maksim tsvetovat是一個跨學科的科學傢、軟件工程師和爵士音樂傢。他從卡內基·梅隆大學獲得計算、組織和社會方嚮的博士學位，專注於社會網絡進化、信息和態度擴散、集體智能發生的計算機建模。目前，他在喬治·梅森大學教授社會網絡分析。他還是deepmile networks公司的聯閤創始人之一，該公司聚焦於社交媒體影響的圖形化。maksim還教授社會網絡分析的管理人員研討班，包括麵嚮創業公司的“社會網絡”和麵嚮決策人員的“理解社交媒體”。

alexander kouznetsov是一名軟件設計師和架構師，具有從數據倉庫到信號處理的廣泛技術背景。他為業界開發瞭大量的社會網絡分析工具，從大規模數據采集到在綫分析和演示工具。alex在得剋薩斯大學獲得數學和計算科學學士學位。

本書以基於Python的網絡分析包NetworkX作為社會網絡分析工具，但不是一本NetworkX使用手冊。作者將重點放在如何從龐大的社會網絡分析學術積纍中，挑選最精要與最實用的知識點，以幫助讀者形成關於社會網絡分析的知識譜係圖。全書可以分為四部分。第1章和第2章是基礎知識，主要介紹社會網絡分析的背景信息與圖論基礎知識。第3~5章主要介紹如何分析社會網絡，分彆從個體與群體兩個層麵，介紹社會網絡的主要測量指標與分析方法。其中第3章重點介紹社會網絡節點層麵的四個核心指標：

程度中心性：哪些是明星人物？哪些是邊緣者？程度中心性迴答類似問題。這是最為人們理解的社會網絡測量指標。以微博為例，程度中心性就是粉絲的數量，那些程度中心性高的人就是微博中的明星。

親近中心性：親近中心性通過點與其他點的距離來測量。那些在社交網絡中經常與人互動、人際關係頗好的人，比如公司中的八卦傳播者，往往親近中心性得分較高。

居間中心性：節點的居間程度，錶示一個網絡中經過該點最短路徑的數量。在網絡中，節點的居間程度越大，那麼它在節點相互之間的信息傳播起到的作用也就越大。在兩個社會網絡之間的人，比如跨界者，往往擁有較高的居間中心性。

特徵嚮量中心性：那些在社交網絡中沉默卻擁有極大權力的人物，如《教父》中的主人翁柯裏昂。社會網絡研究者將他們稱為“灰衣主教”。特徵嚮量中心性就是找齣他們的辦法。基本原理是，一個有著高特徵嚮量中心性的行動者，與他建立連接的很多行動者往往也被其他很多行動者所連接。在社交網絡中，有這樣一種人，很多明星與其做朋友，即使他沉默不語，也可能是一位重要的人物。

社會網絡分析不僅僅在節點層麵測量。第4章、第5章介紹如何分析群體。其中，第4章主要介紹社群劃分的基礎知識：如何將龐大的社會網絡劃分為小的組塊？如何利用社會網絡中的結構洞牟利？如何進行三元組普查與分析？例如，如何通過島嶼方法逐步找齣推特上埃及革命的成韆上萬條轉發的核心人物？又如，如何評估埃及革命中一個人的信息傳播能力？顯然，如果你的朋友們相互信任，將比那種一個明星發言，粉絲們單純收聽的星形網絡傳播能力更強。第5章主要介紹二模網絡與多模網絡的基礎知識。關係還會存在於不同類型的主體之間，比如公司雇傭員工、投資者購買公司股票、人們占有信息與資源等。這些關係稱為二模關係。現實生活中的關係往往是二模或多模。比如在微博上，可以通過你的興趣、地域、使用的標簽來為你推薦新的朋友，或者基於你對一些公共事件的看法，將你劃分到特定政治群體中，這些都是基於二模或多模網絡的分析得齣的。

第6章是全書最精彩的部分，關注信息如何傳播，初步展示分析動態社會網絡發展的建模技巧。一條微博如何從一兩個人關注突然成為流行用語？作者在實驗中發現，當網絡密度接近7%的時候，將從綫性增長（每次增加一條連接）轉化為病毒式擴散，也就是說，如果轉發一條微博、加入一個網絡社群等的人數比例達到7%，其他人將會在關鍵階段馬上跟進。這是一個推動臉譜走齣哈佛大學的神奇數字。臉譜一步一步地躍遷，總是遵循一個規則——在一個社群裏到達飽和點之後纔移入一個更大的社群。作者通過手寫Python算法，為讀者打開動態社會網絡與網絡仿真的大門——我們如何用算法來模擬人類社會各類關係的變遷？有瞭自己親手實踐算法的經驗，讀者未來使用netlogo等網絡仿真軟件，將更加得心應手。

對於初學者來說，第4~6章這三章有一定難度，需要同時理解社會科學與編程技巧兩方麵知識。第7章則簡單明瞭，主要介紹獲取網絡數據的入門知識。如果希望深入瞭解，可以閱讀作者推薦的相關資源。附錄A介紹收集社會網絡分析所需數據的傳統方法、倫理準則與相關API。附錄B介紹如何安裝本書涉及的相關軟件，如NetworkX、matplotlib等。

總而言之，作為一本技術非常新穎的入門讀物，本書通俗易懂，基於Python進行分析使得其靈活性變得更高。可以說，本書令學習者從一開始就具有上手實踐的能力，除介紹網絡數據獲取技巧、網絡抽樣方法、網絡在個體與群體兩個層麵的基本屬性之外，還涉及目前日益熱門的網絡模擬方法，融閤基礎理論與算法於一身。簡約卻不簡單，上升空間非常大！無論你是對社會網絡感興趣的大眾讀者，還是社會網絡的專業研究者、開發者，相信本書都會在社會網絡的理論與實踐兩方麵給予啓發！