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ucinet使用说明解析

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目录

UCINET的运行环境

UCINET的数据输入和输出

网络密度分析

网络中心性分析

凝聚子群分析

☞1、UCINET的运行环境

·UCINET（UniversityofCaliforniaatIrvineNETwork）

是一种功能强大的社会网络分析软件，他最初由加州大学尔湾

分校社会网研究的权威学者LintonFreeman编写。

·在UCINET6中全部数据都用矩阵的形式来存储、展示和描

述。

·下载：1、

可以免费使用两个月。

2、人大经济论坛中文版

·UCINET6.186（即修改了186次得UCINET6版本）版本无

须安装，打开即可使用。

UCINET6主界面

☞UCINET的数据输入和输出

Ucinet的数据输入方式有多种：初始数据（Raw）、Excel数据和数据语言

数据（DataLanguage，DL）。

注：Ucinet处理的Excel数据最多只能有255列。

输入路径：数据输入Excel矩阵

☞UCINET的数据输入和输出

☞UCINET的数据输入和输出

输入结果：

☞UCINET的数据输入和输出

Ucinet输出的方式也有多种：数据语言数据、原始数据、Excel数据和图

形方式。

输出路径：数据输出Excel矩阵

☞UCINET的数据输入和输出

输出结果显示：

☞UCINET的数据输入和输出

输出结果显示：

☞网络密度分析

网络密度指的是网络中各个成员之间联系的紧密度，可以通过网络中实际存在的关系

数与理论上可能存在的关系数相比得到，成员之间的联系越多，该网络的密度越大。整体

网的密度越大，该网络对其中行动者的态度、行为等产生的影响可能越大。

注：计算的时候最好将多值关系数据转换成二值关系数据。

将多值关系数据转换成二值关系数据路径：变换对分

☞网络密度分析

转换成二值数据后的结果：

☞网络密度分析

分析路径：网络凝聚力密度密度

☞网络密度分析

☞网络密度分析

网络密度分析结果显示：

☞生成可视化结构图

利用ucinet加载的Net-Draw程序可以生成经济联系网络的可视化结构图。

路径：可视化Net-DrawOpenUcinetDatasetNetwork

☞生成可视化结构图

还可以在此基础上进行中心性的可视化分析，路径：AnalysisCentrality

还还

Measures

☞生成可视化结构图

针对中间中心度分析的结果如下：

☞网络中心性分析

中心性(centrality)是度量整个网络中心化程度的重要指标，在城市群网络中，

处于中心位置的城市更易获得资源和信息，拥有更大的权力和对其他城市更强的影

响力。网络中心性又可以分为点度中心度、接近中心度和中间中心度三个指标。

节点中心度分析路径：网络中心度度