最近小白喜欢翻阅社会网络分析的文献，在浏览中发现了这篇由国防科技大学的刘建胜等学者的文章，《社会网络分析在政府间国际组织研究中的应用》 ，这篇文章介绍了数个国家在政府间国际组织（intergovernmental organizations，IGOs）这一社会网络中分析的应用情况，分析这个网络会对国家的行为产生哪些影响。是初步了解社会网络分析之应用的一篇不错的文章。

1. 网络建模

首先，文章假想了一个简单的IGOs组成网络，其中有8个IGOs，5个国家，可用从属网络矩阵展示如下：

图1-矩阵.jpg

矩阵中，1表示这个国家参与了这个组织，0表示未参与。例如，中国分别参与了IGO6， IGO7， IGO8，其他均未参与。这一矩阵直观地展示了各个国家的参与情况。

接下来，通过$AA^{T}$转换，得到国家之间的社会关系矩阵$S$，如下表2所示：

图2-关系矩阵S.jpg

以上便完成了对IGOs网络的构建。

2. 网络性质分析

文章中主要举了两个分析例子：节点的中心性分析与聚类分析。

2.1 中心性分析

进行中心性分析是为了找出一些在IGOs中活跃程度较高、作用比较突出的国家，通常认为它们对整个网络产生的影响是比较显著的。一些比较常用的中心性分析方法有点度中心度点(degee centrality)、接近中心度(closeness centrality)、中介中心度(betweenness centrality)。以及一些中心度算法如文中介绍的：特征向量中心度(eigenvector centrality)、信息中心度(information centrality)、流中介中心度(flow betweenness centrality) 等（在这里就不详细地一一介绍啦）。

文章出示了对矩阵$S$进行六中中心度分析的结果如下：

图3-中心度.jpg

并给出了有关表3的一些分析：美国和法国的点度中心度是最高的，但是法国的接近中心度、中介中心度和信息中心度都比美国高，这是因为法国与更多的国家有直接的联系。在特征向量中心度上，美国比法国拥有更高的中心度，这是因为美国与英国有很强的直接联系。

2.1 聚类分析

聚类分析可以找出网络结构相类似的国家，根据社会网络分析理论就可以推断这些国家可能在国际事务中会表现出相似的行为。聚类分析的方法主要包括层次聚类分析法(hierachical cluster)、迭代相关收敛法(convergent correlations)和多维标度法( multidimensional scaling)，其中较为常用的是层次聚类分析法。

聚类分析通常需要判断两个国家之间的相似程度，那么就要对两个国家的相似性进行度量，当前度量的方法主要有距离法（比较常用）和相关系数法。在社会关系矩阵$S$ 上，应用距离法可以得到一个距离矩阵$D$。

距离矩阵可以通过两种方法进行计算，一种是通过绝对值计算，公式为:

$$ d_{ij}=\sum_{k\neq i,j} \left | s_{_{ik}}- s_{jk} \right | $$
另一种通过几何平均值计算，公式为：
$$ d_{ij}= \sqrt{\sum_{k\neq i,j}(s_{ik}-s_{jk})^{2}} $$

这篇文章以绝对值计算为例，算得绝对距离矩阵$D$，如下所示：

图4-绝对距离矩阵.jpg

依据绝对距离，就可以把这几个国家进行聚类。
第一，把分类的个数置为5时，每一个国家就作为一个独立的类；
其次，分类个数置为3时，聚类结果为：[美国、英国][法国][中国，俄罗斯]；
接着把分类个数置为2时，聚类结果为：[美国、英国][法国、中国、俄罗斯]；
最后，把分类个数置为1，那么所有的国家都是一个类。
那么，依据分类结果，认为美国和英国在IGOs 网络中具有相类似的地位根据社会网络分析中网络地位和角色的相关理论，可以推断它们会在一些国际问题中表现出相似的行为。

3. 分析结果

社会网络分析方法对IGOs 网络的研究，有利于揭示当今国际社会中国与国之间的关系，有利于解决一些全球性问题。

例如，对中心度的分析，社会网络的理论认为，网络中的任何一个节点都对网络整体性产生影响，并且每一个节点也都受到网络中其他节点的影响。具有较高中心度的节点在网络中拥有更多的社会资本，社会资本代表着由网络关系产生的资源。拥有更高的信息中心度的国家会掌握更多的信息，而信息和资本在处理国际问题中发挥着十分重要的作用。

再比如聚类分析，在网络中所处的位置相似的国家，这些国家可能面临着相似的机会、受到相似的约束，因此可以猜测它们也会表现出相似的行为。处于相似位置的两个国家有可能表现出合作的关系，也有可能表现出竞争的关系。

4. 社会网络分析在IGOs研究上面临的问题

1.运用社会网络分析在IGOs中的研究只能成员国关系反映的只是两个关系共同参与了一个IGOs，并不是两个国家之间的直接联系。因为这个网络并非国家们存在的唯一网络，如果两个人既是高中同学又是大学同学，那么像讨论两者之间的关系时，仅考虑高中的网络是不够的。

2.不同的IGOs对国际关系的影响也是不同的。还是回到上一个例子，A与B同时处于高中与大学两个网络中，大学同学们常常聚会，彼此间关系非常紧密，而高中同学交流稀疏，那么如何衡量这两个网络的重要性，对研究A与B之间的关系是很重要的。甚至高中的网络根本不对A产生任何影响，而对B却很重要，这一种情况又无法衡量。

3.IGOs的成员国关系数据是不可靠的，因为IGOs很少被撤销，成员国数量也几乎不减少。与社会网络分析中的动态网络分析相比， IGOs网络就是一个完全静止的网络。