社会网络使用说明

1. 方法概述

社会网络分析用于构建词语共现网络。系统会统计词语在同一文本中共同出现的次数，生成共现矩阵和词语共现网络拓扑图。

该功能适合分析关键词之间的关联结构，识别核心词、连接词和主题群组。

2. 参数说明

<div style=“text-align: center;”> <img src=“/guide/figures/文本分析/网络配置.png” width=“900” alt=“网络配置”> </div>

2.1 高频词数量

控制选取前多少个高频词构建和显示网络，支持 20 到 100。

设置建议：

20 到 40：网络更清晰，适合论文图表。
40 到 80：适合探索较复杂的词语关系。
80 以上：信息更完整，但图可能较密。

2.2 最小共现次数

控制绘图时建立连接的最低共现次数。低于该值的词对不会在网络图中连线。

设置建议：

样本量较小：可设置为 1 或 2。
样本量较大：可设置为 3 到 10，以减少弱关系和噪声。
网络过密时，提高该参数。
网络过稀时，降低该参数。

3. 操作步骤

完成文本分词。
打开【社会网络】标签页。
设置高频词数量和最小共现次数。
点击【开始分析】。
查看共现矩阵和词语共现网络拓扑图。
根据需要在矩阵中切换表格或热力图视图。
下载共现矩阵或网络图。

4. 结果说明

4.1 共现矩阵

共现矩阵中：

对角线表示词语自身出现频次。
非对角线表示两个词语在同一文本中共同出现的次数。
矩阵为对称矩阵。
词语通常按词频从高到低排序。

页面支持关键词过滤、最小显示值筛选，以及表格和热力图两种查看方式。

4.2 网络拓扑图

<div style=“text-align: center;”> <img src=“/guide/figures/文本分析/网络结果-1.png” width=“1200” alt=“网络结果”> </div>

<div style=“text-align: center;”> <img src=“/guide/figures/文本分析/网络结果-2.png” width=“1200” alt=“网络结果”> </div>

网络图中：

节点代表词语。
连线代表两个词语存在共现关系。
连线强度通常与共现次数有关。
核心节点通常是高频且连接较多的词。

页面支持配置节点大小、斥力强度等显示参数，并可重新排布网络图布局。

5. 解读建议

连接多的词通常是文本中的核心概念或桥接概念。
共现次数高说明两个词经常在同一文本中出现，但不等于存在因果关系。
网络过密时应提高最小共现次数或减少高频词数量。
用于论文时，建议同时报告高频词数量、最小共现次数和样本量。