社会网络分析被认为是与理性选择学派、新制度理论学派并举的重要学派，在管理学、社会学等领域有很大影响，而国内相关论著比较少。本书梳理了大量国内、国外研究成果，全面介绍了社会网分析的重要内容——整体网分析，以及如何使用UCINET软件实施测量。本书最大的特点是全面、详尽、实用，是读者使用UCINET软件进行整体网分析的得力助手。

刘军，西安交通大学社会学系教授、博士生导师。2003年毕业于北京大学社会学系，获博士学位。获北京大学2006年优秀博士学位论文二等奖。出版的著作有《法村社会支持网络》（2006）、《整体网分析》（2014）、《社会网络分析法》（2016）（译著）等10余部，发表论文近40篇。主要研究领域：关系社会学、网络结构与资源分配。主持2项国家社科基金项目、3项教育部人文社会科学研究项目、1项中国博士后科学基金项目。

第一章 社会网分析简介
第一节 社会网络分析的含义
一、社会网的含义
二、1-模网和2-模网
第二节 用图和矩阵表示社会网
一、社会网的图形表达
二、社会网的矩阵表达
第三节 社会网研究的范围、优势和不足
一、研究范围
二、优势和不足
第二章 整体网研究概要
第一节 “整体网”研究的内容
一、整体网的分类
二、整体网络的构成和规模
三、整体网的密度
四、整体网成员之间的距离
五、整体网的结构研究
第二节 “整体网”资料的收集
一、整体网资料的收集方法
二、问卷设计应注意的问题
三、整体网资料的整理和分析
四、整体网资料的相关问题
第三节 “整体网”研究的优势及局限
一、整体网研究的优势
二、整体网研究的局限
第三章 整体网分析工具——UCINET简介
第一节 UCINET的运行环境
一、UCINET的数据分析格式
二、UCINET的主菜单功能简介
三、UCINET中矩阵运算的句法
第二节 UCINET数据的输入
一、初始数据文件
二、Excel文件数据
三、数据语言类型的文件
四、UCINET数据表编辑器
第三节 UCINET数据的预处理
一、抽取子图和子矩阵
二、数据的合并
三、置换与排序
四、转置和改型
五、重新编码
六、线性转换
七、对称化处理
八、捷径距离和可达性
九、矩阵的组合
十、标准化处理
十一、改变模态
第四章 均衡性分析
第一节 符号图中的均衡研究
一、社会心理学中的均衡研究
二、有关均衡的模拟研究
三、整体均衡研究
第二节 有向关系中的均衡
一、有向P-O-X三角关系
二、正—负关系的均衡性分析
三、有向三方组的谱系
第五章 中心性和影响力
第一节 度数中心性
一、点的度数中心度
二、图的度数中心势
第二节 中间中心性
一、点的中间中心度
二、图的中间中心势
三、线的中间中心度
四、针对中间中心度的等级嵌套分析
第三节 接近中心性
一、点的接近中心度
二、图的接近中心势
三、多种中心度指数的同时计算
第四节 影响力分析
一、影响力的含义及测量
二、影响力指数计算例示
第五节 群体中心度
一、三类群体中心度指数的含义
二、群体中心度指数的计算举例
第六章 凝聚子群分析
第一节 凝聚子群概说
一、社会结构的质性分析和量化研究
二、凝聚子群的类型
第二节 基于互惠性的凝聚子群
一、派系的定义
二、对派系概念的评价
第三节 基于可达性的凝聚子群
一、n-派系
二、n-宗派
第四节 基于度数的凝聚子群
一、k-丛
二、k-核
第五节 基于“子群内外关系”的凝聚子群
一、成分
二、块
三、LS集合
四、lambda集合
五、社会圈
第六节 凝聚子群的分派指数
一、单类网络中的分派指数
二、多类网络中的分派指数
第七节 凝聚子群分析示例
一、进行凝聚子群分析的几个指导性步骤
二、凝聚子群分析示例
第七章 社会网的关联性与凝聚度
第一节 关联度和凝聚力
一、根据社会关系界定的凝聚力
二、根据独立途径数界定的凝聚力
第二节 关联度的测量
一、关联度
二、图的等级度
三、图的效率
四、近上限
第三节 关联性与小世界
一、小世界的含义
二、小世界的测量指标
三、小世界的测量示例
第八章 块模型分析
第一节 块模型的含义
一、块模型
二、CONCOR方法
第二节 块模型的应用举例
第九章 整体网中的个体网：结构洞与中间人
第一节 局部桥和结构洞
一、局部桥的含义及测量
二、结构洞
三、讨论和扩展
第二节 中间人分析
一、中间人的分类
二、中间人次数的计算
第三节 齐美尔式关系
一、齐美尔式关系的含义
二、齐美尔式关系的测量
第四节 整体网中的其他个体网指标
一、个体网络的指标
二、个体网的同类性
三、个体网的构成
四、诚实中间人指数
第十章 一致性分析
第一节 一致性分析的含义
第二节 一致性分析举例
第十一章 2-模网研究
第一节 2-模数据的矩阵分析和图形分析
一、2-模网络向1-模矩阵的转化
二、二部“2-模图”分析
第二节 2-模数据的定量分析
一、2-模数据的中心性分析
二、2-模数据的奇异值分解
三、2-模数据的因子分析
四、2-模网络的对应分析
第三节 2-模数据的核心—边缘分析和分派分析
一、2-模数据的核心—边缘分析
二、2-模数据的分派分析
第十二章 关系数据的假设检验
第一节 点的属性层次的假设检验
一、回归分析
二、t检验
三、方差