國中生友誼與學習諮詢網路之社會網路分析
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(2) 摘要 本研究利用社會網路分析(social network analysis)方法調查國中生班級內與 課後的友誼網路和學習諮詢「獲得」以及「付出」網路，利用大小、強度、密度、 相互性、中心性、結構洞與子群組七個社會網路分析指標進行分析，並針對社會 網路指標分析中表現較為特殊的學生訪談該班導師。. 本研究分析了台北縣兩個八年級的班級，使用 UCINET 6 進行資料分析， 研究結果顯示：1.國中生班級內的友誼網路大小、強度、密度與相互性皆高，但 子群組的分佈呈現不明顯，學習諮詢網路的子群組較明顯。2.學習諮詢網路的網 路大小、密度、相互性都明顯小於友誼網路，「學習諮詢付出網路」的大小、密 度、相互性小於「學習諮詢獲得網路」。3.班級內友誼網路與學習諮詢網路有顯 著正相關。4.同學課後的友誼網路大於學習諮詢網路，在課後學生社會網路的交 往類別中與學校同學關係較為密切。 根據社會網路指標分析，確實可以找出友誼網路與學習諮詢網路中關係表現 特殊的學生。對於幫助老師在班級內找出核心人物或對於學生行為的了解，有一 定的參考價值，透過社會網路分析法能讓老師更清楚班級內學生的情況。建議後 續的研究可以針對研究對象做長期追蹤，或進行班級經營的社會網路準實驗，將 社會網路分析用於學生輔導工作。. 關鍵詞：社會網路分析法、學生友誼網路、學生學習諮詢網路.
(3) Abstract The purpose of this research was to analyze the junior high school student’s in-class and after-class friendship and learning advice networks using social network analysis method. There are two dimensions in learning advice network (receiving and giving dimension). Seven social network indexes－ size, density, intensity, reciprocity, centrality, structural holes and sub-groups－ were applied to understand the social networks among the students.After analyzing the social network data we then identified some students that have special properties in the networks. And their classroom teachers were interviewed to interpret why those students were in those special positions. Data was collected from two junior high school classes in Taipei County. Data were analyzed by UCINET 6 software. The following results were found： 1. The values of size, intensity, density and reciprocity in “student’s friendship networks” were high, but the value of sub-groups was not high enough. 2. The values of size, density and reciprocity in “student’s learning advice networks” were smaller than those in student’s friendship networks. The values of size, density and reciprocity in “student’s learning advice giving networks”were smaller than student’s “learning advice receiving networks”. 3. Student’s friendship network and learning advice network are two different networks. 4. Regarding the after-class social networks, student’s friendship networks were larger than student’s learning advice networks. Student’s contact types during the after-class period students were still more associated with their classmates..
(4) According to the values of social network indexes, we were able to identify some special students that have special positions in networks.Using social network analysis to study classes, classroom teachers could verify their classroom management practices by the social network indexes. It is suggested that the long-term tracking of social network and some quasi-experiments for social network might be appropriate further research directions.. Keywords: social network analysis, student’s friendship networks, student’s learning advice networks.
(5) 目錄 附表目錄........................................................................................................................ii 附圖目錄....................................................................................................................... iv 第一章 緒論................................................................................................................ 1 第一節 研究背景................................................................................................ 1 第二節 研究目的與問題.................................................................................... 2 第三節 名詞定義................................................................................................ 3 第二章 文獻探討........................................................................................................ 5 第一節 社會網路分析........................................................................................ 5 第二節 社會網路與學生相關研究.................................................................. 16 第三章 研究方法...................................................................................................... 23 第一節 研究對象.............................................................................................. 23 第二節 研究工具.............................................................................................. 23 第三節 資料整理.............................................................................................. 25 第四節 分析工具.............................................................................................. 26 第四章 結果與討論.................................................................................................. 28 第一節 學生友誼網路...................................................................................... 28 第二節 學生學習諮詢網路.............................................................................. 46 第三節 友誼網路與學習諮詢網路.................................................................. 83 第四節 個案分析.............................................................................................. 85 第五章 結論與建議.................................................................................................. 91 第一節 結論...................................................................................................... 91 第二節 建議...................................................................................................... 93 參考資料...................................................................................................................... 96 附錄一 社會網路問卷............................................................................................ 101 附錄二 A班班級內友誼網路子群組分佈表 ......................................................... 110 附錄三 B班班級內友誼網路子群組分佈表 ......................................................... 112. i.
(6) 附表目錄 表2-1 表3-1 表4-1 表4-2 表4-3 表4-4 表4-5 表4-6 表4-7 表4-8 表4-9 表 4 - 10 表 4 - 11 表 4 - 12 表 4 - 13 表 4 - 14 表 4 - 15 表 4 - 16 表 4 - 17 表 4 - 18 表 4 - 19 表 4 - 20 表 4 - 21 表 4 - 22 表 4 - 23 表 4 - 24 表 4 - 25 表 4 - 26 表 4 - 27 表 4 - 28 表 4 - 29 表 4 - 30 表 4 - 31 表 4 - 32 表 4 - 33. 社會網路與學生相關研究整理表 ............................................................. 21 資料整理範例表 ......................................................................................... 25 A班班級內友誼網路自我中心網路密度表 .............................................. 29 A班班級內友誼 網路程度中心性表 ........................................................ 31 A班班級內友誼網路中介中心性表 .......................................................... 32 A班課後友誼網路自我中心網路密度表 .................................................. 34 A班課後友誼網路類別分佈表 .................................................................. 34 A班同學背景變項資料表 .......................................................................... 35 A班班級內友誼網路指標與背景變項相關係數表 .................................. 36 A班課後友誼網路指標與背景變項相關係數表 ...................................... 37 B班班級內友誼網路自我中心網路密度表............................................... 38 B班班級內友誼網路程度中心性表......................................................... 40 B班班級內友誼網路中介中心性表 ......................................................... 41 B班課後友誼網路自我中心密度表......................................................... 43 B班課後友誼網路類別分佈表................................................................. 43 B班同學背景變項資料表......................................................................... 44 B班班級內友誼網路指標與背景變項相關係數表................................. 45 B班課後友誼網路指標與背景變項相關係數表..................................... 46 A班班級內學習諮詢獲得網路自我中心網路密度表 ............................ 47 A班班級內學習諮詢獲得網路程度中心性表 ........................................ 49 A班班級內學習諮詢獲得網路中介中心性表 ........................................ 50 A班班級內學習諮詢獲得網路結構洞表 ................................................ 51 A班班級內學習諮詢獲得網路子群組分佈表 ........................................ 52 A班班級內學習諮詢付出網路自我中心網路密度表 ............................ 53 A班班級內學習諮詢付出網路程度中心性表 ........................................ 55 A班班級內學習諮詢付出網路中介中心性表 ........................................ 56 A班班級內學習諮詢付出網路結構洞表 ................................................ 57 A班班級內學習諮詢付出網路子群組分佈表 ........................................ 58 A班課後學習諮詢獲得網路自我中心網路密度表 ................................ 60 A班課後學習諮詢獲得網路類別分佈表 ................................................ 60 A班課後學習諮詢付出網路自我中心網路密度表 ................................ 61 A班課後學習諮詢付出網路類別分佈表 ................................................ 62 A班班級內學習諮詢獲得網路指標與背景變項相關係數表 ................ 62 A班班級內學習諮詢付出網路指標與背景變項相關係數表 ................ 63 A班課後學習諮詢獲得網路指標與背景變項相關係數表 .................... 63 ii.
(7) 表 4 - 34 表 4 - 35 表 4 - 36 表 4 - 37 表 4 - 38 表 4 - 39 表 4 - 40 表 4 - 41 表 4 - 42 表 4 - 43 表 4 - 44 表 4 - 45 表 4 - 46 表 4 - 47 表 4 - 48 表 4 - 49 表 4 - 50 表 4 - 51 表 4 - 52 表 4 - 53 表 4 - 54. A班課後學習諮詢付出網路指標與背景變項相關係數表 .................... 64 B班班級內學習諮詢獲得網路自我中心網路密度表............................. 65 B班班級內學習諮詢獲得網路程度中心性表......................................... 67 B班班級內學習諮詢獲得網路中介中心性表......................................... 68 B班班級內學習諮詢獲得網路結構洞表................................................. 69 B班班級內學習諮詢獲得網路子群組分佈表......................................... 70 B班班級內學習諮詢付出網路自我中心網路密度表............................. 72 B班班級內學習諮詢付出網路程度中心性表......................................... 74 B班班級內學習諮詢付出網路中介中心性表......................................... 75 B班班級內學習諮詢付出網路結構洞表................................................. 76 B班班級內學習諮詢付出網路子群組分佈表......................................... 77 B班課後學習諮詢獲得網路自我中心網路密度表................................. 79 B班課後學習諮詢獲得網路類別分佈表................................................. 79 B班課後學習諮詢付出網路自我中心網路密度表................................. 80 B班課後學習諮詢付出網路類別分佈表................................................. 80 B班班級內學習諮詢獲得網路指標與背景變項相關係數表................. 81 B班班級內學習諮詢付出網路指標與背景變項相關係數表................. 82 B班課後學習諮詢獲得網路指標與背景變項相關係數表..................... 82 B班課後學習諮詢付出網路指標與背景變項相關係數表..................... 83 A班友誼網路、學習諮詢獲得網路與學習諮網付出網路相關性表 .... 84 B班友誼網路、學習諮詢獲得網路與學習諮網付出網路相關性表..... 84. iii.
(8) 附圖目錄 圖2-1 圖2-2 圖2-3 圖2-4 圖2-5 圖2-6 圖3-1 圖3-2 圖4-1 圖4-2 圖4-3 圖4-4 圖4-5 圖4-6 圖4-7 圖4-8 圖4-9 圖 4 - 10 圖 4 - 11. 自我中心網路示意圖 ................................................................................... 8 行動者連結情況示意圖 ............................................................................. 10 網路相互性分析示意圖 ............................................................................. 10 中介中心性示意圖 ..................................................................................... 12 結構洞 ......................................................................................................... 14 重複連結示意圖 ......................................................................................... 15 UCINET 6 程式介面................................................................................... 26 NetDraw程式介面....................................................................................... 27 A班班級內友誼網路相互性呈現圖 .......................................................... 30 A班班級內友誼網路子群組分佈圖 .......................................................... 33 B班班級內友誼網路相互性呈現圖........................................................... 39 B班班級內友誼網路子群組分佈圖........................................................... 42 A班班級內學習諮詢獲得網路相互性呈現圖 .......................................... 48 A班班級內學習諮詢獲得網路子群組分佈圖 .......................................... 52 A班班級內學習諮詢付出網路相互性呈現圖 .......................................... 54 A班班級內學習諮詢付出網路子群組分佈圖 .......................................... 59 B班班級內學習諮詢獲得網路相互性呈現圖........................................... 66 B班班級內學習諮詢獲得網路子群組分佈圖......................................... 71. B班班級內學習諮詢付出網路相互性呈現圖 ......................................... 73 圖 4 - 12 B班班級內學習諮詢付出網路子群組分佈圖......................................... 78. iv.
(9) 第一章 第一節. 緒論 研究背景. 社會網路分析在企業組織用於反映人與人之間或部門間重要知識關係，有助 於提高組織中的協作、知識創新和知識傳播；在企業組織中使用社會網路分析法 進行分析，能夠及時的知道誰有哪方面的知識，並可以及時要求獲取他的知識， 也就是知他人之所知，組織成員中對彼此的能力有所了解，更能在知識分享的過 程中得到所要的答案。社會網路分析亦能發現組織中的非正式結構，找出誰是適 合的領導者，在團隊內任務編排時如何選擇正確的人等。社會網路在學校的相關 研究多為針對教師之工作滿意度，學校教職員之間的相處與學校文化，或針對特 定教師(如資訊組長)功能。國內研究中社會網路分析多應用在研究虛擬社群、企 業組織內知識分享或網路行為，少有應用在教育領域者，將社會網路分析法應用 於學生身上的研究更少。. 班級和企業，雖然本質上不完全相同，目的也不同，班級是為了教育，而企 業是為了獲利，但是在班級內要更容易的分享知識、找出班級內重要領導人物與 對於班級分組時誰應該在同一組才能讓學習的效果更佳，這樣子的需求與企業組 織類似。班級生活佔了青少年同學生活中大部份的時間，青少年的友誼關係更是 影響其與班上同學互動，及與同儕相處的重要根基(Santrock,1998)。友誼網路對 青少年學生而言確實有其重要性與長期持續效果，友誼網路隨著時間變遷會進化 與退化，不是成形後就不變，不是個靜態的結構化產物(吳齊殷、李文傑，2001)。. 1.
(10) Pattison（1993）指出社會網路是指社會組織中，組織或是個人間相互連結 的關係集合。研究社會網路主要目的是發掘人與人之間相互交集的模式，因為人 們的接觸或是移動並不是隨機的，是有固定模式的現象，而這些模式的發掘可顯 示出個人人際關係的特徵，提供解釋其模式形成的可能原因，以及個人在社會網 路中所擁有的人際關係。透過社會網路分析除了能顯示個人社會網路特徵外，還 能夠了解許多社會現象。因為社會網路在實體組織中扮演著相當重要的無形角 色，當人們在解決問題或是尋找合作夥伴時，通常都是依循著所擁有的社會網路 來尋找最可能幫忙協助的對象（Kautz, Selman & Shah, 1997）。. 根據以上所述，如果能利用社會網路分析學生在班上的友誼網路，能更了解 學生的友誼狀況，發現學生友誼狀況異常時，若能從旁幫助改善友誼關係的發 展，則有助於學生與同儕之間相處甚至是改善其學習成效。. 第二節. 研究目的與問題. 本研究以國中學生為對象，調查學生社會網路中的友誼網路與學習諮詢網 路，並利用社會網路分析法進行分析。想了解友誼網路與學習諮詢網路的特徵及 其相關性，進一步針對社會網路指標分析結果較為特殊的同學，訪談教師以了解 學生在該社會網路指標位置的原因。. 根據以上所述之目的，本研究問題包含： 一、友誼網路分析 1.班級內友誼網路指標情況為何? 2.課後友誼網路指標情況為何? 二、學習諮詢網路分析 2.
(11) 1.班級內學習諮詢獲得網路指標情況為何? 2.課後學習諮詢獲得網路指標情況為何? 3.班級內學習諮詢付出網路指標情況為何? 4.課後學習諮詢付出網路指標情況為何? 三、友誼網路與學習諮詢網路之相關性 四、學生處於社會網路分析指標中特殊位置的原因為何?. 第三節. 名詞定義. 壹、自我中心網路 以受訪者為核心去回想哪些行動者是與受訪者相關的網路關係。 一、友誼網路：以學生為核心，讓學生回想他班級內與課後的朋友有誰。 二、學習諮詢網路：以學生為核心，讓學生回想他班級內與課後的學習諮詢 獲得與學習諮詢付出網路 貳、社會網路指標 社會網路指標種類繁多，本研究利用其中七種社會網路分析指標進行分析， 包含大小、強度、密度、相互性、中心性、結構洞與子群組 一、網路大小：網路大小代表該社會網路中所有行動者的數量。 二、網路密度：網路密度是網路成員間彼此互動的聯繫程度。 三、網路強度：所有的連結數值加總再除以所有可能的連結數。 四、相互性：網路中相互連結的比例。 五、中心性：本研究使用程度中心性與中介中心性，程度中心性計算行動者 與其他點相連的數目，中介中心性則是網路關係中，任兩個成員的互動必須 透過某個關鍵點連結的程度。 六、結構洞：在網路結構中，若有兩個行動者或群體之間缺少聯繫，彼此沒 3.
(12) 有互動往來，因而形成一個結構上的洞，若此時有某第三方個體能在此結構 洞上扮演「橋樑」的角色，將兩個不接觸不來往的群體連結起來，將可因此 佔據有利的結構洞，而獲得許多位置優勢(Burt,1992)。 七、子群組：利用特定的條件，從社會網路中將子群組分離出來，可了解子 群組對社會網路的影響。. 4.
(13) 第二章 第一節. 文獻探討 社會網路分析. 網路（network）是一種可用於各種研究領域（例如，人類學、生物學、社 會學、心理學、政治學、經濟學、生物學、醫學等）的概念，研究者可以同時研 究網路中個體之間的互動連結，以及其與所屬的大環境之間的關係（陳榮德， 2004） 。1960 年代，社會科學的研究領域開始將網路的概念引進，進而發展出社 會網路（social network）的概念，成為西方社會心理學家研究人際關係及互動行 為的重要觀點。社會網路是指一個人或一組人連接著一個人或一組人的社會關 係，個人可藉此網路維持某種社會認同並建立社會接觸，進而取得相關資源。而 社會網路最具特色的即是它的網路分析方法，隨著資訊科技的進步，發展出多套 社會網路理論的分析工具，皆廣泛被應用在各研究領域。. 壹、社會網路的定義 Mitchell（1969）認為社會網路是指某一群體中個人間特定的聯繫關係，其 整體的結構，可作為說明該群體中個人的社會行為。Fischer（1972）認為，一個 社會網路是一群社會行動者（social actors）之間的一組特殊聯繫，而社會行動者 可以是個人、角色或團體，依研究者的研究興趣而定。社會網路分析嘗試去瞭解 這些行動者的人際關係狀況、尋找人際關係的特徵、及發覺這些關係對個人或是 組織的影響（Freeman, Wellman, 1996；Garton, Haythornthwaite & Wellman, 1997）。社會網路具有能描繪出原本無法看見的各種關係網路的能力，如情感網 路、諮詢網路、信任網路、訊息網路的建立，並可運用所發展出的指標瞭解評估 整個社會網路的狀況，如結構鬆散或是緊密，或了解社會網路中的角色是位於核 5.
(14) 心或邊陲，來幫助解決社會或是個人所面臨的問題（邱議德，2003）。從以上定 義發現一個社會網路至少包含三個基本要素： 1.行動者（actors）也就是節點（nodes），社會網路中的人即為行動者，為 有自由意識或決策能力的個體或群體，社會網路分析著重在行動者之間的關係， 而不是獨自的行動者或是行動者的個人屬性（Hanneman, 1998; Borgatti, 1998）， 因此社會網路分析的資料分析方式有別於傳統方法。傳統資料收集以機率獨立取 樣為主，而社會網路分析方式則是將所有與研究相關的資料都收集起來，例如想 知道班上友誼關係網路時，可列出班上同學名單，請同學在名單上勾選出熟識的 同學，將所有相關的行動者資料收集起來，再利用社會網路分析法進一步探討行 動者之間的網路關係。. 2.行動者與行動者之間的關係（relationship） ，行動者因某種關係的存在而 產生互動，並進而產生相互的影響。而該關係可能為社會規範之關係，如親戚、 夫妻，也可能是非正式關係，如情感、諮詢等，而關係的特徵可經由三部份來說 明，分別為內容（content）、方向（direction） 、強度（strength）。內容是指兩行 為者間之關係產生原因與關係建構基礎，例如：兩行為者因為同校、同班或者為 同一社群而產生關係。方向指的是資源或資訊由一行動者，傳遞至另一行動者 時，其流動具有一定之方向，此即為關係之方向，關係可分成有方向性（directed） 及無方向性（undirected） 。例如甲生與乙生為同一社團中的成員，此種關係便是 無方向性的關係；而甲生選擇乙生為問題諮詢對象時，這時甲生與乙生之間的關 係就有方向性。強度指關係有著程度不同的強度，其衡量方式可能因為不同的關 係型態與研究主題而有不同的變化，例如學習諮詢關係，便可以詢問的頻率高低 來衡量，但若是以兩家公司的伙伴關係來看，持續合作的年限與合約的金額，都 可以作為衡量的基準。. 3.行動者之間連接的途徑－聯繫（tie）：所謂的聯繫是指兩行動者間的關係 6.
(15) 組合（Garton, Haythornthwaite & Wellman, 1997） 。其聯繫所含的關係可能只有一 種、也有可能由多種的關係組合而成，由聯繫的強弱又可分成弱聯繫（weak ties） 及強聯繫（strong ties）兩種觀念，Wellman（1992）將強聯繫與弱聯繫分別定義 如下，強聯繫關係是親近、特別的，會自發性的維護聯繫，會陪同其他同伴，強 聯繫彼此之間的關係是相互的，有提供援助及需要援助的相互關係存在，會常透 過各種不同的關係來達到彼此之間長時間的互動；而弱聯繫則定義為彼此之間較 少有關係或是親近的接觸，彼此之間少提及個人的經歷、少談論彼此不曾接觸的 事情。弱聯繫優勢（the strength of weak ties）理論主張弱聯繫較強聯繫有更好的 訊息傳播效果(Grannovetter，1973)。舉例來說，A 有兩個強聯繫 B 和 C，基於 好朋友互動頻繁，所以 B 和 C 有很高的機會因 A 的中介而認識。A 傳了一 個訊息給 B 及 C，B 又轉傳給 C，而 C 早就透過 A 知道了此一訊息，所以 B 與 C 間的訊息通路就是重覆的。. 貳、社會網路分析的層次 社會網路分析依照研究目的及資料蒐集的不同，亦有不同的分類， Borgatti(1998)將其分為二大類：一為以個體為核心所形成的自我中心網路 (ego-centeric networks)，強調以成員(包含個人、團體、組織或國家)與其他成員 的連結，分析的重點在網路中的連帶與位置，如網路大小(size)、強聯繫(strong ties)、弱聯繫(weak ties)、結構洞(structural hole)等，圖 2-1 為自我中心網路示意 圖。自我中心網路分析只考慮與 ego 行動者相關的聯繫，以特定的行動者為探討 中心，探討與中心相關的行動者之間的社會網路。. 7.
(16) 圖 2 - 1 自我中心網路示意圖. 其次則是以整體網路(whole networks)為分析焦點，著重在分析網路結構。在 某種特定的範圍下，研究範圍內所有行動者的關係，即為整體網路分析，而所限 定的範圍可以是正式的組織、系所部門、學校。分析的內容包括網路的密度 (density)、中心性(centrality)與子群組(subgroup)等。. 參、社會網路指標 一、網路大小(size) 網路大小代表該社會網路中所有行動者的數量，以 N 表示。關係的建立與 維持會受到資源及能力的影響，所以當網路越大，為了要維持所有的關係，可能 就會因為資源的不足，而使得其中的關係中斷，維持不易；相反的網路較小則維 持所有行動者的關係就相對的容易。. 二、網路密度(density) Wasserman & Faust（1994）認為網路密度指的是網路成員間彼此互動的聯繫 程度，亦即團隊成員彼此互動的平均程度。密度高表示網路中的任何一個成員和 其它成員的聯繫關係多，密度低是每一個成員間聯繫較少。當群體的網路密度值 越高，成員的互動程度也越高，密度表示社會網路行動者間關係的緊密程度，也 8.
(17) 就是社會網路行動者的連結程度（Hanneman, 1998）。 Barnes（1954）提出網路密度有兩種計算方法： (一)自我中心密度（ego-centric density） ，即自我中心網路中焦點行動者之外 成員的連結密度，可了解成員間互動是彼此交換資訊或是透過焦點行動者作為溝 通的中介，公式如下. Density(G) =. E b(b - 1)/2. G 表示自我中心網路的圖形，E 為關係人間目前存在的連結，b 為網路中除 了 ego 本身之外關係人的數目。. (二)社會中心密度（socio-centric density），網路所有行動者的聯繫程度，密 度越高，則彼此之間的關係越複雜或重疊，密度計算公式如下所示，其值介於 0 和 1 之間，越接近 1 則代表彼此之間的關係越緊密。. Density(G) =. E N(N - 1)/2. G 表示社會網路的圖形，E 為網路中出現的聯繫數，N(N-1)/2 表示網路中所 有可能出現的聯繫數。. 三、網路強度（intensity） 當所研究的社會網路型態為數值網路時（valued network） ，其強度計算方法 與密度相同，將所有的連結數值加總再除以所有可能的連結數，如此一來即可得 到強度，衡量方式可能因為不同的關係型態與研究主題而有不同的變化。假設甲 生、乙生連結的行動者都有 5 位，網路連結情況也都相同，從密度來看是一樣高， 若是與甲生來往的行動者較為頻繁，與乙生相關的行動者則很久才與乙生有接 觸，甲生的社會網路強度則大於乙生。. 9.
(18) 四、相互性（reciprocity） 在有向網路（directed network）中，兩行動者間可能的連結情況有四種，如 圖 2-2 所示，A 到 B 互不相連結、A 與 B 互相連結、A 連結到 B、B 連結到 A。 （Hanneman & Mark, 2005）. 圖 2 - 2 行動者連結情況示意圖. 假設今天有 A、B、C 三個行動者，A 與 B 互相連結，B 連結到 C，如圖 2-3 所示，網路相互性分析可以著重於兩種情況，如果著重在於網路中相互性連結的 比例，因為網路中有兩連結，而其中一連結為互相連結，則 A、B、C 構成的網 路相互性為 1/2，而要是著重其中的關係來看，探討網路中所有可能的連結是否 為相互結構的一部份，則 A 與 B 互相連結要分為 A 連結到 B 與 B 連結到 A，於 是 A、B、C 構成的網路相互性為 2/3。. 圖 2 - 3 網路相互性分析示意圖. 10.
(19) 五、中心性（centrality） 每個行動者在社會網路結構中的結構位置會影響個人所能控制的資源，中心 性是網路分析中常被用來分析行動者取得資源、控制資源可能性的結構屬性(張 火燦、劉淑寧，2002)。Freeman(1979)指出代表中心性概念的三種形式為程度中 心性（degree centrality）、中介中心性（betweeness centrality）及接近中心性 （closeness centrality） （Wasserman and Faust, 1994）。. (一)程度中心性（degree centrality） 若行動者與其他行動者之間的連結越多，則此行動者能可能有越多的選擇來 滿足他的需要，也比較不依賴其他行動者，所以用程度中心性來衡量行動者的中 心性，是較簡單較直觀，也是較有效的方法（Hanneman & Mark, 2005） 。程度中 心性是計算焦點行動者與其他點相連的數目，由於它考慮的僅有直接聯繫並不包 含間接聯繫，因此常被視為在測量一個人的區域中心性（local centrality） 在有方向性的網路中，程度中心性又分為對內程度中心性（in-degree. centrality）與對外程度中心性（out-degree centrality），其中對內程度中心性可代 表該行動者在網路中的權力地位，該指標值越高代表行動者在該網路的重要性與 影響力越大，因為網路中的行動者都試圖與他產生連結；反之如果行動者的對外 程度中心度越高的話，則代表該行動者願意與其他行動者交換意見，或者是願意 與別人分享自己的資源，則對外程度中心度較高者常被視為影響力較大的人。在 本研究中因為問卷填寫的方式為同學自行勾選，所以本研究中對內程度中心度相 對於對外程度中心度來說較為客觀，因此我們採用比較多對內程度中心度的解 釋，而對外程度中心度則用來參考。 程度中心性的計算公式如下，. C. D ( ni ). = d (ni ) = ∑ xij = ∑ xji j. j. 將行動者 i 對其他行動者的關係進行加總，所得即為程度中心性。然而，此. 11.
(20) 公式會受網路大小影響，故對公式進行正規化，即將計算結果在除以網路中其他 行動者的數目，公式如下. C′. D ( ni ). =. d (ni ) g −1. (二)中介中心性（betweeness centrality） 網路關係中，任兩個成員的互動必須透過某個關鍵點連結的程度；亦即衡量 一個成員是否在其他兩個成員相互聯絡的通路上。中介者即為網路分析中所說的 「橋」的位置，此一位置在知識或資訊流通的網路中具有十分有價值的地位，根 據弱聯繫優勢理論（the strength of weak ties） （Granovetter,1973） ，中介者常常是 訊息最靈通的人，因為他站在傳遞資訊的交通樞紐位置上，因為中介別人的訊 息，而掌握了豐富的訊息。假若網路之間的情況如圖 2-4 所示，行動者 A 介於行 動者 B 與 C 之間，且 B 與 C 之間不相連如果 A 不願意傳遞 B 所提供的資訊給 C， 則 B 與 C 就無法連絡，若需要 A 為中介的情況越多，則 A 的中介中心性越高。. 圖 2 - 4 中介中心性示意圖. 中介中心性的計算公式以及正規化後的公式如下，即行動者 j 到行動者. k 的路徑中，必須經過行動者 i 的程度。. C. B. (ni ) = ∑ g jk (ni ) / g jk. C ′ (ni) = C B. j <k. B. ( ni ) / [ ( g − 1)( g − 2) / 2]. 12.
(21) (三) 接近中心性（closeness centrality） 接近中心性著重在每一個行動者到其他行動者的距離（distance） 。接近中心 性因為考慮了間接聯繫，因其代表的是網路的全域中心性（global centrality） 。依. Freeman（1979）的研究，社會網路中接近中心性最高的行動者能以最小的成本 與最多數的人進行溝通。接近中心性的計算公式以及正規化後的公式如下，計算 以行動者 i 為中心，到其他行動者距離的總和。 ⎡ g ⎤ = ( ni ) ⎢ ∑ d (ni, nj ) ⎥ Cc ⎣ j =1 ⎦. C ′ (ni) = ⎡ c. g −1. ⎤ ⎢ ∑ d (ni, nj ) ⎥ ⎣ j =1 ⎦ g. −1. = ( g − 1)C C (ni ). 六、結構洞（structural hole） 在網路結構中，若有兩個行動者或群體之間缺少聯繫，彼此沒有互動往來， 因而形成一個結構上的洞，若此時有某第三方個體能在此結構洞上扮演「橋樑」 的角色，將兩個不接觸不來往的群體連結起來，將可因此佔據有利的結構洞，而 獲得許多位置優勢(Burt,1992)。如圖 2-5 所示，Robert 所在的網路位置即為結構 洞，不僅在團體內部與外部，連結都較為多樣化，因此能獲取更多的資訊和資源， 而 James 所佔的網路位置則多為團體內相互連結。因此，Burt 認為 Robert 在整 個網路結構中有較佳的位置，可以獲得較多的競爭優勢。. 13.
(22) 圖 2 - 5 結構洞（Burt, 1992; 高銓鴻，2005）. Burt（1992）認為網路聯繫的依賴會使得自主性下降，進而限制利益，因此 發展出此因依賴或重複聯繫導致結構洞消失的指標(constraint)以及計算網路效 率的指標(effect size)，定義如下：constraint 是衡量行動者 i 直接或間接投資在和 行動者 j 關係維持上的程度所產生的限制， 關係所花費時間和精力的比例：. pij. pij = zij / ∑ ziq q. 是行動者 i 投資在和行動者 j 維持. ∑p. iq. zij. ， 是 i 和 j 的關係強度。. pqj. q. 則是和 q 建立關係，而 q 又和 j 有聯繫所產生的間接投資。因此若將所有個別聯 繫的所有投資可能的平方和. cij. 加總，所代表的就是整個網路的 Network. Constraint Index。公式如下： ⎡ ⎤ CIJ = ⎢ pij + ∑ piq pqj ⎥ q ⎣ ⎦. 2. q ≠ i, j. 網路的的效率可從網路連結重複程度來衡量。以圖 2-6 來解釋重複連結，若. B 和 C 各連結到 A，且 C 可連結到 B，那麼 A 連到 B 的聯繫則為重複、多餘的， 因為 A 可透過 C 影響 B。分別計算網路中各行動者網路連結重複程度，加總後. 14.
(23) 求出總重複程度，自我與其他行動者的聯繫數減掉總重複程度即為該網路的有效 大小。. 圖 2 - 6 重複連結示意圖. 七、子群組(sub-group) 從社會網路中找出子群組的分佈，可以了解行動者的特性，例如某行動者可 能是某兩子群組中的橋樑，或者有些行動者同時屬於多個子群組，而有某些行動 者是不屬於任何一個子群組的情況，這都可以用來了解行動者的特徵，以下介紹 社會網路常用的子群組分析方法： (一) Components：最大連結子圖形（connected sub-graph），即所有可透過 路徑連結起來的點所形成的集合，即為 Component。 (二) K-plex：K 代表數字 1，2，………，N，N 為圖形中所有點的各數，. K-plex 的定義為，在圖形中的任一點，至少需要 N 減 K 條線直接連接， 並且不包含在其他 K-plex 裡。 (三) Clique：任兩點間都有直接連結的線，並且 Clique 並未包含在其他. Clique 內，意即在圖形中所有點之間都必須要有線直接連結。 (四) N-Clique：N-Clique：在子群組內每兩個點之間的距離要小於或等於 N，. 15.
(24) 大部分 N 為 3。N-Clique 表示在 N 個點之間的關係是比其他點的關係 要來的緊密。 在上述介紹的子群組分析方法中，Component 是在所有子群組分析方法裡 要求最低的，只要有連結就可以，而 Clique 則是裡面要求最高的，需要群組中 所有的行動者都要有連結，因此 Clique 在現實的網路情況中很難出現，所以才 有了放寬標準的群組分析，像是 N-Clique 與 K-plex 的分群方法讓群組之間的聯 繫要求不用像 Clique 這麼強烈。. 第二節 社會網路與學生相關研究. 社會網路在學校的相關研究多為研究教師之工作滿意度，學校教職員工間的 相處與學校文化，或針對特定教師功能(如資訊組長)，對於學生的部份偏重於學 生的偏差行為觀察，學生的社會資本、文化資本與其背景變項之間的相關影響， 少有研究是針對學生本身表現出來之社會網路指標特性進行研究，學生的社會網 路指標就代表學生在當時的狀態，如果能夠對於學生社會網路進行分析，找出網 路中需要支援的學生，或許可以幫助學生的校園生活以及學習上能更加順利。以 下針對社會網路與學生相關研究加以描述，著重在其使用的分析方法以及資料的 蒐集方式。. 謝亞恆與林俊瑩（民 96）研究社會網路、學校教學品質與學校滿意度之關 聯性，研究主要目的在探討台灣地區大學生對學校的滿意度現狀，並發展一個解 釋學生對學校滿意度的因果模式，研究方法以因素分析、多元迴歸，和路徑分析 等方法，分析國立台灣師範大學高等教育研究中心釋出的資料庫，該資料庫於. 2003 年開始以分層隨機抽樣的方式，對全國各大專院校的大三學生進行調查， 以問卷的方式調查學生的人際關係以及社團參與情形，還有學生的背景變項(性 16.
(25) 別、家庭社經地位、學校類型、學院別)，問卷中亦包含關於學校教學品質的問 題，研究的結果發現，台灣地區大學生對學校滿意度（包括學校、科系、師資與 課程）普遍有正面評價；社會網路、學校教學品質等兩類中介變項對於學生的學 校滿意度解釋上都有顯著影響。其中學校教學品質愈佳，學生對學校愈滿意；不 過社會網路對各層面學校滿意度的影響未必是正面，即社會網路愈佳，學生未必 對學校的滿意度愈高；因果關係的檢證發現，不同性別、父親職業與家庭收入的 學生，會因為社會網路關係的好壞，或對學校教學品質的感受不同，而進一步使 其對學校的滿意度有所差異。. 羅梅香（民95）針對國中生英語補習、家庭英語學習資源與英語學業成就之 間的關係。資料蒐集採問卷調查法，研究對象為台南縣公私立國三學生，樣本人 數共509 人，問卷內容包含了學生基本資料、校外英文補習狀況量表、家庭英文 學習量表，在文化資本的問卷中問了學生平常參與的文化活動以及用在家中使用 英語的情況，在社會資本中則是問平時家長對於學生在英語方面的關切程度如 何，研究方法利用採描述性統計、獨立樣本t 檢定、單因子變異數分析、卡方檢 定、皮爾遜積差相關、多元迴歸等方法進行分析。研究結果與社會資本相關的為 國中生家庭英語學習資源中的「財務資本」和「家庭內社會資本」愈豐富，其參 加英語補習年數就愈長與國中女學生的家庭英語學習資源「文化資本」方面明顯 高於男學生。. 李文益與黃毅志（民 93）的研究中以「文化資本」與「社會資本」概念， 來解釋學生的教育成就，研究根據台東師範學院，於 2001 年 12 月進行的「台 東師院學生的昨日、今日與明日問卷調查（二）」資料做分析，問卷資料中文化 資本的問卷在調查學生在這學期以來從事了哪些休閒活動，做為文化資本的依 據，而社會資本則是調查學生現實生活的人際關係情況(與家長、同儕、師長的 人際互動)分析方法則是用了所運用的分析方法則包括了平均數比較分析、多元 17.
(26) 迴歸分析、因素分析與路徑分析。研究結果發現在文化資本方面，學生所擁有之 精緻文化越高，有助於提昇其學業成績；負面文化越高，學生之學業成績則越低； 在社會資本方面，則發現學生與師長互動越佳，其學業成績越高。. 郭玉辰（民 93）研究國中班級運作脈絡，探討國中生的社會關係與生活， 目的在於協助新任導師得以迅速掌握一個班級內部之基本社會架構並得加以反 思學生班級社會所顯示之教育意義，最後讓一般讀者得以共同觀察一個國中班級 之運作及班級學生之生活，研究中資料蒐集採用俗民誌（ethnography）的方式， 像是田野調查一般，深入到被研究的對象身旁。研究中一開始也使用了社會網路 問卷，問卷有兩份，一份是為了建構出小朋友初步的友誼網路情況，問卷名稱為 「我的好朋友」調查問卷，要同學寫出自己的朋友，還有他認為誰與誰是朋友等 等；而另一份問卷則是為了得到同學與老師之間關係的問卷，問卷名稱為「麻辣 鮮師」調查問卷，問卷內容則是要同學寫出老師的綽號、至理名言、搞笑指數等 等，之後再由實地觀察去比對學生問卷內容，也觀察其變化，研究結果為對該班 級情況整體之質性描述，研究過程當中也找出了班上的分群、重要核心人物以及 被孤立的同學等等。. 葉家富（民 92）對於台東大學師範生的社會網路資源是否影響師範生之教 師職業取得與工作滿意度的研究，研究中資料蒐集採用問卷方式，其中針對社會 網路資源的問卷內容為詢問師範生是否有人協助你找到目前教職？如提供訊 息、寫介紹信、帶你認識相關人士等，測量測量協助者與畢業生關係以及當時他 與你認識的深淺程度如何？來測量社會網路的資料，研究分析方法包括單變項百 分比次數分佈、列聯表分析、均數比較分析、OLS 多元迴歸分析。研究結果發 現社會網路資源對於畢業生取得正式教師職位沒有顯著影響力社會網路資源變 項會影響畢業生工作滿意，與協助者（協助取得教職者）有認識的畢業生對工作 滿意影響達到統計顯著。 18.
(27) 劉劭純（民 92）以俗民誌（ethnography）方式，去看國小二年級學生的友 誼狀況，主要目的是採取俗民誌研究方法，實地進入一個國小二年級的班級做日 常生活的觀察，呈現兒童友誼世界的樣貌。透過參與觀察、訪談、文件等方式收 集資料，研究主要發現如下：一、友誼的多元與動態：在學校環境、教室及家庭 中流轉的友誼有許多樣貌，包括好朋友間擁有私密性的物理空間、由物理環境空 間所創造發展之遊戲聯繫著彼此友誼、接觸容易對培養友誼有其重要性、家長是 孩子們建立起友誼世界的「經紀人」。二、友誼之表現方式：合宜的媒介方式， 讓友誼持續傳遞與進行，好朋友之間以紙筆、肢體動作與言談三種方式來表現彼 此友誼。三、友誼之行為類型：一起活動、互相安慰、互相幫助、物質分享、相 互討論、注意好朋友的一舉一動、互相模仿。四、容易形成好朋友的原因：長期 相處，多所接觸；討人喜歡的親和力外表；課業；日常生活的行為表現良好；情 感性因素；相似性。五、友誼中的衝突與困境：當孩子發現自己的友誼受挫時， 往往不知所措，也因為適切行為的缺乏和非語言的敵意表情及動作，常造成友誼 中的衝突與困境，而孩子會採取化被動為主動、不斷溝通與瞭解、正向的語氣以 因應之。. 鄭尹茹（民91）調查大學生在線上課程從學期初到學期末的實體互動網路以 及線上的互動網路希望能以社會網路分析描繪出在校園線上與線下世界的網路 情況，在線上收集資料的方式為平台中的討論區、私人訊息以及新聞區這些可以 互相回應網路關係的地方，從資料庫中萃取出所需的資料轉換為矩陣，而實體網 路部份則以問卷要同學回答與網路中每一位參與者的關係程度，情感網路(不認 識、不熟、熟、很熟)，工作網路、諮詢網路與討論網路則是回答(幾無互動、少、 普通、常常)，而工作、諮詢與討論網路在分析中發現相關性非常高，所以分析 時以諮詢網路代表。分析方法則是使用社會網路分析法中的中心性、密度與強 度。研究結果顯示線上世界的確對於實體網路產生了一定的改變與影響包括：弱 聯繫之替代效果；虛擬世界邊陲的失落，引發實體小群體強聯繫之補償效果；虛 19.
(28) 擬意見領袖之弱移轉效果。. 楊雪華、陳端容、李蘭與柯姍如（民 91）指出高中生在班級中人際網路位 置與吸菸行為的相關性。針對台北市一所綜合高中一年級男女合班的學生，利用 自行發展的社會網路問卷，以全班集體填答方式收集資料。應用 KrackPlot3.2 及. UCINET 5 社會網路分析軟體，描繪同班學生之人際網路，並以 Logistic Regression 驗證人際網路位置與吸菸行為的關聯性。研究結果班級中人際網路位 置與吸菸行為有關，且因班級類別而有差異。顯示高中生在其班級中人際網路位 置可分為三種類型：小團體成員、團體外圍者及孤立者。班別、網路位置與學生 的吸菸行為有關係，且具交互作用。以班別比較，職業班學生的吸菸比是普通班 學生的 6.82 倍；以網路位置比較，孤立者的吸菸是小團體成員的 2.96 倍。相反 地，職業班孤立者的吸菸勝算卻比小團體成員低，為其 0.09 倍。. 吳齊殷與李文傑（民 90）在研究青少年友誼網路的特質與變遷，做了長期 的追蹤研究，研究重心放在青少年友誼網路的本質與其相應的時間變化上，研究 的資料為衛生署國家衛生研究支助之一項為期三年的青少年偏差行為研究，資料 蒐集採用問卷調查法，以台北市公私立國中為對象，包含了學生國中三年來的所 有調查資料，而社會網路友誼網路問卷則是要學生寫出要好程度在前三名的同 學，同學的性別、是否同班以及年齡，研究方法為社會網路分析中的網路大小、 相互性、程度中心性等。研究結果發現，友誼網路對青少年學生而言確實有其重 要性與長期持續效果，而且友誼網路隨著時間變遷會有所進化與退化，而不是成 形後就不變不是個靜態的結構化產物，由於友誼網路的可塑性高，可以從中加以 操作，讓友誼的變化往進化的方向前進。而長期處於孤立狀態的青少年，對於其 自我發展來說有著極為不利的影響。. 吳齊殷與李珮禕（民 90）研究探討青少年國中時期三個年度的憂鬱傾向（心 20.
(29) 理健康）、及友誼網路對其心理健康的影響，研究的資料為衛生署國家衛生研究 支助之一項為期三年的青少年偏差行為研究，資料蒐集採用問卷調查法，以台北 市公私立國中為對象，包含了學生國中三年來的所有調查資料，而社會網路友誼 網路問卷內容則是要學生寫出要好程度在前三名的同學，同學的性別、是否同班 以及年齡，其他還有學生問卷，調查學生偏差行為、親子教養、個人特性等等， 導師問卷用來調查學生平時課堂情況，團體中人際關係，導師與家長間的接觸等 等，最後還有家長問卷，研究員親自去學生家中訪談，用以得知學生在家情況、 親子關係家長教養態度等等。研究的分析方法先將以平均數、標準差、相關係數 等來敘述青少年國中三年的憂鬱傾向；接著進一步將青少年班上的友誼網路加以 分類，進行變異數分析以及事後比較，以檢視友誼網路類型對青少年心理健康的 影響。研究結果發現青少年憂鬱傾向與其自我概念（主要是自尊）之間，無謂短 期或長期而言，都具有顯著的交互關係存在；青少年的友誼網路確定有其正向的 功能，可以幫助防制青少年的憂鬱傾向的惡化，且其影響效果是長期性的，其相 當深遠；青少年所屬團體的成員人數愈多，有助於減低青少年的憂鬱傾向。 將以上社會網路與學生相關研究的研究目的、對象、資料蒐集方法與分析方 式整理如下表 2-1 表 2 - 1 社會網路與學生相關研究整理表. 研究目的. 研究對象. 資料蒐集方法. 使用方析方式. 國中生英語補習、家庭英文 國中生 學習資源與學習成就間關 係. 問卷調查. 統計分析方法. 社會網路、學校教學品質與 大學生 學校滿意度之關聯性. 問卷調查. 統計分析方法. 研究國中班級運作脈絡. 國中生. 俗民誌、問卷調 查. 質性描述分析. 大學生在線上課程互動網 路與線下實體網路之網路 情況描述. 大學生. 線上部份由線上 課程資料庫收 集，而線下實體 網路部份則使用 問卷調查方式. 社會網路分析法. 21.
(30) 以文化資本與社會資本概 念解釋學生的教育成就. 大學生. 問卷調查. 統計分析方法. 研究台東大學師範生的社 會網路資源是否影響師範 生之教師職業取得與工作 滿意程度. 大學生. 問卷調查. 統計分析方法. 呈現兒童友誼世界的樣貌. 國小. 俗民誌. 質性描述分析. 高中生人際網路位置與吸 菸行為的相關性. 高中生. 問卷調查. 社會網路分析法，統 計分析方法. 研究青少年友誼網路的特 質與變遷. 國中生. 問卷調查. 社會網路分析方法. 探討青少年朋友與同儕間 的社會關係如何影響青少 年的心理健康狀態. 國中生. 問卷調查. 統計分析方法. 由上表可以看出，在社會網路與學生相關的研究中，使用社會網路分析法的 研究不多，大部份仍舊是使用統計方法，找出背景變項與社會網路的相關，而使 用社會網路分析法的研究中，使用的社會網路指標為網路大小、網路密度、相互 性、中心性分析等等。蒐集資料的方法，以問卷調查以及訪談最常見，其他還有 所謂的俗民誌的觀察法，對本研究來說，對國中同學進行訪談以及使用俗民誌的 方式皆不適合，前者考慮到學生能配合的時間太少以及訪談所需的時間較長，而 且要是不能一次就問完所有的學生，恐怕對下次再去做訪談會有影響，俗民誌的 方式較適合教師本身為研究者來使用，因為教師本身必須每天與學生相處，資料 蒐集較為容易，所以本研究採用問卷方式來蒐集學生的社會網路相關資料，而之 後再針對學生在社會網路指標上的分析結果，對於導師進行訪談，用以了解社會 網路分析結果。. 22.
(31) 第三章. 研究方法. 本研究根據問卷資料，利用 UCINET 社會網路分析工具轉成矩陣以及圖形， 進行資料分析。根據這些分析出來的社會網路指標結果，挑選出幾位情況比較特 殊的同學，再將他們的情況跟導師說明之後，對導師進行訪談，以期能從旁了解 這些特殊情況的原因。. 第一節. 研究對象. 本研究對象為台北縣某都會型公立國中二年級的學生兩班，學生均畢業於附 近之小學，兩個班級都是普通常態分班的班級，於進行問卷填答之前，先與班級 老師約定好時間，施測時間為 2007 年 12 月第四週，當天兩個班級能夠參與研究 的學生都是 32 人。在跟老師說明過問卷填答方式後，請老師在學生填答的過程 中維持班上秩序並協助問卷填答的進行，每一個問題在同學填寫之前均詳細說明 過問卷題目內容，並且在黑板上演示過問卷填答方式，以期同學能夠正確的回答 問卷的問題。. 第二節. 研究工具. 本研究利用社會網路問卷蒐集同學的友誼網路與學習諮詢網路情況，問卷遵 循自我中心網路(ego-centric network)列舉方法，社會網路問卷共分成三部份，詳 細內容請參考附錄 I，分述如下：. 壹、學生班級內友誼與學習諮詢網路 23.
(32) 第一部份分成三個小題，第一題詢問學生的「班級內友誼網路情況」，第二 題詢問學生的「班級內學習諮詢獲得網路情況」，第三題詢問學生的「班級內學 習諮詢付出網路情況」。這部份問卷填答方式為在問卷中列出班上所有學生讓同 學勾選，並請學生在後面註明同學之間的友好程度或是接觸頻繁程度，程度範圍 由 1～5，友好程度越高的值越高，接觸頻率越高的值越高。. 貳、學生課後友誼與學習諮詢網路 第二部份分成三個小題，第一題詢問學生的「課後友誼網路情況」，第二題 詢問學生的「課後學習諮詢獲得網路情況」，第三題詢問學生的「課後學習諮詢 付出網路情況」。問卷題目填答方式是先讓學生回想放學下課之後，他會跟誰聯 絡，放學下課之後他會問誰問題，以及誰會問他問題，在課後網路的部份只要同 學回想 10 位以內的人，同學要自己將關係人列出，並將同學與關係人間的友好 程度或是接觸頻繁程度寫出來，程度範圍由 1～5，友好程度越高的值越高，接 觸頻率越高的值越高；同學也要選出他與關係人屬於哪一種關係類別，關係類別 分成 7 項，分別是學校同學(A)、學校老師(B)、課後輔導同學(C)、課後輔導老師. (D)、鄰居(E)、親人(F)，如果關係人都不屬於以上的類別，選擇最後一項其他(G) 並在後面簡單註記關係，接下來要同學畫出關係人與關係人之間的連結情況以及 填寫關係人與關係人之間的友好程度或者是接觸頻繁程度。. 參、受訪者背景資料 第三部份是要同學寫出就讀的國小、平均每一天花多少時間上網、是否參與 線上遊戲、是否參與課後輔導，平均每一個月的手機費多少；學生的成績則是由 老師提供。. 24.
(33) 第三節. 資料整理. 將訪談學生的資料，A 班以 CAs001，CAs002，......CAs036 編號，B 班以. CBs001，CBs002，......CBs035 編號，其中缺席的同學僅將其編號拿掉，兩班 在問卷填答當天的參與問卷填答人數均為 32 人，將問卷資料轉成矩陣填入資料 表中，在班級內網路中每位同學的網路為 32*32，產生連結的同學在他們相對的 位置上就填入 1~5 的數值，數值越高則程度越高，數值在友誼網路中代表的是友 好程度，而在學習諮詢網路中代表的則是接觸頻繁程度，若在相對位置上的值為. 0 則為彼此無連結，表 3-1 為範例，範例中第一列 CAs002 與 CAs003 的位置中 填了 2，就表示 CAs002 在問卷中勾選了 CAs003 為朋友，而且友好程度為 2；範 例中 CAs004 與 CAs002 的相關位置為 0，則表示 CAs004 在該題沒有選擇. CAs002。 表 3 - 1 資料整理範例表. CAs002 CAs003 CAs004 ............ CAs034 CAs035 CAs036. CAs002 0. 2. 2. ............ 1. 1. 2. CAs003 2. 0. 3. ............ 3. 2. 2. CAs004 0. 3. 0. ............ 0. 0. 0. .. .. .. .. ............ .. .. .. .. .. .. .. ............ .. .. .. .. .. .. .. ............ .. .. .. .. .. .. .. ............ .. .. .. CAs034 2. 3. 1. ............ 0. 0. 0. CAs035 3. 2. 1. ............ 0. 0. 4. CAs036 5. 4. 4. ............ 2. 5. 0. 25.
(34) 第四節. 分析工具. 本實驗利用社會網路分析工具 UCINET 6 軟體，將處理好的資料做分析，資 料圖形化的部份則是利用 NetDraw 網路圖形化工具，以下是 UCINET 6 的介紹。 由 Borgatti, Everett 及 Freeman 所發展出來的社會網路分析軟體。可讀寫多 種不同格式的文字檔及 EXCEL 檔案，對於已建立好的檔案可以再透過程式加以 轉換，例如在處理資料中常用到的轉置、對稱、補零與二元化。其提供之社會網 路分析方法包括中心性、子群體、角色分析、基本圖型理論及排列統計分析等， 除此之外，UCINET 6 可將資料轉換為可供其他分析軟體如 Mage、Pajek 讀取的 檔案。圖 3-1 為程式外觀介面。. 圖 3 - 1 UCINET 6 程式介面. 26.
(35) UCIENT 6 亦整合 NetDraw 程式，可繪製出社會網路圖，在 NetDraw 中也有 基本的社會網路分析工具，像是分析中心性、子群組、密度、相互性等等...， 方便社會網路分析工作者將分析資料圖形化。圖 3-2 為 NetDraw 的程式介面，圖 裡顯示的是利用 NetDraw 將 isolate 從網路裡標示出來(節點顯示為藍色)。. 圖 3 - 2 NetDraw 程式介面. 27.
(36) 第四章. 結果與討論. 以下將描述國中生社會網路中的友誼網路以及學習諮詢網路，第一節為學生 友誼網路描述，第二節是學生學習諮詢網路描述，第三節為友誼網路與社會網路 相關分析，第四節是個案分析。. 第一節. 學生友誼網路. 壹、A 班友誼網路分析 1.班級內友誼網路社會網路指標分析 (1)網路大小、強度與密度： 表 4-1 為 A 班學生的班級內友誼網路自我中心網路(ego network)密度表。表 中包含網路大小(size)、強度(strength)與密度(density)，整個友誼網路的大小為. 673，網路大小平均為 21.03 表示平均每位學生選了 21 位以上的同學是他的朋 友。整體友誼網路的強度平均為 3.01，亦即 A 班同學們對於朋友的平均友好程 度為 3.01。學生整體網路密度為 0.68，標準差為 0.47，表示同學間友誼網路很緊 密(亦即多數同學之間都有連結)，CAs022 因為沒有選擇任何同學為他的朋友， 所以網路大小、強度與密度都是 0。. 28.
(37) 表 4 - 1 A 班班級內友誼網路自我中心網路密度表. size strength density CAs002 CAs003 CAs004 CAs005 CAs006 CAs007 CAs008 CAs009 CAs010 CAs011 CAs012 CAs013 CAs015 CAs016 CAs017 CAs018. 19 31 14 10 9 24 27 31 21 20 19 22 31 14 31 13. 2.37 2.71 3.07 3.50 2.56 2.38 4.04 3.16 3.52 3.65 2.79 2.41 2.97 4.57 2.94 3.54. size strength density. 81.87 66.24 91.21 81.11 93.06 80.07 73.08 66.34 82.86 82.11 74.27 76.84 67.10 89.01 66.13 87.82. CAs019 CAs020 CAs021 CAs022 CAs023 CAs024 CAs026 CAs027 CAs028 CAs029 CAs030 CAs032 CAs033 CAs034 CAs035 CAs036. 31 31 31 0 20 25 22 15 20 25 14 16 8 27 22 30. 3.00 3.97 2.61 0.00 1.80 2.76 2.73 2.80 2.80 3.64 1.50 3.31 3.38 2.78 2.59 3.40. 66.88 66.56 66.56 0.00 68.95 72.00 74.89 73.33 77.11 73.00 75.82 90.83 80.36 73.22 67.53 67.70. (2)相互性(reciprocity) 圖 4-1 為 A 班班級內友誼網路相互性呈現圖，圖中紅色的線是表示關係為互 相選擇，而藍色的線表示只有單方面選擇。A 班學生的友誼網路相互性係數為. 0.5995，表示將近六成的學生的網路關係為互相選擇，所以 A 班學生的班級內友 誼網路是相當穩定的。. 29.
(38) 圖 4 - 1 A 班班級內友誼網路相互性呈現圖. (3)中心性（centrality） a.程度中心性： 表 4-2 為 A 班班級內友誼網路程度中心性表，因為友誼網路有方向性， 所以表裡包含正規化後的對外程度中心度（normalized out-degree）與正規化 後的對內程度中心度（normalized in-degree）兩項。CAs008 的對內程度中心 度為 64.52 是所有學生中最高的，表示班上大部份的人都認為他是朋友，人 緣是最好的；對內程度中心性表現較差的同學為 Cas005、CAs022、CAs027、. CAs035 與 CAs036 是被大家選擇為朋友比較少的人。所有學生中對外程度 中心度最高的 CAs020 則是最願意和別人交朋友的人的，CAs022 沒有選擇 任何一位同學為朋友，對內程度中心度表現也較差，友誼網路的情況不佳。. 30.
(39) 表 4 - 2 A 班班級內友誼網路程度中心性表. NrmOutDeg NrmInDeg CAs020 CAs008 CAs036 CAs009 CAs019 CAs015 CAs017 CAs029 CAs003 CAs021 CAs034 CAs010 CAs011 CAs024 CAs016 CAs026. 79.35 70.32 65.81 63.23 60.00 59.35 58.71 58.71 54.19 52.26 48.39 47.74 47.10 44.52 41.29 38.71. NrmOutDeg NrmInDeg. 40.00 64.52 21.29 52.90 32.90 29.68 58.71 37.42 56.13 49.03 47.10 55.48 56.77 45.81 50.32 45.81. CAs007 CAs035 CAs028 CAs012 CAs013 CAs032 CAs018 CAs002 CAs004 CAs027 CAs023 CAs005 CAs033 CAs006 CAs030 CAs022. 36.77 36.77 36.13 34.19 34.19 34.19 29.68 29.03 27.74 27.10 23.23 22.58 17.42 14.84 13.55 0.00. 54.84 16.77 40.65 54.84 24.52 38.06 43.23 36.13 38.71 21.29 31.61 16.77 31.61 56.13 33.55 24.52. b.中介中心性 表 4-3 為 A 班班級內友誼網路中介中心性表，中介中心性較高的為. CAs017、CAs009、CAs003、CAs021、CAs008 以及 CAs020，如果在班上 要和同學聯絡，或者要宣導事情的話，從這些同學開始做起，效果會比較好。 而 CAs022 因為都沒有選擇任何同學為他的朋友，所以中介中心性為最低的. 0（透過他沒有辦法跟其他同學往來）。. 31.
(40) 表 4 - 3 A 班班級內友誼網路中介中心性表. Betweenness nBetweenness CAs017 CAs009 CAs003 CAs021 CAs008 CAs020 CAs034 CAs007 CAs024 CAs019 CAs036 CAs012 CAs011 CAs026 CAs010 CAs015. 25.61 23.05 22.79 22.49 21.30 18.90 14.58 12.52 10.93 10.69 10.54 10.16 9.19 8.71 8.37 8.35. Betweenness nBetweenness. 2.75 2.48 2.45 2.42 2.29 2.03 1.57 1.35 1.18 1.15 1.13 1.09 0.99 0.94 0.90 0.90. CAs029 CAs002 CAs023 CAs028 CAs016 CAs013 CAs030 CAs035 CAs018 CAs027 CAs006 CAs032 CAs004 CAs033 CAs005 CAs022. 7.98 6.28 5.83 5.46 4.91 4.29 2.64 2.62 2.24 1.75 1.68 1.54 1.25 0.78 0.57 0.00. 0.86 0.68 0.63 0.59 0.53 0.46 0.28 0.28 0.24 0.19 0.18 0.17 0.13 0.08 0.06 0.00. (5)子群組 在子群組分析中，A 班的班級內友誼網路強度平均為 3.01， 我們將強度大 於 3 以上的連繫選出來，進行子群組分析。試圖找出班上較為緊密的子群組分 佈，我們採用最嚴格的 Clique 進行分析，結果出現了 61 組的子群組。圖 4-2 為. A 班班級內友誼網路子群組分佈圖，藍色方型的節點為分組號碼，而連到藍色節 點上面的紅色圓點就是屬於該組別的學生。可以發現有很多同學是同時存在於不 同組別當中的，CAs013 與 CAs022 則是將強度算進去之後的孤立者，不屬於任 何群組中，在這裡要特別說明的是，我們已經採用了最嚴格的方法，而且也將強 度提高到 3 之上的連結，依然得到 61 組 clique，這說明了學生友誼網路連結相 當的緊密，所以子群組分析的結果較不明顯，詳細 61 組的分組表於附錄中。. 32.
(41) 圖 4 - 2 A 班班級內友誼網路子群組分佈圖. 2.課後友誼網路之社會網路指標分析 (1)網路大小與密度： 表 4-4 為 A 班課後友誼網路自我中心密度表，表中包含網路大小與自我中心 網路密度。平均網路大小為 8，表示平均每位同學課後會與 8 個朋友聯絡，自我 中心網路密度高的同學有 CAs011、CAs015、CAs016、 CAs021、CAs029、. CAs036，密度均高達 100，代表他們平時課後的友誼網路很密集，為了維持這麼 緊密的友誼關係，網路之間的人可能花了不少心力維繫這麼緊密的關係。. 33.
(42) 表 4 - 4 A 班課後友誼網路自我中心網路密度表. size density CAs002 CAs003 CAs004 CAs005 CAs006 CAs007 CAs008 CAs009 CAs010 CAs011 CAs012 CAs013 CAs015 CAs016 CAs017 CAs018. 6 10 9 9 5 9 10 6 6 5 7 4 6 4 6 9. size density. 33.33 41.11 34.72 15.28 10.00 16.67 31.11 30.00 36.67 100.00 19.05 33.33 100.00 100.00 30.00 20.83. CAs019 CAs020 CAs021 CAs022 CAs023 CAs024 CAs026 CAs027 CAs028 CAs029 CAs030 CAs032 CAs033 CAs034 CAs035 CAs036. 6 10 8 5 4 10 10 10 5 10 9 10 10 7 10 10. 6.67 37.78 100.00 60.00 16.67 76.67 24.44 57.78 15.00 100.00 33.33 6.67 15.56 40.48 14.44 100.00. (2)類別分佈情況： 表 4-5 為 A 班類別分佈情況表。表中包含了同學課後友誼網路朋友的所有類 別的次數分佈，以及百分比，學校同學這個類別就佔了 53.06%，其次是課後輔 導班同學，在學校老師與鄰居這兩個類別選項都沒有同學選到，選擇”其他”類別 同學另外補充的內容是國小同學 15 位，網友 6 位。 表 4 - 5 A 班課後友誼網路類別分佈表. 學校同 學. 學校老 師. 課後輔導班 同學. 次數. 130. 0. 47. 百分 比. 53.06%. 0.00%. 19.18%. 34. 課後輔導班 老師. 10. 鄰居. 親人. 0. 其他. 37. 21. 4.08% 0.00% 15.10% 8.57%.
(43) 3.友誼網路社會網路指標與背景變項相關分析 (1)A 班背景資料概述 表 4-6 為 A 班同學的背景資料表，表中包含了同學平均每天使用網路的時 間、是否參與線上遊戲、是否參與課後輔導、平均每個月的手機費用以及學生的 成績，學生平均的上網時間是一天 1.88 個小時，而平均每個月使用手機的費用 為 239 元，全班成績的平均為 326 分。 表 4 - 6 A 班同學背景變項資料表. 代號. 平均每天網路使 用時間(小時). 是否參與 線上遊戲. 是否參與 課後輔導. CAs002 1. 無. CAs003 1.5. 有. CAs004 3. 有. CAs005 0. 平均每個月使用 手機費用(元). 成績. 無 300 有 310. 362 324. 有. 無 300 無 無. 332. CAs006 2. 有. 有 無. 348. CAs007 4. 有. 213. CAs008 1. 有. 有 400 有 700. CAs009 5.5. 有. 209. CAs010 3. 有. 無 20 有 200. CAs011 0.5. 無. 325. CAs012 0. 有. 有 300 有 88. CAs013 0.5. 無. CAs015 0.5. 475. 411 222 319. 無. 有 300 有 無. 178. CAs016 0. 無. 無 無. 145. CAs017 2. 有. 有 無. 204. CAs018 0.5. 無. 473. CAs019 0. 無. 有 300 有 無. CAs020 1.5. 無. CAs021 1.5. 274. 341 474. 有. 有 200 有 250. CAs022 1.5. 無. 無 無. 345. CAs023 0.5. 有. 有 無. 390. CAs024 0. 無. 420. CAs026 1. 無. 有 600 有 無. CAs027 1. 有. CAs028 2. 有 35. 有 500 有 300. 458. 348 237 337.
(44) CAs029 0.5. 有. 有 300 有 450. 383. CAs030 3. 無. CAs032 27. 有. 有 435 有 300. 281. CAs033 5.5. 有. CAs034 0. 無. 424. 有. 有 650 有 無. CAs035 6. 348. CAs036 7. 有. 有 450. 208. 450 188. (2)A 班友誼網路社會網路指標與背景變項相關分析 表 4-7 為 A 班班級內友誼網路指標與背景變項相關係數表，表中包含了網 路大小、網路強度、網路密度、對外程度中心性、對內程度中心性、中介中心性 與參與課後輔導以及成績的相關係數，相關達顯著的數值後會標明星號。表中可 以看出，是否參與課後輔導與班級內友誼網路大小為正相關(0.382)且達到顯著， 是否參與課後輔導與網路強度、密度、中心性社會網路指標雖為正相關，但是相 關性低，未達顯著。成績對於友誼網路分析指標中網路大小與中心性社會網路指 標為正相關，不過相關性極低，而成績與分析指標中的強度與密度為負相關，相 關性也低。 表 4 - 7 A 班班級內友誼網路指標與背景變項相關係數表. 網路大 小. 強度. 密度. 對外程度中 心性. 對內程度中 心性. 中介中心 性. 參與課後 輔導. 0.382*. 0.08. 0.164. 0.272. 0.157. 0.192. 成績. 0.074. -0.201 -0.107 0.004. 0.09. 0.015. **.p < .01 ( two- tailed) *.p < .05 ( two- tailed). 表 4-8 為 A 班課後友誼網路社會網路指標與背景變項相關係數表，表中包含 了網路大小、網路密度與上網時間、是否參與線上遊戲、是否參與課後輔導、手 機使用時間以及成績之間的相關係數，相關達顯著的數值後會標明星號。表中可 以看出所有討論的背景變項和網路大小均為正相關，其中手機使用時間達到顯著. 36.
(45) 正相關。在密度方面，只有手機使用時間與自我中心網路密度為正相關，與上網 時間、是否參與線上遊戲、是否參與課後輔導以及成績均為負相關且未達顯著。 表 4 - 8 A 班課後友誼網路指標與背景變項相關係數表. 上網時間. 是否參與 線上遊戲. 是否參與 課後輔導. 手機使用 時間. 成績. 網路大小. 0.276. 0.246. 0.252. 0.414*. 0.277. 密度. -0.112. -0.233. -0.048. 0.131. -0.119. **.p < .01 ( two- tailed) *.p < .05 ( two- tailed). 貳、B 班友誼網路分析 1.班級內友誼網路社會網路指標分析 (1)網路大小、強度與密度 表 4-9 為 B 班學生的班級內友誼網路自我中心網路密度表，表中包含網路大 小、強度與密度。整個友誼網路的大小為 804，網路大小平均為 25.13 表示平均 每個學生選了 25 位以上的同學是他的朋友。整體友誼網路的強度平均為 3.29， 亦即 B 班同學們對於朋友的平均友好程度為 3.29。學生整體網路密度為 0.81， 標準差為 0.39，表示 B 班同學間友誼網路很緊密。. 37.
(46) 表 4 - 9 B 班班級內友誼網路自我中心網路密度表. size strength density CBs001 CBs002 CBs003 CBs004 CBs005 CBs006 CBs007 CBs009 CBs010 CBs011 CBs012 CBs013 CBs014 CBs015 CBs016 CBs017. 31 19 17 30 30 31 31 25 31 31 11 30 7 18 5 19. 3.61 3.42 2.76 3.43 3.80 3.68 4.52 3.64 3.39 2.94 3.18 2.77 2.57 3.11 4.40 2.32. size strength density. 80.32 85.09 90.07 83.22 83.22 80.00 80.22 78.83 80.32 80.54 85.45 83.45 90.48 79.08 85.00 80.99. CBs019 CBs020 CBs021 CBs022 CBs023 CBs024 CBs025 CBs026 CBs027 CBs028 CBs029 CBs031 CBs032 CBs033 CBs034 CBs035. 31 19 31 31 19 31 22 31 30 31 23 31 30 31 16 31. 3.84 3.11 2.97 3.23 3.74 2.52 3.45 3.16 2.80 3.06 3.26 2.68 3.33 4.03 3.75 2.68. 80.22 95.61 80.54 80.32 95.32 80.32 86.36 80.65 79.54 80.65 87.55 80.65 83.45 80.32 74.17 80.43. (2)相互性： 圖 4-3 是 B 班班級內友誼網路相互性呈現圖，圖中紅色的線是表示關係為互 相選擇，而藍色的線表示只有單方面選擇。B 班學生的友誼網路相互性係數為. 0.7478，表示有接近 75%的同學是互相選擇彼此為朋友的。相互性高，表示網路 相當穩定。. 38.
(47) 圖 4 - 3 B 班班級內友誼網路相互性呈現圖. (3)中心性 a.程度中心性： 表 4-10 為 B 班班級內友誼網路程度中心性表，表裡包含正規化後的對 外程度中心度與正規化後的對內程度中心度兩項。CBs006 對內程度中心度 最高為 67.74，表示在友誼網路中最受歡迎的同學是 CBs006；而對外程度中 心度最高的是 CBs007，比其他的同學高上不少，是最願意跟別人交朋友的 人。CBs012、CBs014 與 CBs016 則是在友誼網路中表比較差的 3 位同學， 對內程度中心度較低，對外程度中心度也低，表示選擇他們的人比較少，而 且自己願意跟別人交朋友的意願也較低。. 39.
(48) 表 4 - 10. B 班班級內友誼網路程度中心性表. NrmOutDeg NrmInDeg CBs006 CBs002 CBs025 CBs019 CBs034 CBs033 CBs005 CBs007 CBs027 CBs022 CBs024 CBs029 CBs010 CBs004 CBs023 CBs021. 73.55 41.94 49.03 76.77 38.71 80.65 73.55 90.32 54.19 64.52 50.32 48.39 67.74 66.45 45.81 59.35. NrmOutDeg NrmInDeg. 67.74 63.23 61.94 60.65 60.65 60.00 59.35 59.35 58.71 58.06 58.06 56.77 55.48 53.55 53.55 52.90. CBs026 CBs028 CBs017 CBs032 CBs009 CBs031 CBs001 CBs035 CBs020 CBs003 CBs013 CBs011 CBs015 CBs012 CBs014 CBs016. 63.23 61.29 28.39 64.52 58.71 53.55 72.26 53.55 38.06 30.32 53.55 58.71 36.13 22.58 11.61 14.19. 52.26 52.26 51.61 51.61 50.97 50.32 49.68 49.68 49.03 47.74 47.74 46.45 45.16 44.52 41.94 30.97. b.中介中心性： 表 4-11 為 B 班班級內友誼網路中介中心性表，中介中心較高的為. CBs007 與 CBs006，表示有許多人可以透過他們跟別人聯絡，在程度中心性 中也發現了這兩位同學有比較特殊的表現，在所以 CBs007 與 CBs006 這兩 位同學在 B 班友誼網路中有著比較重要的位置。. 40.
(49) 表 4 - 11 B 班班級內友誼網路中介中心性表. Betweenness nBetweenness CBs007 CBs006 CBs033 CBs019 CBs035 CBs004 CBs002 CBs009 CBs001 CBs034 CBs024 CBs010 CBs011 CBs022 CBs005 CBs027. 15.19 14.53 12.71 12.66 11.53 10.66 8.32 8.00 7.74 7.48 7.15 6.74 6.27 5.64 4.78 4.57. Betweenness nBetweenness. 1.63 1.56 1.37 1.36 1.24 1.15 .89 .86 .83 .80 .77 .72 .67 .61 .51 .49. CBs029 CBs017 CBs021 CBs013 CBs025 CBs015 CBs032 CBs026 CBs028 CBs031 CBs003 CBs023 CBs012 CBs020 CBs014 CBs016. 4.40 4.38 4.37 4.31 4.31 4.29 3.09 2.90 2.90 2.90 2.02 1.61 1.22 .75 .29 .29. .47 .47 .47 .46 .46 .46 .33 .31 .31 .31 .22 .17 .13 .08 .03 .03. (5)子群組： 在子群組分析中，B 班的班級內友誼網路強度平均為 3.01， 我們將強度大 於 3 以上的連繫選出來，進行子群組分析。為了出班上較為緊密的子群組分佈， 我們採用最嚴格的 Clique 進行分析，結果出現了 83 組的子群組如圖 4-4，圖中 藍色方型的節點為分組號碼，而連到藍色點上面的紅色圓點就是屬於該組別的學 生，圖中可以發現有很多同學同時存在於很多組別當中，像是 CBs005、CBs006、. CBs007、 CBs033 等等，在 B 班的子群組分析裡並沒有發現孤立的人。詳細 83 組的分組表會附於附錄中。. 41.
(50) 圖 4 - 4 B 班班級內友誼網路子群組分佈圖. 2.課後友誼網路社會網路指標分析 (1)網路大小與密度： 表 4-12 為 B 班課後友誼網路自我中心密度表，表中包含了網路大小與自我 中心網路密度，網路的平均大小為 5，表示平均每位同學課後會與 5 個朋友聯絡， 自我中心密度高的同學有 CBs001、CBs003、CBs004、CBs0115、CBs034 密度均 高達 100，不過這些同學的網路大小是比較小的。. 42.
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