當(dāng)代大學(xué)生虛擬與現(xiàn)實(shí)社會人際關(guān)系的差異性分析

馮　銳　謝英香

【摘要】隨著互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為當(dāng)代大學(xué)生日常交際與學(xué)習(xí)的主要部分。網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)在很大程度上影響到 大學(xué)生的交際與學(xué)習(xí)。文章以大學(xué)某一班級為研究對象，利用社會網(wǎng)絡(luò)分析方法，對學(xué)生在虛擬社會與現(xiàn)實(shí)社會中的情感支持、 學(xué)習(xí)互助兩個方面進(jìn)行了人際關(guān)系量化分析。研究表明，該班級學(xué)生在虛擬與現(xiàn)實(shí)中的人際關(guān)系在情感支持與學(xué)習(xí)互助方面存 在顯著差異。

【關(guān)鍵詞】大學(xué)生；人際關(guān)系；社會網(wǎng)絡(luò)分析；差異性分析

【中圖分類號】G420 【文獻(xiàn)標(biāo)識碼】A 【論文編號】1009—8097（2009）01—0028—05

一 前言

網(wǎng)絡(luò)在短短數(shù)十年內(nèi)迅速改變著中國人的生活，網(wǎng)絡(luò)用 戶數(shù)量逐年增加。網(wǎng)絡(luò)在我們的工作和生活中扮演著重要角 色，網(wǎng)絡(luò)在給人們帶來了豐富多彩生活的同時，也帶來了很 多負(fù)面的影響和社會問題。據(jù) 2008 年中國互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng) 計(jì)報(bào)告顯示，截至 2008 年 6 月底，我國網(wǎng)民數(shù)量達(dá)到了 2.53 億，躍居世界第一位。其中大學(xué)生用戶數(shù)量位居前列。大學(xué) 生作為網(wǎng)絡(luò)用戶的主力軍，國家未來建設(shè)的棟梁之才，網(wǎng)絡(luò) 對他們的生活造成什么樣的影響，越來越引起人們的關(guān)注。 本文選擇了網(wǎng)絡(luò)對大學(xué)生人際關(guān)系的影響這一研究主題，利 用社會網(wǎng)絡(luò)分析方法分別就虛擬社會與現(xiàn)實(shí)社會中人際關(guān)系 的差異性進(jìn)行了對比研究。

為研究大學(xué)生的虛擬與現(xiàn)實(shí)人際關(guān)系的差異性，筆者選 取了與大學(xué)生的切身利益密切相關(guān)的情感支持和學(xué)業(yè)互助方 面的人際關(guān)系作為研究內(nèi)容。本文的研究目的與意義可以概 括為：第一，研究大學(xué)生在虛擬與現(xiàn)實(shí)中的人際關(guān)系概況； 第二，用比較直觀的方法揭示班級成員之間以及各小群體之 間的關(guān)系、密切程度等；第三，本文采用了一種新的研究方 法——社會網(wǎng)絡(luò)分析法，用 UCINET 及 NETDRAW 等社會網(wǎng) 絡(luò)分析軟件對數(shù)據(jù)進(jìn)行量化分析和可視化呈現(xiàn)。

二 研究方法

1研究內(nèi)容

本研究的問卷測試主要涉及以下兩個與學(xué)生的生活、學(xué)習(xí)密切相關(guān)的內(nèi)容：一，某班級學(xué)生虛擬社會及現(xiàn)實(shí)社會中 的有關(guān)情感支持方面的人際關(guān)系的基本情況；二，某班級學(xué) 生虛擬社會以及現(xiàn)實(shí)社會中的有關(guān)學(xué)業(yè)支持方面的人際關(guān)系 的基本情況。

2研究對象

筆者年初所做的一項(xiàng)“有關(guān)我校大學(xué)生電腦情況調(diào)查” 顯示，我校超過 50%的大學(xué)生配備了電腦，年級分布情況比 較均勻；在網(wǎng)絡(luò)使用時間、用途方面也不存在性別、年級差 異?；谶@種情況，筆者隨機(jī)抽取了我校二年級某班全體同 學(xué)作為調(diào)查對象。對該班學(xué)生采用不記名方式進(jìn)行了自填式 問卷調(diào)查。該班共有 28 名學(xué)生，年齡分布在 21-23 歲之間， 城鄉(xiāng)比例為 5：9。

3數(shù)據(jù)收集方法

本研究的數(shù)據(jù)主要是從回收的問卷中提取。由于此次問 卷調(diào)查是將該班全體學(xué)生集中起來測試，因此問卷的回收率 達(dá)到 100%。將學(xué)生集中起來測試，保證了學(xué)生之間互不影響， 結(jié)果更為真實(shí)可信。本研究提取的數(shù)據(jù)主要包括班級成員的 以下相關(guān)數(shù)據(jù)：點(diǎn)入度、點(diǎn)出度、點(diǎn)度平均度等。對有效樣 本的數(shù)據(jù)，統(tǒng)一輸入 UCINET 軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。

4研究方法

本文主要運(yùn)用了社會網(wǎng)絡(luò)分析的整體網(wǎng)絡(luò)分析法，從整 體網(wǎng)絡(luò)分析這個視角在關(guān)系層面上分析了該班級的整體人際 關(guān)系，并進(jìn)行了相關(guān)性及差異性的分析。

三 結(jié)果與分析

社會網(wǎng)絡(luò)的形式化表達(dá)方式有兩種：社群圖法和矩陣代 數(shù)法。[1]當(dāng)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)數(shù)目比較少時，利用社群圖法表示關(guān)系 網(wǎng)絡(luò)具有簡潔、清晰的優(yōu)點(diǎn)，網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)關(guān)系一目了然，網(wǎng)絡(luò) 結(jié)構(gòu)特征能夠比較明顯的呈現(xiàn)出來。但是當(dāng)網(wǎng)絡(luò)中數(shù)目節(jié)點(diǎn) 比較多，重疊比較厲害時，就很難分析出節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系。 因此，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)數(shù)目比較多時，往往使用矩陣代數(shù)法。 基于以上原因，本部分將綜合使用社群圖法和矩陣代數(shù)法對 收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

1情感關(guān)系網(wǎng)絡(luò)分析

直接詢問學(xué)生的情感關(guān)系網(wǎng)絡(luò)比較困難，學(xué)生可能會采取不合作或抵制的態(tài)度，隨意填寫問卷，導(dǎo)致問卷無效。因 此，在調(diào)查這個問題的時候，筆者設(shè)計(jì)了幾個看似很隨意， 但深度不斷增加的問題。最終分別選取了現(xiàn)實(shí)社會與網(wǎng)絡(luò)社 會中最能體現(xiàn)情感深度的問題進(jìn)行研究分析。

（1） 現(xiàn)實(shí)社會中的情感關(guān)系網(wǎng)絡(luò)分析

利用矩陣來表達(dá)各成員之間的關(guān)系如圖 1 所示，通過對相關(guān)資料[2],[3],[4]的研究，我們定義：在此矩陣中，Xij=1 表示 成員 i 選擇成員 j 作為傾訴對象，相對于社群圖而言，則在點(diǎn) i 和點(diǎn) j 之間存在一條由 i 指向 j 的有向線；Xij=0 表示的是成 員 i 沒有選擇成員 j 作為傾訴對象，在社群圖中，點(diǎn) i 和點(diǎn) j 之間就不存在任何連線。因此，最終得到的矩陣為二值非對 稱方陣，社群圖則是有向圖。

在圖 1 所示的矩陣中，大致可以看出成員之間的關(guān)系取 向，但是每個成員的具體情況卻無從得知。例如，我們無法 判斷出哪個成員在班級中的威信比較高，處于核心地位：哪 個成員位于邊緣地帶。以下，我們將從每個成員的點(diǎn)入度、 點(diǎn)出度、點(diǎn)連接度、點(diǎn)中心值這幾個方面分析這個問題。

在上圖所示矩陣中，點(diǎn) i 的點(diǎn)出度就是點(diǎn) i 所在行中格值 為“1”的總數(shù)，[5]表示的是點(diǎn) i 關(guān)注他人的情況；點(diǎn) i 的點(diǎn)入 度就是點(diǎn) i 所在列中格值為“1”的總數(shù)，表示的是成員 i 被 其他成員關(guān)注的情況。該值越大，說明該成員在群體中的威 信越高，越處于核心地位；點(diǎn) i 的連接度是描述點(diǎn) i 與其他多 少個點(diǎn)有直接關(guān)系的數(shù)量指標(biāo)，就是點(diǎn) i 的點(diǎn)入度與點(diǎn)出度之和。點(diǎn)中心值是點(diǎn)的連接度與網(wǎng)絡(luò)中連線總數(shù)之比，是對于 點(diǎn)的連接度的量化表示。該值越大，表示威信越大。

從分析結(jié)果來看，班級中不同成員具有不同的點(diǎn)入度和 點(diǎn)出度，連接度從高到低排列在前 7 位成員是 9，11，25，26，22，27，1。與班級內(nèi)的其他成員相比，他們屬于“明星”，但是再詳細(xì)區(qū)分的話，這幾個成員的具體情形并不相同。成 員 11，25，26 的連接度、點(diǎn)入度和點(diǎn)出度分別相同，對成員11，25，26 各自而言，點(diǎn)入度與點(diǎn)出度相當(dāng)；對與以上三者有相同連接度的成員 9 而言，他的點(diǎn)出度是該班級所有成員 中最高的，達(dá)到 6，然而點(diǎn)入度卻只有 1，說明該成員關(guān)注他 人的程度遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于被他人關(guān)注的程度。但是對于連接度也相 同的成員 22，27，1 而言，點(diǎn)入度、點(diǎn)出度差距就比較大， 成員 1 尤為突出。成員 1 的點(diǎn)入度是該班級所有成員中最高 的，但是點(diǎn)出度卻很低，說明該成員受到多人的關(guān)注，但是 自己卻較少的關(guān)注他人。另有部分成員位于班級的邊緣地帶。 但是，以上的圖 1 及表 1 并沒有直接反映出該班級成員的群 體結(jié)構(gòu)特征，而且成員之間的關(guān)系也未簡潔、明確地表現(xiàn)出 來。因此，為克服以上缺點(diǎn)，我們利用社群圖法來形象的描 繪該班級內(nèi)部成員之間的情感關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，在該圖中，將該班 級的 28 名成員用 1-28 表示，班級成員之間的關(guān)系用帶箭頭的 有向直線表示，箭頭指向表示關(guān)系的接收者。圖 2是利用 NETDRAW 軟件輸出的情感關(guān)系網(wǎng)絡(luò)圖。

圖 2 表明該班級的內(nèi)部結(jié)構(gòu)比較松散，大致可以分為 4 個群體。第一個群體包含了該班級的大部分成員，各成員之 間聯(lián)系比較緊密，成員之間的情感交流比較多；第二群體只 包含了 4、17、20 號成員，構(gòu)成了一個三方組；第三個群體 是 4 個孤立的成員：6、12、23、28 號成員，在他們之間不存 在情感交流，他們也不與班級的其他成員進(jìn)行情感方面的交 流；第四個群體包含了 4 個成員，但是與第二、第三群體結(jié) 構(gòu)并不相同。在此群體中，14 號成員與 7、18、24 之間存在 單向的情感交流，但是其他三者之間并不存在情感交流。我 們可以認(rèn)為第二、三、四群體是比較孤立的，他們不被班級 的其他成員關(guān)注，自己也不關(guān)注他人，屬于班級的邊緣人物。

（2） 虛擬社會的情感關(guān)系網(wǎng)絡(luò)分析

一般認(rèn)為，談話關(guān)系是雙向的，但是當(dāng)涉及到頻度的時 候，由于每個被調(diào)查者對頻度的理解程度并不相同，因此可 以認(rèn)為是單向的。例如，甲認(rèn)為他經(jīng)常與乙聊天，但是乙可 能并不認(rèn)為他經(jīng)常與甲聊天，而是更經(jīng)常的與丙聊天，此時， 甲與乙之間的關(guān)系就不可能是雙向的，而只能是單向的。通 過對圖 3 的分析發(fā)現(xiàn)，該班級可以分為三個比較大的群體： 第一個群體包含了 10 個孤立的成員。第二個群體包含了聯(lián)系 不密切、多為單向聯(lián)系的 16 個成員，部分點(diǎn)充當(dāng)了橋點(diǎn)。例 如 20 號點(diǎn)，如果失去該點(diǎn)，那么點(diǎn) 24、14、18、7 將會失去 與該群體中其他點(diǎn)進(jìn)行信息傳遞的機(jī)會。第三群體只包含了 2 個成員，這兩個成員保持單向聯(lián)系，在網(wǎng)上一般不與其他人 保持聯(lián)系，說明其人際關(guān)系比較單一。從對這個班級在網(wǎng)絡(luò) 環(huán)境下的聊天關(guān)系的整體分析可以看出，該班級的聊天關(guān)系 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)很松散。

（3） 現(xiàn)實(shí)社會與虛擬社會情感關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的比較 以下我們將從密度、點(diǎn)度平均度兩個方面對現(xiàn)實(shí)社會和

虛擬社會中的情感關(guān)系網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行比較?，F(xiàn)實(shí)社會中的情感關(guān) 系網(wǎng)絡(luò)矩陣標(biāo)記為“XianshiQ”，虛擬社會中的情感關(guān)系網(wǎng)絡(luò) 矩陣標(biāo)記為“XuniQ”。

密度 0.0529 0.0238 點(diǎn)度平均值 1.4286 0.6429 密度是網(wǎng)絡(luò)中人際關(guān)系的總體分布的量化表示，表示的是社群成員之間聯(lián)系的緊密程度。一定規(guī)模群體的成員之間 聯(lián)系越多，網(wǎng)絡(luò)的密度就越大。[6]一般來說，關(guān)系密切的成員 之間，情感支持比較多，而關(guān)系比較疏遠(yuǎn)的成員之間，情感 支持比較少，甚至是不存在情感支持的。密度的計(jì)算方法是 網(wǎng)絡(luò)中實(shí)際存在的連線數(shù)與可能存在的連線數(shù)之比，是一個從相互之間存在直接關(guān)系的點(diǎn)的多少這個意義上來說明網(wǎng)絡(luò) 中關(guān)系密切程度的相對指標(biāo)。從表 2 可以看出，該班級成員 之間在現(xiàn)實(shí)社會中的情感關(guān)系密度遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于虛擬社會中的情 感關(guān)系密度，達(dá)到 2 倍之多。

點(diǎn)度平均值測量的是一個圖中所有點(diǎn)的度數(shù)的平均值， 對于無向圖來說其表達(dá)式為：

在公式中，g 代表網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模， d 代表的是點(diǎn)度平均度，d（ni）指的是 ni 點(diǎn)的密度，L 是網(wǎng)絡(luò)圖中線的總數(shù)。從公式 中可以看出，若一個網(wǎng)絡(luò)圖中包含 L 條線，g 個點(diǎn)，那么點(diǎn)度 平均值就是 2×（總線數(shù)除以總點(diǎn)數(shù)）。對于有向圖來說，點(diǎn) 度平均值就是總線數(shù)除以總點(diǎn)數(shù)。[1]在計(jì)算總線數(shù)時，需要注 意：帶雙箭頭的直線應(yīng)算作是兩條直線。從表 2 中，我們可 以看出，現(xiàn)實(shí)社會中的情感關(guān)系的點(diǎn)度平均值是虛擬社會中 的情感關(guān)系的點(diǎn)度平均值的 2 倍之多。學(xué)生之間更傾向于在 現(xiàn)實(shí)社會中談?wù)撟约旱氖虑椤?/p>

現(xiàn)實(shí)社會中的情感關(guān)系與虛擬社會中的情感關(guān)系代表著 學(xué)生的情感關(guān)系的兩個方面。這樣的問題不能不引起我們的 關(guān)注：二者在多大程度上相似；現(xiàn)實(shí)社會中的情感支持是否 在虛擬社會中出現(xiàn)。這就涉及到矩陣的相關(guān)問題。UCINET 中提供的 QAP（Quadratic Assignment Procedure ，即二次指 派程序）可以用來分析矩陣之間的相關(guān)性。

這里的“Value”指的是這兩個矩陣實(shí)際的 Pearson 相關(guān) 系數(shù)；“Signif”是相關(guān)系數(shù)顯著性水平，該值越大，越說明 這兩個矩陣之間存在著強(qiáng)關(guān)系?！癆vg”指的是 N 次隨機(jī)計(jì)算 的相關(guān)系數(shù)的平均值（“0”是研究者希望出現(xiàn)的值，因?yàn)樵?值是隨機(jī)計(jì)算出來的相關(guān)系數(shù)的平均值。該值與實(shí)際的相關(guān) 系數(shù)差距越大，越說明兩個觀察數(shù)據(jù)之間關(guān)系大）；“SD”是 標(biāo)準(zhǔn)差；“P（Large）”是這種隨機(jī)計(jì)算的相關(guān)系數(shù)大于實(shí)際相 關(guān)系數(shù)的概率；“P（Small）”是隨機(jī)計(jì)算的相關(guān)系數(shù)小于實(shí) 際相關(guān)系數(shù)的概率；“NPerm”是隨機(jī)置換的次數(shù)，[1]本案例 中，筆者選擇的隨機(jī)置換次數(shù)為 5000。在此，我們關(guān)注的顯 著性水平。由表 3 可知，顯著性水平為 0.000，說明學(xué)生現(xiàn)實(shí) 社會中的情感關(guān)系與虛擬社會中的情感關(guān)系兩者之間存在顯 著性差異。Pearson 相關(guān)系數(shù)為 0.312，可以認(rèn)為 Xianshi 矩陣 與 Xuni 矩陣之間的相關(guān)性并不明顯，兩矩陣之間呈現(xiàn)正相關(guān)。

學(xué)生現(xiàn)實(shí)社會中的情感關(guān)系與虛擬社會中的情感關(guān)系兩 者之間存在顯著性差異，因此，我們可以認(rèn)為，網(wǎng)絡(luò)并沒有 影響到學(xué)生的情感人際關(guān)系。學(xué)生情感方面的人際關(guān)系是以 現(xiàn)實(shí)社會中的情感關(guān)系為主，虛擬社會中的情感關(guān)系可以看 做是對現(xiàn)實(shí)社會中情感人際關(guān)系的補(bǔ)充。

2學(xué)習(xí)互助關(guān)系網(wǎng)絡(luò)分析

在研究現(xiàn)實(shí)與網(wǎng)絡(luò)上的學(xué)習(xí)互助關(guān)系網(wǎng)絡(luò)這個問題時，筆者最終分別選擇了現(xiàn)實(shí)與虛擬網(wǎng)絡(luò)中的學(xué)業(yè)求助問題展開 研究。

（1） 現(xiàn)實(shí)中的學(xué)習(xí)互助關(guān)系網(wǎng)絡(luò)分析

從圖 4 中，我們可以看到，成員之間聯(lián)系比較緊密，當(dāng) 然也有部分點(diǎn)處于邊緣地帶，他們很少幫助別人，也很少得 到別人的幫助。經(jīng)過深入調(diào)查得知，那些點(diǎn)入度比較高的點(diǎn) 代表的成員，在班級中處于核心地位，人緣不錯，待人比較 熱情，學(xué)習(xí)成績不錯，有能力幫同學(xué)解決問題，因此，當(dāng)遇到課業(yè)問題時，很多人求助于他們。

（2） 虛擬社會中的學(xué)習(xí)互助關(guān)系網(wǎng)絡(luò)分析

從上圖中，我們可以清楚的看到該班級成員大致可以分為三個群體。分別是：相互之間有關(guān)系，但關(guān)系強(qiáng)度并不大 的第一群體，由相互獨(dú)立的各成員組成的第二群體以及只有 5 個成員組成的第三群體。這三個群體之間相互獨(dú)立，不存在 任何關(guān)系。

（3） 現(xiàn)實(shí)社會與虛擬社會中學(xué)習(xí)互助關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的比較 在此，我們?nèi)匀徊捎?UCINET中提供的二次指派程序

QAP 來分析兩種學(xué)習(xí)互助關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的差異性水平以及二者的 相關(guān)性?，F(xiàn)實(shí)社會中的學(xué)習(xí)互助關(guān)系矩陣用“XianshiX”來標(biāo) 記，虛擬社會中的學(xué)習(xí)互助關(guān)系矩陣用“XuniX”來標(biāo)記。

“Signif”相關(guān)系數(shù)顯著性水平值為 0.017，說明學(xué)生現(xiàn) 實(shí)中的學(xué)習(xí)互助關(guān)系網(wǎng)絡(luò)與虛擬社會中的學(xué)習(xí)互助關(guān)系網(wǎng)絡(luò) 存在差異，但差異性并不顯著。Pearson 相關(guān)系數(shù)為 0.114， 說明兩個學(xué)習(xí)互助關(guān)系網(wǎng)絡(luò)之間是正相關(guān)，但是相關(guān)性水平 很低，兩者之間不存在強(qiáng)關(guān)系。

經(jīng)過以上的分析與比較，我們可以得到這樣的結(jié)論：學(xué) 生的學(xué)習(xí)互助關(guān)系以面對面的互助為主。對此結(jié)論可以這樣 解釋：面對面的交流能夠比較清楚的進(jìn)行，而且學(xué)生住在一 起，為這種面對面的交流提供了條件。

3進(jìn)一步分析

經(jīng)過以上的分析，我們已經(jīng)得知，學(xué)生的人際關(guān)系以現(xiàn)實(shí)社會中的人際關(guān)系為主。但是這樣的問題卻再次引起我們 的關(guān)注：現(xiàn)實(shí)社會中的情感關(guān)系在多大程度上影響到現(xiàn)實(shí)社 會與虛擬社會中的學(xué)習(xí)互助關(guān)系？ 因此，我們對本文所涉及 到的四個矩陣進(jìn)行了相關(guān)性分析。

由表 5 可知，各矩陣之間均呈現(xiàn)正相關(guān)?，F(xiàn)實(shí)社會中的 情感關(guān)系會帶進(jìn)虛擬社會中；相比而言，現(xiàn)實(shí)社會中的情感 關(guān)系對現(xiàn)實(shí)社會中的學(xué)習(xí)互助的影響要大于對虛擬社會中的 學(xué)習(xí)互助的影響；虛擬社會中的學(xué)習(xí)互助受虛擬社會中的情 感關(guān)系的影響稍大一些。這與我們的常識比較符合。情感關(guān) 系在一定程度上影響到學(xué)習(xí)求助對象的選擇。

四 結(jié)束語

本文只是一個個案研究，運(yùn)用社會網(wǎng)絡(luò)分析方法，利用 UCINET 軟件對某班級學(xué)生的虛擬社會和現(xiàn)實(shí)社會的人際關(guān) 系進(jìn)行分析，獲得兩種不同情況下的人際關(guān)系的概況。但研 究結(jié)果只適用于與本案例相似的環(huán)境。在研究過程中，還存 在著很多不足。只選取了具有代表性的某班級，該班級成員 數(shù)目也不夠多，在這一定程度上了影響了本文的研究結(jié)果。

在今后的研究中，如何采用多種研究手段，有效利用社會網(wǎng)絡(luò)分析方法這個新視角研究問題，還需要做更深層次的研究。

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