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程序員老王對隔壁公司的美女經(jīng)理阿花十分仰慕，雖然他們常常在寫字樓電梯間偶遇，最多也就是點(diǎn)頭問好，但怎樣才能名正言順和阿花在工作以外的時(shí)空產(chǎn)生交集?其實(shí)，人與人之間的關(guān)系往往錯(cuò)綜復(fù)雜，何不讓數(shù)據(jù)模型幫你挖掘一下，找出打入阿花朋友圈的最短路徑?本期就讓老王帶你了解社交網(wǎng)絡(luò)分析(SNA)。

社交網(wǎng)絡(luò)分析究竟是干嘛的

社交網(wǎng)絡(luò)分析(Social Network Analysis) 最早是由英國著名人類學(xué)家拉德克利夫-布朗(Radcliffe-Brown)在對社會結(jié)構(gòu)的分析關(guān)注中提出，是理解人類(可延展為任意主體)各種關(guān)系的構(gòu)成、交互模式以及信息傳播規(guī)律的分析方法，使用技術(shù)包括離散數(shù)學(xué)、隨機(jī)過程、社會學(xué)、管理學(xué)、心理學(xué)等多學(xué)科的融合理論和方法。

上面這段太玄乎了，我們實(shí)在點(diǎn)，搞懂了SNA，你可以解決這幾種問題：

可達(dá)性問題

如果你有全城人的電話通訊錄，SNA可以告訴你某人和阿花是否認(rèn)識，即使TA的電話本里沒有阿花的電話;

老王到阿花可能有多種聯(lián)系方式，找到途徑節(jié)點(diǎn)最少的那條。

傳播問題

老王的朋友圈里，有三個(gè)是Fintech精英，年薪百萬，還有兩個(gè)賭徒，他還有一個(gè)叔叔是被法院通告的老賴;能否估計(jì)老王經(jīng)濟(jì)狀況，信用風(fēng)險(xiǎn)?

廣告投放給誰傳播效率***?你關(guān)注的大V是真的傳播力驚人還是八十萬水軍教頭?公司里誰是八卦源頭?

演進(jìn)問題

你在Linkedin 上更新了職位，是不是收到了很多新的人脈介紹?Linkedin 是怎樣優(yōu)化推薦算法幫你打入新圈子?

公司從10人打拼到500人，人事結(jié)構(gòu)經(jīng)歷怎樣變化?如何優(yōu)化組織的人力結(jié)構(gòu)?怎樣從郵件交互中識別誰是拍板的，誰是跑腿的，誰是活稀泥的?

社交網(wǎng)絡(luò)基本要素

為完成以上目標(biāo)，我們要用圖語言來描述問題和建模，不用擔(dān)心，大部分是非常符合直覺的概念。

• 節(jié)點(diǎn)(Node)：節(jié)點(diǎn)是指要分析的物體，每一個(gè)物體就是一個(gè)節(jié)點(diǎn)，比如在Social Network中每個(gè)人就是一個(gè)節(jié)點(diǎn)。
• 邊(Edge)：Graph中兩個(gè)節(jié)點(diǎn)間的連線，用于表示兩個(gè)節(jié)點(diǎn)的關(guān)系。比如在Social Network中兩個(gè)人的關(guān)注關(guān)系，微博傳播中轉(zhuǎn)發(fā)關(guān)系。
• 圖(Graph)：圖是用來表示一組物體之間的關(guān)系的方式。有向圖(Directed Graph)：邊代表的關(guān)系具有方向的圖。比如微博的關(guān)注關(guān)系，電話撥入呼出，銀行轉(zhuǎn)賬收賬就是有方向的。無向圖(Undirected Graph)：邊代表的關(guān)系沒有方向的圖。
• 度(Degree)：節(jié)點(diǎn)的度是指與其相連的邊數(shù)，你通訊錄的名單長度就是你的聯(lián)絡(luò)人度數(shù)。
• 輸入度(In-degree)：有向圖中一個(gè)節(jié)點(diǎn)收到的邊。
• 輸出度(Out-degree)：有向圖中一個(gè)節(jié)點(diǎn)發(fā)出的邊。
• 路徑(Route): 兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間經(jīng)過的邊和節(jié)點(diǎn)序列，路徑有長度，通常衡量兩個(gè)點(diǎn)之間的距離。

社交網(wǎng)絡(luò)分析的應(yīng)用

小世界(六度分隔)：找對人

在日常生活中，有時(shí)你會發(fā)現(xiàn)，某些你覺得與你隔得很“遙遠(yuǎn)”的人，其實(shí)與你“很近”。小世界網(wǎng)絡(luò)就是對這種現(xiàn)象(也稱為小世界現(xiàn)象)的數(shù)學(xué)描述。用數(shù)學(xué)中圖論的語言來說，小世界網(wǎng)絡(luò)就是一個(gè)由大量頂點(diǎn)構(gòu)成的圖，其中任意兩點(diǎn)之間的平均路徑長度比頂點(diǎn)數(shù)量小得多。除了社會人際網(wǎng)絡(luò)以外，小世界網(wǎng)絡(luò)的例子在生物學(xué)、物理學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)等領(lǐng)域也有出現(xiàn)。二十世紀(jì)60年代，美國哈佛大學(xué)社會心理學(xué)家斯坦利·米爾格倫(Stanley Milgram)做了一個(gè)連鎖信實(shí)驗(yàn)。他將一些信件交給自愿的參加者，要求他們通過自己的熟人將信傳到信封上指明的收信人手里，他發(fā)現(xiàn)，20%的信件最終送到了目標(biāo)人物手中。而在成功傳遞的信件中，平均只需要6.5次轉(zhuǎn)發(fā)，就能夠到達(dá)目標(biāo)。也就是說，在社會網(wǎng)絡(luò)中，任意兩個(gè)人之間的“距離”是6。這就是所謂的“六度分隔”理論。

三元閉包：弱聯(lián)系會變成強(qiáng)聯(lián)系

這個(gè)是對網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性的探討，是關(guān)于網(wǎng)絡(luò)演進(jìn)非常基礎(chǔ)也很重要的一個(gè)認(rèn)識。如果存在 a <-> b, b <-> c, 那 a <-> c 的期望會非常高 。在時(shí)間序列上對很多網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)演進(jìn)過程分析都驗(yàn)證了這個(gè)觀點(diǎn)。對它的解讀也非常符合我們的日常認(rèn)識：近墨黑，近朱赤; 愛屋及烏 等。

三元閉包在很多線上線下場景都有很多的應(yīng)用。比如你在 Linkedin 上更新一下聯(lián)系人，會得到后臺很多聯(lián)系人推送，你會發(fā)現(xiàn)Linkedin 的推送節(jié)制而高效，既沒過分打擾，又能打開你的人脈，這種推送是基于三元閉包理論的。

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三種重要結(jié)構(gòu)：環(huán)、簇、樹

環(huán)

三元閉包構(gòu)成了一個(gè)最小的穩(wěn)定結(jié)構(gòu)：包含3個(gè)節(jié)點(diǎn)的環(huán)(Loop)。 對一般社交網(wǎng)絡(luò)來說，環(huán)形結(jié)構(gòu)不算特別。在有些場景，環(huán)形意味著風(fēng)險(xiǎn)和欺詐。

比如收集一個(gè)年度所有車輛受損和理賠案件信息，構(gòu)成一個(gè)理賠網(wǎng)絡(luò)。因?yàn)檐囕v事故是低概率事件， 這個(gè)網(wǎng)絡(luò)必定是節(jié)點(diǎn)數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過邊的數(shù)量的稀疏圖。如果在這樣的網(wǎng)絡(luò)里你能找到這樣的撞車-理賠鏈條：

這個(gè)鏈條就非常可疑，往往和團(tuán)伙騙保相關(guān)。

簇

除了環(huán)形(Loop),還有一種結(jié)構(gòu)特別重要：聚集(Clique)。根據(jù)小世界理論，微弱的關(guān)聯(lián)可以讓全世界構(gòu)成一個(gè)大的網(wǎng)絡(luò)，如果以路徑可達(dá)作為‘認(rèn)識’ 的判斷標(biāo)準(zhǔn)，看起來感覺誰都認(rèn)識，但是誰都不熟。 Clique 就是一個(gè)強(qiáng)連接的小網(wǎng)絡(luò)：如果一群人兩兩直接認(rèn)識，這一群人構(gòu)成一個(gè)Clique。舉個(gè)例子，產(chǎn)品部的同學(xué)們彼此認(rèn)識，整個(gè)部門是一個(gè)Clique;產(chǎn)品部的小洪因?yàn)閰⒓幼闱蜿?duì)認(rèn)識了開發(fā)部一眾兄弟，通過小洪同學(xué)，整個(gè)產(chǎn)品部都可以和開發(fā)部傳遞需求，但是產(chǎn)品部+開發(fā)部不是一個(gè)Clique，因?yàn)閮蛇呏灰幸粚θ瞬荒苤苯訙贤ň筒凰闶荂lique了。 說到這里Clique 的重要性就很明了。

樹

樹形結(jié)構(gòu)代表是人力資源圖，對大部分公司來說這都是僅限HR訪問的資源，有檢驗(yàn)的人在公司結(jié)構(gòu)圖中可以窺見很多信息：公司發(fā)展處于那個(gè)階段， 結(jié)構(gòu)是否健康，資源傾斜在那個(gè)業(yè)務(wù)線，人力交叉情況，信息流通成本。

多數(shù)樹形結(jié)構(gòu)都不是嚴(yán)格樹，存在環(huán)形和共享葉節(jié)點(diǎn)。嚴(yán)格樹形暗示這是個(gè)不同尋常的人事組織，比如邪教和傳銷組織，教主為了保持神秘性，傳銷頭目為了掌控自己的下線資源，往往有意控制人事網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，行成金字塔形， 并讓底部網(wǎng)絡(luò)盡可能隔離，避免下線自由交換信息，保持自己的控制力。這種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)非常不自然，在正常的社交壓力下非常容易崩潰變形，只有通過洗腦，精神/金錢控制才能存在。

社交網(wǎng)絡(luò)分析難點(diǎn)在哪里

簡單說，非線性的模型都很難，而SNA玩的就是網(wǎng)絡(luò)，肯定難上加難。以上問題除了能一階判斷的可達(dá)性，沒有一個(gè)是簡單的。原因如下：

圖分析最壞情況通常很壞

考慮最簡單的可達(dá)判斷，如果原始關(guān)系是點(diǎn)對存儲 (a -> b), 想得到 (x -> y) 的結(jié)果需要遍歷完成。因?yàn)閳D的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，遍歷圖比遍歷列表，遍歷字典更難以預(yù)期。一個(gè)經(jīng)典的例子是小世界網(wǎng)絡(luò)(也叫六度分割)，大意是地球上任意兩個(gè)人的社交距離不會大于6。反過來想就是：從一個(gè)人出發(fā)，只要六次深度遍歷迭代就要訪問所有人的信息!為了判斷阿明是否認(rèn)識阿花，如果我們不走運(yùn)，可能要遍歷全城的人信息才能得出一個(gè)肯定的答案，而這差不多是SNA中最簡單的問題了(圖中右下方紅色路徑)!

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結(jié)構(gòu)不穩(wěn)定

這也是和非線性結(jié)構(gòu)相關(guān)的。拿身邊的例子說，滴滴 和 uber突然合并前，管理層一對姐妹花是認(rèn)識的，少量員工可能在挖角中互換陣營也是認(rèn)識的，但兩家公司構(gòu)成的人員網(wǎng)絡(luò)大體上是分開的。隨著突然并購，兩家公司網(wǎng)絡(luò)迅速融合，任意兩個(gè)節(jié)點(diǎn)的可達(dá)性，關(guān)系路徑長度都發(fā)生了極大的變化。如果用臨時(shí)表存儲上述信息，這張大表在一天之內(nèi)的有效性就降低為零了。牽一發(fā)動(dòng)全身形容網(wǎng)絡(luò)對微小變化的敏感實(shí)在太貼切了。

總結(jié)

由于在線社交網(wǎng)絡(luò)具有的規(guī)模龐大、動(dòng)態(tài)性、匿名性、內(nèi)容與數(shù)據(jù)豐富等特性，近年來以社交網(wǎng)站、博客、微博等為研究對象的新興在線社交網(wǎng)絡(luò)分析研究得到了蓬勃發(fā)展，在社會結(jié)構(gòu)研究中具有舉足輕重的地位。

今天說了這么多和社交網(wǎng)絡(luò)分析有關(guān)的原理和概念，想必老王這樣的老司機(jī)早就在碼代碼了。別著急!下期讓老王接著講講，如何規(guī)避上述社交網(wǎng)絡(luò)分析的難點(diǎn)，并著重講講其在現(xiàn)實(shí)場景中的應(yīng)用。