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，從而幫助您可視化連接。使用社交圖對大量病例及其關系或從NCapture導入創(chuàng)建的Twitter數(shù)據(jù)集執(zhí)行社交網(wǎng)絡分析。

社交圖是人或其他實體之間的社交聯(lián)系的圖形表示。

點-表示個人，組或?qū)嶓w。在NVivo中，點是個案（或Twitter社會圖中的Twitter用戶）。

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

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	查看與一個特定案例（自我）相關的所有案例。		在列表視圖中，選擇一個案例。 在“ 瀏覽”選項卡上的“ 社交網(wǎng)絡分析”組中，單擊“以自我為中心的社交圖”。
網(wǎng)絡	可視化一組案例以查看它們?nèi)绾芜B接，這種社會圖可以包括孤立的案例。		在“ 瀏覽”選項卡上的“ 社交網(wǎng)絡分析”組中，單擊“ 網(wǎng)絡社交圖”。 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，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，然后在詳細信息視圖中查看Twitter Sociogram選項卡。

邊類型

社交統(tǒng)計圖中的邊的方向是具有一定含義的。

無向邊是關聯(lián)關系-它們沒有方向性（例如，has met）

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

對稱邊緣雙向鏈接（Facebook好友）

NVivo社交圖是多路復用網(wǎng)絡，這意味著一個網(wǎng)絡上會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)絡社交圖顯示了所有類型的關系。

了解指標

點度量用于計算不同的影響程度，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？
• 此人可以多快到達網(wǎng)絡中的每個人？

網(wǎng)絡度量標準（例如密度和互易性）用于計算網(wǎng)絡的連接級別。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)的中心性度量的分數(shù)。

度中心

度中心是頂點直接連接到的點數(shù)的計數(shù)。

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

中間性

中間性是指點位于其他兩個點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，這對于確定網(wǎng)絡將斷開的點很有用。例如，哪個人最有可能通過他們流轉(zhuǎn)最多的信息？

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

在NVivo中，介于兩者之間的分數(shù)計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，即信息從給定起點到達其他情況的速度。它可以指示誰最容易，最快地訪問網(wǎng)絡中的信息。例如，此人可以多快到達網(wǎng)絡中的每個人？

為了計算緊密度，NVivo使用從所討論的特定點到網(wǎng)絡中連接的每個其他點的最短距離之和。

未通過任何路徑連接的任何點都被認為與所討論的特定點相距零。因此，僅在連接的那些點之間計算緊密度。

密度

密度分數(shù)顯示在狀態(tài)欄中。

密度是圖中連接的點對的數(shù)量除以可能存在的可能連接的總數(shù)。密度分數(shù)顯示網(wǎng)絡中的連接級別。在NVivo中，不考慮邊權重和多重性。

互惠

互惠分數(shù)顯示在狀態(tài)欄中。

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

在NVivo中，不考慮邊權重和多重性。如果有兩個向外的邊，而只有一個向內(nèi)的邊，則相當于每個方向上的一個邊-都被認為是往復的。

新NVivo加載中，敬請期待！

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