質(zhì)性數(shù)據(jù)分析軟件NVivo教程：社交圖

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NVivo是一款支持定性研究方法和混合研究方法的軟件。它可以幫助您收集、整理和分析訪談、焦點(diǎn)小組討論、問卷調(diào)查、音頻等內(nèi)容。全新的NVivo12更可協(xié)助您處理社交媒體和網(wǎng)頁內(nèi)容。NVivo強(qiáng)大的搜索、查詢和可視化工具使您可以深入地分析您的數(shù)據(jù)。

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NVivo中的社交圖可以通過將社交圖顯示為圖表來幫助您分析社交網(wǎng)絡(luò)，從而幫助您可視化連接。使用社交圖對(duì)大量病例及其關(guān)系或從NCapture導(dǎo)入創(chuàng)建的Twitter數(shù)據(jù)集執(zhí)行社交網(wǎng)絡(luò)分析。

社交圖是人或其他實(shí)體之間的社交聯(lián)系的圖形表示。

點(diǎn)-表示個(gè)人，組或?qū)嶓w。在NVivo中，點(diǎn)是個(gè)案（或Twitter社會(huì)圖中的Twitter用戶）。

邊-表示點(diǎn)之間的連接或交互。在NVivo中，邊是關(guān)系（或Twitter社會(huì)圖中的推文和提及）。邊可以具有指示關(guān)系方向的箭頭。

可以將社交圖用于什么？

類型	使用	例子	如何使用
以自我為中心	查看與一個(gè)特定案例（自我）相關(guān)的所有案例。		在列表視圖中，選擇一個(gè)案例。 在“ 瀏覽”選項(xiàng)卡上的“ 社交網(wǎng)絡(luò)分析”組中，單擊“以自我為中心的社交圖”。
網(wǎng)絡(luò)	可視化一組案例以查看它們?nèi)绾芜B接，這種社會(huì)圖可以包括孤立的案例。		在“ 瀏覽”選項(xiàng)卡上的“ 社交網(wǎng)絡(luò)分析”組中，單擊“ 網(wǎng)絡(luò)社交圖”。 選擇要包括在社交圖中的病例。
Twitter	查看您的Twitter用戶的網(wǎng)絡(luò)，以及如何通過轉(zhuǎn)推和提及將他們聯(lián)系起來。		使用NCapture捕獲Twitter數(shù)據(jù)集，然后在詳細(xì)信息視圖中查看Twitter Sociogram選項(xiàng)卡。

邊類型

社交統(tǒng)計(jì)圖中的邊的方向是具有一定含義的。

無向邊是關(guān)聯(lián)關(guān)系-它們沒有方向性（例如，has met）

有向邊是關(guān)系的一種方式（例如，是 ，Twitter @mention的成員）

對(duì)稱邊緣雙向鏈接（Facebook好友）

NVivo社交圖是多路復(fù)用網(wǎng)絡(luò)，這意味著一個(gè)網(wǎng)絡(luò)上會(huì)顯示不同類型的連接（邊）。例如，Twitter社交記錄顯示提及和轉(zhuǎn)發(fā)。網(wǎng)絡(luò)社交圖顯示了所有類型的關(guān)系。

了解指標(biāo)

點(diǎn)度量用于計(jì)算不同的影響程度，例如程度，中間度和接近度，以回答以下問題：

• 此人可以直接與多少人聯(lián)系？
• 哪個(gè)人最有可能通過他們流轉(zhuǎn)最多的信息？
• 此人可以多快到達(dá)網(wǎng)絡(luò)中的每個(gè)人？

網(wǎng)絡(luò)度量標(biāo)準(zhǔn)（例如密度和互易性）用于計(jì)算網(wǎng)絡(luò)的連接級(jí)別。您可以查看以社交格式以網(wǎng)格格式顯示的連接所依據(jù)的中心性度量的分?jǐn)?shù)。

度中心

度中心是頂點(diǎn)直接連接到的點(diǎn)數(shù)的計(jì)數(shù)。

度經(jīng)常被用來度量點(diǎn)的連通度，從而度量點(diǎn)的受歡迎程度和影響力。這對(duì)于確定哪些情況對(duì)于傳播信息和影響網(wǎng)絡(luò)中的其他情況至關(guān)重要。例如，此人可以直接與多少人聯(lián)系？

中間性

中間性是指點(diǎn)位于其他兩個(gè)點(diǎn)之間的最短路徑上的頻率。

中間性表明哪些情況是其他情況之間的通信路徑，這對(duì)于確定網(wǎng)絡(luò)將斷開的點(diǎn)很有用。例如，哪個(gè)人最有可能通過他們流轉(zhuǎn)最多的信息？

重要的是要理解，對(duì)于一個(gè)社交網(wǎng)絡(luò)分析工具而言，之間的定義是不同的。NVivo使用SNAP和Brandes（2001）算法來計(jì)算中間性。

在NVivo中，介于兩者之間的分?jǐn)?shù)計(jì)算為最短路徑的比例。無論鏈接的方向性如何，都確定最短路徑。

親密程度

親密程度是一種衡量覆蓋范圍的方法，即信息從給定起點(diǎn)到達(dá)其他情況的速度。它可以指示誰最容易，最快地訪問網(wǎng)絡(luò)中的信息。例如，此人可以多快到達(dá)網(wǎng)絡(luò)中的每個(gè)人？

為了計(jì)算緊密度，NVivo使用從所討論的特定點(diǎn)到網(wǎng)絡(luò)中連接的每個(gè)其他點(diǎn)的最短距離之和。

未通過任何路徑連接的任何點(diǎn)都被認(rèn)為與所討論的特定點(diǎn)相距零。因此，僅在連接的那些點(diǎn)之間計(jì)算緊密度。

密度

密度分?jǐn)?shù)顯示在狀態(tài)欄中。

密度是圖中連接的點(diǎn)對(duì)的數(shù)量除以可能存在的可能連接的總數(shù)。密度分?jǐn)?shù)顯示網(wǎng)絡(luò)中的連接級(jí)別。在NVivo中，不考慮邊權(quán)重和多重性。

互惠

互惠分?jǐn)?shù)顯示在狀態(tài)欄中。

互惠是僅用于定向網(wǎng)絡(luò)的一種措施。它顯示了網(wǎng)絡(luò)中往復(fù)的邊的百分比。例如同一個(gè)人之間是否存在相反方向的關(guān)系？

在NVivo中，不考慮邊權(quán)重和多重性。如果有兩個(gè)向外的邊，而只有一個(gè)向內(nèi)的邊，則相當(dāng)于每個(gè)方向上的一個(gè)邊-都被認(rèn)為是往復(fù)的。

新NVivo加載中，敬請(qǐng)期待！

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