社會網路分析

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4. 行動忠誠 (action loyalty )：屬慣性行為的忠誠，是從意圖轉為行為所源於的 行為控制 (Kuhl & Beckmann，1985；Oliver, R. L.，1999) 。透過困境的克服，

以產生實際的購買行為，主要係由於受到習慣的支配，不會受到誘惑而轉換。

依上述學者的看法，網路社群的忠誠度包含使用者的參與意圖，以及參與和 推薦行為。對於非商業以學習為主的網路學習社群，其網路社群成員的忠誠度，

則可視為是一種社群成員持續使用意圖與參與學習行為之程度。

第四節 社會網路分析 一、 社會網路的概念

社 會 網 路 是 指 社 會 行 動 者 及 其 間 連 結 關 係 模 式 的 集 合 （ Wellman &

Berkowitz, 1988 ; Scott, 2000）。行動者透過互動的過程，自然而然地選擇某些特 質的對象來建立與維持符合需求的關係。Schultz-Jones& Barbara (2009) 即提出 社會網路描述我們與其他人的連結：親近關係、次要關係、以及其他促使我們與 其他人、事、物所連結的關係。所謂的社會關係，即是一種依據成員所處環境進 行定義所產生的社會關係結構 (Scott, 2000) ，依關係差異會構成不同的社會網 路型態。

社會網路概念主要可劃分行動者 (actors) 、連結 (linkages) 或聯繫 (ties) 、 關係 (relationship) 三個要素 (Mitchell,1969；許全佑，2004)。行動者 (actors) 為 網路的主體，可代表網路中定義的人、事、物、團體或組織；連結 (linkage ) 或 聯繫（ties）則是當兩個行動者欲建立某種形式的關係時，透過某種途徑 (path) 直接或間接建立的關係，在描述上可以單純用「有」或「無」來表示，也可以量 化以衡量強度，聯繫「強弱」可找出網路內的「次級團體」或仲介者 (Brokers) 等；而聯繫是由個體間各種關係 (relationship) 所形成，是指兩個行動者間因某 種關係的存在而影響彼此之互動，可能是友誼、支配等，關係可有方向性，且會

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資訊化與網路化的時代，讓社會網路的研究移轉至網際網路進行。電腦的溝 通不只是跨越時間與空間，並且也讓團體的成員更容易溝通，並且將非直接的社 群成員，轉化為直接的連結 (Wellman, 2001) 。

儘管電腦網路上的節點不是人，但主要的操縱還是由人類所掌控，因此電腦 網路的連結與行為特徵仍有社會網路的特性。Wellman (2001) 提出電腦支援的社 會網路 (computer-supported social network) 之概念，其本質就是連結人、組織與 知識的社會網路。在這個領域重要的研究之一，就是電腦支援社會網路中的"使 用者參與" (Xiao-Ling Jin, Christy M.K. Cheung , Matthew K.O. Lee , Hua-Ping Chen，2009) 。網路降低參與者的社會資本，可以跨越時空的限制連結朋友，而 新興社會網路分析工具發展則是用於在這樣複雜、分散的網路社會幫助人們探索 與尋找知識。

二、 社會網路分析應用

社會網路分析 (Social Network Analysis) 是指將人們連結在一起的社會關係 網路，描述群體中個人之間的關係與整體的結構，可作為說明該群體中個人的社 會行為 (Mitchell, 1969) ，Scott (2000)提出社會網路分析是一系列分析社會結構 的方法，用以探討這些結構的關係。其可以適切地用來理解電腦所中介的社會過 程與之間的連結關係 (Garton, Haythornthwaite& Wellman, 1997) ，是一個評估網 路或系統個體 (actor) 的連結關係與影響的有效架構 (Stefanone &GAY, 2008) 。

社會網路分析除了用以探討行動者的社會關係，更是一種涵蓋資料蒐集技 術、統計分析、視覺化呈現的特定方法 (Borgatti, 1998) 。Cartwright & Harary (1956) 承襲Jacob Moreno (1930) 社會關係圖 (sociogram) ，勾勒出用線連點以代 表群體關係的基本思想，把社群中的成員視為點，成員之間的關係為線 (Scott, 2000)，分別表示成圖的點和邊，可以用來明確解釋社會網路的結構，以及個體 間相互影響的管道與關係模式。2000年Freeman亦就社群互動的視覺化原則提出

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實用的表示方法，利用實體的顏色、位置、形狀與大小來表示網路中的不同資訊 意義。

社會網路分析提供一個研究社會網路特性的系統化途徑。使我們瞭解虛擬空 間中的社會網路個體彼此的關係與互動。是探討社群個體間的關係模式、形成結 構、功能意涵很重要之工具。 綜觀學者論點 (Scott, 2000；Fisher& Dourish, 2004；陳榮德，2004；謝達昌，2005；林琨華、王豐緒，2007) ，社會網路分析 普遍可分成兩大類：

1. 自我中心網路 (ego-centric network) ：以個體為中心角度評估整個社會網路。

主要觀察社會網路中行動者間的相互聯結關係，以及聯結關係所造成的影響，以 此了解行動者的社會網路特徵。

2. 社會中心 (socio-centric network) 或稱完整網路 (Whole network) ：以網路整 體的角度評估整個社會網路，主要觀察社會網路中行動者所處的相對位置與行動 者集體的結構分佈，強調內部聯繫 (internal ties) 特性，即內部成員間聯繫的密 度大小、分佈的情形、次團體的數量等，藉此探討整個網路的鬆散緊密程度與造 成之影響。

本研究主要利用社會網路分析，探討研究在互動機制的運作下，整個網路結 構中所有成員的關係狀態與影響，因此採取社會中心觀點，以建構社群團體成員 間所形成的網路關係。運用與社會中心網路有關的三個網路指標，分別為網路的 密度 (density) 、、距離 (distance) 、集中度 (centralization) ，作為社群互動探 討之方向。

1. 網路的密度 (density) ：

網路密度是描述網路結構常用的指標，代表網路內個體關係聯結的程度 (John Scott, 2000；Linton C. Freeman, 2008)。個體間關係越相關，圖的密度就越 大。密度就是測量實際互動關係的連結數量和所有可能互動關係數量的比例，以 探討社會網路程度上的完整性 (John Scott, 2000)，所謂完整(complete)的社會網

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中的個體和其它個體間的連結關係越多，網路密度就越大，互動程度也越高。網 路的同質性 (homogeneity) 則是指構成社會網路的個體，其背景或性質相同的程 度。同質性越高，網路的密度也會增加（林琨華、王豐緒，2007）。Coleman (1994) 認為個體間互動程度越高，資訊的產生與交換就會增加。故網路密度可表示為個 體間的連結與互動程度，亦影響群體的運作情況。

2. 距離 (distance) ：

距離是社會網路圖中個體間最短途逕的長度 (John Scott, 2000) ，可進而了 解整體網路的凝聚力（劉軍，2009）。個體之間的距離數值越小，代表個體之間 越緊密，計算整體網路各點間的平均距離，可取得整體網路的凝聚力指數 (compactness) ，凝聚力指數介於0到1之間，數值越大，則具有更佳的凝聚力 (cohesiveness) ，更是代表社會網路總體關係的緊密性。

3. 集中度 (centralization) ：

集中度是考量整體社會網路圖總體凝聚力與整合度的方法。John Scott (2000) 曾將集中度與中心度加以區隔，認為中心度 (centrality) 可限定為個體的中心程 度，集中度又稱中心勢 (centralization) 則是探討整體社會網路圖的中心程度，辨 別社會網路圖的結構中心 (structural center)，以測量網路內部某個體的集中趨 勢。高集中度的網路表示其中有特別活耀的個體，低集中度表示所有節點的中心 性差異不大。