分析多重学习网络
先把友谊、建议、协作及信息保留为不同层，再追问它们在哪里重叠或互补。
方法来源
完成本教程后，你将能够
- 1从明确的节点、连接、边界、方向、权重及观察时间窗规格界定多重及多层网络结构。
- 2执行并审核以下程序：分别审核每一层，比较各层密度与度数，计算两两边重叠及行动者层参与轮廓，并在使用任何多重聚合分数前提出依据。
- 3用敏感度检查及下列证据边界解释结果：各层测量不同资源；合并可隐藏朋友很多但没有建议渠道的学生，而重叠不能确立转移或因果。
SNA
网络规格
分析情境
医学课程想知道缺少友谊连接的学生，是否仍可获得学习帮助、信息或临床建议。
节点
在每个关系层一致呈现的一份固定学生名册，包括任何一层的孤立节点。
连接
一个学期内分别测量的友谊、学习支持、信息分享、协作及临床建议有向提名。
网络类型
五层有向二元多重网络，节点身份相同、按关系处理缺失、没有自连接及一个观察时间窗。
分步教程
固定关系问题
写出分析需要支持的决定，然后锁定符合条件节点名册、产生连接的事件、方向、权重、自连接规则、观察时间窗及缺失数据编码。保留只读来源副本，并记录此规格为何代表所述问题。
检查点
第二位分析者可只按书面规则重建相同节点集合及边列表，无需猜测缺少记录代表什么。
计算焦点结构
在有版本的分析副本上，严格按规格执行焦点方法：分别审核每一层，比较各层密度与度数，计算两两边重叠及行动者层参与轮廓，并在使用任何多重聚合分数前提出依据。保存软件与包版本、所有阈值、标准化、种子及复现结果所需的中间计数。
检查点
输出连接到一个具名数据版本，并包含分母、参数设置及可复现的计算记录。
进行结构敏感度检查
在至少一项可辩护的替代边界、缺失规则、连接阈值、权重转换或模型设置下重复分析。比较成员身份及实质结论，而不是只看单一系数，并调查足以改变决定的差异。
检查点
审核说明哪些模式保持、哪些行动者或群体改变分类，以及哪项结论依赖分析者选择。
为负责任行动作报告
把数值结果与表格或保留结构的图像配对，记录被排除及缺失的行动者，用清楚语言解释不确定性。把发现转化为可逆的支持问题而非自动排名，并说明此边界：各层测量不同资源；合并可隐藏朋友很多但没有建议渠道的学生，而重叠不能确立转移或因果。
检查点
最终说明包含问题、规格、结果、敏感度证据、不确定性、隐私控制及适度下一步。
谨慎解释
多重及多层网络结构描述指定关系及网络边界的性质，不能自动转移到另一关系、时段、班级、平台或群体。
各层测量不同资源；合并可隐藏朋友很多但没有建议渠道的学生，而重叠不能确立转移或因果。采取行动前，应把结果与原始计数、缺失情况、合理替代规格及情境证据比较。