基于社会网络分析方法的研究生群体特征分析

罗菁婧

【摘要】本文利用社会网络分析法和问卷调查法描绘出了某校2013级学生间的知晓关系网络、情感关系网络、协作关系网络以及咨询关系网络。通过分析，发现2013级研究生群体存在着协作关系和咨询关系薄弱，同学之间交流甚少的问题。

【关键词】社会网络分析；研究生群体；关系网络

中图分类号：G64文献标识码A文章编号1006-0278（2015）07-209-01

一、文献综述

社会网络分析（SocialNetworkAnalysis）是西方社会学的一个重要分支，提供了研究人际关系及其结构的最新范式和视角。从人类学家Barnes （1954）①在分析挪威某渔村的社会结构时首次提出“社会网络”的概念起，社会网络分析法已经历了60余年的发展。20世纪60年代晚期至70年代初，数学模型的引入推动了社会网络分析的快速发展。随后该方法被广泛应用于政治学、经济学、管理学等领域。如今，社会网络分析已经成为研究社会结构的最简单明了和最具有说服力的研究方法之一。

二、数据与分析

（一）班级群体的社群图分析

社群图能够比较直观的反映班级群体成员之前的交互关系，看到哪些同学之间有特定的相互联系，哪些同学处于班级的核心位置。通过对这4幅班级学生群体网络社群图进行分析，可以发现班级群体的各个关系网络存在以下特点：

1.研究生班级群体中人际关系在四个网络中都不够紧密，反映出研究生班级人际关系疏离。

2.研究生群体人机关系中，知晓关系网络从图中看是最密集的，说明大学生相互之间的弱关系是比较多的。相对而言，深度一点的情感关系网络、咨询关系网络都较为疏散，说明整个研究生班级学生之间了解不是很深入。

3.学生人际关系中的信息流动和情感交流较少，存在孤立学生，容易产生心理问题或者学习苦难等情况。

（二）班级群体的网络密度分析

在二维网络图中，网络的密度取值范围为[0，1]，数值越大，各节点之间的连接就越紧密。一般来说，一个关系紧密的团体，其信息流通比较容易，情感支持也较好；反之，则会有信息不通、感情支持太少、协作程度较低等问题。利用UCINET中的Density命令，可得到学生四个关系网络的密度结果，如表1。

从表1中可看出，咨询关系网络和协作关系网络密度不是很大，说明研究生群体在日常学习、工作和生活中，遇到问题和本班同学寻求支持和帮助的人群较少。共同学习的群体较少，学生协作基础薄弱。知晓关系网络和情感关系网络的矩阵密度远远大于咨询关系网络和协作关系网络，说明研究生对于班级（组织）内其他人的基本情况有所了解，班级内也存在自己的情感沟通对象。

从班级群体的四个关系网络密度分析来看，研究生群体有深化相互了解的基础，对班级的同学也有情感依存。但是，向同学们咨询、寻求帮助、及共同学习研究的较少。这可能是大批研究生外出实习，在校时间又单独跟随导师学习所致。

注释：

①韦恩·贝克.社会资本制胜——如何挖掘个人与企业网络中的隐性资源[M].上海交通大学出版社，2002：4-25.

参考文献：

[1]约翰·斯科特.社会网络分析方法（第2版）[M].重庆大学出版社，2007：1-32.

[2]张存刚，李明.社会网络分析——一种重要的社会学研究方法[J].甘肃社會科学，2004（2）.

[3]李卓卓，丁子涵.基于社会网络分析的网络舆论领袖挖掘——以大学生就业舆情为例[J].情报杂志，2011，30（11）.