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?上一期内容，我们介绍了在社交网络中居于核心地位的节点的个体属性。然而，零落在网络空间中的个体并不是完全独立、毫无联系的，在线的人际关系的样貌在很大程度上是网民在现实生活中人际关系形态的投影。那么，社交网络中“群体”的概念是什么？他们与现实世界中的群体有何联系又有何区别？个体是否可以到虚拟社区里寻求有意义的人际联结并获得归属感？本期「数读」为你介绍关于社交网络分析中的“群体研究”！
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#知识要点
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■群体与凝聚子群_
■社交网络中的群体挖掘_
■整体网络分析法_
■群体研究的应用_
01
群体与凝聚子群
群体（Group），即在既定目标和规范的约束之下，彼此互动、协同活动的一群社会行动者。每个人的一生都会生活在很多群体中，在社交网络中也普遍存在着群体现象，类似于“朋友圈”的显示群体。社交网络不同于普通的静态网络，社交网络中的网络结构随着时间变化而不断发生变化，当网络中某些行动者之间的关系特别紧密，以至于结合成一个次级团体时，社会网络分析称这样的团体为凝聚子群（Co-hesiveSubgroup）。一般来说，用户由于属性相似而聚集，不同的属性聚集成不同的群体，群体内部连接紧密，而群体间连接稀疏。
02
社交网络中的数据挖掘
(1)基于相似度的社会群体挖掘。相似度计算就是计算用户之间的相似情况，依靠计算每两个用户之间的相似度来构建网络拓扑结构，将大型网络社区分割成一个个具有关联性的小型的群体。
(2)社交网络的图聚类技术。图挖掘方法是社会性复杂网络分析的重要方法，主要是将网络中的个体分别用节点表示，形成复杂的网络图。节点之间采用直线连接的通常表示节点之间的某种关系，节点之间的距离计算公式直接影响到聚类的结果。
03
整体网络分析法
社会网络分析方法已经比较成熟，大致从两个方向展开，即以个体为对象的网络结构分析法和以整体网络为对象的网络结构分析法。个体网络分析讨论某些节点的个体属性，而整体网络分析
