定頻點(diǎn)做功率掃描，針對(duì)不同的頻點(diǎn)需要重新校準(zhǔn)，因此嚴(yán)重影響測(cè)試效率。由于放大器大多數(shù)都是在一定的帶寬內(nèi)工作，因此行業(yè)真正需求的增益壓縮測(cè)量方法是要求網(wǎng)絡(luò)儀能夠提供同時(shí)掃頻率和掃功率的二維掃描來測(cè)量在放大器帶寬內(nèi)的1dB或xdB壓縮點(diǎn)。

為了該需求，安捷倫公司推出了086選件提供二維掃描實(shí)現(xiàn)同時(shí)掃頻率和掃功率，圖7給出了一個(gè)實(shí)際的測(cè)量結(jié)果供您參考。

第7篇：網(wǎng)絡(luò)分析范文

關(guān)鍵詞：無線網(wǎng)絡(luò)分析器；ZigBee；802.15.4

短距離無線網(wǎng)絡(luò)市場(chǎng)正呈爆炸性增長。In-Stat稱，通過ZigBee協(xié)議規(guī)范和其他專有協(xié)議，到2009年IEEE 802.15.4無線個(gè)人局域網(wǎng)(PAN)的市場(chǎng)可實(shí)現(xiàn)200％的增長，年發(fā)貨量將超過1,5000萬單位。

對(duì)于無線設(shè)計(jì)人員而言，目前有許多射頻(RF)收發(fā)器和ZigBee協(xié)議?？捎脕碓趹?yīng)用中實(shí)現(xiàn)ZigBee協(xié)議功能。無論選擇了哪種收發(fā)器和協(xié)議棧，設(shè)計(jì)工程師都應(yīng)該查找能夠幫助他們快速評(píng)估和開發(fā)ZigBee協(xié)議應(yīng)用的設(shè)備和工具。若已確定ZigBee協(xié)議的復(fù)雜度，那么設(shè)計(jì)人員也需要使用合適的開發(fā)工具來幫助他們?cè)O(shè)計(jì)和調(diào)試應(yīng)用程序。

有多個(gè)無線網(wǎng)絡(luò)分析器或“嗅探器”可供使用。在您首次：開始無線開發(fā)時(shí)，獲取一個(gè)無線網(wǎng)絡(luò)分析器是一項(xiàng)關(guān)鍵性投資，可為您免去許多麻煩。有些分析器具有圖形界面，而有些分析器則具有更為基于文本的界面。請(qǐng)確保選擇的分析器具有易于閱讀的界面。在以下示例中，我們將使用Microchip的ZENA無線網(wǎng)絡(luò)分析器，它采用圖形的格式顯示消息。但是不管您選擇了哪種分析器，能夠快速解密ZigBee協(xié)議消息的密鑰部分將有助于您高效地開發(fā)和調(diào)試系統(tǒng)。

網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成

設(shè)備加入ZigBee協(xié)議網(wǎng)絡(luò)時(shí)出現(xiàn)的消息會(huì)告訴我們?cè)S多關(guān)于網(wǎng)絡(luò)的信息。當(dāng)設(shè)備試圖加入一個(gè)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，它會(huì)發(fā)出一個(gè)信標(biāo)(beacon)請(qǐng)求。鄰近的協(xié)調(diào)器或路由器通過發(fā)出信標(biāo)作出響應(yīng)。新設(shè)備將選擇一個(gè)信標(biāo)，然后向該設(shè)備發(fā)送一個(gè)關(guān)聯(lián)請(qǐng)求，請(qǐng)求加入網(wǎng)絡(luò)。在一段短暫延時(shí)后，新設(shè)備發(fā)送一個(gè)數(shù)據(jù)請(qǐng)求，請(qǐng)求響應(yīng)。網(wǎng)絡(luò)設(shè)備則發(fā)送一個(gè)關(guān)聯(lián)響應(yīng)，指示該新設(shè)備是否已被網(wǎng)絡(luò)接受。這些消息顯示如圖1。

第一條消息來自于新設(shè)備，用于請(qǐng)求信標(biāo)。后兩條消息是信標(biāo)。我們可以從這些信標(biāo)中知道一些關(guān)于設(shè)備的有用信息。首先，我們可以知道第二條信標(biāo)來自于協(xié)調(diào)器，因?yàn)槠湓吹刂窞?x0000且信標(biāo)有效負(fù)載中指定的深度為0。第一條信標(biāo)來自于路由器，因?yàn)槠湓吹刂贩橇恪Ｎ覀円部梢灾来寺酚善鲿?huì)通過該協(xié)調(diào)器加入網(wǎng)絡(luò)，因?yàn)樗谕粋€(gè)網(wǎng)絡(luò)上(源PAN是相同的)且信標(biāo)有效負(fù)載“深度”為1。我們還可以知道在應(yīng)用層，這兩個(gè)設(shè)備都將接受新設(shè)備加入網(wǎng)絡(luò)，因?yàn)槌瑤?guī)范“Assoc”位被置1。但是，如果我們查看信標(biāo)有效負(fù)載，我們可以看到協(xié)調(diào)器不能接受任何其他路由器或終端設(shè)備加入網(wǎng)絡(luò)，因?yàn)椤癛trCap”和“DevCap”位均為0。同時(shí)，路由器仍然可以接受路由器和終端設(shè)備。

在第四條消息中，新設(shè)備已決定試圖加入網(wǎng)絡(luò)。通過檢查關(guān)聯(lián)請(qǐng)求的目標(biāo)地址，我們可以知道新設(shè)備正試圖加入哪個(gè)網(wǎng)絡(luò)設(shè)備――路由器。關(guān)聯(lián)請(qǐng)求可告訴我們關(guān)于新設(shè)備的許多信息。其關(guān)鍵元素是“Dev”和“RxOn”位?！癉ev”位指示設(shè)備正試圖作為終端設(shè)備加入。而且，可以知道此設(shè)備將總是保持其收發(fā)器開啟，因此其父設(shè)備不必為其緩沖消息。此位對(duì)于以后的通信很重要。如果“RxOn”設(shè)置：為關(guān)閉，那么其父設(shè)備將認(rèn)為新設(shè)備保持其收發(fā)器關(guān)閉，它將為新設(shè)備緩沖消息。如果新設(shè)備從未請(qǐng)求消息，那么父設(shè)備也從不會(huì)發(fā)送消息給它!

最后，我們可以看到關(guān)聯(lián)請(qǐng)求成功?，F(xiàn)在我們?cè)诰W(wǎng)絡(luò)上有了一個(gè)新的FFD(全功能設(shè)備)終端設(shè)備，其短地址為0x1AF9。

應(yīng)答的發(fā)送

ZigBee協(xié)議是一個(gè)高度應(yīng)答的協(xié)議。有三個(gè)應(yīng)答級(jí)別：MAC(介質(zhì)訪問控制)、APS(應(yīng)用子層支持)和AF(應(yīng)用框架)。這不但提高了系統(tǒng)的可靠性，也使我們?cè)诎l(fā)生問題時(shí)能夠識(shí)別故障所在。在圖2中，設(shè)備0x0001正告知設(shè)備0x0000來使用應(yīng)答的所有三種級(jí)別將屬性設(shè)置為指定值。

第一條消息是發(fā)送給設(shè)備0x0000、要求設(shè)置屬性的命令。接下來是一條短MAC應(yīng)答，指示接收設(shè)備的收發(fā)器正確接收消息，通?？捎墒瞻l(fā)器自動(dòng)生成。ZigBee協(xié)議指定所有消息必須請(qǐng)求MAC應(yīng)答。在第一條消息的APS幀控制字段中，有一個(gè)位指示是否請(qǐng)求了APS應(yīng)答。如果該位置1，那么接收方ZigBee協(xié)議棧的APS層將自動(dòng)生成一條APS應(yīng)答，如第三條消息所示。此應(yīng)答指示目標(biāo)設(shè)備的協(xié)議棧接收到了消息。APS應(yīng)答還將生成另外一條MAC應(yīng)答，如第四條消息所示。

查看第一條消息的事務(wù)解碼，我們將看到使用了“Set with Acknowledge”命令。這是一條發(fā)送給應(yīng)用層的指示，應(yīng)用層必須使用“Set Response”命令對(duì)該命令進(jìn)行應(yīng)答，如第五條消息所示。此應(yīng)答指示應(yīng)用層接收到了消息，而且在將屬性設(shè)置為請(qǐng)求的值時(shí)，發(fā)送的錯(cuò)誤代碼將指示是否存在任何問題。AF應(yīng)答將生成另外一條MAC應(yīng)答，如第六條消息所示。此外，發(fā)送的AF應(yīng)答帶有請(qǐng)求的APS應(yīng)答，這將生成第七和第八條消息。這些多層應(yīng)答會(huì)產(chǎn)生相當(dāng)大的數(shù)據(jù)流量；但是如果消息鏈中出現(xiàn)中斷，我們將更容易定位問題，如表1所示。

拓?fù)鋯栴}

當(dāng)開發(fā)了無線網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)之后，無線網(wǎng)絡(luò)分析器可以幫助進(jìn)行安裝和拓?fù)浞治?。一些無線網(wǎng)絡(luò)分析器，如ZENA無線網(wǎng)絡(luò)分析器在內(nèi)，當(dāng)消息經(jīng)由網(wǎng)絡(luò)的時(shí)候都能夠以圖形的方式顯示數(shù)據(jù)流量。設(shè)備以圓形節(jié)點(diǎn)表示，而消息則以連接到節(jié)點(diǎn)的線表示若裝載了描述物理布局的位圖，則拓?fù)鋯栴}將清楚得多。

假設(shè)有一個(gè)網(wǎng)絡(luò)，它有四個(gè)設(shè)備、一個(gè)協(xié)調(diào)器、兩個(gè)路由器和一個(gè)FFD終端設(shè)備。盡管所有設(shè)備都是全功能設(shè)備，還是可以從數(shù)據(jù)包分析中看出，F(xiàn)FD終端設(shè)備和任一路由器之間的消息是通過另一個(gè)路由器發(fā)送的。如果打開“NetworkConfiguration Display”(網(wǎng)絡(luò)配置顯示)窗口，裝載描述性位圖，并將節(jié)點(diǎn)拖到描述其物理位置的位圖上的相應(yīng)位置時(shí)，那么可以很快地看出發(fā)生了什么。圖3顯示了“Network Configuration Display”窗口，其中網(wǎng)絡(luò)流量有問題。我們可以看到有兩個(gè)設(shè)備彼此都不在對(duì)方的射頻范圍內(nèi)，很有可能是由于建筑物內(nèi)的隔墻造成的。消息必須經(jīng)過另一個(gè)設(shè)備路由才能到達(dá)其目標(biāo)設(shè)備。因此，盡管這種情況一開始有點(diǎn)糟糕，但現(xiàn)在可以看出系統(tǒng)行為與預(yù)期設(shè)想完全一致。

注意，一個(gè)“嗅探器”可能無法看到網(wǎng)絡(luò)上所有節(jié)點(diǎn)。為了觀測(cè)所有網(wǎng)絡(luò)流量，可能需要獲得來自不同位置的多個(gè)消息捕獲，或者使用位于不同位置的多個(gè)“嗅探器”。

第8篇：網(wǎng)絡(luò)分析范文

DOI：10.16842/j.cnki.issn2095-5588.2016.08.0021引言

“社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析” （Social Network Analysis， SNA）是在人類學(xué)、社會(huì)學(xué)、心理學(xué)等眾多領(lǐng)域中發(fā)展起來的研究個(gè)體之間關(guān)系結(jié)構(gòu)的分析方法，是對(duì)社會(huì)關(guān)系進(jìn)行量化分析的一門藝術(shù)和技術(shù)。SNA主要用于描述和測(cè)量個(gè)體之間的關(guān)系以及這些關(guān)系中所包含的資源、信息等，并根據(jù)這些關(guān)系建立模型，進(jìn)而研究關(guān)系與行為之間的相互影響（劉軍， 2004）。SNA從“關(guān)系”角度來揭示社會(huì)情境與嵌套于其中的個(gè)體的心理和行為的互動(dòng)影響，即個(gè)體可以能動(dòng)地構(gòu)造他們的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)（選擇效應(yīng)，selection effect），同時(shí)這些關(guān)系又反過來影響個(gè)體的心理與行為（影響效應(yīng)，influence effect）。因此，個(gè)體既形塑社會(huì)網(wǎng)絡(luò)，也被社會(huì)網(wǎng)絡(luò)形塑（劉軍， 2006； 馬紹奇， 2012； 馬紹奇， 焦璨， 張敏強(qiáng)， 2011 ）。在SNA中，反映個(gè)體之間關(guān)系的數(shù)據(jù)稱為關(guān)系數(shù)據(jù)（relational data），通常的數(shù)據(jù)類型是0、1二分變量數(shù)據(jù)，即1表示兩個(gè)行動(dòng)者之間存在關(guān)系，0表示不存在關(guān)系（馬紹奇， 2012）。

SNA從嵌入社會(huì)情境的個(gè)體之間的關(guān)系出發(fā)，分析群體結(jié)構(gòu)及其與心理行為的相互作用，更能反映人際交往的社會(huì)性特點(diǎn)。如，運(yùn)用SNA方法系統(tǒng)研究中學(xué)生班級(jí)的學(xué)習(xí)關(guān)系、友誼關(guān)系、咨詢關(guān)系、信息交流關(guān)系等，運(yùn)用SNA方法研究中學(xué)生的支持網(wǎng)絡(luò)對(duì)中學(xué)生學(xué)業(yè)和心理健康等方面的影響。這不僅有利于從社會(huì)關(guān)系的視角理解學(xué)生人際關(guān)系的形成、特征和影響因素，還能及時(shí)掌握學(xué)生的心理動(dòng)態(tài)，維護(hù)學(xué)生的心理健康（唐文清等， 2014）。但是，由于SNA的應(yīng)用涉及到更多的人事物，數(shù)據(jù)的缺失是必然現(xiàn)象。研究者在SNA中常常會(huì)遇到數(shù)據(jù)應(yīng)答率在65%至90%的情況（Albrecht， 1984； Dean & Brass， 1985； Moch， 1980； Monge， Edwards， & Kirste， 1983； Roberts & O′Reilly， 1978， 1979）。此外，由于數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的依賴性，如果網(wǎng)絡(luò)中的行動(dòng)者或者關(guān)系存在缺失，就難以全面地描述缺失行動(dòng)者及其鄰近行動(dòng)者的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境（Robins， Pattison， & Woolcock， 2004）。已有研究發(fā)現(xiàn)，缺失數(shù)據(jù)不僅對(duì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)描述產(chǎn)生消極影響，還會(huì)低估關(guān)系強(qiáng)弱和聚類系數(shù)，并使得中心性和度數(shù)的測(cè)量出現(xiàn)不穩(wěn)定的情況（Burt， 1987； Borgatti & Molina， 2003； Costenbader & Valente， 2003； Kossinet， 2006； Huisman， 2009）。這說明，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)描述和網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分析的結(jié)果會(huì)因?yàn)槿笔?shù)據(jù)而產(chǎn)生偏差。

心理技術(shù)與應(yīng)用4卷

8期黃菲菲張敏強(qiáng)： 社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析中缺失數(shù)據(jù)的處理方法

要使SNA方法得到更好的應(yīng)用及認(rèn)可，既要介紹理論及應(yīng)用方法，同時(shí)還要解決方法使用中可能出現(xiàn)的各種問題。例如，在數(shù)據(jù)收集和研究結(jié)論的推廣方面，如何在實(shí)際的應(yīng)用分析中，完善相關(guān)的統(tǒng)計(jì)模型和參數(shù)估計(jì)方法的發(fā)展，如何提高數(shù)據(jù)收集的信效度，如何處理缺失值等問題（馬紹奇， 焦璨， 張敏強(qiáng)， 2011； 焦璨， 吳換杰， 黃?h娜， 黃菲菲， 張敏強(qiáng)， 2014）。由于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的相互依賴性，對(duì)缺失數(shù)據(jù)的處理不能采用常規(guī)的缺失處理方法。本文就SNA中缺失數(shù)據(jù)的原因及缺失機(jī)制，比較分析了常用的四種缺失數(shù)據(jù)處理方法在實(shí)際應(yīng)用中的優(yōu)缺點(diǎn)，并就SNA中如何處理缺失數(shù)據(jù)提出建議。

2缺失數(shù)據(jù)的原因

21邊界規(guī)范問題

邊界規(guī)范問題指的是在網(wǎng)絡(luò)研究中指定行動(dòng)者或者關(guān)系之間包含的規(guī)則（Laumann， Marsden， & Prensky， 1983）。例如，學(xué)者在研究青少年的冒險(xiǎn)行為過程中，想了解他們?cè)趯W(xué)校里的人際關(guān)系情況。圖1中的A、B、C、D是四位青少年在學(xué)校里的人際關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，E、F、G三位青少年雖然和A、B、C、D四位青少年的交往密切，但是學(xué)校外的人際關(guān)系與研究目的無關(guān)，因此，E、F、G三者和研究中的青少年的人際關(guān)系就容易被忽視（Valente， Fujimoto， Unger， Soto， & Meeker， 2013）?？傮w而言，邊界規(guī)范是由研究者自行決定的。在實(shí)際包含網(wǎng)絡(luò)的例子中，組織成員或者由位置界定的正式定義大部分取決于一個(gè)正式組織團(tuán)隊(duì)中成員占據(jù)的排列位置，例如一個(gè)學(xué)校最受歡迎的前10名老師或者一個(gè)班級(jí)成績最好的前五名同學(xué)（Kossinets， 2006）。

社會(huì)網(wǎng)絡(luò)是由行動(dòng)者及行動(dòng)者之間的關(guān)系組成的，因此研究者在規(guī)范網(wǎng)絡(luò)邊界時(shí)，除了需要考慮通過一組行動(dòng)者來界定網(wǎng)絡(luò)邊界外，還要決定哪些關(guān)系應(yīng)該納入研究范圍里。對(duì)于如何有效地規(guī)范網(wǎng)絡(luò)邊界，學(xué)者們提出了一個(gè)準(zhǔn)則，即根據(jù)可測(cè)量行動(dòng)者的交互作用確定。因此，研究中的網(wǎng)絡(luò)邊界被定義為該邊界記錄了在特定情境中行動(dòng)者間的交互作用（Laumann， Marsden， & Prensky， 1983）。但是，無論是情景還是交互作用的設(shè)置，研究者首先需要根據(jù)研究目的給出操作性定義，然后再確定在這個(gè)情境中包含哪些存在交互作用的行動(dòng)者。隨著電子科技時(shí)代的發(fā)展與進(jìn)步，這個(gè)準(zhǔn)則不再僅限于小網(wǎng)絡(luò)，因?yàn)榇笠?guī)模的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)交互作用數(shù)據(jù)可以通過郵件傳遞或者虛擬社區(qū)的記錄得到（Newman， 2002； Ebel， Mielsch， & Bornholdt， 2002； Guimera， Danon， DiazGuilera， Giralt， & Arenas， 2003； Holme， Edling， & Lijeros， 2004）。

22固定選擇的研究設(shè)計(jì)

固定選擇的研究設(shè)計(jì)指的是網(wǎng)絡(luò)中行動(dòng)者和關(guān)系的缺失依賴于研究設(shè)計(jì)中提名選擇的限定（Holland & Leinhard， 1973），即網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的偏差是由于研究設(shè)計(jì)造成的。假設(shè)圖2中的行動(dòng)者A屬于Z團(tuán)體，在這個(gè)團(tuán)體中，他和其他5個(gè)行動(dòng)者有關(guān)系，現(xiàn)研究者要求行動(dòng)者A提名y個(gè)和他關(guān)系最好的行動(dòng)者。如果y≤5，則行動(dòng)者A和其他5個(gè)行動(dòng)者之間的所有關(guān)系都包含在數(shù)據(jù)集中；如果y>5，則行動(dòng)者會(huì)失去5-y個(gè)關(guān)系。例如，學(xué)者想研究班級(jí)的學(xué)業(yè)咨詢網(wǎng)絡(luò)對(duì)學(xué)生學(xué)業(yè)拖延的影響，要求學(xué)生提名2個(gè)在學(xué)習(xí)上遇到困難或疑問時(shí)會(huì)請(qǐng)教的同學(xué)。如果學(xué)生平時(shí)向同學(xué)請(qǐng)教問題的人數(shù)普遍都是3個(gè)，那么學(xué)者得到的學(xué)業(yè)咨詢網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)是有偏差的。因?yàn)樵谠摼W(wǎng)絡(luò)中，大部分行動(dòng)者（學(xué)生）都失去了1個(gè)關(guān)系。

在固定選擇的研究設(shè)計(jì)中，會(huì)出現(xiàn)互惠提名（有關(guān)系的雙方相互提名），非互惠提名（有關(guān)系的雙方只有一方提名）和無提名（有關(guān)系的雙方均不提名）三種情況。從本質(zhì)上而言，非互惠提名和其他兩種提名的情況不一樣（例如：好朋友和普通朋友的區(qū)別），因此，研究者需要考慮是否將其納入到研究范圍內(nèi)。固定選擇的研究設(shè)計(jì)還容易使數(shù)據(jù)呈現(xiàn)非隨機(jī)缺失的模式，如受歡迎的個(gè)體更有可能被其他行動(dòng)者提名（Feld， 1991）。但是，在不同結(jié)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)中，這種影響會(huì)不一致（Newman， 2002； Vázquez & Moreno， 2003）。例如，在非相稱混合性（即受歡迎的行動(dòng)者傾向于和不受歡迎的行動(dòng)者相聯(lián)系）的網(wǎng)絡(luò)中，互惠提名將會(huì)導(dǎo)致更多關(guān)系缺失的情況出現(xiàn)。

23網(wǎng)絡(luò)調(diào)查中的無應(yīng)答

網(wǎng)絡(luò)調(diào)查中的無應(yīng)答包括應(yīng)答者完全缺失和特定項(xiàng)目的數(shù)據(jù)缺失（Stork & Richands， 1992； Rumsey， 1993）。應(yīng)答者完全缺失指的是行動(dòng)者沒有參與到調(diào)查研究中，因此行動(dòng)者的發(fā)出關(guān)系對(duì)于分析而言是無效的（如圖3所示，N表示缺失數(shù)據(jù)）。特殊項(xiàng)目的數(shù)據(jù)缺失指的是行動(dòng)者參與了調(diào)查研究，但是在特定項(xiàng)目上的數(shù)據(jù)缺失，因此只有行動(dòng)者的部分關(guān)系對(duì)于分析而言是無效的（如圖4所示，N表示缺失數(shù)據(jù)）。例如，在一個(gè)關(guān)于學(xué)生情感咨詢網(wǎng)絡(luò)對(duì)學(xué)業(yè)成績影響的調(diào)查中，要求學(xué)生提名3個(gè)班上的好朋友。圖3中的A和D兩位學(xué)生因事由請(qǐng)假?zèng)]有參與此次研究，但圖3應(yīng)答者完全缺失是其余的學(xué)生在提名中提及到了A和D，所以A和D的無應(yīng)答屬于應(yīng)答者完全缺失。如果A和D參與了調(diào)查研究（如圖4），但是在提名中他們忽略了被提及的學(xué)生，即B提名了A，A沒有提名B，則A和D的無應(yīng)答屬于特殊項(xiàng)目的數(shù)據(jù)缺失。對(duì)于1-模網(wǎng)絡(luò)而言，即由一個(gè)行動(dòng)者集合內(nèi)部各個(gè)行動(dòng)者之間的關(guān)系構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)（劉軍， 2009），無應(yīng)答對(duì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及統(tǒng)計(jì)指標(biāo)的影響不大，但是對(duì)于存在多元交互作用情景的網(wǎng)絡(luò)（例如，二元網(wǎng)絡(luò)）而言，無應(yīng)答可能會(huì)造成特定的影響（Robins， Pattison， & Woolcock， 2004）。例如，在一個(gè)隸屬網(wǎng)絡(luò)的調(diào)查研究中，假設(shè)研究者沒有其他途徑可以了解團(tuán)隊(duì)的任何信息，只能要求行動(dòng)者報(bào)告他們隸屬于哪個(gè)團(tuán)隊(duì)。如果任何一個(gè)行動(dòng)者出現(xiàn)無應(yīng)答的情況，那么可能會(huì)出現(xiàn)這個(gè)無應(yīng)答行動(dòng)者所隸屬的團(tuán)隊(duì)缺失的情況。Huisman（2009）通過模擬研究發(fā)現(xiàn)，忽視網(wǎng)絡(luò)調(diào)查中的無應(yīng)答數(shù)據(jù)對(duì)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的描述分析會(huì)造成消極的影響。進(jìn)一步比較分析行動(dòng)者無應(yīng)答和特殊項(xiàng)目無應(yīng)答的結(jié)果發(fā)現(xiàn)，特殊項(xiàng)目的無應(yīng)答可能會(huì)造成更大的統(tǒng)計(jì)偏差。

網(wǎng)絡(luò)調(diào)查中的無應(yīng)答易導(dǎo)致行動(dòng)者或者關(guān)系的缺失，但是網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中除無應(yīng)答行動(dòng)者以外的不完整觀察行動(dòng)者的部分信息仍然是有用的，如可利用這個(gè)信息來估計(jì)缺失狀態(tài)的效果和分析不完整網(wǎng)絡(luò)（Costenbader & Valente， 2003； Robins， Pattison， & Woolcock， 2004； Gile & Handcock， 2006； Handcock & Gile， 2007）。此外，不完整觀察行動(dòng)者的部分信息還可用來估計(jì)行動(dòng)者和網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)性能，并能給缺失數(shù)據(jù)機(jī)制提供參考。

和前兩種缺失數(shù)據(jù)原因相比，無應(yīng)答是社會(huì)網(wǎng)絡(luò)調(diào)查中最經(jīng)常出現(xiàn)的缺失情況。因此，有不少學(xué)者開始關(guān)注社會(huì)網(wǎng)絡(luò)調(diào)查中無應(yīng)答的缺失問題（Daniel， 1975； Stork & Richards， 1992； Butts， 2003； Kossinets， 2006； Huisman & Steglich， 2008； nidaricˇ， Ferligoj， & Doreian， 2012）。

3缺失機(jī)制

不同的缺失數(shù)據(jù)來源，還涉及一個(gè)重要的問題，數(shù)據(jù)是否系統(tǒng)缺失。如果數(shù)據(jù)是系統(tǒng)缺失，那么缺失概率是否和觀察變量（性質(zhì)或?qū)傩裕┯嘘P(guān)。已有研究表明，在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中處理不同來源的缺失數(shù)據(jù)時(shí)，應(yīng)考慮缺失機(jī)制以提高處理方法的有效性（Huisman， 2009； nidaricˇ， Ferligoj， & Doreian， 2012）。

缺失機(jī)制指的是數(shù)據(jù)的缺失概率和研究變量之間的關(guān)系（Schafer & Graham， 2002）。Rubin在1976年根據(jù)缺失引起的偏差程度定義了三種類型的缺失數(shù)據(jù)：完全隨機(jī)缺失（Missing Complete At Random， MCAR），隨機(jī)缺失（Missing At Random， MAR）和非隨機(jī)缺失（Missing Not At Random， MNAR）。假設(shè)所有變量觀測(cè)值Y中，完整的變量記為Yobs，缺失的變量記為Ymis。如果缺失概率和Yobs及Ymis相互獨(dú)立無關(guān)，此類缺失稱為MCAR。如果缺失概率和Yobs相關(guān)，和Ymis獨(dú)立無關(guān)，則為MAR。MNAR是指缺失概率依賴于Yobs和Ymis。因?yàn)閅mis的未知性，研究者常常難以判斷缺失數(shù)據(jù)屬于哪種類型的缺失機(jī)制。葉素靜，唐文清，張敏強(qiáng)和曹魏聰（2014）在對(duì)追蹤研究中缺失數(shù)據(jù)處理方法及應(yīng)用現(xiàn)狀的分析中綜述了三種類型缺失機(jī)制的粗略判斷方法。

對(duì)于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)而言，完全隨機(jī)缺失是指缺失概率和缺失關(guān)系的數(shù)值及觀察數(shù)據(jù)（例如，行動(dòng)者的屬性）無關(guān)。在這種情況下，觀察數(shù)據(jù)是原始觀察值的一個(gè)隨機(jī)樣本，因此不存在系統(tǒng)偏差。隨機(jī)缺失是指缺失概率和觀察數(shù)據(jù)有關(guān)，但是和缺失關(guān)系的數(shù)值無關(guān)。盡管在這種情況下缺失數(shù)據(jù)會(huì)呈現(xiàn)出系統(tǒng)模式，但是這些模式是可控的，因?yàn)樗鼈兒蜆颖局械挠^察數(shù)據(jù)有關(guān)。非隨機(jī)缺失是指缺失概率不僅和觀察數(shù)據(jù)有關(guān)，還和缺失關(guān)系的數(shù)值有關(guān)，這種類型的缺失數(shù)據(jù)會(huì)對(duì)統(tǒng)計(jì)分析的偏差程度造成很大的影響。因?yàn)樵诜请S機(jī)缺失的情況下，應(yīng)答者和無應(yīng)答者之間的差異是由系統(tǒng)誤差造成的，關(guān)于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)性質(zhì)的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)將會(huì)受到影響（Costenbader & Valente， 2003）。

4缺失數(shù)據(jù)處理方法

41完整個(gè)案法

完整個(gè)案法，即刪除部分已有的數(shù)據(jù)以保證所研究對(duì)象信息的完整性。完整個(gè)案法相當(dāng)于行動(dòng)者的列刪除法，它不僅移除不完整觀察行動(dòng)者的列數(shù)據(jù)且一并移除該行動(dòng)者的行數(shù)據(jù)，而移除行意味著在分析中移除不完整觀察行動(dòng)者和完整觀察行動(dòng)者之間的所有關(guān)系（Huisman & Steglich， 2008）。因此，使用完整個(gè)案法后用于分析的數(shù)據(jù)集是完整的，即每一個(gè)行動(dòng)者既有接收的關(guān)系也有發(fā)出的關(guān)系。例如，圖5（a）是一個(gè)班級(jí)情感關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的例子，其中有A、D、F三個(gè)無應(yīng)答行動(dòng)者，每一個(gè)無應(yīng)答者都沒有指向外部的情感關(guān)系，在觀察網(wǎng)絡(luò)的矩陣表達(dá)式中就會(huì)有幾行缺失關(guān)系數(shù)據(jù)N，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行完整個(gè)案法處理后，結(jié)果就會(huì)出現(xiàn)如圖5（b）呈現(xiàn)的小網(wǎng)絡(luò)。因此，完整個(gè)案法是在可完全觀察行動(dòng)者的小網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上進(jìn)行分析處理的。nidaricˇ， Ferligoj和Doreian（2012）用完整個(gè)案法等多種缺失數(shù)據(jù)處理方法對(duì)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)區(qū)組模型中的無應(yīng)答情況進(jìn)行分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，在小規(guī)模網(wǎng)絡(luò)中，完整個(gè)案法對(duì)區(qū)組模型結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定性影響最小。Robins， Pattison和Woolcock（2004）的研究結(jié)果則表明，完整個(gè)案法重新定義了網(wǎng)絡(luò)邊界：移除無應(yīng)答行動(dòng)者之后相當(dāng)于生成了一個(gè)更小的網(wǎng)絡(luò)。

完整個(gè)案法是一種加權(quán)方法，它丟棄了不完整個(gè)案的數(shù)據(jù)，對(duì)完整個(gè)案和缺失個(gè)案賦予了同樣的權(quán)重。在分析的統(tǒng)計(jì)軟件包里，完整個(gè)案法通常是默認(rèn)處理缺失數(shù)據(jù)的方法。它最大的一個(gè)優(yōu)點(diǎn)就是簡便，缺點(diǎn)則是因?yàn)楹鲆暡煌暾麄€(gè)案而丟失了大部分信息，很可能出現(xiàn)模型和數(shù)據(jù)無法擬合的情況。因此，只能在缺失概率較小的網(wǎng)絡(luò)中使用完整個(gè)案法。Schafer和Graham（2002）認(rèn)為，當(dāng)無應(yīng)答者是完全隨機(jī)缺失時(shí)，完整個(gè)案法可能是有效的。然而，如果這個(gè)前提假設(shè)不成立，統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果就會(huì)有偏差，因?yàn)槭Ｓ嗟男袆?dòng)者樣本可能是不具有代表性的。也有學(xué)者認(rèn)為，完全個(gè)案法從系統(tǒng)水平而言，嚴(yán)重?fù)p害了所有分析（Stork & Richards， 1992），且可能會(huì)暗中破壞社會(huì)網(wǎng)絡(luò)模型的假設(shè)（Snijders， Bunt， & Steglich， 2010）。

42有效個(gè)案法

有效個(gè)案法是指忽略缺失的數(shù)據(jù)，只使用觀測(cè)到的關(guān)系變量。有效個(gè)案法是直接對(duì)不完整數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，即根據(jù)SNA需要計(jì)算的統(tǒng)計(jì)值選擇行動(dòng)者的有效數(shù)據(jù)。例如，在一元統(tǒng)計(jì)分析中，在計(jì)算網(wǎng)絡(luò)的平均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差時(shí)，可以選擇所有變量都完整觀察的個(gè)體行動(dòng)者的有效數(shù)據(jù)，而在計(jì)算網(wǎng)絡(luò)的協(xié)方差或者相關(guān)系數(shù)時(shí)，則需要選擇所有變量都完整觀察的配對(duì)行動(dòng)者的有效數(shù)據(jù)。

Littile和Rubin（1989）在探討社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域關(guān)于缺失數(shù)據(jù)處理的分析方法時(shí)，比較了完整個(gè)案法和有效個(gè)案法對(duì)網(wǎng)絡(luò)的均值、方差、協(xié)方差及相關(guān)系數(shù)四個(gè)統(tǒng)計(jì)量的參數(shù)估計(jì)影響及二者的差異。研究結(jié)果表明，和完整個(gè)案法相比，使用有效個(gè)案法后，網(wǎng)絡(luò)的均值參數(shù)估計(jì)值是無偏的。但是，其余三個(gè)統(tǒng)計(jì)量的參數(shù)估計(jì)值的偏差較大。隨后，Little和Su（1989）進(jìn)一步對(duì)兩種方法的差異進(jìn)行了詳細(xì)的討論，也得出了相同的結(jié)果。

有效個(gè)案法簡單易行，和完整個(gè)案法相比，它的參數(shù)估計(jì)值較為精準(zhǔn)。但是有效個(gè)案法具有較低的統(tǒng)計(jì)功效，且和沒有缺失數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)估計(jì)值相比，存在很大的偏差。因此，研究者較少使用有效個(gè)案法對(duì)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。

43重建法

重建法指的是通過互惠關(guān)系來推斷缺失連接的存在與否。重建法和插補(bǔ)法不一樣，重建法在分析的過程中沒有增加新的關(guān)系，它只是通過觀察到的應(yīng)答者的入度關(guān)系（即行動(dòng)者接收的關(guān)系）來重建網(wǎng)絡(luò)中無應(yīng)答者的出度關(guān)系（即行動(dòng)者發(fā)出的關(guān)系）。從本質(zhì)上而言，即用已經(jīng)報(bào)告的一個(gè)關(guān)系進(jìn)行測(cè)量，且重建法僅允許兩個(gè)人之間的關(guān)系。重建之后的網(wǎng)絡(luò)中應(yīng)答者和無應(yīng)答者之間的關(guān)系是對(duì)稱的。使用重建法對(duì)SNA中的缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行處理時(shí)，必須滿足兩個(gè)原則： （1）相似性，即應(yīng)答行動(dòng)者與無應(yīng)答行動(dòng)者之間的作答模式應(yīng)具有相似性。因?yàn)橹亟ǚㄊ峭ㄟ^應(yīng)答行動(dòng)者所描述的關(guān)系去構(gòu)建無應(yīng)答行動(dòng)者的關(guān)系，所以兩個(gè)行動(dòng)者之間的應(yīng)答模式不能存在系統(tǒng)的偏差；（2）可靠性，即應(yīng)答行動(dòng)者所描述的和無應(yīng)答行動(dòng)者之間的關(guān)系要確認(rèn)是有效、可靠的（Stork & Richards， 1992）。自重建法提出以來，不少學(xué)者將其作為社會(huì)網(wǎng)絡(luò)缺失數(shù)據(jù)常用的處理方法。Gabbay和Zuckerman（1998）在有向網(wǎng)絡(luò)中，通過應(yīng)答行動(dòng)者報(bào)告的和無應(yīng)答行動(dòng)者之間的關(guān)系重建了網(wǎng)絡(luò)中行動(dòng)者之間的關(guān)系。Huisman和Steglich（2008）則用重建法研究了網(wǎng)絡(luò)面板數(shù)據(jù)中的無應(yīng)答缺失數(shù)據(jù)情況，結(jié)果表明重建法在構(gòu)建完整的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)時(shí)幾乎不會(huì)出現(xiàn)不收斂的問題。

一般而言，針對(duì)不同類型的網(wǎng)絡(luò)，重建法的程序如下所示：

（1）在無向網(wǎng)絡(luò)中，通過觀察到的應(yīng)答者之間的關(guān)系以及部分應(yīng)答者和無應(yīng)答者之間的關(guān)系對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行重構(gòu)（Stork & Richards， 1992）。

（2）在有向網(wǎng)絡(luò)中，通過對(duì)立關(guān)系來推斷缺失關(guān)系。例如，對(duì)于應(yīng)答行動(dòng)者i和無應(yīng)答行動(dòng)者j，重建法假設(shè)行動(dòng)者i描述的和行動(dòng)者j之間的所有關(guān)系和行動(dòng)者j所描述的關(guān)系是完全一致的，即研究者可以通過應(yīng)答行動(dòng)者i來插補(bǔ)對(duì)立關(guān)系的觀察值，即ximpij=xji（Huisman， 2009）。

重建法最大的優(yōu)點(diǎn)就是允許研究者最大化地利用有效信息去構(gòu)建社會(huì)網(wǎng)絡(luò)。有研究表明，當(dāng)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中存在缺失數(shù)據(jù)時(shí)，僅有437%的關(guān)系能夠被解釋，而使用重建法后，則能夠解釋缺失數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)中897%的關(guān)系數(shù)據(jù)（Neal， 2008）。但是，重建法無法構(gòu)建兩個(gè)無應(yīng)答行動(dòng)者之間的關(guān)系。如果兩個(gè)無應(yīng)答行動(dòng)者之間存在重要關(guān)系，研究者就無法使用重建法去正確地定義網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)。因此，需要用其它的插補(bǔ)方法來重建整個(gè)網(wǎng)絡(luò)。例如，對(duì)于無應(yīng)答行動(dòng)者之間的所有關(guān)系，隨機(jī)插補(bǔ)一個(gè)和觀察密度成比例的關(guān)系，使重建網(wǎng)絡(luò)中缺失關(guān)系的比例等于網(wǎng)絡(luò)的觀察密度。

44基于指數(shù)隨機(jī)圖模型的多重插補(bǔ)法

指數(shù)隨機(jī)圖模型（Exponential Random Graph Model， ERGM）又稱為p

瘙 ?? 模型，是用來描述x分布情況的概率質(zhì)量函數(shù)，其表達(dá)式為：

其中，q是網(wǎng)絡(luò)的實(shí)值函數(shù)，常以θTz（x）的形式出現(xiàn)，z是網(wǎng)絡(luò)的向量值函數(shù)，其取值為網(wǎng)絡(luò)統(tǒng)計(jì)值。這些統(tǒng)計(jì)值也被稱為結(jié)構(gòu)統(tǒng)計(jì)值，用來描述網(wǎng)絡(luò)中的結(jié)構(gòu)，如連接、三方關(guān)系等的數(shù)量。θ是一個(gè)維度為p×1的向量參數(shù)（θ∈Θ），ψ（θ）是一個(gè)常數(shù)，用于將函數(shù)值標(biāo)準(zhǔn)化（Koskinen， Robins， Wang， & Pattison， 2013）。

ERGM的原理是在綜合了實(shí)測(cè)網(wǎng)絡(luò)中的多種局部結(jié)構(gòu)特征情況下來計(jì)算這些網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)的可能性。具體過程為，首先使用馬爾科夫鏈蒙特卡洛最大似然估計(jì)法（Markov Chain Mont Carlo Maximum Likelihood Estimation， MCMCMLE）模擬出一個(gè)隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)，然后將這個(gè)隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)與實(shí)測(cè)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)進(jìn)行對(duì)比，最后通過對(duì)比指標(biāo)判斷是否采納結(jié)果。Robins（2009）用ERGM方法對(duì)有向社會(huì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析時(shí)指出，如果模擬的隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)不能很好地代表實(shí)測(cè)網(wǎng)絡(luò)，那么參數(shù)將被調(diào)整并運(yùn)用到下一次模擬中，且這樣的循環(huán)可能至少要進(jìn)行8000次，直到模擬網(wǎng)絡(luò)能夠很好地代表實(shí)測(cè)網(wǎng)絡(luò)為止。

基于ERGM的多重插補(bǔ)法，指的是通過ERGM產(chǎn)生的多個(gè)插補(bǔ)值的向量代替每一個(gè)缺失數(shù)據(jù)的過程。例如，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)中存在無應(yīng)答的缺失數(shù)據(jù)時(shí)，基于ERGM的多重插補(bǔ)法則會(huì)將應(yīng)答行動(dòng)者和無應(yīng)答行動(dòng)者看作是兩種不同類型的節(jié)點(diǎn)，然后區(qū)分應(yīng)答者之間的關(guān)系以及應(yīng)答者和無應(yīng)答者之間的關(guān)系。最后，根據(jù)研究者的調(diào)查目的，對(duì)缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)的處理。如果無應(yīng)答者是隨機(jī)缺失，則在網(wǎng)絡(luò)特定結(jié)構(gòu)間同質(zhì)性的前提下利用ERGM對(duì)缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行多重插補(bǔ)。如果無應(yīng)答者是非隨機(jī)缺失，且研究重點(diǎn)關(guān)注應(yīng)答者的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，則可以將包含無應(yīng)答者相關(guān)關(guān)系的信息看作是外源變量，并使用標(biāo)準(zhǔn)的馬爾科夫圖模型進(jìn)行分析（Koskinen， Robins， Wang， & Pattison， 2013）。

基于ERGM的多重插補(bǔ)法最大的優(yōu)點(diǎn)是，不僅能有效地辨別應(yīng)答者和無應(yīng)答者之間的差異是由系統(tǒng)誤差還是隨機(jī)誤差造成的，還可以在缺失數(shù)據(jù)是隨機(jī)缺失的情況下，最大化地利用觀察到的數(shù)據(jù)信息?；贓RGM的多重插補(bǔ)法從本質(zhì)上而言是通過網(wǎng)絡(luò)的局部結(jié)構(gòu)去推斷整體結(jié)構(gòu)。因此，即使數(shù)據(jù)有較大的缺失概率，只要網(wǎng)絡(luò)有足夠數(shù)量的局部網(wǎng)絡(luò)子結(jié)構(gòu)，就能夠通過觀察到的數(shù)據(jù)進(jìn)行有理的推斷。Koskinen，Robins和Pattison（2010）用基于ERGM的多重插補(bǔ)法對(duì)一個(gè)合作關(guān)系社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，實(shí)證及模擬研究結(jié)果表明，這種基于模型的多重插補(bǔ)法能夠正確地解釋網(wǎng)絡(luò)中80%的關(guān)系數(shù)據(jù)及允許有三分之一數(shù)據(jù)缺失的情況。但是，這種方法最大的缺點(diǎn)是運(yùn)算過程較復(fù)雜，耗時(shí)較長。

5問題與展望

缺失數(shù)據(jù)對(duì)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分析造成的消極影響主要體現(xiàn)在以下兩個(gè)方面：（1）減少的樣本量大小、行動(dòng)者及關(guān)系的信息易導(dǎo)致模型和數(shù)據(jù)出現(xiàn)不擬合的情況；（2）缺失數(shù)據(jù)容易造成參數(shù)估計(jì)的偏差。例如，Kossinet（2006）和Huisman（2009）的研究發(fā)現(xiàn)，缺失數(shù)據(jù)會(huì)使社會(huì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分析的結(jié)果產(chǎn)生偏差，因?yàn)槿笔?shù)據(jù)不僅對(duì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)描述產(chǎn)生消極影響，還會(huì)低估行動(dòng)者之間的關(guān)系強(qiáng)弱和網(wǎng)絡(luò)的聚類系數(shù)，容易造成中心性和度數(shù)測(cè)量不穩(wěn)定的情況。因此，缺失數(shù)據(jù)是SNA廣泛應(yīng)用面臨的嚴(yán)峻問題。

從表1的四種缺失處理方法的適用條件比較中可看到，缺失數(shù)據(jù)處理方法的選擇和缺失概率、缺失機(jī)制存在較大的關(guān)聯(lián)。進(jìn)一步比較四種方法的優(yōu)缺點(diǎn)可以發(fā)現(xiàn)，當(dāng)缺失數(shù)據(jù)是完全隨機(jī)缺失時(shí)，四種方法的參數(shù)估計(jì)是無偏的。當(dāng)缺失數(shù)據(jù)是非隨機(jī)缺失時(shí)，完整個(gè)案法和有效個(gè)案法雖簡單易行，但容易導(dǎo)致信息的大量流失及具有較低的統(tǒng)計(jì)功效和較大的參數(shù)估計(jì)偏差。其中，和完整個(gè)案法相比，有效個(gè)案法在參數(shù)分布估計(jì)方面的偏差要略小，因?yàn)橛行€(gè)案法分析的是全體有效樣本的數(shù)據(jù)。但在其它參數(shù)估計(jì)方面，兩種方法都出現(xiàn)了較大的偏差（Little & Rubin， 1989）。重建法和基于ERGM的多重插補(bǔ)法在非隨機(jī)缺失的情況下，可以忽略缺失機(jī)制的影響而直接在缺失概率較?。?0～30%）的網(wǎng)絡(luò)中應(yīng)用，兩種方法在參數(shù)估計(jì)方面沒有表現(xiàn)出太大的偏差，但是如果網(wǎng)絡(luò)中的缺失概率較大時(shí)，兩種方法會(huì)受到缺失機(jī)制的影響。

當(dāng)數(shù)據(jù)是隨機(jī)缺失時(shí)，重建法具有較好的統(tǒng)計(jì)功效，對(duì)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行描述性分析時(shí)，如計(jì)算網(wǎng)絡(luò)的平均度數(shù)、互惠性和傳遞性等網(wǎng)絡(luò)統(tǒng)計(jì)特征值，即使缺失概率達(dá)到50%，重建法仍然能夠表現(xiàn)良好（Huisman， 2009）。但重建法只能用于特定網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)缺失處理，且在某些情況下會(huì)高估連接的數(shù)量。雖然，在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)缺失概率不大時(shí)，重建法和基于ERGM的多重插補(bǔ)法均沒有太大的差異，但是后者能夠利用插補(bǔ)值間的差異來衡量估計(jì)結(jié)果中不確定性的大量信息。和重建法一樣，當(dāng)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的缺失數(shù)據(jù)樣本量在中等范圍以下時(shí)，基于ERGM的多重插補(bǔ)法具有較小的參數(shù)估計(jì)偏差且不會(huì)低估標(biāo)準(zhǔn)誤，但這種方法唯一的缺點(diǎn)就是運(yùn)算過程復(fù)雜，需要做大量的工作來構(gòu)建插補(bǔ)集以便于進(jìn)行結(jié)果分析，且當(dāng)缺失數(shù)據(jù)樣本量大時(shí)，模擬網(wǎng)絡(luò)和實(shí)測(cè)網(wǎng)絡(luò)可能會(huì)出現(xiàn)不擬合的情況。

就應(yīng)用現(xiàn)狀而言，國內(nèi)目前還沒有關(guān)于SNA中缺失數(shù)據(jù)的處理方法這方面的研究，而國外的應(yīng)用從2003年至今穩(wěn)定增長（Butts， 2003； Robins et al.， 2004； Kossinets， 2006； Gile & Handcock， 2006； Handcock & Gile， 2007； Koskinen， 2007； Smith & Moody， 2013）。

根據(jù)缺失數(shù)據(jù)處理方法的優(yōu)缺點(diǎn)比較和應(yīng)用現(xiàn)狀的分析，對(duì)其在心理學(xué)研究中的應(yīng)用提出以下建議：

第9篇：網(wǎng)絡(luò)分析范文

[關(guān)鍵詞]社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析 產(chǎn)業(yè)集群 創(chuàng)新

一、概述

在產(chǎn)業(yè)集群創(chuàng)新研究領(lǐng)域,學(xué)者們用到的網(wǎng)絡(luò)方法大致可以分為兩種:第一種是經(jīng)典的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法;第二種是新近興起的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)。這兩種方法各有一套自己的理論基礎(chǔ)和方法,但本文并無意比較二者優(yōu)劣。本文僅大致介紹社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析的相關(guān)理論以及討論社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析在產(chǎn)業(yè)集群創(chuàng)新研究中的運(yùn)用。

二、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析(social network analysis)簡介

社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析作為一種獨(dú)特的理論和研究方法從20世紀(jì)60年代興起、70年代快速發(fā)展、80年代成熟到90年代長盛不衰,歷時(shí)近40年。如果說結(jié)構(gòu)――功能主義統(tǒng)治了20世紀(jì)40 ～ 60年代的歐美社會(huì)學(xué)界,那么從20世紀(jì)70年代初期至今占據(jù)著歐美社會(huì)學(xué)特別是美國社會(huì)學(xué)主流地位的則是社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析,其領(lǐng)軍人物包括:伯特(Ronald Burt)、格蘭諾維特(Mark Granovetter)、諾科(David Knoke)、馬斯登(Peter Marsden)、維爾曼(Barry Wellman)、懷特(Harrison White)等學(xué)者。

社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析的構(gòu)建是基于交互單元或節(jié)點(diǎn)之間關(guān)系重要性的假設(shè)的。由節(jié)點(diǎn)之間的連邊所界定的關(guān)系是社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析的基礎(chǔ)組成部分,社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)是通過一系列連邊聯(lián)系起來的節(jié)點(diǎn)集合。按照網(wǎng)絡(luò)中所包含的節(jié)點(diǎn)的類型,網(wǎng)絡(luò)可以分為同質(zhì)網(wǎng)絡(luò)和異質(zhì)網(wǎng)絡(luò);按照連邊的類型,網(wǎng)絡(luò)可以被分為有向網(wǎng)絡(luò)和無向網(wǎng)絡(luò);按照連邊的重要性進(jìn)行區(qū)分,網(wǎng)絡(luò)可以被為有向含權(quán)網(wǎng)、有向無權(quán)網(wǎng)、無向含權(quán)網(wǎng)和無向無權(quán)網(wǎng)四類。

社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析的重要觀點(diǎn)如下所述:(1)世界是由網(wǎng)絡(luò)而不是由群體或主體組成的;(2)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)環(huán)境影響或制約主體行動(dòng),社會(huì)結(jié)構(gòu)決定二元關(guān)系(dyads)的運(yùn)作;(3)行動(dòng)者及其行動(dòng)是互依的單位,而不是獨(dú)立自主的實(shí)體;(4)行動(dòng)者之間的關(guān)系是資源流動(dòng)的渠道;(5)用網(wǎng)絡(luò)模型把各種(社會(huì)的、經(jīng)濟(jì)的、政治的)結(jié)構(gòu)進(jìn)行操作化,以便研究行動(dòng)者之間的持續(xù)性的關(guān)系模式。

三、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析相關(guān)理論及其在產(chǎn)業(yè)集群創(chuàng)新研究中的運(yùn)用

1.社會(huì)資本(social capital)

對(duì)社會(huì)資本概念的界定以科爾曼、布爾迪厄等的觀點(diǎn)為代表?？茽柭J(rèn)為,社會(huì)資本是個(gè)人擁有的表現(xiàn)為社會(huì)結(jié)構(gòu)資源的資本財(cái)產(chǎn),由構(gòu)成社會(huì)結(jié)構(gòu)的要素組成,主要存在于人際關(guān)系和社會(huì)結(jié)構(gòu)之中,并為結(jié)構(gòu)內(nèi)部的個(gè)人行動(dòng)提供便利。布爾迪厄指出,社會(huì)資本是資本的三種基本形態(tài)之一,是一種通過對(duì)“體制化關(guān)系網(wǎng)絡(luò)”的占有而獲取的實(shí)際的或潛在的資源的集合體。

個(gè)體社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的異質(zhì)性、網(wǎng)絡(luò)成員的社會(huì)地位、個(gè)體與網(wǎng)絡(luò)成員的關(guān)系力量決定著個(gè)體所擁有的社會(huì)資本的數(shù)量和質(zhì)量。和其他資本形式一樣,社會(huì)資本是生產(chǎn)性的,是否擁有社會(huì)資本,決定了人們是否可能實(shí)現(xiàn)某些既定的目標(biāo)。但社會(huì)資本與其他形式的資本的差異主要表現(xiàn)在,社會(huì)資本存在于人際關(guān)系的結(jié)構(gòu)之中,它既不依附于獨(dú)立的個(gè)人,也不存在于物質(zhì)生產(chǎn)過程中。

很多學(xué)者利用社會(huì)資本理論對(duì)產(chǎn)業(yè)集群創(chuàng)新問題進(jìn)行研究。于樹江分析了社會(huì)資本的含義與主要構(gòu)成因素,構(gòu)建社會(huì)資本對(duì)創(chuàng)新的影響機(jī)制模型;劉中會(huì)等利用社會(huì)資本和產(chǎn)業(yè)集群的相關(guān)理論,分析了壽光蔬菜產(chǎn)業(yè)集群的社會(huì)資本;王雷分析了集群中社會(huì)資本的形成機(jī)制、演變特征及其對(duì)集群創(chuàng)新績效的影響。眾多學(xué)者的普遍看法是,社會(huì)資本對(duì)集群內(nèi)企業(yè)的創(chuàng)新能力有重要影響,因?yàn)樯鐣?huì)資本有助于促進(jìn)集群內(nèi)企業(yè)的集體學(xué)習(xí),有利于創(chuàng)新知識(shí)的轉(zhuǎn)移和擴(kuò)散。

2.弱聯(lián)系(weak ties)

斯坦福大學(xué)教授格蘭諾維特在20世紀(jì)70年代提出,一個(gè)人往往只與那些在各方面與自己具有較強(qiáng)相似性的人建立比較緊密的關(guān)系,但這些人掌握的信息與他(她)掌握的信息差別不大;相反,與此人關(guān)系較疏遠(yuǎn)的那些人則由于與此人具有較顯著的差異性,也就更有可能掌握此人沒有機(jī)會(huì)得到的、對(duì)他(她)有幫助的信息。因此,人與人之間的弱聯(lián)系是個(gè)體融入社會(huì)或社區(qū)的必不可少的因素,它能給人們帶來意外的信息和機(jī)會(huì),它的又是來自于具備聯(lián)系不同社交圈子的能力,并且具有較低的可傳遞性。作為對(duì)這個(gè)觀點(diǎn)的響應(yīng),有學(xué)者提出了“強(qiáng)聯(lián)系”的觀點(diǎn)。他們認(rèn)為,強(qiáng)聯(lián)系特別適用于不確定性的情境,在面臨危機(jī)或者需要承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)時(shí),強(qiáng)聯(lián)系是可以依賴的對(duì)象?？傊?弱聯(lián)系具有信息傳遞的優(yōu)勢(shì),而強(qiáng)聯(lián)系則有傳遞情感、信任和影響力的優(yōu)勢(shì)。

由于集群的空間集聚性、行業(yè)的相關(guān)性、社會(huì)文化與人員知識(shí)背景的相似性,使集群很容易落入技術(shù)鎖定的創(chuàng)新困境中。而弱聯(lián)系理論能比較好地解釋集群創(chuàng)新的困境,而且能夠?yàn)榇颂峁┙鉀Q辦法,那就是集群內(nèi)的企業(yè)應(yīng)該在內(nèi)部強(qiáng)化弱聯(lián)系,同時(shí)加強(qiáng)與外部的聯(lián)系,藉此獲取有價(jià)值的信息和機(jī)會(huì),從而促進(jìn)創(chuàng)新。

3.嵌入性(embeddedness)

嵌入性也叫根植性, 這一觀點(diǎn)對(duì)于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析的發(fā)展有巨大的推動(dòng)作用。格蘭諾維特認(rèn)為,經(jīng)濟(jì)行為嵌入社會(huì)結(jié)構(gòu), 而核心的社會(huì)結(jié)構(gòu)就是人們生活中的社會(huì)網(wǎng)絡(luò), 嵌入的網(wǎng)絡(luò)機(jī)制是信任;信任來自社會(huì)網(wǎng)絡(luò), 信任嵌入社會(huì)網(wǎng)絡(luò)之中, 而人們的經(jīng)濟(jì)行為也嵌入社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的信任結(jié)構(gòu)之中;信任的獲得和鞏固需要交易雙方長期的接觸和交流以達(dá)成共識(shí)。

社會(huì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)以兩種方式影響經(jīng)濟(jì)活動(dòng),即關(guān)系嵌入和結(jié)構(gòu)嵌入,關(guān)系嵌入是結(jié)構(gòu)嵌入的基礎(chǔ),結(jié)構(gòu)嵌入是關(guān)系嵌入的擴(kuò)展和延伸。關(guān)系嵌入強(qiáng)調(diào)雙邊關(guān)系的質(zhì)量,表現(xiàn)為交易雙方重視彼此間的需要與目標(biāo)的程度,以及在信用、信任和信息共享上所展示的行為;結(jié)構(gòu)嵌入強(qiáng)調(diào)的是多邊關(guān)系,即組織間不僅具有雙邊關(guān)系,還因與第三方的聯(lián)系而相互發(fā)生關(guān)系,從而形成群體間的系統(tǒng)性關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)。

對(duì)于產(chǎn)業(yè)集群內(nèi)的企業(yè)來說,一方面會(huì)受惠于關(guān)系嵌入和結(jié)構(gòu)嵌入,因?yàn)殛P(guān)系嵌入網(wǎng)絡(luò)可以為企業(yè)節(jié)省大量的信息搜集成本;而結(jié)構(gòu)嵌入可以使企業(yè)融入集群的創(chuàng)新氛圍,分享集群網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的創(chuàng)新知識(shí);另一方面,不論是關(guān)系嵌入還是結(jié)構(gòu)嵌入,又都可能成為阻礙集群企業(yè)進(jìn)一步創(chuàng)新的障礙,因?yàn)榍度氲迷缴?對(duì)技術(shù)路徑的依賴性就會(huì)越強(qiáng)。因此,企業(yè)在充分享受關(guān)系嵌入和結(jié)構(gòu)嵌入帶來的好處的同時(shí),也要密切關(guān)注它們帶來的弊端,以便于集群內(nèi)的主導(dǎo)技術(shù)走向衰退時(shí),企業(yè)能及時(shí)作出有效調(diào)整。

4. 結(jié)構(gòu)洞(structural holes)

美國社會(huì)學(xué)家伯特提出“結(jié)構(gòu)洞”的觀點(diǎn), 認(rèn)為關(guān)系強(qiáng)弱和社會(huì)資源、社會(huì)資本的多少?zèng)]有必然的聯(lián)系, 起決定作用的是網(wǎng)絡(luò)中的位置, 誰占據(jù)連接兩個(gè)無關(guān)系(意味著存在結(jié)構(gòu)洞) 點(diǎn)的位置上, 誰就擁有信息和控制優(yōu)勢(shì),從而可以為其帶來收益。該理論強(qiáng)調(diào)企業(yè)或企業(yè)家通過聯(lián)結(jié)與其不同的、一定程度相互隔斷的關(guān)系來為企業(yè)成長不斷提供資源,也就是強(qiáng)調(diào)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系開拓能力。

顯而易見,伯特的結(jié)構(gòu)洞理論與格蘭諾維特的弱聯(lián)系理論是一脈相承的。另外,在大型的產(chǎn)業(yè)集群網(wǎng)絡(luò)中,一定有一些企業(yè)位于結(jié)構(gòu)洞,從而占據(jù)了有利的網(wǎng)絡(luò)位置,并且可以取得信息收益和控制收益。

5. 社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法在產(chǎn)業(yè)集群創(chuàng)新領(lǐng)域的實(shí)證研究

雖然社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析的相關(guān)理論淵源不同,且每一個(gè)理論都能夠自成一派,但各種理論綜合在一起,才構(gòu)成了社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法的理論基礎(chǔ)。當(dāng)然,作為一種有深厚理論基礎(chǔ)的方法,社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法有一些基本的網(wǎng)絡(luò)測(cè)度變量,通過這些變量的測(cè)度,可以反映出網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和節(jié)點(diǎn)的位置。這些變量可以被分為三類:第一種是針對(duì)單個(gè)節(jié)點(diǎn)的測(cè)度變量,典型的變量有:度(degree)、中心性(centrality)等;第二種是針對(duì)節(jié)點(diǎn)間聯(lián)系的測(cè)度變量,典型的變量有:強(qiáng)度(strength)、互惠性(reciprocity)等;第三種是針對(duì)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的測(cè)度變量,典型的變量有:規(guī)模(size)、密度(density)等。

目前,在產(chǎn)業(yè)集群創(chuàng)新研究領(lǐng)域,越來越多的國內(nèi)學(xué)者地運(yùn)用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法進(jìn)行實(shí)證研究。比如:

楊銳等通過對(duì)杭州手機(jī)產(chǎn)業(yè)集群的調(diào)查,應(yīng)用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法,研究了產(chǎn)業(yè)集群內(nèi)企業(yè)的網(wǎng)絡(luò)位置與其創(chuàng)新之間的關(guān)系。錢錫紅等人利用三個(gè)維度來刻畫出企業(yè)在集群中的網(wǎng)絡(luò)位置,并且引入吸收能力,考慮吸收能力與網(wǎng)絡(luò)位置的交互作用,從而構(gòu)建出更具說服力的整合模型。陳偉麗,王雪原研究了產(chǎn)業(yè)集群的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),從主體和客體兩個(gè)層面分析了網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)變量和關(guān)系變量對(duì)集群創(chuàng)新資源配置效率的影響。蔡寧和吳結(jié)兵通過社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法考察了集群組織間關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的密集性質(zhì)及其功能機(jī)制。苑雅文以韓國在華投資產(chǎn)業(yè)集群為樣本,從社會(huì)網(wǎng)絡(luò)視角考察環(huán)黃渤海合作區(qū)域的發(fā)展路徑,運(yùn)用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析的方法研究在華韓資產(chǎn)業(yè)集群的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的形成、特點(diǎn)及作用。

四、小結(jié)

網(wǎng)絡(luò)化和知識(shí)交換是產(chǎn)業(yè)集群的主要特征,這使得社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法的使用也變得順理成章。就像有學(xué)者所指的那樣:使用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析文獻(xiàn)中的成熟技巧對(duì)產(chǎn)業(yè)集群的定性分析是很有希望的。其實(shí),通過瀏覽相關(guān)文獻(xiàn),我們可以發(fā)現(xiàn)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析不但用來對(duì)產(chǎn)業(yè)集群的定性分析,而且還用來對(duì)產(chǎn)業(yè)集群的定量分析。而且,社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析的經(jīng)典理論和基本測(cè)度變量,已經(jīng)成為產(chǎn)業(yè)集群創(chuàng)新研究中的重要理論基礎(chǔ)和使用方法。因此,在研究產(chǎn)業(yè)集群創(chuàng)新問題時(shí)運(yùn)用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析的理論和方法是目前的一種趨勢(shì)。

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