大学生友谊关系静态结构研究

王小越

摘 要：采用社会网络分析法，并以某高校193名大学生为研究对象，通过UCINET6.0软件从网络密度、中心性、平均路径长度、聚类系数、凝聚子群和核心-边缘等特征指标研究了大学生友谊关系静态结构特征，得出大学生友谊关系不密切、凝集力不强等结论，并提出了个人建议。

关键词：大学生；友谊关系；社会网络分析

中图分类号：G631 文献标志码：A 文章编号：1002-2589（2014）24-0162-02

人们都说“大学相当于半个社会”，也就是说大学就是一个小社会。建立友谊关系是学生与人交往的能力的体现，同样，一个小社会、小团体中学生友谊关系的强弱会直接反映出学生之间的团结力、凝聚力、向心力。因此，笔者利用社会网络分析方法对当代大学生友谊关系进行定量分析，为大学生与人交往提出合理意见，也为高校管理人员提出一些增强学生集体凝聚力的建议。

社会网络分析法是一种社会学研究方法，也是一种研究社会网络结构和社会网络关系的分析方法。本文将利用社会网络分析软件UCINET6.0对友谊关系静态结构进行研究来探索大学生友谊关系的群体特征。

一、研究方法

（一）研究对象

本次调查的研究对象是某大学大一的203名大学生，但是最终只使用了193名学生所填的问卷信息。其原因是某些学生对朋友的不理解而选择过多，因此将这些数据删除。

（二）研究方法

1.网络密度。网络密度是指在193人网络规模的朋友网络中，学生与学生之间来往、联系的紧密程度。网络密度介于0和1之间，当网络密度等于1时，说明所有学生都发生了来往；当网络密度等于0时，说明所有学生都没有来往。换句话说，网络密度越大，学生之间的联系越多。

2.中心性。中心性是对学生权利进行量化分析的一个重要指标特征。其包括度数中心度和中间中心度。度数中心度主要用来判断一个学生是否处于“核心”地位。如果一个学生与许多学生都有直接的来往，那么该学生就处于中心地位，拥有较大权利。中间中心度主要用来判断一个学生能够控制其他学生交往的程度。如果一个学生处在很多学生交往的网络关系中间，那么该学生居于重要位置，也说明该学生在其他学生交往中起到了桥梁的作用。

3.平均路径长度。平均路径长度是指朋友网络中任意学生间交往的平均距离，反映的是学生与学生之间联系的密切程度。如果学生来往的平均距离越小，并且以平均路径长度为基础的凝聚力指数越大的话，则说明朋友网络中学生的凝聚力越强，学生越团结；反之，说明朋友网络中学生的凝聚力越弱，这个集体就会是一盘散沙。

4.聚类系数。聚类系数是反映朋友网络中学生的聚集程度。如果学生a和学生b有来往，学生b和学生c有来往，那么学生a和学生c很有可能会存在友谊关系。这种现象说明了部分学生间存在着密集交往特性。

5.凝聚子群。凝聚子群是指在朋友网络中学生之间具有相对较强的、直接的、紧密的、经常的或者积极的关系所构成的学生间的子集合。通过分析朋友网络凝聚子群密度即E-I指数，并找出朋友网络中凝聚子群的个数以及各子群包含的学生，从而判断出各子群体的关系、联系的程度。

（三）研究工具

本次研究采用的调查方法是VS2010开发问卷调查系统，收集到的数据会100%回收到sql2008R2数据库中，然后通过sql2008R2将数据进行处理，在通过VS2010将数据转成ucinet6.0可识别的朋友社会网络关系矩阵。最后利用ucinet6.0对该矩阵进行指标量化分析。

二、友谊关系网络结构实证研究

（一）可视化结构图

在将朋友社会网络关系矩阵导入ucinet6.0社会网络分析软件之后，得到朋友网络的可视化结构图，如图1。如果箭头从学生a指向学生b就表明学生a认为学生b是他的朋友；如果是双向箭头就表明学生a和学生b互认为是朋友。

（二）网络密度分析

通过UCINET6.0对朋友网络密度进行分析，得到该网络的密度是0.0536。由于0.0536接近于0，表明学生之间交往、联系的紧密程度很松散，学生之间来往不多。

（三）中心性分析

1.点度中心性分析。通过UCINET6.0对朋友网络点度中心性进行分析，得到该网络中每个学生的点度中心度如表1。点出度最大的学生是162，说明学生162主动与其他学生建立友谊关系最多；点入度最大的学生是60和35，说明学生60和35是所有学生中最受欢迎的。其中点出度度数为0的学生有18人，说明这18个学生不愿意主动与其他同学建立关系；而点入度度数没有为0的，说明该网络中没有学生不受欢迎。另外，点出度中心势是19.320%，点入度中心势是5.110%，这说明友谊关系在该网络中具有明显的不对称性。

（四）平均路径长度

在UCINET6.0中计算出平均路径长度为3.479，凝聚力指数为0.313，可以看出建立在平均路径长度之上的凝聚力指数较小，说明该朋友网络中学生的凝聚力不太强。

（五）聚类系数

在UCINET6.0计算出聚类系数为0.464，比较接近0.5，说明该朋友网络中的聚集程度不强也不弱，聚类性不是特别显著。

（六）核心-边缘

在UCINET6.0中对所得数据进行分析，发现有53名学生处于核心区域，是朋友网络中的核心人物，在朋友网络中占重要地位；而另外140名学生则处于边缘区域。核心区域中学生的联结密度为0.228，而边缘区域学生间的联系密度为0.059，这说明核心区域的学生来往的更密切。

三、结论与建议

本文通过社会网络分析方法对大学生友谊关系结构进行综合分析，得出以下结论：

第一，该朋友网络的密度非常低，表明大学生之间的联系不密切；并且平均路径长度和聚类系数数据也说明大学生的集体凝聚力、团结力不强。虽然大学生交往并不紧密，但从中心性中又可看出每个学生都建立了友谊关系，并且大部分学生在与其他学生来往的过程中起到了桥梁的作用。

第二，通过对朋友网络进行凝聚子群量化分析，发现该网络中共存在8个子群，并且每个子群包含的学生各不相同。但各子群之间联系并不密切，大多的友谊关系都发生在各个子群的内部，而且子群体的规模不大，这表明学生之间建立友谊关系的范围比较小。核心-边缘分析中发现处于核心区域和边緣区域的学生比例失调，并且区域内学生间联系的也不是很密切，但核心区域要比边缘区域学生来往的程度要大些。

总的来说，大学生友谊关系并不密切。因此，大学生和高校管理者要高度重视。在此，笔者仅提出个人的一些建议：

第一，作为大学生，要充分重视友谊关系的建立。朋友是人生中必不可少的财富，一个孤立的人是不能够在社会中立足的；另外，要增强集体意识，培养集体荣誉感，集体的好坏会直接影响集体中每一个成员的好坏。

第二，作为高校管理人员，不能只关注学生的成绩、科研，还要及时关注学生间的交往情况。对于学生联系不紧密的情况，高校管理者应多开展一些有助于学生交朋友的活动，在必要的时候可以给予一定的奖励；或者多去找学生谈心，了解学生的内心想法，给他们适当的建议。

本文的结论只能代表部分大学生构成的朋友网络，并不适合所有大学生友谊关系的结构特征。因此，为了使分析得到的结论更符合大学生友谊关系的结构特性，在今后的研究中要选择更多的研究对象，做到更准确的分析。

参考文献：

[1]刘军.社会网络分析导论[M].北京：社会科学文献出版社，2004.

[2]刘军.整体网分析讲义：UCINET软件实用指南[M].上海：格致出版社、上海人民出版社，2009.

[3]罗家德.社会网络分析讲义[M].北京：社会科学文献出版社，2005.