filip agneessens

推薦序
　　本書的作者團隊在社會網絡分析的學術與領導的地位，都是相當有影響力的。他們在2013年合作完成了《社會網絡分析》教科書的第一版，並在2018年出版了第二版。而本版新書則是將R語言帶入社會網絡分析書籍的分析章節中，且增加了網絡分析的推論統計及動態變遷網絡分析的介紹。
　　長久以來Stephen P. Borgatti和Martin G. Everett在世界社會網絡學會擔任理事和理事長，對於社會網絡的教學與學術研究及社會網絡分析的跨領域推廣，貢獻很大。Borgatti教授自1980年代末就致力於開發社會網絡分析軟體，從1992年的UCINET DOS版到2002年的Window 95版。這本書企圖進一步地與科學界盛行的R語言結合，在社會網絡分析概念、理論及軟體應用上都更明顯地提升了知識的等級。
　　對於初學社會網絡分析者，這是一本知識概念完整且實作分析操作步驟清楚的教科書。書中用清晰易懂的文句介紹了社會網絡的基本概念和數學基礎、研究設計、資料蒐集和分析詮釋。在社會網絡的分析上，也包括了不同層次的網絡量測和分析，包括網絡個人節點的量數、次群體和網絡社群檢測的量數、結構對等與雙模資料分析、網絡機制運作的推論統計和動態變遷分析。
　　世界社會網絡學會從1977年由社會學家Barry Wellman創立，隨著網際網路社會及AI大數據的興起，社會網絡的相關概念、分析與理論促成經濟、政治與文化社會學等領域的理論與研究的擴張；此外，也快速地受到資訊科學、傳播學、管理學、教育學等其他領域學者的影響，使社會網絡分析成為跨領域學術研究創新最佳的基本課程訓練。

本書譯者謝佩璇老師，在政大資科系任教期間，開授社會網絡分析課程，並吸引甚多跨領域的學生選修。隨著臺灣高等教育在因應AI社會的來臨，《社會網絡分析：使用R軟體》（Analyzing Social Networks Using R）翻譯本的誕生，將成為跨領域基礎先進課程的重要教材。本書的翻譯文句流暢易讀，適合作為教學與自學參考用書。

國立政治大學社會系名譽教授
熊瑞梅 2024.12.31

審閱序
　　社會網絡分析已經是科學研究的一個重要取向，研究應用的學科領域廣泛，如社會學、人類學、地理學、社會心理學、資訊學、傳播學、歷史學、組織學、經濟學與生物學等；探究的現象很多元，舉凡人際關係、組織關係、國際關係、疾病傳播、訊息和資源流動、友誼互動、婚姻關係、派系運作、貿易關係、產業合作、商業聯盟、團體衝突或對立等諸多現象；分析的概念多樣且豐富，如價值觀、理想、觀念、友誼、遊戲、支持、對手、中心性、結構對等性、結構洞（溝通橋樑）等不勝枚舉。社會網絡分析是獨具理論發展、特定概念和分析技術的一個學科領域，其學科領域和分析技術的發展早已成為一個重要和蓬勃發展的研究領域，更有專業學會的支持及領頭。
　　因著這個發展趨勢，臺灣學術界早已推動社會網絡領域的研究與教學，也頗具有成果。不過，學界殷切期盼能有社會網絡研究或分析的中文專書，可以為教授教學、學生學習或相關領域研究者研究參考，帶來專業快速和有效率的參考指南。Borgatti、Everett、Johnson和Agneessens等四位教授的著作《社會網絡分析：使用 R 軟體》（Analyzing Social Networks Using R）能由雙葉書廊翻譯出版，正符合這樣的需求。相信這本書的出版將可以為臺灣社會網絡領域的教學和研究帶來及時且有效的促進。
　　Borgatti等四位教授都是社會網絡領域的國際知名教授，他們以深入淺出的方式，介紹了社會網絡的重要概念、概念測量、網絡研究設計和網絡資料的蒐集，更以涵蓋相當多不同學科領域的社會網絡研究的實例、實際資料和分析套裝（特別是R軟體）的分析結果，進行社會網絡重要研究命題和分析結果的詮釋，相當精闢地且有效地將重要的社會網絡研究專業知識呈現給讀者。讀者若能配合專書網頁上作者們所提供的案例資料，進行實際的分析，配合本書內容的說明，一定能快速理解每個社會網絡有點抽象的概念和掌握社會網絡的分析技術，建構社會網絡的專業研究能力。相信讀者定能從本書內容，獲得正確的社會網絡的理論與技術，精進社會網絡的研究。
　　社會網絡研究涵蓋了不同層次行動者的互動、關係、資源或訊息的流動，有方向性和無方向性的連結，連結或關係有「有無」、有「數值、強弱」的區別，也有探討行動者之間和「行動者參與活動或事件」及有影響網絡關係的因素和影響網絡變化的因素等不同類型的研究興趣，這些都使得社會網絡研究概念和分析方法的多樣性和複雜性高。本書提供了社會網絡研究與分析一個鳥瞰式的全貌，同時，作者們也以相當多的社會網絡的圖論形式來呈現社會網絡關係，以呈現高品質的社會網絡圖像，達到社會網絡研究成果的溝通效果。這都是本書的特色所在。
　　全書中，作者們採用數學式來表達社會網絡部分概念的量測方式或過程，對不習慣數學式表達的讀者可能會產生閱讀上的不適感。若是如此，讀者也可先跳過數學式，先進行社會網絡重要概念的理解，再配合R軟體的練習、分析解讀，掌握社會網絡研究命題和理論意涵。
　　期待此社會網絡的中文書的出版，能提供學界教授社會網絡的教授們一本入門的教學用書，及給社會網絡研究者一本可快速掌握社會網絡研究內容和作法的有效率參考用書。進而更帶動臺灣社會網絡領域的教學與研究發展。

國立臺灣大學生物傳播暨發展學系名譽教授
謝雨生2025.1.7

譯者序
　　本書定位為社會網絡分析（social networks analysis, SNA）的入門書，原文作者Borgatti博士、Everett博士、Johnson博士以及Agneessens博士，來自三個不同的國家（美國肯塔基大學、英國曼徹斯特大學、美國佛羅里達大學、義大利特倫托大學），彼此合作且在此領域深耕多年。前兩版原文書中範例皆採用UCINET軟體作為SNA工具，本書則採用近年熱門的R軟體作為SNA工具，包括採用xUCINET套件以及便於繪製網絡結構圖的套件，甚至能匯入UCINET軟體產生的檔案至R軟體之中（亦可反向進行），可說是兼具概念解說與實務應用的一本好書，值得翻譯讓各領域讀者認識SNA。
　　譯者擁有教學系統相關知識與技術，於2007年六月順利取得教育哲學博士，畢業當年在管理領域［特別在資訊管理（Information Management）］獲得跨領域教學與研究的機會。2010年發表文章於國際研討會 IEEE HICSS（Hawaii International Conference on System Sciences）期間，自費報名一月五日下午場次的SNA工作坊，由於譯者經常使用 Facebook 與親朋好友聯繫，期待從中獲得有趣的研究主題。主持工作坊的兩位美國學者也是來自於管理領域（Kalle Lyytinen、Jeffrey V. Nickerson），他們從圖論（graph theory）開始介紹SNA方法的由來，並且直接推薦與採用UCINET軟體展示SNA執行步驟。UCINET軟體的開發者，就是本書的前兩位作者及其啟蒙導師Lin Freeman博士（美國加州大學爾灣分校）。當天工作坊結束後，譯者收穫滿滿並且確認SNA能有助於啟發更多跨領域進行教學創新以及開展突破性研究。
　　譯者於2023年夏至開始翻譯此書，期間數次聯繫作者群以確認語意翻譯正確，每章節的範例練習題，作者群也有提供R軟體分析工具的步驟與結果，若與譯者實際執行結果有差異，都能獲得作者群回應。經過幾個月的翻譯與郵件往返，逐漸體認到翻譯是一門專業工作，譯者也開始積極向校內、校外申請經費，希望能有機會邀請其中一位作者親自來臺灣訪問數月，心想如此不僅可促進學術交流，也能藉此順利完成書籍翻譯。2024年春季第二作者（Everett 博士）終於順利成行，連續六週在譯者的課堂與其共同授課，學生們有機會親自獲得社會網絡分析概念與理論的第一手書籍內容講解，Everett博士更親自帶領學生操作R軟體與UCINET軟體，完成許多社會網絡分析範例的練習。Everett博士每週上課總是精神飽滿、鏗鏘有力的講解自製的投影片，每個章節的範例練習都準備好可供學生練習的步驟，他總是完善備課且充滿教學熱情，如此難得的合作教學經驗，讓譯者收穫良多且印象深刻。
　　期待本書也成為每位讀者在所屬領域教學與研究加深、加廣的引導手冊。

謝佩璇2024.12.31
於英屬哥倫比亞大學訪問期間撰寫此文
（加拿大卑詩省溫哥華市，親眼見楓葉轉紅飄下初雪的冬天，
也感恩高貴林學區國際教育處提供生活與交通支援。）

推薦序
　　本書的作者團隊在社會網絡分析的學術與領導的地位，都是相當有影響力的。他們在2013年合作完成了《社會網絡分析》教科書的第一版，並在2018年出版了第二版。而本版新書則是將R語言帶入社會網絡分析書籍的分析章節中，且增加了網絡分析的推論統計及動態變遷網絡分析的介紹。
　　長久以來Stephen P. Borgatti和Martin G. Everett在世界社會網絡學會擔任理事和理事長，對於社會網絡的教學與學術研究及社會網絡分析的跨領域推廣，貢獻很大。Borgatti教授自1980年代末就致力於開發社會網絡分析軟體，從1992年的UCINET DOS版到200...

第01章　導論
　1.1　為什麼要研究網絡？
　1.2　什麼是網絡？
　1.3　關係的類型
　1.4　分析目標
　1.5　網絡變項作為解釋變項
　1.6　網絡變項作為結果變項

第02章　數學基礎
　2.1　簡介
　2.2　圖
　2.3　路徑和組群
　2.4　鄰接矩陣
　2.5　方法和模式
　2.6　矩陣乘積

第03章　研究設計
　3.1　簡介
　3.2　實驗和田野研究
　3.3　全網絡和個人網絡研究設計
　3.4　網絡資料的來源
　3.5　節點類型和連結類型
　3.6　行動者的屬性
　3.7　抽樣和訂邊界
　3.8　資料信度來源和效度議題
　3.9　研究倫理考量

第04章　資料蒐集
　4.1　簡介
　4.2　網絡研究的問題
　4.3　問題的形式
　4.4　受訪者的負擔
　4.5　資料蒐集和信度
　4.6　檔案資料的蒐集
　4.7　電子來源的資料

第05章　資料管理
　5.1　簡介
　5.2　R程式語言
　5.3　資料儲存
　5.4　在R中匯入和儲存資料
　5.5　網絡資料的資料轉化
　5.6　將屬性轉為矩陣
　5.7　儲存、轉化與匯出網絡資料和結果

第06章　網絡分析中使用的多變項技術
　6.1　簡介
　6.2　多維尺度分析法
　6.3　對應分析
　6.4　階層式集群法

第07章　視覺化
　7.1　簡介
　7.2　版面配置
　7.3　嵌入節點屬性
　7.4　嵌入連結屬性
　7.5　節點過濾和行動者自我網絡
　7.6　結論性評論

第08章　局部節點層次量測
　8.1　簡介
　8.2　連結組群
　8.3　量化數值連結的組成
　8.4　他者的組成
　8.5　行動者自我—他者的相似性
　8.6　行動者自我網絡結構形狀的量測

第09章　中心性
　9.1　簡介
　9.2　基本概念
　9.3　無方向性，非量化數值的網絡
　9.4　有方向性，非量化數值的網絡
　9.5　量化數值的網絡
　9.6　負向連結的網絡
　9.7　引申中心性

第10章　群體層次量測
　10.1　簡介
　10.2　依局部屬性的量測
　10.3　依全局屬性的量測
　10.4　中心化和核心—邊緣性
　10.5　屬性為基礎的量測

第11章　次群體和社群檢測
　11.1　簡介
　11.2　小集團
　11.3　GIRVAN—NEWMAN演算法
　11.4　模組化最佳化
　11.5　標籤傳播
　11.6　有方向性，沒有連接和量化數值資料
　11.7　大量的網絡資料
　11.8　網絡運算相關的考量

第12章　對等性
　12.1　簡介
　12.2　結構對等性
　12.3　全廓資料的相似性
　12.4　區塊模型
　12.5　最佳化
　12.6　一般對等性
　12.7　REGE演算法
　12.8　核心—邊緣模型

第13章　雙模資料分析
　13.1　簡介
　13.2　轉換成單模資料
　13.3　轉換量化數值的雙模矩陣成單模
　13.4　二分網絡
　13.5　次群體和社群檢測
　13.6　核心—邊緣模型
　13.7　對等性

第14章　完整網絡的推論統計簡介
　14.1　簡介
　14.2　分析層次
　14.3　群體層次的統計檢定
　14.4　節點層次的統計檢定
　14.5　對偶層次的統計檢定

第15章　指數隨機圖模型和隨機行動者導向模型
　15.1　ERGMs簡介和參數解釋
　15.2　取得ERGMs（近似）的最大概似估計
　15.3　參數選擇和適配度
　15.4　有方向性網絡
　15.5　隨機行動者導向模型

使用的資料集概覽
使用的R函式概覽

第01章　導論
　1.1　為什麼要研究網絡？
　1.2　什麼是網絡？
　1.3　關係的類型
　1.4　分析目標
　1.5　網絡變項作為解釋變項
　1.6　網絡變項作為結果變項

第02章　數學基礎
　2.1　簡介
　2.2　圖
　2.3　路徑和組群
　2.4　鄰接矩陣
　2.5　方法和模式
　2.6　矩陣乘積

第03章　研究設計
　3.1　簡介
　3.2　實驗和田野研究
　3.3　全網絡和個人網絡研究設計
　3.4　網絡資料的來源
　3.5　節點類型和連結類型
　3.6　行動者的屬性
　3.7　抽樣和訂邊界
　3.8　資料信度來源和效度議題
　3.9　研究倫理考...