弱关系的力量翻译..docx

SZ1509244 钱敏弱关系的力量 社会网络分析被认为是一种作连接微宏观层次的社会学理论的工具。这个程序通过对小规模的宏观含义的阐述互动：二元关系的力量。有人认为，人们之间的友谊程度跟他们和其他人的联结强度有关。这一原则的传播和信息扩散的影响,流动机会,和社区组织正在被探索。压力也是凝聚力弱关系的力量。 大多数网络模型只适合强连接,因此，其适用范围局限于小的，定义明确的群体。 强调弱关系有助于讨论群体之间的关系以及分析社会结构中不容易定义的主要群体。当前社会学理论的一个基本弱点是，它没有用一种可靠地方式将微观层面的和宏观层面的交互作用相联系。大规模的统计，以及定性，研究提供了一个很好的平台研究这种宏观现象例如社会流动性，社区组织和政治结构。在微观层面上，一个大的和不断增加的数据和理论提供了小团体的有益的和富有启发性想法。但是在大多数情况下小团体是如何凝聚成大团体的却让我们困惑。我会认为，在本文中，人际网络的分析过程中提供了最富有成效的微观宏观桥。或者说,它是通过这些网络，小规模的相互作用转化成大规模的模式，而这些，反过来，反馈到小团体。 本文的策略是选择一个相当有限的方面的小规模的互动——人际关系的力量，来表明在一些情况下，如何通过网络分析来联系到这方面的变化，如扩散，社会流动性，政治组织和社会凝聚力的宏观现象。虽然分析基本上是定性的，而倾向于数学分析的读者会发现到一些潜在的模型；数学论证，领导，和参考建议大多在脚注。 联系的力量最直观的人际联结的“强度”概念应该满足以下定义:联结的强度融合是一个(可能是线性的）时间组合、情感强度,亲密关系(相互信赖),互惠服务等特色的纽带。这些有点独立于其他的,不过显然是高度的内部联系。关于这四个维度权重的测量措施的讨论则推迟到未来的实证研究。对于目前的目的而言，已经足够让我们大多数人都认同,在一个粗略的直观基础上,一个给定的联结是强还是弱还是缺失的。我们这样考虑,现在,任意选择两个人称为 A和b，设S = C,D,E,… ,所有人都与另一个或所有人有联系。假设使我们能够将二元关系拓展到更大的结构:A和B之间的联系越强,S中个体的比例越大年代他们就都会被联结,也就是，被强联结或弱联结。 预计他们朋友圈的重叠至少当他们的联结不存在时才会变弱，大部分情况下都是强的。 这种建议的关系结果表明,首先,从强关系的趋势(定义)涉及更大的时间承诺。 如果A - B和A - C关系存在,那么C与B花费的时间(部分)取决于A与B和C花费的时间。 (如果事件“A与B”和“A与C”是独立的,那么事件“C与A和B”将有概率等于他们概率的乘积。 例如,如果A和B在一起占了60%的时间,A和C占了 40%的时间,那么C,A,B三者有24%的时间在一起。这种独立的概率将会在B和C熟识之后降低 。) 如果C和B没有关系,与A共同的强联结可能会让他们产生互动。 隐式这是Homans有这样的理论:“人们之间的交互越频繁,他们的友谊越容易从一个人转移到另一个人”。这个假设被经验证据表明是合理的，即连接两个人的纽带越强，在很多方面他们就越相似。因此，如果在A、C和A、B之间有强联结，那么类似于A，B、C之间也会有强联结。反而言之，这两个因素的时间和相似性表明为什么较弱的A-B和A-C的联结使得B-C之间联结的概率比较强的联结弱：B、C之间互动的概率会较小且在互动过程中可能并不合适。由Heider和Newcomb提出的认知平衡理论也预测了这个结果。如果强联系A-B和A-C都存在，如果B和C都知道彼此，任何积极的联结都会在这场关系中产生心理压力由于C希望他自己的感受跟其他好朋友是一致的。对于A和B也是同样的。但是，当这种联结较弱时，这种心理上的一致性就不重要了。弱关系的扩散过程为了说明大型网络关系的含义,有必要构建更精准的基本假设框架。这可以通过研究A、B之间的强、弱或不存在的三角联结,以及任意选择的朋友(即S中双方任何一方的朋友)。全面详细的数学模型会说明各种类型的概率。这一分析就会变得相当复杂,然而,这样可以充分验证我的假设，即三角联结中哪种情况最不可能发生,在上述假设下,即A和B是强联结,A和C之间有强联结,C和B之间没有联系。这个三角联结是图1所示。为了知道这一论断的结果,我将夸大这种假设，假设这种三角联结不会发生——也就是说,B、C之间的联结总是存在(无论弱或强),另外两个是强联系。 无论从这个假设推出的结果应该倾向于哪种程度，这个问题中的三角联结都是倾向于不存在。 分析社会关系网图,戴维斯发现,在90%的三角联结中是由两个相互的选择和一个低于预期的随机选择。如果我们假设相互选择表明这是强联结,则可以有力的证明我的观点。 Newcomb的报告说在三角关系中会有两者表现出“高吸引力”，但人们对彼此了解的更好且时间越久后三