我国校园欺凌问题研究态势探析<br/>——基于社会网络分析的视角

我国校园欺凌问题研究态势探析
——基于社会网络分析的视角

2019-10-23王常军

中国人民公安大学学报（自然科学版） 2019年3期

关键词：单位

黄冬，王阔，王常军

(1.中国人民公安大学法学与犯罪学学院，北京 100038； 2.首都师范大学, 北京 100089； 3.北京邮电大学, 北京 100083)

0 引言

近年来，频发的校园欺凌事件引起了社会各界的广泛关注，逐步成为社会热点问题。教育领域的诸多学者将校园欺凌问题作为一个学术问题进行了深入的探讨与分析，形成了大量的学术成果，学者们对于校园欺凌问题的研究正逐步走向成熟。

社会网络分析是一套分析社会结构的理论和方法，其基本观点是将由社会行动者或组织之间的社会关系所构成的系统视为一个个“网络”，并认为整个社会就是由这些网络所构成的大系统[1]。社会网络分析的起源最早可以追溯到古典社会学家如迪尔凯姆·涂尔干、格奥尔格·齐美尔等人的社会结构观点。后来，心理学家雅各布·莫雷诺首次用网络(类似于几何图)来反映社会构型的关系属性，用“点”来表示人，用“线”来表示两者之间的社会关系，将社会网络分析从思辨研究带向以数据为支撑，以图为表现形式的科学研究[2]。如今，随着社会网络分析理论的不断完善以及依托计算机进行的分析技术的不断革新，社会网络分析作为一种全新的研究视角已经被广泛的应用于社会学、管理学、心理学、传播学、医学、犯罪学等诸多学科，使网络动态学成为一时显学[3]。其作为一种定量研究的方法应该到教育问题研究领域，则可以有效地对教育问题做出科学系统的分析，在教育社会学、教育管理学、教育信息化等方面大有用武之地[4]。

本文基于文献题录统计分析工具(SATI)构建校园欺凌的关键词网络，运用社会网络分析的密度分析、可达性分析、派系分析、中心性分析等方法，旨在探讨我国校园欺凌问题的研究现状，存在问题，研究热点，发展趋势，为我国校园欺凌问题研究提供借鉴。

1 数据准备

1.1 数据来源

本文从中国学术期刊网络出版总库中获得数据，以“校园欺凌”“校园霸凌”等为主题词进行检索，检索到期刊类文献1 032篇(截止到2019年4月25号)。导出所检索到期刊论文的文献题录信息(包括题名、作者、关键词、单位、文献来源)以供下一步的研究使用。

1.2 数据预处理

1.2.1 基于“关键词”的词频分析

表1 校园欺凌问题研究的高频关键词

1.2.2 基于高频“关键词”的共现分析

共现分析运用统计方法和心理学原理等分析文本中知识单元的共线分布特征，从中挖掘和发现潜在的知识及其关联，并以可视化形式显示结果[5]。其中共现分析具体包括共作者分析、共期刊分析、共引分析和共词分析。所谓共词分析的具体操作就是统计两两不同关键词在同一篇文章中共同出现的次数，并形成一个N×N的共词对称矩阵(N为高频关键词的个数)。同时为消除多值共现矩阵中频次悬殊对统计结果造成的影响软件采用Equivalence系数，将多值矩阵转化为元素值在[0，1]区间取值的相似矩阵。相似矩阵中的数字代表矩阵元素的相似性，数值越接近于1关联程度越大[6]。本文通过软件SATI对高频关键词进行共词分析并得到50×50的共词对称矩阵，为进一步的社会网络分析做准备。

2 数据分析

将共词对称矩阵在UCINET软件中打开，并利用UCINET软件中的NetDraw功能，生成高频关键词网络(见图1)。并运用社会网络分析方法从宏观、中观、微观3个层次对图1的高频关键词网络进行分析。

2.1 宏观层次分析：基于高频关键词的整体社会网络结构分析

社会网络分析的结构观不同于传统的地位结构观，这种新结构观特别重视对关系的分析，而且它重视量化分析[7]。一般用于呈现整体网络结构特征的量化测度主要包括：整体网络的密度、可达性等。

2.1.1 整体网络的密度测度

整体网的密度是用来表明整个网络成员之间联系紧密程度的指标，是网络成员之间实际连接的数目与他们之间可能存在的最大连接数目之间的比值。用公式表示为:

D=m/n(n-1)

(1)

图1 高频关键词的网络

其中m为网络中实际包含关系数目，n(n-1)为整个网络包含关系总数的理论最大值。两者之间的比值越大，说明网络中各成员之间的联系越紧密。通过UCINET软件中的网络密度(Density)分析功能，可知图1的网络密度为0.28，各个关键词之间联系比较疏松，说明相关学者们在校园欺凌问题的研究上还未形成共同的关注点，研究的内容比较松散。这个结论比较符合校园欺凌问题研究当下所处的的阶段性特征。校园欺凌作为近几年新兴的热点话题，迅速引起了教育学、社会学、法学、心理学等多学科学者的共同关注，但各学科学者基于自身学科背景的独特性，在对于校园欺凌问题研究的视角上存在很多差异，且不同学科学者之间广泛，持续的对话渠道尚未建立。

2.1.2 整体网络的可达性测度

测量可达性的指标是直径和平均捷径距离。网络的直径是指一个网络中最长测地线的长度，其中测地线就是指网络中任意给定两点之间的最短的路径。一个网络直径取值的大小，可以从一定程度上说明整个网络各个节点之间联系的密切程度。直径越小，整个网络中各个节点之间的联系越密切；直径越大则整个网络中各个节点之间的联系越松散。表达式为:

(2)

其中daj表示网络中任意两个节点a，j之间的最短距离，即网络中连接这两点的最短路径上的边数。

网络的平均捷径距离L是指在一个网络中连接任意两个节点a，j之间最短距离的平均数。一个网络的平均捷径距离L越小，则说明各个节点之间的联系越密切，越顺畅。网络的平均捷径距离长度的表达公式为：

(3)

其中n为网络中节点的个数，m表示网络中存在的节点对的个数。通过通过UCINET软件中的捷径距离矩阵(geodesic)分析功能，可知图1的直径为3.4，平均捷径距离为1.9。说明各关键词之间尽管没用形成十分紧密的联系，但是总体来说各个关键词之间还是存在的着一定的联系，学者们对于校园欺凌问题多样性研究的背后存在着同一性，这种同一性主要体现在不同学者在校园欺凌问题以及目标上的一致性，即学者们面对同样的校园欺凌问题，都期待妥善的解决该问题，其多样性则主要体现在学者在分析该问题时路径选择上的差异性。

2.2 中观层次分析：基于高频关键词网络的内部子结构分析

对结构的分析存在两种研究路径：质性的结构观和量化的结构观。可以说，在教育学领域里，多数对结构的研究都属于“质性研究”。“网络结构”范式则利用量化方法刻画结构，也是“社会网络分析”学者所坚持的研究思路[8]。“社会网络分析”学者的一个主要关注点就是揭示网络中存在的“子结构”并分析不同子结构在整过网络中所处的位置。本文主要高频关键词网络进行派系分析和核心-边缘结构分析。

2.2.1 派系分析

在一个网络图中，派系指的是至少包含3个节点的最大完备子图，其中“完备”指的是子图中任意两个节点之间都是直接相关，都是相邻的，并且不存在任何与派系中所有点都有关联的其他节点。在同一派系中各个节点具有紧密的联系。本文通过UCINET软件中的派系(Cliques)分析功能，将派系最小成员数设定为7，共发现25个派系。下面列出最具代表性的两个派系。

派系1：校园欺凌、校园暴力、校园霸凌、小学生、未成年人、欺凌特征、网络欺凌

派系2：校园、留守儿童、教育行政组织、中小学校、治理、法律、社会工作

派系1很好地说明了相关学者们在校园欺凌基本理论研究方面的共同关注点，包括校园欺凌概念的界定以及与校园暴力、校园霸凌等相关概念的区分、欺凌行为的划分、欺凌方式的分类标准、校园欺凌发生场所以及主要群体的界定；派系2则在一定程度上说明了相关学者们在校园欺凌治理方面的共同关注点，都力求从国家法律与政策层面对校园欺凌的治理提出有效的建议。

图2 派系聚类图

另外，软件在进行派系分析时同时生成了派系聚类图(如图2)，该图是根据网络中各节点共享派系个数的不同而生成的。图中横轴从左向右表示各节点共享派系个数从27到0逐渐减小，图中纵轴表示网络中各个节点名称。图2整体反应了在校园欺凌问题研究上相互交错的关联结构，展示了各研究主题之间错综复杂的等级关系。位于图2最左边的校园欺凌、校园暴力、网络欺凌、欺凌现象是当下我国校园欺凌问题研究中较为基础、普遍的研究内容，而位于图2最右侧的社会工作的介入、特定欺凌群体的研究(留守儿童、女生群体等)，欺凌背后的道德因素、社会因素等都是当下校园欺凌问题研究中较为深入，较为前沿，也较为不完善的研究内容。

2.2.2 核心-边缘结构分析

核心-边缘结构是一种理想型的结构模型，它把行和列都分为两类。在主对角线上的块是核心，是密度高的块，主对角线上的另外一块就是边缘，是密度低的块。核心-边缘模型不太关注非对角线上的块的关系密度[8]。但现实数据与理想模型之间往往存在着差距，这种差距需要一定的指标来测量，一般用指标p表示，用公式表达为：

(4)

在等式中aij表示在数据中节点i、j是否存在关系，存在时取1，否则取0；ci指的是节点i隶属的类型(核心或边缘)；mij指的是核心-边缘理想模型存在与否。当P的取值越大时，数据矩阵越接近理想的核心-边缘结构模型[9]。

通过软件UCINET中的核心-边缘(Core/Periphery)分析获得的核心-边缘结构表示如下。

核心结构成员：校园欺凌、校园、校园暴力、欺凌特征、学校、中小学、网络欺凌、青少年、校园、校园霸凌、治理、对策。

边缘结构成员：其他高频关键词。

其中核心成员之间的关系密度为0.781，边缘成员之间的密度为0.15，核心到边缘的密度为0.33，拟合指标p的取值为0.522。可以说在高频关键词网络中存在着一定程度的核心-边缘关系。该网络的核心结构在一定程度上说明当下学者在校园欺凌问题研究中的重点主要集中在校园欺凌问题的理论研究，并且研究趋于多样化。该结论进一步的验证和整合了了在派系分析中的结论。

2.3 微观层次分析：基于高频关键词的网络各成员中心性分析

社会网络分析从一开始就重视对网络中某些重要的行动者(如“明星”)的研究，它们反映了社会网络中行动者之间在等级与优势等方面的差异[10]。其中，中心性就是呈现这种差异的量化指标之一。中心性主要包括度数中心度、中间中心度、接近中心度3部分。

2.3.1 度数中心度分析

点A度数中心度描述的是在一个网络中与点A直接相连的其他点的个数。连接个数越多，点A的度数中心度就越高，该点越接近于整个网络的中心，在网络中的地位越重要，权力越大。其表达式为：

CD(ni)=∑Xij

(5)

其中Xij取值为1或0，表示节点i与节点j是否有连接，n为整个网络中的节点数。通过软件UCINET中的度数(Degree)中心度功能,计算出高频关键词网络中各节点的度数中心度，如表2所示。

表2 度数中心度分析结果(部分)

从表2中可以看出，“校园欺凌”“校园”“中小学”“治理”等关键词的度数中心度明显高于其他关键词，以“校园欺凌”为例，它与网络中其他关键词至少共现48次。说明这几个关键词所代表的研究问题处于整个高频关键词网络的中心位置，与其他关键词的交流比较密切，而度数中心度小的节点则相反。

2.3.2 中间中心度分析

点的中间中心度测量的是一个点在多大程度上位于图中其他“点对”的“中间”，以数值的形式呈现该点在多大程度上控制网络中各节点之间的来往。具体来说，如果一点处于许多其他点对的捷径上，就说明该店具有较高的中间中心度，在本文中则测量的是高频关键词对其他关键词之间联系的影响能力。通过软件UCINET中的中间(Betweenness)中心度功能,计算出高频关键词网络中各节点的中间中心度，如表2所示，“校园欺凌”“校园”“中小学”与其他高频关键词相比，明显高于其他高频关键词。说明“校园欺凌”“校园”“中小学”这几个关键词处于网络的中介位置，对其他关键词的控制程度更高，对其他关键词之间是否能产生联系具有很大影响。

2.3.3 接近中心度分析

点A的接近中心度是针对不受他人控制的测度，可以想象，如果一个点与网络中所有其他点的“距离”都很短，则称该点具有较高的接近中心度。用公式表达为：

(6)

在社会网络分析中个，网络各成员中心性的测量主要通过上述的度数中心度、中间中心度以及接近中心度3个指标表示。通过对上述3个指标的测量可以看到，通过3种不同指标测得的各成员网络中心性具有一致性，其中“校园欺凌”“校园”“欺凌特征”“治理”等关键词具有最高的网络中心性，处于整个网络的中心，是校园欺凌问题研究开展的基础领域；“女生”“教师”等高频关键词具有最低的网络中心性，居于整个网络的边缘，是校园欺凌问题研究的深入与细化方向。

3 结论与建议

基于社会网络分析的研究方法对我国校园欺凌问题研究态势进行量化分析，结果表明：目前我国校园欺凌问题的研究仍处于比较初级的阶段，研究深度有限，大多数的学者都将研究重点放在校园欺凌理论研究上；在校园欺凌问题的研究上，研究领域比较广泛，研究视角比较全面，但我国各学科学者还没有形成共同的研究领域，研究内容比较松散，跨学科的研究有待加强，各学科相关学者之间缺乏有效、长久的学术沟通、交流机制。

3.1 在继续深入校园欺凌相关理论研究的同时，加强相关的实践型研究

我国学者在校园欺凌的方式以及种类等方面已经基本达成了共识，但在校园欺凌行为概念以及校园欺凌行为界定标准上仍然存在很大的争议，尤其在欺凌与暴力等相关概念的区分上。这些基本理论问题仍需要学者通过研究去逐步解决。但研究不能止步于理论研究，研究的目的在于解决问题，我们应时刻警惕校园欺凌问题的研究走上经院哲学的桎梏，应时刻保持问题意识，力图解决实际问题。这就要求校园欺凌的相关学者，走出书斋，走进学校，做一种实践型的研究。针对不同的地区、不同的学校、不同的学生、不同的问题提出具有针对性建议，并在实践的过程中不断的修正自己的建议，归纳总结自己的经验。

3.2 鼓励不同学科背景的学者加入到校园欺凌问题的研究中

语言的界限就是世界的界限。不同学科背景的学者拥用各自的专业的语言符号系统，他们从各自的学科视角出发去研究校园欺凌问题，获得不同的结论。这种多学科多视角的研究让校园欺凌问题更加立体地呈现在研究者面前，有利于我们更加有效地解决校园欺凌问题，当下校园欺凌问题的研究以教育学者、法学者、心理学者、社会学者居多，其中尤其以教育学者最多。应该吸引更多相邻学科的学者加入到校园欺凌问题的研究中，让问题得到全方位和立体的展示与解决。