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在十年前，或许可选择的较少，现在可供网络分析使用的，不下上百种，如果要从中挑出适合自己需要的，倒也的确比较困难。或许所有应用这项技术的人，都会自己所熟悉的工具。我虽然不能说可以围帝对史用手头的工具解决所有问题，但谈一下为什么选用这个还是有必要的，当然，还真有人在网上发了论文，对一些进行比较。真是不好意思的是，在写这篇博文时，我搜索了一下自己的硬盘，居然没找到那篇论文。

我觉得有必要从个人角度澄清一下对这个应用范围的看法。

首先，Pajek是用来处理大型网络的。在目前版本中，它可以职而稳北约色互运处理多达9亿个顶点的网络文件。如果你手头的网络文件顶点不超过1000个，那用Ucinet、NodeXL等，都不会有速度的障碍。

第二，Pajek是所有网络分析工具中，唯一配备了循序渐进教程的。在我个人看来，人类所创造的工具，是现有感官的延伸，是进一步创造新认识和新直觉的阶梯。所以，当我们要理解并熟练掌握甚至可以精通某种操作化的分析技能时，需要有一个逐渐训练的过松土王司动浓河都久程，并且在这种过程中帝革导期形成对一些看似抽象的概念的直观认识。配备了循序渐进教程的Pajek，正好成为入门时的练手工具。

第三、Pajek提供了探索网络结构的途径，但它的统计分析功能很弱。但是，它又同时配备了R接口。在我看来，把Pajek的数据探索功能与R的统计功能结合，就已经基本符合网络分析技术的应用需求。如果超出这种基高社足倍提安草脱本功能的更高阶需求，那就不仅仅是应用这种技术，而是研究这种技术本身了。

总结起来，当学习社会网络分析技术时，我个人觉得应当掌握的有两个：Pajek和R（R里面有许多分析包，其中igraph和sna这两个包很重要，应当重点掌握）。应当熟悉的有Matlab和NodeXL，前者帮助你做一些矩阵转换，后者则提供了一个简单的EXCELL插件供你做网络蒸若文件制备。对于如何学习R的操作，我建议零起点的朋友，如果是生物医学方面的，可以选择《应用战育全R

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