網路分析小論文
網路分析小論文
【導語】 現在是一個資訊時代，網路特別的發達，那你瞭解網路分析麼？下面關於網路分析小論文 ，希望可以幫到您!
【摘要】 文章藉助社會網路分析軟體Ucinet，對影象Blog巴巴變平臺中的一個班級社群進行社會網路分析研究，從網路密度、中心性、小團體三個角度探討巴巴變虛擬學習社群的特點，並運用社群的無尺度網路特性進一步求證中心性和小團體的分析結果，最後對虛擬學習社群的建設提出建議。
【關鍵詞】 虛擬學習社群;社會網路分析;巴巴變;Ucinet
網路技術的迅猛發展影響了社會生活的各個方面，基於網路以計算機為媒介的知識交流的虛擬學習社群不斷湧現，其在教育上的應用改變了以往教學和學習缺乏溝通和交流的特點，教師和學生透過各種虛擬學習社群交流思想，共享知識，合作解決問題。學習是人際互動的結果，因此研究這些虛擬學習社群中人際互動的結構、特點對改善教育教學效果以及我們自身的學習有著重要的意義。而如今我國在這方面的研究尚未成熟，結合個案的社會網路分析研究較為少見。因此，本文選擇影象Blog巴巴變中的一個班級虛擬社群個案進行分析研究，以探討此虛擬社群的社會網路特徵。
一 虛擬學習社群的定義
在國外，Russell(1999)將網上學習社群定義為“一個採用某些技術手段來協調其成員和集體在學習方面需要的組織”，Kowch和Schwier(1997)明確定義虛擬學習社群是由自然意願及共同的理念和理想而結合在一起的群體[1]。
在國內，王陸教授(2004)提出虛擬學習社群是以建構主義學習理論為理論基礎，基於計算機資訊處理技術、計算機網路資源共享技術和多媒體資訊展示技術的新型遠端教育網路教學支撐平臺[2]。甘永成博士(2005)認為虛擬學習社群是一種學習目的性很強的虛擬社群，是線上學習和虛擬社群的結合[3]。
綜上所述，我們認為：虛擬學習社群作為一種基於網路的學習共同體，是線上學習和虛擬社群的結合。在任何學習環境中，互動都是保證學習效果的關鍵因素，虛擬學習社群的突出特徵之一就是互動性。Wagner從學習者與環境關係及其相互作用的角度認為，教學上的互動是指學習者與學習者所處的環境之間發生的時間，旨在改變學習者的狀態，引導學習者達到某種教學目標[4]。Garrison和Shale認為，互動是學習者和教員之間進行的能夠促進和支援教學過程的雙向通訊和交流活動[5]。Moore從學習者角度出發，對學習過程中的互動作出了三類劃分：一是學習者和課程內容的互動;二是學習者和教員的互動;三是學習者之間的互動。教學互動的目的是在學習者的學習過程中，透過各種相互交流和相互作用，改變學習者的行為，從而實現教學目標[6]。鑑於社會網路分析方法是一種新近興起的定量分析虛擬學習社群的研究方法。本文采用社會網路分析方法分析虛擬學習社群，以探討影象Blog巴巴變虛擬社群的互動性等特性，瞭解其互動行為，分析原因，從而提出建議，促進虛擬學習社群的發展和應用。
二 社會網路分析方法
社會網路指的是社會行動者及其相互關係的集合。一個社會網路是由多個點(社會行動者)和各點之間的連線(行動者之間的關係)組成的集合。人類學家Barnes(1954)首次使用“社會網路”的概念來分析挪威某漁村的社會結構以來，社會網路分析就被視為是研究社會結構的最簡單明瞭、最具有說服力的研究視角之一[7]。
社會網路分析方法是一種比較新的研究方法，我們可以把“社會網路分析”看成是一門對社會關係進行量化分析的藝術和技術,它主要是用於研究社會各行動者之間的相互關係, 可用於描述和測量網路社群成員之間的關係以及透過這些關係流動的各種有形或無形的東西。如資訊、資源、知識等。透過對行動者之間關係和聯絡的情況進行分析研究，得出行動者以及行動者之間的社會網路資訊，瞭解行動者的社會網路特徵。透過社會網路除了能顯示個人社會網路特徵外，還能夠了解許多社會現象，因為社會網路在組織中扮演著相當重要的無形角色。當人們在解決問題或是尋找合作伙伴時，通常都是遵循著所擁有的社會網路來尋找最可能協同活動的物件。該方法使用不同的概念評價網路不同的屬性，例如密度、中心度、小群體等等。社會網路分析被視為是研究社會結構的最簡單明朗、最具有說服力的研究視角之一[8]。
社會網路分析在國外發展已經比較成熟，但是，到目前為止，國內社會網路分析的系統論著還甚為少見，有關虛擬學習社群的社會網路分析研究還僅散見在少數個案研究中。社會網路研究方法無論在理論方法還是實證研究上都還不夠深入，加上分析軟體本身並未出現中文漢譯版本，所以本文重點運用Ucinet外文軟體分析虛擬社群的互動特性，以探討社會網路分析方法的具體應用方法。
三 巴巴變虛擬學習社群的社會網路分析概述
2006年下半年南京大學網路化學習與管理研究所首次聯合同時開課的各學校師生共同開展《學習科學與技術》這門課程的校際遠端協作學習。這次校際協作學習我們藉助了社會性影象軟體平臺――巴巴變，建立了校際協作思維導圖交流區(http://www.省略/group/elearning)，也建立了主要由海南師範大學三年級教育技術專業學生組成的“海師教育技術2004級”該小組。該小組設管理員3名，由授課教師和兩位學生組成，成員共40名，包括海南師範大學三年級教育技術學生、南京大學導學、本校指導教師以及協作學校教師，教學互動時間歷時一個學期。
下面就以“海師教育技術2004級”為例，運用社會網路分析方法對其進行分析，從網路密度、中心性、小團體三個角度探討巴巴變虛擬學習社群的特點。本文社會網路資訊分析採用軟體Ucinet的6.188版本。
四 資料統計及分析
在社會網路分析中，通常有兩種方法可以描述社會網路：矩陣代數方法和社群圖法[9]。小組的社會網路資訊我們透過小組組員之間的聯絡及相互評論統計出相應資料，並製作成關係矩陣，如表1所示。由此矩陣得出相應的社群圖，如圖1所示。
筆者在統計過程中，為了便於統計和觀察，採用數字替代了小組組員的暱稱(其中1是授課教師，6、8是南京大學導學，42是本校指導教師，4、43是協作學校教師，其餘是學生)。
對於表1所形成的矩陣，Xab=1表示成員a對成員b所發的帖做過評論(a是橫座標，b是縱座標)，相對圖1而言，則節點a連線一根有向線至節點b;Xab=0表示成員a沒有對成員b的帖做過評論，那麼在圖1中節點a與節點b之間則沒有連線。在圖1中我們可以看到左側獨立的節點都沒有與網狀圖中的節點有連線，說明這些成員與其他成員之間並沒有聯絡，而在實際中經統計調查，這部分成員很少登陸社群，而且沒有進行過任何發帖和評論行為。
1網路密度
密度表示的是社群成員間聯絡的緊密程度，固定規模組織的成員之間聯絡越多，網路的密度就越大。一般來說，關係緊密的團體合作行為會比較多，資訊流通較易，情感支援也會較好;而關係十分疏遠的團體，則常有資訊不通、情感支援少、協作程度低等問題出現[10]。密度值介於0和1之間，值越接近1則代表彼此間關係越緊密。在虛擬學習共同體中，密度計算反映了成員參與交流的積極程度。用Ucinet對矩陣進行密度計算，結果得出矩陣密度=0.0260。我們可以看出0.0260介於0和1之間，這個數字是一個很小的資料，我們可以認為成員間的聯絡很少。
2中心性分析
“中心性”是社會網路分析中的重點之一。個人或者組織在其社會網路中具有怎樣的權力，或者說居於怎樣的中心地位，這一思想是社會網路分析者最早探討的內容之一。通常，中心性又分為程度中心性、接近中心性、中介性和特徵向量中心性等[11]，其中程度中心性和中介性使用最為廣泛。程度中心性通常用來衡量誰在一個團體中成為最主要的中心人物。中介性表示的是行動者對資源控制的程度，表示一個點在多大程度上位於網路中其他點的“中間”。佔據這樣的位置越多，就越代表他具有很高的中介性[12]。
利用軟體Ucinet我們得出關係矩陣的程度中心性值，如表2所示，成員1外向程度中心性為21，是所有成員中最高的，標準化的外向程度中心性達到了50%，說明了成員1對其他成員都很關注，能夠充分發揮了教師指導與評價作用。但由於指導教師偏重的是對學生的評價，學生很少評論教師的作品，因此成員1的內向程度中心性只有2。縱觀全體成員內向中心性，我們也發現內向程度普遍很低，說明在該虛擬學習社群中還沒有出現很受成員關注的人物，也沒有出現影響力很高的成員。從外向程度中心性一欄我們還看到成員8相對其他成員來說出度值比較高，這說明其比較關注其他成員的情況，這與他作為導學身份是符合的。在表2中部分成員的外、內向程度中心性值都很低，甚至為0，這說明這些成員極少被人關注，也較少的去關注別人。
我們還得出整個網路的外向程度中心性為4.649%，對於一個虛擬學習社群來說這樣的程度中心性是比較低的，而整個網路的內向程度中心性為48.526%。從整個網路的外、內向程度中心性我們可以認為該社群的互動主要集中於教師與社群骨幹發起的討論，普通成員參與互動的積極性尚有待提高。
透過對群體的中介性分析，我們得出結果，矩陣的整個網路中介性是3.58%，節點標準化的中介性在1以上的只有3位成員。其中標準化中介性最高的成員1的值為3.688。透過表3我們知道整個小組的中介性集中在成員1、7和8中，這與中心性的分析結果是相一致的。成員1、7和8控制著整個小組資訊的流通，是資訊傳播的重要成員，而其他中介性為0的成員說明他們無法控制任何資訊的流通。但是我們也看到了整個小組的資訊流通依賴很少幾個人，這樣很容易形成資訊壟斷。
3 小團體分析
小團體或稱派系是在一個群體中聯絡緊密的非正式群體。團體中的行動者之間具有相對較強的、直接的、緊密的、經常的或者積極的關係。在本文的研究中，成員之間的互動是透過評論與被評論建立的，所以派系中的成員之間必須會出現相互評論的行為發生。利用Ucinet對群體進行小團體分析，得到6個小團體，如下表4所示：
從分析結果中我們可以看到，成員1在每一個小團體中都出現，而成員2也出現了3次以及成員7出現的2次。三個成員重疊性強，原因在於：授課教師會關注每位學生，對每位學生的作品進行評價，給予指導，特別是在對待發帖比較活躍的學生上，所以也就出現了活躍的成員2以及成員7在小團體中重疊次數相對較高。再次，學生也會形成以授課教師為中心這樣的一種學習模式，所以成員1都在每一個小團體中出現。
這些小團體對虛擬學習社群有著極為重要的意義。他們之間的互動非常緊密，在交流互動上積極主動，在一定程度上控制著資訊的流動，並且在長期的互動過程中形成了穩定的互動模式。在這有著43位組員的虛擬學習社群中，僅僅在少數人間建立了較為密切的聯絡，說明整個群體的互動性還不夠強。
網路分為隨機網路和無尺度網路。隨機網路的特點是絕大部分節點的連結數目大致相同，連線數目比平均數高許多或低許多的節點十分罕見。而無尺度網路的大部分節點只有少數幾個連線，而某些節點卻擁有與其他節點的`大量連線，這些具有大量連線的節點稱為“集散節點” [13]。
由圖1可知“海師教育技術2004級”小組組員之間的關係所形成的網路類似於無尺度網路。依據圖1，然後從無尺度網路角度分析得出，整個小組的互動中心是1，絕大部分的連線都離不開1(這與上文社會網路分析中的中心性以及小團體分析結果是一致的)。從中我們也可以看出節點1佔據了整個虛擬學習社群互動的重要地位。同時我們也看到幾乎所有連線都集中在幾個節點中(1、2、7和8等)，如果沒有了這些節點，那麼整個小組成員的互動將出現癱瘓狀態，無法進行交流學習。因此我們認為授課教師在該虛擬學習社群中的互動學習中起到了指導，中介的關鍵作用，而同時部分積極、主動參與互動的學生也會對整個虛擬學習社群的互動學習起重要的作用。
五 結論
一個成功的虛擬學習社群與其社會網路結構有著密切的關係。透過對班級社群“海師教育技術2004級”的社會網路分析研究。我們認為該社群是一個聯絡不緊密的學習社群，成員參與互動的積極程度不高，所以在進行虛擬社群學習的時候，我們應該加強成員之間的聯絡，尤其強調提倡成員更多地進行交流互動。再者，社群的成功需要適當數量的小團體，以形成共同的協作互動學習，所以基於虛擬社群的網路學習應當注重小組活動的設計，以促進學習者團體的內外部互動。巴巴變虛擬社群作為社會性軟體的虛擬社群，是一種以個體為中心的互動社群，它以某個體作為中心，有利於發揮個體的主動性與影響力，帶領、指導社群成員的互動。而在此優越性的背後，同時也容易導致大多數個體主要關注個人的知識管理，而忽視與他人的主動交流，影響社群的發展。
簡之，一個成功的虛擬學習社群，其成員聯絡應該是非常緊密的;我們提倡成員應儘可能多的進行互動;社群的中心人物應該發揮其帶頭作用，激發成員的主動性和積極性，利用其影響力管理、促進社群的良性發展;而在互動過程中，建立由多個成員組成的小團體或主題小團體，也是促進社群成員互動的有效策略。
六 結束語
由於時間關係，本研究只選取了巴巴變中的一個班級社群進行分析，小組的人數僅43人，這在一定程度上對分析結果會產生些許影響。再者，不管是在客觀上還是主觀上，都還存在著許多潛在的不穩定因素，比如：網路條件、課程設計、社群的人際關係，以及成員的學習態度等因素都會影響社群的互動。此外，本文的研究過程中也存在一些不足之處，利用社會網路分析方法也只是分析了“海師教育技術2004級”小組部分的主要網路特徵，還有更多的特徵有待進一步的深入研究;本文的分析只運用了一種軟體，而運用多種軟體分析同一虛擬社群或進行比較分析也有待進一步研究。因此，社會網路分析方法在虛擬學習社群中的應用還有待發展。
參考文獻
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[11]劉軍.社會網路分析導論[M].北京:社會科學文獻出版社,2004.
[13][美]Albert-Laszlo Barabasi, Eeic Bonabeau著,何毓嵩譯,曾少立校.無尺度網路. [EB/OB]