戎紅艷++王海燕++徐建東

摘 要：微博作為一種新的網(wǎng)絡(luò)交流方式，在支持非正式學(xué)習(xí)方面扮演重要角色，由此建立的微博虛擬社群使人們可以隨時(shí)隨地交流合作，成為大學(xué)生學(xué)習(xí)和交流的重要工具。本文以“數(shù)學(xué)王國”新浪微群為研究對(duì)象，運(yùn)用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法探討了社群成員之間的互動(dòng)關(guān)系；使用內(nèi)容分析方法分析成員交互內(nèi)容，發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)交互中呈現(xiàn)的群體特征及交互情況；使用訪談法深入了解存在的一些問題，并提出了相應(yīng)建議。

關(guān)鍵詞：微博；虛擬社群；大學(xué)生；非正式學(xué)習(xí)

中圖分類號(hào)：G434 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：B 文章編號(hào)：1673-8454（2015）13-0027-06

一、問題的提出

隨著Web2.0技術(shù)的蓬勃興起與發(fā)展，非正式學(xué)習(xí)受到廣泛重視。并出現(xiàn)了許多支持非正式學(xué)習(xí)的工具，由此形成的虛擬學(xué)習(xí)社區(qū)成為人們非正式學(xué)習(xí)的重要場(chǎng)所之一。以微博為基礎(chǔ)形成的虛擬社群為大學(xué)生進(jìn)行非正式學(xué)習(xí)提供了便利的技術(shù)支持，成為其進(jìn)行非正式學(xué)習(xí)的典型形式之一。但是微博社群環(huán)境下大學(xué)生進(jìn)行非正式學(xué)習(xí)的情況如何？具體呈現(xiàn)什么特征和規(guī)律？網(wǎng)上學(xué)習(xí)是否真正發(fā)生？如何高效地利用微博進(jìn)行非正式學(xué)習(xí)？從而提高知識(shí)獲取的能力，這些問題都是值得思考和研究的。

本文以新浪微博虛擬社群為研究對(duì)象，通過分析該虛擬社群成員之間的互動(dòng)關(guān)系、成員的互動(dòng)內(nèi)容等，對(duì)虛擬社群中大學(xué)生非正式學(xué)習(xí)的互動(dòng)特點(diǎn)和學(xué)習(xí)效果進(jìn)行了研究。

二、研究設(shè)計(jì)

1.研究對(duì)象

本文以新浪微博中的非正式學(xué)習(xí)社區(qū)——“數(shù)學(xué)王國”交流群為研究對(duì)象，該群是新浪微博中的微群（地址：http：//q.weibo.com/180141），創(chuàng)建于2011年1月17日，截止2014年10月2日，該群成員4502人（包括大學(xué)生、高中生、教師等），群內(nèi)發(fā)言2973條，發(fā)起話題119個(gè)，多為大學(xué)生成員間的交流，成員交流較頻繁。

因?yàn)椤皵?shù)學(xué)王國”微群總體成員較多，本文通過滾雪球抽樣的方法確定樣本人群。這是一種非概率抽樣法，通過調(diào)查者依次提名其他調(diào)查者，以獲得相對(duì)接觸總體的所需群體[1]。

因此，筆者隨機(jī)選取“數(shù)學(xué)王國”微群中某個(gè)成員微博作為起點(diǎn)，通過該微博頁面的“關(guān)注”欄向外收集其關(guān)注微博、關(guān)注微博的關(guān)注微博，重復(fù)關(guān)注微博只記一次，最終形成了由105個(gè)微博組成的四階網(wǎng)絡(luò)域，即樣本人群。抽樣過程及樣本編碼如圖1所示。

2.研究過程與方法

（1）社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析

社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析主要分析的是個(gè)體、群體或社會(huì)等所構(gòu)成的關(guān)系及其屬性[1]。本文利用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法對(duì)基于微博社群中非正式學(xué)習(xí)的互動(dòng)結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析，從而描述在線環(huán)境下群體的學(xué)習(xí)互動(dòng)情況。

本文對(duì)“數(shù)學(xué)王國”微群中成員互動(dòng)的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析是以群成員微博的“關(guān)注關(guān)系”來取值，成員A關(guān)注成員B取值1，未關(guān)注取值0；對(duì)樣本人群建立成員關(guān)系矩陣，并將矩陣初始數(shù)據(jù)記錄在Excel中，利用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析軟件Ucinet6.0及可視化繪圖軟件NetDraw進(jìn)行分析，從而評(píng)價(jià)微博社群的整體互動(dòng)情況。

（2）基于分析框架的內(nèi)容分析法

內(nèi)容分析法是從定性研究角度對(duì)在線交流內(nèi)容的質(zhì)量進(jìn)行量化分析的研究方法[2]。本文采用CMC內(nèi)容分析方法，根據(jù)構(gòu)建的分析框架對(duì)社群成員間的互動(dòng)文本進(jìn)行分類處理，探究社群成員知識(shí)獲取的情況、協(xié)作的程度等。

首先在基于微博應(yīng)用特點(diǎn)等因素基礎(chǔ)上，對(duì)前人研究教師博客社群提出的內(nèi)容分析框架進(jìn)行改進(jìn)，提出微博社群交互深度的內(nèi)容分析框架和編碼方案如表1所示；然后，在該編碼框架基礎(chǔ)上，對(duì)收集的交互文本進(jìn)行分析，以考察社群成員學(xué)習(xí)交互質(zhì)量。

（3）訪談法

對(duì)社群內(nèi)部交互特征進(jìn)行分析過程中還有一些重要和不易量化的問題，本文抽取訪談對(duì)象與其交流以深入說明研究問題。訪談對(duì)象是管理員和活躍成員。

通過微博平臺(tái)的私信或留言功能與調(diào)查對(duì)象取得聯(lián)系。運(yùn)用即時(shí)通訊工具（QQ）對(duì)其進(jìn)行訪談。訪談內(nèi)容涉及學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)、成員參與交流討論和社群非正式學(xué)習(xí)的情況，通過訪談結(jié)果總結(jié)并驗(yàn)證非正式學(xué)習(xí)社群的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特點(diǎn)及內(nèi)部交流特征。

三、研究結(jié)果與分析

1.社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析

（1）社群圖分析

虛擬學(xué)習(xí)社群實(shí)質(zhì)是社群成員及其關(guān)系的集合，它是一個(gè)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)[3]。社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析中的社群圖是由點(diǎn)（指社會(huì)行動(dòng)者）和各點(diǎn)之間的連線（指行動(dòng)者間的關(guān)系）組成。

根據(jù)收集的數(shù)據(jù)，利用Ucinet6.0中整合的可視化分析軟件Netdraw，繪制出成員交互關(guān)系社群圖如圖2所示。

從圖2看出，靠近社群圖中心節(jié)點(diǎn)比較稠密，說明成員關(guān)系比較緊密、互動(dòng)較頻繁；邊緣的較松散，說明成員互動(dòng)較少。其中，83、87、104、105號(hào)等成員處于網(wǎng)絡(luò)的外圍，他們較少與其他成員進(jìn)行關(guān)注，說明他們與社區(qū)成員交互較少，屬于社區(qū)中不活躍成員。而2、16、17、18、20、21等成員處于網(wǎng)絡(luò)的中心位置，是社區(qū)的核心成員，通過對(duì)群長期觀察發(fā)現(xiàn)，他們與社區(qū)成員交互比較頻繁，充當(dāng)意見領(lǐng)袖的角色，因此他們受到很多成員的關(guān)注。

（2）網(wǎng)絡(luò)密度分析

社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析中的密度是網(wǎng)絡(luò)中各結(jié)點(diǎn)間關(guān)系的緊密程度；結(jié)點(diǎn)間的聯(lián)系越多，該網(wǎng)絡(luò)密度就越大，說明網(wǎng)絡(luò)成員間的聯(lián)系越緊密[4]。

本研究中，網(wǎng)絡(luò)密度可以反映出微群學(xué)習(xí)者參與學(xué)習(xí)互動(dòng)交流的積極程度，通過對(duì)樣本成員關(guān)系矩陣進(jìn)行密度計(jì)算，得出學(xué)習(xí)者間的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)密度值為0.0274，密度值應(yīng)介于0 到 1之間，該值接近于0，說明從整體上看社群中學(xué)習(xí)者間的互動(dòng)緊密程度并不高，大多數(shù)成員間互動(dòng)關(guān)系非常稀疏。

（3）中心性分析

社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析中，中心性用來衡量個(gè)體或組織在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的重要性或權(quán)利[4]。通過它我們可以清楚看到誰占據(jù)網(wǎng)絡(luò)的中心。中心性由中心度和中心勢(shì)兩個(gè)指標(biāo)組成。

①點(diǎn)度中心性

點(diǎn)度中心性可以衡量社群網(wǎng)絡(luò)中的中心人物。包括度數(shù)中心度和度數(shù)中心勢(shì)。點(diǎn)的度數(shù)中心度由出度和入度組成。計(jì)算出點(diǎn)的度數(shù)中心度如表2所示。整體網(wǎng)絡(luò)圖的點(diǎn)度中心勢(shì)指數(shù)為31.361%，數(shù)值較小，說明該虛擬社群內(nèi)學(xué)習(xí)者之間的交流比較分散。

計(jì)算出2、21、6、16、17、20號(hào)度數(shù)中心度分別為38、33、18、23、18、16，排在前六位。說明他們是社群的核心成員，有很強(qiáng)的交互能力，在社群非正式學(xué)習(xí)活動(dòng)過程中居于重要地位。

其中2、6、21、4、3號(hào)成員出度較高，說明他們?cè)谏缛悍钦綄W(xué)習(xí)互動(dòng)過程中會(huì)積極主動(dòng)地與他人進(jìn)行交流，發(fā)表自己的學(xué)習(xí)觀點(diǎn)。成員2、21、16、20、18入度較高，表明他們?cè)趯W(xué)習(xí)互動(dòng)中會(huì)被更多學(xué)習(xí)者關(guān)注，分享的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)?zāi)芤鹌渌蓡T的信賴。

②中間中心性

中間中心性代表網(wǎng)絡(luò)中的個(gè)體控制其他個(gè)體之間交往的程度。如果某個(gè)行動(dòng)者中間中心性較高，那么他就處于網(wǎng)絡(luò)的重要位置[5]。

通過UCNIET計(jì)算出中間中心性指標(biāo)值如表3。社群圖的中間中心勢(shì)為32.01%，該值不是太高，說明該虛擬社群整體的控制能力較低。

從表3可知，成員21、2、1、12等在社群中擁有較大的中間中心度，說明他們?cè)谏缛褐刑幱谥匾倪B接位置，是網(wǎng)絡(luò)的核心，有很大的權(quán)利，對(duì)于其他學(xué)習(xí)者的相互交流起到促進(jìn)作用。而50、77、104、105號(hào)等成員的中間中心度是0，說明他們處于網(wǎng)絡(luò)的邊緣，在社群中沒有起到重要的作用。

從中心性分析可知，21、2、12、16號(hào)的點(diǎn)度中心度和中間中心度指標(biāo)都是靠前的，說明他們是微群中的活躍成員，交往能力較強(qiáng)，與群成員建立的聯(lián)系較多；同時(shí)也對(duì)群中其他成員間的交往產(chǎn)生一定影響，對(duì)整個(gè)社群互動(dòng)具有較高的控制能力。

（4）凝聚子群分析

凝聚子群是指社群中的一小群成員關(guān)系比較直接、緊密，從而形成的子群體。本文從凝聚子群的派系（Clique）和密度（E-lndex）對(duì)社群的凝聚子群進(jìn)行分析。

①派系分析

派系是建立在互惠關(guān)系基礎(chǔ)上的凝聚子群；對(duì)于二元有向關(guān)系網(wǎng)絡(luò)來說，派系中成員之間的關(guān)系是互惠的，并且不能向其中加入任何一個(gè)成員，否則將改變這個(gè)性質(zhì)[4。對(duì)該社群網(wǎng)的派系分析結(jié)果如表4所示。

從表4得知，將派系的最小規(guī)模設(shè)定為4，共形成18個(gè)派系。分析派系結(jié)果發(fā)現(xiàn)，有些成員出現(xiàn)在不同的派系中，如2、16、17號(hào)成員都出現(xiàn)在派系1、2、3中，他們即派系共享成員。共享成員出現(xiàn)在派系中的次數(shù)越多，說明他們與多數(shù)成員建立了較為密切的關(guān)系，是社群中的重要人物，發(fā)揮的作用比較大。

②凝聚子群密度

凝聚子群密度（E-I指數(shù)）是用來衡量在一個(gè)大的社群中派系林立的程度。其取值范圍是[-1，+1]，值越靠近1，表明關(guān)系越趨向于發(fā)生在群體之外，意味著派系林立的程度越?。辉较?1靠近，意味著關(guān)系越趨向于發(fā)生在群體之內(nèi)，派系林立的程度越大；值越接近于0，意味著關(guān)系越趨向于隨機(jī)分布，派系林立的現(xiàn)象越不明顯[4]。

通過UCINET6.0計(jì)算出該社群學(xué)習(xí)交流網(wǎng)絡(luò)的凝聚子群的密度為-0.925，非?？拷?1，說明該整體網(wǎng)絡(luò)中派系林立的現(xiàn)象較明顯，子群體內(nèi)部成員之間關(guān)系較緊密，互動(dòng)程度高，學(xué)習(xí)者在各自所在的小團(tuán)體中積極主動(dòng)地進(jìn)行著知識(shí)的交流互動(dòng)。而各子群間互動(dòng)較少，即不同小團(tuán)體中的學(xué)習(xí)者較少進(jìn)行交流活動(dòng)。

2.CMC內(nèi)容分析

（1）內(nèi)容分析框架的編碼

基于微博應(yīng)用的特點(diǎn)和學(xué)習(xí)的深度特征，并根據(jù)王陸教授提出的“互動(dòng)深度的定義”[6]、嚴(yán)亞利提出的“互動(dòng)深度表”和黎加厚教授提出的 “教師博客交互程度編碼方案”[7]進(jìn)行改進(jìn)，設(shè)計(jì)了微博社群中互動(dòng)深度的內(nèi)容分析編碼方案。

（2）分析過程與結(jié)果討論

①微博類型統(tǒng)計(jì)

筆者收集了“數(shù)學(xué)王國”微群從2013年8月2日至2014年10月2日間的交流數(shù)據(jù)，刪除與數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)無關(guān)的數(shù)據(jù)文本，共計(jì)398條。

在微博社群中，成員通過原發(fā)微博、轉(zhuǎn)發(fā)微博、評(píng)論微博、轉(zhuǎn)發(fā)評(píng)論的微博四類來進(jìn)行非正式學(xué)習(xí)交流活動(dòng)。而評(píng)論、轉(zhuǎn)發(fā)、轉(zhuǎn)發(fā)評(píng)論是社群成員間進(jìn)行互動(dòng)的三種微博類型，因此主要對(duì)這三類微博進(jìn)行逐條內(nèi)容分析。

統(tǒng)計(jì)收集的微博文本，原發(fā)類型的文本共88條，約占文本總數(shù)的22.11%，而轉(zhuǎn)發(fā)、評(píng)論、轉(zhuǎn)發(fā)評(píng)論等屬于學(xué)習(xí)互動(dòng)的文本共310條，約占77.89%。結(jié)合微群情況可知，“數(shù)學(xué)王國”微群成員主要進(jìn)行的是基于文本內(nèi)容的交流互動(dòng)活動(dòng)，對(duì)成員發(fā)布的微博進(jìn)行回復(fù)的頻率比較高，其中大部分的互動(dòng)內(nèi)容為成員在數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)過程中遇到的一些問題或?qū)W習(xí)體會(huì)等。成員之間通過評(píng)論、回復(fù)等來相互交流學(xué)習(xí)心得。

②文本互動(dòng)類型統(tǒng)計(jì)

依據(jù)改進(jìn)的編碼框架對(duì)310條微博互動(dòng)文本數(shù)據(jù)分析、編碼，統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表5所示。

從表5可以看出，群成員進(jìn)行淺度互動(dòng)的文本共125條，約占文本總數(shù)的40.32%，其互動(dòng)內(nèi)容主要是對(duì)他人發(fā)布問題的簡明態(tài)度或感受，如“互相學(xué)習(xí)”、“謝謝”等；或是簡單地表明觀點(diǎn)、提出建議或疑問，如“這個(gè)題目的答案是…”、“為什么…”等；還有個(gè)別簡單的轉(zhuǎn)發(fā)或偏離主題的評(píng)論。

中度交互文本共127條，占40.97%，主要是通過簡單陳述進(jìn)行互動(dòng)，針對(duì)他人的微博提出自己簡單的觀點(diǎn)或解決方案，或分析比較他人的觀點(diǎn)或建議，總結(jié)提出自己的看法。

深度互動(dòng)文本共58條，占18.71%，說明在微群中此類互動(dòng)發(fā)生較少。主要是對(duì)微博原文主題或評(píng)論進(jìn)行反思回應(yīng)，依據(jù)個(gè)人知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)提出個(gè)人觀點(diǎn)，較少對(duì)自己的觀點(diǎn)或他人評(píng)論進(jìn)行批判性思考。

同時(shí)可以看出，在該微群中學(xué)習(xí)者參與互動(dòng)程度的類型依次是簡單陳述（M1，占24.19%）、觀點(diǎn)再認(rèn)（S3，占21.29%）、簡單評(píng)論（S2，占12.58%）、深入陳述（D2，占9.03%）、比較分享（M2， 8.39%）、整理歸納（M3，占8.39%）、分析質(zhì)疑（D1，占8.39%）、簡單回應(yīng)（S1，占6.45%）、內(nèi)化遷移（D3，占1.29%）。說明成員在進(jìn)行學(xué)習(xí)互動(dòng)時(shí)，大多數(shù)是簡單陳述自己的觀點(diǎn)、對(duì)細(xì)節(jié)進(jìn)行追問，而對(duì)個(gè)人看法或他人評(píng)論進(jìn)行反思總結(jié)的較少，能對(duì)微博主題或他人觀點(diǎn)進(jìn)行批判性分析的則少之又少。

③微博類型與互動(dòng)子類分析

為更加深入了解群成員學(xué)習(xí)互動(dòng)的特征，分別對(duì)每種微博類型及其所表現(xiàn)的互動(dòng)子類進(jìn)行統(tǒng)計(jì)如表6所示。

從表6可以看出，成員大多使用評(píng)論進(jìn)行學(xué)習(xí)互動(dòng)，共306條，較少使用轉(zhuǎn)發(fā)評(píng)論。評(píng)論中以簡單評(píng)論為主，其次是簡單陳述，這說明群成員在互動(dòng)交流時(shí)只是簡單回答或提出建議，并不經(jīng)常給出詳細(xì)理由。轉(zhuǎn)發(fā)微博有3條，只是簡單對(duì)他人博文進(jìn)行轉(zhuǎn)發(fā)并沒有評(píng)論。轉(zhuǎn)發(fā)評(píng)論只有1條，屬于簡單回應(yīng)，即成員轉(zhuǎn)發(fā)時(shí)加以簡單的評(píng)論。

3.訪談結(jié)果分析

（1）對(duì)非正式學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)而言，大學(xué)生非正式學(xué)習(xí)的發(fā)生主要建立在興趣基礎(chǔ)之上，有時(shí)也會(huì)由其他方面的壓力引起。興趣往往是最好的老師，有了興趣就預(yù)示著一個(gè)良好的開端。記得有位博主說“所謂的非正式學(xué)習(xí)，對(duì)自己而言，大多處于興趣愛好”。利用微博開展學(xué)習(xí)首先是一個(gè)自主學(xué)習(xí)的過程，它需要學(xué)習(xí)者積極主動(dòng)的去發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)中遇到的問題或困惑并及時(shí)表達(dá)出來。

（2）社群互動(dòng)不頻繁——成員缺乏歸屬感。受訪者普遍覺得成員缺乏對(duì)微群的歸屬感?！坝谆稹闭J(rèn)為“群話題少或沒人發(fā)布問題，很多時(shí)候也就不會(huì)再去使用，偶爾進(jìn)去看看最近有什么動(dòng)態(tài)?！薄敖饠?shù)字”覺得“如果群內(nèi)沒有互動(dòng)，就覺得沒什么意思，也許就不怎么去關(guān)注了。”“鬼戍一城”認(rèn)為“如果大家能不斷地討論交流，提出的問題能得到回應(yīng)，才能更廣泛地了解大家遇到的問題，也可以擴(kuò)展自己的接觸面，社群才能和諧發(fā)展?！?/p>

（3）制定社群規(guī)范。制定群組制度是能創(chuàng)建一個(gè)和諧的討論交流環(huán)境，從而促進(jìn)非正式學(xué)習(xí)的有效開展，如“舟中河”？認(rèn)為“群一般多少會(huì)有些規(guī)則，如果大家都能遵守，共同交流，營造良好的社群學(xué)習(xí)氛圍”?！坝谆稹闭J(rèn)為“制定規(guī)則是有必要的，如果成員都能自律那最好，但有些比如發(fā)廣告，推銷等與群主旨無關(guān)的，影響了學(xué)習(xí)交流，勸阻不聽，那就一定要踢出。”

（4）參與者之間的交互程度與多種因素有關(guān)。受訪者認(rèn)為：學(xué)習(xí)者發(fā)布的話題相關(guān)性、學(xué)習(xí)者的分享意識(shí)會(huì)直接影響到成員間的交互程度。如果社群中成員主動(dòng)分享意識(shí)不強(qiáng)，不愿意回答其他成員的問題，交流就無法進(jìn)行。更主要的是社群中是否存在能幫助解決問題的“專家”，如果學(xué)習(xí)者發(fā)布的問題能夠得到有效的指導(dǎo)，成員才愿意并且逐步融入到學(xué)習(xí)交互中來，才能增強(qiáng)社群學(xué)習(xí)的凝聚力。

（5）學(xué)習(xí)收獲。在被問到是否有所收獲時(shí)，“舟中河”覺得“可能我在群里是屬于比較活躍的，我基本上都會(huì)積極回答他們的問題，所以覺得還挺開心的”。其他受訪者也認(rèn)為通過這個(gè)平臺(tái)解決了自己學(xué)習(xí)中的問題，收獲了一些朋友同時(shí)也提升了自己。但有時(shí)也得不到及時(shí)解決，大家在線的時(shí)間都不確定，有時(shí)會(huì)沒人回答，就通過其他途徑來解決了。

四、總結(jié)

通過以上分析，基于微博虛擬社群的大學(xué)生非正式學(xué)習(xí)有以下特點(diǎn)：

1.從社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析的角度看，社群成員間的互動(dòng)特征

（1）社群整體網(wǎng)絡(luò)密度小。在微博社群中學(xué)習(xí)者之間聯(lián)系不那么緊密，成員之間互動(dòng)不是特別頻繁，深度交互較少?？赡艹蓡T之間熟悉度不夠，或是有些成員缺乏對(duì)社群的歸屬感或信任感。

（2）由于社群成員間的互動(dòng)差異并逐漸形成核心成員和邊緣成員。核心成員在社群中占據(jù)著重要位置，對(duì)整個(gè)社群的互動(dòng)有重要作用。邊緣成員在社群中處于圍觀狀態(tài)，可能他們屬于只瀏覽不發(fā)言的“替代交互學(xué)習(xí)”者。

（3）社群中派系較多且派系林立程度大。社群成員之間的互動(dòng)交流多發(fā)生于凝聚子群內(nèi)部，且互動(dòng)分享程度比較高；而不同子群間學(xué)習(xí)者互動(dòng)較少。

2.從內(nèi)容分析的角度來看，成員與內(nèi)容之間的交互深度特征

（1）由于成員對(duì)某個(gè)領(lǐng)域有共同的興趣愛好或目標(biāo)追求而聚集到便捷的微博社群中來，社群成員的學(xué)習(xí)往往圍繞某一主題進(jìn)行，成員通常是針對(duì)領(lǐng)域?qū)W習(xí)過程中遇到的問題進(jìn)行討論，征詢意見、給出建議，分享學(xué)習(xí)心得或經(jīng)驗(yàn)等。

（2）社群成員以原發(fā)、評(píng)論、轉(zhuǎn)發(fā)及轉(zhuǎn)發(fā)評(píng)論四種方式進(jìn)行交流互動(dòng)，主要是以內(nèi)容交互的方式與其他成員進(jìn)行了比較積極的互動(dòng)且大部分是通過評(píng)論的形式。

（3）由于社群成員都是把學(xué)習(xí)生活中遇到的問題發(fā)布上來，帶有明顯的隨意性，使得學(xué)習(xí)社群中缺乏深度的交互，主要是針對(duì)他人的微博進(jìn)行簡短評(píng)論或給出建議，較少有針對(duì)某一內(nèi)容進(jìn)行深入、具體的學(xué)習(xí)交流。

五、建議

基于微博社群非正式學(xué)習(xí)的以上特點(diǎn)，為促進(jìn)社群的持續(xù)發(fā)展，筆者嘗試提出以下建議：

1.發(fā)展社群中領(lǐng)袖層

學(xué)習(xí)者參與非正式學(xué)習(xí)群體進(jìn)行學(xué)習(xí)，主要是群體中有共同興趣愛好者或群體能解決自己所遇問題。在“微博群”開展協(xié)作學(xué)習(xí)過程中，領(lǐng)袖層成員通過積極發(fā)言、共享信息、交流心得或與其他成員充分互動(dòng)，帶領(lǐng)學(xué)習(xí)者積極參與討論，解決其他成員的問題。因此，在非正式學(xué)習(xí)社群中，應(yīng)多培養(yǎng)意見領(lǐng)袖以引導(dǎo)學(xué)習(xí)者交流討論，有利于社群和諧學(xué)習(xí)氛圍的形成及非正式學(xué)習(xí)的有效開展。

2.引導(dǎo)社群中孤立者

成員的發(fā)帖沒有得到任何回應(yīng)，久而久之就不會(huì)參與交流，他們?nèi)狈?duì)社群的歸屬感和信任感，因此，社群中“專家”更應(yīng)該發(fā)揮作用，幫助并引導(dǎo)其他學(xué)習(xí)者參與互動(dòng)，既能促進(jìn)社群知識(shí)的發(fā)展，又有利于學(xué)習(xí)者的進(jìn)步。

3.豐富社群平臺(tái)中的信息資源

對(duì)于個(gè)體學(xué)習(xí)而言，個(gè)體特征以及信息資源對(duì)學(xué)習(xí)效果具有重要影響；信息資源可能來源于“微博群”成員的共享，也可能是由“領(lǐng)袖層”成員設(shè)計(jì)和整理的有組織的信息資源[8]。所以，必須倡導(dǎo)和促進(jìn)學(xué)習(xí)者多發(fā)布學(xué)習(xí)觀點(diǎn)、分享資源，才能夠帶動(dòng)更多的學(xué)習(xí)者參與交流和討論。

4.提高社群交互程度以保持社群學(xué)習(xí)的持續(xù)力

互動(dòng)作為網(wǎng)絡(luò)協(xié)作學(xué)習(xí)的核心要素，是促進(jìn)社群發(fā)展的決定性因素，社群中互動(dòng)的深度決定網(wǎng)上學(xué)習(xí)的真正發(fā)生。微博社群中的交互程度（如頻度和深度）會(huì)對(duì)社群非正式學(xué)習(xí)效果產(chǎn)生明顯的影響。如果交互程度過低，缺乏必要的解答和指導(dǎo)，很容易使成員對(duì)社群學(xué)習(xí)降低興趣，更不利于學(xué)習(xí)的真正發(fā)生。

六、結(jié)束語

本文通過社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法，借助Ucinet軟件分析了“數(shù)學(xué)王國”微群的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系，獲得了其網(wǎng)絡(luò)特征；并用內(nèi)容分析方法對(duì)其互動(dòng)內(nèi)容進(jìn)行分析，考察社群成員知識(shí)交互的過程和深度情況；在此基礎(chǔ)上進(jìn)行了討論并提出建議。但在基于這種開放的非正式學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，最主要的是學(xué)習(xí)者自身的主動(dòng)參與能力。本文僅為個(gè)案研究，研究范圍的限定在一定程度上影響了其結(jié)果的推廣，分析內(nèi)容有限，具有既定的局限性，還需做更深層次的研究。

參考文獻(xiàn)：

[1]劉軍.社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析導(dǎo)論[M].北京：社會(huì)科學(xué)文獻(xiàn)出版社，2004.

[2]周黎明，邱均平.基于網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)容分析法[J].情報(bào)學(xué)報(bào)，2005（5）：594-599.

[3]王陸.虛擬學(xué)習(xí)社區(qū)的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析[J].中國電化教育，2009（2）：5-11.

[4]劉軍.整體網(wǎng)分析講義一UCINET軟件實(shí)用指南[M].上海：格致出版社，2009：1-147.

[5]周智勇，陳仕品.微博虛擬學(xué)習(xí)社區(qū)互動(dòng)關(guān)系的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析[J].現(xiàn)代遠(yuǎn)距離教育，2012（5）：73-77.

[6]王陸.信息化教育研究中的新內(nèi)容：互動(dòng)關(guān)系研究[J].電化教育研究，2008（1）：11，17.

[7]嚴(yán)亞利，黎加厚.教師在線交流與深度互動(dòng)的能力評(píng)估研究——以海鹽教師博客群體的互動(dòng)深度分析為例[J].遠(yuǎn)程教育雜志，2010（2）：68-71.

[8]戴德寶，劉蕾.基于AMOS技術(shù)的“微博群”非正式學(xué)習(xí)模式研究[J].開放教育研究，2013（6）：108-116.

（編輯：楊馥紅）