如何深入研究網路

⑴ 如何系統學習社會網路分析(sna)

社會網研究旨在探索人的關系、互動和網路結構。一個多世紀以來，社會學家利用「社會網」這一概念來表示復雜的社會關系，強調關系的重要性，如馬克思強調人與社會關系的總和，齊美爾則深入研究個體間的互動關系。

懷特和科曼兩位大師在 1950 年代系統化地使用「社會網」一詞，開啟了社會網分析的數學基礎與研究方法。社會網研究在隨後的幾十年中擴展到組織行為、經濟學、戰略學、傳媒研究、金融學、政治學等多領域，幫助我們理解人際關系與社會網如何影響日常生活。

網路結構由節點和節點之間的線構成，節點可以代表個人、組織、社區等，線代表關系，如情感、經濟、權力等。方向性圖形表示有方向性的關系，數值圖形則將關系強度量化。距離與可達性則涉及信息或資源的傳遞效率，距離越遠，信息傳遞的可能性越低。

復雜社會網由成千上萬個個體組成，每個個體扮演多種角色，每兩個人之間存在不同關系類型。社會網理論分析這些復雜的多維關系，以理解社會現象。社會網研究反對還原主義，因為它雖然並非錯誤，但不足以解釋社會現象的全貌。

⑵ 神經網路的研究方向

神經網路的研究可以分為理論研究和應用研究兩大方面。
理論研究可分為以下兩類：
1、利用神經生理與認知科學研究人類思維以及智能機理。
2、利用神經基礎理論的研究成果，用數理方法探索功能更加完善、性能更加優越的神經網路模型，深入研究網路演算法和性能，如：穩定性、收斂性、容錯性、魯棒性等；開發新的網路數理理論，如：神經網路動力學、非線性神經場等。
應用研究可分為以下兩類：
1、神經網路的軟體模擬和硬體實現的研究。
2、神經網路在各個領域中應用的研究。這些領域主要包括：
模式識別、信號處理、知識工程、專家系統、優化組合、機器人控制等。隨著神經網路理論本身以及相關理論、相關技術的不斷發展，神經網路的應用定將更加深入。