Weimin Fan
個人擁有圖書資訊學科背景，專長是進行資料分析與應用，目前感興趣是社會網絡分析，個人認為社會網絡分析有別於以往量化統計的應用，讓研究者不再侷限於母體樣本的限制，透過社會網絡分析方法可將隱性知識加以呈現與視覺化，並透過圖像理論發展的量化技巧，分析節點在網絡的重要性與位置，進而了解隱藏在大數據(Big Data)下的各種研究現象，推薦大家來試試看，目前預計主要開設Gephi和Ucinet兩套軟體應用課程。
About This Course
了解社會網絡指標演算方法與其代表意義
社會網絡分析可以針對網絡整體與單一節點個別進行運算，本課程從Gephi「統計功能(Statistic)」中介紹常用的運算方法，並幫助使用者理解每一網絡指標的意義，主要可以從網絡概觀、網絡節點中心性(中介中心性、接近中心性、程度中心性、prestige)、影響力(HIT & PageRank)、連結程度(平均係數)四方面進行介紹，整體網絡的運算數值會呈現在Overview的統計視窗內呈現，使用者可以進到Data laboratory內的察看個別節點的數值，或進一步匯出原始數據，以利後續進一步做其他相關的統計分析。
01 網絡概觀(Network Overview)
02 網絡與節點中心性_中介中心性(Betweenness Centrality)
03 網絡與節點中心性_接近中心性(Closeness Centrality)
04 網絡與節點中心性_程度中心性(Degree Centrality)&特徵向量中心性(Eigenvector Centrality)
05 網絡與節點中心性_Prestige
06 HIT & PageRank
07 平均群聚係數Average Cluster Coefficient
了解社會網絡計算指標運算方式
利用運算指標數據並詮釋分析結果
了解如何運用Filter基本功能
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