社会网络分析在教育领域的应用

    

    

    

    摘 要：目的：了解国内社会网络分析方法在教育领域的应用状况。方法：通过中文献数据的搜集整理，利用Excel统计和UCINET软件工具，从文献和期刊分布、学科和研究方向、研究机构和作者、研究主题和热点问题等方面进行可视化比较分析。结果：以可视化方式呈现了研究文献的年度分布、期刊分布、学科分布等外部特征，及其研究力量、研究主题和研究热点问题的分布状况，并分析了国内应用研究的发展阶段和问题。结论：国内社会网络分析方法在教育领域、研究方向和研究力量都不具有明显的集中性，且分析方法也显得比较单调;研究趋势及方法都值得关注和推广，才能更好地应用社会网络分析方法服务于教育领域。

    关键词：社会网络分析;应用状况;可视化;教育

    中图分类号：G40

    1 绪论

    作为研究社会关系的一种实证研究方法，社会网络分析方法（SocialNetworkAnalysis，简称SNA）已有70多年的发展历史，近30年来已发展为社会科学研究的一种新范式。[1]

    2 数据来源与处理

    2.1 数据来源

    本文从知网期刊中文数据库期刊数据获取文献。由于本文是根据前人的研究开展文献分析，因而检索时选择“篇名”“关键词”“主题”字段对“社会网络分析”进行“精确”检索较为合适，并筛选出教育领域相关文献。

    2.2 数据处理

    第一，通过对文献的年度分布、期刊分布和学科分布等外部特征进行统计。第二，利用UCINET软件生成共现网络知识图谱，了解国内的研究分布状况;再次，执行UCINET软件来生成以关键词为节点的共现网络知识图谱，以此分析国内社会网络分析的研究热点。

    3 样本文献表征统计

    3.1 年分统计

    调查数据显示，我国最早的社会网络分析应用在教育领域文献出现在1996年，直到2003年之前基本呈现停滞状态。1996—2003年，仅有3篇文献;2004—2010年間，有关社会网络分析的文献数量不断增加且出现稳步增长的趋势，这阶段共有文献65篇。2010年以来，相关文献呈现不规律增长，共427篇，占文献总量的86.66%。

    社会网络分析法被诸多学科所使用的，相对于其他学科，教育领域使用SNA的时间较短，但也受到了不少教育研究者的重视和关注。表明新的方法在教育领域得到重视。

    3.2 文献分布

    据统计，495篇中文样本文献涉及254个期刊。结合文献的中图分类号对这些期刊进行分类，排名前36的期刊总数量占全部期刊的50.62%。著名的布拉德福定律，用于描述文献的分散规律。三个分区分别为该领域的核心区、相关区和非相关区[10]。经统计当文章量对比为179∶176∶175时，对应的期刊数为12∶69∶173，故社会网络分析领域的核心期刊为文献发文量排名前20的期刊（详情参见表）。

    3.3 文献作者的统计与分析

    文献高产作者分析：

    （1）高影响力作者。文章根据普莱斯定律选取高产作者来构建作者合作网络。经统计共有998名作者，前31名是高产作者。根据高频作者网络发现，并未形成紧密的合作，但仍存在一些紧密联系的小团体。

    3.4 社会网络分析

    关键词的选取：

    笔者使用SATI对文献关键词[10]，美国物理学家Hirsch[30]提出来g指数方法来确定高频关键词的个数。根据g指数方法计算本文的高频关键词为28个，正好是频次大于或者等于7的关键词，故本研究选择前28个关键词作为高频关键词。

    3.5 社会网络的关联性分析

    3.5.1 网络图构建

    利用软件ucinet中的绘图工具就可以描绘出高频关键词的网络图，在宏观上研究了近年来我国社会网络分析领域的热点和学科结构。

    从图中可以看出，社会网络分析研究领域的高频关键词之间形成了较为密切的联系，相互交错，整个网络关系中不存在单独的一个节点。可以根据中心性的大小来观测出社会网络分析研究领域的热点。在上图中，“知识图谱”“共词分析”“教育技术”、等一些关键词有很多线与其他节点相连并且形态较大，说明了这些节点是社会网络分析领域研究的重点和关键，发展的比较成熟。而另一部分关键词如“人际关系”“内容分析”“知识共享”等相对来说处于网络边缘，与其他的节点连线很少，显得比较孤立。而这些边缘点很可能成为未来的研究热点。

    3.5.2 密度图

    总的来说，整体网的密度越大，该网络对其中的节点产生影响的可能越大。联系紧密的整体网不仅为其中的个体提供资源，同时也成为限制其发展的重要力量。[1]国外社会网络分析网络密度为0.2778，与网络最大密度1相比，该网络密度较低，属于高等水平。说明国内社会网络分析在教育领域发展较为分散，研究内容较为丰富。

    3.6 社会网络分析网络的多元统计分析

    3.6.1 因子分析

    因子分析就是选出公共因子包含全部关键词的内容。对于因子分析首先要验证矩阵是否相关，是否可以进行因子分析，下表为高频关键词的相关系数矩阵，根据结果显示可以进行因子分析。

    在基础上选取主成分分析法和因子旋转法进行因子分析，根据KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）取样适合度检验，根据KMO度量标准KMO=0.594表示可以进行因子分析。

    表中第一列表示的是因子编号，共15个因子，第一组数据项（第二列至第四列）描述了初始因子解的情况。前15个因子的累计方差贡献率为56.975%，并且只有它们的取值大于1，说明前15个因子基本上包含了全部变量的主要信息，因此选择前15个因子为公共因子。前15个关键词分别是社会网络分析、社会网络、虚拟学习社区、社会网络分析法、学习分析、知识图谱、大学生、内容分析、文献计量、聚类分析、协作学习、科研合作、可视化、教育技术。总体来说因子分析的效果还是很明显。

    3.6.2 聚类分析

    聚类分析是研究分类问题的一种多元统计分析方法，就是根据被测对象的各种特征进行分类，将相似的元素归为一类的分析，揭示社会网络分析再教育领域的研究情况。利用ucinet对高频关键词进行聚类分析。前31个高频关键词被分为四大类。

    3.7 总结

    （1）国内教育应用SNA的论文数量均逐年增多，但随着热度的下降有了递减的趋势。社会网络分析再教育领域的应用已经从模仿阶段成长为自主创新初级阶段。各方面的研究还不完善，还需要学者们的共同努力。

    （2）社会网络分析在教育领域应用的研究主要来源期刊和应用专业均为教育技术学，主要原因是教育技术学以技术为特长，对社会网络分析的方法和工具的利用具有优势。但教育技术领域学者缺乏社会网络分析法林论基础，教育技术学者对社会网络分析方法的掌握主要体现在社会网络分析工具的使用上，对社会网络的复杂性更为深入的理论分析缺少深刻的考虑量，通过关键词我们可以清楚地了解到大多数学者把社会网络分析法作为文献计量的工具使得社会网络分析法的使用是较为刻板与独立的。

    （3）在近年来研究中形成了三类主要的研究主题及相应的研究方法。分别是利用期刊数据库进行现状与热点的研究，利用网络数据进行网络平台交流互动的研究，以及利用问卷、访谈对人际关系的研究。

    （4）社会网络分析在教育领域缺乏合作，未形成共同体。学科的高产作者相对来说发表的论文数目有些少，很难促进学科高产作者群的形成，所以说尚未形成核心作者群。

    （5）缺少跨学科的合作，跨学科的合作可以为教育领域带来新的研究思路与理论，往往可以得出单一学科不同的观点与启发。

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    作者簡介：宋佳益（1996— ），女，汉族，内蒙古赤峰人，硕士，研究方向：数字化资源。