大学生现实与虚拟社会人际关系比较研究：社会网络分析的视角

王雨亭++李语嫣

摘 要：本文利用社会网络分析等方法，通过对大学某学生组织QQ聊天内容和实际问卷调查结果进行量化分析，探究了学生现实与虚拟社会人际关系的联系，结果表明大学生人际交往存在新的特征：虚拟社会和现实环境的人际关系有较高的重合度；虚拟人际关系呈现出的联系强弱和情感需求与现实中的有一定相关性。

关键词：社会网络分析；大学生；现实与虚拟；人际关系

0 引言

随着互联网的发展，网络在人们的工作和生活中起着越来越重要的作用。据2016年中国互联网络发展统计报告显示，中国网民规模已达到7.31亿，相当于欧洲人口总量，其中大学本科及以上学历的网民占比为11.5%。手机网民达6.95亿，中国手机用户使用前三的应用分别为：微信、QQ、淘宝。由此可见，互联网已经广泛普及，网络通信、社交也成为互联网的主要用途之一。大学生作为国家的未来和希望，网络生活中的重要群体，网络的快速发展、社交软件的普及会给他们的生活带来怎样的变化，虚拟人际关系与现实情况有什么联系等都是本文将要研究的问题。

本文选择了大学生现实与虚拟社会人际关系比较这一研究主题，利用社会网络分析等方法，从虚拟情境与现实环境中的“核心人物”或“意见领袖”是否存在关联和学生虚拟人际关系中呈现出的关系强弱与情感需求是否与现实中一致这两个方面，详细探究了大学生在现实与虚拟环境中呈现出的人际关系的不同特征。

本文的研究目的和意义在于：第一、探究大学生现实与虚拟社会人际关系的特征与联系；第二、运用Ucinet和Netdraw社会网络分析软件及Blockmodel社会网络矩阵化分析方法对采集到的数据进行量化分析，用可视化的方法呈现出数据之间的关系；第三、为大学生如何合理使用社交网络、处理好现实与虚拟的关系提出建议。

1 文献综述

社交网络分析最早是由英国著名人类学家Radcliffe-Brown（拉德克利夫-布朗）在对社会结构的分析关注中提出的，他呼吁开展社会网络的系统研究分析。近年来，使用社交网络分析法进行人际关系分析的研究越来越多。郑思明等[1]在《从社会网络分析的视角看青少年的人际关系》一文中精要介绍了目前青少年社会网络研究概况，将青少年人际关系研究置于社会网络背景之下，运用新的研究方法初步探索了青少年人际关系的整体面貌。冯锐等[2]在《当代大学生虚拟与现实社会人际关系的差异性分析》中，以大學某一班级为研究对象，利用社会网络分析方法中的整体网络分析法，对学生在虚拟与现实社会中的情感支持、学习互助两个方面进行了人际关系量化分析，并且对人际关系进行了相关性及差异性的分析，最后得出该班级学生在虚拟与现实中的人际关系在上述两方面存在显著差异的结论。王彭鹏等[3]在《大学班级人际关系研究—整体网视角》一文中，以大学某班级50人作为调查对象，通过问卷收集班级内人际关系的资料。对于组织内关系，认为强关系主要体现在情感交换，形成情感网络；弱关系主要是工具性交换，表现为工作咨询网络，并且结合社群图、点度、距离等指标，从强关系、弱关系两个角度对调查对象的人际关系进行实证性分析，得出其人际关系网络的几个主要特征，包括：网络直接连接比较稀疏；弱关系网络比强关系网络稳定；网络是不均质的；班级被分割等，以借此探讨实现班级管理科学化，构建良好的班级人际关系的途径。周涛[4]在《Wiki社群的社交网络分析》一文中提到，网络虚拟社群已经成为一种重要的知识共享的平台，通过网络人们可以建构个人的社会关系链接，并且用社会网络分析方法研究Wiki社群中的网络关系连接，描绘出该社群的结构和使用者之间的信息流动，探讨了网络关系连接规模、强度与社群满意度及忠诚度之间的关系，并用问卷调查的方法进行了验证。郭金龙等[5]在《基于社会网络分析的大学生现实与虚拟社会人际关系研究》中，以某研究生班级为研究对象，将现实与虚拟社会中的人际情感支持划分为强情感支持和弱情感支持，前者包括了一些较亲密的情感行动和情感支持话语，后者则指一般的人际交往活动。并且利用社会网络分析方法、QAP方法等，探究了虚拟与现实社会中两种网络之间的相互关系和影响，从强情感支持和弱情感支持两个方面对学生在现实社会与虚拟社会中的人际关系进行了定量分析，结论有：大学生的人际交往呈现了一些新的特征；虚拟社会的人际关系是现实社会人际关系的延伸；强情感关系与弱情感关系之间亦具有显著相关性等。

现有的运用社会网络分析方法进行人际关系的相关研究已经取得了很多成果。本文在原有研究的基础上，创新性地对大学生QQ聊天内容进行量化分析，给不同形式的内容赋予不同的含义，运用社交网络分析的相关指标，从联系和情感两方面对大学生虚拟社会人际关系特征进行了探讨分析，并且在实际环境中用问卷调查法收集相关数据，运用Blockmodel等方法将大学生实际和虚拟的人际关系进行比较研究，对虚拟人际关系进行了验证，也探讨了大学生现实与虚拟社会人际关系的相关性。

2 研究设计

2.1 研究内容

本研究的设计主要集中在两个方面：一是大学生在网络虚拟情景中表现出来的人际关系与现实生活是否存在关联；二是大学生在虚拟人际关系中呈现出的关系、情感联系存在哪些特征。社会学家格兰诺维特在其发表的《弱关系的力量》一文中指出，关系强度是指人与人在关系中的四个方面的综合，包括交流的时间投入、彼此的情感强度、亲密度以及互惠性，据此可将关系划分为强联系和弱联系两种[6]。本文以大学生为调查对象，着重研究大学生在网络社交中的聊天内容和情感强度，将聊天中使用文字代表存在强关联弱情感，使用表情代表存在弱关联强情感，据此进一步量化分析大学生在虚拟社会人际关系中呈现出的规律。

2.2 研究对象

本研究随机选取了我校某个学生组织的全体39名成员作为研究对象。选取原因是经调查，我校学生使用网络的比例几乎为100%，在每个学生组织中，组织成员不仅在现实生活中联系密切，互相了解，并且也经常通过社交软件如QQ进行沟通交流，因而能够很好地对比大学生现实与虚拟社会的人际关系。

2.3 研究假设

通过对研究内容的设定和研究对象的选取，本研究做出如下假设：一、大学生在虚拟社会和现实环境中的人际关系有较高的重合度；二、大学生在虚拟人际关系中呈现出的关系强弱和情感需求与现实中的基本一致。

2.4 数据收集与整理

本研究中的数据来自两个方面：一是随机选取研究对象QQ群中一个月的所有聊天记录，并且把聊天内容分为文字、QQ表情+emoji和其他图三个维度。其中文字指单纯的文字交流，QQ表情+emoji是指QQ自带的表情与emoji表情，除此之外的其他表情、自制图片等都归到其他图中。成员之间若A向B发送一次信息，则把A—B记数1，如果B回复了A，则B—A记数1，并且依此方法逐次累加；二是通过对组织成员进行问卷调查，问题是“请列出你认为在组织中处于核心地位的四个人”，并且把收集到的信息量化处理，若成员A列出的四个人是B、C、D、E，则A—B、A—C、A—D、A—E分别记数1，问卷调查共收集到19份有效样本。对收集到的样本数据采用Ucinet软件和Block model方法进行分析，采集的数据如表1、表2、表3、表4所示。

3 研究方法

本文主要运用了社交网络分析法和Blockmodel社会网络关系矩阵分析方法，对收集到的数据进行整体分析研究。运用到的主要社会网络分析指标和方法有：社群图、中心性、核心—边缘结构分析、矩阵相关性分析等。

3.1 Blockmodel社会网络关系矩阵分析法

Blockmodel的主要做法就是在一个闭合的整体中进行问卷调查。问卷调查有两种方式，其中一种不需要被测者列出所有成员的名字，只要将和他们具有联系的人的名字按照顺序写出来。问卷的设计也非常简单，例如研究该团体中人员之间的喜恶程度，就可以问团体成员在你所在的这个团体中，你最喜欢的人有哪些，按照你的喜欢程度对这些人进行排序。通过问卷调研，可以得到该团体的一个整体关系矩阵[7]。

3.2 社群图

社群图是由莫雷诺最早使用的，现已在社会网络中得到广泛适应[8]。它主要由点（代表行动者）和线（代表行动者之间的关系）构成。这样，一个群体成员之间的关系就可以用一个由点和线连成的图表示。本研究中使用社群图来更加清晰地展示研究对象间的人际关系。

3.3 中心性

在社会网络分析中对权利的探讨集中体现在中心度和中心势的量化分析上。中心度刻画单个行动者在网络中所处的核心位置，中心势则刻画一个网络所具有的中心趋势。本研究主要运用中心性分析中的點度中心性，它刻画的是行动者的局部中心指数，越高者则代表他和网络中其他行动者的联系越多，自身具有较高的影响力[8]。

3.4 核心—边缘结构分析

核心—边缘结构分析的目的是对现实社会现象中表现出来的核心—边缘模式进行量化处理，离析出网络结构中的核心群体。核心—边缘结构模型的构建是利用原矩阵与理想矩阵的相似程度判断核心与边缘的界限，将网络中节点分为两组，其中一组成员之间的联系比较密切，是整个网络中的核心凝聚子群[9]。

3.5 矩阵相关性分析

矩阵相关性分析是研究关系之间关系的方法。本研究中利用Ucinet中的QAP（Quadratic Assignment Procedure，二次指派程序），对两个方阵中各个格值的相似性进行比较，给出两个矩阵之间的相关系数，进而用以检验关系矩阵之间关系[10]。

4 数据分析

4.1 调查方法

本次研究所使用的方法有社会网络分析法和问卷分析法。社会网络分析法是作为一系列分析社会结构的方法而出现的，这些方法允许对这些结构的关系方面进行考察[11]。本文使用社会网络形式化表达方式中的矩阵代数法来表达群体中个体间的相互关系，借以来描述组织成员在网络中的关系。为了保证数据的信度，在确定群体的实际中心度时，采用问卷调查法收集数据。向组织发放经过设计的简单问卷，询问组织成员心目中的群体中心，并借助社交软件进行可视化处理得到群体的中心人物。

4.2 工具

本次研究使用了Ucinet软件和Blockmodel模型。Ucinet是一种功能强大的社会网络分析软件，包括大量的网络分析指标，如中心度、位置分析算法、派系分析、QAP矩阵相关和回归[10]。通过Ucinet对矩阵进行运算并使用Netdraw可视化工具可以直观看出群体中个体之间的关系，并得到群体在网络的中心群体。利用Blockmodel模型对问卷收集到的关于群体中的实际中心人物的数据进行运算，可以得到群体中实际处于中心地位的人物，由此可以与群体在网络中的中心群体进行对比。

4.3 数据处理

将得到的群体的网络聊天共现矩阵通过Ucinet进行处理可以得到群体成员对文字、QQ表情+emoji和其他图的使用情况，见图1、2、3。从图中可以看出群体成员中使用文字进行联系的频次最大，使用QQ表情+emoji进行联系的频次最小，使用其他图的频次比使用QQ表情+emoji的频次更大。在使用文字的图上，群体成员之间的联系非常紧密，表明文字仍然是信息传输的主要工具。除文字外，群体成员使用其他图的联系也比较紧密，这也反映了网络表情包在社交网络上大量使用的趋势。

利用Blockmodel和Ucinet方法处理问卷数据得出群体实际中心度的共现矩阵，再通过Ucinet进行可视化，得到在实际组织中处于核心地位的群体，如图4。从图4中可以看出该群体具有中心人物。将该群体的网上使用文字、QQ表情+emoji和其他图的中心人物和实际群体的中心人物按照特征指标进行分析得表5。

从表5中可以看出，在网络上使用文字、QQ表情+emoji和其他图的中心人物与现实组织的中心人物皆有重合，重合人个数分别是3、1、4，这表明在虚拟聊天中处于中心地位的人在现实生活中也可能处于群体的中心地位。现实组织行政层次的领导者为1、2、3，在网络聊天中他们也分别处于不同维度的中心地位，说明现实组织的领导者容易处于虚拟情景的中心。而在网络聊天的这三种方式中，使用文字和其他图的中心人物与实际的中心人物具有较强的相似程度，表明文字和其他图与现实生活中的核心人物有着较强的联系。为了进一步的解释这种联系，我们将使用文字、QQ表情+emoji和其他图的中心人物与现实组织的中心人物进行QAP分析，得到文字、QQ表情+emoji、其他图与实际中心度的相关关系，见表6。

由表6可知实际中心度与文字具有较强的正相关性，与其他图具有较强的负相关性，而文字代表着强关联弱情感，其他图代表着弱关联强情感，这就表明在网络上聊天的关系是一种强关联弱情感的关系，这也与网络聊天中大部分都是使用文字有关。我们看到文字与QQ表情+emoji的相关系数达到了0.695，说明由于QQ表情使用的便捷性，人们在使用文字时容易使用一些QQ表情。而QQ表情+emoji与其他图的相关系数达到了0.611，表明在使用表情时，由于其他图包含着更大的信息量所以人们也会选择使用其他图来表达自己的情感。为了改变网络上的弱情感性，人们可以更多地使用其他图来加强相互之间的情感联系。

5 结论与建议

5.1 现实与虚拟组织的中心人物存在关联

从上文分析可知，现实组织的中心人物与虚拟组织的中心人物多有重叠，并且两种情景下的中心人物容易相互转化，由此可见现实与虚拟组织的相关程度较高。

5.2 现实和虚拟的联系与情感的相关性

现实的群体领导者更多的使用文字和其他图的方式发言，其中文字为最主要的方式。文字代表强关联弱情感，其他图代表弱关联强情感，文字与现实组织中心人物之间呈现出正相关关系，其他图与现实组织中心人物呈负相关关系，这表明网络上的联系是强关联，但情感的联系较少，更多人还是倾向于在现实生活中进行情感的联系。因此为了改变网络联系的弱情感性，群体成员在联系时可以更多使用表情作为沟通的方式以加强情感联系。

5.3 网络推动成员成为组织的领导者

首先，网络有助于网络上处于中心地位的人成为现实组织的领导者。网上处于中心地位的人大多是现实组织的漂浮者。漂浮者是指会被矩阵转置而分散到新的小团体中，且这些个体并没有处于核心地位，甚至并没有和其他个体建立联系。在某种程度上来说，他们是团体中相对孤立的个体[7]。在网上处于中心地位的这类型的漂浮者往往具有一定的影响力，能够调动组织的积极性或者发起一些活动，因此易于成为现实组织的领导者。

其次，网络有助于突破组织层级的限制，让对組织充满热情的人成为群体的中心。在现实组织中由于组织层次的限制，一部分人可能难于突破组织的层级成为领导者。但是在网络上没有严格的层级限制，对组织充满热情的成员可以通过网络的方式加大对组织的奉献程度让自己处于群体的中心地位。如成员9与成员10，在现实组织的行政层级上，他们并不是组织的管理者，但是他们在对文字和其他图的使用上处于中心地位，具有较强的网络影响力，最终成为了组织的中心人物。

5.4 组织层级制度对现实组织成员的中心地位存在影响

在现实组织中，处于组织层次上领导地位的人更容易处于现实组织的中心地位，这可能与刻板效应有一定的关系。由于思维定式的作用，人们固定的倾向于认为组织层级的领导者就处于组织中的中心地位。如成员3，在文字和其他图的使用上都不是核心人物但是其处于行政层级上的领导地位，具有一定的权威，因此成为了组织的中心人物。

6 问题与展望

本次研究在样本的选择上具有一定的局限性，只选取了一个月作为样本量作为基础数据。在进行进一步的研究时，可以扩大样本量使得数据更具有普遍性。在进一步研究选取样本时，也可以扩大范围选取多个群进行综合分析以便进一步发现更具普遍性的结论。