網路是由點和邊組成，但是當我們賦予網路社交屬性的時候，我們會發現，社交網路有其獨特的因素也可以被納入到當前的網路中來。
1.同質現象
在社交網路中互相聯絡的人傾向於相似。
社交網路中邊的形成一種是由於節點之間的聯絡比較多，或者說有相同的朋友，另一種就是我們經常在相同的地點見面，第一中關係可以通過邊來看出那些點之間有潛在的連邊的可能，但是對於第二種來說，我們並不能從圖上看出來。（也許視覺化可以，但是計算呢？）總之，外部環境對於邊的形成這個問題值得研究一下。
量化同質性：如果我們要研究一件事情，首先要去量化，量化就有資料可以計算，就容易多了。同質性測試：如果跨性別變所佔的比例顯著低於2pq，則就有同質性跡象。說的是什麼呢？在自然狀態下，假設社交網路中有兩個陣營，所佔比例為p,q，那麼按照隨機的角度來說，p的那個陣營所有的聯絡應該佔所有的p^2這麼多，另外乙個陣營則是q^2，互相聯絡的邊應該是2pq。
如果比2pq大或者小則成為同質性或者逆同質性。
（高中生物有個哈待溫伯格定律似乎有一些類似）
2.同質現象背後的機制：選擇與社會影響
這是外文書翻譯過來的，說的話簡直太多了，簡而言之：相似、社交網路中關係具有相關關係。到底是因為相似從而建立了社交網路呢還是因為建立了社交網路從而相似呢？前者稱為選擇，後者稱為社會影響。
再次吐槽：老外的書來回說好幾遍讀起來都麻煩。
3.歸屬
我們之前討論的網路可以成為社會網路，就是由人和之間的關係所構成，加上了歸屬資訊之後，我們可以構建乙個新的網路。這個歸屬資訊稱之為社團（foci）。於是我們就有了乙個二部圖，一部分是人，另一部分是所屬的社團，可以研究兩組資料如何相互關聯。
社會網路和歸屬網路時刻變化，表示一種協同演化。其中可以有三種關係，分別是三元閉包，社團閉包，會員閉包。第乙個的三元是三個人；第二個的三元是乙個社團兩個人，研究的是兩個人因為在同乙個社團形成關係的可能；第三個的三元是乙個社團兩個人，研究的是乙個人因為另乙個人進入社團的概率。
從資料角度來定量測量上述理論。
5.隔離的一種空間模型
「物以類聚，人以群分」說的大概就是這個。
謝林模型，描述的是同質性對於空間隔離的影響與作用。
我總感覺這像是一種優化。這個優化所要達到的目標就是，從個體的角度來說，周圍的同類人盡可能多，每一步都在逐漸逼近最優解。因此我們可以說，我用計算機在模擬這個過程的時候，不論是用的是什麼策略，一旦我的目標確定——盡可能讓我周圍住著同類人，模擬的結果都是差不多的。只不過約束的鬆緊不同導致最後的具體結果可能不同，但是趨勢都是相同的。
謝林模型的趨勢就是趨同。
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