ucint核心边缘分析_ucinet社会网络分析笔记(一)网络密度、中心度、凝聚子群、核心-边缘..._kamalsheel的博客-程序员ITS304

技术标签: ucint核心边缘分析  

在进行城市网络研究时,通常需要借鉴社会网络的分析方式,对网络各类指标进行计算。

主要使用软件为Ucinet 6,在网上可以下载到

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1、数据准备

类似于之前讲过的武汉城市圈高德迁徙数据,这里用的是上海都市圈2019年高德迁徙数据,根据前所述方法,在数据库中选取其中的工作日数据并计算日均值。

注:高德迁徙数据获取方式目前不便于公开,请勿私信询问。

此处上海都市圈范围为《上海市城市总体规划(2017-2035年)》中提出的上海大都市圈所包含的9个城市。

在excel中运用“数据透视表”的方法制作出迁徙指数矩阵如下图(这是一个具有方向性的不对称矩阵,列中的城市代表迁入地,行中的城市代表迁出地):

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QQ截图20200814155959.jpg

打开ucinet并导入矩阵数据:

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完成后会在同一文件夹中生成两个这样的文件:

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2、网络密度分析

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3、中心度分析

(1)度数中心度

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其中,Treat data as symmetric 一栏代表是否将其视为对称矩阵。若选择Yes,说明将该矩阵视为对称矩阵,得出的结果是各城市单一的Degree;若选择No,则说明将该矩阵视为非对称矩阵,得出的结果分为出度(out degree)和入度(in degree)

以下为选择Yes的结果:

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可见在上海都市圈范围内,苏州的度数中心度比上海要高,这是因为苏州与无锡、常州建立起了尤为紧密的联系

以下为选择No的结果:

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可见各城市的迁徙方向是不对称的,例如苏州出度更高,而上海入度更高。

(2)接近中心度

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(3)中介中心度

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4、CONCOR凝聚子群分析

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5、核心-边缘分析

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以上为LINDA不成熟的试验,可能会存在诸多问题敬请谅解!

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