虚拟学习社区社会网络中的凝聚子群

针对一个复杂的社会网络,往往需要在清晰整体网络结构的基础上,进一步探究社会网络中存在的"子结构",即网络中的小群体所构成的社会网络结构。凝聚子群不仅是重要的社会网络小群体,也是测量社会网络结构的重要指标,对研究者理解网络是如何运行的,以及理解网络的结构是十分有用的。本文作者使用社会网络分析中的α-密度指标块模型分析方法,针对首师大虚拟学习社区中的WBE07Community和WBE08Community两个典型数据集合进行了凝聚子群分析,得出如下结论:（1）WBE07Community和WBE08Community的复杂社会网络结构可以被分别简化为由8个凝聚子群和5个凝聚子群所组成的简化视图;（2）高互惠性的凝聚子群中的成员,其学习成绩显著高于低互惠性的凝聚子群中成员的成绩;（3）凝聚子群的分析方法,使得我们可以获得网络中的多个行动者子集,而针对具有相似关系模式的凝聚子群的深入研究,还需要进行网络位置与网络角色的分析与研究。