社会分析方法(SNA)是一种考虑多个行动者之间社会关系的方法论，适用于研究学校、企业、组织、国家等一个整体单位。考虑到网络中庞大的关系网，本文从社交和内容产品的角度介绍了这一方法论的基本概念和实际应用。

首先，在社区中建立关系

首先要明确SNA中的两个重要元素:actor和relationship。

演员:以个人为单位。在图中，一个圆圈代表一个演员。

关系:两个行动者之间是否有联系，用连接线表示，区分无向和有向。

关系矩阵是N*N矩阵，其中垂直和水平方向分别代表行动者，1代表存在的关系，0代表不存在的关系。

在无向图中，可以用对角线来划分；在一个有向图中，只需看下半部分就可以画出完整的矩阵。

以知乎用户为例:用户有选择是否关注他人的权利，粉丝与被关注者有方向性关系；而且关注的人也有选择是否关注这个粉丝的权利，所以有向图包含了更多的信息。

以用户A-E为例:最多可以生成25个关系(第一行代表A跟了B和D，第一列代表A跟了B和E)。

在社区图中，两个用户之间的关系可以看得更直接更清楚。这个由五个用户组成的局域网，可以看作是知乎用户网的一个缩影。

第二，KOL形成

上图反映的指向和指出每个用户的线路数量并不相同，衡量这个指标有助于了解整个社区的“权力”流动。简单理解:就是一个演员得到的箭越多，他在这个社区的地位和威望就越高。

这个指标通常用中心度来量化，中心度是指某一点的密度。这个指标叫做度中心性。

局部中心度（绝对）：某点的出入度之和；局部中心度（相对）：实际度数/可能产生联系的最多度数；整体中心度：某点与其他点的捷径距离（到其他点的最短途径）之和。

通过计算上图中五个用户的中心性关系，可以发现A/B/C/D四个用户的局部中心性和整体中心性是相等的，而E用户处于边缘。

利用软件分析度，可以更直观的看到这个微社区的权力关系。

在八个用户的相互关注下重复以上步骤，可以看到更直观的展示。很明显用户A是小世界接触用户最多的中心人物。

除了中心性程度之外，还有紧密中心性和中间中心性(分别用于表示与KOL相关的关键人物和作为中介的程度)。

三。兴趣圈的拓扑图

以上述八个用户为例，ADCE用户组成一个长度为4的“循环”(中间还包含ABCD，一个长度为4的循环，以及ABD和BCD，两个长度为3的循环)。

考虑到关系的方向性，ABD是有向环，可以跟随A-D-B完成一个完整的闭环；然而，ADCE虽然是由一条线连接起来的，但它并不在一个有固定方向的连续链条上，只能算作一个半环。

是派系圈概念的延伸。n-派系中的n是指派系成员之间最长的沟通方式；我们最初的例子(五个用户)给出了一个2派系的组。

现在我们来定义一下形成“社交圈”的标准。如果三分之二的派系成员相同，这些派系就合并成一个圈子。接下来，我们可以定义不同的标准来扩大圈子。

与知乎相对应的是，第一个小圈子可以理解为彼此有关系，对某个问题同样感兴趣的人，而扩大后的大圈子则是对某个话题同样感兴趣的人。

四。使聚集

聚类技术已经广泛应用于互联网产品中，但在SNA下，聚类强调的是层级结构(即按照个人社会关系分层)。

以八个用户的情况为例，进行了三次聚类，其中最左边的数字是指度中心性的排名，用户A因为中心性最大，所以排名为1。

一级聚类结果显示，FGH边缘用户处于第一类，而BD中等排名用户处于第一类。

然后继续聚类，直到所有用户都被分类到一个类中。

而圈子聚类则不同:派系的概念是根据成员的相似度来划分的，形成的圈子以兴趣为交点；聚类是根据成员数量来划分的，是权力等级的分类。

以知乎为例，这八位用户可能都是科技互联网话题爱好者，对物联网、JAVA、人工智能都是3/3/2结构的兴趣，所以这三个品类可以自成一派；但是，每个用户对使用的关注程度不同于所关心的关系。FGH用户的关系较少，但他们可能不在同一派系。

动词 （verb的缩写）摘要

得益于广大网民贡献的用户数量和关系链，目前SNA分析的应用场景已经扩展到很多领域，比如社交产品中的社交圈分析——基于社交关系的产品和内容推荐、网络信息传播等。只要有人，SNA就可以用来分析强弱关系，亲疏远近，群体分类。

就本文讨论的KOL的形成和发现而言，可以作为商业广告的量化参考标准之一。

在社交网络中，用来评价KOL的核心指标一般是KOL本身制作的内容和影响的人群(后者量化到可收藏的指标，一般是粉丝数，也就是社群图中的单向关注关系，可以用多条方向线来标注)。

KOL粉丝重合与SNA中派系的概念不谋而合。根据自定义标准:广告主可以计算两个KOL粉丝的重合度，从而根据预期点击量选择重合度。

根据不同体量的kol的圈子计算预期渗透率:SNA其实可以帮助广告主节省前期投放成本，当然投放后还要持续关注APRU、ROI等指标。

反过来想，也能理解为什么买粉丝成了行业普遍乱象之一。

因此，在关注度的基础上，很多社交产品也开始考虑其他交互因素作为参考指标，以杜绝僵尸粉作乱。

作者:47岁，专注于内容和社交产品，相信坚持锻炼，坚持学习，保持最佳状态。

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