曼彻斯特大学社交网络分析考试前，我们需要重点复习的内容包括基本概念和原理、网络度量和统计指标、社交网络建模、信息传播和社交网络分析工具等。通过深入学习这些内容，我们能够更好地理解和应用社交网络分析的知识。
一、基本概念和原理
在社交网络分析的学习中，了解基本概念和原理是首要任务。我们需要掌握诸如节点、边、度、中心性等基本概念，以及熟悉网络结构、小世界现象和社交网络中的集群。
二、网络度量和统计指标
网络度量和统计指标是对社交网络进行量化分析的重要工具。我们需要了解和掌握一些常见的网络度量，如度中心性、介数中心性、接近中心性等，并能够运用它们解释和分析实际案例。
三、社交网络建模
在社交网络分析中，建立适当的数学模型是十分重要的。我们需要学习和掌握一些常见的建模方法，如随机图模型、小世界网络模型和无标度网络模型，并能够应用它们对真实社交网络进行建模和分析。
四、社交网络中的信息传播
信息传播是社交网络中的重要现象之一。我们需要了解和分析信息传播过程中的关键概念和机制，如信息传播模型、传播路径和影响力传播等，并能够运用它们解释和预测信息传播的行为。
五、社交网络分析工具
在考试前，我们还需熟悉一些常用的社交网络分析工具，如Gephi、Pajek和UCINet等。这些工具可以帮助我们进行网络可视化、统计分析和建模等操作，提高我们在社交网络分析领域的实际应用能力。
六、考试要考的课程介绍
CRIM70821
SOCY60361
SOST71032
SOCY60142
SOCY60360
SOCY60531
SOCY60592
SOST70151
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