设计及解释自我中心网络
围绕焦点行动者建立个人网络，记录姓名引导题及他者边界，并在不假装观察整个系统下解释组成。
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自我中心网络组成及结构。
- 2执行并审核以下程序：审核姓名引导题字眼及提名上限，计算他者组成与焦点度数，总结感知他者密度，并只在检查接触机会与回忆差异后比较模式。
- 3用敏感度检查及下列证据边界解释结果：自我中心网络是焦点参与者报告的关系环境，不是机构普查，也不是对每名获提名者的客观评级。
SNA
网络规格
分析情境
临床实习团队想了解新医学生在首四个月如何组合情绪、信息及临床支持。
节点
每名同意参与的焦点学生，以及该学生通过预先指定支持提示所提名的人。
连接
焦点学生指向他者的支持提名，以及学生能回答时所报告的他者之间熟悉关系。
网络类型
多个有向自我中心网络，包含分类支持连接、有上限的姓名引导题及可选感知他者连接，不声称为完整医院网络。
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：审核姓名引导题字眼及提名上限，计算他者组成与焦点度数，总结感知他者密度，并只在检查接触机会与回忆差异后比较模式。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：自我中心网络是焦点参与者报告的关系环境，不是机构普查，也不是对每名获提名者的客观评级。
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
自我中心网络组成及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。
自我中心网络是焦点参与者报告的关系环境，不是机构普查，也不是对每名获提名者的客观评级。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。