虚拟学习社区中知识共享社会网络分析

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1、虚拟学习社区中知识共享社会网络分析【摘要】文章通过社会网络分析方法对虚拟学习社区中的知识共享行为进行了解析,在“ASP.NET技术论坛”中选取了一个月的交互数据作为样本,分别从密度、社群图、中心性、小团体以及小世界效应等方面来分析虚拟学习社区的知识共享的社会网络结构,并从意见领袖、小团体建设、弱连接、吸引孤立者等角度对社区建设提出相应的策略,以促进网络结构优化,促进虚拟学习社区集体智慧发展。【关键词】虚拟学习社区;知识共享;社会网络分析【中图分类号】G420【文献标识码】A【论文编号】1009―8097(2010)10―0097―05一研究的背景与目的在传统的知识共享过程中,正式的

2、信息交流处于主要地位。如今,基于Web的虚拟社区提供了很多进行非正式信息交流的机会。GanterGroup的调查曾表明组织成员70%的信息和知识是在与他人的交流和沟通中获得的。网络环境为知识交流和共享提供了便利的平台,人们通过非正式渠道从经验丰富的社会成员那里获取并共享他们的知识,使隐性知识变成显性知识,使个人知识变成群体知识,群体知识通过成员的不断修正而得以改造和创新。14在知识共享的过程中,每个人都是知识网络中的节点,分别向其它个体传播知识,从而形成组织内知识流动过程的知识链,编织成一张巨大、复杂的知识网,网络上的每一环节对于建立组织知识共享机制都具有重要意义。社会网络已经成为

3、了虚拟学习环境中的核心要素[1]。网络密度、联结强度、位置、角色、信任等社会网络要素都会影响知识转移过程。本文通过对虚拟学习社区的社会网络结构的解析,明确影响知识共享的渠道和影响因素,通过优化其社会网络结构的建议,促进显性知识和隐性知识的获取和传递。二研究方法及对象社会网络分析,是一种从量化的角度分析社会关系内在结构的研究方法。通过对成员之间关系与联结情况进行研究与分析,可以用于描述和测量成员之间的关系或通过这些关系流动的各种有形或无形的东西,如信息、资源等[2]。人际网络是知识共享的主要载体[3]。文章基于以下研究假设,开展对虚拟学习社区中的知识共享行为的分析。(1)成员以及其实

4、施的交互行为是相互依赖的,而不是独立的、自主性的;(2)成员之间的关系是资源传递或者流动的“渠道”;(3)社会网络结构可以为成员的交互行为提供机会,也可能限制其行动;(4)网络模型把结构概念化为各个成员之间的关系模型。14在长期参与观察的基础上,本文采用简单随机取样方法,在2010年3月对“ASP.NET技术论坛”进行了一个月的调研,此期间共有171名成员参与,发布了618篇帖子,包括128个主题帖,被浏览总数为19755次。根据研究的需要,对虚拟学习社区中的成员的编号按照字母升序排列并进行编码,对帖子的数量和指向性进行了统计,并将数据转化为邻接矩阵,使用Ucinet软件对知识共享

5、的交互结果进行了分析。三研究结果与分析1网络密度分析网络密度指的是一个网络中实际存在的联结数目除以可能存在的最大联结数目的比值。经过计算,本研究所采用样本的交互密度为0.0152。在实际的社会网络图中能够发现的最大密度是0.5[4],有学者在相关的研究中得出在公共型社群网络密度达到0.14,科层类型的社群网络密度平均值为0.05,广场类型的社群网络密度明显较小,平均值为0.004[5]。从结果比较来看,该虚拟学习社区是一个稀疏型的社会网络结构,是一个相对松散的群体,成员之间沟通较少,知识难以扩散,不利于知识共享。这与虚拟学习社区中成员数量多、流动性高、网络规模大等因素有关系,与论坛

6、主题较多、论题相对分散有关系。2社群图分析14社群图可以直观地表达关系网络,显示社群内人际关系的亲疏,体现群体的结构特征。在社群图中,社群成员之间的关系用有向箭头来表示。A~B表示A回复了B发表的帖子。为便于观察,未对社群图加权。从图1可以看出大部分成员都处在交互的关系链上,也有一部分成员很少与其他成员进行交互,甚至是孤立的。网络节点相对稠密的区域说明成员之间的互动频繁、关系复杂;而网络稀疏的区域则说明了成员之间的互动较少。为了便于观察和比较分析,本研究在图1的基础上去掉孤立节点和度数为1的节点,从而使复杂的网络结构更加清晰,如图2。可以非常直观的看出编号为85、123、25、7、

7、94的成员,与其他成员之间的交流非常多,他们在虚拟学习社区中的身份分别均为“版主”,知名度高,受到了其他成员的敬重与信赖。他们经常引出新的论题,引导学习互动,具有较丰富的社交经验和专业知识,解决问题能力较强,具有强烈学习动机,乐于分享个人经验和心得,积极帮助其他成员学习知识,我们称其为“意见领袖”。尽管虚拟学习社区使传统的“科层制”网络结构趋于扁平化,但是意见领袖的作用不容忽略,他们是社区中的核心力量,对知识转移的方式和扩散都有很大的影响。14虚拟学习社区中还有一部分