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ucinet v6.186中文免费版社会网络分析软件

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软件介绍

ucinet是一款社会网络分析软件,可以进行空间维度绘图操作,还具备一维和二维绘图操作,还拥有三维展示分析软件Mage,对于相关性行业的工作者是非常实用的,新手亦能操作。喜欢的朋友快来下载使用吧!

ucinet

软件介绍

UCINET网络分析集成软件包括一维与二维数据分析的NetDraw,还有正在发展应用的三维展示分析软件Mage等,同时集成了Pajek用于大型网络分析的Free应用软件程序。利用UCINET软件可以读取文本文件、KrackPlot、Pajek、Negopy、VNA等格式的文件。它能处理32 767个网络节点。当然, 从实际操作来看,当节点数在5000~10000之间时,一些程序的运行就会很慢。社会网络分析法包括中心性分析、子群分析、角色分析和基于置换的统计分析等。另外,该软件包有很强的矩阵分析功能,如矩阵代数和多元统计分析。它是目前最流行的,也是最容易上手、最适合新手的社会网络分析软件。

软件使用教程

打开ucinet中文版,选择:数据—输入—excel矩阵 ,然后选择输入文件路径(共现矩阵Excel表),其他可不改动,选择确定。

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然后就会弹出下图所示的文本文档,并在输出路径所在地生成 .##h和 .##d文件。

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可视化数据分析

点击可视化—netdraw,然后弹出netdraw界面

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选择file—open—ucinet dataset—network,然后弹出如下界面

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选择第二步过程中生成的 .##h文件,点击ok,然后出现如下界面:

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然后进行中心度分析,选择analysis—centrality measures,然后在弹出界面的set node size by 下输入degree,点击 ok

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然后就会出现依据中心度大小进行显示的节点情况

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如果图形太挤不够好看,可以点击下图红圈中的图标进行演化。

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利用Ucinet画相关系数矩阵的网络关联图

第一步:将数据保存到excel文件中,第一行和第一列为对应标签,如

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第二步:打开Uci6.exe, 首先导入数据,及保存输出数据路径: Data--> Import via spreadsheet

-->Full matrix w/multiple sheet ,弹出如下对话框,将以上数据文件导入,如:

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点击“确定”,在C:UsershdDesktop目录下生成数据文件SimMatrix.##d。

(注意,第一次执行Uci6.exe,会弹出对话框,要求关联NetDraw.exe)

第三步: 利用NetDraw可视化生成的网络数据SimMatrix.##d, 点击左上角Visualize network with NetDraw

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在NetDraw界面中,Open之前生成的网络数据文件SimMatrix.##d. (File-->Open-->Ucinet Dataset--netwok, 选择保存在设置路径C:UsershdDesktop下的SimMatrix.##d文件,或者直接点击工具栏的第二行的打开按钮)

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根据自己的数据选择合适的阈值,取出网络中的箭头,然后变换网络至合适位置:

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第四步: 对网络进行计算,并设置节点Notes大小的依据,如这里选择网络的节点的Degree来确定:Analysis--> Centrality Measures-->Set Node Sizes by "Degree"-->OK

接着,对节点Notes的Color、Size和Label的color、size进行设置: Properties-->Nodes-->Symbols或Labels进行设置,在通过拖拽的方式,将聚集的点进行拉开到合适位置。最终结果可如下如所示:

ucinet

从图中,我就很容易观察那些节点之间比较相似, 并且形成了几个团.

系统需求

1、windows操作系统Vista或更高版本。如果你有Mac或Linux,你可以通过BootCamp,VMFusion Ware,Parallels或Wine运行UCINET。

2、32位版本是标准版本,可在32位和64位Windows系统上运行。有限的64位版本可用,但没有所有UCINET功能。

3、程序本身的100mb磁盘空间(不包括您的数据)

4、RAM越多越好,但32位版本无法利用超过3GB的内存。如果你有大数据和64位版本的Windows,你可以尝试实验性的64位版本,在这种情况下,8GB或更多的RAM将是有用的。但请记住,即使一个非常大的数据集适合内存,分析也可能需要很长时间。

5、虽然绝对最大网络大小约为200万个节点,但实际上大多数UCINET过程都太慢而无法运行大于约5000个节点的网络。但是,这取决于具体的分析和网络的稀疏程度。例如,学位中心性可以在成千上万个节点的网络上运行,并且大多数图形理论例程在你没有多少关系时运行得更快,无论你有多少个节点。

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