3.1　引言

在现代生活中，网络已经变得无处不在。我们用网络描述和理解其他现象、社会关系、疾病传播、人类大脑和互联网。网络最普遍的研究类型是：社会关系（如朋友、亲属、从属、协作）；技术（如互联网、电话网、电网、交通网）；生物（如生物化学、神经、生态）；信息（如文档、引文、万维网）。“网络科学”包括不同领域的观点，例如社会学、数学、物理、计算机科学和生物学等。特别地，它是为了理解网络，是社会网络分析和网络科学引领的跨学科研究的结果。

社会网络分析提供了分析社会关系和模式及那些关系的含义的方法（Wasserman，Faust，1994）。可以更宽泛地定义，网络分析提供了一种研究不同实体间（不只是人）关系的方法。过去60多年里，社会学家和其他社会科学家在社会网络分析领域已经取得显著的进展（Freeman，2004；Wasserman，Faust，1994）。在20世纪90年代，物理学家和计算机科学家开始在他们称为网络科学的领域针对类似的问题进行研究，但是规模和方向稍微不同。虽然这两个领域最初是并行地发展，最近各自却有更多的研究进展和交互的想法出现（Carrington，Scott，2011）。Börner Sanyal和Vespignani（2007）对网络科学进行了绝佳的综述。

网络分析/网络科学目前是一个成熟的领域，有自己的基本著作（Easley，Kleinberg，2010；Newman，2010；Scott，2013；Wasserman，Faust，1994）。除此之外，对许多研究人员来说，网络分析方法能够接近，这要归功于大量的免费网络分析工具：Pajek、Network Workbench、NodeXL、Gephi、The Science of Science（Sci2）等。Huisman和van Duijn（2011）对可用的软件工具进行了综述。

社会网络方法作为社会理论、实证研究、数学和统计学领域发展中的一个完整部分而发展着。Wasserman和Faust（1994）确定了图理论、统计和概率理论及代数模型作为网络方法的三大数学基础理论。图理论是研究图形的数学的分支。一幅图可表示网络的结构。在图理论中，集合论的一个分支，一幅图G＝（V，E）是一组节点或顶点（V）和一组具体节点对间的连线或边（E）。在一幅图中，节点表示行动者，边表示行动者之间的关系。图理论提供了一种社会网络的恰当的表达、一组可用来研究社会网络的正规特性的概念。