1-1 基本觀念
社會是一個由各式各樣的關係所構成的巨大網絡。社會網絡（social network）是指由行動者所連結而成的一組特定社會關係，而這些行動者（actors）可能是個體、子群（如專案小組）、群體（如部門）、組織甚至國家；這些社會關係（social relations）的內涵可能涉及到有形的財務往來、資訊的互動、或是人力、物力的協助，也可能是無形的友誼提供、心理支持或肯定、讚美、信任。社會網絡的分析是探討人際關係之間的關係連結，其強調的是足以影響個人社會行為的互動關係。人際間不同程度與內涵的互動所構築的網絡，形成了個人的生活空間。相對的，這個生活空間又決定了一個人在特定社會中的位置、可能的活動類別、以及與他人互動的機會和限制。換言之，這個藉由人際關係互動所建構的網絡提供了個人生活空間與接近使用資源的機會。
社會網絡分析（social network analysis, SNA）的目的是對各種關係進行精確的量化分析，從而為某種中層理論（mid-range theory）的構建、實證假說的檢驗提供量化的工具。
根據有關文獻，我們可將社會網絡歸納出若干特性：(1)同一個群體中的成員常常共同擁有不只一個的關係網絡；(2)兩個關係網絡也不必然擁有完全相同的群體成員；(3)群體成員彼此關係的變動（如新增、喪失）會造成關係網絡的變動。
社會網絡並非憑空產生、無中生有，而是從有人類的互動開始便在於社會結構之中，社會網絡分析方法拓展了理解社會網絡的新視野。明確地說，社會網絡是指將人們連結在一起的社會關係網路，並利用社會圖（sociogram），以點表示行動者（或成員），以線表示行動者之間的關係，呈現這些社會組態的屬性，衡量社會凝聚力或密度，以及「各種關係」之間的關係。
社會網絡分析法通常透過蒐集問卷、訪談、實驗、觀察法來蒐集社會網絡資料，並運用圖論（graph theory）作進一步分析與解釋。我們有必要分辨傳統資料與社會網絡資料。傳統資料（conventional data，例如以SPSS進行分析的資料）是依據「個案─屬性」的關係而建立，而社會網絡資料（social network data）是依據「個案─關係」而建立。當然在社會網絡分析中也常會使用到屬性資料。分辨這兩個資料建構（亦即「個案─屬性」、「個案─關係」資料）是有必要的，因為它們涉及到兩種不同的分析程序以及對結果的解釋等。社會網絡分析是一種強而有力的分析方法，依行動者（也就是個案、問卷填答者）、單雙向關係，以及關係強度等，可分析在特殊領域行動者間彼此的關係。
行動者亦稱節點或點。節點（node）可代表某一特定人物名稱（例如小明、小華），各節點間可能存在直接或間接關係，也可能不存在任何關係。社會網絡分析通常以矩陣A來表示，以aij表示點i和點j間的關係，aij值為0表示點i和點j間沒有關係，否則表示點i和點j間有關聯。若以圖形顯示，節點（人物）與節點間的關係（edge或relation），以E表示：A→B代表A與B為單向關係，A←→B代表A與B為雙向關係。關係強度是共同出現次數，例如甲、乙同為某一公司的董事，則甲與乙會有某種程度的關係強度。
社會是一個由各式各樣的關係所構成的巨大網絡。社會網絡（social network）是指由行動者所連結而成的一組特定社會關係，而這些行動者（actors）可能是個體、子群（如專案小組）、群體（如部門）、組織甚至國家；這些社會關係（social relations）的內涵可能涉及到有形的財務往來、資訊的互動、或是人力、物力的協助，也可能是無形的友誼提供、心理支持或肯定、讚美、信任。社會網絡的分析是探討人際關係之間的關係連結，其強調的是足以影響個人社會行為的互動關係。人際間不同程度與內涵的互動所構築的網絡，形成了個人的生活空間。相對的，這個生活空間又決定了一個人在特定社會中的位置、可能的活動類別、以及與他人互動的機會和限制。換言之，這個藉由人際關係互動所建構的網絡提供了個人生活空間與接近使用資源的機會。
社會網絡分析（social network analysis, SNA）的目的是對各種關係進行精確的量化分析，從而為某種中層理論（mid-range theory）的構建、實證假說的檢驗提供量化的工具。
根據有關文獻，我們可將社會網絡歸納出若干特性：(1)同一個群體中的成員常常共同擁有不只一個的關係網絡；(2)兩個關係網絡也不必然擁有完全相同的群體成員；(3)群體成員彼此關係的變動（如新增、喪失）會造成關係網絡的變動。
社會網絡並非憑空產生、無中生有，而是從有人類的互動開始便在於社會結構之中，社會網絡分析方法拓展了理解社會網絡的新視野。明確地說，社會網絡是指將人們連結在一起的社會關係網路，並利用社會圖（sociogram），以點表示行動者（或成員），以線表示行動者之間的關係，呈現這些社會組態的屬性，衡量社會凝聚力或密度，以及「各種關係」之間的關係。
社會網絡分析法通常透過蒐集問卷、訪談、實驗、觀察法來蒐集社會網絡資料，並運用圖論（graph theory）作進一步分析與解釋。我們有必要分辨傳統資料與社會網絡資料。傳統資料（conventional data，例如以SPSS進行分析的資料）是依據「個案─屬性」的關係而建立，而社會網絡資料（social network data）是依據「個案─關係」而建立。當然在社會網絡分析中也常會使用到屬性資料。分辨這兩個資料建構（亦即「個案─屬性」、「個案─關係」資料）是有必要的，因為它們涉及到兩種不同的分析程序以及對結果的解釋等。社會網絡分析是一種強而有力的分析方法，依行動者（也就是個案、問卷填答者）、單雙向關係，以及關係強度等，可分析在特殊領域行動者間彼此的關係。
行動者亦稱節點或點。節點（node）可代表某一特定人物名稱（例如小明、小華），各節點間可能存在直接或間接關係，也可能不存在任何關係。社會網絡分析通常以矩陣A來表示，以aij表示點i和點j間的關係，aij值為0表示點i和點j間沒有關係，否則表示點i和點j間有關聯。若以圖形顯示，節點（人物）與節點間的關係（edge或relation），以E表示：A→B代表A與B為單向關係，A←→B代表A與B為雙向關係。關係強度是共同出現次數，例如甲、乙同為某一公司的董事，則甲與乙會有某種程度的關係強度。
