在信息爆炸的时代,数据间的关系和数据的规律常常隐藏于纷繁芜杂的数据海洋中。近年来,与日激增的社会网络数据更是成为现代社会学研究中的研究热点。与此同时,相关科研团队已经开发出功能较为完善的信息可视化分析工具,帮助用户多维度、多侧面的考察分析数据。但是这些工具主要集中在C/S客户端中的应用,对当下流行的Web访问方式支持有限,并且其提供的社会网络分析功能较弱。本论文针对社会网络数据的可视分析技术展开研究工作,开发基于Adobe Flex技术的信息可视化框架,为融合Web 2.0技术实现信息可视化提供支持。主要工作包括：1)本文首先对当前的网络可视化技术以及相关可视化工具进行调研,详细探索了布局算法和渲染方式对网络可视化的影响,设计并实现了基于Adobe Flex组件技术的信息可视化框架,对网络数据提供了有效的可视化展示方式,并且通过灵活的用户交互,使得用户可以从不同的可视化形式和维度对网络进行观察分析。2)为加强针对社会网络数据的分析功能,框架中融入了高效的网络分析算法。主要包括：网络特征统计分析,网络中骨十节点和重要链接发现,网络社区发现与展示,为用户发现网络的结构特性和聚类效应提供有意义的指导。3)本文将上述的研究应用于国家“十一五”科技支撑计划《科技文献信息服务系统关键技术研究及应用示范》项目中,并已经应用于中国科技分析评价服务平台,验证了本文所研究的信息可视化框架所提供功能的有效性以及对Web访问方式的良好支持。