【摘要】隨著(zhù)網(wǎng)絡(luò )技術(shù)和信息技術(shù)的發(fā)展，虛擬學(xué)習社群已經(jīng)成為教育技術(shù)界和遠程教育界研究的熱點(diǎn)之一。本文以QQ虛擬學(xué)習社群為研究對象，運用社會(huì )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 )結構特征、意見(jiàn)領(lǐng)袖地位的形成，以及社群成員參與動(dòng)機、滿(mǎn)意度、忠誠度與網(wǎng)絡(luò )結構之間的關(guān)系，并在此基礎上對社群的建設提出了相應的建議，以期促進(jìn)虛擬學(xué)習社群的持續發(fā)展。
【關(guān)鍵字】 QQ；虛擬學(xué)習社群；社會(huì )網(wǎng)絡(luò )分析
【中圖分類(lèi)號】G434 【文獻標識碼】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(guò)互動(dòng)形成虛擬社群，它是人際關(guān)系、共享經(jīng)驗的累積與凝聚。由互聯(lián)網(wǎng)架構出來(lái)的虛擬社群，不僅提供了信息流通的通道，同時(shí)也累積了這些信息中所蘊含的知識，形成一種巨大的知識倉庫。隨著(zhù)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(shí)使得人與人之間知識和情感的來(lái)源和表現形式更加多樣化。電腦的使用者通過(guò)網(wǎng)絡(luò )技術(shù)架構了一個(gè)個(gè)社會(huì )關(guān)系網(wǎng)絡(luò )，這個(gè)完全通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)所構建的社會(huì )網(wǎng)絡(luò )是虛擬社群的重要基礎。虛擬社群中的社會(huì )網(wǎng)絡(luò )與真實(shí)社區中的一樣，也存在人際關(guān)系中的強聯(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(huì )支持。社群成員通過(guò)學(xué)習社區的互動(dòng)，可以建立協(xié)同學(xué)習關(guān)系。在社區共享機制的作用下，個(gè)人知識成為學(xué)習社區的共同知識；通過(guò)具體的協(xié)作，這些知識又被結構化。
然而，虛擬社群中的協(xié)作與交流又受著(zhù)各種因素的影響，如社群成員的參與動(dòng)機、滿(mǎn)意度等。這些因素對虛擬社群的交流有怎樣的影響？虛擬社群結構特征是怎樣的？虛擬社群群體成員和意見(jiàn)領(lǐng)袖地位又是怎樣形成的？對社群內的知識共享有什么影響？這些都是本文討論的問(wèn)題。QQ是目前使用范圍最為廣泛的社會(huì )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，是構建虛擬學(xué)習社群的較好工具。文章將用社會(huì )網(wǎng)絡(luò )分析方法來(lái)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 )結構及成員之間信息流動(dòng)的情形，了解社群內不同個(gè)體之間關(guān)系的強度，探討網(wǎng)絡(luò )結構與社群成員的參與動(dòng)機、社群滿(mǎn)意度及忠誠度的關(guān)系，以期促進(jìn)虛擬社群內的知識交流與共享。
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)習社群——教育技術(shù)學(xué)習與研究群。40名社群成員對QQ軟件使用熟練，并具有共同的愿景，目標一致。該社群的建立為社群成員的學(xué)習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(wèn)題、發(fā)表各自的觀(guān)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(shí)也有利于創(chuàng )新思維的發(fā)展。
社會(huì )網(wǎng)絡(luò )分析方法是一種從量化的角度分析社會(huì )關(guān)系內在結構的研究方法，用于描述和測量行動(dòng)者之間的關(guān)系或通過(guò)這些關(guān)系流動(dòng)的各種有形或無(wú)形的東西，如信息、資源等。自人類(lèi)學(xué)家Barnes(1954)首次使用“社會(huì )網(wǎng)絡(luò )”的概念來(lái)分析挪威某漁村的社會(huì )結構以來(lái)，社會(huì )網(wǎng)絡(luò )分析被視為是研究社會(huì )結構的最簡(jiǎn)單明朗、最具有說(shuō)服力的研究視角之一。[2]本文運用社會(huì )網(wǎng)絡(luò )分析方法，對基于QQ構建的教育技術(shù)學(xué)習與研究群進(jìn)行分析研究，描述該QQ虛擬學(xué)習社群的社會(huì )網(wǎng)絡(luò )結構特征。
研究的數據主要通過(guò)作者的長(cháng)期觀(guān)察和記錄，直接從QQ社群獲取社群成員的相關(guān)數據，主要包括成員的點(diǎn)入度、點(diǎn)出度。社群成員的參與動(dòng)機、滿(mǎn)意度和忠誠度數據通過(guò)問(wèn)卷調查來(lái)收集。對有效樣本的數據，統一輸入UCINET軟件進(jìn)行數據分析。
三 研究結果與分析
1 QQ虛擬學(xué)習社群的網(wǎng)絡(luò )關(guān)系分析
（1） QQ社群整體網(wǎng)分析——社群圖
本節測量了社群成員的點(diǎn)度中心度，并描繪出社群圖，以此來(lái)分析社群成員之間的網(wǎng)絡(luò )關(guān)系。如圖1所示，社群成員的連結關(guān)系用有向箭頭表示。
圖 1 社群成員網(wǎng)絡(luò )結構圖
從圖1中我們可以看出QQ虛擬社群的整體網(wǎng)絡(luò )結構特征：在群體中有一小部分人受到成員的敬重與信賴(lài)，互動(dòng)參與程度高，對社群的貢獻大，知名度相當高，他們經(jīng)常引出新的論題，引導學(xué)習互動(dòng)，具有較豐富的社交經(jīng)驗和專(zhuān)業(yè)知識，解決問(wèn)題能力較強，具有強烈學(xué)習動(dòng)機，樂(lè )于分享個(gè)人經(jīng)驗和心得，積極幫助其他成員學(xué)習知識，我們稱(chēng)其為“意見(jiàn)領(lǐng)袖”；[3]如5、9、6、11、21、30、16 等都屬于意見(jiàn)領(lǐng)袖，他們在社群中發(fā)表文章、分享知識，受到了多數人的關(guān)注，是群體的核心人物，在社群中具有很強的凝聚力。如果一個(gè)群體中缺乏意見(jiàn)領(lǐng)袖時(shí)，社群圖就會(huì )顯得很散亂，網(wǎng)絡(luò )結構關(guān)系就顯得很松散。[4]
從圖中還可以發(fā)現一部分成員處于社群的邊緣，缺乏溝通和共享，如節點(diǎn)8、37、32、39、31等在圖中的連結較少，說(shuō)明他們與社群中的其他成員交流不積極，很少在社區發(fā)表文章和觀(guān)點(diǎn)，對社群的貢獻不大。
（2） QQ社群中心度分析——矩陣法
中心度是一個(gè)重要的個(gè)人結構位置指針，評價(jià)一個(gè)人重要與否，衡量其職務(wù)的地位優(yōu)越性或特權性，以及社會(huì )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(lái)衡量誰(shuí)在該虛擬學(xué)習社群中成為最主要的中心人物。它刻畫(huà)的是每個(gè)成員在此社群中的局部中心指數。如果我們關(guān)注整個(gè)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 )的標準化點(diǎn)度中心勢來(lái)表示網(wǎng)絡(luò )的中心性。中心勢越接近1，說(shuō)明網(wǎng)絡(luò )越具有集中趨勢。[5]
利用矩陣來(lái)表達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(lái)說(shuō)，則在點(diǎn)i和點(diǎn)j之間存在一條由i指向j的有向線(xiàn)；Xij=0表示的是成員i與成員j沒(méi)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(xiàn)。因此，最終得到的矩陣為二值非對稱(chēng)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(gè)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(gè)成員的點(diǎn)入度、點(diǎn)出度、點(diǎn)度中心度等幾個(gè)方面進(jìn)行分析。每個(gè)成員的點(diǎn)度中心度統計如表1所示：
表 1 社群矩陣的點(diǎn)度中心度數據表
| 編號 | 出度 | 入度 | 標準化點(diǎn)出度 | 標準化點(diǎn)入度 | 點(diǎn)度 中心度 | 編號 | 出度 | 入度 | 標準化點(diǎn)出度 | 標準化點(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(fǎng)問(wèn)他人的情況；點(diǎn)入度表示成員i被其他成員訪(fǎng)問(wèn)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，[6]點(diǎn)入度就是成員i所在列單元格為“1”的總數。點(diǎn)入度值越大，說(shuō)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(gè)成員有直接關(guān)系的數量指標。標準化點(diǎn)出度（入度）是某一節點(diǎn)的點(diǎn)出度（入度）與該節點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò )中最大可能的關(guān)系數的比值，[7]如表 1 中，成員5的出度是23，入度是27，標準化點(diǎn)出度就是58.974%，標準化點(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。
從分析結果來(lái)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關(guān)系，所以他們是QQ社群網(wǎng)絡(luò )的意見(jiàn)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(shuō)明他們受到更多成員的關(guān)注；點(diǎn)出度也比較大，說(shuō)明他們也積極訪(fǎng)問(wèn)其他社群成員；他們對社群的貢獻較大，地位也較高。社群中有一部分成員，他們的連結關(guān)系數量中等，是社群中的“活躍者”，如12、18、23、27、13、19、14、10、40等幾名成員。但是細分之下，這些成員在社群中所擁有的權力和地位都不一樣，如成員40的點(diǎn)出度遠遠大于點(diǎn)入度，說(shuō)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(shuō)明他們在社區發(fā)表的文章或觀(guān)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關(guān)系很少，他們缺乏與社群成員的交流，屬于社群中的不活躍者。如成員37、成員8。
通過(guò)UCINET軟件分析得出，整個(gè)社群網(wǎng)絡(luò )的標準化點(diǎn)入度中心勢和點(diǎn)出度中心勢分別為47.8%和37.3%。兩數值差距不大，這說(shuō)明網(wǎng)絡(luò )關(guān)系沒(méi)有很大的不對稱(chēng)性。前已指出，中心勢越接近1，網(wǎng)絡(luò )結構越具有集中趨勢。從其中心勢值來(lái)看，整個(gè)網(wǎng)絡(luò )的中心勢一般，沒(méi)有明顯的集中趨勢。
2 QQ社群成員的參與社群動(dòng)機、社群滿(mǎn)意度、社群忠誠度分析
（1） 問(wèn)卷設計
針對QQ虛擬學(xué)習社群里的40名學(xué)生，采用利克特五點(diǎn)量表，調查社群成員參與動(dòng)機、社群成員滿(mǎn)意度、社群成員忠誠度三個(gè)維度情況（根據相關(guān)研究[8][9][10]，對社群參與動(dòng)機，作者從人際關(guān)系、信息充足、系統功能三個(gè)方面進(jìn)行調查；對社群滿(mǎn)意度，從社群成員互動(dòng)關(guān)系、社群核心人員、社群品牌、社群服務(wù)四個(gè)方面進(jìn)行調查；對社群忠誠度，從參與感、歸屬感、貢獻心力、服從領(lǐng)導四個(gè)方面進(jìn)行調查）。并計算參與社群動(dòng)機、社群滿(mǎn)意度、社群忠誠度層面上的平均值。發(fā)放問(wèn)卷40份，回收問(wèn)卷40份，有效問(wèn)卷38份。
（2） 問(wèn)卷內容
① QQ虛擬學(xué)習社群成員的基本資料，包括性別、年齡、年級等；
② QQ虛擬學(xué)習社群成員參與動(dòng)機，人際關(guān)系、信息充足、系統功能三個(gè)層次，共計9題；
③ QQ虛擬學(xué)習社群滿(mǎn)意度，社群成員互動(dòng)關(guān)系、社群核心人員、社群品牌、社群服務(wù)四個(gè)層次，共計10題；
④ QQ虛擬學(xué)習社群忠誠度，參與感、歸屬感、貢獻心力、服從領(lǐng)導四個(gè)層次，共計9題；
其中②③④都用利克特五點(diǎn)量表測量。
（3） 數據分析
收集后的數據，經(jīng)處理和統計如表2所示：
表 2 社群數據統計表
| 編號 | 中心度 | 滿(mǎn)意度 | 忠誠度 | 參與動(dòng)機 | 編號 | 中心度 | 滿(mǎn)意度 | 忠誠度 | 參與動(dòng)機 |
| 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(guò)對表2數據進(jìn)一步分析，分別計算出社群成員的點(diǎn)度中心度與社群成員對QQ社群滿(mǎn)意度、忠誠度及參與動(dòng)機的相關(guān)系數；我們發(fā)現，社群成員對QQ社群滿(mǎn)意度、忠誠度及參與動(dòng)機與他們的點(diǎn)度中心度存在顯著(zhù)的正相關(guān)性，相關(guān)系數分別為0.936、0.830、0.896；這就說(shuō)明，在QQ社群中社群成員點(diǎn)度中心度越大，網(wǎng)絡(luò )連結規模和強度越大，在社群網(wǎng)絡(luò )中的地位越高，他們對社群的滿(mǎn)意度及忠誠度也越高。對社群的滿(mǎn)意度、忠誠度越高，他們就更加愿意參與到社群中來(lái)。這也和我們的常識相符合。
四 討論與建議
一個(gè)成功的虛擬學(xué)習社群與其社會(huì )網(wǎng)絡(luò )結構有著(zhù)密切的關(guān)系。[11]從社會(huì )網(wǎng)絡(luò )的角度上來(lái)講，社群內社群成員之間的知識交流與共享，主要表現在該社群的社會(huì )網(wǎng)絡(luò )結構上。根據相關(guān)研究[12]，社會(huì )網(wǎng)絡(luò )互動(dòng)結構主要有星形、鏈狀和網(wǎng)狀三種類(lèi)型模式。相比較于星形和鏈狀的微觀(guān)互動(dòng)結構，具有網(wǎng)狀結構的社群，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(wèn)題。一個(gè)具有網(wǎng)狀互動(dòng)結構的社群團隊，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(lái)的隱性知識的匱乏和創(chuàng )新性的缺失，同時(shí)，也避免了鏈狀互動(dòng)結構給團隊造成的信息傳遞效率降低，成員之間交流帶來(lái)的弊端。
從上述的QQ社群網(wǎng)絡(luò )結構圖，我們可以看出該社群團隊結構屬于網(wǎng)狀互動(dòng)結構，與社群的中心度分析保持一致，網(wǎng)絡(luò )關(guān)系比較對稱(chēng)，是一個(gè)比較成功的虛擬學(xué)習社群。筆者認為，該虛擬學(xué)習社群成功的原因有以下幾點(diǎn)：首先，社群中存在著(zhù)一些中心人物，他們處于網(wǎng)絡(luò )的中心地位，控制著(zhù)信息的流動(dòng)，引導著(zhù)整個(gè)社群的運作。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)習的活動(dòng)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，具有較強的同質(zhì)性，交流障礙相對較小。
同時(shí)，在社會(huì )網(wǎng)絡(luò )分析的過(guò)程中，發(fā)現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“孤獨分子”，參與動(dòng)機較低，對社群的滿(mǎn)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(chēng)，小團體相對較少，導致議題過(guò)于集中。第三，社群成員具有較強的同質(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，為了社群的持續發(fā)展，筆者建議，應重視社群中意見(jiàn)領(lǐng)袖的生成，改善“孤獨分子”現象，試圖將不活躍者轉化為活躍者，將活躍者生成意見(jiàn)領(lǐng)袖，使全部社群成員都能夠積極地參與進(jìn)來(lái)；應注意適當數量的小團體生成，適當的小團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，應重視社群成員角色的多元化發(fā)展。
此外，本文通過(guò)調查研究得出：社群的網(wǎng)絡(luò )結構與其社群成員的參與動(dòng)機、社群滿(mǎn)意度以及忠誠度有著(zhù)顯著(zhù)的相關(guān)性。二者之間是相互影響、相互促進(jìn)。因此，筆者建議采取相應的措施（如社群提供豐富的內容、資源、技術(shù)支持等）來(lái)激發(fā)社群成員的參與動(dòng)機，提高社群成員的點(diǎn)度中心度、社群滿(mǎn)意度和忠誠度，進(jìn)一步促進(jìn)他們網(wǎng)絡(luò )學(xué)習中意義交互[13]，從而提高社群成員的學(xué)習績(jì)效，促進(jìn)虛擬學(xué)習社群的持續發(fā)展。
五 結束語(yǔ)
文章運用社會(huì )網(wǎng)絡(luò )分析方法，利用UCINET軟件對基于QQ虛擬學(xué)習社群的網(wǎng)絡(luò )關(guān)系進(jìn)行了分析，用問(wèn)卷調查法獲取社群成員對社群的滿(mǎn)意度、忠誠度以及參與動(dòng)機的相關(guān)數據，并將社會(huì )網(wǎng)絡(luò )分析得到的數據與問(wèn)卷調查得到的數據進(jìn)行比對和分析，發(fā)現兩者存在顯著(zhù)的相關(guān)性，在此基礎上進(jìn)行了討論并提出了建議。本文為個(gè)案研究，難以將所得結果推廣到其他情境中去。雖然其研究范圍的限定有利于數據的收集，具有較強的個(gè)體代表性；但是，由于QQ虛擬學(xué)習社群樣本性質(zhì)特殊、數量較少以及其他條件的限制，在一定程度上影響了其結果的推廣，還需要今后進(jìn)一步的研究。
本文發(fā)表在清華大學(xué)《現代教育技術(shù)》2009年12期
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