第二章 文獻探討
第三節 社會網絡分析
Faust(1994)。Marin 及 Wellman(2011)更進一步提出雖然人或組織是最常見的 社會網絡節點(或稱網絡成員)，但原則上任何一個能夠連結到他者的單位都可 以被視為節點，例如網頁(Watts, 1999)、期刊文章(White, Wellman, & Nazer, 2004)、國家、地區、組織中的部門(Quan-Haase & Wellman, 2006)等。社會網 絡分析是用來探究社會個體間社會關係的一種研究，並被視為分析社會結構 與特別可用於研究這些結構相關面向的一系列方法(Scott, 2000; Sabater, &
Sierra, 2002)。其目的在於探討連接個人或群體到其他人與其他群體的直接或 間接的關係(Chen & Chang, 2014)。
圖形理論為社會網絡中被援引作為分析的主要方法，在社會網絡分析中，
個體與團體是由點所代表，而他們彼此間的社會關係而由線來代表(Scott, 2011)。基於此圖形理論的分析方法，社會網絡的概念已發展出許多分析工具，
例如 UCINET、PAJEK、Gephi、NodeXL 等都是社會網絡的分析工具。其中 最廣為使用的便是 UCINET，UCINET 是基於 Lin Freeman 等人提出的圖形理 論(graph theory)發展而來，為社會網絡分析提供一個直觀且有效率的分析工具 (Scott, 2011; De Nooy, Mrvar, & Batagelj, 2011; Bastian, Heymann, & Jacomy, 2009; Hansen, Shneiderman, & Smith, 2010 )。因此，本研究計畫採用 UCINET 作為社會網絡分析工具。 者(actor) (Newman, 2003)。行動者通常是指人或組織。但廣義而言，
一切的個體、社會實體或事件，如網頁、期刊文章、國家、地區、
組織中的部門都應被包含在內(林聚任，2009；Quan-Haase
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&Wellman, 2006; White et al., 2004; Watts, 1999)。
2. 關係(relation):關係就是連結兩個節點間的線，在社會學中通常又被 稱為聯繫(tie) (Newman, 2003)。是節點間一種連續性的關係，基於彼 此間的互動而形成。關係的內容包括不同的種類，例如友情、社會 角色、合作關係、認知或者資訊交換等關係 (徐慧成，2003;
Borgatti, 1998; Wasserman & Faust, 1994）。 (二) 社會網絡指標
密度(density)與中心度(centrality)是社會網絡的兩大關鍵性指標(De Laat, Lally, Lipponen, & Simons, 2007)，說明如下：
1. 密度(density):用來測量網絡關係結構的緊密程度，是網絡中實際存 在的連結數除以可能存在的最大連結數的比率，介於 0 到 1 之間。
在網絡中，有越多的參與者彼此相互聯繫，則該網絡呈現的密度就 越高(Scott, 1991)。
2. 中心度(centrality):中心度指的是網絡中的節點與節點間互動的程 度。可由程度中心度(degree centrality)、中介中心度(betweenness centrality)與接近中心度(closeness centrality)三種量度加以分析 (Wasserman & Faust, 1997 ; Freeman, 1979)，說明如下:
(1) 程度中心度（degree centrality）:可藉由測量網絡中節點與節點間 的直接連結數來算出。而程度中心度又可依據其連結的方向，分 為對內程度中心度（in-degree centrality）與對外程度中心度（out-degree centrality）。
(2) 接近中心度(closeness centrality):接近中心度係指接近程度。藉由 計算網絡中某節點與網絡中其他所有節點最小距離的總和而來。
亦即當網絡中的成員與其他人的總距離和越短，則該節點便越接 近社會網絡的中心，獲取訊息的速度也越快捷(徐慧芸，2012 ; Freeman, 1979)。
(3) 中介中心度(betweenness centrality):中介中心度是用來衡量網絡中 的節點聯繫其他兩個節點的中介地位。因此中介中心度可用來測 量網絡中的成員可扮演中介者(broker)或守門員(gatekeeper)的程度 (Lipponen, Rahikainen, Lallimo, & Hakkarainen, 2001)。亦即中介中 心度較高的網絡成員，堪稱是網絡中的重要橋梁，居於掌握資訊
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而生，被應用在分析學生的互動情形與參與程度(Rabbany, Takaffoli, & Zaïane, 2011; Inaba & Mizoguchi , 2004)，讓教學者識別出網絡中人們的關係模式，並 進一步偵測出團體互動中所遇到的問題，以及與造成互動減緩狀況的可能原 因(De Laat et al., 2007; Reffay & Chanier, 2002)。此外，社會網絡相關研究的蓬勃發展亦揭示了社會網絡為網路合作學習 動主要是基於學習者間的溝通、社會互動與協調來進行的。Yang & Chen (2008) 的研究提出一個社會網絡為基礎的系統來輔助互動式的合作學習，結果發現 研究方法難以達成的(Palonen & Hakkarainen, 2000)。這也是本研究計畫採用 社會網絡分析來分析具遊戲化激勵機制的「雲端高互動合作式閱讀標註系統」
是否能促進同儕互動的主要原因。
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(Hawk & Shah, 2007; Felder & Brent, 2005)。過去研究也紛紛提出學習風格的定義，並發展出對應的學習風格量表，
The Gregorc Style Delineator (GSD)
須付費
The Kolb Learning Style Inventory (LSI)
http://www.learningfr omexperience.com
Felder &
Silverman 1988 學習風格是個體在吸收與處理資訊方
法上的獨特長處與偏好。
The Index of Learning Styles (ILS)