社会网络分析理论与方法在虚拟社区知识共享中的应用研究

谷斌+黄家良

〔摘 要〕用户间知识共享对虚拟社区的发展具有重要意义，社会网络分析理论与方法（SNA）是近年来热门的研究方法，文章旨在分析SNA在虚拟社区知识共享研究中的应用原理与视角?文章通过详细地分析SNA的适用范围和虚拟社区研究环境特点，论述了SNA在虚拟社区知识共享研究中具有内在的适合性?文献研究和实证研究的结论表明，SNA在虚拟社区知识共享研究中的应用视角具有可行性和科学性?

〔关键词〕虚拟社区；知识；知识共享；社会网络分析；社会关系；应用研究

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2014.01.001

〔中图分类号〕G250.72 〔文献标识码〕A 〔文章编

号〕1008-0821（2014）01-0003-05

The Application of Social Ne

twork Analysis Theory

and Method in Virtual Community Knowledge Sharing

Gu Bin Huang Jialiang

（School of Economics and Commerce，South China University of Technology，Guangzhou 510006，China）

〔Abstract〕”BZ〗Knowledge sharing among users is significant for the development of the

virtual community，and the Social Network Analysis（SNA）has been a popular resea

rch method in recent years，the paper aimed to analyze the principle and the pers

pective of the application of SNA for the virtual community knowledge sharing re

search.This paper discussed the application range of SNA and the characteristic

of virtual community in detail，and expounded that SNA was a proper method to stu

dy the virtual community knowledge sharing in nature.The conclusion of literatur

e research and empirical research demonstrated that the application perspective

of SNA for the virtual community knowledge sharing research was feasible and sci

entific.

〔Key words〕virtual communit

y；knowledge；knowledge sharing；social network analysis；social relationship；applic

ation research

作为Web2.0时代的一个重要产物，虚拟社区已经成为网络用户获取知识的重要渠道之

一?根据瑞格尔德（1993）的定义，虚拟社区为“一群主要藉由计算机网络彼此沟通的人们

，他们彼此有某种程度的认识?分享某种程度的知识和信息?在很大程度上如同对待朋友般

彼此关怀，从而所形成的团体?”^[1]由此可知，虚拟社区存在的核心目的是让社

区成员间的知识得以共享与交流，用户间知识共享对虚拟社区的生存与发展有重要意义，引

起了国内外学者关注与研究?

社会网络分析理论（SNA）是近几十年来才发展起来的社会学学科?与大多数的其他社会科

学学科不同，社会网络分析理论的研究视角主要关注于社会实体之间的关系，而不是关注实

体本身的性质?由于其独特的视角，该理论在社会和行为科学中应用甚广，例如经济学?市

场营销等?

我们认为，SNA也同样适用于虚拟社区知识共享研究，这是由虚拟社区研究环境的特点和社

会网络分析理论的本质特性所决定的?

1 SNA的适用范围与对象

SNA是西方社会科学的一个重要分支，近几年成为了国内社会科学热门的研究方法，是一种

全新的社会科学研究范式?作为一种研究范式，SNA并不仅仅是某些具体方法（例如测量网

络密度?中心度?结构洞等）的集合，正如刘军在《社会网络分析法》的前言中指出，“我

们不应该仅仅把社会网络分析（SNA）看成是一种工具或者一套工具，而应该看成是一种方

法论，即方法论的关系论”^[2]?也就是说，SNA强调的是用关系属性来解析社会

行为或社会现象的方法论，这对下述的分析具有重要的启示意义?SNA适用于具有以下特点

的研究对象?

（1）研究对象间或研究对象内部存在“社会关系”，并形成“社会关系网络”?也就是说

，行动者之间必须存在着一种相互作用于对方行为的关系力量，这是应用SNA方法进行研究endprint

的基础性前提?正如上文所述，SNA是研究社会关系的理论，无论从范式层面?方法层面还

是理论层面，其应用对象都是行动者间的社会关系：社会网络分析范式的核心在

于从“关系”的角度研究社会结构和社会行动；社会网络分析方法是针对行动者之间关系的

分析；社会网络理论则包括图论?结构角色理论?结构洞等^[3]?因此，应用SNA

的前提都是社会关系的存在，否则一切无从谈起?

（2）“社会关系”或“社会关系结构”对于研究对象的行为具有明显的解释意义，或称之

为“社会关系嵌入性”，这一点是应用SNA进行研究的本质性的原则?Stanley在《社会网络

分析：方法与应用》中关于“社会网络视角”说到，“行动者和他们的行动被视为相互依赖

的；他们之间的联系是资源转移或者‘流通的通道；网络结构环境视为个体行动的机遇或

限制”^[4]，表达的意思亦是如此?在以往学者的研究中，虽然这一点没有特意地

被提出，但研究对象都符合这一特性?例如，公司合作行为研究?居民互助行为研究?国家

贸易行为研究等，研究对象之间或内部的社会关系都明显地会作用于对象间的行为方式：公

司间合作受到公司间的社会关系影响?居民间的互助受到居民间的关系所影响?国家间的贸

易行为受到国际关系影响等?如果缺乏这一基本的特性，利用SNA方法进行的研究结果只不

过是一些偶然的巧合或“数字游戏”，并不能从本质上解释社会行为或现象?

（3）研究对象之间或研究对象内部的社会关系网络数据能较完整地?正确地收集，这是应

用SNA进行研究的客观条件?然而，由于社会关系网络数据是涉及多个个体的数据，而研究

往往从单独的个体中获取，而个体对于整体的认知都是有限和主观的，并不能客观地反映实

际的社会关系网络，因此数据的收集问题是个难题?在这种数据失真限制下，运用SNA研究

得到的结果的信度与效度都会受到影响，并不能很好地反映实际情况?SNA的应用效果很大

程度上取决于社会关系网络数据的可获得性，其质量关系着研究的信度与效度，社会关系网

络数据应尽量地保证完整性和正确性?

对于满足以上3个特点的研究环境，我们认为都可以尝试从社会网络视角进行应用研究?

2 虚拟社区研究环境的主要特点虚拟社区是基于现代互联网的交流平台，为社区成员提供虚拟的信息交流场所，从而摆脱传

统交流中的时空限制，使得用户间能够更容易地实现知识共享与创新，在知识管理界中拥有

重要的地位?虽然从瑞格尔德最早提出虚拟社区以来，国内外的学者在其基础上提出了各种

不同的定义，有从社会性出发的观点，也有从技术性出发的观点?但是“还是不难发现它们

所关注的共同之处，包括网络空间?信息技术?人群?交流互动以及人际关系等?”[5]虚拟社区研究环境的特点有很多，一般认为虚拟社区研究环境的主要特点，包括社会

性特点和技术性特点?

2.1 社会性特点

包括上述的人群性质?交流互动性质以及人际关系性质?这个特点可以细分为知识交流性和

关系性?

①知识交流性?虚拟社区存在的初始意义是为了向一群具有相同兴趣（或需求）的人群提供

一个可以相互分享知识?交流知识的空间平台?可以说，知识交流是虚拟社区的意义所在?

另一方面，该性质强调的是虚拟社区与在线信息服务等其他应用的区别?知识交流是虚拟社

区中最重要的社区活动，用户在社区中常常通过交流获取知识，而不仅仅是一个通过服务器

获取信息?

②关系性?虚拟社区是让用户间相互分享?交流知识的空间平台?但是，经济交换理论指出

，个人的行为是受理性的自我经济利益所控制的，虚拟社区用户进行知识共享的目的是获得

的一定的经济收益?然而，在实际情况中虚拟社区成员并不大可能从中获取大量的经济收益

?同时，“知识具有公共物品的特性，即非排他性和非竞争性”^[6]，这意味着用

户并没有任何动机进行贡献?那虚拟社区用户知识共享为何会发生呢？社会资本理论提供了

理论基础?此理论把资本分为物质资本?人力资本和社会资本?林南认为社会资

本是“期望在市场中得到回报的社会关系投资”^[7]?也就是说，虚拟社区用户进

行知识共享的动机是获得社会资本或者希望将来得到知识的回报?以往的研究也符合这种理

论[8-9]?这就是虚拟社区的关系性的表现所在了?

对于以上2个性质，其内在机制如下：关系性为知识交流性提供了前提，知识交流性内嵌于

关系性之中；而反过来，关系性又因为知识交流性得到加强，如图1所示?也就是说，虚拟

社区用户因关系性而进行知识共享行为，因此该行为会内嵌于用户的社会关系网络；而随着

用户间的知识交流行为不断发生，其社会性也能够得到加强?显而易见，人们更倾向于信任

与自己有社会关系的人，而且关系越强，信任感越强，因此更倾向于与自己有社会关系的人

进行知识共享等社区活动?

上述性质及其内在机制表明了虚拟社区用户间存在社会关系，并且其社会关系对于研究对象

的行为（特别是知识共享行为）具有明显的解释意义?

2.2 技术性特点

包括上述的网络空间性质与信息技术性质?这个特点可以细分为两个特点，虚拟性与可记录

性?

①虚拟性?毫无疑问，虚拟性是虚拟社区最基本的特性与前提?在传统社区中，用户必须聚

集在一起才能实现知识交流与知识共享等活动?而在虚拟社区中，用户可以打破时间与空间

限制，只要通过网络即可实现知识共享与交流?

②可记录性?虚拟社区是基于信息技术的应用，用户在平台上的行为都是“可记录”的?在

传统社区中，用户可以通过多种媒介，例如面对面谈话?电话?书面表达进行交流活动，这

些信息难以完整地保存；而虚拟社区中，绝大部分用户在现实中都不认识彼此，一般只通过

网络渠道进行交往，这使得每一次社区活动的保留的信息完整性大大提高，主体?时间?内

容都有迹可循?

以上的特点表明了虚拟社区中社会关系的“易捕捉性”?表现为：一般的虚拟社区都会提供

一种或多种关系来反映用户间的关系，用户也可以通过此功能来构建自己的社会网络?例如

，现今的虚拟社区中最流行的一种关系就是“关注”关系?因此，用户间社会关系网络对于

计算机程序而言是一目了然的?这有利于解决传统SNA应用中社会关系网络数据收集的难题

?

3 SNA方法研究虚拟社区知识共享的

主要视角

上述的分析论证表明，虚拟社区研究环境恰恰在SNA方法理论的适用范围内，特别是对于其

知识共享行为而言，SNA更是有着内在的适用性?因此，可以从社会网络视角对虚拟社区知

识共享进行研究?虚拟社区知识共享是一个具有丰富内涵的研究课题，可以利用SNA对其进

行各种各样的研究，研究过程必须紧紧抓住其“关系”角度的核心并且结合研究环境的实际

情况?利用SNA方法研究虚拟社区知识共享的视角主要有以下几个方面?

3.1 用户网络的结构特征分析

利用SNA分析虚拟社区用户的社会关系网络?知识流动（共享）网络的结构特征?此类应用

是SNA现今在各种研究领域中最广泛的应用之一，也是下述小节应用的前提?研究者可以利

用SNA现有的指标（函数）来描述用户的社会关系网络或知识流动网络结构特征，如：二元

关系的互惠性，三元关系的传递性?对称性，多元网络的密度?中心度?结构洞等?需要说

明的是，当研究者认为已定义的指标并不合适时，也可以根据自身的需求采用重新定义的新

指标，而不是拘泥于具体的方法指标函数?

具体而言，这类应用可以分为个体网络分析层面和整体网络分析层面?二者主要的区别在于

其数据集的类型是个体网络数据还是整体网络数据?当这些指标应用于个体网络数据时，属

于个体网络分析层面，否则属于整体网络分析层面?

3.2 用户网络特征与用户个人特征关系分析

利用SNA分析虚拟社区用户的社会关系网络或者知识共享网络的结构特征，并以此解释用户

的知识共享行为特征或其他个人特征?首先根据虚拟社区知识共享研究的需要，运用SNA方

法分析相应的网络结构特征?然后运用相关的数理统计?数据挖掘等方法，分析用户网络的

结构特征与其知识共享行为特征间存在的关系，从而以结构特征解释其个人特征?这一过程

往往涉及量化的问题，即把结构特征与个人特征等量化后才能运用数理统计方法分析?

除了解释虚拟社区用户的知识共享行为外，还可以通过两者间的关系进一步作预测行为?这

里需要注意的是，要区分网络结构特征与用户个人特征间的关系类型到底是简单的相关关系

还是存在逻辑的因果关系，其判断的依据往往是研究背景的理论知识?具体的方式是，量化

各种研究指标后，运用数学建模方法构建用户知识共享行为模型，通过此模型预测用户的知

识共享行为?

另外，在虚拟社区中往往存在着一些“特殊个体”，例如所谓的“意见领袖”，对虚拟社区

的知识共享有着重要的作用，需要社区管理者特殊的对待?首先通过SNA分析用户的网络结

构特征，当了解虚拟社区用户网络特征与其个人行为特征存在某种关系后，根据用户的网络

结构特征并结合“极点”?“离群点”等概念识别“特殊个体”?

3.3 用户社会关系网络与知识共享环境关系分析

上述应用大多从个体用户角度研究虚拟社区知识共享，此外还可以从社区的整体角度进行研

究?前者研究用户社会网络对个体用户知识共享的微观影响；而后者研究用户社会网络对整

个社区知识共享的宏观影响?例如，前者研究一个用户的个人关系网络的互惠程度对其知识

共享行为的影响，而后者则研究虚拟社区用户整体网络的互惠程度对社区知识共享的影响?

社区管理者可以利用SNA分析虚拟社区用户的社会关系网络或者知识共享网络的结构特征后

，根据虚拟社区自身发展情况的需求，从宏观上调整用户网络，从而促进虚拟社区知识共享

行为?

具体的操作如下：通过分析一些“标杆社区”的网络结构特征，研究哪种特征使得其知识共

享度高（哪种特征与自身社区的差异较大），继而改变自身的社区机制，引导网络的变化，

从而改善知识共享环境?当然，也可以根据研究者自身的理论与实践知识，直接分析需要改

进的网络结构特征，而无需参考“标杆社区”?endprint

3.4 用户社会关系网络与知识流动网络关系分析

以上的分析都属于“单网分析”，另外一种分析是“双网分析”?所谓的“单网分析”是指

研究过程中只涉及一个用户网络，而“双网分析”是指研究过程中涉及两个用户网络?当然

，以此类推也存在“多网分析”的概念，但此分析过程本身较为复杂，现今也缺乏成熟的理

论研究支撑，此处不多作介绍?

双网分析的一个例子是：构建虚拟社区用户的社会关系网络和知识共享网络，利用SNA分析

该两种网络的结构特征，通过比较分析二者的相似点?相异点或相关关系等，更好地了解虚

拟社区知识共享的机制?

即便是双网分析，也是较为复杂的一种分析，国内现在的研究还较为欠缺，本文尝试起着抛

砖引玉的作用，更多的认识还有待更深入的研究?

4 实证研究

SNA作为近年来热门的研究方法，已被部分学者应用于虚拟社区知识共享研究当中?为了证

实SNA应用于虚拟社区知识共享研究的有效性，一方面我们以“虚拟社区知识共享”和“社

会网络分析”为关键词，在中国知网中检索，摘取其中较典型的文献，如表1[6，10-12]，其研究结果证实了SNA方法在虚拟社区知识共享研究中的部分应用视角的有

效性?

另一方面，我们以实证研究的方式，详细说明其中一种视角的应用方式，并通过该实证

研究验证其有效性与科学性?结合该目的，我们选取现今还较少被研究的“用户个体网络特

征与其知识共享程度关系分析”作为实证研究的主题，并选取了新浪微博用户作为研究对象

，以用户间的“关注”和“粉丝”关系描述其社会网络，探讨新浪微博用户的个体网络特征

对其知识共享行为的影响?个体网络特征集中在中心性?联结强度以及对称性上，用户知识

共享程度由知识获取与知识提供两方面来衡量?

4.1 研究假设

4.1.1 中心性

中心度包括入度中心度和出度中心度?前者代表用户的被关注数量（粉丝数），后者代表用

户的关注数量?

入度中心度大表示用户受到较多的关注，能够通过提供知识而获取较多的社会资本，知识提

供的动机较大，因此用户更愿意与他人分享自己的知识；同时，当用户需要获取知识时，也

能得到更多其他用户的帮助，因此更愿意在虚拟社区中获取知识?出度中心度大表示用户关

注较多的其他用户，关注的过程即知识获取的过程，反映了其获取知识的意愿?因此有如下

假设：

H1a：用户的入度中心度与知识提供程度呈正相关关系?

H1b：用户的入度中心度与知识获取程度呈正相关关系?

H1c：用户的出度中心度与知识获取程度呈正相关关系?

4.1.2 联结强度

联结强度衡量行动者之间关系的紧密程度?强联结代表用户A经常关注用户B，弱联结则相反

?

根据弱联结理论与结构洞理论，弱联结较多的行动者有成为“企业家”的倾向，喜欢控制信

息的流动而从中获益，在虚拟社区中表现为倾向于获取更大量的知识?主要原因有两个，一

是因为如果某个用户经常关注同一些微博，而这些微博共享的知识往往有限，该用户获取的

知识量也受限?第二，行动者的时间?精力是有限的，偶尔关注的用户花费更少的时间与精

力，因此能够关注更多的用户?此外，由于上文中已假设用户出度中心度与其知识共享程度

存在相互影响，为了消除中心度的影响，选取弱联结比例作为用户的网络特征?有如下假设

：

H2：用户的弱联结比例其知识获取程度呈正相关关系?

4.1.3 对称性

对称性形容在有向网络中两个行动者之间的关系的对称性?对称性代表用户A关注用户B的同

时，用户B也关注用户A?

社会心理学的平衡论表明，人们偏爱平衡的关系，平衡关系中最重要的一个方面就是关系对

称性?在对称性的关系中，行动者间的信任感会增加，因此会更愿意进行知识共享行为，包

括获取知识行为和提供知识行为?有如下假设：

H3a：用户的社会关系对称性与其知识提供程度呈正相关关系；

H3b：用户的社会关系对称性与其知识获取程度呈正相关关系?

4.2 研究验证

研究以调查问卷的方式收集数据，问卷设计如下：除去一些无效问卷后，研究共收集了287份有效问卷等?研究主要采用相关系数来验证各个

假设中二者的关系，分析结果如表2?从结果可知，H1a?H1b?H1c?H3a和H3b都能够通过

检验，证明接受检验的两个变量间存在显著的正相关关系，而弱联结比例额和知识获取程度

也存在正相关关系，但其相关性不显著?

通过实证研究，我们详细说明了该视角的应用方式，其结果也证实了SNA在虚拟社区知识共

享研究的有效性与科学性?

5 结 论

在Web2.0时代，网络用户可以打破时间与空间的限制在虚拟社区中相互交流?共享知识，

迸发出知识碰撞的火花与创意?为了促进虚拟社区的发展，需要了解用户间知识

共享的机制?基于我们对虚拟社区研究环境特点以及社会网络分析（SNA）理论的理解认识

，我们认为SNA的适用范围与对象与虚拟社区研究环境的主要特点比较契合，利用社会网络endprint

理论与方法研究虚拟社区用户的知识共享行为与用户的知识信息需求特征，既是虚拟社区知

识管理研究的一种全新思路，又具有一定的合理性与可行性?在具体应用中，可以从用户网

络的结构特征分析?用户网络特征与用户个人特征关系分析?用户社会关系网络与知识共享

环境关系分析?以及用户社会关系网络与知识流动网络关系分析等方面作为研究的主要视角

与切入点，推进虚拟社区知识信息共享理论研究，并促进知识信息共享实践的发展?

参考文献

[1]Howard R.The Virtual Community：Homesteading on the Electronic Frontier[M].MIT：Addison Wesley，1993.

[2]约翰斯科特.社会网络分析法[M].刘军，译.重庆：重庆大学出版社，2007.

[3]黎耀奇，谢礼珊.社会网络分析在组织管理研究中的应用与展望[J].管理学报，2013，10（1）：146-154.

[4]斯坦利沃瑟曼，凯瑟琳福斯特.社会网络分析：方法与应用[M].陈禹，译.北京：中国人民大学出版社，2012：4.

[5]杨军节.虚拟社区的概念?特征与营销启示探析[J].湖南商学院学报，2011，18（3）：72-75.

[6]雷静，吴晓伟，杨保安.虚拟社区中的公共知识与知识共享网络[J].情报杂志，2012，31（3）：145-150.

[7]林南.社会资本——关于社会结构与行动的理论[M].张磊，译.上海：上海人民出版社，2004.

[8]文鹏，廖建桥.国外知识共享动机研究述评[J].科学学与科学技术管理，2008，（11）：92-96.

[9]张鼐，周年喜.社会资本和个人动机对虚拟社区知识共享影响的研究[J].情报理论与实践，2012，35（7）：56-60.

[10]孙锐，穆广利.知识“场”情境下的虚拟社区知识共享的知识链模型构建[J].现代情报，2013，（4）：22-26，66.

[11]杨斌.基于SNA的虚拟社区群组结构分析系统及其实证研究[D].杭州：浙江工业大学，2012.

[12]徐美凤，叶继元.学术虚拟社区知识共享主体特征分析[J].图书情报工作，2010，22：111-114，148.

（本文责任编辑：孙国雷）endprint

理论与方法研究虚拟社区用户的知识共享行为与用户的知识信息需求特征，既是虚拟社区知

识管理研究的一种全新思路，又具有一定的合理性与可行性?在具体应用中，可以从用户网

络的结构特征分析?用户网络特征与用户个人特征关系分析?用户社会关系网络与知识共享

环境关系分析?以及用户社会关系网络与知识流动网络关系分析等方面作为研究的主要视角

与切入点，推进虚拟社区知识信息共享理论研究，并促进知识信息共享实践的发展?

参考文献

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[5]杨军节.虚拟社区的概念?特征与营销启示探析[J].湖南商学院学报，2011，18（3）：72-75.

[6]雷静，吴晓伟，杨保安.虚拟社区中的公共知识与知识共享网络[J].情报杂志，2012，31（3）：145-150.

[7]林南.社会资本——关于社会结构与行动的理论[M].张磊，译.上海：上海人民出版社，2004.

[8]文鹏，廖建桥.国外知识共享动机研究述评[J].科学学与科学技术管理，2008，（11）：92-96.

[9]张鼐，周年喜.社会资本和个人动机对虚拟社区知识共享影响的研究[J].情报理论与实践，2012，35（7）：56-60.

[10]孙锐，穆广利.知识“场”情境下的虚拟社区知识共享的知识链模型构建[J].现代情报，2013，（4）：22-26，66.

[11]杨斌.基于SNA的虚拟社区群组结构分析系统及其实证研究[D].杭州：浙江工业大学，2012.

[12]徐美凤，叶继元.学术虚拟社区知识共享主体特征分析[J].图书情报工作，2010，22：111-114，148.

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理论与方法研究虚拟社区用户的知识共享行为与用户的知识信息需求特征，既是虚拟社区知

识管理研究的一种全新思路，又具有一定的合理性与可行性?在具体应用中，可以从用户网

络的结构特征分析?用户网络特征与用户个人特征关系分析?用户社会关系网络与知识共享

环境关系分析?以及用户社会关系网络与知识流动网络关系分析等方面作为研究的主要视角

与切入点，推进虚拟社区知识信息共享理论研究，并促进知识信息共享实践的发展?

参考文献

[1]Howard R.The Virtual Community：Homesteading on the Electronic Frontier[M].MIT：Addison Wesley，1993.

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[3]黎耀奇，谢礼珊.社会网络分析在组织管理研究中的应用与展望[J].管理学报，2013，10（1）：146-154.

[4]斯坦利沃瑟曼，凯瑟琳福斯特.社会网络分析：方法与应用[M].陈禹，译.北京：中国人民大学出版社，2012：4.

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[6]雷静，吴晓伟，杨保安.虚拟社区中的公共知识与知识共享网络[J].情报杂志，2012，31（3）：145-150.

[7]林南.社会资本——关于社会结构与行动的理论[M].张磊，译.上海：上海人民出版社，2004.

[8]文鹏，廖建桥.国外知识共享动机研究述评[J].科学学与科学技术管理，2008，（11）：92-96.

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[11]杨斌.基于SNA的虚拟社区群组结构分析系统及其实证研究[D].杭州：浙江工业大学，2012.

[12]徐美凤，叶继元.学术虚拟社区知识共享主体特征分析[J].图书情报工作，2010，22：111-114，148.

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