湍流中的稳态：东晋门阀贵族的社会网络

数字史学

尚闻一 / 美国伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校

桑梓洲 / 美国伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校

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摘　要：东晋（317—420）常被历史学家认为由门阀贵族所宰制。网络分析通过将研究范围从门阀政治扩展到贵族制社会，为理解这些门阀贵族提供了一个独特的视角。文章基于《世说新语》的文本，重构了东晋门阀贵族的社会网络。作为志人小说集，《世说新语》为东晋贵族的社交互动提供了丰富的材料，并能用于社会网络的综合分析。文章使用网络模拟和指数随机图模型（ERGM）描述网络的结构，计算累计边权来度量网络中基于门阀归属的同质性（homophily），并计算多种中心性指标以评估不同人物的重要性。结果表明，该社会网络中基于门阀归属的同质性存在，但这种同质性较弱。尽管出自同一门阀的不同人物倾向于保持密切的关系，不同门阀之间的社会关系同样常见。不同于诸多既有研究对门阀贵族之间冲突的强调，文章主张，在东晋一朝，存在着一种显明的将门阀贵族作为一个身份团体（status group）加以统合的社会凝聚力（social cohesion）。这种社会凝聚力在这些贵族政治命运的湍流中，提供了一种稳定的元素；也构成了这些门阀贵族作为一个特权身份团体，得以在东晋一朝百余年间成功维系其政治上、社会上的统治地位的重要原因之一。

关键词：贵族制社会　东晋　《世说新语》　社会网络分析

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引　言

在4世纪早期失去对中国北方的控制权后，南渡的晋室重建了政权，并在江左统治了逾一个世纪之久，即东晋（317—420）。这一时期，实际上是在“弱势的皇权”名义统治下，士族门阀垄断了政治权力，因而被历史学家认为是“士族的黄金时代”。[1]田余庆将这种特征称为“门阀政治”，并主张“严格意义上的门阀政治只存在于江左的东晋时期，前此的孙吴不是，后此的南朝也不是；至于北方，并没有出现过门阀政治”。[2]

内藤湖南认为，这些士族门阀组成的“贵族全体”维系了绵长的谱系、独占了政治权力，并在同一个阶级的贵族之间通婚。[3]然而，葛涤风（Dennis Grafflin）则反驳：由于仅有琅琊王氏一家门阀士族“才可以被描述成冠冕相袭、长期重要”，内藤氏描述的这种贵族制并不存在。他进而主张：“一个社会范式只能通过自相矛盾的条件，甚至只能适用于一个单独的案例，这样的范式就根本不如没有范式”。[4]葛氏的观点基于对门阀谱系的出色重构而形成，因此具有扎实的史实基础。然而，各个具体门阀的勃兴与骤衰并不一定意味着贵族统治并不存在，这种贵族统治的主体是由高度的内部凝聚力结合而成的、比单个门阀远更持续的身份团体。

田余庆认为，无论是司马氏皇权还是门阀士族，都不能独立地建立一个稳定的政权，“只有皇权与士族共治天下，平衡和秩序才得以维持”，没有任何一姓门阀士族能够打破这个规律。[5]这表明，在东晋政治的湍流中，某种程度的稳态保证了作为整体的门阀士族对政治的掌控。川胜义雄则通过将研究的范围从政治统治拓展到整体社会环境，提供了另一种视野：他将东晋描述为一个“贵族制社会”，即“广泛存在着的贵族或豪族阶层在政治、社会、经济、文化等方面处于中心地位的一种社会体制”。[6]因此，东晋一朝的贵族制不仅能够从政治史的向度，也可以从社会史的向度加以研究。

在田氏和川胜氏的基础上，本研究对东晋贵族制社会的社会史进行考察。[7]本文的数据源是编纂于东晋方亡的5世纪、由1,130则历史轶闻组成的志人小说集《世说新语》。[8]尽管《世说新语》文本的可靠性不无争议，但历史学家多认可其史料价值，它也是成书于7世纪的官修史书《晋书》的重要史源之一。除此之外，由于《世说新语》关注贵族之间的社会关系，它能够对关注政治与军事事件的《晋书》提供补充，因而存在着独特的史料价值。

《世说新语》也尤其适合基于社会网络视角的东晋贵族制社会研究。书中每一则短文（通常长度有数行）分别独立记述一个事件，其中的历史人物及其关系可以容易地用社会网络中的节点和边表示。这一社会网络为对于贵族制社会的综合考察提供了独一无二的材料宝库。

在本研究中，我们首先基于《世说新语》记叙的历史人物之间的社会关系，重构了无向的社会网络（包括有权重和无权重的网络）。《世说新语》所载的人物的社会关系既包含正向关系（例如，两人进行支持性互动或对对方表现出善意），也包含负向关系（例如，两人进行冲突或对对方表现出敌意），而本研究只使用正向关系来建构社会网络。随后，我们对东晋门阀贵族的社会网络从三个不同的层面加以分析，以回应如下的问题：

（1）在网络层面，我们使用网络演化模型（network evolution model）来模拟东晋门阀贵族的社会网络的结构产生的过程，并使用一个节点属性（node attribute）：每个人物所属的门阀，来预测社会网络的形成。我们还将社会网络可视化并检测其中的社群，由此引向社群层面的研究。

（2）在社群层面，我们计算将出自不同门阀的人物联系在一起的边的权重之和。我们特别关注联系最为密切的门阀，并观察出自同一门阀的人物是否比出自不同门阀的人物联系更为紧密。

（3）在节点层面，我们研究在度中心性（degree centrality）、特征向量中心性（eigenvector centrality）、中介中心性（betweenness centrality）、接近中心性（closeness centrality）等指标中最为重要的人物和他们出自的门阀。

基于上述的考察，本文通过量化分析贵族社会关系和其出自的门阀之间的关联，增进对于东晋贵族制的理解，从而探索东晋门阀贵族关系中的稳定性。其中，“稳定性”具体指将不同门阀贵族作为一个特权身份团体加以连结的社会凝聚力。如果本研究的结果显示贵族的社会关系和其出自的门阀存在强而稳定的关联，则表明这种“稳定性”并不存在，因为基于门阀归属的强烈同质性意味着社会网络在不同门阀之间存在清晰的边界。相反，如果本研究的结果展现出一个稳定、较为异质的社会网络（即基于门阀归属的同质性较弱），则表明贵族阶层的不同门阀作为自成一体的社交圈彼此连结。

一、背景

（一）东晋贵族制社会

东晋的贵族制一直是中国史研究中的一个重要课题。内藤湖南认为，中古中国的政治被“门阀”宰制，形成了一种“贵族制度”。[9]川胜义雄进一步考察了这种贵族制的社会特征，他认为：东晋的贵族制社会是东晋政权的军事基础的产物，[10]又借由门生故吏关系得以维系。[11]谷川道雄在对中古中国社会的讨论中使用了相似的视角，他将这一时期的贵族制社会描述为一个由“共同体”的纽带保证其凝聚力的“自立世界”。[12]田余庆将东晋一朝的政治称为“门阀政治”。五大门阀士族：琅琊王氏、颍川庾氏、谯国桓氏、陈郡谢氏、太原王氏相继执政，而高平郗氏也发挥过极重要的政治作用。[13]

贵族制的坚实力量深深植根于东晋的官员铨选程序之中。宫崎市定深入研究的九品官人法依据门第将人才分为九品，使得高门望族得以独占显要官位。[14]这一制度为门阀贵族带来了优势：毛汉光通过对两晋南北朝（265—589）4,137位官员的统计分析，发现他们中的大约70%出自士族，20%出自小姓，仅有10%出身于寒素。[15]除了制度基础以外，唐长孺指出，门阀贵族也作为荫庇大量的客和部曲的大地主享有经济特权。[16]就文化声望而言，余英时主张：“魏晋南北朝则尤可视为家族为本位之儒学之光大时代，盖应门第社会之实际需要而然耳。”[17]陆威仪（Mark Edward Lewis）认为，门阀贵族将自己包裹在“一种精致的哲学空寂、隐士之名和文学造诣”之中，作为“真正的贵族”的标志。[18]

尽管史学界对于东晋贵族制的中心地位存在共识，但门阀贵族何时出现于中国历史之中、是否在数个世纪间持续保有政治权力仍存在争议。毛汉光认为，汉代（前206—220）是中古中国大士族的酝酿时代。[19]基于对六朝门阀和北朝高官家族与唐代氏族谱的核校，姜士彬（David Johnson）进一步提出，这些大族在中古中国形成了“寡头阶层”。他强调：“（大族的）社会阶层持续四五个世纪之久，并在这段时期呈现出超稳定的结构。”[20]然而，葛涤风反对这一观点，并否认由长期保持重要性的门阀组成的贵族制的存在。[21]田余庆说明了在五家掌握过东晋国柄的当权门阀中，并没有严格意义上的出自东汉（25—220）世家大族的旧族门户。[22]在对出自门阀贵族谯国桓氏、反抗晋廷并获得其他门阀贵族支持的桓玄的个案研究中，祝总斌指出：“东晋高级士族和内外大臣对桓玄从皇族手中夺权及篡晋，基本上是拥护支持的，并对他寄托以保护高级士族利益，挽救统治危机之希望。”[23]在他看来，桓玄之乱实际上是门阀贵族试图保持统治地位的最后尝试。这一点也表明了作为身份团体的门阀贵族之间存在某种程度的社会凝聚力。

最后，由于东晋是一个由南渡的北方士族统治江左的政权，侨姓士族与吴姓士族[24]的复杂关系同样吸引了大量关注。陈寅恪注意到，拥有强大军事力量的南人的崛起对东晋政治施加了重要影响。[25]他进一步认为，“笼络江东士族，统一内部，结合南人北人两种实力”是东晋早期重要政治人物王导的首要功业。[26]类似地，川胜义雄也强调吴姓士族的重要性，并指出在东晋早期，“东晋政权需要以南人势力作为自己的军事基础。”[27]但是侨姓士族与吴姓士族之间的关系远比单纯的合作关系更复杂。川胜义雄指出，出自侨姓士族琅琊王氏的军事将领王敦对曾与其合作的江南土著的军队进行压制，“使其不致太过强大”。[28]但另一方面，当王敦本人起兵反抗晋廷，另一些吴姓士族却与他合作以“倾泄自己……的不满”。[29]在唐长孺对这一事件的解释中，他将江南大姓豪强对王敦之乱的支持归因为：王敦对于晋廷政策的反对帮助维护了这些吴姓士族自身的利益。[30]

综上所述，既往学者的研究已经讨论了东晋一朝门阀贵族的重要性，辩争了这些门阀贵族的起源，探讨了他们政治上统治地位的连续性，并分析了侨姓士族和吴姓士族的分歧。这些论述为我们对东晋贵族制社会的理解起到了巨大的帮助。然而，我们仍然缺少对于这一贵族制社会中复杂社会关系的深入理解；而对于这一点，历史社会网络分析的方法能够提供有吸引力的解决方案。

（二）历史网络分析

如上文引言所述，本文基于《世说新语》文本构建东晋门阀贵族的社会网络，并从三个层面（网络，社群和节点）对其加以分析。在下文中，我们会对每个层面使用的方法进行简要讨论，并回顾使用相似方法的相关文献。在网络层面，我们使用社会网络分析的统计方法。这类方法例如二次指派过程（Quadratic Assignment Procedure, QAP）和指数随机图模型（Exponential Random Graph Models, ERGM），二者的基本思想分别是网络模型的假设检验（hypothesis testing）和逻辑回归（logistic regression）。这些模型能够提供有说服力的定量证据，也在历史网络研究中吸引着越来越多的关注。例如，Andrew Schauf和Miguel Escobar Varela使用中介中心性和接近中心性分析了爪哇皮影戏中角色的共现网络。使用QAP方法，他们通过对经验网络的联系重新连接构建了人工网络，从而能够识别“实际中心性指标高于或低于基于联系的总体强度的期望中心性指标的节点”。[31]ERGM的一个经典应用见于一则重构19世纪中叶软体动物学作者的科学网络的研究之中。这一研究将“名祖”（eponym，即以该人名命名）解释为“具有常规社交接触的属性的非物质性事物”，并使用ERGM来探讨这些联系。通过基于ERGM的网络分析，该研究揭示了该网络的内生结构和同质偏好。[32]

对于社群层面的分析，我们计算各家门阀之间的累计边权。我们也对网络进行可视化，并使用社群发现的技术分析其结构。将网络划分为不同的社群能够帮助揭示其结构属性，例如基于门阀归属的同质性。在对古罗马作家佩特罗尼乌斯（Petronius）的作品《萨蒂利孔》（Satyrica）的研究中，Elena Köstner分析了与书中人物特里马尔奇奥（Trimalchio）的遗嘱有关的人际互动。[33]在另一个例子中，Tom Brughmans和Matt Peeples对1965至2016年间的考古学领域的大规模学术发表语料库进行了文献计量分析，并使用社群发现揭示了考古学网络研究中的趋势。他们使用Louvain聚类算法来识别共同作者网络中的作者团体。[34]类似地，我们此前关于《世说新语》中的社会网络的论文同样使用了Louvain聚类算法来进行东晋贵族制社会中的社群发现。[35]

最后，在节点层面，我们使用中心性指标来评估不同历史人物的重要性。在对16至17世纪加勒比原住民对殖民者的攻击的研究中，作者们基于一个包含攻击者、被攻击殖民者和攻击发生的时间地点数据的二元关联矩阵（binary incidence matrix），计算了特征向量中心性。[36]Aline Deicke的研究关注相近时段的事件，使用论辩手册（polemical pamphlet）对16世纪晚期新教徒内部的论争进行考察。她在手册的作者和其攻击的对象之间建立了有向网络，并计算了多种中心性指标。[37]

总而言之，学者们已使用多种方法对历史网络从不同层面进行了分析。受到此类研究的启发，本文综合使用多种方法，对由《世说新语》重构的贵族社会网络加以分析。我们试图回答：贵族之间的社会关系是否与其出自的门阀存在关联。

二、数据及方法

（一）数据收集与预处理

本文关于贵族间社会关系的数据从《世说新语》的文本中提取。《世说新语》共包含1,130则短文，每则短文分别独立记述一个事件。因此，我们将每一则短文视为一个独立的单元进行分析，并基于人物的共现关系（即两个或以上的东晋人物在同一则短文中被提及）提取数据，作为数据收集的第一个步骤。当超过两人在同一则短文中被提及时，我们将他们用边两两相连。接着，我们对每组历史人物之间的关系的性质进行检查，并剔除所有负向关系。最终，我们从484则短文中，提取出涉及250位人物的736组正向关系。

由于《世说新语》文本时常以不同的称谓（例如表字、法号）指代同一个人物，在第三个步骤中，我们对历史人物的名字进行消歧和标准化。最后，我们人工将每条关系分为两类：（1）强正向关系（即两个人物有直接的正向互动，例如任命、赠礼）；（2）弱正向关系（即两个人物对彼此表现出尊重和认同的态度，或他们被认为在对话中有积极互动，或他们是同僚关系）。我们将强正向关系赋以3的权重，将弱正向关系赋以1的权重，[38]并将每一对历史人物之间所有关系的权重相加，作为二者之间关系的最终强度。综上所述，本文的数据收集过程开始于对姓名共现的识别，但上述数据处理的步骤保证了我们获取的最终数据集并非仅仅是文本共现的表示，而是反映着不同类型的“事实上的”社会关系。换言之，我们构建的社会网络并不是语义网络，而是具有社会学和历史学意义的网络。

下述引文是《世说新语》中的一则短文。在我们的数据处理中，这则短文提供了王濛与司马昱之间的一个强正向关系，因为后者任命了前者：

王长史求东阳，抚军不用。后疾笃，临终，抚军哀叹曰：“吾将负仲祖于此！”命用之。长史曰：“人言会稽王痴，真痴。”[39]

简而言之，通过将历史人物用节点表示、他们之间的关系用边表示，我们建构了包含250个节点、505条边的社会网络。我们分别考虑有权重和无权重的网络，并将其分别应用于不同层面的分析。对于有权重的网络，两个节点之间边的权重是这两个节点表示的人物之间所有关系的权重之和；对于无权重的网络，每条边则是二元的（若存在关系，则权重为1；若不存在关系，则权重为0）。

我们还为网络中每个节点表示的历史人物增加了“门阀归属”的属性。基于历史记录，我们将全体250位人物中的195位划分到62家门阀贵族之中，每家门阀贵族由他们的郡望和姓氏的组合加以标记。[40]

（二）数据分析

在完成数据收集后，我们进行了三个层面的数据分析以分别回应前述的三个研究问题。

1．网络演化模型和指数随机图模型

在网络层面的分析中，由于网络演化模型一般不将边的权重纳入考虑范围，我们使用无权重的网络进行研究。首先，为了理解生成网络结构的动力，我们使用一个演化的网络模型来模拟由《世说新语》建构的社会网络的演化过程。对我们此前同样由《世说新语》文本建构的一个相似的社会网络进行社群发现的结果表明，每个社群的成员人数遵循长尾分布（long-tail distribution，17%的社群包含网络中82%的成员）。[41]受到这一结果的启发，我们假设偏好依附模型（preferential attachment model）[42]可能适用于对《世说新语》社会网络演化过程的模拟。有更多社会关系的人物更有可能与其他人发展社会关系的假设本身也存在合理性。

具体地，在模拟偏好依附模型的过程中，我们将任意一个节点获取一条新的邻边的概率设置为与其已有邻边的数量成正比。[43]我们将节点的总数设置为250（即原始《世说新语》网络中节点的数量），调整参数以控制新的边的生成率，并重复模拟过程直至模拟网络中的总边数达到505（即原始《世说新语》网络中边的数量）。最终，我们将无权重的原始《世说新语》网络全部节点度数的分布（即网络中每个节点连接的边数的分布）和模拟网络全部节点度数的分布绘制在同一张图中，从而评估偏好依附模型是否为原始《世说新语》网络提供了有效的模拟。

此外，我们使用指数随机图模型（ERGM）[44]来评估节点的“门阀归属”属性能否解释网络中的边是否存在。首先，我们将基准模型（baseline model）设置为仅有“边”属性（即网络中边的数量）被确定。我们接着增加一个新变量“节点匹配（基于门阀归属）”，来评估出自同一门阀的两个人物对应的节点是否更有可能被连接。

2.社群发现和社群相似度度量

在社群层面的分析中，我们使用Louvain算法[45]将网络切分成不同社群，并在Gephi[46]中可视化，以提供网络整体结构的概貌。我们使用FruchtermanReingold算法[47]对网络进行布局，并将不同社群用不同颜色表示（见下节图2）。

为了评估门阀归属和社群形成之间的关系（即出自同一门阀的人物是否倾向于在网络中聚集），我们使用Kulczynski距离来度量每个由算法切分出的社群与每家门阀的相似性。Kulczynski距离是一个常用的度量两组数据相似度的零值不变（null-invariant，即值为0的记录不会影响度量结果）指标。在这里，它被定义为：

[48]

其中，A代表一个社会网络中由算法切分出的社群，B代表一家门阀，|A|代表社群A中人物的数量，|B|代表门阀B中人物的数量，而|A∩B|代表既属于社群A，又出自门阀B的人物的数量。

3.各家门阀之间的累计边权

在社群层面，我们还计算了有权重的网络中各家门阀之间的累计边权。其中，我们把两家不同门阀之间的累计边权定义为“满足两个节点表示的人物分别出自这两家门阀的所有节点对（node pair）之间边的权重之和”，而把一家门阀与其自身的累计边权定义为“满足两个节点表示的人物都出自这家门阀的所有节点对之间边的权重之和”。

4.中心性指标

在节点层面，在计算度中心性和特征向量中心性时，我们同时使用有权重和无权重的网络。不过，在计算中介中心性和接近中心性时，由于这两个指标关注网络中每个节点的位置，而边的权重并不重要，我们仅使用无权重的网络。[49]我们使用Python包（package）NetworkX[50]进行相关计算，[51]由此获得每个人物的六种中心性指标：加权和不加权的度中心性、加权和不加权的特征向量中心性、不加权的中介中心性和不加权的接近中心性。

在计算每个人物的上述中心性指标后，我们检验在每种指标中排名靠前的人物的所属门阀。同时，对于每家门阀，我们将出自该门阀的所有人物对应的节点的中心性指标相加。

三、实验结果

（一）网络模拟与预测

图1 原始《世说新语》网络和基于偏好依附模型生成的模拟网络中度数的分布

图1表明，原始《世说新语》网络和模拟网络中度数的分布呈现出相似的特征，尽管模拟网络比原始网络有更长的尾部（longer tail，即图中红色曲线相比蓝色曲线在两端均有更长的延伸）。两个度数分布曲线的高度重合有力地说明了《世说新语》中的贵族社会网络的形成近似地遵循了偏好依附机制（即一个人物建立新的社会关系的概率与此人已有的社会关系的数量成正比）。这表明《世说新语》中的贵族社会网络存在优势累积（cumulative advantage）：显赫的人物获得了《世说新语》作者的更多关注，而这一点显著地提高了他们在文本中的可见度。

此外，基于指数随机图模型（ERGM）的网络预测进一步表明，一个特定的人物属性“门阀归属”对网络结构有着重要的影响。

表1 ERGM分析结果（*p<0.05，**p<0.01，***p<0.001）

ERGM分析（表1）揭示了拥有相同“门阀归属”属性的两个节点（人物）有更高的可能性产生联系。换言之，出自同一门阀的人物更可能有《世说新语》中所载的正向互动。表1为这一结论提供了定量的证据：它表明，变量“节点匹配（基于门阀归属）”的估计逻辑回归系数为正，且存在统计显著性（p<0.001）。

估计逻辑回归系数的数值意味着，两个随机选取的节点（人物）之间产生边（正向关系）的概率为≈0.016，两个有着相同“门阀归属”属性的节点（出自同一门阀的人物）的概率为≈0.034，略高于前者的两倍。

不过，这些数据只能表明出自同一门阀的人物相比于出自不同门阀的人物更有可能产生正向互动。它们并不能说明出自不同门阀的人物产生正向互动的常见程度如何，也不能表明《世说新语》文本所载的正向关系有多大比例是出自同一门阀的人物之间的关系。为了回应这些问题，在下文我们会进一步评估基于门阀归属的同质性的强度。

（二）可视化与社群发现

在图2中，我们将《世说新语》中的贵族社会网络可视化，从而为该网络提供一个全景视角。

图2 《世说新语》中的东晋贵族社会网络

在1.0的分辨率下使用Louvain算法，我们将网络分为十八个社群。其中的九个社群的成员人数至少有15人，其他九个社群则至多有3人。九个主要社群的中心人物分别是：出自琅琊王氏的王导（紫色）和王敦（灰色）、出自颍川庾氏的庾亮（粉色）、出自谯国桓氏的桓温（蓝色）和桓玄（青色）、出自陈郡谢氏的谢安（绿色）、出自太原王氏的王坦之（橙色）、出自太原孙氏的孙绰（棕色）、出自沛国刘氏的刘惔（黑色）。因此，九个主要社群中心人物中的七个（即除棕色社群和黑色社群外的全部社群）都出自掌握过东晋国柄的五大门阀，而五大门阀均有至少一人是主要社群的中心人物。

因此，五大门阀的社交互动在《世说新语》中得到了特殊的关注，而这五大门阀在各自主导的社交圈中拥有突出的影响力。然而，这些社交圈并非完全封闭的，而社会网络中被切分出的社群的边界也不等同于门阀的划分。

表2 五大门阀和九个主要社群之间的Kulczynski相似度（按相似度排序节选前九组）

表2展示了由Louvain算法切分出的九大社群和五大门阀之间的Kulczynski相似度。这些数据表明，琅琊王氏和灰色社群有着最高的Kulczynski相似度0.363，但这仅仅是一个中等大小的数值。其他门阀—社群组合之间的相似度更低：除上述琅琊王氏—灰色社群组合外，五大门阀中没有一家与任意一个社群的Kulczynski相似度超过0.3。这一结果意味着在所有的社群中，基于门阀归属的异质性较强，而同质性较弱。[52]

这些结果为上文三（一）中提出的有关“基于门阀归属的同质性”的强度的问题提供了初步的解答：尽管东晋门阀贵族更有可能和与自己出自同一门阀的人物产生正向互动，而出自不同门阀的人物之间存在正向互动的情况仍然较为常见。在《世说新语》中，东晋门阀贵族之间形成了一个来往密切的社交圈，并非仅仅团结在亲属的周围，而与其他门阀相疏离。这一点是他们对于作为特权身份团体一部分的集体意识的一个表征。

（三）各家门阀之间的累计边权

前文的讨论已经表明，东晋贵族社会网络中，基于门阀归属的同质性较弱。在本节中，我们对这种同质性进行更为深入的观察，通过计算社会网络中各家门阀之间的累计边权，来检验不同门阀的同质性的强度是否存在差异。

表3 五大门阀之间的累计边权

表4 五大门阀之间的平均边权

我们特别关注掌握过东晋国柄的五大门阀。表3和表4表明，两家不同门阀之间的累计边权和平均边权并不普遍小于一家门阀与其自身的累计边权与平均边权。举例而言，在表3所示的四组累计边权最高的门阀组合（即全部四组累计边权超过30的门阀组合）中，三组为两家不同门阀的组合，只有一组是一家门阀与其自身。表4也表明，五大门阀中的三个（琅琊王氏、谯国桓氏、太原王氏）与其他门阀而非其自身有着最高的平均边权。这说明在《世说新语》中，这些门阀之间的正向互动也较为常见。换言之，基于门阀归属的同质性在这一社会网络中较弱，意味着将这些门阀贵族作为一个身份团体加以统合的社会凝聚力的存在。

陈郡谢氏以与其他门阀密集的社交互动而格外值得关注。陈郡谢氏仅能将世系追溯到3世纪中期，不能作为“旧族门户”回顾长久以来的贵族传统。[53]作为某种程度上的新贵家族，陈郡谢氏可能对于与其他大族建立社交联系尤为渴望，将之作为在门阀贵族社交圈中保持地位的一种手段。在表3中，网络中四组累计边权最高的门阀组合中的三组都是陈郡谢氏与其他门阀的组合；而在表4中，所有三家与其他门阀而非自身有着最高的平均边权的门阀，均是与陈郡谢氏有着最高的平均边权。

接下来，我们将考察的范围从五大门阀向外扩展，关注东晋不同类别的门阀贵族之间的同质性。我们首先将门阀贵族分成两个大类：吴姓士族和侨姓士族。在每一类中，我们进一步细分，将吴姓士族分为主要吴姓士族和其他吴姓士族，将侨姓士族分为头等侨姓士族、次等侨姓士族和其他侨姓士族。[54]表5比较了每个类别的门阀内部的累计边权强度[55]（指示该类别内的同质性）和不同类别门阀之间的累计边权强度（指示不同类别之间的亲密性）。

晋室南渡后，吴姓士族对晋廷和当权的侨姓士族长期存在深刻的不信任。表5中的统计数据大致佐证了这一点。表5表明，主要吴姓士族相比于与头等侨姓士族建立关系，更倾向于在内部建立关系（因此主要吴姓士族与头等侨姓士族的累计边权强度为1.257，仅略高于随机选取的两组人物；而主要吴姓士族内部的累计边权强度高达2.585，超过随机选取的两组人物的两倍）。这一发现可能说明，主要吴姓士族谨慎地避免了与头等侨姓士族过于亲密的联系，以使得本家族
与政治斗争保持距离。[56]

表5 不同类别门阀之间的累计边权强度

其他吴姓士族也表现出了相似的倾向：相比于与侨姓士族的互动，他们内部的互动更加密集。然而，其他吴姓士族与主要吴姓士族仍有一个重要的不同：他们并不能仅依赖内部的互动支撑其社会地位，而同样需要与侨姓大族建立联系。相比于主要吴姓士族，其他吴姓士族内部的联系稍少（累计边权强度2.366），而与头等侨姓士族的关系要更加密切（累计边权强度1.782）。

吴姓士族的内部关系比他们与头等侨姓士族之间的关系更紧密。但侨姓士族则不同：次等侨姓士族与头等侨姓士族的联系（累计边权强度1.506）几乎和内部联系（累计边权强度1.567）一样紧密，其他侨姓士族与头等侨姓士族的联系（累计边权强度1.356）则比内部联系（累计边权强度0.823）更紧密。这些结果说明，这些未曾执掌国柄的侨姓士族在东晋贵族社会网络中发挥着“粘合剂”的作用，对头等侨姓士族之间的冲突进行纾解。这一发现也与田余庆对出自高平郗氏的郗鉴的论述相符：“郗鉴的努力，使士族诸门户间的权力平衡状态得以维持，使门阀政治得以延续，也使东晋政权得以存在较长的时间。”[57]

（四）节点中心性指标

表6 不同中心性指标下的人物排名（节选不加权度中心性的前五名）

节点层面的中心性指标的统计数据（表6）表明，出自五大门阀的人物在《世说新语》中的贵族社会网络占据结构上最为重要的位置。例如，在不加权度中心性排名最高的三个人物均出自五大门阀：陈郡谢氏的谢安、琅琊王氏的王导和谯国桓氏的桓温。

表6也表明，在一项中心性指标中排名靠前的人物也很可能在其他中心性指标中排名靠前。然而，一些例外值得关注，如王导和庾亮在（加权和不加权的）特征向量中心性的排名明显低于二人在其他中心性指标的排名；刘惔则在特征向量中心性排名较高，而在中介中心性排名较低。

表7 五大门阀在不同中心性指标下的排名

为了充分理解这些不同人物在不同中心性指标排名的差异，我们有必要进一步考察不同门阀在社会网络中的不同角色。对于每一家门阀，我们将出自这家门阀的所有人物的中心性得分（centrality score）相加，得到其中心性得分。在表7中，我们再一次聚焦于五大门阀。

表7表明，琅琊王氏和陈郡谢氏在社会网络中占据主导地位。他们是地位最为稳固的门阀，在所有中心性指标下均排名前三。这两家门阀在社会网络中的强连接能力部分解释了他们在《世说新语》中的贵族社会网络中的统治地位，也揭示了他们能够成为仅有的两家在东晋灭亡后的5、6世纪仍能保有相当多的显赫成员的门阀的原因。[58]

并非所有门阀都在各种中心性指标下的排名均较为接近。谯国桓氏的中介中心性（度量一个节点被连接其他两个节点之间的最短路径通过的次数）排名较高，而接近中心性（度量一个节点与网络中所有节点之间的平均最短路径长度的倒数）排名较低。谯国桓氏在桓温当国的4世纪中叶达到权力的顶峰，其中介中心性的较高排名反映了桓温与桓玄的重要性。二人在社会网络中发挥着“把关人”和“桥梁”的结构作用，诸多最短路径通过他们对应的节点（即诸多人物只有通过他们才能建立最便捷的联系）。

表8 主要吴姓士族在不同中心性指标下的排名（按照不加权度中心性排序）

太原王氏的情况恰恰相反：它的中介中心性排名较低，而接近中心性排名较高。太原王氏在4世纪晚期达到权力的顶峰，其接近中心性的较高排名反映了出自太原王氏的人物在社会网络中的“监测人”的结构作用，能够快速接触到其他人物。这一点可能部分解释了太原王氏在从权力的顶峰回落后仍能持续保有影响力的原因。相反，谯国桓氏的影响力则在其鼎盛时期结束后严重衰退。

颍川庾氏的影响力同样在失去权柄后极速消散，与颍川庾氏建立关系的人物自身建立的关系较少可以部分解释这一点。这种有限的影响力反映为颍川庾氏较低的加权特征向量中心性排名：特征向量中心性通过赋予自身有更多邻边的相邻节点以更高的权重，度量一个节点的相邻节点的影响力。同时，加权特征向量中心性将边的权重（关系的强度）纳入考虑范围。

主要吴姓士族的接近中心性排名普遍高于加权特征向量中心性排名。这一点说明，尽管他们与网络中的诸多人物建立了联系，并且常常能高效地接触到社会网络的各个部分，他们建立联系的人物自身建立的关系较少。这一发现佐证了我们在上节提出的关于吴姓士族得以在东晋一朝维系其地位的原因：尽管吴姓士族内部关系密切，不同吴姓士族常常在政争中有限度地支持不同侨姓士族，从而事实上降低了作为整体的吴姓士族在政争中面临的风险。对此，田余庆也已指出：“在江左以后出现的纷纭的政治事件中，三吴士族往往分为两部分，与侨姓士族内部斗争的两造分别结合。”[59]

四、结论、局限性与未来展望

前文的分析指向如下结论：首先，在网络层面，《世说新语》中的贵族社会网络的形成大致遵循偏好依附机制。此外，两个节点对应的人物相同的门阀归属会增加二者之间存在正向社会互动的可能性。社群发现则揭示了掌握过东晋国柄的五大门阀对东晋贵族社会网络有着突出的影响力，分别处于一个较大社交圈（即由算法切分出的社群）的中心，但这些社交圈也包含诸多出自不同门阀的人物。

其次，在社群层面，不同类别的门阀贵族有着不同密切程度的内部联系。吴姓士族（特别是主要吴姓士族）内部的联系相比于其与侨姓士族的联系要紧密得多，而各个类别的门阀贵族均与五大门阀联系较为密切。

第三，在节点层面，在一项中心性指标中得分较高的人物在其他中心性指标中也普遍得分较高，但例外仍然存在，对这些例外进一步考察会带来具有历史意义的发现。不同侨姓士族在不同中心性指标中排名的波动表明，他们在社会网络中占据着不同的结构性位置、扮演着不同的角色。吴姓士族普遍在接近中心性排名较高，而在加权特征向量中心性排名较低，反映出他们在东晋政坛中面临的独特挑战以及他们应对这些挑战的方式。

基于上述发现，我们可以得出一个更为宽泛的结论：《世说新语》中描述的东晋贵族制社会存在着基于门阀属性的同质性，但这种同质性较弱。尽管诸多既有研究强调门阀贵族之间的冲突，甚至有时会将一些门阀之间的关系形容为“势同水火”，[60]本研究的发现揭示了门阀贵族之间关系的另一重面向：尽管东晋门阀贵族之间存在着使他们对立的政争，他们相互之间仍然建立了密切和积极的关系，这一点帮助他们保持了高度的内部凝聚力，确保他们作为一个特权身份团体得以在东晋一朝百余年间维系统治地位。

这一论断与一些经典研究的观点相符。基于对桓玄代晋的个案研究，祝总斌早已提出了高级士族相互结盟以保护共同利益的观点。[61]不过，我们的研究超出了微观的个案研究的范围，提供了对门阀贵族之间社会关系的综合性分析。由此，我们通过社会网络分析方法，拓展了川胜义雄开启的对这一议题的社会史向度的研究。

应当承认，本研究使用的数据源存在着局限性。与一切历史文本一样，《世说新语》也蕴含着作者的偏见。相比于官修正史，《世说新语》可以说更具有选择性，也更不全面。[62]因此，我们基于《世说新语》构建的贵族社会网络远非东晋贵族间社会互动详尽而中正的反映。例如，出自同一家门阀的人物显然可以通过血缘加以联系。血缘关系无疑构成了门阀内部的一种强联系，却没有在《世说新语》中被正面提及。因此，本文的主要结论“基于门阀归属的同质性较弱”只意味着同一门阀的成员在特定社会情境下的互动数量有限，或在《世说新语》中未被注意。不过，我们构建的社会网络足以提供充分的证据表明：尽管不同门阀贵族时常陷入冲突，在东晋一朝仍存在着一种高度的社会凝聚力，将他们作为一个身份团体加以统合。在他们面临皇权扩张或外敌入侵（例如，在383年抵抗北方入侵者的淝水之战中）时，这一身份团体有力地保护了他们的共同利益。在贵族社会政争的“湍流”中存在着一种“稳态”，这一“稳态”构成了东晋保持了一个多世纪“门阀政治”特征[63]的原因。

《世说新语》中的贵族社会网络还有诸多其他方面的问题有待于未来的研究。特别具有研究意义的主题包括出自不同门阀的人物在社会网络中的结构等价性（structural equivalence）、三元组（triad）的平衡性（ balance）以及它与每个节点的门阀归属之间的关系等。此外，收集官修正史《晋书》中的社会网络数据并将其与我们已从《世说新语》中重构的网络结合，可能同样是有价值的尝试。

本研究是网络分析方法应用于前现代历史研究的一个案例。网络分析方法使得研究者可以从复杂的史料中抽象出关系，并基于一组明确定义的规则，创建易于处理的图模型（graph model）。这种继承自网络研究方法的方法论上的简洁性，不仅要求研究者明确研究问题，也使得研究者可以综合大量史料并得到比基于个案研究更有说服力的结论。结合数学、计算机科学、社会科学中的各种理论，网络分析可以从方法论层面大幅提高人文研究的解释力。

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Solidity in a Turbulent Flow: The Social Network of Aristocratic Families in the Eastern Jin Dynasty (317-420 C.E.)

Shang Wenyi, Sang Zizhou

Abstract: Historians characterized the Eastern Jin (317–420 C.E.) as an era dominated by aristocratic families. Network analysis provides a unique perspective to understanding these families by expanding the scope of research from imperial politics to the aristocrats’ social world. This article reconstructs the aristocratic social network from A New Account of the Tales of the World (Shishuo xinyu 世说新语 ), a collection of anecdotes that provides rich information of the aristocrats’ social interactions in this period, and provides a comprehensive analysis of the network. This article uses network simulation and Exponential Random Graph Models (ERGM) to describe the structure of this network. It calculates cumulative edge weights to measure the homophily by family affiliation in the network and computes several centrality measures to evaluate the importance of various historical figures. These results demonstrate that homophily by family affiliation exists in this network but it is weak. Although members of the same family are prone to have close ties, social relationships across aristocratic families were also common. In contrast to many existing studies that emphasize the conflicts between aristocratic families, this article argues that there was a notable degree of social cohesion that united the aristocratic families as a status group during the Eastern Jin. This cohesion provides an element of solidity in the turbulent flow of their political fortunes, which was one of the main reasons why these aristocratic families as a privileged status group successfully dominated politics and social life throughout the century of the Eastern Jin.

Keywords: Aristocratic Society; Eastern Jin; A New Account of the Tales of the World (Shishuo xinyu 世说新语 ); Social Network Analysis

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（编辑：赵薇）

致谢：本文使用的数据是由第一作者为此前发表的一篇论文人工收集的数据的修改版。该论文探讨与本文相似的议题：《世说新语》中的社会网络，但关注的方面及使用的方法均与本文迥然不同。参见尚闻一、于子轩：《东晋贵族制社会的稳定机制——〈世说新语〉共词分析》，《图书馆论坛》2019年第1期，第46—57页。该论文启发了本文的撰写，我们为此向于子轩对该论文的重大贡献致谢。我们同时要因Ted Underwood教授、 Jana Diesner教授和Ly Dinh对本文提出的具有洞见的建议，向他们致以谢意。原文信息：W. Shang, Z. Sang,“Solidity in a Turbulent Flow: The Social Network of Aristocratic Families in the Eastern Jin Dynasty (317–420 C.E.),” Journal of Historical Network Research, vol. 5, no. 1, 2022, https://doi.org/10.25517/jhnr.v5i1.126 (Original work published September 8, 2021)。本文由第一作者翻译，中文出版已获得作者允许。

注释：

[1]Mark Edward Lewis, China Between Empires: The Northern and Southern Dynasties, vol. 2, History of China, Cambridge and London: The Belknap Press of Harvard University Press, 2009, pp.51-52.

[2]田余庆：《东晋门阀政治》，北京：北京大学出版社，2012年，第1—2页。

[3]内藤湖南：《概括性的唐宋时代观》，《东洋文化史研究》，林晓光译，上海：复旦大学出版社，2016年，第103—112页。关于内藤氏对于这一时期中国社会的完整理论，参见：内藤湖南：《中古中国的文化》，《中国史通论——内藤湖南博士中国史学著作选译》，夏应元等译，北京：社会科学文献出版社，2004年，第227—312页。对于内藤氏著作及19—20世纪之交的日本汉学研究的详细讨论，参见Joshua A. Fogel,Politics and Sinology: The Case of Naitō Konan (1866–1934), Cambridge: Harvard University Press, 1984.

[4]Dennis Grafflin ,“The Great Family in Medieval South China,” Harvard Journal of Asiatic Studies, vol.41,no.1,1981,pp.70-71.中译见葛涤风：《中古中国南方的大族》，范兆飞编译：《西方学者中国中古贵族制论集》，北京：生活·读书·新知三联书店，2018年，第24页。

[5]田余庆：《东晋门阀政治》，第329页。

[6]川胜义雄：《六朝贵族制社会研究》，徐谷芃、李济沧译，上海：上海古籍出版社，2007年，第53页。

[7]中古中国的“贵族制”与中世纪欧洲的“贵族制”有重大不同，尽管二者也有诸多相似性。在本文中，我们沿袭将在东晋一朝享有政治、经济、文化等方面特权的士族称为“门阀贵族”的传统。对于门阀身份的认定以人物父系的谱系为基准。对于帝制时期中国的“贵族制”“门阀贵族”等概念的详细讨论，参见：Nicolas Tackett, The Destruction of the Medieval Chinese Aristocracy, Cambridge: Harvard University Asia Center, 2014（中译见谭凯：《中古中国门阀大族的消亡》，胡耀飞、谢宇荣译，北京：社会科学文献出版社，2017年）；Patricia Ebrey, The Aristocratic Families of Imperial China: A Case Study of the Po-Ling Ts’ui Family, Cambridge and New York: Cambridge University Press, 1978（中译见伊沛霞：《早期中华帝国的贵族家庭：博陵崔氏个案研究》，范兆飞译，上海：上海古籍出版社， 2015年）等著作。

[8]《世说新语》的全文已被译为英文，见Liu I-ch’ing, Shih-shuo Hsin-yü: A New Account of Tales of the World, trans. by Richard B. Mather, Second Edition, Ann Arbor: Center for Chinese Studies, The University of Michigan, 2002.

[9]内藤湖南：《中古中国的文化》，第227—312页。

[10]川胜义雄：《六朝贵族制社会研究》，第154—186页。

[11]川胜义雄：《六朝贵族制社会研究》，第187—220页。

[12]Tanigawa Michio, Medieval Chinese Society and the Local “Community”, trans. by Joshua A. Fogel, Berkeley: University of California Press, 1985, pp. 100-119.中译见谷川道雄：《中国中世社会与共同体》，马彪译，上海：上海古籍出版社，2013年，第68—81页。

[13]田余庆：《东晋门阀政治》，第316页。

[14]宫崎市定：《九品官人法研究：科举前史》，韩昇、刘建英译，北京：中华书局，2008年。

[15]毛汉光：《两晋南北朝主要文官士族成分的统计分析与比较》，《中国中古社会史论》，上海：上海书店出版社，2002年，第141—186页。

[16]唐长孺：《魏晋南北朝史论拾遗》，北京：中华书局，1983年，第1—10页。

[17]余英时：《中国知识阶层史论（古代篇）》，台北：联经出版事业公司，1980年，第326页。

[18]Lewis, China between Empires: The Northern and Southern Dynasties, pp. 52-53.

[19]毛汉光：《中古大士族之个案研究——琅琊王氏》，《中国中古社会史论》，第365—404页。

[20]David G. Johnson, The Medieval Chinese Oligarchy, Boulder: Westview Press, 1977,p.126.中译见姜士彬：《中古中国的寡头政治》，范兆飞、秦伊译，上海：中西书局，2016年，第166页。

[21]Grafflin,“The Great Family in Medieval South China,” pp. 65-74.

[22]田余庆：《东晋门阀政治》，第318页。

[23]祝总斌：《试论东晋后期高级士族之没落及桓玄代晋之性质》，《北京大学学报（哲学社会科学版）》1985年第3期。

[24]字面意义上的“吴姓士族”指来自晋廷所在的江左吴地的门阀贵族。

[25]陈寅恪：《魏书司马睿传江东民族条释证及推论》，《金明馆丛稿初编》，上海：上海古籍出版社，1980年，第69—106页。

[26]陈寅恪：《述东晋王导之功业》，《金明馆丛稿初编》，第48—68页。

[27]川胜义雄：《六朝贵族制社会研究》，第164页。关于川胜氏对这一议题的详细讨论，参见川胜义雄：《六朝贵族制社会研究》，第154—186页。

[28]川胜义雄：《六朝贵族制社会研究》，第164页。

[29]川胜义雄：《六朝贵族制社会研究》，第171页。

[30]唐长孺：《魏晋南北朝史论拾遗》，第151—167页。

[31]Andrew Schauf, Miguel Escobar Varela,“Searching for Hidden Bridges in Co-occurrence Networks from Javanese Wayang Kulit,” Journal of Historical Network Research, vol. 2, 2018, pp. 26-52.

[32]Abraham S. H. Breure, Raphael H. Heiberger,“ Reconstructing Science Networks from the Past.Eponyms between Malacological Authors in the Mid-19th Century,” Journal of Historical Network Research, vol. 3, no. 1 2019, pp. 92-117.

[33]Elena Köstner,“ Trimalchio’s Last Will: Shifting Interactions Between Seeming and Being,” Journal of Historical Network Research, vol. 3, no. 1, 2019, pp. 1-29.

[34]Tom Brughmans, Matt Peeples,“Trends in Archaeological Network Research: A Bibliometric Analysis,”Journal of Historical Network Research, vol. 1, no. 1, 2017, pp. 1-24.

[35]尚闻一、于子轩：《东晋贵族制社会的稳定机制——〈世说新语〉共词分析》，《图书馆论坛》 2019年第1期。

[36]Termeh Shafie et al.,“Hypergraph Representations: A Study of Carib Attacks on Colonial Forces, 1509-1700,” Journal of Historical Network Research, vol. 1, no. 1, 2017, pp. 52-70.

[37]Aline Deicke,“Networks of Conflict: Analyzing the ‘Culture of Controversy’ of Polemical Pamphlets of IntraProtestant Disputes (1548–1580),” Journal of Historical Network Research, vol. 1, no. ,1 2017, pp. 71-105.

[38]在此处，我们将强正向关系赋以3（而非2）的权重，以放大“强关系”和“弱关系”的区别。

[39]原英文论文《世说新语》英译引自Liu, Shih-shuo Hsin-yü: A New Account of Tales of the World, p. 183。此处《世说新语》原文引自刘义庆著，刘孝标注，余嘉锡笺疏，周祖谟等整理：《世说新语笺疏·卷中之上·方正第五》，北京：中华书局，2007年，第385页。

[40]只有在东晋被时人广泛接受为“高门”的门第方能被判定为门阀贵族。我们使用郡国而非县作为郡望的地理单元（例如使用“谯国桓氏”而非“龙亢桓氏”），这些郡国和县以东晋时期的行政单位划分为准。

[41]尚闻一、于子轩：《东晋贵族制社会的稳定机制——〈世说新语〉共词分析》，《图书馆论坛》2019年第1期。

[42]Albert-László Barabási, Réka Albert,“Emergence of Scaling in Random Networks,” Science, vol. 286, no.5439, 1999,pp.509-512.

[43]具体算法参见：Blake Stacey,“Preferential Attachment in Python,” June 19, 2007,https://www.sunclipse.org/?p=163。

[44]Paul W. Holland, Samuel Leinhardt,“ An Exponential Family of Probability Distributions for Directed Graphs,” Journal of the American Statistical Association, vol. 76, no. 373, 1981, pp. 33-50.

[45]Vincent D. Blondel et al.,“ Fast Unfolding of Communities in Large Networks,” Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment, no. 10, 2008, pp. 155-168.

[46]M. Bastian, S. Hermann, M. Jacomy,“Gephi: An Open Source Software for Exploring and Manipulating Network,” eds. Eytan Adar et al., Proceedings of the Third International AAAI Conference on Weblogs and Social Media (ICWSM 2009), Menlo Park: AAAI Press, 2009, pp. 361-362.

[47]Fruchterman-Reingold算法是一个力引导布局（Force-directed Layout）的算法，用于绘制由直线作为边的无向图。由于高时间复杂度（O(N²+E)），它只适用于较小的图。我们基于如下考虑选择该算法：（1）本研究考察的社会网络天然适用于该算法，因为它是无向的，且规模较小（包含250个节点）；（2）该算法的布局近似于圆形，度数较高（即由较多的边连通）的节点位于中央，从而使得重要的节点在视觉上较为集中，且不会产生清晰的边界。这些特征能够很好地模拟《世说新语》中的贵族社会网络，因为贵族之间的互动较为复杂，并不局限于由清晰的边界分隔开的小团体成员内部的互动。关于对这一算法的详细介绍，参见：Thomas M. J. Fruchterman, Edward M. Reingold,“Graph Drawing by Force-Directed Placement,” Software: Practice and Experience, vol. 21, no. 11, 1991, pp. 1129-1164。

[48]Guang R. Shi,“ Multivariate Data Analysis in Palaeoecology and Palaeobiogeography—A Review,”Palaeogeography, Palaeoclimatology, Palaeoecology, vol. 105, no. 3-4, 1993, p. 206.

[49]此外，加权的中介中心性和加权的接近中心性的计算假设节点之间的“距离”可以由边的权重的倒数表示（即用1除以边的权重）。然而，这个假设并不适用于本研究考察的网络。由于《世说新语》中的贵族社会网络中的边的权重代表社会关系的强度，其倒数不能被简单地理解为“距离”。关于加权的中介中心性的计算，参见： Ulrik Brandes,“A Faster Algorithm for Betweenness Centrality,” Journal of Mathematical Sociology, vol. 25, no. 2, 2001, pp. 163-177；关于加权的接近中心性的计算，参见： M. E. J. Newman, “Scientific Collaboration Networks. II. Shortest Paths, Weighted Networks, and Centrality,” Physics Review E, vol. 64, no. 1, 2001, Article ID: 016132。

[50]Aric A. Hagberg, Daniel A. Schult, Pieter J. Swart,“Exploring Network Structure, Dynamics, and Function Using NetworkX,” eds. Gäel Varoquaux et al., Proceedings of the 7th Python in Science Conference (SciPy 2008), 2008, pp. 11-15, https://conference.scipy.org/proceedings/scipy2008/paper_2.

[51]NetworkX不支持加权的度中心性的计算。因此，我们通过将每个节点所有邻边的权重相加计算加权的度中心性。这一思路与加权的度中心性的常用定义相吻合。关于这一定义的详细介绍，参见T. Opsahl,F. Agneessens, J. Skvoretz,“Node Centrality in Weighted Networks: Generalizing Degree and Shortest Paths,” Social Networks, vol. 32, no. 3, 2010, pp. 245-251.

[52]两组数据A、 B的Kulczynski相似度被定义为如下两个数值的平均值：（ 1）两组数据重合的数目除以组A中数据的数目；（ 2）两组数据重合的数目除以组B中数据的数目（公式见上文二（二） 2）。因此，如果社群A中三分之一的人物出自门阀B，门阀B中三分之一的人物被分入社群A，那么社群A与门阀B之间的Kulczynski相似度为 。然而，在这个例子中，社群A和门阀B内部的异质性仍然较强，因为社群A中三分之二的人物出自B之外的其他门阀，门阀B中三分之二的人物被分入A之外的其他社群。因此，仅仅稍高于三分之一的0.363不应该被视为意味着强相似性的较高数值，而低于0.3的数值则意味着相似性较低。

[53]Grafflin,“The Great Family in Medieval South China,” p. 69.

[54]“主要吴姓士族”包括吴郡的顾、陆、朱、张，和会稽的虞、魏、孔、谢。这一划分来自时人对这些门阀在东晋一朝显赫地位的认可。例如，《世说新语》将“顾、陆、朱、张”列为“吴四姓”，《江西考古录》将“顾、陆、朱、张”列为“吴中四姓”，将“虞、魏、孔、谢”列为“会稽四姓”。见Liu, Shih-shuo Hsin-yü: A New Account of Tales of the World, p. 261（《世说新语》原文见刘义庆：《世说新语笺疏·卷中之下·赏誉第八下》，第582页）和王谟：《江西考古录》卷8《故事·豫章四姓》，光绪十七年重刊本，第371页。在本研究中，由于没有吴郡朱氏的成员出现在社会网络中，“主要吴姓士族”只包含上述八家门阀中的七家。其他所有吴姓门阀都被分入“其他吴姓士族”。“次等侨姓士族”包含在社会网络中有5—7个成员的侨姓门阀：高平郗氏、太原孙氏、陈郡殷氏、陈郡袁氏、泰山羊氏。与之对应，五大门阀加上东晋皇族所属的河内司马氏被分入“头等侨姓士族”，这六家门阀在社会网络中有8—27个成员。不属于上述两类的侨姓门阀都被分入“其他侨姓士族”。

[55]在本研究中，两组集合A与B之间的累计边权强度被定义为 ，其中，CWAB表示所有连接A中任意节点和B中任意节点的边的累计边权， CWA表示所有连接A中任意节点和网络中任意节点的边的累计边权， nA、 nB、 n分别表示A、 B和整个网络中节点的数目。例如，假设A中有两个节点、 B中有五个节点、整个网络中有100个节点， A中两个节点与B中五个节点的累计边权为10， A中两个节点与整个网络中全部节点的累计边权为50，那么A与B的“累计边权强度”则为： (10 ÷ 50) ÷ ((2 × 5)÷ (2 × (100 – 2) + 1)) = 3.94。要言之，累计边权强度衡量的是两组特定门阀与随机选取的两组人物相比，正向关系的强度。

[56]吴姓士族与头等侨姓士族累计边权强度较低的另一种可能的解释是：侨姓士族轻视南人，因此将其边缘化。然而，需要指出的是，主要吴姓士族和头等侨姓士族之间的累计边权强度相比于其他吴姓士族和头等侨姓士族之间的累计边权强度更低。由于主要吴姓士族相比于其他吴姓士族，被侨姓士族更严重地边缘化的情况并不合理，主要吴姓士族与头等侨姓士族较不密集的互动更可能是其有意选择的结果。

[57]田余庆：《东晋门阀政治》，第96页。

[58]Grafflin,“The Great Family in Medieval South China,” p. 70.

[59]田余庆：《东晋门阀政治》，第72页。

[60]田余庆：《东晋门阀政治》，第123页。

[61]祝总斌：《试论东晋后期高级士族之没落及桓玄代晋之性质》，《北京大学学报（哲学社会科学版）》 1985年第3期。

[62]川胜义雄为《世说新语》编纂的历史环境和作者的倾向提供了富有洞见的讨论，参见川胜义雄：《六朝贵族制社会研究》，第238—252页。《世说新语》作者的偏向也在《世说新语》英译本序言中被提及：Richard B. Mather注意到，作者相对于“贵名教者”（ adherents of conformity），更推崇“明自然者”（ adherents of naturalness）。参见Richard B. Mather,“Introduction: The World of the Shih-Shuo Hsin-Yü,” in Shih-Shuo Hsin-Yü: A New Account of Tales of the World, p. xviii。

[63]田余庆：《东晋门阀政治》，第1—2页。