2021年10月13日下午14:00-15:00.我院马龙老师于综合楼741会议室开展学术研讨会。
本次研讨会马龙老师围绕社交网络分析 (SNA) 方法展开，该方法已广泛应用于许多学科，例如社会学、管理学、传播学、金融学、计算机科学等。由于社交网络中的个体是相互联系并相互影响的，这与传统统计推断中个体独立同分布的假设相违背，因此传统的推断统计方法不适用于处理社交网络数据，而SNA 方法则专门用于处理个体间相互关联和相互影响的情况。在本次研讨过程中，马龙老师介绍了关于 SNA 方法的基本概念，包括网络密度、中心性和影响力、位置和角色、子群划分等，以及一些常用的适用于社交网络数据的推断统计方法，包括permutation、QAP、ERGM，并对相应的分析软件进行了介绍，包括UCINET、Pajek、NodeXL等。
在讲座的最后，老师们一起探讨了关于社交网络分析的应用场景与应用方向等问题。