本书通过文献研究和社会调查，以马克思主义工人阶级理论为指导，着力研究在市场化进程中我国国有企业职工不同群体的现实状况、利益关系，分析企业内部分化的效率意义、分化过程中的矛盾及其分化的趋势。 　　“社会网络分析”发端于20世纪30年代，成熟于20世纪70年代，是一种新的社会学研究范式。本书将“社会网络分析”看做是一门对社会关系进行量化分析的艺术和技术，全面介绍和评析了“社会网络分析“的基本概念和方法，对于我国在　”社会网络分析”领域的研究，具有一定的指导意义和前瞻性。

《关系管理的智慧:NQ风暴》读者对象：经济学、管理学研究教学工作者，党政企事业单位领导干部，理论宣传工作者，中外企业经营者及中高层经营人员。

《小小世界》内容简介：每个人都熟悉所谓“小世界现象”：当你遇见一个陌生人交谈不久之后，往往会惊奇地发现：“原来我们有共同的朋友!”或者说，仅通过几个熟识的人，我们就早已经相互联系在一起了，在这《小小世界》(有序与无序之间的网络动力学)中，邓肯·瓦茨(Duncan watts)将这种有趣的现象——俗称“六度分离” (six degrees of separation)——作为研究更一般现象的引子即证明了：在某种特定的条件下，小世界现象会出现在任何一种类型的网络之中。能够作为这一研究素材的网络无所不在：大脑是一个神经网络；社会上的组织是人际网络；全球的经济是国民经济组成的网络，国民经济又是市场组成的网络，而市场则是相互作用的生产者和消费者组成的网络。食物链、生态系统以及因特网也都表现出网络特征。此外，解决某一问题的策略，一次谈话中的主题，甚至一种语言中的词汇都能够形成某种意义上的网络。作者断言，这些网络都将归为“小世界网络”。这类网络是如何作用的呢?简单地说，是局部行为导致了全局性的结果，而局部动态特性和全局动态特性之间的关系，则主要依赖于网络的结构，瓦茨利用多种简单的模型阐明了这一关系的微妙之处，这些模型包括：人群中传染病的传播；博弈论中合作的演化；元胞自动机(即Cellutar Automata，CA)的计算能力以及耦合相位振子的同步等等。

本书以基于Python的网络分析包NetworkX作为社会网络分析工具，但不是一本NetworkX使用手册。作者将重点放在如何从庞大的社会网络分析学术积累中，挑选最精要与最实用的知识点，以帮助读者形成关于社会网络分析的知识谱系图。全书可以分为四部分。第1章和第2章是基础知识，主要介绍社会网络分析的背景信息与图论基础知识。第3~5章主要介绍如何分析社会网络，分别从个体与群体两个层面，介绍社会网络的主要测量指标与分析方法。其中第3章重点介绍社会网络节点层面的四个核心指标： 程度中心性：哪些是明星人物？哪些是边缘者？程度中心性回答类似问题。这是最为人们理解的社会网络测量指标。以微博为例，程度中心性就是粉丝的数量，那些程度中心性高的人就是微博中的明星。 亲近中心性：亲近中心性通过点与其他点的距离来测量。那些在社交网络中经常与人互动、人际关系颇好的人，比如公司中的八卦传播者，往往亲近中心性得分较高。 居间中心性：节点的居间程度，表示一个网络中经过该点最短路径的数量。在网络中，节点的居间程度越大，那么它在节点相互之间的信息传播起到的作用也就越大。在两个社会网络之间的人，比如跨界者，往往拥有较高的居间中心性。 特征向量中心性：那些在社交网络中沉默却拥有极大权力的人物，如《教父》中的主人翁柯里昂。社会网络研究者将他们称为“灰衣主教”。特征向量中心性就是找出他们的办法。基本原理是，一个有着高特征向量中心性的行动者，与他建立连接的很多行动者往往也被其他很多行动者所连接。在社交网络中，有这样一种人，很多明星与其做朋友，即使他沉默不语，也可能是一位重要的人物。 社会网络分析不仅仅在节点层面测量。第4章、第5章介绍如何分析群体。其中，第4章主要介绍社群划分的基础知识：如何将庞大的社会网络划分为小的组块？如何利用社会网络中的结构洞牟利？如何进行三元组普查与分析？例如，如何通过岛屿方法逐步找出推特上埃及革命的成千上万条转发的核心人物？又如，如何评估埃及革命中一个人的信息传播能力？显然，如果你的朋友们相互信任，将比那种一个明星发言，粉丝们单纯收听的星形网络传播能力更强。第5章主要介绍二模网络与多模网络的基础知识。关系还会存在于不同类型的主体之间，比如公司雇佣员工、投资者购买公司股票、人们占有信息与资源等。这些关系称为二模关系。现实生活中的关系往往是二模或多模。比如在微博上，可以通过你的兴趣、地域、使用的标签来为你推荐新的朋友，或者基于你对一些公共事件的看法，将你划分到特定政治群体中，这些都是基于二模或多模网络的分析得出的。 第6章是全书最精彩的部分，关注信息如何传播，初步展示分析动态社会网络发展的建模技巧。一条微博如何从一两个人关注突然成为流行用语？作者在实验中发现，当网络密度接近7%的时候，将从线性增长（每次增加一条连接）转化为病毒式扩散，也就是说，如果转发一条微博、加入一个网络社群等的人数比例达到7%，其他人将会在关键阶段马上跟进。这是一个推动脸谱走出哈佛大学的神奇数字。脸谱一步一步地跃迁，总是遵循一个规则——在一个社群里到达饱和点之后才移入一个更大的社群。作者通过手写Python算法，为读者打开动态社会网络与网络仿真的大门——我们如何用算法来模拟人类社会各类关系的变迁？有了自己亲手实践算法的经验，读者未来使用netlogo等网络仿真软件，将更加得心应手。 对于初学者来说，第4~6章这三章有一定难度，需要同时理解社会科学与编程技巧两方面知识。第7章则简单明了，主要介绍获取网络数据的入门知识。如果希望深入了解，可以阅读作者推荐的相关资源。附录A介绍收集社会网络分析所需数据的传统方法、伦理准则与相关API。附录B介绍如何安装本书涉及的相关软件，如NetworkX、matplotlib等。 总而言之，作为一本技术非常新颖的入门读物，本书通俗易懂，基于Python进行分析使得其灵活性变得更高。可以说，本书令学习者从一开始就具有上手实践的能力，除介绍网络数据获取技巧、网络抽样方法、网络在个体与群体两个层面的基本属性之外，还涉及目前日益热门的网络模拟方法，融合基础理论与算法于一身。简约却不简单，上升空间非常大！无论你是对社会网络感兴趣的大众读者，还是社会网络的专业研究者、开发者，相信本书都会在社会网络的理论与实践两方面给予启发！

社会是一个由多种多样的关系构成的巨大网络。如何研究关系？视角当然多种多样，既可以像林语堂的小说中描述的那样对关系进行细致的刻画，又可以像黄光国等社会心理学家那样对人情、面子和关系网进行质的描述，更可以用社会网络分析法对关系进行量化的表征，从而揭示关系的结构，解释一定的社会现象。社会网络分析的意义在于，它可以对各种关系进行精确的量化分析，从而为某种中层理论的构建和实证命题的检验提供量化的工具，甚至可以建立“宏观和微观”之间的桥梁。 本书就像一本手册，引导读者进入社会网络分析的研究领域。它既适用于社会网络分析的初学者，也适用于对社会网络分析有所了解的人士。

网络正在脱离以内容为核心构建的方式，转向以人为核心重新构建。这样深远的变革将影响我们制定商业策略、设计以及营销和广告的方式。 本书作者先后在谷歌和Facebook供职，对于社交网络有深入的研究和丰富的实战经验。他以学术界和工业界最新的调查研究为基础，阐述了人们如何通过社交圈子相互联系的规律，探讨了理念和品牌信息如何通过社交网络传播开来的过程。书中介绍了许多实际的例子，通过这些鲜活的实例，你将掌握社交网络的秘密，知晓如何围绕社交行为来重塑业务模式，如何让你的产品为人们口耳相传。书中充满了作者的真知灼见，颠覆了一些传统的观念。 还等什么？让我们深入领悟社交网络中的心理学奥秘，让它指引我们成功地引爆流行。