Science2.0環境下科研社交網站群體特征和群體凝聚力研究——以科學網為例

吳碧薇

（新鄉醫學院管理學院，河南 新鄉 453003）

1 研究背景

目前，用于科研學術交流、科研資源共享以及促進科研合作的網站和社交工具不斷出現，如科研社交網站為科研人員提供了各種聯系、交流的新方式，為科研信息的交流和分享提供了新途徑，使科研交流與合作不再受時空的限制，使資源共享和協同合作成為可能。這種交流與合作提高了科學研究的質量和效率。科研人員在社交網絡平臺上基于相同的研究領域，彼此聯系在一起。美國康奈爾大學圖書館、美國洛斯阿拉莫斯國家實驗室研究圖書館、加拿大科技信息研究所、德國馬普學會數字圖書館以及我國中國科學院和一些高校都廣泛開展了科研環境方面的研究，試圖為科研人員營造一個科研信息資源獲取、協作和交流的科研環境。互聯網時代科研人員的工作環境從以個體為主轉向以群體協同作業為主［1］，不管是高校圖書館還是專業圖書館，都應發揮資源集成和服務的優勢，把科技信息資源、科研群體活動和服務連接起來，支持科研用戶的科研創新活動。所以，研究科研社交網站上用戶的群體特征和群體凝聚力，對于了解科研人員的類別、信息使用行為、網絡分布，以促進科研人員的交互、增加彼此的信任、提高科研人員之間的凝聚力、改善科研社交網站環境都具有重要意義。

2 國內外研究現狀

群體方面的研究受到國內外的普遍關注。19世紀40年代，在教育學、心理學等領域開展了廣泛的研究，形成了一些頗有影響力的流派，相關理論得到不斷的補充和完善。在網絡時代，有關個體、群體和個體與群體關系、群體交互、群體凝聚力、群體情感、群體變革、群體效率和群體可持續性方面的研究成為群體研究的重點。Grawitch,Matthew J.和Block,Erin E.的研究指出群體規模、領導民主化、目標的明確與否是影響群體凝聚力的影響因素［2］；Jennifer R.Spoor等的研究則是通過群體過程和群體關系來促進群體之間的合作［3］；當今群體方面的研究逐步應用到Web2.0環境、虛擬學習社區、網絡輿論環境和科研合作網絡中，很多研究還指出群體關系的改善有助于群體信息服務的開展，有助于圖書館員與學員之間形成合作關系和虛擬環境下圖書館信息素養培訓和教育模式的形成，所以可以利用社交網絡形成的合作式的、富有成效的學習社區，滿足使用者社交、學術和協作方面的需求［4］，提升服務質量，增加用戶的使用黏性和持續性。我國有關群體的研究多集中在教育和計算機領域，近年來也開始關注2.0平臺建設和網絡群體關系，鄧勝利［5］通過對群體內在動力和外在動力的兩個因素的分析，從個體在網絡群體中需求的滿足程度和服務提供商對于服務的改善兩個方面研究Web 2.0環境下網絡用戶的群體動力。通過網絡密度、中心性、中介性和小團體分析，研究社群環境下用戶之間的協同信息行為［6］，構建群體動力模型，從宏觀角度認識網絡群體的演化趨勢。可見，對于群體特征和關系的研究可以了解群體行為、群體互動、群體結構等情況，從而優化服務環境，改善服務質量。但國內外鮮有對群體特征以及群體特征對群體凝聚力影響方面的實證研究，本文以科學網博客為主要研究對象，從群體特征的角度研究群體的性別、年齡以及教育程度等對群體凝聚力和群體產出的影響，群體凝聚力對用戶感知滿意度和持續使用意愿的影響等。

3 研究內容

科研社交網絡是指科研人員能夠通過建立個人網頁、瀏覽聯系人列表來支持同行交流的社交網絡服務及工具［7］。通過科研社交網站，科研用戶基于相同的學科領域或者相同的興趣聚集、交流與合作，并在群體環境中扮演著不同的角色。國內外比較有代表性的學術型社交網站如myExperiment［8］、Academia.edu［9］、ResearchGate［10］、BioMedExperts［11］、 scienceblogs［12］和我國的科學網博客［13］等，這些科研社交網站一般都具有創建個人主頁、查找好友、創建小組、上傳信息、文獻共享、留言交互和信息檢索與利用的功能。一些專業性的科研社交網站還設有基金和研究資源、實驗原始數據的查找和分享的內容板塊。為使研究結果更符合本地化特征，本文選取科學網博客中的科研人員為研究對象。科學網是由中國科學院、中國工程院和國家自然科學基金委員會主管，科學時報社主辦，博主身份主要以科研人員、大學教師、技術人員等高級知識分子為主［14］，相關數據通過向正在或者曾經使用過科學網博客的人發放調查問卷的形式獲取。對回收的結果進行群體特征如性別、年齡的分析和群體凝聚力分析，以更好地了解科研人員在科研社交網站平臺上的行為特點，并針對相應特點改善信息服務。

3.1 問卷的設計、發放及回收

份。

3.2 調查結果分析

3.2.1 群體基本特征描述

利用SPSS和Excel對回收來的205份問卷進行描述性統計分析，具體統計結果見表1。由表1可知，男性183人，女性22人，可以看出從事科研工作的男性居多。在年齡分布上，21～25歲的有32人，26～30歲的有57人，31～35歲的有38人，36～40歲的有11人，41～50歲的有41人，51歲以上的有26人。對于科研社交網站這一新生事物，首先被年輕人所認可和接受，并與科研人員呈現年輕化這一趨勢相吻合。科學網上的用戶受教育程度普遍很高，碩士以上學歷占到了80%以上，而這與科研人員一般都具有高學歷這一事實相一致。人群結構以博碩士生、講師、研究員為主，非科研人員只占到很小的一部分。可見科研社交網站已經很好地吸引了科研用戶進行科研信息的交流和共享。群體的地域分布以北京、上海、廣東等發達地區為主，同時湖北省和四川省科研用戶也相對活躍。科學網中還有一些海外華人的加入。對群體用戶網絡使用熟練程度的調查發現，大部分人已經具有3年以上網絡使用經驗，可以實現對網絡的靈活使用。

表1 群體統計特征

3.2.2 群體凝聚力和群體產出分析

（1）群體的性別在群體凝聚力上的差異。獨立樣本T檢驗是檢驗抽樣數據的兩組平均值是否存在差異，本文主要是檢驗男女是否會對群體凝聚力產生影響。獨立樣本T檢驗是檢驗抽樣數據的平均值是否等于總體樣本的平均值，主要是檢驗性別是否對群體凝聚力產生差異。分析結果分為兩大部分：第一部分為Levene's方差齊性檢驗，用于判斷兩總體方差是否齊；第二部分則分別給出兩組所在總體方差齊和方差不齊時的t檢驗結果，由于前面的方差齊性檢驗結果為方差齊，第二部分就應選用方差齊時的t檢驗結果，分析Sig值發現大于0.05，兩個樣本方差是齊性的，即性別不會在群體凝聚力上產生差異，而這一研究結果也與前人的一些研究結果相一致。具體情況見表2。

表2 群體凝聚力的性別差異檢驗

（2）科學網用戶的年齡在群體凝聚力上的差異。方差分析(Analysis of Variance，簡稱ANOVA)，又稱“變異數分析”或“F檢驗”，用于兩個及兩個以上樣本均數差別的顯著性檢驗。由于各種因素的影響，研究所得的數據呈現波動狀。造成波動的原因可分成兩類：一是不可控的隨機因素，另一是研究中施加的對結果形成影響的可控因素。本研究將受訪對象按照年齡分成Group1（21～30歲）、Group2（31～40歲）、Group3（41～50歲）、Group4（50歲以上），分析結果顯示：年齡不會對群體凝聚力產生差異；但是不同年齡段，顯著性（P）值為0.03，小于0.05。所以年齡不同，群體產出會有差異。詳見表3。

表3 年齡在群體凝聚力和群體產出上的差異

然后，再對結果進行多重比較，分析不同年齡段對群體產出的差異情況，不同的年齡段之間科研產出會有差異，結果見表4。

表4 不同年齡段對群體產出影響的多重比較圖

表4結果顯示四個年齡組中，顯著性小于0.05，存在有顯著性差異的情況，發現Group1和Group2、Group3和Group4、Group2和Group4之間有差異。

3.2.3 相關性分析

為探討網站環境與群體凝聚力和群體凝聚力與用戶感知滿意度和持續使用意愿之間的關系，筆者對它們進行相關分析，主要采用Pearson相關系數（Pearson Correlation Coefficient）分析法。

（1）網絡群體環境和群體氣氛與群體凝聚力之間的關系。由表5可知，網站環境和群體凝聚力在0.01水平下顯著正相關。這說明網站群體環境對群體凝聚力具有很大的正面影響，網站群體環境越好，群體凝聚力越強。

表5平臺環境與群體凝聚力相關性分析表

（2）群體凝聚力與用戶感知和用戶持續使用意愿的關系。由表6可知，群體凝聚力與用戶滿意度和持續使用意愿之間顯著正相關，即用戶在使用科學網時，通過使用網站資源或與其他科研人員進行互動交流，可讓科研人員找到自己在群體中的位置和角色，影響用戶感知和持續使用的意愿，群體凝聚力越好，用戶感知滿意度和持續使用意愿越強。

表6用戶感知和持續使用意愿與群體凝聚力相關性分析

4 研究結論和啟示

4.1 結論

對科研社交網站群體特征和群體凝聚力的實證研究，得出如下研究結論：用戶個體特性對群體凝聚力差異分析發現，性別不會對群體凝聚力和群體產出產生差異。由于經驗和所受訓練的差異，不同的年齡層在群體產出上存在差異，群體凝聚力與用戶對網站的感知滿意度和使用黏性之間正相關。

科研社交網站環境綜合了各種資源和功能，而社交網站的一切活動的基礎都在于個體與個體、個體與群體、群體與群體之間的交互。群體凝聚力是衡量用戶在網站中的人際關系、互動和信息分享的重要指標，用戶在科研社交平臺上建立自己的檔案，填寫興趣愛好、教育背景等信息，并展示個人研究成果，科研領域的人成為好友或者成立群組，尋找科研合作伙伴，以更好地促進學術的交流和相互之間科研水平的進步，所以凝聚力不但會影響群體和組織的產出，而且還會對很多個體、群體和組織變量具有影響作用。Mullen和Copper在一篇評述凝聚力研究的文章中指出，一般來說，高凝聚力群體的產出要好于低凝聚力群體。Derek C.Man等對美國和我國香港銀行業的一項研究也表明，凝聚力會增強群體成員的團隊精神和效率，從而促進群體產出的改善。我國研究者在研究中也證實群體凝聚力和目標一致性這兩個變量因素共同對組織生產率產生影響［15］。

4.2 啟示

研究人員正逐漸意識到科研社交網站帶來的潛在益處，并將其融入自己的工作中。科研社交網站的優化是服務提供方尤其要重視的。科研社交網絡中蘊含著復雜的人際關系，科研人員之間可能因為合著關系、師生關系、研究興趣等聯系在一起。本研究旨在掌握群體基本特征以及群體凝聚力對用戶感知關系來探討用戶持續使用情況。研究結果可對科研網站的管理和設計、圖書館戰略和服務的改善，并針對用戶特點建立參考咨詢平臺或者社區提供參考依據。根據前文中的研究結論，得出以下啟示：

（1）對于用戶來說，平臺用戶的群體特征直接影響群體交互和群體凝聚力等狀況，吸引有影響力和一些資深的用戶加入科研社交網站，讓一些知名科研人員扮演“意見領袖”的重要角色，形成良好的科研輿論環境，是體現平臺實力的重要方面。科研社交網站是專業化、高水準的學術交流平臺，應針對用戶的性別差異和學科差異，提供有針對性的服務，注重用戶情感的關懷，并對活躍或者對平臺有特殊貢獻的科研人員進行褒獎和鼓勵。

（2）對于網站平臺環境，在網站資源方面，提高平臺本身資源的數量、質量和趣味性，將枯燥的學術知識通過一種有趣的方式進行展現，激發人們的科研興趣和求知熱情。如果殼網將科技通過有趣味的內容形式進行展現，增加網站對外吸引性；在平臺功能構建上，增加信息共享和交互渠道，增設即時通訊的功能并增加更多科研類咨詢、基金申請和科研數據分享等板塊，如小木蟲平臺通過設立群組，嵌入各類溝通渠道讓科研知識共享變得更為簡便；同時平臺建設還需滿足用戶對具體功能操作簡便的強烈需求［16］，簡便操作程序，支持多平臺協作和云同步，以節省用戶時間；在用戶隱私安全和知識產權保護方面加強管理力度，社交網站是一個兼具私人性與公共性的半開放平臺，平臺設計既要做到實現社交網信息無限分享的特點，又要最大限度地保證用戶的個人信息和知識產權不受侵犯，這樣才能增強用戶對社交網站的吸引力。

（3）對于群體凝聚力改善來說，群體凝聚力的產生是建立在個人與個人、個人與群體的信任感之上的，每個人潛意識中都會有尋找組織、尋求幫助的欲望。本研究結論表明網站注冊用戶中性別和年齡的差異會對群體產出產生影響。科研人員結構應該合理化，知識層次分配合理。現有的科研社交網站用戶角色以學生群體為主，存在用戶同質化趨勢、用戶活躍等級排名與科研人員知識水平非對稱性等缺陷，科研或學術單位在科研社交網絡未來設計中應該合理規避這些缺陷，以更好地服務于科學交流。

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[10]ResearchGate[EB/OL].[2014-10-30].http://www.researchgate.net/.

[11]BiomedExperts[EB/OL].[2014-10-30].http://www.biomedexperts.com/.

[12]ScienceBlogs[EB/OL].[2014-10-30].http://scienceblogs.com/.

[13]科學網[EB/OL].[2014-10-30].http://bbs.sciencenet.cn/blog.php.

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