虚拟学习社区中知识共享的社会网络分析

第20卷现代教育技术V ol. 20 2010年第10期Modern Educational Technology No.10 2010 虚拟学习社区中知识共享的社会网络分析*

赖文华 叶新东

（温州大学 教师教育学院，浙江温州 325035）

【摘要】文章通过社会网络分析方法对虚拟学习社区中的知识共享行为进行了解析，在“技术论坛”中选取了一个月的交互数据作为样本，分别从密度、社群图、中心性、小团体以及小世界效应等方面来分析虚拟学习社区的知识共享的社会网络结构，并从意见领袖、小团体建设、弱连接、吸引孤立者等角度对社区建设提出相应的策略，以促进网络结构优化，促进虚拟学习社区集体智慧发展。

【关键词】虚拟学习社区；知识共享；社会网络分析

【中图分类号】G420 【文献标识码】A 【论文编号】1009—8097（2010）10—0097—05

一研究的背景与目的

在传统的知识共享过程中，正式的信息交流处于主要地位。如今，基于Web的虚拟社区提供了很多进行非正式信息交流的机会。Ganter Group的调查曾表明组织成员70%的信息和知识是在与他人的交流和沟通中获得的。网络环境为知识交流和共享提供了便利的平台，人们通过非正式渠道从经验丰富的社会成员那里获取并共享他们的知识，使隐性知识变成显性知识，使个人知识变成群体知识，群体知识通过成员的不断修正而得以改造和创新。

在知识共享的过程中，每个人都是知识网络中的节点，分别向其它个体传播知识，从而形成组织内知识流动过程的知识链，编织成一张巨大、复杂的知识网，网络上的每一环节对于建立组织知识共享机制都具有重要意义。社会网络已经成为了虚拟学习环境中的核心要素[1]。网络密度、联结强度、位置、角色、信任等社会网络要素都会影响知识转移过程。本文通过对虚拟学习社区的社会网络结构的解析，明确影响知识共享的渠道和影响因素，通过优化其社会网络结构的建议，促进显性知识和隐性知识的获取和传递。

二研究方法及对象

社会网络分析，是一种从量化的角度分析社会关系内在结构的研究方法。通过对成员之间关系与联结情况进行研究与分析，可以用于描述和测量成员之间的关系或通过这些关系流动的各种有形或无形的东西，如信息、资源等[2]。人际网络是知识共享的主要载体[3]。文章基于以下研究假设，开展对虚拟学习社区中的知识共享行为的分析。（1）成员以及其实施的交互行为是相互依赖的，而不是独立的、自主性的；（2）成员之间的关系是资源传递或者流动的“渠道”；（3）社会网络结构可以为成员的交互行为提供机会，也可能限制其行动；（4）网络模型把结构概念化为各个成员之间的关系模型。

在长期参与观察的基础上，本文采用简单随机取样方法，在2010年3月对“技术论坛”进行了一个月的调研，此期间共有171名成员参与，发布了618篇帖子，包括128个主题帖，被浏览总数为19755次。根据研究的需要，对虚拟学习社区中的成员的编号按照字母升序排列并进行编码，对帖子的数量和指向性进行了统计，并将数据转化为邻接矩阵，使用Ucinet软件对知识共享的交互结果进行了分析。

三研究结果与分析

1 网络密度分析

网络密度指的是一个网络中实际存在的联结数目除以可能存在的最大联结数目的比值。经过计算，本研究所采用样本的交互密度为0.0152。在实际的社会网络图中能够发现的最大密度是0.5[4]，有学者在相关的研究中得出在公共型社群网络密度达到0.14，科层类型的社群网络密度平均值为0.05，广场类型的社群网络密度明显较小，平均值为0.004[5]。从结果比较来看，该虚拟学习社区是一个稀疏型的社会网络结构，是一个相对松散的群体，成员之间沟通较少，知识难以扩散，不利于知识共享。这与虚拟学习社区中成员数量多、流动性高、网络规模大等因素有关系，与论坛主题较多、论题相对分散有关系。

2 社群图分析

社群图可以直观地表达关系网络，显示社群内人际关系

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的亲疏，体现群体的结构特征。在社群图中，社群成员之间的关系用有向箭头来表示。A~B表示A回复了B发表的帖子。为便于观察，未对社群图加权。

图1 “技术论坛”社群图

从图1可以看出大部分成员都处在交互的关系链上，也有一部分成员很少与其他成员进行交互，甚至是孤立的。网络节点相对稠密的区域说明成员之间的互动频繁、关系复杂；而网络稀疏的区域则说明了成员之间的互动较少。

为了便于观察和比较分析，本研究在图1的基础上去掉孤立节点和度数为1的节点，从而使复杂的网络结构更加清晰，如图2。可以非常直观的看出编号为85、123、25、7、94的成员，与其他成员之间的交流非常多，他们在虚拟学习社区中的身份分别均为“版主”，知名度高，受到了其他成员的敬重与信赖。他们经常引出新的论题，引导学习互动，具有较丰富的社交经验和专业知识，解决问题能力较强，具有强烈学习动机，乐于分享个人经验和心得，积极帮助其他成员学习知识，我们称其为“意见领袖”。尽管虚拟学习社区使传统的“科层制”网络结构趋于扁平化，但是意见领袖的作用不容忽略，他们是社区中的核心力量，对知识转移的方式和扩散都有很大的影响。

图2 社群简化图一图3 社群简化图二

虚拟学习社区中还有一部分成员是积极参与者，关注群

体内的话题和动态，提出自己的问题，参与群体成员之间的

交互，是社区网络结构链接关系的重要组成部分。如图3中

编号为114和135的成员，在虚拟学习论坛中的级别均是“论

坛游民”，虽然他们参与的互动不是很多，但是他们积极主动

和别人交流，点出度明显高于点入度，在知识传递和共享过

称中的作用不可忽视；而编号为40、43、72、73、119的成

员，点入度明显高于点出度，他们更愿意将自己遇到的问题

发布出来和大家一起讨论，或者是发布优质资源与大家一起

共享。

群体中的有些孤立者，与其他成员没有任何连接，共享

的知识或发布的主题没有被群体中的其他成员所关注，而且

他们也不积极去关注其他成员，对虚拟学习社区的知识建构

与共享的贡献不大。如图1中编号为56、115、120、138、161

的成员，级别均为“新手上路”，还没有融入到集体圈子中来。

此外，开放性的虚拟学习社区中还隐藏着很多“观望者”，本

研究所统计的128个帖子，共有收到了490个回复，被浏览过

19755次，平均每40次浏览才会有一次回复。

3 中心性分析

一些研究结果已经表明，网络位置可以显著影响个体和

组织所获得的成果，因为社会互动的结构将提升或强迫占据

特殊位置的个体接近一些有价值的资源，如任务建议、信息

策略和社会支持等等[6]。在社会网络中判断成员在整体网络中

重要性的分析方法很多，其中使用最普遍的就是中心性分析。

中心性是一个重要的个人结构位置指针，评价一个人重要与

否，衡量他/她的职务的地位优越性或特权性，在其社会网络

中具有怎样的权力，或者说居于怎样的中心地位，以及社会

声望等常用这一指针。

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