教師虛擬社區意見領袖的社會網絡位置及角色分析 *

劉 敏，胡凡剛，李興保

(曲阜師范大學 信息技術與傳播學院，山東 日照 276826)

教師虛擬社區意見領袖的社會網絡位置及角色分析*

劉 敏，胡凡剛，李興保

(曲阜師范大學 信息技術與傳播學院，山東 日照 276826)

對社區成員的發言數據進行聚類分析以及對社區成員進行社會網絡分析是虛擬社區研究的兩個重要視角。為融合這兩個研究視角，深化對教師虛擬社區社會結構和運行機制的認識，促進教師虛擬社區的有效運行，該文運用統計分析方法、社會網絡分析方法和內容分析方法，對聚類分析篩選出的教師虛擬社區意見領袖的社會網絡位置和社會網絡角色進行分析。研究表明意見領袖處于核心位置，擔當重要的中間人角色，控制著社區的信息折射和資源流動。在反思意見領袖的篩選方法基礎上，該文根據社會網絡理論對如何利用意見領袖的社會網絡位置和角色促進教師虛擬社區的發展等問題進行思考。

聚類分析；意見領袖；社會網絡位置；中間人

隨著教育信息化進程的快速推進，教師虛擬社區得到迅猛發展，逐漸成為廣大教師獲取知識和交流、討論教育問題，促進自身專業成長的新途徑。在教師虛擬社區中，各社區成員基于教育知識的共享、討論與建構形成基于網絡時空的社會網絡。其中，不同的成員在社區中表現各異，有的社區成員較為活躍，積極與其他成員進行交流、溝通和討論，有些社區成員卻不夠積極，常常處于“潛水”或“隱形”狀態。因此，不同成員在教師虛擬社區議題探討與建構中的作用不同，其所處的社會網絡位置、所擔當的社會網絡角色也存在差異。

國內教師虛擬社區的相關研究較少。已有關于虛擬社區成員的相關研究中，要么以社區成員的發言特征為依據，通過聚類篩選并分析虛擬社區的意見領袖[1-3]；要么從社會網絡視角，分析虛擬社區成員的社會網絡位置[4-6]，鮮有研究將二者結合起來。在此背景下，本研究試圖結合上述兩個研究視角，對教師虛擬社區意見領袖的社會網絡位置及在社會網絡中所擔當的中介角色進行分析，以深化對教師虛擬社區社會結構和運行機制的認識，促進教師虛擬社區的有效運行。

一、研究設計與方法

(一)研究思路

Laxarsfeld提出的“意見領袖”的四個基本特征受到普遍認可[7]。Kieler[8]指出基于計算機的交流缺乏無聲語言等社會環境線索，研究重點應該放到交流文本的分析上。日本學者Naohiro Matsumura等[9]提出“影響力擴散模型”(Influence Diffusion Model)來確定虛擬社區的意見領袖；國內學者余紅[10]，薛可、陳晞[11]等基于此模型，根據成員的發言活躍程度、響應值及認同值的不同篩選意見領袖。

筆者在上述研究基礎上，借鑒已有的研究成果，根據成員發帖量、回復量及認同值的不同進行聚類分析，以篩選出教師虛擬社區的意見領袖。然后，對意見領袖的社會網絡位置和社會網絡角色進行深入分析，從而得出結論。

本研究中運用的主要研究方法有社會網絡分析方法(Social Network Analysis)、統計分析方法(Statistical Analysis)以及內容分析方法(Content Analysis)。使用的軟件工具為社會網絡分析軟件 Ucinet 6和SPSS 16.0。

(二)研究對象

本研究選擇國內知名的信息技術學科論壇——“中小學信息技術教育論壇”(http://www.nrcce.com/nrcce_bbs/)作為研究對象，進行數據搜集和分析。研究中選擇該論壇的“課程討論區”版塊在2012年1月至8月間的所有發帖作為分析樣本。由于論壇話題討論在時間上的延續性，因此在研究中，既統計了在此時間段內新發表的主題帖(及其回帖)，也統計了在2012年1月之前發表并且在2012年1月至8月間仍在繼續討論的主題帖(及其所有回帖)，共計33個主題帖，349個回帖，涉及66個社群ID。為提高效率，進行分析前對這些ID從“1”到“66”進行編碼。

(三)教師虛擬社區意見領袖的篩選

根據已有研究，意見領袖是社區中具有如下特征的人：(1)活躍，積極參與社區交流；(2)受到較多關注，影響大，是社區中的焦點人物；(3)在社區成員中具有較高的認同率(支持率)，其發言往往能影響甚至左右其他社區成員的意見走向。本研究以上述三個特征為篩選指標，根據教師虛擬社區的實際情況分別用變量“發帖量”“回復量”和“認同值”進行衡量。數據搜集時遵循如下原則：(1)發帖量記錄社區ID發言的總次數；(2)回復量指社區其他成員對某ID發言進行回復的總數量，既包括針對該ID主題帖的回復帖，也包括在其他主題帖討論過程中針對該ID發言的回復帖；(3)根據回帖內容判斷回帖者的態度是“支持/贊同”“反對/質疑”還是“中立/無明顯態度”，分別賦值為“1”“-1”和“0”，最后將針對某ID的所有回復態度值加總記作該ID的認同值。

聚類分析可以根據研究對象的若干特征，按照性質上親疏程度的不同在沒有先驗知識的情況下對其進行分類。本研究中以發帖量、回復量和認同值為聚類變量，利用SPSS軟件對研究對象中涉及到的66個ID進行聚類分析。經過多次分類比較，結合對原始數據的回溯分析，將66個ID分為4個類別：

第一類由54個ID組成，其共同特點是發帖量、回復量以及認同值都很低，即他們的活躍度、關注度及認同度都很低，因此將這一類命名為邊緣參與者。

第二類由1個ID組成，編碼為“32”，其發帖量和回復量都很高，認同值非常低，表明他在教師虛擬社群中發言積極，受到了較高的關注，但其發言并不被其他成員所認可，因此將這一類命名為爭議者。

第三類由8個I D組成，編碼分別為“6”“16”“22”“23”“24”“29”“30”和“31”。這一類社區成員的特點是回復量大于發帖量，認同值不高，故將這一類命名為議題擴散者。

第四類由3個I D組成，分別是編碼為“13”“26”和“12”的社區成員。他們的發帖量、回復量和認同值都較高，因此將這一類命名為意見領袖。

二、教師虛擬社區意見領袖的社會網絡位置分析

(一)社會網絡關系數據統計

“社會網絡”指社會行動者及他們之間關系的集合，這一概念強調每個行動者都與其他行動者有著或多或少的關系這一事實[12]。為分析教師虛擬社區中成員之間的關系，研究中考查了社區成員發帖之間的呼應關系并根據呼應關系進行數據統計。由于論壇作者發言的復雜性，根據研究需要在數據統計時作如下規定：(1)只統計有文字內容的發帖。(2)對于將同一主題的內容分多次發表的帖子，如帖子“假以時日，信息技術課程真的沒有開設的必要了……”，樓主“陳鷗輝”在第1樓和第2樓的發帖明顯表現出邏輯上的連續性，在統計時并不將第2樓的發言作為作者對自身的回應；(3)由于主題帖沒有明確的指向性(呼應對象)，故不統計主題帖；(4)一般而言，主題帖下的所有跟帖都是對主題帖作者的回應，除非在跟帖中明確指向其他人。如“徐冬青”發表的主題帖“7±2法則對信息技術教學的啟示”共有九個跟帖，2樓、4樓、6樓、8樓、9樓和10樓的發言都是針對主題帖內容進行的評價，顯然是對主題帖作者“徐冬青”的回應；3樓、5樓和7樓則是樓主“徐冬青”對社區成員“wavewoo”發言的回復，所以這三個貼子要記作“徐冬青”對“wavewoo”的回應，而不因為它們是“徐冬青”所發主題帖的跟帖記作“徐冬青”對自己的回應。

(二)社區成員關系矩陣與社群圖

在獲取數據后，根據社會網絡分析建立對應的關系矩陣如表1所示。其中，行節點表示發表貼子的社區成員，列節點表示貼子的呼應對象。因為成員之間交互次數將影響對成員社會網絡位置的確定，所以研究中并不把矩陣進行二值化處理。

表1 貼子作者呼應關系矩陣(部分)

利用網絡分析軟件Ucinet得到社區成員有向社群圖(如圖1所示)。從社群圖中可以看出，三位意見領袖“12”“26”和“13”參與的社區互動較多，明顯處于社區網絡的中心位置。另外，爭議者“32”，議題擴散者“22”“23”“30”“31”等在教師虛擬社區的討論中也很活躍，處在社區網絡的中心位置。而“11”“43”等邊緣參與者參加的互動協商較少，有些邊緣參與者僅同教師虛擬社區中的少數甚至只同一位成員有過聯系(如社區成員“39”“35”“36”“37”“41”“66”“65”只和議題擴散者“6”有聯系，而與社區中的其他成員均無聯系)，他們處于社區網絡的邊緣位置。

圖1 帖子作者有向社群圖

(三)教師虛擬社區社會網絡密度分析

社會網絡密度反映的是社區中各成員之間關聯的緊密程度，是教師虛擬社區中人際關系總體分布的量化表示。網絡密度越大，表明社區成員之間的聯系越密切。在Ucinet中對社區網絡密度進行分析，分析結果顯示：(1)標準差為0.5819，表明社區中各成員間人際關系情況的差異性較大，反映出不同社區成員的交往行為有較大差異，導致他們在社區網絡中所處的位置有所不同；(2)教師虛擬社區網絡密度值為0.0801，根據Mayhew和Levinger的研究[13]，實際網絡中最大密度為0.5。可見所研究的教師虛擬社區網絡密度較低，表明社區中存在很多彼此間不直接聯系的成員，他們之間的聯系及交流是以其他社區成員為中介的。這些作為“中介”的社區成員往往位于社會網絡結構的中心。

(四)教師虛擬社區的中心性分析

在社會網絡中，常利用中心性量化指標衡量網絡成員所擁有的“權力”(即某人通過與他者的關系對他人的影響，或者說他人的依賴性)，進而評價網絡成員在社會網絡結構中的位置或優勢差異[14]。在Ucinet中可測得社區中各成員的四種標準化中心性指標。其中，特征向量中心性指標要求數據是無方向的，與本研究數據情況不符，故在研究中不予考慮，僅對其它三種中心性指標進行分析。

1.在中心性指標中，度數中心性指標反映的是成員自身的活躍程度，沒有考慮到對其他人的影響和控制。該值越大，表明社區成員越活躍，與其他成員的交流越積極。表2顯示了教師虛擬社區中度數中心性值最大的十一位成員。從表2可以看出，教師虛擬社區最活躍的成員是爭議者“32”。三位意見領袖“12”“13”和“26”的度數中心性值都很高，表明意見領袖在教師虛擬社區中非常活躍，不僅積極發表主題帖，而且積極發帖回復其他成員。另外，擴散者“22”“6”“24”“16”“30”以及邊緣參與者“10”“14”也較為活躍。

接近中心性指標反映的是社區成員的獨立性，即社區成員在大多大程度上不受其他成員的控制。接近中性值越大表明社區成員越獨立，在社區生活中越少依賴于他人。表3顯示了教師虛擬社區中接近中心性值最大的十位成員。由表3可以看出，教師虛擬社區中接近中心性值最大的成員是爭議者“32”。三位意見領袖“12”“13”和“26”，擴散者“16”“30”“22”“23”以及邊緣參與者“8”“25”也具有較高的接近中心性值。表明他們在教師虛擬社區中較獨立，有自己獨特的主張，不易受他人控制。

表2 度數中心性指標表(降序排列，部分)

表3 接近中心性指標表(降序排列，部分)

中間中心性指標可以研究某成員對其他成員的控制性，其值越大，表明該成員占據的社會網絡位置越重要，其控制信息傳播的能力越大。表4顯示了教師虛擬社區中間中心性值最大的十位成員。由表4可以看出，中間中心性值最大的是爭議者“32”。意見領袖“26”“12”“13”，擴散者“6”“24”“16”“22”以及邊緣參與者“28”“10”的中間中心性值也較大，明顯高于教師虛擬社區中的大多數成員(中間中心性值小于2.000的社區成員有52位)。表明這些成員在教師虛擬社區中的社會網絡位置非常重要，在很大程度上掌控著社區信息的傳播。

表4 中間中心性指標表(降序排列，部分)

(五)核心—邊緣結構分析

在Stephen P. Borgatti和Martin G. Everett[15]提出的兩種核心—邊緣結構中，連續的核心—邊緣結構利用網絡位置的量化指標“核心度(Coreness)”來判斷每個行動者在網絡中的相對位置，劃分社會網絡的核心集合和邊緣集合。

在Ucinet中對社區成員進行核心度分析，分析結果表明：(1)社區成員組成的結構矩陣與核心—邊緣理想模型矩陣的相關性系數為0.785，擬合度較高，說明該數據結構與理想模型之間的關系緊密，二者的相關度很高，即教師虛擬社區成員中存在核心—邊緣結構。(2)基尼系數(Gini Coefficient)值為0.782表明各點之間的核心度差異很大。(3)按照社區成員核心度≥0.2為核心成員，核心度≤0.05為邊緣性成員的劃分原則，將爭議者“32”、意見領袖“13”“26”“12”和議題擴散者“23”五位社區成員劃分為核心成員，將議題擴散者“30”“29”“31”“22”“16”以及邊緣參與者“9”“20”“8”、“14”“21”“25”等11位社區成員劃分為半邊緣成員，其余50位社區成員為邊緣成員。

表5 社區成中核心度表(降序排列)

續表5

值得注意的是，核心度高的社區成員，如編碼為“32”“12”“26”“30”等的社區成員，其中心性值也高；而中心性值較高的社區成員，如編碼為“6”的成員，其核心度并不高，處于教師虛擬社區社會網絡的邊緣位置。這與伯伽提和艾弗雷特[16]的研究結論相一致。

三、教師虛擬社區意見領袖的社會網絡角色分析

(一)結構洞分析

結構洞分析是從社區復雜關系(三方關系)的視角在社區“結構”層面上，對成員在復雜關系中的角色進行的分析，能夠深刻揭示整個社會網絡關系的架構規律。結構洞理論的提出者美國社會學家羅納德·伯特指出結構洞是兩個關系人之間的非重復關系，充當結構洞的人可以把另外兩個互相沒有聯系的人聯系起來，起到“橋”的作用。因此，結構洞通常成為網絡中信息折射和資源流動的“閥門”，能夠為其占據者獲取“信息利益”和“控制利益”提供機會，從而比網絡中其他位置上的成員更具競爭優勢。

在社會網絡分析軟件Ucinet中可以獲得各成員ID的結構洞指標。包括：有效規模(Effective Size)、效率(Efficiency)、限制度(Constraints)、等級度(Hierarchy)四個方面。其中限制度是最重要的指標，一般以限制度為依據并結合有效規模指標的大小進行結構洞分析。下頁表6顯示了部分(按限制度指標值升序排列的前20位)社區ID的結構洞指標。測量結果顯示共有20位社區成員的網絡限制指標值小于0.5，表明他們掌握了較多的結構洞，有學者[17]認為這部分社區成員是虛擬社區的意見領袖(或潛在意見領袖)。結合網絡有效規模指標值，發現爭議者“32”是整個網絡中掌握結構洞最多的成員，意見領袖“12”“13”“26”和議題擴散者“6”“22”“24”的網絡有效規模指標值也較大，表明這些成員在教師虛擬社區中掌握的結構洞也較多。在教師虛擬社區中，上述社區成員是社區新思想、新資源的發布者，他們比其他成員更具有信息優勢和控制優勢。

表6 伯特結構洞指數(部分)

(二)中介角色分析

在社會網絡的某個群體內部可能存在一些中間人，在不同的群體之間以及不同網絡之間也可能存在中間人。中間人往往掌握著群體內部以及群體之間更多的信息，溝通、聯系著不同的群體成員甚至不同的群體及網絡，因而具有一定的信息、控制優勢，比其他成員掌握了更多的社會資本，更具有競爭力。上文分析結果已然表明，教師虛擬社區中存在結構洞位置，掌握結構洞的社區成員可能是不同成員、群體甚至網絡之間的中間人。然而，社會網絡中中間人所扮演的社會角色有所不同。古爾德和費爾南德茲(Gould & Fernandez)認為根據中間人所扮演的社會角色的不同，可以把中間人分為五類。具體來講，在三方關系ABC中，如果A需要通過B才能與C聯絡上，則B就是中間人。其中，如果A、B、C處于同一個群體之中，這時稱B為協調人(Coordinator)；如果A、C處于同一個群體之中，而作為中間人的B處于另外一個群體時，稱B為顧問(Consultant)；如果B，C處于同一個群體之中，而A處于另外一個群體，這時稱B為守門人(Gatekeeper)；如果A、B處于同一個群體之中，而C處于另外一個群體，則稱B為代理人(Representative)；如果A所在的群體既不同于B所在的群體，也不同于C所在的群體，即三人隸屬于三個不同群體時，稱B為聯絡人(Liaison)。由上述五類中間人的界定可以看出，在進行中間人分析前應首先對網絡中的成員進行分區，明確每一個成員所隸屬的群體。本研究中利用塊模型(Block Models)分析實現。

1.塊模型分析

塊模型作為一種研究網絡位置模型的方法，是對社會角色的描述性代數分析。在社會網絡分析軟件Ucinet中可以通過迭代相關收斂法將教師虛擬社區分為八個子群(位置)。子群的分組情況如圖2所示。

圖2 教師虛擬社區子群分布樹形圖

塊模型分析結果還顯示，教師虛擬社區的密度值為0.076。將教師虛擬社區子群密度矩陣表中大于0.076的值都修改為1，小于0.076的值都改為0，得到教師虛擬社區交往關系的像矩陣，如表7所示。

表7 教師虛擬社區交往關系的像矩陣

從像矩陣可以看出，教師虛擬社區成員之間的交往主要由子群2、3、4和6的成員發起，其中子群2、3和6內部成員之間存在交往，子群1、5、7和8是交往中的接收子群，子群3在社區交往中以發出信息為主。根據子群之間的關系可以把教師虛擬社區成員之間的交往關系簡化，如圖3所示。由簡化圖可以看出，子群2、3、4、6中的成員是教師虛擬社區交往的主要參與者，同時，子群4是子群1與其它成員交往的中介，子群3是子群5和子群8與其它成員交往的中介，子群6是子群7與其它成員交往的中介。

圖3 教師虛擬社區交往關系簡化圖

2.中間人角色分析

根據圖2的子群分布情況在Ucinet輸入如表8所示的數據表，并將其第一行數據“ROW1”作為分區向量，在社會網絡分析軟件Ucinet中對教師虛擬社區中間人角色進行分析。

表8 教師虛擬社區子群分布情況

表9顯示了教師虛擬社區成員的中間人指數(非標準化)。由表9可以看出教師虛擬社區中較重要的中間人有爭議者32、意見領袖12、議題擴散者22以及意見領袖13和26。結合上文的塊模型分析以及每個點在8個子群中所扮演的中間人指數數據可以進行如下分析：

(1)爭議者32(屬于子群4)的117個中間人角色中以不同子群間的“聯絡人”角色為主。他是子群1中成員與其它子群成員發生聯系的唯一中介。同時，爭議者32還是子群2的主要顧問。

(2)意見領袖12(屬于子群3)的56個中間人角色中包含了協調人、顧問、守門人、代理人及聯絡人各種角色。其中，以代理人和聯絡人角色為主。意見領袖12是子群3中成員與子群2、4、5、6、8中成員發生聯系的最主要中介(代理人角色)，是教師虛擬社區中唯一擔當“協調人”角色的成員。

表9 教師虛擬社區成員中間人指數(省略五類中間人指數均為零的成員)

(3)議題擴散者22(屬于子群3)的36個中間人角色中以“聯絡人”角色為主(35個)，是子群2中成員與子群4、5、6、8成員進行聯系中最主要的聯絡人。

(4)意見領袖13(屬于子群2)的18個中間人角色中作為子群3、4中成員互動的“聯絡人”角色11個，作為子群3及子群4的顧問角色共5個，作為子群3或子群4中成員與子群2中成員聯系的中介2個(守門人角色)。

(5)意見領袖26(屬于子群2)的12個中間人角色中包括子群3、4中成員互動的“聯絡人”角色4個，子群3及子群4的顧問角色共4個，子群3或子群4中成員與子群2中成員聯系的中介4個(守門人角色)。

四、研究結論及思考

(一)研究結論

本研究從社會網絡視角對依據發言特征經由聚類分析篩選出來的意見領袖進行研究。研究得出如下結論：

(1)教師虛擬社區的成員所處的社會網絡位置不同，很多成員彼此間不直接聯系，需通過其他社區成員為中介才能實現聯系與交流。

(2)意見領袖在教師虛擬社區中非常活躍，有自己獨特的主張，不易受他人控制，他們對社區中信息傳播的控制能力較強。

(3)教師虛擬社區具有核心—半邊緣—邊緣的結構，是一個3層次性結構，意見領袖處于這一結構的核心位置。

(4)意見領袖掌握較多的結構洞，在教師虛擬社區中起到“橋”的作用，成為社區信息折射和資源流動的“閥門”。

(5)作為教師虛擬社區中的重要中間人，意見領袖在社區中擔當了不同的中間人角色：有的意見領袖擔當了以代理人和聯絡人為主的所有五類中間人角色，是虛擬社區子群成員與其他社區成員聯系的最主要中介；有的意見領袖擔當著顧問、守門人和聯絡人角色；有的意見領袖在教師虛擬社區中的中介作用等同，所擔當的中介角色可以互相替代。

(二)相關思考

1.利用意見領袖的社會網絡位置、角色，促進教師虛擬社區的信息交流和知識建構

在虛擬社區中信息的傳播與交流，知識的獲取、建構與創新等活動都發生在社會關系網絡之中，因此，必然會受到社會網絡特性的制約和影響。根據Granovetter提出的聯結強度的概念，社會網絡中的聯結分為強聯結(StrongTie)和弱聯結(WeakTie)兩種，強聯結維系同質群體內部，是個人與外界發生聯系的基礎與出發點，通過強聯結個體較易獲得高質量的、復雜的知識。弱聯結則跨越不同的信息源，能夠溝通和連接網絡中的異質群體，是獲取無冗余的新知識的重要通道。

從社會網絡視角來看，意見領袖既處于教師虛擬社區的核心位置，又是教師虛擬社區中的重要“中介”。他們不僅積極地與其他社區成員發生直接關聯，而且是社區中其他成員、子群聯結的重要“中間人”。可見，意見領袖既掌握了大量的強聯結關系，也掌握著虛擬社區中重要的弱聯結關系。根據社會網絡理論強聯結與弱聯結在信息和知識傳遞中的不同作用，充分利用意見領袖的社會網絡位置及其社會網絡角色，一方面可以建立起相互信任、互助合作的較為穩定的教師虛擬社區網絡關系，高質量、穩健地傳播信息和復雜的或隱性的知識，促進社區成員及教師虛擬社區知識的建構和生成；另一方面，充分利用意見領袖的“中介”和“橋梁”作用，可以突破新信息傳播的小群體限制，減少教師虛擬社區信息傳播中的冗余，提高教師虛擬社區信息交流和知識建構的效率。

2.利用意見領袖的影響力，促進教師虛擬社區的自我組織與自我演化

從形成與發展的機制來看，教師虛擬社區的演化發展是在他組織(虛擬社區的發起者及創建者建構社區平臺、規劃社區版塊、制定最初的社區規則等)基礎上，自主、自治、自覺的自組織過程。作為序參量，意見領袖在教師虛擬社區的自組織過程中起著重要作用。

根據社會網絡理論，教師虛擬社區的意見領袖并不是一個個抽象的、孤立的個體，其實質是意見領袖在社區中所擁有的社會網絡關系的總合。在教師虛擬社區的可持續發展和完善中，應充分利用意見領袖憑借其社會網絡關系對其他成員乃至整個社區的控制和影響，促進教師虛擬社區的自我組織和自我演化：在微觀層面上，利用意見領袖的影響力，有效地控制教師虛擬社區的信息流動，引導社區成員的交往行為；在宏觀層面上，利用意見領袖的影響和中介作用，調動教師虛擬社區的各種資源，協同社區的不同子群。在提高教師虛擬社區微觀和整體有序性的同時，使教師虛擬社區在原有結構的基礎上，形成更為高效的社區組織結構，在原有功能的基礎上，形成促進社區成員的職業發展、探討信息技術課程發展完善的新方案等新的功能。

3.利用意見領袖的資本優勢，促進教師虛擬社區成員的專業發展

隨著教育信息化的推進，虛擬社區已成為教師專業成長的新途徑，意見領袖則是教師專業成長的重要資源。意見領袖的個人社會網絡規模大，參與社區子群交流多。因此，與其他社區成員相比，意見領袖能夠聯結、掌握更多社會資本。其發言，往往體現出更為廣闊的思維視野，對問題的較為深刻的剖析與論證，圓融的教育實踐智慧，不倦的教育探求及堅定的信息技術教育信念。關注意見領袖的發言，積極與他們交流與討論教育實踐問題，往往能夠使社區成員獲得更多的教育信息和相關知識，加深對當前教育現狀的理解，獲得教育實踐問題解決的新思路，促進隱性知識的轉化和教育智慧的形成。有助于一線教師克服職業倦怠，提升自己的職業素養。

4.意見領袖篩選方法的思考

意見領袖研究是教師虛擬社區研究乃至虛擬社區研究的重要視角。從研究方法上來看，當前意見領袖的篩選方法主要有兩種：第一種方法主要依據發言特征經由聚類分析篩選出意見領袖；第二種方法則利用社會網絡分析，將虛擬社區中處于核心—半邊緣—邊緣結構中核心位置的成員或在虛擬社區中占有結構洞較多的成員界定為意見領袖。從本研究的分析過程可以看出，兩種方法所篩選出的意見領袖不盡相同：運用第一種方法，將篩選出三位意見領袖12、13和26；若采用第二種方法，則發現32(第一種研究方法所界定的爭議者)，12、13、26和23(第一種研究方法所界定的議題擴散者)同樣處于社區核心—半邊緣—邊緣結構的核心位置，都屬于意見領袖，或者結合網絡有效規模指標值的大小，將占有結構洞較多的32(第一種研究方法所界定的爭議者)，12、13、26和6、22、24(6、22、24在第一種研究方法中被界定為議題擴散者)界定為意見領袖。

意見領袖篩選結果的上述差異，實際上反映了兩種研究方法關注點的不同：第一種研究方法關注的主要是社區成員的活躍性及發言被其他成員認同的程度，因此運用這種研究方法所篩選出的意見領袖不僅僅在社區中較為重要，而且往往能夠影響其他成員的思想或意見。第二種研究方法則著眼于社區成員之間的關系(不管這種關系表示的態度是認同還是反對)，所篩選出的意見領袖是社區社會網絡關系中較為重要的成員。

另外，需要指出的是兩種研究方法對意見領袖的篩選過程都具有一定程度的主觀性。第一種研究方法在進行聚類分析時將社區成員分為幾類，以及對聚類結果的解釋等顯然帶有研究者的主觀性。第二種研究方法中如何確定核心—半邊緣—邊緣結構中社區成員核心度指標的臨界值，或者如何在占有結構洞較多的成員中依據有效規模指標的大小篩選出意見領袖都需要研究者依據研究案例的實際人為確定。因此，不管用哪一種方法，所篩選的意見領袖都是相對而言的，都顯示出研究者依據研究目的的某種主觀性。

[1]王陸,馬如霞.意見領袖在虛擬學習社區社會網絡中的作用[J].電化教育研究,2009,(1):54-58.

[2][10]余紅.網絡論壇輿論領袖篩選模型初探[J].新聞與傳播研究,2006,15(2):66-75.

[3][11]薛可,陳晞. BBS中的“輿論領袖”影響力傳播模型研究——以上海交通大學“飲水思源”BBS為例[J].新聞大學,2010,(4):87-93.

[4]胡凡剛,包惠民等.社會網絡視角下教育虛擬社區交往效果研究[J].中國電化教育,2013,(8):40-53.

[5][17]王陸.虛擬學習社區社會網絡位置與知識建構的關系研究[J].中國電化教育,2010,(8):18-23.

[6]梁斌,包昊罡.虛擬學習社區社會網絡結構的比較研究[J].繼續教育,2013,(7):34-37.

[7]Lazarsfeld, P. F., Berelson, B. R & Gaudet, H. The People's Choice:How the Voter Makers up his Mind in a Presidential Campaign[M].New York: Duell, Sloan & Pierce,1944.23.

[8]Kieler S.. Computer mediation of conversation[J].American Psychologi st,1984,(39):1123-1134.

[9]Naohiro Matsumura, Yukio Ohsqwa, and Mitsuru Ishizuka. Influence Diffusion Model in Text-Based Communication[DB/OL].http://www2002.org/CDROM/poster/109/,2013-12-22.

[12]劉軍.社會網絡分析導論[M].北京：社會科學文獻出版社,2004.

[13]Mayhew B H, Levinger R L. Size and the density of interaction in human aggregates[J]. American Journal of Sociology, 1976,(1): 86-110.

[14]羅家德.社會網分析講義[M].北京:社會科學文獻出版社,2005.150.

[15][16]Borgatti S P, Everett M G. Models of core/periphery structures[J].Social networks, 2000, 21(4): 375-395.

劉敏：講師，碩士，研究方向為信息化環境中的學習理論與實踐(liumin1660@163.com)。

胡凡剛：教授，博士后，碩士生導師，研究方向為網絡教育應用、教育虛擬社區交往(hufangang5@163.com)。

李興保：碩士生導師，教授，研究方向為遠程教育、信息技術教育(lixingbaosd@126.com)。

2013年10月7日

責任編輯：馬小強

G434

A

1006—9860(2014)02—0046—08

* 本文系全國教育科學規劃國家一般項目“虛擬學習社區運行機制和評價研究”(項目編號：BCA110022)成果。