基于SNA的虛擬社區(qū)群組結(jié)構(gòu)分析系統(tǒng)及其實(shí)證研究.pdf

1、虛擬社區(qū)與其他網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的重要區(qū)別在于虛擬社區(qū)中成員交互具有聚集性,即虛擬社區(qū)中群組的實(shí)質(zhì)是社會(huì)網(wǎng)絡(luò)。而研究表明虛擬社區(qū)成員了解所在群組結(jié)構(gòu)有利于成員進(jìn)行有意識(shí)的知識(shí)交互行為,從而提高群組知識(shí)共享效率。鑒于此,本研究希望通過(guò)分析虛擬社區(qū)中成員知識(shí)交互模式,建立群組結(jié)構(gòu)分析模型,在此之上設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)一套群組結(jié)構(gòu)分析系統(tǒng),使社區(qū)成員易于理解所在社群結(jié)構(gòu),最終達(dá)到提高虛擬社區(qū)知識(shí)共享效率的目的。
　　 本文首先從理論基礎(chǔ)、案例分析、可視化

2、布局算法三方面對(duì)虛擬社區(qū)群組結(jié)構(gòu)分析系統(tǒng)進(jìn)行文獻(xiàn)調(diào)查研究。理論基礎(chǔ)研究中主要分析了社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析及其在虛擬社區(qū)中的應(yīng)用;案例分析分析了兩個(gè)經(jīng)典系統(tǒng)UCINET與KIWI,認(rèn)為UCINET較為專業(yè)但不利于成員理解與應(yīng)用,KIWI則缺少能夠呈現(xiàn)社群結(jié)構(gòu)特征信息的社群圖;可視化布局算法分析了力引導(dǎo)與Nbody算法,認(rèn)為兩種算法并沒(méi)有與社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析緊密結(jié)合。
　　 隨后在文獻(xiàn)研究基礎(chǔ)上建立群組結(jié)構(gòu)分析模型,指導(dǎo)虛擬社區(qū)群組結(jié)構(gòu)分析系統(tǒng)設(shè)計(jì)

3、與實(shí)現(xiàn)。該模型主要建立在社區(qū)成員知識(shí)共享模式與知識(shí)共享描述指標(biāo)兩項(xiàng)分析結(jié)論基礎(chǔ)之上。通過(guò)對(duì)社區(qū)成員知識(shí)共享模式分析,認(rèn)為虛擬社區(qū)群組知識(shí)共享狀態(tài)需要從成員參與度、群組整體性、群組凝聚力與成員角色四個(gè)角度進(jìn)行描述。
　　 在分析模型基礎(chǔ)上得到系統(tǒng)需求:成員參與度、群組整體性、群組凝聚力、成員角色及多種布局視圖為豐要需求。確定虛擬社區(qū)群組結(jié)構(gòu)分析系統(tǒng)主要功能為:(1)洲度指標(biāo)的計(jì)算,其中主要包括:連結(jié)強(qiáng)度、密度、凝聚子群、中介度及中