JUNG：一種實(shí)現(xiàn)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析自動(dòng)化分析的框架

□ 李世亮

JUNG：一種實(shí)現(xiàn)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析自動(dòng)化分析的框架

□ 李世亮

社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析在許多研究領(lǐng)域開(kāi)始用于網(wǎng)絡(luò)社區(qū)中人際交流的研究，但目前的研究大多是基于手工數(shù)據(jù)收集和分析，只能進(jìn)行靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的分析。JUNG提供了一種公共和可擴(kuò)展的框架來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的建模，分析和可視化展示并能夠被繪制成圖形或網(wǎng)絡(luò)，可以用于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析、Web流量分析、圖論的理論推導(dǎo)以及關(guān)系類型數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘等等。文章介紹了JUNG的基本原理，以及如何利用JUNG在網(wǎng)絡(luò)社區(qū)中實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析和可視化。

JUNG；社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析；可視化；聚類；最短路徑

一、研究背景

自從人類學(xué)家Barnes（1954）首次使用“社會(huì)網(wǎng)絡(luò)”的概念分析挪威某漁村的社會(huì)結(jié)構(gòu)以來(lái)，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析就被視為是研究社會(huì)結(jié)構(gòu)的最簡(jiǎn)單明了、最具有說(shuō)服力的研究視角之一（丁晉，2008）。

社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析來(lái)自社會(huì)計(jì)量學(xué)、群體動(dòng)力學(xué)和圖論三個(gè)方面的基礎(chǔ)理論（王陸，2008）。上個(gè)世紀(jì)30年代，莫雷諾首先發(fā)明了利用社群圖(Sociogram)來(lái)表達(dá)社會(huì)結(jié)構(gòu)和形式特征的方法，區(qū)分領(lǐng)導(dǎo)者和孤立者，揭示出不對(duì)稱性和互惠性，并用圖來(lái)展示關(guān)聯(lián)渠道。Lewin等人認(rèn)為，社會(huì)空間的結(jié)構(gòu)特征是可以用拓?fù)鋵W(xué)(Topology)和集合論(SetTheory)中的數(shù)學(xué)分析技術(shù)來(lái)分析的。由此發(fā)展起來(lái)的群體動(dòng)力學(xué)認(rèn)為，全部社會(huì)場(chǎng)都是由各種力量構(gòu)成的場(chǎng)，這些力量作用于群體的成員，并塑造著他們的行動(dòng)和經(jīng)驗(yàn)?？ㄌ刭囂?Cartwright)和數(shù)學(xué)家哈拉里 (Harary)共同開(kāi)創(chuàng)了圖論(Graph Theory)，并開(kāi)展了圖論在群體行為方面的系列研究，突破了認(rèn)知心理學(xué)以個(gè)體認(rèn)知平衡為核心的研究，而轉(zhuǎn)向以社會(huì)群體中的人際關(guān)系平衡為核心的研究。社群圖、小團(tuán)體分析等是社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析的常用方法（王陸，2009）。

近年來(lái)，很多學(xué)者運(yùn)用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法分析基于網(wǎng)絡(luò)的虛擬學(xué)習(xí)社區(qū)和學(xué)習(xí)共同體成員的行為關(guān)系與活動(dòng)，如胡勇等(2006)對(duì)異步網(wǎng)絡(luò)協(xié)作學(xué)習(xí)知識(shí)構(gòu)建的研究、陳向東等(2008)對(duì)在線協(xié)作學(xué)習(xí)的研究、馮銳 （2009） 對(duì)攝影社群的研究以及易明（2010）對(duì)社會(huì)化標(biāo)簽網(wǎng)絡(luò)的研究等。社會(huì)網(wǎng)絡(luò)作為一個(gè)資源和知識(shí)交換的主要渠道，在虛擬學(xué)習(xí)社區(qū)中扮演了支撐的角色 (Cho，Stefanone， &Gay，2002)。社會(huì)網(wǎng)絡(luò)改變了人們將社會(huì)看作是由離散的行動(dòng)者所組成的認(rèn)識(shí)，而將社會(huì)看做由行動(dòng)者及其擁有的關(guān)系組成的，這一關(guān)系范式使得對(duì)關(guān)系的研究從直接陳述的方法轉(zhuǎn)變?yōu)楦鷦?dòng)的對(duì)社會(huì)互動(dòng)的描述(Felmlee，2003)。社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法可以使研究者更關(guān)注虛擬學(xué)習(xí)社區(qū)中的參與者及其關(guān)系圖式，更加清晰的理解在已經(jīng)完成的教育模式中發(fā)生了什么，方便地發(fā)現(xiàn)社區(qū)成員新的行為圖式、社會(huì)應(yīng)用和結(jié)構(gòu)成果。社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析甚至可以支持預(yù)測(cè)、計(jì)劃和設(shè)計(jì)更好的虛擬學(xué)習(xí)社區(qū)社會(huì)或技術(shù)功能與環(huán)境的實(shí)現(xiàn)（王陸，2009）。

然而，在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法的應(yīng)用中也發(fā)現(xiàn)了一些不足。由于整體網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)收集難度很大，所以一般社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析都無(wú)法采用大樣本隨機(jī)抽樣，只能采用便利抽樣 (Convenient Sampling)，從而造成社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析研究具有很強(qiáng)的個(gè)案特征，很難推論出普遍適用的原理和原則（王陸，2009）。在實(shí)現(xiàn)手段上，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析常常因只進(jìn)行靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的分析而受到批評(píng)。盡管有研究進(jìn)行了基于時(shí)間序列的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析模型的嘗試，但是仍然無(wú)法獲得持續(xù)的網(wǎng)絡(luò)變化數(shù)據(jù)。實(shí)現(xiàn)容易使用的動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的收集是社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析研究的一個(gè)重要發(fā)展方向（Wesserman and Faust，1994）。

二、JUNG概述

JUNG（ Java Universal Network/Graph Framework）是一個(gè)軟件包，最初由加利福尼亞大學(xué)的三位博士（Joshua O'Madahain，Danyel Fisher，Scott White）開(kāi)發(fā)，它提供了一種公共和可擴(kuò)展的框架來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的建模，分析和可視化數(shù)據(jù)并能夠?qū)⑵淅L制成圖形或網(wǎng)絡(luò)。JUNG是一個(gè)基于Java的開(kāi)源項(xiàng)目，其目的在于為開(kāi)發(fā)關(guān)于圖（Graph）或網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)（Network）的應(yīng)用程序提供一個(gè)易用、通用的基礎(chǔ)架構(gòu)。JUNG使用BSD開(kāi)放源碼協(xié)議發(fā)布，使用JUNG功能調(diào)用，可以方便的構(gòu)造圖或網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，應(yīng)用經(jīng)典算法（如聚類、最短路徑等），操作、計(jì)算并可視化數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)圖。JUNG可以用于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析、Web流量分析、圖論的理論推導(dǎo)以及關(guān)系型數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘等方面。

JUNG的主要特性包括以下幾個(gè)方面（O'Madahain et al.，2005）：

1.支持多種實(shí)體以及它們之間關(guān)系的表示，如有向圖、無(wú)向圖、多模圖（圖中包含一種以上的節(jié)點(diǎn)或者邊）、多重圖（具有重邊的圖）以及超圖（圖中包含有超邊，每一條超邊可以包含任意多個(gè)節(jié)點(diǎn)）。

2.支持多種機(jī)制來(lái)標(biāo)識(shí)圖、實(shí)體和關(guān)系的元數(shù)據(jù)。這一特性有助于創(chuàng)建分析工具來(lái)研究實(shí)體之間的關(guān)系，同樣也可以研究實(shí)體和關(guān)系的元數(shù)據(jù)。

3.實(shí)現(xiàn)了多個(gè)來(lái)自圖論、探索性數(shù)據(jù)分析、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)中的算法。這些算法包括常規(guī)的聚類、分解、優(yōu)化、隨機(jī)圖的生成、統(tǒng)計(jì)分析、網(wǎng)絡(luò)距離的計(jì)算、流量以及排名計(jì)算（如中心度、PageRank、HITS等）。

4.實(shí)現(xiàn)了一個(gè)可視化的框架，可以支持交互式的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)瀏覽。用戶可以自行選擇圖的布局和渲染的算法，或者利用框架來(lái)生成自己的渲染算法。

5.JUNG過(guò)濾機(jī)制可以支持抽取網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集的某個(gè)子集，這一特性允許用戶在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集中呈現(xiàn)他們所關(guān)注的那部分?jǐn)?shù)據(jù)，或者特定算法的篩選結(jié)果。

以上特性使得JUNG成為了一個(gè)理想的呈現(xiàn)和分析關(guān)系數(shù)據(jù)集的平臺(tái)。利用JUNG可以開(kāi)發(fā)獨(dú)立程序或者作為嵌入在某個(gè)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上的工具來(lái)操作關(guān)系圖或者網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)。它可以用簡(jiǎn)單的代碼片段來(lái)測(cè)試一個(gè)想法，或者搭建一個(gè)擁有復(fù)雜圖形界面的分析工具。JUNG是一個(gè)可以支持不同工具的Java庫(kù)，如果要使用JUNG需要具備一定的Java編程知識(shí)。使用一個(gè)庫(kù)而不是現(xiàn)成的軟件工具的優(yōu)勢(shì)在于網(wǎng)絡(luò)分析過(guò)程可以根據(jù)不同的目的來(lái)自行編程。這個(gè)優(yōu)點(diǎn)使得JUNG適合構(gòu)建基于Web的Java Applet小程序，從而可以動(dòng)態(tài)的從網(wǎng)絡(luò)中讀取并分析和顯示關(guān)系數(shù)據(jù)。

圖1 JUNG中圖的繼承關(guān)系

三、JUNG的設(shè)計(jì)原則

JUNG使用Java語(yǔ)言來(lái)設(shè)計(jì)，利用了Java的接口、抽象類和實(shí)現(xiàn)類來(lái)進(jìn)行圖的原型定義。這樣進(jìn)行抽象設(shè)計(jì)有三方面優(yōu)勢(shì)：

1.可以將設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)分離，這使得JUNG成為一種處理關(guān)系數(shù)據(jù)的通用語(yǔ)言。例如，Archetype-Graph接口指定了所有圖都具備的特性，但是不包含這些特性如何實(shí)現(xiàn)具體算法。

2.利用Java面向?qū)ο蟮奶匦?，利用抽象類和接口?lái)實(shí)現(xiàn)繼承關(guān)系。例如，Graph類定義了所有圖的通用接口，它包含由兩個(gè)節(jié)點(diǎn)連接的邊。Graph是ArchetypeGraph的子接口，這意味著它包含所有ArchetypeGraph的屬性，并且它還具有一些自己獨(dú)特的屬性。

3.使用方法簽名來(lái)避免用戶傳入錯(cuò)誤的參數(shù)，允許用戶在編譯階段就發(fā)現(xiàn)類似的錯(cuò)誤，而不是等到代碼運(yùn)行時(shí)才發(fā)現(xiàn)。JUNG提供的方法避免了限定在某個(gè)內(nèi)部方法上，用戶可以使用自己的實(shí)現(xiàn)方法。

圖、節(jié)點(diǎn)、邊都有一些抽象出來(lái)的屬性和它們可以進(jìn)行的操作。如圖1所示，JUNG定義了圖的繼承關(guān)系。JUNG定義的節(jié)點(diǎn)和邊只能屬于一個(gè)圖，這樣可以方便用戶查詢某個(gè)節(jié)點(diǎn)的鄰居節(jié)點(diǎn)。同時(shí)意味著節(jié)點(diǎn)和邊的屬性中有圖的標(biāo)識(shí)符，這種屬性可以被用來(lái)計(jì)算兩個(gè)指定節(jié)點(diǎn)之間的最短路徑。

接口ArchetypeGraph定義了包含節(jié)點(diǎn)和邊的圖，并且定義了若干訪問(wèn)和修改這些集合的方法。Hypergraph和Graph接口繼承了ArchetypeGraph接口，并且相應(yīng)的定義了它們的邊只能包含兩個(gè)節(jié)點(diǎn)。這兩個(gè)接口中還定義了增加節(jié)點(diǎn)和邊的方法，這些方法被定義在這里而不是ArchtypeGraph中，主要原因是為了在編譯環(huán)節(jié)中檢查節(jié)點(diǎn)和邊的類型是否正確。Graph還有一些子接口，定義了只包含有向邊和無(wú)向邊的特殊圖。SparseGraph類實(shí)現(xiàn)了Graph接口中定義的方法，適合于稀疏圖的相關(guān)運(yùn)算。

四、JUNG的算法

JUNG提供了多種關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的算法，下面分類進(jìn)行簡(jiǎn)單的介紹。

1.排序

排序算法可以為某個(gè)節(jié)點(diǎn)或者邊通過(guò)某種法則計(jì)算出能夠反應(yīng)在網(wǎng)絡(luò)中的結(jié)構(gòu)特性的一個(gè)屬性值。這些法則通常用于測(cè)量某個(gè)節(jié)點(diǎn)或邊的影響力、權(quán)威度或者中心度。這些算法將輸入解釋為馬爾可夫網(wǎng)，即一個(gè)有向權(quán)重圖。圖中的節(jié)點(diǎn)表示狀態(tài)，邊表示可能的狀態(tài)轉(zhuǎn)移，邊的權(quán)重表示轉(zhuǎn)移的概率。

JUNG中提供的排序算法包括（O'Madahain et al.， 2005） 四類：BetweennessCentrality算法通過(guò)計(jì)算通過(guò)該節(jié)點(diǎn)和邊的最短路徑數(shù)作為排序依據(jù)；PageRank算法通過(guò)改進(jìn)的馬爾可夫網(wǎng)絡(luò)方法計(jì)算節(jié)點(diǎn)的平穩(wěn)概率；HITS算法根據(jù)節(jié)點(diǎn)在圖中的中心性來(lái)評(píng)分；VoltageRanker算法將網(wǎng)絡(luò)看做是電子線路，并給出每個(gè)節(jié)點(diǎn)在該電路中的剩余電壓值。

2.聚類和區(qū)塊模型

對(duì)某些對(duì)象進(jìn)行聚類通常是通過(guò)這些對(duì)象的某些相似屬性來(lái)進(jìn)行。在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中，相似性是指圖的拓?fù)鋵傩?，例如連接性，也可能是網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)或邊的屬性。JUNG提供的聚類算法包括四類：EdgeBetweennessCluster算法通過(guò)計(jì)算邊的中介性來(lái)進(jìn)行聚類；WeakComponentCluster算法主要用來(lái)找出一個(gè)給定圖中所有弱對(duì)象，弱對(duì)象是指某個(gè)子圖中至少包含有一條無(wú)向邊；VoltageCluster算法通過(guò)找出網(wǎng)絡(luò)中擁有相近“電壓”值的節(jié)點(diǎn)來(lái)進(jìn)行聚類。

在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析領(lǐng)域中，如果兩個(gè)節(jié)點(diǎn)同時(shí)與某些節(jié)點(diǎn)相接，那么它們被認(rèn)為是結(jié)構(gòu)相等的。JUNG提供了BlockModelling算法，該算法可以找出圖中結(jié)構(gòu)相等的節(jié)點(diǎn)。這些算法可用來(lái)在圖中找出重復(fù)對(duì)象，或者簡(jiǎn)化圖形的顯示（例如可以將某個(gè)大型復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行聚類，把同類的節(jié)點(diǎn)顯示為一個(gè)節(jié)點(diǎn)）。

3.拓?fù)渌惴白疃搪窂?/h3>

此類算法主要針對(duì)圖的拓?fù)鋵傩赃M(jìn)行計(jì)算。JUNG提供的BFSDistanceLabeler拓?fù)渌惴ㄓ脕?lái)標(biāo)識(shí)出每個(gè)節(jié)點(diǎn)到圖中某個(gè)節(jié)點(diǎn)的無(wú)權(quán)重最短路徑；KNeighborhoodExtractor算法返回某個(gè)節(jié)點(diǎn)的k階鄰居節(jié)點(diǎn)的集合；DijkstraShortestPath算法能夠計(jì)算出圖中從某個(gè)節(jié)點(diǎn)到其他節(jié)點(diǎn)的帶權(quán)重的最短路徑。

在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析中，最短路徑算法可以方便的找出網(wǎng)絡(luò)社區(qū)中任意兩個(gè)人之間的最短認(rèn)識(shí)路徑，從而為網(wǎng)絡(luò)社區(qū)的交友提供有效的工具。

五、利用JUNG來(lái)進(jìn)行社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析

1.關(guān)系數(shù)據(jù)的輸入

JUNG框架本身提供了隨機(jī)圖的生成算法，包括BarabasiAlbertGenerator、EppsteinPowerLaw-Generator、 KleinbergSmallWorldGenerator， 這 些隨機(jī)圖可以用于某些理論的驗(yàn)證和推演。除此之外，JUNG還支持文本格式和數(shù)據(jù)庫(kù)的關(guān)系數(shù)據(jù)，其中文本格式支持Pajek的文件格式和GraphML格式。

在實(shí)際應(yīng)用中可以采用文本方式來(lái)輸入關(guān)系數(shù)據(jù)，如在某個(gè)學(xué)習(xí)論壇中，采集發(fā)帖和回帖的數(shù)據(jù)后，通過(guò)一個(gè)后臺(tái)的Servlet輸出如下格式的關(guān)系數(shù)據(jù)：

上面的例子中包含了6個(gè)節(jié)點(diǎn)（參與討論的人）和6條邊（論壇回復(fù)關(guān)系）。

2.關(guān)系數(shù)據(jù)的分析與可視化

由于JUNG是用Java語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)的，因此可以方便的利用Java語(yǔ)言的網(wǎng)絡(luò)功能獲得關(guān)系數(shù)據(jù)。下面是獲得上述關(guān)系數(shù)據(jù)的方法示例。

圖的可視化表現(xiàn)是JUNG最為吸引人的地方。JUNG可視化功能的基本組件是BasicVisualization-Server類，該類是Swing Jpanel的一個(gè)子類，可以放置到任何一個(gè)Swing的容器對(duì)象中。要構(gòu)造一個(gè)BasicVisualizationServer類，首先需要了解JUNG中“布局（Layout）”的概念。一個(gè)Layout接口的實(shí)現(xiàn)，實(shí)際上就是要告訴JUNG如何來(lái)繪制圖的頂點(diǎn)和邊，即確定其在圖形界面上的坐標(biāo)位置(x， y)。使用預(yù)定義的Layout（例如CircleLayout）可以方便的完成這個(gè)工作而不需要繁雜的手工編碼。圖g的可視化表現(xiàn)可以分以下4個(gè)步驟完成：

//1.初始化圖g

//2.使用該圖創(chuàng)建布局對(duì)象

Layout

//3.使用布局對(duì)象創(chuàng)建BasicVisualizationServer對(duì)象

BasicVisualizationServer

//4.將上述對(duì)象放置在一個(gè)Swing容器中并顯示之

在網(wǎng)絡(luò)社區(qū)中可以通過(guò)嵌入Java Applet小程序的方式來(lái)呈現(xiàn)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析的結(jié)果。嵌入Applet的示例代碼如下：

3.利用JUNG進(jìn)行社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析的幾個(gè)例子

（1） 聚類分析。如圖2所示，通過(guò)聚類分析，我們可以發(fā)現(xiàn)在社區(qū)中的哪些成員形成了小團(tuán)體，并且可以找到在小團(tuán)體中誰(shuí)處于中心位置。

圖2 聚類分析

（2）集中度分析。在圖3中，通過(guò)集中度分析，我們可以給出某個(gè)團(tuán)體成員的集中度分布情況，這對(duì)于社區(qū)管理者、研究者和參與者本身都是很有價(jià)值的工具。

圖3 集中度分析

（3）最短路徑分析。如圖4所示，最短路徑分析可以自動(dòng)找到某兩個(gè)用戶之間的最短路徑，從而可以為社區(qū)成員的交友提出了很好的建議。

圖4 最短路徑分析

以上社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析都是內(nèi)建在網(wǎng)絡(luò)社區(qū)內(nèi)部的，隨著成員交互關(guān)系的演進(jìn)可以持續(xù)的呈現(xiàn)社區(qū)的交互關(guān)系，也可以根據(jù)不同的目的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)更多的關(guān)系可視化工具。通過(guò)以上分析，可以得出如下結(jié)論：利用JUNG框架可以實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)社區(qū)內(nèi)全關(guān)系集合的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析，即網(wǎng)絡(luò)社區(qū)內(nèi)的全部交互關(guān)系都可以作為JUNG的數(shù)據(jù)源，利用程序自動(dòng)的實(shí)現(xiàn)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析。其次，JUNG框架可以通過(guò)編程來(lái)呈現(xiàn)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系隨著時(shí)間演變的過(guò)程。第三，通過(guò)聚類分析可以發(fā)現(xiàn)群組和核心參與者，有利于社區(qū)管理者進(jìn)行活動(dòng)的組織。最后，通過(guò)最短路徑分析可以幫助找到好友的最短途徑，進(jìn)而增強(qiáng)社區(qū)成員的社區(qū)感并方便地找到同伴。

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2011－02－25

李世亮，在讀博士，助理研究員，北京師范大學(xué)遠(yuǎn)程教育研究中心（100875）。

責(zé)任編輯 柯 南

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