论文部分内容阅读
摘 要：个体都嵌入在人际交往的社会网络中，班级中的人际网络是大学生活中的重要组成部分。为了探索大学生的线上与线下人际关系是否一致，线上和线下的社会交互是否会影响其学业成绩，采用整体社会网的方法，获得两个班级158位学生的整体社会网络数据。通过社会网络分析和回归分析，探索其在线上和线下班级网络中的网络特征与学业成绩的关系。结果发现，大学生的线上与线下人际关系基本保持一致；在控制了性别、网络使用经验等变量的影响后，学习者个人在班级整体网络中的地位对学业成绩有显著影响。其中，线下课业网络的外向中心性与学业成绩有显著正相关；线下课业和信息网络的中介性与学业成绩有显著正相关，但线上课业网络的中介性与学业成绩有显著负相关。结果表明，学生在线下和线上网络中的网络特征与其学习成绩有关。在此基础上，讨论研究结论对教学和学生管理的启示。
关键词：大学生；人际关系；社会网络；学业成绩
中图分类号：G434 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2017）16-0150-05
引言
个体都嵌入在社会网络和人际互动中[1～2]。与个体主义和原子化的解释相比，社会网络研究是一种更为关系化和情境化的视角[3]，而中国社会又特别强调个体间的社会关系[4～5]。因此，可以通过考察社会场景中的人际互动更好地理解个体的态度和行为[6]。
班级网络是大学生活的重要社会场景。在班级中的人际互动可能对大学生的学习生活产生很大影响。同时，随着互联网的普及，线上网络也成为流行的人际沟通渠道。根据中国互联网络信息中心（CNNIC）发布的第36次《中国互联网络发展状况统计报告》，截至2015年6月，我国网民规模达6.68亿，半年新增网民1 894万人，互联网普及率为48.8%。其中大学生用户数量占很大比重，是网络用户的主要力量[7]。线上网络能够弥补现实人际交往中的时空和地理局限。大学生的网络交往会是现实人际交往的复制，还是一种延伸和补充？即网络（线上）与现实（线下）人际关系是否一致？这些人际互动对其学业成绩会产生何种影响？研究这些问题，对于了解和引导大学生的人际交往，促进学生的学业成绩具有十分重要的作用。
一、社会网络分析
社会网络分析经过人类学家、社会学家、心理学家及经济学家的不断完善，已经成为一种跨学科的方法[1]。对群体内社会网络的定量测量有助于呈现人与人之间的互动及其方向性，从而描绘出整体的网络结构。这种方法起源于莫雷诺创立的社会测量学，使用社会关系图来代表群体内人际关系，称为整体网络分析。社会网络分析的分析单位不是行动者（如个体、群体、组织等），而是行动者的关系[8]。整体网络分析集中于小群体内部关系，探讨网络中成员直接或间接的联系方式，使用的主要概念有：整体网络结构的簇（clusters）、桥梁（bridges）、中心性（centrality）、紧密性（closeness）等[9]。
罗家德（2001）以台湾某大学为例，研究了大学生线下人际关系与线上人际关系是否一致的问题[10]。线上交往是线下人际互动的延伸，还是完全有别于线下人际互动？有学者认为线上交往可以弥补线下交往的缺陷，包括时空的局限和交往主体的个人缺陷，从而可以缓解其现实心理压力，并减少对现实人际关系的依赖[11]。但现有研究既有线上与线下人际关系一致的结论[10，12]，也有在现实社会的情感关系与虚拟社会的情感关系存在显著差异的结论[13]。因此，本文将对大学生线下与线上人际网络的一致性进行探索。
为了探讨大学生线上人际关系与线下人际关系是否一致、人际关系是否影响其学业成绩，借鉴前人研究，本文将大学生的人际网络分为课业咨询网络与信息网络[10，14]。
二、网络中心性与学业成绩
网络中心性（network centrality）是社会网络分析的一个重要概念，它表明了个体对资源的控制程度[15]。中心性高的人，在网络中与其关联的行动者越多，与其他行动者的距离越短。
高中心性的个体可以获取更多与工作或学习相关的信息[16]，包括与任务相关的知识、战略的、政治的、甚至是保密信息。与任务相关的建议和社会支持也会随着网络关系进行传递[15，17]。在组织中，网络中心性与组织内的权力和影响力相关[1，16，18]。高中心性的个体有充足的多样化资源，来帮助其完成任务。因此，拥有更丰富社会网络的个人更有可能得到升迁的机会，对工作的满意度更高，而且在不断变化的环境中成功率更高。Baldwin，Bedell，and Johnson （1997）研究发现，MBA学生团队中个人的社会网络中心性与学习分数呈正相关[19]。在班级网络中，国内研究也发现大学生由学习交流所形成的社会网络（程度中心性）与其学业成绩有显著的正相关[20]。因此，我们做出如下假设：
学生在班级网络的中心性与其学业成绩有显著正相关。
三、研究方法
（一）樣本
本研究以苏州大学本科二年级的两个班级为调查对象。两班属于同一学校的同一专业，可以排除年龄，职业与教育程度的影响因素。同时作为大学二年级的学生，由于其共同科目较多，班级的社会网络相对稳定和成熟，学生之间的交往关系相对比较紧密。
发放班级社会网络调查问卷160份，收回有效问卷158份，其中58.9%为女生。
（二）变量测量
1.网络中心性。中心性有两种常用的测量方法：程度中心性（degree centrality）与中介中心性（betweenness centrality）[21]。程度中心性用来衡量谁是团体中最主要的中心人物。对于具有方向性的网络关系，中心性又分为外向程度中心性（out-degree centrality）和内向程度中心性（in-degree centrality）。外向程度中心性是一个成员（A）承认对外关系数量的总和，即在这项行为上，A选择了多少人。内向程度中心性是其他成员承认对成员A有关系的数量总和，即在这项行为上，有多少人选择了A。中介中心性表示在一个社会网络中，每两两成员互动必须透过某个行动者的程度，程度越高则说明该行动者的中介中心性越高。两种网络类型（课业咨询、信息网络）×两种互动渠道（线上、线下）×三个网络中心性指标（程度外向中心性、程度内向中心性、中介中心性），即共有12个网络特征的指标。 2.学业成绩。由于选修课程差异较大，因此不考虑学生的选修课程成绩。选择8门一致的必修课程的分数平均值作为学业成绩指标。
（三）统计分析
运用UCINET6.0和SPSS20.0进行统计分析。运用UCINET将人际互动的整体班级网络进行分析，计算出每位同学的中介中心性和程度中心性。运用SPSS软件，对线上和线下网络特征进行相关分析；其次，将控制变量、中介中心性和程度中心性纳入回归方程，学业成绩作为因变量，进行回归分析。
四、结果
（一）各变量的描述统计
表1为各种网络中心性及学业成绩的描述统计。其中，各类网络的程度中心性变异较小，标准差范围在1.35～2.26之间；而中介中心性的变异则较大，标准差在45.48～237.81之间。学业成绩的平均数为79.51，标准差为6.94。
（二）线上与线下人际网络
在探索大学生的线上和线下人际关系是否一致时，即考察学生在线下日常交往中选择的人和在线上交往中选择的人是否一致，采用外向程度中心性为测量指标。
根据上文提到的课业咨询和信息网络，设置线上和线下两组变量。运用相关分析，得到表2线上和线下网络中心性特征的相关系数。以线上和线下网络中心性具体指标间的两两相关系数判断（见表2方框内对角线上的系数），将相关系数大于0.3作为中高程度相关，该对角线上的相关系数均大于0.3，其中信息网络的程度中心性指标在线上和线下完全一致（相关系数为1）。因此结果表明，大学生的线上和线下人际关系网络是一致的，即一个行动者在线下有怎样的网络特征，其在线上也有相似的特征。
（三）回归分析
逐步回归分析的方法可以避免多重共线性的影响，特别适合做探索研究使用。因此，本研究采用逐步回归分析的方法，由多个网络中心性变量的相关高低来决定预测变量是否进入回归模型，最终获得一个以最少预测变量解释最多因变量变异的最佳模型。回归分析结果发现，线下课业网络的外向程度中心性对学业成绩有显著的积极影响（β=0.25，p <0.01）。线下课业和信息网络的中介中心性对学业成绩均有显著的积极影响（β=0.26，p <0.01；β=0.21，p <0.01）。但线上课业网络的中介中心性对学业成绩有显著的消极影响（β=-0.18，p <0.05）（见下页表3）。
五、讨论
初步探索的结果表明，首先，大学生的线上和线下人际网络基本一致，網络交往是现实人际交往的一种延伸。与那些媒体报道中陈述的大学生沉溺网络世界而脱离现实世界的现象并不一致。完全依赖网络，在网络中寻求安慰而脱离现实的很可能只是少数个体，而不是大学生的普遍现象。线上网络作为一种新的沟通渠道，提供了更多的便利，对促进大学生人际关系有着积极的作用。
其次，线下网络中心性对学业成绩有显著的积极影响。在课业网络中主动寻求他人帮助（网络外向程度中心性）、与其他同学讨论，这些都能促进学业成绩的提升。处于线下课业和信息网络中介的学生，其学习成绩也相对较好。课业知识和信息都通过他们在线下进行传递。但与假设相反，处于线上课业网络中介的学生，其学业成绩反而较差。原因可能在于，一方面，处于线上网络中介时，课业内容的传递更为便利，中介者本人也可能并未完全掌握所传递的知识内容；而处于线下网络中介时，中介者本人对课业知识已有过认知加工。另一方面，线上沟通时非语言线索的缺失也可能影响了课业互动的效果，这一研究发现和解释还需要在将来研究中进行验证。
本文的研究结果对教学管理有以下启示：首先，应鼓励学生主动拓宽自己获取信息的渠道，积极与同学进行交流，增强自己获取课业知识的能力，从而有助于学业成绩的提高；其次，个体的网络位置与其获得与学习任务相关的知识、信息的难易程度有关。中介中心性高的个体处于信息和课业网络的最短路径上，更容易获得与学习有关的知识，因而容易取得好的学业成绩，但这种效应只在线下网络中存在，处于线上网络中介的个体并未获得更好的学业成绩。因此，应适当为学生提供更便利的线下课业咨询的方式，增强学生间的交流互动，并引导学生更多进行面对面的沟通。线上网络的过度便利及非语言线索的缺失可能会降低线上课业互动的效率。
本研究只是社会网络分析在教学管理中的初步尝试。将来研究可进一步通过社会网络分析的方法识别班级网络中具有特殊位置的学生，以及这些特殊位置特征对其人际关系和学业成绩的影响；其次，可以进行班级内小群体分析，从而可以掌握班级中非正式群体的现状，有利于掌握班级中信息流向以及规范形成的规律，从而为班级管理提供内容支持。最后，本文仅考察课业与信息两种网络，情感网络在大学生群体中也是一个重要的话题，今后研究可以比较不同类型的网络对教学和学生管理的作用。
参考文献：
[1] Borgatti S.P.，et al.，Network analysis in the social sciences[J].science，2009，（16）：892-895.
[2] Granovetter，M.S.，The strength of weak ties[J].American Journal of Sociology，1973：1360-1380.
[3] Borgatti S.P.and P.C.Foster，The network paradigm in organizational research：A review and typology[J].Journal of management，2003，
（6）：991-1013.
[4] Chen C.C.，X.-P.Chen，and J.R.Meindl，How can cooperation be fostered？ The cultural effects of individualism-collectivism[J]. Academy of Management Review，1998，（2）：285-304.
[5] Markus H.R.and S.Kitayama，Culture and the self：Implications for cognition，emotion，and motivation[J].Psychological Review，1991，
（2）：224-253.
[6] Chen X.-P.，et al.，Affective trust in Chinese leaders linking paternalistic leadership to employee performance[J].Journal of Man-
agement，2014，（3）：796-819.
[7] 第36次中国互联网络发展状况统计报告[R].中国互联网信息中心，2015-07-22.
[8] 申■，周策.社会网络分析法在人际关系中应用的研究综述[J].中国电力教育，2013，（1）：201-202.
[9] 阳志平，时勘.社会网络分析在社会心理学中的应用[J].社会心理研究，2002，（3）：56-64.
[10] 叶勇助，罗家德.虚拟关系是真实关系的镜射吗[J].资讯社会研究，2001，（1）：33-55.
[11] 罗群英.论大学生的网络交往与现实交往的互动——网络时代大学生社会化问题的思考[J].兰州学刊，2006，（2）：169-171.
[12] 郭金龙，陆宇杰，许鑫.基于社会网络分析的大学生现实与虚拟社会人际关系研究[J].现代教育技术，2012，（12）：91-95.
[13] 冯锐，谢英香.当代大学生虚拟与现实社会人际关系的差异性分析[J].现代教育技术，2009，（1）：28-32.
[14] Krackhardt，D.，The strength of strong ties：The importance of philos in organizations[M].in Networks and organizations：Structure，form
and action，N.Nohria and R.G.Eccles，Editors.，Harvard Business School Press，Boston：1992：216-239.
[15] Mehra A.，M.Kilduff，and D.J.Brass，The social networks of high and low self-monitors：Implications for workplace performance[J].
Administrative science quarterly，2001，（1）：121-146.
[16] Sparrowe R.T.，et al.，Social networks and the performance of individuals and groups[J].Academy of Management Journal，2001，（2）：
316-325.
[17] Cross R.and J.N.Cummings，Tie and network correlates of individual performance in knowledge-intensive work[J].Academy of man-
agement journal，2004，（6）：928-937.
[18] Ibarra H.and S.B.Andrews，Power，social influence，and sense making：Effects of network centrality and proximity on employee per-
ceptions[J].Administrative Science Quarterly，1993：277-303.
[19] Baldwin T.T.，M.D.Bedell，J.L.Johnson，The social fabric of a team-based MBA program：Network effects on student satisfaction and
performance[J].Academy of Management Journal，1997，（6）：1369-1397.
[20] 葉新东，朱少华.大学生社会网络与学习的相关性调查研究[J].电化教育研究，2007，（2）：32-37.
[21] Freeman L.C.，D.Roeder，R.R.Mulholland，Centrality in social networks：II.Experimental results[J].Social Networks，1979，（2）：119-141.
[责任编辑 史丽丽]
关键词：大学生；人际关系；社会网络；学业成绩
中图分类号：G434 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2017）16-0150-05
引言
个体都嵌入在社会网络和人际互动中[1～2]。与个体主义和原子化的解释相比，社会网络研究是一种更为关系化和情境化的视角[3]，而中国社会又特别强调个体间的社会关系[4～5]。因此，可以通过考察社会场景中的人际互动更好地理解个体的态度和行为[6]。
班级网络是大学生活的重要社会场景。在班级中的人际互动可能对大学生的学习生活产生很大影响。同时，随着互联网的普及，线上网络也成为流行的人际沟通渠道。根据中国互联网络信息中心（CNNIC）发布的第36次《中国互联网络发展状况统计报告》，截至2015年6月，我国网民规模达6.68亿，半年新增网民1 894万人，互联网普及率为48.8%。其中大学生用户数量占很大比重，是网络用户的主要力量[7]。线上网络能够弥补现实人际交往中的时空和地理局限。大学生的网络交往会是现实人际交往的复制，还是一种延伸和补充？即网络（线上）与现实（线下）人际关系是否一致？这些人际互动对其学业成绩会产生何种影响？研究这些问题，对于了解和引导大学生的人际交往，促进学生的学业成绩具有十分重要的作用。
一、社会网络分析
社会网络分析经过人类学家、社会学家、心理学家及经济学家的不断完善，已经成为一种跨学科的方法[1]。对群体内社会网络的定量测量有助于呈现人与人之间的互动及其方向性，从而描绘出整体的网络结构。这种方法起源于莫雷诺创立的社会测量学，使用社会关系图来代表群体内人际关系，称为整体网络分析。社会网络分析的分析单位不是行动者（如个体、群体、组织等），而是行动者的关系[8]。整体网络分析集中于小群体内部关系，探讨网络中成员直接或间接的联系方式，使用的主要概念有：整体网络结构的簇（clusters）、桥梁（bridges）、中心性（centrality）、紧密性（closeness）等[9]。
罗家德（2001）以台湾某大学为例，研究了大学生线下人际关系与线上人际关系是否一致的问题[10]。线上交往是线下人际互动的延伸，还是完全有别于线下人际互动？有学者认为线上交往可以弥补线下交往的缺陷，包括时空的局限和交往主体的个人缺陷，从而可以缓解其现实心理压力，并减少对现实人际关系的依赖[11]。但现有研究既有线上与线下人际关系一致的结论[10，12]，也有在现实社会的情感关系与虚拟社会的情感关系存在显著差异的结论[13]。因此，本文将对大学生线下与线上人际网络的一致性进行探索。
为了探讨大学生线上人际关系与线下人际关系是否一致、人际关系是否影响其学业成绩，借鉴前人研究，本文将大学生的人际网络分为课业咨询网络与信息网络[10，14]。
二、网络中心性与学业成绩
网络中心性（network centrality）是社会网络分析的一个重要概念，它表明了个体对资源的控制程度[15]。中心性高的人，在网络中与其关联的行动者越多，与其他行动者的距离越短。
高中心性的个体可以获取更多与工作或学习相关的信息[16]，包括与任务相关的知识、战略的、政治的、甚至是保密信息。与任务相关的建议和社会支持也会随着网络关系进行传递[15，17]。在组织中，网络中心性与组织内的权力和影响力相关[1，16，18]。高中心性的个体有充足的多样化资源，来帮助其完成任务。因此，拥有更丰富社会网络的个人更有可能得到升迁的机会，对工作的满意度更高，而且在不断变化的环境中成功率更高。Baldwin，Bedell，and Johnson （1997）研究发现，MBA学生团队中个人的社会网络中心性与学习分数呈正相关[19]。在班级网络中，国内研究也发现大学生由学习交流所形成的社会网络（程度中心性）与其学业成绩有显著的正相关[20]。因此，我们做出如下假设：
学生在班级网络的中心性与其学业成绩有显著正相关。
三、研究方法
（一）樣本
本研究以苏州大学本科二年级的两个班级为调查对象。两班属于同一学校的同一专业，可以排除年龄，职业与教育程度的影响因素。同时作为大学二年级的学生，由于其共同科目较多，班级的社会网络相对稳定和成熟，学生之间的交往关系相对比较紧密。
发放班级社会网络调查问卷160份，收回有效问卷158份，其中58.9%为女生。
（二）变量测量
1.网络中心性。中心性有两种常用的测量方法：程度中心性（degree centrality）与中介中心性（betweenness centrality）[21]。程度中心性用来衡量谁是团体中最主要的中心人物。对于具有方向性的网络关系，中心性又分为外向程度中心性（out-degree centrality）和内向程度中心性（in-degree centrality）。外向程度中心性是一个成员（A）承认对外关系数量的总和，即在这项行为上，A选择了多少人。内向程度中心性是其他成员承认对成员A有关系的数量总和，即在这项行为上，有多少人选择了A。中介中心性表示在一个社会网络中，每两两成员互动必须透过某个行动者的程度，程度越高则说明该行动者的中介中心性越高。两种网络类型（课业咨询、信息网络）×两种互动渠道（线上、线下）×三个网络中心性指标（程度外向中心性、程度内向中心性、中介中心性），即共有12个网络特征的指标。 2.学业成绩。由于选修课程差异较大，因此不考虑学生的选修课程成绩。选择8门一致的必修课程的分数平均值作为学业成绩指标。
（三）统计分析
运用UCINET6.0和SPSS20.0进行统计分析。运用UCINET将人际互动的整体班级网络进行分析，计算出每位同学的中介中心性和程度中心性。运用SPSS软件，对线上和线下网络特征进行相关分析；其次，将控制变量、中介中心性和程度中心性纳入回归方程，学业成绩作为因变量，进行回归分析。
四、结果
（一）各变量的描述统计
表1为各种网络中心性及学业成绩的描述统计。其中，各类网络的程度中心性变异较小，标准差范围在1.35～2.26之间；而中介中心性的变异则较大，标准差在45.48～237.81之间。学业成绩的平均数为79.51，标准差为6.94。
（二）线上与线下人际网络
在探索大学生的线上和线下人际关系是否一致时，即考察学生在线下日常交往中选择的人和在线上交往中选择的人是否一致，采用外向程度中心性为测量指标。
根据上文提到的课业咨询和信息网络，设置线上和线下两组变量。运用相关分析，得到表2线上和线下网络中心性特征的相关系数。以线上和线下网络中心性具体指标间的两两相关系数判断（见表2方框内对角线上的系数），将相关系数大于0.3作为中高程度相关，该对角线上的相关系数均大于0.3，其中信息网络的程度中心性指标在线上和线下完全一致（相关系数为1）。因此结果表明，大学生的线上和线下人际关系网络是一致的，即一个行动者在线下有怎样的网络特征，其在线上也有相似的特征。
（三）回归分析
逐步回归分析的方法可以避免多重共线性的影响，特别适合做探索研究使用。因此，本研究采用逐步回归分析的方法，由多个网络中心性变量的相关高低来决定预测变量是否进入回归模型，最终获得一个以最少预测变量解释最多因变量变异的最佳模型。回归分析结果发现，线下课业网络的外向程度中心性对学业成绩有显著的积极影响（β=0.25，p <0.01）。线下课业和信息网络的中介中心性对学业成绩均有显著的积极影响（β=0.26，p <0.01；β=0.21，p <0.01）。但线上课业网络的中介中心性对学业成绩有显著的消极影响（β=-0.18，p <0.05）（见下页表3）。
五、讨论
初步探索的结果表明，首先，大学生的线上和线下人际网络基本一致，網络交往是现实人际交往的一种延伸。与那些媒体报道中陈述的大学生沉溺网络世界而脱离现实世界的现象并不一致。完全依赖网络，在网络中寻求安慰而脱离现实的很可能只是少数个体，而不是大学生的普遍现象。线上网络作为一种新的沟通渠道，提供了更多的便利，对促进大学生人际关系有着积极的作用。
其次，线下网络中心性对学业成绩有显著的积极影响。在课业网络中主动寻求他人帮助（网络外向程度中心性）、与其他同学讨论，这些都能促进学业成绩的提升。处于线下课业和信息网络中介的学生，其学习成绩也相对较好。课业知识和信息都通过他们在线下进行传递。但与假设相反，处于线上课业网络中介的学生，其学业成绩反而较差。原因可能在于，一方面，处于线上网络中介时，课业内容的传递更为便利，中介者本人也可能并未完全掌握所传递的知识内容；而处于线下网络中介时，中介者本人对课业知识已有过认知加工。另一方面，线上沟通时非语言线索的缺失也可能影响了课业互动的效果，这一研究发现和解释还需要在将来研究中进行验证。
本文的研究结果对教学管理有以下启示：首先，应鼓励学生主动拓宽自己获取信息的渠道，积极与同学进行交流，增强自己获取课业知识的能力，从而有助于学业成绩的提高；其次，个体的网络位置与其获得与学习任务相关的知识、信息的难易程度有关。中介中心性高的个体处于信息和课业网络的最短路径上，更容易获得与学习有关的知识，因而容易取得好的学业成绩，但这种效应只在线下网络中存在，处于线上网络中介的个体并未获得更好的学业成绩。因此，应适当为学生提供更便利的线下课业咨询的方式，增强学生间的交流互动，并引导学生更多进行面对面的沟通。线上网络的过度便利及非语言线索的缺失可能会降低线上课业互动的效率。
本研究只是社会网络分析在教学管理中的初步尝试。将来研究可进一步通过社会网络分析的方法识别班级网络中具有特殊位置的学生，以及这些特殊位置特征对其人际关系和学业成绩的影响；其次，可以进行班级内小群体分析，从而可以掌握班级中非正式群体的现状，有利于掌握班级中信息流向以及规范形成的规律，从而为班级管理提供内容支持。最后，本文仅考察课业与信息两种网络，情感网络在大学生群体中也是一个重要的话题，今后研究可以比较不同类型的网络对教学和学生管理的作用。
参考文献：
[1] Borgatti S.P.，et al.，Network analysis in the social sciences[J].science，2009，（16）：892-895.
[2] Granovetter，M.S.，The strength of weak ties[J].American Journal of Sociology，1973：1360-1380.
[3] Borgatti S.P.and P.C.Foster，The network paradigm in organizational research：A review and typology[J].Journal of management，2003，
（6）：991-1013.
[4] Chen C.C.，X.-P.Chen，and J.R.Meindl，How can cooperation be fostered？ The cultural effects of individualism-collectivism[J]. Academy of Management Review，1998，（2）：285-304.
[5] Markus H.R.and S.Kitayama，Culture and the self：Implications for cognition，emotion，and motivation[J].Psychological Review，1991，
（2）：224-253.
[6] Chen X.-P.，et al.，Affective trust in Chinese leaders linking paternalistic leadership to employee performance[J].Journal of Man-
agement，2014，（3）：796-819.
[7] 第36次中国互联网络发展状况统计报告[R].中国互联网信息中心，2015-07-22.
[8] 申■，周策.社会网络分析法在人际关系中应用的研究综述[J].中国电力教育，2013，（1）：201-202.
[9] 阳志平，时勘.社会网络分析在社会心理学中的应用[J].社会心理研究，2002，（3）：56-64.
[10] 叶勇助，罗家德.虚拟关系是真实关系的镜射吗[J].资讯社会研究，2001，（1）：33-55.
[11] 罗群英.论大学生的网络交往与现实交往的互动——网络时代大学生社会化问题的思考[J].兰州学刊，2006，（2）：169-171.
[12] 郭金龙，陆宇杰，许鑫.基于社会网络分析的大学生现实与虚拟社会人际关系研究[J].现代教育技术，2012，（12）：91-95.
[13] 冯锐，谢英香.当代大学生虚拟与现实社会人际关系的差异性分析[J].现代教育技术，2009，（1）：28-32.
[14] Krackhardt，D.，The strength of strong ties：The importance of philos in organizations[M].in Networks and organizations：Structure，form
and action，N.Nohria and R.G.Eccles，Editors.，Harvard Business School Press，Boston：1992：216-239.
[15] Mehra A.，M.Kilduff，and D.J.Brass，The social networks of high and low self-monitors：Implications for workplace performance[J].
Administrative science quarterly，2001，（1）：121-146.
[16] Sparrowe R.T.，et al.，Social networks and the performance of individuals and groups[J].Academy of Management Journal，2001，（2）：
316-325.
[17] Cross R.and J.N.Cummings，Tie and network correlates of individual performance in knowledge-intensive work[J].Academy of man-
agement journal，2004，（6）：928-937.
[18] Ibarra H.and S.B.Andrews，Power，social influence，and sense making：Effects of network centrality and proximity on employee per-
ceptions[J].Administrative Science Quarterly，1993：277-303.
[19] Baldwin T.T.，M.D.Bedell，J.L.Johnson，The social fabric of a team-based MBA program：Network effects on student satisfaction and
performance[J].Academy of Management Journal，1997，（6）：1369-1397.
[20] 葉新东，朱少华.大学生社会网络与学习的相关性调查研究[J].电化教育研究，2007，（2）：32-37.
[21] Freeman L.C.，D.Roeder，R.R.Mulholland，Centrality in social networks：II.Experimental results[J].Social Networks，1979，（2）：119-141.
[责任编辑 史丽丽]