博客社区中好友链接的社会网络分析

博客社区中好友链接的社会网络分析———以科学网的博客社区为分析案例

汪维富，钟志贤

作者：汪维富，钟志贤

单位：汪维富，江西师范大学课程与教学研究所硕士研究生; 钟志贤，江西广播电视大学副校长，江西师范大学教授，博士。

基金项目：西省教育科学“十一五”规划重点项目：“面向教师信息素养提高的Web2．0 内容模型研究”; 江西省教育厅高校教改委托项目“Web2．0 时代大学生课外竞赛与就业创业能力的实践研究”的成果之一。

出处来源：《现代远距离教育》2010 年第5 期总第131 期

【摘要】本文以科学网的博客社区作为研究样本，以博主好友链接为研究内容，以社会网络分析为方法，利用UCINET 和Pajek 软件，探究了该博客社区中博主好友链接的网络特征，包括网络的密度、小世界效应、中心度、中心势等，描绘了该网络的社群图，揭示了该博客社区的信息交流与人际互动特征。

【关键词】博客社区; 社会网络分析; 好友链接; 社群图

一、引言

博客是个人自由进行信息创造、表达、交流的网络空间，体现了Web2．0 时代的个性化、创造性与社区化的技术与文化特征。博客虚拟社区是博客与博客之间通过多种互动关系而构成的虚拟社区。互动方式包括建立好友链接、博客互访、评论好友日志、转载或分享好友资源等。博客之间为什么要实现互动，形成关系紧密的博客社区?

其一，相互分享，以相对稳固的合作互惠方式来促进群体的共同发展。根据群体动力理论与社会凝聚力理论［1］，群体的形成与发展的关键是不同成员的需求能在合作行为中得到满足，以不断增强社会性依赖与凝聚力。博客社区是由自组织性的群体组成，博主需要主动分享有用的知识或问题，以合作互惠的方式满足各自的知识、需求，长期互动会产生相对稳固的人际圈。

其二，知道知识分布在哪里( Where ) 或谁知道Who) 比知识本身( What) 更有价值。在信息激增时代，要想在浩瀚的信息海洋中遨游，除了提升信息素养外，最重要的一点就是参与专业学习共同体，和专家或趣味相投的人建立联结，通过互动知晓“谁”或“哪里”__________有需要的信息。据研究，人们倾向于向朋友或同事求助的程度，比向其它信息资源如数据库或文件资料求助的程度要多出五倍［2］，以人为中心来组织知识网络、聚集社会资本比单纯地诉诸于信息资源库重要的多。博客社区就是以用户为中心来组织可持续增长的知识网络，平等地建立起超越现实的赛伯人际网络，以方便获取寄存在“好友”节点的知识，使其充当知识的代理。

其三，培育信息时代学习者的自主、创造与分享的学习态度。不断涌现的Web2．0 技术为信息时代的学习者提供了系列有价值的学习工具，但这并不能保证学习的有效发生。数字化学习的效果有赖于尊重、开放、分享、面对和接纳的态度，尤其要学会“先给后得”的气度，你所给出的一切，其实都是给你自己的!［3］博客是目前最为常用的Web2．0 个人出版平台，是较为适宜的培育学习者信息时代学习能力与态度的网络环境。人一般都具有、归属与爱的需要，社区在一定程度消除了虚拟网络的枯燥感与孤独感，博主既依靠互动满足自己的信息消费需求，更希望通过主动参与创造贡献更精彩、更得意的思考来博得社区成员的认同、关注与尊重。因此，基于博客社区促进学习者的自主、创造与分享的学习态度是可能的。

然而，目前博客的使用主要还是个人行为，缺乏深度互动，为了发挥博客社区的集体智能，不断相互合作、切磋与竞争形成专业共同体甚至学术流派，促进知识共享与创新，进行博客社区的交流互动研究具有显著的重要意义。

二、理解社会网络分析

社会网络( Social Network) 是指社会行动者( SocialActor) 及其之间的关系集合［4］。它是由多个节点( 行动者) 和节点之间的连线( 关系) 组合而成的，节点可以是个人、组织和国家等社会要素或实体; 连线可以是友情、

商业往来和信息共享等关系。而社会网络分析( SocialNetwork Analysis，SNA) 就是对社会网络中的关系进行量化分析的艺术和技术，可用于描述和测量网络社群成员之间的关系，以及经由这些关系流动的各种有形或无形的东西。本文运用社会网络分析方法，选择科学网的博客社区作为样本来源，试图从该博客社区的好友链接网络视角来探究交流互动问题，了解博客之间的交流现状，描绘博客之间关联的社群图，以揭示博客社区的交流结构与特征，为促进虚拟社区中的信息交流与人际互动提供建议。

三、研究过程

1．选取样本

科学网的博客社区是履行实名制的虚拟社会网络，博主身份主要以科研人员、学校教师、技术人员等高级知识分子为主，定期地在博客首页推荐博主们当下共同关注的话题，是典型的跨学科学术共同体。本文从该博客社区选取研究样本，以博客主页中的“博主好友”链接关系作为研究内容。每位博主就是一个节点，其一条好友链接即节点间的一条关系。一位博主可能有许多好友链接，即该博主节点与许多其他博主节点建立了关系。博主之间相互建立“好友”关系，就形成了行动者之间的好友链接网络。

由于该博客社区的总体样本较大，抽样又最好保证链接网络连续性、相互性、关联性的真实特征，因此本文选择采用滚雪球抽样( Snowball Sampling) ，即“行动者提名其他行动者，这些行动者构成了一阶网络域( First OrderZone of the Network) ，研究者在此基础上得到二阶网络域、三阶网络域等”。［5］先选择一位博主作为行动者的提名起点，即一阶网络域，再据该博主的“博主好友”来提名二阶网络域，最后根据二阶网络域中每位行动者的“博主好友”来提名三阶网络域，所有提名的行动者构成研究样本。最后共提名206 位行动者，即206 个节点。

2．构建矩阵数据

社会网络一般可用矩阵法与社群图来进行描述。矩阵法，即把社会网络中的每个节点分别按行与列的方式排列即可形成网络矩阵。［6］本文研究的是链接关系，形成有方向性的邻接矩阵( Adjacency Matrix) ，如图1 所示。若博主ni在自己的“博主好友”中列有博主nj，则矩阵中的关系数据aij = 1，与此同时，若nj的“博主好友”中没有ni，则aji = 0。该研究样本是一个206 ×206 的有向矩阵，序号是用来代替博主的真实姓名的，1、0 用来表示有无链接。

3．确定研究视角

图1 科学网博客社区的样本网络矩阵( 部分)社会网络分析方法作为一种较为成熟的社会学方法，逐渐形成了许多特有的分析概念与特征，如密度、中心度、派系、凝聚子群等。本文选择下列几种关键性指标作为研究视角。

( 1) 密度( Density) : 用来描述网络中各个节点关联的紧密程度，数学上以网络中节点间实际拥有的连接数与最多可能拥有的连接数的比例来表达。完备图( CompleteGraph) 是理解密度的一个重要概念，是指每个节点都与所有其他节点直接连接，即“最多可能拥有的连接数”，其密度为1，而通常的密度大小则反映出网络图在多大程度上具有这种完备性。