Science2.0环境下科研社交网站群体特征和群体凝聚力研究——以科学网为例

吴碧薇

（新乡医学院管理学院，河南 新乡 453003）

1 研究背景

目前，用于科研学术交流、科研资源共享以及促进科研合作的网站和社交工具不断出现，如科研社交网站为科研人员提供了各种联系、交流的新方式，为科研信息的交流和分享提供了新途径，使科研交流与合作不再受时空的限制，使资源共享和协同合作成为可能。这种交流与合作提高了科学研究的质量和效率。科研人员在社交网络平台上基于相同的研究领域，彼此联系在一起。美国康奈尔大学图书馆、美国洛斯阿拉莫斯国家实验室研究图书馆、加拿大科技信息研究所、德国马普学会数字图书馆以及我国中国科学院和一些高校都广泛开展了科研环境方面的研究，试图为科研人员营造一个科研信息资源获取、协作和交流的科研环境。互联网时代科研人员的工作环境从以个体为主转向以群体协同作业为主［1］，不管是高校图书馆还是专业图书馆，都应发挥资源集成和服务的优势，把科技信息资源、科研群体活动和服务连接起来，支持科研用户的科研创新活动。所以，研究科研社交网站上用户的群体特征和群体凝聚力，对于了解科研人员的类别、信息使用行为、网络分布，以促进科研人员的交互、增加彼此的信任、提高科研人员之间的凝聚力、改善科研社交网站环境都具有重要意义。

2 国内外研究现状

群体方面的研究受到国内外的普遍关注。19世纪40年代，在教育学、心理学等领域开展了广泛的研究，形成了一些颇有影响力的流派，相关理论得到不断的补充和完善。在网络时代，有关个体、群体和个体与群体关系、群体交互、群体凝聚力、群体情感、群体变革、群体效率和群体可持续性方面的研究成为群体研究的重点。Grawitch,Matthew J.和Block,Erin E.的研究指出群体规模、领导民主化、目标的明确与否是影响群体凝聚力的影响因素［2］；Jennifer R.Spoor等的研究则是通过群体过程和群体关系来促进群体之间的合作［3］；当今群体方面的研究逐步应用到Web2.0环境、虚拟学习社区、网络舆论环境和科研合作网络中，很多研究还指出群体关系的改善有助于群体信息服务的开展，有助于图书馆员与学员之间形成合作关系和虚拟环境下图书馆信息素养培训和教育模式的形成，所以可以利用社交网络形成的合作式的、富有成效的学习社区，满足使用者社交、学术和协作方面的需求［4］，提升服务质量，增加用户的使用黏性和持续性。我国有关群体的研究多集中在教育和计算机领域，近年来也开始关注2.0平台建设和网络群体关系，邓胜利［5］通过对群体内在动力和外在动力的两个因素的分析，从个体在网络群体中需求的满足程度和服务提供商对于服务的改善两个方面研究Web 2.0环境下网络用户的群体动力。通过网络密度、中心性、中介性和小团体分析，研究社群环境下用户之间的协同信息行为［6］，构建群体动力模型，从宏观角度认识网络群体的演化趋势。可见，对于群体特征和关系的研究可以了解群体行为、群体互动、群体结构等情况，从而优化服务环境，改善服务质量。但国内外鲜有对群体特征以及群体特征对群体凝聚力影响方面的实证研究，本文以科学网博客为主要研究对象，从群体特征的角度研究群体的性别、年龄以及教育程度等对群体凝聚力和群体产出的影响，群体凝聚力对用户感知满意度和持续使用意愿的影响等。

3 研究内容

科研社交网络是指科研人员能够通过建立个人网页、浏览联系人列表来支持同行交流的社交网络服务及工具［7］。通过科研社交网站，科研用户基于相同的学科领域或者相同的兴趣聚集、交流与合作，并在群体环境中扮演着不同的角色。国内外比较有代表性的学术型社交网站如myExperiment［8］、Academia.edu［9］、ResearchGate［10］、BioMedExperts［11］、 scienceblogs［12］和我国的科学网博客［13］等，这些科研社交网站一般都具有创建个人主页、查找好友、创建小组、上传信息、文献共享、留言交互和信息检索与利用的功能。一些专业性的科研社交网站还设有基金和研究资源、实验原始数据的查找和分享的内容板块。为使研究结果更符合本地化特征，本文选取科学网博客中的科研人员为研究对象。科学网是由中国科学院、中国工程院和国家自然科学基金委员会主管，科学时报社主办，博主身份主要以科研人员、大学教师、技术人员等高级知识分子为主［14］，相关数据通过向正在或者曾经使用过科学网博客的人发放调查问卷的形式获取。对回收的结果进行群体特征如性别、年龄的分析和群体凝聚力分析，以更好地了解科研人员在科研社交网站平台上的行为特点，并针对相应特点改善信息服务。

3.1 问卷的设计、发放及回收

份。

3.2 调查结果分析

3.2.1 群体基本特征描述

利用SPSS和Excel对回收来的205份问卷进行描述性统计分析，具体统计结果见表1。由表1可知，男性183人，女性22人，可以看出从事科研工作的男性居多。在年龄分布上，21～25岁的有32人，26～30岁的有57人，31～35岁的有38人，36～40岁的有11人，41～50岁的有41人，51岁以上的有26人。对于科研社交网站这一新生事物，首先被年轻人所认可和接受，并与科研人员呈现年轻化这一趋势相吻合。科学网上的用户受教育程度普遍很高，硕士以上学历占到了80%以上，而这与科研人员一般都具有高学历这一事实相一致。人群结构以博硕士生、讲师、研究员为主，非科研人员只占到很小的一部分。可见科研社交网站已经很好地吸引了科研用户进行科研信息的交流和共享。群体的地域分布以北京、上海、广东等发达地区为主，同时湖北省和四川省科研用户也相对活跃。科学网中还有一些海外华人的加入。对群体用户网络使用熟练程度的调查发现，大部分人已经具有3年以上网络使用经验，可以实现对网络的灵活使用。

表1 群体统计特征

3.2.2 群体凝聚力和群体产出分析

（1）群体的性别在群体凝聚力上的差异。独立样本T检验是检验抽样数据的两组平均值是否存在差异，本文主要是检验男女是否会对群体凝聚力产生影响。独立样本T检验是检验抽样数据的平均值是否等于总体样本的平均值，主要是检验性别是否对群体凝聚力产生差异。分析结果分为两大部分：第一部分为Levene's方差齐性检验，用于判断两总体方差是否齐；第二部分则分别给出两组所在总体方差齐和方差不齐时的t检验结果，由于前面的方差齐性检验结果为方差齐，第二部分就应选用方差齐时的t检验结果，分析Sig值发现大于0.05，两个样本方差是齐性的，即性别不会在群体凝聚力上产生差异，而这一研究结果也与前人的一些研究结果相一致。具体情况见表2。

表2 群体凝聚力的性别差异检验

（2）科学网用户的年龄在群体凝聚力上的差异。方差分析(Analysis of Variance，简称ANOVA)，又称“变异数分析”或“F检验”，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类：一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。本研究将受访对象按照年龄分成Group1（21～30岁）、Group2（31～40岁）、Group3（41～50岁）、Group4（50岁以上），分析结果显示：年龄不会对群体凝聚力产生差异；但是不同年龄段，显著性（P）值为0.03，小于0.05。所以年龄不同，群体产出会有差异。详见表3。

表3 年龄在群体凝聚力和群体产出上的差异

然后，再对结果进行多重比较，分析不同年龄段对群体产出的差异情况，不同的年龄段之间科研产出会有差异，结果见表4。

表4 不同年龄段对群体产出影响的多重比较图

表4结果显示四个年龄组中，显著性小于0.05，存在有显著性差异的情况，发现Group1和Group2、Group3和Group4、Group2和Group4之间有差异。

3.2.3 相关性分析

为探讨网站环境与群体凝聚力和群体凝聚力与用户感知满意度和持续使用意愿之间的关系，笔者对它们进行相关分析，主要采用Pearson相关系数（Pearson Correlation Coefficient）分析法。

（1）网络群体环境和群体气氛与群体凝聚力之间的关系。由表5可知，网站环境和群体凝聚力在0.01水平下显著正相关。这说明网站群体环境对群体凝聚力具有很大的正面影响，网站群体环境越好，群体凝聚力越强。

表5平台环境与群体凝聚力相关性分析表

（2）群体凝聚力与用户感知和用户持续使用意愿的关系。由表6可知，群体凝聚力与用户满意度和持续使用意愿之间显著正相关，即用户在使用科学网时，通过使用网站资源或与其他科研人员进行互动交流，可让科研人员找到自己在群体中的位置和角色，影响用户感知和持续使用的意愿，群体凝聚力越好，用户感知满意度和持续使用意愿越强。

表6用户感知和持续使用意愿与群体凝聚力相关性分析

4 研究结论和启示

4.1 结论

对科研社交网站群体特征和群体凝聚力的实证研究，得出如下研究结论：用户个体特性对群体凝聚力差异分析发现，性别不会对群体凝聚力和群体产出产生差异。由于经验和所受训练的差异，不同的年龄层在群体产出上存在差异，群体凝聚力与用户对网站的感知满意度和使用黏性之间正相关。

科研社交网站环境综合了各种资源和功能，而社交网站的一切活动的基础都在于个体与个体、个体与群体、群体与群体之间的交互。群体凝聚力是衡量用户在网站中的人际关系、互动和信息分享的重要指标，用户在科研社交平台上建立自己的档案，填写兴趣爱好、教育背景等信息，并展示个人研究成果，科研领域的人成为好友或者成立群组，寻找科研合作伙伴，以更好地促进学术的交流和相互之间科研水平的进步，所以凝聚力不但会影响群体和组织的产出，而且还会对很多个体、群体和组织变量具有影响作用。Mullen和Copper在一篇评述凝聚力研究的文章中指出，一般来说，高凝聚力群体的产出要好于低凝聚力群体。Derek C.Man等对美国和我国香港银行业的一项研究也表明，凝聚力会增强群体成员的团队精神和效率，从而促进群体产出的改善。我国研究者在研究中也证实群体凝聚力和目标一致性这两个变量因素共同对组织生产率产生影响［15］。

4.2 启示

研究人员正逐渐意识到科研社交网站带来的潜在益处，并将其融入自己的工作中。科研社交网站的优化是服务提供方尤其要重视的。科研社交网络中蕴含着复杂的人际关系，科研人员之间可能因为合著关系、师生关系、研究兴趣等联系在一起。本研究旨在掌握群体基本特征以及群体凝聚力对用户感知关系来探讨用户持续使用情况。研究结果可对科研网站的管理和设计、图书馆战略和服务的改善，并针对用户特点建立参考咨询平台或者社区提供参考依据。根据前文中的研究结论，得出以下启示：

（1）对于用户来说，平台用户的群体特征直接影响群体交互和群体凝聚力等状况，吸引有影响力和一些资深的用户加入科研社交网站，让一些知名科研人员扮演“意见领袖”的重要角色，形成良好的科研舆论环境，是体现平台实力的重要方面。科研社交网站是专业化、高水准的学术交流平台，应针对用户的性别差异和学科差异，提供有针对性的服务，注重用户情感的关怀，并对活跃或者对平台有特殊贡献的科研人员进行褒奖和鼓励。

（2）对于网站平台环境，在网站资源方面，提高平台本身资源的数量、质量和趣味性，将枯燥的学术知识通过一种有趣的方式进行展现，激发人们的科研兴趣和求知热情。如果壳网将科技通过有趣味的内容形式进行展现，增加网站对外吸引性；在平台功能构建上，增加信息共享和交互渠道，增设即时通讯的功能并增加更多科研类咨询、基金申请和科研数据分享等板块，如小木虫平台通过设立群组，嵌入各类沟通渠道让科研知识共享变得更为简便；同时平台建设还需满足用户对具体功能操作简便的强烈需求［16］，简便操作程序，支持多平台协作和云同步，以节省用户时间；在用户隐私安全和知识产权保护方面加强管理力度，社交网站是一个兼具私人性与公共性的半开放平台，平台设计既要做到实现社交网信息无限分享的特点，又要最大限度地保证用户的个人信息和知识产权不受侵犯，这样才能增强用户对社交网站的吸引力。

（3）对于群体凝聚力改善来说，群体凝聚力的产生是建立在个人与个人、个人与群体的信任感之上的，每个人潜意识中都会有寻找组织、寻求帮助的欲望。本研究结论表明网站注册用户中性别和年龄的差异会对群体产出产生影响。科研人员结构应该合理化，知识层次分配合理。现有的科研社交网站用户角色以学生群体为主，存在用户同质化趋势、用户活跃等级排名与科研人员知识水平非对称性等缺陷，科研或学术单位在科研社交网络未来设计中应该合理规避这些缺陷，以更好地服务于科学交流。

[1]李麟,初景利.国外文献信息服务机构知识服务实践研究——以LANL研究图书馆、CISTI、MPDL为例[J].图书情报工作,2012(15):5-8.

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[4]REDFERN Sand NAUGHTON N.Collaborative virtual environments to support communication and community in internetbased distance education[J].Journal of Information Technology Education,2002(3):201-211.

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[11]BiomedExperts[EB/OL].[2014-10-30].http://www.biomedexperts.com/.

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[16]赖茂生,麦晓华.面向使用过程的社交网站用户体验研究[G].中国计算机学会多媒体技术专业委员会.第七届和谐人机环境联合学术会议(HHME2011)论文集,北京:清华大学出版社,2011:4.