分析 Network 中的 Subgroups 與結構分裂。
理解 Clique、k-core、Group-in-a-box 與 Components。
原書從個別 Actor Metrics 進一步轉向 Subgroups，展示 Networks 如何形成密集群體或彼此分離的 Components。
Figures 13.15–13.17 的 Cluster／Component Visualizations。
辨識高密度 Subgroups → 檢查 k-core／Clique → Visualization → 判斷 Components 與可能的 Community Structure。
原書 Figures 提供視覺示例；不自行補造 Community Counts 或 Scores。
Subgroup Analysis 可揭示 Organization／Social Media 中的群體結構，但群體形成原因仍需其他 Context Evidence。
「依已提供的 Network Clustering Output，描述各 Subgroup 的結構差異；把 Structure Observation 與原因推論分開。」
問題：辨識出 Community 是否等於知道 Community 為何形成？
**參考解答：**否。SNA 可辨識結構，但形成原因需要額外資料與脈絡。