用python networkx 实现结构洞经典指标的计算,, 结构洞经典指标有


结构洞经典指标有效大小(effective size)、效率(efficiency)、约束(constraint)和层级(hierarchy)进行测量,其中约束是最重要的指标,是指网络成员的联系在多大程度上是冗余的,约束越大,网络中存在的结构洞越少。

面临问题:由于UCINET软件最大只能计算32 767节点,所以当数据量较大的时候,只能借用编程语言来实现。python 的networkx 包提供大量的计算社会网络指标的函数。

  effective size:可以用networkx.effective_size() 来计算

  constraint:可以用 networkx.constraint() 计算

  efficiency:efficiency 可以用节点的effective size除以节点的度来计算,计算度的公式为 G.degree()

  hierarchy : 层级目前没有找到好的方法,欢迎大家补充

python networkx 相关的函数用法:https://networkx.github.io/documentation/stable/reference/algorithms/structuralholes.html

用python networkx 实现结构洞经典指标的计算

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