昨日与一位朋友聊天，提到论文撰写的问题，发现这位朋友修习了社会网络分析的一些概念知识，手头又有点数据，导师又催着出论文，于是极度希望能够应用Pajek作为工具分析点结果出来，凑出一篇“像样点”的论文。当问及Pajek到底能做什么时，我给出的回答让这位朋友感到非常失望：Pajek有绘图功能，但是如果只是为了好看，那你不如用其他多媒体软件，Pajek有计算功能，但是限于对你手头网络文件进行分析，如果要出统计结果，你得要借助其他软件。于是，朋友说：那照你这么说法，这就是个废物软件了？

在十年前，或许可选择的软件较少，现在可供网络分析使用的软件，不下上百种，如果要从中挑出适合自己需要的，倒也的确比较困难。或许所有应用这项技术的人，都会推荐自己所熟悉的软件工具。我虽然不能说可以用手头的工具解决所有问题，但谈一下为什么选用这个软件还是有必要的，当然，还真有人在网上发了论文，对一些软件进行比较。真是不好意思的是，在写这篇博文时，我搜索了一下自己的硬盘，居然没找到那篇论文。

我觉得有必要从个人角度澄清一下对这个软件应用范围的看法。

首先，Pajek是用来处理大型网络的。在目前版本中，它可以处理多达9亿个顶点的网络文件。如果你手头的网络文件顶点不超过1000个，那用Ucinet、NodeXL等软件，都不会有速度的障碍。

第二，Pajek是所有网络分析工具中，唯一配备了循序渐进教程的软件。在我个人看来，人类所创造的工具，是现有感官的延伸，是进一步创造新认识和新直觉的阶梯。所以，当我们要理解并熟练掌握甚至可以精通某种操作化的分析技能时，需要有一个逐渐训练的过程，并且在这种过程中形成对一些看似抽象的概念的直观认识。配备了循序渐进教程的Pajek软件，正好成为入门时的练手工具。

第三、Pajek提供了探索网络结构的途径，但它的统计分析功能很弱。但是，它又同时配备了R软件接口。在我看来，把Pajek的数据探索功能与R软件的统计功能结合，就已经基本符合网络分析技术的应用需求。如果超出这种基本功能的更高阶需求，那就不仅仅是应用这种技术，而是研究这种技术本身了。

总结起来，当学习社会网络分析技术时，我个人觉得应当掌握的软件有两个：Pajek和R软件（R软件里面有许多分析包，其中igraph和sna这两个包很重要，应当重点掌握）。应当熟悉的软件有Matlab和NodeXL，前者帮助你做一些矩阵转换，后者则提供了一个简单的EXCELL插件供你做网络文件制备。对于如何学习R软件的操作，我建议零起点的朋友，如果是生物医学方面的，可以选择《应用R软件和 Epicalc程序包分析流行病学数据》。

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