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譯者序

我們正身處一個(gè)網(wǎng)絡(luò)時(shí)代。全球的生產(chǎn)貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)深刻改變了我們的物質(zhì)生活，互聯(lián)網(wǎng)的普及則讓我們身處信息洪流之中。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)成為我們生活的一部分，我們也成為了網(wǎng)絡(luò)的一部分。面對相互關(guān)聯(lián)的海量網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，置身其中的我們?nèi)绾握J(rèn)識這個(gè)世界？

譯者序

在這樣的背景下，網(wǎng)絡(luò)科學(xué)近年來迅速崛起，橫跨數(shù)學(xué)、物理學(xué)、生物學(xué)、計(jì)算機(jī)、社會學(xué)、傳播學(xué)等領(lǐng)域，成了定量研究中的“顯學(xué)”。通過將復(fù)雜系統(tǒng)抽象為節(jié)點(diǎn)、邊以及它們的屬性，網(wǎng)絡(luò)科學(xué)為解析系統(tǒng)特征、建立系統(tǒng)模型和研究系統(tǒng)的動態(tài)過程提供了一套簡潔優(yōu)美的方法。研究者掌握了網(wǎng)絡(luò)科學(xué)的思考方式和分析工具之后，通常可以站在一個(gè)更為全局的視角審視問題，讓多個(gè)交叉學(xué)科的研究進(jìn)展為我所用。盡管市場上已經(jīng)有不少優(yōu)秀的網(wǎng)絡(luò)科學(xué)著作，我們相信本書仍會給讀者帶來驚喜。由于網(wǎng)絡(luò)科學(xué)研究者的學(xué)科背景不同，多數(shù)網(wǎng)絡(luò)科學(xué)著作往往帶有強(qiáng)烈的學(xué)科視角特色，例如統(tǒng)計(jì)物理背景的著作強(qiáng)調(diào)網(wǎng)絡(luò)整體性質(zhì)的形成機(jī)制，社會學(xué)背景的著作強(qiáng)調(diào)結(jié)構(gòu)指標(biāo)和社會學(xué)理論框架，而計(jì)算機(jī)背景的著作則強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)存儲、算法實(shí)現(xiàn)等。本書及其前身Statistical Analysis of Network Data 從統(tǒng)計(jì)學(xué)的視角切入，歸納不同學(xué)科網(wǎng)絡(luò)研究中的通用任務(wù)，并采用嚴(yán)格的統(tǒng)計(jì)學(xué)術(shù)語進(jìn)行了表述，這在同類書籍中尚屬少見。本書的6至10 章尤其精彩，其中介紹的網(wǎng)絡(luò)統(tǒng)計(jì)模型很多是近五年的研究進(jìn)展，對網(wǎng)絡(luò)研究有興趣的研究生和科研人員可以借此快速了解研究前沿。我們建議讀者深入閱讀書中的參考文獻(xiàn)，以掌握使用統(tǒng)計(jì)工具分析網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的思路，并理解數(shù)據(jù)分析方法所隱含的理論假設(shè)。

另一方面，本書在講述統(tǒng)計(jì)網(wǎng)絡(luò)分析時(shí)使用了R 語言，主要以igraph和statnet 系列擴(kuò)展包作為主力分析工具。原書的第二作者正是igraph 擴(kuò)展包的創(chuàng)建者。相比其他網(wǎng)絡(luò)分析平臺，R 語言自身提供了強(qiáng)大的統(tǒng)計(jì)分析功能，所涉及的網(wǎng)絡(luò)分析擴(kuò)展包抽象程度更高、封裝功能更多，有效節(jié)約了研究者構(gòu)造網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法的時(shí)間，使得研究者可以集中精力考慮核心的研究問題。全書采用案例方式講解統(tǒng)計(jì)理論，并提供了相應(yīng)的分析代碼，讀者可以仿照書中內(nèi)容快速上手開始自己的研究?？紤]到原書樣式和印刷過程，本書在翻譯時(shí)進(jìn)行了一些調(diào)整，說明如下：

? 本書翻譯了整行的代碼注釋，未翻譯代碼正文中的字符串，并且保留了原書圖片中的英文文字，以確保運(yùn)行代碼后產(chǎn)生相同的可視化結(jié)果。

? 書籍內(nèi)文采用黑白印刷，對理解內(nèi)容有影響的彩色圖片在書末集中進(jìn)行彩色印刷。事實(shí)上，讀者可以運(yùn)行書中代碼自行生成多數(shù)彩色圖片。

? 翻譯過程使用R Markdown 寫作，并采用了默認(rèn)的代碼格式進(jìn)行輸出，與原書代碼格式稍有不同（沒有> 和+ 等字符，輸出結(jié)果使用# 標(biāo)注），但保留了原書代碼的行號方便讀者索引查閱。

本書在翻譯時(shí)力求準(zhǔn)確、生動，但由于譯者水平和經(jīng)驗(yàn)有限，翻譯不當(dāng)之處在所難免。為了更好地為各位讀者服務(wù)，本書在GitHub 建立了對應(yīng)的翻譯頁面https://github.com/ complexly/ sand-translation。若您在閱讀過程中發(fā)現(xiàn)了任何問題，歡迎在GitHub 提交issue 進(jìn)行交流，或者發(fā)送郵件至[email protected]，我們將及時(shí)把書籍的勘誤信息更新在翻譯頁面上。

最后，本書漫長的翻譯出版過程得到了眾多好友的幫助，而且絕大部分的交流協(xié)作都是在互聯(lián)網(wǎng)上完成的，本書的誕生正是我們身處網(wǎng)絡(luò)時(shí)代的最好見證。感謝統(tǒng)計(jì)之都的魏太云先生為本書介紹翻譯出版的渠道，感謝華東理工大學(xué)的好友聶春笑、開智社群結(jié)識的終身學(xué)習(xí)者董昊為本書初稿提出的寶貴意見，感謝西安交通大學(xué)出版社李穎編輯辛勤細(xì)致地審閱校對，沒有你們的幫助這本書很難與眾位讀者見面。同時(shí)，也要感謝父母親友以及石磊老師課題組在翻譯過程中的支持，你們的鼓勵永遠(yuǎn)是我繼續(xù)前進(jìn)的動力。

李楊

2016 年5 月于清華園

前言

網(wǎng)絡(luò)和網(wǎng)絡(luò)分析無疑是近年來定量科學(xué)進(jìn)展最大的領(lǐng)域之一。雖然作為領(lǐng)域起源的社會網(wǎng)絡(luò)分析可以追溯至20 世紀(jì)30 年代，圖論研究可以上溯幾個(gè)世紀(jì)，但“網(wǎng)絡(luò)科學(xué)”領(lǐng)域的迅速崛起與普及只是近10 到15 年的事情。通過我們熟悉的互聯(lián)網(wǎng)、社交網(wǎng)絡(luò)、病毒營銷等途徑，網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)滲透到日常生活的方方面面，而不僅僅是一個(gè)研究領(lǐng)域或者一種研究方法了。

數(shù)據(jù)的度量與分析是網(wǎng)絡(luò)研究的重要組成部分。因此，在實(shí)際應(yīng)用、研究方法以及理論發(fā)展方面，網(wǎng)絡(luò)分析都很需要或簡或繁的各類統(tǒng)計(jì)方法。與其他統(tǒng)計(jì)學(xué)分支一樣，網(wǎng)絡(luò)分析同時(shí)包括描述性和推斷性的統(tǒng)計(jì)方法。使用這些方法可以完成與網(wǎng)絡(luò)有關(guān)的各種任務(wù)，包括基本的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可視化與特征化，對網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞牟蓸印⒔Ｅc推斷，以及對網(wǎng)絡(luò)上的靜態(tài)和動態(tài)過程進(jìn)行建模和預(yù)測。

當(dāng)前已經(jīng)有很多可以進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)分析的軟件，橫跨各種平臺、編程語言和使用環(huán)境。毫無疑問，R 語言社區(qū)在網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析軟件的開發(fā)上尤其活躍。寫作本書時(shí)，已經(jīng)有幾十個(gè)具有某些網(wǎng)絡(luò)分析功能的R 擴(kuò)展包了。它們可以共同完成網(wǎng)絡(luò)分析的各類任務(wù)：從標(biāo)準(zhǔn)的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)操作、可視化與特征化（如igraph、network 和sna 擴(kuò)展包），到網(wǎng)絡(luò)建模（如igraph、eigenmodel、ergm 和mixer 擴(kuò)展包），再到對網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞耐茢啵ㄈ鏶lasso和huge 擴(kuò)展包）。除此之外，R 的基本擴(kuò)展包還提供了大量其他的分析工具和函數(shù)。

本書的寫作目的是為網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析提供一種使用R 語言的、簡單易得的入門課程。因此，本書既不是涉及的各種R 擴(kuò)展包的使用手冊，也不打算介紹所涉及主題的詳盡概念和技術(shù)基礎(chǔ)。相反，我們希望在這兩者之間尋找一個(gè)平衡，并且在最佳閱讀體驗(yàn)的基礎(chǔ)上，采用（希望是?。┳詈啙嵉某潭葋斫M織文字。相應(yīng)地，我們預(yù)計(jì)本書會被以下人群使用：（1）希望開展網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析的統(tǒng)計(jì)學(xué)者，無論是作為研究方向還是與他人合作，且希望繼續(xù)使用R 作為分析工具；（2）來自類似定量領(lǐng)域（如計(jì)算機(jī)科學(xué)、統(tǒng)計(jì)物理、經(jīng)濟(jì)學(xué)等）的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究者，無論對統(tǒng)計(jì)是否熟悉，希望較快掌握R語言中的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析方法；（3）應(yīng)用領(lǐng)域的實(shí)踐者，希望涉足與某些特定應(yīng)用相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)分析方法。

總的來說，本書是為定量領(lǐng)域、有網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析需求的研究生和科研人員撰寫的，但熟悉R 語言的高年級本科生也可以輕松地學(xué)習(xí)本書的大部分內(nèi)容。我們預(yù)計(jì)當(dāng)前對本書感興趣的人群不僅包括統(tǒng)計(jì)學(xué)的讀者，還有來自計(jì)算生物學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、計(jì)量金融學(xué)、信號處理、統(tǒng)計(jì)物理以及定量社會科學(xué)的研究人員。

很多人在本書寫作的各個(gè)階段為我們提供了幫助，在此我們表示衷心的感謝。感謝Springer 編輯團(tuán)隊(duì)的熱情，他們鼓勵我們開始了這個(gè)項(xiàng)目，并全程提供了很多反饋意見；感謝波士頓大學(xué)2013 年秋季課程Statistical Analysis of Network Data（MA703）的同學(xué)們對早期幾個(gè)章節(jié)做出的評價(jià)。特別感謝Xinyu Kang、Heather Shappell 和YaonanZhang，他們?nèi)虆⑴c了本書第一稿的撰寫，仔細(xì)閱讀每個(gè)章節(jié)并測試了書中的代碼。我們也感謝Christophe Ambroise、Alain Barrat、Mark Coates、Suchi Gopal、Emmanuel Lazega 和Petra Staufer 提供了數(shù)據(jù)。更廣泛地，我們對書中使用的許多R 擴(kuò)展包的作者一并表示感謝，他們?yōu)殚_發(fā)付出了大量的時(shí)間和精力。沒有他們的工作，本書的廣度和范圍都會大打折扣。最后，我們向我們的家人表示最深的感謝，感謝他們在寫作本書時(shí)所給予的愛、耐心與支持。

本書使用的所有代碼和數(shù)據(jù)都包括在R 擴(kuò)展包sand 之中，可以通過CRAN 進(jìn)行下載。

美國，馬薩諸塞州，波士頓Eric D. Kolaczyk

美國，馬薩諸塞州，劍橋Gábor Csárdi

2014 年3 月

Eric D. Kolaczyk 是波士頓大學(xué)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)系的統(tǒng)計(jì)學(xué)教授與統(tǒng)計(jì)學(xué)項(xiàng)目負(fù)責(zé)人，同時(shí)是生物信息學(xué)項(xiàng)目、系統(tǒng)工程方向以及計(jì)算神經(jīng)科學(xué)項(xiàng)目的教職人員。他撰寫的以網(wǎng)絡(luò)為主題的著作不僅發(fā)展了統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法與理論，還涵蓋了探測計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)上的匿名流量模式，預(yù)測蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)中的生物功能，以及刻畫社會網(wǎng)絡(luò)中行動者群體影響等應(yīng)用性的工作。他是美國統(tǒng)計(jì)協(xié)會（American Statistical Association，簡稱ASA）會士，也是電氣和電子工程師協(xié)會（Institute of Electrical and Electronics Engineers，簡稱

IEEE）高級會員。

Gábor Csárdi 是美國哈佛大學(xué)統(tǒng)計(jì)系的研究助理，獲匈牙利羅蘭大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)博士學(xué)位。他的研究包括網(wǎng)絡(luò)分析在生物學(xué)與社會科學(xué)中的應(yīng)用，生物信息學(xué)與計(jì)算生物學(xué)，以...

IEEE）高級會員。