大學(xué)生認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)與現(xiàn)實社會網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)研究

林 娜，林 峰，周秋紅

(1.閩南師范大學(xué)教育科學(xué)學(xué)院,福建 漳州 363000;2.廣州松田職業(yè)學(xué)院心理咨詢中心，廣東 廣州 510000)

青春期的大學(xué)生，自我意識高漲，內(nèi)心世界豐富，情緒兩極化，他們既需要傾訴的對象來交流情感，也需要有保守秘密的地方，渴求追求深厚的友誼，期盼親密的情感聯(lián)系[1]。同時，大學(xué)生也處于社會化的關(guān)鍵時期，人際關(guān)系對個體發(fā)展尤為重要，其人際關(guān)系主要可以分為親子關(guān)系、同學(xué)關(guān)系和師生關(guān)系。而同學(xué)關(guān)系在這個時期扮演了相當(dāng)重要的角色，大多數(shù)學(xué)生其第一次離開家庭，走向陌生城市，進(jìn)入大學(xué)校園，以往熟悉的朋友圈也遠(yuǎn)在他方。如何融入新的班集體以及處理與班級成員關(guān)系，是大學(xué)生面對的重要問題，那么他們能否準(zhǔn)確地感知其班級人際關(guān)系至關(guān)重要呢[2]？研究表明，同伴關(guān)系對學(xué)生學(xué)習(xí)目標(biāo)的確定和學(xué)業(yè)成績均有影響[3]。

“社會網(wǎng)絡(luò)分析”(Social Network Analysis，SNA)是由社會學(xué)家依據(jù)數(shù)學(xué)方法、圖論等發(fā)展起來的定量分析方法，用于描述和探究個體之間的關(guān)系及其中所包含的如資源、信息等，并對此建模，深入研究這些關(guān)系與個體行為之間的相互影響[4]。社會網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)和分析過程不同于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析。分析屬性數(shù)據(jù)的前提是變量間相互獨立，分析屬性數(shù)據(jù)相關(guān)的方法有相關(guān)分析、回歸分析、列聯(lián)表分析等。而關(guān)系數(shù)據(jù)是關(guān)于聯(lián)系、接觸、聯(lián)絡(luò)或者聚會等方面的數(shù)據(jù)。這類數(shù)據(jù)把一個行動者與另一個行動者連接在一起，因此不能還原為單個行動者的屬性。盡管對這些關(guān)系也可以進(jìn)行常規(guī)的定量統(tǒng)計分析，但是社會網(wǎng)絡(luò)分析方法更適用于分析此類數(shù)據(jù)。SNA從“關(guān)系”角度出發(fā)研究社會現(xiàn)象和社會結(jié)構(gòu)，進(jìn)而捕捉社會結(jié)構(gòu)形成的態(tài)度和行為[5]。個體既影響社會網(wǎng)絡(luò),也被其所處的社會網(wǎng)絡(luò)所影響[6]。

然而，研究發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)社會網(wǎng)絡(luò)分析更多的是基于客觀描述的社會網(wǎng)絡(luò)，側(cè)重于雙方對關(guān)系的觀察，最終得到的社會網(wǎng)絡(luò)，其小世界特性不明顯，現(xiàn)實網(wǎng)絡(luò)聚集性較弱[7]。Krackhardt針對Bernard等人提出的個體間互動行為的觀察測量數(shù)據(jù)與自我報告形式的數(shù)據(jù)間存在的偏差問題，提出了認(rèn)知視角即自我報告是個體通過大腦對互動行為的再次認(rèn)知過程，其目的并非回憶真實互動行為[8]。在個體認(rèn)知的基礎(chǔ)上，Krackhardt提出“認(rèn)知社會結(jié)構(gòu)”的概念，并逐步完善了認(rèn)知社會結(jié)構(gòu)的理論、方法與應(yīng)用。

大學(xué)生正處于從形象思維到抽象邏輯思維的過渡期，從高二開始 (16、17歲)，抽象邏輯思維開始占優(yōu)勢，并到大學(xué)時期日漸成熟[1]。人際關(guān)系是抽象且無形的，那么此時大學(xué)生能否準(zhǔn)確感知所處的人際關(guān)系，然后去平衡這種關(guān)系呢？以往研究表明,人際關(guān)系可影響大學(xué)生的自我概念、學(xué)業(yè)成績、心理健康、自我效能感等方面的發(fā)展[9]。大學(xué)時期是人生中生理和心理趨向成熟的重要階段。學(xué)習(xí)和交往是此段時期中兩件主要大事。研究目的在于了解大學(xué)生能否正確感知所處人際關(guān)系網(wǎng)絡(luò),從而為大學(xué)生的良好心理素質(zhì)的發(fā)展和積極情感的獲得提供必要的理論支持。

一 研究方法

(一)被試

采用整群抽樣的方法，隨機(jī)選取某大學(xué)大一新生4個班級共115名學(xué)生(男生21人，女生94人)。年齡范圍17-22歲，M=18.84，SD=0.91。

(二)工具和施測過程

1.感知社會網(wǎng)絡(luò)調(diào)查問卷。每個被試要求寫出：“班級每位同學(xué)在班級里的好朋友？”每個被訪者給了調(diào)查者一個完整的認(rèn)知地圖，表明他或她班級中的誰和誰是親密朋友的感知。

2.現(xiàn)實社會網(wǎng)絡(luò)。研究使用Krackhardt的方法，用局部匯總結(jié)構(gòu)法和一致性結(jié)構(gòu)法來表示現(xiàn)實友誼網(wǎng)絡(luò)[9]。局部匯總結(jié)構(gòu)法有兩種：交集局部匯總結(jié)構(gòu)法和并集局部匯總結(jié)構(gòu)法。在交集局部匯總結(jié)構(gòu)法(Ri,j,i∩Ri,j,j)中，當(dāng)在i和j兩者的感知社會網(wǎng)絡(luò)中i都選擇j，在現(xiàn)實社會網(wǎng)絡(luò)中就呈現(xiàn)個體i和j之間的友誼關(guān)系；在并集局部匯總結(jié)構(gòu)法(Ri,j,i∪Ri,j,j)中，當(dāng)在i或者j其中一方的感知社會網(wǎng)絡(luò)中i選擇j，在現(xiàn)實社會網(wǎng)絡(luò)中就呈現(xiàn)i和j之間的友誼關(guān)系；在一致性結(jié)構(gòu)法中，當(dāng)班級成員中有一定比例的人感知社會網(wǎng)絡(luò)中認(rèn)為i與j之間有關(guān)系，那么就呈現(xiàn)這種關(guān)系，如下，閾值通常取0.5，也即當(dāng)且僅當(dāng)網(wǎng)絡(luò)中50%及其以上的成員感知到該二元組的關(guān)系存在時，那么i到j(luò)存在這種關(guān)系。

3.數(shù)據(jù)分析方法。首先，采用Excel 2007工具將問卷上的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為鄰接矩陣數(shù)據(jù)形式；其次，使用Ucinet 6.0軟件和Pajek軟件等對社會網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理，并進(jìn)行可視化處理，計算認(rèn)知和現(xiàn)實社會網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)性。

二 結(jié)果與分析

(一)網(wǎng)絡(luò)可視化

在圖論與網(wǎng)絡(luò)分析中，網(wǎng)絡(luò)圖中的節(jié)點代表個體，節(jié)點之間的連邊表示個體之間的聯(lián)系。度中心性(Degree Centrality)是指在社會網(wǎng)絡(luò)中表現(xiàn)節(jié)點中心性的度量指標(biāo)，包括入度和出度。節(jié)點的入度越大，表明個體在網(wǎng)絡(luò)中越受歡迎，該個體在網(wǎng)絡(luò)中就越重要[11]?；诮⑵饋淼木W(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖，使用一系列中心性度量方法就可以計算出哪個個體比其他個體更重要。

1.認(rèn)知社會網(wǎng)絡(luò)圖譜。圖1呈現(xiàn)的是從這四個班級隨機(jī)選取的某個體(K=20)的感知社會網(wǎng)絡(luò)社群圖。由如圖1可看出，2號指向3號，即2號選擇3號為好朋友；接收的弧越多說明其被選擇為親密朋友的次數(shù)越多，則這個節(jié)點越大。其入度越大說明其的中心性越高，在班級較受歡迎。如圖1所示，節(jié)點26的入度為9，是班級內(nèi)入度最大的個體，表明其在班級最受歡迎。

圖1 認(rèn)知圖譜(社群圖)

注：圓圈代表每一個被試,數(shù)字代表被試編號,顏色代表軟件相同入度。

圖2 交集局部匯總結(jié)構(gòu)Intersection LAS

圖3 并集局部匯總結(jié)構(gòu)Union LAS

圖4為一致性結(jié)構(gòu)匯總現(xiàn)實圖譜，觀察者k的個體認(rèn)知結(jié)構(gòu)匯總，確定臨界值作為判斷雙方關(guān)系存在與否的標(biāo)準(zhǔn)。統(tǒng)計公式為:

臨界值介于0～1之間，通常設(shè)為0.5。

本研究中取臨界值為0.5，即50%的人所感知到的認(rèn)知社會網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)匯總，如圖4。即多數(shù)人法則，若網(wǎng)絡(luò)中達(dá)到50%以上的成員感知到某種關(guān)系存在便認(rèn)為該關(guān)系存在。如班級50%的人認(rèn)為：8號與13號選擇彼此為朋友，11號選擇13號12號10號7號27號26號為他的朋友。

在圖4中，匯總一致結(jié)構(gòu)的圖中，我們看到了相當(dāng)程度的等級結(jié)構(gòu)，其中個體18獲得了最多的“好朋友”提名。然而，沒有人選擇個體25為好朋友。

圖4 一致性結(jié)構(gòu) Consensus

(二)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)性

1.明星度(入度)相關(guān)。由于社會網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)通常是在一定情境下發(fā)生的，區(qū)別于一般的心理測量數(shù)據(jù)即屬性數(shù)據(jù)，假設(shè)屬性數(shù)據(jù)之間相互獨立，而社會網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)之間通常不獨立，自變量矩陣和因變量矩陣之間可能存在自相關(guān)(autocorrelation)問題。這些社會網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)通常體現(xiàn)了人的心理和行為交互影響。該研究中的班級人際關(guān)系,在每一組數(shù)據(jù)中，個體的值往往與其他個體的值相關(guān)聯(lián)，如個體1選擇了個體2，個體1也選擇了個體3，這兩個關(guān)系之間并不獨立，也即數(shù)據(jù)出現(xiàn)了自相關(guān)。這樣的數(shù)據(jù)會引發(fā)一些問題。例如，在完全共線性的條件下，將得不到參數(shù)的估計量。解決自相關(guān)的一個方法就是使用非參檢驗來確定自變量是否為因變量顯著的預(yù)測因子。

在研究“關(guān)系”數(shù)據(jù)的關(guān)系的時候，社會網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的研究者提出了如下方法：二次指派程序QAP法可用于一個矩陣的行和列同時進(jìn)行置換，再有MRQAP階層回歸分析針對多個網(wǎng)絡(luò)矩陣對一個網(wǎng)絡(luò)矩陣的相關(guān)性[5]。Ucinet軟件提供了QAP方法和MRQAP方回歸檢驗關(guān)系數(shù)據(jù)。

表1 匯總了認(rèn)知社會網(wǎng)絡(luò)與局部匯總結(jié)構(gòu)的QAP相關(guān)結(jié)果，認(rèn)知社會網(wǎng)絡(luò)和現(xiàn)實社會網(wǎng)絡(luò)(除k=1外)均達(dá)到中等以上相關(guān)(r>0.4)。其中交集局部匯總結(jié)構(gòu)與并集局部匯總結(jié)構(gòu)相關(guān)為r=0.72，與一致性結(jié)構(gòu)相關(guān)r=0.9；并集局部匯總結(jié)構(gòu)與一致性結(jié)構(gòu)相關(guān)r=0.67。k=1～28個體的“片”與交集局部匯總結(jié)構(gòu)匯總、交集局部匯總及一致性結(jié)構(gòu)匯總均存在正相關(guān)。結(jié)果表明個體認(rèn)知中的人際關(guān)系圖譜是真實的。

表1 認(rèn)知社會網(wǎng)絡(luò)與現(xiàn)實網(wǎng)絡(luò)明星度QAP相關(guān)匯總

續(xù)表1 認(rèn)知社會網(wǎng)絡(luò)與現(xiàn)實網(wǎng)絡(luò)明星度QAP相關(guān)匯總

注：*p<0.05，**p<0.01

2.認(rèn)知社會網(wǎng)絡(luò)與現(xiàn)實社會網(wǎng)絡(luò)之間的相關(guān)區(qū)間。表2統(tǒng)計其中一個班級28位個體認(rèn)知社會網(wǎng)絡(luò)和三種方法匯總得到的現(xiàn)實社會網(wǎng)絡(luò)之間的相關(guān)區(qū)間統(tǒng)計。根據(jù)相關(guān)程度，相關(guān)值在區(qū)間[0.2,0.4)、[0.4,0.6)、[0.6,0.8)和[0.8,1)分別表示弱正相關(guān)、中等正相關(guān)、強正相關(guān)和非常強正相關(guān)[13]。

在認(rèn)知社會網(wǎng)絡(luò)和交集局部匯總結(jié)構(gòu)的相關(guān)上，強正相關(guān)有24人，弱正相關(guān)及中等正相關(guān)僅有1人，非常正相關(guān)2人。班級成員在不同程度的相關(guān)上有著顯著的差異：χ2(3,n=28)=34.57,P<0.01；在認(rèn)知社會網(wǎng)絡(luò)和并集局部匯總結(jié)構(gòu)的相關(guān)上，強正相關(guān)有17人，中等正相關(guān)有7人，弱相關(guān)僅有3人。班級成員在不同程度的相關(guān)上有著顯著的差異：χ2(3,n=28)=13.79,P<0.01；在認(rèn)知社會網(wǎng)絡(luò)和一致性結(jié)構(gòu)的相關(guān)上，強正相關(guān)有22人，非常正相關(guān)4人，中等正相關(guān)有2人。班級成員在不同程度的相關(guān)上有著顯著的差異：χ2(3,n=28)=26,P<0.01。以上結(jié)果顯示，該班大部分成員的感知社會網(wǎng)絡(luò)與現(xiàn)實社會網(wǎng)絡(luò)之間呈現(xiàn)中等和強程度的相關(guān)。

表2 認(rèn)知與現(xiàn)實社會網(wǎng)絡(luò)之間的相關(guān)區(qū)間次數(shù)

同時表3統(tǒng)計了這四個班級成員感知和現(xiàn)實社會網(wǎng)絡(luò)相關(guān)結(jié)果的區(qū)間人數(shù)統(tǒng)計。

表3 四個班級認(rèn)知與現(xiàn)實社會網(wǎng)絡(luò)之間的相關(guān)區(qū)間次數(shù)

4個班共有115名成員，在感知社會網(wǎng)絡(luò)和交集局部匯總結(jié)構(gòu)間的相關(guān)上，強正相關(guān)有62人，中等正相關(guān)有42人，弱正相關(guān)僅有8人。這4個班級成員在不同程度的相關(guān)上有著顯著的差異：χ2(3,n=115)=82.60,P<0.01。

對于感知社會網(wǎng)絡(luò)和并集局部匯總結(jié)構(gòu)間的相關(guān)上，中等正相關(guān)有63人，強正相關(guān)有42人，弱相關(guān)僅有10人。四個班級成員在不同程度的相關(guān)上有著顯著的差異：χ2(3,n=115)=37.17,P<0.01；在感知社會網(wǎng)絡(luò)和一致性結(jié)構(gòu)間的相關(guān)上，強正相關(guān)有62人，中等正相關(guān)有28人，非常強正相關(guān)有21人，弱正相關(guān)僅有4人。這四個班級成員在不同程度的相關(guān)上有著顯著的差異：χ2(3,n=115)=61.87,P<0.01。

綜上，感知社會網(wǎng)絡(luò)和現(xiàn)實社會網(wǎng)絡(luò)呈顯著正相關(guān)，表明個體能夠相對準(zhǔn)確地感知其所處在的社會網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

三 討 論

研究采用認(rèn)知社會結(jié)構(gòu)的方法收集匯總整個班級人際關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，能夠分析整體班級成員的關(guān)系結(jié)構(gòu)，整體網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)反映了班級總體關(guān)系的完整景象，是一種新的測量人際關(guān)系的方法。此方法添加第三方觀察者所感知到的數(shù)據(jù)，即便有個別成員缺失的情況下也可以收集齊整個班級的整體網(wǎng)絡(luò)。

通過社會認(rèn)知結(jié)構(gòu)，可以更全面地收集到網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，能夠更深入地探索社會行動者之間的社會結(jié)構(gòu)。這是利用其他統(tǒng)計分析方法所做不到的，也是僅僅分析各種“屬性資料”所不能得到的[5]。圖1完整地呈現(xiàn)了某個體(K=20，即編號為20的學(xué)生)的感知社會網(wǎng)絡(luò)社群圖，通過圖1能清晰地分辨出受歡迎個體、不那么受歡迎個體或是孤立的個體。再者通過Krackhardt提出的方法，用局部匯總結(jié)構(gòu)法和一致性結(jié)構(gòu)法來表示現(xiàn)實友誼網(wǎng)絡(luò)，如圖2的交集局部匯總、圖3的并集局部匯總以及圖4的一致性匯總。最終可以計算得到認(rèn)知社會網(wǎng)絡(luò)和現(xiàn)實社會網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)。

未來的研究可以長期在同一班級網(wǎng)絡(luò)中收集時間序列數(shù)據(jù)。同時，建議學(xué)校開設(shè)人際關(guān)系能力培養(yǎng)和提升課程，結(jié)合我國大學(xué)生的實際情況，制定出本土化的干預(yù)方案，以提高我國大學(xué)生人際交往能力。未來的研究可采用縱向研究設(shè)計，在一個學(xué)年內(nèi)多次抽取數(shù)據(jù)或是跟蹤研究整個大學(xué)四年期間學(xué)生的人際交往狀況并結(jié)合收集數(shù)據(jù)分析，另外還需要綜合家長報告、教師評價等多種方法來評估結(jié)果，進(jìn)而對變量之間的因果推論和檢驗。

四 結(jié) 論

認(rèn)知社會網(wǎng)絡(luò)和現(xiàn)實社會網(wǎng)絡(luò)皮爾遜相關(guān)結(jié)果以及QAP相關(guān)結(jié)果均呈正相關(guān)，表明大學(xué)生可以相對準(zhǔn)確感知其所處的社會網(wǎng)絡(luò)。