【摘要】隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和信息技術(shù)的發(fā)展,虛擬學(xué)習(xí)社群已經(jīng)成為教育技術(shù)界和遠(yuǎn)程教育界研究的熱點(diǎn)之一。本文以QQ虛擬學(xué)習(xí)社群為研究對象,運(yùn)用社會網(wǎng)絡(luò)分析方法,借助UCINET軟件對社群的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系進(jìn)行分析,探討了社群網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征、意見領(lǐng)袖地位的形成,以及社群成員參與動機(jī)、滿意度、忠誠度與網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)之間的關(guān)系,并在此基礎(chǔ)上對社群的建設(shè)提出了相應(yīng)的建議,以期促進(jìn)虛擬學(xué)習(xí)社群的持續(xù)發(fā)展。
【關(guān)鍵字】 QQ;虛擬學(xué)習(xí)社群;社會網(wǎng)絡(luò)分析
【中圖分類號】G434 【文獻(xiàn)標(biāo)識碼】A 【論文編號】
一 背景和目的
人們利用互聯(lián)網(wǎng)相互溝通,通過互動形成虛擬社群,它是人際關(guān)系、共享經(jīng)驗(yàn)的累積與凝聚。由互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)出來的虛擬社群,不僅提供了信息流通的通道,同時也累積了這些信息中所蘊(yùn)含的知識,形成一種巨大的知識倉庫。隨著信息技術(shù)的發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)上的虛擬社群已成為一種重要的知識共享平臺。[1]互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展同時使得人與人之間知識和情感的來源和表現(xiàn)形式更加多樣化。電腦的使用者通過網(wǎng)絡(luò)技術(shù)架構(gòu)了一個個社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò),這個完全通過互聯(lián)網(wǎng)所構(gòu)建的社會網(wǎng)絡(luò)是虛擬社群的重要基礎(chǔ)。虛擬社群中的社會網(wǎng)絡(luò)與真實(shí)社區(qū)中的一樣,也存在人際關(guān)系中的強(qiáng)聯(lián)系和弱聯(lián)系等人際網(wǎng)絡(luò)關(guān)系特性,從而能夠在虛擬社群中提供信息交換、知識共享和社會支持。社群成員通過學(xué)習(xí)社區(qū)的互動,可以建立協(xié)同學(xué)習(xí)關(guān)系。在社區(qū)共享機(jī)制的作用下,個人知識成為學(xué)習(xí)社區(qū)的共同知識;通過具體的協(xié)作,這些知識又被結(jié)構(gòu)化。
然而,虛擬社群中的協(xié)作與交流又受著各種因素的影響,如社群成員的參與動機(jī)、滿意度等。這些因素對虛擬社群的交流有怎樣的影響?虛擬社群結(jié)構(gòu)特征是怎樣的?虛擬社群群體成員和意見領(lǐng)袖地位又是怎樣形成的?對社群內(nèi)的知識共享有什么影響?這些都是本文討論的問題。QQ是目前使用范圍最為廣泛的社會性軟件之一,它整合了聊天、博客、郵件等功能,使用方便,讓人們在網(wǎng)上的交流和共享更加容易,是構(gòu)建虛擬學(xué)習(xí)社群的較好工具。文章將用社會網(wǎng)絡(luò)分析方法來研究QQ虛擬社群成員之間彼此的關(guān)系,描繪出QQ虛擬社群網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及成員之間信息流動的情形,了解社群內(nèi)不同個體之間關(guān)系的強(qiáng)度,探討網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與社群成員的參與動機(jī)、社群滿意度及忠誠度的關(guān)系,以期促進(jìn)虛擬社群內(nèi)的知識交流與共享。
二 研究對象和方法
本文研究對象是我院教育技術(shù)系40名研究生基于QQ組成的虛擬學(xué)習(xí)社群——教育技術(shù)學(xué)習(xí)與研究群。40名社群成員對QQ軟件使用熟練,并具有共同的愿景,目標(biāo)一致。該社群的建立為社群成員的學(xué)習(xí)與交流提供了一條新途徑。針對教育技術(shù)的相關(guān)主題,社群成員可以提出問題、發(fā)表各自的觀點(diǎn)和看法,相互交流,相互幫助。這不僅有利于研究生之間的知識交流,同時也有利于創(chuàng)新思維的發(fā)展。
社會網(wǎng)絡(luò)分析方法是一種從量化的角度分析社會關(guān)系內(nèi)在結(jié)構(gòu)的研究方法,用于描述和測量行動者之間的關(guān)系或通過這些關(guān)系流動的各種有形或無形的東西,如信息、資源等。自人類學(xué)家Barnes(1954)首次使用“社會網(wǎng)絡(luò)”的概念來分析挪威某漁村的社會結(jié)構(gòu)以來,社會網(wǎng)絡(luò)分析被視為是研究社會結(jié)構(gòu)的最簡單明朗、最具有說服力的研究視角之一。[2]本文運(yùn)用社會網(wǎng)絡(luò)分析方法,對基于QQ構(gòu)建的教育技術(shù)學(xué)習(xí)與研究群進(jìn)行分析研究,描述該QQ虛擬學(xué)習(xí)社群的社會網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征。
研究的數(shù)據(jù)主要通過作者的長期觀察和記錄,直接從QQ社群獲取社群成員的相關(guān)數(shù)據(jù),主要包括成員的點(diǎn)入度、點(diǎn)出度。社群成員的參與動機(jī)、滿意度和忠誠度數(shù)據(jù)通過問卷調(diào)查來收集。對有效樣本的數(shù)據(jù),統(tǒng)一輸入UCINET軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。
三 研究結(jié)果與分析
1 QQ虛擬學(xué)習(xí)社群的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系分析
(1) QQ社群整體網(wǎng)分析——社群圖
本節(jié)測量了社群成員的點(diǎn)度中心度,并描繪出社群圖,以此來分析社群成員之間的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系。如圖1所示,社群成員的連結(jié)關(guān)系用有向箭頭表示。
圖 1 社群成員網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖
從圖1中我們可以看出QQ虛擬社群的整體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征:在群體中有一小部分人受到成員的敬重與信賴,互動參與程度高,對社群的貢獻(xiàn)大,知名度相當(dāng)高,他們經(jīng)常引出新的論題,引導(dǎo)學(xué)習(xí)互動,具有較豐富的社交經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)知識,解決問題能力較強(qiáng),具有強(qiáng)烈學(xué)習(xí)動機(jī),樂于分享個人經(jīng)驗(yàn)和心得,積極幫助其他成員學(xué)習(xí)知識,我們稱其為“意見領(lǐng)袖”;[3]如5、9、6、11、21、30、16 等都屬于意見領(lǐng)袖,他們在社群中發(fā)表文章、分享知識,受到了多數(shù)人的關(guān)注,是群體的核心人物,在社群中具有很強(qiáng)的凝聚力。如果一個群體中缺乏意見領(lǐng)袖時,社群圖就會顯得很散亂,網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)關(guān)系就顯得很松散。[4]
從圖中還可以發(fā)現(xiàn)一部分成員處于社群的邊緣,缺乏溝通和共享,如節(jié)點(diǎn)8、37、32、39、31等在圖中的連結(jié)較少,說明他們與社群中的其他成員交流不積極,很少在社區(qū)發(fā)表文章和觀點(diǎn),對社群的貢獻(xiàn)不大。
(2) QQ社群中心度分析——矩陣法
中心度是一個重要的個人結(jié)構(gòu)位置指針,評價一個人重要與否,衡量其職務(wù)的地位優(yōu)越性或特權(quán)性,以及社會聲望等常用這一指針。通常,中心度包括:點(diǎn)度中心度、中間中心度、接近中心度、特征向量中心度等,其中點(diǎn)度中心度使用最廣泛。點(diǎn)度中心度(點(diǎn)出度和點(diǎn)入度)通常用來衡量誰在該虛擬學(xué)習(xí)社群中成為最主要的中心人物。它刻畫的是每個成員在此社群中的局部中心指數(shù)。如果我們關(guān)注整個網(wǎng)絡(luò),研究不同的網(wǎng)絡(luò)是否具有不同的中心趨勢,則可以用整體網(wǎng)絡(luò)的標(biāo)準(zhǔn)化點(diǎn)度中心勢來表示網(wǎng)絡(luò)的中心性。中心勢越接近1,說明網(wǎng)絡(luò)越具有集中趨勢。[5]
利用矩陣來表達(dá)社群各成員之間的關(guān)系如圖2所示,在此矩陣中,Xij=1表示成員i與成員j有行為關(guān)系,相對于社群圖來說,則在點(diǎn)i和點(diǎn)j之間存在一條由i指向j的有向線;Xij=0表示的是成員i與成員j沒有行為關(guān)系,在社群圖中,在點(diǎn)i和點(diǎn)j之間不存在任何連線。因此,最終得到的矩陣為二值非對稱方陣,社群圖則是有向圖。
圖 2 社群成員關(guān)系矩陣(部分)
在圖2所示的矩陣中,大致可以看出成員之間的關(guān)系取向,但是每個成員的具體情況卻很難看清楚。這種情況下,我們可以從每個成員的點(diǎn)入度、點(diǎn)出度、點(diǎn)度中心度等幾個方面進(jìn)行分析。每個成員的點(diǎn)度中心度統(tǒng)計(jì)如表1所示:
表 1 社群矩陣的點(diǎn)度中心度數(shù)據(jù)表
編號 | 出度 | 入度 | 標(biāo)準(zhǔn)化點(diǎn)出度 | 標(biāo)準(zhǔn)化點(diǎn)入度 | 點(diǎn)度 中心度 | 編號 | 出度 | 入度 | 標(biāo)準(zhǔn)化點(diǎn)出度 | 標(biāo)準(zhǔn)化點(diǎn)入度 | 點(diǎn)度 中心度 |
5 | 23 | 27 | 58.974 | 69.231 | 50 | 15 | 6 | 9 | 15.385 | 23.077 | 15 |
9 | 22 | 27 | 56.41 | 69.231 | 49 | 25 | 9 | 5 | 23.077 | 12.821 | 14 |
6 | 14 | 22 | 35.897 | 56.41 | 36 | 22 | 7 | 7 | 17.949 | 17.949 | 14 |
11 | 13 | 20 | 33.333 | 51.282 | 33 | 29 | 7 | 7 | 17.949 | 17.949 | 14 |
21 | 13 | 19 | 33.333 | 48.718 | 32 | 2 | 6 | 7 | 15.385 | 17.949 | 13 |
30 | 16 | 14 | 41.026 | 35.897 | 30 | 35 | 6 | 7 | 15.385 | 17.949 | 13 |
16 | 14 | 15 | 35.897 | 38.462 | 29 | 36 | 9 | 3 | 23.077 | 7.692 | 12 |
12 | 13 | 10 | 33.333 | 25.641 | 23 | 28 | 7 | 5 | 17.949 | 12.821 | 12 |
18 | 8 | 12 | 20.513 | 30.769 | 20 | 24 | 5 | 7 | 12.821 | 17.949 | 12 |
23 | 8 | 11 | 20.513 | 28.205 | 19 | 34 | 5 | 6 | 12.821 | 15.385 | 11 |
27 | 7 | 12 | 17.949 | 30.769 | 19 | 26 | 7 | 3 | 17.949 | 7.692 | 10 |
13 | 9 | 9 | 23.077 | 23.077 | 18 | 17 | 6 | 4 | 15.385 | 10.256 | 10 |
19 | 8 | 10 | 20.513 | 25.641 | 18 | 38 | 5 | 5 | 12.821 | 12.821 | 10 |
14 | 10 | 7 | 25.641 | 17.949 | 17 | 1 | 5 | 5 | 12.821 | 12.821 | 10 |
10 | 8 | 9 | 20.513 | 23.077 | 17 | 33 | 4 | 6 | 10.256 | 15.385 | 10 |
40 | 15 | 1 | 38.462 | 2.564 | 16 | 31 | 7 | 1 | 17.949 | 2.564 | 8 |
3 | 9 | 7 | 23.077 | 17.949 | 16 | 39 | 5 | 3 | 12.821 | 7.692 | 8 |
7 | 8 | 7 | 20.513 | 17.949 | 15 | 32 | 4 | 4 | 10.256 | 10.256 | 8 |
4 | 8 | 7 | 20.513 | 17.949 | 15 | 37 | 4 | 4 | 10.256 | 10.256 | 8 |
20 | 8 | 7 | 20.513 | 17.949 | 15 | 8 | 5 | 2 | 12.821 | 5.128 | 7 |
從表 1 中,可以看到不同的社群成員表現(xiàn)出不同的點(diǎn)出度和點(diǎn)入度,點(diǎn)出度表示的是成員i訪問他人的情況;點(diǎn)入度表示成員i被其他成員訪問的情況;在上圖所示的矩陣中,點(diǎn)出度就是成員i所在行單元格為“1”的總數(shù),[6]點(diǎn)入度就是成員i所在列單元格為“1”的總數(shù)。點(diǎn)入度值越大,說明該成員在社群中的威信越高,越處于核心地位。點(diǎn)度中心度就是點(diǎn)出度與點(diǎn)入度之和,是描述成員i與其他多少個成員有直接關(guān)系的數(shù)量指標(biāo)。標(biāo)準(zhǔn)化點(diǎn)出度(入度)是某一節(jié)點(diǎn)的點(diǎn)出度(入度)與該節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中最大可能的關(guān)系數(shù)的比值,[7]如表 1 中,成員5的出度是23,入度是27,標(biāo)準(zhǔn)化點(diǎn)出度就是58.974%,標(biāo)準(zhǔn)化點(diǎn)入度是69.231%;它表示成員5關(guān)注網(wǎng)絡(luò)中58.974%的其他成員,被網(wǎng)絡(luò)中69.231%的成員關(guān)注。
從分析結(jié)果來看,按照點(diǎn)度中心度從大到小排列前7位的是5、9、6、11、21、30、16。這些成員與其他社群成員相比擁有更多的連結(jié)關(guān)系,所以他們是QQ社群網(wǎng)絡(luò)的意見領(lǐng)袖。其中,除成員30外,其他6名成員的點(diǎn)入度都大于點(diǎn)出度,說明他們受到更多成員的關(guān)注;點(diǎn)出度也比較大,說明他們也積極訪問其他社群成員;他們對社群的貢獻(xiàn)較大,地位也較高。社群中有一部分成員,他們的連結(jié)關(guān)系數(shù)量中等,是社群中的“活躍者”,如12、18、23、27、13、19、14、10、40等幾名成員。但是細(xì)分之下,這些成員在社群中所擁有的權(quán)力和地位都不一樣,如成員40的點(diǎn)出度遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于點(diǎn)入度,說明他積極地關(guān)注其他成員,自己卻很少被關(guān)注;成員27、18等的點(diǎn)入度比點(diǎn)出度多很多,說明他們在社區(qū)發(fā)表的文章或觀點(diǎn)得到了其他成員的關(guān)注,而很少關(guān)注其他成員;另外,還有一些成員擁有的連結(jié)關(guān)系很少,他們?nèi)狈εc社群成員的交流,屬于社群中的不活躍者。如成員37、成員8。
通過UCINET軟件分析得出,整個社群網(wǎng)絡(luò)的標(biāo)準(zhǔn)化點(diǎn)入度中心勢和點(diǎn)出度中心勢分別為47.8%和37.3%。兩數(shù)值差距不大,這說明網(wǎng)絡(luò)關(guān)系沒有很大的不對稱性。前已指出,中心勢越接近1,網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)越具有集中趨勢。從其中心勢值來看,整個網(wǎng)絡(luò)的中心勢一般,沒有明顯的集中趨勢。
2 QQ社群成員的參與社群動機(jī)、社群滿意度、社群忠誠度分析
(1) 問卷設(shè)計(jì)
針對QQ虛擬學(xué)習(xí)社群里的40名學(xué)生,采用利克特五點(diǎn)量表,調(diào)查社群成員參與動機(jī)、社群成員滿意度、社群成員忠誠度三個維度情況(根據(jù)相關(guān)研究[8][9][10],對社群參與動機(jī),作者從人際關(guān)系、信息充足、系統(tǒng)功能三個方面進(jìn)行調(diào)查;對社群滿意度,從社群成員互動關(guān)系、社群核心人員、社群品牌、社群服務(wù)四個方面進(jìn)行調(diào)查;對社群忠誠度,從參與感、歸屬感、貢獻(xiàn)心力、服從領(lǐng)導(dǎo)四個方面進(jìn)行調(diào)查)。并計(jì)算參與社群動機(jī)、社群滿意度、社群忠誠度層面上的平均值。發(fā)放問卷40份,回收問卷40份,有效問卷38份。
(2) 問卷內(nèi)容
① QQ虛擬學(xué)習(xí)社群成員的基本資料,包括性別、年齡、年級等;
② QQ虛擬學(xué)習(xí)社群成員參與動機(jī),人際關(guān)系、信息充足、系統(tǒng)功能三個層次,共計(jì)9題;
③ QQ虛擬學(xué)習(xí)社群滿意度,社群成員互動關(guān)系、社群核心人員、社群品牌、社群服務(wù)四個層次,共計(jì)10題;
④ QQ虛擬學(xué)習(xí)社群忠誠度,參與感、歸屬感、貢獻(xiàn)心力、服從領(lǐng)導(dǎo)四個層次,共計(jì)9題;
其中②③④都用利克特五點(diǎn)量表測量。
(3) 數(shù)據(jù)分析
收集后的數(shù)據(jù),經(jīng)處理和統(tǒng)計(jì)如表2所示:
表 2 社群數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)表
編號 | 中心度 | 滿意度 | 忠誠度 | 參與動機(jī) | 編號 | 中心度 | 滿意度 | 忠誠度 | 參與動機(jī) |
5 | 50 | 4.904 | 4.827 | 4.946 | 15 | 15 | 3.789 | 3.457 | 3.756 |
9 | 49 | 4.894 | 4.812 | 4.728 | 25 | 14 | 3.856 | 4.115 | 3.863 |
6 | 36 | 4.857 | 4.097 | 4.731 | 22 | 14 | 3.832 | 3.980 | 3.687 |
11 | 33 | 4.774 | 4.569 | 4.638 | 29 | 14 | 3.815 | 3.547 | 4.021 |
21 | 32 | 4.789 | 4.433 | 4.513 | 2 | 13 | 3.774 | 3.377 | 3.950 |
30 | 30 | 4.678 | 4.378 | 4.469 | 35 | 13 | 3.765 | 3.647 | 3.606 |
16 | 29 | 4.527 | 4.188 | 4.332 | 36 | 12 | 3.678 | 3.963 | 3.620 |
12 | 23 | 4.221 | 4.178 | 4.197 | 28 | 12 | 3.651 | 3.860 | 3.563 |
18 | 20 | 4.168 | 4.117 | 4.413 | 24 | 12 | 3.593 | 3.461 | 3.587 |
23 | 19 | 4.132 | 4.107 | 4.089 | 34 | 11 | 3.582 | 3.411 | 3.542 |
27 | 19 | 4.115 | 4.056 | 4.081 | 26 | 10 | 3.473 | 3.521 | 3.471 |
19 | 18 | 4.012 | 4.142 | 4.066 | 38 | 10 | 3.508 | 3.087 | 3.558 |
14 | 17 | 3.989 | 3.923 | 4.354 | 1 | 10 | 3.481 | 3.006 | 3.365 |
10 | 17 | 3.985 | 3.827 | 4.102 | 33 | 10 | 3.397 | 2.966 | 3.426 |
40 | 16 | 3.992 | 4.201 | 4.105 | 31 | 8 | 3.278 | 2.845 | 3.400 |
3 | 16 | 3.885 | 3.734 | 3.997 | 39 | 8 | 3.323 | 3.204 | 3.250 |
7 | 15 | 3.897 | 4.001 | 3.959 | 32 | 8 | 3.269 | 3.221 | 3.154 |
4 | 15 | 3.912 | 3.697 | 3.899 | 37 | 8 | 3.203 | 3.168 | 3.187 |
20 | 15 | 3.848 | 3.852 | 3.924 | 8 | 7 | 3.007 | 2.906 | 3.211 |
通過對表2數(shù)據(jù)進(jìn)一步分析,分別計(jì)算出社群成員的點(diǎn)度中心度與社群成員對QQ社群滿意度、忠誠度及參與動機(jī)的相關(guān)系數(shù);我們發(fā)現(xiàn),社群成員對QQ社群滿意度、忠誠度及參與動機(jī)與他們的點(diǎn)度中心度存在顯著的正相關(guān)性,相關(guān)系數(shù)分別為0.936、0.830、0.896;這就說明,在QQ社群中社群成員點(diǎn)度中心度越大,網(wǎng)絡(luò)連結(jié)規(guī)模和強(qiáng)度越大,在社群網(wǎng)絡(luò)中的地位越高,他們對社群的滿意度及忠誠度也越高。對社群的滿意度、忠誠度越高,他們就更加愿意參與到社群中來。這也和我們的常識相符合。
四 討論與建議
一個成功的虛擬學(xué)習(xí)社群與其社會網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)有著密切的關(guān)系。[11]從社會網(wǎng)絡(luò)的角度上來講,社群內(nèi)社群成員之間的知識交流與共享,主要表現(xiàn)在該社群的社會網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)上。根據(jù)相關(guān)研究[12],社會網(wǎng)絡(luò)互動結(jié)構(gòu)主要有星形、鏈狀和網(wǎng)狀三種類型模式。相比較于星形和鏈狀的微觀互動結(jié)構(gòu),具有網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)的社群,成員之間的交互更加深入,也相對頻繁,因此更有利于知識共享和協(xié)作解決問題。一個具有網(wǎng)狀互動結(jié)構(gòu)的社群團(tuán)隊(duì),具有更大的活力,避免了星狀網(wǎng)絡(luò)的高群體中心性所帶來的隱性知識的匱乏和創(chuàng)新性的缺失,同時,也避免了鏈狀互動結(jié)構(gòu)給團(tuán)隊(duì)造成的信息傳遞效率降低,成員之間交流帶來的弊端。
從上述的QQ社群網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖,我們可以看出該社群團(tuán)隊(duì)結(jié)構(gòu)屬于網(wǎng)狀互動結(jié)構(gòu),與社群的中心度分析保持一致,網(wǎng)絡(luò)關(guān)系比較對稱,是一個比較成功的虛擬學(xué)習(xí)社群。筆者認(rèn)為,該虛擬學(xué)習(xí)社群成功的原因有以下幾點(diǎn):首先,社群中存在著一些中心人物,他們處于網(wǎng)絡(luò)的中心地位,控制著信息的流動,引導(dǎo)著整個社群的運(yùn)作。其次,社群中大部分社群成員都具有一定的參與度。他們能夠積極參與到網(wǎng)上學(xué)習(xí)的活動中,相互交流、溝通。第三,社群成員間的相互了解也是該社群成功的原因之一。該社群成員是筆者所在院系的研究生,具有較強(qiáng)的同質(zhì)性,交流障礙相對較小。
同時,在社會網(wǎng)絡(luò)分析的過程中,發(fā)現(xiàn)社群也存在一些不足。首先,網(wǎng)絡(luò)中還存在一些不活躍者,他們屬于“孤獨(dú)分子”,參與動機(jī)較低,對社群的滿意度和忠誠度也不高;其次,網(wǎng)絡(luò)中社群成員間的關(guān)系比較對稱,小團(tuán)體相對較少,導(dǎo)致議題過于集中。第三,社群成員具有較強(qiáng)的同質(zhì)性,雖然減少了交流壁壘,但是容易造成成員角色單一,減低社群的活力。因此,為了社群的持續(xù)發(fā)展,筆者建議,應(yīng)重視社群中意見領(lǐng)袖的生成,改善“孤獨(dú)分子”現(xiàn)象,試圖將不活躍者轉(zhuǎn)化為活躍者,將活躍者生成意見領(lǐng)袖,使全部社群成員都能夠積極地參與進(jìn)來;應(yīng)注意適當(dāng)數(shù)量的小團(tuán)體生成,適當(dāng)?shù)男F(tuán)體有助于主題更加豐富、協(xié)作更加深入;為了增加社群的活力,應(yīng)重視社群成員角色的多元化發(fā)展。
此外,本文通過調(diào)查研究得出:社群的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與其社群成員的參與動機(jī)、社群滿意度以及忠誠度有著顯著的相關(guān)性。二者之間是相互影響、相互促進(jìn)。因此,筆者建議采取相應(yīng)的措施(如社群提供豐富的內(nèi)容、資源、技術(shù)支持等)來激發(fā)社群成員的參與動機(jī),提高社群成員的點(diǎn)度中心度、社群滿意度和忠誠度,進(jìn)一步促進(jìn)他們網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)中意義交互[13],從而提高社群成員的學(xué)習(xí)績效,促進(jìn)虛擬學(xué)習(xí)社群的持續(xù)發(fā)展。
五 結(jié)束語
文章運(yùn)用社會網(wǎng)絡(luò)分析方法,利用UCINET軟件對基于QQ虛擬學(xué)習(xí)社群的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系進(jìn)行了分析,用問卷調(diào)查法獲取社群成員對社群的滿意度、忠誠度以及參與動機(jī)的相關(guān)數(shù)據(jù),并將社會網(wǎng)絡(luò)分析得到的數(shù)據(jù)與問卷調(diào)查得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行比對和分析,發(fā)現(xiàn)兩者存在顯著的相關(guān)性,在此基礎(chǔ)上進(jìn)行了討論并提出了建議。本文為個案研究,難以將所得結(jié)果推廣到其他情境中去。雖然其研究范圍的限定有利于數(shù)據(jù)的收集,具有較強(qiáng)的個體代表性;但是,由于QQ虛擬學(xué)習(xí)社群樣本性質(zhì)特殊、數(shù)量較少以及其他條件的限制,在一定程度上影響了其結(jié)果的推廣,還需要今后進(jìn)一步的研究。
本文發(fā)表在清華大學(xué)《現(xiàn)代教育技術(shù)》2009年12期