典型的社会网络分析软件工具及分析方法(6)

技术与应用

SNA方法的精妙之处就在于同一网络问题可

以在多个不同的分析单位上进行分析，它的独特性表现在其跨层次处理问题的能力，以及对定量、定性资料和图表数据的整合上（马汀·奇达夫等，2007）[10]。

2.SNA的数据类型及处理方法

涉及虚拟学习社区的研究数据一般有三类：属性数据（AttributeData）、关系数据（RelationalData）和观念数据（IdeationalData）。属性数据指涉及行动者的态度、观点和行为方面的数据，一般被视为行动者个体或群体的性质或特点等。关系数据是那些关于接触、联络、关联、群体依附和聚会等方面的数据，一般无法还原为单个行动者，关系不是行动者的属性，而是行动者系统的属性。观念数据描述的是意义、动机、定义以及类型化本身，分析这类数据的技术目前没有分析前两类数据那样完善，类型分析（TypologicalAnalysis）法是目前比较有效的一种方法（Layder，1992）[11]。

这三种数据类型各有其适当的分析方法。属性数据往往要运用变量分析的方法来进行数据处理，而处理关系数据的最佳方法就是SNA方法了，观念数据需要用类型分析法。虽然这三种类型数据的处理方法不同，但数据的收集方法却没有什么特别差异。

综上所述，第一，SNA的分析单位是专门针对关系数据的。依据SNA分析单位在不同层次上的变化，虚拟学习社区的社会网络分析实际存在着两种研究路线：一种是“自顶向下”即从宏观到微观的研究路线，另一种是“自底向上”即从微观到宏观的研究路线。具体采用何种研究路线与具体的研究问题有关。第二，由于虚拟学习社区中还存在着除了关系数据以外的属性数据和观念数据等数据类型，因此，在实现虚拟学习社区的SNA时，也一定会同时伴随着其他研究方法和技术软件工具的应用。当多种研究方法所得到的结果能够形成一个证据链后，就可以有效地提高研究的效度。

参考文献：

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总第267期中国电化教育2009．4

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[8]WouterdeNooy,AndrejMrvar,VladimirBatagelj.ExploratoryNetworkAnalysiswithPajek[M].NewYork:CambridgeUniversityPress,2005.

[9]Borgatti,S.P.,&Everett,M.G..,.NotionsofPositioninSocailNetworkAnalysis[J].SociologicalMethodology,1992,(22):1-35.[10]马汀·奇达夫，蔡文彬.社会网络与组织[M].北京：中国人民大学

出版社，2007.

[11]Layder,D..NewStrategiesinSocialResearch[M].Cambridge:

PolityPress,1992.

2009年1月14日誅收稿日期：

责任编辑：马小强

*本研究由北京市教委科技发展计划面上项目“网格环境下构建教师专业发展虚拟协同组织关键技术的研究”(km200710028020)资助。

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