学术虚拟社区成员关系社会网络研究

发布时间：2017-10-09 02:08

  本文关键词：学术虚拟社区成员关系社会网络研究

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【摘要】：学术虚拟社区是一群拥有相同学术知识背景的科研人员,以共同兴趣为基础进行互动和交流而形成的虚拟空间,社区成员的交流的一般具备探索性和创新性的学科前沿问题。 对学术虚拟社区的整体网络结构分析,有利于探究用户主体的基本关系：对虚拟社区局部派系子结构和个体中心性分析,有利于发现社区成员知识交流模式,从而促进虚拟环境下的学术交流活动,创建良好的在线知识交流环境,促进知识共享和创新,推动学术活动的发展。 本文运用社会网络分析(SNA)方法,选择科学网博客“情报学”学术社区作为样本,利用社会网络分析软件Ucinet从宏观的整体网络结构、中观的社区内部子结构、微观的个体中心性分析三个角度对其分析。 其中整体网络结构包括了度、网络密度、网络距离以及可视化的社群图等层面；内部子结构包括了凝聚子群分析和核心边缘结构分析；针对个体节点的微观层次分析包括了点度中心度,中间中心度和接近中心度等指标并且对以上具体指标的分析结果进行了详细的描述,并给出了可视化图表。 本文试图从“情报学”博客社区的好友链接视角了解博主之间的交流现状,描绘博客之间关联的社群图,以揭示博客社区的交流结构与特征,探究用户主体关系和交流互动过程中主体之间的行为规律,为促进虚拟社区中的信息交流与人际互动提供建议。以期许对整体学术交流网络的特点和结构进行把握的同时改善交流网络的结构、促进科研人员之间科研信息沟通和学术交流。
【关键词】：学术虚拟社区 学术博客 社会网络分析 虚拟社区 博客关系
【学位授予单位】：华中师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：G203
【目录】：

• 摘要6-7
• Abstract7-8
• 目录8-11
• 图表目录11-13
• 1 绪论13-20
• 1.1 研究背景及研究意义13-15
• 1.1.1 研究背景13-14
• 1.1.2 理论意义14-15
• 1.1.3 现实意义15
• 1.2 研究方法和工具15-18
• 1.2.1 研究方法15-17
• 1.2.2 使用工具17-18
• 1.3 研究思路和内容安排18-20
• 1.3.1 研究思路18
• 1.3.2 内容安排18-20
• 2 虚拟社区与社会网络分析相关理论20-27
• 2.1 虚拟社区20-22
• 2.1.1 虚拟社区的含义20-21
• 2.1.2 虚拟社区的特点21
• 2.1.3 虚拟社区的分类21-22
• 2.2 社会网络分析22-27
• 2.2.1 社会网络分析的优势22-24
• 2.2.2 社会网络分析的角度24-25
• 2.2.3 社会网络分析的研究步骤25-27
• 3 研究对象选择与数据预处理27-37
• 3.1 研究对象选择27-30
• 3.1.1 科学网27
• 3.1.2 科学网博客27-29
• 3.1.3 科学网博客中“情报学”虚拟社区29
• 3.1.4 确定研究对象原因29-30
• 3.2 研究对象数据的采集30-31
• 3.2.1 滚雪球抽样30-31
• 3.2.2 手动搜集、逐一枚举31
• 3.3 数据的预处理31-37
• 3.3.1 数据筛选32-33
• 3.3.2 频次统计33-34
• 3.3.3 构建数据矩阵34-37
• 4 学术虚拟社区整体网络结构研究37-43
• 4.1 整体网络结构表示方法37-38
• 4.2 整体网络度分析38-39
• 4.2.1 整体网络度的含义38
• 4.2.2 整体网络度的实证分析38-39
• 4.3 整体网络密度分析39-41
• 4.3.1 整体网络密度含义39-40
• 4.3.2 整体体网络密度的实证分析40-41
• 4.4 整体网络距离分析41
• 4.4.1 整体网络距离含义41
• 4.4.2 整体网络距离的实证分析41
• 4.5 整体网络社群图分析41-43
• 5 学术虚拟社区内部子结构分析43-56
• 5.1 凝聚子群分析43-51
• 5.1.1 成分分析43-45
• 5.1.2 派系分析45-46
• 5.1.3 群体共享成员分析46-48
• 5.1.4 块模型分析48-51
• 5.2 核心-边缘分析51-56
• 5.2.1 核心度分析51-53
• 5.2.2 核心—边缘结构实证分析53-56
• 6 学术虚拟社区个体中心性及核心成员可视化分析56-67
• 6.1 虚拟社区中心性分析56-62
• 6.1.1 点度中心度56-58
• 6.1.2 中间中心度58-60
• 6.1.3 接近中心度60-62
• 6.2 社区核心成员可视化分析62-67
• 6.2.1 基于点度中心度可视化63-64
• 6.2.2 基于中间中心度可视化64
• 6.2.3 基于接近中心度可视化64-67
• 7 总结、不足与展望67-70
• 7.1 总结67-68
• 7.2 不足和展望68-70
• 参考文献70-74
• 在校期间发表的论文、科研情况74-75
• 致谢75

【参考文献】

中国博士学位论文全文数据库 前2条

1 高红艳;社会网络与“新生存空间”的生成[D];上海大学;2007年

2 王东;虚拟学术社区知识共享实现机制研究[D];吉林大学;2010年

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本文编号：997539