基于量化的长时段史学新视角：采访量化历史研究学者林展
量化历史作为一个概念推出的时候，反对和质疑的声音很多，原因是很多学者觉得历史领域数据量不足，即使有一些数据，也不可靠、不可用。所以过去这些年，量化历史的发展主要是在告诉不同的学者：中国历史上有很多数据，而且这些数据是可用的，而且做出了很多重要的研究。2013 年，当时在耶鲁大学的陈志武教授、清华的龙登高教授、英国伦敦政治经济学院的马德斌教授一起组织了清华大学量化历史研究国际年会，同期举办了量化历史的讲习班。到今年，已经是第十届的年会和讲习班，在上海交通大学举办。过去几年，学界的问题已从“能不能量化”转向“怎么样做更好的量化”。20 世纪五六十年代已经出现了量化历史的早期探索。早期的量化是比较简单的，因为数据量有限，另外计算机技术也不够成熟，所以复杂的量化分析难以展开。诸多数据库的建立提供了更大的样本，研究工具的迭代也为量化历史提供了新的契机。目前量化历史的研究者一部分是经济学、政治学、社会学背景，另一部分则是历史学、人文学科背景。传统历史学非常强调叙事，量化研究首先提供了一个机会，让历史学进入到有量化研究传统的学科研究者的视野。在某种程度上，这促进了学科的交叉。量化历史另一个重要的优势是长时段的分析。历史学特别强调长时段，强调时间上的变化。但与此相悖，因为史料多和涉及的问题多，今天的历史学者其实很少做这种长时段的分析。比如大学的历史系里面，研究者会专注于唐史、宋史、明史，清史的学者甚至都很难触及整个清史，会说专注于晚清史，等等，出现更细的分类。量化方法可以形成一个对社会总体的长时段变化的分析，而这种研究成果的积累，会使我们对历史产生新的洞见。（贾珊）社会网络分析是目前被广泛应用的研究方法，特别是在一些交叉学科之中。本文以量化历史研究中的社会网络分析为例，基于政治、军事、思想文化、经济等领域的案例，介绍其原理与应用，说明其在帮助理解社会结构中的人，建立微观个体与宏观社会现象之间的联系，揭示社会复杂特征等方面的价值。学术进步的历程，也体现为研究方法和研究工具丰富和完善的过程。正如设计师综合运用各种方法和工具来完成一个设计作品，不同学科的研究者也都需要综合使用不同方法来开展研究。不断更新和升级工具箱中的研究方法和研究工具，是学术进步的重要推动力。在这些工具箱中，社会网络分析方法在近年来得到快速发展，在不同的学科得到广泛应用，特别是形成了众多有影响的交叉研究，比如量化历史、设计学、历史社会学、数字人文等领域中的相关研究。
上述交叉学科中，大量文献使用社会网络分析开展研究，但较少有文献对社会网络分析方法的原理与应用过程——特别是两者之间的衔接——进行详细介绍。本文的目的，是以量化历史研究中的社会网络分析为例，说明其基本原理，并通过跨越不同历史时期、不同领域的研究案例，展示社会网络分析如何协助历史研究，以及揭示其在包括设计学在内的众多交叉学科中的潜在价值。希冀本文有助于研究者丰富已有的研究工具箱，拓展研究对象，以及深化对研究对象的认识。
作为量化方法的社会网络分析
本文对社会网络分析的介绍，是基于量化历史中的相关研究。因此，先对量化历史研究做一简要介绍。[1] 这是一个交叉学科，其结合社会科学理论和量化分析方法开展历史研究。量化历史研究与相关学科的关系如图1 所示。社会网络分析作为量化分析方法的一种，在量化历史研究中得到广泛应用，涉及政治、军事、思想文化、经济等领域。本文第二节将介绍的社会网络分析应用案例，即是结合社会科学理论、社会网络分析开展的历史研究。在此之前，我们先对社会网络分析的原理进行说明。1. 量化历史是一门交叉学科
在介绍社会网络分析方法之前，有必要对社会网络进行定义。社会网络由特定集合的行动者及其关系组成。行动者可以是人，也可以是组织，比如社区、商号、银行等。在社会网络分析中，行动者体现为一个点，也称之为节点。连接行动者之间的关系被称为线或者边。因此，通常也把社会网络称为由某种关系联结起来的点。[2]行动者不管是个人还是组织，都具有自身的属性。比如个人的身高、性别、年龄、受教育程度、观念等，又或者社区的地理位置、规模、存在时间、风格等。线和边则揭示行动者之间的关系，比如买卖、赠与、朋友、亲属、上下级、师生、喜欢或讨厌等。关系的类型往往多种多样，有通常的社会关系，比如表1 所列出的常见类型，也有其他的关系，比如疾病传播、交通联系、犯罪团体等。在社会网络中，点包含属性、大小和位置等特征，边则包括方向、强度、长度和相关性等特征。可以通过赋予点不同的颜色、形状、大小来呈现点的属性。边的箭头指向用于表达关系的方向，边的大小表示联系的强度，边的长度体现二者的距离。从量化分析的角度来看，这对应两种类型的数据，分别是属性数据和关系数据。属性数据反映的是行动者自身的特征；关系数据则是行动者与其他行动者之间的联系。关系不是行动者的属性，而是行动者所在系统或网络的属性。为了更好地对社会网络进行分析，研究者将社会网络分为不同的类型，包括无向网络与有向网络、二值网络与多值网络、静态网络与动态网络、一模网络与二模网络等。根据节点之间关系是否对称，可以将网络分为无向网络和有向网络。无向网络意味着一对行动者之间的关系是相互的，比如A 是B 的亲戚，B 也是A 的亲戚，或者C 与D 之间是婚姻关系等；有向网络表示一种非对称的关系，比如A 是B 的上级，或者A 是B 的雇主。如果行动者之间的联系只体现为是否具有某种关系，比如，是否是师生关系，则这时候的网络被称为“二值网络”，可以用由0 或1 构成的一组数值来表示。0 表示不具有某种关系，1 表示具有某种关系。如果行动者之间的关系还可以通过其他变量来反映关系的强度，这种网络会成为“多值网络”。多值数据比二值数据包含的信息更为丰富。比如，当两个行动者是借贷关系时，可以通过考察借贷交易的数量、频率和金额来看他们的借贷联系的程度。静态网络是指某个时点的网络。如果给网络加上时间线，静态网络就会变成动态网络。随着计算机技术的发展，通过动态方法来展示网络特征也变得很方便。一模网络是指节点表示同一个聚合层次，比如都是个人或都是组织；二模网络则可以包含不同层次的两套节点，比如个体是一套节点，个体所属的组织又是另外一套节点。[3]与社会网络密切相关的概念是社会资本。通常所说的社会网络，是社会资本的一部分。社会资本概念最早在20 世纪70 年代由社会学家布迪厄提出，虽然有不同的定义，但一般是指能够通过协调的行动来提高经济效率的网络、信任和规范。[4]社会资本是与物质资本和人力资本相对应的概念，学术界早期的研究主要集中在如土地、机器等比较容易观察到的物质资本，随后又将重点转移到人力资本上。随着研究的逐渐深入，研究者发现，除了物质资本和人力资本，社会资本也是促进经济增长和社会发展的重要因素。由于社会资本中的社会网络相对来说比较容易找到量化指标进行度量，相应的实证分析也比较多。研究者之所以关心社会网络，是因为其在社会中发挥着重要的作用。人们通过社会网络，可以获得和分享信息，进行情感交流，获得帮助，开展工作，等等。很难想象一个独立存在于社会网络之外的人。社会网络在经济活动和其他社会活动中也发挥着重要的作用，它们影响信息的传递、交易的达成，在金融市场不完善的情况下提供非正式的保险，甚至会影响疾病的传播。[5] 基于当代中国的调查资料，研究者已经发现，不同的社会网络对社会生活的方方面面发挥重要作用，比如提高收入、增加借贷、增加就业机会和减少贫困、协助城市微更新等。[6]社会网络对于理解历史同样重要，比如帕吉特（Padgett）和安塞尔（Ansell）通过对美第奇家族联姻网络的研究，发现美第奇家族在佛罗伦萨众多大家族的婚姻网络中处于关键性的位置，揭示了其兴起的原因。[7] 就中国历史而言，研究者也早已注意到广泛存在的社会网络及其重要性，其中产生广泛影响的当属费孝通提出的差序格局概念。他指出，在差序格局中，社会范围是一根根私人联系所构成的网络。[8] 这被认为是分析中国传统社会中社会关系结构的一个基本概念。[9] 类似的社会网络分析思路，在一些历史学者的研究中，也有所涉及，比如施坚雅对成都基层市场的关系网进行考察之后指出，“一个迫切需要资金的人会期待在他自己村庄范围之外组成一个互助会”[10]。正是由于具有普遍性和重要性，社会网络已经成为众多学科共同关注的研究对象，比如政治学、经济学、社会学、心理学、新闻学以及自然科学等。从定义看，社会网络分析是在社会计量法基础上发展起来的、以社会结构和社会关系为研究对象的一套分析方法。由于社会网络的普遍性与重要性，以及社会网络数据大量出现，加上计算机技术的进步，社会网络分析方法快速发展，成为不同研究领域都在运用的研究工具。[11]这些不同学科用来研究社会网络的方法，可以统称为社会网络分析方法。其内容多样，常常需要依靠数学知识和计算机技术的帮助。在历史研究中，社会网络分析方法又常常与其他量化方法，特别是回归分析的方法结合在一起使用。总的来说，社会网络分析方法可以分为两类。一是社会网络的呈现和描述，包括社会网络相关指标的计算和可视化；二是基于社会网络的推断，既包括考察社会网络是如何形成、变化的，即解释哪些原因导致了社会网络形成和变化，也包括考察社会网络对于社会的影响，即社会网络如何影响研究者所关心的社会现象。社会网络的呈现与描述主要包括界定社会网络、建立关系型数据库、呈现社会网络、计算社会网络的统计特征等。界定社会网络的方式很多，我们简要介绍常用的三种：一种是地位式的，即从正式定义的地位中抽样，比如某个皇帝在位期间所有的大臣、某个待更新的社区中所有的居民等。这样就明确划定了网络分析中的成员，也有利于获得完整的利害攸关人信息。二是基于事件，比如所有参与盐铁论讨论的人，或者社区某次比赛中所有参赛的队员。三是基于关系，比如所有与朱熹有过通信关系的人。需要注意的是，这三种方法并不互相排斥。很多研究都需要使用多种方法来对网络进行界定，并确立网络的边界。在确定了网络成员后，需要确认这些成员之间的关系。这时候需要寻找史料，特别是反映节点之间关系的史料来建立关系型数据。在中国历史研究中，比较知名的关系型数据库是“中国历代人物传记数据库”（The
China Biographical Database，以下简称CBDB），该数据库提供了详细的用户使用手册，可以由此了解关系型数据库的建立过程。[12]以下吕祖谦的案例即来自该使用手册。在《宋史》中，为宋朝官员吕祖谦所作的《吕祖谦传》中有一段话：“吕祖谦字伯恭，尚书右丞好问之孙也。自其祖始居婺州。祖谦之学本之家庭，有中原文献之传。长从林之奇、汪应辰、胡宪游，既又友张械、朱熹，讲索益精。初，荫补入官，后举进士，复中博学宏词科，调南外宗教。”从这段话中可以提取出吕祖谦的姓名、字、家庭关系、社会关系、入仕途径和官职等信息，其社会网络包括了其父祖辈、“从某人游”“友某人”等。同时，也可以基于其考中进士的年份，获得与其他同年考中进士的群体信息，以及主考官信息等。在CBDB 中，研究者识别出了100 多种社会关系。其中数量最多的五种是：X 为Y 做墓志铭、为Y 所著书作跋、为Y 所著书作序、为Y 作祭文、为Y 作临别赠言（送别诗、序）；另外，也包括朋友、同僚关系，反对、弹劾关系等。[13]在建立关系型数据库之后，即可以对社会网络进行呈现。方法主要有图示法和矩阵法。图示化即社会网络的可视化，通过网络图来展示社会网络。这需要借助一些专门的软件。[14] 矩阵法是表示网络的另一种方法，通常包含两组数据集。一组数据集是节点列表，节点列表包含节点的序号，也可以包含节点的属性特征，比如人物的性别、身高，等等。另一组数据则是边列表，包含节点之间关系的信息。节点列表和边列表也可以组成邻接矩阵。在矩阵中，点在行和列的边缘分别出现一次，且按照相同的顺序排列。邻接矩阵与节点列表、边列表之间可以相互转换。以上对社会网络的呈现只能提供一些较为直观的印象。当节点和边的数量过多时，我们很难从中获得结构化的信息，要准确了解网络的基本特征，还需要对社会网络的统计特征进行计算。下面介绍常用的两类网络指标：一是以个体为中心的个体网络指标，二是对社会网络整体进行分析的指标。个体网络关注社会网络中单个的行动者，考察其网络特征。与个体网络特征相关的指标包括度数中心度、中介中心度、特征向量中心度等。整体网络偏重研究整个社会网络, 关注所有的行动者。整体网络特征相关的统计指标则包括网络密度、路径等。[15]对于个体网络特征的分析，一个重要的指标是个体在网络中的重要性，在社会网络分析中，被称为中心度或中心性。中心度的测度指标有很多，最常用的是度数中心度、中间中心度和特征向量中心度。度数中心度计算行动者拥有的关系数量，具体的计算方式是看网络中某个节点所拥有的边的数量。比如，一个人在所在社区拥有的朋友数量，度数中心度越高，人气便越高，可以获得更多的信息，也可以产生更大的影响。需要注意的是，在同一个网络中，不同行动者的度数中心度可以直接比较。但在不同的网络中，则需进行标准化处理后再进行比较，标准化的方法是用行动者自身的度数中心度除以除开行动者之外的其他行动者的最大可能连接数( 即边的数量)。中介中心度，是指在一个网络中，一个节点落在其他任意两个节点之间最短距离上的次数。每两个节点建立联系都有最短路径，中介中心性测量一个节点成为其他节点最短路线的桥梁的次数。中介中心度与度数中心度没有绝对的关联，一个度数相对较低的点可能能起到重要的中介作用，因而处于网络的中心。譬如，张三可能在所在社区朋友数量少而度数中心性不高。但是，如果他在两个不同的社区中各有一个好朋友李四和王五，这两个好朋友互相不认识，但都是各自所在社区的意见领袖。这样，李四和王五及其好朋友都需要通过张三进行联络，张三便具有很高的中介中心度。处于中介中心位置的节点，往往能够获取重要、多样和及时的信息或知识，从而具有信息优势，处于资源控制的地位。特征向量中心度描述行动者与处于最中心位置的其他行动者之间相联结的程度，通过考察与特定行动者相联结的其他行动者的中心性以测量该行动者的中心性。朋友数量多可能很重要，但很多时候，有几个处于关键位置的朋友是更为重要的。这些处于关键位置的朋友，比如社区中的意见领袖，可能掌握着重要的信息和资源。整体网络的衡量指标包括网络的规模（一个网络中节点的数量）、网络的密度、行动者之间的距离、网络直径、可达性等。整体网络的密度是社会网络分析中最基本的统计指标，它反映网络中行动者与其他行动者之间联系的紧密程度。其计算方法是将网络中存在的所有两方关系的总数，除以网络中可能的最大两方关系的数量。密度是对网络整体的衡量，用来考察一个网络中不同节点之间的紧密程度。如果两个节点之间有联系，则称两点之间存在路径。路径的长度是指连接两个节点之间边的数量。在一个网络图中，两点之间往往可以通过不同的节点之间建立联系，两点之间的距离是指最短路径的长度，这种路径也叫作测地线。一个网络中会有不同长度的测地线，其中最大的测地线称为网络图的直径。如果节点A 和B 之间存在路径，就说明两点之间是可达的。平均路径是指网络中每一对节点之间最短路径的平均值。由于技术的进步，在社会网络分析中，会有众多的概念和术语，以及对社会网络不同特征的度量指标。对于关系数据的测量或度量，斯科特对研究者进行过重要提醒，即必须注意这些度量的社会意义，数学本身不能为研究者提供答案。[16] 画出网络图可以直观地获得网络的特征信息，但将社会网络可视化只是分析的一个步骤，不应仅停留在这一步，还需要结合具体的研究问题、社会网络的相关统计指标进行解读。对于社会网络的呈现描述，是回答社会网络“是什么”；对社会网络的推断，则主要回答“为什么”和“怎么样”。前者是后者的基础。在社会网络的推断性分析中，最为常见的是将社会网络的某些特征，比如度、中心度、密度等指标作为解释变量即原因变量，来对历史现象（即结果变量，或被解释变量）进行解释。这时候往往需要借助回归分析的方法。由于社会网络分析是量化分析方法的一种，与量化历史研究分析类似，社会网络分析应用于历史研究的步骤如下：首先，提出问题和假说；其次，寻找史料，特别是关系型的史料，建立起关系型的数据库；再次，对社会网络进行度量和可视化；最后，分析社会网络对被解释变量所带来的影响及其作用机制。在这一部分，我们以新教改革中马丁· 路德的社会网络为例，说明社会网络分析如何用于历史研究。不管是从经济发展还是社会变迁的角度，新教改革无疑都是重要的历史事件，被认为是过去一千年中最为激进的制度变革之一。虽然历史学家对这一重要的事件进行了多角度的深入研究，但仍然留下一些疑问。比如，新教改革是如何从维滕贝格这一相对贫穷和孤立的城市（用路德的话来说是“在文明的边缘”）向外界传播开的？马丁·
路德是新教改革的发动者和领导者，在这一社会运动中起的作用很大，但领导者很难单独起作用，需要通过社会关系来发挥影响。具体而言，马丁· 路德会在多大程度上影响一座城市，从而使之采纳新教？对距路德所生活的城市较为遥远的地区而言，路德如何对其发挥影响？若要考察这些问题，就需要借助社会网络分析方法。这正是贝克儿（Becker）等学者在《美国社会学评论》上发表的研究成果。[17] 他们研究了路德的社会关系网对早期新教传播的影响。这里的社会关系网包括路德认识谁、去了哪里、做了什么等。具体而言，他们在考察一个城市是否有人与路德通信，路德是否到访过该地，该城市是否有路德的学生等。为了理解这一过程，先看该文中所举的一个例子。于伯林根和康斯坦茨是德国西南角相邻的两个城市，距离维滕贝格约400 英里（约644 公里）。两个城市相距8 英里（约13 公里），中间隔着康斯坦茨湖。康斯坦茨在湖的最南边，离维滕贝格更远。两个城市在人口、城市治理等方面都非常相似。路德没有访问过这两个城市，但康斯坦茨的精英在1523 年前与路德有过两次书信往来，于伯林根则一次也没有。1517 年路德开始攻击教会后，康斯坦茨有5 名路德的学生，于伯林根也一名都没有。其中一名学生，托马斯· 布拉勒，于1520 年进入维滕贝格大学跟随路德学习，并参加了公开焚烧将路德逐出教会的教皇诏书的活动。1523 年，他回到康斯坦茨，加入一个积极改革者的圈子，并在1525 年赢得了市议会的选举。康斯坦茨在1527年进行了宗教改革并赶走天主教主教。于伯林根则没有这样的积极分子骨干，该城市在1521年公开焚烧路德的作品，并逮捕来访的路德传教士，且一直是天主教城市。上述案例说明了路德的社会网络是如何影响一个城市的精英人群，从而推动该城市新教改革的。那么，这一作用机制是否广泛存在呢？从大样本的结果看，这一关系仍然是成立的。几位作者的研究发现，到1530 年，1522 年之前与路德有通信的城市中，46% 接受了新教。没有人与路德有通信的城市中，则只有17% 接受了新教；有路德学生的城市，38% 的人进行了新教改革，而没有其学生的城市，这一数据是7% ；在路德去过的城市中，50% 改信新教，而他没有去过的城市，则只有16%。综合上述三个因素，路德到访过、有学生在和有通信的城市，有36% 在1530 年前接受了新教，而在他没有接触过的城市中，只有6%接受了新教。这些统计表明，路德的社会网络对于一个城市是否接受新教确实带来了显著的影响。即使在进行更为严格的量化历史分析之后，这一结论仍然成立。在建立路德社会网络与新教改革之间因果关系之后，作者进一步开展作用机制分析，即路德的社会网络是如何推动一个城市开展新教改革的。作者以路德的通信网络为例，发现了路德在1501 年至1522 年间的234 封信。这些信件中有152 封是路德发出的，82 封是路德收到的。信件是在不在场的朋友之间建立关系和进行对话的方式，包括从未见过面的受访者。收信者知道信件是半私人的，他们经常在人群中大声朗读，并传递给其他人。路德和其他名人的信件会被收集和印刷，以获得更广泛的读者群。路德的信徒不仅包括由工作认识的神学家和牧师，还包括贵族、高级教士、行政官员和一些著名的市民。通过通信网络，路德极大地扩展了其思想和主张的影响。除了路德个人的社会网络，作者也发现，市镇之间的贸易网络也有利于新教的传播。尽管贸易网络单独起到的作用有限，但将贸易网络与路德的个人社会网络相结合，则能有效解释新教的传播。他们认为，正是路德个人的社会网络与贸易网络共同作用，促进了新教的传播。如果一个城市虽然与路德的社会网络没有直接联系，但其周围的城市都接受了新教，且这个城市与周围城市有密切的贸易往来，包括密集的人流、物流、信息流等，那么这个城市就更可能接受新教。与路德有社会网络的城市，接受新教的可能性更大；与接受了新教的城市有密切贸易网络的城市，即使没有路德的社会网络，其接受新教的可能性也会更大。由这一案例可知，通过引入社会网络的概念和分析方法，可以深化对新教改革扩散方式和过程的认识，帮助我们更好地理解路德是如何在新教改革中发挥作用的，具体的作用机制是什么。同是这也启发我们，社会网络分析是连接微观个体与宏观历史现象的重要工具。
社会网络分析协助量化历史研究的案例
与社会网络的描述相比，社会网络的推断更有挑战性。为此，我们从量化历史研究中选择一些案例，说明社会网络分析的应用过程。重点介绍研究者希望回答什么问题，以及社会网络分析是如何协助作者开展研究的。虽然都是历史案例，但研究的提问方式和基于社会网络分析方法的论证方式，具有普遍的意义。案例一来自加州大学伯克利分校历史学教授谭凯的研究。在《中古中国门阀大族的消亡》一书中，作者回答的问题之一是：在中古中国重要的政治和制度变迁之下，比如科举制度、安史之乱等，门阀世族是如何维持其影响力的？[18] 作者对这一问题的论证分为两步，首先是基于墓志材料，论证当时的京城精英之间存在一个庞大的婚姻网络，且这个婚姻网络一直维持到唐末；其次，在此基础上，探寻这一婚姻网络如何影响了官员的选拔及升迁状况。首先，作者基于对晚唐数千方墓志、其他丧葬文本，以及谱牒资料等史料的梳理，建立了一个关系型的数据库。[19] 作者指出，在一份墓志中，通常可以确认墓主及其三代祖先的信息，同时还有其儿子或女婿的信息。有些墓志也会包含志主岳父或者舅舅的信息。依据这些材料，有时候可以获得围绕志主的数百名成员，从而形成一个包含志主的社会网络。这一社会网络中的特定成员，比如志主的岳父，可能又是另一个大家族的重要成员，也有自己庞大的社会网络。通过婚姻关系，这两个大家族网络联系到了一起。以此类推，像滚雪球一样，这一网络将会越来越庞大。这正是作者所发现的，他揭示出唐代精英中一个庞大的婚姻网络，这一网络包含65 个家族，5450 位精英，代表了超过五分之三的已知的京城精英（指西京长安或东都洛阳的精英，也包括扎根于两京之间区域的仕宦家族）。这一婚姻网包含皇室成员，一些武将家族，以及杜牧、白居易、柳宗元、韩愈、元稹等9 世纪时期杰出的作家和诗人的家族。在公元800 至880 年之间的104 位宰相中，有72位在这一婚姻网络之中，占比高达69.2%。在发现这一庞大精英婚姻网络的基础上，作者接着说明这一网络如何影响官员的选拔和晋升。作者指出，这一婚姻网络，构成了一种重要的“社会资本”（social capital），这和当时精英的身份和声望一样重要，能够帮助他们维持政治和社会地位。从而保证他们长期的政治生命。比如五品及以上的官员，由宰相决定，缺乏监督。当权德舆（公元759—818）担任宰相之后，就任命其女婿担任一“清要”官职，并帮助其迅速升至更高的官职。对于五品以下的官员的任免，则需要获得五名京官的举荐，这对于出生名门的京城精英来说很容易，对于不在精英网络之中的人则困难重重。除了常规的正式任命程序，谭凯也讨论了非正式的选拔途径，发现家族关系也发挥着重要作用。尽管没有进一步地做量化分析，但作者基于大量史料和案例，说明了精英婚姻网络确实有助于精英获得官职，维持其社会地位。不管是科举制度，还是安史之乱，对精英网络的影响较少，因此唐代精英能够继续维持自己的政治和社会地位。作者指出，真正导致这些门阀大族消亡的，是黄巢起义。起义的军队成功攻下了长安与洛阳，基本消灭了当时两地所有的中央官员，这导致此前长期存在的精英网络被摧毁。在这一案例中，精英之间的婚姻网络通过影响精英们进入官场、升迁等，进而影响他们的政治和社会地位。由此带来的启发是，如果一个研究的对象受到某种社会网络的决定性影响，要考察研究对象在时间的变化，可以从其所处的社会网络入手，考察社会网络在时间上是否发生变化。如果社会网络结构没有发生根本性变化，研究对象大概率也不会变。谭凯教授的案例告诉我们，精英网络没有大的变化如何帮助门阀大族维持其社会地位。哈佛大学政治学教授王裕华的研究则更进一步回答了不同历史时期精英网络结构的变化如何影响不同朝代的命运。在他最新的著作中，他试图揭示和回答一个统治者的困境。[20] 这一困境是指，如果一个朝代的精英阶层形成一个有凝聚力、团结一致的网络，那么他们的集体行动可以增强国家能力，但也能够联合起来推翻统治者。而如果精英之间是四分五裂、一盘散沙的，对于统治者而言，来自精英的威胁将减少，但精英也只会追求自身的利益，并且想办法掏空国家。在这种情况下，皇帝虽然可以维持统治，但国家的国力却会衰弱。作者指出，可以将前面团结一致的精英网络设想成星状网络，而一盘散沙的精英网络设想成领结状网络。如图2 所示。![]()
2. 星状网络和领结型网络
具体来说，星状社会网络，精英之间的联系更为密切，正如上文谭凯的研究所揭示的，从而也更容易产生集体行动，更容易联合起来推翻统治者，这样的社会网络对皇帝来说是非常不安全的。但是对国家能力建设来说却起着积极作用，因为在朝大臣的家族利益遍布全国，在这样的情况下，他们会非常愿意建立强大的中央政府以保护自己家族的利益。而领结型社会网络则有效地隔绝了精英之间的联系，阻碍了其产生集体行动的能力，尽管这更有利于皇帝的统治，但是精英会更关心自己的地方家族利益，而不愿意把资源上交给国家，从而削弱了国家能力。在这一情形下，尽管统治者本人的权力越来越大，在位越来越稳固，但是国家能力却开始不断下降。这一理论上的推演，是否得到了历史证据的支持呢？作者的分析包括唐代到清代，这里重点介绍从唐代到宋代的变化。作者发现，首先，在唐代，精英网络确实更加紧密，且分布在全国各地，符合星状网络的特征；而到了宋代，随着门阀大族被黄巢起义军消灭，精英网络更加松散，也更加地方化，如图3 所示。原书还有精英网络的地理位置信息，这里从略。![]()
3. 晚唐（公元750—850年）和宋真宗（公元997—1022 年）实际的精英网络
在此基础上，作者进一步指出，与宋代相比，唐代君主更容易被精英推翻和杀害，但唐代的国家实力要强于宋代。从唐代到宋代，精英的社会网络是如何从星状演变成领结状的呢？唐代星状网络消失的原因，正是谭凯研究指出的黄巢起义，起义军将精英从肉体上消灭掉了。唐代之后，政治精英的社会网络关系相较于唐代及以前朝代官员的社会网络关系呈现出了更强的地方化趋势。宋代领结型社会网络的建立，则与科举制度相关。尽管科举在隋唐时期已经存在，但从科举入仕的比例来看，唐代科举入仕比例远远低于宋代。宋代以后，科举产生的官员比例急剧上升，社会流动性也日渐变高。从宋代开始，真正的科举社会才出现。科举制也进一步导致了中国精英的地方化，原因在于：第一，宋代的科举制度中规定需要有地方考过科举的人举荐，才能参与乡试，这就促使地方地主与地方科举精英形成联姻关系，从而形成了地方化的关系网络；第二，旧有的门阀势力并不需要通过土地与科举入仕，血统在其中起着关键作用，但从宋代开始，门阀制度的消失与科举制的全面推行，教育开始变得非常重要，而教育需要大量的资金支持，这也产生了参与科举与购置土地的双重循环，加深了精英建立地方社会网络的动机。除了使用网络图，作者在研究中，也使用网络密度指标来衡量不同朝代精英网络联系的密切程度，从而发现宋朝不同时期精英网络的密度，都不及唐朝的一半。这一研究带来的启示是，考察一个社会中起主导作用的精英社会网络的变化，是理解社会宏观社会经济变迁的重要视角。一种新的思想或学派的兴起，往往需要核心人物。但核心人物具体是如何起作用的，很少有研究能够深入分析。哈佛大学历史学教授包弼德（Peter K. Bol）基于社会网络分析方法，研究了社会网络与宋代道学兴起的过程。[21]道学即通常所说的“程朱理学”，均基于程颐和朱熹的哲学思想。在12世纪，道学作为一种新的儒学思想流派在中国兴起，迅速在地方文人精英群体间传播。南宋末年的科举考试将道学的教义、概念和重要文本纳入考试范围，元明两朝延续了这一做法，道学也成为宋与以后各代政治和社会延续性和思想文化发展的主线之一。与之前的儒家思想不同的是，道学的兴起有明显的思想领袖，比如朱熹、张栻和吕祖谦，这与新教改革类似。这些思想领袖的共同目标是建立一种新的道德秩序（如三纲五常），一种新的学习方式（如格物致知），并且通过办学推广思想。道学的传播发生在南北宋交际之时，在这个时期，文人精英的本质发生变化，仕宦家族逐渐将自身转变为地方精英，他们参与地方政治，有较高文化道德水平，对道学的传播产生极大影响，使得道学不仅仅是一场思想运动，同时也是一场社会运动。作为社会运动的道学是如何传播开的？包弼德通过结合CHGIS（中国历史地理信息系统）数据和CBDB（中国历代人物传记）数据，分析了社会网络在道学传播过程中的作用。他认为，在一个更重视教育的地区，这些道学领袖更可能通过教育传播思想。他发现，与朱熹、张栻和吕祖谦建立社会联系的地区，主要是进士数量较多的地区。这说明思想传播情况和教育发展程度呈现出正相关关系：一个更重视教育的地区，更有利于他们通过教育传播思想。而在商业税配额较高的地区，朱熹等三人的社会关系则较少，两者呈现出一个负相关的关系。比如在苏杭等商业中心，三人的社会关系就较少。由此，包弼德认为，道学更容易在重视教育的地区传播，而不容易在重视私人商业经济的地区传播，道学的传播更多依赖于在农业经济下的世家大族的支。这一结果与道学家们的社会经济观点相契合，他们更倾向于推广地方道学家的思想而不是鼓励政府为商品经济的发展提供基础建设的支持。为了进一步验证这一发现，他以12 世纪至14世纪的婺州（金华府）为例具体分析。婺州地处浙江内陆，三面高山包围，境内也是山陵密布。实际上，婺州在11 世纪之前一直处于默默无闻的状态，无论是政治还是文化，乃至景观方面都没有能引起广泛注意的东西。作者画出了婺州地区师生关系社会网络图，发现存在明显的网络核心，即吕祖谦。在公元1100至1300 年间，婺州地区的文人大部分是吕祖谦的学生或是学生的学生。通过计算公元1120 至1279 年间，婺州人在南宋一级社会网络关系中的中介中心度，可以发现吕祖谦以0.34 的中介中心度排在第一位，其纽带性的作用不言而喻。通过引入社会网络分析，作者揭示了道学兴起的过程、地区差异以及领袖人物的作用。由于思想史中，领军人物都起到非常重要的作用，同时也通过社会网络传播、扩散其思想，因此，这一案例对于相关研究具有重要借鉴价值。香港中文大学白营教授和加州大学圣地亚哥贾瑞雪教授及其合作者研究了晚晴风云人物曾国藩如何利用其个人的社会网络，组建军队镇压太平天国，同时又如何影响了政治权力的分配。[22]在咸丰三年（1853），曾国藩因丁忧在家，太平天国运动爆发后，奉命督办湖南团练。随后，组建湘军协助平定太平天国起义。从湘军成立到同治三年（1864）天京陷落，湘军与太平军之间有过600 多场战役，是清朝与太平军作战的主力。作者的研究发现，湘军的建立在很大程度上依赖精英的人际关系网络。这一网络有助于湘军招募理想士兵并与他们建立信任。在太平天国运动后，湖湘精英崛起，对晚清政局产生了深远影响。湘军的军事成就使湖湘精英势力大增，清朝不得不依靠湘军势力，重用湘军人士。湘军的建立也被认为是近代中国基于关系网络构建军事集团的起源。湘军打破了自宋代以来国家制兵的军制传统，被视为近代中国权力结构演变的重要节点。作者在研究中使用了三种数据：曾国藩的人际网络、湖南士兵的死亡情况以及太平天国运动前后各籍政治精英的权力升降。首先，人际关系网络中的关系数据包括太平天国运动爆发前30 年（1820—1849 年）与曾国藩相关的乡试和会试座主门生关系及同年关系、曾国藩的血缘与姻亲关系，以及根据《湘军人物年谱》定义的“朋友”关系。作者根据这些人物关系数据构建了曾国藩的人际关系网络，并将其转换为一个体现各地与曾国藩关系密切程度的县级变量——精英关联度。其次，作者从《湖南通志》中收集了太平天国战争期间湖南各县军人的死亡记录。最后，为了测度太平天国前后各县政治精英的权力分配格局，作者使用《清代职官年表》中的官员信息，统计了1820 年至1910年三品及以上汉人官员籍贯。作者发现，在1853 年曾国藩奉令组建湘军之后，湖南省内与曾国藩精英关联度更高的县，士兵死亡人数更多。并且仅当1853 年曾国藩掌权之后，精英关联度对各县士兵死亡人数才有显著的影响。接下来，作者进一步分析了曾国藩的人际关系网络如何影响太平天国之后的精英权力格局。统计结果表明，自湘军建立至太平天国战后，对于湖南籍的官员，其籍贯县与曾国藩的精英关联度越高，最终获得三品以上官职的几率越大。但对于非湖南籍的官员来说，无论在太平天国战时还是战后，籍贯县精英关联度都对官职取得无显著影响。更深层的证据表明，一个县在镇压太平天国运动中的贡献（以士兵死亡数为衡量指标）越大，出自该县的官员升迁至高级官员的可能性也越大。本研究通过测度曾国藩的社会关系网络对晚清政局的影响，阐释了个人力量作用于宏观政治的一种内在机制。这项研究向读者证明，曾国藩的私人社会关系网络，不仅影响了太平天国运动期间湖南各县的战争贡献，而且型塑了战后全国政治权力格局，最终对整个国家产生重大影响。以上社会网络主要涉及政治、思想、军事，接下来介绍经济活动中的社会网络案例，即近代银行业中的连锁董事网络。企业在生产、销售、雇佣等活动中，会形成各种各样的社会网络。这些社会网络有助于企业进行融资，寻找到合适的雇员并建立稳定的雇佣关系，有利于形成稳定的产业链，促进创新和销售等。同时，社会网络也可能使得某一企业所面临的风险在整个社会网络中传递，带来系统性危机，也可能使网络中的企业利用市场影响力来合谋，进而破坏市场秩序等。在企业形形色色的社会网络中，有一类社会网络受到较多的关注。这一网络即连锁董事网络。现代企业的组织形式一般是股份有限公司。其通常的治理架构是董事会加职业经理人，董事会负责制订行动方案，职业经理人负责执行。在股份有限公司的董事会中，一个董事也可能是其他公司的董事，这些董事在不同公司的交叉任职，就形成了一个连锁董事网络。为什么不同公司的董事会会选择同一个董事？或者一个人为什么要到不同公司的董事会去任职？这背后的逻辑是什么？这种交叉任职关系对于企业的经营带来了什么影响？这对于理解历史上和现代的公司治理、绩效和发展都非常重要。北京大学陈永伟研究员基于近代银行业中连锁董事的信息，对上述问题进行了讨论。这一研究发现分为两部分：首先，作者对近代银行业中连锁董事的网络进行了度量，考察了整体网络的密度等指标，并考察国民政府在加强对银行控制的前后，这一整体网络的变化；其次，作者考察不同的社会网络指标对于银行经营行为和经营绩效带来什么影响。1897 年，第一家现代银行中国通商银行成立。随后，银行业在近代中国有较快的发展，20 世纪30 年代（以下简称30 年代）是中国银行业发展的重要时期。一方面，这一时期的银行业规模不断壮大，并取代了传统的钱庄业，成为了最重要的金融力量。到1936 年，有近2000 家银行（包括分行），覆盖了中国73% 的地区30 年代早期，国民政府刚成立不久，无法对银行进行有效控制，当时的银行业基本上处于“自由银行”状态。在银行业快速发展的同时，大量民营银行之间开始结成网络，银行之间相互派驻连锁董事的情况也越来越多。据统计，在1931 年，有61 位上海银行家每人兼任5 家以上银行的董事，有15 位银行家每人同时在3 家以上的银行中兼任重要职务。通过连锁董事，整个上海的民营银行形成了一张庞大的网络，而这个网络的核心就是由江浙财阀控制的“南三行”，即上海商业储蓄银行、浙江兴业银行和浙江实业银行。随后，国民政府加强了对银行业的控制。国有银行不仅在业务上排挤私营银行，而且以增资、补助、救济、改组等名义渗入和控制民营银行。1935年，国民政府借助政权力量，攫取了对中国银行和交通银行的控制，构建起了“四行两局”主导的银行体系。同时，还趁“白银风潮”之机，控制了包括四明银行、中国实业银行等在内的一大批较有实力的民营银行。自由银行体系被国民政府垄断的银行体系所取代。![]()
4. 1932年和 1935 年的银行连锁董事网络图
作者发现，在1935 年上海的“自由银行”体系被国民政府控制之前，银行间的连锁董事网络是不断密集化的。在此之后，这一网络的密集性有所下降。在“自由银行”阶段，连锁董事网络有助于银行之间分担风险，能更好地提升银行的风险承受能力。在30 年代前期，公债是重要的高收益、高风险的投资项目。由于连锁董事网络有助于风险分担，处于网络关键位置（如拥有更高的度数中心度、中介中心度、特征向量中心度）的银行将有更好的风险耐受力，进而会倾向于持有更高比例的公债。但在国民政府攫取了对银行系统的控制后，银行系统的投资行为将在很大程度上受到政治因素的影响，所以连锁董事网络的影响下降，而与国民政府关系的远近将会对银行行为产生更为关键的影响。此外，同样出于对风险和收益的考量，在“自由银行”时期，由于关键的网络位置（表现为更高的度数中心性、中介中心度、特征向量中心度）等能有助于更好地分担风险，处于这些位置的银行将更可能采取更为激进的贷款策略。而在国民政府对银行体系的控制实现后，与政府关系更近的银行即使遭遇投资失败，也更容易得到救助，由此具有更高的风险承受能力，进而采取更激进的贷款策略。从企业经营绩效看，更重要的网络位置会让银行更有竞争力，从而让银行具有更好的经营绩效，但这一效应在“自由银行”时期更显著；与政府更近的关系有助于银行获取资源，但这一效应只在国家对银行干预更强时才更显著。作者发现，占据更关键网络位置的银行利润率会更高，但网络位置的影响在1935 年之后减弱；与中央银行距离更近的银行利润率会更高，且在1935 年后更明显。这一研究考察了宏观环境变动对于社会网络变动所带来的影响，也考察了社会网络变动之后，对于企业经营行为的影响。这是一个典型的社会网络分析研究。这一案例给我们的启发是，由于社会网络在传递信息、资源、分担风险方面的重要价值，其会在社会中广泛存在，不管是理解家庭居民的行为还是企业的行为，都需要考虑网络因素的影响。
以上案例展示了社会网络分析方法的研究价值。而除了帮助推动量化历史研究，这一方法还有更为广泛的价值。真实世界的人，一定是生活在一个社会网络之中的。《自然》杂志的研究发现，即使是狩猎采集社会，人们之间形成的社会网络与现代社会人群中的社会网络有很大的相似性[23] ：人与人之间是互相影响的，个人并不是独立的存在。人与人之间的社会关系会带来信息、信任、情感等资源，形成社会资本，这些社会资本对于人类活动会产生很大的影响。个人所处的社会网络对于个人的行为有限制和增强的作用。不管是历史学者还是其他社会科学学者，都认同个人是处于或“嵌于”一定的社会结构之中。只有了解这些结构，才能够更好地理解人们的思想、情感与行为。在对个人和组织进行分析时，他们的属性特征更容易被观察到，也已经得到深入分析。但是个人或组织所形成的社会网络，却相对更不容易被发现，比如谁与谁发生联系，这些联系具有什么性质，联系的频率如何，会产生何种影响等。只有采取网络视角，才能深入分析这些联系背后的特征。已有针对社会关系的研究虽然也重视网络、集团，但由于没有明确的网络分析原理和方法的支撑，难以系统收集和利用这些信息。社会网络分析方法中关系型数据库的出现，则能够方便高效地组织大规模的关系型材料。比如CBDB项目，就为我们展示了历史上存在的大量的社会网络关系。通过组建关系型数据库，可以将庞大的社会网络高效率地组织在一起，并为后续的社会网络度量分析、社会网络可视化、社会网络量化推断分析提供基础。社会网络分析能够将个体行为与群体现象相互关联，这使得研究者在分析特定历史事件时，能够更好地理解其背后的社会、政治和经济背景。同时，社会网络分析还可以揭示微观行为如何共同塑造宏观现象，如社会变革、文化传播和权力转移等。譬如，前引白营和贾瑞雪对曾国藩个人社会网络的分析，为微观主体如何影响宏观社会变迁建立起了桥梁。在该文中，他们也引用了更多个人社会网络影响宏观历史的案例。比如，在法国大革命中，罗伯斯庇尔党人的友谊网络和以吉伦丹- 布里索（Girondin Brissot）为中心的网络在决定随后的革命政治权力分配中发挥了核心作用。20 世纪初，蒋介石依靠他在黄埔军校建立的个人网络，组织起受他影响的军队。在韩国快速工业化的过程中，一小部分商业精英通过他们与国家官员和社会的广泛人际网络影响了国家和社会的变迁。此外，也有研究揭示出朱熹的社会网络对于宗族建设产生的影响。在宋代，一个地区与朱熹的社会网络联系越多，包括与他通信、到访过该地区、在该地讲学、该地有他的学生或亲属等，宗族建设越强。而在宋代及之后的朝代，宗族越发达，族田也越多，这有助于一个地区提高风险应对能力，减少暴力冲突。[24]社会网络分析方法将微观个体和宏观社会现象联系起来，更为重要的价值是揭示背后的作用机制。这使研究者不仅能够知道导致特定结果的原因，也能知道特定的原因是如何导致结果发生的。这深化了因果关系的分析。正如哈佛大学王裕华教授研究所揭示的，社会网络分析方法可以支持长时段、动态的研究，以及复杂性分析。通过考察社会网络在不同时期的变化，以及由此带来的社会经济后果，可以看出复杂历史现象背后的规律。除此之外，社会网络分析应对复杂材料的优势也有助于缓解历史研究所面临的重要挑战。经济史名家李伯重教授曾指出，传统史学惯用“选精”“集粹”的研究方法。[25] 这些研究方法旨在寻求最有代表性的材料并借此进行因果推断。在面对逻辑关系较为清楚的材料时，“选精”和“集粹”都具有很强的可操作性。然而，一旦面对较为纷繁复杂的材料, 这些传统方法便显现出容易以偏概全的缺点。社会网络分析方法的优势在于，可以不断拓展研究对象所处的社会网络，从而形成对研究对象更为全面的认识。社会网络分析中，对研究对象所处社会网络的拓展是基于特定的规则，比如考察婚姻网络，需要列出网络中所有人的婚姻状况，这时研究者的选择性偏差较小，从而减少特定抽样方法带来的偏差。最后，社会网络分析方法与社会网络型材料存在一个双向促进、螺旋式上升的关系。使用社会网络分析方法组织材料，可以将人类社会的社会网络全面地揭示出来；而随着社会网络型史料的积累，又为社会网络分析方法大展拳脚奠定了基础。以中国人民大学清史研究所正在建设的“清代职官信息数据集”为例，这一项目从地方志中建立清代所有职官的信息，包括他们的籍贯、年龄、出身、仕途，等等。在这一数据库的基础上，再结合科举、族谱的数据，可以将不同职官之间的社会网络，包括家族关系、婚姻关系、同僚关系、同乡关系、上下级关系等进行充分的揭示，将大大深化对于清代国家治理和制度运作的认识。
结 语
基于近年来量化历史研究中对社会网络分析方法的应用，本文对社会网络分析方法的原理和应用进行了简要介绍，同时重点说明社会网络分析方法是如何组织和挖掘史料，以帮助人们更好地理解社会结果中的人，协助建立微观个体与宏观社会现象的联系，并推动长时段、动态和复杂性分析。本文所介绍的案例，从时段上涵盖从唐宋、明清、近代，从研究专题上涉及政治、思想、社会、军事、经济等各个方面，说明了社会网络分析方法在历史研究中的重要价值。由于社会网络广泛存在，这一分析方法不仅可以用于历史研究，还有更广泛的利用价值。值得注意的是，在社会网络分析的实际运用时，社会网络分析只是对史料中蕴含的数据结构的一种抽象表达，而非对历史真实的完整还原，需要警惕可能的偏差。此外，社会网络分析只是为认识历史现象提供了一种有效方式。在开展研究时，不应将社会网络分析与其他研究方式割裂开来，而应尽量将各种研究方法有机地结合起来，从而更好地服务于研究。作为一个仍在快速发展的交叉学科，社会网络分析还在不断更新和完善。与之相对应，使用社会网络分析的学者也越来越多。如何将不断发展的社会网络分析方法应用于研究，需要不断地探索。在实际研究中，往往会同时使用多种方法，包括定量和定性的方法，因此，也需要注意不同方法之间的协作与配合。[1] 对量化历史发展过程、价值和前景的介绍，参见陈志武：《量化历史研究告诉我们什么》[J]，《量化历史研究》，2014 年第1期；陈志武：《量化历史研究的过去与未来》[J]，《清史研究》，2016年第4 期；陈志武：《量化历史研究与新知识革命：以财富差距与消费差距的历史研究为例》[J]，《北京大学学报》，2018 年第4期。林展、陈志武：《量化历史与新史学——量化历史研究的步骤与作为新史学的价值》[J]，《史学理论研究》，2021 年第1期。[2] 节点还可以是其他对象，比如词语、文章、房屋、墓葬、城市、国家等。[3] 杨松、弗朗西斯卡· B. 凯勒、郑路：《社会网络分析：方法与应用》[J]，曹立坤、曾又丰译，北京：社会科学文献出版社，2019，第9 页。[4] 张爽、陆铭、章元:《社会资本的作用随市场化进程减弱还是加强?——来自中国农村贫困的实证研究》[J]，《经济学》（季刊），2007 年第2 期。[5] Jackson, Matthew O. Social and Economic Networks [M]. Princeton University Press, 2010.[6] 马光荣、杨恩艳：《社会网络、非正规金融与创业》[J]，《经济研究》，2011 年第3 期。杨汝岱、陈斌开、朱诗娥：《基于社会网络视角的农户民间借贷需求行为研究》[J]，《经济研究》，2011 年第11期。刘悦来、崔灵楠、王奕辰：《社会网络视角下新时期社区微更新实践研究——以上海社区花园为例》[J]，《装饰》，2023 年第11 期。[7] Padgett, J.F. and C.K. Ansell. Robust Action and the Rise of the Medici,1400-1434[J]. American Journal of Sociology , 1993, 98: 1259-1319.[8] 费孝通：《乡土中国》[M]，上海：上海人民出版社，2013，第29 页。[9] 孙立平：《“关系”、社会关系与社会结构》[J]，《社会学研究》，1996 年第5 期。[10] 施坚雅：《中国农村的市场和社会结构》[M]，史建云、徐秀丽译，北京：中国社会科学出版社，第45 页。一些做城市史研究的学者实际上也涉及社会网络的讨论，比如罗威廉：《汉口：一个中国城市的商业与社会1796—1889》[M]，江溶、鲁西奇译，北京：中国大学出版社，2005 年。王笛：《茶馆：成都的小商业、日常文化与公共政治》[M]，北京：社会科学文献出版社，2010。[11] 限于篇幅，对于社会网络分析方法发展历史的介绍从略，相关内容可参见林顿· 弗里曼：《社会网络分析发展史》[M]，张文宏、刘军、王卫东译，北京：中国人民大学出版社，2008 年。[12] https://projects.iq.harvard.edu/cbdb/supportingdocuments.[13] 包弼德：《群体、地理与中国历史: 基于CBDB 和CHGIS》[J]，《量化历史研究》第三、四合辑，科学出版社，2017，第227 页，表3。[14] 常用的软件包括UCINET、Gephi、Pajek 等。[15] 描述社会网络特征的指标众多，这里只介绍一些最为基础的，特别是第二节的案例中用到的指标。[16] 约翰· 斯科特：《社会网络分析法》[M]，刘军译，重庆：重庆大学出版社，2007，第41 页。[17] Becker, S. O., Hsiao, Y., Pfaff, S., & Rubin, J. (2020). Multiplex Network Ties and the Spatial Diffusion of Radical Innovations: Martin Luther’ s Leadership in the Early Reformation[J]. American Sociological Review , 85(5): 857-894.[18] 谭凯：《中古中国门阀大族的消亡》[M]，胡耀飞、谢宇荣译，北京：社会科学文献出版社，2017。[19] 用于这一研究的数据以及更新的版本可从谭凯教授个人主页获取。https://history.berkeley.edu/nicolas-tackett[20] Wang, Yuhua. The Rise and Fall of Imperial China: The Social Origins of State Development [M], Princeton University Press, 2022.[22] Bai,Ying,Ruixue Jia, and Jiaojiao Yang. Web of Power: How Elite Networks Shaped War and Politics in China[J]. The Quarterly Journal of Economics 138.2 (2023): 1067-1108.[23] Apicella, C., Marlowe, F., Fowler, J. et al. Social Networks and Cooperation in Hunter-gatherers[J]. Nature, 481,497-501(2012).[24] Chen, Zhiwu, Zhan Lin,and Xiaoming Zhang. Hedging Desperation: How Kinship Networks Reduced Cannibalism in Historical China[J]. Journal of Comparative Economics , 2024.[25] 李伯重:《“选精”、“集粹”与“宋代江南农业革命”——对传统经济史研究方法的检讨》[J],《中国社会科学》2000 年第1期。作者：林 展、何睿伊、韩吉予，中国人民大学清史研究所延伸阅读：
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