郭小潔

長治學(xué)院 山西長治 046000

1 研究目的

虛擬學(xué)習(xí)社區(qū)，是指建立在網(wǎng)絡(luò)和通信技術(shù)基礎(chǔ)上，通過教學(xué)研究等活動建立一個(gè)虛擬的社會形態(tài)，使學(xué)習(xí)者獲取知識、提高技能，形成一個(gè)以學(xué)習(xí)為目的的交互的自治區(qū)域[1]。越來越多的人熱衷于在虛擬社區(qū)中交流情感、傳遞信息、共享知識。然而這種交流又受到各種因素的影響，如它的社會網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是怎樣的，社區(qū)成員之間具有什么程度的聯(lián)系，所分析的網(wǎng)絡(luò)指針對于社區(qū)成員的交互和溝通有何影響，這些都是本文探討的內(nèi)容。

2 研究對象和方法

筆者以所教的2011級教育技術(shù)學(xué)專業(yè)的學(xué)生為研究對象，教師和全班學(xué)生共35名成員基于微博群組成了虛擬學(xué)習(xí)社區(qū)—教育技術(shù)專業(yè)學(xué)習(xí)交流群。社區(qū)全體成員能熟練使用騰訊微博，具有共同的愿景和目標(biāo)，同質(zhì)性較強(qiáng)。關(guān)于本專業(yè)課程的有關(guān)問題，社區(qū)成員可以引出話題、發(fā)表評論和觀點(diǎn)，互相交流。這不僅有利于信息交流和知識共享，同時(shí)也有利于發(fā)展創(chuàng)新思維。

社會網(wǎng)絡(luò)分析方法是一種從量化的角度分析社會關(guān)系內(nèi)在結(jié)構(gòu)的研究方法，用于描述和測量行動者之間的關(guān)系或通過這些關(guān)系流動的各種有形或無形的東西，如信息、資源等[2]。本研究的數(shù)據(jù)主要是通過筆者為期4個(gè)月的觀察和記錄，直接從微群成員的交互中獲取數(shù)據(jù)，對所有樣本數(shù)據(jù)，用UCINET軟件進(jìn)行分析。

3 分析過程和結(jié)果

3.1 微群虛擬社區(qū)的社群圖表達(dá)

圖1 虛擬社區(qū)的社群圖

根據(jù)搜集的資料，利用UCINET軟件，可繪制出相應(yīng)社群圖(如圖1所示)。在圖中，點(diǎn)表示微群成員，帶箭頭的有向直線表示成員之間的互動關(guān)系，箭頭指向互動關(guān)系的接收者?？梢钥闯?，該社群圖為非完備圖，而且仍存在兩個(gè)邊緣型成員(22和35)，他們與其他任何成員都沒有互動。用UCINET軟件計(jì)算，可得出該矩陣的密度為0.205 9，此值相對來說不算小，可以認(rèn)為此微群成員之間聯(lián)系較為緊密。從圖1中，我們可以直觀地看到這一群體的特征：在群體中有一小部分人受到成員的敬重與信賴，互動參與程度高，對社群的貢獻(xiàn)大，知名度相當(dāng)高，他們經(jīng)常引出新的論題，引導(dǎo)學(xué)習(xí)互動，具有較豐富的社交經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)知識，解決問題能力較強(qiáng)，具有強(qiáng)烈的學(xué)習(xí)動機(jī)，樂于分享個(gè)人經(jīng)驗(yàn)和心得，積極幫助其他成員學(xué)習(xí)知識，我們稱其為“意見領(lǐng)袖”[3]。當(dāng)一個(gè)群體中缺乏意見領(lǐng)袖時(shí)，社群圖就會顯得很散亂甚至表現(xiàn)出孤立的一面，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)關(guān)系就顯得很松散[4]。在此虛擬社區(qū)中，成員1，3，9，34，27，12等屬于意見領(lǐng)袖，他們是群體的核心人物，在社群中具有很強(qiáng)的凝聚力。

所謂“孤獨(dú)者”，是指那些不與任何人有互動關(guān)系的成員。如成員22和35，他們既沒有發(fā)表話題也沒有參與評論，這部分成員還未真正融入群體中，算不上真正的社區(qū)成員。

3.2 中心性分析

“中心性”是社會網(wǎng)絡(luò)分析的重點(diǎn)之一，常被用來評價(jià)一個(gè)人的重要程度，衡量一個(gè)人的地位的優(yōu)越性或者權(quán)利以及社會聲望[5]。使用最為廣泛的是點(diǎn)度中心性與中間中心性。

3.2.1 點(diǎn)度中心性

點(diǎn)度中心性用來衡量誰是一個(gè)團(tuán)體中最主要的中心人物。成員的點(diǎn)度中心性越高，說明他在網(wǎng)絡(luò)中與越多的行動者有關(guān)聯(lián)，在群體中具有越高的影響力。點(diǎn)度中心性包括點(diǎn)出度與點(diǎn)入度，同時(shí)又可分為絕對點(diǎn)度中心性和相對點(diǎn)度中心性。

(1)出度。當(dāng)社群圖是一個(gè)有向圖時(shí)，某一個(gè)點(diǎn)的出度是指從該點(diǎn)引出的連線的數(shù)目。在此虛擬社區(qū)中，出度表示特定成員訪問其他成員的數(shù)目。出度值越高，表明該成員評論或引用其他成員發(fā)布的討論主題越主動，并且越積極地創(chuàng)建與其他成員的聯(lián)系。

(2)入度。當(dāng)社群圖是一個(gè)有向圖時(shí)，某一個(gè)點(diǎn)的入度指以該點(diǎn)為終點(diǎn)的連接線的數(shù)目。在此虛擬社群中，入度表示特定成員被其他成員訪問的數(shù)目。入度值越高，表明該成員發(fā)表的觀點(diǎn)在虛擬社區(qū)中越有影響力。

如果側(cè)重研究整個(gè)圖的中心趨勢，可用“點(diǎn)度中心勢”表示圖的整體中心性，測量“圖的總體整合度或一致性”。網(wǎng)絡(luò)的點(diǎn)度中心勢數(shù)值越大，表示該網(wǎng)絡(luò)的向心趨勢越明顯。算法是：計(jì)算圖中的最大中心度數(shù)值與任何其他點(diǎn)的中心度之差，得到多個(gè)“差值”；再計(jì)算這些“差值”的總和，最后用這個(gè)總和除以各個(gè)差值總和的最大可能值。

利用UCINET軟件，可以得出點(diǎn)度中心性的指標(biāo)值(如圖2所示)。

圖2 虛擬社區(qū)中心性指標(biāo)

在圖2中，成員1的出度是32，入度是30，標(biāo)準(zhǔn)化點(diǎn)出度是94.118%，標(biāo)準(zhǔn)化點(diǎn)入度是88.235%，表示成員1與32個(gè)成員互動，被30個(gè)成員評論，他關(guān)注網(wǎng)絡(luò)中94.118%的其他成員，被網(wǎng)絡(luò)中88.235%的其他成員關(guān)注。成員1的出度和入度都是所有成員中最高的，說明他主動積極地與成員互動，同時(shí)很多成員也關(guān)注他。此成員具有很強(qiáng)的認(rèn)可度，處于整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的中心位置。

根據(jù)圖2，點(diǎn)度中心度最高的6位成員依次為成員1，3，9，34，27，12，他們比其他成員擁有更多的連接關(guān)系，是虛擬社區(qū)的意見領(lǐng)袖，對社群有較大的貢獻(xiàn)。社區(qū)中有一部分成員的連接度為中等，屬于“活躍者”，如成員23，2，32，10，8，33，11，15，28等。如果對此細(xì)分，這些成員的地位和權(quán)力也不同，有的點(diǎn)出度大于點(diǎn)入度，說明他們積極評論其他成員，自己卻相對較少被關(guān)注，有的則相反。還有一些成員與社區(qū)其他成員交流很低，屬于社群中的“不活躍者”，如成員16，26等，他們的連接度較低。另外，還有一些成員，與其他成員無互動，屬于社區(qū)的“孤獨(dú)者”，如成員22和35。說明他們?nèi)狈εc其他成員的溝通和交流，不算真正的虛擬社區(qū)成員。

通過UCINET軟件計(jì)算出此社區(qū)網(wǎng)絡(luò)的標(biāo)準(zhǔn)化點(diǎn)入度中心勢為75.692%，點(diǎn)出度中心勢為69.637%。兩數(shù)值相差較小，網(wǎng)絡(luò)關(guān)系沒有大的不對稱性。從網(wǎng)絡(luò)的中心勢值來看，中心勢較高，有較為明顯的網(wǎng)絡(luò)向心性，證明該虛擬社區(qū)成員之間的交流較為集中。

3.2.2 中間中心性

中間中心性主要測量行動者對資源控制的程度，表示一個(gè)點(diǎn)在多大程度上位于其他點(diǎn)的“中間”，該值越大，該點(diǎn)占據(jù)的位置越重要，有越強(qiáng)的控制資源的能力，引導(dǎo)資訊資源流通的機(jī)會也越多。在此虛擬社區(qū)中，獲得中間中心性的必要條件是成為其他成員的“中間人”。A互動B，B互動C，B節(jié)點(diǎn)可起到重要的“中介”作用，控制A和C間的信息流通。

網(wǎng)絡(luò)也存在中間中心勢指數(shù)這一整體結(jié)構(gòu)指針，數(shù)值越大，網(wǎng)絡(luò)中信息被個(gè)別人壟斷的可能性就越大。

通過UCINET軟件，可得到中間中心性的指標(biāo)值(如圖3所示)。

圖3 社區(qū)的中間中心性數(shù)據(jù)表

從圖3中可以看出，標(biāo)準(zhǔn)化中間中心性值在1以上的有1，9，3，27，12，28，34，2，15共9位成員。此虛擬社區(qū)主要依靠這9位成員傳播信息，他們在網(wǎng)絡(luò)中處于比較重要的連接性位置，對于其他成員的相互交流有促進(jìn)作用，即其他成員之間的合作比較依賴于這幾個(gè)成員。而中介性為0的成員有10，22，35，說明他們沒有為任何一對成員的交流“搭橋”，無法控制任何信息的流通?？梢钥吹剑颂摂M社區(qū)的信息流通主要依賴于9個(gè)人，對于這樣規(guī)模的社群來說此數(shù)字不算小，這樣不太容易形成信息壟斷。

通過軟件可以算出網(wǎng)絡(luò)的中間中心勢為43.41%，該數(shù)值不算大，因此，該虛擬社群存在信息被個(gè)別人壟斷的可能性不大，與上述分析一致。

3.3 凝聚子群分析

有時(shí)需要研究網(wǎng)絡(luò)中行動者之間關(guān)系的緊密程度。如果網(wǎng)絡(luò)中的某些行動者之間的關(guān)系特別緊密，形成一個(gè)次級團(tuán)體，則稱這樣的團(tuán)體為凝聚子群。凝聚子群分析包括：一個(gè)網(wǎng)絡(luò)中凝聚子群的數(shù)量，子群內(nèi)部成員之間的關(guān)系，子群與其他子群的關(guān)系，一個(gè)子群的成員與另一個(gè)子群成員之間的關(guān)系等。凝聚子群分析方法主要包括派系、n-派系、n-宗派、k-叢、k-核、成分、Lambda集合等。本文進(jìn)行派系分析。

派系是指至少包含3個(gè)點(diǎn)的最大完備子圖。派系是一個(gè)非正式群體，這個(gè)群體的成員之間具有強(qiáng)的、直接的、緊密的關(guān)系。在一個(gè)二元有向關(guān)系的網(wǎng)絡(luò)中，派系成員具有互惠性關(guān)系，并且不能向其中加入任何一個(gè)其他成員。在本研究中，派系成員之間必須有交互行為發(fā)生。用UCINET軟件對派系進(jìn)行分析，取最少成員數(shù)為5，得到5個(gè)派系(如圖4所示)。

圖4 凝聚子群分析結(jié)果

這5個(gè)小團(tuán)體的重疊性較強(qiáng)，其中成員1和3在每一個(gè)小團(tuán)體中都出現(xiàn)，成員9，15和32也各出現(xiàn)了3次。原因是：教師(編號為1)會對每位學(xué)生的話題給予指導(dǎo)和評價(jià)，而且學(xué)生會形成以教師為中心的一種交流模式。比較活躍的學(xué)生往往隸屬于不同的小團(tuán)體，所以成員9，15和32在小團(tuán)體中重疊次數(shù)相對也較高。絕大部分的連接離不開成員1，1是社區(qū)的交互中心，這與中心性以及凝聚子群分析結(jié)果一致，該成員占據(jù)了整個(gè)虛擬社區(qū)最重要的地位。也可以看出，意見領(lǐng)袖和小團(tuán)體涉及的成員大多重疊。如果沒有這些成員，整個(gè)社區(qū)的交互將可能出現(xiàn)癱瘓，無法進(jìn)行交流互動。

這些小團(tuán)體對虛擬社群的意義極為重要。小團(tuán)體成員之間有著非常緊密的聯(lián)系，他們積極主動地進(jìn)行交流互動，并且經(jīng)過長期的交互過程，逐漸形成了穩(wěn)定的交互模式，在一定程度上控制著信息的流動。這些次級群體對群體的凝聚性起著重要作用。這些小團(tuán)體，可以使虛擬社群具有一定的穩(wěn)定性并得以維持和發(fā)展。

3.4 虛擬社群的小世界效應(yīng)

小世界效應(yīng)體現(xiàn)出信息在虛擬社區(qū)中流動速度的快慢。本文僅從最短路徑這一角度來驗(yàn)證小世界效應(yīng)，若設(shè)L是網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)對之間的平均距離，當(dāng)在任何一種情況下，L的值都相當(dāng)小，例如：遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)數(shù)量n時(shí)，便說明此網(wǎng)絡(luò)具有小世界特性。

通過UCINET軟件分析，可得到網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)對之間的平均距離L=1.790。意味著，在此虛擬社區(qū)中，任何兩個(gè)成員只要通過1.790個(gè)人就可以聯(lián)系起來。根據(jù)小世界效應(yīng)理論，此微群是具有顯著小世界效應(yīng)特性的網(wǎng)絡(luò)。這從另一個(gè)方面說明了該虛擬社區(qū)的環(huán)境比較好，成員之間具有很好的信息交流渠道。

小世界效應(yīng)對于虛擬社區(qū)來說是很重要的，如果該社區(qū)網(wǎng)絡(luò)具有小世界效應(yīng)，那么新的信息和思想觀念在網(wǎng)絡(luò)中的傳播很迅速，成員之間能夠進(jìn)行快捷的交流與互動；如果它不具有小世界效應(yīng)，則說明該社區(qū)成員的信息流通速度緩慢甚至造成閉塞，這非常不利于虛擬社區(qū)的發(fā)展。

4 虛擬社群的特點(diǎn)

經(jīng)上述分析，可以得出此虛擬社區(qū)的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)：

(1)該社區(qū)的社會網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)具有高度的復(fù)雜性，并且存在兩個(gè)孤立點(diǎn)。

(2)從密度值可以看出此虛擬社群的成員之間聯(lián)系較為緊密，信息流通順暢，情感支持較好，工作績效也比較高。

(3)從中心性分析可以看出，教師在網(wǎng)絡(luò)中的地位最高，占據(jù)著最重要的位置，控制和引導(dǎo)著資源的流動，此網(wǎng)絡(luò)有較為明顯的網(wǎng)絡(luò)向心性。該虛擬社群存在信息被個(gè)別人壟斷的可能性不大。

(4)此虛擬社區(qū)的5個(gè)小團(tuán)體的主要成員大多集中在意見領(lǐng)袖上，可見社群主要依賴于這些成員才得以維持。

(5)任何兩個(gè)成員只要通過1.790個(gè)人就可以聯(lián)系起來，說明該社群的信息流通速度快，成員之間能夠進(jìn)行快捷的交流和互動。

5 存在的問題與建議

5.1 社群存在的問題

盡管此微群是一個(gè)相對成功的虛擬社區(qū)，但仍然存在一定的問題：

(1)社群中還存在一些非常不活躍的成員(如成員22和35)，他們的參與動機(jī)很低，與其他任何成員都沒有交流互動，屬于“孤獨(dú)者”。

(2)某些成員的中心性過強(qiáng)。雖然這可以使得社群更集中，但也會降低其他成員自主討論的能力，使其產(chǎn)生依賴性。一個(gè)社群如果僅僅依賴于幾個(gè)核心成員，可能會影響社群的可持續(xù)發(fā)展。

(3)社群成員具有較強(qiáng)的同質(zhì)性，盡管這可以減少成員之間的交流障礙，但從另一個(gè)角度講，也容易因成員角色單一而造成信息的重復(fù)，從而降低參與者的受益質(zhì)量。

(4)群體的互動性不強(qiáng)。這些小團(tuán)體的成員只集中在少數(shù)人身上，即僅僅在少數(shù)人之間建立了緊密的聯(lián)系，大部分成員的互動性不夠強(qiáng)。

5.2 社群建設(shè)與發(fā)展建議

為了促進(jìn)社群的持續(xù)發(fā)展，筆者提出以下建議：(1)改善“孤獨(dú)分子”現(xiàn)象。提倡成員間盡可能多的交流互動，盡量使全部社區(qū)成員都能積極參與進(jìn)來。

(2)創(chuàng)造機(jī)會，讓不同的小團(tuán)體一起參加活動，引導(dǎo)不同小團(tuán)體成員之間互相交流和溝通，使其成為大集體中的積極因素和動力，提高虛擬社區(qū)的發(fā)展水平。

(3)重視社區(qū)成員角色的多元化發(fā)展，可適當(dāng)引入一些與本社群成員異質(zhì)的成員，為群體注入更大的活力。

6 結(jié)束語

本文運(yùn)用社會網(wǎng)絡(luò)分析方法，借助UCINET軟件分析了教育技術(shù)專業(yè)學(xué)習(xí)交流微群的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系，獲得了其網(wǎng)絡(luò)特征與交流模式。但本文僅為個(gè)案研究，所得結(jié)果只能推廣到相似情境中。研究還存在其他的不足，如只選了一個(gè)班級，沒有設(shè)置對比班級，在今后的研究中，還需做更深層次的研究。

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