ant

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description	执行行动者网络理论分析，包括参与者识别、关系网络构建、转译过程追踪和网络动态分析。当需要分析异质性行动者网络、追踪事实构建过程或分析技术社会互动时使用此技能。

行动者网络理论技能 (ANT)

基于拉图尔的行动者网络理论，分析异质性行动者网络中的关系构建和事实转译过程。

使用时机

当用户提到以下需求时，使用此技能：

• "行动者网络" 或 "ANT分析"
• "参与者识别" 或 "行动者网络构建"
• "转译过程" 或 "事实追踪"
• "异质网络" 或 "技术社会互动"
• "网络动态" 或 "关系演化"
• 需要分析人-物-观念的混合网络

核心概念

1. 行动者（Actors）

人类、非人类（技术、观念、组织）的平等参与者

2. 网络（Network）

行动者之间关系的集合

3. 转译（Translation）

将一个行动者的兴趣转化为另一个行动者兴趣的过程

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分析流程

第一步：参与者识别

• 识别所有相关行动者
• 分类行动者类型
• 分析行动者特征

第二步：关系网络构建

• 构建行动者关系网络
• 分析网络结构
• 识别关键节点

第三步：转译过程追踪

• 追踪事实构建
• 分析转译链条
• 识别争议点

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快速开始

# 参与者识别
python scripts/identify_participants.py \
  --input data.json \
  --output participants.json

# 网络分析
python scripts/analyze_network.py \
  --input participants.json \
  --output network.json

# 转译追踪
python scripts/trace_translation.py \
  --input data.json \
  --output translation.json

输出格式

统一的三层JSON格式：

{
  "summary": {
    "n_actors": 15,
    "network_density": 0.35,
    "translation_stages": 4
  },
  "details": {
    "actors": [...],
    "network": {...},
    "translation": {...}
  }
}

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此技能基于行动者网络理论，为异质性行动者网络分析提供工具支持。