大學(xué)生現(xiàn)實與虛擬社會人際關(guān)系比較研究：社會網(wǎng)絡(luò)分析的視角

王雨亭++李語嫣

摘 要：本文利用社會網(wǎng)絡(luò)分析等方法，通過對大學(xué)某學(xué)生組織QQ聊天內(nèi)容和實際問卷調(diào)查結(jié)果進行量化分析，探究了學(xué)生現(xiàn)實與虛擬社會人際關(guān)系的聯(lián)系，結(jié)果表明大學(xué)生人際交往存在新的特征：虛擬社會和現(xiàn)實環(huán)境的人際關(guān)系有較高的重合度；虛擬人際關(guān)系呈現(xiàn)出的聯(lián)系強弱和情感需求與現(xiàn)實中的有一定相關(guān)性。

關(guān)鍵詞：社會網(wǎng)絡(luò)分析；大學(xué)生；現(xiàn)實與虛擬；人際關(guān)系

0 引言

隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)在人們的工作和生活中起著越來越重要的作用。據(jù)2016年中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展統(tǒng)計報告顯示，中國網(wǎng)民規(guī)模已達(dá)到7.31億，相當(dāng)于歐洲人口總量，其中大學(xué)本科及以上學(xué)歷的網(wǎng)民占比為11.5%。手機網(wǎng)民達(dá)6.95億，中國手機用戶使用前三的應(yīng)用分別為：微信、QQ、淘寶。由此可見，互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)廣泛普及，網(wǎng)絡(luò)通信、社交也成為互聯(lián)網(wǎng)的主要用途之一。大學(xué)生作為國家的未來和希望，網(wǎng)絡(luò)生活中的重要群體，網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展、社交軟件的普及會給他們的生活帶來怎樣的變化，虛擬人際關(guān)系與現(xiàn)實情況有什么聯(lián)系等都是本文將要研究的問題。

本文選擇了大學(xué)生現(xiàn)實與虛擬社會人際關(guān)系比較這一研究主題，利用社會網(wǎng)絡(luò)分析等方法，從虛擬情境與現(xiàn)實環(huán)境中的“核心人物”或“意見領(lǐng)袖”是否存在關(guān)聯(lián)和學(xué)生虛擬人際關(guān)系中呈現(xiàn)出的關(guān)系強弱與情感需求是否與現(xiàn)實中一致這兩個方面，詳細(xì)探究了大學(xué)生在現(xiàn)實與虛擬環(huán)境中呈現(xiàn)出的人際關(guān)系的不同特征。

本文的研究目的和意義在于：第一、探究大學(xué)生現(xiàn)實與虛擬社會人際關(guān)系的特征與聯(lián)系；第二、運用Ucinet和Netdraw社會網(wǎng)絡(luò)分析軟件及Blockmodel社會網(wǎng)絡(luò)矩陣化分析方法對采集到的數(shù)據(jù)進行量化分析，用可視化的方法呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)之間的關(guān)系；第三、為大學(xué)生如何合理使用社交網(wǎng)絡(luò)、處理好現(xiàn)實與虛擬的關(guān)系提出建議。

1 文獻綜述

社交網(wǎng)絡(luò)分析最早是由英國著名人類學(xué)家Radcliffe-Brown（拉德克利夫-布朗）在對社會結(jié)構(gòu)的分析關(guān)注中提出的，他呼吁開展社會網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)研究分析。近年來，使用社交網(wǎng)絡(luò)分析法進行人際關(guān)系分析的研究越來越多。鄭思明等[1]在《從社會網(wǎng)絡(luò)分析的視角看青少年的人際關(guān)系》一文中精要介紹了目前青少年社會網(wǎng)絡(luò)研究概況，將青少年人際關(guān)系研究置于社會網(wǎng)絡(luò)背景之下，運用新的研究方法初步探索了青少年人際關(guān)系的整體面貌。馮銳等[2]在《當(dāng)代大學(xué)生虛擬與現(xiàn)實社會人際關(guān)系的差異性分析》中，以大學(xué)某一班級為研究對象，利用社會網(wǎng)絡(luò)分析方法中的整體網(wǎng)絡(luò)分析法，對學(xué)生在虛擬與現(xiàn)實社會中的情感支持、學(xué)習(xí)互助兩個方面進行了人際關(guān)系量化分析，并且對人際關(guān)系進行了相關(guān)性及差異性的分析，最后得出該班級學(xué)生在虛擬與現(xiàn)實中的人際關(guān)系在上述兩方面存在顯著差異的結(jié)論。王彭鵬等[3]在《大學(xué)班級人際關(guān)系研究—整體網(wǎng)視角》一文中，以大學(xué)某班級50人作為調(diào)查對象，通過問卷收集班級內(nèi)人際關(guān)系的資料。對于組織內(nèi)關(guān)系，認(rèn)為強關(guān)系主要體現(xiàn)在情感交換，形成情感網(wǎng)絡(luò)；弱關(guān)系主要是工具性交換，表現(xiàn)為工作咨詢網(wǎng)絡(luò)，并且結(jié)合社群圖、點度、距離等指標(biāo)，從強關(guān)系、弱關(guān)系兩個角度對調(diào)查對象的人際關(guān)系進行實證性分析，得出其人際關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的幾個主要特征，包括：網(wǎng)絡(luò)直接連接比較稀疏；弱關(guān)系網(wǎng)絡(luò)比強關(guān)系網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定；網(wǎng)絡(luò)是不均質(zhì)的；班級被分割等，以借此探討實現(xiàn)班級管理科學(xué)化，構(gòu)建良好的班級人際關(guān)系的途徑。周濤[4]在《Wiki社群的社交網(wǎng)絡(luò)分析》一文中提到，網(wǎng)絡(luò)虛擬社群已經(jīng)成為一種重要的知識共享的平臺，通過網(wǎng)絡(luò)人們可以建構(gòu)個人的社會關(guān)系鏈接，并且用社會網(wǎng)絡(luò)分析方法研究Wiki社群中的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系連接，描繪出該社群的結(jié)構(gòu)和使用者之間的信息流動，探討了網(wǎng)絡(luò)關(guān)系連接規(guī)模、強度與社群滿意度及忠誠度之間的關(guān)系，并用問卷調(diào)查的方法進行了驗證。郭金龍等[5]在《基于社會網(wǎng)絡(luò)分析的大學(xué)生現(xiàn)實與虛擬社會人際關(guān)系研究》中，以某研究生班級為研究對象，將現(xiàn)實與虛擬社會中的人際情感支持劃分為強情感支持和弱情感支持，前者包括了一些較親密的情感行動和情感支持話語，后者則指一般的人際交往活動。并且利用社會網(wǎng)絡(luò)分析方法、QAP方法等，探究了虛擬與現(xiàn)實社會中兩種網(wǎng)絡(luò)之間的相互關(guān)系和影響，從強情感支持和弱情感支持兩個方面對學(xué)生在現(xiàn)實社會與虛擬社會中的人際關(guān)系進行了定量分析，結(jié)論有：大學(xué)生的人際交往呈現(xiàn)了一些新的特征；虛擬社會的人際關(guān)系是現(xiàn)實社會人際關(guān)系的延伸；強情感關(guān)系與弱情感關(guān)系之間亦具有顯著相關(guān)性等。

現(xiàn)有的運用社會網(wǎng)絡(luò)分析方法進行人際關(guān)系的相關(guān)研究已經(jīng)取得了很多成果。本文在原有研究的基礎(chǔ)上，創(chuàng)新性地對大學(xué)生QQ聊天內(nèi)容進行量化分析，給不同形式的內(nèi)容賦予不同的含義，運用社交網(wǎng)絡(luò)分析的相關(guān)指標(biāo)，從聯(lián)系和情感兩方面對大學(xué)生虛擬社會人際關(guān)系特征進行了探討分析，并且在實際環(huán)境中用問卷調(diào)查法收集相關(guān)數(shù)據(jù)，運用Blockmodel等方法將大學(xué)生實際和虛擬的人際關(guān)系進行比較研究，對虛擬人際關(guān)系進行了驗證，也探討了大學(xué)生現(xiàn)實與虛擬社會人際關(guān)系的相關(guān)性。

2 研究設(shè)計

2.1 研究內(nèi)容

本研究的設(shè)計主要集中在兩個方面：一是大學(xué)生在網(wǎng)絡(luò)虛擬情景中表現(xiàn)出來的人際關(guān)系與現(xiàn)實生活是否存在關(guān)聯(lián)；二是大學(xué)生在虛擬人際關(guān)系中呈現(xiàn)出的關(guān)系、情感聯(lián)系存在哪些特征。社會學(xué)家格蘭諾維特在其發(fā)表的《弱關(guān)系的力量》一文中指出，關(guān)系強度是指人與人在關(guān)系中的四個方面的綜合，包括交流的時間投入、彼此的情感強度、親密度以及互惠性，據(jù)此可將關(guān)系劃分為強聯(lián)系和弱聯(lián)系兩種[6]。本文以大學(xué)生為調(diào)查對象，著重研究大學(xué)生在網(wǎng)絡(luò)社交中的聊天內(nèi)容和情感強度，將聊天中使用文字代表存在強關(guān)聯(lián)弱情感，使用表情代表存在弱關(guān)聯(lián)強情感，據(jù)此進一步量化分析大學(xué)生在虛擬社會人際關(guān)系中呈現(xiàn)出的規(guī)律。

2.2 研究對象

本研究隨機選取了我校某個學(xué)生組織的全體39名成員作為研究對象。選取原因是經(jīng)調(diào)查，我校學(xué)生使用網(wǎng)絡(luò)的比例幾乎為100%，在每個學(xué)生組織中，組織成員不僅在現(xiàn)實生活中聯(lián)系密切，互相了解，并且也經(jīng)常通過社交軟件如QQ進行溝通交流，因而能夠很好地對比大學(xué)生現(xiàn)實與虛擬社會的人際關(guān)系。

2.3 研究假設(shè)

通過對研究內(nèi)容的設(shè)定和研究對象的選取，本研究做出如下假設(shè)：一、大學(xué)生在虛擬社會和現(xiàn)實環(huán)境中的人際關(guān)系有較高的重合度；二、大學(xué)生在虛擬人際關(guān)系中呈現(xiàn)出的關(guān)系強弱和情感需求與現(xiàn)實中的基本一致。

2.4 數(shù)據(jù)收集與整理

本研究中的數(shù)據(jù)來自兩個方面：一是隨機選取研究對象QQ群中一個月的所有聊天記錄，并且把聊天內(nèi)容分為文字、QQ表情+emoji和其他圖三個維度。其中文字指單純的文字交流，QQ表情+emoji是指QQ自帶的表情與emoji表情，除此之外的其他表情、自制圖片等都?xì)w到其他圖中。成員之間若A向B發(fā)送一次信息，則把A—B記數(shù)1，如果B回復(fù)了A，則B—A記數(shù)1，并且依此方法逐次累加；二是通過對組織成員進行問卷調(diào)查，問題是“請列出你認(rèn)為在組織中處于核心地位的四個人”，并且把收集到的信息量化處理，若成員A列出的四個人是B、C、D、E，則A—B、A—C、A—D、A—E分別記數(shù)1，問卷調(diào)查共收集到19份有效樣本。對收集到的樣本數(shù)據(jù)采用Ucinet軟件和Block model方法進行分析，采集的數(shù)據(jù)如表1、表2、表3、表4所示。

3 研究方法

本文主要運用了社交網(wǎng)絡(luò)分析法和Blockmodel社會網(wǎng)絡(luò)關(guān)系矩陣分析方法，對收集到的數(shù)據(jù)進行整體分析研究。運用到的主要社會網(wǎng)絡(luò)分析指標(biāo)和方法有：社群圖、中心性、核心—邊緣結(jié)構(gòu)分析、矩陣相關(guān)性分析等。

3.1 Blockmodel社會網(wǎng)絡(luò)關(guān)系矩陣分析法

Blockmodel的主要做法就是在一個閉合的整體中進行問卷調(diào)查。問卷調(diào)查有兩種方式，其中一種不需要被測者列出所有成員的名字，只要將和他們具有聯(lián)系的人的名字按照順序?qū)懗鰜怼柧淼脑O(shè)計也非常簡單，例如研究該團體中人員之間的喜惡程度，就可以問團體成員在你所在的這個團體中，你最喜歡的人有哪些，按照你的喜歡程度對這些人進行排序。通過問卷調(diào)研，可以得到該團體的一個整體關(guān)系矩陣[7]。

3.2 社群圖

社群圖是由莫雷諾最早使用的，現(xiàn)已在社會網(wǎng)絡(luò)中得到廣泛適應(yīng)[8]。它主要由點（代表行動者）和線（代表行動者之間的關(guān)系）構(gòu)成。這樣，一個群體成員之間的關(guān)系就可以用一個由點和線連成的圖表示。本研究中使用社群圖來更加清晰地展示研究對象間的人際關(guān)系。

3.3 中心性

在社會網(wǎng)絡(luò)分析中對權(quán)利的探討集中體現(xiàn)在中心度和中心勢的量化分析上。中心度刻畫單個行動者在網(wǎng)絡(luò)中所處的核心位置，中心勢則刻畫一個網(wǎng)絡(luò)所具有的中心趨勢。本研究主要運用中心性分析中的點度中心性，它刻畫的是行動者的局部中心指數(shù)，越高者則代表他和網(wǎng)絡(luò)中其他行動者的聯(lián)系越多，自身具有較高的影響力[8]。

3.4 核心—邊緣結(jié)構(gòu)分析

核心—邊緣結(jié)構(gòu)分析的目的是對現(xiàn)實社會現(xiàn)象中表現(xiàn)出來的核心—邊緣模式進行量化處理，離析出網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中的核心群體。核心—邊緣結(jié)構(gòu)模型的構(gòu)建是利用原矩陣與理想矩陣的相似程度判斷核心與邊緣的界限，將網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點分為兩組，其中一組成員之間的聯(lián)系比較密切，是整個網(wǎng)絡(luò)中的核心凝聚子群[9]。

3.5 矩陣相關(guān)性分析

矩陣相關(guān)性分析是研究關(guān)系之間關(guān)系的方法。本研究中利用Ucinet中的QAP（Quadratic Assignment Procedure，二次指派程序），對兩個方陣中各個格值的相似性進行比較，給出兩個矩陣之間的相關(guān)系數(shù)，進而用以檢驗關(guān)系矩陣之間關(guān)系[10]。

4 數(shù)據(jù)分析

4.1 調(diào)查方法

本次研究所使用的方法有社會網(wǎng)絡(luò)分析法和問卷分析法。社會網(wǎng)絡(luò)分析法是作為一系列分析社會結(jié)構(gòu)的方法而出現(xiàn)的，這些方法允許對這些結(jié)構(gòu)的關(guān)系方面進行考察[11]。本文使用社會網(wǎng)絡(luò)形式化表達(dá)方式中的矩陣代數(shù)法來表達(dá)群體中個體間的相互關(guān)系，借以來描述組織成員在網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)系。為了保證數(shù)據(jù)的信度，在確定群體的實際中心度時，采用問卷調(diào)查法收集數(shù)據(jù)。向組織發(fā)放經(jīng)過設(shè)計的簡單問卷，詢問組織成員心目中的群體中心，并借助社交軟件進行可視化處理得到群體的中心人物。

4.2 工具

本次研究使用了Ucinet軟件和Blockmodel模型。Ucinet是一種功能強大的社會網(wǎng)絡(luò)分析軟件，包括大量的網(wǎng)絡(luò)分析指標(biāo)，如中心度、位置分析算法、派系分析、QAP矩陣相關(guān)和回歸[10]。通過Ucinet對矩陣進行運算并使用Netdraw可視化工具可以直觀看出群體中個體之間的關(guān)系，并得到群體在網(wǎng)絡(luò)的中心群體。利用Blockmodel模型對問卷收集到的關(guān)于群體中的實際中心人物的數(shù)據(jù)進行運算，可以得到群體中實際處于中心地位的人物，由此可以與群體在網(wǎng)絡(luò)中的中心群體進行對比。

4.3 數(shù)據(jù)處理

將得到的群體的網(wǎng)絡(luò)聊天共現(xiàn)矩陣通過Ucinet進行處理可以得到群體成員對文字、QQ表情+emoji和其他圖的使用情況，見圖1、2、3。從圖中可以看出群體成員中使用文字進行聯(lián)系的頻次最大，使用QQ表情+emoji進行聯(lián)系的頻次最小，使用其他圖的頻次比使用QQ表情+emoji的頻次更大。在使用文字的圖上，群體成員之間的聯(lián)系非常緊密，表明文字仍然是信息傳輸?shù)闹饕ぞ摺３淖滞猓后w成員使用其他圖的聯(lián)系也比較緊密，這也反映了網(wǎng)絡(luò)表情包在社交網(wǎng)絡(luò)上大量使用的趨勢。

利用Blockmodel和Ucinet方法處理問卷數(shù)據(jù)得出群體實際中心度的共現(xiàn)矩陣，再通過Ucinet進行可視化，得到在實際組織中處于核心地位的群體，如圖4。從圖4中可以看出該群體具有中心人物。將該群體的網(wǎng)上使用文字、QQ表情+emoji和其他圖的中心人物和實際群體的中心人物按照特征指標(biāo)進行分析得表5。

從表5中可以看出，在網(wǎng)絡(luò)上使用文字、QQ表情+emoji和其他圖的中心人物與現(xiàn)實組織的中心人物皆有重合，重合人個數(shù)分別是3、1、4，這表明在虛擬聊天中處于中心地位的人在現(xiàn)實生活中也可能處于群體的中心地位。現(xiàn)實組織行政層次的領(lǐng)導(dǎo)者為1、2、3，在網(wǎng)絡(luò)聊天中他們也分別處于不同維度的中心地位，說明現(xiàn)實組織的領(lǐng)導(dǎo)者容易處于虛擬情景的中心。而在網(wǎng)絡(luò)聊天的這三種方式中，使用文字和其他圖的中心人物與實際的中心人物具有較強的相似程度，表明文字和其他圖與現(xiàn)實生活中的核心人物有著較強的聯(lián)系。為了進一步的解釋這種聯(lián)系，我們將使用文字、QQ表情+emoji和其他圖的中心人物與現(xiàn)實組織的中心人物進行QAP分析，得到文字、QQ表情+emoji、其他圖與實際中心度的相關(guān)關(guān)系，見表6。

由表6可知實際中心度與文字具有較強的正相關(guān)性，與其他圖具有較強的負(fù)相關(guān)性，而文字代表著強關(guān)聯(lián)弱情感，其他圖代表著弱關(guān)聯(lián)強情感，這就表明在網(wǎng)絡(luò)上聊天的關(guān)系是一種強關(guān)聯(lián)弱情感的關(guān)系，這也與網(wǎng)絡(luò)聊天中大部分都是使用文字有關(guān)。我們看到文字與QQ表情+emoji的相關(guān)系數(shù)達(dá)到了0.695，說明由于QQ表情使用的便捷性，人們在使用文字時容易使用一些QQ表情。而QQ表情+emoji與其他圖的相關(guān)系數(shù)達(dá)到了0.611，表明在使用表情時，由于其他圖包含著更大的信息量所以人們也會選擇使用其他圖來表達(dá)自己的情感。為了改變網(wǎng)絡(luò)上的弱情感性，人們可以更多地使用其他圖來加強相互之間的情感聯(lián)系。

5 結(jié)論與建議

5.1 現(xiàn)實與虛擬組織的中心人物存在關(guān)聯(lián)

從上文分析可知，現(xiàn)實組織的中心人物與虛擬組織的中心人物多有重疊，并且兩種情景下的中心人物容易相互轉(zhuǎn)化，由此可見現(xiàn)實與虛擬組織的相關(guān)程度較高。

5.2 現(xiàn)實和虛擬的聯(lián)系與情感的相關(guān)性

現(xiàn)實的群體領(lǐng)導(dǎo)者更多的使用文字和其他圖的方式發(fā)言，其中文字為最主要的方式。文字代表強關(guān)聯(lián)弱情感，其他圖代表弱關(guān)聯(lián)強情感，文字與現(xiàn)實組織中心人物之間呈現(xiàn)出正相關(guān)關(guān)系，其他圖與現(xiàn)實組織中心人物呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，這表明網(wǎng)絡(luò)上的聯(lián)系是強關(guān)聯(lián)，但情感的聯(lián)系較少，更多人還是傾向于在現(xiàn)實生活中進行情感的聯(lián)系。因此為了改變網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系的弱情感性，群體成員在聯(lián)系時可以更多使用表情作為溝通的方式以加強情感聯(lián)系。

5.3 網(wǎng)絡(luò)推動成員成為組織的領(lǐng)導(dǎo)者

首先，網(wǎng)絡(luò)有助于網(wǎng)絡(luò)上處于中心地位的人成為現(xiàn)實組織的領(lǐng)導(dǎo)者。網(wǎng)上處于中心地位的人大多是現(xiàn)實組織的漂浮者。漂浮者是指會被矩陣轉(zhuǎn)置而分散到新的小團體中，且這些個體并沒有處于核心地位，甚至并沒有和其他個體建立聯(lián)系。在某種程度上來說，他們是團體中相對孤立的個體[7]。在網(wǎng)上處于中心地位的這類型的漂浮者往往具有一定的影響力，能夠調(diào)動組織的積極性或者發(fā)起一些活動，因此易于成為現(xiàn)實組織的領(lǐng)導(dǎo)者。

其次，網(wǎng)絡(luò)有助于突破組織層級的限制，讓對組織充滿熱情的人成為群體的中心。在現(xiàn)實組織中由于組織層次的限制，一部分人可能難于突破組織的層級成為領(lǐng)導(dǎo)者。但是在網(wǎng)絡(luò)上沒有嚴(yán)格的層級限制，對組織充滿熱情的成員可以通過網(wǎng)絡(luò)的方式加大對組織的奉獻程度讓自己處于群體的中心地位。如成員9與成員10，在現(xiàn)實組織的行政層級上，他們并不是組織的管理者，但是他們在對文字和其他圖的使用上處于中心地位，具有較強的網(wǎng)絡(luò)影響力，最終成為了組織的中心人物。

5.4 組織層級制度對現(xiàn)實組織成員的中心地位存在影響

在現(xiàn)實組織中，處于組織層次上領(lǐng)導(dǎo)地位的人更容易處于現(xiàn)實組織的中心地位，這可能與刻板效應(yīng)有一定的關(guān)系。由于思維定式的作用，人們固定的傾向于認(rèn)為組織層級的領(lǐng)導(dǎo)者就處于組織中的中心地位。如成員3，在文字和其他圖的使用上都不是核心人物但是其處于行政層級上的領(lǐng)導(dǎo)地位，具有一定的權(quán)威，因此成為了組織的中心人物。

6 問題與展望

本次研究在樣本的選擇上具有一定的局限性，只選取了一個月作為樣本量作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。在進行進一步的研究時，可以擴大樣本量使得數(shù)據(jù)更具有普遍性。在進一步研究選取樣本時，也可以擴大范圍選取多個群進行綜合分析以便進一步發(fā)現(xiàn)更具普遍性的結(jié)論。