从社会网络分析看“教育技术”微博圈_当前的社会环境分析

时间：2019-04-23 03:19:23　来源：柠檬阅读网本文已影响人

　　[摘要]为了揭示教育技术领域使用微博进行网络学习与交流的现状，在新浪微博平台上以“教育技术”等为标签进行用户搜索后，选取了110名用户为研究对象。使用社会网络分析方法，从名人和普通人两个用户层面分析了“教育技术”微博圈，发现名人之间的交流频繁，普通人基本上扮演“围观者”的角色。最后从加强交流的主观愿望以及活动引导两方面，对完善“教育技术”微博圈的交流机制提出了建议。
　　[关键词]微博；教育技术；微博圈；社会网络分析
　　[中图分类号]G40-057　[文献标识码]A　[论文编号]1009-8097(2012)05-0083-05
　　微博，即微型博客，是基于有线或无线互联网终端发布精短信息供其他网友共享的即时信息网络，由于用户每次用于更新的信息通常限定于140个字符以内，故此得名。基于共享信息的“关注．被关注”的关系，微博主便和自己的粉丝建立了一种比较松散的圈子。由于这个圈子内的成员有相对同质化的兴趣，微博主和自己的粉丝以及粉丝之间会产生一定程度的互动，于是就形成了更大规模的圈子。本文就是基于微博的信息共享功能较容易形成兴趣圈这一现象来研究“教育技术”微博圈。
　　社会网络分析方法是一种研究社会关系的量化研究方法，也是目前研究虚拟学习社区网络结构的热门研究方法。如：首都师范大学的王陆教授应用社会网络分析方法对其在教学实践中使用BBS论坛的虚拟社区的社会网络结构进行了实证研究；张豪锋等对QQ虚拟学习社群的社会网络进行了分析；李文吴等利用社会网络分析方法探究了海盐教师博客群缺乏深度互动的原因。在微博教育应用研究方面，国内已有一些学者利用社会网络分析方法对微博群体的互动结构进行了研究。如：王世群利用凝聚子群分析分析了《教育研究方法》课程中使用微博进行学习交流的情况，得出了微博能促进信息交流的教育优势；王莹在她的学位论文《教育技术微博社群研究》中从网络密度、距离、中心性、凝聚子群等角度研究了“教育技术”这个微群的结构特征、关系和知识共享交流情况。所以，目前对微博的研究已经慢慢从教育应用理论的探讨转向利用微博进行教育实践的实证研究，其中对实践效果的分析，应用社会网络分析方法是研究微博群体网络结构的主要方法之一。
　　因为微博用户之间的交互是一种不对称的背对脸的跟随，你可以选择跟随的对象，但是被跟随的对象不一定要主动与你交流。所以本研究先从关注与被关注的角度探讨微博圈内信息的传播，再延伸到微博圈内的互动交流，探讨微博这一虚拟环境是否打破了现实中的交流困境。由于信息的传播以及互动交流都是基于对微博用户关系的分析，所以本研究选取的研究方法是社会网络分析方法，网络分析工具选用的是Ucinet。一　“教育技术”微博圈的数据取样与处理
　　随着微博在近两三年的兴起，国内的微博平台主要有新浪、腾讯、网易、搜狐等。目前，在新浪微博平台上已经汇集了相当数量的教育技术专业的教师、学生以及教育技术专业的从业人员，这为我们研究“教育技术”微博圈提供了大量的样本。本研究以新浪微博平台的用户作为数据抽样对象。
　　1　数据取样
　　社会网络分析必须是对有明确界限的网络进行分析，然而在基于微博形成的虚拟网络中，“教育技术”微博圈这一范围很难界定，本研究拟根据微博用户的标签来选取研究对象。
　　首先在新浪微博平台上以“教育技术”为标签进行用户搜索，将被关注人数较高(超过1000人)的微博用户记录下来，选取了其中13名用户(焦建利、方海光的移动学习、张剑平老师、xiulizhuang、且行教育技术论坛等)。然后再提取他们的标签进行统计，选出7个被提到频率最高的标签，即知识管理、学习科学、社会化学习、新媒体、教学设计、PPT、移动学习；然后再通过微博标签找人的功能来确定研究对象。此处的找人是通过上面统计的7个标签中的某个标签外加“教育技术”这个标签，以此来使选取的对象更符合教育技术圈内人。比如输入“知识管理教育技术”两个标签，进行第一次搜索，然后以“学习科学教育技术”进行第二次搜索；依次类推……，通过7次搜索，总共得到了110名微博用户样本(取样时间为2012年2月16日)。
　　2　数据处理
　　在110名微博用户样本确定后，首先对110名微博用户进行编号，依次编号为Y1、Y2、Y3、……、Y110；然后再收集110个微博用户之间的关注以及被关注的情况，将样本数据矩阵化，形成一个二值矩阵，部分数据结果如表l所示。在该矩阵中，首行和首列表示微博的用户编号，矩阵内数值表示用户之间的关系，1表示行用户关注了列用户，0表示没有关注。
　　关于“教育技术”微博圈内用户的交互情况，笔者以2011年2月16日至2012年2月16日期间110名微博用户之间的交互数据作为样本，将样本数据矩阵化，形成一个赋值矩阵，部分数据结果如表2所示。此矩阵中的数值表示两个用户之间的关系强度，例如数值10表示行用户的10篇博文得到列用户的评论。二　利用社会网络分析“教育技术”微博圈
　　社会网络分析法可以从多个角度对社会网络进行分析，包括中心性分析、凝聚子群分析、核心一边缘结构分析以及结构对等性分析等。在这里主要通过中心性分析和凝聚子群分析来对“教育技术”微博圈进行分析。
　　1“教育技术”微博圈的社群图
　　社群图是描述社会网络的一种方法，它主要由点(代表行动者)和线(代表行动者之间的关系)构成。根据关系(线)的方向，可以分为有向图和无向图。使用Ucinet中的图像化工具NetDraw绘制出“教育技术”微博圈中的关注与被关注关系社群图如图1所示。
　　
　　图1所示的社群图是个有向图，箭头指向表示关注关系，A指向B表示A关注了B。图中的中心节点(圆形节点)拥有庞大的粉丝群，方形节点没有庞大的粉丝群。图中有Y24、Y44、Y45、Y67、Y100五位用户是孤立节点，他们孤立于圈子之外。
　　依据用户之间的互动情况，我们希望得到一个朋友关系图。如何界定微博用户的朋友关系，基于Huberman等人2009年对Twitter研究中，将与某用户产生两次及以上直接交流的用户定义为该用户的“朋友”。在本研究中，我们将与某用户产生过一次及以上交流的用户定义为该用户的“朋友”。在对表2所示的矩阵进行“二值化”处理后得到“教育技术”微博圈中朋友关系社群图如图2所示。
　　
　　图2中A指向B表示B把A当做朋友，愿意与其主动交流。图2中的中心节点(圆形节点)与图1的中心节点基本上是一致的，这些中心节点和粉丝互动频率较高，他们是“教育技术”微博圈里的名人。方形节点是圈里的普通人，他们没有庞大的粉丝群，互动次数少，甚至没有。从图2可以看出，名人之间的交流比较频繁；有少数的普通人与名人发生了交流，但是从收集的次数来看是极少的，基本上只有少数的几次而已；普通人与普通人的交流更是有限，仅仅只有少数的用户之间发生了交流关系。从基于用户朋友关系的社群

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