UCINET社会网络分析

UCINET是由加州大学尔湾分校开发的社会网络分析（SNA）旗舰工具，由Stephen Borgatti、Martin Everett和Linton Freeman等学者主导研发，为研究者提供一套完整的网络数据处理与分析解决方案。作为Windows平台下的经典软件，UCINET支持从数据导入、预处理到复杂模型构建的全流程操作，特别擅长处理多维关系数据与动态网络演化分析，功能涵盖中心性度量、聚类分析、二模网络处理等，并通过NetDraw、Pajek等插件实现可视化与大规模网络运算。UCINET在学术领域应用广泛，覆盖社会学、管理学、公共政策等学科，其内置的QAP（二次指派程序）分析、结构洞检测等工具成为量化研究的标配。

UCINET社会网络分析使用说明

1.dataimport:data->import->raw/excel/数据语言数据DL
(Excel数据route：data->importvia spreadsheet->full matrix )
data export:data->export->excel
2.多值数据转二值：transform->dichotomize
(cut-offoperator规则;diagonal ok? 对角线确定)
3.network网络->cohesion凝聚力->density密度->olddensity procedure
4.生成可视化图：visualize->netdraw->open->ucinetdataset->network
或：data->import via spreadsheet->DL-type formats(粘贴数据，并选择Fullmatrix，然后save，矩阵二值化，然后visualize->netdraw->open->ucinet dataset->network，导入上一步得到的#h文件)
中心性分析：Analysis->centralitymeasures
5.节点中心度：network->centrality->degree
接近中心度：network->centrality->closeness
中间中心度：network->centrality->freeman betweenness->node betweenness
6.凝聚子群分析：network->roles& positions ->structural ->concor

UCINET社会网络分析功能

1.数据管理与转换
支持Excel、CSV、Pajek等20余种格式的导入导出，内置数据清洗工具可自动识别缺失值与异常值。
提供矩阵代数运算（如转置、标准化）与数据重塑功能，满足从单模网络到二模网络的转换需求。
2.中心性分析
计算度中心性、中介中心性、特征向量中心性等10余种指标，辅助识别网络中的核心节点与桥梁角色。
支持动态中心性分析，可追踪节点重要性随时间的变化趋势。
3.聚类与社区发现
提供派系分析（Clique）、块模型（Blockmodeling）、Louvain算法等工具，自动识别网络中的紧密子群。
支持可视化社区结构，通过颜色编码与节点布局直观呈现聚类结果。
4.二模网络与多维数据分析
处理“人组织”“作者关键词”等异质网络，生成投影矩阵与关联分析报告。
内置多维标度（MDS）与对应分析（CA）模块，揭示高维数据的潜在结构。
5.动态网络建模
支持时序数据导入，通过事件史分析（ESA）与指数随机图模型（ERGM）模拟网络演化。
提供网络稳定性评估工具，量化节点添加/删除对整体结构的影响。
6.统计与假设检验
QAP分析用于检验两个网络的相关性，排除随机因素干扰。
置换检验（PermutationTest）可验证中心性指标的显著性，支持小样本推断。

UCINET社会网络分析特色

1.学术权威性
作为SNA领域的“教科书级”工具，UCINET被全球超过2,000所高校采用，相关文献引用量超10万次。
2.多工具协同生态
与NetDraw无缝集成实现动态可视化，支持实时调整节点位置与边属性。
可导出数据至Pajek处理百万级节点网络，或通过R语言调用igraph包进行深度定制分析。
3.复杂模型支持
内置结构洞理论（Burt）、核心边缘模型（CorePeriphery）等经典理论的量化方法。
支持多层网络分析，可同时处理节点属性与关系强度的多层次数据。
4.数据预处理优势
提供“一键标准化”功能，自动将原始数据转换为适合网络分析的矩阵格式。
支持加权网络与符号网络（正负关系）的特殊处理，满足不同研究场景需求。
5.教育友好性
提供教学案例库（如亚利桑那州立法委员网络数据），帮助新手快速上手。
界面操作逻辑清晰，关键功能标注详细，降低学习门槛。