《网络数据可视化与分析利器：Gephi中文教程》推荐序

昨天收到友人刘勇兄刚刚出版的大作《网络数据可视化与分析利器：Gephi中文教程》。各位清楚，我一直在鼓吹五大元学科，其中的网络科学相对来说来说比较陌生。而 Gephi 之于网络科学；正如 Spss 之于社会科学。很荣幸受邀给国内第一本 Gephi 专著写了一个推荐序，供大家参考。

网络科学是二十一世纪的进化论，从此，人类开始注重结构、涌现、分形、尺度，第一次意识到原来世界不仅仅是线性因果。Gephi 对于那些不懂编程，但又希望快速上手网络科学的读者来说，是一个难得的利器。此书将帮助你从零起步，成为 Gephi 专家。

与刘勇兄相识于开智社群。开智社群是我创办的一个聚集跨界终身学习者的社区。在这个社群中，我提出了五大「元学科」的理念。如果将知识理解为大海，在任何一个世纪，都存在一些优先级别更高的学科，是为「元学科」。潺潺溪流，肆意大海，更多学科由此生发。某种意义上，「元学科」是学科的学科；知识的知识；方法的方法；技能的技能。在二十一世纪，最重要的五大「元学科」分别是网络科学、认知-神经-心理科学、计算机科学、数学与诗学。

其他学科也许大家都熟悉，但网络科学却是一个陌生的学科。网络科学致力于研究节点（node）和边（edge）组成的网络（network）。节点可以从从个体、组织到国家，也可以从分子、基因到网页、地点；同样，连带可以是人际关系、组织关系与国家关系，也可以从神经网络、网页引用到交通网络。

二十世纪最重要的「元学科」是进化论，正是进化论给每个人带来了重要思想变革，从此，人类开始注重演化的力量，第一次意识到自己原来仅仅是承载基因的载体。网络科学就是二十一世纪的进化论，从此，人类开始注重结构、涌现、分形、尺度，第一次意识到原来世界不仅仅是线性因果。我们开始从亚里士多德逻辑学到多值逻辑；从频率主义到贝叶斯主义；从客观主义到体验主义；从发现物理法则到理论推演出模型。

每一年，网络科学研究者都会欢聚一堂，举办《 NetSci 大会》及暑期班，帮助更多的年轻学者学习网络科学。而在历届会议与暑期班上，你都会注意到一个软件 —— Gephi 。在不少届的网络科学会议上，都邀请了 Gephi 作者们来授课。

Gephi 之于网络科学，正如 SPSS 之于社会科学。你当然可以学习编程，从零开始编写代码，掌握复杂的社会科学统计模型。但 SPSS 提供了一个简单而强大的套包，帮助你应用回归分析、方差检验这些统计模型。如果说传统回归分析等统计技术关心的是个体层面各类属性的统计技术，那么网络科学则致力于分析关系数据。从个体数据到关系数据，你需要新的软件来处理。Gephi就是你应该掌握的利器。

Gephi 不仅能处理大规模网络数据集，如 GEFX 、GraphML 、 GML 等；它还支持主流网络科学算法，既可以在节点层面对网络属性进行统计分析，还可以使用不同布局算法，对网络进行可视化处理，更可以对动态网络进行模拟分析。借助于 Gephi 的插件机制，你还可以拥有更多强大功能，来对网络数据进行可视化分析。

很高兴看到刘勇与来自中国科学院计算机网络信息中心的数据可视化专家杜一通力协作，在 Gephi 软件创始人 Mathieu Jacomy 的支持下，出版了关于  Gephi  的专著。在过去的几年中，刘勇与杜一投入了大量时间，推动  Gephi  在国内的普及，比如刘勇开设网站（http://dvop.），展现各种精美的 Gephi 数据可视化图表，激发人们的学习兴趣，还开设课程，帮助新手尽快上手 Gephi；杜一则为 Gephi 写过一款采集 Twitter 数据的插件。他们是当之无愧的 Gephi 专家。相信此书将帮助你快速了解并掌握 Gephi 。本书介绍了Gephi的历史，并以图文并茂的方式讲解了 Gephi 的安装和各种操作流程，还扩展了 Gephi 的一些高阶技巧。

Gephi 对于那些不懂编程，但又希望快速上手网络科学的读者来说是一个利器。当然，如果你希望编写自己的代码，甚至设计更复杂的模型来分析网络数据，还可以通过扩展 Gephi 的源代码，或者编写新的 Gephi 插件来实现。基于Python的开源软件 Networkx 与基于C语言的开源软件 iGraph 也是不错选择。前者可以参阅我的译作《社会网络分析：方法与实践》。

网络科学作为一门交叉学科，为你提供了一个观察世界的全新视角。希望各位读者能借助此书，更快地上手 Gephi ，理解网络科学之美。

阳志平
2016-12-29