网络分析之网络温度

课程简介

网络温度是复杂系统（如心理病理网络、生态网络、社会网络）中用于量化系统整体稳定性和状态转换倾向的关键参数。它起源于统计物理中的伊辛模型（Ising Model），用于描述系统中节点的协同激活程度。温度越高，系统越混乱、越容易发生状态跃迁；温度越低，系统越稳定、越倾向于保持当前状态。

适合人群

• 公共卫生、心理学、社会学等学科的研究生；
• 有一定的统计学基础，可以使用R软件；
• 临床干预策略制定者：评估个体或群体心理网络的脆弱性与干预敏感度。

学习内容

• 网络温度的基本原理；
• 网络温度中的网络模型优度比较；
• 网络温度的文献解读；
• 网络温度写文章的可用思路。

资料包含

• 课程 PPT（含理论公式、案例截图）；
• R语言代码；
• 示例数据。