社會網絡分析的運用範圍很廣，小從個人到團體，大到國家層次都 能使用網絡分析。社會網絡代表著一種結構關係，它可反映行為者之間 網絡關係。
一、 社會網絡分析定義
社會網絡分析的運用，是透過互相傳遞訊息，分析成員網絡關係，
可探討行為者彼此的關係與網絡結構的性質 (Wasserman & Faust, 1994；
Borgatti, Everett & Freeman, 2002)。Hanneman & Riddle(2005)研究指出構 成社會網絡之主要要素是：
1. 行為者(Actors)，為網絡中的主體可代表不同的角色。
2. 關係(Relationships)，行為者之間因不同關係的存在而影響之間的互 動。
3. 連結(Linkages)，以表示行動者之間建立起關係時，直接或間接的去 建立彼此的關係。
社會網絡中除了多個節點表示各行為者(如：人、事、物)，節點之間 以線連結表示互動關係外，Haythornthwaite(1996)提出可呈現連結具方向 性(單、雙向關係)代表網絡資訊或關係的流動方向以及網絡的強絡程度其 可是一種緊密程度。
本研究將各學者對社會網絡分析的定義整理於表 2-3。
表 2-3、社會網絡分析之相關定義
學者 年代 內容
Wasserman & Faust；
Borgatti, Everett &
Freeman
Hanneman & Riddle 2005
社 會 網 絡 之 主 要 三 要 素 ： 行 為 者 (Actors) 、 關 係 (Relationships) 與 連 結 (Linkages)
Haythornthwaite 1996
社會網絡之連結具方向性(單、雙向關
圖 2-3 社會網絡分析中行為者之關係網絡圖 資料來源：Haythornthwaite(1996)
在社會網絡分析指標有「社會網絡規模」、「社會網絡直徑」、「社會 網絡密度」與「社會網絡的中心性」(Haythornthwaite, 1996；Hanneman, 2005)，分別介紹如下：
(一)社會網絡規模：
社會網絡規模(Social Network Size)指網絡大小，在社會網絡結構中節 點的總數量，即為網絡規模。
(二) 社會網絡直徑：
社會網絡直徑(Social Network Diameter)是在社會網絡結構中，代表網 絡節點與節點之間最長路徑的加總，即為網絡直徑。
(三) 社會網絡密度：
社會網絡密度(Social Network Density)在社會網絡結構中，網絡密度
主要是了解節點與節點之間的緊密程度。
(四) 社會網絡中心性：
社會網絡中心性(Social Network Centrality)在社會網絡結構中，網絡中 心性主要是用以衡量單一節點對其他節點影響程度的多寡。
而 Faust(1997)也提出網絡中心性是由三種指標分別為「程度中心性」、
「接近中心性」以及「居間中心性」所組成的。
本研究分別介紹如下：
(一) 程度中心性：
程度中心性(Degree Centrality)是利用鄰近之節點數量來衡量社會網 絡的區域中心程度，當程度中心性較高者表示其在網絡中與較多節點 有所關聯。
(二) 接近中心性：
接近中心性(Centrality Closeness)主要是測量節點與節點間訊息接收 之緊密程度，當接近中心性值較高，則較快接收到訊息，反之，則較 慢接收到訊息。
(三) 居間中心性：
居間中心性(Centrality Betweenness)主要是探討節點之間是否透過中 間節點互相聯繫訊息。
二、 相關研究與應用
社會網絡分析已成為國內外學者們研究群體網絡的方法，例如 Toral, Martinez-Torres & Barrero(2010)研究指出社會網絡分析適用於識別社群 成員之間的角色關係，虛擬社群在知識共享中扮演著重要的角色；Rödder, Brenner & Kulmann(2014)認為社會網絡分析除了圖形化結構之外，還提 出訊息理論，成員透過網絡交談訊息而形成網絡知識基礎，同時也是成 員之間有效和持續的重要基礎；Chi & Suthers(2015)也認為在網絡結構分 析應探討多個節點位置與網絡關係，每位行為者之間的關係，在方向和 關 係 強 度 不 相 同 時 也 會 影 響 網 絡 ； 而 Różewski, Jankowski, Bródka
& Michalski(2015)研究指出社會網絡中知識流動是合作學習過程最重要 元素；以及 Luo& Zhong(2015)研究提出在網絡結構中，成員訊息溝通與 互動的口碑對現實關係也有相當的影響。在反應結構研究議題上使用社
社會網絡分析可應用在生活上與實務問題之分析相當廣泛，例如，
陳以明與陳蜜媛(2011)運用網絡分析在企業流程建置或改善上並組合既 有流程與創造新流程，可因應企業內外部快速的環境變化，提昇企業競 爭力；黃教益、陸定邦與孔憲法(2012)也將網絡運用在教學上，探索學生 學習成效，透過研究顯示學生學習中還教導別人的互動行為會影響學習 成效；以及劉賢文與王思峰(2012)採用網絡分析在尌業進行職業關係層次 上的分析，協助學生探索更認識自己，發展未來有意義的職涯；打破企 業以往傳統科系名義分類甄選，以實質通性來甄選具有潛力的社會新鮮 人；而 Zheng, Zhang & Yang(2012)使用社會網絡分析方法，探索網絡內部 關係並分析其屬性，從而找出生態園區的管理問題。在 Smythe, Thompson
& Garcia-Quijano(2014)研究表明社會網絡分析法能夠揭示一個海洋生態 系統管理內部合作過程的優點和局限性；王光旭(2015)也運用社會網絡分 析其在公共行政與政治學領域的研究議題與可能的應用效益提供管理的 策略；Shafiq, Alhajj & Rokne(2015)將社會網絡分析運用在虛擬社群，可 根據成員自己喜好提出個性化 Web 搜尋的方法，以便社群成員按自己喜 好找到正確的訊息；在 Weishaar, Amos & Collin(2015)的研究，使用社會 網絡分析幫助實現政策成功，使無菸政策的支持者們成功地推動了有效 的煙草控制政策；而 Meisel, Clifton, MacKillop & Goodie(2015)研究結果
成員基於共同發生成癮行為而聚在一起；另外 Tran, Jeeva & Pourabedin (2016) 將網絡分析運用在旅遊服務，有助旅遊經營者和旅行社之間合作。
最後 Marquetoux, Stevenson, Wilson, Ridler & Heuer(2016)使用社會網絡方 法分析農場家畜移動網絡顯示可能感染的一個小數目以防止和監測傳染 性疾病在動物群體中的傳播。
小結
綜上所述，過去研究議題上使用社會網絡分析法來探討虛擬社群的 回應結構，以社群成員之間的回應過程，探索回應結構的特徵關係，如：
徐郁涵(2015)針對社群之不同討論區探索該議題網絡結構與互動性，將輪 狀結構又細分成「集中式」與「衍生式」輪狀結構，網狀結構則細分為
「多核式」與「發散式」網狀架構，以預測社群間成員的行為差異。
以下將輪狀與網狀之反應結構簡易敘述如下：
1. 輪狀結構
集中式輪狀結構是所有回應者都集中與版主相互溝通，此結構皆定 義為「集中式」輪狀結構，而「衍生式」輪狀結構依然呈現輪狀狀態，
但因外圍的回應者衍生了較多的相互交流狀態，進而形成另一個網絡 核心，稱為「衍生式」輪狀結構。
「集中式」輪狀結構與「衍生式」輪狀結構，如下圖 2-4 所示。
圖 2-4 輪狀結構(徐郁涵，2015) 2. 網狀結構
「發散式」網狀結構的反應結構由於多數人的討論，而形成節點之間 複雜的結構，各個節點不再只是回應單一回應者，成員間彼此也互相 回應，不再只回覆單一節點，形成複雜的交流，稱為「發散式」網狀 結構。
「多核式」網狀結構的反應結構不再以版主為回應中心，多數成員 回應的網絡中心不再形成單一網絡中心，而是有多個網絡核心，有些回 應者是和版主做互動，另外卻有些成員是沒有和版主做交流，沒有和版 主做互動的成員，彼此互動而又形成多個網絡中心，稱為「多核式」網 狀結構。「發散式」網狀結構與「多核式」網狀結構，如圖 2-5 所示。
圖 2-5 網狀結構(徐郁涵，2015)
相較之下與過去研究不同的是本研究是針對社群成員的回應數，首 先，探索虛擬社群不同回應數比例以及進一步透過社會網絡分析法在多 回應數下，探討網絡結構指標的變化；再針對社群成員熱絡回應產生密 集討論是否存在不同型態。
本研究將透過社會網絡分析法探索在社群成員不同回應總數下 3C 產品討論區之網絡結構指標。
第參章、 研究方法
本研究以社會網絡分析法，探討在社群成員不同回應數 3C 產品討論 區網絡指標探討。研究方法主要分為「樣本收集對象與資料抽樣」是說 明樣本收集對象與資料收集的過程，最後在運用「社會網絡分析法」做 分析。本研究以 Mobile01 論壇之 3C 產品為樣本收集對象，研究流程圖 如下：
圖 3-1 研究流程圖
本章分別以「樣本收集與資料抽樣」、「社會網絡分析」各研究流程