研究运用社会网络分析的理论与方法,以球员间的传球互动关系为基础,从球员对团队表现的构建和团队对球员个人行为选择的约束2方面出发,讨论高水平排球比赛中球员与团队的互构特征问题。研究以2012年和2016年奥运会排球比赛中男女排冠军球队的全部32场比赛为研究样本。运用社会网络分析,以球员和比赛结果为节点,以传球为边,将球员的传球互动行为概念化为一个网络结构。运用Kinovea-0.8.27采集比赛的运动表现数据和击球坐标数据,运用Upato采集球员传球互动关系数据。研究共生成团队间对抗网络122个,团队内合作网络244个,形成互动总数31744次。利用UCINET6对球员互动结构的网络属性数据进行采集,利用Gaphi对球员互动结构进行网络映射。最后,采用统计描述、相关分析、方差分析和回归分析对各类数据进行数理统计。在排球比赛本质特征的约束下,研究结果显示:时间维度上,一场比赛球员互动的实际时间非常短暂,场次活球时间仅占全部比赛时间的14.30%（男排）、18.84%（女排）;空间维度上,一场比赛球员互动的空间位置分布不均匀,反映了排球比赛击球行为在空间维度上的组织性;行为维度上,一场比赛球员之间的互动资源非常有限,一场比赛平均击球数为男子769.7次±151.3次,女子为990.0次±254.5次,反映了排球比赛中互动行为的有限性。团队内合作的结构特征中,研究结果显示:球员互动的整体结构呈现幂律分布特征。团队内合作的主要互动结构为“星形”结构。通过二元Logit回归分析,显示团队内合作结构属性中度中心势、聚类系数和总连接3个变量与比赛结果存在影响关系。不同位置个人网络属性与团队表现之间29个变量均未表现出显著性差异。团队间对抗的结构特征中,研究结果显示:团队间对抗结构中包括“核心结构”和“辅助结构”2部分。不同互动关系的数量分布存在非常显著的差异,少数互动关系占据了大量的互动机会。不同结构属性与团队表现的相关分析中,核心结构中各变量之间的显著相关关系明显多于辅助结构。其中,核心结构中各结构属性变量对进攻总数、进攻得分和进攻失误存在非常显著的正相关关系,与进攻得分率呈显著的负相关关系。对于男排比赛,核心结构和辅助结构中互动数量的增加都表现出对进攻总数的影响,而辅助结构中互动数量的增高,将影响团队获得更多的进攻机会。根据以上相关研究的结果,得出以下7点结论:（1）社会网络分析的应用被证明是一种研究排球比赛团队结构的有效工具,它完善了传统比赛分析在讨论排球比赛团队结构问题时所具有的局限,拓展了排球比赛中对球员互动结构和互动过程的进一步理解。（2）在排球比赛多人隔网对抗、有限击球次数和短暂击球时间本质特征的约束下,高水平排球比赛在时间维度上表现出短暂性,在空间和行为2个维度上表现出组织性和有限性。（3）高水平排球比赛中,球员对团队的构建,其互动结构具有无标度网络属性,球员互动呈幂律分布,表明了球员互动结构的非随机性特征。（4）球员互动结构中关键节点的存在,使得球队在面对随机攻击时表现出较强的抵抗能力,但在面对针对核心节点的有目的的进攻时又表现出明显的脆弱性。这种“星形”结构和“链形”结构所表现出来的特征,使得一支球队的竞技水平表现在中心节点受到约束后,对整个团队内合作造成影响的程度。（5）胜队随着球员互动数量的增加,团队内合作更加紧密,更多球员参与到互动中,而负队则表现的更加集中,互动倾向于个别球员。（6）球员个人网络属性的差异并不能对比赛结果产生直接的影响,但整体结构属性却与团队表现之间存在显著差异,负队往往具有更多的互动机会,胜队往往具有更高的互动效率,表明了不同球员形成团队过程中的非简单聚合。（7）团队间对抗中,球队的整体结构属性与对手团队表现存在显著的相关关系。球员互动结构的整体属性表现的越集中,越会影响对手获得更多的进攻机会,但对于对手进攻成功率和进攻效率的影响,球队竞技水平的越高,影响越小。最后,排球比赛中团队的整体表现不只是在发球、防守、传球和进攻等显性维度上寻求最优,还需要在球员互动结构这个隐形维度上去寻求权衡。