SNS在线和线下人际交往的关系及影响因素

SNS在线人际传播与线下人际交往：映射关系及其影响因素

韩晶晶

摘　要　本研究以社会网络分析为基本理论与方法，通过测量一个班集体的线下人际关系网络和SNS在线人际网络，探究两个人际网络之间的映射关系以及形成此关系的影响因素。研究发现，线下人际关系与SNS在线人际网络呈现出高度相关性。在SNS在线人际网络中，82.11％的强连带来自线下人际网络，但事实上，这些强连带只占线下人际网络强连带的29.22％。线下人际关系中的话题亲密性情感网络和咨询网络会影响SNS在线人际网络，其中个体之间的SNS在线使用关系，而非性别关系对SNS在线人际网络有显著影响。随着SNS的出现，格兰诺维特的“弱关系理论”或许需要重新考察。

关键词　社交网络（SNS），线上社会网络，线下社会网络，人际关系

一、研究背景

社交网站，即Social Network Sites（SNSs；Boyd ＆ Ellison，2007）。SNS，在学术界较为公认的定义由Boyd与Ellison（2008）提出，指基于网络服务，且具有以下功能的网站：在一个互相连接的系统内用户可以构建公开或半公开的个人主页，用户可以在系统中列出与他们自身相关联的其他用户名单，还可以浏览自己列表内朋友和其他人列表中朋友的主页。因此，SNS构建了一张庞大的虚拟社会关系网络，而其中各种功能的运用吸引了全世界的网民。

作者简介　韩晶晶，硕士研究生，复旦大学新闻学院，E-mail：hjj0218＠ 126.com。

早期对于互联网的研究认为，线上的社会关系是虚拟的（Wellman，1993）。确实，在最初的发展阶段，赛博空间诸如腾讯QQ，充满了陌生人的对话。但是，随着互联网即时通讯和SNS的发展，与熟人之间的对话成为人们网络聊天的选择（Boyd，2004；Ellison，Steinfield＆ Lampe，2007）。于是，线上关系变得越来越去虚拟化，由陌生人关系转向熟人关系。因此，线上的虚拟关系和线下的熟人关系在SNS的发展下日趋模糊。不少研究表明，线上关系在现实生活中扮演了重要的角色，那么是什么因素促成了线上的人际关系？现下的熟人关系是否会影响线上关系的形成？我们如何通过影响线上关系来发挥其在社会公共/私人生活中的作用？本研究将考察SNS与线下人际交往的关系，探寻线下人际交往对SNS中在线人际传播的映射关系及相关影响，希冀今后线上关系能在社会公共/私人生活中发挥更有效的影响力。

二、文献综述和研究问题

（一）互联网与人际关系

早在SNS出现之前，互联网的人际关系与线下人际关系的相关性就已经被研究者所关注。早期的研究观点可分为两大类。一类认为，使用互联网较为频繁的用户易于感受孤独等情绪，并会减少与家人、朋友的沟通机会，而线上的交流也无法提供社会支持。因此，虚拟世界的交往减少了现实交往，也影响到了现实生活（Laurenceau，Barrett，＆ Pietromonaco，1998；Minerd，1999；Campbell，2005）。但在后继的一些研究证实，由在线时间产生的孤独、沮丧等情绪的影响在减弱，一些学者甚至发现，心理健康与在线时间之间没有显著关联（Kraut，Kiesler，Boneva，Cummings，Helgeson，＆ Crawford，2002；Wästerlund，Norlander，＆ Archer，2001）。持另一类观点的学者认为，互联网的在线互动可以形成一定的社会支持（Parks ＆ Floyd，1996；Wellman et al.，1999；Wildemuth，2001；叶勇助、罗家德，2007）。

（二）SNS与线下人际关系

随着互联网各种应用的不断呈现，虚拟世界与现实世界的界限日趋淡化。SNS的发展使得线下的人际关系被渐渐复制到社交网站上，人们似乎开始在虚拟世界中发展本已存在的熟人关系。于是，互联网的虚拟性因为熟人世界被现实化。而基于这种现象，线上与线下人际关系的研究又需要学者们重新探寻。

近几年，多数研究发现，线上线下的人际关系具有显著的重合性（overlap）。SNS被用作维护线下已有关系以及结交新朋友（Boyd，2004；Ellison et al.，2006），用户会运用即时通讯、SNS等工具来维持并强化线下朋友间的联系，且不同的在线通讯工具运用于不同的线下人际关系。例如，Quan-Haase和Young（2010）比较了Facebook和即时通讯工具的使用与满足差别。研究发现，Facebook满足了用户玩乐和了解朋友日常活动的需求，而即时通讯则重在维持和发展人际关系。

更多的研究者把关注对象缩小到社交网站的人际关系和社会资本研究。Donath和Boyd（2004）提出，网上社会网络可能无法提高个人强连带数量。不少研究认为，社交网站被用户用于维持原有的线下人际关系，而非发展新的人际关系。这些研究强调了原有的线下人际关系存在的重要性（Boyd ＆ Ellison，2008；Ellison，Steinfield，＆Lampe，2007；Mcmillan ＆ Morrison，2008；Steinfield，Ellison＆Lampe，2008）。例如，Ledbetter等人（2011）最近的研究发现，虽然线下关系和人们在Facebook上的关系亲近性高度相关，但这其中起主导作用的主要为线下交往关系。

有趣的是，虽然用户称他们不会加陌生人为SNS中的好友，但他们SNS中最亲密的朋友与线下最亲密的朋友却不相同（Subrahmanyam，Reich，Waechter，＆ Espinoza，2008）。只有49％的用户表示，他们面对面时候的好朋友也是他们在SNS中的好朋友。在这里，作者对此现象的解释是，用户可能通过SNS来加强那些线下面对面交往中并不强烈的关系。因此，虽然线上与线下的人际关系有着交叉合集，但这不意味着他们两者之间是简单的镜射关系。

故而，本研究希望重新考察两者之间的关系，即：

Q1：SNS在线人际网络与线下人际网络在结构上有什么关系？

在社交网站与社会资本关系的研究中，Steinfield和Lampe（2009）发现，用户只在信息搜寻方面感受到社会资本的扩张与建立，而在与他人关系的维护和产生上并没有发现对社会资本的扩张作用。基于此，叶勇助和罗家德（2007）所发展的信息网络、情感网络、咨询网络和友谊网络以及线上和线下关系的探讨或许有助于我们对于以上研究的理解。回顾过往研究，线下的社会网络具体影响SNS人际网络的模式仍未被在一个清晰的框架中探讨，因此，本研究的第二个问题，即为：

Q2：在具体的交互内容上，线下社交网络与SNS有什么关系？

（三）社会网络

边燕杰（2004）指出，“无论在华人社会还是非华人社会，人们的社会关系网都是多维的（Ruan et al.，1997），而且是动态的、不断发展的，亦可能是无界的（Liang 1949；King 1985，1988）。这就使我们通过标准的定名法和定位法（Lin，1999）精确地测量一个人的核心关系网变得十分困难。”同样，要全面准确地勾勒出一个社会关系的整体网也是一件困难的事。因此，在社会网络中，对于交往内容的考察也存在着多种方式。

社会网络类型有很多种分类。Wellman等人（2002）认为，关系可以分为互换关系（exchange）、支配关系（control）、依赖关系（dependency）、合作关系（cooperation）和冲突关系（conflict）。而Kemper（1973）的研究则将社会关系分为支配关系（control）与影响关系（affection），同时，他认为社会关系也可从权力（power）与地位（status）两个维度来考察。国内也有关于社会关系类型的零星研究。赵延东、罗家德（2005）指出，根据网络所涉及的不同社会关系，个体中心的社会网络可以划分为“讨论网”（discussion network）、“互动网”（interaction network）和“支持网”（support network）等。再如，范德普尔（Van Der Poel）把社会网络区分为情感性支持网络、工具性支持网络和社会交往网络三种类型。威尔曼（Wellman）则在城市社会网研究中提出了五种社会支持网络类型，包括情感支持网、服务网、伙伴关系网、财政支持网和工作或住房信息网。

在研究网上社会关系与线下人际关系时，叶勇助、罗家德（2007）采用了魁克哈特（Krackhardt，1973）的分类原则。组织行为学者魁克哈特在考察企业社会网时，将其细分为咨询网络、情报网络以及信任网络三种。但是，“信任”经常被认为是另一种情感关系（罗家德，2010），故而本研究将情感网络细分为两类，即依据格兰诺维特的理论将情感网络分为话题亲密性与行为亲密性（罗家德，2010），话题亲密性在这里反映的就是“信任”网络。考虑到本研究研究对象之间的朋友关系，本研究对于SNS和线下人际关系网络的测量将分为以下三个网络，共四个子网络：情感、咨询和信息。咨询网络在这里主要考察个人的学业和职业发展。

SNS和线下的两个社会网络将以整体网络的形式被考察，我们提出以下假设：

H1：真实人际关系网络中的四个维度子网络与SNS在线人际网络的四个子网络，两两之间均存在正相关。

H2：真实人际关系网络中的四个子网络正向影响SNS在线人际网络。

值得关注的是，社交网站的性质会相当程度地影响研究结论。以上提及的研究所选取的网站均为交友类（socially-organized）社交网站。但在以兴趣类（passion-centric）社交网站的研究中，Ploderer等人（2008）的经验研究证明，线下关系的缺失并不妨碍线上和线下人际交往的亲密关系。用户通过兴趣的一致性，不仅在SNS上会发展新的人际关系，而且这种关系有时候还会从线上发展到线下。再如，在对企业社交网站的研究中，DiMicco等人（2008）也发现，用户除了与亲密的同事在SNS上联络外，还倾向于寻找那些自己尚未认识的或关系较弱的员工。另外，社会性别（gender）也有可能影响SNS的使用和线上的社交网络。Lenhart和Madden（2007）的研究证明，女孩们运用社交网站来与线下的朋友联系，尤其是那些平常很少有机会见面的朋友，但男孩们则运用社交网站来结交新朋友。不仅如此，叶勇助和罗家德（2007）发现，使用互联网频繁的人能在SNS上发展更多的人际关系。因此，线下社交网络映射到SNS在线人际网络的影响因素也将在本研究中得到考察：

H3：在线下人际关系网络影响SNS在线人际网络的过程中，性别关系是控制变量。

H4：在线下人际关系网络影响SNS在线人际网络的过程中，SNS在线使用关系是控制变量。

三、研究方法

（一）样本选择

本研究的样本选取了武汉一所211高校新闻系2007级2班的学生。在大学四年的学习生活中，该班已经建立了比较稳固的人际关系。因此，本研究预设该样本为一个较为封闭的团体，网络的界限较为明确。本研究收集到了该班共34人完整的整体网络信息。而SNS网站则选取校友类社交网站的代表——人人网，作为考察对象。

问卷以电子邮件的形式发放，答卷者在线作答。这种方式可以让答卷者有机会查看自己的SNS个人主页，浏览与问卷相关的信息，而不仅仅凭个人记忆作答。

（二）控制变量

本研究的控制变量主要考察性别和SNS使用频率。因本研究的变量均为关系变量，所以控制变量也应该转换为关系变量，以矩阵形式表示。因此，本文将朋友之间异性关系设为1，同性关系设为0。性别关系如表1所示。

表1　性别关系

SNS在线使用频率可分为低频率、中频率和高频率。低频率指极少使用SNS，中频率指每月使用数次，而高频率则为每周使用数次。因此，朋友之间关于SNS使用的关系如表2所示：

表2　SNS在线使用关系

（三）测量方法

本研究以社会网络分析为基本方法，采用整体网测量。研究首先测量SNS在线人际网与线下人际关系网的总体情况，以比较线下人际关系与SNS在线人际关系的差别，进而从结构和网络内容角度比较两者间的关系。

格兰诺维特（Granovetter，1973）指出，社会连带的强度，也就是关系的强弱，应包含四方面的测量：亲密程度、熟识或相互信任的程度，互动频率与互惠交换程度。因此，他认为关系强度的测量应该是多维度的。“但事实上，大多数研究者为简便起见，都在经验研究中采取了单一指标测量方法。常用的方法有互动法和角色法等。”（赵延东、罗家德，2005）另外，林南（2005）认为，关系强度可以通过感知强度或角色扮演两种方法测量。综合分析以上数种测量方法，本研究将采用互动法测量两个整体网络中人与人之间的关系强度。

互动法是根据关系人与本人交往的频度来测量关系强度，交往越频繁，则关系越强（赵延东、罗家德，2005）。Wellman（1992）在定义社会联结时也指出，对社会联结强度的判断基准之一，即互动的频率^[1]。而考虑到细分多变量后的复杂性及之后在后续分析中加入的必要，本研究对SNS在线人际网的估计就只测量SNS在线的互动频率。互动频率以半年为考察单位，测量朋友之间的互动情况。本研究将互动频率设定为没有联系、很少（半年一两次）、有时（一月一二次）和经常（每周一二次），分别以1、2、3、4记录。而线下人际关系的总体估计则以每个成员与其他成员关系程度的感知强度来体现。将关系设定为基本没有关系、关系一般、关系较好、关系很好四个程度，以0、1、2、3标记。因此，具体测量方式如表3、表4所示，量表由叶勇助和罗家德（2007）关于线下人际交往和互联网人际交往的研究改编。真实人际关系网络以F为标示，SNS在线人际网络以S为标示。

表3　线下人际网络测量表

注：F为线下人际网络简写。

表4　SNS在线人际网络测量表

注：S为SNS在线人际网络简写。

于是，本研究可形成以下模型，考察真实人际关系网络中的各变量对SNS在线人际网络的影响：

Y＝α＋β₁ X_1＋β₂ X₂＋γ ₁ Z₁＋γ₂Z₂＋γ₃Z₃＋γ₄Z₄＋ε

其中，因变量Y为SNS在线人际网络。考虑到在关系总体测量中所测的关系网络已能代表SNS在线人际关系，故此处Y即以互动法单一维度考量的互动频率计量；自变量Z ₁、Z₂、Z ₃和Z₄分别代表真实人际关系网中的情感网络1、情感网络2、咨询网络和情报网络，X₁、X₂分别为控制变量中的性别关系和SNS在线使用关系，ε为随机变量，其余均为相应变量的参数。

四、研究发现

社会网络的分析层次主要有两个：一是“关系的”，主要分析两个行动者之间的联系的强弱程度和具体内容；二是“结构的”，主要分析多个行动者结成的网络结构中的位置（如结构洞的位置）和结构形态本身（闭合或桥梁）的特点。本文将从这两个层面出发，首先考虑该班的线下人际网和SNS在线人际网的核心—边缘结构变化，再从网络的具体内容分析其相关性和映射关系。

（一）结构分析

1.核心—边缘结构分析

为使各成员之间的互动关系在社群图中凸显出来，本研究将调查中对于SNS在线的互动频率和线下人际关系总体考察的多值关系二值化处理。将SNS互动频率为“没有过”、“很少”两项重新编码为0，“有时”和“经常”两项转值为1；同理，将线下人际交往的总体关系“基本没有联系”、“关系一般”重新编码为0，而“关系较好”与“关系很好”转为1。因此，二值化处理后，社群图所显示的连带关系已经为强连带，弱连带的关系在社群图中不再显现。通过UCINET.v6.216的核心/边缘（Core/Periphery）分析，得出两张网络的核心—边缘结构。如表5、表6所示。

表5　线下人际关系网络核心—边缘结构

Starting fitness：0.413，Final fitness：0.413

表6　SNS在线人际网络核心—边缘结构

Starting fitness：0.266，Final fitness：0.266

为使两个网络的结构性及人际关系更形象化，以下两张社群图可较为清晰地反映SNS在线人际网络与线下人际关系网络的结构差别。其中，图1的黄色与蓝色分别代表核心成员和边缘成员。在图2中，我们可以看到，大部分图1的核心成员依然是图2的核心成员。但有4个红色的成员从图1的核心成员在图2中转为边缘成员；同时，有5个绿色成员在图2中成为核心成员，但在图1中却是边缘成员。因此，在样本中，无论是在SNS人际网络中还是在线下人际关系中，始终处于核心地位的成员达到了50％，始终处于边缘地位的成员达到了23.5％，故而成员位置不变的比例达到了73.5％。

图1　线下人际关系网

图2　SNS在线人际关系网

2.连带比较

以上重在分析点或节（node）的位置，而如果从社会网络的另一个元素——连带关系（tie）比较，同样可以直观地得到相似的结论。图3以SNS在线人际网为基础，黑色连带表示在线下人际关系网络中存在的强连带，而玫红色则表示在SNS在线人际关系中新增的强连带。结果显示，线下人际关系网络中有421条强连带，SNS在线人际关系网中有123条强连带，其中玫红色连带仅为22条，占总体的17.89％。这也就意味着线下人际关系的强连带占SNS在线人际关系强连带的82.11％。而另一方面，线下社会网络中，只有29.22％的强连带映射到了SNS中。

图3　线下人际网—SNS在线人际网映射关系

（二）映射关系

核心—边缘结构的模型与连带关系主要分析了SNS在线人际网络和线下人际关系网络的结构相似性。而为更进一步地探究其相似的影响因素，本研究将人际关系网络细分为情感网络1、情感网络2、咨询网络和情报网络四个维度网络。在SNS在线人际网络与线下人际关系网络的区分下，本研究将考察八个整体网的相关性，并通过QAP回归来讨论线下人际关系网络如何映射到SNS在线人际网络。

1.QAP相关分析

以下进行整体网络的关系相关性检验，分别考察八个网络之间的对应关系。各矩阵之间的关系采用QAP correlation的假设检验方法。

通过QAP相关性分析，我们惊讶地发现，各个网络之间的QAP P-Values均为0.000，呈现出高度显著性相关，说明SNS在线人际网络与线下人际网络呈现出高度一致。表7所示为各网络之间的Obs Value系数，表示两个网络之间实际观察到的相关系数。分析数据可以发现，同一网络的子网络之间相关性都比较高，大多情况下都高于相异网络的子网络。

表7　线下人际网—SNS在线人际网络内容相关表

2.QAP回归分析

以下对SNS在线人际关系与线下人际网络四个子网络进行QAP回归分析，结果如表8所示。研究发现，两个自变量，即F情感网络2—话题亲密性和F咨询网络的回归系数在统计意义上显著，显著水平分别为0.000与0.028，而F情报网络、F情感网络1－行为亲密性两个自变量却不显著。由此，我们可以认为，SNS在线人际网上的整体互动情况与线下人际网中的话题亲密性和个人发展的信息咨询有关，而与生活信息的获取、现实生活中行为亲密性无关。此模型下，模型拟合度R值为0.079，调整后R值为0.077，模型拟合效果一般。

表8　SNS在线人际网络回归分析（模型1）

Note.^*p＜0.05，^**p＜0.01，^***p＜0.001。F为线下人际网络的简写。(www.xing528.com)

进一步，模型2将性别关系与个体之间的SNS在线使用关系纳入模型考察，结果如表9所示。研究发现，纳入两个上述自变量后，模型拟合度R值提高为0.241，调整后R值为0.238，模型拟合较好。而影响SNS在线人际关系的线下人际关系依旧为F情感网络2－话题亲密性和F咨询网络，p值分别为0.000和.025。而新增的两个变量中SNS在线使用关系的确为此模型中的控制变量（p＝0.000），而性别关系不能影响使用者在线人际关系（p＝0.420）。

表9　SNS在线人际网络回归分析（模型2）

Note.^*p＜0.05，^**p＜0.01，^***p＜0.001。F为线下人际网络的简写。

因此，真实人际关系到SNS在线人际交往的映射关系可以表示为：

Y＝α＋0.40X＋0.20Z₁＋0.08Z₂＋ε

其中，Y表示SNS在线人际网络，X为控制变量，即SNS在线使用关系，Z₁、Z₂调整为真实人际关系中的情感网络2—话题亲密性和咨询网络，ε为随机变量。

五、结论与讨论

（一）结论的解释

通过以上研究发现，影响SNS在线人际关系的因素仅包括线下人际关系中的情感网络－话题亲密性和咨询网络，情感网络的行为亲密性与情报网络并不能影响SNS在线人际关系网。结合前文结构分析结果，我们认为，SNS在线的人际交往只能折射出部分线下的人际关系，但SNS在线的人际关系基本都是线下关系的呈现。

SNS在线使用关系，而非性别关系，是本研究的控制变量。这一点与Subrahmanyam等四人（2008）的研究非常一致。他们在证明线下关系的缺乏不妨碍线上关系的形成时，同样发现线上线下两个社会网络的重合性与性别没有显著性关系。

情感网络中的话题亲密性代表了情感关系中的强连带关系。一个可以诉说心事的朋友固然是关系最坚固、社会连带最强的朋友。而在大学生活中，因为集体居住的原因一起吃饭、一起活动是非常普遍的现象。因此，吃饭、活动网络并不能反映社会关系的强连带，它是一种较弱的情感性行动。

本研究的咨询网络侧重考察了学业、工作这些有关个人发展的社会网络，它体现的是一种个人发展需求的社会支持性网络。这一影响因素让我们发现，在SNS中，用户会因为自身的发展需求而与线下人际交往中关系不甚密切的，但能提供较多信息支持的人产生SNS在线互动。例如，22号作为线下人际关系网络中的边缘成员，在SNS在线人际网络中却成为了核心成员。进一步地观察，我们发现，22号在真实人际关系的咨询网络与情报网络中居于核心的地位，但在情感网络的两个子网络中则处于边缘地位。这一结果非常符合22号在线下人际交往中的表现。22号曾担任过年级学生会学习部长及班长职务，自身非常积极、努力、上进。因此，22号虽然在他人的评价中关系一般，但因为他在SNS上非常活跃的表现及真实生活中掌握着较多的学习、求职信息，最终使得他在SNS在线人际网络中处于核心地位，与他人互动较多。

同样的，13号、19号的线下人际关系与SNS在线人际关系的地位不一致也可通过F咨询网络影响SNS在线人际关系来得到解释。13号、19号也都曾担任过学生干部职务，掌握着一定的信息。但13号与班级中的很多同学基本没有联系，19号在日常生活中也是长期居住在外，与同学关系较为淡薄，时常通过网络与同学互动。因此，我们可以发现，13号、19号在线下人际关系中处于边缘地位，而在SNS在线人际关系网络中则处于核心地位。这一方面源于他们曾担任过学生干部，掌握着一定量的个人发展信息，另一方面也归于他们在SNS上的活跃表现。学习和求职的信息支持对SNS在线人际关系的影响，其实质就是SNS也可作为社会资本的获得途径。

而6号、12号、17号、31号的两类网络地位不一致则充分说明了SNS用户自身使用频率对SNS在线人际关系的影响。而难以解释的是5号和20号的地位不一致。5号运用人人网极少，基本不在线下环境和SNS在线环境中与班里人交往，他的社交网络基本不在这个班级。但研究结果却显示，他在SNS在线人际互动关系中处于核心地位。而20号运用人人网频率一般，真实环境中与同学关系也还可以，可他在SNS在线人际关系中却处于边缘地位。经过仔细分析两者的问卷，我们发现，两者在两类网络中的地位不一致源于他们个人对关系程度、互动关系的理解有偏差。5号对自己与他人的SNS互动关系整体评价较高，与他人互动的频率有诸多“有时”和“经常”出现，即使他很少上人人网。而20号虽然在SNS使用的子网络中显示曾经与同学有非常多的来往，但在以半年为时间限度的SNS在线人际关系综合评价中，他所选择的互动频率均较低。针对其原因，20号表示，近半年的时间他使用人人网的次数比以往有所降低，尽管以前在人人网上比较活跃。因此，5号与20号的地位不一致属于统计误差问题。

线下人际关系的情报网络无法影响SNS在线人际互动关系。校园信息、生活信息并非如学习、求职信息所必需，可多可少，它并不是一种重要的社会资本。因此，我们推测，情报网络在校园友谊中可能属于一种弱连带性质的网络。这一点，可以从F情报网络与S网络各子网络的相关性上解释。F情报网络与S情感网络－行为亲密性相关度较高，而与其他三个子网络相关度较低。另一方面，在前面的分析中，我们认为行为性的情感关系属于弱连带，因此F情报网络同样也属于弱连带性质的网络。另外，需要注意的是，在SNS在线人际互动关系的考察中，本研究着重强调了相互拜访、留言等互动明显的行为，而情报网络一般仅仅体现在同学之间相互浏览各自所发信息，严格意义上并不存在互动行为，因此对结论也存在着一定的影响。

（二）关系强度理论的有趣发现

在以上的研究中，我们发现，某些线下人际交往的弱关系在SNS在线人际关系中变成了强关系（如22号的连带关系）。而这种关系却提供了必要的学习和求职的信息支持。同一群人的两类社会网络的存在使得关系强度理论变得复杂。格兰诺维特（Granovetter 1973，1982，1995）在研究中发现强关系的人之间具有同质性，而弱关系的人之间在信息上具有较强的异质性，所以从弱关系中可以得到对个体求职更有价值的信息。之后，除了不少支持格兰诺维特的“弱关系假设”的经验发现之外，也有研究发现了强关系在求职中的作用。边燕杰在考察中国人求职过程中，发现了与“弱关系强度命题”相对应的“强关系假设”。而在本例中，究竟是真实人际交往的弱关系支持了SNS在线的学习、求职信息提供，还是由SNS在线人际交往本身的强关系提供了学习、求职的信息支持？这些问题不仅需要后续研究进行探索，更提示我们需要在当下环境下对关系强度理论重新审视。两张人际网络的不同和相互的影响效应将把关系强度理论更加复杂化。

SNS社交网络的出现，把原本一维度的人际网络扩大为二维度的人际网络。例如，Marjolijn等人（2010）在其研究中指出，前期对线上线下友谊的研究在定义上是不明确的。简单区分线上与线下不能反映现实状况，尤其需注重混合模式的友谊类型。他们注意到友谊的类型有三种：一种是在线友谊（online friendships），即在网络上产生同时也仅仅在网络上有交往；一种是混合模式友谊（mixed-mode friendships）（Walther ＆ Parks，2002），指的是在线上产生，但是在线下或者其他情景中发展友谊；最后一种是线下友谊（offline friendships），即在线下产生的友谊继而在网络中也有发展。作者认为不少线上的友谊后来发展成为线下友谊，也就是一种混合模式的友谊。这也暗示我们，在以后对真实社会网络的考察中，需要将线上和线下的网络都纳入研究视野。

（三）研究局限

本研究进一步验证了魁克哈特对于社会网络分类的可行性，并且得出了线下人际网络与SNS在线人际网络映射关系的模型。该模型具备了一定的解释力。模型在解释SNS在线人际网络与线下人际网络差异的过程中较为有效，符合现实情况。

当然，需要指出的是，本研究考察的F咨询网络与关系强度理论中考察的求职过程仍存在一定的区别。本研究的咨询网络仅仅强调求职的信息支持，而在关系强度理论中考察的求职还包括联系用人单位、推荐应聘者等其他方面的支持。

除模型中考虑的变量外，影响SNS在线人际关系的因素还有很多。例如，对于个体来讲，网络使用的便捷性、个人网络使用习惯等都是SNS在线人际关系和线下人际网络之间映射关系的影响因素。而对于媒介来讲，社交网站的功能提供也具有相当大的影响力。例如，像Facebook、人人网在个人首页中都会设置“你可能认识的人”的用户推荐项目。而这种用户推荐的方式是基于线下的相关信息而计算出来的，例如用户曾经及现在就读的学校、出生地等。这样，用户会不自觉地把线下的朋友加到自己的SNS好友中来，从而导致了两个网络高度相关的结果。

本研究的局限性是任何一个整体网分析都面临的问题。因整体网所分析的样本不是随机抽样，仅是个案，所以，只能在小范围内推论其意义，而不能迅速地推论到所有人。另外，本研究因为整体网络测量的需要，在社交网站的选择上依然以交友类定位的人人网为例。而正如Ploderer等人（2008）所关心的问题一样，本研究在一定程度上强化了线下人际关系与SNS在线人际互动网络的相关性，同时也影响了两者的映射关系。

SNS社交网络不是简单的对线下人际关系网络的复制，它的存在为社会网络理论的研究又提出了新的课题。随着社交网站的发展以及人们对其运用的增加，人们在虚拟与现实中的关系将走向融合。未来，或许我们将无法区分哪些人际关系是虚拟关系，哪些是现实的人际关系。虚拟与现实的概念将逐渐模糊。两者的融合将形成一种新的人际关系。而在融合过程中，两张社会网络的影响方向是否会有变化，两张社交网络之间的交互影响如何改变着人们的交往心理，它们的融合如何进一步作用于人们的行为等都是今后社会网络理论可以进一步探索的问题。

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Online and Offline Interpersonal

Communication of SNS

Han Jingjing

Abstract：Based on the theory of social network analysis，this study investigates the mapping relations of offline social network towards SNS network via analyzing a whole network data.Results show that although the two social networks are correlated，only 29.22％ strong ties in offline social network manifest in SNS network.Moreover，consulting network and privacy-talk network in offline social network affect SNS network.Additionally，the frequency of SNS usage，instead of gender relation，serves as the control variable.Results implicate the necessity of restudying“the strength of weak tie” due to the existence of SNS network.

Keywords：social network sites（SNS），online/offline social network，interpersonal relationship

【注释】

[1]转引自陈蓉萱.线上社会支持类型初探——以即时通讯软件MSN为例，中华传播学2005年会论文http://ccs.nccu.edu.tw/UPLOAD_FILES/HISTORY_PAPER _FILES/122_1.pdf.