使用dplyr构建社会网络分析（SNA）交互计数矩阵
2026-8-15
原始数据
| ID | Observation # |
|---|---|
| Tom | 1 |
| Sam | 1 |
| Joe | 2 |
| Tom | 2 |
| Sam | 2 |
| Sam | 3 |
| Phil | 3 |
| Tom | 4 |
| Phil | 4 |
| Sam | 4 |
问题解答
当然可以创建这样的交互次数矩阵，核心是统计每对ID共同出现在同一个Observation #中的次数，步骤如下：
- 按
Observation #分组，提取每个分组内的所有ID，比如Observation#1包含Tom、Sam，Observation#2包含Joe、Tom、Sam等； - 遍历所有分组，对每组内的ID两两配对，每出现一次配对就给对应计数加1；
- 以所有唯一ID作为行和列，填充对应的共现次数（矩阵为对称矩阵，A与B的共现次数等于B与A的）。
最终交互次数矩阵
| Joe | Tom | Sam | Phil | |
|---|---|---|---|---|
| Joe | 0 | 1 | 1 | 0 |
| Tom | 1 | 0 | 3 | 1 |
| Sam | 1 | 3 | 0 | 2 |
| Phil | 0 | 1 | 2 | 0 |
数值说明
- Joe仅和Tom、Sam在Observation#2中共现，所以对应交叉值为1，和Phil无共现，值为0；
- Tom和Sam在Observation#1、2、4中共现3次，和Phil在Observation#4中共现1次；
- Sam和Phil在Observation#3、4中共现2次，和Tom共现3次；
- Phil仅和Tom、Sam有共现，对应数值分别为1和2。
内容的提问来源于stack exchange，提问作者Noah Calkins
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