社會學中的社會網路
近年來，社會網路成為電腦領域的熱門研究話題。作為一個研究分支，社會網路在社會學中的發展已超過了半個世紀，形成了一套比較有效的概念體系和研究方法，對當前電腦領域內的社會網路研究應該有可借鑒之處。本文簡要介紹社會學中的社會網路研究（social network analysis，SNA），希望對電腦專業研究人員有所啟發。
社會網路研究介紹
傳統的定量社會科學把個人的一些“標籤”式的屬性，如性別、收入、社會地位、階級等，作為基本的分析單位，得到諸如性別比、人口統計、平均收入等指標，並研究其相互關係。以研究社會中的不平等現象為例，其標準的過程是：根據收入、職業等指標，對個人的社會地位進行量化，進而對量化結果進行統計分析，計算諸如均值、方差等參數，並試圖建立其與性別、地域、受教育程度等因素的函數關係，再試圖通過經濟、文化、歷史、社會心理來理解這些關係（現象）的成因。
不過，這種方法忽視了個人之間的社會交往對這些屬性的影響。如統計平均收入，其實假定了個體的獨立性。而正如俗語所言，“人以群分”，個人收入與朋友收入往往呈現正相關，並且個人往往會有意識地利用社會關係，來改善自己的社會地位。因此，屬性化的分析多是一種“後觀”式的描述，無法為解釋社會現象提供系統的方法。
社會網路研究則是把關係放在中心的地位。在這套理論中，個人被抽象為節點，個人之間的社會關係作為節點之間的邊，共同形成一個網路。社會學家希望網路的結構屬性可以為社會現象提供系統性的解釋。
相關研究內容包括：
個人的權力和聲望　通過在網路中定義節點的度數，介數（betweenness）和接近度（close-ness）等概念，可以分別揭示個人在社會中聲望某個方面的狀況。如節點度數代表與一個人有關係的人數的多少；介數反映個人在網路中是否佔據中間地位，隱含著溝通不同群體的能力；接近度則反映一個人與其他所有人的平均距離。在社會學意義下，這些概念蘊含著個人的權力或社會聲望，反映一個人的社會資本。而社會網路中節點度數的分佈則反映社會的分層情況[1]。
社會中的橫向結構（社會群體）　社會中有不同的小群體，群體內部成員間的互相聯繫要比其與外部聯繫更強。社會網路研究給出了一些衡量方法，如k-派系（k-clique）和k-核（k-core）。電腦學科中對網路社群的研究很多就源於這些概念。
社會中的縱向結構（社會地位和角色）　社會學家引入了結構均衡（structural equivalence）的概念，用以分析個人的社會地位。例如，如果兩個人在社會中具有幾乎相同的社會關係人，則很大程度上兩人在社會中有相同的作用，某種程度上可以被“互換”。進而可以把社會地位類似的節點劃分到不同的類中，這也被稱為塊模型（blockmodel）。
社會的穩定與演變（structural balance）　網路中不僅有朋友等互助關係，社會學家定義了關係的正負，正關係代表積極關係，如朋友，負關係代表某種敵意的關係。結構平衡用來衡量一個包含正負關係的網路是否穩定，並討論不同情形下關係穩定的條件[2]。
對關係本身的研究　如社會網路的平均距離可以反映社會中資訊傳遞的速度；聚簇因數反映關係的傳遞性，即個人與其朋友的朋友發生社會聯繫的可能性；密度則反映社會交往的頻繁程度。
結合節點屬性的研究　社會網路中的個人依然有其社會屬性，如年齡、收入等資訊。有些屬性在社會網路的背景下進行統計，能獲得新的認識，如判斷社會關係是否促進經濟收入提升等。
由上述內容我們能看出社會網路研究為經典的社會問題提供了一種新的闡釋方式。
社會網路在社會學中的思想淵源
社會網路在社會學中的思想淵源可追溯到二戰前[3]。20世紀50年代，二元組、三元組、結構平衡等[11]重要概念被提出。20世紀70年代後，電腦的應用讓學者可以方便地分析收集到的社會網路資料，驗證其理論。社會學家陸續提出了一些全新的觀點，如著名的小世界現象。同時，一系列專門為社會網路分析設計的軟體應運而生，如UCINET等。社會網路研究者還成立了自己的學術團體（INSNA）。沃瑟曼（Wasserman）和福斯特（Faust）於1994年出版了近千頁的《社會網路分析：模型和方法》（Social Network Analysis:Model and Methods）可以作為經典社會網路研究的百科全書[1]。
社會網路研究的思想也擴展到了社會科學的其他領域。社會網路促進了經濟社會學的新發展[4]，網路與博弈論和市場研究的結合同樣是近年來的研究熱點[5]。而作為資訊傳播的依託，網路也成為傳播理論的要素。在歷史學研究中，社會網路研究被用來分析政治家族的派系關係[6]。一個有趣的例子是科林斯（Collins）研究了哲學家之間的學術網路，並認為這對哲學的發展有至關重要的影響[7]。
試舉一個社會網路研究的經典例子。格蘭諾維特（Granovetter）在20世紀70年代做的社會調查發現，在波士頓地區的職業技術人員中，那些通過個人關係找到工作的人，只有16.7%是依靠關係親密的人（如密友、家人），而大多數人都是靠那些只有一面之交的人介紹的工作[8]。作者為了解釋這種現象，引入網路模型，給邊賦予強弱兩種類型，並結合圖論中捷徑（local bridge）的概念，證明在強三元組假設下（即如果AB、AC有強關係，則BC至少有弱關係），起到捷徑作用的邊一定是弱關係。作者同時把這種思想延伸到了經濟領域。經典經濟學把個人視為理性、獨立的行為人，追求最大利益。在這種理論下，密友等強關係多為個人有意經營的一種社會關係，需要時間和經濟的投入，並且也隨之能獲得更大的回報。但是弱關係在職場上發揮的關鍵作用卻與這一前提相悖，因此格蘭諾維特把弱關係概念擴展到對市場行為的分析，衝擊了理性人的假設，促進了社會學與經濟的結合，對經濟學的發展帶來了某種範式型的轉變[9]。這項研究從實證資料出發，根據現象提煉出規律，抽象出本質特徵，得出數學化的結論，同時揭示其深刻的社會和經濟學內涵，因此其相應論文成為有史以來被引用次數最多的社會學文獻之一。
社會網路研究在中國有其特殊的意義。中國歷來被認為是一個“關係”社會。梁漱溟提出的“關係本位”，費孝通宣導的“差序格局”，都以關係為中國社會的基礎。近年來也有專門論述關係在現代社會中作用的著作[10]，但這些研究都是集中在對關係的定性闡述。而隨著社會網路研究影響的逐漸擴大，2002年出版的《中國的社會關係：制度、文化和關係本質的改變》（Social connections in China:Institutions, Culture, and the Changing Nature of Guanxi）一書中，談到了不少學者使用社會網路研究的定量化研究方法，最後的總結還專門探討了利用社會網路研究深入探索關係社會的可能性。這反映了社會網路研究的方法對傳統課題研究的滲透[11]。
社會網路思想的逐漸普及使得“關係社會學”應運而生[12]。馬克思的社會學理論更重視宏觀社會結構對人類的決定性，而由韋伯和舒茨發端的現象學社會學則重視個人的自由意志對社會結構的影響。但宏觀結構與微觀個性之間的鴻溝在研究中長期存在。而社會網路研究的發展則提供了建立一種中層理論的可能性。相比微觀的個人和宏觀的社會，每個人生活的社會網路都是一種中層結構。它們影響微觀的個人行為，而這些網路累加的效果又反映宏觀社會現象。因此，基於網路或關係的社會學被視為跨越宏觀與微觀間鴻溝的橋樑[13]，這可能為中國學者提供一個契機，真正發展出一種基於自己民族文化的社會思想。
社會網路研究對電腦學者的啟發
通過簡要回顧社會網路研究發展史，我們能發現，一些在電腦科學（應用圖論）中的概念，如中心度，聚簇因數等，其源頭都來自社會學。在互聯網興起之後，社會網路研究依然對電腦學科有所裨益。試舉一例：社會學家弗裏曼（Freeman）在1977年就提出了點介數的概念，反映一個節點在社會網路中處於中間人地位的程度，這逐漸成為衡量個人社會資本的一個標準[14]。而2002年，電腦科學家格文（Girvan）和紐曼（Newman）受到這個概念的啟發，對點介數進行自然的擴展，利用邊介數（edge betweenness）的概念，提出了GN演算法[15]。這種方法能避免聚類演算法的許多缺陷，是網路社區發現的經典演算法之一。
近十年來，社會學家也嘗試建立更加深入的網路模型。指數隨機圖模型（exponential randomgraph model，ERGM）即為其中一例[16]。如果說經典的社會網路研究更多是統計性描述，小世界網路等網路模型則是希望通過參數的設計，逼近現實的社會網路，而指數隨機圖則採取貝葉斯參數估計的方法，從實際資料中計算參數。我們可以根據自己的需要，計算網路中不同參數的重要性，如傳遞性、互惠性、中心性的強弱區分。根據不同的網路特性，可以加深對網路性質的瞭解。如研究鏈結預測時，可以根據網路的特性，決定具體的演算法。網路可以通過聚簇因數預測傳遞性的強弱，中心性強的網路則可通過節點與網路中心的聯繫強度進行分析。
社會學與電腦科學在社會網路研究上最大的區別可能在於其討論問題的視角。電腦領域更重視對模型的研究，通過設計模型，解決鏈結預測、社群發現等問題；而社會學更偏向經驗層面，即通過網路進行統計分析，對網路的社會屬性做出詮釋。如對關係性質的探討，像強弱、正負、互惠性（即兩人之間關係是單向還是雙向）、傳遞性（A是B的朋友，B是C的朋友，則B是否會促進A認識C）等。
社會關係不是簡單地用兩點之間的邊就可以描述的，對其社會意義的理解有助於深入研究。現有的很多模型都基於對網路的常識性認識，如富者愈富等。畢竟隨著時間推移，對互聯網的研究勢必會細化，這就需要對網路的社會層面有更深入的認識。以前文提到的弱關係理論為例，電腦研究者已經開始意識到把社交網路的關係進一步細分的必要性[17]。這區別于現有社交網路中簡單的好友/陌生人的設定，而受到社會學啟發，互惠性也已經在研究中有體現[18]。
需要特別指出的是，電腦科學中的社會網路研究將互聯網視為天然介質，而從社會網路研究發展歷程可看出，互聯網的興起對社會學研究的變化起到了催化劑的作用，但它並不是一個必須條件。經典的社會學研究，如人口調查等，目前還無法用網路研究代替。如果我們能把世界劃分為線上和線下，那麼電腦學者的研究集中在互聯網的框架之內，屬於線上；而線下的社會行為則是經典社會學的研究範圍。這兩者之間的互動，如網路行為與實際生活的社會行為如何互相影響，在社會學家看來還需要一些社會調查資料的支援，如埃裏森（El-lison）等對臉譜（Facebook）在生活中的影響所做的研究就結合了社會調查的方法[19]。僅通過對互聯網分析得到的結論，雖然可以代表互聯網本的性質，但在社會學家看來，不能簡單地將其視為實際生活的代表，因為互聯網反映的只是生活的一個側面。
張　涵 北京大學電腦系和歷史系本科生。主要研究方向為社會網路及其在資訊科學、社會學中的應用，自然語言處理。