Network Models of the Diffusion of Innovations

Network Models of the Diffusion of Innovations pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:Hampton Press (NJ)
作者:Thomas W. Valente
出品人:
页数:171
译者:
出版时间:1995-1-10
价格:USD 24.95
装帧:Paperback
isbn号码:9781881303220
丛书系列:
图书标签:
  • social.network
  • Innovation
  • 社会学
  • 模型
  • 新媒体
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  • communication
  • 创新扩散
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  • 社会学
  • 传播理论
  • 创新采纳
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具体描述

This book presents a key to understanding how ideas, products, opinions, and so on take off and spread throughout society, and provides a better means to estimate how fast or slow that spread occurs. This spread is referred to as the diffusion of innovations. The diffusion of innovations occurs among individuals in a social system, and the pattern of communication among these individuals is a social network. This book analyzes how social networks structure the diffusion of innovations.

Chapter 1 reviews diffusion of innovations theory, network analysis, and the datasets used as examples. Chapter 2 provides a review of prior research, and chapter 3 provides relational network models of diffusion which posit that individuals adopt innovations based on their direct relations with others in their social system. Chapter 4 provides structural network models of diffusion which posit that individuals adopt innovations based on their position in the social system. Chapters 5 and 6 present threshold and critical mass models of diffusion. Chapter 7 develops a general threshold model of adoption based on social networks.

This book is addressed to researchers, policymakers, and students interested in the diffusion of innovations or network analysis and to individuals interested in studying the process of social change as represented by a diffusion/network paradigm. Finally, individuals interested in developing, evaluating or understanding communication campaigns and media effects can use these concepts to improve their work.

《知识传播的路径:社会网络与创新扩散的互动机制》 本书深入剖析了知识与新观念如何在社会网络中悄无声息地传播,并最终被个体采纳的过程。我们聚焦于“创新扩散”这一核心概念,探究其背后的驱动力、关键节点以及阻碍因素。本书并非简单罗列理论,而是通过大量真实案例与模型分析,揭示了社会结构、人际关系在信息传递和态度转变中所扮演的不可或缺的角色。 第一部分:社会网络的基石与传播的土壤 我们将从社会网络的构成要素出发,详细阐述个体之间的连接、群体间的关系如何形成一个复杂的传播网络。这包括: 节点与链接的意义: 探讨网络中的个体(节点)如何通过各种关系(链接)相互连接。这些链接可以是紧密的亲友关系,也可以是松散的职业联系,甚至可以是虚拟社区中的互动。我们将分析不同类型的链接对信息传播速度和准确性的影响。 网络结构的类型: 介绍不同社会网络结构,如核心-边缘结构、桥梁结构、集群结构等。我们将分析这些结构如何影响信息的流动方向、覆盖范围以及是否存在信息孤岛。 社群的形成与影响力: 探讨社群如何成为创新的重要孵化器和传播载体。我们将分析社群的凝聚力、共享价值观以及成员间的信任度如何影响新观念的接纳程度。 意见领袖的角色: 深入研究在信息传播过程中,意见领袖(influencers)所扮演的关键角色。他们不仅是信息的接收者,更是信息的传播者、解读者和影响者。我们将分析意见领袖的特征、他们的影响力来源以及如何识别和利用他们。 第二部分:创新扩散的动力学方程 本部分将聚焦于创新本身,以及它在网络中扩散的动态过程: 创新的内在属性: 分析创新的相对优势、兼容性、复杂性、可试用性和可观察性等属性如何影响其扩散速度。我们将通过具体例子说明,一个易于理解、与现有实践兼容且效果显著的创新,其扩散过程将更加迅速。 个体采纳过程的阶段: 详细阐述个体从接触创新到最终采纳的心理和行为过程,包括认知、说服、决定、实施和确认等几个关键阶段。我们将分析不同阶段个体面临的挑战和信息需求。 传播的机制与策略: 探讨知识和创新如何通过口碑、演示、推荐、宣传等多种方式进行传播。我们将分析不同传播渠道和策略的有效性,以及如何针对不同受众设计更具吸引力的传播方案。 从“少数先驱”到“大众普及”: 剖析创新扩散曲线的典型形态,即S形曲线。我们将解释为何创新最初的传播速度较慢,随后加速,最终趋于饱和。我们将探讨如何加速早期采纳者的进程,从而推动整体的扩散。 第三部分:网络模型与数据驱动的分析 本部分将引入量化的视角,运用网络模型来理解和预测创新扩散的模式: 基于网络的传播模型: 介绍几种经典的社会网络传播模型,例如独立级联模型(Independent Cascade Model)、线性阈值模型(Linear Threshold Model)等。我们将通过模拟和推演,展示这些模型如何刻画信息在网络中的传播过程。 识别关键传播节点: 学习如何利用网络中心性度量(如度中心性、介数中心性和紧密度中心性)来识别网络中的关键传播者和信息瓶颈。我们将探讨如何在有限的资源下,选择最有效的节点进行信息传播或干预。 种子传播与激励机制: 探讨如何通过“种子”用户的选择和激励机制,有效地启动和加速创新扩散。我们将分析不同激励措施(如奖励、认可、提供便利等)对用户参与和传播意愿的影响。 模拟与预测: 利用计算模型对不同网络结构和传播策略下的创新扩散进行模拟,从而预测扩散的规模、速度和范围。这将为实际应用提供重要的决策支持。 第四部分:现实世界的应用与挑战 本书的最后一项重要任务是连接理论与实践,探讨社会网络与创新扩散在各个领域的实际应用,以及我们在实践中可能遇到的挑战: 营销与推广: 分析如何利用社会网络的力量进行产品营销、品牌推广和口碑传播。我们将探讨病毒式营销的原理,以及如何设计引发用户主动分享的内容。 公共卫生与健康教育: 探讨如何利用社会网络传播健康知识、疫苗接种信息,以及促进健康行为的采纳。我们将分析如何在不同社区有效地开展健康教育项目。 政策制定与社会变革: 探讨如何理解和利用社会网络来推动政策的普及、社会议题的讨论以及社会变革的发生。我们将分析如何应对信息茧房和谣言传播等问题。 技术采纳与数字鸿沟: 分析新技术(如互联网、智能手机)在不同社会群体中的传播和采纳过程,以及可能出现的数字鸿沟问题。 挑战与未来展望: 讨论在实际应用中可能遇到的挑战,例如数据隐私、伦理问题、网络操纵等,并对未来研究方向进行展望,思考如何构建更健康、更高效的知识传播生态系统。 本书适合对社会学、传播学、市场营销、信息科学、公共管理等领域感兴趣的学者、研究者、学生,以及任何希望深入理解社会动态、掌握信息传播规律的实践者。通过本书,您将能够更深刻地理解“好事”如何传播,“坏事”如何扩散,并掌握在复杂社会网络中引导信息流动的关键能力。

作者简介

Thomas W. Valente is a Professor and Director of the Master of Public Health Program in the Department of Preventive Medicine, Keck School of Medicine, University of Southern California.

He is author of Social Networks and Health: Models, Methods, and Applications (2010, Oxford University Press); Evaluating Health Promotion Programs (2002, Oxford University Press); Network Models of the Diffusion of Innovations (1995, Hampton Press); and over 100 articles and chapters on social networks, behavior change, and program evaluation.

Valente uses social network analysis, health communication, and mathematical models to implement and evaluate health promotion programs designed to prevent tobacco and substance abuse, unintended fertility, and STD/HIV infections. He is also engaged in mapping community coalitions and collaborations to improve health care delivery and reduce healthcare disparities. Valente received his BS in Mathematics from the University of Mary Washington, his MS in Mass Communication from San Diego State University, and his PhD from the Annenberg School for Communication at USC. He is currently a visiting Professor the École des Haute Études en Santé Publique.

目录信息

Contents:
INTRODUCTION.
Diffusion of Innovations and Network Analysis.
Diffusion versus Collective Behavior.
Datasets Analyzed.
Contagion.
PRIOR RESEARCH ON THRESHOLD AND CRITICAL MASS EFFECTS.
Epidemiology.
Geography.
Markets and Economies.
Collective Behavior.
Interactive Communication Technologies.
Public Opinion.
Decay Processes.
Subgroups.
RELATIONAL DIFFUSION NETWORKS.
Opinion Leadership.
Group Membership.
Personal Network Density.
Personal Network Exposure.
STRUCTURAL DIFFUSION NETWORKS.
The Strength of Weak Ties.
Centrality.
Positional Equivalence.
Structural Equivalence.
Relational vs. Structural.
THRESHOLD MODELS OF DIFFUSION.
Threshold Models.
Network Thresholds.
Personal Network Exposure.
Threshold Lags.
Structural Network Thresholds.
CRITICAL MASS MODELS OF DIFFUSION.
Inflection Points.
Structural Measures of the Critical Mass.
Finding the Critical Mass.
Testing Critical Mass Definitions.
EMPIRICAL ANALYSIS OF THRESHOLD MODELS.
Micro- and Macrolevels of analysis.
Adopter Categories.
A Threshold/Critical Mass (T/CM) Model.
OTHER NETWORK MODELS AND METHODS.
Other Threshold Models.
Corrected Threshold.
Event History Analysis.
Complementarity.
Dyads.
CONCLUSIONS AND DISCUSSION.
Applications.
Contrasting Network Thresholds with the Classic Diffusion Model.
Conclusion.
Limitations.
Future Research.
Glossary.
Appendixes.
References.
Author Index.
Subject Index.
· · · · · · (收起)

读后感

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用户评价

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这本书的行文逻辑简直是教科书级别的示范,作者似乎拥有一种近乎魔术般的能力,能够将原本错综复杂、互相牵制的概念,梳理得井井有条,层层递进,让人读起来毫无晦涩感。初读导言时,我就被作者对研究领域宏观图景的勾勒所震撼,那种将历史脉络与未来展望融合一体的叙事手法,极大地激发了我的求知欲。随后进入核心章节,作者并没有急于抛出复杂的模型,而是先通过一系列精心挑选的案例,搭建起直观的理解框架,这对于非本专业背景的读者来说,无疑是极大的福音。每当我觉得某个概念即将难以把握时,作者总能在下一段,甚至下一个段落的脚注中,提供一个极其精妙的比喻或一个反向论证来巩固我的理解。这种“先搭框架,再填细节,时不时回顾与展望”的节奏感,使得知识的吸收过程变得像是一次愉快的攀登,而非徒劳的跋涉。可以说,这本书的结构设计,体现了作者对认知科学和知识传递规律的深刻洞察,绝非一般学术著作所能企及。

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这本书的引文和参考文献部分的处理方式,堪称典范,它让我看到了作者是如何进行跨学科对话的。我注意到,作者的引用不仅仅局限于传统的社会科学领域,而是广泛涉猎了生态学、物理学中的复杂系统理论,甚至是早期计算机科学中的网络拓扑结构研究。这种广博的视野,使得书中所构建的理论框架具有极强的解释力和普适性。每一次对某一理论的引用,作者都做了简短的点评,指出了该理论在本书语境下的优势和局限性,这避免了单纯的堆砌文献,而是将每一次引用都转化为一次深入的学术对话。通过阅读这些旁征博引,我不仅掌握了核心内容,更重要的是,我清晰地看到了一张错综复杂的思想网络是如何被编织起来的。对于任何希望在此领域进行前沿研究的人而言,这本书提供的不仅仅是知识,更是一份高质量的、可信赖的、指向未来的研究路线图。

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这本书的魅力还在于它那种不动声色的批判精神。在看似客观、数据驱动的论述背后,作者巧妙地植入了对既有范式局限性的反思。例如,在讨论某一经典模型的有效性时,作者用了相当大的篇幅来分析该模型在处理“弱连接”和“边缘创新”时的固有盲点。这种坦诚和自我审视的态度,使得整本书的论述显得无比真诚和可靠。它没有将任何理论奉为圭臬,而是将读者引导至一个不断探索和修正的动态认知空间。通过阅读本书,我强烈地感受到,学术的进步不在于不断重复被证明的真理,而在于不断地揭示现有解释的边界。这种鼓励读者超越书本,去质疑和构建新框架的内在驱动力,才是这本书带给我最宝贵的精神遗产。它让我明白,真正的知识殿堂,永远是开放的工地,而非封闭的博物馆。

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我必须承认,这本书中呈现的分析工具和数学推导,一开始确实让我感到一丝压力,那份严谨性远超我此前的预期。然而,当我深入到专门阐述方法论的章节时,我发现作者并没有采用那种冷冰冰的公式堆砌方式。相反,他非常细腻地解释了每一步推导背后的“为什么”——即这种数学构造对应于现实世界中哪个具体的机制或假设。比如,对于某一特定参数的设定,作者不仅给出了严格的证明,还配上了翔实的背景故事,解释了在早期研究中,研究者们是如何克服困难、得出这一假设的。这种“带着温度”的科学解释,极大地拉近了读者与复杂理论的距离。它教会我的不仅仅是如何计算,更是如何像一位真正的理论建构者那样去思考问题,去质疑既有框架的边界条件。这本书不是在简单地传授知识,它是在培养一种批判性的、基于实证的思维方式,这一点对于任何希望在交叉学科领域有所建树的人来说,都是至关重要的财富。

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这本书的包装设计给我留下了极为深刻的印象,那种略带磨砂质感的封面,配上沉稳的深蓝色调,仿佛在向我无声地诉说着它内容的严谨与深邃。打开扉页,印刷的字体清晰有力,装帧工艺的处理也相当考究,拿在手里沉甸甸的,让人感到物有所值。我尤其欣赏它在内页设计上的用心,页边距的留白恰到好处,使得冗长的公式和复杂的图表在视觉上得到了充分的呼吸空间,阅读体验极为顺畅。作为一名长期与学术著作打交道的读者,我深知一本好书不仅仅是内容的载体,更是阅读体验的延伸。这本书在这方面做得非常出色,它传递出一种对知识的尊重和对读者的体贴,让我愿意沉下心来,花费大量时间去研读其中的每一章节。这种细节上的打磨,远非市面上许多粗制滥造的教材所能比拟,它成功地将理论的艰深与阅读的愉悦感结合在了一起,为我接下来的深度学习奠定了坚实的基础。我甚至可以想象,这本书在未来的学术交流中,会被无数次地翻阅和引用,其物理形态本身就是一种品质的象征。

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